IoT 기반 초소형 전기차 공유 플랫폼의 탄소발자국, 미세먼지발자국 및 중금속 인체독성발자국 산정에 관한 연구

Carbon, Particulate Matter, and Heavy Metal Human Toxicity Footprint of IoT-based Micro Electric Vehicle (EV) Sharing for Urban Mobility

Article information

J Korean Soc Environ Eng. 2024;46(4):131-141

Publication date (electronic) : 2024 April 30

doi : https://doi.org/10.4491/KSEE.2024.46.4.131

Junbeum Kim^,¹^,

, Sungwoong Hong ²

¹CREIDD Research Center on Environmental Studies & Sustainability, UR InSyTE (Interdisciplinary research on Society-Technology-Environment Interactions), University of Technology of Troyes, France

²Department of Software Convergence, Cheongju University, Chungbuk, South Korea

김준범^,¹^,

, 홍성웅²

¹프랑스 트루아공대, 환경정보기술학과, 환경 및 지속가능성연구센터

²청주대학교 소프트웨어융합학부

^† Corresponding author E-mail: junbeum.kim@utt.fr Tel: +33-03-25-71-80-06

Received 2024 January 9; Revised 2024 March 10; Accepted 2024 April 1.

Abstract

목적

본 연구의 목적은 국토교통부 스마트시티 챌린지 사업의 일환으로 충북 혁신도시(진천 덕산읍, 음성 맹동면), 오창읍(청주), 오송읍(청주)을 평가 대상지로 선정하여 IoT 기반 신모빌리티 초소형 전기차 공유플랫폼 ‘타U’를 구축하였으며 구축된 결과로부터 수집된 초소형 전기차의 운행자료를 바탕으로 휘발유 및 경유차량과 탄소발자국, 미세먼지발자국, 중금속 인체독성발자국을 비교평가하는데 있다.

방법

본 평가대상지에서 초소형 모빌리티 차량(타U 플랫폼에서 운영된 스마트모빌리티 차량) 10대를 2022년 1월부터 2월까지 2개월동안 공유서비스형으로 운영하였으며, 총 1,021회 이용과 함께 1,996 km 총 주행거리 자료를 바탕으로 수행하였다. 차량번호 및 주차장소, 차량 충전시작시간 및 충전종료시간, 차량 주행시작시간 및 주행종료시간, 이용시간 및 반납시간, 주행거리(km), 이용자 정보(이름, 생년월일, 운전면허번호, 전화번호) 등의 자료들을 구축하였으며, 이를 바탕으로 탄소발자국, 미세먼지발자국, 중금속 인체독성발자국을 산정하였으며, 이 결과값들은 휘발유 및 경유차량의 값들과 비교분석하였다.

연구결과 및 토론

초소형 모빌리티 전기차, 휘발유차량 및 경유차량의 탄소발자국은 188.74 kg CO₂ eqv., 409.67 kg CO₂ eqv., 389.55 kg CO₂ eqv.으로 각각 산정되었다. 미세먼지발자국은 263.36 gPM_2.5 eqv., 439.47 gPM_2.5 eqv.으로 각각 산정되었으며, 중금속 인체독성발자국은 0.029 g1.4 DCB eqv., 8.26 g1.4 DCB eqv., 7.42 g1.4 DCB eqv.의 결과를 각각 가졌다. 2개월간 실시된 시범사업으로 인해서 작은 감축량을 가졌지만, 지속적으로 시행이 되어진다면 상당히 많은 양의 탄소, 미세먼지 및 중금속 영향의 감축량을 가질것으로 예상된다. 우리나라의 탄소중립을 위해 도로교통운행에 있어서 내연기관 자동차에서 전기자동차로 전환되고 있는 시점과 맞물려 전기자동차가 일반 내연기관 자동차보다 탄소, 미세먼지(가솔린차량의 미세먼지 발생은 제외) 및 중금속의 영향을 줄여나가는 중요한 부분으로 역할을 할 수 있을 것으로 사료된다.

결론

탄소배출, 미세먼지 및 중금속 배출에 많은 부분을 차지하고 있는 교통분야에서도 지속적인 감축 노력이 필요하며 관련해서 많은 연구들이 필요한 상황이다. 전기자동차와 이를 통한 환경영향감축과 관련된 연구들이 많이 진행이 되어지고 있지만, 대부분의 연구들이 탄소배출량만을 비교하는 연구에만 그치고 있다. 이에 본 연구는 초소형전기자동차 신모빌리티 프로젝트에 구축된 자료를 바탕으로 운행에 따른 탄소발자국, 미세먼지발자국 및 중금속인체독성발자국 평가를 목적으로 연구를 진행하였다. 향후 점차 휘발유 및 경유차량을 대체하고 있는 전기자동차가 탄소, 미세먼지 및 중금속을 줄이는데 큰 기여를 할 것으로 사료된다.

Trans Abstract

Purpose

The purpose of this study is to calculate and compare carbon footprint, particulate matter footprint, and heavy metal human toxicity footprint with operation data of IoT-based Micro Electric Vehicle (EV) Sharing for Urban Mobility, which was conducted in Chungbuk Innovation City (Jinchen Ducksaneup, Eumsung Mangdongmyun), Ochangeup (Cheongju), Osongeup(Cheongju) as a MOLIT Smart City Challenge Project, with petrol and diesel vehicles.

Methods

In the assessment area, ten new Micro Electric Vehicles were used within the ‘TAYOU’ platform, which is an IoT-based micro electric vehicle sharing platform for smart mobility. These vehicles were operated for two months (1,021 times and 1,996 km). Data including vehicle numbers, charging start and end times, operating durations, return times, distances traveled (km), user information (name, driver's license, telephone number), and more were collected. Using this data, the carbon, particulate matter, and heavy metal human toxicity footprint were calculated and compared with those of petrol and diesel vehicles.

