지구 천 바퀴 거리 ‘빅 데이터’로 보니, 실주행 연비 최고는 모닝과 엑센트

자동차 사물인터넷(IoT) 전문기업 스마트온커뮤니케이션이 ‘몬스터게이지’ obd2 자동차스캐너 어플을 통해서 수집한 빅데이터의 통계 자료 일부를 발표했다.

이 회사는 지난 1년간 판매 및 장착된 크루즈플러스 스캐너 약 3만 2천여 대를 통해 수집된 방대한 양의 빅데이터를 분석해 각 유종별, 차종별 실 주행 연비 데이터를 지난 7일 공개했다. 하지만, 르노삼성과 쌍용차, 그리고 수입차는 아직 기기가 적용되지 않아 이번 데이터 분석에서는 빠져 완전한 비교는 어렵다. 다만 충분히 의미 있는 빅데이터로 얻어낸 실측 정보인 점이 큰 의미를 가지며, 향후 더욱 많은 브랜드와 차종에도 적용될 경우 데이터의 보다 폭 넓은 사용이 가능해 질 것으로 보인다.

이 회사의 크루즈플러스 스캐너 장비를 자동차의 OBD 단자에 연결한 후 몬스터게이지 어플을 실행하면 스마트폰을 통해서 자동차의 실 연비, 유류비, 유류잔량, 미션오일 온도, 냉각수 온도, 배터리 전압, 엔진오일 온도, 기어비, 속도, rpm, 엔진 토크/마력, 흡기/배기 정보, 다니노그래프, 배터리 잔량/충전량/온도/수명, obd2 스마트오토스캔 고장 진단, TPMS(타이어공기압 경고) 공기압/온도, 연비 랭킹 등을 실시간으로 모니터링 할 수 있다.

그 밖에도 크루즈플러스 어플에서는 주행기록 관리, 차계부, 월간 소비 유류량, 주행스타일, 부품 관리, 주차위치 확인 등의 정보가 제공된다.

2015년 3월 기준 몬스터게이지 사용자는 약 32,000여명이며, 지난 1년 동안 서버에 저장된 주행건수는 3,474,883건, 사용자의 총 연장 주행거리는 41,866,692km에 이른다. 지구 한 바퀴가 약 40,075km이니 지구 약 1,045바퀴에 해당되는 거리다. 또한 이들이 1년 동안 소모한 유류량(휘발유,디젤,LPG합산)은 3,858,477ℓ이며, 비용으로 환산하면 약 54억원(휘발유1ℓ 1,591원/디젤1ℓ 1412원/LPG1ℓ 837원 기준)이다. 데이터 중 3km 미만 주행 데이터와 차종 중 100대 미만 차종의 데이터는 통계의 신뢰성 확보 차원에서 제외됐다.

이처럼 방대한 정보를 가공하면 매우 흥미로운 결과들을 얻어낼 수 있는데, 가장 먼저 정리해서 발표한 내용은 각 차종별 실 주행 연비다. 보다 세분화된 차종 구분 데이터는 향후에 추가로 정리해서 발표할 예정이다. (아래 제시한 표는 지난 4월 한 달간 주행한 데이터 결과이며, 연간 데이터와 크게 차이가 나지는 않는다.)

이 데이터를 보면 가솔린 차량 중 가장 뛰어난 연비를 기록한 차종은 기아 모닝이며, 기아 레이, 쉐보레 아베오, 기아 K3, 쉐보레 트랙스가 그 뒤를 잇는다. 모닝은 총 363대가 주행한 결과이며, 평균 연비는 15km/l를 기록했다.

디젤 차량 중에서는 371대의 현대 엑센트가 주행한 연비가 16.4km/L를 기록하면서 1위를 차지하였고, 그 뒤를 이어 기아 프라이드, 현대 아반떼 HD, 현대 아반떼 MD, 쉐보레 말리부가 이름을 올렸다.

기대보다 높은 연비를 달성한 LPG 차량의 경우 아반떼 MD가 13.7km/L를 기록해 1위를 차지했고, 기아 모닝, 기아 레이, 기아 로체 이노베이션, 기아 K5가 그 뒤를 이었다.

당연한 결과이겠지만, 전체적으로 배기량이 낮은 소형차와 경차의 연비가 높게 나왔다. 반면, 전체적인 실 주행연비는 각 모델이 제시하는 복합연비에 비해 다소 낮게 나온 것으로 확인됐다.

주요 경쟁 모델의 연비를 살펴보면, 가솔린 중형 세단의 경우 현대 LF 쏘나타가 10.8km/L, 기아 K5가 9.7km/L, 쉐보레 말리부가 10.3km/L를 각각 기록했다.

그리고 준중형 가솔린 세단에서는 기아 K3가, 디젤 세단에서는 아반떼가, 컴팩트 SUV에서는 투싼 ix, 중형 SUV에서는 싼타페가 각각 상대적으로 높은 연비를 기록했다.

이 빅데이터를 보다 세부적으로 분석하면, 각 모델의 세대별, 변속기별 연비도 확인할 수 있고, 주행 시간대 별 연비, 지역별 연비, 운전자 연령 별 연비 등 광범위하고 재미있는 정보들을 도출해 낼 수 있을 것으로 보인다.

물론 앱이 제공하는 다른 정보들을 통해서는 동일 차종 특정 부품의 고장 패턴을 통한 고장 예측, 엔진 오일 온도 데이터를 통한 엔진 오일 교체 시기 등 정확한 소모품 교환 시기, 더 나아가 특정 주유소의 연비 데이터를 통한 불량 기름 판별 등도 가능할 것으로 보인다.

스마트온커뮤니케이션 오세훈 이사는 “앞으로도 이런 커넥티드카에 기반한 빅데이터 통계를 지속적으로 제공할 예정이며, 좀 더 운전자에게 맞춤형 서비스를 제공해 진정한 카클라우드 시대를 선도해 나가겠다.“고 말했다.