서론
이론적 고찰
1. 자율주행차량 기술 수준에 대한 연구의 조작적 정의
2. 선행연구 검토
3. 선행연구와의 차별성
자율주행차량에 대한 시민의식조사 분석
1. 설문조사 개요
2. 자율주행차량에 관한 의식 분석
공유기반 완전자율주행차량 선호 요인 검토
1. 다항로짓모형(Multinomial Logit Model)
2. 변수의 설정
3. 공유기반 완전자율차량 선호에 미치는 영향 요인 검토
결론
서론
최근 자율주행차량(Autonomous Vehicle, AV)의 개발과 상용화에 관한 지속적 논의가 활발히 진행되고 있다. 테슬러의 경우 2018년 8월 완전자율주행 소프트웨어를 배포할 예정에 있으며1), GM의 경우 7월 1일 완전자율주행차량(Fully AV, FAV)을 공개하며 2019년부터 양산할 것이라는 계획을 발표하였다2). 또한 현대자동차그룹의 경우 2021년 국내 AV 상용화 도입을 목표로 기술 개발 중이며3), 그 외에도 많은 AV 관련 업체들이 가까운 시일 내 AV의 상용화를 위한 계획을 발표한 바 있다. 비록 국내에서는 아직 법적 문제 등으로 FAV의 주행이 불가하나, 급속도로 발전하는 자율주행차량 기술과 정부의 AV을 위한 다양한 정책적 지원을 바탕으로, 향후 국내 상용화 이후에는 AV 시장이 점진적으로 성장할 것이라 사료된다.
한편, AV가 대중화되면 개인 소유의 AV뿐 아니라 완전자율주행 대중교통, 완전자율주행 택시, 완전자율주행 공유서비스와 같이 ‘통행자들의 공유를 기반으로 하는 완전자율주행 공유교통수단’(Share-Based FAV, SBFAV)이 등장할 것으로 예상된다. 이는 교통수단 선택 대안의 확대와 동시에 개인의 교통수단 선택의 행태를 변화시킬 수 있으며 더 나아가 차량 보유에 대한 관점의 변화를 가져올 수 있다. 특히, AV는 개인의 이동 편의를 보다 향상시킬 수 있을 것으로 기대되는 바, SBFAV의 활성화가 이루어지지 않는다면 도로를 주행하는 차량의 총량이 늘어나게 되어 새로운 교통문제가 발생할 수 있다. 따라서 효과적인 장래 교통계획의 방향을 제시하기 위해서는 개인이 SBFAV를 선택하는데 미치는 영향 요인에 관한 사전 연구는 반드시 필요하다고 판단된다.
이에 본 연구에서는 AV 시대에 적극적으로 대응하기 위해 FAV의 상용화 상황을 가정하여 향후 SBFAV를 채택할 가능성이 있는 개인의 특성을 검토하고자 하였다. 이를 위해 개인의 사회 ‧ 경제적 특성과 통행특성 및 AV에 대한 인식 속성을 바탕으로 다항로짓모형을 활용하여 교통수단선택모형을 구축하였으며, 모형 구축을 위한 표본 수집을 위해 부산시민 500명을 대상으로 인터넷 설문조사를 실시하였다. 기초통계량 분석과 모형 구축을 위해서는 SPSS 23.0를 활용하였다.
이론적 고찰
1. 자율주행차량 기술 수준에 대한 연구의 조작적 정의
현재 자율주행차량은 구현 가능한 기술 수준에 따라 미국 도로교통안전국(NHTSA) 기준 Level 0－4의 5가지로 구분되고 있다. 상술하면, Level 0의 경우 ‘차량의 운전 ‧ 제어 권한이 전적으로 운전자에게 있는 차량’, Level 1－3은 ‘일부 기능에 한해 차량이 자율적으로 운전 ‧ 제어하나 여전히 운전자의 역할이 필요한 차량’, 또한 Level 4는 ‘운전 ‧ 제어 권한을 전적으로 차량이 갖는 차량’을 의미한다. 단, 본 연구에서는 자율주행차량 기술 수준을 보다 단순화 하기 위해 Level 0에 해당하는 AV를 비자율주행차량(Non AV, NAV), Level 1－3에 해당하는 AV를 부분자율주행차량(Partially AV, PAV), Level 4에 해당하는 AV를 완전자율주행차량(Fully AV, FAV)로 정의하였다.