Results and Discussion

The carbon footprints were 188.74 kg CO₂ eqv., 409.67 kg CO₂ eqv., 389.55 kg CO₂ eqv., in IoT-based Micro Electric Vehicle (EV), and petrol and diesel vehicle, respectively. The particulate matter footprint was 263.36 gPM_2.5 eqv., 21.37 gPM_2.5 eqv., and 439.47 gPM_2.5 eqv., respectively. The heavy metal human toxicity footprint was calculated at 0.029 g1.4 DCB eqv., 8.26 g1.4 DCB eqv., and 7.42 g1.4 DCB eqv., respectively; even though the pilot project was completed in just two months, the results showed a meaningful reduction in carbon, particulate matter, and heavy metals. If the service system can be extended, we can expect a more significant decrease in all environmental footprints. In the transition period from petrol and diesel vehicles to electric vehicles for carbon neutrality in road transportation systems, these results showed that electric vehicles can contribute significantly to reducing carbon, particulate matter, and heavy metals.

Result

Carbon, particulate matter, and heavy metals reduction efforts are continuously needed in transportation. This study calculated and compared carbon, particulate matter, and heavy metal human toxicity footprints with electric, petrol, and diesel vehicles. As a result, in the future, this new small electric mobility (“TAYOU” Smart mobility vehicle) sharing service system can support and contribute to reducing carbon, particulate matter, and heavy metals emissions and footprints.

Keywords: Carbon footprint; Particulate matter footprint; heavy metal human toxicity footprint; electric mobility; sharing service

Keywords: 탄소발자국; 미세먼지발자국; 중금속인체독성발자국; 전기모빌리티; 공유서비스

1. 서 론

2019년 12월 11일 유럽연합(EU)에서는 2050년까지 기후탄소중립을 달성하고 파리협정을 이행하기 위한 정책 패키지인 유럽 그린딜(European Green Deal)이라는 정책을 발표하였다. 이는 장기적으로 유럽국가들이 기후 중립으로의 전환을 통해 경제성장 잠재력 확보하고 새로운 비즈니스 모델 및 시장 개척, 그리고 새로운 일자리 창출 및 기술 개발과 기회 확보를 목적으로 하고 있다[1]. 또한, 2019년 유럽 그린딜의 발표 후, 2022년 6월에는 분야별 협의회를 거쳐 유럽이사회에 의해 탄소배출 감소 및 사회적 영향과 관련된 합의 결과로 ‘Fit for 55’를 발표하였다. 본 입법안은 다음의 7가지의 주요 내용을 포함하고 있다. 배출권거래제 신설 및 강화, 탄소국경조정제도 도입, 에너지 관련 지침 개정, 탄소흡수원 확대, 내연기관 규제 및 대체연료 인프라 확충, 항공 및 해운 연료 지침, 사회적으로 공정한 전환. 본 법안은 유럽의회와 유럽 연합이사회(Council of the European Union)의 입법절차를 통과해야 효력을 발휘하게 되기 때문에, 우리나라도 이에 대해서 불이익이 없도록 대응하고 대비가 필요할 것으로 사료된다[2]. 이와 같이, 전 세계적인 탄소중립 추세에 맞춰 우리나라도 탄소중립을 위한 다양한 정책들을 추진하고 있다. 우리나라 전체 온실가스 배출량에서 전력과 산업분야가 약 70%를 차지하고 있으며, 약 19%는 교통 및 운수분야가 차지하고 있어서 이 두 분야의 탄소감축 및 중립 전환이 시급하다고 할 수 있다[3]. 특히, 교통분야에서는 국내외 탄소중립 트렌드에 맞춰 초소형전기차, 자율주행셔틀 등 신모빌리티 운행에 따른 실질적이고 객관적인 환경성 및 탄소감축과 경제적인 성과를 도출하려고 노력을 하고 있다. 이에 대한 노력으로, 전기 및 수소차 보급을 가속화하고 대중교통 활성화를 목표로 하고 있으며, 전기 및 수소차 전환(`30년 450만대)을 위하여 우리나라 국토부는 탄소감축 효과가 큰 사업용 차량의 우선전환(50만대) 추진하고, 대중교통 활성화, 수요관리를 병행하여 내연차 총 주행거리감축추진(NDC: `18년 대비 `30년까지 4.5%, 시나리오: `50년까지 15% 감축)계획하고 있다[4].

손영욱(2015) [5]의 연구의 따르면 자동차 산업은 우리나라의 기간산업으로, 수출의 주요 품목이며, 지속적으로 수출을 이어가기 위해서는 그린카 기술개발이 절실하며, 특히, 수소연료전지자동차 및 플러그인 하이브리드 및 전기차의 기술개발과 활용이 필요하다고 강조하고 있다. 또한, 전기자동차 보급 활성화를 위해서는 양방향 충방전 시스템, 스마트 충전 시스템등의 충전 인프라시스템 기술개발도 병행해야하며, 전기자동차의 사용 시 화재 및 폭발 등의 문제들을 해결할 수 있는 안전기술과 유지 및 관리에 있어서의 안전기준 정립도 필수적으로 고려된 정책이 마련되어져야 한다고 나타내고 있다. 이순정 외(2017) [6] 연구에서는 전 세계적으로 점차 강화되는 추세에 있는 환경규제를 대비하고 온실가스 감축을 위해서 전기 자동차 보급은 중장기적으로 꾸준히 증가할 것으로 예상하였으며, 전기자동차는 차종, 지역, 운행패턴, 배터리 수명 등 다양한 변수가 내재되어 있으므로 미래 환경 변화가 매우 유동적이기 때문에 충전 수요를 예측하고 전력계통에 미치는 영향 분석은 지속적으로 이루어져야 할 것이며 이를 기반으로 충분한 전기 자동차 충전기의 보급이 필요하다고 강조하고 있다. 전기자동차와 탄소감축영향과 관련된 연구들도 꾸준히 진행되어져 오고 있다.

