Ⅰ. 서 론
1. 연구 배경 및 목적
4차 산업 혁명의 한 축인 자율주행자동차에 대한 상용화를 위해 미국, 유럽 등 많은 국가에서 연구 개발 및 지원이 이루어지고 있으며, 국내에서도 2027년까지 Lv4 수준의 자율주행자동차 상용화를 위해 많은 노력 을 하고 있다. 자동차관리법에서 자율주행자동차의 개략적인 정의와 임시운행허가 근거만을 제시하고 있어 상용화를 위한 법적근거가 부족한 상황이었으나, 자율주행자동차의 정의를 세분화하고 시범운행지구를 도입 하는 등 관련 생태계기반을 조성하는 내용의 ‘자율주행자동차 상용화 촉진 및 지원에 관한 법률’이 2020년에 제정되었다. 이에 따라 국토교통부는 자율주행자동차 시범운행지구를 전국 7곳에 지정하여 연구·시범운행 환경 및 규제특례를 제공하였으며, 세종특별자치시(셔클)와 성남시 판교(제로셔틀, 로보셔틀)에서는 수요응 답형 자율주행 모빌리티 서비스가 운영 중에 있다. 또한 국토교통부는 2021년 자율주행 분야에 특화된 ‘제1 차 자율주행 교통물류 기본계획’을 고시하여 자율주행 기반의 맞춤형 서비스 제공을 통해 자율주행 서비스 의 고도화를 지원하고, 이를 통해 2025년까지 대중교통 접근시간 20%, 환승시간 50% 감축되는 효과를 기대 하고 있다.
자율주행 대중교통의 시범 운영 등에 따라 이와 관련된 연구도 다수 수행되었는데 Alber er al.(2015)는 자 율주행 대중교통의 이용자 만족도와 운영자 수익을 최대화하는 스케줄링과 수요 제어 방법론을 제안하였으 며, Lim et al.(2018)은 자율주행과 공유교통시대를 고려한 자율주행 대중교통 서비스 비즈니스 모델 및 지역 맞춤형 교통서비스를 제시하였다. Salazar et al.(2018)는 수요응답형 자율주행 서비스가 기존의 대중교통 시스 템과 연계되어 운영되는 것이 단독으로 운영되는 것에 비해 환경적 편익이 더 크고, 시간과 비용 측면에서 상당한 이점을 가져올 것이라고 분석하였고, Heipp(2018)는 수요응답형 자율주행 대중교통이 교외지역 대중 교통 운영비의 보조금 의존도를 낮추고 서비스의 질을 향상시키는 효율적인 대안이라고 제시하였다. Tak et al.(2019)는 자율주행기반 모빌리티 서비스 유형을 분류하고, 도로 인프라 수준을 고려하여 7개의 서비스 도 입 전략을 도출하였다. Kim(2019)은 자율주행 대중교통 공공성 확보를 위해 서비스 제공, 안전성, 인프라 확 충, 수용성 개선 등에 대한 쟁점을 도출하였으며, Bin et al.(2020)은 승용차 및 대중교통 통행시간, 자율주행 대중교통 요금이 통근자들의 자율주행 대중교통 서비스 이용 시 중요 변수가 된다고 제시하였다. Yoon(2020) 은 자율주행 대중교통체계의 효율적 구축을 위해 폐쇄형, 개방형, 수요응답형 순으로 도입이 예상하였으며, Seo et al.(2021)은 경기도를 중심으로 교통소외지역을 선정하고 계층적 클러스터링 방법론을 적용하여 자율 주행 대중교통 서비스 우선 도입 지역을 선정하는 방법론을 제시하였다. Ceder(2020)는 시간적, 비용적, 편의 적 측면에서 자율주행 대중교통과 비교해 개인차량의 비효율성을 밝히며 미래 운송수단은 자율주행 대중교 통에 기초해야 함을 강조하였으며, Schluter et al.(2020)는 수요대응 자율주행 대중교통이 도심과 교외를 연결 할 때 경제적·환경적 교통비용을 줄일 수 있을 것이라고 제시하였다. Litman(2021)은 자율주행이 보급되더라 도 주요 통행에 고용량 운송이 여전히 필요하고, 특히 교외지역에서 대중교통 승·하차지점으로의 환승 및 접 근 서비스를 제공하는 방안으로 자율주행 서비스를 제공하는 것이 효과적이라고 제안하였으며, Lee et al.(2019)은 국내외 78개 자율주행 대중교통 서비스 사례 조사를 통해 서비스 유형별, 운영형태별, 요금체계 에 따른 운행소요비용을 제시하였다.
