Ⅰ. 서 론
자율주행 기술은 기존의 교통수단의 편의성 증진 뿐만 아니라, 도시 운영 전반의 효율성 제고 및 사회적 가치 실현을 가능하게 하는 서비스를 제공할 수 있도록 한다. 실제 자율주행 기술은 고령자·장애인 등 교통 약자의 이동권 보장을 위한 ‘이용자 이동 편의 지원 서비스’뿐 아니라, 청소·방역, 긴급차량 통행, 도로 인프 라 관리 등 도시의 기본 기능을 지원하는 ‘도시 기능 효율화 서비스’로도 확장되고 있다. 그러나 현재까지의 대부분의 정책적 논의와 선행 연구들은 자율주행 기술의 적용을 이동권 보장 및 교통서비스 개선에 한정하 여 다루는 경향이 있으며, 도시 기능 차원에서의 공공서비스화 가능성에 대한 체계적이고 정량적인 가치 평 가는 부족한 상황이다.
이러한 상황에서 국토교통부는 자율주행 기술 실증과 확산을 목적으로 2021년부터 ‘자율주행 기술개발 혁 신사업’의 일환으로 자율주행 리빙랩(Living Lab)을 구축 사업을 시행하였으며 2027년까지 화성시 일대에 현 장 인프라를 구축 예정이다. 해당 리빙랩에는 국토교통부의 ‘자율주행 기술 개발 혁신사업’의 일부인 Lv4+ 기반의 자율주행 서비스들이 도입 예정이며, 시민들이 직접 체험할 수 있는 공간을 제공할 예정이다. 자율주 행 리빙랩을 통해 시민들의 수용성 증진, 기술 도입에 앞선 실증, 실증 완료된 기술을 시험 운영과 같은 다 양한 형태에 대한 운영을 계획하고 있다.
자율주행 리빙랩의 큰 특징으로는 다양한 자율주행 서비스를 실제 도시환경 내에서 실증 및 검증함으로 써, 기술 성숙도와 사회적 수용성을 높이고, 향후 본격적인 확산 전 단계에서의 오류 수정 및 정책 방향 수 립에 중요한 역할을 수행할 수 있도록 한다(Pucihar et al., 2019). 특히, 자율주행 리빙랩은 다양한 서비스가 하나의 공간에 공존하는 특징을 가지므로, 개별 서비스만의 성과 측정이 아닌, 상호 비교 및 통합적 경쟁력 분석이 가능한 공통 평가체계 마련이 요구된다(Jing et al,, 2023). 이러한 자율주행 리빙랩은 기술 도입에 앞 서 시민들의 체험을 통한 사회적 수용성 증진, 정책 도입에 앞선 실증 및 시험 운영 등을 가능케 한다.
그러나 현재까지는 자율주행 리빙랩 내 다양한 서비스들을 아우를 수 있는 정량적 평가 지표와 방법론이 부재한 상황이다. 동일한 자율주행 기술이라 하더라도 서비스의 목적과 적용 범위에 따라 사회적 가치에 대 한 인식은 달라질 수 있다. 예를 들어, 교통약자 지원을 위한 자율주행 모빌리티는 공공성, 접근성, 안전성 등이 중심이 되는 반면, 도시 기능 효율화 서비스를 위한 자율주행 기술은 운영 효율성, 재난대응성, 데이터 기반 의사결정 가능성 등이 더 중요한 가치로 평가될 수 있다. 따라서 자율주행 리빙랩을 기반으로 정책을 수립하고 평가하기 위해서는 서비스의 특성에 기반한 차별화된 평가 구조의 설계가 선행적으로 이루어져야 한다.
본 연구는 이러한 문제의식에 따라 자율주행 기술이 적용되는 서비스 유형을 ‘이용자 이동 편의 지원 서 비스’와 ‘도시 기능 효율화 서비스’로 구분하고, 이 두 유형에 대해 동일한 평가 프레임워크 하에서 사회적 가치 인식의 상대적 중요도 차이를 분석하는 것을 목적으로 한다. 이를 위해 국토교통부 ‘자율주행 기술개발 혁신사업’의 실증 대상 서비스 사례를 중심으로 전문가 AHP(Analytic Hierarchy Process) 설문조사를 실시하였 으며, 두 서비스 유형 간 핵심 가치 항목(안전성, 비용 효율성, 이동 편의성, 도시문제 해결 등)의 상대적 평 가 결과를 도출하고자 하였다. 이를 통해서 서비스 목적에 따라 어떤 지표가 보다 중요한 가치로 인식되는지 를 정량적으로 확인하고, 향후 리빙랩 실증 평가, 정책 우선순위 설정, 서비스 보급 전략 수립 시 활용 가능 한 기초자료를 제공하고자 한다. 동일한 평가 항목을 바탕으로 서비스 유형 간 상대적 중요도를 비교함으로 써, 자율주행 기술 도입의 사회적 수용성과 실효성을 높이기 위한 정책적 우선순위 설정에 실질적인 기여가 가능할 것으로 기대된다. 아울러 이러한 접근은 향후 스마트시티 기반 자율주행 서비스의 단계별 도입전략 수립, 서비스 설계 기준 마련, 예산 배분 결정 등 정책 전반에 걸친 활용 가능성을 내포하고 있다.
Ⅱ. 선행연구 고찰
1. 자율주행 이동 지원 서비스 평가
자율주행 기술은 개인의 이동 편의성과 접근성을 향상시키는 수단으로 각광받고 있으며, 특히 교통약자와 같은 이동 취약계층에게 새로운 이동 솔루션을 제공할 수 있다는 점에서 사회적 가치가 부각되고 있다. 이러 한 변화 속에서, 서비스의 품질, 이용자 만족도, 정책 우선순위 등을 정량적으로 분석하기 위한 수단으로 AHP가 활발히 활용되고 있다. 특히 자율주행 기반 대중교통이나 공유 이동수단(버스, DRT, 카셰어링 등)의 만족도와 중요도 평가에 AHP를 접목한 연구들이 지속적으로 증가하고 있다. 이용자의 이동 편의성은 대중 교통 시스템의 성과를 판단하는 핵심 지표 중 하나로, 다양한 연구에서 이를 정량적으로 분석하기 위해 AHP 기법을 적용해왔다. 특히 요금, 정시성, 배차 간격, 정보 접근성, 승하차 편의성 등의 속성들은 이용자의 만족 도와 서비스 선택에 직접적인 영향을 미치는 요인으로 반복적으로 도출되고 있다. Mahmoud and Hine(2013) 은 기존 및 잠재 이용자 집단을 비교해 정시성, 요금, 정보제공을 핵심 요인으로 확인했으며, Fitriastuti and Kresnanto(2021) 또한 혼잡도와 승하차 편의성을 중요 요소로 분석하였다.
