Ⅰ. 서 론
1. 연구의 배경 및 목적
육상물류에서 화물차량은 중요한 수단이지만 과적차량은 도로 주행환경의 안전을 위협하고 도로구조물의 수명단축에 직접적인 영향을 주는 주요 원인이다. 국내의 경우, 과적차량으로 인한 사망사고 유발 비율은 승 용차의 무려 4배 이상을 차치하며, 미국도로교통협의회(AASHTO)의 시험 결과에 따르면 축하중 15톤인 화물 차가 주행할 때 발생되는 포장손상은 승용차 39만대가 주행한 것과 동일한 손상을 초래한다고 분석되었다 (Korea Expressway Corporation, 2012).
우리나라의 경우, 도로법 77조 및 동법 시행령 79조와 도로교통법 39조 및 동법 시행령 22조에 의해서 총 중량 40톤, 축하중 10톤의 중량제한을 하고 있으며(National Law Information Center, 2020), 이를 근거로 국토 교통부, 지방자치단체, 한국도로공사, 민자도로 관리자 등 각 도로관리청에서는 과적단속을 수행하고 있다. 현행 단속체계는 크게 이동식 단속과 고정식 단속으로 나뉘며, 한국도로공사가 관리하는 고속도로 톨게이트 에서는 주로 저속 축중기를 활용하여 고정식 단속을, 국도유지관리사무소가 관리하는 일반국도와 시군도 및 지방도의 경우에는 이동식 축중기를 구비한 과적 단속반을 운영하여 이동식 단속을 수행한다.
그러나 현행 고정식 및 이동식의 단속체계는 과적 화물차량에 대하여 촘촘한 단속망을 유지하지 못하고 있는 실정으로 현장의 과적차량들은 다양한 방법으로 단속망을 쉽게 회피하고 있다. 우회경로 활용 및 유압 가변축 조작으로 고정식 축중기를 유유히 빠져나가는 불법개조 차량들, 톨게이트의 고정식 축중기 통과 시 에만 가변축을 하강하여 운행하고 주행 중에는 타이어 마모 방지 및 연비 절감 등을 이유로 가변축을 상승 하여 과적상태로 운행하는 차량들 그리고 이동식 단속반의 단속패턴(요일, 시간, 장소 등)을 악용하여 과적 단속을 쉽게 회피하고 있다. 만일 불시에 이동식 단속을 수행하더라도 화물차량 운전자들의 커뮤니티 혹은 무전기나 휴대전화 등을 통하여 실시간 단속 현황이 빠른 속도로 공유되어 타 경로로 우회하는 단속회피가 빈번히 일어나고 있다. 그 결과 실제 고속도로에서 이루어지는 검측차량 대비 단속차량 비율은 0.07%～ 0.09%에 그치고 있다(Korea Expressway Corporation, 2012)
또한 과적단속에 대한 주요 근거법령이 도로법에만 존재함에 따라 오직 국토교통부만 관리주체로 과적단속 을 시행하고 있으며, 과속단속의 주체인 경찰청은 과적단속 업무에 대해서는 국토교통부에 전적으로 위임한 채 방관하고 있다. 따라서 적재중량이 3톤인 차량에 10톤을 초과 적재하여 경찰청이 관리하는 도로교통법 적재량 규정을 위반하여 운행하더라도 국토교통부가 관리하는 도로법 기준인 총중량 40톤, 축하중 10톤을 초과하지 않 으므로 단속 대상으로 분류조차 되지 않는다. 현행 과적단속 체계는 불법개조 및 과적을 일삼는 몇몇 화물차량 들에 대하여 관리 주체의 불명확함으로 인하여 암묵적인 운행 허가를 내어주는 것과 크게 다르지 않다.