기존 연구에서는 자율주행 대중교통 서비스 도입을 위해 필요한 사항 및 구축 전략, 우선 도입 지역 선정 방법을 제시하였고, 일부 연구에서 도심과 교외 지역을 연결 및 환승지점까지 접근 서비스를 수요대응 자율 주행 대중교통의 적절한 방법으로 제시하였으나 이들 연구는 실제 데이터가 아닌 가상 데이터를 기반으로 시뮬레이션하거나 개념만 제시하였다. 이에 본 연구에서는 실제 이용자의 First Mile1)과 Last Mile2)을 파악할 수 있는 알뜰교통카드 데이터를 이용하여 현재 대중교통서비스의 접근성 문제점을 분석하고 이를 해결하기 위해 실시간 수요대응 자율주행 대중교통서비스 도입을 위한 기능 및 운영 방안 등을 제시하는 것을 목적으 로 한다.
Ⅱ. 대중교통 최소서비스 수준 분석
대중교통 최소서비스 수준 분석은 매년 시행하는 대중교통 현황조사의 하나로 지자체 간 대중교통 서비 스 수준의 격차를 줄이고 대중교통 서비스 수준이 낮은 지역의 대중교통 서비스 공급을 확대하는 것을 목적 으로 법정동·법정리 단위로 공간적 접근성과 시간적 접근성으로 나누어 대중교통 접근성을 평가하고 있으 며, 각 세부 기준은 <Table 1>와 같다.
공간적 접근성은 평가 지역의 전체 도로연장 대비 대중교통시설(버스정류장 또는 지하철역) 기준 400~800m 범위 이내에 포함된 도로 연장의 비율(%)로, 시간적 접근성은 분석 지역의 전체 정류장 수 대비 인구밀도에 따른 운행횟수 기준을 만족하는 정류장의 비율(%)로 각각 평가한 후 이들의 산술 평균을 통해 최종적으로 전국 법정동·법정리 단위로 대중교통 최소서비스 수준을 평가하고 있다. 대중교통 최소서비스 수준은 공간적 및 시간적 접근성의 산술 평균한 수치에 따라 확보, 취약, 사각 지역으로 구분하는데 80% 이 상이면 확보 지역, 60%~80%은 취약 지역, 60% 미만은 사각 지역으로 구분하고 있다. 2021년 대중교통 최소 서비스 수준 분석 결과 법정동 지역은 64.3%, 법정리 지역은 50.5%만 대중교통 최소서비스 수준을 확보하고 있는 것으로 나타나 법정동에 비해 법정리 지역의 대중교통 접근성이 떨어지는 것으로 나타났으며 그 결과 는 <Table 2>와 같다.
그러나 대중교통 최소서비스 수준 분석은 대중교통 시설이나 운행횟수 등 벽지노선 지원이나 수요응답형 교통수단 도입 근거로 사용되기 위해 지역별로 최소한의 서비스 수준을 확보하였는지 평가하는데 주목적이 있으며, 이용자의 대중교통 접근성을 파악할 수 있는 데이터의 부재로 이용자보다는 공급자 측면에서만 평 가되고 있다. 또한 법정 지역 단위(동, 리)로 상이한 분석기준을 적용하고 있어 대중교통에 대한 형평성을 다 르게 평가하고 있으며, 지역 내 대중교통 접근성이 취약한 지역(마을)이 있음에도 해당 법정지역 하나의 분 석 결과로 귀결되어 지역 내 다양한 특성이 반영되지 못하는 한계점이 있다. 이에 본 연구에서는 이용자의 대중교통 접근성을 파악할 수 있는 알뜰교통카드 데이터를 활용하여 이용자 측면의 대중교통 접근성을 분석 하였으며, 이를 통해 실시간 수요 대응 자율주행 대중교통서비스 도입 방안을 모색하고자 한다.
Ⅲ. 알뜰교통카드 데이터를 활용한 이용자 측면 대중교통 접근성 분석
알뜰교통카드는 국민들의 대중교통비 절감을 위해 국토교통부 대도시권광역교통위원회에서 추진하고 있 는 사업으로 대중교통을 타기 위해 도보나 자전거로 이동한 거리만큼 적립된 마일리지로 대중교통비 감면 혜택(최대 30%)을 받을 수 있는 교통카드이다. 2022년 8월 기준 전국 17개 시·도 162개 시·군·구에서 참여하 고 있으며, 약 43만명의 이용자가 해당 서비스를 이용하고 있다.
