An Integrated Assessment Framework for Energy,  Climate,  and Air Costs in Road Transportation

Kyu Jin Lee; Yoonhyuk Choi

doi:10.7470/jkst.2025.43.6.775

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Article

Journal of Korean Society of Transportation. 31 December 2025. 775-788
https://doi.org/10.7470/jkst.2025.43.6.775

An Integrated Assessment Framework for Energy, Climate, and Air Costs in Road Transportation

도로교통의 에너지·기후·대기 통합비용 평가체계

Kyu Jin LEE¹^*

Yoonhyuk CHOI²

이 규진¹^*

최 윤혁²

¹Research Professor, TOD-based Sustainable City Transportation Research Center, Ajou University, Gyeonggi 16499, Korea

²Researcher Fellow, Transportation Research Division, Korea Expressway Corporation Research Institute, Gyeonggi 18489, Korea

¹아주대학교 TOD기반 지속가능도시교통연구센터 연구교수

²한국도로공사 도로교통연구원 연구위원

^{*Corresponding Author}

License (open-access, http://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0/):

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ABSTRACT

This study establishes an Integrated evaluation framework to quantify the costs associated with energy consumption and emissions of greenhouse gases and air pollutants in the road transport sector. It analyzes energy, climate, and air quality costs by vehicle type, driving speed, and regional characteristics. Energy costs were estimated using real-world fuel efficiency data derived from the National Energy Survey, combined with a speed-specific CO₂ emission coefficient function to improve realism. Climate and air pollution costs were calculated based on nationally certified emission factors reflecting recent vehicle performance. Social cost unit values were estimated using the benefit transfer method from the EU’s Impact Pathway Model, adjusted for Korea’s purchasing power parity (PPP), exchange rate, and GDP growth. The analysis found that energy costs increased by 177% for passenger cars, 212% for buses, and 122% for freight vehicles compared to conventional estimates. Climate and air pollution costs increased by 203%, 227%, and 168%, respectively, due to the application of population exposure-weighted health impacts for major pollutants such as NO_x and avoidance cost metrics for CO₂. By updating previously underestimated externalities using empirical national data and internationally standardized methodologies, this study presents a scientifically rigorous and policy-relevant evaluation framework. It offers a robust foundation for incorporating environmental and economic performance into national transport project assessments, contributing significantly to sustainable and balanced infrastructure planning.

Keywords

climate and air pollution cost

energy cost evaluation

real-world emission factors

social benefit analysis

transportation project appraisal

본 연구는 도로교통 부문에서 발생하는 에너지 및 온실가스·대기오염물질 배출 비용을 정량화하기 위한 평가체계를 구축하고, 지역·차종·속도별로 에너지·기후·대기 비용을 분석하였다. 에너지 비용은 에너지 총조사 기반의 실연비와 차속별 CO₂ 배출계수 함수를 활용하여 현실성을 확보하였으며, 기후·대기 비용은 최신 차량의 배출성능을 반영한 국가 공식 배출계수를 기반으로 공학적으로 추정하였다. 배출원의 사회적 피해비용은 EU의 영향경로모형을 국내 여건에 맞게 편익이전기법을 적용하여 산정하였다. 분석 결과, 에너지 비용은 기존 연구(예비타당성 지침 등) 대비 승용차 177%, 버스 212%, 화물차 122% 수준으로 증가하였으며, 기후·대기 비용은 NOx 등 주요 오염물질의 인구노출 기반 피해비용 및 CO₂의 회피비용 기반 평가체계를 적용함에 따라, 각각 203%(승용차), 227%(버스), 168%(화물차) 증가한 것으로 나타났다. 본 연구는 그간 과소 평가되어 온 도로교통 부문의 에너지·기후·대기 비용 항목을 실측 기반 자료와 국제 기준에 따라 현행화함으로써, 보다 현실적이고 과학적인 편익·비용 평가체계를 제시하였으며, 국가 교통사업의 환경성과 경제성을 균형있게 반영할 수 있는 분석 기반을 제공하였다는 점에서 학술적·정책적 기여가 크다.

키워드

기후·대기 비용

에너지 비용 평가

실주행 배출계수

사회적 편익 분석

교통사업 타당성

MAIN

서론
선행연구 검토
1. 실환경 기반 연비 및 배출계수 연구
2. 사회적 비용 원단위 설정 연구
3. 기후·대기 통합 영향 분석 연구
평가체계 구축
1. 에너지 비용 평가체계
2. 기후·대기 비용 평가체계
분석 결과
1. 에너지 비용 분석 결과
2. 기후·대기 비용 분석 결과
통합비용 구조 비교 및 시사점
1. 차종별 비용 구조 비교
2. 권역별 배출 특성 비교
3. 기존 연구와의 비교
결론 및 향후 연구과제

서론

도로교통은 국가 경제활동의 핵심 기반이자 물류 및 출퇴근 등 일상생활을 지원하는 필수 인프라로 기능한다. 그러나 동시에 막대한 에너지 소비와 기후·대기오염을 초래하는 주요 원인 중 하나로 지적되어 왔다. 실제로 수송 부문은 국내 최종에너지 소비의 약 20.1%(MOTIE, 2025), 온실가스 순 배출량의 약 14.3%를 차지하며(GIR, 2025), 이외에도 도시지역의 초미세먼지(PM_2.5) 및 질소산화물(NO_X) 농도에도 큰 영향을 미치고 있다. 반면 교통 활동에서 유발되는 연료비의 직접 비용 및 기후·대기의 사회적 비용을 체계적으로 내재화되지 못한 채, 교통사업의 타당성 조사 및 정책 평가 과정에서도 제한적으로만 반영되는 실정이다. 특히 탄소중립 및 지속가능 교통체계로의 전환이 세계적인 정책 아젠다로 부상하고 있는 상황에서, 실도로 주행 특성을 반영한 과학적이고 실증적인 평가모형 구축이 시급한 과제로 대두되고 있다.