이러한 축조작 행위, 주행 중 과적행위 그리고 단속 회피 등을 적발하기 위해서는 사후단속에 치중한 현 재 과적방지 정책을 사전 예방으로 패러다임을 전환하여 대응할 필요가 있다. 과속 단속의 경우, 차량 운전 석 클러스터의 속도계나 내비게이션 혹은 스마트폰 네비게이션 앱으로부터 운행 중의 속도를 실시간으로 제 공받아 운전자의 의지로 미연에 과속을 방지할 수 있다. 따라서 과적 단속의 경우에도 동일한 목적의 수단으 로 화물차량에 탑재하여 운전자에게 자가중량 측정이 가능하게 하는 자중계의 도입을 검토하여, 운전자가 미연에 과적을 예방하도록 하는 것이 필요하다. 자중계는 축조작 및 주행 경로 및 위치에 상관없이 언제든지 과적상태를 측정하고 궁극적으로 운행 전 상차시 운전자가 적재중량을 조절하여 과적을 예방할 수 있는 유 일한 장비로, 화물차 운전자들이 자신의 화물무게를 인지하지 못함에서 오는 부득이한 과적을 방지하기 위 하여 반드시 필요한 기술이다.
본 연구에서는 GPS, 모뎀을 연동한 IoT 자중계 시스템을 시험차량에 설치 후 시범 운영하여 원격 모니터 링하고, 수집된 데이터를 활용하여 자중계 설치 시 과적 예방효과와 운송 효율성에 대하여 분석하고자 하였 다. 또한 과적 운행패턴을 분석하여 향후 화물차량의 과적 예방정책의 기초자료로 활용할 수 있는 정량적 데 이터를 확보하고자 하였다.
Ⅱ. 기존 사례 및 문헌 고찰
1. 과적 관련 연구
Agus et al.(2010)은 도로포장의 손상과 그에 따른 손실비용을 분석하는 연구를 수행하였으며, 조사대상 도 로구간의 60% 이상이 과적차량에 의하여 손상이 발생하였다고 분석하였다. 조사구간 140.63km 중 손상된 구 간의 복구비용을 Damage Factor 및 Deficit Design Life를 기반으로 정량적으로 계산하였으며, 그 결과 총 47.2 억으로 추정하였다. Lee(2013)은 계층적분석방법(AHP기법)을 이용하여 사업용 화물자동차의 과적의 원인을 나누고 이를 통해 몇 가지 과적의 주요 원인을 도출하였다. 또한 관련 법률개정 및 행정집행 강화, 면세유 지급, 수송문화 제고 방향 등을 제시하여 과적을 근절할 수 있는 다양한 제도적 방법을 고안하였다. Kim(2019)은 과적단속 데이터 분석을 통하여 대표적인 과적 차량 유형에 따라 총 10대의 시험차량을 선정하 고, 차체부착 중량계중시스템을 시범설치 운영함으로써 운행패턴을 분석하였다. 본 연구에서 운행패턴 변화 를 분석한 결과, 정상상태에서는 장거리 운행을 주로 하며 부피가 정형화된 적재물을 주로 운송하는 그룹보 다 단거리 운행을 주로 하며 부피가 비정형화된 적재물을 운송하는 그룹이 평균 총중량이 중량인지 전 4,351kg, 중량 인지 후 6,208kg이 더 높은 결과가 나타났으며, 화물 운송시 적재중량은 운송 거리보다는 적재 물의 종류에 따라 좌우된다는 것을 확인하였다. Choi et al.(2016)은 고속축중기를 이용한 과적 시범단속 자료 를 바탕으로 과적단속 전후의 교통량 및 총중량 변화를 분석하였으며, 이를 평소 화물차종 별 과적 운행비율 을 비교하여 단속 시작일에 평소 통행량의 김천 현장의 경우 9.8%, 선산 현장의 경우 5.3%의 교통량이 급격 하게 감소하는 운행패턴의 변화를 확인하였다.
