"카르본알아조"의 두 판 사이의 차이
2022adenv13 (토론 | 기여) (→소프트웨어 설계) |
2022adenv13 (토론 | 기여) |
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<div>__TOC__</div> | <div>__TOC__</div> | ||
− | ==프로젝트 개요== | + | ==1.프로젝트 개요== |
=== 기술개발 과제 === | === 기술개발 과제 === | ||
''' 국문 : 탄소발자국 최소화 장소 및 경로 추천 시스템 개발 | ''' 국문 : 탄소발자국 최소화 장소 및 경로 추천 시스템 개발 | ||
''' 영문 : Developing a system that recommends a meeting place and routes to minimize carbon footprint | ''' 영문 : Developing a system that recommends a meeting place and routes to minimize carbon footprint | ||
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===과제 팀명=== | ===과제 팀명=== | ||
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서울시립대학교 환경공학부 20**8900** 은** | 서울시립대학교 환경공학부 20**8900** 은** | ||
− | ==서론== | + | |
+ | ==2.서론== | ||
===개발 과제의 개요=== | ===개발 과제의 개요=== | ||
− | ===개발 과제 요약=== | + | ====개발 과제 요약==== |
모임 장소 이동시 발생하는 탄소발자국을 최소화하는 “저탄소 모임 장소 추천” 시스템 | 모임 장소 이동시 발생하는 탄소발자국을 최소화하는 “저탄소 모임 장소 추천” 시스템 | ||
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장기적으로 탄소발생량을 고려한 저탄소 대중교통 운행 노선 구축에 기여 | 장기적으로 탄소발생량을 고려한 저탄소 대중교통 운행 노선 구축에 기여 | ||
+ | |||
====개발 과제의 배경==== | ====개발 과제의 배경==== | ||
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◇ 개인 탄소 허용량 규제의 중요성에 대한 근거: 개인 탄소 허용량(PCA: Personal Carbon Allowances) 이란 국가의 감축 목표에 따라 모든 성인에게 균등하게 탄소 허용량(온실가스 배출 허용량)을 정해주는 것으로, 전 세계적으로 동일하게 개인 허용량을 정하는 것이 아니라 국가별 목표에 맞게 허용량을 정하고, 국가 목표에 따라 점차 한도를 줄여 나가야 한다. 저탄소 대중교통 경로를 추천해주는 본 시스템이 개발되면 교통 분야의 개인 탄소 발자국을 인식하기 용이해지고, 나아가 국가적으로 PCA를 적용하는데 도움을 줄 것으로 기대할 수 있다. | ◇ 개인 탄소 허용량 규제의 중요성에 대한 근거: 개인 탄소 허용량(PCA: Personal Carbon Allowances) 이란 국가의 감축 목표에 따라 모든 성인에게 균등하게 탄소 허용량(온실가스 배출 허용량)을 정해주는 것으로, 전 세계적으로 동일하게 개인 허용량을 정하는 것이 아니라 국가별 목표에 맞게 허용량을 정하고, 국가 목표에 따라 점차 한도를 줄여 나가야 한다. 저탄소 대중교통 경로를 추천해주는 본 시스템이 개발되면 교통 분야의 개인 탄소 발자국을 인식하기 용이해지고, 나아가 국가적으로 PCA를 적용하는데 도움을 줄 것으로 기대할 수 있다. | ||
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====개발 과제의 목표 및 내용==== | ====개발 과제의 목표 및 내용==== | ||
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◇ 저탄소 모임 장소 추천: 모임 참여자들이 몇 가지 모임 후보를 가지고 고민할 경우, 모임 장소로 이동시 발생하는 탄소발자국을 최소화하는 모임 장소를 추천한다. | ◇ 저탄소 모임 장소 추천: 모임 참여자들이 몇 가지 모임 후보를 가지고 고민할 경우, 모임 장소로 이동시 발생하는 탄소발자국을 최소화하는 모임 장소를 추천한다. | ||
− | [[파일: | + | |
+ | [[파일:FFigure_1.png]] | ||
Figure 1. 저탄소 모임 장소 추천 시스템의 이해를 돕기 위한 그림 예시 | Figure 1. 저탄소 모임 장소 추천 시스템의 이해를 돕기 위한 그림 예시 | ||
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◇ 본 설계 시스템은 Flutter 프레임워크를 이용하여 어플리케이션으로 제작하였다. | ◇ 본 설계 시스템은 Flutter 프레임워크를 이용하여 어플리케이션으로 제작하였다. | ||
+ | |||
===관련 기술의 현황=== | ===관련 기술의 현황=== | ||
====관련 기술의 현황 및 분석(State of art)==== | ====관련 기술의 현황 및 분석(State of art)==== | ||
− | + | =====State of art===== | |
대중교통 경로 추천 알고리즘 | 대중교통 경로 추천 알고리즘 | ||
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− | + | =====특허조사 및 특허 전략 분석===== | |
(10-2013-0057560) 중간지점의 모임장소 추천 시스템 및 방법 | (10-2013-0057560) 중간지점의 모임장소 추천 시스템 및 방법 | ||
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Figure 2. 중간 지점의 모임장소 추천 시스템의 플로우차트 | Figure 2. 중간 지점의 모임장소 추천 시스템의 플로우차트 | ||
+ | |||
본 시스템은 모임 참석자들의 단말로부터 프로필을 입력 받아 모임 참석자들의 취향과 나이를 고려하고, 모임의 성격에 맞는 모임장소를 추천하는 것을 목적으로 한다. 모임장소 추천 방법은 모임 참석자들의 단말로부터 위치를 입력 받고 상기위치의 중간지점을 검출하는 단계와, 상기 중간지점의 부근에 존재하는 모임장소를 추천하는 단계, 상기 모임장소가 상기 단말에 의해 선택됨에 따라 모임장소의 안내정보를 제공하는 단계를 포함한다. 이를 통해 모임 참석자들은 실시간으로 모임에 대한 정보를 공유하고 프로필 및 위치를 전송하여 중간지점의 모임장소를 선택하며 거리상의 불만을 최소화할 수 있다. 또한 본 발명의 실시예에 따르면, 각 모임 참석자들의 음식 기호와 모임의 성격을 고려하여 최적의 모임장소를 찾을 수 있다. | 본 시스템은 모임 참석자들의 단말로부터 프로필을 입력 받아 모임 참석자들의 취향과 나이를 고려하고, 모임의 성격에 맞는 모임장소를 추천하는 것을 목적으로 한다. 모임장소 추천 방법은 모임 참석자들의 단말로부터 위치를 입력 받고 상기위치의 중간지점을 검출하는 단계와, 상기 중간지점의 부근에 존재하는 모임장소를 추천하는 단계, 상기 모임장소가 상기 단말에 의해 선택됨에 따라 모임장소의 안내정보를 제공하는 단계를 포함한다. 이를 통해 모임 참석자들은 실시간으로 모임에 대한 정보를 공유하고 프로필 및 위치를 전송하여 중간지점의 모임장소를 선택하며 거리상의 불만을 최소화할 수 있다. 또한 본 발명의 실시예에 따르면, 각 모임 참석자들의 음식 기호와 모임의 성격을 고려하여 최적의 모임장소를 찾을 수 있다. | ||
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Figure 3. 복수의 사용자들이 모이기 위한 장소를 추천하는 어플리케이션의 플로우차트 | Figure 3. 복수의 사용자들이 모이기 위한 장소를 추천하는 어플리케이션의 플로우차트 | ||
+ | |||
본 발명은 복수의 사용자들의 출발 위치로부터 거리 및 이동 소요 시간에 따라서 중간 위치를 결정하고, 결정된 중간 위치로부터 모임의 목적에 따라 후보위치들을 결정하여 최근접 후보 위치를 모임 장소로 추천한다. 모임의 참석 인원수, 목적과 복수의 사용자들의 출발 위치들을 입력 받고 화면 상에 출발 위치들을 표시하는 단계, 출발 위치들로부터 거리에 따라 계산되는 중간 위치인 제1 위치를 결정하는 단계, 출발위치들로부터 제1 위치까지 이동하기 위해 소요되는 시간을 각각 계산하고, 계산된 결과를 반영하여 제1 위치를 보상함으로써 출발 위치들로부터 시간에 따라 계산되는 중간 위치인 제2 위치를 결정하는 단계, 화면 상에 마커를 이용하여 제2 위치를 표시하는 단계, 제2 위치가 속한 지역 내에서 모임의 목적에 따라 후보 위치들을 결정하고 후보 위치들 중에서 제2 위치에 가장 근접한 어느 하나를 제3 위치로 선택하는 단계, 화면 상에 또다른 마커를 이용하여 제3 위치를 표시하는 단계 및 출발 위치들로부터 제3 위치까지 이동하기 위한 경로들을 생성하고 화면 상에 경로들을 표시하는 단계를 포함한다. | 본 발명은 복수의 사용자들의 출발 위치로부터 거리 및 이동 소요 시간에 따라서 중간 위치를 결정하고, 결정된 중간 위치로부터 모임의 목적에 따라 후보위치들을 결정하여 최근접 후보 위치를 모임 장소로 추천한다. 모임의 참석 인원수, 목적과 복수의 사용자들의 출발 위치들을 입력 받고 화면 상에 출발 위치들을 표시하는 단계, 출발 위치들로부터 거리에 따라 계산되는 중간 위치인 제1 위치를 결정하는 단계, 출발위치들로부터 제1 위치까지 이동하기 위해 소요되는 시간을 각각 계산하고, 계산된 결과를 반영하여 제1 위치를 보상함으로써 출발 위치들로부터 시간에 따라 계산되는 중간 위치인 제2 위치를 결정하는 단계, 화면 상에 마커를 이용하여 제2 위치를 표시하는 단계, 제2 위치가 속한 지역 내에서 모임의 목적에 따라 후보 위치들을 결정하고 후보 위치들 중에서 제2 위치에 가장 근접한 어느 하나를 제3 위치로 선택하는 단계, 화면 상에 또다른 마커를 이용하여 제3 위치를 표시하는 단계 및 출발 위치들로부터 제3 위치까지 이동하기 위한 경로들을 생성하고 화면 상에 경로들을 표시하는 단계를 포함한다. | ||
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Figure 4. 개선된 탄소 배출량 산출 알고리즘을 활용한 맞춤형 저탄소 여행 계획 제공 방법 및 장치의 플로우차트 | Figure 4. 개선된 탄소 배출량 산출 알고리즘을 활용한 맞춤형 저탄소 여행 계획 제공 방법 및 장치의 플로우차트 | ||
+ | |||
본 발명은 저탄소 여행지 데이터베이스에 대해서는 공공 API와 지자체 및 가맹점 네트워크를 이용하고, 여행자의 탄소 배출량 측정에 대해서는 탄소발자국 계산식을 활용하는 여행자 맞춤형 저탄소 여행지 추천 서비스에 관한 것이다. | 본 발명은 저탄소 여행지 데이터베이스에 대해서는 공공 API와 지자체 및 가맹점 네트워크를 이용하고, 여행자의 탄소 배출량 측정에 대해서는 탄소발자국 계산식을 활용하는 여행자 맞춤형 저탄소 여행지 추천 서비스에 관한 것이다. | ||
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− | + | =====기술 로드맵===== | |
