Ⅰ. 서 론

2050년 탄소중립을 달성하기 위해 우리나라는 중간목표인 2030년은 2018년 대비 40% 온실가스 배출량을 감축하고, 2050년까지 순배출량이 영(0)에 도달하는 목표를 설정하였다(Sejong-si Environmental Education Center, 2023). 특히 수송부문에서 도로수송은 최종에너지소비(80%, 2018년) 및 온실가스 배출(94.7%, 2018년)의 대부분 을 차지하고 있어 도로 수송에서 에너지효율 향상은 감축목표 달성을 위해 중요하다고 할 수 있다(Seok, 2022). 에코드라이브(ECO-Drive) 관련 추진 시책은 연비절감 및 온실가스 감축과 교통사고 감소 등 각종 효과 등을 기대할 수 있는 단기적이고 현실적인 대안으로서 선택이 아닌 필수조건으로 자리 잡고 있다(Kim, 2014). 따라서 급가속 및 급제동을 최소화하고 정속 주행을 유지하는 등 운전자의 습관을 개선하여 연료 소비를 줄이는 것을 목표로 한다. 이러한 운전 방식은 연료 절감뿐만 아니라 온실가스 배출 감소에도 기여 효과가 있다.

일반 크루즈컨트롤(Cruise Control, CC)은 운전자의 개입 없이도 일정한 속도를 유지함으로써 불필요한 가 속과 감속을 줄여 연료소비를 절감하는데 효과적이라는 것이 기존 연구를 통해 증명되었다(He, et al., 2020). 특히 장거리 고속도로 주행에서 CC를 사용하면 운전자의 피로도를 줄이는 동시에 연비 효율성을 높일 수 있다. 그러나 일반 CC는 정속 주행을 유지하는 기능에 초점이 맞춰져 있으며, 도심과 같은 교통량이 많은 환 경에서는 차량 흐름과의 동기화가 어려워 연료 절감 효과가 제한될 가능성이 있다.

반면 스마트크루즈컨트롤(Smart Cruise Control, SCC)은 전방 차량과의 간격을 유지하며 자동으로 가감속 을 조절하는 기능을 갖추고 있어, 주행 환경에 따라 속도가 변동되는 특징이 있다. SCC는 다양한 교통 상황 에서 운전자의 개입을 최소화하며 운전 편의성을 높일 수 있지만, 설정된 속도를 유지하기 위하여 빈번한 가 감속이 발생할 경우 연료 소비가 증가할 수도 있다. 따라서 SCC의 경제운전 효과가 기존 CC와 동일하게 나 타날지 여부는 증명된 적이 없으며, 이에 대해 정량적으로 비교·평가하는 시도는 없었다. 현재까지 SCC의 연비 및 온실가스 저감 효과를 체계적으로 검증한 연구는 제한적이며, 특히 실제 도로 환경에서의 실험적 검 증은 더욱 부족한 실정이다.

따라서 본 연구는 SCC 모드의 경제운전 효과를 실제 주행실험을 통해 분석하여 연료 소비 및 배기가스 배출 저감에 대한 실증적 근거를 제시하는 것을 목적으로 한다. 이를 위해 대구외곽순환고속도로(연속류 도 로)과 국도 25호선(단속류 도로)에서 Compact car(1,600cc), Midsize car(2,500cc), Fullsize car(3,000cc) 차량을 대 상으로 실험을 수행하였다. 실험 기간은 2024년 8월 8일부터 8월 22일로 설정하였으며, 차량의 최고 RPM (rpm), 주행거리(km), 최고속도(km/h), 연비(km/L), 연료 소모량(L) 등 다양한 주행 데이터를 차량운행기록계 (INFORCAR)를 통해 수집하였다. 주행 속도는 도로 유형에 따라 각각 60km/h, 70km/h, 80km/h로 설정하여 시 나리오별 실험 조건을 마련하였다. 이러한 실험 설계를 통해 본 연구에서는 SCC 모드와 운전자가 직접 주행 하는 Human Driving(HD)을 비교하여 경제운전 측면에서 어떠한 차이를 보이는지 실증적으로 분석하고자 한 다. 연구의 명료성을 위해, 본문에서 언급되는 SCC 모드의 대조군인 ‘Human Driving(HD)’은 운전자가 별도 의 크루즈 컨트롤 기능 없이 가속 및 감속 페달을 직접 제어하는 것으로 명확히 정의한다.