알뜰교통카드는 대중교통을 이용하기 위해 이동한 거리만큼 마일리지를 적립해주므로 이동거리 산정을 위해 출발지 및 목적지에 대한 위치 정보와 GPS 오류 등으로 위치정보가 수집되지 않는 경우 보정 처리를 위해 출발시간 및 도착시간을 수집하고 있는데 이는 이용자의 대중교통 접근시간 및 거리를 파악할 수 있는 유일한 데이터라고 할 수 있으며, 알뜰교통카드 시스템에서 수집하는 자료는 <Table 3>과 같다.
본 연구에서는 2021년 1~5월의 알뜰교통카드 데이터(전국 128개 지자체, 총 16,158,564건)를 대도시권광역 교통위원회에서 제공받아 이용자 기반의 대중교통 접근성 분석을 수행하였다. 알뜰교통카드의 데이터는 이 용자 개인이 스마트폰 앱을 활용하여 개별 통행에 대한 정보를 직접 입력함으로써 생성되기 때문에 인적 오 류에 의한 오류 자료들이 포함될 수 있다. 먼저 출발-도착 시각과 승하차 시각의 차이로 산정되는 출발-도착 접근시간(출발의 경우, 탑승 전 대기시간을 포함하는 차외시간을 의미)의 경우 이용자의 실수로 승차 앱을 활성화하거나, 앱을 비활성화한 후 하차하는 경우 음수가 발생하므로 제외하였으며, 접근속도가 알뜰교통카 드 이용수단(도보/자전거)의 법정 최대 통행속도인 20km/h3)를 초과하는 데이터 역시 오류 데이터로 판단하 여 제외하였다. 이와 같은 오류 데이터를 제거한 후 접근시간에 대한 90% 신뢰구간 기준인 64.35분을 초과 하거나 접근거리가 4,633.25m(보행속도 1.2m/s4)×64.35분)를 초과하는 경우 이상치로 판단하여 제외하였다.
이러한 전처리 과정을 통해 11,316,485건의 알뜰교통카드 데이터가 추출되었으며, 알뜰교통카드 이용량이 많은 수도권 지역의 8,704,228건 데이터를 본 연구에서 활용하여 수도권 지역의 이용자 측면의 대중교통 접 근성을 분석한 결과는 <Table 5, 6>와 같다. 분석 결과 접근 시간은 법정동은 평균 9.55분, 법정리는 평균 10.91분으로 나타났으며, 접근 거리는 법정동 274.47m, 법정리 307.5m로 나타나 법정동에 비해 법정리의 평 균 접근 시간 및 거리가 크며, 확보 지역에 비해 비확보 지역의 접근 시간 및 거리가 큰 것으로 나타났고, <Fig. 1>과 같이 대부분 지역에서 도심에서 외곽지역으로 갈수록 접근 시간 및 거리가 증가하고 있다.
세부적인 이용자의 대중교통 접근성 분석을 위해 대중교통 최소서비스 수준 분석 시 법정동의 시간적 접 근성 10분이 최소값이므로 평균 접근 시간이 10분 이상이면서 전처리 과정을 통해 추출된 알뜰교통카드 데 이터 중 알뜰교통카드 이용량이 법정동/리 인구의 5% 이상인 수도권 13개 지역을 대상으로 동일 법정동/리 내의 다양한 특성을 파악하기 위해 법정동/리 단위보다 작은 세부존 단위로 분석하였다. 세부존의 크기는 Daejeon Sejong Institue(2021)에서 수요응답형버스인 셔클 이용자의 평균 도보시간이 5분 이내로 파악되어 이 를 준용하여 도보시간 5분에 도보 속도 1m/s를 적용하여 300m×300m으로 설정하여 분석하였다.
13개 지역에 대한 분석 결과 <Table 7>과 같이 평균 접근 시간은 9.36분으로 전체 평균보다는 낮으나 평균 접근 거리는 497.23m로 전체 평균보다 크게 나타났으며, 평균 접근 시간 및 거리에 대한 표준 편차가 4.4분, 383.56m로 분포가 상당히 넓게 나타났으며, 대부분 접근 거리가 증가할수록 접근 시간도 증가하는 추세를 보이고 있다.
본 연구에서는 유형 분류를 위한 접근 시간 및 거리의 기준으로 3사분위수를 적용하여 접근 시간 및 거 리가 모두 기준을 초과하는 유형(Type 1)과 접근 시간은 기준을 초과하나 접근 거리는 기준보다 작은 유형 (Type 2)으로 분류하여 분석하였고, 그 결과는 <Table 8>과 같다.
