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- 저자 : 천승훈(Seunghoon Cheon) (검색결과 6 건)
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구매보조금과 친환경 자동차 구매자 성향의 영향요인 분석
장재민(JANG, Jae-Min),이숭봉(LEE, Soongbong),천승훈(CHEON, Seunghoon),조성진(JO, Sung-jin) 대한교통학회 2021 대한교통학회지 Vol.39 No.5
정부는 미세먼지 감축을 위해 전기차 보급률을 증가시키려 노력하고 있으나, 매년 구매보조금이 축소되면서 판매량 저하가 예상된다. 이번 연구는 보조금 축소에 영향을 받는 구매자의 성향은 어떠한 특성을 갖는지를 분석하였다. 분석 방법은 친환경차 구매 의향과 보조금 축소에 영향을 받는 구매자 성향 두 가지 특성으로 비교 ‧ 분석하였다. 첫 번째 친환경차 구매자 성향 분석결과 개인 및 가구 특성 변수로는 소득수준, 학력, 영유아 자녀, 아파트 거주, 자가용 소유 등, 태도 및 성향특성 변수로는 환경보호 실천, 지역소속감, 건강상태, 운동관심 등에서 영향을 미치고 있었다. 두 번째 보조금 축소에 영향을 받는 구매자 성향분석결과 연령, 기혼, 소득, 학력, 가족수, 영유아 자녀, 자가용 소유, 자영업자 등에서 영향을 미치고 있었다. 친환경차는 일반차 대비 구매 부담감이 높아 경제적 여유를 갖춘 소비층에게 인기가 높지만, 보조금 축소로 구매를 희망했던 구매자들이 일부 포기할 수 있음을 보였다. 특히 저소득자, 자영업자, 환경에 관심이 높은 성향을 지닌 구매자일수록 구매의향에 영향받을 확률이 높으므로 이에 대한 개선방안이 필요하다. The government is trying to increase the penetration rate of electric vehicles to reduce particulate matter, but electric vehicle sales are expected to decrease as the subsidy for electric vehicles is set to decrease every year. This study analyzed the characteristics of buyers affected by subsidy reduction. Two analysis methods were performed to analyze the purchase intention of eco-friendly vehicles and the purchaser’s propensity affected by subsidy reduction. As a result of the analysis of the purchase intention of eco-friendly vehicles, among the individual and household characteristic variables, income level, education, infants, children, apartment, and private car ownership affected purchase intention. Also, among attitude and disposition characteristic variables, environmental protection practices, local affiliation, health status, and interest in sports affected purchase intention. age, married, income, education, number of household members, infants, owning a car, and self-employed affected the purchasers’ propensity with regards to subsidy reduction. Eco-friendly cars are more popular with buyers with higher purchasing power because of higher price level compared to regular passenger cars, but some of the consumers may choose not to purchase the vehicles if the subsidy is reduced. In particular, as the purchase intention is more likely to be affected for buyers with low income, self-employed, or high interest in the environment, measures for improvement are necessary.
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모빌리티 빅데이터 기반 도로부문 반복혼잡 심각도 우선순위 분석방법
이숭봉(LEE, Soongbong),김정민(KIM, Jeongmin),천승훈(CHEON, Seunghoon) 대한교통학회 2021 대한교통학회지 Vol.39 No.2
교통혼잡 원인 분석 및 해결방안 마련을 위해 모빌리티 데이터를 활용한 연구들이 활발하게 이루어지고 있다. 모빌리티 데이터는 ITS 인프라 관리 및 제한된 공간적 범위의 한계 극복이 가능하다. 또한, 개별차량의 주행궤적 수집이 가능하여 전국에 대해 객관적이고 일관성 있는 교통모니터링 및 분석을 가능하게 한다. 도로구간의 교통혼잡 문제는 국가 경제발전에 영향을 미치는 중요한 제약요소이다. 따라서 도로구간의 교통혼잡 수준을 평가하는 것은 교통관리 및 제어를 위해 중요하다. 기존연구에서 혼잡구간 판단지표는 대부분 단일 평가지표를 활용하였다. 하지만 교통의 복잡성 및 역동성을 고려할 때 다양한 지표를 활용한 평가 방법이 효율적일 수 있다. 본 연구에서는 데이터 수집 가능성과 범용적인 활용을 고려하여 속도기반 지표(혼잡강도, 혼잡지속시간, 혼잡구간길이, 병목발생비율, 반복혼잡비율)를 혼잡지표로 설정하였고, 종합점수를 산정하여 우선순위를 평가하였다. 이를 통해 반복혼잡 구간 모니터링, 교통정책 의사결정 지원, 도로 인프라 투자, 정책에 대한 사전 · 사후 평가 등 다양한 혼잡개선대책 마련에 도움을 줄 수 있을 것으로 기대한다. In order to analyze the causes of traffic congestion and prepare solutions, studies using mobility data are being actively conducted. Mobility data can manage ITS infrastructure and overcome the limitations of spatial range. In addition, it is possible to collect the trajectory of individual vehicles, enabling objective and consistent traffic monitoring and analysis across the country. The problem of traffic congestion in the road section is an important constraint affecting the development of the national economy. Therefore, assessing the level of traffic congestion on a section of the road is important for traffic management and control. In the previous studies, most of the indicators for congestion section used a single evaluation indicator. However, considering the complexity and dynamics of transportation, an evaluation method using various indicators can be effective. In this study, speed-based indicators (congestion intensity, congestion duration, congestion length, bottleneck rate, congestion rate) were set as congestion indicators in consideration of the possibility of data collection and general use. The priority of recurrent congestion severity was evaluated by calculating the composite score using various congestion indicators. Through this study, it is expected that it will be able to help prepare various measures to improve congestion, such as monitoring recurrent congestion sections, support for decision-making on transportation policies, investment in road infrastructure, and pre-post evaluation of policies.