Ⅱ. 선행 연구 고찰

1. 주행모드의 구분과 정의

본 연구에서 제시되는 주행모드는 차량제어수준과 통신기반의 협력 여부에 따라 다양한 유형으로 구분하 고 있다. 먼저 일반주행모드(Human Driving, HD)는 운전자가 브레이크 및 엑셀레이터 페달을 스스로 조작하 여 속도 및 차간거리를 제어하는 가장 기본적인 주행방식으로 운전자의 개입이 전적으로 요구된다. 다음으 로 일반 크루즈컨트롤(Cruise Control, CC)은 운전자가 일정속도로 설정시 자동으로 유지하는 시스템이며, 불 필요한 가·감속을 줄여 장거리 주행시 연료 효율성을 증가시키는 장점이 있다. 그러나 전방 차량과의 간격유 지는 고려하지 않으므로 교통량이 많은 혼잡 환경에서는 활용도가 제한된다. 스마트 크루즈컨트롤(Smart Cruise Control, SCC)은 주행 중 전방 차량과의 간격을 자동으로 감지하여 속도를 조절하는 시스템이며, 주행 환경에 따라 능동적으로 가·감속을 수행하여 다양한 교통상황에서 운전자의 개입을 줄이고 안전성을 높이는 특징이 있다. 적응형 크루즈컨트롤(Adaptive Cruise Control, ACC)은 레이더 및 센서 등에 의해 전방 차량의 속도를 인식하고 차량 간의 거리를 유지하는 시스템으로 SCC와 유사하나 기술적으로 더 넓은 개념으로 정 의되고 있다. 협력형 적응 크루즈컨트롤(Cooperative Adaptive Cruise Control, CACC)은 ACC를 V2V(Vehicleto- Vehicle) 또는 V2I(Vehicle-to-Infrastructure) 통신 기반으로 확장한 개념으로서 차량 간 주행정보를 실시간 공유함으로써 응답지연을 최소화하고 있다. 마지막으로 지능형 순항제어(Intelligent Cruise Control, ICC)는 차 량 속도를 일정하게 유지하면서 전방 차량을 감지하여 자동으로 속도 및 거리를 조절하는 시스템으로 센서· 레이다 기반 제어와 함께 차량의 주행 환경)과 알고리즘 기반 예측 제어를 포함하는 시스템이다.

2. 경제운전 효과분석 관련 영향요인 고찰

경제운전에 대한 효과 분석 연구는 차량 주행으로 발생되는 연료 소비와 온실가스 배출량의 영향 요인 간 상관관계 분석에 초점을 맞추어 왔다. 특히, 정량적인 효과를 산정하기 위하여 주행 실험 구간의 교통환경과 교통류 내 속도 분포를 주요 기준으로 설정하는 연구가 주를 이루었다.

Kim(2014)의 연구에서는 도로 구간별 일반 주행과 경제운전 간 연료 소비량 차이를 분석하기 위해 주행 실험을 수행하였다. 해당 연구에서는 경제운전을 급출발, 급제동, 급가속, 공회전을 최소화하고 정속 주행을 실천하는 운전 방식으로 정의하였다. 실험 결과, 주행 속도와 시간에서는 두 주행 방식 간 차이가 크지 않았 으나, 연비 효율성 측면에서는 경제운전이 훨씬 우수한 것으로 확인되었다. Boggio-Marzet et al.(2022)은 군집 분석을 통해 주행 실험 구간의 교통환경이 운전자의 주행 패턴 변화에 영향을 미치며, 이에 따라 연료 소비 및 배기가스 배출에도 직접적인 영향을 준다는 결과를 도출하였다. 특히, 고용량 도로에서 발생하는 교통 혼 잡이 차량의 연료 효율성을 크게 감소시키는 주요 요인임을 증명하였다. Joumard et al.(1995)은 대규모 주행 실험을 통해 도출된 차량 주행 데이터와 배기가스 배출 모형 값을 비교 분석하여 배기가스 배출량이 차량의 조작 방식, 즉 경제운전에 영향을 받는다는 사실을 증명하였다.

