Journal of Korean Society of Transportation ISSN:1229-1366(Print) 2234-4217(Online) 대한교통학회지

전기버스 전환은 대중교통수단에서 발생하는 온실가스 및 대기오염물질 배출 저감을 통해 환경적 개선 효과를 가져올 뿐만 아니라, 연료비 절감과 이용자 편의성 향상 등 다양한 사회·경제적 편익을 기대할 수 있다. 그러나 전기버스의 짧은 주행거리와 긴 충전 시간 등 기술적 제약을 극복하기 위해서는 효율적인 충전 인프라 계획이 필수적이다. 본 연구는 전기버스 충전 인프라 계획을 위한 기초자료로서 실제 충전 패턴을 파악하고자 수원여객 북부차고지에서 운행되는 전기 시내버스의 1년 간 충전 이력 데이터를 분석하였다. 그 결과, 노선별 특성에 따라 다소 차이가 있으나 시내버스 충전 패턴은 심야 충전과 운행 중 기회 충전을 병행하는 유형으로 나타났다. 노선별 충전 간격 분포를 분석한 결과, 가우시안 혼합모델로 근사한 형태로 나타났으며, 이는 배터리 용량과 충전 요구량 및 에너지 비용을 고려한 충전 스케줄로 운영되고 있음을 보여준다. 이 결과는 차고지 기반 시내버스 충전 패턴을 보여주고 있으나, 향후 전기버스 확대에 대비하여 부지 제약을 극복할 수 있는 대안 기술 검토와 기회 충전을 위한 공용 충전 인프라 확보 방안 등을 향후 연구로 제시하였다.

다양한 교통수단이 공존하는 대도시권에서 대중교통 노선의 중복성을 평가하는 것은 운영의 효율화 측면에서 매우 중요한 과제이다. 기존의 노선 중복성 평가는 주로 지리적 중첩에 초점을 맞춰왔으나, 이는 이용자의 실제 수요와 통행 행태를 충분히 반영하기 어렵다는 한계가 뒤따른다. 본 연구는 이러한 한계를 보완하기 위해 스마트카드 자료와 버스 운송 관리시스템 자료를 활용한 실제 수요 기반의 중복성 평가 방법론을 제안한다. 서울특별시 348개 버스 노선을 대상으로 분석을 수행하였으며, 이용자의 통행 행태를 종합적으로 반영하기 위해 정류장 기반 및 통행 기반 중복성 지표를 도입하였다. 분석 결과, 전체 노선의 34.8%에서 중복 발생 구간 내 이용 수요가 충분하지 않은 것으로 나타났다. 또한 중요도-성과분석(IPA) 결과를 통해 이용 수요에 비해 발생하는 중복성이 높아 조정이 필요한 14개 노선을 도출하였다. 기존 방법론과의 비교 결과, 지리적 중첩을 기준으로 평가된 중복성은 실제 이용자의 통행 경로상 발생하는 중복에 비해 전반적으로 높게 평가되는 경향이 나타났으며, 본 연구에서 제안한 방법은 이용 수요와 운행 특성을 함께 고려하여 보다 실용적인 평가를 가능하게 하였다. 이는 제안된 방법론이 상대적으로 필요성이 낮은 중복 노선을 효과적으로 식별하고, 이를 통해 한정된 자원의 배분과 운영 효율성을 확보하는 데 유용하게 적용될 수 있음을 시사한다. 또한 본 접근법은 도시 교통수요 변화에 대응한 기존 노선 조정과 신규 노선 계획 수립에도 유용하게 활용될 수 있다. 본 연구는 기존 중복성 평가의 한계를 보완함으로써 대도시 대중교통 네트워크의 효율성과 지속가능성 제고를 위한 실효성 있는 분석 틀을 제안한다.

본 연구는 교차로에서 시행되는 다양한 교통안전 개선대책이 도로 및 교통 특성에 따라 교통사고 건수와 사고 심각도에 미치는 영향을 실증적으로 규명하고자 하였다. 이를 위해 최근 10년간 교통사고 잦은 곳 개선사업의 효과분석 자료를 활용하여 총 1,892개 교차로의 개선대책 적용 규모와 전후 사고자료를 수집하였다. 분석에서는 교차로 형태, 주도로 제한속도, 교차로 교통량, 도로 종류의 네 가지 특성을 조절변수로 설정하고, 조절 회귀모형을 통해 개선대책의 차별적 효과를 검증하였다. 연구 결과, 총 104개 모형 중 95개가 통계적으로 유의하였으며, 특히 도로 종류를 포함한 모형의 설명력이 높게 나타났다. 세부적으로는 도류화 시설이 3지 교차로에서, 미끄럼방지포장이 제한속도가 높은 교차로에서, 조명 시설과 무단횡단 금지 시설이 교통량이 많은 교차로에서 높은 사고 감소 효과를 보였다. 또한 일반국도에서는 다수의 개선대책이 특·광역시도 및 시도에 비해 더 높은 효과를 나타냈다. 본 연구는 기존 연구들이 주 효과 분석에 집중했던 한계를 보완하여, 도로 및 교통 특성에 따른 개선대책 효과의 차이를 정량적으로 규명함으로써 한국형 사고보정계수(CMF) 정립과 교차로 안전정책 수립에 실질적 기여를 제공한다.

