모달 스플릿 분석 (Modal Split Analysis)

모달 스플릿 분석(Modal Split Analysis)은 전체 통행 수요 중에서 자가용, 버스, 지하철, 도보, 자전거 등 교통수단별로 어떻게 선택되고 분담되는지를 정량적으로 분석하는 기법이다. 이는 도시교통계획, 대중교통 정책, 모빌리티 전략 수립의 기초 자료로 활용되며, 최근에는 인공지능, 센서 데이터 기반의 정밀 분석으로 발전하고 있다. 서브 키워드로는 교통수단 분담률, 수요 예측, 통행 행태 분석이 있다.

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1. 모달 스플릿의 개념과 교통계획에서의 중요성

도시 교통은 다양한 교통수단이 복합적으로 구성된 시스템이다. 특히 동일한 출발지-도착지(OD) 간에도 어떤 사람은 자가용을, 또 다른 사람은 버스를 선택한다. 모달 스플릿(Modal Split)은 이처럼 전체 통행 수요 중에서 각 교통수단이 차지하는 비율을 의미하며, 도시의 교통 구조를 파악하는 핵심 지표로 활용된다.

예시로, A구에서 B구까지 하루 10,000명의 통행이 발생하고, 그 중 6,000명이 자가용, 3,000명이 지하철, 1,000명이 도보를 선택했다면, 모달 스플릿은 다음과 같다:

• 자가용: 60%
• 지하철: 30%
• 도보: 10%

모달 스플릿은 도시교통계획의 거의 모든 단계에서 활용된다:

• 대중교통 서비스 공급 기준 설정
• 자가용 억제 및 친환경 교통 유도 정책 설계
• 교통수요관리(TDM) 전략 수립
• 신도시/산업단지 개발 시 교통영향평가
• 이동권 평등성 및 교통복지 분석

즉, 단순한 분담률의 계산을 넘어, 도시의 이동 행태를 설명하고 예측하는 핵심 분석 도구로 기능한다.

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2. 모달 스플릿 분석 기법과 수학적 구조

모달 스플릿 분석은 다음과 같은 방식으로 수행된다:

▶ 1) 기술통계 기반 모달 분할

가장 기초적인 형태로, 조사 데이터를 기반으로 수단별 분담률을 단순 집계한다.

Pm=TmTtotalP_m = \frac{T_m}{T_{total}}

• PmP_m: 교통수단 mm의 분담률
• TmT_m: 교통수단 mm의 통행 건수
• TtotalT_{total}: 전체 통행 건수

이는 교통카드, 모바일 GPS, 교통조사 등으로 손쉽게 수집 가능하며, 매년 교통연감, 교통조사 보고서 등에 활용된다.

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▶ 2) 이산선택모형 기반 예측 (Multinomial Logit Model)

수단 선택이 개인의 행태적 결정이라는 점에 착안하여, 이산선택모형(Discrete Choice Model)을 통해 수단 선택 확률을 예측한다.

Pni=exp⁡(Vni)∑j∈Cnexp⁡(Vnj)P_{ni} = \frac{\exp(V_{ni})}{\sum_{j \in C_n} \exp(V_{nj})}

• PniP_{ni}: 개인 nn이 수단 ii를 선택할 확률
• VniV_{ni}: 수단 ii에 대한 효용함수
• CnC_n: 개인 nn이 고려하는 수단 집합

효용함수는 다음 요소를 포함할 수 있다:

• 통행시간
• 통행비용(요금, 유류비, 주차비 등)
• 환승 불편도
• 접근성(출발지/도착지와 수단 간 거리)
• 개인 특성(소득, 차량보유, 연령 등)

해당 모형은 교통수요 예측 모델에 포함되어, 정책 변화에 따른 수단 이용 비중 변화를 정밀하게 추정할 수 있다.

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▶ 3) AI/머신러닝 기반 모달 분류

교통카드, 앱 위치데이터, 센서 기반 데이터 등을 활용해 각 통행이 어떤 수단을 사용했는지 비지도 또는 지도 학습 방식으로 자동 분류하고, 수단 분담률을 계산한다.

• Random Forest, XGBoost, Neural Network 등 적용
• 딥러닝 모델(CNN + RNN 구조)을 통해 이동 경로 및 속도 패턴으로 수단 인식
• GIS 기반 시공간 클러스터링으로 OD 매트릭스 자동 생성

이 방식은 최근 스마트시티, MaaS 플랫폼, 실시간 수요 분석에 폭넓게 적용되고 있다.