Do et al.(2023) 은 교통약자를 대상으로 한 자율주행 셔틀 서비스의 성능지표를 개발하고, 이용자 수용성, 편의성, 안전성 등의 항목에 대한 상대적 중요도를 평가하였다. 그 결과 편의성과 수용성이 핵심 요인으로 도출되었으며, 이는 정책 도입 시 서비스 설계의 중심축이 되어야 함을 시사한다.
이와 함께 자율주행 서비스의 보안성과 사용자 신뢰성은 서비스 수용성 확보를 위한 필수 요소로 지목된 다. Lim and Lee(2024)는 자율주행 생태계 내에서 고려되어야 할 보안 요소를 도출하고 AHP 분석을 통해 시 스템 보안성, 기술적 안전성, 데이터 프라이버시, 인증 시스템의 중요도를 비교하였다. 분석 결과, 시스템 보 안성과 통합적 인증 시스템이 가장 높은 중요도를 나타냈음을 확인하였다.
Choe et al.(2015)의 연구는 운전자들이 자율주행 시스템을 신뢰하기 위해 필요한 요구사항을 AHP로 도출 하였다. 연구는 운전자의 기술 이해도, 신뢰 수준, 긴급상황 대응 여부가 신뢰 구축의 주요 요인임을 밝혔다. 이는 특히 레벨 3~4 수준의 자율주행이 상용화되는 전환기에 사용자 교육과 UI/UX 설계가 핵심적임을 시사 한다.
서비스 제공 측면에서는 공공 교통정책 수립에 있어 자율주행 기반 이동수단의 수용성 및 효율성을 정량 적으로 평가하려는 시도도 이루어지고 있다. Hamadneh et al.(2022)은 민간 자율주행 공유차량(PSAV)의 수용 성에 대한 이해관계자 분석을 통해 정부, 산업계, 시민단체 등의 관점을 통합하였고, 각 이해관계자 간 중요 속성의 차이를 비교하였다. 특히, 시민 수용성과 사회적 공공성 확보가 정책 우선순위로 부각되었다.
Shim et al.(2024)는 수요응답형 자율주행 대중교통서비스의 평가 항목에 대한 AHP 분석을 진행하였으며 기존의 대중교통 서비스의 평가 지표에서 벗어나 자율주행 대중교통 서비스 만의 평가지표를 개발하고자 하 였다. 운영자와 이용자 측면에서 지표를 산정하였으며 효율성, 안전성, 편의성, 신뢰성 중 이용자 관점의 신 뢰성이 가장 높은 중요도를 갖는 것을 확인하였으며 자율주행 서비스의 도입 시 새로운 평가 매뉴얼 및 제 도 마련에 대한 필요성을 강조하였다. 비슷하게 Oh et al.(2024)에서도 자율주행버스에 대해 자율주행 버스 운영의 중요도 순위를 도출하였다. 안정성, 경제성, 편의성, 편리성 중 안전성에 대한 지표의 중요도가 가장 높게 나왔으며 앞선 연구와 중요도의 차이는 존재하지만 이용자의 입장이 가장 중요하다는 것에서는 일치성 을 보였다.
2. 도시 기능 효율화 서비스 평가
도시 기능의 효율화를 위한 기술적 접근은 자율주행 기술, 자동화 로봇, 도시 인프라 최적화, 재난대응 체 계 구축 등 다양한 영역에서 활발히 연구되고 있다. 특히 기존의 자율주행 서비스의 대부분은 차량을 활용하 여 이용자의 이동권 확장과 관련된 서비스가 대다수인 반면 최근 자율주행 기술과의 접목을 통해 도시 기능 의 효율화 서비스에 대한 영역의 연구가 진행되고 있다. 지능형 차량을 활용한 서비스 혁신의 가능성은 자율 주행 서비스 연구에서 다루어진 바 있으며, 해당 연구에서는 자율주행차의 도입이 물류, 이동지원, 환경미화 등 공공서비스 전반에 걸쳐 도시 기능의 대응성과 효율성을 제고할 수 있음을 강조하였다(Jing et al., 2023).
도시관리 분야에서 자동화 기술의 적용 사례로는 실내 청소 환경을 대상으로 한 자율청소로봇 설계 연구 가 있으며, 이는 주행 경로 최적화, 센서기반 회피 전략 등을 통해 에너지 효율성과 운용 효율을 극대화하는 방안을 제시하였다(Prayash et al., 2019). 유사하게, 도시환경 내 청소차량의 경로 최적화 연구는 실시간 교통 정보와 수거 효율을 반영한 경로계획 수립을 통해 운행거리 및 비용 절감을 도모하였다(Wojceiechowski et al., 2021).
도시 인프라 차원에서는 도로 기반시설의 지속가능성과 효율성을 향상시키기 위한 성과지표 및 평가체계 에 관한 연구가 이루어졌다. Fuzzy 기반 다기준 의사결정 기법을 활용한 인프라 성능 평가모형은 도로의 환 경적, 기술적, 사회적 측면을 통합하여 도시정책의 우선순위를 합리적으로 도출할 수 있도록 지원한다(Song et al., 2021).
도시 재난상황에서의 회복탄력성 확보 또한 도시 기능 유지의 핵심 요소로 인식되며, 이를 위해 AHP 기 반의 성능지표 우선순위화 연구가 수행되었다. 해당 연구는 지진, 홍수 등 비상 상황에서 도로 인프라의 대 응역량을 평가할 수 있는 계량화된 기준을 제시하였다(Aziz et al., 2023). 또한, 스마트시티 환경에서의 복합 재난관리 전략 수립을 위한 MCDM-AHP 분석 연구는 21세기형 도시 위기 상황(기후위기, 팬데믹 등)에 효과 적으로 대응할 수 있는 도시관리 체계를 제시하였다(Bouramdane, 2024).
