Ⅰ. 서 론

1. 연구의 배경 및 목적

빅데이터 분석, 인공지능, 로봇공학, 사물인터넷, 무인운송수단 등 제4차 산업혁명과 함께 정보통신기술 (ICT)과 자동차산업의 융합으로 꾸준히 발전하고 있으며, 스마트폰과 초고속인터넷 보급으로 정보통신 분야 뿐만 아니라 경제, 교통 등 사회의 다양한 분야까지 영향을 미치게 되었다.

도시 인구의 급증으로 가속화 단계로 진입하게 되고 개인 승용차의 증가로 인한 교통문제가 심각한 수준 으로 발생하며, 교통문제 해결을 위해 승용차 보급량을 늘리기보다는 개인 승용차 이용을 감소시키고 대중 교통 이용을 활성화하는 방안으로 모색하고 있다. 또한 스마트폰 보급과 함께 자율주행 기술의 발달로 새로 운 형태의 자동차와 이동에 관한 자동차 개발이 이루어지고 있으며, 이러한 변화에 따라 차량공유의 개념이 더해진 신개념 통합교통시스템 MaaS(Mobility as a Service)가 등장하였다.

MaaS(Mobility as a Service)는 단순히 이동수단으로 이용되는 승용차에 대한 인식이 교통체증으로 인한 불 편, 대중교통의 발달로 소유에서 이동의 개념으로 전환되면서 통행자 개개인의 수요에 부응할 수 있도록 개 인 승용차와 함께 카쉐어링, 공공자전거, 버스, 택시 등 다양한 교통수단의 서비스를 제공하는 모빌리티 서 비스이다. Application을 기반으로 이용가능한 교통수단 정보를 통합하여 이용자들이 쉽게 통행 계획을 세울 수 있도록 하며, 특정 수단에 한정하여 서비스를 제공하는 것이 아니라 모빌리티의 주요가치를 이동을 위한 정보서비스로 인식하고 이용가능한 모든 교통수단 정보를 통합하여 이용자가 상황에 맞는 가장 효율적인 이 동수단을 선택하여 예약부터 결재까지 한번에 가능하도록 패키지 서비스를 제공한다.

제4차 산업혁명의 특성인 공유경제(Sharing Economy)가 널리 확산되고 있으며, 이 중 대표적인 사례로는 카쉐어링과 공공자전거 시스템이 있다. 카쉐어링은 승용차를 소유하지 않고 여러 사람들이 승용차를 공유하 여 필요할 때마다 사용하는 승용차 공동이용을 말하며, 공공자전거는 출퇴근용이나 운동, 또는 여가생활 시 자전거를 언제 어디서나 빌릴 수 있는 시스템으로 이용자들의 편의성을 추구하고 대중교통 수요를 분산시킬 수 있다.

현재 이용자들에게 제공되는 경로안내 시스템은 개인 승용차 및 버스, 지하철의 대중교통 경로정보를 제 공하나 새로운 제4차 산업혁명의 신개념 통합교통시스템 MaaS(Mobility as a Service)의 개념을 더한 경로안 내 시스템 도입이 필요하다고 여겨지고 있다.

따라서 본 연구에서는 기존 경로안내 시스템에 카쉐어링 및 공공자전거의 개념을 더하여 다양한 교통수 단을 연계시킴으로써 이용자들이 이용할 수 있는 다양한 경로를 탐색하고자 한다. 이는 신개념 통합교통시 스템 MaaS를 도입하여 연계된 대중교통 정보에 따른 경로안내 시 이용자들에게 자가용처럼 편리하고 다양 한 대중교통 시스템을 이용할 수 있도록 하며, 이를 통해 이용자들의 이용 경로 전환으로 통행시간 단축 등 다양한 교통문제를 해결에 따른 기대효과를 분석하고자 실제 환경과 유사한 가상의 분석 네트워크를 활용하 여 실제 시스템 도입에 따른 효과를 기대하고자 한다.

분석의 대상지는 다양한 광역 교통망으로 설계된 세종특별자치시로 선정하였으며, 대상지를 중심으로 대 중교통 네트워크를 구축하고 카쉐어링과 공공자전거 정보를 추가한 후, 교통수단간 연계에 따른 편리하고 효율적인 대중교통 최적경로를 분석하고자 한다.

