자율운항선박, 무인선과 같이 전통적 선박 형태에 자율성이 부여되는 형태로의 발전과 함께 드론, 비행체 같은 비행 형태까지 포함하는 해상 모빌리티는 기존 통신 체계 대비 실시간성 향상 및 대용량 데이터 교환이 요구되는 새로운 해상 안전 운항 체계가 수반되어야 한다. 초고속해상무선통신망(LTE-Maritime) 송수신기를 장착한 국내 선박의 경우, LTE급의 통신 서비스를 연안 최대 100km까지 받을 수 있지만, 국제 항해를 하는 국적선과 외국적 선박을 포함하는 해상 모빌리티 안전 운항 체계 구축을 위해서는 VDES(VHF Data Exchange System)와 같은 국제협약에서 인정하고 해상이동서비스(Maritime Mobile Service)에 속하면서 기존보다 빠른 통신망의 보급이 필수적이다. 본 논문에서는 향후 해상 모빌리티 구현을 위해 필요한 해상무선통신망의 하나로 VDES의 필요성에 주목하여 그간의 개발 현황으로부터 향후 VDES 서비스 도입 및 활용방안에 관해 논한다.
제조업 중심의 기존 모빌리티 시스템은 지속가능한 발전에 대한 시대적·사회적 요구에 힘입어 전기화·공유화·자율화로 대변되는 미래 모빌리티 시스템을 중심으로 재편되고 있으며, IT 기술 발전에 힘입어 교통수단 혁신의 변화는 가속화될 전망이다. 이에 본 연구는 미래 모빌리티 체계 변화에 대한 방향성을 예측하고자 미래 모빌리티 전문가들(N=23)을 대상으로 설문조사를 실시하였다. 설문조사를 통해 공유모빌리티, 자율주행자동차, 전기자동차, 통합교통서비스 등 4가지 미래 모빌리티 수단 및 서비스에 대한 영향력 및 변화정도를 측정한 후 이를 IPA(Importance Performance Analysis) 분석을 통해 확인하였다. 분석결과 공유모빌리티가 미래 모빌리티 시스템의 핵심요인으로 선정되었다. 또한, 미래 모빌리티 서비스 제공 방향성 탐색을 위해 8가지 서비스 요인(안전성, 친환경성, 심미성, 편의성, 정시성, 접근성, 수요응답성, 개인이동성)에 대한 AHP(Analytic Hierarchical Process) 분석을 실시하였으며, 그 결과 '안전성' 요인이 미래 모빌리티 서비스에서 가장 중요한 요인으로 평가되었다. 본 연구의 결과가 미래 모빌리티 체계 변화에 대응하는 정책 및 서비스 방향을 설계하기 위한 기초자료로 활용되기를 기대한다.
최근 디지털 연결성 기반의 융합이 광범위하게 확대되면서 교통 및 모빌리티 분야가 빠르게 변화하고 있으며 이와 관련된 연구도 다양화되고 있다. 본 연구의 목적은 모빌리티 분야의 연구 동향을 분석하고 핵심 연구영역과 주제를 파악하는 것이다. 토픽 모델링 분석은 연구 동향을 파악하는 데 유용한 것으로 입증된 기법이다. 모빌리티를 키워드로 KCI 학술지에서 142편의 논문 초록을 분석하여, 9개의 토픽을 도출하고 스마트 모빌리티 연구의 6개 핵심 요소와 연계하였다. 이를 통해 자율주행을 앞세운 차량 및 수송 기술 분야와 MaaS로 대표되는 교통수단 간 연계 및 통합서비스 분야에 관한 연구가 가장 활발한 것과 사용자의 안전을 확보하기 위한 보험, 법률, 제도, 그리고 기존 산업과의 갈등 해소 등에 관한 연구가 진행되고 있는 것을 확인하였다.