마지막으로, 도시 내 자율주행 실증단지 구축을 위한 입지 선정에 대한 연구에서는 Pareto-AHP 기법을 적 용하여, 교통접근성, 주변연구 기반, 지형적 조건 등의 다기준 요소를 종합적으로 고려한 최적 입지 선정방 안을 도출하였다(Duleba et al., 2021).
3. 자율주행 리빙랩
도시 내 자율주행 기술의 실증과 확산을 위한 도시 실험실의 개념으로 ‘자율주행 리빙랩’이 주목받고 있 다. 자율주행 리빙랩은 실제 도시 환경에서 다양한 자율주행 기술을 실증하고, 정책 수립과 사회적 수용성을 동시에 확보할 수 있는 실험적 플랫폼의 역할을 할 수 있다(Mendoza-Armenta et al., 2024). 이러한 리빙랩은 자율주행 기술의 상용화 이전 단계에서, 기술의 안전성, 이용자 수용성, 운영 효율성 등을 실제 상황에서 검 증할 수 있다는 점에서 자율주행 리빙랩의 가치가 존재한다.
자율주행 리빙랩은 서비스 실증, 인프라 연계, 거버넌스 및 표준 개발 등 다양한 목적과 구조로 운영되어 왔다(Rito et al., 2023;Pucihar et al., 2019). 영국의 SMLL(Smart Mobility Living Lab)은 자율주행 차량과 통신 기술, 에너지 인프라를 통합하여 실제 도심 내에서 다종의 자율 서비스를 테스트하는 동시에 디지털 트윈 기 반 검증을 수행하고 있다(Mendoza-Armenta et al., 2024). 포르투갈의 Aveiro Tech City Living Lab은 도시 내 통신·감지·제어 네트워크를 활용하여 자율주행 셔틀의 운행 효율성과 시민 참여 기반의 서비스 수용성을 동 시에 평가하였다(Rito et al., 2023).
국내에서도 2021년부터 국토교통부 주관의 ‘자율주행 혁신사업’의 일환으로 자율주행 리빙랩이 본격적으 로 구축되었으며, 이용자 중심의 모빌리티 서비스와 도시 기능 효율화를 아우르는 다양한 서비스 모델이 실 증되고 있다(Ryu et al., 2024). Ryu et al.(2024)는 자율주행 리빙랩의 활성화를 위한 요인을 정책 거버넌스, 참 여자간 신뢰 형성, 지역사회 수용성, 기술-도시 연계성으로 분석하고, 서비스 목적별 전략 설정의 필요성을 강조하였다.
Pucihar et al.(2019)은 자율주행 모빌리티에 특화된 리빙랩 생태계를 ‘기술개발, 실증, 정책적 피드백’의 순 환구조로 정의하였으며 평가 지표 개발 및 공공의 가치 평가가 반드시 수반되어야 한다고 언급하였다 (Pucihar et al., 2019). 특히 서비스 유형별로 성과지표를 달리 설계할 필요성이 있으며 이를 위한 AHP 등 다 기준 의사결정 기법의 활용 가능성을 제안하였다. 이는 본 연구에서 이용자 이동 편의 서비스와 도시 기능 효율화 서비스를 구분하여 평가하고자 한 배경을 뒷받침하고 있다.
또한, Schuuman et al.(2016)은 리빙랩에서 수집된 실 이용자의 데이터가 단순 피드백에 그치치 않고 서비 스 설계와 기술 조정의 근거로 활용되는 Open Innomvation의 실증 기반으로 작동함을 확인하였다(Schuuman et al., 2016). 이는 자율주행 기술 도입에 있어 사회적 수용성과 정책 수립을 위한 리빙랩의 전략적 가치를 나타낸다.
4. 시사점
최근 자율주행 기술의 발전과 함께, 이를 활용한 이동 지원 서비스에 대한 수요와 관심이 증가함에 따라, 다양한 평가 연구가 진행되어 왔다. 선행연구들은 자율주행 기반 대중교통, 공유 모빌리티, 교통약자 지원 수단 등을 중심으로 다기준 분석기법을 적용하여 정량적인 평가체계를 설계하고 서비스 수용성과 정책 타당 성을 분석하는 성과를 거두었다. 이 과정에서 기술 안전성, 이용자 편의성, 사회적 수용성 등은 자율주행 서 비스의 핵심 가치로 반복적으로 도출되고 있으며, 이는 정책 수립 및 실증사업 추진에 실질적인 기초 자료로 활용되고 있다.
그러나 대부분의 기존 연구는 단일 서비스 유형에 대한 평가 혹은 특정 사용자 계층 중심의 분석에 초점 을 맞추고 있으며, 복수의 자율주행 서비스 목적 간 상대적 중요도 비교나, 정책 차원에서 요구되는 다층적 가치 평가 구조에 대한 분석은 아직 충분히 이루어지지 않았다. 특히 자율주행 서비스는 기술 자체보다 그것 이 도입되는 분야와 정책 목적에 따라 공공성, 수용성, 효율성 등 다양한 가치들이 차별적으로 요구되지만, 이를 고려한 계층적 비교 연구는 부족한 실정이다.
더욱이 자율주행 서비스는 단지 이동 수단으로서의 역할을 넘어, 도시 환경의 관리, 인프라 운영, 공공서 비스 효율화 등 다양한 기능적 목적을 동시에 추구하고 있음에도 불구하고, 각 기능별 서비스 유형이 갖는 정책적 우선순위나 사회적 효과성의 차이에 대한 정량적 비교는 미비하다. 결과적으로, 현재의 평가연구는 기술 타당성 중심의 접근에 머물러 있어, 다양한 자율주행 서비스들 간의 평가 및 정책 설계와 같은 실질적 인 의사결정 상황에서 활용되기에는 한계가 있다.
이러한 한계를 극복하기 위한 시도로 최근 국토교통부에서 추진중인 자율주행 리빙랩은 다양한 목적의 자율주행 서비스를 실제 도시 공간에 공존시키고, 실증을 통해 기술성과 사회적 수용성을 동시에 검증하고 자 하는 시도이다. 리빙랩은 기존의 단일 서비스 기반의 실증을 넘어 다양한 자율주행 서비스가 공존하는 환 경에서 이용자의 피드백, 운영 효과, 수용성 등을 통합적으로 검토할 수 있는 장점이 있다.