본 연구의 결과는 향후 카쉐어링 및 공공자전거 등 다양한 교통수단간 연계에 따른 정보제공으로 대중교 통의 환승편의를 제고하는 최적경로를 모색할 수 있을 것으로 기대된다.

2. 연구의 범위 및 방법

기존의 개인승용차 및 대중교통에 국한되어 있는 경로안내에서 다양한 교통수단에 대한 경로안내 서비스 를 제공하기 위해 신개념 통합교통시스템(MaaS, Mobility as a Service) 정보를 도입하며, 출발지 목적지 간의 최단경로 도출이 가능하고 다양한 대중교통 분석이 가능한 Traffic Macroscopic program(VISUM)을 활용하여 다양한 교통수단 이용정보 제공에 따른 경로안내 효과를 분석하기로 한다.

정보 제공에 따른 경로를 도출하기 위해 대상지 Network와 대중교통 현황 및 카쉐어링, 공공자전거 이용 가능대수 등의 정보를 구축하여 다양한 교통수단에 따른 Network를 정립한다. 이를 통해 카쉐어링, 공공자전 거 정보제공 유무에 따른 다양한 출발지-목적지별 이용가능한 경로를 도출하여 비교분석을 수행하고 최적경 로를 도출하고자 한다.

Ⅱ. 이론적 고찰

1. 관련 사례 및 연구

1) MaaS 시스템에 대한 고찰

전 세계적으로 도시에서 교통혼잡이 증가하고 있으며, 이 문제에 대한 새로운 해결방안으로 MaaS를 제시 한다. 다양한 출발지-도착지의 버스, 카쉐어링, 공공자전거 등 교통수단간 연계 및 활성화를 통해 교통수요량 을 분산시키는 통합된 대중교통 시스템에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다.

Bjorn et al.(2015)는 수요에 따른 모빌리티의 서비스 제공은 사회적 경향과 환경 지속 가능성 목표를 모두 충족시키는 유망한 수단이라고 제시하였다. 지속가능한 모빌리티에 대해 이용자의 입장에서 정보시스템(IS, Information System)이 실질적인 변화를 이끌었는지에 대한 조사를 수행하였으며, 이를 모빌리티 서비스의 대 표적인 예시인 카쉐어링을 통해 분석한 결과 IS가 개개인의 통행행태의 변화로 모빌리티가 개선되며, 향후 지속가능한 모빌리티의 전환에 기여할 수 있음을 보여주었다.

Giorgio et al.(2016)는 복잡한 형태의 문제 발생으로 통합된 교통수단 체계를 통해 효율적이고 효과적인 해 결방안을 제시하며, 공유경제(Sharing Economy) 서비스에 따른 새로운 모빌리티를 위해 Car2Go, DriveNow, BlaBlaCar, Uber, Lyft와 같은 공유된 차량을 FSUM(Flexible and Shared Use Mobility)을 통해 제공한다고 하였 다. FSUM(Flexible and Shared Use Mobility)는 다양한 서비스를 유연하게 제공하고 공유하는 모빌리티로 실 시간 정보와 서비스를 통해 이용자가 통행 계획에 따른 경로를 선택할 수 있다고 제시하였다.

David et al.(2017)는 미래의 대중교통 서비스를 위해 MaaS의 의미에 대해 논의하였다. MaaS 도입에 따라 효율적으로 차량이 이용될 것으로 보이며, 대중교통 이용 시 편리성을 제공한다고 제시하였다. 끊임없이 발 전하는 스마트기술을 활용하여 제공되는 많은 서비스는 저밀도 지역 거주민 또는 현재 유연하지 못한 서비 스를 지원받는 이용자들 등 기존 서비스를 지원하는 것에 효과적일 수 있으나 대중교통 서비스를 성장시키 는 원동력이 MaaS가 아닐 수 있다고 하였다. 또한 개별화된 서비스보다 차량 공유에 대한 선호도는 교통량 을 결정하는데 중요한 요소이며, 향후 MaaS가 이용자에게 서비스 제공 시 비용 또는 네트워크 측면에서 가 장 효율적으로 도움이 되는 방안을 모색해야 한다고 제시하였다.

