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HES는 2015년에 본격적인 개발에 착수하여 2016년에 최초로 배포되었다. 2017년에는 산업통상자원부의 연비 시뮬레이션 프로그램 KEES와 통합되었으며,⁹⁾ 2018년에는 사용자 편의성 증진을 위해 GUI가 마련되었다. HES는 차량시험 결과와 비교 분석을 통해 프로그램 정확도가 검증되었다.

HES는 차량동역학을 외부 주행저항과 내부 동력전달 손실을 고려하여 엔진에서 필요한 출력을 계산하며, 고려하는 요소는 다음 수식과 같다.

where, P_eng : engine power (W), P_acc : acceleration power (W), P_slope : power loss or gain due to road grad (W) P_air : power loss due to aerodynamic drag (W), P_RR : power loss due to rolling resistance (W), P_aux : power consumption of auxiliaries (W), P_{inertia,engine} : Power loss or gain due to engine inertia (W), P_{inertia,wheel} : Power loss or gain due to wheel inertia (W), P_loss,gearr : Transmission loss at the gearbox (W), P_loss,axle : Transmission loss at the axle gear (W), and P_{loss,retarder} : Transmission loss at the retarder (W)

엔진에서 필요한 출력은 식 (1)을 통해 계산된다. 공기저항 계수와 구름저항 계수는 각각 식 (2) 및 (3)과 같이 공기저항력과 구름저항력에 계산에 반영된다.

where, F_air : aerodynamic drag force (N), Cd : aerodynamic drag coefficient (-), A : frontal area (m²), v : vehicle speed (m/s)

where, F_RR : rolling resistance force (N), RRC : rolling resistance coefficient (N/N), m : vehicle mass (kg), g : Gravitational acceleration (m/s²)

차량의 중량은 가속력, 등판저항, 구름저항력등 여러 요소에 영향을 미치며, 기어박스 손실맵과 축 손실맵은 동력전달손실을 계산하는데 활용된다. 세부적인 HES의 구조, 프로그램 입력값 산출 방법 및 프로그램 사용 방법은 환경부에서 발간한 ‘중대형 상용차 에너지소비효율 및 온실가스 배출량 산정방법 기술지침서’¹¹⁾에 기술되어있다.

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.

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.

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

공기저항 계수에 따른 CO₂ 변화량은 Fig. 2에 제시되었다. 공기저항 계수 조정에 따른 CO₂ 배출량의 변화량은 연료소비율보다는 작게 발생하였다. 차종별로 버스의 CO₂ 변화량이 가장 크게 발생하였으며, 트럭의 CO₂ 변화량이 상대적으로 적었다. 차종 간 편차가 발생한 원인으로는, 공기저항력이 전체 주행 에너지소모량에서 차지하는 비중이 차량마다 다르기 때문이다. 공기저항력이 전체 차량의 에너지 소모량에서 차지하는 비중이 클수록, 공기저항계수 조정에 따른 CO₂ 배출량 편차가 크게 발생하였다. 유럽연합의 공기저항계수 허용 오차 7.5 %에서의 4 차량의 CO₂ 배출량 편차의 평균은 1.03 %로 산정되었다.

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

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

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

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

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.