HES를 활용한 대형자동차의 CO₂ 배출량에 영향을 미치는 차량 변수의 민감도 분석

1. 서 론

수송부문은 주요 온실가스 배출원 중 하나로, 국가 온실가스 배출량의 15 %가 발생하며,¹⁾ 이중 대부분은 자동차 배출가스에서 발생하고 있다. 전 세계적으로 자동차에서 발생하는 온실가스를 저감하기 위해 다양한 정책들이 시행되고 있다. 대표적으로 소형차를 대상으로 한 온실가스 규제는 우리나라를 포함하여 유럽연합, 미국, 캐나다, 유럽연합, 일본, 중국, 인도, 브라질 등 매우 많은 국가에서 시행되고 있다.

반면 대형차의 온실가스 규제는 미국 및 일본에서 시행되고 있으며 우리나라와 유럽연합에서는 아직 규제가 도입되지 않았다.²⁾ 미국에서는 2014년부터 대형자동차의 온실가스 배출량에 대한 규제를 시작하였으며, 2021년부터 보다 강화된 배출기준을 적용하였다.³⁾ 유럽에서는 2025년부터 CO₂ 규제가 도입될 계획이며 2030년에 보다 강화된 배출 기준이 적용될 예정이다.⁴⁾ 일본은 2015년부터 대형자동차의 연비를 대상으로 규제를 도입하였으며, 2025년부터 강화된 연비기준이 적용될 예정이다.⁵⁾ 우리나라에서는 2021년과 2022년까지 판매된 대형차를 대상으로 CO₂ 배출현황을 파악하는 모니터링 제도를 도입하였으며, 2023년부터 2025년까지는 자발적 감축제도가 시행될 계획이다.¹⁰⁾ 자발적 감축 제도에서는 기준연도(2021~2022년) 평균 온실가스 배출량 대비 2023년, 2024년 및 2025년에 각각 2 %, 4.5 % 및 7.5 %를 초과하여 감축한 제작사에 CO₂ 감축 인센티브를 부여하며 별도의 페널티는 부과하지 않는다. 의무 감축제도의 도입 시기는 확정되지는 않았으나, 자발적 감축 제도 이후에 도입될 것으로 예상된다.⁶⁾

우리나라를 포함한 주요국 대형차 CO₂ 규제의 주요한 특징은 시뮬레이션 기법을 도입하여 대형차의 CO₂ 배출량 측정한다는 것이다. 차대동력계를 사용하여 연비 및 CO₂ 배출량을 직접 측정하는 소형차와 달리, 대형차는 차량의 구조(4x2, 4x4, 6x2, 6x4, 6x6, 8x2, 8x4 등) 및 적재함의 종류(카고, 덤프, 벤, 콘트리트 믹서, 펌프, 크레인 등)가 다양하기 때문에 실측을 통한 측정이 시간 및 비용 측면에서 비효율적이다. 이러한 점을 고려하여, 미국, 유럽에서는 모두 시뮬레이션 기법을 활용한 대형자동차의 CO₂ 배출량을 측정하는 방법을 도입하였다. 시뮬레이션 기법의 장점은 같은 부품을 공유하는 차량(e.g. 엔진, 변속기, 축, 휠, 보조기기류)은 입력 데이터를 공유함으로써 측정에 필요한 시간 및 비용을 절감할 수 있다.

미국에서는 Greenhouse gas Emission Model(GEM) 프로그램을 개발하였으며,⁷⁾ 유럽에서는 Vehicle Emission Calculation Tool(VECTO)을 개발하였다.⁸⁾ 우리나라에서는 Heavy-duty vehicle Emission Simulator(HES)가 개발되었다. 미국의 GEM, 유럽의 VECTO 및 한국의 HES는 모두 차량동역학을 기반으로 주행시뮬레이션을 통해 CO₂ 배출량을 계산한다. 세부적인 모델링 방법의 차이는 있으나, 3개의 프로그램 모두 차량의 공기저항력, 구름저항력, 등판저항력, 가속력, 동력전달손실 등을 고려하여 차량이 주행하기 위해 필요한 동력을 계산하고, 해당 동력을 공급하는 엔진의 운전점(엔진속도 및 엔진토크)을 매순간 계산한다. 계산된 엔진 운전점은 연료소비율 맵에 입력하여 연료소비량을 계산하는데 활용된다. 연료소비율 맵은 엔진의 속도(rpm) 및 토크(Nm)에 따른 연료소비율(g/s)을 나타낸다. CO₂ 배출량 계산을 위한 프로그램 입력 데이터로 차량 중량, 공기저항 계수, 구름저항 계수, 연료소비율 맵, 주행모드 등이 활용된다.

