자동차 주행거리 통계는 도로교통부문 온실가스 배출량을 산정하는 데 주요 기초자료로 활용된다. 2022년도 자동차 주행거리 분석 결과 전기승용차 1일 평균 주행거리는 45km로 전체 평균값인...
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2024
Korean
KCI등재
학술저널
77-87(11쪽)
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자동차 주행거리 통계는 도로교통부문 온실가스 배출량을 산정하는 데 주요 기초자료로 활용된다. 2022년도 자동차 주행거리 분석 결과 전기승용차 1일 평균 주행거리는 45km로 전체 평균값인...
자동차 주행거리 통계는 도로교통부문 온실가스 배출량을 산정하는 데 주요 기초자료로 활용된다. 2022년도 자동차 주행거리 분석 결과 전기승용차 1일 평균 주행거리는 45km로 전체 평균값인 33km보다 긴 것으로 나타났다. 탄소중립 정책 방향을 고려할 때 전기차가 증가할 때 총 주행거리에 어떤 영향을 미치게 될지 분석이 필요한 상황이다. 이를 위해 본 연구는 2018년부터 2021년까지 수행한 전기차 운전자 조사 결과를 토대로 전기차 주행거리 특성을 분석하고 전 주기 배출량 측면에서 주행거리 증감이 온실가스 배출에 미치는 영향을 분석했다. 주행거리 분석 결과 전기차는 일반차에 비해 주행거리가 긴 운전자 비율이 높고 평균값도 높게 나타났다. 다중회귀분석을 통해 분석한 결과 자동차 보유대수, 직업, 성별, 연료비용, 조사 연도, 이용 기간 등이 전기차 주행거리에 유의한 영향을 미치는 설명변수로 도출됐다. 그러나 연비나 주행거리 등 전기차 특성은 통계적으로 유의하지 않은 것으로 나타났다. 이를 통해 국내 전기차 운전자는 상대적으로 연료비용에 민감하고 긴 주행거리를 가진 운전자 비율이 높고 대부분 신차이기 때문에 상대적으로 긴 주행거리 특성을 보이는 것으로 판단된다. 따라서 주행거리가 긴 운전자가 전기차로 전환하는 비율이 높다는 점은 온실가스 배출량 측면에서 긍정적으로 작용할 수 있을 것이다.
다국어 초록 (Multilingual Abstract)
Vehicle Kilometers Traveled(VKT) are used as crucial data to estimate greenhouse gas emissions in the road transportation sector. As a result of analysis of VKT analysis in 2022, average daily traveled kilometers of electric passenger vehicles was fou...
Vehicle Kilometers Traveled(VKT) are used as crucial data to estimate greenhouse gas emissions in the road transportation sector. As a result of analysis of VKT analysis in 2022, average daily traveled kilometers of electric passenger vehicles was found to be 45 km, which is longer than the overall average of 33 km. As the stock of electric vehicles increases in the future, it is necessary to analyze what changes this will bring to the total VKT. Therefore, this study used the results of the 2018-2021 electric vehicle driver survey to analyze VKT characteristics of electric vehicle and impact on greenhouse gas emissions. As a result of the VKT analysis, it was found that electric vehicles had a higher percentage of users with longer mileage compared to regular cars, and the average value was also large. As a result of multiple regression analysis, the number of cars owned, occupation, gender, fuel cost, survey year, and period of electric vehicle use were derived as statistically significant explanatory variables for VKT of electric vehicle. However, electric vehicle characteristics such as fuel efficiency and driving range were not found to be statistically significant. It is concluded that most of electric vehicle drivers are sensitive to fuel costs, have a high proportion of users with long driving distances, and most of them are new vehicles, so they show relatively longer VKT than regular cars. Therefore, switching to electric vehicles for drivers with long VKT can be expected to have a positive effect in terms of reducing greenhouse gas emissions.
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