− | [[파일: | + | [[파일:FFigure_5.png]] |
Figure 5. 기술 로드맵 | Figure 5. 기술 로드맵 | ||
+ | |||
====시장상황에 대한 분석==== | ====시장상황에 대한 분석==== | ||
− | + | =====경쟁제품 조사 비교===== | |
위밋플레이스 | 위밋플레이스 | ||
168번째 줄: | 176번째 줄: | ||
− | + | =====마케팅 전략 제시===== | |
본 설계 작품의 SWOT 분석을 통해 내,외부적 강점과 약점을 파악하고, 마케팅 전략을 수립하였다. | 본 설계 작품의 SWOT 분석을 통해 내,외부적 강점과 약점을 파악하고, 마케팅 전략을 수립하였다. | ||
175번째 줄: | 183번째 줄: | ||
Table 1. 설계 작품의 SWOT 분석 | Table 1. 설계 작품의 SWOT 분석 | ||
+ | |||
S/O 전략(강점을 살려 기회를 잡는 전략 | S/O 전략(강점을 살려 기회를 잡는 전략 | ||
191번째 줄: | 200번째 줄: | ||
환경 인식이 낮은 사용자에게 동기부여를 통해 탄소 저감 활동에 대한 중요성을 인지시키고, 사용자의 단기적 탄소발자국 감축이 장기 목표인 탄소중립에 미칠 영향을 정량적으로 설명한다. | 환경 인식이 낮은 사용자에게 동기부여를 통해 탄소 저감 활동에 대한 중요성을 인지시키고, 사용자의 단기적 탄소발자국 감축이 장기 목표인 탄소중립에 미칠 영향을 정량적으로 설명한다. | ||
+ | |||
===개발과제의 기대효과=== | ===개발과제의 기대효과=== | ||
198번째 줄: | 208번째 줄: | ||
자가용 경로 이용 시 사용 연료, 차량의 크기, 도로의 혼잡도, 제한 속도 등 차량과 도로의 특성을 고려하여 탄소배출량을 대략적으로 예측할 수 있지만, 대중교통의 경우 유사한 각 차량의 특성과 고정된 시간표로 탄소배출량의 차이를 예측하기 어렵다. 본 설계에서 반복되는 저탄소 대중교통 추천 루트를 분석한다면 저탄소 대중교통 경로 DB를 구축할 수 있을 것이다. | 자가용 경로 이용 시 사용 연료, 차량의 크기, 도로의 혼잡도, 제한 속도 등 차량과 도로의 특성을 고려하여 탄소배출량을 대략적으로 예측할 수 있지만, 대중교통의 경우 유사한 각 차량의 특성과 고정된 시간표로 탄소배출량의 차이를 예측하기 어렵다. 본 설계에서 반복되는 저탄소 대중교통 추천 루트를 분석한다면 저탄소 대중교통 경로 DB를 구축할 수 있을 것이다. | ||
+ | |||
====경제적, 사회적 기대 및 파급효과==== | ====경제적, 사회적 기대 및 파급효과==== | ||
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본 설계는 모임장소 추천으로 개인에게 실용적인 기능을 제공함과 더불어 탄소배출량 저감이라는 사회적 가치를 실현시키고자 한다. 이와 같이 기능과 친환경의 접목이 대중화된다면, 어플리케이션의 개발 추세 또한 환경친화적 가치를 고려하게 될 것이며, 서비스의 lifecycle에서 사용자의 사용 단계가 아닌 개발 단계에서 환경친화적 가치를 구현할 수 있을 것이다. | 본 설계는 모임장소 추천으로 개인에게 실용적인 기능을 제공함과 더불어 탄소배출량 저감이라는 사회적 가치를 실현시키고자 한다. 이와 같이 기능과 친환경의 접목이 대중화된다면, 어플리케이션의 개발 추세 또한 환경친화적 가치를 고려하게 될 것이며, 서비스의 lifecycle에서 사용자의 사용 단계가 아닌 개발 단계에서 환경친화적 가치를 구현할 수 있을 것이다. | ||
+ | |||
===구성원 및 추진체계=== | ===구성원 및 추진체계=== | ||
219번째 줄: | 231번째 줄: | ||
◇ 은종운: 기능 및 시나리오 정리 / 탄소발자국 계산 알고리즘 조사 / 발전사항 구체화 | ◇ 은종운: 기능 및 시나리오 정리 / 탄소발자국 계산 알고리즘 조사 / 발전사항 구체화 | ||
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+ | ==3.설계== | ||
===개념설계안=== | ===개념설계안=== | ||
− | [[파일: | + | [[파일:FFigure_6.png]] |
Figure 6. 개념설계안 그림 | Figure 6. 개념설계안 그림 | ||
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◇ 개발 프레임워크는 Flutter를 이용한다. Flutter는 구글에서 개발한 프로그래밍 코드로 iOS, Android 간 연동성이 높으며, 어플리케이션 개발에 최적화되어 있다. | ◇ 개발 프레임워크는 Flutter를 이용한다. Flutter는 구글에서 개발한 프로그래밍 코드로 iOS, Android 간 연동성이 높으며, 어플리케이션 개발에 최적화되어 있다. | ||
◇ 개념 설계안은 위 그림과 같다. 먼저 사용자가 모임 참여자들의 각 출발지와 목적지 후보를 입력하면 이를 지도 좌표로 변환한다. 이후 ODsay, Geocoding, Tmap API로 대중교통 추천 경로를 불러온 후 각 경로의 탄소발자국을 계산한다. 계산된 탄소발자국을 기준으로 추천 경로와 모임 장소를 시각화하는 UI를 디자인한다. 본 설계 작품의 형태는 모바일 어플리케이션이며, iOS용 어플리케이션으로 개발한다. | ◇ 개념 설계안은 위 그림과 같다. 먼저 사용자가 모임 참여자들의 각 출발지와 목적지 후보를 입력하면 이를 지도 좌표로 변환한다. 이후 ODsay, Geocoding, Tmap API로 대중교통 추천 경로를 불러온 후 각 경로의 탄소발자국을 계산한다. 계산된 탄소발자국을 기준으로 추천 경로와 모임 장소를 시각화하는 UI를 디자인한다. 본 설계 작품의 형태는 모바일 어플리케이션이며, iOS용 어플리케이션으로 개발한다. | ||
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===이론적 계산=== | ===이론적 계산=== | ||
244번째 줄: | 255번째 줄: | ||
Equation 1. 탄소발자국 계산식 - 국립환경과학원 제공 | Equation 1. 탄소발자국 계산식 - 국립환경과학원 제공 | ||
+ | |||
E의 단위가 g/km 이므로 원단위에 이동거리를 곱하면 탄소발자국 발생량(g)을 결정할 수 있다. 이 때, 서울연구원에서는 수도권 가구통행실태조사의 수단별 재차인원을 적용하여 1인당 이산화탄소 배출량 원단위를 산정하였다. 산정 결과는 아래 표와 같다. | E의 단위가 g/km 이므로 원단위에 이동거리를 곱하면 탄소발자국 발생량(g)을 결정할 수 있다. 이 때, 서울연구원에서는 수도권 가구통행실태조사의 수단별 재차인원을 적용하여 1인당 이산화탄소 배출량 원단위를 산정하였다. 산정 결과는 아래 표와 같다. | ||
250번째 줄: | 262번째 줄: | ||
Table 2. 1인당 온실가스 배출량 원단위 - 서울연구원 제공 | Table 2. 1인당 온실가스 배출량 원단위 - 서울연구원 제공 | ||
+ | |||
해당 보고서에 따르면, 산정식의 은 최소 0.974에서 최대 1.000으로 차종, 연료, 차속 구분과 상관없이 매우 높은 상관관계를 보였다. 따라서 신뢰도 있는 값이라고 판단하였다. | 해당 보고서에 따르면, 산정식의 은 최소 0.974에서 최대 1.000으로 차종, 연료, 차속 구분과 상관없이 매우 높은 상관관계를 보였다. 따라서 신뢰도 있는 값이라고 판단하였다. | ||
258번째 줄: | 271번째 줄: | ||
Equation 2. 구체화된 탄소발자국 계산식 | Equation 2. 구체화된 탄소발자국 계산식 | ||
+ | |||
===소프트웨어 설계=== | ===소프트웨어 설계=== | ||
− | |||
====플로우차트==== | ====플로우차트==== | ||
− | [[파일: | + | [[파일:FFigure_7.png]] |
Figure 7. 알고리즘 flowchart | Figure 7. 알고리즘 flowchart | ||
272번째 줄: | 285번째 줄: | ||
출발지 및 모임장소 후보지 입력 | 출발지 및 모임장소 후보지 입력 | ||
− | [[파일: | + | [[파일:FFigure_8.png]] |
+ | |||
+ | Figure 8. 출발지 및 모임장소 후보지 입력 | ||
+ | |||
사용자가 어플리케이션에 모임 참여자의 주소와 모임장소 후보지의 주소를 입력하면, 해당 목록을 list 형태(start_addlist, end_addlist)로 저장한다. | 사용자가 어플리케이션에 모임 참여자의 주소와 모임장소 후보지의 주소를 입력하면, 해당 목록을 list 형태(start_addlist, end_addlist)로 저장한다. | ||
285번째 줄: | 301번째 줄: | ||
Figure 9. 출발지 주소를 좌표로 변환한 코드 및 실행 결과 | Figure 9. 출발지 주소를 좌표로 변환한 코드 및 실행 결과 | ||
+ | |||
경로 조회 | 경로 조회 | ||
292번째 줄: | 309번째 줄: | ||
ODsay API는 출발지와 목적지의 좌푯값을 입력하면, 2개 이상의 대중교통 경로를 조회한다. 출력값으로는 이동거리, 이동시간, 교통 수단별 이동거리 및 시간 등이 있다. | ODsay API는 출발지와 목적지의 좌푯값을 입력하면, 2개 이상의 대중교통 경로를 조회한다. 출력값으로는 이동거리, 이동시간, 교통 수단별 이동거리 및 시간 등이 있다. | ||
− | [[파일: | + | [[파일:FFigure_10.png]] |
Figure 10. 대중교통 경로 조회 코드 | Figure 10. 대중교통 경로 조회 코드 | ||
+ | |||
탄소발자국 계산 | 탄소발자국 계산 | ||
305번째 줄: | 323번째 줄: | ||
Figure 11. 경로별 탄소발자국 계산 | Figure 11. 경로별 탄소발자국 계산 | ||
+ | |||
모임장소 선정 | 모임장소 선정 | ||
319번째 줄: | 338번째 줄: | ||
Figure 12. 모임장소 선정 및 코드 실행 결과 | Figure 12. 모임장소 선정 및 코드 실행 결과 | ||
+ | |||
자가용 경로 조회 | 자가용 경로 조회 | ||
329번째 줄: | 349번째 줄: | ||
Figure 13. 자가용 경로 조회 코드 및 실행 결과 | Figure 13. 자가용 경로 조회 코드 및 실행 결과 | ||
+ | |||
출발지별 경로 출력 | 출발지별 경로 출력 | ||
337번째 줄: | 358번째 줄: | ||
Figure 14. 첫 번째 출발지의 최소 탄소발자국 경로 조회 코드 실행 결과 | Figure 14. 첫 번째 출발지의 최소 탄소발자국 경로 조회 코드 실행 결과 | ||
+ | |||
추가 경로 추천 | 추가 경로 추천 | ||
345번째 줄: | 367번째 줄: | ||
Figure 15. 추가 경로 추천 코드 및 실행 결과 | Figure 15. 추가 경로 추천 코드 및 실행 결과 | ||
+ | |||
===설계 발전 가능성=== | ===설계 발전 가능성=== | ||
====향후 어플리케이션 발전 가능성==== | ====향후 어플리케이션 발전 가능성==== | ||
+ | |||
+ | 본 설계에서 직접 실시한 설문조사 결과에 따르면, 본 어플리케이션에서 사람들의 참여를 유도하기 위해 가장 필요하다고 대답한 것은 ‘탄소중립 실천포인트 등 저탄소 관련 보상제 적용’ 이었다. | ||