최근 DHL코리아도 탄소 배출 제로를 달성하기 위해 전기 배송차 50대 추가 도입하여 전체 배송차의 30%가 전기차로 대체하여 연간 약 544톤 이상의 탄소 배출 저감 가능하다고 밝히고 있다[7]. Johannes 외 (2023) [8] 연구에서는 790종의 다양한 상용 차량에 대한 전과정 탄소배출량을 정량화 하였다. 결과에 따르면, 하이브리드 및 전기자동차의 전과정 탄소배출량은 내연기관 자동차에 비해 최대 89%까지 감소하는것으로 나타났으며, 최신 전기자동차의 배터리 재활용 기술로 인해서 생산 탄소배출량의 약 60%~65% 정도 상쇄할 수 있는것으로 결과들은 보여주고 있다. Bieker (2021) [9] 연구에서는 국가의 에너지 mix 로 인해서도 탄소가 감축되는 결과들을 보여주고 있다. 현재 유럽, 미국, 중국 및 인도에 등록된 BEV의 수명주기에 따른 배출량은 이미 동급 휘발유 자동차보다 낮다는 사실을 밝혔으며, 유럽에서는 66%~69%, 미국에서는 60%~68%, 중국에서는 37%~45%, 인도에서는 19%~34% 감소한 결과를 보여주고 있다. 2030년에 등록될 것으로 예상되는 중형 자동차의 경우에도, 전기mix가 지속적으로 탈탄소화됨에 따라 BEV와 휘발유 차량 간의 수명주기 배출 격차는 유럽에서는 74%~77%, 미국에서는 62%~76%, 중국에서는 48%~64%, 인도에서는 30%~56%까지 증가하는 결과를 보여주고 있다.

이와 같이 전기자동차와 환경영향과 관련된 연구들이 많이 진행이 되어지고 있지만, 대부분의 연구들이 탄소배출량을 비교하는 연구에만 그치고 그 외의 환경영향들에 대한 부분은 잘 고려되어지지 않고 있다. 특히, 국내 연구에서는 실제적으로 사용된 전기자동차로 인한 직접 및 간접적으로 배출되는 탄소배출량, 미세먼지 배출량, 중금속 배출량을 수치화하여 제시한 연구들이 없으며, 또한 기존의 소형 휘발유 및 경유자동차와의 비교를 통해서 감축되어지는 탄소 및 미세먼지량, 그리고 중금속량을 산정하여 제시한 연구가 없는 실정이다.

이와 같은 연구의 공백(research gap)을 바탕으로 본 연구는 국토교통부 및 충청북도 과제로 진행된 IoT 기반 신모빌리티 초소형 전기차 공유플랫폼 구축프로젝트를 수행하여 초소형 전기차 신모빌리티 이용자별 이동거리 및 전기사용 DB를 구축하여, 신모빌리티(초소형전기차) 운행에 따른 탄소발자국, 미세먼지발자국 및 중금속 인체독성발자국 평가 및 비교를 목적으로 연구를 진행하였다.

2. 연구시스템, 자료 및 연구방법

2.1. 시스템 구조

2.1.1. IoT 기반 초소형 전기차 공유 플랫폼

Fig. 1의 시스템은 초소형 전기차의 예약과 운행 과정을 관리하는데, 아래와 같이 작동한다. ① 운전면허증 등록 및 회원 확인: 사용자는 시스템에 자신의 운전면허증을 등록한다. 이 과정을 통해 사용자의 신원을 확인하고 운전 자격을 검증한다. ② 빈 차량 검색 및 예약: 사용자는 시스템을 이용해 주변의 빈 초소형 전기차를 검색한다. 찾은 차량에 대해 원하는 사용 시간을 분 단위로 예약한다. ③ 사용 시간 알림 및 차량 접근 확인: 예약된 사용 시간이 되면 시스템은 사용자에게 알림을 보낸다. 사용자가 차량 옆에 도착하면 시스템은 사용자를 확인하고 차량의 문을 열어 사용권한을 부여한다. ④ 운행 종료 및 충전: 운행을 마치고 난 후, 사용자는 차량을 충전 장치가 있는 지정된 장소에 주차한다. 차량의 충전 장치를 연결한 후 앱을 통해 운행 종료를 알린다. ⑤ 데이터 전송: 차량은 운행 중에 취득한 데이터(예: 운행 거리, 운행 시간, 운전자 정보 등)를 인터넷을 통해 서버로 전송한다. 이 정보는 차량의 사용 상태와 운행 기록을 관리하는 데 사용된다.

Fig. 1.

Operation of an IoT-Based Micro Electric Car Sharing Platform.

2.2 평가 시스템 및 자료

2.2.1. 평가대상지

본 연구는 충청북도, 청주시, 진천시, 음성군 스마트시티 챌린지 사업으로 아래와 Fig. 2와 같이 ① 충북 혁신도시(진천 덕산읍, 음성 맹동면), ② 오창읍(청주), ③ 오송읍(청주)을 평가 대상지로 선정하여 진행되었다.

Fig. 2.

Target Research Area.

본 평가대상지에서 초소형 모빌리티 차량(타U 플랫폼에서 운영된 스마트모빌리티 차량) 10대를 2022년 1월부터 2월까지 2개월 동안 공유서비스형으로 운영하였으며, 총 1,021회 이용과 함께 1,996 km 총 주행거리 자료를 바탕으로 수행하였다. 평가를 위해서 Table 1과 같이 차량번호 및 주차장소, 차량 충전시작시간 및 충전종료시간, 차량 주행시작시간 및 주행종료시간, 이용시간 및 반납시간, 주행거리(km), 이용자 정보(이름, 생년월일, 운전면허번호, 전화번호) 등의 자료들을 구축하였다.

Table 1.

