Ⅰ. 서 론
1. 연구의 배경
국내의 지방 지역(농어촌)을 중심으로 고령화와 인구 감소로 인해 대중교통 수요가 줄어들고, 이로 인해 교통 서비스 유지가 어려워지는 악순환이 발생하고 있다. <Fig. 1>과 같이, 대중교통 서비스의 축소(노선 축 소, 배차 간격 증가 등)에 따른 서비스 감소는 이용자 불만을 초래하고 수요를 더욱 감소시키는 결과를 낳는 다. 한편 대중교통 서비스 축소는 교통 안전에도 부정적인 영향을 미친다. 상당수의 지방 도로는 열악한 보 행 인프라(보도 부재, 가로등 부족 등)로 인해 보행자에게 위험하며, 대중교통 서비스 축소에 따라 이동을 위 한 자가 운전이 강요됨에 따라 인지 능력이 부족한 고령자의 자가 운전에 따른 교통사고 발생 위험이 높아 진다. 대중교통 수요 감소에 따른 악순환을 해결하기 위한 방법 중 하나는 수요 감소를 방지하는 것으로, 이 는 교통 사업자의 수익 감소를 막는 데 도움이 된다. 그러나 고령화와 인구 감소가 진행 중인 지방 지역에서 대중교통 수요를 늘리거나 현 상태를 유지하는 것은 한국뿐 아니라 전 세계적으로도 어려운 과제이다.
한편 모빌리티 서비스 통합(MaaS, Mobility as a Service, 이하 MaaS) 개념은 2015년 세계 지능형 교통 시스 템 회의에서 처음 소개되었으며(Etrico1)), 이후 유럽을 중심으로 도시 교통 문제 해결을 위한 잠재적 대안으 로 주목받고 있다. MaaS는 다양한 방식으로 정의되는데, 유럽의 MaaS Alliance는 MaaS를 혼잡 완화와 교통 수용력 향상을 위한 지속 가능하고 편리한 대체 교통수단으로 정의하며(MaaS Alliance2)), 미국의 MaaS America는 모든 교통수단을 통합한 디지털 플랫폼으로 정의한다(MaaS America3)). 본질적으로 MaaS는 사용 자 수요와 서비스 지속 가능성을 고려하여 기술과 시스템을 통해 이동성을 향상시키는 개념이다.
리스본을 대상으로 6인승 공유 택시와 8~16인승 택시 버스로 구성하여 MaaS 시스템을 시뮬레이션한 국제 교통포럼(ITF) 연구 결과, MaaS가 보편화되면 현재 자동차의 3%만으로도 교통 수요 충족 가능하며, 현 이산 화탄소 배출량 34% 감소 및 혼잡 시간대 차량 주행거리 37% 감소, 공공 주차 공간의 95%가 불필요할 것으 로 전망하였다. 이는 DRT 및 차량 공유 서비스 등이 결합된 MaaS가 지역사회의 교통 문제 해결 및 탄소 저 감을 포함한 에너지·환경 문제까지 미치는 영향이 매우 큼을 의미한다.
이와 같은 효과를 기대하며 지금까지 다양한 MaaS 프로젝트는 도시 지역을 중심으로 추진되어 왔다. 이 는 도시 지역은 이동 수요가 많아 자원의 ‘효율적 활용에 따른 이동성 향상’이 가능하기 때문이다. 반면, 지 방 지역은 도시와는 다른 과제에 직면해 있다. 다수의 기존 연구에서 낮은 수요와 인구 밀도는 고정 노선 기 반의 기존 대중교통 수익을 감소시켜, 교통 사업자가 서비스 수준을 줄이게 만들었다고 제시하고 있다 (Bronsvoort et al., 2021;Lygnerud and Nilsson, 2021;Rodier et al., 2021;Kersting et al., 2021). 또한 지방 지역 은 교통 서비스를 유지·관리할 경제적 기반이 부족하므로 재정적 부담을 줄이기 위해 새로운 서비스를 제공 하고 접근성과 이동성을 개선하기 위해 제도적 한계를 극복해야 한다고 주장한 바 있다(Smith et al., 2021; Liu et al., 2021; Olsson and Friman, 2019;Pettersson and Khan, 2020;Eckhardt et al., 2017;Department for Transport in the UK, 2020). <Table 1>은 지방 교통 공급의 주요 과제를 요약한 것으로(Eckhardt et al., 2018), 지방 교통 서비스의 문제를 이해관계자 간 역할과 책임의 불명확성, 불안정한 공공 보조금, 수요의 불균형 (예: 학기 중 수요 집중, 계절적 요인 등)에서 기인한다고 판단하며, 지방 지역에서 MaaS 도입 시 다양한 이 해관계자 간의 협력이 보다 중요함을 강조하였다. 한편 세계경제포럼(WEF4))은 백서를 통해 지방 지역의 이 동성을 지역 문제가 아닌 글로벌 이슈로 인식해야 하며, MaaS가 지역 맞춤형 교통 서비스 모델 개발의 핵심 요소라고 강조했다.
<Table 1>
Current Challenges for Rural Mobility (Eckhardt et al., 2018)
MaaS Alliance는 DRT(Demand Responsive Transit, 수요응답형 교통), 라이드셰어링, 셔틀 운행, 자전거 공유 등의 수단을 통해 지방 지역의 낮은 수요와 밀도 문제를 해결할 수 있다고 주장하며, 지방부 지역의 교통 서 비스를 활성화하려면 정부 보조금 축소, 요금 인상, 서비스 수준 조정, 또는 새로운 교통 시스템 도입 등 다 각적인 접근의 필요성이 확인된다(Sörensen et al., 2021). 한편 지방부 교통문제 해결을 위한 MaaS 기반 문제 해결 전략에 대해서 현재 전 세계적으로 다양한 시범 사업이 진행 중이다(Bronsvoort et al., 2021;Lygnerud and Nilsson, 2021;Rodier et al., 2021;Kersting et al., 2021; Swedish Parliament, 2021; Hensher et al., 2020;Sörensen et al., 2021;Avermann and Schlüter, 2019;Thao et al., 2021;Rotaris and Danielis, 2018).
상기와 같이 지방부 MaaS 도입의 핵심 요소로 제안된 DRT는 이용자 수요에 따라 서비스를 제공하므로 기 존 대중교통 대비 비용 절감 효과를 기대할 수 있어 많은 지방부 지역에서 DRT를 기존 대중교통의 대안으로 도입하고 있다(Kersting et al., 2021;Sörensen et al., 2021). 독일의 Sörensen 등은 DRT의 효과를 분석한 결과, 간선-지선 연계 방식이 효율성을 높이고, 예약의 시간·공간 제약을 제거하면 성과가 향상된다고 밝혔으며 (Sörensen et al., 2021), 독일 니더작센주의 Ecobus는 기존 버스를 대체하는 DRT 서비스로 높은 만족도를 얻었 다(Kersting et al., 2021;Avermann and Schlüter, 2019). MaaS 온라인 블로그는 농어촌 지역에서 대형 차량을 활 용한 교통 서비스 개선이 어렵다고 인정하고, 셔틀버스와 택시 기반의 DRT를 대안으로 제시했다(MaaS5)).