+ | |||
+ | [[파일:Figure_16.png]] | ||
+ | |||
+ | Figure 16. 설문조사 결과 (1) | ||
+ | |||
+ | |||
+ | 따라서 본 어플리케이션의 적극적인 참여를 유도하기 위해서는 저탄소 관련 보상제를 적용하는 방향으로 발전시켜야 한다고 판단하여, 이와 관련한 설계를 구체화하였다. | ||
+ | |||
====발전 사항 구체화==== | ====발전 사항 구체화==== | ||
− | ==결과 및 평가== | + | 한국환경공단에서는 2022년 1월 19일부터 ‘탄소중립실천포인트’ 제도를 시행 중이다. 일반 국민의 탄소중립 생활실천 문화 확산을 위해 다양한 민간 기업의 친환경 활동 이용 시 이용 실적에 따라 인센티브를 제공하는 제도이다. |
+ | |||
+ | [[파일:Figure_17.png]] | ||
+ | |||
+ | Figure 17. 탄소중립실천포인트 단가 - 한국환경공단 제공 | ||
+ | |||
+ | |||
+ | ‘탄소중립실천포인트’ 제도에서는 무공해차 대여 시 km당 100원의 인센티브를 제공한다. 본 설계에서는 이를 ‘자가용 대신 대중교통 이용하는 거리’로 적용하여, 마찬가지로 km당 100원을 제공하는 것으로 가정하였다 | ||
+ | |||
+ | [[파일:Equation_3.png]] | ||
+ | |||
+ | Equation 3. 자가용을 포함한 탄소발자국 계산식 - 서울연구원 제공 | ||
+ | |||
+ | |||
+ | 서울특별시에서 발행한 <데이터에 담긴 서울교통 2021>에 의하면, 서울시민 1인은 하루에 버스 3.29km, 지하철 13.79km를 이용한다고 한다. | ||
+ | |||
+ | [[파일:Figure_18.png]] | ||
+ | |||
+ | Figure 18. 서울시민의 수단별 대중교통 이동거리 (단위:km/일/인) - 서울시 제공 | ||
+ | |||
+ | |||
+ | 13.79 : 3.29 ≒ 4 : 1 이므로, 가중평균을 적용하여 대중교통 이용 시 탄소발자국 계산식의 계수(g/km)를 결정하였다. 이는 37.0g/km 이므로, 자가용 이용 시 탄소발자국 계산식의 계수와 비교하면 km당 110.5g이 저감됨을 알 수 있다. 따라서 0.9p/g이므로, 정수로 반올림하여 탄소 저감량 1g당 0.9 p을 지급하는 것이 적절하다고 판단하였다. | ||
+ | |||
+ | 지급한 포인트는 현금화하는 것이 아니라, ‘탄소중립 실천포인트’ 제도에 참여하고 있는 다수의 기업과 연계하여 해당 기업의 제품이나 서비스를 구매할 수 있는 방향이 적절하다고 판단하였다. 이를 통해 기업의 ‘탄소중립 실천포인트’ 제도 참여까지 촉구하여 캠페인 특성을 가진 본 어플리케이션의 목적에 부합하는 결과를 기대할 수 있다. | ||
+ | |||
+ | 그러나 앞서 구축한 탄소포인트 제도가 시행되려면 회원제가 필수가 되어 접근성이 감소하고, 어플리케이션 서버를 구축해야 하므로 소요되는 비용이 증가한다. 이에 더하여 탄소 포인트까지 제공해야 하므로, 광고 이외의 수익 구조를 창출해야 한다는 한계를 가진다. | ||
+ | |||
+ | 포인트제 이외에도, 함께 캠페인에 참여하고 있는 사람 수를 가시화하여 어플 이용자들의 참여 의지를 다지고, 저감한 탄소량을 나무 수로 환산하여 직관적인 환경적 효과를 체감할 수 있도록 하는 등 본 어플의 발전 가능성은 무궁무진하다. | ||
+ | |||
+ | |||
+ | ==4.결과 및 평가== | ||
===완료 작품의 소개=== | ===완료 작품의 소개=== | ||
− | + | 본 설계 어플리케이션의 이름은 ‘카르본아라’로 결정하였으며, UI는 다음과 같다. | |
+ | |||
+ | 출발지 및 모임장소 후보지 입력 | ||
+ | |||
+ | [[파일:Figure_19.png]] | ||
+ | |||
+ | Figure 19. <카르본아라> 어플리케이션 실제 UI (1) | ||
+ | |||
+ | |||
+ | 어플리케이션의 첫 화면은 [Figure 19]와 같다. 사용자가 모임 참여자들의 출발지와 모임 장소 후보를 입력하면 오른쪽 화면과 같이 작성한 목록이 화면에 나타난다. <출발지 입력> 버튼과 <모임 장소 후보> 입력 버튼을 눌렀을 때의 화면은 [Figure 20]과 같다. | ||
+ | |||
+ | [[파일:Figure_20.png]] | ||
+ | |||
+ | Figure 20. <카르본아라> 어플리케이션 실제 UI (2) | ||
+ | |||
+ | |||
+ | 탄소발자국 최소화 장소 추천 및 탄소발자국 가시화 | ||
+ | |||
+ | [[파일:Figure_21.png]] | ||
+ | |||
+ | Figure 21. <카르본아라> 어플리케이션 실제 UI (3) | ||
+ | |||
+ | |||
+ | [Figure 19]의 ‘Search’ 버튼을 누르면 [Figure 21]과 같이 탄소를 가장 적게 배출하는 모임장소를 한 가지로 선정하여 추천한다. 또한 모임 참여자들이 추천된 최소 경로로 해당 장소까지 가는데 발생하는 탄소발자국을 가시화하며, 해당 장소를 자가용이 아닌 대중교통을 이용하여 이동하였을 때 저감하는 탄소발자국을 시각적으로 나타내어 참여자들의 대중교통 이용을 촉구한다. | ||
+ | |||
+ | 하단에는 모임 참여자들마다 탄소발자국이 최소화되는 이동 경로를 나타내었으며, 각 경로를 클릭하면 사용자의 편의를 위해 최소 시간을 고려한 대안 경로를 추가적으로 추천한다. 이는 [Figure 22]에서 확인할 수 있다. | ||
+ | |||
+ | 탄소발자국 최소화 경로 추천 | ||
+ | |||
+ | [[파일:Figure_22.png]] | ||
+ | |||
+ | |||
+ | Figure 22. <카르본아라> 어플리케이션 실제 UI (4) | ||
+ | |||
+ | [Figure 21]의 하단에서 각 참여자의 추천 경로를 클릭하면 [Figure 22]의 왼쪽 화면과 같이 상세 경로와 함께 최소 시간 경로를 기준으로 15% 이내의 대안 경로를 추천한다. 이는 사용자의 편의성을 고려하여 시간이 적게 걸리는 경로도 함께 추천하기 위함이며, 15%라는 기준은 설문조사 결과를 토대로 결정하였다. 이와 관련한 내용은 3.3.4.3에서 후술하였다. | ||
+ | |||
+ | 대안 경로를 선택하면 나타나는 화면은 [Figure 22]의 오른쪽과 같다. | ||
− | |||
− | |||
===관련사업비 내역서=== | ===관련사업비 내역서=== | ||
− | + | ||
+ | 본 설계에서 비용을 청구하는 프로그램 소스는 ODsay API가 유일하며, 일 호출수에 따라 청구하는 비용이 상이하다. | ||
+ | |||
+ | [[파일:Figure_23.png]] | ||
+ | |||
+ | Figure 23. 제한 호출수에 따른 ODsay API 청구 비용 – ODsay LAB 제공 | ||
+ | |||
+ | |||
+ | 해당 설계는 시간과 자원의 제약으로 호출수를 1일 1,000회로 제한하였기에, 소요된 개발사업비는 0원이다. | ||
+ | |||
===완료작품의 평가=== | ===완료작품의 평가=== | ||
+ | ====완료 작품의 평가 방법==== | ||
+ | |||
+ | [[파일:Table_3.png]] | ||
+ | |||
+ | Table 3. 완료 작품의 평가 방법 | ||
− | |||
====효율성 평가==== | ====효율성 평가==== | ||
+ | |||
+ | 본 설계 작품의 효율성은 SWOT 분석을 통해 평가하였다. | ||
+ | |||
+ | [[파일:Table_4.png]] | ||
+ | |||
+ | Table 4. 설계 작품의 SWOT 분석 | ||
+ | |||
+ | |||
+ | 본 설계 작품은 사용자 중심의 예방적/자의적 탄소발자국 저감 활동이 저탄소 시대의 흐름에 적합하며, 이는 기업이 자의적으로 탄소를 저감하는 ESG 경영과 같은 탄소중립 트렌드가 될 수 있다. 또한 저탄소화에 대한 관심과 노력을 이미지/메시지 등을 통해 독려하여 탄소 저감의 가치를 어필하고, 나아가 개인적 차원의 탄소 저감 활동을 지원하도록 한다면, 본 설계 작품의 효율성의 향상을 기대할 수 있다. | ||
+ | |||
====경제성 평가==== | ====경제성 평가==== | ||
+ | |||
+ | B/C 분석을 통해 설계 작품의 경제성을 평가하였다. | ||
+ | |||
+ | |||
+ | =====비용(Cost)===== | ||
+ | |||
+ | 3.2에서 확인할 수 있듯이, 본 설계에서 사용하는 ODsay API에서 하루 이용자 수에 따라 청구하는 비용은 다음과 같다. | ||
+ | |||
+ | [[파일:그냥_1.png]] | ||
+ | |||
+ | 따라서 하루 이용자 수를 1000명과 100,000명으로 가정하여 B/C 분석을 진행하였다. | ||
+ | |||
+ | |||
+ | =====편익(Benefit)===== | ||
+ | |||
+ | 탄소배출권 비용 환산 | ||
+ | |||
+ | 서울특별시에서 발행한 <데이터에 담긴 서울교통 2021>에 의하면, 서울시민 1인은 하루에 버스 3.29km, 지하철 13.79km를 이용한다고 한다. | ||
+ | |||
+ | 따라서 한달 기준으로 계산하였을 때, 버스 이동거리가 3.24 Χ 30 = 97.2km/월/인, 지하철 이동거리가13.79 Χ 30 = 413.7km/월/인 이다. | ||
+ | |||
+ | [[파일:Figure_24.png]] | ||
+ | |||
+ | Figure 24. 서울시민의 수단별 대중교통 이동거리 (단위:km/일/인) – 서울시 제공 | ||
+ | |||
+ | |||
+ | 이를 탄소발자국 위에서 제시한 탄소발자국 계산식에 대입하여 1인당 탄소발자국 발생량(g/월/인)을 구하였다. | ||
+ | |||
+ | [[파일:그냥_@.png]] | ||
+ | |||
+ | 따라서 지하철과 버스를 합하면 총 18818.64g/월/인 의 탄소발자국이 발생한다. 이를 월 이용자 1000명과 100000명으로 나누어 탄소배출권 가격으로 환산한 후 B/C 분석을 진행하였다. | ||
+ | |||
+ | 탄소배출을 억제하기 위한 정책은 크게 배출과 관련한 환경기준을 정하고 준수하게 하는 직접 규제와 시장의 원리를 활용한 정책으로 구분된다. 이 중에서도 시장의 원리를 활용한 배출권거래제(Emission Trading Scheme; ETS)가 대표적이다. 현재 우리나라도 ETS를 적용하여 탄소세를 부과한다. | ||
+ | |||
+ | [[파일:Figure_25.png]] | ||
+ | |||
+ | Figure 25. 국가별 탄소가격 수준 – 이동규「해외의 탄소세 운용 동향 및 탄소가격에서의 시사점」中 | ||
+ | |||
+ | |||
+ | 도표에 따르면, 우리나라에서는 현재 16 USD/tCO2e를 부과 중이므로, 2022년 11월 5일 오전 환율을 기준으로 1usd = 1404원을 적용하면 22,464원/tCO2이다. 이를 본 설계 어플을 사용 시 저감할 수 있는 탄소세 비용을 계산하였다. 따라서 서울 시민의 대중교통 이용량을 기준으로 산정한 탄소배출량을 탄소배출권 가격으로 환산하였을 때, 그 값은 다음과 같다. | ||
+ | |||