2) MaaS 시범사업 사례

현재 해외 및 국내에서 모빌리티 통합에 대한 다양한 시도가 진행 중에 있으며, 유럽과 미국을 중심으로 시범사업과 서비스가 제공되고 있다. 이는 신개념 통합교통시스템 도입과 함께 기존 대중교통 서비스에 다 양한 교통수단을 연계시킴에 따라 주차, 카쉐어링, 차량 호출, 버스 승차 등의 이용자의 편의성을 위한 모빌 리티 서비스를 제공하고자 한다.

독일 도이치반(Deutsche Bahn)의 킥시트(Qixxit)는 독일 철도청을 위해서 독일법인이 제작 및 운영하고 있 는 지도, 교통, 지리 정보 통합 서비스 App으로써, 사용자의 요구에 따라 경로를 계획하고 승용차공유, 승차 공유, 자전거공유 옵션을 제공하며, 이상적인 열차 연결편을 파악해준다. 대부분의 교통 서비스가 일부 지역 에서만 서비스를 제공하였으나 통폐합함으로써 이용자는 이용가능한 도보, 차량, 버스, 지하철, 비행기 등 모 든 교통수단을 목적지까지 도착할 수 있는 정보를 제시받을 수 있고 아울러 필요한 티켓을 직접 구매할 수 있도록 하였다.

핀란드 헬싱키 마스글로벌(MaaS Global)에서 주최하는 윔(Whim) App은 사용자들에게 택시, 차량 대여, 대 중교통, 자전거 공유까지 다양한 교통옵션을 제공하며, 모든 교통수단을 조합해 최적화된 경로와 이에 따른 교통수단, 지불정보를 제공하는 MaaS 서비스를 상용화한 모바일 어플리케이션이다. 통합 플랫폼으로써 월별 요금제, 충전 요금제 등 결재 서비스와 연계되어있으며, 사용자의 선호도 및 일정 App과의 동기화로 이동방 법을 지능적으로 제시해준다. 즉, 이용자 주변 교통수단의 상황에 따라 최적화된 여러 가지 경로를 제공하 며, 이 중 이용자가 하나의 경로를 선택하면 택시, 렌터카, 카쉐어링, 자전거 등 예약이 필요한 교통수단을 자동으로 예약이 되고 해당 교통수단을 이용하는 곳에 도착시간에 맞춰 대기하고 있어 목적지까지 끊김없는 (Seamless) 서비스를 제공한다.

보스턴, 캔자스시티, 워싱턴 DC의 통근자를 위해 브리지 주식회사(Bridj Inc.)는 주문형 통근셔틀 서비스 브리지(Bridj)를 제공한다. 기존 도시 버스 노선을 그대로 따르지 않고 통근자들이 집중되는 주요 노선을 취 합하여 셔틀버스를 운행하기 때문에 비효율적인 시간 낭비가 사라지고 이에 따른 출퇴근 스트레스도 자연스 럽게 해소되었다. 여기에 Web상에서 수집한 실시간 교통상황을 반영하여 유동적으로 노선을 변경함으로써 실제 소요시간을 절반가량 단축시키는 장점이 있다. 승객들의 승차, 하차, 경로 설정을 수요에 맞춰 유연한 차량 배치를 사용했고 이는 기존 교통수단에 비해 40~60% 더 효율적인 이동을 제공하였다.

3) 대중교통 환승 및 연계 시스템에 대한 고찰

버스, 지하철 등 다양한 대중교통을 이용할 때 이용자들에게 편의성을 제공하기 위해 대중교통 환승제도 가 2004년 7월 이후로 시작되었으며, 다양한 교통수단 증가에 따른 교통수단간 연계성 및 환승편의성에 대 한 연구가 진행되고 있다.

Kim et al.(2006)은 복합적인 대중교통체계에서 환승 수요를 고려한 신교통수단의 수요를 분석할 수 있는 분석기법을 제안하였다. 또한 신교통수단과 함께 승용차에서 대중교통으로서의 수단전환에 따른 일관된 정 책평가 결과 제시가 가능한 통행시간 편익산출 방법도 제안하였다.<Table. 1>

Kim et al.(2011)은 복합환승센터 신규 구축에 따라 다양한 대중교통 연계로 이용자에게 명확하고 효율적 인 정보제공을 위해 환승과 관련된 정보를 위치기반 시설정보, 경로안내 등과 융합하여 맞춤형으로 서비스 를 제공하기 위한 통합운영시스템의 구축방안을 제안하였다.