본 연구는 기존의 자율주행 서비스 평가 연구들이 대체로 단일목적에 집중하거나, 특정 이용 집단을 중심 으로 제한하여 가치 평가 혹은 정책 수립을 위한 연구들을 진행하였다는 한계를 극복하고자 하였다. 특히, 자율주행 서비스가 실제 도시 내에서 다양한 목적을 수행하게 되는 자율주행 리빙랩을 예로 들어 서로 다른 서비스가 존재하는 복합적인 환경 하에서 서비스 유형 간의 가치 기준 차이를 계층적으로 비교한다는 점에 서 기존 연구들과의 명확한 차별성을 갖는다.
따라서 본 연구에서는 단일 서비스 단위가 아닌 다양한 서비스가 공존하는 환경에서의 정책 기획과 평가 체계 수립에 유용한 접근 제공할 수 있다. 이를 통해 공공서비스로 도입되는 다양한 목적을 갖는 자율주행 기술들이 확산할 수 있도록 정량적 분석에 기반한 다층적 가치 판단 기준을 마련하였다는 점에서 기존 연구 와는 다른 기여점을 갖고 있으며 이는 향후 자율주행 기반 공공서비스 확산 전략 수립에 기초 자료로 활용 될 수 있을 것이다.
Ⅲ. 연구의 방법
1. AHP 분석 및 절차
자율주행 서비스 유형별 가치 평가를 위한 분석 방법으로 본 연구는 AHP기법을 채택하였다. AHP는 다기 준 의사결정(Multi-Criteria Decision Making, MCDM) 기법 중 하나로, 복잡한 의사결정 문제를 계층 구조로 분 해하고 각 항목 간 쌍대비교(pairwise comparison)를 통해 상대적 중요도를 산정하는 방식이다(Saaty, 1987). 이 기법은 평가 기준이 명확하게 수치화되기 어려운 상황에서도 정성적 판단을 정량적으로 구조화할 수 있어, 다양한 정책 및 기술 평가에서 널리 활용되고 있다(Saaty, 2008).
AHP의 주요 장점은 평가 항목 간 상대적 중요도를 전문가의 판단을 통해 수치로 변환함과 동시에, 응답 의 논리적 일관성을 확인할 수 있다는 데 있다. 응답자의 판단 행렬은 고유값 분해(eigenvalue method)를 통해 가중치를 도출하고, 일관성지수(CI) 및 일관성비율(CR: Consistency Ratio)를 통해 수용 가능성을 검토할 수 있다. 이러한 구조적 특성은 자율주행 서비스처럼 다양한 가치 요인이 상충하거나 복합적으로 작용하는 분 야에 특히 적합하다(Vargas, 1990;Dyer and Forman, 1992).
교통 및 도시계획 분야에서는 AHP가 이미 대중교통 서비스 속성 평가, 교통약자 정책 우선순위 결정, 인 프라 투자 분석 등 다양한 목적에 활용되고 있다(Duleba et al., 2021). 특히 AHP는 기술적 효율성과 사회적 수용성, 운영 비용과 공공성 등 서로 다른 속성을 비교하는 데 적합한 분석 프레임을 제공함으로써, 자율주 행 서비스 도입과 같은 복합 정책 과제에서 객관적 의사결정을 지원하는 도구로 기능할 수 있다. Boselli et al. (2015)은 다양한 연령층을 대상으로 한 스마트 모빌리티 서비스 AHP 분석에서, 고연령층은 정보의 신뢰 성과 접근성을, 젊은 층은 유연성과 편의성을 더 중시하는 것으로 나타났다. Almeida et al.(2017)의 연구 또한 카셰어링 시스템의 속성별 중요도 분석을 통해, 접근성, 이용 용이성, 시간 유연성 등이 도입 타당성의 핵심 요소임을 입증하였다. 사회적 가치 관점에서도 AHP 기반 평가의 활용 가능성이 제기된다. Gompf et al.(2021) 은 사회적 생애주기 평가(S-LCA)에 AHP를 접목하여, 공유모빌리티 서비스가 사회적 약자에게 제공하는 이 동권 보장, 환경 영향 저감 등의 요소를 구조화하였고, 접근성과 수용성을 가장 중요한 항목으로 도출하였 다. 이처럼 다양한 연구들이 도입에 앞서 의사결정 수단을 위한 연구로 AHP를 활용함을 확인하였다.
이에 본 연구는 자율주행 서비스의 도입 목적에 따라 사회적 가치 인식이 어떻게 달라지는지를 정량적으 로 분석하고자, 국토교통부의 ‘자율주행 기술개발 혁신사업’의 실증 서비스 유형을 대상으로 연구를 진행하 였다. 자율주행 기술개발 혁신사업 내 자율주행 서비스는 총 6개의 서비스가 존재하며 이들은 기능 요소를 기반으로 분류하면 <Table 1>과 같이 구분가능하다. 이에따라 서비스들을 크게 두가지인 ‘이용자 이동 편의 지원 서비스’와 ‘도시 기능 효율화 서비스’로 구분하고, 자율주행 서비스 모델에 대해 동일한 평가 기준 구조 를 적용한 독립적 AHP 분석을 수행하였다. 동일한 평가 항목 구조를 기반으로 서비스 유형 간 상대적 가중 치를 비교함으로써, 단순한 기술 수준이 아닌 서비스 목적에 따른 사회적 가치 구조의 차이를 실증적으로 도 출하고자 하였다.
