지난 10년간 많은 지능형 교통 시스템(Intelligent Transportation System, ITS) 응용 프로그램은 안전성을 높이고 교통 체증을 완화하기 위해 개발되어 왔음. 또한 전반적으로 지상 교통의 효율성을 향상시켰음. 게다가, 많은 지능형 교통 시스템은 환경적인 이점과 에너지 절약의 장점을 가지고 있음. 따라서 이러한 많은 지능형 교통 시스템 응용 프로그램에 대해서 미 교통부는 "지능형 교통 시스템(ITS-JPO)의 환경을 위한 애플리케이션: 실시간 정보 통합 프로그램(Applications for the Environment: Real-Time Information Synthesis (AERIS) program)"의 일환으로, 지능형 교통 시스템의 이점을 심도있게 파악하고 접근하고 있음. 

환경적인 영향에 중점을 둔 지능형 교통 시스템은 데이터의 부족으로 인해 지능형 교통 시스템이 환경과 에너지에 미치는 잠재적인 영향을 정량화 하는데 어려움을 겪고 있음. 따라서 이러한 지능형 교통 시스템의 정량화를 개발하고 향상시키기 위해 적절한 데이터 수집 방법이 필요함. "환경을 위한 애플리케이션: 실시간 정보 통합 프로그램(AERIS)"은 이러한 데이터의 부족을 인식하고 다음과 같은 데이터가 필요한 여러 목적들에 초점을 맞추었음:

1) 차량으로부터 생성된 환경관련 데이터의 수집;

2) 교통 관리와 성능 향상을 위한 데이터들의 통합;

3) 교통 관리와 지능형 교통 시스템의 환경적인 데이터를 이용하는 차량 이용객들을 위한 구체적인 응용프로그램 생성.

지난 몇 년에 걸쳐, 캘리포니아 주립 대학의 리버사이드 캠퍼스(University of California-Riverside, 이하 리버사이드 대학)의 환경 연구 기술 센터(Center for Environmental Research and Technology)의 연구팀들은 다양한 지능형 교통 시스템 프로그램의 에너지 평가와 환경적 평가를 수행하였음. 실제로, 리버사이드 대학의 환경 연구 기술 센터에서는 2006년에 친환경 지능형 교통 시스템(eco-friendly intelligent transportation system) 기술을 독자적으로 만들어냈고 지속적으로 발전시키고 있음. 이 친환경 지능형 교통 시스템 연구 프로그램은 교통 시스템과 차량의 이용으로 인한 환경적 손상을 줄이고 에너지 소비를 절약하는 것을 목표로, 진보한 기술의 사용을 기반으로 한 혁신적인 응용 프로그램들을 개발하고 평가하는 것을 목표로 하고 있음. 이 프로그램의 일환으로, 리버사이드 대학의 연구팀은 새로운 에너지 소비와 오염물질 배출에 대한 모델링 방법을 개발하고 발전시켰음. 

또한 이러한 새로운 방법들은 각각 다른 지능형 교통 시스템의 시나리오를 분석하는데 적용하였음. 특히, 교통 에너지 소비의 감소와 오염물질 배출을 줄이는 것을 목표로 하는 여러 지능형 교통 시스템 응용 프로그램을 개발하였음. 이러한 응용 프로그램들은 차량의 에너지 소비와 오염물질 배출을 잠재적으로 5-20% 가량 줄일 수 있다는 것을 보여줬음. 이러한 예들로는 친환경-경로 내비게이션 시스템(eco-routing navigation systems)을 포함하여, 고속도로 기반의 유동적 친환경-운전 시스템(freeway-based dynamic eco-driving system), 간선-기반의 유동 친환경-운전 시스템(arterial-based dynamic eco-driving system), 첨단 운전자 경고 시스템(advanced driver alert system) 등이 있음.

이 보고서는 데이터 수집 방법을 개발하고 발전시키는 것이 목적임. 또한 측정을 향상시킬 수 있는 새로운 데이터 퓨전 기술을 개발하고 지능형 교통 시스템 환경적/에너지 관련 평가를 위한 적절한 모델을 찾아 적용하는 것임. 추가적으로, 이 보고서에는 다른 지능형 교통 시스템의 환경적인 연구에 대한 정보를 취합하여 통합하였음. 