Kim et al.(2012)은 대중교통의 버스노선, 환승체계 불편 등을 종합적으로 고려하여 신속하고 환승체계 편 의성이 향상된 이용자 중심의 대중교통 운영방안을 제시하여 대중교통 이용률 제고에 기여하고자 하였다.<Table. 2>

4) 최단경로 탐색에 대한 고찰

다양한 출발지 목적지 간의 경로에서 가장 짧은 경로를 찾는 방법으로 대표적인 경로탐색 알고리즘은 Dijkstra 알고리즘, 벨먼-포드 알고리즘, A＊알고리즘, 플로이드-와설 알고리즘이 있다.

Dijkstra 알고리즘은 지점 간 간선에 가중치를 가진 그래프에서 최단경로를 찾을 수 있게 해주며, 경로의 길이순으로 정해지고 음수값을 갖지 않는 간선에 가중치가 사용되며, 벨먼-포드 알고리즘은 Dijkstra 알고리 즘과 동일한 작업을 수행하고 실행속도가 빠르며, 가중치가 음수일 수도 있어서 Dijkstra 알고리즘을 사용할 수 없는 경우 사용한다. A＊알고리즘은 그래프/트리 탐색 알고리즘의 하나로 각 노드에 대해 경로를 추정하 는 경험치를 정하는 경험에 근거한 탐색방법이며, 경험 추정치의 순서로 노드를 탐색한다.<Table. 3>

Jung et al.(2004)은 교통정보 안내 서비스는 교통수단 활용의 질을 높이고 사회적 비용을 절감시키는 등 매우 큰 역할을 하고 있으며, 기존의 Dijkstra알고리즘을 바탕으로 일정한 시간 간격에 따라 변하여 입력되는 통행비용을 반영하여 최적경로를 도출하는 알고리즘을 개발하고자 하였다.<Table. 4>

Yu et al.(2004)은 대중교통 운영체계 개편으로 환승 횟수의 증가 및 대중교통 이용자의 다양한 경로선택 을 통한 통행량이 증가하였으며, 개개인의 보행시간 및 대기시간에 따라 이용자의 경로가 다르게 나타나므 로 대중교통 운영체계 개편으로 인한 이용자의 통행행태를 분석하며, 이를 반영한 모형을 제시하였다.<Table. 5>

Han et al.(2008)은 실제 이용자의 통행시간, 개인적인 선호 등과 같이 다양한 경로 속성을 고려하여 경로 를 선택하므로 경로선택에 영향을 미치는 통행시간, 지체시간, 경로길이, 신호교차로수, 회전수, 전용도로의 포함비율 6가지 요소를 통해 최대의 효용을 가지는 경로를 탐색하였다.<Table. 6>

2. 시사점 도출

실제 MaaS 도입에 따른 사례를 바탕으로 대중교통을 이용하는 이용자들에게 효율적인 통행에 따른 편의 성이 제시되었으며, 다양한 교통수단에 따라 교통수요를 고려한 대중교통 환승 및 최단경로 탐색 방안에 대 해 살펴보았다.<Table. 7>

관련연구에서는 최적경로 도출 시 대중교통 정보제공 및 환승연계성이 영향을 미치는 것으로 제시되며, 카쉐어링과 공공자전거를 고려한 최단경로 탐색 연구는 아직 진행된 바가 없었다. <Fig. 1>

따라서 본 연구에서는 MaaS의 도입에 따른 다양한 교통수단간 연계를 통해 카쉐어링과 공공자전거의 위 치서비스 기반의 환승을 고려한 최적경로를 도출하고자 한다.

Ⅲ. MaaS 최적경로 탐색 방법론

본 연구에서는 Macroscopic Simulation VISUM을 활용하여 대중교통 이용자들의 통행패턴을 고려하고 대중 교통수단별 실제 이용되는 운행계획표를 바탕으로 모든 노선의 운행스케줄을 입력하여 분석을 실시하는 Timetable-based Assignment 기법을 활용하여 분석을 시행하였다.