+ | [[파일:그냥_3.png]] | ||
+ | |||
+ | 광고 수익을 포함한 편익 | ||
+ | |||
+ | [[파일:Table_5.png]] | ||
+ | |||
+ | Table 5. 하루 이용자 1,000명 가정 시 편익 | ||
+ | |||
+ | |||
+ | [[파일:Table_6.png]] | ||
+ | |||
+ | Table 6. 하루 이용자 100,000명 가정 시 편익 | ||
+ | |||
+ | |||
+ | =====B/C 분석===== | ||
+ | |||
+ | <case 1> 하루 이용자 1000명 가정 시 | ||
+ | |||
+ | 비용이 아예 들지 않고 편익만 존재하므로, 경제성이 있다고 판단하였다. | ||
+ | |||
+ | 광고 수입이 아예 없다고 하더라도, 탄소세 저감량으로 환산하면 B/C >1 이므로 경제성이 있다. | ||
+ | |||
+ | <case 2> 하루 이용자 100,000명 가정 시 | ||
+ | |||
+ | B/C > 1 이므로 경제성이 있다고 판단하였다. | ||
+ | |||
+ | <case 1>과 마찬가지로, 광고 수입이 아예 없다고 하더라도 B/C > 1 이다. | ||
+ | |||
====공익성 평가==== | ====공익성 평가==== | ||
+ | |||
+ | 구글 폼(Google Form)으로 설문 조사를 실시하여 본 어플리케이션이 개발되었을 때 이용할 의향이 있는 사람들의 비율과 그 이유를 조사하여 공익성을 평가하였다. 응답 표본 수는 96명이다. | ||
+ | |||
+ | 생활 속 저탄소화에 대한 관심 여부 | ||
+ | |||
+ | [[파일:Figure_26.png]] | ||
+ | |||
+ | Figure 26. 설문조사 결과 (2) | ||
+ | |||
+ | |||
+ | 응답자의 약 60%가 생활 속 저탄소화에 관심을 가지고 있었으며, 약 15%의 응답자는 이에 관심이 없는 상태로 조사되었다. | ||
+ | |||
+ | 본 설계 어플리케이션의 이용 의향 여부 | ||
+ | |||
+ | [[파일:Figure_27.png]] | ||
+ | |||
+ | Figure 27. 설문조사 결과 (3) | ||
+ | |||
+ | |||
+ | 응답자의 84.4%가 이용할 의향이 있다고 대답했고, 15.6%는 이용할 의향이 없다고 밝혔는데, 이는 위 1번 질문에서 생활 속 저탄소화에 관심이 없다고 대답한 15%와 비슷한 결과를 보였다. | ||
+ | |||
+ | [[파일:Figure_28.png]] | ||
+ | |||
+ | Figure 28. 설문조사 결과 (4) | ||
+ | |||
+ | |||
+ | [[파일:Figure_29.png]] | ||
+ | |||
+ | Figure 29. 설문조사 결과 (5) | ||
+ | |||
+ | |||
+ | 본 어플리케이션을 이용할 의향이 있다고 밝힌 응답자 중에서 대부분은 그 이유로 ‘탄소발자국 저감에 대한 자발적인 실천’을 선택하였다. 그 다음으로는 ‘저탄소화 실천을 주변으로 확산하기 위함’을 꼽았는데, 많은 사람들이 저탄소화를 위한 생활 속 자발적인 실천의 필요성을 인식하고 있음을 알 수 있었다. | ||
+ | |||
+ | 반대로 이용 의향이 없다고 대답한 응답자들은 ‘소요시간, 이동거리 등에서 발생할 불편함이 클 것 같다’는 것을 가장 큰 이유로 선택하였다. 따라서 본 설계에서 소요시간을 중요한 제한 요소로 결정하고, 사람들이 용인할 수 있는 소요시간 차이를 조사하였다. | ||
+ | |||
+ | 용인 가능한 소요시간 차이 조사 | ||
+ | |||
+ | [[파일:Figure_30.png]] | ||
+ | |||
+ | Figure 30. 설문조사 결과 (6) | ||
+ | |||
+ | |||
+ | [[파일:Figure_31.png]] | ||
+ | |||
+ | Figure 31. 설문조사 결과 (7) | ||
+ | |||
+ | |||
+ | 소요시간에서 약간의 차이가 있더라도 저탄소 경로를 이용할 의향이 있다고 대답한 응답자 비율은 위 2번에서 ‘예’를 선택한 응답자 비율과 비슷하게 나타났다. 용인할 수 있는 소요시간 차이로는 ‘최대 15%’를 선택한 응답자가 가장 많았으므로, 이를 본 설계에 적용하였다. | ||
===향후 평가=== | ===향후 평가=== | ||
− | + | ||
+ | 3.3.4에서 언급한 설문조사 결과에 따르면, 본 어플리케이션에서 사람들의 참여를 유도하기 위해 가장 필요하다고 대답한 것은 ‘탄소중립 실천포인트 등 저탄소 관련 보상제 적용’ 이었다. 따라서 본 어플리케이션의 적극적인 참여를 유도하기 위해서는 서버를 도입하여 탄소포인트 제도를 통해 어플 참여자들의 참여 의지를 촉구해야 한다. 포인트제 이외에도, 함께 캠페인에 참여하고 있는 사람 수를 가시화하여 어플 이용자들의 참여 의지를 다지고, 저감한 탄소량을 나무 수로 환산하여 직관적인 환경적 효과를 체감할 수 있도록 하는 등의 방법으로 어플리케이션을 발전시킬 수 있다. | ||
+ | |||
+ | 현재는 전기 버스 실시간 정보 API의 부재로 전기 버스를 본 설계에 적용하지 못하였으나, 향후 이를 이용한다면 전기 버스의 실시간 위치 정보를 받아 어플 참여자들의 전기 버스 이용을 유도하여, 장기적으로 저탄소 대중교통 운행 노선을 구축할 때, 전기 버스의 보급화에 기여할 수 있다. | ||
+ | |||
+ | 이동거리 뿐만 아니라 실시간 교통상황이나 도로 고도 변화 및 기후에 따라 고도화된 탄소 발자국 계산식을 통해 더욱 명확하고 구체적인 탄소발자국을 제시할 수 있다. | ||
+ | |||
+ | 기업 및 공공기관에서 캠페인 개념으로서 ‘저탄소 모임 장소 및 경로 추천 시스템’을 도입하여 개인의 저탄소 실천 의지를 향상시켜 ESG 경영에 동참할 수 있다. | ||
+ | |||
+ | |||
+ | ==5.부록== | ||
+ | ===참고문헌 및 참고사이트=== | ||
+ | |||
+ | ◇ 고준호, 「교통부문 탄소배출 감소추세 ‘뚜렷’ 교통수요관리 정책 지속 추진 필요」, 서울연구원 학술지 (2018). | ||
+ | |||
+ | ◇ 배혜지, et al. "사용자의 위치와 선호도에 기반한 약속 장소 추천 모바일 애플리케이션 구현." 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지 21.6 (2015). | ||
+ | |||
+ | ◇ 이동규. "국제 탄소가격제 동향과 시사점." 월간 공공정책 204 (2022). | ||
+ | |||
+ | ◇ 허유성, 김태우, and 안용학. "시간 가중치 기반 효율적인 최적 경로 탐색 기법 연구." 한국융합학회논문지 11.2 (2020). | ||
+ | |||
+ | ◇ Fuso Nerini, Francesco, et al. "Personal carbon allowances revisited." Nature Sustainability 4.12 (2021). | ||
+ | |||
+ | ◇ Park, Naeun, et al. "Development of Halfway Station Recommendation Application Using Dijkstra's Algorithm." Journal of Korea Multimedia Society 24.2 (2021). | ||
+ | |||
+ | ◇ 「데이터에 담긴 서울교통 2021」, 서울특별시 (2022). | ||
+ | |||
+ | ◇ “2030 국가 온실가스 감축목표(NDC)”, 탄소중립 녹색성장 위원회, 2022년 9월 17일 접속, https://2050cnc.go.kr/base/contents/view?contentsNo=11&menuLevel=2&menuNo=13 | ||
+ | |||
+ | ◇ “가장 빠른 길 보여주던 구글맵, 이젠 ‘저탄소 경로’ 추천한다”. 중앙일보, 2021년 10월 7일 수정, 2022년 10월 1일 접속, https://www.joongang.co.kr/article/25013070#home | ||
+ | |||
+ | ◇ “위밋플레이스”, wemeetplace, 2022년 10월1일 접속, https://wemeetplace.com/ | ||
+ | |||
+ | ◇ “탄소발자국”, 환경교육센터, 2011년 4월 5일 수정, 2022년 9월 17일 접속, http://www.edutopia.or.kr/node/1780 | ||
+ | |||
+ | ◇ “탄소중립실천포인트”, 한국환경공단, 2022년 11월 2일 접속, https://www.cpoint.or.kr/netzero/ghg/Main.do | ||
+ | |||
+ | ◇ “ODsay API”, ODsay LAB, 2022년 10월 15일 접속, https://lab.odsay.com/ | ||
+ | |||
+ | |||
+ | ===관련특허=== | ||
+ | |||
+ | ◇ (10-2013-0057560) 중간지점의 모임장소 추천 시스템 및 방법 | ||
+ | |||
+ | ◇ (10-2017-0048560) 복수의 사용자들이 모이기 위한 장소를 추천하는 어플리케이션의 동작 방법 | ||
+ | |||
+ | ◇ (10-2021-0112826) 개선된 탄소 배출량 산출 알고리즘을 활용한 맞춤형 저탄소 여행 계획 제공 방법 및 장치 | ||
+ | |||
+ | |||
+ | ===소프트웨어 프로그램 소스=== | ||
+ | |||
+ | ◇ ODsay : https://lab.odsay.com/ | ||
+ | |||
+ | ◇ GEO Coding API : https://developers.google.com/maps/documentation/geocoding/overview | ||
+ | |||
+ | ◇ Tmap API : https://tmapapi.sktelecom.com/ | ||
+ | |||
+ | ◇ Flutter : https://flutter.dev/ |
2022년 12월 13일 (화) 18:54 기준 최신판
1.프로젝트 개요
기술개발 과제
국문 : 탄소발자국 최소화 장소 및 경로 추천 시스템 개발
영문 : Developing a system that recommends a meeting place and routes to minimize carbon footprint
과제 팀명
카르본알아조
지도교수
이상철 교수님
개발기간
2022년 9월 ~ 2022년 12월 (총 4개월)
구성원 소개
서울시립대학교 환경공학부 20**8900** 신**(팀장)
서울시립대학교 환경공학부 20**8900** 백**
서울시립대학교 환경공학부 20**8900** 안**
서울시립대학교 환경공학부 20**8900** 은**
2.서론
개발 과제의 개요
개발 과제 요약
모임 장소 이동시 발생하는 탄소발자국을 최소화하는 “저탄소 모임 장소 추천” 시스템
모임 장소로 이동하는 “저탄소 대중교통 경로 추천” 시스템
자가용 대신 대중교통 이용 시 “탄소발자국 저감량 가시화”로 사용자의 경각심 도모
단기적으로 개인이 일상생활에서 탄소발자국을 체감하도록 하여 경각심 촉구
장기적으로 탄소발생량을 고려한 저탄소 대중교통 운행 노선 구축에 기여
개발 과제의 배경
기후 변화로 탄소배출량에 대한 관심이 높아짐에 따라 탄소 배출량 감축은 기업 및 정부에서 개인의 문제로 확대되었지만 일상생활에서 배출되는 탄소의 양은 실체적으로 인식하기 어렵다.