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3. 실제 도시에서의 적용 사례

▶ 사례 1: 서울시 수단 분담률 변화 분석 (2000~2020)

서울시는 20년간의 교통조사 데이터를 통해 자가용 비중은 지속 감소(2000년 34.2% → 2020년 23.5%), 지하철은 증가(2000년 27.5% → 2020년 37.1%)한 것으로 나타났다.

이는 도시철도 확장과 대중교통 중심 정책의 효과로 해석되며, BRT 노선 추가, 자가용 통행 억제 정책의 근거로 활용되었다.

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▶ 사례 2: 수원시 ‘친환경 교통수단 유도정책’ 평가

수원시는 자전거 전용도로 확대 및 퍼스널모빌리티 지원 정책 시행 후, GPS 기반 데이터를 활용한 모달 스플릿 분석을 실시하였다. 1년 후:

• 자전거/PM 이용률: 4.3% → 7.1%
• 자가용 통행률: 56.8% → 52.2%

이를 바탕으로 PM 속도 제한, 우선 주차공간 지정, 통합 앱 개발이 이루어졌다.

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▶ 사례 3: 런던시 혼잡 요금제 효과 분석

런던시는 혼잡 요금제 시행 전후로 교통카드 및 도심 내 CCTV 데이터를 활용해 모달 스플릿을 비교하였다.

• 혼잡구간 자가용 통행률: 35% → 22%
• 버스 + 자전거 + 도보 비율: 50% → 67%

이를 통해 요금제 확대 및 연계 보행환경 개선 사업이 정책적으로 추진되었다.

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4. 한계점과 분석상의 유의사항

모달 스플릿 분석은 도시교통정책의 기초자료이지만, 다음과 같은 한계와 과제가 존재한다.

▷ 1. 통행 목적 반영 부족

• 단순한 전체 수단 분담률은 통근, 통학, 쇼핑, 여가 등 목적별 차이를 반영하지 못함
• 통행 목적에 따른 세분화 분석 필요

▷ 2. 다중 수단 이용의 모호성

• 버스+지하철, 도보+PM 등 복합 경로에서는 하나의 수단만 선택하기 어려움
• 주수단 기준 정의 또는 다중 선택 모형 필요

▷ 3. 데이터 수집 방식의 편향

• 교통카드 기반은 대중교통 중심, 앱 기반은 특정 사용자층(젊은층) 중심으로 편향 가능
• 표본 보정 및 가중치 적용 필요

▷ 4. 정책 반영 예측의 불확실성

• 정책 변화(예: 요금 인상)에 따른 수단 변경은 행태적 요인이 복잡하게 작용하므로, 단순 모형으로는 설명력 부족
• 행태모형과 결합한 분석 필요

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5. 미래 교통 정책과의 통합 및 확장 방향

모달 스플릿 분석은 미래 도시교통 시스템과의 융합을 통해 더욱 정밀하고 예측력 있는 도구로 발전하고 있다.

• MaaS 플랫폼에서의 실시간 수단 선택 분석
  앱 기반 이동 데이터로 실시간 모달 스플릿 파악 및 수요 대응 가능
• 탄소중립 도시와 연계
  수단별 탄소 배출량 데이터와 결합하여 ‘탄소 기반 수단 분담률’ 도출 가능
• 행태 기반 교통 정책 설계
  교통약자, 연령, 성별, 직업 등 다양한 행태 요인을 포함한 수단 선택 모델로 맞춤형 정책 설계 가능
• 자율주행차와의 통합
  향후 자율주행 수단의 이용률 변화를 포함한 예측 기반 모달 스플릿 시나리오 구축

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▶ 표: 주요 교통수단별 모달 스플릿 예시 (서울시 기준)

교통수단	분담률(%)	주요 영향 요인
자가용	23.5%	시간 절약, 편의성, 주차여건
버스	24.8%	노선 다양성, 배차 간격
지하철	37.1%	속도, 정시성, 혼잡도
도보	10.2%	거리, 환경, 안전성
자전거/PM	4.4%	전용도로 유무, 안전성, 기후

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※ 모달 스플릿 분석은 도시 교통의 '이동 생태계'를 읽는 교통정책의 나침반이다.
수단 간의 선택 비중은 단순 수치가 아닌, 도시의 구조, 삶의 방식, 정책의 방향성을 함축한다. 교통공학자는 수치를 읽는 기술자에서, 삶의 경로를 해석하고 설계하는 데이터 기반 전략가로 진화해야 할 시점이다.