전체 평균에 비해 Type 1의 평균 접근 시간은 95%, 평균 접근 거리는 166%가 더 크게 나타났으며, Type 2는 평균 접근 시간은 64%가 더 크게 나타났지만 평균 접근 거리는 10% 정도 크게 나타났는데 Type 1은 대 중교통 수요가 많음에도 대중교통시설(버스정류장, 지하철역)이 설치되어 있지 않아 대중교통을 이용하기 위 해 먼 거리를 이동하기 때문이며, Type 2는 대중교통시설은 설치되어 있으나 대중교통 이용 수요가 적어 배 차 간격이 길게 운영되어 발생하였으며, 이들 유형의 사례는 <Fig. 2, 3>과 같다. 안산시 고잔동(Type 1)의 경 우 실제 이용하는 버스정류장과 거리가 멀어 접근 시간 및 거리가 길게 나타났으며, 수원시 인계동(Type 2) 의 경우는 정류장과의 거리는 가까우나 배차간격이 길어 접근 시간이 큰 것으로 나타났다.
알뜰교통카드 데이터를 기반으로 이용자의 대중교통 접근성을 GRID 단위로 분석한 결과 대중교통시설 부족으로 접근 시간 및 거리가 크게 나오거나, 대중교통시설이 있더라도 배차 간격이 길게 운영되어 접근 시 간이 크게 나타나는 유형을 확인할 수 있었다. 이러한 접근성을 개선하기 위해서는 추가적인 노선 신설 및 차량 투입이 요구되나 이를 위해서는 많은 재정 지원이 요구되며, 차량 크기로 인한 접근성의 제약이 있다. 이에 본 연구에서는 국토교통부에서 D2D 서비스를 위해 연구 개발 중인 “실시간 수요대응 자율주행 대중교 통 모빌리티 서비스 개발”의 자율주행 대중교통차량을 기반으로 효율적인 도입 방안을 검토하고자 한다.
Ⅳ. 실시간 수요대응 자율주행 대중교통서비스 도입 방안
“실시간 수요대응 자율주행 대중교통 모빌리티 서비스 개발”에서는 D2D 서비스를 위해 기존 대중교통차 량길이보다 짧은 5.2m(재차 인원 15인(입석 포함), 완충 시 운행거리 170km)의 자율주행 대중교통차량을 개 발하고 있으며, 해당 차량은 이면 도로 등 기존 대중교통차량이 진입하지 못하는 도로에 접근할 수 있는 장 점이 있다. 또한 별도 노선 없이 이용자 수요(콜)가 있을 경우 5분 이내에 배차가 될 수 있도록 하여 기존 대 중교통과 같이 고정된 노선 및 운행 시간에 따라 대중교통을 이용하지 않아도 되므로 이용 편의성이 증진되 며, 별도 버스정류장 설치 없이 가상 정류장을 기반으로 이용자의 탑승 위치를 안내하기 때문에 기존 대중교 통에 비해 이용자의 접근성이 향상될 것으로 기대된다. 본 연구에서는 통제된 피드백이 제공되는 수차례의 설문조사를 통해 어떠한 문제에 대한 전문가 집단의 합의를 이루는데 유용한 의사결정 수단인 델파이 기법 을 통해 실시간 수요대응 자율주행 대중교통서비스의 기능, 서비스, 운영 방식 등을 제시하고자 하였다.
델파이 기법은 전문가적 직관을 객관화된 수치로 나타내는 방법이기 때문에 조사에 참여하는 전문가의 자질이 매우 중요한 사항이므로 본 연구에서는 <Table 9>과 같이 교수, 연구원 등 총 18명의 전문가 패널을 구성하였으며, 3차에 걸친 델파이 조사·분석 과정에 모두 참여하여 분석의 신뢰성을 고려하였다. 델파이 조 사 이전에 알뜰교통카드 데이터 기반 이용자 접근성 문제 및 개발 중인 자율주행 대중교통차량에 대한 사양 을 공유하고 이를 기준으로 실시간 수요대응 자율주행 대중교통서비스 도입 방안에 대한 상위분류체계로 대 중교통 기능, 서비스 항목, 노선 운영 방식, 정류장과의 거리(접근 거리), 노선 운행 거리, 정시성으로 분류되 었다.