1995년에 미 교통부와 다른 정부기관들은 교통 기반의 에너지와 공기의 청정도(air quality)에 대한 영향을 측정하는데 표준 대규모 교통과 오염물질 배출 모델(standard macroscale transportation and emission models)을 사용하는 것이 교통 시스템 운영에 영향을 미치는 지능형 교통 시스템 프로젝트에 적합하지 않다는 것을 깨달았음. 그 결과, 미국 고속도로협력프로그램(NCHRP) 25-11에서 이러한 종류의 미세규모(microscale) 평가를 이용한 오염 배출 모델을 찾고 이러한 타입에 적합한 방법론을 만들었음[미국립연구위원회(NRC), 2000]. 

리버사이드 대학은 이 도로협력프로그램 연구 프로젝트를 1996년부터 2000년까지 수행하였고, 그 결과 종합 모드 오염배출 모델(Comprehensive Modal Emissions Model, CMEM)을 만들었음. 이 모델은 실시간 연료 소비를 예측하는 미세 오염물질 배출 모델과 각 차량의 선단에 따라 여러 다른 운영모드에 따라 이산화탄소(CO2), 일산화탄소(CO), 탄화수소(HC)의 배출 가스와 질소 산화물(NOx)에 대한 차량 배기구의 오염물질을 포함하였음. 이 모델은 미국 환경보호청(U.S. Environmental Protection Agency)으로부터 지원받아 더 발전하게 되었음. 

종합 모드 오염배출 모델(CMEM)은, 전체 연료 소비와 오염 배출 프로세스를 자동차의 운행과 오염물질 생선과 결합된 물리적인 현상에 대한 구성요소로 분해하였음. 종합 모드 오염배출 모델은 각각의 구성요소가 프로세스 특징에 대한 다양한 매개변수의 구성의 분석적 표현으로 모델화 되었음. 이 매개변수는 차량 타입, 엔진, 오염배출 제어 기술과 노후의 수준에 따라 다양함. 종합 모드 오염배출 모델의 초기 형태는 23개의 경량차(light-duty vehicle)와 기술 범주를 위한 모델 데이터베이스를 포함하였음. 지속적인 새로운 차량과 기술 범주의 추가로, 현재의 종합 모드 오염배출 모델은 28개의 경량차와 기술 범주, 그리고 3개의 중량차(heavy-duty vehicle)와 기술 범주를 가지고 있음. 

종합 모드 오염배출 모델은 연간 천 대가 넘는 차량을 대상으로 실험한다는 것에 주목 해야 함. 다양한 동력계(dynamometer) 테스트뿐만 아니라 휴대용 배출 측정 시스템을 이용한 주행 테스트도 함께 하고 있음. 종합 모드 오염배출 모델에 대한 더 자세한 자료는 여러 문헌에 정리되었음[Barth et al., 1996; An et al., 1997; Barth et al., 1997; An et al.,1998; An et al., 1999; Barth et al., 1999; Barth et al., 2000; Barth et al., 2001a; Barth et al., 2004; Barth et al., 2006].

종합 모드 오염배출 모델(CMEM)의 많은 방법론은 미 환경청의 새로운 MOVES 모델 배출 생성장치(MOVES model emissions generator)의 일부를 채택하였음. MOVES 모델은 다음의 웹주소를 통해 자세한 내용을 알 수 있음 (http://www.epa.gov/otaq/models/moves/index.htm). 그 결과, 종합 모드 오염배출 모델과 MOVES 모델은 동질성이 있는 협력 모델임. 종합 모드 오염배출 모델은 실시간 차량 궤적(위치, 속도, 가속도)을 측정하는 교통 프로젝트의 평가하기 위해 개발되었음. 이러한 차량 궤적은 종합 모드 오염배출 모델에 직접적으로 적용할 수 있음. 그 결과 개인적인 측정과 차량의 에너지/배출 통합 측정에 대한 두 가지 모두의 결과를 얻을 수 있음. 그 결과, 지능형 교통 시스템 프로젝트 실시 전과 후의 교통에 대한 측정이 가능해짐으로써 지능형 교통 시스템이 실시되었을 때 환경에 미치는 긍정적인 영향을 측정할 수 있음. 