기존의 국내 연구들은 대부분 제한된 연비 및 온실가스·대기오염물질 배출계수 데이터를 바탕으로 분석을 수행하거나, 차대동력계 기반의 정태적 조건에서 측정된 값을 사용해 실도로 주행의 현실적 특성을 충분히 반영하지 못하였다. 예를 들어, 현재 예비타당성 평가지침에서 준용되는 KR(2010)의 승용차 평균 연비값(18.04km/L, 차속 50km/h 기준)은 한국에너지공단의 수송통합운영시스템 자료로 확인된 대표적 중형 승용차(쏘나타 DN8) 최근 표시 연비인 10km/L와도 현격한 차이를 보인다. 이와 같은 결과 차이는 연비 및 배출 특성뿐만 아니라, 사회적 비용 산정의 정확성에도 부정적 영향을 미친다. 아울러 국외 탄소 배출권 가격 등 외국의 단가나 기준을 단순히 적용하거나 온실가스 및 대기오염물질의 피해범위를 협소하게 설정함으로써, 국내 사회경제적 특성과 인구분포, 연료 시장 구조 등이 반영되지 못하는 한계가 존재하였다.

본 연구는 이러한 한계를 극복하고, 교통부문 에너지·기후·대기 비용의 현실성과 정책 활용성을 제고하기 위하여 다음과 같은 세 가지 분석 체계를 새롭게 제시하였다. 첫째, 에너지 비용 측정에서는 국가 에너지 총조사의 원시 데이터를 기반으로 실연비를 산출하고, 이를 속도별 CO₂ 배출계수 함수와 연계하여 주행 특성에 따른 연료 소비 구조를 정밀하게 반영하였다. 둘째, 기후·대기 비용 산정에서는 차종·지역·속도별 복합 배출계수를 적용하였으며, 주요 대기오염물질(PM_2.5, NO_X)은 도심·교외·지방지의 인구노출도를 반영함으로써 지역별 피해비용 차이를 고려하였다. 셋째, 사회적 피해비용 산정에는 EC(2019)의 영향경로분석 기반 단가를 활용하되, 편익이전기법(Benefit Transfer Method)을 적용하여 구매력평가지수(PPP), 환율, GDP 등을 반영하여 국내 실정에 부합하는 단가로 환산하였다.

따라서 본 연구의 목적은 도로교통 활동에서 발생하는 연료 소비 행위를 중심으로, 에너지 소비에 따른 연료비용뿐 아니라, 그로 인해 유발되는 기후변화 및 대기오염 비용을 정량화하는데 있다. 구체적으로는 차종, 주행속도, 지역 특성에 따라 발생하는 에너지 비용과 기후·대기 비용을 과학적으로 평가하고, 차량 운행비용 중 연료비에 해당하는 변동비와 차량 환경비용의 평가체계 고도화에 기여하고자 한다. 이를 통해 교통 인프라 사업의 경제성 평가, 기후대기 외부비용의 내부화 방안 설계, 친환경 교통정책 수립 등 다양한 정책적 활용이 가능한 실증 기반 평가모형을 제시하는 것을 목표로 한다.

선행연구 검토

1. 실환경 기반 연비 및 배출계수 연구

현실적으로 타당한 자동차 연료 소모 및 온실가스 등의 자동차 배출량 산정을 위해서는 공인 시험조건을 넘어선, 실제 주행 기반의 연비 및 배출 특성에 대한 실증적 접근이 요구된다. 연비의 경우, Won et al.(2011)은 차량시뮬레이션 프로그램인 AVL Cruise를 이용하여 차량의 속도 및 가속도에 따른 연료소모량 관계식을 개발하였고, Ko(2020)는 GPS 기반 도로기울기 및 차량속도 데이터를 통해 실환경 연비 예측모형을 제시하였다. Dornoff et al.(2020)은 PEMS(Portable Emissions Measurement System) 기반 실연비 측정 실험을 통해 기존 WLTP(Worldwide Harmonized Light Vehicles Test Procedure) 대비 약 10%의 편차를 보였음을 입증하였다. EC(2024)는 OBFCM(On-Board Fuel Consumption Meter) 장착 차량 98만여 대의 데이터를 분석하여 WLTP 대비 휘발유차 23.7%, 디젤차 18.1%의 실도로 초과 배출을 확인하였으며, 플러그인 하이브리드 차량은 시험값 대비 3.5배의 초과 배출을 보이는 등 실측 기반 연료 데이터의 중요성을 강조하였다.

배출계수의 경우, Lee et al.(2011)은 차량 노후화, 제작차 기준 변화 등을 반영한 연도별·속도별 배출계수 모형을 개발하여 분석년도의 장래 배출계수 평가모형을 제시하였고, 이후 Lee and Choi(2015)는 PEMS 기반의 실주행 데이터를 활용하여 도로 유형과 속도에 따라 CO₂ 배출량이 크게 달라짐을 실증하였다. Cen et al.(2016)은 COPERT 기반 배출모델링과 정규화된 외부비용 평가를 결합한 승용차 배출 단위 프레임워크를 개발하였으며, 홍콩 사례 적용 시 평균 오차 0.04 이하의 높은 정확도를 달성하였다.

이러한 연구들은 도로 주행 현실을 반영한 연비 및 배출계수 계량화를 통해 기존의 시험조건 기반 분석의 한계를 극복하고자 하였다는 점에서 중요한 시사점을 제공한다.

2. 사회적 비용 원단위 설정 연구

기후·대기 배출량을 피해 비용으로 정확하게 환산하기 위해서는, 과학적 근거에 기반한 사회적 비용 원단위의 산정이 결정적인 역할을 한다. 국제적으로는 EC(2019)에서 영향경로모형에 기반한 비용산정 체계를 확립하였다. 이 모델은 대기오염물질의 배출에서부터 인체 노출, 건강 피해, 사회적 손실에 이르는 인과적 경로를 계량화하며, EU 28개국의 실증 데이터를 기반으로 사고, 기후변화, 대기오염, 혼잡, 소음 등의 외부효과에 대한 평균비용 및 한계비용을 제시한다. 해당 체계는 EC(2011)의 후속 연구로써, 이러한 분석 틀은 교통수단 간 비교뿐 아니라 교통가격정책, 비용-편익 분석의 기초자료로 활용 가능하다는 점에서 기술적·정책적 활용성이 높다. 국내에서는 Lee et al.(2008), Lee and Han(2009) 등이 교통부문의 사회적 비용 산정을 토대로 유류세 합리화 및 세제 개편의 방향성을 제시하였으며, Lee and Choi(2012)는 구매력지수, 소득수준, 환율 등을 반영하여 EU 단가를 국내 실정에 따라 평가한 후, 지역 간 인구 밀집도에 따라 최대 18배 차이가 발생할 수 있음을 밝히고 있다.

