KCI등재
자료포락분석(DEA) 기법을 활용한 도로이동오염원 저감대책의 효율성 분석 = Efficiency Evaluation of Mobile Emission Reduction Countermeasures Using Data Envelopment Analysis Approach
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2014
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Korean
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93-105(13쪽)
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본 연구는 자료포락분석(Data Envelopment Analysis: DEA) 기법을 활용하여 도로이동오염원 저감대책의 상대적 효율성 평가와 그에 기반하여 우선순위를 결정하였다. 현재 시행 중이거나 장래 계획 가능한 도로이동오염원 저감 대책들을 근거로 실효성높은 자동차 온실가스와 대기오염물질 저감 대책 10개를 선정하여 시나리오를 구성하였으며, 대기오염물질 4개(CO, HC, NOX,PM), 온실가스 3개(CO2, CH4, N2O)물질에 대해 장래 통행패턴을 고려한 교통수요예측모형과 가변적 복합배출계수를 활용하여2027년도를 최종 목표년도로 저감량을 산정하였다. 저감 대책들 간의 상대적 효율성을 평가하기 위해 DEA모형 중 초효율성 분석을 수행한 결과, 승용차 요일제 참여 확대 대책이 효율성 점수 1.879로 가장 우선순위가 높은 저감대책으로 선정되었으며, 버스전용차로 확대, CNG버스 보급 대책의 효율성이 높은 것으로 분석되었다. 본 연구의 결과는 자동차 온실가스와 대기오염물질 저감대책 우선순위 선정 결정 시 절대적인 자료로 활용될 수는 없지만 저감대책의 방향성을 제시하고 있으므로 향후 자동차 배출량 저감 정책방향 설정 및 체계적인 중장기 저감대책 수립에 기여할 수 있을 것으로 기대된다.
더보기This study evaluated the relative efficiency of mobile emission reduction countermeasures through a Data EnvelopmentAnalysis (DEA) approach and determined the priority of countermeasures based on the efficiency. Ten countermeasurescurrently applied for reducing greenhouse gases and air pollution materials were selected to make a scenario for evaluation.
The reduction volumes of four air pollution materials(CO, HC, NOX, PM) and three greenhouse gases(CO2, CH4, N2O) forthe year 2027, which is the last target year, were calculated by utilizing both a travel demand forecasting model and variablecomposite emission factors with respect to future travel patterns. To estimate the relative effectiveness of reductioncountermeasures, this study performed a super-efficiency analysis among the Data Envelopment Analysis models. It was foundthat expanding the participation in self car-free day program was the most superior reduction measurement with 1.879efficiency points, followed by expansion of exclusive bus lanes and promotion of CNG hybrid bus diffusion. The results ofthis study do not represent the absolute data for prioritizing reduction countermeasures for mobile greenhouse gases and airpollution materials. However, in terms of presenting the direction for establishing reduction countermeasures, this study maycontribute to policy selection for mobile emission reduction measures and the establishment of systematic mid- and long-termreduction measures.
분석정보
연월일 | 이력구분 | 이력상세 | 등재구분 |
---|---|---|---|
2022 | 평가예정 | 계속평가 신청대상 (등재유지) | |
2017-01-01 | 평가 | 우수등재학술지 선정 (계속평가) | |
2013-01-01 | 평가 | 등재학술지 유지 (등재유지) | KCI등재 |
2010-01-01 | 평가 | 등재학술지 유지 (등재유지) | KCI등재 |
2008-01-01 | 평가 | 등재학술지 유지 (등재유지) | KCI등재 |
2006-01-01 | 평가 | 등재학술지 유지 (등재유지) | KCI등재 |
2004-01-01 | 평가 | 등재학술지 유지 (등재유지) | KCI등재 |
2001-07-01 | 평가 | 등재학술지 선정 (등재후보2차) | KCI등재 |
1999-01-01 | 평가 | 등재후보학술지 선정 (신규평가) | KCI후보 |
기준연도 | WOS-KCI 통합IF(2년) | KCIF(2년) | KCIF(3년) |
---|---|---|---|
2016 | 0.43 | 0.43 | 0.46 |
KCIF(4년) | KCIF(5년) | 중심성지수(3년) | 즉시성지수 |
0.46 | 0.43 | 0.762 | 0.2 |
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