<Table 1>
Classification of Autonomous Driving Technology Development Innovation Project
| User mobility convenience support service | Urban Function Efficiency Improvement Service | ||
|---|---|---|---|
| Service | Description | Service | Description |
| Mobility Services for Transportation Disadvantaged | Autonomous mobility services ensuring access for the disabled and underserved areas. | Urban Environment Management Service | Level 4+ eco-friendly autonomous vehicles for urban environment and sanitation tasks. |
| Demand-responsive Transit Service | Real-time, route-flexible autonomous transit offering seamless door-to-door travel. | Infrastructure Monitoring and Recovery Service | Road condition monitoring and anomaly detection using autonomous vehicle sensors. |
| Sharing Car Service | Autonomous one-way and free-floating shared car service. | Emergency Vehicle Traffic Support Service | Autonomous ambulances and response vehicles for emergency support and coordination. |
2. 자율주행 서비스 설문조사 항목 도출
본 연구는 자율주행 서비스의 사회적 가치를 평가하여 향후 서비스 모델 도입의 우선순위를 설정하고 정 책 방향을 도출하기 위한 목적으로 전문가들을 대상으로 AHP 설문조사를 진행하였다. 설문의 목적이 되는 대상은 크게 2가지의 자율주행 서비스인 ‘이용자 이동 편의 지원 서비스’, ‘도시 기능 효율화 서비스’로 구분 하여 진행하였다. 앞서 선행연구에 대한 고찰과 같이 두 개의 서비스의 중요도, 만족도의 요소 등 서비스에 따라 차별성이 존재한다. 다만, 국내에서 진행하는 다양한 자율주행 사업의 지원은 이러한 차이를 반영하지 못하고 있으며 자율주행 서비스 모델의 도입 우선 순위와 자율주행 서비스에 따른 차이를 반영하여 사회적 가치를 평가하고자 하였다.
자율주행 서비스에 대한 가치 평가를 위한 지표는 문헌 고찰과 실제 실증 사업 사례 분석을 통해 도출한 지표들을 대상으로 전문가 5인을 대상으로 사전조사를 통해 최종 선정하였다. 먼저 선행연구에서는 자율주 행 기반 대중교통, 수요응답형 모빌리티(DRT), 도시환경관리 시스템 등에 대한 AHP 기반 평가항목을 분석 하였으며, 자율주행 서비스의 성과는 단순한 기술 수준의 성과가 아닌 기술 안전성, 접근성, 시민 안전성, 운 영효율성 등 다차원적 속성을 반영해야 함을 확인하였다.
이를 바탕으로 국토교통부의 ‘자율주행 기술개발 혁신사업’ 내 실증대상 서비스들의 기능을 분석하고, 실 증 참여자 및 서비스 기획자의 정성적 사전조사 결과를 반영하여 4개의 주요 평가 기준(안전성, 비용 효율 성, 이동 편의성, 도시문제 해결 능력)을 상위 계층으로 설정하였다. 이후 각 평가 기준을 구성하는 세부 요 소들은 정책 문서에서 자율주행 성과지표로 반복적으로 제시된 항목들을 기준으로 구조화하였으며, 평가 계 층은 AHP 설계 원칙에 따라 2단계 구조로 최종 정리되었으며 그 결과는 <Table 2>와 같다.
<Table 2>
Evaluation index for AHP
| Layer 1 | Layer 2 | Description | Formula |
|---|---|---|---|
| Safety | Passenger Safety Index | Degree of physical safety for passengers during driving situations such as sudden acceleration or lane-cutting | ((No. of incidents × 0.4) + (No. of casualties × 0.6)) / No. of Passengers × 10 |
| Technical Safety Index | Reliability and stability of sensors, software, and hardware | No. of system failures / Operation hours × No. of Vehicles | |
| Regulatory Compliance Rate | Degree to which traffic rules (speed limits, signals, pedestrian zones) are followed | No. of compliant trips / No. of total trips × 100 | |
| Cost Efficiency | Fare Affordability | Appropriateness of service fare and level of economic burden | Average AV fare / Regional public transit fare × 100 |
| Maintenance Cost Reduction | Effect of reducing infrastructure and vehicle-related costs | (Legacy O&M cost − AV O&M cost) / Legacy O&M cost × 100 | |
| Travel Time Reduction | Cost savings due to reduced in-vehicle and waiting time through route optimization | (Average conventional travel time − AV travel time) / Average conventional travel time × 100 | |
| Mobility Convenience | Public Transit Connectivity | Ease of transfer and pedestrian access between AV service and public transport | No. of available transfer lines / Total nearby transit lines × 100 |
| Travel Time Reliability | Punctuality and consistency of service under traffic congestion | 1 − (Standard deviation of travel time / Average travel time) | |
| Service Convenience | Simplicity in calling, booking, and boarding/alighting process | No. of Accessible Requests / No. of Total Service Requests | |
| Urban Traffic Solutions | Emission and Pollution Reduction | Reduction in air pollution and greenhouse gases through improved energy efficiency | (Conventional CO₂ emission − AV emission) / Conventional CO₂ emission × 100 |
| Road Operation Efficiency | Improvement in road utilization and overall traffic management | Average vehicle speed / Standard operating speed × 100 | |
| Data Collection and Provision | Enhanced capability to gather and utilize data through autonomous vehicles for planning and policy | No. of Data Transmitted / No of vehicls x Operation hours |
이와 같이 구성된 지표는 두 서비스 유형(이용자 이동 편의 지원 서비스, 도시 기능 효율화 서비스)에 동 일하게 적용되며, 서비스 목적의 차이에 따라 전문가 집단이 어떻게 상대적 중요도를 판단하는지를 비교할 수 있도록 설계되었다.
3. AHP 설문조사 수행
본 연구는 자율주행 서비스 유형에 대한 사회적 가치 평가를 정량적으로 수행하기 위해 전문가 대상 AHP 설문조사를 실시하였다. 응답 대상자는 교통, 자동차, 제도(정책 및 법·행정) 분야를 대표하는 산·학·연 전문 가로 구성되었으며, 자율주행 기술의 상용화, 도시 모빌리티 정책 수립, 공공서비스 기획 등에 직·간접적으 로 참여한 경험이 있는 전문가들을 중심으로 선정하였다. 총 30명의 전문가가 설문에 응답하였으며, 각 응답 자는 자율주행 기술의 정책성, 기술성, 운영성 측면을 균형 있게 고려할 수 있는 경험을 보유하고 있다.
전문가들은 주된 전공 및 실무 영역에 따라 교통(19명), 자동차(7명), 제도(4명) 분야로 분류되었으며, 이와 같은 구성은 자율주행 서비스가 기술, 인프라, 정책 영역을 포괄하는 복합 융합 분야임을 고려한 결과이며 이는 <Table 3>에서 확인 가능하다. 특히 서비스 유형별로 상이한 사회적 가치 속성을 반영하기 위해 기술 전문성과 정책 판단 역량을 함께 고려하였고, 이를 통해 단순 기술성 비교가 아닌 실질적 정책 판단과 수용 성 분석이 가능하도록 하였다.