또한, 편익의 범주에 대한 가치판단의 다양성도 중요한 고려 요소이다. Kim et al.(2021)은 로짓모형 기반 수요함수를 활용하여 소비자잉여 기반의 편익 분석 기법을 제안하고, 기존의 비용 절감 기반 접근과의 차이를 실증적으로 비교하였다. 이는 경제학적인 사회적 비용의 정의가 피해 비용 외 다양한 관점에서의 연계 활용이 필요함을 시사한다.

3. 기후·대기 통합 영향 분석 연구

온실가스와 대기오염물질은 모두 화석연료 사용에서 기인한다는 점을 고려하여, 이들의 동시 저감을 위한 통합관리 접근이 활발히 연구되고 있다. Seong et al.(2019)은 IIASA와 공동으로 한국형 GAINS-Korea 모델을 개발하여, 온실가스 및 대기오염물질의 동시 저감을 위한 통합정책 효과를 분석하였다. Choi and Choi(2023)은 기후·대기 통합평가모형을 통해 정책 시나리오별 사회경제적 영향을 분석하였고, Chae and Jeon(2018)은 수송 부문에서의 기후·대기 공편익을 정량화하였다. 국제적으로는 Wu et al.(2024)이 베이징시 교통부문을 대상으로 LEAP-BST, 한계저감비용곡선, 총소유비용 분석을 통해 전기차 전환 시의 비용효과성과 환경편익을 동시에 평가하였다. 통합 접근을 통해 온실가스와 대기오염 저감의 상호 보완적 효과를 계량화한 연구들은 기후·대기 부분을 동시에 고려해야 함을 시사한다.

기존 연구들은 각각 연료 소모·배출 특성 분석, 사회적 비용 분석, 기후·대기 통합 모형화 등에서 개별적인 진전을 이루어왔으나, 연료 소비를 중심으로 에너지·기후·대기 비용을 통합 정량화하고, 이를 지역·차종·속도의 다차원 분석 틀에서 적용한 시도는 국내외적으로도 거의 전무한 실정이다. 본 연구는 기술 기반 실연비와 국가 에너지 통계를 연계한 과학적 분석, 오염물질 특성에 따른 사회적 비용 구조의 차등적 반영, 기후·대기 배출의 유발 원인인 연료 사용과의 정합적 연결을 통해 에너지·기후·대기 통합 분석의 세 요소를 ‘지역-차종–속도’의 고해상도 분석 체계로 통합하였다. 이는 국가 교통사업의 평가체계에 과학적 타당성과 대표성을 동시에 제공한다는 점에서 학술적·실용적 차별성을 지닌다.

평가체계 구축

본 연구는 도로교통 부문에서 발생하는 에너지 소비, 대기오염, 온실가스 배출 수준을 정량적으로 평가하기 위한 분석 체계를 구축하였다. 해당 체계는 국가 통계자료, 실험 기반 배출계수, 사회경제적 손실 비용 등의 정보를 종합적으로 연계한 상향식 접근방식(Bottom-up Approach)을 기반으로 설계되었으며, 향후 국가 교통사업의 타당성 조사 및 경제성 평가에서 실질적으로 활용될 수 있도록 구조화되었다. 가령, 에너지 소비는 예비타당성 조사 등에서 차량운행비 중 변동비인 연료비 산정에 활용될 수 있으며, 대기오염 및 온실가스 배출은 차량환경비의 기후·대기 비용 평가에 활용될 수 있다.

구체적으로는 차량 1대가 1km를 주행할 때 발생하는 단위비용(원/대·km)을 산정 단위로 설정하였고, 이는 에너지 소비율, 배출계수, 사회적 피해 비용과 연계되어 있다. 이 구조는 교통수요모형에서 산출되는 도로 단위의 차종별 주행거리와 연계함으로써, 교통사업 시행에 따른 에너지 및 환경의 편익 또는 손실을 정량화하는 데 적합하다. 가령 에너지 비용은 자원 비용의 형태로, 기후·대기 비용은 사회적 피해 비용으로 분리하여 평가할 수 있으며, 차종·지역·속도별로 구체적인 효과 분석이 가능하다.

1. 에너지 비용 평가체계

에너지 비용은 차량 운행에 따른 연료 소비량과 해당 연료의 자원 가치를 연계하여 산정된다. 본 연구는 다음의 세 단계로 구성된 체계를 수립하였다.

첫째, 차종별 실연비는 2023년 국가 에너지 총조사의 원시 데이터를 기반으로 산출하였다. 본 조사는 비사업차 6,382대(층화 계통 추출)와 사업차 7,200대(비례 할당 표본)를 대상으로 3년 주기로 실시되며, 수송수단 및 업종별로 에너지 소비 구조 및 주행 특성을 종합적으로 조사한다. 조사 자료는 연료 종류, 차량 종류, 차량 용도(사업용/비사업용)를 기준으로 연간 연료 소비량과 주행거리 정보를 포함하고 있으며, 본 연구는 이를 활용하여 평균 연비(L/km)를 도출하였다. 도출된 연비 값은 교통사업 평가에서 일반적으로 사용하는 5개 표준 차종 체계(승용차, 버스, 소·중·대형 화물차)에 맞춰 일반화 및 재분류하여 본 연구의 분석에 적용하였다.

둘째, 주행속도별 연비 함수를 구축하기 위해 CO₂ 배출계수 기반의 차대동력계 실험 결과를 활용하였다. CO₂ 배출량과 연료 소비량 간의 선형 관계를 역산하여 속도 구간별 연비 함수를 구성하며, 이는 다양한 도로 유형 및 속도 조건에서 에너지 소비량을 동적으로 추정할 수 있는 아주대학교 교통환경평가모형(Urban Transportation Energy· Emission Assessment Systems, UTEAS)에 기반한다.

셋째, 연료 단가는 실질 자원 비용을 반영하기 위해, 20년간 전국 주유소 판매가격의 시계열 데이터를 바탕으로 회귀분석을 수행하여 기준년도 단가를 추정하였다. 이때 유류세, 교육세 등 이전지출 항목은 제외하였으며, 연료의 순수한 경제적 자원 가치를 평가하는 데 초점을 두었다.

이와 같은 에너지 비용 평가체계에 따른 산정식은 Equation 1과 같다.