2. 선행연구 검토
AV의 도입은 개인의 통행 행태에 다양한 변화를 가져올 것으로 전망되고 있다. 구체적으로, 운전 권한이 일정부분 또는 완전히 차량에게 이양됨으로써 고령자, 장애인, 면허 미보유자 등 기존 비운전자 집단의 교통수단 선택 및 통행 행태에 변화를 가져올 수 있을 뿐 아니라 이동의 생산성이 높아져 통행시간가치를 감소시킴으로써 개인의 통행거리 및 빈도를 증가시킬 가능성이 존재한다(Harper et al., 2016; Litman, 2016; Heinrichs, 2016; Lee et al., 2017). 이에 Harper et al.(2016)는 AV 신규 수요를 유발할 수 있는 집단을 대상으로 한 차량공유서비스 기반의 AV 제공 방안의 검토가 필요하다고 제안하였다. 아울러 Lee et al.(2017)은 국내 AV의 급격한 증가를 완화시키기 위해서는 도심부 주요 교통축을 중심으로 자율주행 대중교통체계의 우선 도입에 대한 적극적 고려가 필요함을 제시하였다.
한편, FAV의 상용화는 차량공유서비스 산업의 성장을 이끌 가능성이 높으며 차량 보유에 대한 관점의 변화를 가져와 개인의 차량 보유 가능성을 줄이게 될 것으로 전망된다(Jang and Park, 2015). 이와 관련하여 Schoettle and Sivak(2015)는 가구구성원 간의 자율주행차량의 공유만으로도 가구의 차량 소유를 줄이는 잠재적 가능성이 있음을 확인한 바 있다. 하지만 장래 공유의 형태가 아닌, 소유의 형태로 AV가 선호된다면 교통혼잡이 오히려 증가하는 상황이 발생할 수 있다.
이에 AV 공유서비스(Shared Autonomous Vehicle, SAV)에 대한 개인의 선호와 채택 행태에 검토가 이루어지고 있다(Krueger et al., 2016; Gurumurthy, 2017; Lavieri et al., 2017). Krueger et al.(2016)의 연구에서는 SAV의 유형을 DRS (Dinamic Ride Sharing)가 가능한 경우와 그렇지 않은 경우, 그리고 일반 대중교통수단을 선택대안으로 제시, 혼합로짓모형을 활용하여 SAV 수용에 미치는 영향 요인들을 검토하였다. 분석 결과 통행시간, 대기시간 및 운임을 포함하는 서비스 속성이 SAV 사용 및 DRS 수용의 중요한 결정 요인임을 확인하였다. 또한 기존 통행 시 운전자인 경우 DRS가 없는 SAV를, 비운전자인 경우 DRS가 있는 SAV를 선택 할 가능성이 높은 것으로 나타났다. Gurumurthy(2017) 또한 DRS가 가능한 SAV의 선호에 초점을 맞추어 연구를 진행, 장거리 통행에 있어 개인 소유의 AV와 SAV, 비행기 세 가지 교통수단에 대한 선호를 검토하기 위해 다항로짓모형을 활용하였다. 그 결과 장거리 여행일수록 비행기에 비해 AV와 SAV를 선호하는 것으로 나타났으며 연령이 높을수록 AV를 선호하는 것으로 나타났다. 또한 DRS의 기능이 잠재된 SAV의 활성화가 교통 혼잡 완화, 환경 개선 등의 측면에서 필요함을 확인하였다. 뿐만 아니라 Lavieri et al.(2017)는 NAV와 AV의 보유 ‧ 공유를 선택대안으로 제시, 다항로짓모형을 구축하였는데 분석 결과 라이프스타일 형태가 AV사용에 영향을 미치는 것으로 나타났으며 교육수준이 높고 숙련된 젊은 도시 거주자들은 얼리어답터(Early Adopter)로 개인 소유에 비해 공유 기반의 서비스 모델을 선호하는 것으로 나타났다. 이러한 선행연구들은 효율적인 교통시스템 구축을 위해 AV 도입 이전 SBFAV의 선호에 관한 기초적 연구가 필요함을 시사한다.
3. 선행연구와의 차별성
선행연구 검토를 통한 본 연구의 차별성을 기술하면 다음과 같다.