3. 차량속도와 경제운전 간 관계 고찰

SCC 모드를 사용할 경우 선행 차량의 속도 및 차간 거리 변화에 따라 주행 속도가 능동적으로 조정된다. 따라서 SCC의 경제운전 효과를 분석하기 위해서는 차량의 주행 속도 및 가속도 변화가 주행 연비에 미치는 영향을 이해하는 것이 필수적이다.

Freitas Salgueiredo et al.(2017)은 주행 실험과 주행 시뮬레이션을 결합하여 펄스 앤 글라이드(PnG: Pulse and Glide) 전략을 적용한 차량의 연비 개선 효과를 분석하였다. 펄스 앤 글라이드 전략은 가속과 감속을 반 복하는 제어 기법으로, 가솔린 엔진의 최적 작동 구간을 최대한 활용하는 방식이다. 이 전략은 크게 두 단계 로 이루어지며, 펄스(Pulse) 단계에서는 가속 페달을 밟아 차량을 빠르게 가속시키고, 글라이드(Glide) 단계에 서는 가속 페달에서 발을 떼거나 살짝만 밟아 차량이 관성에 의해 주행하도록 하여 연료 소비를 최소화한다. 분석 결과, 펄스 앤 글라이드 전략이 연비 효율성을 높이는 데 효과적임을 입증하였다. Coloma et al.(2018)은 도로 유형 및 서비스 수준(LOS: Level of Service)을 설명변수로 설정하여 경제운전 효과를 분석하였다. 연구 결과, 경제운전을 시행할 경우 최대 속도가 감소하면서 평균 RPM이 낮아지고, 연료 효율성 증가로 이어지는 결과를 제시하였다.

4. 스마트 크루즈 컨트롤 모드의 경제운전 고찰

해외 연구에서는 어댑티브크루즈컨트롤(Adaptive Cruise Control, ACC)과 같은 유사한 주행 모드의 경제운 전 효과를 분석하는 연구가 활발히 진행되고 있다. Khayyam et al.(2012)은 차량의 연료 효율성을 향상시키기 위해 ANFIS(Adaptive-Network-based Fuzzy Inference System) 기반의 적응형 크루즈 컨트롤(ACC) 시스템을 제 안하였으며, 해당 시스템에 주행 주기별 예측 방법론을 적용한 결과 평균 연료 소비량이 감소하는 것으로 확 인되었다. Lang et al.(2014)은 선행 차량으로 인한 주행 방해를 개선하고자 V2V(Vehicle to Vehicle) 및 V2I(Vehicle to Infrastructure) 기술을 활용하여 연료 효율성을 증가시키는 협력형 적응 크루즈 컨트롤(CACC; Cooperative Adaptive Cruise Control) 시스템을 제시하였다. 연구 결과, V2V 협력 없이 작동하는 적응형 크루 즈 컨트롤과 비교했을 때, 협력형 적응 크루즈 컨트롤을 사용할 경우 연료 소비량이 50% 감소하는 것으로 나타났다. 또한 Bose and Ioannou(2001)의 연구는 지능형 순항제어(ICC; Inteligent Cruise Control) 알고리즘 시 뮬레이션을 통해 수동 주행 차량과 ICC 차량의 연비 및 에너지 효율을 분석하였다. 연구 결과, 완만한 가속 이 급가속보다 연료 소비를 약 9배 감소시킨다는 사실이 확인되었다. He et al.(2020)은 대형 트럭의 V2V 통 신이 교통안전과 연비에 미치는 영향을 분석하였으며 주행 실험과 고정밀 시뮬레이션 분석을 통해 차량 연 료 소비가 교통류에 큰 영향을 받는다는 사실을 입증하였다.