(1)

T E C_{y} = \sum_{i} \sum_{M} [V K T_{M, i} \times C_{M} (v_{i}) \times P_{M} (y)] C_{M} (v) = \sum_{m \in M} β_{m M} \times (\sum_{f} α_{m, f} \times C_{m} (v)) P_{M} (y) = \sum_{m \in M} β_{m M} \times (\sum_{f} α_{m, f} \times P (f, y))

여기서, TEC_y: 기준년도(y)의 에너지 비용 (원)

VKT_M,i: 구간 i에서 차종(M: 승용차, 버스, 소·중·대 화물차)별 연간 총 주행거리 (대·km)

CM(vi): 차종(M)의 속도(vi)에서 연료 소비율 (L/km)

PM(y): 기준년도(y)의 차종(M)의 연료 가격 (원/L)

$β_{m M}$ : 차종(M)의 세부 차종(m)의 주행거리 비중 ( $\sum β_{m M} = 1$ )

$α_{m, f}$ : 세부 차종(m)의 유종(f)에 대한 구성비 ( $\sum α_{m, f} = 1$ )

$C_{m} (v)$ : 세부 차종(m)의 속도(v)에서 연료 소비율 (L/km)

$P (f, y)$ : 기준연도(y)의 유종(f)에 대한 연료 가격 (원/L)

I: 도로구간

M: 차종(승용차, 버스, 소형·중형·대형 화물차)

$v_{i}$ : 구간(i)의 평균속도 (km/h)

y: 기준년도

f: 유종(휘발유, 경유, LPG)

2. 기후·대기 비용 평가체계

기후·대기 비용은 차량 운행으로 인해 배출되는 대기오염물질과 온실가스가 초래하는 건강 영향 및 환경피해를 화폐화한 것으로, 배출량에 사회적 비용 원단위를 곱하여 산정한다. 본 연구는 다음과 같은 네 단계의 절차에 따라 평가체계를 구성하였다(Equation 2).

첫째, 차종·물질별 기초 배출계수는 국가 공식 지침에 기반한 차대동력계 실험 자료를 활용하였으며, 열간 배출, 증발 배출, 황산화물 등을 포함한다. 다만, 본 연구는 교통수요모형의 통행 배정 구조에 따라 냉간 시동(Cold start) 배출은 제외하였다. 냉간 시동 배출은 센트로이드 커넥터로 처리되는 내부 통행에 해당되며, 교통 SOC 타당성 조사에 대한 매크로 모형 기반의 사회적 비용 평가에서는 통상 적용되지 않는다. 단, 향후 미시모형 적용이나 단거리 통행 변화도 중요한 철도 사업 등에서는 이를 별도로 고려할 필요가 있다.

둘째, 실도로 조건을 반영한 복합 배출계수는 연료 소비 기반의 실주행 보정계수(Fuel Ratio: FR)와 속도 보정계수(Weighting Value: WV)를 적용하여 도출하였다. FR은 실험실과 실도로 조건 간의 차이를 보정하며, WV는 차량 속도에 따른 배출 특성을 정량적으로 반영한다. 이 두 계수는 Lee et al.(2011)의 방법론에 따라 아주대학교 UTEAS의 차종별 복합 배출함수 및 주행거리 비율을 바탕으로 일반화하였고, 교통수요모형과 연계 가능하도록 5개 표준 차종 구조로 재구성되었다. 이때, NO_x의 경우에는 국가 공식 계수 산정 시 실주행 조건이 이미 반영된 점을 고려하여 별도의 보정을 적용하지 않았다.

셋째, 배출량을 사회적 피해로 환산하기 위해, 각 대기오염물질(PM_2.5, NO_x, SO_x, VOC, CO, NH₃)에 대해 사회적 비용 원단위를 설정하였다(Table 1). 원단위 산정은 EU(2019)에서 제시한 영향경로분석 기반 수치를 국내 실정에 맞게 변환하기 위해, 편익이전기법(Benefit Transfer Method)을 활용하였다. 이는 Equation 3과 같이 구매력평가지수(PPP) 기반의 GDP 조정계수, 2016년 유로 환율, 2016년 대비 2024년 한국 명목 GDP 증가율을 적용하였다. 그리고 PM_2.5 및 NO_x 등 인체 노출 민감도가 높은 대기오염물질은 도심지(1,500인/㎢), 교외지(300인/㎢), 지방지(150인/㎢)로 구분하여 지역별 인구밀도 기반 가중치를 적용하였다. 이 기준은 EC(2019)와 KDI(2021)을 참조하였다. 이러한 구분은 교통 활동으로 인한 대기오염 노출 피해가 지역별 인구 밀집도에 따라 상이하게 나타난다는 점에서, 사회적 비용의 공간적 특성을 정량적으로 반영하기 위한 중요한 기준으로 활용된다.

넷째, 온실가스(CO₂)의 사회적 비용은 회피비용접근법을 기반으로 한 EC(2019)의 메타분석 결과를 토대로 설정하였다. 세계은행 및 미국 정부(IWG)의 권고 수준과 비교하여 60유로/톤을 기준값으로 채택하였으며, 이를 환율과 PPP로 조정하여 국내 원단위(원/kg)로 환산하였다.

(2)

E E C_{y} = \sum_{i} \sum_{M} \sum_{P} [V K T_{M, i} \times E E F_{M, P} (v_{i}) \times C_{p, r (i)}] E E F_{M, P} (v) = \sum_{m \in M} β_{m M} \times [E F_{m, p} (v) \times W V (v) \times F R]

여기서, EEC_y: 기준년도(y)의 기후·대기 비용 (원)

VKT_M,i: 구간 i에서 차종(M: 승용차, 버스, 소·중·대 화물차)의 연간 총 주행거리 (대·km)

EEF_M,p(vi): 차종(M)의 속도(vi)에서 배출물질(p)의 복합 배출계수 (g/km)

Cp,r(i): 구간 i가 속한 지역(r)에 대한 배출물질(p)의 사회적 비용 원단위 (원/kg)

$β_{m M}$ : 차종(M)의 세부 차종(m)의 주행거리 비중 ( $\sum β_{m M} = 1$ )

EFm,p(v): 세부 차종(m)의 속도(v)에서 배출물질(p)의 열간·증발·황산화물 배출계수(g/km)