본 연구는 도심 혼합교통 환경에서 보행자와 자율주행차(Autonomous Vehicles, AVs) 간 상호작용 시 AV 탑승자의 심리적 불안 수준과 교통안전 간의 정량적 관계를 규명하기 위한 방법론을 제시한다. 이를 위해 AV 탑승자의 뇌파(Electroencephalogram, EEG)로부터 불안·긴장 수준을 나타내는 Anxiety & Nervousness Index(ANI)를 산출하고, 보행자–차량 상충 가능성을 나타내는 Post-Encroachment Time(PET)과의 관계를 분석하였다. 캘리포니아 자율차 관련 사고자료와 기존문헌을 기반으로 무단횡단, 교통섬 횡단, mid-block 횡단의 세 가지 상호작용 시나리오를 구축하고, 시나리오별 실시간 예측된 PET와 ANI를 산출하였다. ANI–PET 관계에 비선형 회귀모형을 적합한 결과, 교통섬 횡단 시나리오에서 AV 탑승자의 ANI는 PET에 대해 가우스 함수 형태의 변화를 보였으며, 무단횡단과 mid-block 횡단 시나리오에서는 2항 지수함수가 최적 모형으로 도출되었다. 모든 시나리오에서 ANI는 PET가 증가함에 따라 급감–완화–포화로 이어지는 비선형 감소 양상을 나타냈다. ANI 기준값 1.5를 적용하여 불안 상태에 해당하는 PET 임계값을 산출한 결과, 무단횡단, 교통섬, mid-block 시나리오에서 각각 3.4 초, 3.0 초, 2.8 초 이하의 PET 구간에서 AV 탑승자의 불안 수준이 높게 나타났다. 이는 AV 탑승자가 직접 제어권을 갖지 못하는 상황에서 기존 연구에서 제시된 PET 임계값보다 더 큰 PET가 확보될 때 심리적 안전감이 확보될 수 있음을 시사한다. 도출된 ANI–PET 함수와 임계값은 운행 설계 영역(Operational Design Domains, ODDs)별 안전 진입 기준과 자율주행 성능평가 지표, 보행자 보호를 위한 정책·교육 자료로 활용가능할 것으로 기대된다.

기후변화 위기, 도심 교통 혼잡, 대기 오염 문제로 인해 대중교통 이용 활성화의 중요성이 증대되고 있다. 이러한 배경에서 서울시가 추진한 대중교통과 공공자전거를 월정액으로 무제한 이용할 수 있는 서비스인 기후동행카드 서비스는 시범사업 기간 약 5개월 동안 55만 명의 이용자를 확보하며 승용차 이용 감소, 대중교통 이용 증가, 온실가스 감축 등의 긍정적인 초기 성과를 달성하였다. 본 연구는 이러한 성과를 보인 기후동행카드 서비스의 지속적인 이용 활성화와 존속을 위하여 서비스의 핵심 인식 요인들이 이용만족과 지속이용의도에 미치는 영향을 실증적으로 분석하고자 하였다. 이를 위해 기후동행카드 이용자 308명의 표본으로 PLS-SEM, IPMA, NCA를 혼합하여 수행하였다. PLS-SEM 분석 결과, 지속이용의도에 대한 직접 효과는 인지된 경제성, 인지된 적합성, 인지된 이동 유용성, 인지된 친환경성이 긍정적 영향을 미쳤으나 인지된 다양성과 인지된 사용 용이성의 직접 효과는 유의하지 않았다. 이용만족에 대한 직접효과는 인지된 경제성, 인지된 적합성, 인지된 사용 용이성, 인지된 이동 유용성, 인지된 친환경성이 긍정적 영향을 미쳤으나 인지된 다양성의 직접 효과는 유의하지 않았다. 매개 효과 분석에서는 인지된 경제성, 인지된 적합성, 인지된 사용 용이성, 인지된 이동 유용성, 인지된 친환경성이 이용만족을 매개로 지속이용의도에 간접적으로 긍정적인 영향을 미쳤다. 마지막으로 IPMA와 NCA를 결합한 cIPMA 분석을 통해 도출한 개선 우선순위는 이용만족, 인지된 이동 유용성, 인지된 경제성, 인지된 적합성, 인지된 친환경성, 인지된 사용 용이성, 인지된 다양성 순으로 나타났다.

