기본 콘텐츠로 건너뛰기

50cc 원동기 바이크 2025년 5월 일본 생산 종료

영상 버전 : https://youtu.be/F2mC_4VP_FE



2025년 5월 50cc 생산 종료 한다고 합니다. 
원래는 2025년 10월이라고 발표했다가 일본 내 배기가스 신기준이 6월에 발표된다고 하여 5월로 앞당겼다고 합니다. 
대상 기업은 혼다, 스즈키이고, 야마하는 50cc를 혼다에서 OEM으로 생산하기 때문에 
혼다에서 생산 종료하면 동시 종료 대상이라고 합니다. 
https://news.yahoo.co.jp/articles/3a7837d8c51bd6b69c74c8b93bb428b7efd20a33

이유는 50cc는 배기가스 규제 대상이 되어 종료 된다고 합니다. 
일본에서 생산하는 바이크나 차는 해외 수출을 목표로 하기 때문에 

유로5에 맞추어야 하는데, 
유로5는 2020년 부터 단계별로 배기 가스를 기준치 이하로 줄여야 하는데, 
50cc바이크는 엔진 사이즈가 작아서 저온에서의 배기 가스양이 기준치를 웃돌기 때문에 50cc엔진으로는 무리가 있다고 하네요.. 
즉 처음 시동 걸 때 가장 매연이 많이 나오는데, 125cc는 아슬아슬하게 그 기준에 적합하지만, 50cc는 꽤 오랫동안 기준치 이상의 배기가스가 나와서 문제라고 합니다. 

물론 50cc라고 하더라도 먼저 엔진을 가열후에 시동을 걸면 되지 않느냐? 
라고도 할 수 있지만, 
50cc모델의 가장 큰 메리트는 가격인데, 
가열장치나 온도 센서, 제어장치들을 달 비용으로는 50cc를 만들어도 가격적 메리트가 사라지게 되겠지요. 
125cc는 그런 가열장치나 온도센서, 제어장치 같은거 없이도 유로5에 적합하니 말입니다. 

50cc가 유럽에서도 인기가 있기 때문에 50cc판매가 불가능해지면 그만큼 팔리지 않게 되어 생산 단가를 맞추기 어렵다고 판단한 일본은, 가성비가 나오지 않는 50cc모델은 전동 모델로 대체한다고 합니다. 이미 혼다와 스즈키는 전동 50cc급 모델이 몇 개 나와서 혼다는 동남아에서 판매중이고, 스즈키는 일본에서 내부 테스트를 하는 모델들이 있지요. 

물론 중국이나 인도는 유로5같은거 신경 안쓰는지 생산 종료 이야기가 없는 듯 하네요. 

125cc가 아슬아슬하게 유로5에 적합하여 그 대로 생산을 계속하기로 하였는데, 
신기준 원동기 라는 새로운 규칙이 나오면서, 
125cc엔진을 탑재하고 최대속도 제한 장치가 붙어서 시속 30km로 밖에 출력이 나오지 않는 모델이 나온다고 합니다. 

그렇게 한다해도 단가가 올라갈 것은 뻔하지 않을까 싶긴한데요.. 

일본에서는 내년 5월 생산 종료된다 하더라도 이미 생산된 신제품 및 재고 제품, 그리고 중고 50cc는 정상적으로 거래가 가능하다고 합니다. 

그리고 이미 구입해서 타고 다니는 사람들은 신기준 원동기와는 별도로 기존 법에 그대로 적용 된다고 합니다. 

신기준 원동기는 하얀색 번호판이고, 50cc ~ 125cc 는 핑크색 번호판이라서 색깔로 구분 가능하구요.. 
몇몇 125cc모델이 출력만 낮춰서 신기준 원동기로 나올거라고 합니다. 

겉모습이 같아도 신기준 원동기는 50cc처럼 2단 우회전이 필수이고, 
두 명이 탈 수 없는 등 기존 원동기 1종의 룰을 그대로 적용 받습니다. 

때문에 두 명이 타는 모델들은 신기준 원동기로는 판매 되지 않을거 같네요. 

어딘가에서 유로5 기준때문에 125도 사라지는거 아니냐? 
라고 하는 이야기도 있었는데요.. 
현재로서는 125cc는 유로5를 지키고 있어서 사라지거나 출력이 더 저하되거나 하진 않는다고 합니다. 

하지만 신기준 원동기가 나오면 배기량은 125인데 출력은 50cc급이 되어버리면 한국 같은데 들어와서 난리날 거 같네요.. 
겉모습만 보고 cc보고 안심하고 샀는데 땡겨도 시속 30km밖에 안나가면 사기라고 난리치지 않을까요? 