WV(v): 속도(v)의 복합 배출율 보정계수

FR: 차대동력계 배출량 대비 실주행 배출량 보정계수

I: 도로구간

M: 차종(승용차, 버스, 소형·중형·대형 화물차)

p: 배출물질 (CO, NO_x, PM, VOC, SO_x, NH₃, CO₂)

$v_{i}$ : 구간(i)의 평균속도 (km/h)

y: 기준년도

(3)

C_{p, r} = C_{p, r}^{e u} \times \frac{G D P^{k o r e a}}{G D P^{e u}} \times e x \times q

여기서, $C$ p,r: 배출물질(p)의 사회적 비용 원단위 (원/㎏)

p: 배출물질 (CO, NO_x, PM, VOC, SO_x, NH₃, CO₂)

r(i): 구간(i)의 지역 인구밀도 유형 (도심지, 교외지, 지방지)

eu: 대상국(EU)

GDP: 구매력지수가 고려된 GDP (한국: $39,575, EU: $40,844)

ex: 환율 (1,283원/유로, 2016년 기준)

q: 조사시점 대비 기준년도 GDP 증감분 (1.18: $1.87조/$1.58조)

Table 1.

Social cost unit value by climate and air pollution (‘24) (unit: won/kg)

Category	PM_2.5			NO_x
Category	City	Suburban	Rural	City, Suburban	Rural
Social cost unit value	560,569	180,971	102,992	31,339	18,538

Category	NH₃	VOC	SO_x	CO	CO₂
Social cost unit value	25,748	1,766	16,037	313	88

분석 결과

본 장에서는 앞서 구축된 평가체계를 토대로, 에너지 및 기후·대기 비용을 차종별, 속도별, 지역별로 산정하고 그 결과를 분석하였다.

1. 에너지 비용 분석 결과

차속 50km/h를 기준으로 산출된 5개 차종별 실연비는 승용차 10.3km/L, 버스 4.2km/L, 소형 화물차 6.5km/L, 중형 화물차 5.4km/L, 대형 화물차 3.9km/L로 나타났다(Figure 1). 이러한 차이는 차량 중량, 엔진 효율, 주행 조건 등의 구조적 특성에 기인하며, 특히 대형 화물차는 승용차 대비 약 37% 수준의 연비를 보여 주행당 연료 소모가 현저히 높다는 점을 시사한다. 또한 이는 각 차종의 연료별 주행거리 구성 차이를 반영한 것으로, 승용차의 경우 차속 50km/h 기준 휘발유 12.4km/L, 경유 8.9km/L, LPG 6.6km/L의 평균 연비가 적용된 결과이다(Figure 2).

차속 변화에 따른 연비는 전 차종에서 ‘U자형’ 곡선 형태를 보였으며, 약 80km/h 지점에서 연비가 최적화되어 최소 에너지 비용이 도출되었다. 이는 실험 기반 CO₂ 배출계수를 활용해 도출한 연비 함수에 따라 산정된 결과로, 기존의 경험적 추정을 실증적으로 정립한 것이다. 연료비는 국제 유가 및 시장 요인에 따라 높은 변동성을 보였으며, 20년간 경유 판매가격은 최저 1,182원/L(2016년)에서 최고 1,842원/L(2018년)까지 폭넓은 범위를 나타내었다(Figure 3). 본 연구는 장기 시계열 회귀모형을 통해 단기 변동성을 평활화하고, 2024년 기준 자원비용을 1,048원/L로 산정하였다. 연료별 자원비용을 실연비에 적용하여 도출된 차속 50km/h 기준 단위 에너지 비용(원/대·km)은 승용차 101원, 버스 248원, 소형 화물차 161원, 중형 화물차 193원, 대형 화물차 270원으로 산출되었다(Figure 4).

이러한 결과는 차종별 에너지 소비 효율의 차이가 교통사업의 경제성 평가에 유의미한 영향을 미칠 수 있음을 시사하며, 특히 산업단지 진입도로 등 화물차 통행량이 높은 구간에서는 에너지 비용 편익이 평가 결과에 실질적인 차이를 발생시킬 수 있음을 보여준다.

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Figure 1.

Fuel efficiency by vehicle type and speed (km/L)

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Figure 2.

Fuel efficiency by speed of passenger car (km/L)

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Figure 3.

Annual fuel price (won/L)

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Figure 4.

Energy cost by vehicle type and speed (won/km)

2. 기후·대기 비용 분석 결과

기후·대기 비용은 차종별 복합 배출계수와 사회적 비용 원단위를 연계하여 산정하였으며, 도심지·교외지·지방지로 구분된 지역별 인구밀도를 반영하여 차등 적용하였다. 분석 결과, 도심지의 단위 대기 비용은 교외지 대비 약 1.2배, 지방지 대비 약 1.9배 높은 수준으로 나타났다. 예컨대, 차속 30km/h 기준 화물차의 대기 비용은 도심지 141원/km, 교외지 118원/km, 지방지 73원/km로 산출되었다(Figures 5, 6, 7). 이는 인구 노출도가 사회적 피해에 미치는 영향이 평가에 정량적으로 반영되었음을 의미하며, 도로사업의 위치에 따라 환경편익이 지역별로 상이하게 평가될 수 있음을 시사한다.

차종별로 살펴보면, 도심지 차속 30km/h 기준 승용차의 대기 비용은 31원/km, 버스 259원/km, 화물차 141원/km로 나타났다. 승용차 대비 버스는 약 8.5배, 화물차는 약 4.7배 높은 수준이다. 이러한 차이는 고농도 배출물질인 NO_x와 PM_2.5의 복합 배출계수에서 비롯된다. 예를 들어, NO_x 배출계수는 승용차 0.395g/km, 화물차 2.501g/km, 버스 2.564g/km로, PM_2.5는 각각 0.002g/km(승용차), 0.037g/km(화물차) 수준이다. 이는 고출력 경유 차량에서의 배출계수가 현저히 높다는 점을 실증적으로 보여준다. 속도 변화에 따른 대기 비용은 에너지 비용과 마찬가지로 ‘U자형’ 형태를 보이며, 약 80km/h 지점에서 최소값을 형성하였다. 특히 저속 구간에서는 불완전 연소, 연료 소모 증가, 주행시간 증가 등의 영향으로 단위 배출량이 크게 상승하여 대기 비용이 급등하는 경향이 확인되었다. 기후 비용은 지역 구분 없이 단일 사회적 비용 단가(88원/kg CO₂)를 적용하여 평가하였다. 차속 30km/h 기준 단위 기후 비용은 승용차 20원/km, 버스 98원/km, 화물차 44원/km로 나타났으며(Figure 8), CO₂ 배출계수(승용차 222g/km, 화물차 505g/km 등)와 연료 소비량의 차이가 주요 요인으로 작용하였다. 또한 속도에 따른 기후 비용은 대기 비용에 비해 상대적으로 완만한 변화 폭을 보였다.