첫째, 본 연구는 SBFAV를 ‘대중교통, 택시, 공유서비스와 같이 통행자들의 공유를 기반으로 하는 완전자율주행 교통수단’으로 정의하고 이에 대한 개인의 선호를 살펴보았다. AV 도입에 따른 공유교통의 중요성과 그에 대한 선호를 고려한 연구는 대부분 국외에서 진행되고 있으며, 해당 연구들은 대부분 공유서비스에 대해서만 고려하였다. 하지만 우리나라의 경우 공유서비스가 성장세에 들어선지 얼마 되지 않았고, 법적 제약으로 타인과의 승차를 공유하는 Ride-Sharing이 아닌 차량만을 공유하는 Car-Sharing 위주로 성장하고 있는 실정이다. 하지만 공유교통이라 함은 포괄적인 의미에서 타인과의 공유를 통한 통행 전체를 일컫는 바, 공유서비스만의 고려는 무의미하다고 판단되며 공공교통인 대중교통과 택시를 포함한 ‘공유’를 기반으로 한 FAV의 선호에 대한 검토가 필요하다고 판단된다. 특히, 비교적 대중교통의 수단 분담률이 높고 대중교통 인프라가 잘 구축되어 있을 뿐 아니라 Ride-Sharing이 이루어지고 있는 대중교통에 대한 고려는 반드시 필요하다고 판단된다. 이는 향후 대중교통 및 공유교통 정책이 나아가야할 방향성을 제시기 위한 기초적 연구로서 중요한 역할을 수행할 수 있을 것이다.
둘째, 본 연구는 PAV와 FAV를 상이한 교통수단 대안으로 검토하였다. PAV와 FAV는 개인의 인식과 효용에 차이가 있으므로 교통수단 선택 행태에 있어 두 차량은 다른 대안으로 고려할 필요가 있기 때문이다. 따라서 본 연구에서는 두 수단을 다른 대안으로 제시하여 연구를 진행하였다.
자율주행차량에 대한 시민의식조사 분석
1. 설문조사 개요
AV가 대중화되면 개인 소유의 AV 뿐 아니라 완전자율 대중교통, 완전자율 택시, 완전자율 공유서비스 등 SBFAV가 등장할 것이다. 이에 본 연구에서는 AV 도입에 따른 교통수단 선택 대안의 변화를 가정하고, SBFAV 선호에 미치는 요인을 검토하고자 시민 설문조사를 실시하였다. 설문 내용에는 개인속성, 통행특성 및 AV에 관한 의식, FAV 대중화 이후 개인이 이용을 원하는 교통수단 선택 등에 대한 내용을 포함하였다. AV의 기술수준은 일부 자율주행기능이 포함된 PAV와 전적으로 차량이 운전 ‧ 제어권한을 갖는 FAV로 구분하였으며 조사 시 해당 내용과 사진을 첨부하여 응답자들이 두 차량의 차이를 인지하고 이해할 수 있도록 하였다. 조사는 인터넷 설문조사 전문 업체를 활용하여 20세 이상의 부산 시민 500명을 대상으로 6일간 실시하였으며, 표본수집 시 성별과 연령을 고르게 분포시켜 조사를 진행하였다. 구체적인 조사 개요는 Table 1과 같다.
Table 1. Outline of survey
2. 자율주행차량에 관한 의식 분석
향후 AV의 도입은 개인의 교통수단 선택 행태를 변화시킬 것으로 예상된다. 하지만 AV는 현재 대중화되지 않은 첨단기술제품으로, SBFAV 채택 요인을 검토하기에 앞서 AV에 대한 개인의 의식을 살펴볼 필요가 있다. 또한 PAV과 FAV의 효용에는 차이가 있을 것으로 판단되는 바, 그 차이를 고려하여 두 차량을 각개의 교통수단으로 분리하여 의식 분석을 실시하였다.
자율주행 기술수준별 이용의사를 나타낸 Table 2를 보면, PAV 이용 의사가 NAV에 비해 13.6% 높은 85.4%로 나타나 현 수준에서 PAV에 대한 수용가능성은 상당히 높을 것이라 사료된다. 하지만, 이에 비해 FAV의 이용 의사의 경우 40.4%로 PAV에 비해 수용 의사가 절반 이상 낮아지는 것으로 분석되었다.
