온우주의 하루

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1. 교통요금 정책과 사회적 수용성의 관계교통요금 정책은 대중교통 운영의 수익성, 지속가능성, 형평성, 이용자 행동 유도 등 여러 목적을 동시에 달성하기 위한 핵심 정책 수단이다. 특히 도시 교통의 혼잡 완화, 공공교통 이용 촉진, 교통재정 확보, 탄소 배출 저감 등의 목표를 위해 요금 수준, 구조, 할인제도, 정산방식 등을 조정하게 된다. 그러나 요금 정책은 단순히 경제적 조정 수단에 그치지 않으며, 시민의 일상생활과 밀접하게 관련되기 때문에 정책의 실효성은 기술적 타당성뿐 아니라 사회적 수용성(social acceptability)에 의해 크게 좌우된다.사회적 수용성이란, 일반 대중이 정책의 목적과 효과를 얼마나 이해하고 받아들이는지를 의미한다. 요금 인상이나 구조 변경은 단기적으로 시민의 비용 부담..

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1. MaaS의 부상과 규제 필요성의 대두최근 몇 년간 도시 교통 분야에서 가장 큰 전환 중 하나는 MaaS(Mobility as a Service)의 등장이었다. MaaS는 사용자가 단일 플랫폼을 통해 대중교통, 공유차량, 자전거, 전동킥보드, 택시, 자율주행차 등 다양한 이동수단을 통합하여 이용하고, 예약과 결제까지 간편하게 처리할 수 있는 통합 모빌리티 서비스다. 이는 기존의 소유 기반 교통수단 사용 방식에서 탈피하여 수요 기반·서비스 중심의 교통 소비 패턴을 가능하게 만들었다.그러나 MaaS의 급속한 확산은 기존 교통체계, 법제도, 규제 프레임워크와의 충돌을 야기하고 있다. 특히 택시·버스 등 전통적 운송사업자와의 형평성 문제, 개인정보 보호, 플랫폼 독점 문제, 요금체계의 불투명성, 사고·보험 ..

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1. 시나리오 기반 교통정책 수립의 필요성현대 도시의 교통 문제는 단일한 원인이나 해결책으로 접근하기 어려운 복합적 양상을 보인다. 교통혼잡, 대기오염, 안전사고, 모빌리티 격차, 기후 변화 대응 등 다층적인 과제들이 얽혀 있으며, 이에 따라 도시 교통정책은 과거처럼 정적인 계획 수립만으로는 효과적인 해결책을 제시하기 어렵다. 변화하는 기술, 시민 행태, 도시 구조, 에너지 환경 등에 유연하게 대응하기 위해서는 시나리오 기반 정책 설계가 필수적이다.‘시나리오(Scenario)’란 미래의 불확실한 상황을 가정하여 여러 가능한 미래상을 예측하고, 각 상황에서의 정책 효과를 비교·분석하는 전략 도구이다. 교통 분야에서 시나리오 기반 분석은 특히 정책 도입 전 단계에서 활용되며, 대안 간 효과 비교, 리스크 식..

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1. 도시열섬 현상의 개요와 도시 교통환경과의 접점도시열섬 현상(Urban Heat Island, 이하 UHI)은 도시 지역의 온도가 주변 농촌 또는 비도시 지역보다 상대적으로 높게 나타나는 현상이다. 이는 인공 구조물의 열 흡수 및 방출, 차량·산업에서의 열 배출, 녹지 부족, 불투수면 비율 증가 등의 복합적인 요인에 의해 발생한다. 특히 여름철에는 야간에도 열이 도시 공간에 축적되면서 온도가 쉽게 떨어지지 않아 시민 건강, 에너지 소비, 환경 스트레스 등 다양한 문제를 유발한다.UHI는 일반적으로 환경적 이슈로 다뤄지지만, 실제로는 도시 교통흐름과도 밀접한 상관관계를 가진다. 특히 도로 포장의 열 축적, 교통량 증가에 따른 배출열, 차량 정체에 따른 국지적 온도 상승은 교통 흐름과 도시 열 환경이 상..