<Table 3>
Survey summary
| Classification | Description |
|---|---|
| Scale | 1: Equal importance, 3: Moderate importance, 5: Strong, 7: Very strong, 9: Absolute importance |
| Number of Questions | 60Q total (per respondent): 30Q for ‘User Convenience Service’ AHP and 30Q for ‘Urban Function Efficiency Service’ AHP |
| Survey Period | 2025.05.15. ~2025.05.21. |
| Sample | 30 experts (CR ≤ 0.1) |
설문은 총 두 개의 AHP 구조로 설계되었으며, 동일한 평가기준(안전성, 비용 효율성, 이동 편의성, 도시문 제 해결 능력)을 기반으로 하되, 평가 대상 서비스 유형을 ‘이용자 이동 편의 지원 서비스’와 ‘도시 기능 효 율화 서비스’로 각각 설정하여 이중으로 설문을 진행하였다. 각 설문지는 계층화된 구조에 따라 평가항목 간 쌍대비교를 수행하도록 구성되었으며, 응답자의 판단 일관성을 확보하기 위해 응답 수합 후 일관성비율(CR: Consistency Ratio)을 검토하였다. CR 값이 0.1을 초과한 응답은 분석에서 제외하거나 재검토를 요청하였다.
Ⅳ. 분석 결과 및 고찰
1. 분석 결과
이용자 이동 편의 지원 서비스에 대한 AHP 분석 결과, 안전성(0.460)과 이동 편의성(0.286)이 가장 높은 중 요도를 보이며, 전체 평가 기준 중 약 75%에 해당하는 비중을 차지한 반면 비용 효율성(0.134)과 도시교통해 결(0.119)은 상대적으로 낮은 평가를 받았다(Fig. 1). 이는 이용자가 이동을 위해 탑승하는 자율주행 서비스의 경우 신규 수단임에 따라 본 목적인 이동에 대한 편의성 보다 안전성이 더 중요한 가치라는 것을 보여준다. 또한, 탑승하는데 있어 지불하는 비용적인 가치는 생각보다 중요치 않음을 확인할 수 있었다.
<Table 4>의 세부 항목을 살펴보면, 안전성 하위 항목에서는 승객 안전성(0.260)이 가장 높은 가중치를 차 지했고, 이어 기술 안전성(0.126), 법규 준수율(0.074) 순으로 나타났다. 이는 실제 탑승자의 신체적 보호와 관 련된 인식이 자율주행 기술 자체에 대한 신뢰보다 더 민감하게 작용하고 있음을 의미한다.
<Table 4>
Hierarchical weight by AHP analysis of Autonomous Mobility Convenience Service
| Layer 1 | Weight | Layer 2 | Weight | Overall Weight | Rank |
|---|---|---|---|---|---|
| Safety | 0.460 | Passenger Safety | 0.564 | 0.260 | 1 |
| Technical Safety | 0.275 | 0.126 | 3 | ||
| Regulatory Compliance Rate | 0.161 | 0.074 | 5 | ||
| Cost Efficiency | 0.134 | Fare Affordability | 0.410 | 0.055 | 8 |
| Maintenance Cost Reduction | 0.232 | 0.031 | 10 | ||
| Travel Time Reduction | 0.358 | 0.048 | 9 | ||
| Mobility Convenience | 0.286 | Public Transit Connectivity | 0.241 | 0.069 | 6 |
| Travel Time Reliability | 0.273 | 0.078 | 4 | ||
| Service Convenience | 0.486 | 0.139 | 2 | ||
| Urban Traffic Solutions | 0.119 | Emission and Pollution Reduction | 0.226 | 0.027 | 11 |
| Road Operation Efficiency | 0.573 | 0.068 | 7 | ||
| Data Collection and Provision | 0.201 | 0.024 | 12 |
비용 효율성에서는 이용요금 경제성(0.055), 유지비용 절감(0.031), 통행시간 절감(0.048)로 비교적 고르게 분포되었다. 이동 편의성 항목에서는 서비스 편의성(0.139)이 가장 큰 비중을 차지했으며, 통행시간 신뢰성 (0.078)과 대중교통 연계성(0.069)이 그 뒤를 이었다. 이는 자율주행 서비스의 직관적으로 편리한 이용성이 특 히 중요한 평가 기준으로 작용하고 있음을 시사한다.
도시교통해결의 세부 지표 중에서는 도로 운영 효율(0.068)이 가장 높은 비중을 보였고, 대기오염 저감 (0.027) 및 데이터 수집(0.024)은 낮은 평가를 받았다. 이는 이용자 관점에서 도시 시스템 운영에 대한 관심보 다는, 자신의 체감 효율에 대한 평가가 우선됨을 보여준다.
도시 기능 효율화 서비스에서는 안전성(0.339)과 도시교통해결(0.325)이 거의 동등한 비중으로 높은 평가 를 받았고, 그 외에 비용 효율성(0.176), 이동 편의성(0.161) 순으로 나나타났으며 해당 결과는 <Table 5>에서 확인할 수 있다. 이는 도시 기능 효율화를 위한 자율주행 기술이 도시의 효율화도 중요하지만 안전성 또한 매우 중요한 지표로 나타나고 있다.