Table 2. Intention of use about AV
유사하게, PAV와 FAV의 구매의사를 Table 3을 통해 살펴보면, ‘구매’와 ‘반드시 구매’에 대한 응답이 PAV가 39.2%와 2.4%로, FAV가 25.80%와 4,2%로 구매할 의사가 있다는 응답이 각각 총 41.6%, 30.0%로 나타나 11.6%의 차이를 보였다. 또한 PAV가 ‘절대 구매 안함’ 1.6%, ‘구매 안함’ 7.8%, FAV가 ‘절대 구매 안함’ 5.0%, 14.6%로 구매 할 의사가 없다는 응답이 각각 총 9.4%, 19.6%로 두 배 이상의 차이를 나타났는데, 이러한 결과는 FAV에 대한 저항이 PAV에 비해 매우 높은 것을 시사한다.
Table 3. Intention of purchase AV
구매 의사가 없거나 선택을 보류한 응답자들을 대상으로 PAV와 FAV를 구매하지 않는 이유에 대해 조사하였으며, 그 결과는 Table 4와 같다. PAV를 구매하지 않는 이유는 31.2%가 기술에 대한 불신, 27.4%가 혼재 상황에 대한 불신, 26.4%가 가격 부담 때문이라 응답하였으며 FAV를 구매하지 않는 이유는 49.1%가 기술에 대한 불신, 24.6%가 가격 부담, 20.9%가 혼재 상황에 대한 불신이라 응답하였다. 본 응답에서도 아직까지 FAV의 기술 자체에 대한 불신이 PAV에 비해 높은 것을 확인할 수 있다. 이러한 결과는 최근 몇 차례 발생한 완전자율주행 시범 차량의 사고가 영향을 주고 있을 것으로 판단된다.
Table 4. The reason why do not purchase AV
다음으로 SBFAV의 수단별 이용 의사를 살펴보았다. Table 5를 보면, SBFAV 중 대중교통의 이용 의사가 ‘이용’ 33.8%, ‘반드시 이용’ 8.2%로 총 42.0%를 나타내 가장 높은 응답률을 보였다. 대중교통은 공공분야의 관리를 받는 기업이 운영하는 것으로 상대적으로 신뢰도가 높고 타 수단들이 비해 비용 부담이 낮기 때문에 나타난 결과로 사료된다. 다음으로 차량공유서비스 이용 의사가 34.8% (‘이용’ 27.8%, ‘반드시 이용’ 7.0%)로 응답률이 높았는데, 이는 현재 우리나라에서 단기간에 성장세를 보이고 있는 사업으로 택시에 비해 비용이 저렴하다는 점, 대중교통보다 접근성이 높다는 점, 개인 소유 차량처럼 자유롭게 통행이 가능하다는 점 등에 의해 이러한 결과가 나타난 것으로 보인다. 단, 택시의 경우 타 수단에 비해 비용 부담이 높은데다 AV가 택시와 비슷한 효용을 가질 것으로 판단되는 바, 선호도가 다소 낮게 도출된 것이라 생각된다.
Table 5. Intention of use about share-based Fully AV
향후 FAV가 대중화 되었을 때 응답자가 통행 시 주로 이용할 교통수단에 대한 응답은 Table 6과 같다. 분석 결과 PPAV (Personal PAV)에 대한 선호가 38.0%로 가장 높으며 다음으로 완전자율주행 대중교통이 24.6%, PFAV (Personal FAV)가 22.0%로 나타났다. PFAV보다 완전자율 대중교통에 대한 선호가 높다는 점은 주목할 만하다. 또한 PNAV (Personal NAV)를 선택한 응답률은 9.4%로, AV의 시대가 도래 하더라도 PNAV에 대한 수요는 일정수준 유지 될 것으로 보인다. 완전자율주행 택시의 경우 응답률이 1.0%로 상당히 낮은데, 이는 AV 산업의 활성화가 택시산업을 위협할 수 있다는 것을 의미한다. 또한 완전자율주행 공유서비스의 응답률은 5.0%로 아직까지는 차량공유 문화가 아직까지 자리 잡지 않은 것을 확인할 수 있다. 한편, 이러한 결과는 공유차량 서비스가 Ride-sharing이 아닌 Car-sharing의 개념으로 인식되고 있는 우리나라에서는 DRT (Demand Responsive Transport)와 유사한 형태의 새로운 대중교통 서비스 정책이 시행된다면 효과적인 공유서비스 활성화가 가능할 것임을 예측하게 한다.
