공유교통시스템의 개념과 유형, 사회적 효용 및 기술적 발전 방향 doc_id CNTS-00120002872_3

기존의 자동차는 집과 더불어 반드시 소유해야 하는 항목으로 인지되었다. 그러나 최근 들어 자동차를 소유하기보다 필요한 시간동안 자동차를 대여하는 카쉐어링 개념이 확산되고 있다. 2000년대 초반 미국에서 공유교통시스템의 시초라 할 수 있는 집카(Zipcar)가 등장하였다. 집카는 자동차의 실제 운행시간 대비 주차시간이 더 길다는 점에서 착안한 자동차를 공유하는 카쉐어링 서비스이며, 이밖에도 엔터프라이즈카쉐어(Enterprise CarShare), 허츠(Hertz on Demand), 카투고(Car2go) 등의 다양한 카쉐어링 서비스가 있다. 인터넷 기술의 발달과 스마트폰 이용의 증가로 인하여, 대부분의 카쉐어링 서비스는 웹사이트와 모바일 어플리케이션(이하 모바일앱)을 통해 서비스를 제공하고 있다. 모바일앱을 통한 예약시스템을 이용하여, 이용자는 중간 매개 없이 보다 편리하게 자동차를 대여할 수 있게 되었다. 또한, 집카의 경우는 자동차보험이나 유류비에 대한 부담 없이, 시간당 약 10 달러의 대여료만으로 자동차를 대여할 수 있어 비용 측면에서도 이용자들에게 큰 매력으로 작용한다. 집카의 등장 이후, 교통수단에 대한 공유인식이 확산되면서 다양한 공유교통서비스들이 등장하였다. 그 중 라이드쉐어링(ridesharing)은 공유교통의 대표적인 서비스로, 운전석 이외의 빈 좌석을 공유하는 개념에서 시작하였다. 우버(Uber)·리프트(Lyft) 등으로 대표되는 라이드쉐어링 서비스를 통해 이용자는 본인의 자가용을 이용하여 운전자가 될 수 있으며 편의에 따라 탑승자로서 서비스를 이용할 수 있다. 또한, 택시가 있는 곳으로 이용자가 직접 찾아가야 하는 기존의 택시시스템과 달리, 라이드쉐어링 시스템은 모바일앱을 이용하여 이용자들끼리 직접 매개되기 때문에, 시간과 장소에 구애받지 않고 이용자의 위치에서 탑승할 수 있다는 큰 장점을 갖고 있다. 따라서 라이드쉐어링 서비스는 온-디맨드(on-demand) 형식으로 수요에 따라 공급을 즉각적으로 연결해주는 매커니즘과 승객과 운전자를 실시간으로 연결하는 개인공유카쉐어링(P2P방식 : peer-to-peer) 방식을 따르고 있다. 모바일앱을 통한 스마트 공유교통 시스템은 이용자 개인의 편의성 증진 이외에도 교통혼잡 완화 및 대기환경 개선이라는 사회적 차원의 혜택을 가져올 수 있다. 다니엘라 루스 교수가 이끄는 MIT의 CSAIL(Comput er Science and Artificial Intelligence Laboratory) 연구소는 카쉐어링앱 도입으로 인하여 3,000대의 4인승 자동차가 뉴욕의 98% 택시 수요를 대신할 수 있다는 연구결과를 도출했다. 또한 UC 버클리의 지속가능교통 리서치센터(the Transportation Sustainability Research Center) 연구결과에 의하면, 카쉐어링 시스템이 적용되었을 때 평균 9~13대의 차량이 도로에 덜 유입되는 것으로 나타났다. 또한 라이드쉐어링을 통해 가구당 연간 약 34~41%의 자동차 배기가스를 줄일 수 있는 것으로 나타났다. 공유교통시스템은 개인 교통수단과 더불어 대중교통까지 적용되고 있다. 미국의 경우 대부분의 도시들은 단독주택 형태로 구성되어 있으며, 면적 대비 인구수가 적은 저밀도 도시행태를 보인다. 이러한 도시구조로 인하여 전체 지역을 포함하는 경로로 대중교통이 운행될 경우 비효율적인 시스템을 야기할 수 있다. 결국 대중교통 서비스의 공급이 수요를 만족시키지 못하는 지역이 발생하게 되는데, Jiao와 Dillivan(2013)은 이러한 현상을 ‘대중교통 사막’이라 정의하였다. 따라서 대중교통 서비스 공급과 수요의 간격을 줄이고 대중교통의 수요를 증진하기 위하여, 온디맨드-P2P 형식을 갖는 대중교통 시스템이 시범적으로 운행되고 있다. 