이와 같이 기존 연구들은 일반 CC와 SCC의 연비 및 배출가스 저감 효과를 개별적으로 분석하는 데 초점 을 맞추었으며, 일부 연구에서는 SCC의 가감속 특성이 연비 절감에 미치는 영향이 기존 CC와 다를 수 있음 을 언급하는 수준에만 그쳤다. 본 연구는 이러한 한계를 극복하고자 연속류 도로와 단속류 도로 주행 환경에 서 SCC의 경제운전 효과를 실험적으로 검증하고, CC와의 비교를 통해 실질적인 연비 절감 효과를 분석하였 다. 기존 연구와 차별화되는 점은 다음과 같다. 첫째, 실제 주행 데이터를 기반으로 다양한 도로 환경에서 SCC와 CC의 성능을 비교함으로써, 특정한 실험실 환경이 아닌 현실적인 조건에서 경제운전 패턴을 분석하 였다. 둘째, 단순히 연비 개선 여부를 판단하는 것에서 벗어나 주행 속도 변화, RPM 패턴, 연료 소비량 등 다각적인 주행 변수들을 포함하여 보다 정교한 분석을 수행하였다. 셋째, 기존 연구에서는 SCC의 연비 절감 효과에 대한 일관된 결론을 도출하지 못했던 반면, 본 연구에서는 정량적 데이터를 활용하여 SCC가 경제운 전 활성화에 기여할 수 있는 실질적 근거를 제공하고자 하였다.

Ⅲ. 데이터 수집 및 방법론

1. 주행 실험 환경 및 시나리오 설정

본 연구는 대구외곽순환고속도로(달서 IC - 동명동호 JCT)과 국도 25호선(동명사거리 - 안계석물)에서 2024 년 8월 8일부터 2024년 8월 22일까지 진행된 주행 실험의 데이터를 활용하였다. 실험 차량은 배기량을 기준으 로 소형(1,600CC), 중형(2,500CC), 대형(3,000CC)으로 구분하여 선정하였으며, SCC 기능이 탑재된 차량을 이용 하여 실험을 수행하였다. 주행실험에서 운전자 주행(HD)의 변동성과 외부 환경 요인이 결과에 미치는 영향을 최소화하기 위하여, 차량 특성 및 실험 환경 변수를 일관되게 통제하였다. 차량요인으로는 연료 유형(가솔린), 차량 탑승 인원(2인), 운전자(탑승자 포함)를 동일하게 유지하였다. 또한, 실험 환경 요인으로는 주행실험 요일 (평일, 화-목), 시간대(오전 9시~11시), 기상 조건(맑음, 건조 노면)을 통일하여 외부 변수가 결과에 미치는 영향 을 최소화하였다. 또한, 도로 조건 측면에서는 교통류 특성이 뚜렷이 대비되는 두 환경을 의도적으로 설정하 였다. 즉, 대구외곽순환고속도로는 서비스 수준 A~B(V/C 0.17–0.35)의 원활한 연속류 도로로 국도 25호선은 서비스 수준 C(V/C 0.53)의 간헐적 단속류 도로로 선정하여 데이터를 수집하였다. 나아가 분석의 신뢰도를 향 상시키기 위하여 수집된 데이터 중 도로 포장, 공사 등 예상치못한 외부 이벤트가 발생했거나, 과도한 교통량 및 사고, 돌발상황으로 인해 일관된 주행실험 패턴을 벗어난 데이터는 분석 대상에서 제외하였다. <Table 1> 과 같이 각 실험 차량에는 차량운행기록계(INFORCAR)를 부착하여 주행거리, 공회전 시간, 평균 속도, 최고 속도, 급가속·급감속, 과속 등 총 28개 항목의 데이터를 수집하였으며, 이 중 차량의 최고 RPM(rpm), 주행거리 (km), 최고속도(km/h), 연비(km/L), 연료 소모량(L)을 핵심 분석 변수로 선정하였다.

주행실험 조사구간인 대구외곽순환고속도로은 대구광역시를 둘러싸며 도시 외곽을 연결하는 순환형 도로 망으로 <Fig. 1>과 같다. 이 도로는 서비스수준(Level of Service) A 및 B의 주행 흐름을 보이는 연속류 도로 의 특성을 갖는다. 본 연구에서는 달서 IC에서 동명동호 JCT까지 약 20km 구간을 실험 대상으로 설정하고, 도로 내 주요 IC 및 JCT를 기준으로 5개의 세부 구간으로 분할하였다. 주행 실험은 60km/h 및 80km/h의 속 도를 유지하며, 평일 비첨두시간대, 기상 조건이 맑은 상태에서 수행되었다.