Timetable-based Assignment는 출발 및 도착시간의 특정 시간대에 기초하여 최적경로를 탐색하고 대중교통 노선에 따라 정확한 출발과 도착시간을 고려한 배정기법으로써 최적경로뿐만 아니라 다양한 경로탐색이 가 능하다. 또한, 대중교통 운영에 대한 정보(운행시간, 노선, 배차간격 등)가 필요하다는 단점이 있으나, 운행시 간표에 따라서 환승 대기시간이 조정되며, 이는 현실과 유사한 경로 도출이 가능한 기법이다.

경로 탐색을 위한 알고리즘은 Shortest-Path 경로탐색 알고리즘과 Branch & Bound 알고리즘이 있다.

Shortest-Path 알고리즘은 출발시간과 도착시간을 기준으로 가장 최단거리의 경로를 탐색하는 방법으로 거 리대비 가장 낮은 Impedance값으로 통행시간만을 고려하여 경로를 탐색하며, Shortest-Path 알고리즘의 식은 (1)와 같다.

Branch & Bound 알고리즘은 전체 분석시간동안 모든 경우의 적정한 경로를 분석하고 경로를 찾을 때, 통 행시간뿐만 아니라 환승시간, 환승횟수, 요금, 환승저항값을 포함한 Impedance를 고려하여 경로를 탐색하며, Branch & Bound 알고리즘의 식은 식 (2)와 같다.

여기서 JRT(Journey time)은 출발지와 목적지간 통행시간으로 접근시간, 대기시간, 환승대기시간 등을 고려 하여 계산되며, 식 (3)와 같고 TSys-Imp는 기본요금에 거리에 따른 추가요금을 제시하여 거리대비 비용으로 환산되어 계산한다.

MaaS 서비스인 카쉐어링, 공공자전거 등 공유시스템과 연계에 따른 구현을 할 수 있도록 수단에 따른 공 유 정류장의 용량과 이용가능대수에 대한 Impedance가 필요하며, 공유 정류장의 용량과 이용가능대수는 제 한되어있기 때문에 이를 고려하여 Impedance를 설정하여야 한다.

Impedance for renting from a station or a zone은 zone 기반의 공유 시스템 상황을 판단하고 이에 따른 차량 밀도 및 이용가능대수를 조절한다. Vol/Capacity 비율을 고려하며, 용량에 의존하는 공공시스템으로 일정 시 간 간격마다 계산된다. zone 또는 정류장에 따른 임대된 차량을 고려한 Impedance 계산식은 식 (4)와 같다.

Impedance for returning a vehicle to a station은 Simulation 상황에서 정류장 위치를 기반으로 일정 시간이 지난 후 임대가능한 차량을 고려한 Impedance 계산식은 식 (5)와 같다.

또한, Simulation 동안 교통상황에 따른 차량의 수가 균형을 이뤄야하며, 식 (6), (7)을 통해 차량 유무에 따 른 균형값을 설정한다.

zone이 목적지 경로의 경우 “dropped off(반납)” 차량의 합계는 식 (6)과 같다.

zone이 목적지 경로의 경우 “picked up(임대)” 차량의 합계는 식 (7)과 같다.

Timetable-based Assignment기법의 Shortest-Path 알고리즘에서는 MaaS의 공유시스템(카쉐어링, 공공자전거) 반영이 어려워 본 연구에서는 MaaS 최적경로 탐색 방법으로 Timetable-based Assignment기법의 Branch & Bound 알고리즘을 활용하여 경로를 도출하고자 한다. 또한 카쉐어링, 공공자전거의 용량 및 이용가능대수와 Vol/Cap 비율을 통해 공유시스템 Impedance와 기존 교통시스템을 고려하였다.

Ⅳ. Case Study

1. 대상지 선정

본 연구는 충청남도 동북부에 위치한 세종특별자치시를 대상지로 선정하였다. 세종특별자치시는 대한민 국 중심에 위치하고 인접주요도시로는 대전광역시, 천안시, 청주시 등이 있으며, 주요 교통망은 경부고속도 로, 당진~대전고속도로, KTX 오송역, 청주공항이 있다. 또한, 세종특별자치시의 내부는 환상형의 대중교통중 심의 도로로 연결되어 있으며, 대중교통 중심 도로인 BRT(Bus Rapid Transit) 도로가 내부를 순환하고 있다.