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Figure 5.

Air pollution cost by vehicle type and speed: City (won/km)

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Figure 6.

Air pollution cost by vehicle type and speed: Suburban (won/km)

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Figure 7.

Air pollution cost by vehicle type and speed: Rural (won/km)

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Figure 8.

Climate cost by vehicle type and speed (won/km)

요컨대, 본 연구의 분석 결과는 차종별·속도별·지역별로 에너지 및 환경 비용이 상이하게 산정되며, 특히 인구 밀도와 차량 배출 특성이 교통사업의 에너지·기후·환경 비용 산정에 중대한 영향을 미친다는 점을 보여준다. 이는 향후 교통 인프라 사업의 경제성 평가 및 기후대기 외부비용 내부화 논의에 있어 중요한 기초자료로 활용될 수 있다.

통합비용 구조 비교 및 시사점

1. 차종별 비용 구조 비교

차종 간 에너지·기후·대기 비용 구조를 분석한 결과, 주행 1km당 에너지 비용과 사회적 비용 간 비중은 뚜렷한 차이를 보였다. 예컨대 차속 30km/h 기준, 승용차의 에너지 비용은 136.8 원/km으로, 기후·대기 비용(50.1원/km)의 약 2.73배에 달하였다(Table 2). 이는 승용차 통행의 감축을 유도하는 신규 철도건설사업 등에서 발생하는 ‘차량운행비 절감 편익’이 절대적인 비중을 차지하고, 환경편익은 상대적으로 미미하게 반영됨을 의미한다.

반면, 버스는 기후·대기의 사회적 비용이 357.1원/km로 에너지 비용(319.2원/km)을 상회하며, 특히 차종의 재차인원을 고려한 인당 기후·대기 비용은 승용차 대비 약 4.2배 높은 수준으로 나타났다(Table 2). 이러한 특성은 트램 및 BRT 구축 등 대중교통 인프라 투자사업에서 높은 환경편익 산정 가능성을 시사한다. 다만, 해당 편익이 실제 평가에 반영되기 위해서는 교통수요분석 단계에서의 현실적인 버스 통행 모사와 정확한 수송분담률 예측이 전제되어야 한다.

화물차의 경우, 소형 화물차는 에너지 비용 비중이 상대적으로 높았으나, 중·대형 화물차는 기후·대기의 비용이 에너지 비용을 초과하였다(Table 2). 이는 산업단지 진입도로, 국가물류망 등에서의 사업 평가 시, 화물차 세부 차종별 비용 구조를 구분하여 반영할 필요성을 보여준다. 특히 중대형 화물차의 비중이 높은 구간에서 차종 간 기후·대기 비용을 일반화하여 과소 평가될 경우, 해당 사업의 경제성 평가 결과에 왜곡이 발생할 수 있다.

Table 2.

Comparison of climate, energy, and air pollution costs by vehicle type (unit: won/km)

Category	Energy cost	Climate and air pollution cost					Climate energy air pollution cost (City)
Category	Energy cost	Air pollution cost (City)	Air pollution cost (Suburbs)	Air pollution cost (Rural)	Climate cost	Subtotal (City)	Climate energy air pollution cost (City)
Auto	136.8	30.5	29.4	18.9	19.5	50.1	196.9
Bus	319.2	258.7	249.7	156.6	98.4	357.1	676.3
Truck	257.5	140.7	118.0	72.8	44.4	185.1	442.6
Truck(S)	203.6	81.4	61.9	38.1	24.8	106.2	309.8
Truck(M)	210.1	285.1	259.5	156.3	37.1	322.2	532.3
Truck(L)	338.6	367.9	324.7	199.8	111.2	479.1	817.7

note: Based on a speed of 30km/h

2. 권역별 배출 특성 비교

권역별 배출계수 적용의 타당성을 검증하기 위해, Figure 9와 같이 배출물질별 배출계수를 권역별로 산정하였으며, 주요 대기오염물질을 대상으로 ‘권역’과 ‘차종’을 요인으로 설정한 이원 분산분석을 실시하였다(Table 3). 그 결과, NO_x(p＜0.001) 및 PM_2.5(p＜0.05)는 권역 간 배출계수 차이가 통계적으로 유의하게 나타났으며, 이는 권역 간 차량 구성비, 도로 조건, 평균 주행환경 등의 지역적 특성이 실제 배출량에 영향을 미친다는 점을 실증적으로 보여준다. 반면, CO 및 SO_x의 경우 권역별 유의성이 확인되지 않았다. 이는 CO가 연료·연식 등 차량 구성별 차이가 크지 않고, SO_x는 전국적으로 균일한 황 함량 기준에 따라 연료가 관리된다는 특성에 기인한다.

이러한 분석은 모든 물질에서 지역차를 일반화하기보다는, NO_x 및 PM_2.5와 같이 정책적 관리를 요하는 특정 물질에서 지역차의 존재를 확인하는 데 의의가 있다. 향후 지역별 교통수요 예측과의 연계를 통해, 교통사업의 기후대기 편익 추정의 현실성을 제고할 수 있을 것이다.

Table 3.

Results of anova analysis on regional emission coefficient differences

Air pollutants	CO	NO_x	SO_x	PM_2.5	VOC
F-value	1.84	12.51	2.14	4.93	12.37
p-value	0.194	＜ 0.001	0.15	＜ 0.05	＜ 0.001

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Figure 9.

Emission factors by region and air pollutants

3. 기존 연구와의 비교

본 연구는 기존 도로교통 부문의 에너지·기후·대기 비용 산정 체계에 비해, 방법론적 과학성과 정량적 현실성을 크게 향상시켰다. 특히, KDI(2021)에서 제시한 차량운행비용 항목 중 연료비 및 차량환경비용의 원단위와 비교하여, 본 연구의 접근 방식이 가지는 차별성을 확인할 수 있다. 기존 지침에 반영된 원단위(KR, 2010)는 실험실 조건에서 측정된 표시 연비나 차대동력계 기반 배출계수를 단순 적용한 반면, 본 연구는 에너지 총조사 기반 실연비와 실주행 기반 배출계수를 통합 적용함으로써 보다 현실적인 평가체계를 제시하였다.