<Fig. 1>

Daeguoegwaksunhwan Expressway Segment

반면, 국도 25호선는 <Fig. 2>와 같이 대구와 인근 지역을 연결하는 도로로, 신호교차로가 존재하며 시간 대에 따라 서비스수준의 변동성이 큰 단속류 도로의 특성을 가진다. 실험 구간은 동명사거리에서 안계석물 까지 약 10km로 설정하였으며, 해당 구간을 7개의 세부 구간으로 나누어 분석하였다. 국도 25호선에서는 70km/h의 속도를 유지하며, 대구외곽순환고속도로과 동일한 평일 비첨두시간대 맑은 기상 조건에서 실험을 수행하였다.

<Fig. 2>

National Route 25 Segment

<Table 2>는 본 연구에서 수행한 주행 실험의 시나리오를 체계적으로 정리한 것이다. 실험 시나리오는 차 량 크기(Compact, Midsize, Fullsize), 도로 유형(단속류, 연속류), 주행 속도(60km/h, 70km/h, 80km/h), 주행 모드 (SCC, Human Driving)의 네 가지 변수 조합을 기반으로 구성되었으며, 다양한 주행 환경에서 두 가지 주행 모드의 성능을 검증할 수 있도록 설계되었다. 대구외곽순환고속도로에서는 제한속도를 고려하여 최저 60km/h 및 최고 80km/h의 주행 속도를 설정하여 실험을 수행하였다. 반면, 국도 25호선에서는 제한속도인 70km/h를 기준으로 주행 속도를 설정하였다. 모든 주행은 실제 도로 환경에서 반복 수행되었으며, 실험 구간 을 세부 구분하여 속도 변화 및 주행 패턴이 연료 소비에 미치는 영향을 정밀하게 분석할 수 있도록 하였다.

2. 경제운전 효과분석 방법론

차량운행기록계(INFORCAR)를 각 실험차량에 부착하여 시나리오별로 주행 데이터를 수집하였다. 차량의 실시간 주행 연비를 파악하기 위해서는 엔진에 공급되는 연료량을 결정해야 하며, 이를 위해 엔진에 유입되 는 공기량을 확인해야 한다. 공기와 연료의 질량비를 공연비라 정의하는데, 공연비는 엔진 출력, 엔진 소비 등에 큰 영향을 미치며, 가솔린 차량의 경우 이상적인 공연비는 14.7:1로 정의되어 있다. MAF(Mass Air Flow) 센서는 엔진에 흡입되는 공기의 질량을 직접 측정하는 장치로, 실험에 사용된 차량운행기록계는 MAF 값을 기반으로 공연비를 활용하여 연료 소모량을 산정하는 방식을 적용하고 있다(Lee et al., 2010).

본 연구에서는 SCC 모드와 Human Driving 간의 연비 및 배기가스 배출량 차이를 분석하기 위해 두 조건 간의 평균 차이가 통계적으로 유의미한지를 검증하였다. 통계 분석을 수행하기 전, 두 조건의 데이터가 정규 분포를 따르는지 확인하기 위해 Shapiro-Wilk 검정을 활용하여 정규성 검정을 실시하였다. 대응표본 t-검정은 정규성을 가정하므로 사전 분석을 통해 데이터의 정규성을 확인하는 과정이 필수적이다. Shapiro-Wilk 검정 의 통계량 W는 다음 Eq.(1)과 같이 정의된다(Shapiro and Wilk, 1965).

여기서, x_(i)는 오름차순으로 정렬된 표본데이터이며, a_i는 정규분포를 가정했을 때의 최적 가중치, x는 표본 평균을 의미한다. Shapiro-Wilk 검정은 검정 통계량 W값이 1에 가까울수록 데이터가 정규성을 잘 따르 는 것으로 해석되며, p-value를 기준으로 유의수준 0.05에서 정규성을 판단하였다. 또한 두 집단 간의 분산이 동일한지를 확인하기 위해 Levene 검정을 수행하였다. Levene 검정은 각 집단의 평균 또는 중앙값으로부터의 절대편차를 바탕으로 등분산성을 검정하는 방법으로, 다음 Eq.(2)과 같이 정의된다(Brown and Forsythe, 1974).

여기서, N 은 전체 표본 수, k는 집단의 수이며, Z_ij는 관측값에서 해당 집단의 중앙값 또는 평균을 뺀 절 댓값을 의미한다. 이 값을 기반으로 각 집단의 평균 절대편차 Z_i.와 전체 평균 절대편차 Z_..를 계산하여 등 분산 여부를 판단한다. 본 연구에서는 Levene 통계량의 p-value가 0.05 이상인 경우, SCC모드와 Human Driving모드의 두 집단 간 등분산성이 성립하는 것으로 판단하였다. 대응표본 t-검정으로 동일한 차량에서 두 조건의 평균 차이를 비교하였으며, 본 연구에서는 다음과 같은 가설을 설정하였다.