제1차 델파이 조사는 상위분류체계를 기반으로 개방형 설문으로 진행하였고, 각 상위분류체계에서 고려될 수 있는 하위분류요소를 자유롭게 나열하도록 하였다. 조사 결과 6개 상위 분석 체계에 종속된 하위분류항 목으로 34개가 조사되었는데 이 중 의미가 중복되거나 유사한 항목을 통합하여 19개의 결과를 도출하였다. 실시간 수요 대응 자율주행 대중교통서비스의 기능으로 환승연계 및 지선, D2D, 농어촌 간선 기능이 도출되 어 도시 지역에서는 환승 연계 및 D2D 기능을 수행하고 농어촌 지역에서는 간선 기능이 필요한 것으로 나 타났다. 서비스 항목으로는 예약 서비스, 우선 배차 서비스, 정보 제공 서비스, 이용자 맞춤형 서비스가 도출 되어 이용자 중심의 서비스 항목이 필요한 것으로 도출되었다. 노선 운영 방식은 준동적운영, 동적운영, 고 정노선(순환 포함) 운영 방식, 노선 운행 거리는 5km, 10km, 15km 미만이 적절한 것으로 조사되었다. 출발지 와 탑승지의 접근거리는 100m, 300m, 500m 이내로 조사되어 현재 대중교통 접근거리보다 짧게 조사되었고, 정시성(도착 예정 시간과 실제 도착 시간의 차이)은 5분, 10분, 15분 이내로 나타났으며, 그 결과는 <Table 10>과 같다.
2차 델파이 조사에서는 1차 조사에서 수집된 총 19개 항목에 대하여 전문가를 대상으로 7점 리커트 척도 를 적용하여 각 항목별 중요도에 대한 설문을 진행하였다. 1차 조사에서 도출된 각 항목에 대한 적용 타당성 검증은 CVR(Content Validity Ratio)를 분석하여 검증하였다(Lawshe, 1975). CVR은 조사 결과의 유의미함을 평가하는 방법으로 중요하다고 인식하는 패널들이 많을수록 그 항목의 유효비율 또는 범위가 증가한다는 가 정을 기반으로 하는데 응답한 패널 수가 50% 이상일 때 그 타당도를 어느 정도 가지고 있다고 볼 수 있으 며, CVR은 식 (1)을 통해 산정할 수 있다. Lawshe(1975)는 응답한 패널 수에 따라 CVR을 확보할 수 있는 최 소 CVR 값을 <Table 11>과 같이 제시하였다. 이를 참조하여 본 연구에서는 응답한 패널 수(18명)에 따른 최 소 CVR 값을 0.45로 설정하여 분석한 결과 1차 조사에서 수집된 총 19개 항목 중 9개 항목만 CVR 값이 0.45 초과하여 타당성이 있는 것으로 확인되었으며, 그 결과는 <Table 12>과 같다.
여기서, ne : 중요하다고 응답한 패널 수, N : 전체 패널 수
3차 델파이 조사는 2차 델파이 조사 결과 도출된 9개 항목을 대상으로 리커트 7점 척도를 활용한 폐쇄형 설문으로 진행하였으며, 1, 2차 조사에 참여하였던 전문가들의 최종적인 의견의 일치 및 합의를 도출하기 위 해 실시하였다. 델파이 조사는 근본적으로 전문가들의 의견의 일치점을 도출하는데 있으므로 전문가들의 의 견이 변동성이 크거나 중요도가 낮게 분석된 항목은 제거하거나 재조사할 필요가 있으므로 3차 델파이 조사 결과를 평가하기 위해 CVR을 통한 타당성 검증을 재수행하고, 전문가 답변의 일치성을 측정하기 위해 변동 계수(COV, Coefficient of Variation)를 산정하였고, 변동계수 값이 0.5 이하일 경우 안정도가 높아 의견이 일치 된 것으로 판단하였다(Rho, 2006).
3차 델파이 조사 결과는 <Table 13>과 같이 2차 조사 결과에서 도출된 9개 항목에 대한 CVR 값이 모두 0.45를 초과하여 타당성이 확보된 것으로 나타났으며, 실시간 수요대응 자율주행 대중교통서비스의 기능은 환승연계/지선, 노선 운영 방식은 준동적 운영, 노선 운행 거리는 10km 이하가 CVR 1.00으로 분석되어 모든 전문가들이 가장 중요하게 고려해야 할 항목으로 평가되었다. 변동계수도 모두 0.5 이하로 분석되어 응답의 일치성 또한 높아 설문의 안정도가 확보되었다고 할 수 있다.
