▲ 동두천시청 <사진제공=동두천시>     ©경기북부 브레이크뉴스

[장선희 기자 = 경기북부] 지난 8일부터 동두천시가 미세먼지의 주요 발생원으로 지적되고 있는 배출가스 5등급 노후경유차에 대해 저공해조치(조기폐차·저감장치 장착) 명령을 실시했다고 밝혔다. 동두천시는 현재 약 1,100여 대의 저공해 미조치 차량에 대해 2021년 내에 저공해조치를 모두 완료하여, 미세먼지 감축에 총력을 다한다는 각오다.

저공해조치 명령에 불응 시 300만원 이하의 과태료에 처해질 수 있으며, 상시운행 단속명단에 등록되어, 1일 1회 20만원의 과태료가 부과될 수 있다고 한다. 동두천시는 차주의 부담을 경감시키기 위하여, 이번 조치와 더불어 조기폐차 보조금, 저감장치 장착지원에도 적극적으로 힘쓰고 있으며, LPG화물차, 전기자동차 등의 보조금 지원을 통해 친환경 자동차로의 전환을 유도하고 있다. 또한, 떠오르는 전기자동차 시대에 맞추어, 빅데이터 분석을 통해 충전소의 최적입지를 선정하여, 더 많고 편리한 충전인프라를 구축하겠다는 계획이라고 밝혔다.

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*아래는 위 기사를 구글 번역기로 번역한 영문 기사의 [전문]이다.

[Below is the [full text] of an English article translated from the above article with Google Translate.]

Dongducheon City implements'Low Pollution Measures Order' for old diesel vehicles

Dongducheon City Orders Low Pollution Measures for Old Diesel Vehicles

[Reporter Jang Seon-hee = North Gyeonggi Province] Since the 8th, Dongducheon City has announced that it has issued a low-pollution measure (early scrapped vehicle, equipped with a reduction device) for exhaust gas grade 5 aged diesel vehicles, which are pointed out as a major source of fine dust. Dongducheon City is determined to do its utmost to reduce fine dust by completing all low-emission measures within 2021 for about 1,100 low-emissions unattended vehicles at present.

It is said that failure to comply with the low-emission measures order may result in a fine of not more than 3 million won, and a fine of 200,000 won may be imposed once a day as it is registered on the regular operation control list. In order to alleviate the burden of borrowers, Dongducheon City is actively working on supporting subsidies for early scrap vehicles and installation of reduction devices along with this measure, and is inducing the transition to eco-friendly vehicles through subsidies such as LPG trucks and electric vehicles. In addition, in line with the emerging electric vehicle era, it is a plan to build a more convenient charging infrastructure by selecting the optimal location for charging stations through big data analysis.

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