미세규모(microscale) 차량 궤적을 쉽게 사용할 수 있을 때, 종합 모드 오염배출 모델은 운영이 잘 됨. 그러나 이러한 궤적을 사용할 수 없을 때는, 중규모(mesoscale) 방법을 반드시 적용해야 함. 이러한 중규모 방법은 다른 교통 운행 매개 변수, 즉 평균 속도, 교통량, 흐름 등이 사용 가능할 때 적용할 수 있는 방법임. 

2006년이 시작되면서, 리버사이드 대학의 연구팀은 연결 수준에 대한 배출 요소를 생성한 MOVES와 CMEM를 함께 사용하여 차량 활동 데이터의 대량 데이터베이스를 사용하는 새로운 중규모 모델링 방법론을 개발하는 연구에 착수하였음. 이러한 중규모 에너지와 배출 요소는 교통 속도, 교통량 등의 연계 원인들을 인덱스화 하는 설계를 하였음. 

리버사이드 대학의 친환경-지능형 교통 시스템 기술 연구 프로그램은 초기의 환경을 위한 실시간 정보 통합 프로그램(AERIS) 프로젝트를 포함하여, 다양한 소스로부터 기금을 지속적으로 조성하고 있음. 이 요약 보고서는 이러한 연구 프로그램 중 현재 활발하게 활동하고 부분에 대해서 요약하고 강조하였음. 

이 보고서에서는 지능형 교통 시스템의 응용프로그램이 환경과 에너지 소비에 미치는 잠재적인 영향에 대한 적절한 정량화를 하는데 어려움이 있다는 것을 언급하였음. 그러한 어려움은 관련된 데이터의 부족으로 인한 것임. 따라서 이 보고서에서는 정량적 평가를 지원하기 위한 더 나은 데이터 수집 방법을 제안하였음.  

환경을 위한 실시간 정보 통합 프로그램으로부터의 지원과 관련된 다른 모델들의 참여로 중규모 모델링을 사용한 데이터 곡선을 생성하게 되었음. 앞으로의 초점은 미래 자동차 선단의 중요한 역할을 하게 될 하이브리드 전기차에 대한 새로운 데이터 곡선을 개발하는 것임.

추가적으로, 또 하나의 중요한 도전은 지능형 교통 시스템에 간선도로가 미치는 영향을 측정하는 것임. 오늘날의 표준 기술과 비교하여 더 나은 에너지/배출 측정을 하기 위한 새로운 방법론이 개발되었음.

간선도로에서 이동하는 차량의 배기관 오염배출과 에너지 소비의 실제적인 측정은 전통적인 표준 모델로 측정하고 자 할 때, 어려움이 있음. 그 이유는 전통적인 표준 모델은 차가 교통신호의 멈춤 없이 도로를 통과할 때와, 적색 신호로 인해 한번 또는 그 이상의 정지가 있을 때와의 차이를 설명하지 못하기 때문임. 이러한 경우에 더 나은 에너지/배출을 측정하기 위해, 연구팀은 새로운 와이어리스 교통 센서 기술을 도입하였음. 그리하여 교통 속도, 교통량, 교통 흐름을 측정할 뿐만 아니라, 차량의 재-식별(re-identification)을 통해 실시간 정확한 이동시간을 측정할 수 있게 되었음. 이러한 정보는 단순 평균 속도 기반의 측정을 통한 궤적보다 더 현실에 가까운 차량 궤적을 측정할 수 있게 하였음. 그 결과 이전의 표준 방식이 실제의 궤적과의 차이가 40퍼센트 이내로 나타났던 것과는 달리, 새로운 모델은 측정한 궤적과 실제 차량 궤적의 차이가 10퍼센트 이내로 줄어든 결과를 가져왔음. 

혁신적인 방법은 차량으로부터 실제 상황과 실시간 환경적 정보 측정을 제고할 수 있도록 개발 되었음. 이 시스템은 이동 에너지/배출 텔레메틱스 시스템(Mobile Energy/Emissions Telematics System, MEETS)이라고 함. 이 시스템은 교통 신호, 고속도로 진입신호등과 같은 교통 인프라와 직접적으로 상호작용을 하여 에너지와 오염물질을 감소시킴. 이 시스템은 리버사이드 연구팀의 친환경-지능형 교통 시스템 검증을 통해 유효성 검증을 실시하였고 그 결과 매우 좋은 결과를 얻었음.