내가 처음 계획연구실에서 인턴으로 일하게 됐을 때, 연구실에서 진행하던 프로젝트로
"개별 이용자 맞춤형 자율주행 대중교통 통행지원 기술 개발(실시간 수요대응 자율주행 대중교통 모빌리티 서비스 개발)"이 진행중이었다.
내부 프로젝트라 많은 것을 말할 수는 없지만,
서비스의 최종 목표를 한 단어로 정리하자면, 'MaaS'였다.
Mobility as a Service는 다음과 같은 질문들에 대한 답으로 제시된 개념이다.
- [단일화] 하나의 mobility service (platform)이 모든 교통문제를 해결할 수 있을까?
- [자가용 줄이기] private car보다 attractive & competitive service를 만들 수 없을까?
- [개인화] 다양한 개인의 취향과 변화하는 needs를 만족시킬 수 있는 sustainable service는 무엇일까?
우리 교수님은 수업시간에 항상 private car을 타노스에, MaaS를 어벤져스에 비유하곤 하셨다 ^^
MaaS에도 단계가 있는데,
수단연계 및 정보제공 측면에서는
- 1단계 : 모빌리티 서비스 공급자 연계, 플랫폼을 통한 통합교통정보 제공 (as-is)
- 2단계 : 개인정보 (성별, 연령, 또는 선호 수단 등) 기반 경로 추천 (customized)
- 3단계 : 이력자료 (입력된 개입정보 + 기존 통행행태)를 활용한 AI기반 맞춤형 경로 추천 (personalized)
요금체계 측면에서는
- 1단계 : 결제 및 발권 통합
- 2단계 : 월간 패키지 요금제, 수단간 묶음상품 제공
- 3단계 : 이용자가 직접 Package 및 요금제 설계 (customized)
- 4단계 : 이력자료를 활용한 AI 기반 맞춤형 Package 및 요금제 추천 (personalized)
의 단계들로 구분된다.
즉, 단계가 올라갈수록 개인 선호도 반영 / 이동의 전체 구간을 한 번에 계획하고 결제할 수 있도록 돕는 서비스로 발달함을 알 수 있다.
프로젝트로 돌아가서,
" 개별 이용자 맞춤형 (4단계 지향) + 자율주행 " 이려면 본 프로젝트는 어떤 연구를 필요로 할까?
- 노선최적화 및 상황 대비 등 운영 시스템 개발
- 자율주행을 위한 교통상황에 따른 주행 알고리즘
- 차량 및 운영 시스템 개발
- 이용자 수요를 실시간으로 예측 (**)
- 공공성 검증 및 평가
(교통 서비스는 일반적인 서비스보다 불특정 다수가 수혜받으며, 그 외부효과가 크고, 서비스의 오픈에 물리적 인프라를 새롭게 건설하는 등 비용이 많이 들기 때문에 공공성과 사회성이 강하다. 따라서 새로운 교통 서비스를 제공하기 위해서는 철저한 경제/효용 측면에서의 타당성 검증이 반드시 필요하다.)
우리 연구실에서는 "이용자 수요 예측(**)"을 담당하고 있었다.
1. 서비스를 운영하기 위해서는
잠재적 수요자의 선호도를 파악해야 함.
이에 대한 research question으로 무엇이 있을까?
- 자율주행 MoD 서비스에 대한 탑승자의 요구사항에는 무엇이 있으며, 우선순위는 어떠한가? (탑승하는 차가 이용하기 편한지, 차를 호출하는 것이 용이한지)
- 어떤 서비스 조건이 만족되어야 시스템 상의 배차를 이용자가 수락할 것인가? (배차 후 대기시간 등)
- 특정 통행상황에서 다양한 통행방법(수단)이 주어졌을 때 어떤 수단을 택할 것인가?
2. 서비스를 운영하기 위해서는
공급자가 적재적소에 서비스를 공급해야 함.
적재적소... 쉽지 않다.
이에 대한 research question으로 무엇이 있을까?
- 탑승자들이 어느 시간대에 서비스를 많이 이용할까?
- 탑승자들은 어떤 장소에서 서비스를 많이 이용할까 (호출할까)?
- 시간적 특성과 공간적 특성을 함께 고려한다면 더욱 이용하기 편리한 서비스를 제공할 수 있지 않을까?
이를 위해서는
- 실제 시범사업으로 진행했던 자율주행 MoD 이력자료를 살펴보아 그 패턴을 관찰 (과거)
- 날씨 등 외부 변수 반영 (실시간/미래)
- 필요에 따라 개별 이용자에 대한 정보(개인 맞춤형 이동 패턴 및 이동선호방식) 가 필요할 것이다.
그렇게 나는
인천광역시 I-MoD 이력자료를 살펴보게 됐다.
2학년 2학기에 공간정보분석 수업을 들으면서 공공데이터 정도야 다운로드 받아서 조금 다뤄본 적은 있었지만, 이런 기업 데이터를 받아본 것도 처음이었을 뿐더러 데이터의 사이즈 또한 방대했다.
그 때 분석했던 기록을 제대로 남겨놓지 않아서 너무 아쉽다.
엄청 헤매던 당시의 기억을 살려서, 원드라이브에 갈겨놓은 나의 코드들을 모아서 이제라도 정리해보고자 한다.
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