총 3차에 걸친 델파이 조사 결과는 다양한 교통공학 전문가들의 의견의 일치와 합의를 통해 현재 개발 중 인 자율주행 대중교통차량의 성능을 기준으로 실시간 수요대응 자율주행 대중교통서비스 도입 방안을 마련 했기에 매우 의미가 있다고 판단되며, 이러한 대중교통서비스의 도입을 통해 벽지노선 지원사업의 재정 부 담을 줄이고, 지방자치단체에서 수요응답 대중교통 운영 시 참고할 수 있는 자료가 될 것으로 기대된다.
Ⅴ. 결론 및 향후 연구 과제
본 연구는 기·종점에서 대중교통 이용을 위한 역 또는 정류장까지 접근 거리 및 시간을 알 수 있는 알뜰 교통카드 데이터를 이용하여 이용자 측면의 대중교통 접근성을 GRID(300m×300m) 단위로 분석한 결과 법정 동보다는 법정리의 평균 접근 시간 및 접근 거리가 더 크게 나타나며, 대중교통 최소서비스 수준 확보 지역 에 비해 비확보 지역의 평균 접근 시간 및 접근 거리가 더 크게 나타났다. 또한 평균 접근 시간이 10분 이상 인 수도권 13개 지역을 대상으로 접근 시간을 기준으로 접근 시간 및 거리가 모두 기준을 초과하는 유형 (Type 1)과 접근 시간은 기준을 초과하나 접근 거리는 기준 이내인 유형(Type 2)으로 분류하여 분석한 결과 전체 평균에 비해 Type 1의 평균 접근 시간은 95%, 평균 접근 거리는 166%가 더 크게 나타났으며, Type 2는 평균 접근 시간은 64%가 더 크게 나타났지만 평균 접근 거리는 10% 정도 크게 나타났다. Type 1은 대중교 통 수요가 많음에도 대중교통시설(버스정류장, 지하철역)이 설치되어 있지 않아 대중교통을 이용하기 위해 먼 거리를 이동하기 때문이며, Type 2는 대중교통시설은 설치되어 있으나 대중교통 이용 수요가 적어 배차 간격이 길게 운영되어 발생하는 것으로 확인하였다.
이와 같은 이용자 측면의 대중교통 접근성을 개선하기 위해 본 연구에서는 국토교통부에서 D2D 서비스를 위해 연구 개발 중인 “실시간 수요대응 자율주행 대중교통 모빌리티 서비스 개발”의 자율주행 대중교통차량 을 기반으로 델파이 조사를 통해 효율적인 도입 방안을 제시하고자 하였다. 델파이 조사에는 총 18명의 교통 전문가가 참여하였으며, 3차의 조사를 통해 실시간 수요대응 자율주행 대중교통서비스의 기능은 환승연계/ 지선, D2D, 서비스 항목은 예약서비스, 정보제공서비스, 노선 운영 방식은 준동적 운영, 동적 운영, 접근거리 는 300m 이내, 노선 운행 거리는 10km 이내, 정시성은 5분 이내가 적합한 것으로 조사되었다. 이러한 조사 결과는 다양한 교통공학 전문가들의 의견의 일치와 합의에 대한 결과로서 매우 의미가 있다고 판단된다.
본 연구는 알뜰교통카드 데이터 분석을 통해 이용자 측면의 대중교통 접근성을 분석하고 이를 개선하기 위해 현재 연구 개발 중인 자율주행 대중교통차량의 효율적인 도입 방안을 제시하였으나 다음과 같은 한계 점이 있다. 먼저 알뜰교통카드 데이터로 이용자의 접근 시간 및 거리는 확인할 수 있었으나 대중교통 이용 패턴(환승, 이용시간대 등)을 고려하지 못하였으므로 교통카드 데이터와 연계 분석을 통해 이용자의 이용 패 턴에 따른 문제점 분석이 필요할 것으로 판단된다. 두 번째는 GRID 분석을 법정동/리 내의 세부적인 대중교 통 접근성을 파악하였으나 정책 수립을 위해 이를 대중교통 최소서비스 수준에 적용할 수 있는 기준 마련이 요구된다. 마지막으로 현재 개발 중인 자율주행 대중교통차량을 대상으로 도입 방안을 제시하였으나 자율주 행 대중교통차량 및 운영 시스템의 성능에 따라 서비스 항목 및 운영 방식은 변경될 수 있기에 이에 대한 추가적인 검토가 요구되며, 이용자의 선호도 조사 등을 통한 이용자 특성을 반영할 필요가 있을 것이다.