유의수준(α)을 0.05로 설정하였으며, p-value가 0.05 미만일 경우 귀무가설을 기각하고, SCC와 Human Driving 간의 평균 연비 차이가 통계적으로 유의미하다고 판단하였다.

정규성이 만족되지 않는 경우에는 비모수 검정인 Wilcoxon rank-sum test를 수행하였다. 이 검정은 두 독립 된 집단 간 중앙값 차이를 비교하는 데 적합하며, 데이터가 정규분포를 따르지 않는 경우에 적합하다. Wilcoxon rank-sum test에서는 다음과 같은 가설을 설정하였다.

이 경우에도 유의수준 0.05에서 p-value가 0.05 미만일 경우 귀무가설을 기각하고, 두 집단 간 중앙값 차이 가 통계적으로 유의미한 것으로 판단하였다.

SCC 모드 주행과 Human Driving 간 연비 분석뿐만 아니라, 주행 중 발생하는 배기가스 배출량도 함께 분 석하였다. 배기가스 배출량을 산정하기 위해 주행 실험 데이터에서 주행거리(km)와 평균속도(km/h) 정보를 활용하였다. 본 연구에서는 배기가스 배출량 산정식을 Eq.(3)로 정의하였으며, 이를 적용하여 배기가스 배출 량을 계산하였다.

여기서, Co₂ 배출계수(g/km)는 차종과 속도를 고려한 것으로 환경부 온실가스종합정보센터에서 제공하는 온실가스 배출계수를 적용하였으며, 아래 <Table 3>과 같다(GIR, 2022).

Ⅳ. 연구 결과

1. 시나리오별 스마트크루즈컨트롤 모드 주행과 Human Driving 간 연비 분석 결과

<Table 4>은 시나리오별 SCC 모드 주행과 Human Driving 간의 연비 비교 결과를 나타낸 것이다. 각 조건 별로 정규성과 등분산성 검정 결과에 따라 대응표본 t-검정 또는 Wilcoxon rank-sum test를 수행하였으며, 평 균 또는 중앙값을 기준으로 연비 차이를 비교하였다.

모드 주행의 평균 연비(16.38km/L)가 일반 주행의 평균 연비(13.96km/L) 보다 더 높은 것으로 나타났으며. 이는 SCC 모드가 연비에 긍정적인 영향을 줄 수 있음을 시사한다.

차종별 분석 결과, 차체 중량과 배기량이 높은 차량일수록 SCC 모드의 연비 개선 효과가 더 크게 나타나 는 경향이 확인되었다. 특히 중형 및 대형 차량은 기본적으로 높은 연료 소모 특성을 가지므로 SCC 모드와 같은 효율적인 주행 보조 시스템을 활용할 경우 연비 개선 효과가 보다 뚜렷하게 나타나는 것으로 판단된다.