HES는 대형차의 CO₂ 배출량을 계산하기위해 약 20여종의 차량 제원을 활용한다. 이 중 CO₂ 배출량에 미치는 영향이 높은 주요 입력변수는 Table 1에 제시되어 있다. 연료소비율 맵은 대략 70개의 운전점(회전속도 및 토크)의 연료소비량 정보로 구성되어 있으며, 연료소비량을 계산하기 위한 핵심 변수이다. 공기저항 및 구름저항 계수는 HES의 차량동역학 모델에서 차량의 주행저항을 계산하기 위해 사용된다. 중량은 차량의 가속력, 등판저항력 및 구름저항력 등 차량의 전반적인 에너지 소비량과 관련되어 있다. 기어박스와 축 손실맵은 차량 내부의 동력전달손실을 계산하는데 활용되며, 해당 요소의 회전속도와 입력 토크에 따른 토크손실량을 나타낸다. 국내에서는 연료소비율 맵, 공기저항 계수 및 구름저항 계수 측정을 위해 별도의 측정법을 규정하고 있다.¹¹⁾ 국내 대형차 CO₂ 배출량 인증을 위해서, 대형차 제작사는 사전에 정의된 시험법에 따라 측정한 변수를 활용하여 CO₂ 배출량을 계산해야 한다.

Table 1

Major input variables of HES

본 연구에서는 국내 대형차 CO₂ 배출량 산정프로그램 HES를 활용하여, HES 주요 입력 변수가(Table 1) CO₂ 배출량에 미치는 민감도를 분석하였다. 해당 변수들은 별도의 시험법을 통해 측정되므로 측정 오차에 따라 CO₂ 배출량의 편차가 발생할 수 있다. 따라서 해당 변수가 CO₂ 배출량에 미치는 영향을 정량적으로 분석함으로써, 추후 대형차 CO₂ 규제 도입 시 해당 변수의 측정 허용오차 설정을 위한 기반 자료를 확보할 수 있다. 본 연구에서는 총 4대의 차량 데이터를 기반으로 주요 입력변수의 수치를 ±20 % 범위에서 조정하였을 때 CO₂ 배출량의 변화량을 산정하였다.

2. 연구 방법

2.2 민감도 분석 방법

본 연구에서는 4대의 차량 데이터를 활용하여 민감도 분석을 수행하였다. 4대 차량 제원은 Table 2와 같다. 화물차3대와 승합차1대를 활용하였으며, 국내에서 활용되는 대형차 분포를 적절히 고려할 수 있도록 280마력의 트럭 2대와 400마력의 버스 1대, 530마력의 트럭 1대를 선정하였다.

Table 2

Vehicle specifications

4대의 차량은 CO₂ 배출량을 계산을 위한 주행모드로 Fig. 1에 제시된 K-WHVC 주행모드를 활용하였다. K-WHVC 주행모드는 우리나라의 대형차 CO₂ 인증을 위해 개발된 주행모드로 시내주행, 교외주행 및 고속도로 주행이 복합적으로 고려된 주행모드이다. K-WHVC에서 4대 차량의 기본 CO₂ 배출량은 다음과 같다.

• Truck 1: 　　　　480 g/km, 　　　5.45 km/L
• Truck 2: 　　　　515 g/km, 　　　5.08 km/L
• Truck 3: 　　　　939 g/km, 　　　2.79 km/L
• Bus: 　　　　  　649 g/km, 　　 　4.03 km/L

Fig. 1

K-WHVC

민감도 분석을 위해 Table 1에 제시된 차량 변수 6종의 수치를 조정했을 때 CO₂ 배출량의 변화량을 계산하였다. 민감도 분석 범위는 국내외 관련 기준을 고려하여 연비맵, 공기저항 계수, 중량, 기어박스 손실맵, 및 축 손실맵은 ±20 %, 구름저항 계수는 ±1.2 N/kN 범위에서 CO₂ 배출량의 편차를 분석하였다. 단일 수치데이터인 공기저항 계수, 구름저항 계수 및 중량은 위에 제시한 범위에서 변수를 조정하였다. 연료소비율 맵은 엔진 속도와 엔진 토크 데이터는 변동 없이 연료소비율만 조정하였으며, 기어박스 손실 맵과 축 손실 맵 데이터에서는 회전속도 및 입력 토크값의 변동 없이 토크손실값만 조정하여 민감도 분석을 수행하였다.

