미래형 이동수단 수요예측 (Forecasting for Next-Gen Mobility Services)

미래형 이동수단 수요예측(Forecasting for Next-Gen Mobility Services)은 자율주행차(Autonomous Vehicles), 개인형 항공모빌리티(UAM: Urban Air Mobility), 로보셔틀(Robo-shuttle), MaaS(Mobility as a Service) 등 새로운 교통수단 및 서비스의 도입에 앞서, 미래 수요를 정량적으로 예측하고 시나리오별 대응 전략을 수립하기 위한 핵심 분석 기법이다. 이는 기술확산모형(Technology Diffusion Model), 행태기반 수요예측(Behavioral Demand Forecasting), 도시-교통 통합 모델링(Urban-Mobility Integration) 등과 밀접하게 연관된다.

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1. 미래형 이동수단의 특성과 예측의 어려움

미래형 이동수단은 기존 교통수단과는 구조, 운행 방식, 이용 행태 측면에서 본질적으로 다르기 때문에 기존 수요예측 모델이 그대로 적용되기 어렵다. 이들 수단은 다음과 같은 특성을 지닌다.

• 서비스 기반(Platform-oriented): MaaS와 같이 수단 자체보다 서비스 접근성에 중점
• 공유 중심(Shared Mobility): 자율주행 택시, 공유 셔틀 등 비소유 기반 모델
• 다양한 속도·공간 층위: UAM은 고도 300~600m 상공을 이동, 기존 교통과 중첩되지 않음
• 비정형적 수요 구조: 통근 목적 외 여가, 배달, 이동형 사무 등 새로운 목적 출현

이러한 특성은 전통적인 4단계 교통수요예측 모델(4-Step Model: Trip Generation–Distribution–Mode Choice–Assignment)로는 충분히 설명되지 않으며, 확률 기반, 에이전트 기반, 하이브리드 모델링 접근이 요구된다.

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2. 수요예측 방법론의 진화

미래형 모빌리티 수요예측을 위한 대표적인 분석 프레임워크는 다음과 같다.

(1) 기술수용모형(TAM: Technology Acceptance Model)

• 이용자의 기술 수용성, 신뢰도, 비용 인식 등을 기반으로 초기 채택률 예측
• 심리적 요인을 반영해 자율주행차, 드론택시 등 도입 초기 수요 추정 가능

(2) 확산모형(Bass Diffusion Model)

• 혁신수요자(early adopters)와 모방수요자(immitators) 간 확산 속도 예측
• 전기차, 공유킥보드 등 기술 기반 수단의 수요 성장 곡선 분석에 활용

(3) 에이전트 기반 시뮬레이션(Agent-Based Simulation)

• 개인(또는 가구)의 이동행태를 행위자(agent) 단위로 모델링
• 사회경제적 변수, 공간 정보, 교통 수단 특성을 반영하여 미시적 수요변화 예측 가능

(4) 통합 하이브리드 모델

• 전통적 수요예측 모델과 AI 기반 수요 추정 알고리즘 결합
• 예: 수요 패턴을 AI로 학습 → 도시 전체 시뮬레이션에 적용 → 정책 효과 검증

예를 들어, 싱가포르는 자율주행 셔틀 도입을 위한 수요예측에서 초기에는 기술수용모형을 기반으로 도입 가능 인구를 산정하고, 이후 에이전트 기반 시뮬레이션을 통해 노선별 수요를 공간 단위로 정밀하게 추정하였다.

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3. 수요 형성 요인의 구조 분석

미래형 이동수단의 수요는 기존 교통수단과 달리, 다양한 비정형적 요인에 의해 형성된다. 주요 요인은 다음과 같다.

• 서비스 요인: 요금, 대기시간, 배차 빈도, 연계 가능성
• 기술 요인: 자율주행 기술 신뢰도, 비행 안정성, 배터리 지속시간
• 이용자 특성: 연령, 소득, 직업, IT 수용성, 교통약자 여부
• 사회문화 요인: 공유경제 수용도, 사생활 보호 인식, 안전 규범

한국교통연구원(KOTI)이 2022년 시행한 조사에 따르면, 도심형 UAM 이용 의향은 20~30대에서 65% 이상으로 높았으나, 50대 이상은 40% 이하로 낮았다. 이는 기술 신뢰성과 안전성에 대한 인식 차이, 가격 민감도 차이 등에서 기인한다.