운전면허 학과시험은 안전한 교통문화를 형성하고 우수한 신규 운전자를 양성하기 위한 핵심 평가 제도이지만, 실제 운전 수행에서 요구되는 인지적 판단과 사고 과정을 충분히 반영하지 못한다는 지적이 지속되어 왔다. 기존 연구들은 주로 시험의 합격률이나 난이도와 같은 거시적 지표, 혹은 문항의 언어적 편향성에 초점을 맞추었으나, 문항이 요구하는 인지 수준과 응시자 성취 간의 구조적 관계를 실증적으로 규명하지는 못했다는 한계를 가진다. 이에 본 연구는 989개의 운전면허 학과시험 문제은행 문항을 LLM 기반 자동 분류와 전문가 검증을 결합하여 SOLO (Structure of Observed Learning Outcomes) 분류체계와 운전 역량 내용 영역에 따라 문항의 인지·내용 구조를 체계적으로 분류하고, 정답률을 활용해 수행 차이를 분석하였다. 분석 결과, 전체 문항의 과반이 다구조 수준에 집중되고 확장된 추상 문항은 극히 적어 고차 사고 요구가 제한적이었다. 내용 영역 역시 법규·표지·신호 중심으로 편중되어 위험인지·상황판단 문항의 비중이 낮았다. 정답률은 관계적 문항에서 가장 높게 나타나 일부 문항이 의도된 사고 과정보다는 안전지향적 직관에 의해 풀릴 가능성이 확인되었다. ANOVA 분석 결과, 인지 수준과 내용 영역에 따른 수행 차이는 유의하였으며, Cohen’s h 분석에서는 단순 지식형 문항에서는 세대 간 차이가 거의 없었으나, 관계적 사고와 위험인지·상황판단 영역에서는 고령층의 수행 저하가 두드러졌다. 이러한 결과는 일부 인지 수준과 내용 영역에서 연령 증가에 따른 인지 수행 차이가 분석을 통해 확인되었음에도 불구하고, 문항 구성이 특정 인지 수준과 내용 영역에 편중됨으로써 실제 운전 수행에 요구되는 복합적 사고력과 위험 인지 능력을 전반적으로 평가하기에는 구조적 한계를 지니고 있음을 시사한다. 따라서 향후에는 연령별 인지 특성을 반영한 평가체계의 개선과 더불어, 적절한 난이도의 고차 인지 능력을 요구하는 문항의 확대가 필요함을 시사한다.

본 연구는 초고령사회 진입에 따른 고령보행자 교통사고 증가에 대응하기 위하여 전통시장이 고령보행자 교통사고의 주요 취약지역임을 실증적으로 규명하고, 전통시장 이용자 251명의 설문자료를 기반으로 구조방정식모형(SEM)을 활용하여 사고위험 요인을 분석하였다. 분석 결과, 교통운영 수준(β=0.382, p=0.001), 교통법규 위반 행태(β=0.254, p<0.001), 운전자 태도 인식(β=0.246, p=0.003)이 고령보행자 사고위험성에 유의한 영향을 미쳤으며, 모형의 설명력은 R²=27.6%로 나타났다. 이 결과는 기존의 물리적 시설 확충 중심 접근보다 운영 및 행태적 요인의 개선이 사고위험 저감에 더 효과적임을 시사한다. 또한 노인보호구역의 강한 규제로 인한 민원 문제를 완화하면서도 유사한 안전효과를 확보할 수 있는 대안의 하나로 가칭 “전통시장 안심구역” 도입을 정책적으로 제안한다.