An Example of Collected Data

2.2.2. 기능단위 및 시스템 범위

본 연구의 평가를 위한 기능단위는 “신모빌리티 공유서비스차량 1 km 이동 및 사용”으로 설정을 하였으며, 기능단위를 기준으로 총 이동 및 사용거리(총 1,021회 이용과 함께 1,996 km 총 주행거리)를 활용하여 평가를 수행하였다. 시스템범위로는 Fig. 3과 같이 신모빌리티 공유서비스차량 원료취득 및 생산제조 과정은 제외하고 gate to gate평가로 사용단계만을 고려하였다. 이에 대한 이유는 공유서비스 전기차차량의 원료 취득 및 생산제조 과정에서 자료가 미비하고 휘발유 및 경유자동차와의 비교시에도 자료확보가 어려운 점을 고려하여 설정하였다. 이는 추후에 좀 더 구축된 자료들을 바탕으로 시스템 범위를 확대하여 평가를 해야할 것이다. 사용단계에서의 에너지 산정을 위한 전력자료는 국내 전력 전과정목록(LCI) DB를 활용하였으며, 평가를 위한 연비 5.3 km/kWh (환경부 전기차 보조금 지급대상 차종 평균값), 0.182 kWh/km 값을 활용하였다. 신모빌리티 공유서비스차량의 사용단계에서 자동차 유지관리(예를 들면, 부품교체 및 타이어 교체 등)부분은 없었으며, 이와 관련된 부분은 평가에서 제외하였다.

Fig. 3.

System boundary of this study.

2.3. 평가방법

2.3.1. 탄소발자국

탄소발자국(Carbon Footprint)은 개인, 조직, 이벤트 또는 제품 및 서비스의 전과정 단계(재료 생산, 제조, 사용 및 최종폐기)에서 직접 및 간접적으로 발생하는 총 온실가스(Greenhouse gas emissions) 배출량을 나타낸다. 제품의 수명 또는 수명 주기 전반에 걸쳐 이산화탄소(CO₂), 메탄(CH₄) 및 아산화질소(N₂O)와 같은 다양한 온실가스가 배출될 수 있으며 각각 대기 중에 열을 가두는 능력이 더 크거나 작다. 이러한 차이는 각 온실가스의 지구온난화지수(GWP)로 설명되며, 그 결과 이산화탄소 등가량(CO₂e)단위의 탄소발자국으로 표현되어질 수 있다[10,11]. GWP는 다양한 가스의 지구 온난화 영향을 비교할 수 있도록 개발되었다. 구체적으로, GWP는 1톤의 이산화탄소(CO₂)배출량과 관련하여 주어진 기간 동안 1톤의 가스 배출량이 얼마나 많은 에너지를 흡수할 것인지를 측정한 것이다. 즉, GWP가 클수록 주어진 가스가 해당 기간 동안 CO2에 비해 지구의 온도를 높게 만들기 때문에 GWP에 일반적으로 사용되는 기간은 100년으로 정한 값들을 사용하고 있다. 탄소발자국 산정을 위한 특성화값을 Table 2에 정리하였다.

Table 2.

Characterization Factor for Carbon Footprint

2.3.2. 미세먼지발자국

미세먼지발자국은 연료생산단계와 사용단계에서 발생되어지는 Ammonia (NH₃), Nitrogen Dioxide, Nitrogen Oxides, Sulfur Dioxide, PM₁₀, PM_2.5, 미세먼지 및 미세먼지 형성 관련 2차 가스상물질 물질들을 PM_2.5eqv.값으로 환산하여 전체 미세먼지 형성 가능성량을 합산하여 나타낸 값으로 정의하고 있다[13-15]. 이는 전과정평가(life cycle assessment)에서 수행되어지는 전과정영향평가(life cycle impact assessment)에서 미세먼지형성 가능성(particulate matter formation) 영향범주에서 활용되어지는 관련된 물질들의 특성화 계수를 활용하여 미세먼지(PM₁₀, PM_2.5)및 NOx, SOx, PM₁₀, NH₃ 오염물질들의 배출량에 특성화계수를 곱하여 산정할 수 있다. 미세먼지 발자국에 대한 단위는 μgPM_2.5eq., mgPM_2.5eq., kgPM_2.5eq. 등으로 나타낼 수 있다. Table 3에는 미세먼지발자국 산정을 위한 특성화값을 정리하였다.

Table 3.

Characterization Factor for Particulate Matter Footprint

2.3.3. 중금속 인체독성발자국

중금속 자료를 바탕으로 인체 발암성 독성발자국(Human Carcinogenic Toxicity Footprint) 평가하고 각 수단별로 비교 분석을 하고자 하였다. 인체 발암성 독성발자국 평가를 위해서는 ReCiPe 2016 V.1.18방법론을 사용하여 산정할 수 있다. 이 방법에서 인체 발암성 독성발자국(Human Carcinogenic Toxicity Footprint)영향범주에서 활용되어지는 관련된 물질들의 특성화계수[17]를 활용하여 발생되는 중금속물질 납(Pb), 카드뮴(Cd), 크롬(Cr), 구리(Cu), 망간(Mn), 철(Fe), 니켈(Ni), 비소(As), 베릴륨(Be), 알루미늄(Al), 칼슘(Ca), 마그네슘(Mg)의 측정량에 각각의 특성화계수(CF)를 곱하여 인체 발암성 독성발자국을 산정할 수 있으며 인체 발암성 독성발자국 단위는 μg 1,4 DCB eqv.로 나타낼 수 있다.

3. 연구결과 및 토론

3.1. 신모빌리티 공유전기차의 탄소발자국, 미세먼지발자국 및 인체영향 독성발자국 결과

본 연구에서 이용된 신모빌리티 공유전기차의 연비는 5.3 km/kWh (환경부 전기차 보조금 지급대상 차종 평균값)이며 km이동 시 0.182 kWh의 전력이 사용이 되어진다. Table 4에 보여준 바와 같이 1 kWh 전력의 탄소배출계수 및 탄소배출량은 4.99E+02 g CO₂ eqv.이므로 신모빌리티 공유전기차를 1 km 이동 및 사용시 94.28 g CO₂ eqv.값으로 산정되어지며, 총 1,021회 이용하고 총 1,996 km 이동 및 이용한 결과 각 차량의 이동거리 및 전력사용에 배출량을 곱해서 산정된 전체의 탄소발자국은 188.74 kg CO₂ eqv.로 나타났다.