2. 분석환경 구축

MaaS 도입에 따른 경로안내 효과분석을 위해 VISUM을 활용하여 Simulation 분석환경을 구축하였다. 대중 교통 최적노선을 분석할 시 대상지의 네트워크(교통망)가 필요하며, KTDB 및 Navigation 네트워크, 국가 표 준 Node/Link를 활용하여 정밀한 네트워크를 구축하고 수정작업을 시행하였다.<Fig. 2, 3, 4, 5>

또한 세종특별자치시의 각종 사회경제지표와 개별행태모형을 기반으로 수단별 O/D에 따른 모형치와 관측 치 교통량을 비교하여 정산을 수행하였다. 관측치는 도로법에 의해 10월 셋째 주 목요일인 2013년 10월 17일 (목)을 기준한 수시교통량 자료와 행복도시 내부의 교통수집장치(VDS) 자료를 활용하였다.

대상지의 교통망으로 구성된 기본 네트워크에 현황 대중교통체계의 노선, 정류장, 수단(지하철, 버스 등), 운행스케줄을 입력하였으며, 카쉐어링과 공공자전거의 위치와 함께 요금체계 및 용량 정보를 추가적으로 입 력하여 세종특별자치시의 다양한 교통수단이 연계된 대중교통 Network를 구축하였다.

또한 통행발생 주요지역(정류장)의 위치에 따라 Traffic Zone으로 전환하였으며, Zone과 Zone 내 주 출입구 와의 Connector를 연결하였다.

3. 분석 시나리오 설정

세종특별자치시를 대상으로 출발지에서 목적지까지 대중교통 이용에 따른 최단경로 탐색을 위해 도출한 최단경로를 기준으로 카쉐어링과 공공자전거 정보 제공 유무에 따른 시나리오를 구분하였다. 분석 시나리오 는 대중교통 통행거리 기준으로 단거리(3km 이하), 중거리(10km 이하), 장거리(10km 이상) 3가지로 총 6가지 의 시나리오로 구분하여 최단경로 분석을 수행하였다.

4. 시나리오 분석 결과

1) 단거리 시나리오

3km 이하의 단거리 시나리오는 세종특별자치시의 1 생활권 내부 통행 경로를 중심으로 분석하였으며, 1-5 생활권 내부에서 1-3 생활권 내부의 출발지에서 목적지까지의 다양한 경로를 도출하였다. 이 중 가재마을 9 단지아파트에서부터 가재마을 4단지 세종센트레빌아파트까지 환승 1회를 하는 최단경로를 비교분석하였다. <Fig. 6>

카쉐어링과 공공자전거를 고려하지 않은 경우 가재마을 9단지아파트에서 일반 430번 버스를 이용하여 어 진중학교 정류장에서 하차하고 가재마을 5단지 정류장까지 지선 11번 버스를 이용하였다. <Fig. 7>

카쉐어링과 공공자전거를 고려한 경우 가재마을 9단지아파트 부근 공공자전거를 이용하여 가재마을 5단 지 정류장까지 통행하였으며, 앞서 분석한 경로와 같이 지선 11번 버스를 이용하였다.

세종특별자치시 단거리 기준으로 카쉐어링과 공공자전거 정보이용에 따른 경로탐색을 하였을 때, 출발지 도착지 간 경로 부근에 이용가능한 공공자전거를 이용하여 통행한 것으로 분석되었다.

2) 중거리 시나리오

10km 이하의 중거리 시나리오는 세종특별자치시의 인접해 있는 생활권간 경로를 중심으로 분석하였으며, 1-5 생활권 내부에서 2-3 생활권 내 출발지에서 목적지까지의 다양한 경로를 도출하였다. 이 중 세종중흥 S 클래스 에듀힐스 아파트에서부터 한솔고등학교까지 환승 1~2회를 하는 최단경로를 비교분석하였다.

카쉐어링과 공공자전거를 고려하지 않은 경우 세종중흥 S클래스 에듀힐스 아파트에서 지선 11번 버스를 이용하여 문화체육관광부 정류장에서 하차 후 일반 601번 버스를 첫마을 5단지 정류장까지 이용하고 일반 751번 버스로 한솔고등학교까지 통행하였다.