라이드셰어링은 지방부 지역에서 고정 노선 버스를 대체하는 저비용 대중교통 확장 수단으로 활용되고 있으며(Thao et al., 2021;Lygnerud and Nilsson, 2021), 교통 서비스가 전무한 지역에서 특히 유용하다. 또한, 접근성이 낮고 수요가 적은 지역에서는 셔틀 운행(marshaling)도 논의되고 있으며(Rodier et al., 2021;Rotaris and Danielis, 2018), 자전거 공유는 고정 노선과 시간표의 한계를 보완하는 대안으로 시범 사업이 진행 중이 다(Bruzzone et al., 2021). 스위스에서는 전기자전거 공유와 DRT를 결합해 저비용으로 대중교통 수준을 보완 하고 있으며(Almannaa et al., 2022), 한편 국내에서는 여객자동차운수사업법에 따라 DRT 서비스를 한정면허 로 운영할 수 있다(MOLIT). 이와 같은 방식은 대중교통이 부족한 지역에서 유연한 방식으로 저렴한 요금의 교통 서비스를 제공하는 데 도움이 된다. 상기 검토한 바와 같이 다양한 형태와 유형, 지역에서 시범 사업을 통해 다양한 실험적 MaaS와 DRT 운영을 시행하고 있다. 그럼에도 불구하고 지속적인 운영 모델을 마련하지 못한다면 서비스는 유지되기 어려울 수 있어 이에 대한 지속적인 연구와 실험적 접근이 필요하다.
국내에서는 최근 수요응답형 대중교통 서비스와 관련하여, 셔클과 바로DRT 등으로 대표되는 플랫폼 DRT 사업(민간 기업 위탁형 등)과 지자체에서 독자적으로 운영하고 있는 DRT 사업(콜센터 방식 등) 등이 다양하 게 시행되고 있다. 이와 관련하여 도시지역을 대상으로 한 연구는 효율성(Han et al., 2024), 차량 배차 전략 (Tak and Park, 2025) 연구 등 다수 존재하나 상대적으로 대중교통 공백지역을 대상으로 한 연구는 상대적으 로 제한적이다. 이와 관련한 최근 학술적 연구로는 기존 대중교통 대비 DRT의 상대적 효율성 및 영향 요인 을 분석한 연구(HAN et al., 2025)와 추진방안 연구(Kim et al., 2024), 플랫폼 DRT의 지불 의사 금액 연구 (Kim et al., 2024) 등이 있다. 영향요인 및 추진방안 연구는 DRT 사업의 정책적 방향에 대한 제시를, 지불의 사 금액 연구는 사업자의 수익모델 관점에서의 접근 성격이 강한 반면 지자체의 모빌리티 서비스 운영 시의 지속가능성 관점의 연구는 여전히 부족하다고 판단하였다.
2. 기존 연구 대비 본 연구의 차별성
DRT는 문 앞에서 문 앞까지 운행되어 이용자 안전을 높이고, 수요에 따라 서비스 수준을 조절할 수 있다 는 장점을 지닌다. 그러나 수요 자체가 적은 지방 지역에서는 운영 비용이 여전히 부담으로 작용할 수 있다. 이에 본 연구에서는 DRT 서비스의 수익성과 지속 가능성을 제고하기 위한 방안으로, DRT 차량 운행에 결합 할 수 있는 다양한 유형의 부가 서비스를 연계하여 제공하는 전략을 고안하였다. 이는 공간적 이동을 전제로 한 서비스를 DRT 차량이라는 단일 플랫폼으로 통합 운영하는 것으로, 서비스 통합 운영에 따라 발생하는 부 가 수익을 통해 DRT 운영비를 충당하고 지방정부의 보조금 부담을 완화함으로써 지속 가능한 DRT 서비스 제공의 기반을 마련할 수 있는 운영 전략으로 이어질 수 있을 것으로 기대한다. 반면, 기존 연구들은 주로 DRT의 효율적 운영을 위한 방법론 또는 정책적 방향성을 주로 제시하고 있고 활용 가능한 구체적 서비스 유형을 제안한 연구는 부족하다고 판단되며, 상기 부분에서 본 연구의 의의가 있다고 판단된다.
이에 본 연구에서는 교통 서비스 공급이 부족한 양산시 교외 지역을 대상으로, 위와 같은 서비스 제공 이 론의 타당성을 검토하기 위한 설문조사 기반 분석을 수행하였다. 양산시는 부산과 인접한 도시로, 부산 인근 지역은 도시화가 진행되었으나 산악 지형, 낮은 인구 밀도, 높은 고령화율로 인해 나머지 지역은 교통 서비 스가 열악하다. 이에 양산시는 DRT 서비스를 도입하였으나, 주민들의 만족도는 높음에도 불구하고 이용량은 낮은 편으로 서비스 지속성을 위한 개선 방안 마련이 요구되는 상황이었다. 현재 국내에서는 여객자동차운 수사업법상 규제 샌드박스를 취득하지 않는 이상, 상시 운영을 위한 DRT 서비스는 한정 운수 면허가 발급된 제한 구역 내에서만 제공될 수 있다. 이로 인해 지역 교통 소외 지역 및 교통 사각 지역에서는 서비스 수혜 영역과 주민 수의 제약이 발생한다. 따라서 국가의 지원(국비 50%, 시비 50% 투입 형태)을 통해 DRT 등 교 통 서비스 공급이 가능하나, 서비스 영역이 확대될수록 지자체의 재정적 부담이 증가한다.
본 연구에서는 양산시 DRT 이용 경험이 있는 주민을 대상으로 설문조사를 실시하여, 7가지 부가 서비스 (차량 공유 연계, 승차 공유 연계, 이동형 공공 서비스, 택배 반입, 배달 서비스, 대신 장보기, 통합 교통 연계 앱)에 대한 선호도와 우선순위를 조사하였다. 이 중 차량 공유, 승차 공유 및 통합 교통 연계 앱은 기존 대중 교통 또는 주민 자체 교통 이용 편의를 높여 대중교통 이용 수요를 증진시키는 목적으로 제시하였다. 반면 이동형 공공 서비스, 택배 반입, 배달 서비스 및 대신 장보기는 수익 창출이 가능하여 대중교통 서비스 유지 에 기여할 수 있는 요인으로 분류하였다. 각 서비스의 순위 결정 요인을 분석하기 위해 순위 로짓(Logit) 모 형을 활용하였으며, 연구 절차는 <Fig. 2>와 같다.
Ⅱ. 연구수행 방법
1. 분석 대상지
양산시는 대한민국 경상남도 남동부에 위치한 도시로, 총 면적은 485.617㎢이다. 양산시는 부산(2022년 기 준 인구 337만 명)과 울산(2022년 기준 인구 111만 명)이라는 두 인접 도시와 도시 기능을 공유하는 광역권 에 속한다. 행정구역은 1개 읍(물금읍), 4개 면(동면, 원동면, 상북면, 하북면), 8개 동(중앙동, 양주동, 삼성동, 강서동, 서창동, 소주동, 평산동, 덕계동)으로 구성되어 있다. <Fig. 3>은 양산시의 위치와 행정구역을, <Table 2>는 각 구역의 세부 정보를 제시하였다.