유럽연합에서는 제작사에서 신고한 연비맵의 연료소비량 허용 오차를 최대 3 %, 공기저항계수의 최대 허용오차를 7.5 %로 제시하고 있다.³⁾ 검증을 위해 추가적으로 측정한 값과 제작사의 신고값을 비교하여 허용오차를 초과할 경우 검증에 실패한 것으로 간주한다. 구름저항 계수의 경우 우리나라의 ‘자동차용 타이어의 에너지소비효율 측정 및 등급기존 표시 등에 관한 규정’의 ‘별표 5 사후관리 검사항목 및 허용오차’에 따라 허용오차범위를 0.3 N/kN으로 제한하고 있다. 따라서 본 연구에서는 허용오차범위를 충분히 포함할 수 있는 범위에서 민감도 분석을 수행하였다.

3. 민감도 분석 결과 및 고찰

3.1 연비맵 민감도 분석 결과

Fig. 1은 연료소비율 맵의 변수 조정에 따른 4 차량의 CO₂ 배출량 변화율을 나타낸다. 연료소비율 맵은 연료소비량 및 CO₂ 배출량과 직결된 변수로, 엔진의 운전 상태에 따른 연료소비율을 계산하는데 활용된다. 따라서 연료소비량 변화량은 CO₂ 배출량에 직접적으로 반영된다. Fig. 2에서 연료소비율 맵 변화량과 CO₂ 배출량 변화량은 정비례하였으며, 차종에 따른 차이는 거의 발생하지 않았다. 연료소비율 맵 ±20 % 범위에서 조정했을 때 4 차량의 평균 CO₂ 편차는 -20.2 % 및 +20.4 %범위에서 분포하였다. 유럽연합의 연료소비량 허용 오차 3 %에서의 CO₂ 배출량 편차는 3 %로 산정되었다.

Fig. 2

CO2 emission sensitivity analysis result of fuel consumption map

3.3 구름저항 계수 민감도 분석 결과

구름저항계수를 ±1.2 N/kN범위에서 조정하였을 때의 CO₂ 배출량 변화량은 Fig. 3과 같다. 구름저항력은 타이어에 작용하는 수직항력과 구름저항 계수에 비례하므로, 차량 중량이 증가할수록 전체 주행 에너지 중에서 구름저항력이 차지하는 비중이 커진다. 따라서 중량이 무거운 트럭3의 구름저항력에 따른 CO₂ 배출량 편차가 가장 크게 발생하였으며, 그 다음으로 버스의 CO₂ 편차가 크게 발생하였다. 4 차량의 구름저항 계수를 ±1.2 N/kN 범위에서 조정한 결과 평균 CO₂ 배출량 편차는 -2.8 %에서 2.72 %까지 발생하였으며, 이는 공기저항에 CO₂ 배출량에 미치는 영향과 비슷한 수치이다. 우리나라의 ‘자동차용 타이어의 에너지소비효율 측정 및 등급기존 표시 등에 관한 규정’의 ‘별표 5 사후관리 검사항목 및 허용오차’에 따라 구름저항 계수 허용오차 0.3 N/kN에서의 CO₂ 배출량 편차는 4차종 평균 0.76 % 이다.

Fig. 3

CO2 emission sensitivity analysis result of aerodynamic drag coefficient

Fig. 4

CO2 emission sensitivity analysis result of rolling resistance coefficient

3.4 중량 민감도 분석 결과

Fig. 5가 나타내는 바와 같이, 중량이 CO₂ 배출량에 미치는 영향은 공기저항 및 구름저항계수보다 컸다. 이는 중량이 가속력, 등판저항, 구름저항 등 다양한 요소에 영향을 주기 때문에, 공기저항 및 구름저항 단일 요소보다는 CO₂ 배출량에 영향이 큰 것으로 분석된다. 차종별 분석결과, 중량이 무거운 차량일수록 중량에 따른 CO₂ 배출량 변화율도 증가하였다. 가장 무거운 차량인 Truck3의 CO₂ 변화율이 가장 컸으며, 그 다음으로 Bus의 CO₂ 변화율이 컸다. 중량이 무거운 차량일수록 주행 에너지에서 중량이 CO₂ 배출량에 미치는 영향력이 커지는 것으로 원인이다. 다만, 중량은 다른 변수와 달리 측정법이 상대적으로 간단한 변수이므로, 실제 측정 시 오차 발생 정도가 다른 변수(연료소비율 맵, 공기저항 계수, 구름저항 계수, 기어박스 손실 맵, 축 손실 맵) 보다 낮을 것으로 예상된다.