Table 4.

g CO₂ eqv. for 1 kWh Electricity production in South Korea

모빌리티 공유서비스 차량의 미세먼지발자국 산정결과는 Table 5에 보여준 바와 같이 1 kWh 전력의 미세먼지배출계수 및 미세먼지배출량은 6.97E-01 g PM_2.5 eqv.이므로 신모빌리티 공유전기차를 1 km 이동 및 사용시 0.132 g PM_2.5 eqv.값으로 산정되어졌다. 총 1,021회 이용과 총 1,996 km 이동 및 이용을 바탕으로 각 차량의 이동거리 및 전력사용에 배출량을 곱해서 산정된 총 미세먼지발자국은 263.36 g PM_2.5 eqv.의 결과값을 나타냈다.

Table 5.

g PM_2.5 eqv. for 1 kWh Electricity production in South Korea

신모빌리티 공유서비스 차량의 중금속 인체영향 독성발자국 산정결과로는 Table 6에서 나타내었듯이 1 kWh 전력생산에 대한 인체영향 독성관련 중금속(전력생산으로 인해 발생되는 관련된 Pb, Cd, Ni 중금속만 고려함)의 배출계수 및 배출량은 7,79E-05 g 1.4 DCB eqv. (77.95 μg1.4 DCB eqv./kWh)와 14.71 vg1.4 DCB eqv./km계수를 바탕으로 각 차량의 이동거리 및 전력사용에 배출량을 곱해서 전체 중금속 인체영향 독성발자국 산정하였다. 총 중금속 인체영향 독성발자국은 29,443 μg 1.4 DCB eqv. (0.029 g1.4 DCB eqv.)로 산정되었다. 각 공유전기차 차량의 이동별 세 가지 환경발자국의 산정의 예를 Table 7에 이동거리, 충전시간, 전력사용량 등을 바탕으로 바탕으로 자세히 나타내었다.

Table 6.

g 1.4 DCB eqv. for 1 kWh Electricity production in South Korea

Table 7.

An example of the carbon, particulate matter, and human toxicity footprint in each driving of the new small electric vehicle

3.2. 휘발유 및 경유차량의 탄소발자국, 미세먼지발자국 및 인체영향 독성발자국 결과

신모빌리티 공유전기차와 함께 환경발자국들을 비교 할 휘발유차량은 비슷한 사이즈인 승용차 passenger car, medium size, petrol, EURO 5를 고려하였고 사용 시 발생되는 탄소배출량은 Ecoinvent LCI DB, transport, passenger car, medium size, petrol, EURO 5자료[18]와 국내 휘발유 생산 LCI DB [19]를 활용하여 산정하였다. 사용 시 연비는 14.5 km/L [20]로 설정하였으며, 신모빌리티 서비스 차량 전체가 휘발유 차량으로 이동한다는 가정으로 각각의 이동거리(총 1,996 km)를 바탕으로 탄소발자국, 미세먼지발자국, 독성발자국을 산정하였다. 휘발유 차량의 탄소발자국 산정결과 205.08 g CO₂ eqv./km (원료취득 생산제조단계: 4.31 g CO₂ eqv./km; 사용단계 200.77 g CO₂ eqv./km)로 나타났으며, 각 차량의 이동거리에 km당 탄소배출량 (휘발유 생산 및 제조단계와 사용단계 배출량)을 곱해서 전체 탄소발자국 산정을 하였으며, 총 탄소발자국 409.67 kg CO₂ eqv.으로 산정되었다. 미세먼지발자국 산정 결과는 0.011 gPM_2.5 eqv./km (원료취득 생산제조단계 0.002 gPM_2.5 eqv./km, 사용단계 0.009 gPM 2.5 eqv./km)으로 산정되었으며, 각 차량의 이동거리에 km당 미세먼지배출량을 곱한 전체 미세먼지발자국값은 21.37 gPM_2.5 eqv.로 산정되었다. 휘발유 차량의 중금속 인간발암성 독성발자국은 4.132.9 μg1.4 DCB eqv./km (원료취득 생산제조단계 1.7 μg1.4 DCB eqv./km, 사용단계 4,131.2 μg1.4 DCB eqv./km)이며, 각 차량의 이동거리에 km당 중금속 인간발암성 독성발자국값을 곱해서 산정한 총 중금속 인간발암성 독성발자국은 8.26dg1.4 DCB eqv.으로 계산되었다.

신모빌리티 공유전기차와 함께 환경발자국들을 비교 할 경유차량은 비슷한 사이즈인 승용차 passenger car, medium size, petrol, EURO 5를 고려하였고 사용 시 발생되는 탄소배출량은 Ecoinvent LCI DB, transport, passenger car, medium size, diesel, EURO 5자료와 국내 경유생산 LCI DB를 활용하여 산정하였다. 경유자동차 사용 시 연비는 17.2 km/L로 설정하였으며, 신모빌리티 서비스 차량 전체가 경유 차량으로 이동한다는 가정으로 각각의 이동거리 (총 1,996 km)를 바탕으로 탄소발자국, 미세먼지발자국, 독성발자국을 산정하였다.