◇ 탄소발자국(Carbon Footprint): 개인 또는 단체가 직간접적으로 발생시키는 온실기체의 총량으로, 일상생활에서 사용하는 제품의 원료, 만드는 과정, 사용하고 버려지는 과정에 이르기까지 모든 과정에서 발생하는 이산화탄소를 kg 혹은 우리가 심어야 하는 나무 그루 수로 표시한다.
◇ 2050 탄소중립 선언(‘20.10): 2050년까지 인간 활동에 의한 배출량은 최대로 감소시키고, 흡수량은 최대로 증대하여 순 배출량이 0이 된 상태를 목표로 한다.
◇ 2030 국가 온실가스 감축 목표(NDC): 2050년 탄소중립 달성을 위한 중간목표로, 파리기후변화 협정에 따라 참가국이 스스로 정하는 국가 온실가스 감축 목표이다. 2018년은 우리나라 온실가스 배출 정점으로, 감축 목표 설정을 위한 기준연도로 활용하며, 2030년 온실가스 배출량은 2018년 대비 35% 이상 감축해야 한다.
◇ ESG 경영 추세: ‘저탄소 모임 장소 및 경로 추천 시스템’은 도로 위 탄소 저감 목표는 비재무적 요소인 환경(Environment), 사회(Social), 지배 구조(Governance)를 고려하여 지속가능한 발전을 추구하는 ESG 경영 추세에 부합하며, 장기적으로 교통 분야에서 저탄소 운행 노선 구축에 기여할 수 있다.
◇ 개인 탄소 허용량 규제의 중요성에 대한 근거: 개인 탄소 허용량(PCA: Personal Carbon Allowances) 이란 국가의 감축 목표에 따라 모든 성인에게 균등하게 탄소 허용량(온실가스 배출 허용량)을 정해주는 것으로, 전 세계적으로 동일하게 개인 허용량을 정하는 것이 아니라 국가별 목표에 맞게 허용량을 정하고, 국가 목표에 따라 점차 한도를 줄여 나가야 한다. 저탄소 대중교통 경로를 추천해주는 본 시스템이 개발되면 교통 분야의 개인 탄소 발자국을 인식하기 용이해지고, 나아가 국가적으로 PCA를 적용하는데 도움을 줄 것으로 기대할 수 있다.
개발 과제의 목표 및 내용
단기목표: 개인이 일상생활에서 탄소발자국을 체감하도록 하여 경각심을 촉구한다. 장기목표: 탄소발자국을 고려한 저탄소 대중교통 운행 노선을 구축하는데 기여한다.
◇ 저탄소 모임 장소 추천: 모임 참여자들이 몇 가지 모임 후보를 가지고 고민할 경우, 모임 장소로 이동시 발생하는 탄소발자국을 최소화하는 모임 장소를 추천한다.
Figure 1. 저탄소 모임 장소 추천 시스템의 이해를 돕기 위한 그림 예시
◇ 저탄소 대중교통 경로 추천: 모임 참여자들이 대중교통으로 모임 장소까지 이동할 때, 탄소발자국 발생량이 최소화되는 최적 경로를 추천한다.
◇ 탄소발자국 저감량 가시화: 추천된 경로를 자가용 대신 대중교통으로 이동 시 저감할 수 있는 탄소발자국의 양을 가시화하여 사용자의 참여 의지를 촉구한다.
◇ 본 설계 시스템은 Flutter 프레임워크를 이용하여 어플리케이션으로 제작하였다.
관련 기술의 현황
관련 기술의 현황 및 분석(State of art)
State of art
대중교통 경로 추천 알고리즘
◇ 대중교통 경로 추천 알고리즘은 출발 지점과 도착 지점을 잇는 대중교통 경로를 선별하는 알고리즘이며, 현재 Google Maps, 네이버 지도 등의 플랫폼에서 기본적으로 제공하는 서비스이다.
◇ 대중교통 경로 추천 알고리즘은 사용자가 입력한 위치 정보와, GPS를 이용한 출발 지점의 정보, 버스나 지하철의 노선별 시간표 및 현재 위치 정보, 환승 정보 등을 이용한 고도의 알고리즘이다.
◇ 아로정보기술에서는 한국 대중교통 환경에 최적화된 대중교통 길찾기 정보(ODsay)를 제공 중이며, 네이버, 구글, 카카오 등에서 해당 정보를 받아 사용하고 있다.
중간지점 탐색 알고리즘
◇ 중간지점 탐색 알고리즘은 사용자간 최적의 중간지점을 탐색하는 알고리즘으로, 단순히 위치 및 거리 기준 중간지점 뿐만 아니라 사용자의 이동시간, 이동 지하철 역 개수 등을 고려한 방법들이 제시된다.
◇ 거리 및 위치 기반 중간지점을 찾는 방법으로는 사용자들의 좌표 값을 사용자들의 수로 나누고 평균을 구하는 거리 평균을 이용한 방법과 사용자들의 좌표를 2차원상의 점으로 인식하여 삼각형을 만들고, 삼각형의 모양에 따라 원의 무게중심을 사용하여 사용자 간 거리 평균을 구하는 방법이 있다(배혜지 외, 2015).
◇ 더 나아가 허유성 외(2019) 는 그레이엄 스캔(Graham’s Scan) 알고리즘을 기반으로 시간가중치를 적용하였고, 박나은 외(2021) 는 다익스트라 알고리즘 기반의 중간지점 탐색알고리즘을 만들었다.
탄소발자국 계산 알고리즘
◇ 탄소발자국(carbon footprint)은 온실가스 중 이산화탄소 발생량을 나타낸 것이며, 제품 및 서비스의 원료채취, 생산, 수송·유통, 사용, 폐기 등 전 과정에서 발생하는 탄소를 계량적으로 나타낸 지표이다.
◇ 서울연구원(2018) 은 연료와 속도에 따른 경험적 계수와 이동속도를 사용하여 탄소발생량을 계산하였다.
◇ 한국기후환경네트워크, 환경부 등에서 탄소발자국 계산기를 제공하고 있지만, 월·일 평균 이용시간으로 계산하기에 실제 발생한 탄소발자국을 정확히 계산하기 어렵다는 단점이 있다.
특허조사 및 특허 전략 분석
(10-2013-0057560) 중간지점의 모임장소 추천 시스템 및 방법
Figure 2. 중간 지점의 모임장소 추천 시스템의 플로우차트
본 시스템은 모임 참석자들의 단말로부터 프로필을 입력 받아 모임 참석자들의 취향과 나이를 고려하고, 모임의 성격에 맞는 모임장소를 추천하는 것을 목적으로 한다. 모임장소 추천 방법은 모임 참석자들의 단말로부터 위치를 입력 받고 상기위치의 중간지점을 검출하는 단계와, 상기 중간지점의 부근에 존재하는 모임장소를 추천하는 단계, 상기 모임장소가 상기 단말에 의해 선택됨에 따라 모임장소의 안내정보를 제공하는 단계를 포함한다. 이를 통해 모임 참석자들은 실시간으로 모임에 대한 정보를 공유하고 프로필 및 위치를 전송하여 중간지점의 모임장소를 선택하며 거리상의 불만을 최소화할 수 있다. 또한 본 발명의 실시예에 따르면, 각 모임 참석자들의 음식 기호와 모임의 성격을 고려하여 최적의 모임장소를 찾을 수 있다.
(10-2017-0048560) 복수의 사용자들이 모이기 위한 장소를 추천하는 어플리케이션의 동작 방법
Figure 3. 복수의 사용자들이 모이기 위한 장소를 추천하는 어플리케이션의 플로우차트
본 발명은 복수의 사용자들의 출발 위치로부터 거리 및 이동 소요 시간에 따라서 중간 위치를 결정하고, 결정된 중간 위치로부터 모임의 목적에 따라 후보위치들을 결정하여 최근접 후보 위치를 모임 장소로 추천한다. 모임의 참석 인원수, 목적과 복수의 사용자들의 출발 위치들을 입력 받고 화면 상에 출발 위치들을 표시하는 단계, 출발 위치들로부터 거리에 따라 계산되는 중간 위치인 제1 위치를 결정하는 단계, 출발위치들로부터 제1 위치까지 이동하기 위해 소요되는 시간을 각각 계산하고, 계산된 결과를 반영하여 제1 위치를 보상함으로써 출발 위치들로부터 시간에 따라 계산되는 중간 위치인 제2 위치를 결정하는 단계, 화면 상에 마커를 이용하여 제2 위치를 표시하는 단계, 제2 위치가 속한 지역 내에서 모임의 목적에 따라 후보 위치들을 결정하고 후보 위치들 중에서 제2 위치에 가장 근접한 어느 하나를 제3 위치로 선택하는 단계, 화면 상에 또다른 마커를 이용하여 제3 위치를 표시하는 단계 및 출발 위치들로부터 제3 위치까지 이동하기 위한 경로들을 생성하고 화면 상에 경로들을 표시하는 단계를 포함한다.