본 연구는 거대 언어 모델(Large Language Model, LLM)의 사전 학습지식과 맥락적 추론 능력을 활용하여, 추가 학습 없이도 현실적인 개인 통행 일정을 생성할 수 있는지를 확인하였다. 기존 통행 생성 연구의 경우 Trip-based 방식 접근에서 활동 기반 모형(Activity-Based Model, ABM) 중심으로 발전해왔으나, 고해상도 통행일지 데이터 의존의 한계를 지닌다. 사전학습된 지식을 기반으로 인간의 의사결정 맥락을 반영할 수 있는 LLM이 등장하였고, 이를 활용하여 개인 통행 일정 생성 가능성을 확인하였다. 본 연구는 세종시 개인통행실태조사 데이터를 활용하여, Zero-shot, Few-shot, Few-shot with statistics, Retrieval-Augmented Generation(RAG) 등 네 가지 LLM 사용 전략에 따른 통행 생성 성능을 비교하였다. Jensen-Shannon Divergence(JSD)를 이용해 기준 데이터와 생성 데이터의 확률분포 유사도를 비교‧분석한 결과, LLM은 별도의 재학습 없이도 전반적으로 현실적인 통행 분포를 재현할 수 있었으며, 특히 RAG 전략이 가장 높은 공간·시간 분포 및 희귀 통행 패턴 재현 성능을 보여주었으며 Few-shot with statistics, zero-shot, few-shot 순으로 뒤따랐다. 이러한 결과들을 바탕으로 LLM이 추가 학습 없이도 통행 생성을 수행할 수 있다는 점에서, 데이터 희소 환경에서도 활용가능한 새로운 통행 생성 방법의 가능성이 될 수 있음을 확인하였다.

포장도로의 성능 저하는 교통량과 축하중, 기후 조건, 해안 환경 등의 다양한 요인의 복합적 영향으로 발생하며, 이를 규명하기 위해 국내외 도로 성능 저하 및 보수 시점을 예측하는 다양한 모형들이 제안되고 있다. 최근 제주특별자치도는 연간 1,000만 명이 넘는 관광객 방문으로 인하여 교통량이 지속적으로 증가하고 있으며, 이는 도로 기반 시설의 조기 노후화와 유지 관리 비용 증가로 이어질 수 있다. 일례로, 제주시에서는 포트홀 관련 민원이 연간 3,000~4,000건 수준으로 발생하고 있으며, 최근 3년간 포트홀 보수 건수도 연 평균 약 2,400건에 달했다. 제주도의 장래 도로보수 수요를 정량적으로 분석하기 위해서는 해양성 기후와 잦은 강우, 높은 해안 인접 도로 비율 등으로 대표되는 교통 환경 특성과 유지보수 기록을 직접 연계하는 연구가 필요한 실정이다. 이에 본 연구는 제주도 도로 교통 현황을 검토하고, 국지도 및 지방도를 대상으로 연간 도로·교통·기상 자료를 통합한 데이터셋을 구축하였다. 또한, 이를 활용하여 머신러닝(Machine Learning; ML) 기반 장래 유지보수 발생 예측 모형을 구축하고, SHAP(SHapley Additive exPlanations)을 적용하여 유지보수 발생에 영향을 미치는 주요 요인의 중요도와 기여 방향을 해석하였다. 본 연구의 결과는 유지보수 소요 가능성이 높은 구간을 선제적으로 도출하는 정량적 근거를 제시하며, 제주도 도로의 유지보수 대상 선정과 연차별 예산 분배 및 우선순위 결정 등에 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

우리나라 화물운송 부문은 하루 동안 운전과 운전을 포함한 근로시간의 최대시간 제한과 최소 휴식 시간 보장제도가 없다. 다만 연속운전 후 최소 휴게 의무(최대 연속운전 2시간 이상 시 15분 이상 휴게)만이 유일한 시간규제이다. 본 연구는 운전자 설문자료(2022년)와 디지털운행기록장치(DTG) 기반 위험운전행동 자료(2019년, 2021년)를 활용하여 사업용 화물차 운전자의 최소 휴게시간 준수 실태, 미준수 영향요인을 파악하고, 휴게시간 개정 (2020년 12월) 시행 전후 동일 링크에서 위험운전행동의 변화를 분석하였다. 분석 결과, 최대 연속운전시간은 평균 2.3시간, 휴게시간은 평균 15.4분으로 법적 기준에 근접하였으나, 최소 휴게시간 미준수율은 52.3%로 과반 이상을 차지하였다. 로지스틱 회귀분석 결과에서 운행거리(OR=1.145)와 플랫폼 기반 물량확보(OR=2.569)는 휴게시간 미준수 가능성을 높였다. 반면, 연령이나 경력 등 개인 특성은 유의하지 않았다. 이러한 결과는 안전운임제 비적용 품목을 대상으로 한 모형에서도 유사하게 나타났다. 또한 DTG기반 총 위험운전행동은 휴게시간 규정 개정 이후 기간에 7.45% 더 낮게 관측되었고(IRR=0.925), 급정지·급감속 등 제동 관련 행동과 고속주행환경에서 감소폭이 상대적으로 컸다. 본 연구는 장거리·플랫폼 기반 운송의 휴게 여건 개선 및 모니터링 강화, 나아가 종합적 운행서비스시간 (Hours of Service; HOS) 규제 도입의 필요성을 제공한다.