<Table 2>
Regional Characteristics of the Study Area
| Administrative District | Land Area | Population | |||
|---|---|---|---|---|---|
| km2 | Ratio (%) | Population | Proportion (%) | Older Adult Proportion (%) | |
| Total | 485.16 | 100.0 | 360,332 | 100.0 | 14.4 |
| Mulgeum-Eup (Town) | 19.61 | 4.0 | 121,105 | 33.6 | 9.4 |
| Dong-Myeon (Township) | 56.35 | 11.6 | 37,659 | 10.5 | 12.5 |
| Wondong-Myeon (Township) | 148.02 | 30.5 | 3,409 | 0.9 | 43.5 |
| Sangbuk-Myeon (Township) | 68.47 | 14.1 | 12,933 | 3.6 | 25.6 |
| Habuk-Myeon (Township) | 68.65 | 14.2 | 8,140 | 2.3 | 29.0 |
| Jungang-Dong (Neighborhood) | 11.91 | 2.5 | 11,849 | 3.3 | 21.6 |
| Yangju-Dong (Neighborhood) | 1.87 | 0.4 | 33,032 | 9.2 | 14.0 |
| Samseong-Dong (Neighborhood) | 15.98 | 3.3 | 22,914 | 6.4 | 13.3 |
| Gangseo-Dong (Neighborhood) | 29.79 | 6.1 | 9,442 | 2.6 | 14.6 |
| Seochang-Dong (Neighborhood) | 22.00 | 4.5 | 29,499 | 8.2 | 14.1 |
| Soju-Dong (Neighborhood) | 18.39 | 3.8 | 21,057 | 5.8 | 18.0 |
| Pyeongsan-Dong (Neighborhood) | 10.75 | 2.2 | 30,889 | 8.6 | 19.9 |
| Deokgye-Dong (Neighborhood) | 13.37 | 2.8 | 18,404 | 5.1 | 16.2 |
1) 인구 현황
<Fig. 4>는 연구 대상 지역의 인구 분포를, <Fig. 5>는 각 행정구역별 고령 인구 비율을 제시한다. 읍과 동 지역은 상대적으로 인구가 많고 면적이 작으며 고령 인구 비율이 낮은 반면, 면 지역은 인구가 적고 면적이 넓으며 고령 인구 비율이 높다. 물금읍은 고령 인구 비율이 가장 낮고, 북서쪽에 위치한 원동면은 인구가 적 고 고령 인구 비율이 가장 높다. 이러한 차이는 부산과의 접근성으로 인한 인구 유입의 결과로 해석할 수 있 다. 양산시의 물금읍은 부산 대도시권과 인접해 있으며, 다수의 산업단지를 갖춘 자족형 도시로서 양산시 전 체 인구의 33.6%에 해당하는 121,105명이 거주한다. 반면 면적은 19.61㎢로 양산시 전체 면적의 4.0%에 불과 하다. 원동면은 양산시에서 가장 넓은 면적(148.02㎢, 전체의 30.5%)을 차지하지만, 인구는 3,409명으로 가장 적어 전체 인구의 0.9%에 해당한다.
2) 대중교통 서비스 제공 현황
양산시의 도심과 주거 지역은 산악 지형 사이의 평지에 위치하며, 대부분의 대중교통 서비스는 주거 지역 에 집중되어 있다(<Fig. 4>의 노란색 선). 양산시에는 도시철도(부산지하철 2호선)가 운행 중으로, 남부 지역 의 일부(물금읍, 양주동)에 서비스가 제공된다. 대부분의 노선버스는 남부 지역(물금읍, 양주동, 삼성동)과 동 부 지역(덕계동, 평산동, 소주동, 서창동)에 집중되어 있으나, 북부 지역(원동면, 상북면, 하북면)에는 장거리 노선이 일부만 운영된다. 이는 북부 지역이 산악 지형, 낮은 인구 밀도, 높은 고령 인구 비율로 인해 대중교 통 서비스 공급에 한계가 나타나기 때문이다. 이러한 상황에 따라 양산시는 주민들의 이동성을 개선하기 위 해 2020년 DRT 서비스(‘도시형버스’)를 도입하였다. <Fig. 6>은 현재 양산시에서 운영 중인 DRT 노선을 나 타낸다. 서비스 이용을 원하는 승객은 탑승 및 하차 희망 위치와 시간을 기사에게 사전에 전화로 예약해야 하며, 운행 경로는 기본 노선 구간 중 수요가 없는 정류장을 생략하거나 승객의 요청에 따라 원하는 정류장 으로 직접 이동하는 반유연형 방식으로 운영된다. 도시형버스의 교통카드 기준 요금은 일반 대중교통과 동 일한 1,450원이며, 일반 버스 노선과의 환승도 가능하다.
2. 조사
본 연구에서는 2021년 9월 1일부터 11월 23일까지 양산시 도시형 버스(DRT)가 운영 중인 마을의 인구 분 포와 인구 통계를 고려하여 선정한 9개 읍·면·동 주민 100명을 대상으로 설문조사를 실시하였으며, 해당 결 과를 분석에 활용하였다. 응답자들은 DRT(수요응답형 교통) 서비스와 연계 가능한 7가지 잠재적 부가 서비 스에 대해 선호도(가장 원하는 서비스)와 우선순위(가장 먼저 도입되었으면 하는 서비스)를 평가하였다. 또 한 성별과 연령 등 인구학적 특성도 함께 수집하였다. 응답자는 승용차 보유 여부에 따라 DRT 이용에 미치 는 영향이 있을 수 있으므로 응답자의 자가용 보유 여부를 고려하여 보유·미보유 비율을 각각 50%로 설정하 였다. DRT 운영 마을이 양산시 내에서도 극히 제한적(교통소외지역 대상)이며 해당 마을 실거주 주민의 수 및 DRT 탑승 인원(20명/일 내외, 반복 이용)을 고려하여 조사 인원수를 산정하였다. <Table 3>에는 잠재적 부가 서비스 목록이 제시되어 있으며, 이는 기존 유사 연구, 지역 정책 결정자들의 의견, 교통 전문가 대상의 예비 조사 결과를 바탕으로 선정하였다.
<Table 3>
Additional Services
| Type | Service Name | Description |
|---|---|---|
| Shared transportation services | Car sharing | Vehicles are available to rent by the hour. |
| Ride sharing | Riders with the same destination can travel together in a single car or rent a vehicle owned by someone else for a fee. | |
| Mobile social services | Mobile public facility | A refurbished truck visits residents for simple civil affairs, banking, or medical services. |
| DRT-connected delivery services | Courier delivery | Parcels are delivered by DRT. |
| Parcel delivery | Industrial products with a short use-by-date or desired goods are delivered by courier and called buses. | |
| Shopping delivery | Goods ordered online from stores and large supermarkets are delivered as well. | |
| Transportation link app | Information is provided about transportation services and their status in Yangsan City, including buses and public bicycles. | |
본 연구에서 서비스 운영 방안 설계를 위해 제시한 부가 서비스는 공유교통 서비스(도시형버스 운행과 연 계한 공용차량(마을 이장 차 등)의 시간제 임차 혹은 합승 서비스 제공), 도시형버스 차량을 활용한 이동형 공공서비스(간단한 민원업무(은행 또는 행정복지센터 업무)를 도시형버스의 공차시간에 마을에서 정차 후 제공), 도시형버스 차량의 물류(택배 반입, 유통기한이 짧은 공산품 및 배송희망 물품의 배달대행 혹은 시장 구매 물품의 자택 배송 서비스) 수단으로서의 활용, 통합 교통서비스 연계 앱 제공(도시형버스 외 타 대중교 통수단 및 공공자전거 등 양산시 내 교통서비스를 연계하여 환승 및 연계 활용 가능한 정보 제공)이다.
이와 같은 내용은 응답자가 각 항목의 의미를 쉽게 이해할 수 있도록 예시와 그림을 제시하여 이를 확인 한 후 응답을 진행하였다. 특히, 물류 서비스의 경우 추가 비용이 발생할 수 있음을 명시하였다.