승용차 연비는 기존 샘플 조사의 실험실 연비 측정 방법의 약 18km/L에서 본 연구에서는 10.3km/L로 산정되어 약 57% 수준으로 나타났고, 화물차와 버스도 각각 기존 대비 59%, 37% 수준으로 분석되었다(Figure 10). 이는 실도로 환경과 공인 시험 환경 간 괴리를 과학적으로 반영한 결과이며, 교통사업의 타당성 분석에서 연료 효율 과대평가로 인한 편익 왜곡을 보완하는 데 기여할 수 있다.

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Figure 10.

Comparison of fuel efficiency and emission factors with previous studies

Figure 10과 같이 배출계수 측면에서도 의미 있는 차이가 도출되었다. PM_2.5의 경우 승용차는 기존 대비 26%, 화물차는 59% 수준으로 감소하였으나, 버스는 오히려 116%로 증가하였다. 이는 차종 분류의 정교화와 함께, 배출허용기준 강화 및 배출가스저감장치 확대 보급 등 기술적·제도적 개선을 반영한 결과다. 특히 버스의 경우, 기존 ‘승합차’에서 ‘버스’로 독립 분류하여, 보다 현실적인 배출량 평가가 가능해졌다. NO_x 배출계수는 승용차 2.01배, 화물차 1.42배 증가한 것으로 나타났으며, 실험실 시험이 아닌 RDE(실주행 배출량) 기반 측정방식을 적용한 데 기인한다. 이는 ‘디젤게이트’ 이후 국제적으로 표준화된 측정체계와의 정합성을 확보한 접근방식이다. 승용차의 VOC와 CO는 각각 208% 증가, 41% 감소하는 등 항목별로 상이한 변화가 있었으며, 이는 증발가스 반영 등에서 기인하였다. CO₂의 경우, 승용차 기준으로 배출계수가 약 1.32배 증가하였으며, 이는 실연비 기반의 연료 소비량 반영과 실주행 데이터의 적용에 따른 결과이다.

Figure 11과 같이 에너지·기후·대기 비용은 정량적으로도 유의미한 상승이 확인되었다. 도심지 기준 50 km/h 조건에서 기존 에너지 비용은 기존 대비 승용차 1.77배, 버스 2.10배, 화물차 1.20배 증가하였고, 기후·대기 비용도 기존 대비 각각 2.03배, 2.27배, 1.68배 상승하였다. 이는 단순한 계수 조정이 아닌 다음의 세 가지 주요 구조적 변화에 따른 결과다. 첫째, 사회적 비용 원단위가 최신의 EU 기준과 국내 PPP, 환율, GDP 등을 반영하여 현행화되었고, 둘째, 실주행 기반 배출계수 도입을 통해 배출량 추정의 과학성이 제고되었으며, 셋째, 연비 및 연료 단가 적용 기준이 실측 기반 시계열 예측 모형으로 전환되어 현실성이 향상되었다.

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Figure 11.

Comparison of energy and climate–environmental costs with previous studies

결론적으로 본 연구는 도로교통 부문 에너지·기후·대기 비용 평가체계의 계량적 과학화 및 현실성 제고라는 측면에서 정책적·학술적으로 의의가 크다. 교통사업의 경제성 평가에서 자동차 연료 사용 비용의 과소 반영 문제를 해소하고, 향후 기후·대기 외부비용 내부화를 위한 제도 설계 및 정책 수립에 있어 신뢰도 높은 분석 기반을 제공할 수 있을 것으로 기대된다.

결론 및 향후 연구과제

본 연구는 도로교통 부문에서 발생하는 에너지 소비 및 기후·대기 오염으로 인한 사회적 비용을 정량적으로 평가할 수 있는 통합 분석체계를 구축하고, 이를 기반으로 차종별·속도별·지역별 에너지·기후·대기 통합 단위비용을 분석하였다. 기존 연구들이 에너지 소비 또는 환경피해에 대해 개별적이거나 단편적인 접근에 머물렀던 반면, 본 연구는 실 환경 기반의 연료 소비 및 배출 특성을 반영하는 상향식 방식과 국제 기준에 기반한 사회적 비용 원단위 도출 방식을 결합함으로써, 보다 정밀하고 실효성 있는 평가체계를 제시하였다.

분석 결과, 차종에 따른 비용 구조의 이질성이 뚜렷하게 나타났다. 승용차는 에너지 비용의 비중이 전체 비용의 절대 다수를 차지한 반면, 버스 및 중·대형 화물차는 기후·대기오염에 따른 사회적 비용 비중이 절반을 상회하였다. 특히 동일한 배출량이라 하더라도, 도심지의 인구밀도가 반영된 피해 비용은 지방지 대비 2배 이상 높게 산정되어, 지역별 인구 노출도 기반 사회적 비용 평가체계의 타당성이 실증적으로 입증되었다. 또한, 실연비와 실주행 기반 배출계수를 반영한 본 연구의 평가 결과는 기존 연구(KDI, 2021) 대비 전반적으로 상향 조정된 비용값을 제시하였다. 이는 교통부문 에너지·기후·대기 비용이 구조적으로 과소 평가되어 왔음을 시사하며, 향후 교통사업의 편익–비용 구조 재조정에 대한 실증적 근거를 제공한다.

정책적·제도적 시사점은 다음과 같다. 첫째, 기후 및 대기오염 비용을 계량적으로 반영할 수 있는 분석 기반을 마련함으로써, 향후 교통 인프라 사업의 경제성 평가에서 환경편익의 과학적 정량화가 가능해졌다. 특히 대중교통 중심의 친환경 교통수단 확충, 도심지 교통 전환 등의 사업에 대한 정책적 정당성 확보에 기여할 수 있다. 둘째, 상용차의 높은 기후·대기 비용 구조는 탄소세, 도심 통행료, 환경 요금 등 교통부문 외부비용의 내부화를 위한 제도 설계 시, 차종별·지역별로 세분화된 정책 수단이 필요함을 시사한다. 셋째, 현재 공공사업의 타당성 분석에서 상대적으로 과소 반영되고 있는 환경편익의 평가 구조를 보완함으로써, 향후 사회적 순 편익에 기반한 장기적 투자 전략 수립에 실질적 기여가 가능하다.