Table 6. Mode choice since popularization of AV
공유기반 완전자율주행차량 선호 요인 검토
1. 다항로짓모형(Multinomial Logit Model)
개인이 통행을 위한 교통수단을 선택할 때에는 다양한 효용이 고려되며, 확률효용이론을 바탕으로 교통수단 선택행위를 설명하기 위해 종속변수가 3개 이상의 범주형 척도일 때 이용되는 다항로짓모형이 많이 활용된다. 모형을 상술하면, 확률선택이론에서 교통수단선택 대안의 총 효용은 결정적 효용과 확률적 효용으로 구분되며, 결정적 효용의 경우 관측 가능한 요인으로 일반적으로 성별, 연령, 소득과 같은 사회 ‧ 경제적 특성이나 통행시간, 통행비용과 같은 통행특성 등이 주로 고려된다. 다항로짓모형은 이러한 요인들이 종속변수에 어떠한 영향력을 갖는지 통계적으로 분석할 수 있는 모형으로, 이에 본 연구에서는 FAV의 상용화를 가정, 다항로짓모형을 활용하여 SBFAV의 선호 요인을 검토하고자 한다.
2. 변수의 설정
본 연구에서는 모형을 구축하는데 있어 선택 가능한 교통수단대안, 즉 종속변수를 3장 3.2절의 Table 6에서 제시된 교통수단들 중 PNAV를 제외한 PPAV, PFAV 및 SBFAV의 3가지 수단으로 설정하였으며 모형 구조는 Figure 1과 같다. PNAV를 선택한 집단의 경우 향후에도 AV 이용 의사가 없음을 밝혔으므로, 본 연구 모델 구축 시 배제하는 것이 타당하다고 판단하고 제외하였다. SBFAV의 경우 ‘통행자들의 공유를 기반으로 하는 완전자율주행 공유교통수단’으로 정의하였으므로, 완전자율주행 대중교통, 완전자율주행택시, 완전자율주행 공유서비스를 하나의 교통수단으로 간주하여 분석을 진행하였다.
독립변수는 선행연구를 참고하여 사회 ‧ 경제적 특성인 연령, 월평균 개인소득과 통행특성인 면허 보유 유무, 주통행수단, 지역특성인 거주지 버스노선 수 및 인식속성을 활용하였다(Cho and Yun, 2002; Kim et al., 2003; Kim et al., 2005; Kwon et al., 2007; Lee and Lee, 2009; Hideto et al., 2016; Lee et al., 2017; Lavieri et al., 2017). 특히, 인식속성의 경우 Lee et al.(2017)의 연구에서 AV의 효용의 경우 주로 운전 편의성 향상, 추가 활동 가능성과 같은 정성적 요인에 의해 발생하므로 AV 기반의 교통수단모형 구축 시 정성적 요인의 고려가 필요함을 제안한 바, 본 연구에서는 AV에 대한 기대 및 불신요인에 대한 문항의 응답을 활용하여 요인분석을 통해 잠재요인을 추출, 인식속성으로 활용하고자 하였다. 요인분석 결과, Table 7과 같이 기대요인과 불신요인의 2개 요인으로 분류되었으며 요인의 회전 제곱합 적재량은 75.28%로 요인분석 모형의 설명력을 확보하였으며, 각 잠재요인별 요인점수를 산출하여 독립변수로 활용하였다.
Table 7. Result of factor analysis
note: 1) Extraction method: Principal component analysis.
2) Rotation method: Verimex with Kaiser normalization.
3) Factor rotation converged in 3 iterations.
이를 바탕으로 SBFAV의 선호에 영향을 미치는 요인을 검토하기 위한 다항로지스틱 회귀분석을 활용하여 모형을 구축하였다. 단, 소득의 경우 설문조사상의 한계로 Table 8에 제시된 바와 같이 5개 범주로 구분하여 수집하였으므로, 등간척도로 해석하여 모형을 구축하였다. 모형 구축에 활용된 변수에 관한 구체적인 내용은 Table 8과 같다.
Table 8. Variable descriptions
note: The variable of 'Income' was measured by the ordinal scale, which is as follows.
1=under 1million won, 2=1million won－2million won, 3=2million won－3million won, 4=3million won－4million won, 5=over than 4million won.