MaaS(Mobility as a service)란 기존 대중교통 수단 이외에도 다양한 교통서비스를 하나의 플랫폼에 제공하여 교통수단을 유연하게 예약 및 결제할 수 있게 하는 통합 모빌리티 서비스이다. MaaS 활성화를 위해서는 이용자들의 서비스 만족 수준이 높아야 하며, 이를 위해서는 전반적인 만족 수준에 어떠한 요인이 영향을 미치는지에 대한 연구가 필요하다. 본 연구에서는 구조방정식(SEM)을 활용하여 전반적인 만족 수준에 미치는 요인의 영향력을 파악하였으며, 중요도-만족도 분석과 의사결정나무 모형을 기반으로 이용만족도를 높일 수 있는 개선방안을 도출하였다. 분석 결과 이용자들이 사용하는 MaaS 앱의 연계 원활 수준의 개선이 필요한 것으로 분석되었다.
Mobility 4.0으로 일컬어지는 교통서비스의 핵심은 유연성 있는 모빌리티 구현이며, 이를 위해 수요-공급을 실시간, 유기적으로 이어줄 수 있는 플랫폼 구축이 요구되고 있다. 즉, 교통 정보 혹은 통합 모빌리티를 빅데이터 기반의 표준화 및 상시 업데이트가 가능한 DB로 구축하고 이를 분석할 수 있는 객관적이고 과학적인 분석 체계를 제시하는 것이다. 이러한 측면에서, 보행 통행을 포함하는 복합환승역사와 이를 기반으로 통행 전주기로 확장하여 분석하는 연구는 미흡한 실정이다. 이에 본 연구는 복합환승역사를 이용하는 통행자 중심의 통합 모빌리티 분석 체계를 3단계로 구성하여, Data Repository 생성 모듈, 통합 모빌리티 분석 모듈, 공간 정보를 융합한 결과해석 모듈로 정의하였다. 철도 및 광역버스 환승역사(사당, 신도림, 교대, 광화문, 삼성, 강남, 잠실) 7개 역사를 분석 대상 역사로 지정하여 사례 분석을 수행하였다. 분석 대상 역사는 통계적 유의성에 근거하여 3개 그룹으로 구분되었으며, 자료 기반으로 한 통행 전주기 분석과 해석을 통해 보다 다양하고 체계적인 복합환승역사 분석이 가능함을 제시하였다.
기존 카쉐어링 시스템은 원웨이 트립 수요에 대한 대응과 타 쉐어링 시스템과의 연계가 어려운 문제점이 있다. 이에 본 연구에서는 원웨이와 라운드웨이 트립에 대응이 가능하며, 자동차(전기/가솔린), 전기오토바이, 자전거 등의 다양한 교통수단을 공유할 수 있는 멀티모빌리티 쉐어링 서비스 메니지먼트 시스템을 개발하여 일본 치바현 카시와시 카시와노하지역과 나가레야마시에 모의실험을 실시하였다. 모의실험 결과, 이 시스템을 통해 전체 자동차 트립 중 54.9%의 원웨이 트립 수요가 충족되었으며, 전체 이용자 중 43.9%가 공통 인터페이스를 통해 복수의 교통수단을 이용한 것이 확인되었다. 또한, 차량의 공동이용과 친환경 차량 이용을 통해 이산화탄소 배출량도 삭감에도 공헌하였다. 개발된 쉐어링 시스템은 기존 카쉐어링 시스템 보다 다양한 교통수요에 대응하면서 이동성을 향상 시킬 것으로 기대된다.
Purpose: The purpose of this study is to find factors affecting the acceptance intention of autonomous mobility service by applying the unified technology acceptance theory(UTAUT). Methods: The measurement items for each component of this study were modified to meet the purpose of the study by referring to previous studies related to mobility based on UTAUT, which has secured validity and reliability in many studies. The collected data through the online survey were analyzed using hierarchical regression analysis. Results: It was found that performance expectation, effort expectation, social influence, and facilitation conditions for autonomous mobility service had a positive effect on acceptance intention. Also, in this relationship, it was confirmed that driving experience moderated the relationship between performance expectation and acceptance intention, and between effort expectation and acceptance intention. Conclusion: Understanding the public's acceptance of autonomous mobility services, and suggesting strategic implications for the direction of service development to companies that are pushing to enter the autonomous mobility service market.