(10-2021-0112826) 개선된 탄소 배출량 산출 알고리즘을 활용한 맞춤형 저탄소 여행 계획 제공 방법 및 장치
Figure 4. 개선된 탄소 배출량 산출 알고리즘을 활용한 맞춤형 저탄소 여행 계획 제공 방법 및 장치의 플로우차트
본 발명은 저탄소 여행지 데이터베이스에 대해서는 공공 API와 지자체 및 가맹점 네트워크를 이용하고, 여행자의 탄소 배출량 측정에 대해서는 탄소발자국 계산식을 활용하는 여행자 맞춤형 저탄소 여행지 추천 서비스에 관한 것이다.
보다 구체적으로, 저탄소 여행 계획 제공 장치는 가속에 따른 탄소 배출 할증 계수를 적용하여 이동 수단에 따른 탄소 배출량을 결정할 수 있다. 직선 도로의 경우 도로설계 정도에 따라 평균 가속도 값으로 결정될 수 있다. 저탄소 여행 계획 제공 장치는 가속도 구간에 따라 상이한 탄소 배출 할증 계수(k)를 결정하고, 결정된 할증 계수를 반영하여 탄소 배출량을 산정할 수 있다.
특허 전략
◇ 즉각적인 탄소발자국 계산의 차별화 강조 본래 이동에 따른 탄소발자국을 계산하기 위해서는 모임 장소와 이동경로를 결정한 뒤 탄소발자국 계산기를 통해 계산해야 했지만, 본 발명을 통해 이동 장소와 이동 경로(방법)을 결정하는 즉시 탄소발자국을 알 수 있도록 한다. 이를 통해 사용자는 저탄소 이동을 생활화할 수 있고, 일상생활 속에서 탄소 저감을 실시함으로써 탄소중립 2050의 실현에 가담할 수 있다.
◇ 최소 탄소발자국 내 최적 장소·경로 목록화 탄소발자국이 본 설계의 가장 큰 주제이지만, 대중교통 이동의 특성상 이동 시간이나 소요 예산 등의 변수를 고려한 장소·경로를 목록화하여 추천할 수 있도록 한다. 이를 통해 사용자는 최소 탄소발자국 장소·경로 중에서도 본인의 취향에 맞는 방식을 선택할 수 있도록 한다.
◇ 탄소발자국 저감량 명료화 최소 탄소발자국 장소·경로를 이용함으로써 경감한 탄소발자국을 화석연료 자가용 이용 시 발생했을 탄소발자국과 비교하여 명료하게 보여주도록 한다. 이를 통해 탄소발자국 양에 대한 모호함이나 심리적 거리감을 낮출 수 있도록 하고, 사용자가 탄소발자국을 줄이는 것에 스스로 의의를 부여할 수 있도록 한다.
◇ 전기 버스 실시간 위치 이용 가능성 전기 버스의 실시간 위치에 대한 정보 API가 제공되지 않아 본 설계에서는 구현하지 못하였지만, 이후 전기 버스 실시간 위치 API가 제공된다면 본 설계를 더욱 발전시킬 수 있다. 현재 운행중인 버스의 경우, 전기연료 버스가 일부 운행되고 있으며 점차 그 수가 확대되고 있다. 전기 버스에서 발생하는 이산화탄소의 양이 0에 가까우므로, 실시간 위치를 알 수 있다면 최대한 전기 버스를 탈 수 있도록 유도할 수 있다. 이는 전기 버스에 대한 관심과 수요에 직결되며, 자연스레 전기 버스, 전기 택시 등의 발달에 기여할 수 있다.
기술 로드맵
Figure 5. 기술 로드맵
시장상황에 대한 분석
경쟁제품 조사 비교
위밋플레이스
◇ 위밋플레이스는 복수의 사용자의 위치정보와 이동방법 정보를 받아 사용자들의 디바이스에 중간지점을 추천하는 시스템이다. 설정된 장소 근처의 맛집, 카페 등 시설에 대한 정보를 제공하며, 각 사용자의 위치정보를 공유하도록 하여 사용자 간의 위치를 서로 파악할 수 있도록 하였다.
◇ 위밋플레이스를 실제로 이용한 사용자들의 후기를 종합해본 결과, 본 설계에 비교한 위밋플레이스의 장점은 '자가용 지원', '추천 위치 근처의 시설 안내'로 요약할 수 있다. 반면 위밋플레이스의 단점은 '위치정보 사용 동의를 위한 과한 팝업', '추천 장소 및 경로의 단일화', '대중교통 이용 시 노선·경로 미안내’ 인것으로 파악하였다.
◇ 따라서 본 설계에서는 '저탄소 이동 생활화'의 목표에 부합하도록, 대중이 쉽게 접근하고 이용할 수 있도록 비회원제로 설정하며, 추천 장소에 따른 경로를 목록화하여 사용자가 다양한 선택을 할 수 있도록 한다. 더불어 대중교통 기준의 경로 추천으로 자가용을 보유하지 않은 사용자의 유입을 유도하고, 위밋플레이스와 차별화한다. 다만 회원정보를 요구하지 않으므로, 다중 사용자 간의 의사소통이나 장소 결정에 대한 투표 등은 본 설계에서 제외하도록 한다.
◇ 구글 플레이스토어, 앱스토어에 '중간지점찾기', '더치- 더 완벽한 위치찾기' 등 모임장소 추천 어플리케이션이 등록되어 있지만, 활용성과 대중성을 모두 가진 경쟁제품은 '위밋플레이스'가 유일하였다.
구글맵 저탄소 경로
◇ 2021년 6월 출시된 구글맵 저탄소 경로 안내 서비스는 탄소 배출량이 가장 낮은 이동경로를 제공한다. 경사, 교통 혼잡도, 차량 속도 등의 정보를 기반으로 연료를 가장 효율적으로 사용할 수 있는 경로가 추천되며, 이와 동시에 다른 이동경로와 이동 시간, 연료 사용량을 비교 제시한다. 다만, 아직 한국에 도입되지 않았다.
◇ 교통분야 탄소배출량 감축 목적 및 타 이동방법과 탄소배출량을 비교 제시하여 사용자의 저탄소 경로 선택을 유도함은 본 설계와 유사하다. 하지만 본 설계의 주목적은 탄소배출량이 최소화되는 모임장소를 추천하는 것으로 이동 경로를 추천하는 구글맵의 서비스와는 차별화된다.
◇ 단, 해당 서비스가 한국도로환경을 반영하여 도입된다면 본 설계의 확장 시 자가용 이동경로 옵션의 추가를 용이하게 할 것으로 기대된다.
마케팅 전략 제시
본 설계 작품의 SWOT 분석을 통해 내,외부적 강점과 약점을 파악하고, 마케팅 전략을 수립하였다.
Table 1. 설계 작품의 SWOT 분석
S/O 전략(강점을 살려 기회를 잡는 전략
사용자 중심의 예방적/자의적 탄소발자국 저감 활동이 저탄소 시대의 흐름에 적합하며, 이는 기업이 자의적으로 탄소를 저감하는 ESG 경영과 같은 탄소중립 트렌드가 될 수 있다.
W/O 전략(약점을 보완하여 기회를 잡는 전략)
저탄소화에 대한 관심과 노력을 이미지/메시지 등을 통해 독려하여 본 시스템을 이용한 탄소 저감의 가치를 어필하고, 나아가 개인적 차원의 탄소저감 활동을 지원하도록 한다.
S/T 전략(강점을 살려 위협을 극복하는 전략)
본 시스템의 주 목적은 ‘이동경로 개선을 통한 개인의 탄소발자국 최소화’로, 타 장소/경로 추천 어플리케이션과의 차별적 특성을 강조한다.
W/T 전략(약점을 보완하여 위협을 돌파하는 전략)
환경 인식이 낮은 사용자에게 동기부여를 통해 탄소 저감 활동에 대한 중요성을 인지시키고, 사용자의 단기적 탄소발자국 감축이 장기 목표인 탄소중립에 미칠 영향을 정량적으로 설명한다.
개발과제의 기대효과
기술적 기대효과
저탄소 대중교통 DB 구축
자가용 경로 이용 시 사용 연료, 차량의 크기, 도로의 혼잡도, 제한 속도 등 차량과 도로의 특성을 고려하여 탄소배출량을 대략적으로 예측할 수 있지만, 대중교통의 경우 유사한 각 차량의 특성과 고정된 시간표로 탄소배출량의 차이를 예측하기 어렵다. 본 설계에서 반복되는 저탄소 대중교통 추천 루트를 분석한다면 저탄소 대중교통 경로 DB를 구축할 수 있을 것이다.
경제적, 사회적 기대 및 파급효과
저탄소 중심의 대중교통 시스템 구축
현 대중교통 계획에서 주 고려사항은 사용자의 수요와 편의성이다. 기후변화 트랜드에 따라 탄소중립을 위한 방안을 논의하고 있지만 뚜렷한 변화는 전기차의 도입이 전부인 실정이다. 본 설계의 시스템이 활성화되어 이용자들의 대중교통 수단 및 노선 선택에 탄소배출량이 결정적 선택 요인 된다면, 대중교통계획 시 탄소저감 노선 구축 및 운행 대수 설정 등 저탄소 중심의 대중교통 시스템이 구축될 수 있을 것이다.
환경친화적 서비스 개발
본 설계는 모임장소 추천으로 개인에게 실용적인 기능을 제공함과 더불어 탄소배출량 저감이라는 사회적 가치를 실현시키고자 한다. 이와 같이 기능과 친환경의 접목이 대중화된다면, 어플리케이션의 개발 추세 또한 환경친화적 가치를 고려하게 될 것이며, 서비스의 lifecycle에서 사용자의 사용 단계가 아닌 개발 단계에서 환경친화적 가치를 구현할 수 있을 것이다.
구성원 및 추진체계
◇ 신효정(조장): 기능 및 시나리오 정리 / 대중교통 경로 추천 알고리즘 조사 / B/C 분석
◇ 백주은: 기능 및 시나리오 정리 / 소프트웨어 개발 / 부가기능 검토 및 오류 수정
◇ 안태휘: 기능 및 시나리오 정리 / 플로우차트 작성 / 중간지점 탐색 알고리즘 조사 / 공익성 분석
◇ 은종운: 기능 및 시나리오 정리 / 탄소발자국 계산 알고리즘 조사 / 발전사항 구체화
3.설계
개념설계안
Figure 6. 개념설계안 그림
◇ 개발 프레임워크는 Flutter를 이용한다. Flutter는 구글에서 개발한 프로그래밍 코드로 iOS, Android 간 연동성이 높으며, 어플리케이션 개발에 최적화되어 있다.
◇ 개념 설계안은 위 그림과 같다. 먼저 사용자가 모임 참여자들의 각 출발지와 목적지 후보를 입력하면 이를 지도 좌표로 변환한다. 이후 ODsay, Geocoding, Tmap API로 대중교통 추천 경로를 불러온 후 각 경로의 탄소발자국을 계산한다. 계산된 탄소발자국을 기준으로 추천 경로와 모임 장소를 시각화하는 UI를 디자인한다. 본 설계 작품의 형태는 모바일 어플리케이션이며, iOS용 어플리케이션으로 개발한다.