3. 공유기반 완전자율차량 선호에 미치는 영향 요인 검토
본 연구는 SBFAV의 선호에 영향을 미치는 변수를 추정하고자 하였으므로 SBFAV를 선택한 그룹을 참조그룹으로 설정하여 모형을 추정하였으며, 그 결과는 Table 9와 같다. 먼저 모형 적합 정보(Model Fit)를 살펴보면 독립변수들이 포함된 모형과 포함되지 않은 모형의 적합도 차이가 카이제곱 검정 결과 통계적으로 유의한 차이를 보여(p<0.05) ‘추정된 회귀식이 종속변수를 설명 ‧ 예측하는데 유용하지 않다.’라는 귀무가설을 기각하게 되어 모형이 유용한 것으로 나타났다. 다음으로 모형 적합성 평가(Goodness of Fit test) 결과를 살펴보면 p>0.05로 나타나 ‘모형이 적합하다.’라는 귀무가설을 채택하게 되어 모형이 적합한 것을 확인할 수 있다. 모형의 설명력을 의미하는 ρ2값은 0.234로, 일반적으로 로지스틱 회귀분석에서는 ρ2값이 0.2-0.4이면 모형이 수용 가능한 것으로 판단하므로, 본 연구 모형을 수용하였다.
Table 9. Result of multinomial logistic regression
note: *** means p-value<0.01, ** means p-value<0.05, * means p-value<0.1.
추정된 모형의 결과를 상술하면, 먼저 SBFAV을 선호하는 집단에 비해 연령이 낮을수록(-), 소득이 높을수록(+), AV에 대한 기대가 적을수록(-), AV에 대한 불신이 높을수록(+) PPAV를 선택할 확률이 높은 것으로 나타났다. 소득의 경우 일반적으로 개인이 차량을 보유하는 것에 비해 SBFAV를 이용하는 것이 비용 부담이 적기 때문에 정(+)의 계수값이 추정된 것으로 해석되며, 기대요인의 경우 FAV가 PAV에 비해 진보된 기술수준을 가지는 바, 자율주행기술자체에 대한 기대감이 낮으면 SBFAV에 비해 PPAV를 선택할 가능성이 높은 것은 타당한 결과로 보인다. 또한 불신요인의 경우 시민의식분석 결과 PAV가 FAV에 비해 기술 신뢰도가 높았던 것을 고려하면 AV에 대한 불신이 낮은 사람일수록 SBFAV에 비해 PAV선택에 정(+)의 영향을 미치는 것이 적절하다고 판단된다. 또한 운전면허 보유여부의 경우 odd비가 2.376으로 나타나 운전면허를 보유하고 있는 경우 보유하지 않은 집단 대비 SBFAV에 비해 PPAV를 선택할 확률이 2.376배 높은 것으로, 주교통수단의 경우 odd비가 2.708로 나타나 자가용이 주교통수단인 경우 그렇지 않은 집단 대비 SBFAV에 비해 PPAV를 선택할 확률이 2.708배 높은 것으로 분석되었다. 즉, 기존 운전면허를 보유하고 있고 자가용을 주로 이용하는 집단이 PPAV를 선호하는 것으로 나타났는데, 대중교통 이용자들의 경우 이미 공유를 기반으로 한 교통수단을 이용하고 있는 바, 공유교통에 대한 저항이 그 외 교통수단 이용자들에 비해 낮기 때문에 이러한 결과가 나타난 것으로 사료된다.
PFAV를 선호할 확률이 높은 집단의 경우 SBFAV를 선호하는 집단에 비해 소득과 AV에 대한 기대, 주교통수단에서 유의성을 보였다. 구체적으로 살펴보면, 소득이 높을수록(+), AV에 대한 기대감이 높을수록(+) PFAV를 선호할 확률이 높은 것으로 나타났다. 소득의 경우 PPAV보다 더욱 유의한 것으로 나타났는데 PPAV에 비해 PFAV가 더욱 진보된 기술을 수용하고 있는 바, 비용적 부담이 더욱 클 것으로 예측되기 때문인 것으로 생각된다. 또한 기술에 대한 기대의 경우, 기술에 대한 기대감이 높을수록(+) 위험 부담이 더 큰 개인 소유의 PFAV에 대한 선호가 높기 때문이라 사료된다. 주교통수단의 경우 odd비가 2.170으로 나타나 자가용이 주교통수단인 경우 그렇지 않은 집단 대비 SBFAV에 비해 PFAV를 선택할 확률이 2.170배 높은 것으로 분석되었다. 이러한 결과는 PPAV 선호 집단에서 나타난 바와 같이 상대적으로 낮은 비용 부담과 공유교통에 대한 낮은 저항이 SBFAV 선택에 영향을 미치고 있을 것으로 판단된다. 한편, 연령과 AV에 대한 불신, 운전면허 보유 여부는 유의하지 않은 변수로 나타났다. 이는 SBFAV와 PFAV가 모두 FAV를 기반으로 하는 차량으로, 두 수단상의 기술 수준 자체에는 큰 차이가 없어 해당 변수들은 두 수단의 선호에 영향을 주지 않는 것으로 사료된다.