경유 차량의 탄소발자국 산정결과 195.01 g CO₂ eqv./km (원료취득 생산제조단계: 19.25 g CO₂ eqv./km; 사용단계 175.76 g CO₂ eqv./km)으로 각 차량의 이동거리에 km당 탄소배출량(경유 생산 및 제조단계와 사용단계 배출량)을 곱해서 전체 탄소발자국 산정완료된 총 탄소발자국 389.55 kg CO₂ eqv.를 산정하였다. 경유 차량의 미세먼지발자국 산정결과는 총 1,996 km 이동 및 이용으로 인해서 0.22 g PM_2.5 eqv./km (원료취득 생산제조단계 0.07 gPM_2.5 eqv./km, 사용단계 0.15 gPM_2.5 eqv./km)를 사용하여 산정한 총 미세먼지발자국은 439.47 gPM_2.5 eqv.로 나타났다. 경유 차량의 중금속 인간발암성 독성발자국 산정은 총 1,996 km 이동 및 이용(1,021회): 3,712 μg1.4 DCB eqv./km (원료취득 생산제조단계 1.7 μg1.4 DCB eqv./km, 사용단계 3,701.74 μg1.4 DCB eqv./km)를 바탕으로 각 차량의 이동거리에 km당 중금속배출량을 곱해서 중금속 인간발암성 독성발자국 7.42 g1.4 DCB eqv.을 산정하였다.

3.3. 탄소발자국, 미세먼지발자국, 중금속 인간발암성 독성발자국 감축량 산정

Fig. 4에서 나타내었듯이 위의 결과를 바탕으로 소형전기차 결과를 기준으로 하여 탄소발자국, 미세먼지발자국, 중금속 인간발암성 독성발자국 감축량을 산정하였다. 첫 번째로 탄소발국에서는 소형전기차 공유서비스가 일반 가솔린 차량보다는 220.93 kg CO₂eqv. (+117%), 그리고 일반 디젤 차량보다는 200.81 kg CO₂eqv. (+106%) 적은 값을 보였다. 두 번째로 미세먼지발자국에서는 소형전기차 공유서비스가 일반 가솔린 차량보다 241.99 g PM_2.5eqv. (-92%), 더 큰 미세먼지발자국 값을 보였으며, 일반 디젤 차량보다는 176.11 g PM_2.5eqv. (+67%) 적은 값을 보였다. 세번째로 중금속 인체독성발자국의 결과는 소형전기차 공유서비스가 일반 가솔린 차량보다는 8.23 g1.4 DCB eqv. (+28,383%), 그리고 일반 디젤 차량 보다는 7.39 g1.4 DCB eqv. (+25,486%)으로 상당히 작은 값을 보였다.

Fig. 4.

Reduction of carbon footprint, particulate matter footprint, heavy metal human toxicity footprint based on new small electric vehicle.

4. 결 론

본 연구는 충청북도, 청주시, 진천시, 음성군 스마트시티 챌린지 사업의 일환으로 충북 혁신도시(진천 덕산읍, 음성 맹동면), 오창읍(청주), 오송읍(청주)을 평가 대상지로 선정하여 초소형 모빌리티 차량(타U 플랫폼에서 운영된 스마트모빌리티 차량) 10대를 2022년 1월부터 2월까지 2개월동안 공유서비스형으로 시범운영하였으며, 총 1,021회 이용과 함께 1,996 km 총 주행거리 자료를 바탕으로 휘발유차량 및 디젤차와 탄소발자국, 미세먼지발자국, 중금속 인체독성발자국을 비교평가하였다.

초소형 모빌리티 전기차, 휘발유차량 및 경유차량의 탄소배출국은 188.74 kg CO₂ eqv., 409.67 kg CO₂ eqv., 389.55 kg CO₂ eqv.으로 각각 산정되었다. 미세먼지발자국은 263.36 gPM_2.5 eqv., 21.37 gPM_2.5 eqv., 439.47 gPMseqv.으로 각각 산정되었으며, 중금속 인체독성발자국은 0.029 g1.4 DCB eqv., 8.26 g1.4 DCB eqv., 7.42 g1.4 DCB eqv.의 결과를 각각 가졌다.

본 연구에서는 초소형 모빌리티 차량(타U 플랫폼에서 운영된 스마트모빌리티 차량) 10대를 2개월동안 공유서비스형으로 시범운영한 자료를 바탕으로 휘발유 및 경유 차량과 환경발자국 비교를 수행하였다. 본 연구를 진행함에 있어서 초소형 모빌리티 전기자동차와 최대한 비슷한 휘발유(passenger car, medium size, petrol, EURO 5) 및 경유자동차(passenger car, medium size, diesel, EURO 5) 운영으로 인한 LCI자료를 활용하였기 때문에 향후에는 좀 더 비슷한 크기의 차량과 비교가 필요할것 같으며, 또한, 차량의 중량을 고려하여 새롭게 정규화한 값을 고려해서 진행할 수 있을 것이다. 이로 인해서 본 연구결과에서 제시한 결과들의 차이가 좀 더 늘어날 수도 있을것으로 사료된다. 또한, 2개월간 실시된 시범사업으로 인해서 작은값의 감축량을 가졌지만, 지속적으로 시행이 되어진다면 더 많은양의 탄소, 미세먼지 및 중금속 영향의 감축량을 가질것으로 예상된다. 전기차의 보급과 확대로 인해서 환경적인 이점에 대해서 언급하고 있지만 구체적인 탄소감축, 미세먼지감축, 그리고 중금속 독성영향 감축에 대해서 정량적으로 제시된 연구가 없는 상황에서 본 연구에서 정량적으로 나타낸 전기차의 사용과 확대로 인해서 줄어드는 잠재적인 환경영향의 활용은 상당히 의미가 있다고 할 수 있다. 본 연구의 결과를 바탕으로 향후에는 전기자동차를 km거리당 사용에 대한 탄소감축지수, 미세먼지감축지수, 중금속 독성영향감축지수로 개발하여 활용해 나가야 할 것이다. 본 연구에서는 운영단계에 대해서 gate to gate에 대한 영향만을 평가하였지만 추후에는 전기자동차의 생산(차체, 배터리, 타이어 등)도 시스템평가 범위에 포함시켜 일반 연료 자동차와의 비교도 추가적으로 이루어져야 할 것이다.