이론적 계산
탄소발자국 계산 방법
탄소발자국 계산법은 기존 계산기 웹/어플리케이션을 이용하지 않고, 서울연구원 연구자료에서 계산한 교통부문 탄소배출량 산정식을 이용하여 계산한다. 그 이유로는 다른 계산법에 비해 최신의 교통 자료를 이용하여 계산하였으며, 서울 교통량 통계를 기반으로 하여 계산하여 신뢰성이 높기 때문이다.
국립환경과학원은 차종별/연료별 탄소 배출량 산정식을 다음과 같이 제시하였다.
Equation 1. 탄소발자국 계산식 - 국립환경과학원 제공
E의 단위가 g/km 이므로 원단위에 이동거리를 곱하면 탄소발자국 발생량(g)을 결정할 수 있다. 이 때, 서울연구원에서는 수도권 가구통행실태조사의 수단별 재차인원을 적용하여 1인당 이산화탄소 배출량 원단위를 산정하였다. 산정 결과는 아래 표와 같다.
Table 2. 1인당 온실가스 배출량 원단위 - 서울연구원 제공
해당 보고서에 따르면, 산정식의 은 최소 0.974에서 최대 1.000으로 차종, 연료, 차속 구분과 상관없이 매우 높은 상관관계를 보였다. 따라서 신뢰도 있는 값이라고 판단하였다.
따라서 본 설계 작품에서 적용할 탄소발자국 계산식은 다음과 같다.
Equation 2. 구체화된 탄소발자국 계산식
소프트웨어 설계
플로우차트
Figure 7. 알고리즘 flowchart
코드 및 시뮬레이션
출발지 및 모임장소 후보지 입력
Figure 8. 출발지 및 모임장소 후보지 입력
사용자가 어플리케이션에 모임 참여자의 주소와 모임장소 후보지의 주소를 입력하면, 해당 목록을 list 형태(start_addlist, end_addlist)로 저장한다.
주소를 좌표로 변환(Geocoding)
대중교통 경로를 조회하는 ODsay API는 입력값으로 출발지와 목적지의 좌표(위도, 경도)를 받는다. 따라서 입력받은 주소를 좌푯값으로 변환하는 Geocoding 과정이 필요하다. Google Maps Platform에서 Geocoding API를 제공한다.
[Figure 9]은 해당 API를 사용하여 출발지 주소 리스트를 좌표로 변환하는 코드와 실행 결과이다. 반환된 위도와 경도는 각각 리스트(start_latlist, start_lnglist)에 저장한다.
Figure 9. 출발지 주소를 좌표로 변환한 코드 및 실행 결과
경로 조회
모임 장소는 사용자가 입력한 모임 후보지 중 모든 참여자들이 해당 장소로 가는데 발생하는 탄소발자국이 가장 작은 곳으로 선정된다. 따라서 입력된 출발지 리스트와 후보지 리스트 간 모든 조합의 경로를 조회해야한다.
ODsay API는 출발지와 목적지의 좌푯값을 입력하면, 2개 이상의 대중교통 경로를 조회한다. 출력값으로는 이동거리, 이동시간, 교통 수단별 이동거리 및 시간 등이 있다.
Figure 10. 대중교통 경로 조회 코드
탄소발자국 계산
탄소발자국 계산식은 교통 수단별 계수와 이동거리의 곱으로 이루어진다. 지하철과 버스의 탄소발자국 계수가 다르므로, 지하철과 버스의 이동거리를 서로 다른 리스트에 저장한다. 해당 리스트 내 원소를 모두 합하여 한 경로에 대한 지하철과 버스의 총 이동거리를 구하며, 이를 탄소발자국 계수와 곱하여 탄소발자국으로 환산한다.
각 경로의 탄소발자국은 최솟값 선정을 위해 리스트(totalco2_list)를 만들어 저장하였다. 더불어 추후 경로 추천을 위해 이동시간, 이동거리, 상세경로와 함께 map(route_info: 목적지, 출발지 별 경로 정보를 저장하기 위해 만든 변수)에 저장하였다.
Figure 11. 경로별 탄소발자국 계산
모임장소 선정
모임장소는 후보지를 비교하여 모든 참여자들이 해당 장소까지 가는데 소모되는 탄소발자국이 가장 작은 곳으로 한다. 모임 참여자는 여러 경로 중 가장 탄소발자국이 작은 경로를 선택하도록 한다.
이를 순서대로 나타내면 다음과 같다.
(1) 하나의 출발지에서 하나의 목적지까지 가는 여러 경로 중 가장 작은 탄소발자국을 갖는 경로를 선정한다. (2) 한 후보지의 탄소발자국은 해당 장소까지 가는 참여자들의 탄소발자국 합이므로 모든 출발지에 대한 (1)의 값을 더한다. (3) 각 후보지의 탄소발자국을 비교하여 가장 작은 값을 갖는 장소를 선정한다.
Figure 12. 모임장소 선정 및 코드 실행 결과
자가용 경로 조회
선정된 모임장소까지 이동 시, 어플리케이션 추천 경로를 이용하였을 때의 탄소발자국을 자가용을 이용하였을 때와 비교 제시하기 F위해 자가용의 탄소발자국을 계산한다.
위와 유사하게 Tmap API를 이용하여 각 출발지로부터 추천 모임장소까지의 이동 경로를 조회, 각 이동거리를 모두 합한다. 이를 탄소 발자국 환산 계수와 곱하여 탄소발자국을 구한다.
Figure 13. 자가용 경로 조회 코드 및 실행 결과
출발지별 경로 출력
최소 탄소 경로를 저장해 놓은 변수(minco2_map)와 2.3.2.2의 route_info 변수를 비교하여 각 출발지로부터 모임장소까지의 탄소발자국, 이동거리, 이동시간, 상세 경로를 출력한다.
Figure 14. 첫 번째 출발지의 최소 탄소발자국 경로 조회 코드 실행 결과
추가 경로 추천
사용자의 이용성을 높이기 위해 저탄소 경로 외 이동시간을 기준으로 추가 경로를 추천한다. ODsay에서 조회되는 경로 중 이동시간이 최소인 경로를 기준으로 시간 차이가 15% 이내인 것 만을 추천하며, 탄소발자국이 작은 순으로 최대 3개까지 추천한다. 이동시간 기준은 설문을 바탕으로 정하였으며, 이와 관련된 구체적인 내용은 후술하였다.
Figure 15. 추가 경로 추천 코드 및 실행 결과
설계 발전 가능성
향후 어플리케이션 발전 가능성
본 설계에서 직접 실시한 설문조사 결과에 따르면, 본 어플리케이션에서 사람들의 참여를 유도하기 위해 가장 필요하다고 대답한 것은 ‘탄소중립 실천포인트 등 저탄소 관련 보상제 적용’ 이었다.
Figure 16. 설문조사 결과 (1)
따라서 본 어플리케이션의 적극적인 참여를 유도하기 위해서는 저탄소 관련 보상제를 적용하는 방향으로 발전시켜야 한다고 판단하여, 이와 관련한 설계를 구체화하였다.
발전 사항 구체화
한국환경공단에서는 2022년 1월 19일부터 ‘탄소중립실천포인트’ 제도를 시행 중이다. 일반 국민의 탄소중립 생활실천 문화 확산을 위해 다양한 민간 기업의 친환경 활동 이용 시 이용 실적에 따라 인센티브를 제공하는 제도이다.
Figure 17. 탄소중립실천포인트 단가 - 한국환경공단 제공
‘탄소중립실천포인트’ 제도에서는 무공해차 대여 시 km당 100원의 인센티브를 제공한다. 본 설계에서는 이를 ‘자가용 대신 대중교통 이용하는 거리’로 적용하여, 마찬가지로 km당 100원을 제공하는 것으로 가정하였다
Equation 3. 자가용을 포함한 탄소발자국 계산식 - 서울연구원 제공
서울특별시에서 발행한 <데이터에 담긴 서울교통 2021>에 의하면, 서울시민 1인은 하루에 버스 3.29km, 지하철 13.79km를 이용한다고 한다.
Figure 18. 서울시민의 수단별 대중교통 이동거리 (단위:km/일/인) - 서울시 제공
13.79 : 3.29 ≒ 4 : 1 이므로, 가중평균을 적용하여 대중교통 이용 시 탄소발자국 계산식의 계수(g/km)를 결정하였다. 이는 37.0g/km 이므로, 자가용 이용 시 탄소발자국 계산식의 계수와 비교하면 km당 110.5g이 저감됨을 알 수 있다. 따라서 0.9p/g이므로, 정수로 반올림하여 탄소 저감량 1g당 0.9 p을 지급하는 것이 적절하다고 판단하였다.
지급한 포인트는 현금화하는 것이 아니라, ‘탄소중립 실천포인트’ 제도에 참여하고 있는 다수의 기업과 연계하여 해당 기업의 제품이나 서비스를 구매할 수 있는 방향이 적절하다고 판단하였다. 이를 통해 기업의 ‘탄소중립 실천포인트’ 제도 참여까지 촉구하여 캠페인 특성을 가진 본 어플리케이션의 목적에 부합하는 결과를 기대할 수 있다.
그러나 앞서 구축한 탄소포인트 제도가 시행되려면 회원제가 필수가 되어 접근성이 감소하고, 어플리케이션 서버를 구축해야 하므로 소요되는 비용이 증가한다. 이에 더하여 탄소 포인트까지 제공해야 하므로, 광고 이외의 수익 구조를 창출해야 한다는 한계를 가진다.
포인트제 이외에도, 함께 캠페인에 참여하고 있는 사람 수를 가시화하여 어플 이용자들의 참여 의지를 다지고, 저감한 탄소량을 나무 수로 환산하여 직관적인 환경적 효과를 체감할 수 있도록 하는 등 본 어플의 발전 가능성은 무궁무진하다.
4.결과 및 평가
완료 작품의 소개
본 설계 어플리케이션의 이름은 ‘카르본아라’로 결정하였으며, UI는 다음과 같다.
출발지 및 모임장소 후보지 입력
Figure 19. <카르본아라> 어플리케이션 실제 UI (1)
어플리케이션의 첫 화면은 [Figure 19]와 같다. 사용자가 모임 참여자들의 출발지와 모임 장소 후보를 입력하면 오른쪽 화면과 같이 작성한 목록이 화면에 나타난다. <출발지 입력> 버튼과 <모임 장소 후보> 입력 버튼을 눌렀을 때의 화면은 [Figure 20]과 같다.
Figure 20. <카르본아라> 어플리케이션 실제 UI (2)
탄소발자국 최소화 장소 추천 및 탄소발자국 가시화
Figure 21. <카르본아라> 어플리케이션 실제 UI (3)
[Figure 19]의 ‘Search’ 버튼을 누르면 [Figure 21]과 같이 탄소를 가장 적게 배출하는 모임장소를 한 가지로 선정하여 추천한다. 또한 모임 참여자들이 추천된 최소 경로로 해당 장소까지 가는데 발생하는 탄소발자국을 가시화하며, 해당 장소를 자가용이 아닌 대중교통을 이용하여 이동하였을 때 저감하는 탄소발자국을 시각적으로 나타내어 참여자들의 대중교통 이용을 촉구한다.