<Table 5>
Hierarchical weight by AHP analysis of Autonomous urban efficiency service
| Layer1 | Weight | Layer 2 | Weight | Overall Weight | Rank |
|---|---|---|---|---|---|
| Safety | 0.339 | Passenger Safety | 0.308 | 0.104 | 3 |
| Technical Safety | 0.436 | 0.148 | 2 | ||
| Regulatory Compliance Rate | 0.256 | 0.087 | 4 | ||
| Cost Efficiency | 0.176 | Fare Affordability | 0.268 | 0.047 | 11 |
| Maintenance Cost Reduction | 0.407 | 0.072 | 5 | ||
| Travel Time Reduction | 0.325 | 0.057 | 9 | ||
| Mobility Convenience | 0.161 | Public Transit Connectivity | 0.271 | 0.044 | 12 |
| Travel Time Reliability | 0.371 | 0.051 | 10 | ||
| Service Convenience | 0.412 | 0.066 | 7 | ||
| Urban Traffic Solutions | 0.325 | Emission and Pollution Reduction | 0.208 | 0.068 | 6 |
| Road Operation Efficiency | 0.595 | 0.194 | 1 | ||
| Data Collection and Provision | 0.197 | 0.064 | 8 |
안전성 하위 항목에서는 기술 안전성(0.148)이 가장 중요한 지표로 나타났으며, 승객 안전성(0.104), 법규 준수율(0.087)이 뒤를 이었다. 서비스 함에 있어 자율주행 기술 자체의 안전성이 가장 중요하다고 인식되고 있음을 보여주고 있다. 비용 효율성에서는 유지비용 절감(0.072)이 가장 큰 비중을 차지하였고, 통행시간 절 감(0.057), 이용요금 경제성(0.047) 순으로 나타났다. 이는 도시 운영자 관점에서 예산 절감 효과에 대한 기대 가 높은 것을 시사한다. 이동 편의성에서는 서비스 편의성(0.066), 통행시간 신뢰성(0.051), 대중교통 연계성 (0.044)이 유사한 수준으로 나타났으며, 이는 도시 기능 효율화 서비스에서도 일정 수준의 사용자 친화성이 고려됨을 보여준다.
마지막으로 도시교통해결에서는 도로 운영 효율(0.194)이 압도적으로 높은 중요도를 보였고, 대기오염 저 감(0.068), 데이터 수집(0.064)이 그 뒤를 이었다. 이는 도시 서비스 목적의 자율주행 도입에서는 교통 운영적 측면과 관리 효율화가 주요 성과지표로 작용함을 시사한다.
2. 고찰
본 연구는 자율주행 서비스의 도입 목적에 따라 사회적 가치 인식이 어떻게 달라지는지를 비교하고, 이를 정량적으로 해석함으로써 정책 설계 시 고려해야 할 방향성을 제시하고자 하였다. 분석 결과, ‘이용자 이동 편의 서비스’와 ‘도시 기능 효율화 서비스’는 기술 기반은 동일하지만, 각 평가 요소의 상대적 중요도에서는 분명한 차이를 보였다. <Fig. 1, 2>에서 확인할 수 있듯이 서로 다른 목적을 갖는 서비스는 지표에 따라 중요 도에서 크게 차이나는 항목과 큰 차이가 나지 않는 항목이 존재함을 확인할 수 있었다. 이용자 이동 편의 서 비스에서는 ‘이용자 안전성’, ‘이용 편의성’의 가중치가 도시 기능 효율화 서비스에 비해 큰 차이의 중요도를 나타냈다. 반면, 도시 기능 효율화 서비스의 경우 ‘도로 운영 효율화’, ‘정보 수집 및 제공’, ‘유지 비용 감소’ 측면에서 이용자 이동 편의 서비스에서 큰 차이를 나타남을 확인할 수 있었다. 이를 기존 연구들과 비교하면 다음과 같은 시사점을 도출할 수 있다.
먼저 이용자 이동 편의 서비스에서는 ‘안전성(0.460)’과 ‘이동 편의성(0.286)’이 전체 가치의 대부분을 차지 하였다. 특히 승객 안전성(0.260)이 가장 중요한 하위 항목으로 도출되었으며, 이어 서비스 편의성(0.139)과 기술적 안전성(0.126) 순으로 나타났다. 선행 연구(Mahmoud and Hine, 2013;Duleba et al., 2021)에서 반복적으 로 지적된 정보 접근성, 시스템의 직관성, 실제 승하차 편의성 등의 요소들이 본 연구에서도 유의미하게 나 타났음을 확인할 수 있다. 다만, 또한 이전 연구에서 자주 강조되었던 ‘기술 안전성’ 역시 본 연구에서는 상 대적으로 높은 비중(0.126)을 보였다는 점에서, 이용자 관점에서 안전성에 관한 지표는 기존 연구와 동일하 게 중요한 지표로서 가치가 있음을 확인하였다..
반면, 도시 기능 효율화 서비스에서는 ‘안전성(0.339)’과 ‘도시교통해결(0.325)’이 비슷한 수준으로 중요한 기준으로 나타났다. 이 중 도로 운영 효율(0.194)은 모든 하위 평가 항목 중 가장 높은 비중을 차지했으며, 이 는 자율주행 기술이 도시 운영 효율을 높이는 수단으로 인식되고 있음을 명확히 보여준다. 이어 기술 안전성 (0.148)과 유지비용 절감(0.072)이 뒤를 이었고, 데이터 수집(0.064), 대기오염 저감(0.068) 등도 일정 수준의 중 요도를 보였다. 이는 자율주행 기술이 단지 운송수단을 넘어, 도시 시스템 자동화 및 공공 인프라의 효율적 운영을 위해 작용할 수 있다는 기존 연구들(Song et al., 2021;Bouramdane, 2024)과도 일치한다.
두 서비스 유형 모두에서 기술 안전성은 각 평가 영역 내에서 일정 수준의 비중을 꾸준히 확보하고 있었으 며, 이는 자율주행 서비스의 공통 기반으로서 기술의 신뢰성과 안정성이 여전히 중요한 전제조건으로 인식되 고 있음을 보여준다. 따라서 자율주행 서비스의 확산을 위해서는 신뢰성 검증, 표준화된 기술 인증 체계, 법적 기준 정비 등의 기반 설계가 반드시 병행되어야 하며, 이는 기존 연구들이 강조해온 바와도 일치한다.
결과적으로, 본 연구는 자율주행 서비스의 정책적 도입 시, 기술 자체의 효과성뿐 아니라 도입 목적에 부 합하는 가치 구조의 차이를 정량적으로 확인함으로써, 정책 설계와 실증 기획의 전략적 방향을 제시하였다. 현재까지의 정책은 주로 ‘교통약자 지원’이나 ‘지역 내 셔틀 운영’처럼 이동편의 중심의 단일 프레임에 머물 러 있었지만, 본 연구는 도시 기능 기반 서비스의 정책적 정당성과 확장 가능성도 실증적으로 확인하였다.