국가의 탄소중립을 위해서 도로교통운행에 있어서 내연기관자동차에서 전기자동차로 전환되고 있는 시점과 맞물려 전기자동차가 일반 내연기관자동차보다 탄소, 미세먼지(가솔린 차량의 미세먼지 발생은 제외) 및 중금속의 영향을 줄여나가는 중요한 부분으로 역할을 할 수 있을 것으로 사료된다.

Acknowledgements

본 연구는 국토교통부에서 지원하고 충청북도가 참여한 스마트시티챌린지 사업연구비 지원으로 수행되었습니다. 이에 감사 드립니다.

Notes

Declaration of Competing Interest

The authors declare that they have no known competing interests or personal relationships that could have appeared to influence the work reported in this paper.

References

1. EU Commission, https://commission.europa.eu/strategy-and-policy/priorities-2019-2024/european-green-deal_en (assessed June 1, 2023).

2. EU Commission, https://commission.europa.eu/strategy-and-policy/priorities-2019-2024/european-green-deal/delivering-european-green-deal/fit-55-delivering-proposals_en (assessed June 1, 202013).

3. GGIRC, Greenhouse Gas Inventory & Research Center of Korea, 2021 National Inventory Report, (NIR).

4. MOLIT. Ministry of Land, Infrastructure and Transport, National Transport Carbon Neural Roadmap 2021.

5. Soh Yongwook. Requirement and Technology Development Status of Domestic Electric Vehicle. The journal of Korea Institute of Electronics Engineers 42(9):29–37. 2015;

6. Lee Soon Jeong, Son Seo Eun, Park Min Hyug. A Study on the Prediction and Effect Analysis of EV Motorization in the Republic of Korea. 12(3):117–133. 2017;(17pages) INNOVATION STUDIES, DOI : 10.46251/INNOS.2017.08.12.3.117.

7. DHL Korea, http://www.klnews.co.kr/news/articleView.html?idxno=308908.

8. Johannes Buberger, Anton Kersten, Manuel Kuder, Richard Eckerle, Thomas Weyh, Torbjörn Thiringer. Total CO2-equivalent life-cycle emissions from commercially available passenger cars. Renewable and Sustainable Energy Reviews 159May 2022, 112158.

9. Georg Bieker, A GLOBAL COMPARISON OF THE LIFE-CYCLE GREENHOUSE GAS EMISSIONS OF COMBUSTION ENGINE AND ELECTRIC PASSENGER CARS, WHITE PAPER, ICCT – International Council on Clean Transportation Europe, 2021, https://theicct.org/wp-content/uploads/2021/07/Global-Vehicle-LCA-White-Paper-A4-revised-v2.

10. Lee Jongsuk, Lim Yoonjin, Kim Jeyea, Oh Sagnjin. International standard and Policy Status of Carbon Footprint. GTC Brief 3(8)

11. ISO ISO, STANDARDS BYISO/TC 207 Environmental management, Retrieved from https://www.isocommittee/54808/x/catalogue/p/1/u/0/w/0/d/0.

12. The Carbon Trust (2018) Carbon Footprinting.

13. Kim Junbeum, Jeon Seungjun, Song Jaeryoung, Choi Gayoung. A Study on Particulate Matter Footprint Calculation on Transportation Modes. J. Korean Soc. Environ. Eng 42(1):1–9. 2020;doi.org/10.4491/KSEE.2020.42.1.1.

14. Kim Junbeum, Bae Junghan, Jeon Seoungjun, Hong Geum Pyo. Exhaust Induction Device for the Improvement of Combustion Efficiency of Internal Combustion Engine: Carbon and Particulate Matter Footprint Reduction Analysis. J Korean Soc Environ Eng 45(3):138–147. 2023;DOI: https://doi.org/10.4491/KSEE.2023.45.3.138.

15. Kim Junbeum. Assessment and estimation of particulate matter formation potential and respiratory effects from air emission matters in industrial sectors and cities/regions. J. Korean Soc. Environ. Eng 39(4):220–228. 2017;

16. Huijbregts MAJ, Steinmann ZJN, Elshout PMF, Stam G, Verones F, Vieira M, Zijp M, Hollander A, van Zelm R (2016) ReCiPe2016. A harmonized life cycle impact assessment method at midpoint and endpoint level. Report I: Characterization. RIVM Report 2016-0104. National Institute for Human Health and the Environment, Bilthoven.

17. Kim Junbeum. Heavy Metals in Air Emission and Assessment of Human Toxicity Footprint. J Korean Soc Environ Eng 43(9):614–622. 2021;DOI : 10.4491/KSEE.2021.43.9.614.

18. Ecoinvent, Ecoinvent, transport, passenger car, medium size, liquefied petroleum gas, EURO 5 (ecoinvent.org).

19. Korean National LCI DB, https://www.greenproduct.go.kr/epd/lci/lciDb.do.

20. Vehicle fuel consumption, Korea Energy Agency, http://bpms.kemco.or.kr/transport_2012/system/carlabel.aspx(accessed on Oct. 1, 2023).