3. 분석 모형
본 연구에서는 순위 로짓 모형(Ranked Logit Model)을 활용하여 잠재 이용자의 서비스 선호를 분석하였다. 순위 로짓 모형은 McFadden이 제안한 조건부 로짓 모형(Conditional Logit Model)을 확장한 모형으로, 무작위 효용 이론(Random Utility Theory)에 기반한다(McFadden, 1974). 분석에 앞서 응답자의 선택에서 각 서비스 간 선택의 독립성이 확보되어야 한다. 이를 위해 선택 결과에 대해 다중공선성 분석을 실시하였으며, 그 결과 VIF(Variance Inflation Factor)가 모두 1.0 수준으로 나타나 독립적 구조 변수를 갖춘 것으로 확인되어 분석에 활용하였다.
로짓 모형에서 개인(i)가 대안(j)를 선택할 때의 효용(U)은 다음과 같이 표현된다(McFadden, 1974;McFadden, 1976;McFadden, 1980;Fok et al., 2012;Choi et al., 2007). 여기서 i = 1, …, N은 개인의 인덱스, j = 1, …, J는 대안의 인덱스를 나타낸다. 한편 효용은 관측 가능한 결정적 효용(V)와 관측 불가능한 무작위 요소(ϵ)로 구성 된다.
조건부 로짓 모형은 여러 대안 중 하나를 선택할 확률을 다음과 같이 나타낸다:
순위 로짓 모형은 식 (2)를 확장하여, J개의 대안 중 첫 번째 선택이 이루어질 확률로 해석하며, 두 번째 우선순위 선택 확률은 다음과 같이 표현된다:
따라서 J번째 대안까지의 전체 선택 확률은 다음과 같이 표현된다:
본 연구에서는 순위 로짓 모형을 활용하여 7개의 서비스에 대한 선호도와 우선순위를 분석하였다. 대안 변수 j는 각 서비스의 기대 효용과 예상 이용 빈도로, 개인 변수 i는 응답자의 특성으로 설정하였다.
Ⅲ. 분석 결과
1. 기술통계 분석
1) 응답자 특성
<Table 4>는 응답자의 개인 및 교통이용에 대한 특성을 요약한 것이다. 성별은 남성 60%, 여성 40%였으 며, 평균 연령은 54세로 60대 응답자가 40%를 차지했다. 연령대에 따른 선호도 분석을 시행하기 위하여 10 년 단위로 연령을 구분하였으며, 이에 따라 해석에 있어 60세 이상을 고령계층으로 분류하여 적용하였다.
<Table 4>
Characteristics of Respondents
| Characteristic | Frequency (Proportion) | ||
|---|---|---|---|
| Sex | Male | 60 | 60% |
| Female | 40 | 40% | |
| Age (mean = 53.9, SD =11.6) | 20s | 3 | 3% |
| 30s | 14 | 14% | |
| 40s | 18 | 18% | |
| 50s | 24 | 24% | |
| 60s | 40 | 40% | |
| 70s | 1 | 1% | |
| Occupation | Office job | 26 | 26% |
| Non-office job | 38 | 38% | |
| Self-employed | 17 | 17% | |
| Not-employed | 19 | 19% | |
| Driver License | Own | 73 | 73% |
| Not own | 27 | 27% | |
| Private car/cars | Own | 50 | 50% |
| Not own | 50 | 50% | |
| Main purpose of going out | Market | 13 | 13% |
| Farm work | 3 | 3% | |
| Hospital | 10 | 10% | |
| Commuting | 73 | 73% | |
| Frequency of going out | Once a month | 10 | 10% |
| 2–3 times a month | 10 | 10% | |
| Once a week | 6 | 6% | |
| 2–3 times a week | 2 | 2% | |
| More than 4 times a week | 72 | 72% | |
| Main mode of transportation | Private car | 27 | 27% |
| Public bus | 49 | 49% | |
| DRT | 24 | 24% | |
| Number of places visited during a trip | One place | 15 | 15% |
| Two places | 43 | 43% | |
| Three places | 42 | 42% | |
평균 연령이 높음에도 불구하고 약 80%가 취업(공공근로 포함) 또는 자영업 상태였으며, 이에 따라 전체 이동 목적의 70%가 출퇴근으로 확인되었고 그 외의 주요 목적은 시장, 병원, 농작업 순으로 나타났다. 일상 활동에는 택배 발송·수령, 행정기관·은행·병원 방문 등이 포함된다. 대부분의 응답자는 주 4회 이상 이동하는 것으로 나타났으며, 80% 이상이 한 번의 외출시 두 곳 이상을 방문하였다. 주요 교통수단은 시내버스, 자가용, DRT 서비스였으며, 응답자의 70% 이상이 운전면허를 보유하고 50%가 차량을 소유했으나 실제 자가용을 주 교통수단으로 사용하는 비율은 27%에 불과하였다. 이는 고령층의 건강 문제와 운전 능력 저하로 인한 운전 행위 기피를 반영한 것으로 해석된다. <Table 5>는 응답자 연령에 따라 행정구역별 특성을 분석한 결과이다.
<Table 5>
Characteristics by District
| Characteristics | Myeon (Township) | Dong (Neighborhood) | Town ship | Neighbor hood | |||||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Dong | Sangbuk | Habuk | Seochang | Deokgye | Soju | Pyeongsan | Samseong | ||||
| No. of respondents | 7 | 14 | 21 | 23 | 24 | 6 | 1 | 4 | 42 | 58 | |
| Average age | 67.0 | 63.4 | 56.4 | 53.6 | 47.7 | 46.5 | 40.0 | 33.3 | 60.5 | 48.8 | |
| Main purpose of going out | Market | 4 | 4 | 0 | 3 | 3 | 0 | 0 | 0 | 8 | 6 |
| Farm work | 0 | 0 | 3 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 3 | 0 | |
| Hospital | 3 | 3 | 2 | 1 | 1 | 0 | 0 | 0 | 8 | 2 | |
| Commuting | 0 | 7 | 16 | 19 | 20 | 6 | 1 | 4 | 23 | 50 | |
| Commuting ratio | 0.00 | 0.50 | 0.76 | 0.83 | 0.83 | 1.00 | 1.00 | 1.00 | 0.55 | 0.86 | |
| Frequency of going out | 1 per month | 3 | 3 | 2 | 1 | 1 | 0 | 0 | 0 | 8 | 2 |
| 2–3 per month | 2 | 4 | 2 | 1 | 1 | 0 | 0 | 0 | 8 | 2 | |
| 1 per week | 2 | 0 | 1 | 1 | 2 | 0 | 0 | 0 | 3 | 3 | |
| 2–3 per week | 0 | 0 | 0 | 2 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 2 | |
| 4+ per week | 0 | 7 | 16 | 18 | 20 | 6 | 1 | 4 | 23 | 49 | |