2. 자중계 활용 현황
1) 국내 활용 사례
국내 시장에서 자중계는 화물차량 운전자들이 과적 단속에 적발되지 않기 위하여 자가중량 측정용도로 보급되었으며, 약 2,000여대의 화물차량이 설치 운영중인 것으로 조사되었다. 장착 운전자들은 자중계를 상 차지에서 별도의 계량없이 운전석에서 실시간으로 차량의 축하중, 총중량을 확인하여 적재중량과 축분배를 조절하여 과적기준을 초과하지 않은 상태에서 운행할 수 있도록 활용하고 있다. 자중계 장착 전에는 상차 후 원거리에 있는 계근소까지 이동하여 중량을 확인하거나 운전자의 경험적인 감각으로 과적 기준 초과 여부를 가늠하였으나, 자중계 장착 후에는 원거리 계근소를 방문하여 계측하거나 과적 단속을 우려하여 원거리로 우회할 필요가 없어 운전자들이 선호한다. 한편 환경부에서는 2018년 ‘가축분뇨의 관리 및 이용에 관한 법률 (약칭: 가축분뇨법)’이라는 법제화를 추진하여 ‘가축분뇨 전자인계 관리시스템’의 사용을 의무화하고 있는데, 이 시스템의 핵심기술인 자중계를 국내 최초로 가축분뇨 수집운반 차량에 의무설치하여 전국적으로 확산시 키고 있다. <Fig. 1>과 같이 가축분뇨 수집운반 차량에 자중계와, 위성위치확인서비스(GPS), 영상정보처리장 치, LTE 무선통신기기 등을 설치해 실시간으로 위치와 중량, 영상 등의 정보를 수집 관리하고 있다(Korea Environment Corporation, 2020). 현재 환경관리공단에서는 약 1,400대의 가축분뇨 수집운반 차량에 설치하여 운영 중이며, 가축분뇨 전자인계 관리시스템 웹 플랫폼에서 가축분뇨 배출에서, 운반․처리, 액비살포까지 이동현황과 적정처리 여부, 적재량 변화를 수집하여 분뇨 무단 살포 등 불법 행위 적발에 활용하고 있다. 또 한 수집된 정보는 국토지리정보, 새올행정정보시스템 상의 인허가 정보 등과 접목한 빅 데이터 분석을 통해 분뇨 무단살포 등 불법행위 적발과 분뇨관리정책에도 활용되어진다.
2) 일본 활용 사례
일본은 1968년에 “토사 등을 운반하는 대형차량에 의한 교통사고의 방지 등에 관한 특별조치법”을 제정하 여 자중계의 의무 설치를 법령화하였다. 이는 과적 덤프트럭에 의한 인사사고가 다발하고 적재장치에 보조 프레임을 설치하는 등 최대적재량의 증가를 노린 불법개조를 막기 위해 입법된 조치로, 토사 운반 5톤 이상 덤프차량에 자중계 설치를 의무화한 법령이다. 일본에서는 이 규정으로 인하여 60% 이상의 과적 감소와 75% 이상의 사망사고 감소 효과를 거두었다고 보고되고 있으며, 주로 <Fig. 2>와 같이 유압계 방식의 자중 계가 보급되어 활용되고 있다(e-Gov Japan, 2018). 법령에서는 자중계가 화물차의 내부에서 운전자가 과적여 부를 확인하고 단속자의 확인을 위해서 밖의 왼쪽에서 보기 쉬운 위치에 설치해야 하며, 1년마다 검사를 받 아 교부된 자중계 기술기준 적합증을 자동차에 비치해 두어야한다고 규정하고 있다(Tokyo Department of Finance, 2016). 자중계 설치의무 폐지민원에 대하여 일본 정부는 덤프트럭의 과적은 엄청난 사고로 연결되고 도로에 손상을 줄 우려가 있으며, 자중계를 대체할 과적 방지 대책 수립이 어렵기 때문에 규정을 폐지할 의 사가 없음을 분명히 하고 있다(Environmental Industries office of japan, 2016).