Car number	Charging_start	Charging_end	Driving Start	Driving End	Used time	Return time	Distance (km)
06구 1758	1/30/2022 13:20	1/30/2022 14:20	1/30/2022 12:01	1/30/2022 13:29	1:28	1/30/2022 13:20	28.203
20루 9339	1/29/2022 13:37	1/29/2022 14:37	1/29/2022 12:30	1/29/2022 13:30	1:00	1/29/2022 13:37	27.337
20루 8090	1/13/2022 17:00	1/13/2022 17:00	1/9/2022 10:20	1/9/2022 11:50	1:30	1/13/2022 16:58	23.934
20루 9339			1/7/2022 17:20	1/7/2022 18:20	1:00	1/7/2022 18:46	22.054
06구 1327			1/6/2022 16:40	1/6/2022 17:40	1:00	1/6/2022 17:29	21.215
06구 1712	1/17/2022 18:05	1/17/2022 19:05	1/17/2022 16:57	1/17/2022 17:57	1:00	1/17/2022 18:05	21.087
06구 1327	1/22/2022 15:18	1/22/2022 16:18	1/22/2022 14:29	1/22/2022 15:29	1:00	1/22/2022 15:18	20.783
06구 1883	1/25/2022 15:01	1/25/2022 16:01	1/25/2022 14:00	1/25/2022 15:00	1:00	1/25/2022 15:01	20.655
06구 1078	2/3/2022 17:23	2/3/2022 18:23	2/3/2022 16:10	2/3/2022 17:40	1:30	2/3/2022 17:23	20.147
06구 1327			1/7/2022 15:00	1/7/2022 16:30	1:30	1/7/2022 16:16	19.848
06구 1509			1/9/2022 11:00	1/9/2022 12:30	1:30	1/9/2022 12:20	18.904
06구 1078	1/23/2022 15:00	1/23/2022 16:00	1/23/2022 14:00	1/23/2022 15:00	1:00	1/23/2022 15:00	18.890
06구 1712	1/23/2022 15:39	1/23/2022 16:39	1/23/2022 14:30	1/23/2022 16:00	1:30	1/23/2022 15:39	18.614
20루 8090	1/13/2022 17:00	1/13/2022 17:00	1/7/2022 9:30	1/7/2022 10:30	1:00	1/13/2022 16:58	18.197
06구 1078	2/4/2022 14:33	2/4/2022 15:33	2/4/2022 13:30	2/4/2022 15:00	1:30	2/4/2022 14:33	18.009
06구 1883	1/16/2022 17:58	1/16/2022 18:58	1/16/2022 17:25	1/16/2022 17:58	0:33	1/17/2022 9:40	17.979
20루 8090			1/5/2022 12:30	1/5/2022 14:00	1:30	1/5/2022 17:40	17.488
06구 1327	1/18/2022 12:47	1/18/2022 13:47	1/18/2022 11:25	1/18/2022 12:47	1:22	1/18/2022 14:02	17.194
06구 1758			1/8/2022 8:20	1/8/2022 9:50	1:30	1/8/2022 8:55	16.837
06구 1327	1/13/2022 12:46	1/13/2022 13:46	1/13/2022 11:25	1/13/2022 12:53	1:28	1/13/2022 12:46	16.287
20루 9339			1/6/2022 10:30	1/6/2022 11:30	1:00	1/6/2022 10:50	15.728
06구 1758	1/16/2022 16:56	1/16/2022 17:56	1/16/2022 14:00	1/16/2022 15:00	1:00	1/16/2022 16:56	15.474
06구 1712			1/8/2022 16:47	1/8/2022 18:00	1:13	1/8/2022 17:26	15.366
06구 1883	1/15/2022 11:54	1/15/2022 12:54	1/15/2022 11:00	1/15/2022 12:30	1:30	1/15/2022 11:54	14.725
06구 1633	2/9/2022 11:31	2/9/2022 11:31	2/9/2022 10:30	2/9/2022 12:00	1:30	2/9/2022 11:31	14.678
06구 1509	1/15/2022 17:32	1/15/2022 18:32	1/15/2022 16:45	1/15/2022 17:45	1:00	1/15/2022 17:32	14.580
20루 8090	1/23/2022 13:59	1/23/2022 14:59	1/23/2022 13:03	1/23/2022 14:02	0:59	1/23/2022 13:59	14.337

GHG emissions	Formulation	Lifetime	Short
		Year	Climate Change
		Year	GWP20	GWP100
Carbon dioxide	CO₂	Indefinite	1	1
Methane
Biogenic	CH₄	12.4	86	34
Fossil	CH₄	12.4	87	36
Nitrous oxide	N₂O	121	268	298
HCF-134a	CH₂FCF₃	13.4	3,790	1,550
CFC-11	CCl₃F	45	7,020	5,350
PFC-14	CF₄	50,000	4,950	7,350
Sulphur hexafluoride	SF₆	3,200	17,783	26,087

	Emission	Unit	Emission amount	CF	Emission x CF	Unit
Air	Carbon dioxide(CO₂)	g	4.87E+02	1	4.87E+02	g CO₂ eqv.
Air	Carbon monoxide(CO)	g	4.85E-02	2	9.70E-02
Air	Halon-1301	g	1.14E-09	5600	6.38E-06
Air	Hydrocarbons	g	1.01E+00	3	3.02E+00
Air	Methane	g	3.53E-01	25	8.83E+00
Air	Nitrous oxide(N2O)	g	1.53E-03	350	5.36E-01
g CO₂ eqv. to produce 1 kWh Electricity				Total	4.99E+02

	Emission	Unit	Emission amount	CF	Emission x CF	Unit
Air	Ammonia (NH₃)	g	1.12E-03	0.32	3.58E-04	g PM_2.5 eqv.
Air	Dust,PM10 + 2.5	g	1.08E-01	1	1.08E-01
Air	Nitrogen Oixdes(NO_X)	g	1.19E+00	0.22	2.62E-01
Air	Nitrogen Dioxide(N₂O)	g	1.53E-03	0.22	3.37E-04
Air	Sulfur Monoxide(SO_X)	g	1.63E+00	0.2	3.26E-01
g PM2.5 eqv./kWh to produce 1 kwh Electricity				Total	6.97E-01

	Emission	Unit	Emission amount	CF	Emission x CF	Unit
Air	Pb	g	8.43E-09	2.65E+01	2.23E-07	g 1.4 DCB eqv.
Air	Cd	g	3.48E-09	3.10E+02	1.08E-06
Air	Cr	g	-	6.67E+05	-
Air	Ni	g	8.46E-08	9.06E+02	7,66E-05
Air	As	g	-	2.09E+04	-
g 1.4 DCB eqv. /kWh to produce 1 kwh Electricity				Total	7,79E-05