| 4+ ratio | 0.00 | 0.50 | 0.76 | 0.78 | 0.83 | 1.00 | 1.00 | 1.00 | 0.55 | 0.84 | |
| Number of places visited during a trip | 1 | 0 | 0 | 2 | 4 | 6 | 2 | 0 | 1 | 2 | 13 |
| 2 | 7 | 4 | 6 | 7 | 12 | 3 | 1 | 3 | 17 | 26 | |
| 3+ | 0 | 10 | 13 | 12 | 6 | 1 | 0 | 0 | 23 | 19 | |
| 3+ ratio | 1.00 | 1.00 | 0.90 | 0.83 | 0.75 | 0.67 | 1.00 | 0.75 | 0.95 | 0.78 | |
| Main mode of transportation | Private car | 3 | 6 | 2 | 6 | 6 | 2 | 0 | 2 | 11 | 16 |
| Public bus | 4 | 4 | 8 | 12 | 14 | 4 | 1 | 2 | 16 | 33 | |
| DRT | 0 | 4 | 11 | 5 | 4 | 0 | 0 | 0 | 15 | 9 | |
| Car ratio | 0.57 | 0.29 | 0.38 | 0.52 | 0.58 | 0.67 | 1.00 | 0.50 | 0.38 | 0.57 | |
| Sending courier | 1 per month | 1 | 3 | 9 | 9 | 12 | 2 | 0 | 3 | 13 | 26 |
| 2–3 per month | 0 | 4 | 5 | 0 | 1 | 1 | 0 | 0 | 9 | 2 | |
| 2–3 ratio | 0.00 | 0.57 | 0.36 | 0.00 | 0.08 | 0.33 | 0.00 | 0.00 | 0.41 | 0.07 | |
| Receiving delivery | 1 per month | 4 | 11 | 15 | 19 | 21 | 6 | 1 | 4 | 30 | 51 |
| 2–3 per month | 0 | 1 | 5 | 2 | 1 | 0 | 0 | 0 | 6 | 3 | |
| 2–3 ratio | 0.00 | 0.08 | 0.25 | 0.10 | 0.05 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.17 | 0.06 | |
| Visiting administrative offices | 1 per month | 7 | 11 | 19 | 23 | 22 | 6 | 1 | 4 | 37 | 56 |
| 2–3 per month | 0 | 3 | 2 | 0 | 2 | 0 | 0 | 0 | 5 | 2 | |
| 2–3 ratio | 0.00 | 0.21 | 0.10 | 0.00 | 0.08 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.12 | 0.03 | |
| Visiting a bank | 1 per month | 7 | 12 | 19 | 21 | 24 | 6 | 1 | 4 | 38 | 56 |
| 2–3 per month | 0 | 2 | 2 | 2 | 0 | 0 | 0 | 0 | 4 | 2 | |
| 2–3 ratio | 0.00 | 0.14 | 0.10 | 0.09 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.10 | 0.03 | |
| Visiting a hospital | 1 per month | 4 | 9 | 17 | 21 | 21 | 6 | 1 | 4 | 30 | 53 |
| 2–3 per month | 3 | 5 | 4 | 2 | 3 | 0 | 0 | 0 | 12 | 5 | |
| 2–3 ratio | 0.43 | 0.36 | 0.19 | 0.09 | 0.13 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.29 | 0.09 | |
한편 평균 연령이 높은 면 지역일수록(<Fig. 5> 참조) 출퇴근 비율과 이동 빈도가 낮았으며, 한 번의 외출 에 여러 장소를 방문하는 경향이 확인되었다. 이는 고령층으로 갈수록 최소한의 이동 횟수로 한 번에 여러 일을 동시에 처리하려는 경향을 보였음을 의미한다. 평균 연령이 낮을수록 자가용 이용률이 높았으며, 동면 의 경우 고령 인구 비율은 낮지만 응답자가 모두 고령층으로 구성되어 있어 자가용 이용률이 높게 나타났다.
<Table 6>은 연령 및 지역별 일상 활동 패턴을 요약한 것이다. 평균 연령이 높은 지역일수록 택배 발송, 행 정기관 및 병원 방문 빈도가 높았다. 이러한 이동 특성은 서비스 선호도와 우선순위에 영향을 미칠 수 있다.
<Table 6>
Summary of Respondent Characteristics
| Older adults | Middle-aged people |
|---|---|
| Use buses/DRT more | Use private cars more |
| Less frequent trips | More frequent trips |
| More places visited during a trip | Fewer places visited during a trip |
| More daily activities: administrative office, courier, hospital | Mainly commute |
2) 부가 서비스의 기대 효용 및 이용 빈도
<Fig. 7>은 7개 서비스에 대한 기대 효용을 보여준다. 대부분의 서비스는 50% 이상의 기대 효용을 보였으 며, 특히 통합 교통서비스 연계 앱과 이동형 공공서비스 제공은 29% 이상이 매우 유용하다고 응답했다.
<Fig. 8>은 서비스별 기대 이용 빈도를 나타내며, 대부분 월 2~3회 이용할 것으로 예상되었지만, 통합 교 통서비스 연계 앱은 주 1회 이상 이용할 것으로 응답되어 가장 높은 기대 이용률을 보였다. 해당 앱은 무료 로 제공되며, 다른 교통수단과의 연계를 돕기 때문에 유용하다고 평가된 것으로 보인다. 이동형 공공서비스 제공은 통합 교통서비스 연계 앱보다 높은 기대 효용을 보였으며, 73%가 월 2~3회 이상 이용할 것으로 응답 되었는데, 이는 지방부 지역에서는 행정기관 방문이 번거롭기 때문에 해당 서비스가 유용하다고 인식된 것 으로 해석된다. 공유교통 및 배달 서비스는 상대적으로 낮은 기대 효용과 이용 빈도를 보였으나, 그 중 차량 공유 서비스와 쇼핑물품 배송 서비스는 이용 의향 빈도가 높았다. 차량 공유 서비스와 불편한 교통수단을 대 체할 수 있고, 쇼핑물품 배송은 번거로운 작업을 줄여주는 효과가 있어 선호된 것으로 보인다. 다만 국내에 서는 대부분의 경우 일반 택배가 문 앞까지 배송되기 때문에 DRT 연계 택배 서비스의 기대 이용 빈도는 상 대적으로 낮았다.
<Table 7>과 <Table 8>은 지역별 서비스의 평균 기대 효용과 이용 빈도를 보여준다. 이용 빈도는 1이 월 1 회, 5가 주 4회 이상을 의미한다. 전체적으로 이동형 공공서비스 제공 방안이 가장 높은 기대 효용을 보였고, 공유교통 및 배달 서비스는 낮았다. 특히 쇼핑물품 배송 서비스는 고령 인구 비율이 높은 면 지역에서 기대 효용이 높았고, 통합 교통서비스 연계 앱 은 동 지역에서 높았다. 이는 동 지역에서는 출퇴근 목적의 이동이 많아 교통 정보가 필요하고, 면 지역에서는 노동 부담을 줄이는 서비스가 더 유용하다는 것을 시사한다. 이 용 빈도는 통합 교통서비스 연계 앱 이 가장 높았고, 그 뒤로 이동형 공공서비스 제공, 공유 교통, 배달 서비 스 순이었다. 지역별 차이는 크지 않아 응답자 특성에 따른 이용 빈도 차이는 크지 않은 것으로 나타났다.