Compact car의 경우, 모든 조건에서 SCC 모드 주행과 일반 주행간의 연비 차이는 통계적으로 유의하지 않 았다. 이는 소형차량이 기본적으로 연비 효율이 높은 특성을 갖고 있어 개선 폭이 작게 나타났으며, 이로 인 해 통계적 유의성을 확보하기 어려웠던 것으로 해석된다. 반면, Midsize car에서는 유의미한 연비 개선 효과 가 나타났다. 특히 대구외곽순환고속도로 시속 60km/h의 조건에서 SCC 모드의 평균 연비는 24km/L로, 일반 주행의 평균 연비(20.87km/L) 보다 유의미하게 높았다(t=-4.37, p<0.001). 또한 대구외곽순환고속도로 시속 80km/h의 조건에서도 SCC 모드의 중앙값(23.13km/L)이 일반 주행 중앙값(21.14km/L)보다 높았으며, 통계적으 로도 유의한 차이를 보였다(z=-0.44, p=0.0069). Fullsize car에서는 대구외곽순환고속도로 시속 60km/h의 조건 에서만 SCC 모드와 일반 주행 간의 유의미한 연비 차이가 관찰되었다.(t=-3.72, p<0.001). 해당조건에서 SCC <Fig. 3>은 주행속도에 따른 SCC 모드와 Human Driving간의 연비를 비교한 결과로, 전반적으로 SCC 모드 가 더 우수한 연비를 보였다. 이러한 경향은 특해 60km/h와 80km/h 주행 조건에서 뚜렷하게 나타났다. 구체 적으로, 특정 구간에서 연비가 높게 나타나는 현상은 도로의 기하학적, 운영적 특성과 깊은 관련이 있었다. 예를 들어, 60km/h 및 80km/h 주행 시 <Fig. 3>의 segment 7에서 연비가 높게 유지된 것은 해당 구간이 대구 외곽순환고속도로 구간 중 가장 길고, 직선에 가까웠기 때문으로 분석된다. 마찬가지로 국도 25호선 70km/h 주행 시 segment 6과 segment 6 역시 각각 신호 교차로의 부재와 긴 연장이라는 조건에서 높은 연비를 기록 했다. 이는 SCC 모드의 연비 개선 효과가 단순히 속도뿐만 아니라, 도로의 선형이 직선에 가깝고, 주행 단절 (신호 교차로)이 없으며, 일정 속도를 오래 유지할 수 있는 구간에서 극대화됨을 시사한다.

<Fig. 3>

A Comparison of Fuel Efficiency by Vehicle Size and Speed

2. 스마트크루즈컨트롤 모드 주행과 Human Driving 간 배기가스 배출량 분석 결과

Compact, Midsize, Fullsize 차량의 주행 실험 데이터를 활용하여 CO₂ 배출계수(g/km)와 주행거리(km)를 기 반으로 아래 <Table 5>와 같이 배기가스 배출량(g)을 산정하였다.

배기가스 배출량 분석 결과, 모든 조건에서 통계적으로 유의미한 차이는 확인되지 않았으며, 이에 따라 평 균값을 중심의 경향성 분석을 진행하였다. 이는 배기가스 배출량이 다양한 외부 요인의 영향을 받으며 상대 적으로 표본 수가 적어 통계적 검정의 검정력이 낮았던 점이 주요 원인으로 판단된다. 그럼에도 불구하고, Compact, Fullsize 차량의 경우 모든 조건에서 SCC 모드 주행 시 배기가스 배출량의 평균이 Human Driving보 다 낮게 나타나 SCC 모드의 친환경적 운행 가능성을 확인하였다.

Ⅴ. 결 론

본 연구는 SCC 모드가 연료 저감과 배기가스 저감에 미치는 영향을 다양한 도로 환경과 주행 조건에서 실증적으로 분석하였다. 차종별 분석에서는 Midsize 및 Fullsize 차량에서 SCC 모드의 연비 개선 효과가 통계 적으로 유의미하게 나타났으며, Compact 차량의 경우 연비가 다소 향상되는 경향은 보였으나, 기본적인 연비 효율이 높아 절대적인 개선 폭이 작아 통계적 유의성을 확보하지는 못하였다. 속도별 분석 결과, 60km/h 및 80km/h 구간에서 SCC 모드 주행이 Human Driving 대비 유의미한 연비 향상을 보였으며, 도로등급별로는 대 구외곽순환고속도로과 같은 연속류 도로에서 SCC 모드의 정속 주행 기능이 효과적으로 작동하여 전반적으 로 연비 개선 효과가 크게 나타났다. 이는 고속도로 주행이 도심이나 지방부 도로 주행보다 연비가 훨씬 높 게 나타나, 도로 환경이 연비의 가장 큰 영향을 미치는 요인임을 실험한 Park et al.(2018)의 결과와 일관성이 있다. 반면, 교통 신호 및 주변 차량과의 상충이 잦은 단속류 도로에서는 그 효과가 제한적이었다. 이는 SCC 모드가 급가감속이 빈번한 환경보다는 일정한 속도 유지가 가능한 환경에서 더욱 효과적인 것을 시사한다.