Ⅲ. IoT 자중계 시범 운영
본 연구에서는 GPS, 모뎀을 연동한 IoT 자중계 시스템을 시험 차량에 시범설치 후 원격운영하여 운행 데 이터를 수집하고, 이 데이터를 활용하여 시험차량의 운행패턴과 운송효율성 및 과적 예방효과를 분석하고자 하였다. 또한 과적운행패턴을 분석하여 향후 화물차량의 과적 예방정책의 기초자료로 활용할 수 있는 정량 적 데이터를 확보하고자 하였다.
1. 시범 운행 차량의 선정
국토교통부 산하 5개의 지방국토관리청 및 18개 국토관리사무소, 지자체(16개 시ㆍ도)는 일반국도 및 시 군도와 지방도를 관리하고 있는데, 각 지방자치단체 및 국도사무소에서 기록한 과적단속 검차정보들은 건설 CALS시스템 내의 과적 과태료부과 시스템에 취합 저장되고 있다. IoT 자중계의 시범설치 대상차량을 선정 하기 위하여 Kim(2019)의 분석결과를 살펴보면, 건설 CALS시스템에 기록된 2014년부터 2018년 동안의 단속 정보를 분석하여 과적운행을 많이 하는 주요 차종과 적재물 종류를 분석하였다(Construction Continuous Acquisition & Life-cycle Support, 2020).
이 분석 결과를 요약하면 주요 과적 차종으로는 4축과 5축 차량 그리고 덤프트럭으로 나타났으며, 과적 적재물 종류로는 <Fig. 3>과 같이 건설장비운반(Construction machinery)은 1,770건 (21.92%) 골재(Aggregates) 는 1,530건 (18.95%), 철재류(Steel raw materials)는 1,480건 (18.33%), 토사(Soil or sand)는 1,421건 (17.60%) 순 으로 분포를 보였다. 본 연구의 시범 설치 대상 차종의 경우, 5축 차량은 3축 푸셔액슬 혹은 5축 태그액슬의 가변축으로 인하여 중량 변화가 생길 우려가 있어 대상에서 제외하였으며, 4축 혹은 덤프트럭을 시범 설치 차량으로 선정하는 것이 타당할 것으로 판단하였다. 적재물 중 골재 및 토사는 주로 건설폐기물 수집운반 차 량이 운송하게 되는데, 이 두 적재물의 분포는 무려 36.55%로 압도적인 주요 과적 적재물로 나타나 건설폐 기물 수집운반 차량을 시범설치 대상으로 선정하는 것이 타당할 것으로 판단하였다. 따라서 IoT 자중계의 시 범설치 대상차량으로는 건설폐기물 수집운반 차량 중 4축 덤프트럭으로 선정하고 건설폐기물 수집운반업을 하는 주요 운송사를 대상으로 시범설치 차량을 섭외하였다.
2. 시범 설치 및 서버 운영
시험차량은 수도권 및 충청도에서 건설폐기물 수집운반업을 하는 4개사로부터 총 30대의 차량을 섭외하 였다. 섭외차량 운전자에게는 IoT 자중계의 시범설치에 대한 연구목적을 설명하고 운행데이터 및 개인정보 수집에 대한 동의서를 획득한 후 설치를 진행하였다. 시험차량은 설치 후 약 1개월간 자중계로부터 측정된 중량확인 없이 통상적인 운행데이터를 수집하였으며, 1개월 이후 자중계로부터 측정된 중량을 확인할 수 있 는 스마트폰 앱을 배포하여 자중계 설치 전후 효과에 대하여 비교 분석하고자 하였다. <Fig. 4>는 모니터링 을 위하여 설치된 IoT 자중계의 설치 이미지이다.