최근 공유교통 서비스가 확대되면서 개인교통수단과 대중교통수단을 연계한 통합모빌리티 서비스가 주목을 받고 있으며, 이를 위해서는 연계수단 통행행태 분석이 필수적이다. 본 연구에서는 2010년 서울시 가구통행실태조사 자료를 이용하여 연계수단 통행의 특성을 분석하고, 다항로짓모형을 통해 연계수단 선택에 미치는 영향요인을 분석하였다. 먼저 통행수단을 승용차, 시내버스, 시외버스, 철도, 택시, 기타 등으로 구분하여 25가지의 연계수단 통행유형을 분석하였으며, 이중 시내버스와 철도의 연계통행이 가장 높은 것으로 나타났다. 이들 연계수단 통행은 주로 출근통행목적에서 많이 발생하며, 오전/오후 첨두를 형성하는 것으로 나타났다. 또한 다항로짓모형 추정결과, 개인특성의 성별, 연령, 가구특성의 차량보유여부, 가구소득, 통행특성의 통행목적, 통행시간, 통행거리, 지역적특성의 지하철 및 버스 노선수, 상업용도 면적비율, 토지이용 혼합도, 도착지역의 도심권여부 등이 연계수단 선택에 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났다.
연구목적: 본 논문은 CCTV에서 확인하기 어려운 도심 생활안전 이상상황을 감지하기 위해 다종 복합 센서 정보를 활용한 서비스 구축방안을 제시하는데 목적이 있다. 연구방법:본 연구는 실제 테스트베드 데이터를 기반으로 서비스 시나리오를 선정하고, 주요 수요처인 지자체 스마트도시통합운영센터 운영자를 대상으로 서비스 중요도 분석을 수행하였다. 연구결과:서비스 시나리오는 크게 주야간 동적 객체 감지, 급격한 객체의 온도변화 감지, 시계열적 객체의 상대 온도변화 감지 유형으로 도출되었다. AHP 분석 결과, 사람, 차량 등 동적객체로 인한 보행, 모빌리티 충돌 위험상황 서비스와 즉각적인 대형 재난으로 이어지는 화재 전조현상 감지 서비스의 중요도가 높게 나타났다. 결론:본 연구는 테스트베드 실데이터 기반으로 지자체에서 활용 가능한 이상감지 서비스 구축방안을 제시한 의의가 있다. 이를 통해 지자체의 서비스 도입 의사결정을 지원하는 기초자료로 활용될 것으로 판단된다.
교통분야에서 탄소중립 달성을 위한 전략으로 자동차 총 주행거리 감축과 승용차 교통량 감축을 제시하고 있다. 이를 위해서는 대중교통 활성화를 목표로 MaaS 서비스를 적극적으로 추진하여야 한다. MaaS를 추진하기 위해서는 개인의 이동에 대한 이용수단, 경로뿐만 아니라, 개인의 이용 수단의 전환 등 개인별 누적 이동 데이터가 필요하다. 하지만 국내에서는 개인의 이동에 대한 데이터를 수집하고 이를 활용하는데 있어서 법적인 한계가 존재한다. 2023년 개정된 개인정보보호법에 개인정보 전송요구권이 신설됨에 따라 개인의 이동에 대한 데이터를 수집하고 활용하기 위한 법률이 마련되었지만, 시행령, 세부 규칙, 지침, 가이드라인 등이 마련되어야 하며, 마이데이터수집을 위한 데이터 형식 및 전송체계의 표준화가 선행될 필요가 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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