텍사스 오스틴의 지역 대중교통 에이전시인 Capital Metro는 2017년 중반부터 시범적으로 대중교통 픽업 서비스를 실시하였으며, 이용자들은 모바일앱을 통해 이용자의 위치에 따라 탑승할 수 있게 되었다. 즉, 기존의 버스정류장이 아닌 곳에서도 대중교통을 이용할 수 있는 것이다. 또한, 뉴욕과 오스틴, 시애틀, 샌프란시스코에서는 지정된 버스정류장에 이용자가 도착하였을 때 버스를 공급하는 온디맨드 형식의 버스시스템을 제공하고 있다. 공유교통의 활성화는 개인은 물론 사회적 측면에서 많은 혜택을 줄 수 있어, 이를 장려하기 위해 다양한 방안들이 연구되고 있다. UC 얼바인의 ITS(Institute of Transportation Studies)는 로스앤젤레스 지하철(LA Metro) 활성화를 위하여 라이드쉐어링 시스템을 이용한 대중교통 접근성 향상 방안을 제시하였으며, 라이드쉐어링 이용 증진을 위한 인센티브 전략을 연구 중이다. 일부 주(states)에서는 카쉐어링에 참여하는 운영기관과 개인에게 세제혜택을 부여하는 방식을 따르고 있다. 그밖에도 기존의 버스 수를 늘리는 대신, 등·하교 시간대에만 가동되고 있는 스쿨버스를 등·하교 이외의 시간대에 공유하여 온디맨드 버스 서비스로 활용하는 방안에 대한 연구가 이루어지고 있다. 앞서 언급한 대중교통 시범 사례들과 같이, 라이드쉐어링 모빌리티 서비스의 특징과 버스경로 선정 문제를 접합한 접근방식은 기존의 대중교통 시스템보다 저비용·고효율을 창출할 수 있다는 장점이 있어 많은 연구가 진행 중에 있다. 2016년 초 세계경제포럼(WEF)에서 4차 산업혁명 시대를 이끌 핵심 기술 중 하나로 선정된 블록체인(Blockchain)’은 금융권을 중심으로 기존의 비즈니스 프로세스를 바꿀 새로운 패러다임으로 등장했다. 가상화폐의 기반기술로 알려진 블록체인은 퍼블릭 혹은 프라이빗 네트워크에서 일어나는 거래정보가 암호화되어 해당 네트워크 구성원 간 공유되는 디지털 원장(ledger)을 의미한다. 거래 원장의 복사본이 각 네트워크 구성원에게 ‘분산되어(distributed)’ 새로운 거래가 발생할 때마다 구성원들의 동의를 통해 해당 거래를 인증한다. 즉, 중앙집중화된 시스템에 의존하지 않고 P2P 네트워크 방식에 기반하며 거래 중개자의 필요성을 없앰으로써 거래의 효율성과 투명성을 높이고 적은 비용으로 보다 빠르고 안전한 거래가 가능하게 된다. 블록체인에 기반한 거래 정보는 분산원장(distributed ledger) 기술을 바탕으로 동일한 거래 장부가 네트워크 참여자들 모두에게 개방되고 새로운 정보가 실시간으로 동시에 업데이트되기 때문에, 하나의 거래 정보를 임의로 변경하려면 수많은 컴퓨터를 동시에 해킹해야 하는데 이는 사실상 불가능하다. 빅 데이터는 인공지능과 함께 가장 뜨거운 이슈이다. 지능형교통시스템이 전국으로 파급되어 실시간으로 수집되는 데이터가 축적되어 있고, 민간의 내비게이션 데이터와 통신데이터의 활용 가능성과 타당성도 일찌감치 입증되어 있다. 빅 데이터의 일차적 관건은 데이터인데, 이러한 데이터가 이미 확보되어 있는 도로교통분야는 많은 공공분야 중에서도 빅 데이터의 가장 유망한 활용분야 중 하나로 꼽힌다. 빅 데이터란 무엇인지에 대한 정보가 차고도 넘치고 있는 상황에서, 굳이 빅 데이터에 대한 설명에 많은 지면을 할애할 이유는 없다고 본다. 다만, 빅 데이터라는 데이터 자체가 아니라, 데이터를 분석하여 의사결정에 활용하는 것에 방점이 있다는 것은 다시 한 번 강조하고 싶다. 도로교통 분야에는 이미 많은 데이터가 축적되어 있다고 위에서 언급한 바 있는데, 이렇게 데이터 요건이 갖추어져 있다는 것 자체가, 이 데이터 기반으로 도로정책을 입안하고 의사결정을 내릴 수 있다는 것을 보장하지 못한다.