<Table 7>
Average Expected Utility of Each Service by District
Note: Shading changes with the value, where a redder color corresponds to a higher value. A higher value is considered better
| Administrative district | Count | Transport link app | Mobile public facility | Car sharing | Ride sharing | Courier delivery | Parcel delivery | Shopping delivery |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Township | 42 | 3.6 | 4.3 | 3.6 | 3.4 | 3.4 | 3.4 | 3.8 |
| Neighborhood | 58 | 4.0 | 4.1 | 3.4 | 3.2 | 3.2 | 3.2 | 3.1 |
| Total | 100 | 3.9 | 4.2 | 3.5 | 3.3 | 3.3 | 3.3 | 3.4 |
<Table 8>
Average Expected Usage Frequency of Each Service by District
Note: Shading changes with the value, where a redder color corresponds to a higher value. A higher value is considered better
| Administrative district | Count | Transport link app | Mobile public facility | Car sharing | Ride sharing | Courier delivery | Parcel delivery | Shopping delivery |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Township | 42 | 2.9 | 2.0 | 1.7 | 1.6 | 1.2 | 1.4 | 2.0 |
| Neighborhood | 58 | 3.1 | 2.2 | 1.7 | 1.4 | 1.2 | 1.4 | 1.6 |
| Total | 100 | 3.0 | 2.1 | 1.7 | 1.5 | 1.2 | 1.4 | 1.8 |
3) 서비스별 선호도 및 우선순위
<Table 9>와 <Table 10>은 7개 서비스에 대한 선호도와 우선순위를 나타낸다. 응답자들은 각 서비스를 1~7위로 평가했으며, 평균 순위를 통해 우선 도입 희망 서비스를 파악하였다. 전체적으로 통합 교통서비스 연계 앱이 가장 높은 순위를 기록했으며, 그 뒤로 이동형 공공서비스 제공, 공유 교통, 배달 서비스 순이었 다. 지역별로는 동 지역에서 통합 교통서비스 연계 앱, 면 지역에서는 배달 서비스의 순위가 높았다.
<Table 9>
Average Expected Usage Frequency of Each Service by District
| Administrative district | Count | Transport link app | Mobile public facility | Car sharing | Ride sharing | Courier delivery | Parcel delivery | Shopping delivery |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Township | 42 | 2.9(1) | 3.2(2) | 3.40(4) | 3.36(3) | 4.88(5) | 5.4(7) | 4.93(6) |
| Neighborhood | 58 | 2.0(1) | 3.1(2) | 3.3(3) | 3.9(4) | 4.7(5) | 5.2(6) | 5.8(7) |
| Total | 100 | 2.4(1) | 3.1(2) | 3.4(3) | 3.7(4) | 4.8(5) | 5.3(6) | 5.5(7) |
<Table 10>
Average Rank of Service Priority by District
Note: Shading changes with the rank, where a redder color corresponds to a higher rank. The number in parentheses indicates the rank in each group. A lower value is considered better
| Administrative district | Count | Transport link app | Mobile public facility | Car sharing | Ride sharing | Courier delivery | Parcel delivery | Shopping delivery |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Township | 42 | 2.8(1) | 3.5(2) | 3.6(3) | 3.7(4) | 4.8(5) | 4.8(5) | 4.9(7) |
| Neighborhood | 58 | 2.4(1) | 3.2(2) | 3.6(4) | 3.4(3) | 4.9(5) | 5.0(6) | 5.6(7) |
| Total | 100 | 2.6(1) | 3.4(2) | 3.6(4) | 3.5(3) | 4.8(5) | 4.9(6) | 5.3(7) |
2. 순위 로짓 모형(Ranked Logit Model) 분석 결과
본 연구에서는 순위 로짓 모형을 활용하여 서비스별 선호도 및 우선순위에 영향을 미치는 요인을 분석하 였다(<Table 11> 참조). 분석 대상은 개인 특성(예: 연령대, 차량 소유 여부)과 이동 특성(예: 이동 목적, 빈도, 주요 교통수단, 외출 시 방문 장소 수)이며, 각 서비스의 기대 효용과 이용 빈도가 주요 변수로 설정되었다. 모형 구축을 위해 연령대는 10살 단위로 나눈 연속형 변수로 처리하였고, 통행빈도와 방문지 수는 횟수를 연 속형 변수로 적용하였다. 자가용 보유 여부(보유시: 1, 미보유시: 0), 외출목적(통근: 1, 그 외: 0), 주요 교통수 단(DRT: 1, 그 외: 0)으로 가공하여 모형 구축에 사용하였다.
<Table 11>
Estimation Results of the Ranked Logit Model
Note: Shading indicates a statistically significant variable (***: 0.001; **: 0.01; *: 0.05; .: 0.1)
| Coefficients | Preference | Priority | |||||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Estimate | S.E. | z-value | Estimate | S.E. | z-value | ||||
| Intercept | Car sharing | -2.690 | 1.508 | -1.784 | . | -2.930 | 1.412 | -2.075 | * |
| Ride sharing | -2.993 | 1.429 | -2.094 | * | -2.291 | 1.326 | -1.728 | . | |
| Mobile public facility | -0.696 | 1.357 | -0.513 | -1.084 | 1.274 | -0.851 | |||
| Courier delivery | -5.794 | 1.598 | -3.625 | *** | -3.009 | 1.454 | -2.069 | * | |
| Parcel delivery | -7.323 | 1.626 | -4.505 | *** | -6.519 | 1.489 | -4.379 | *** | |
| Shopping delivery | -10.991 | 1.956 | -5.620 | *** | -10.689 | 1.813 | -5.896 | *** | |
| Expected utility | 0.225 | 0.080 | 2.799 | ** | 0.197 | 0.076 | 2.598 | ** | |
| Expected usage frequency | 0.437 | 0.088 | 4.944 | *** | 0.337 | 0.083 | 4.047 | *** | |
| Age group (divided by decade) | Car sharing | 0.655 | 0.228 | 2.866 | ** | 0.729 | 0.209 | 3.492 | *** |
| Ride sharing | 0.784 | 0.222 | 3.531 | *** | 0.706 | 0.207 | 3.418 | *** | |
| Mobile public facility | 0.609 | 0.226 | 2.697 | ** | 0.560 | 0.210 | 2.674 | ** | |
| Courier delivery | 0.406 | 0.245 | 1.655 | . | 0.219 | 0.219 | 1.000 | ||
| Parcel delivery | 0.575 | 0.249 | 2.313 | * | 0.608 | 0.228 | 2.668 | ** | |
| Shopping Delivery | 0.917 | 0.293 | 3.134 | ** | 0.912 | 0.269 | 3.393 | *** | |
| Own Car (1: yes; 0: no) | Car sharing | -1.041 | 0.539 | -1.931 | . | -1.517 | 0.512 | -2.963 | ** |