모니터링 서버의 미들웨어는 AWS 웹 클라우드의 EC2 서비스에서 리눅스 t2.micro 인스턴스를 생성하여 안정적인 데이터 수신과 이력 및 정합성 등을 모니터링 할 수 있도록 구성하였으며, 차량내 설치된 IoT 디바 이스에서는 “server.truckcaliber.com”의 도메인과 연결되어 데이터를 송신할 수 있도록 설계하였다. 또한 별도 로 개발된 웹 플랫폼으로 접근하여 실시간 현황 및 이력 데이터를 확인할 수 있도록 UI를 구현하였다.
자중계와 서버 간의 통신 방식은 LTE 망을 활용한 TCP/IP 통신을 사용하였으며, 부여된 IP와 PORT 그리 고 프로토콜의 키 값을 활용하여 수신 권한을 부여하였다. 프로토콜은 Json 형식을 채용하였으며, 차량의 시 동시 장비상태와 칼리브레이션 설정 변수 등을 확인할 수 있는 ‘Product code’와 중량 및 위치 정보가 기록되 어 주기적으로 송신되는 ‘Data code’의 2종류로 구분하여 모니터링 중 발생하는 센서의 결함이나 오동작 데 이터를 분석 데이터에서 제외할 수 있도록 설계하였다. 수신되는 데이터는 AWS의 RDS 기능을 활용해 직접 PostgreSQL DB로 저장할 수 있도록 구현하였으며, 전체 모니터링 플랫폼의 자세한 구성도는 아래 그림 <Fig. 5>와 같다.
Ⅳ. 시범 운영 데이터 분석
1. 시범 운영 결과
2020년 06월 01일부터 07월 31일까지 2달간 30대의 IoT 자중계 설치차량의 운행데이터를 서버로 실시간 수신하였다. 수집된 주요 데이터는 차량번호(License plate number), 기기번호(Serial number), 운송시간 (Transportation time), GPS 좌표로 계산된 운송거리(Tansportation distance), 속도(Speed), 총중량(Gross weight), 축하중(Axle weight), 공차중량(Tare weight), 적재중량(Payload), MEMs 센서의 원시 데이터, 칼리브레이션 데 이터이다. IoT 자중계로부터 측정된 운행데이터는 AWS 서버로 1분 간격으로 송신되어지며 누적 확보된 데 이터 칼럼수는 974,119개, 필드수는 6,100,968개로 방대한 양의 데이터를 수집할 수 있었다. 이는 건설폐기물 수집운반 차량의 하루 최대 운행시간을 9시간으로 간주하면, 약 15.7일 동안 무휴로 운행한 것과 같은 양으 로 꽤 빈번하게 운행이 이루어졌음을 알 수 있다. 건설폐기물 수집운반 차량의 운행패턴과 과적예방효과 분 석을 위하여 많은 양의 데이터를 처리할 수 있는 비즈니스 인텔리전스 및 분석 소프트웨어인 Tableau를 활용 하였다.
분석 방법으로는 <Fig. 6>과 같이 먼저 수신된 원시 운행데이터로부터 적재중량 변화 그래프 파형을 구하 고 공차에서 만차로 적재중량이 증가하는 시점을 상차시점(Loading point)으로 당시의 중량값을 상차중량 (Tranportation volume)으로 추출하였으며, 다시 공차로 적재중량이 감소하는 시점을 하차시점(Dumping point) 으로 인식하고 상차시점에서 하차시점까지의 과정을 하나의 싸이클로 추출하여 운송횟수(Transportation cycle)를 추출하였다. 하나의 싸이클에서 수집된 GPS 데이터의 전후 좌표 사이의 거리를 합산하여 운송거리 (Transportation distance)를 계산하였으며, 하나의 상차시점에서부터 하차시점까지 하나의 운송 싸이클이 완료 되는 시간을 운송시간(Transportation time)으로 산정하였다. 수집된 건설폐기물 수집운반 차량의 운행데이터 를 분석한 결과, 총 운송횟수는 <Table 1>와 같이 6,706회로 나타났으며, 운송량은 163,984톤으로 운송거리는 338,409km로 집계되었다. 이를 정상상태의 운행 싸이클과 총중량 혹은 축하중 과적상태의 운행싸이클로 분 류한 결과, 전체 운송횟수 중에 과적은 941회인 전체 운송의 약 14.0%로, 건설폐기물 수집운반 차량의 10대 중 약 1.4대는 과적운행을 하고 있는 것으로 나타났다. 이렇게 매우 높은 과적 비율이 나타나는 것은 고의적 인 과적이라기보다는 건설폐기물의 특성상 부피가 비정형화된 적재물로서 상차 후 총중량 및 축하중을 유추 하기 어렵기 때문으로 판단된다.