Fig. 5

CO2 emission sensitivity analysis result of vehicle weight

3.5 기어박스 손실 맵 분석 결과

기어박스 손실은 변속기에서 발생하는 동력전달 손실을 의미하며, CO₂ 배출량에 미치는 결과는 Fig. 6과 같다. 기어박스 손실을 ±20 % 범위에서 조정했을 때, CO₂ 배출량 변화량은 ±1 % 내외로, 다른 변수대비 CO₂ 배출량에 미치는 영향을 낮았다. 이는 기어박스 손실이 전체 차량의 에너지 소비량에서 차지하는 비중이 다른 요소(가속력, 공기저항력 및 구름저항력)대비 낮은 것을 의미한다.

Fig. 6

CO2 emission sensitivity analysis result of gearbox loss map

3.6 축 손실 맵 분석 결과

축 손실은 차량 축에서 발생하는 동력전달 손실을 의미하며 민감도 분석 결과는 Fig. 7과 같다. 축 손실 조정에 따른 CO₂ 배출량 변화량은 기어박스 손실의 영향과 비슷하거나 약간 컸다.

Fig. 7

CO2 emission sensitivity analysis result of axle loss map

3.7 결과 종합

Table 3은 4차량의 평균 CO₂ 변화량을 나타낸 것이다. 구름저항을 제외한 변수는 ±20 % 범위에서 조정하였으며, 구름저항 계수는 ±1.2 N/kN 범위에서 민감도 분석을 수행하였다. 분석 결과 연료소비율 맵의 영향이 가장 높았다. 연료소비율 맵은 HES의 차량동역학 모델에 별다른 영향을 주지 않는다. 반면, CO₂ 배출량을 계산하는 직접 활용되었기 때문에, 연료소비율 맵 변화율과 CO₂ 배출량 변화율은 정비례하였다. 그 다음으로는 차량 중량, 구름저항 계수, 공기저항 계수, 축 손실맵, 기어박스 손실맵 순서대로 CO₂ 배출량 민감도가 높았다. 구름저항계수와 공기저항계수의 효과는 비슷하였으며, 기어박스 손실 맵과 축 손실 맵의 효과도 유사하였다.

Table 3

Summary of the sensitivity analysis

4. 결 론

본 연구에서는 HES 주요 입력 변수가(Table 1) CO₂ 배출량에 미치는 영향을 정량적으로 산정하였다. 본 연구에서는 총 4대의 차량 데이터를 기반으로 주요 입력변수의 수치를 ±20 % 범위(구름저항 계수의 경우 ±1.2 N/kN)에서 조정하였을 때 CO₂ 배출량의 변화량을 산정하였다.

• 1) 민감도 분석 결과 연료소비율 맵이 CO₂ 배출량에 미치는 영향이 가장 높았으며, 차량 중량, 구름저항 계수, 공기저항 계수, 축 손실 맵, 기어박스 손실 맵 순으로 CO₂ 배출량 민감도가 높았다.
• 2) 현재 국내외에서 대형자동차의 입력 변수의 허용오차 한도로는 유럽연합의 연료소비율 맵(허용오차 3 %), 유럽연합의 공기저항 계수(허용오차 7.5 %) 및 국내 타이어 구름저항 계수(허용오차 0.3 N/kN) 조건이 있다. 최대 허용오차 조건에서 4 차량의 평균 CO₂ 배출량 편차는 연료소비율 맵 3 %, 공기저항 계수 1.02 %, 구름저항 계수 0.76 % 이다.
• 3) 추후 국내 대형자동차 CO₂ 제도 및 사후관리 제도 도입 시 HES의 주요 변수에 관한 허용 오차 기준설정이 필요할 것으로 판단된다.

Acknowledgments

본 연구는 한국교통안전공단 자동차안전연구원의 연구비 지원으로 수행되었습니다.

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