이러한 발견은 단순한 조건별 성능 차이를 확인하는 것 뿐만 아니라 학술적·정책적·실무적 측면에서 중요 한 시사점을 제공한다. 학술적인 측면에서는 SCC가 연속류 도로 환경에서 뚜렷한 효과를 보였다는 점에서 도로 유형별 차별적 효과를 규명하는 새로운 근거를 제시하며, 중·대형차에서 두드러진 효과는 차량 중량과 주행 보조 시스템 간 상호작용에 대한 후속 연구 필요성을 시사한다. 정책적 측면에서는 SCC가 실제 도로 환경에서 연비 및 배출가스 저감에 기여할 수 있음을 실증적으로 확인함으로써 탄소중립 교통정책과 친환경 교통기술 도입에 기초 자료를 제공할 수 있다는 가능성을 보여준다. 특히 화물차 군집주행, 대도시권 에코드 라이빙 정책 설계 등에 활용 가능성을 강조할 수 있다. 실무적으로는 운전자에게 편의성뿐 아니라 연료비 절 감과 탄소 저감이라는 경제적 이익을 제공함과 동시에 도로 운영 측면에서는 연속류 도로에서 SCC 활성화 를 장려하고, 단속류 도로에서는 스마트 신호제어 및 V2X 인프라와의 결합이 필요함을 보여준다.

배기가스 배출량은 모든 조건에서 통계적으로 유의한 차이는 나타나지 않았으나, Compact 및 Fullsize 차 량에서는 SCC 모드 주행 시 배기가스 배출량 평균이 Human Driving보다 낮게 나타나는 경향이 관찰되었다. 이는 SCC 모드가 친환경 운행 가능성을 일부 확보하고 있음을 의미하나, 외부 요인의 영향을 많이 받는 특 성상 충분한 표본 확보와 정교한 측정 체계가 향후 연구에서 필요함을 시사한다.

본 연구는 SCC 모드의 경제적·환경적 효과를 실증적으로 검증하였으나, 몇 가지 한계점이 있다. 첫째, 연 구에서 고려된 주행 실험은 특정 기간과 도로 환경에서 수행되었으며, 다양한 기상 조건, 교통량 변화, 도로 경사 등의 변수를 충분히 반영하지 못하였다. 향후 연구에서는 장기간의 주행 데이터를 수집하고, 기상 조건 과 도로 특성을 보다 세밀하게 고려해야 할 것이다. 둘째, SCC 기술은 제조사별로 제어 알고리즘과 작동 방 식이 다를 수 있으며 본 연구에서는 특정 시스템을 기반으로 분석이 이루어졌다. 따라서 향후 연구에서는 다 양한 제조사의 SCC 기술을 비교·분석하여 보다 포괄적인 연구 결과를 도출할 필요가 있다. 셋째, Fullsize 차 량이 80km/h 조건에서 유의차가 나타나지 않은 결과는 차량 중량·배기량과의 단순한 상관성만으로 설명하기 어려우며 엔진 효율 구간, RPM 변동 패턴, 기어비, 제조사별 SCC 제어 알고리즘 등 기계적·공학적 요인이 복합적으로 작용했을 가능성이 있다. 그러나 본 연구에서 수집한 데이터만으로는 이를 규명하는 데 한계가 있다. 또한 본 연구는 주로 비첨두 시간대에 수행되어 교통 상충이 상대적으로 적은 조건에서 데이터를 수집 하였다. 이러한 실험 조건으로 인하여 Compact 차량에서는 SCC의 연비 개선 효과가 뚜렷하게 나타나지 않 았을 가능성이 있다. 실제 SCC의 특성은 상충이 빈번하고 급가감속이 요구되는 교통 환경에서 더욱 명확하 게 드러날 수 있으므로 본 연구의 결과는 원활한 교통 조건에 국한된 해석일 수 있다. 따라서 일정 수준 이 상의 트래픽이 존재하는 환경에서 추가 실험을 수행하는 것이 향후 연구의 중요한 과제가 될 것이다.

따라서 향후 연구에서는 차량 유형, 도로 조건, 교통 신호 연계 기술 등을 포함한 보다 추가 분석이 필요 하며, 이를 통해 SCC의 경제적·환경적 효과를 극대화할 수 있는 전략을 마련할 수 있을 것이다. 궁극적으로 본 연구의 결과는 SCC 모드의 경제적·환경적 효과를 실증적으로 검증함으로써 고도화된 기술의 실용화를 촉진하고 탄소중립 및 지속가능 교통정책 수립을 위한 기초 자료를 제공한다는 점에서 의의를 가진다.