카쉐어링과 공공자전거를 고려한 경우 지선 11번 버스를 이용하여 충남대학교 병원세종의원에서 하차하 고 공공자전거를 이용하였다.

세종특별자치시 중거리 기준으로 카쉐어링과 공공자전거 정보이용에 따른 경로탐색을 하였을 때, 공공자 전거 이용으로 통행거리가 길어지지만 환승횟수 및 총 통행시간 감소의 효과를 볼 수 있었다.

3) 장거리 시나리오

10km 이상의 장거리 시나리오는 세종특별자치시 인접하지 않은 생활권간 경로를 중심으로 분석하였으며, 3-2 생활권 내부에서 6-2 생활권 내부의 출발지에서 목적지까지의 다양한 경로를 도출하였다. 이 중 세종특 별자치시 시청부터 연기3리 마을회관까지 환승 2회를 하는 최단경로를 비교분석하였다.<Fig. 8>

카쉐어링과 공공자전거를 고려하지 않은 경우 세종특별자치시 시청에서 지선 560번 버스를 이용하여 대 평동 해들마을 정류장에 하차하고 일반 601번 버스로 환승하여 공정거래위원회 정류장에서 하차 후 지선 430번 버스를 이용하여 통행하였다.<Fig. 9>

카쉐어링과 공공자전거를 고려한 경우 세종특별자치시 시청 부근의 카쉐어링을 이용하고 이어서 공공자 전거를 첫마을 2단지 정류장까지 이용하고 이후 일반 751번 버스를 통해 목적지까지 통행하였다.

세종특별자치시 장거리 기준으로 카쉐어링과 공공자전거 정보이용에 따른 경로탐색을 하였을 때, 상대적 으로 교통수단간 환승에 따른 통행시간 및 대기시간이 적게 산정되어 총 통행시간이 감소되었다.

또한 장거리 시나리오에서 카쉐어링을 이용할 경우 통행시간이 20분, 통행거리 3.4km일 때, 기준대여요금 10분 기준으로 약 3,160원과 주행거리 km당 180원으로 주행요금 612원이 산정되어 총 3,772원, 일반 버스를 이용하였을 때 기본요금(10km까지) 1,250원과 환승 시 5km마다 100원의 추가요금이 발생되어 총 2,568원의 이용요금이 계산된다. 즉, 일반 버스를 이용할 경우 3,772원에서 2,568원으로 1,204원의 비용이 절감되나 일 반 버스의 운행시간표에 따른 환승 및 대기시간으로 총 통행시간이 매우 길어지는 것을 알 수 있다.

5. 분석 종합결과

카쉐어링, 공공자전거 정보 유무에 따른 교통수단 연계를 통한 최단경로를 탐색하기 위해 이를 통행거리 별 다양한 경로를 탐색하고 이 중 환승횟수에 따른 최단경로 비교분석을 수행하였다. 본 연구의 결과로는 교 통수단간 환승 시 필요한 대기시간과 통행시간이 감소하여 총 통행시간이 절감되는 효과를 볼 수 있었다.

단거리의 경우, 일반 버스를 이용했을 때 운행시간표에 따른 환승 및 대기시간으로 인해 공공자전거를 이 용한 경로보다 통행거리 및 통행시간 모두 증가하였다. 즉, 공공자전거와 일반 버스가 연계된 경로를 이용할 때 교통수단간 환승 및 대기시간이 7분 47초가 감소되어 총 통행시간이 26분 29초에서 17분 53초로 약 32%(-8분 36초) 감소하는 것으로 분석되었다.<Fig. 10>

중거리의 경우, 일반 버스를 이용했을 때 운행시간표에 따른 환승 및 대기시간으로 통행거리는 증가하지 않았으나 통행시간이 16분 50초가 소요되었다. 즉, 공공자전거와 일반 버스가 연계된 경로를 이용할 때 교통 수단간 환승 및 대기시간이 15분 17초가 감소되어 총 통행시간이 48분 44초에서 27분 52초로 약 43%(-20분 52초) 감소하는 것으로 분석되었다.<Fig. 11>

장거리의 경우, 일반 버스를 이용했을 때 운행시간표에 따른 환승 및 대기시간으로 통행거리 및 통행시간 모두 증가하였다. 즉, 카쉐어링과 공공자전거, 일반 버스가 연계된 경로를 이용할 때 교통수단간 환승 및 대 기시간이 22분 29초 감소되어 총 통행시간이 1시간 64분 40초에서 39분 27초로 약 39%(-25분 13초) 감소하 였다.