2. 분석결과
1) 건설폐기물 수집 운반 차량의 운행패턴
먼저 시범운영 데이터를 활용하여 건설폐기물 수집운반 차량의 주요 운행시간에 대하여 분석한 결과는 <Fig. 7>과 같다. 주요 운행시간대는 새벽 6시부터 오후 4시까지가 전체 운행의 94.2%로 나타났으며, 심야시 간대에는 거의 운행을 하지 않는 것으로 나타났다. 과적운행의 경우에도 어느 시간대에 치중하는 것이 없이 주요 운행시간대에 고르게 나타났다. 건설폐기물 수집운반 차량의 운행거리를 분석한 결과는 <Fig. 8>과 같 으며, 주요 운행거리는 100km 이내의 단거리 운행인 경우가 전체의 92.2%로 나타났다. 과적운행의 경우에도 운행이 제일 빈번한 10~40km 구간 내에서 638회로 전체 과적운행의 67.8%가 집중되어있는 것으로 나타났다.
운행경로 분석을 위하여 수집된 운행데이터 중 GPS 데이터와 총중량 데이터를 활용하여 지도에 맵핑하였 으며, 경기도 및 충청도 지역의 건설폐기물 수집운반업체인 ‘G’사의 10대 차량들에 대한 정상운행과 과적운 행, 그리고 과적운행 시 운행경로를 확대한 결과는 <Fig. 9>와 같다. 과적상태의 운행도로는 고속도로보다는 주로 국도 혹은 지방도가 많았으며, 국도보다는 지방도나 시군도를 이용하는 경우가 많았다. 이는 고속도로 의 경우, 영업소에 설치된 고정식 축중기에 의해 적발될 우려가 있으므로 운전자들이 기피하는 경향이 큰 것 으로 보이며, 국도의 경우, 국토교통부 국도관리청 예하 이동단속반을 운영하므로 상대적으로 단속이 적은 지방도 및 시군도의 도로로 우회하면서 국도를 운행하는 것이 단속회피에 좀 더 용이한 경로라고 생각하기 때문으로 판단된다.
2) 건설폐기물 수집･운반 차량의 과적예방 효과
자중계 앱을 배포하여 운전자에게 앱 설치 및 사용법을 충분히 숙지하도록 교육한 후, 자가중량을 인지한 상태로 운행 시 수집된 1개월간의 데이터와 설치 후 1개월간 통상 운행 시 수집된 데이터를 비교하여 자중 계 설치 전후에 대한 과적 예방효과에 대하여 분석하였다. 설치 전과 설치 후의 차량 운전자는 동일하여 인 적으로 통제된 조건으로 운행하도록 하였으며, 대부분의 건설폐기물 업체의 운행 특성상 지역 위주로 운행 하게 되므로 사회적 여건 또한 가능한 통제된 조건으로 수행되었다. 설치 전후 전체 수집 데이터를 누적 분 석한 결과는 <Table 2>와 같으며, 1회 운행 시에 대한 평균 분석 결과는 <Table 3>과 같다.