또한 MaaS는 단순한 수단 선택이 아니라 ‘라이프스타일 기반 수요’로 접근해야 하므로, 패널조사나 GPS 기반 행태데이터를 활용한 다층 분석이 요구된다.

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4. 수요예측을 위한 데이터 확보 전략

미래형 이동수단 수요예측의 가장 큰 장애물은 실측 데이터 부족이다. 이를 보완하기 위해 다음과 같은 데이터 기반 전략이 활용된다.

• 가상시나리오 기반 stated preference 조사
  예: "UAM이 현재보다 20% 저렴하고, 대기시간이 5분 이내라면 이용할 의향이 있는가?"
  → 확률모형(Logit/Probit)로 수요 추정
• 디지털 행태데이터 기반 추정
  이동통신 위치정보, 차량 센서 데이터, 앱 로그 등 실시간 행태 정보 기반 수요 분석
  예: 공유킥보드 이용자 GPS 기반 이동거리 및 경로 분석
• 유사 서비스 데이터 활용
  기존 공유자전거, 전동킥보드, 전기차 수요 데이터를 기반으로 모빌리티 수용성 계수 추정
• 디지털 트윈 기반 시뮬레이션
  가상의 도시 공간에 미래 이동수단을 배치하고, 이동경로·수단 전환 효과를 시뮬레이션

실제 서울시는 ‘디지털 트윈 기반 UAM 수요예측 모형’을 개발하여, 강남–김포공항 구간에서 2035년 UAM 수요가 하루 평균 약 3,200명에 이를 것으로 예측했다.

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5. 사례 기반 예측 시뮬레이션과 정책 적용

(1) 자율주행차

• 미국 피닉스: 웨이모(Waymo) 자율택시 시범 운영 이후, 기존 택시 수요의 20% 대체
• 한국 세종시: 자율셔틀 노선 도입 시 시내버스 단거리 노선의 30% 수요 분산 예측

(2) UAM

• 일본 오사카: 2025 엑스포 대비 항공택시 도입 시뮬레이션 실시
  → 10km 이상 출퇴근 수요 중 15% 전환 가능성 도출

(3) MaaS 플랫폼

• 핀란드 헬싱키: ‘Whim’ 앱 사용자 통계를 통해, 자가용 보유율 감소율과 통행 거리 변화 추정
  → 평균 대중교통 이용률 12% 증가, 통행시간 8분 단축 효과

이러한 예측은 단지 기술 도입 타당성을 검증하는 데 그치지 않고, 향후 요금 정책 설계, 교통망 조정, 규제 수립 등의 근거로 활용된다.

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6. 향후 과제와 수요예측 체계 고도화 전략

(1) 예측의 불확실성 관리

• 기술 발전 속도, 법·제도 변화, 시민 수용성 등 불확실성 변수에 대응하기 위한 확률 기반 시나리오 설계 필요
• 베이지안 네트워크, 시나리오 매트릭스 등을 활용한 미래 수요 범위 예측

(2) 정책 민감도 반영 모델 구축

• 요금, 보조금, 세제 혜택 등 정책 요소가 수요에 미치는 영향을 정량화할 수 있는 정책 시뮬레이터 개발

(3) 다중모드 통합 수요예측 체계 도입

• UAM–지하철–도보 등 연계형 이동경로 기반 통합 수요 산정 필요
• 이질적 모빌리티 간 환승 저항 계수 추정 필요

(4) 지속적 학습형 수요예측 시스템

• 실시간 이용 데이터에 기반하여 예측모형을 지속적으로 개선하는 AI 기반 동적 수요예측 시스템 도입

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미래형 이동수단 수요예측은 기술의 상용화보다 앞서 사용자 행동, 사회적 수용성, 도시 구조 변화에 대한 깊은 통찰을 요구하는 복합 분석 체계다. 정교한 시뮬레이션과 예측은 단지 수단 배치의 문제를 넘어, 도시 모빌리티 생태계 전환의 전략 설계 도구로 활용될 수 있어야 한다.