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자율주행 수요대응형 대중교통에 대한 자율주행 리빙랩 주민들의 잠재선호도 분석: 화성시 남양읍을 중심으로 = Analysis of Stated Preference of Residents in the Autonomous Driving Living Lab for Autonomous Demand-Responsive Transit: Focused on the Namyang-eup, Hwaseong-si
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2024
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Korean
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724-738(15쪽)
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최근 수요대응형 대중교통에 자율주행 기술을 결합하여 실시간 대응 능력 및 운영 효율성을 향상하려는 시도가 이루어지고 있다. 이에 자율주행 수요대응형 대중교통의 잠재적 수요를 확인하기 위해 수단선택 행태에 관한 연구가 필요하나, 지금까지의 연구는 대부분 광범위한 지역을 대상으로 진행되어 신도시 등 실제 서비스 도입 가능성이 큰 지역에 집중하여 수행된 연구는 부족하다. 이에 본 연구에서는 자율주행 수요대응형 대중교통 실증사업이 예정된 자율주행 리빙랩 지역을 대상으로 자율주행 수요대응형 대중교통이 도입된 상황을 가정하여 수단선택 행태를 분석하고자 하였다. 이를 위해 자율주행 수요대응형 대중교통과 기존 교통수단인 승용차, 택시, 대중교통, 도보에 대해 통행비용 및 시간 등 속성값 수준을 설정하였으며, 자율주행 수요대응형 대중교통은 타인의 호출 등에 의한 불확실성을 감안해 최대 추가시간 속성을 도입했다. 이후 Orthogonal design을 통해 잠재선호 실험을 설계한 후 개인의 사회경제적 속성이 수단선택에 미치는 효과도 함께 관찰하고자 사회경제적 속성 관련 문항을 도입하여 설문을 진행했다. 설문을 토대로 혼합 로짓 모형 기반 수단분담 모형을 추정한 결과 차내시간과 통행요금은 모든 수단에서 이용자의 효용에 유의미한 영향을 미쳤으나 차외시간은 유의하지 않았다. 또한 자율주행 수요대응형 대중교통의 차내 추가시간은 수단선택에 유의미한 영향을 주었으며, 이는 이용 수요 확보를 위해 배차 및 차량 경로 선택 알고리즘의 고도화 등이 필요함을 시사한다. 또한 운전면허 보유자와 본인 차량 소유자의 경우 전통적 대중교통 대비 자율주행 수요대응형 대중교통을 선호하는 것으로 나타났는데, 이는 자율주행 수요대응형 대중교통 도입을 통해 개인 차량으로부터 대중교통 부문으로의 수단 전환을 유도할 수 있음을 시사한다.
더보기Recently, attempts have been made to improve real-time response capabilities and operational efficiency by combining autonomous driving technology with demand-responsive transit. Therefore, research on mode choice behavior is needed to confirm the potential demand for self-driving demand-responsive transit, but most of the research so far has been conducted in a wide range of areas, and studies focused on areas with high potential for introducing actual services, such as new town, are still lacking. Therefore, this study attempted to analyze the mode choice behavior assuming the introduction of autonomous demand-responsive transit in the autonomous driving living lab area where the autonomous driving demand-responsive transit demonstration project is scheduled. To this end, the level of attribute values such as travel cost and time was set for autonomous demand-responsive transit and existing modes such as passenger cars, taxis, public transportation, and walking, and autonomous demand- responsive transit introduced maximum additional time attributes in consideration of uncertainty caused by other people's calls. After designing a stated preference experiment through Orthogonal design, a questionnaire was conducted by introducing socio-demographic attribute- related questions to observe the effect of individual socio-demographic attributes on mode choice. As a result of estimating the mode choice model based on the mixed logit model based on the questionnaire, in-vehicle time and toll had a significant effect on the utility of users in all modes, but out-of-vehicle time was not significant. In addition, the additional time in the vehicle of autonomous demand-responsive transit had a significant impact on the choice of modes, suggesting that it is necessary to advance the distribution and vehicle route choice algorithm to secure demand for use. Also, driver license holders and their own vehicle owners prefer autonomous demand-responsive transit over traditional public transportation, suggesting that the introduction of autonomous demand-responsive transit can induce the transition from private vehicles to the public transportation sector.
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