먼저 운행횟수를 비교한 결과, <Fig. 11>과 같이 자중계 설치 전 과적운행 비율은 전체의 17.3%에서 설치 후 11.2%로 무려 6.1%가 감소한 것을 확인할 수 있었으며, <Fig. 10>과 같이 주로 총중량 44톤 이하에서 축 하중 과적이 줄어든 것을 확인할 수 있었다. 또한 전체 운송량 중 과적운행으로 운반된 운송량이 설치 전 전 체 운송량의 20.2%였던 것에 비해 설치 후 12.3%로 7.9%가 감소된 것을 확인할 수 있었다. 이는 자중계로부 터 제공받은 중량 데이터를 통해 자가중량을 인지하여 상차 시 적재중량과 축하중 분배를 적절히 조절하여 과적운행이 되지 않도록 사전예방한 결과로 판단된다.
자중계의 설치 전과 설치 후의 정상상태 운행시 운송효율 변화를 통계적으로 비교하기 위하여 대응표본 에 대한 t검정을 수행하였다. 그 결과 총중량은 t=-2.438, p=0.015, 적재중량은 t=-2.038, p=0.007으로 유의수준 0.01을 기준으로 통계적으로 유의하게 나타났다. 또한 운송거리는 t=-2.845, p=0.000, 운송시간은 t=-5.464, p=0.000으로 유의수준 0.001을 기준으로 유의하게 나타났으며, 자세한 내용은 <Table 4>와 같다. 따라서 귀무 가설이 기각, 대립가설이 채택되어 ‘설치 전과 후의 운행효율의 차이가 있다’고 할 수 있다. 따라서 자중계 설치 후 정상운행 시에는 적재중량은 증가하면서도 운송거리와 운송시간이 줄어들어 운송효율이 증가하였 다는 것을 확인할 수 있다. 설치 전 평균 23.65ton을 싣고 52.98km를 54.22min으로 운행하였던 것에 반하여, 설치 후 평균 24.07ton을 싣고 49.63km를 53.65min로 운행하여 적재중량은 0.43ton이 증가하였고, 운송거리와 시간은 각각 3.35km, 0.57min 줄어든 것으로 나타났다. 이는 운전자들이 운행 전 적재량을 인식하게 됨으로 써 1회 운송량을 과적 기준에 미치지 않은 범위에서 극대화할 수 있고, 운행 전 계근대에서 과적여부를 확인 하거나 단속을 우려하여 원거리로 우회 주행을 할 필요가 없어 운송거리와 시간이 줄어들었기 때문으로 판 단된다.
Ⅴ. 결 론
현행 대면 과적단속체계의 인력적 한계를 보완하고, 축 조작 행위, 주행 중 과적행위 그리고 단속 회피 등 에 효과적으로 대응하여 과적발생을 획기적으로 줄이기 위해서는 사후단속에 치중한 현재 과적방지 정책을 사전 예방으로의 패러다임으로 전환할 필요가 있다. 이를 위하여 화물차량에 탑재하여 운전자에게 자가중량 측정이 가능하게 하는 자중계를 도입하여 운전자가 미연에 과적을 예방하도록 하는 것이 필요하다. 자중계 는 축조작 및 주행 경로 및 위치에 상관없이 언제든지 과적상태를 측정하고 궁극적으로 운행 전 상차 시 적 재중량을 조절하여 과적을 예방할 수 있는 유일한 장비로, 화물차 운전자들이 자신의 화물무게를 인지하지 못함에서 오는 부득이한 과적을 방지하기 위해서 반드시 필요한 기술이다. 본 연구에서는 GPS, 모뎀을 연동 한 IoT 자중계 시스템을 시험 차량에 시범 설치 후 원격 모니터링을 수행하여 화물차량의 운행이력에 대한 정량적 데이터를 확보하고, 과적 운행패턴과 자중계 설치에 따른 과적 예방효과를 분석하고자 하였다.