내년 부터 판매 시작된다는데.. 
잘 모르고 저렴하다고 덥석 구매하시는 분이 없기를 바랍니다. 


giip :: Control all Robots and Devices! Free inter-RPA orchestration tool! https://giipasp.azurewebsites.net/

댓글

이 블로그의 인기 게시물

Alter table 에서 modify 와 change 의 차이 :: SQL Server

두 개의 차이를 모르는 경우가 많아서 정리합니다.  modify는 필드의 속성값을 바꿀때 사용하구요.. change는 필드명을 바꿀떄 사용합니다.  alter table tbbs modify bNote varchar(2000) NULL; alter table tbbs change bNoteOrg bNoteNew varchar(2000) NULL; change에는 원래 필드와 바꾸고 싶은 필드명을 넣어서 필드명을 바꾸는 것이죠~ 더 많은 SQL Server 팁을 보려면  https://github.com/LowyShin/KnowledgeBase/tree/master/wiki/SQL-Server giip :: Control all Robots and Devices! Free inter-RPA orchestration tool! https://giipasp.azurewebsites.net/

책에서는 안 알려주는 대규모 트래픽을 위한 설계

음성 버전 :  https://www.youtube.com/watch?v=ZZlW6diG_XM 대규모 트래픽을 커버하는 첫 페이지 만드는 법..  보통 DB를 연결할 때 대규모 설계는 어떻게 하시나요?  잘 만들었다는 전제 하에 동접 3000명 이하는  어떤 DBMS를 사용해도 문제 없이 돌아갑니다.  여기서 이미 터졌다면 이 콘텐츠를 보기 전에 DB의 기초부터 보셔야 합니다.  아.. 개발 코드가 터졌다구요? 그럼 개발자를 때리셔야지요..  만약 3000명을 넘겼다면? 이제 Write/Read를 분리해서  1 CRUD + n개의 READ Replica를 만들겠죠?  보통 Read Replica는 5개가 최대라고 보시면 됩니다.  누가 연구한 자료가 있었는데...  6번째 레플리카를 만든느 순간 마스터가 되는 서버의 효율 저하 때문에  5번째에서 6번쨰로 올릴때의 성능이 급격히 줄어든다는 연구 결과가 있습니다.  때문에 Azure에서도 replica설정할 때 5대까지 밖에 설정 못하게 되어 있지요.  유저의 행동 패턴에 따라 다르긴 하지만,  1 CRUD + 5 Read Replica의 경우 동접 15000명 정도는 커버 합니다.  즉, 동접 15000명 에서 다시 터져서 저를 부르는 경우가 많지요..  이 때부터는  회원 DB, 게시판DB, 서비스DB, 과금 DB 등등 으로 성격, 서로의 연관도에 따라 나누기 시작합니다.  물리적으로 DB가 나눠지면 Join을 못하거나 Linked Table또는 LinkDB등의 연결자를 이용해서 JOIN이 되기도 합니다.  그에 따라 성능 차이가 생기지만 가장 중요한 포인트는  서로 다른 물리적 테이블의 JOIN은 인덱스를 타지 않는다!  라는 것입니다. 즉, JOIN할 테이블들을 최소한으로 만든 뒤에 JOIN을 걸지 않으면 NoSQL처럼 느려터져 죽습니다.  양이 많은 DB에서 양이 적은 테이블을 가져와서 JOIN을 해야겠지요..  이렇게 해서 동접 10만명까지 커버를 했다 칩시다.  여기서 일반적인 동접의 기준도 서비스마

BI의 궁극판! Apache Drill을 써보자!

사실 Apache Drill 은 BI(Business Intelligence)라고 부르는 것 보다는 단순 데이터 연결 엔진이다. https://drill.apache.org/ 하지만 내가 왜 극찬을 하느냐면.. DBA로서 항상 문제가 되어왔던게, 이기종 데이터의 변환이나 처리였다. 포맷을 맞추는데 엄청난 시간이 걸리고, 데이터 임포트 실패가 무수하게 나고.. 한 번 잘못 데이터를 추출하면 다시 조정, 변환, 추출하는데 시간이 많이 걸린다. 그런데! Apache Drill은 그냥 RDB를 CSV랑 연결해서 조인해서 통계를 낼 수 있다. 그것도 표준 SQL을 사용하여! 예를 들어, CSV의 세 번째 컬럼이 price 이고, 물건의 판매이력을 PG사에서 CSV로 출력 받았다. 우리 DB와의 검증을 위해서는 수동으로 Import를 한 뒤에 포맷이 안맞아 잘리는 데이터가 있다면 다시 맞춰주고, 재 임포트를 수십 번, 그리고 나서 겨우 들어간 데이터를 조인하여 빠진 데이터를 분간한다. 숫자가 적다면 개발자가 개발로 처리할 수도 있지만, 건수가 하루에 300만건 짜리라면.. 한 달 온 파일은 9천만 건이다. 프로그램으로 고작 처리하는 것이 초당 500건. 거의 20만초, 에러 없이 약 56시간.. 에러가 생기면 다시 56시간.. ㅠㅡㅠ 이런게 현실이기 때문에 쿼리 말고는 방법이 없다. apache drill 의 진면목을 보자! 이번에는 좀 범용 적인 MySQL DB와 붙여 보자. . 난 이번에는 Mac에서 작업을 했기 때문에 그냥 다운 받아서 풀었음.. https://drill.apache.org/download/ 여기서 자기 OS에 맞는 버전을 받아서 설치하시길.. 압축을 풀고 나면 MySQL 커넥터를 붙여야 한다. https://dev.mysql.com/downloads/connector/j/5.1.html 여기서 다운로드 이런 커넥터 들을 붙일 때마다 콘피그를 수정해 줘야 하지만, 몇 번만