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이벤트 기반 수요 예측(Event-triggered Demand Forecasting)은 일상적인 교통 패턴을 벗어나는 특정 이벤트(공연, 스포츠 경기, 정치 집회, 재난 등)가 발생했을 때, 해당 이벤트가 주변 교통 수요에 미치는 영향을 예측하고, 이를 기반으로 교통 운용 및 서비스 대응 전략을 수립하는 분석 기법이다. 이 방식은 일반적인 시간·요일 기반 예측보다 더 민감하게 변화하는 교통 수요를 포착하며, 실시간 대응 및 도시 회복력 확보를 위한 핵심 기술로 주목받고 있다. 서브 키워드로는 비정상 수요 패턴 예측, 외부요인 기반 통행 분석, 이벤트 교통 시뮬레이션이 있다. 1. 이벤트 기반 수요 변화의 특성과 필요성도시 내 특정 이벤트는 통상적인 교통 패턴을 갑작스럽고 비선형적으로 변화시킨다. 이로 ..

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딥러닝 기반 이탈행태 분석(Deep Learning for Route Deviation)은 사용자의 통행 경로가 의도된 또는 추천된 경로에서 이탈하는 패턴을 인공지능 기반으로 학습하고, 그 이탈의 원인과 특징을 자동으로 파악하는 고급 분석 기법이다. 이 기술은 내비게이션, MaaS 플랫폼, 물류 최적화, 안전 모니터링 등 다양한 교통·모빌리티 시스템에서 비정상 경로 감지, 위험 회피 판단, 운전자 행태 분석 등에 활용된다. 서브 키워드로는 이탈 경로 탐지, 주행 행태 이상 감지, 딥러닝 기반 통행 분석이 있다. 1. 이탈행태 분석의 개념과 필요성이탈행태(Route Deviation Behavior)란 사용자가 설정한 목적지까지 이동하는 과정에서, 예상 경로나 시스템이 제안한 추천 경로에서 벗어나는 행위를..

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비정형 교통 데이터 처리(Unstructured Mobility Data Processing)는 텍스트, 이미지, 영상, 음성, SNS, 로그 파일 등 고정된 형식이 없는 교통 관련 데이터를 분석 가능한 구조로 정제하고, 이를 기반으로 도시 이동성, 통행 행태, 돌발 상황 등을 해석하는 교통 빅데이터 처리 기술이다. 기존의 정형 데이터(예: 교통량, 속도, GPS 좌표 등)만으로는 파악하기 어려운 사용자 행태나 도로 위의 비가시적 신호를 해석할 수 있어, 스마트시티와 지능형 교통체계(ITS)의 필수 요소로 부각되고 있다. 서브 키워드로는 교통 비정형 데이터 분석, SNS 기반 교통상황 인식, 비정형 로그 마이닝이 있다.1. 비정형 교통 데이터란 무엇인가?비정형 데이터(Unstructured Data)란 ..

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교통 혼잡도 구성 설계(Traffic Congestion Index Modeling)는 도로 및 도시 내 교통 흐름의 상태를 정량적으로 측정하고 평가하기 위해 혼잡도를 나타내는 핵심 지표들을 조합하여 혼잡 지수를 설계하고, 이를 기반으로 도시 운영 및 정책의 방향성을 도출하는 교통공학적 분석 기법이다. 단순한 속도나 지체 시간 외에도 통행 시간 신뢰도, 정체 발생 빈도, 환경 영향 등을 포함해 복합적인 도시 혼잡 상황을 수치화하는 데 목적이 있다. 서브 키워드로는 혼잡지수 모델, 교통정체 분석, 지표 기반 혼잡도 평가가 있다.1. 교통 혼잡도란 무엇인가?교통 혼잡도(Congestion Level)는 교통 흐름이 물리적·시간적 제약으로 인해 정상적인 상태보다 저하되어 있는 상태를 의미하며, 주로 다음의 특..