IoT 자중계 시스템의 시범설치 대상차량을 선정하기 위하여 과적 단속데이터를 분석한 결과, 골재 및 토 사가 과적 적재물로 차지하는 비율이 36.55%로 나타났으며, 이 적재물을 주로 운반하는 30대의 건설폐기물 수집･운반차량을 선정하여 시범설치 및 원격모니터링을 수행하였다. 시험차량은 설치 후 약 1개월간 자중계 로부터 측정된 중량 확인없이 통상적인 운행 시 데이터를 수집하였으며, 1개월 이후 자중계로부터 측정된 중량을 확인할 수 있는 스마트폰 앱을 배포하여 자가중량을 인지 시 운행데이터를 수집하여 자중계 설치 전 후 효과에 대하여 비교 분석하였다. 먼저 운행횟수를 비교한 결과, 자중계 설치 전 과적운행 비율은 전체의 17.3%에서 설치 후 11.2%로 무려 6.1%가 감소한 것을 확인할 수 있었으며, 또한 전체 운송량 중 과적운행으 로 운반된 운송량이 설치 전 전체 운송량의 20.2%였던 것에 비하여 설치 후 12.3%로 7.9%가 감소된 것을 확 인할 수 있었다. 반면에 정상운행 시에는 적재중량은 증가하면서도 운송거리와 운송시간이 줄어들어 운송효 율이 증가하였는데, 설치 전에 반하여, 설치 후 적재중량은 0.43ton이 증가하였고, 운송거리와 시간은 각각 3.35km, 0.57min 줄어든 것으로 나타났다. 이는 운전자들이 운행 전 적재량을 인식하게 됨으로써 1회 운송량 을 과적 기준에 미치지 않은 범위에서 극대화할 수 있고, 자중계로부터 제공받은 중량 데이터를 통해 상차시 적재중량과 축하중 분배를 적절히 조절하여 과적운행을 사전예방한 결과로 판단된다. 또한 운행 전 계근대 를 들러 과적여부를 확인하거나 단속을 우려하여 원거리로 우회 주행을 할 필요가 없어 운송거리와 시간이 줄어들었기 때문으로 판단된다.
본 연구를 통하여 자중계 설치 시 토사 및 골재 등과 같은 건설폐기물 수집운반 차량의 경우에는 자중계 로부터 제공받은 자가 중량을 인지함으로써 과적운행이 줄어들고, 운송 효율이 높아질 수 있다는 것을 확인 하였다. 현장에서 빈번하게 발생되는 과적운행을 적발하기 위하여 이동단속반과 고정식 단속장비를 무분별 하게 늘려가며 사후단속을 위한 정책에 혈세를 쏟아붓는 것보다는 과적에 대한 원천적인 인식변화와 자중계 도입으로 인한 사전예방으로 과적 패러다임을 전환할 필요가 있다. 고의 과적을 단속하기에 앞서 먼저 자가 중량을 인지하여 운전자가 스스로 과적을 예방할 수 있도록 자중계를 확대 보급하는 것이 필요하며, 이를 위 해서는 환경부의 ‘가축분뇨법’과 같이 중량센서의 장착을 법제화하여 그 시행령에서는 화주, 운송사, 단속반 모두에게 유용한 활용방법을 구체적으로 명시할 수 있어야 한다. 먼저 자중계 설치비용에 대한 국가보조금 을 지급하거나 보험가입시 안전운행 후보자로 선정하여 혜택을 주는 등의 도입 독려에 대한 적극적인 정책 도입도 필요하다. 나아가 화주가 부당한 과적요구를 하지 못하고 향후 운송요금에 대한 분쟁이 생기지 않도 록 자중계 데이터를 활용한 전자운송장의 도입이나 운행시 측정 데이터를 외부 인디케이터를 통해 안전운행 으로 표출하여 단속반의 임의검차대상에서 제외하는 방법 등을 고려할 수도 있다. 적어도 건설폐기물 수집 운반 차량에 대해서는 단계적 첫 도입이 이루어질 수 있도록 제도적 뒷받침이 하루빨리 마련되길 기대한다.