하단에는 모임 참여자들마다 탄소발자국이 최소화되는 이동 경로를 나타내었으며, 각 경로를 클릭하면 사용자의 편의를 위해 최소 시간을 고려한 대안 경로를 추가적으로 추천한다. 이는 [Figure 22]에서 확인할 수 있다.
탄소발자국 최소화 경로 추천
Figure 22. <카르본아라> 어플리케이션 실제 UI (4)
[Figure 21]의 하단에서 각 참여자의 추천 경로를 클릭하면 [Figure 22]의 왼쪽 화면과 같이 상세 경로와 함께 최소 시간 경로를 기준으로 15% 이내의 대안 경로를 추천한다. 이는 사용자의 편의성을 고려하여 시간이 적게 걸리는 경로도 함께 추천하기 위함이며, 15%라는 기준은 설문조사 결과를 토대로 결정하였다. 이와 관련한 내용은 3.3.4.3에서 후술하였다.
대안 경로를 선택하면 나타나는 화면은 [Figure 22]의 오른쪽과 같다.
관련사업비 내역서
본 설계에서 비용을 청구하는 프로그램 소스는 ODsay API가 유일하며, 일 호출수에 따라 청구하는 비용이 상이하다.
Figure 23. 제한 호출수에 따른 ODsay API 청구 비용 – ODsay LAB 제공
해당 설계는 시간과 자원의 제약으로 호출수를 1일 1,000회로 제한하였기에, 소요된 개발사업비는 0원이다.
완료작품의 평가
완료 작품의 평가 방법
Table 3. 완료 작품의 평가 방법
효율성 평가
본 설계 작품의 효율성은 SWOT 분석을 통해 평가하였다.
Table 4. 설계 작품의 SWOT 분석
본 설계 작품은 사용자 중심의 예방적/자의적 탄소발자국 저감 활동이 저탄소 시대의 흐름에 적합하며, 이는 기업이 자의적으로 탄소를 저감하는 ESG 경영과 같은 탄소중립 트렌드가 될 수 있다. 또한 저탄소화에 대한 관심과 노력을 이미지/메시지 등을 통해 독려하여 탄소 저감의 가치를 어필하고, 나아가 개인적 차원의 탄소 저감 활동을 지원하도록 한다면, 본 설계 작품의 효율성의 향상을 기대할 수 있다.
경제성 평가
B/C 분석을 통해 설계 작품의 경제성을 평가하였다.
비용(Cost)
3.2에서 확인할 수 있듯이, 본 설계에서 사용하는 ODsay API에서 하루 이용자 수에 따라 청구하는 비용은 다음과 같다.
따라서 하루 이용자 수를 1000명과 100,000명으로 가정하여 B/C 분석을 진행하였다.
편익(Benefit)
탄소배출권 비용 환산
서울특별시에서 발행한 <데이터에 담긴 서울교통 2021>에 의하면, 서울시민 1인은 하루에 버스 3.29km, 지하철 13.79km를 이용한다고 한다.
따라서 한달 기준으로 계산하였을 때, 버스 이동거리가 3.24 Χ 30 = 97.2km/월/인, 지하철 이동거리가13.79 Χ 30 = 413.7km/월/인 이다.
Figure 24. 서울시민의 수단별 대중교통 이동거리 (단위:km/일/인) – 서울시 제공
이를 탄소발자국 위에서 제시한 탄소발자국 계산식에 대입하여 1인당 탄소발자국 발생량(g/월/인)을 구하였다.
따라서 지하철과 버스를 합하면 총 18818.64g/월/인 의 탄소발자국이 발생한다. 이를 월 이용자 1000명과 100000명으로 나누어 탄소배출권 가격으로 환산한 후 B/C 분석을 진행하였다.
탄소배출을 억제하기 위한 정책은 크게 배출과 관련한 환경기준을 정하고 준수하게 하는 직접 규제와 시장의 원리를 활용한 정책으로 구분된다. 이 중에서도 시장의 원리를 활용한 배출권거래제(Emission Trading Scheme; ETS)가 대표적이다. 현재 우리나라도 ETS를 적용하여 탄소세를 부과한다.
Figure 25. 국가별 탄소가격 수준 – 이동규「해외의 탄소세 운용 동향 및 탄소가격에서의 시사점」中
도표에 따르면, 우리나라에서는 현재 16 USD/tCO2e를 부과 중이므로, 2022년 11월 5일 오전 환율을 기준으로 1usd = 1404원을 적용하면 22,464원/tCO2이다. 이를 본 설계 어플을 사용 시 저감할 수 있는 탄소세 비용을 계산하였다. 따라서 서울 시민의 대중교통 이용량을 기준으로 산정한 탄소배출량을 탄소배출권 가격으로 환산하였을 때, 그 값은 다음과 같다.
광고 수익을 포함한 편익
Table 5. 하루 이용자 1,000명 가정 시 편익
Table 6. 하루 이용자 100,000명 가정 시 편익
B/C 분석
<case 1> 하루 이용자 1000명 가정 시
비용이 아예 들지 않고 편익만 존재하므로, 경제성이 있다고 판단하였다.
광고 수입이 아예 없다고 하더라도, 탄소세 저감량으로 환산하면 B/C >1 이므로 경제성이 있다.
<case 2> 하루 이용자 100,000명 가정 시
B/C > 1 이므로 경제성이 있다고 판단하였다.
<case 1>과 마찬가지로, 광고 수입이 아예 없다고 하더라도 B/C > 1 이다.
공익성 평가
구글 폼(Google Form)으로 설문 조사를 실시하여 본 어플리케이션이 개발되었을 때 이용할 의향이 있는 사람들의 비율과 그 이유를 조사하여 공익성을 평가하였다. 응답 표본 수는 96명이다.
생활 속 저탄소화에 대한 관심 여부
Figure 26. 설문조사 결과 (2)
응답자의 약 60%가 생활 속 저탄소화에 관심을 가지고 있었으며, 약 15%의 응답자는 이에 관심이 없는 상태로 조사되었다.
본 설계 어플리케이션의 이용 의향 여부
Figure 27. 설문조사 결과 (3)
응답자의 84.4%가 이용할 의향이 있다고 대답했고, 15.6%는 이용할 의향이 없다고 밝혔는데, 이는 위 1번 질문에서 생활 속 저탄소화에 관심이 없다고 대답한 15%와 비슷한 결과를 보였다.
Figure 28. 설문조사 결과 (4)
Figure 29. 설문조사 결과 (5)
본 어플리케이션을 이용할 의향이 있다고 밝힌 응답자 중에서 대부분은 그 이유로 ‘탄소발자국 저감에 대한 자발적인 실천’을 선택하였다. 그 다음으로는 ‘저탄소화 실천을 주변으로 확산하기 위함’을 꼽았는데, 많은 사람들이 저탄소화를 위한 생활 속 자발적인 실천의 필요성을 인식하고 있음을 알 수 있었다.
반대로 이용 의향이 없다고 대답한 응답자들은 ‘소요시간, 이동거리 등에서 발생할 불편함이 클 것 같다’는 것을 가장 큰 이유로 선택하였다. 따라서 본 설계에서 소요시간을 중요한 제한 요소로 결정하고, 사람들이 용인할 수 있는 소요시간 차이를 조사하였다.
용인 가능한 소요시간 차이 조사
Figure 30. 설문조사 결과 (6)
Figure 31. 설문조사 결과 (7)
소요시간에서 약간의 차이가 있더라도 저탄소 경로를 이용할 의향이 있다고 대답한 응답자 비율은 위 2번에서 ‘예’를 선택한 응답자 비율과 비슷하게 나타났다. 용인할 수 있는 소요시간 차이로는 ‘최대 15%’를 선택한 응답자가 가장 많았으므로, 이를 본 설계에 적용하였다.
향후 평가
3.3.4에서 언급한 설문조사 결과에 따르면, 본 어플리케이션에서 사람들의 참여를 유도하기 위해 가장 필요하다고 대답한 것은 ‘탄소중립 실천포인트 등 저탄소 관련 보상제 적용’ 이었다. 따라서 본 어플리케이션의 적극적인 참여를 유도하기 위해서는 서버를 도입하여 탄소포인트 제도를 통해 어플 참여자들의 참여 의지를 촉구해야 한다. 포인트제 이외에도, 함께 캠페인에 참여하고 있는 사람 수를 가시화하여 어플 이용자들의 참여 의지를 다지고, 저감한 탄소량을 나무 수로 환산하여 직관적인 환경적 효과를 체감할 수 있도록 하는 등의 방법으로 어플리케이션을 발전시킬 수 있다.
현재는 전기 버스 실시간 정보 API의 부재로 전기 버스를 본 설계에 적용하지 못하였으나, 향후 이를 이용한다면 전기 버스의 실시간 위치 정보를 받아 어플 참여자들의 전기 버스 이용을 유도하여, 장기적으로 저탄소 대중교통 운행 노선을 구축할 때, 전기 버스의 보급화에 기여할 수 있다.
이동거리 뿐만 아니라 실시간 교통상황이나 도로 고도 변화 및 기후에 따라 고도화된 탄소 발자국 계산식을 통해 더욱 명확하고 구체적인 탄소발자국을 제시할 수 있다.
기업 및 공공기관에서 캠페인 개념으로서 ‘저탄소 모임 장소 및 경로 추천 시스템’을 도입하여 개인의 저탄소 실천 의지를 향상시켜 ESG 경영에 동참할 수 있다.
5.부록
참고문헌 및 참고사이트
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◇ 이동규. "국제 탄소가격제 동향과 시사점." 월간 공공정책 204 (2022).
◇ 허유성, 김태우, and 안용학. "시간 가중치 기반 효율적인 최적 경로 탐색 기법 연구." 한국융합학회논문지 11.2 (2020).
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◇ “가장 빠른 길 보여주던 구글맵, 이젠 ‘저탄소 경로’ 추천한다”. 중앙일보, 2021년 10월 7일 수정, 2022년 10월 1일 접속, https://www.joongang.co.kr/article/25013070#home
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◇ “탄소발자국”, 환경교육센터, 2011년 4월 5일 수정, 2022년 9월 17일 접속, http://www.edutopia.or.kr/node/1780
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◇ “ODsay API”, ODsay LAB, 2022년 10월 15일 접속, https://lab.odsay.com/
관련특허
◇ (10-2013-0057560) 중간지점의 모임장소 추천 시스템 및 방법
◇ (10-2017-0048560) 복수의 사용자들이 모이기 위한 장소를 추천하는 어플리케이션의 동작 방법
◇ (10-2021-0112826) 개선된 탄소 배출량 산출 알고리즘을 활용한 맞춤형 저탄소 여행 계획 제공 방법 및 장치
소프트웨어 프로그램 소스
◇ ODsay : https://lab.odsay.com/
◇ GEO Coding API : https://developers.google.com/maps/documentation/geocoding/overview
◇ Tmap API : https://tmapapi.sktelecom.com/
◇ Flutter : https://flutter.dev/