전망·동향
AI 시대 모빌리티 데이터와 교통정책 의사결정시스템 구축 방안
한국교통연구원은 AI 시대 모빌리티 데이터와 교통정책 의사결정시스템 구축 방안을 살펴본 브리프를 발표하였다.
- 최근 도시 교통환경은 도시화, 인구 증가, 다양한 모빌리티 수단의 확산 등 복합적인 요인으로 점점 더 복잡해지고 있으며, 이에 따라 기존 교통체계의 한계가 드러나고 있음. 자율주행차, 스마트 물류, 도심항공모빌리티(UAM) 등 첨단 기술의 급속한 발전은 전통적인 교통 시스템의 구조적 전환을 요구하고 있으며, 이에 따른 새로운 법·제도 및 인프라 체계 마련이 시급한 과제로 대두되고 있음.
- 이러한 변화는 교통혼잡, 대기오염, 교통사고와 같은 기존 문제 해결의 실마리를 제공하는 동시에, 교통환경의 불확실성과 복잡성을 증대시키는 양면성을 지니고 있음. 특히, 기후변화 대응과 지속 가능한 교통체계 구축을 위해서는 교통 인프라 재구성과 환경규제 대응이 동시에 이루어져야 함.
- 이러한 시대적 요구에 부응하기 위해, 기존의 경험적이고 직관적인 정책 수립 방식에서 벗어나 더 정밀하고 실시간 대응이 가능한 데이터 기반 정책과 인공지능(AI) 기술의 도입은 이제 선택이 아닌 필수적인 전략으로 자리 잡고 있음. 모빌리티 데이터는 교통정책의 기획부터 운영, 성과 평가에 이르기까지 전 주기에 걸쳐 핵심 자원으로 기능하고 있음. 실시간 이동 경로, 수단 선택, 목적지 등 공간·시간 기반의 이동 정보는 교통수요 예측과 서비스 공급 최적화, 혼잡 완화, 사회적 약자 지원정책 수립에 활용될 수 있으며, 다양한 이종 데이터를 통합 분석함으로써 정밀한 정책 설계를 가능하게 함. 자율주행차, MaaS(Mobility as a Service), 공유교통 등 새로운 서비스 모델 설계에도 필수적인 기반이 됨.
- 실제 사례로, 뉴욕 시는 실시간 데이터를 활용한 교차로 신호 자동 조정과 대중교통 운영 최적화를 통해 효율성을 제고하고 있음. 런던은 교통 빅데이터 기반으로 배차 간격을 조정하고 우회도로를 안내하여 혼잡을 완화하고 있음. 스웨덴 예테보리는 스마트 교통 기술과 자율주행 기술을 접목하여 최적 경로 운영 정책을 실현하고 있음. 민간부문에서도 우버는 실시간 교통 데이터 분석을 통해 최적 경로를 제공하고 있으며, 구글의 Green Light는 AI 기반의 교차로 신호 최적화로 탄소 배출을 감축하는 데 기여하고 있음.
- 결론적으로, 모빌리티 데이터와 AI를 기반으로 한 교통정책 수립은 복잡한 교통환경에 효과적으로 대응하고, 교통수단 간 상호작용을 최적화하는 핵심 전략임. 데이터와 인공지능 기술을 바탕으로 한 과학적 정책 수립은 지속 가능한 미래 교통체계를 구현하는 데 있어 필수적인 전제 조건이 됨.
- 최근 도시 교통환경은 도시화, 인구 증가, 다양한 모빌리티 수단의 확산 등 복합적인 요인으로 점점 더 복잡해지고 있으며, 이에 따라 기존 교통체계의 한계가 드러나고 있음. 자율주행차, 스마트 물류, 도심항공모빌리티(UAM) 등 첨단 기술의 급속한 발전은 전통적인 교통 시스템의 구조적 전환을 요구하고 있으며, 이에 따른 새로운 법·제도 및 인프라 체계 마련이 시급한 과제로 대두되고 있음.
- 이러한 변화는 교통혼잡, 대기오염, 교통사고와 같은 기존 문제 해결의 실마리를 제공하는 동시에, 교통환경의 불확실성과 복잡성을 증대시키는 양면성을 지니고 있음. 특히, 기후변화 대응과 지속 가능한 교통체계 구축을 위해서는 교통 인프라 재구성과 환경규제 대응이 동시에 이루어져야 함.
- 이러한 시대적 요구에 부응하기 위해, 기존의 경험적이고 직관적인 정책 수립 방식에서 벗어나 더 정밀하고 실시간 대응이 가능한 데이터 기반 정책과 인공지능(AI) 기술의 도입은 이제 선택이 아닌 필수적인 전략으로 자리 잡고 있음. 모빌리티 데이터는 교통정책의 기획부터 운영, 성과 평가에 이르기까지 전 주기에 걸쳐 핵심 자원으로 기능하고 있음. 실시간 이동 경로, 수단 선택, 목적지 등 공간·시간 기반의 이동 정보는 교통수요 예측과 서비스 공급 최적화, 혼잡 완화, 사회적 약자 지원정책 수립에 활용될 수 있으며, 다양한 이종 데이터를 통합 분석함으로써 정밀한 정책 설계를 가능하게 함. 자율주행차, MaaS(Mobility as a Service), 공유교통 등 새로운 서비스 모델 설계에도 필수적인 기반이 됨.
- 실제 사례로, 뉴욕 시는 실시간 데이터를 활용한 교차로 신호 자동 조정과 대중교통 운영 최적화를 통해 효율성을 제고하고 있음. 런던은 교통 빅데이터 기반으로 배차 간격을 조정하고 우회도로를 안내하여 혼잡을 완화하고 있음. 스웨덴 예테보리는 스마트 교통 기술과 자율주행 기술을 접목하여 최적 경로 운영 정책을 실현하고 있음. 민간부문에서도 우버는 실시간 교통 데이터 분석을 통해 최적 경로를 제공하고 있으며, 구글의 Green Light는 AI 기반의 교차로 신호 최적화로 탄소 배출을 감축하는 데 기여하고 있음.
- 결론적으로, 모빌리티 데이터와 AI를 기반으로 한 교통정책 수립은 복잡한 교통환경에 효과적으로 대응하고, 교통수단 간 상호작용을 최적화하는 핵심 전략임. 데이터와 인공지능 기술을 바탕으로 한 과학적 정책 수립은 지속 가능한 미래 교통체계를 구현하는 데 있어 필수적인 전제 조건이 됨.
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