두 서비스 모두에서 승객 및 기술 안전성이 주요한 공통 가치로 도출된 점을 고려하여 자율주행 기술의 신뢰성 확보, 시스템 표준화, 인증 체계 등 안전성을 우선적으로 확보하여야 할 것이다. 이 이외에 이용자 이 동 편의 서비스는 서비스 편의성이 핵심 가치이므로, 서비스 기획 초기부터 UX 설계, 호출·예약 시스템의 편리성 등이 전략적으로 반영되어야 한다. 도시 기능 효율화 서비스는 도로 운영 효율성, 예산 절감이 주요 지표로 나타난만큼, 실증 기획 시 이러한 지표를 중심 전략으로 수립하여야 할 것이다. 이처럼 자율주행 서 비스는 단일 기술의 일괄 적용이 아닌, 도입 목적에 맞는 가치구조의 해석과 전략적 설계가 병행되어야 실질 적인 수용성과 지속 가능성을 확보할 수 있다. 따라서 향후 실증, 상용화 및 수용성 증진 정책은 서비스 목 적에 따른 다층적 접근과 유형별 전략을 통해 기획될 필요성이 존재한다.
Ⅴ. 결 론
본 연구는 자율주행 기술이 다양한 분야에 적용 가능함에도 불구하고, 현재 정책과 연구가 주로 이동권 보장 중심의 서비스에 편중되어 있다는 문제의식에서 출발하였다. 특히 최근 국토교통부에서 추진 중인 ‘자 율주행 기술개발 혁신사업’의 일환으로 구축되고 있는 자율주행 리빙랩은 다양한 목적의 자율주행 서비스를 실제 도시환경에서 실증할 수 있는 기반이 되며, 이처럼 다기능 서비스가 공존하는 환경에서는 목적 기반의 가치 판단 체계가 더욱 중요해지고 있다. 이에 본 연구는 리빙랩에서 도입 가능한 대표 서비스 유형을 ‘이용 자 이동 편의 지원 서비스’와 ‘도시 기능 효율화 서비스’로 구분하고, 동일한 평가 프레임워크 하에서 전문가 AHP 조사를 통해 목적별 가치 인식 차이를 정량적으로 분석하였다.
분석 결과, 두 서비스 유형 간 핵심 가치에 대한 인식은 뚜렷하게 상이하였다. 이동 편의 중심 서비스에서 는 승객 안전성과 서비스 편의성이 상대적으로 높은 중요도를 나타냈으며, 이는 이용자 개인의 체감 만족과 안전이 자율주행 서비스 수용의 핵심 기준임을 보여준다. 이를 위해 실증사업 설계 시 ‘비상상황 대응 매뉴 얼’, ‘실시간 승객 모니터링 시스템’ 등 이용자의 안전을 위한 운영 방안에 대한 설계하는 방안 등 선제적 전 략을 시행할 수 있을 것이다. 반면, 도시 기능 중심 서비스에서는 도로 운영 효율성과 기술적 안정성, 운영비 용 절감이 핵심 가치로 도출되어, 자율주행 기술이 도시 시스템의 효율성과 운영 최적화를 목적으로 하고있 음을 확인하였다. 이를 위해 ‘스마트 신호체계 연계’, ‘교통 흐름 최적화 알고리즘 도입’ 등 교통 운영적 측면 을 극대화할 수 있는 방안을 선제적으로 준비할 필요성이 존재한다. 이와 동시에, 기술 안전성 항목은 두 서 비스 유형 모두에서 일정 수준 이상의 중요도를 확보하며, 리빙랩 내 실증 과정에서도 자율주행 기술의 신뢰 확보가 보편적인 요구 조건임을 확인할 수 있었다.
이러한 결과는 리빙랩 환경에서 자율주행 기술을 단순히 실증하는 것을 넘어, 서비스 목적에 따른 평가 지표와 전략적 설계 기준을 마련해야 함을 의미한다. 동일한 기술이라 하더라도, 적용되는 서비스의 사회적 가치, 정책 목표, 기대 효과가 상이하기 때문에 리빙랩 내에서는 다차원적이고 목적 기반의 평가 프레임워크 가 필수적이다. 따라서 향후 자율주행 실증 및 확산 정책은 단일 기준이나 기술 중심의 도입 논리에서 벗어 나, 서비스 유형 간 상대적 우선순위와 정책 효과성을 비교·검토할 수 있는 구조로 설계되어야 한다.
본 연구는 자율주행 리빙랩 내 다양한 서비스가 공존하는 상황을 전제로, 서비스 유형에 따라 형성되는 가치체계를 AHP 분석을 통해 계층적으로 도출하고 정량적으로 비교하였다는 점에서, 향후 실증사업 설계와 정책결정에서 실질적인 판단 도구로 활용될 수 있다. 또한, 각 서비스들의 단독 평가지표가 아닌 공동의 평 가 지표를 통해서 각 서비스의 보완점 도출 및 발전 방향에 대해 확보할 수 있을 것으로 고려된다. 특히 기 존 연구들이 주로 ‘이동권 보장’ 등 특정 목적에 초점을 두었다면, 본 연구는 도시 관리와 운영 기능을 포함 한 도시 기능형 자율주행 서비스에 대한 정책적 타당성과 평가 구조를 실증적으로 제시했다는 점에서 학술 적·정책적 기여를 갖는다.
다만 본 연구는 전문가 대상 AHP 분석을 기반으로하고 있으며, 실증 데이터 기반의 정량적 효과 분석이 미비하다는 한계를 가진다. 향후에는 리빙랩 실증을 통해 수집되는 실제 운영 데이터와 시민 대상 설문 및 FGI(Focus Group Interview) 등 다양한 이해관계자의 의견 등을 활용하여, 본 연구에서 도출한 평가 항목과 가 중치의 타당성을 검증하고, 보다 객관적인 평가 지표를 정립할 필요가 있다. 이와 비슷하게 서로다른 서비스 에 동일 지표를 적용하는 과정에서 재조정할 필요가 존재한다. 평가지표 중 일부 항목의 경우 각 서비스에 적합하지 않은 서비스가 존재하나 본 연구에서는 서비스 목표에 따른 차이를 보여주는데 의의가 있다. 다만, 보다 적절한 정책 수립을 위해서는 각 서비스 분류에 적합한 지표만으로 이루어진 추가 연구가 필요하다.