그럼에도 불구하고, 본 연구는 다음의 한계를 지닌다. 첫째, 연비 및 배출계수는 국가 통계 및 표준 실험값을 기반으로 산정되었으나, 최신 차량 모델 또는 도심 복잡도로 등에서의 실측 주행데이터 확보에는 한계가 있었다. 향후에는 OBD 및 실시간 GPS 데이터를 기반으로 한 정밀한 실주행 분석이 요구된다. 둘째, 사회적 비용 원단위는 해외 기준의 편익이전 기법에 기반하여 국내 지표화한 것으로, 국내 건강 영향도, 사회경제적 비용 구조 등을 반영한 독자적인 원단위 체계 개발이 필요하다. 셋째, 본 연구는 단기 시점의 분석에 기반하고 있으며, 교통부문의 탈탄소화 추세를 반영한 장기적 차량 에너지 믹스 변화는 고려하지 않았다. 향후에는 전기차 및 수소차 등의 확산과 같은 에너지 전환 요소를 반영한 종합 시나리오 기반 평가체계로의 확장이 필요하다.

Funding

This work was supported by the Korea Agency for Infrastructure Technology Advancement (KAIA) grant funded by the Ministry of Land, Infrastructure and Transport (Grant RS-2023-00245871), and by the Korea Expressway Corporation Research Institute through the project titled “Study on the Unit-by-Unit Update of Road Project Vehicle Operation Costs and Air Pollution Costs and Case Analysis.”

References

Cen X., Lo H. K., Li L. (2016), A Framework for Estimating Traffic Emissions: The Development of Passenger Car Emission Unit, Transportation Research Part D: Transport and Environment, 44, 78-92.

10.1016/j.trd.2016.02.013

Chae Y. R., Jeon H. C. (2018), An Analysis on Effective Way to Mitigate Air Pollutants and Greenhouse Gases in Power Generation and Transportation Sector, Korea Environment Institute.

Choi K. C., Choi H. S. (2023), Development of an Integrated Modeling Framework for Assessing Climate and Air Quality, Korea Environment Institute.

Dornoff J., Tietge U., Mock P. (2020), On the way to "Real-world" CO2 Values: The European Passenger Car Market in Its First Year after Introducing the WLTP, ICCT.

European Commission (EC) (2011), External Costs of Transport in Europe.

European Commission (EC) (2019), Handbook on the External Costs of Transport, Version 2019.

European Commission (EC) (2024), Report from the Commission Report under Article 12(3) of Regulation (EU) 2019/631 on the Evolution of the Real-world CO2 Emissions Gap for Passenger Cars and Light Commercial Vehicles and Containing the Anonymised and Aggregated Real-world Datasets Referred to in Article 12 of Commission Implementing Regulation (EU) 2021/392.

Greenhouse Gas Inventory and Research Center of Korea (GIR) (2025), National Greenhouse Gas Inventory Summary Report (1990-2022), Sejong, South Korea.

Kim T. G., Hong K. M., Hong Y. S., Cho J. R. (2021), Study on Estimation the Benefits of Transportation Investment Project Using the Consumer Surplus Benefit Method, J. Korean Soc. Transp., 39(2), Korean Society of Transportation, 177-191.

10.7470/jkst.2021.39.2.177

Ko K. H. (2020), A Study on Estimating Method of Vehicle Fuel Consumption Using GPS Data, The Korean Society of Industry Convergence, 23(6), 949-956.

Korea Development Institute (KDI) (2021), Detailed Guidelines for Preliminary Feasibility Studies: Road and Railway Sectors, Sejong, South Korea.

Korea Rail Network Authority (KR) (2010), Comprehensive Revision of the Railway Investment Evaluation Manual, Daejeon, South Korea.

Lee J. M., Han S. Y. (2009), A Study on the Comparison Between Fuel Taxes and Social Costs in Road Transport, Korea Society for Regulatory studies, 65-94.

Lee J. M., Han S. Y., Shin H. C. (2008), A Plan to Improve Fuel Taxes Considering Social Costs in Transport, The Korea Transport Institute.

Lee K. J., Choi K. C. (2012), A Model for Estimating Social Cost of Mobile Emission Considering Geographical and Social Characteristics, J. Korean Soc. Transp., 30(5), Korean Society of Transportation, 33-42.

10.7470/jkst.2012.30.5.033

Lee K. J., Choi K. C. (2015), Analysis on the Correction Factor of Emission Factors and Verification for Fuel Consumption Differences by Road Types and Time Using Real Driving Data, J. Korean Soc. Transp., 33(5), Korean Society of Transportation, 449-460.

10.7470/jkst.2015.33.5.449

Lee K. J., Choi K. C., Yu J. W., Oh S. C. (2011), Variable Emission Factor Prediction Model for An Air Quality Assessment of Transportation Projects, J. Korean Soc. Transp., 29(6), Korean Society of Transportation, 117-128.

Ministry of Trade, Industry and Energy (MOTIE) (2025), National Energy Census (2022), Sejong, South Korea.

Seong M. A., Jin H. A., Lim J. H., Yeo S. Y., Ahn Y. H. (2019), A Study on Analysis of Integrated Policies for Simultaneous Reduction of GHG and Air Pollutants Using GAINS-Korea, Korean Society for Atmospheric Environment, 35(5), 523-532.

10.5572/KOSAE.2019.35.5.523

Won M. S., Gang G. P., Kim J. W. (2011), A Estimation Model of The Fuel Consumption Based on The Vehicle Speed Pattern, J. Korean Soc. Transp., 29(4), Korean Society of Transportation, 65-71.

Wu X. F., Harrison R. M., Chen M., Wang T., Lyu R., Peng S., Liu R., Chen Y., Fang Y. R., Yang P. (2024), Assessing Climate/air Quality Synergies and Cost-effectiveness for Beijing Transportation: Insights into Sustainable Development, Sustainable Cities and Society, 104.

10.1016/j.scs.2024.105296

Journal of Korean Society of Transportation ISSN:1229-1366(Print) 2234-4217(Online) 대한교통학회지