| Ride sharing | -1.020 | 0.513 | -1.989 | * | -1.397 | 0.492 | -2.837 | ** | |
| Mobile public facility | -1.240 | 0.524 | -2.367 | * | -1.331 | 0.495 | -2.689 | ** | |
| Courier delivery | 0.397 | 0.574 | 0.691 | 0.022 | 0.518 | 0.042 | |||
| Parcel delivery | 0.705 | 0.612 | 1.152 | 0.263 | 0.551 | 0.478 | |||
| Shopping delivery | 0.591 | 0.688 | 0.859 | 0.276 | 0.649 | 0.426 | |||
| Purpose of going out (1:commuting; 0: market/hospital, etc.) | Car sharing | 1.835 | 1.026 | 1.789 | . | -0.643 | 1.023 | -0.629 | |
| Ride sharing | 1.871 | 0.909 | 2.058 | * | 0.049 | 0.965 | 0.051 | ||
| Mobile public facility | 1.004 | 0.874 | 1.149 | 0.256 | 0.927 | 0.276 | |||
| Courier delivery | -0.703 | 1.049 | -0.670 | -1.450 | 1.058 | -1.371 | |||
| Parcel delivery | -0.201 | 1.036 | -0.194 | -0.993 | 1.055 | -0.942 | |||
| Shopping delivery | 0.598 | 1.115 | 0.537 | -1.208 | 1.061 | -1.139 | |||
| Frequency of going out | Car sharing | -0.557 | 0.309 | -1.803 | . | 0.297 | 0.315 | 0.944 | |
| Ride sharing | -0.475 | 0.267 | -1.777 | . | 0.088 | 0.291 | 0.303 | ||
| Mobile public facility | -0.440 | 0.256 | -1.721 | . | -0.115 | 0.278 | -0.415 | ||
| Courier delivery | 0.282 | 0.326 | 0.863 | 0.383 | 0.331 | 1.158 | |||
| Parcel delivery | 0.176 | 0.325 | 0.543 | 0.519 | 0.332 | 1.565 | |||
| Shopping delivery | -0.152 | 0.346 | -0.439 | 0.533 | 0.338 | 1.577 | |||
| Main-mode of transportation (1:DRT; 0:bus,car) | Car sharing | -1.684 | 0.640 | -2.633 | ** | -1.343 | 0.608 | -2.210 | * |
| Ride sharing | -2.181 | 0.629 | -3.470 | *** | -1.796 | 0.583 | -3.083 | ** | |
| Mobile public facility | -2.215 | 0.629 | -3.524 | *** | -2.148 | 0.570 | -3.769 | *** | |
| Courier delivery | -0.388 | 0.666 | -0.583 | -0.219 | 0.596 | -0.367 | |||
| Parcel delivery | -0.247 | 0.703 | -0.351 | 0.280 | 0.610 | 0.459 | |||
| Shopping delivery | -0.319 | 0.752 | -0.425 | 0.693 | 0.684 | 1.013 | |||
| Number of places visited during a trip | Car sharing | 0.448 | 0.337 | 1.328 | -0.286 | 0.326 | -0.878 | ||
| Ride sharing | 0.239 | 0.329 | 0.727 | -0.214 | 0.321 | -0.667 | |||
| Mobile public facility | -0.169 | 0.335 | -0.503 | -0.234 | 0.314 | -0.743 | |||
| Courier delivery | 0.834 | 0.359 | 2.326 | * | 0.189 | 0.327 | 0.577 | ||
| Parcel delivery | 0.828 | 0.375 | 2.206 | * | 0.280 | 0.341 | 0.822 | ||
| Shopping delivery | 1.687 | 0.432 | 3.906 | *** | 1.080 | 0.393 | 2.745 | ** | |
| N | 100 (Case: 2700) | 100 (Case: 2700) | |||||||
| LL | -646.49 | -682.79 | |||||||
선호도 모형의 분석 결과, McFadden의 R² 값은 0.441로 나타났으며 로그 가능도(LL)는 -646, LL 카이제곱 값은 1019.2로 산출되어 모형의 설명력과 통계적 유의성이 충분히 확보되었다. 기대 효용과 이용 빈도 변수 는 모두 양(+)의 계수로 유의하게 도출되었는데, 이는 응답자가 선호하거나 우선순위를 부여한 서비스가 모 형 내에서 높게 평가되었음을 시사한다. 본 모형에서 기준 서비스는 통합 교통서비스 연계 앱으로 설정되었 으며, 이동형 공공서비스 제공을 제외한 모든 서비스가 해당 앱보다 낮은 선호도를 보였다.
개인 특성 측면에서 연령대가 10년 증가할수록 다른 서비스의 순위가 높아지는 경향이 확인되었다. 이는 고령층이 통합 교통서비스 연계 앱에 대한 필요성을 상대적으로 낮게 인식하고, 다른 서비스에 대한 선호도 를 높게 평가함을 의미한다. 차량 소유자는 차량공유, 승차공유, 이동형 공공서비스 제공에 대한 선호도가 낮게 나타났는데, 이는 자가 이동이 가능하기 때문으로 해석된다. 반면 차량을 보유하지 않은 응답자는 버스 나 DRT를 이용해야 하므로 해당 서비스에 대한 선호도가 상대적으로 높았다.
출퇴근 목적의 응답자는 승차공유 서비스에 대한 선호가 유의하게 높게 나타났으며, 외출 빈도가 높은 응 답자는 차량공유, 승차공유, 이동형 공공서비스 제공에 대한 선호가 낮게 나타났다. 또한 DRT를 주요 교통 수단으로 이용하는 응답자 역시 공유 교통 및 이동형 공공서비스 제공에 대한 선호가 낮았다. 한편, 한 번의 외출에서 여러 장소를 방문하는 응답자는 택배 반입 및 배달대행, 쇼핑물품 배송 서비스에 대한 선호가 높았 는데, 이는 해당 서비스가 업무 부담을 경감하는 데 기여한다고 인식했기 때문으로 풀이된다.
우선순위 모형의 결과에서도 McFadden의 R² 값은 0.411로 나타나 모형의 타당성이 확인되었으며, 계수의 통계적 유의성과 방향성은 선호도 모형과 유사하게 도출되었다. 통합 교통서비스 연계 앱은 이동형 공공서 비스 제공을 제외한 모든 서비스보다 높은 우선순위를 보였으며, 기대 효용과 이용 빈도는 모두 우선순위에 긍정적인 영향을 미쳤다. 특히 이용 빈도의 영향력이 더 크게 나타났다. 연령대가 증가할수록 다른 서비스에 대한 우선순위가 높아졌으며, 차량 소유자 및 DRT 이용자는 차량공유, 승차공유, 이동형 공공서비스 제공에 대한 우선순위가 낮았다. 또한 여러 장소를 방문하는 응답자는 쇼핑물품 배송 서비스에 높은 우선순위를 부 여하였으며, 이동 목적과 빈도는 우선순위 모형에서는 통계적으로 유의하지 않았다.
Ⅳ. 분석 결과 고찰
본 연구에서는 DRT(수요응답형 교통) 서비스와 연계 가능한 7개 서비스를 선호도와 우선순위 측면에서 평가하기 위한 설문조사를 실시하였다. 그 결과, 통합 교통 서비스 연계 앱이 가장 높은 선호도와 우선순위 를 기록하였으며, 그 뒤를 이어 이동형 공공 서비스 제공, 공유 교통, 배송 서비스 순으로 나타났다. 이는 각 서비스의 기대 효용 및 기대 이용 빈도와 일치한다. 통합 교통 서비스 연계 앱의 높은 순위는 다른 대중교통 수단과 관련된 정보를 제공하는 것의 중요성을 보여준다. 그러나 해당 앱은 기존 인프라 정보를 무료로 제공 하는 성격을 가지며, DRT 서비스와 직접 연계된 추가 서비스가 아니므로 운영비용 충당을 위한 수익 창출 관점에서는 다른 서비스들이 포함될 필요가 있다.
전체적 및 지역별로 서비스의 선호도와 우선순위에는 유의미한 차이가 나타나지 않았다. 그러나 응답자의 연령 및 이동 특성에 따라 선호도와 우선순위는 달라졌다. 7개 서비스 중 차량 공유와 승차 공유는 각각 3위 와 4위를 차지하였다. 이는 선행연구에서 제시된 바와 같이 지방 지역에서 교통 서비스 수준과 접근성을 향 상시키며 긍정적인 반응을 얻었다는 결과(Thao et al., 2021;Lygnerud and Nilsson, 2021;Rotaris and Danielis, 2018)와 일치한다. 배달 서비스는 다른 서비스들보다 낮은 순위를 기록하였는데, 이는 국내 지방 지역에서도 현재의 배달 서비스와 인프라가 충분히 수용 가능한 수준으로 인식되고 있어 추가적인 배달 서비스에 대한 필요성이 상대적으로 낮기 때문으로 해석된다. 반면, 이동형 공공 서비스 제공은 2위를 차지하였으며, 특히 고령층에서 높은 수요를 보였다.