Ⅴ. 결론 및 향후 연구 과제

본 연구는 MaaS의 대표적인 서비스인 카쉐어링과 공공자전거의 정보 제공에 따른 최적경로를 도출하고자 하였다. 이를 통해 카쉐어링과 공공자전거 정보를 기반으로 하는 다양한 최적경로가 이용자들에게 어떠한 영향을 미치는지를 알아보고자 하였다.

본 연구에서는 카쉐어링과 공공자전거의 정보 제공에 따른 통행거리별 시나리오를 구분하여 최적경로를 분석하였으며, VISUM의 최적경로 탐색 기능을 활용하여 시나리오별 경로분석결과를 바탕으로 카쉐어링과 공공자전거의 도입에 따른 효과를 제시하였다.

본 연구는 카쉐어링과 공공자전거 이용을 통한 다양한 출발지-목적지 간의 접근성 향상 및 통행시간 감소 로 이용자에게 MaaS를 통한 정보 제공의 효과가 있었으며, 또한 통행거리가 짧을수록 공공자전거를, 통행거 리가 길수록 카쉐어링과 공공자전거를 모두 이용하였을 때 최단경로가 분석되었다.

향후 연구방안으로는 실제 카쉐어링과 공공자전거 정보를 기반하는 경로를 이용자들이 편리하게 이용가 능한 Application을 통해 제공하였을 때, 이용자의 요구에 맞게 다양한 교통수단을 선택하여 최적경로를 이용 하여 편의성과 효율성이 향상될 것으로 예상되며, 더 나아가 카쉐어링과 공공자전거의 증가로 인한 접근성 향상 및 교통수단 분담에 따른 교통체증 완화로 효율적인 교통운영방안이 될 것으로 기대된다.

아울러 현재 다양한 교통수단정보 제공을 위한 Application 개발이 이뤄지고 있으나 교통사고, 행사, 이벤 트 상황 등 실시간 교통상황을 반영한 경로안내는 실질적으로 어려운 상황이다. 세종특별자치시의 경우 대 중교통 수단분담률 증가를 위해 도로와 차량의 효율적인 관리가 필요하며, 유비쿼터스 지향의 통신인프라 구축을 통한 실시간 교통정보 활성화를 추진해야한다. 즉, 대중교통 전략수립 및 체계적이고 신속한 대응방 안 분석으로 대중교통 혁신도시로 성장하도록 교통운영 및 관리가 필요할 것으로 고려된다.

또한 교통혼잡으로 인한 실시간 교통상황을 고려하기위해 다양한 교통정보 데이터 융합과 함께 교통계획 부터 교통류, 교통신호, 대중교통 등 실시간 기반의 교통관리가 필요하다. 도시부 교통혼잡 억제를 지원하기 위해 UTIS/ATMS, 더 나아가 C-ITS 등 교통 ITS관련 투자지원이 확대되고 있는 실정이다. 효율적인 교통관 리를 위해 다양한 교통수요관리 방안이 필요하며, 향후 각종 개발 사업에 따른 교통상황을 분석하고 이를 고 려한 신뢰성 높은 경로안내를 이용자에게 제공함과 동시에 교통체계 운영 및 관리를 극대화해야 한다.

따라서 본 연구에서는 MaaS의 공공교통수단인 카쉐어링과 공공자전거를 기존 교통 시스템과 연계시켜 최 적경로를 분석하였고 이에 따른 결과는 공공교통수단을 이용하였을 때 이용자 측면에서 효율적인 경로 제공 이 가능하다고 제시하였다. 향후 다양한 교통상황에 따른 교통운영 및 관리를 위한 방안을 모색함과 함께 실 시간 교통상황을 반영한 교통정보를 통해 이용자에게 제공가능한 교통수단에 따른 경로안내를 기대해 본다.