종합적으로 살펴보면, 소득이 낮고 AV에 대한 기대감이 높으면서 주 교통수단이 자가용이 아닌 경우 개인 소유의 AV가 아닌 SBFAV를 선호할 확률이 높은 것을 확인할 수 있다. 이러한 결과를 바탕으로 볼 때, 향후 SBFAV를 활성화하기 위해서는 잠재적 수요 집단에 대한 고려를 바탕으로 한 효율적 정책의 수립이 필요할 것이다.
결론
본 연구에서는 FAV의 상용화 상황을 가정하고 다항로짓모형을 활용한 교통수단 선택 모형 구축을 통해 SBFAV, 즉 ‘대중교통, 택시, 공유서비스와 같이 통행자들의 공유를 기반으로 하는 완전자율주행 교통수단’의 선호에 미치는 영향 요인을 검토하고자 하였다. 본 연구는 FAV를 기반으로 하는 ‘공공교통’에 대한 선호를 검토하고자 하였으며 PAV와 FAV를 상이한 교통수단 대안으로 검토하여 연구를 진행하였다는 점에서 차별성을 가진다. 한편, 교통수단 선택 모형의 종속변수로는 PPAV, PFAV, SFAV의 3가지 수단을 적용하였으며 연구 결과를 요약하면 다음과 같다.
첫째, 시민의식 분석 결과 PAV와 FAV의 수용에 있어 차이가 있으며, AV 상용화 시 교통수단의 선호는 PPAV (38.0%), 완전자율주행 대중교통(24.6%), PFAV (22.0%) 등의 순으로 나타났다.
둘째, 먼저 SBFAV을 선호하는 집단에 비해 연령이 낮을수록(-), 소득이 높을수록(+), AV에 대한 기대가 적을수록(-), AV에 대한 불신이 높을수록(+), 또한 현재 운전면허 보유하고 있으며 자가용을 주 교통수단으로 이용하는 경우 PPAV를 선택할 확률이 높은 것으로 분석되었다.
셋째, 소득이 높을수록(+), AV에 대한 기대감이 높을수록(+), 주교통수단이 자가용일 경우 SBFAV에 비해 PFAV를 선호할 확률이 높은 것으로 나타났다.
본 연구의 정책적 함의는 다음과 같다.
첫째, 완전자율주행 대중교통에 대한 절대적인 선호 수준이 높게 나타났으므로 효율적인 대중교통 운영 및 관리를 통해 대중교통에 대한 수요를 유지한다면 지속가능한 교통 환경 조성이 이루어질 것이다. 또한 공유기반 교통수단에 있어서도 대중교통에 대한 선호가 압도적으로 높게 나타난 것을 고려하면, DRT와 유사한 형태의 새로운 대중교통 서비스가 시행된다면 보다 효과적인 공유서비스 활성화가 가능할 것이라 사료된다.
둘째, SBFAV의 선호에 영향을 미치는 요인들이 확인된 바, 향후 SBFAV의 잠재적 수요 집단에 대한 고려를 바탕으로 한 SBFAV 활성화 정책의 수립이 필요할 것이다.
본 연구는 향후 AV 시대의 도래를 고려하여 공유교통수단의 선호에 미치는 영향 요인을 검토하고자 하였으며, 향후 효과적인 장래 교통계획의 방향을 제시하는 기초적 연구가 될 것이라 판단된다. 단, 본 연구는 향후 교통상황을 가정하여 연구를 진행하였다는 점에 한계를 가진다. 향후 연구에서는 수단간 계층성을 고려한 네스티드로짓 모형을 활용한 교통수단선택모형 구축 등에 관한 연구가 필요하다고 판단한다.