순위 로짓 모형을 사용하여 응답자의 개인 특성이 각 서비스의 기대 효용 및 기대 이용 빈도에 미치는 영 향을 추정하였다. 그 결과는 <Table 12>에 요약되어 있다. 기술통계 분석과 유사하게, 통합 교통 서비스 연계 앱은 가장 높은 선호도와 우선순위를 보였다. 다른 조건들을 통제했을 때, 이동형 공공 서비스 제공 역시 통 합 교통 서비스 연계 앱과 통계적으로 유의미한 차이 없이 높은 선호도와 우선순위를 나타냈다. 다른 서비스 들의 경우, 응답자의 연령이 증가함에 따라 선호도와 우선순위가 높아지는 경향을 보였다.
<Table 12>
Summary of Estimation Results
| Characteristics | Services | Results |
|---|---|---|
| Increase in age | All services | Prefer/Prioritize |
| Commuters | Car sharing, Ridesharing | |
| People who visit multiple places during a single trip | Courier delivery, Parcel delivery, Shopping delivery | |
| Car owners | Car sharing, Ridesharing, Mobile public facility | Not Prefer/ Prioritize |
| Frequently go | ||
| DRT users |
또한, 차량을 소유하거나 출퇴근을 하거나 DRT 서비스를 정기적으로 이용하는 응답자는 승차 공유와 이 동형 공공 서비스 제공에 대한 선호도가 낮고, 통합 교통 서비스 연계 앱에 대한 선호도가 높게 나타났다. 이러한 결과는 <Table 13>에 제시되어 있다. 다양한 사례에서는 이와 같은 대중교통 서비스 연계 및 확대에 자전거 공유 서비스가 도입되고 있으나(Bruzzone et al., 2021;Almannaa et al., 2022), 양산시 도시형 버스 운 행 지역은 산악 지형이 많고 고령 인구 비율이 높기 때문에 본 연구에서는 자전거 공유 서비스를 고려 대상 에서 제외하는 것이 타당하다고 판단하였다.
<Table 13>
Summary of Results
| Older adults | Middle-aged people | |
|---|---|---|
| Characteristics | Use bus/DRT more | Use private cars more |
| Less frequent trips | More frequent trips | |
| More places visited during a trip | Fewer places visited during a trip | |
| More daily activities: administrative office, courier, hospital | Mainly commute | |
| Services preferred/prioritized | Mobile public facility | Transportation link app |
| Courier delivery | ||
| Parcel delivery | Car sharing | |
| Shopping delivery | Ridesharing |
Ⅴ. 결 론
본 연구에서는 양산시를 대상으로 현재 운영 중인 DRT 서비스에 연계 가능한 부가 서비스를 조사하여 DRT 서비스의 수요를 촉진하고 지속 가능성을 높일 수 있는 방안을 모색하였다. 양산시는 국토교통부의 도 시형 교통모델을 적용하여 2020년 1월 31일 도시형버스(1번)를 운행하기 시작하였으며, 현재 6번 노선까지 총 6개 노선을 운영하고 있다. 콜 방식을 사용하되 콜센터가 아닌 운전기사에게 이용자가 직접 전화 예약을 하는 방식으로 운영하는 등 제한된 예산으로 노선 수 확대 등 최대한의 서비스를 교통 소외 지역 주민에게 제공하기 위한 방안을 강구하여 적용한 사례로 볼 수 있다. 일부 노선은 수요가 적은 기존 노선버스를 폐지 하고 도입하였으며, 일부는 대중교통 서비스가 제공되지 않는 지역에 공급되기도 하였다. 폐지된 기존 노선 버스는 30분에서 90분 간격으로 운행하였으며, 하루 평균 이용객은 100여 명 내외였다. 이는 운행 회차당 5~7명 수준으로 운송 원가가 매우 높은 수준이었다. 이와 같은 노선을 14인승 차량으로 수요응답형으로 운 행하여 보다 효율적이고, 마을 곳곳에서 승하차 서비스가 가능하도록 개선되어 이용자의 편의 또한 개선된 것으로 확인된다.
이와 같은 지역은 수요가 적어 모두 재정사업으로 추진되고 있다. 따라서 지속적인 운영 예산에 제약이 존재하며, 이를 극복하고 지속적이고 최소한의 대중교통 서비스를 공급하기 위한 부가 서비스 활용 방안을 본 연구에서는 도출하고자 하였다. 이를 위해 기존 도시형 버스가 공급되고 있는 지역의 거주민을 대상으로 포커스 그룹 인터뷰(focus group interview)를 실시하였다.
조사 결과, 응답자들은 통합 교통 서비스 연계 앱에 가장 높은 선호도와 우선순위를 부여하였으며, 그 다 음으로 이동형 공공 서비스 제공, 승차 공유, 배달 서비스 순으로 나타났다. 통합 교통 서비스 연계 앱에 대 한 높은 수요는 지방 지역에서도 다양한 교통수단에 대한 통합 정보를 제공하는 것이 중요함을 보여준다. 한 편 이동형 공공 서비스 제공에 대한 높은 수요는 고령층의 부담을 줄이고 중장년층에게도 유용함을 시사한 다. 배달 서비스는 상대적으로 낮은 선호도와 우선순위를 보였으나, 쇼핑 물품 배송 서비스는 특히 면 지역 에서 다른 배달 및 공유 교통 서비스보다 높은 평가를 받았다. 본 연구에서 검토한 이동형 공공 서비스 제공 에 대한 수익(공공 서비스 제공 희망자의 차량 부분 임차 비용), 쇼핑 물품 배송 서비스에 대한 수익(서비스 이용 희망자가 서비스 플랫폼 사업자에게 수수료를 제공하고, 수수료의 일부를 지자체가 회수) 발생을 통해 DRT 서비스의 지속 가능성을 확보하고, 이용자 만족도를 향상시켜 DRT 도입의 궁극적 목적인 ‘지방 지역 접근성 개선 및 자가용 이용 저감에 따른 교통 안전 편익 확보’와 더불어 지역 활성화(지역 소상공인 매출 증대, 공공 서비스 접근성 개선을 통한 정주 여건 개선)에 기여할 수 있다.
고령화는 전 세계적인 현상으로, 각국에서도 대중교통 서비스 유지의 어려움과 이에 대한 다양한 문제 해 결 전략이 마련되고 있다. 본 연구의 결과는 특정 지역의 특정 인원을 대상으로 도출된 것이지만, 해당 지역 의 인구통계학적 특성은 대중교통 서비스 제공에 어려움을 겪고 있는 다른 지역들과 유사하므로 서비스 선 호도 및 우선순위에 대한 설문 결과는 다른 지역에도 적용 가능할 것으로 판단된다. 다만 타 지역에서는 지 역 여건 및 특성, 주민 구성에 따라 다른 양상이 나타날 수 있으며, 향후 보다 다양한 지역을 대상으로 한 서 비스 제공 및 이용자 선호 분석을 통해 서비스 제공 모델의 일반화 및 특화가 가능할 것으로 판단된다. 또 한, 제공 서비스에 대한 선호 분석은 SP 분석에 해당하며 시범 서비스 및 실증을 통해 그 정확도에 대한 검 증이 필요하다.