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미시적 수준 도로 수송부문 온실가스 배출량 산정을 위한 감가속 보정계수 개발
김대진(KIM, Daejin),이숭봉(LEE, Soongbong),남대식(NAM, Daisik),오관용(OH, Gwanyong),류한별(RYU, Hanbyul),김진재(KIM, Jinjae),천승훈(CHEON, Seunghoon) 대한교통학회 2024 대한교통학회지 Vol.42 No.3
본 연구는 미시적 수준의 도로 수송부문 온실가스 배출량 산정을 위해 자동차 온실가스 감가속 보정계수를 개발하고 적용 방안을 검토하였다. 본 연구는 미국 조지아공과대학 연구팀에서 개발된 고도화된 자동차 온실가스 배출량 산정 모형인 MOVES-Matrix를 활용하여, 세부 차종/유종별 감가속 주행행태에 따른 온실가스 배출량 민감도 분석을 수행하였다. 분석 결과, 온실가스 단위 배출량은 자동차의 주행속도가 증가함에 따라 전반적으로 감소하는 특성이 있으며, 동일 속도 범위에서 가속도가 증가할수록 증가하는 특성을 확인하였다. 온실가스 배출량 민감도 분석 결과를 바탕으로 세부 16개 차종/유종별 온실가스 감가속 보정계수를 개발하였으며, 국내 교통정보 수집 시스템의 한계를 감안하여 승용차, 버스, 화물차 3개의 차종별 온실가스 감가속 보정계수를 추가적으로 개발하였다. 본 연구는 온실가스 감가속 보정계수를 고려한 미시적 수준의 온실가스 배출량 산정 알고리즘을 제안하였다. 시나리오 분석 결과, 온실가스 감가속 보정계수 적용 시, 미 적용시 대비 약 6-15%의 온실가스 배출량이 차이가 있음을 확인하였다. 이를 통해, 개별 차량의 주행행태(속도, 감가속도 등)가 온실가스 배출량에 상당한 영향력이 있음을 확인할 수 있었다. 본 연구를 통해 도로 구간별 개별 차량의 미시적 주행행태를 반영한 온실가스 배출량의 민감도를 보다 정밀하게 반영할 수 있을 것으로 기대된다. 특히 감가속 주행행태가 빈번히 발생하는 단속류 및 일부 연속류 구간에 대한 정밀한 온실가스 배출량 산정 및 온실가스 배출 저감을 위한 교통운영 전략를 수립하고, 그 효과를 예측하는 데 도움이 될 것으로 기대된다. This study aims to develop acceleration correction factors for enhancing the precision of micro-level automobile greenhouse gas (GHG) emissions estimation. By employing MOVESMatrix, a sophisticated automobile emissions calculation model, this study scrutinizes the sensitivity of GHG emissions to microscopic driving behaviors across various vehicle types. The study findings reveal a general decline in GHG emissions with increasing driving speeds, juxtaposed with an escalation as acceleration rates rise within the same speed range. In light of the results from the sensitivity analysis, the acceleration correction factors are devised for each of the 16 vehicle types, with additional refinements tailored for the generalized vehicle categories (i.e., passenger cars, buses, and freight trucks). Moreover, this study proposes a microscopic GHG emission calculation algorithm, integrating the acceleration correction factors. Scenario analyses demonstrate a discernible 6-15% disparity in GHG emissions upon the application of the acceleration correction factors compared to the scenarios where it is omitted, underscoring the substantive influence of microscopic vehicle driving behaviors, such as instant vehicle speed and acceleration rates, on GHG emissions. Consequently, this study is anticipated to afford a more precise estimation of GHG emissions, considering the microscopic driving behaviors of individual vehicles on roads. This study is anticipated to contribute to the enhancement of precision in estimating GHG emissions from transportation sector and the development of effective transportation policies and operational strategies aimed at mitigating GHG emissions.
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