수요응답형 공유교통 서비스의 에이전트 기반 시뮬레이션 평가

초록

본 논문은 ICT 기반 수요응답형 공유교통(DRST) 서비스를 실제 도시 환경에 적용하기 위해 에이전트 기반 모델(ABM)을 구축하고, 다양한 운행·배차 전략의 실현 가능성을 시뮬레이션으로 검증한다. 초기 실험 결과는 경로 선택 전략이 시스템 효율성에 큰 영향을 미친다는 점을 강조한다.

상세 분석

본 연구는 수요응답형 공유교통(DRST)의 운영 메커니즘을 정량적으로 평가하기 위해 에이전트 기반 모델(ABM)을 설계하였다. 모델은 세 가지 핵심 에이전트(승객, 차량, 운영자)를 정의하고, 각각의 행동 규칙을 실제 교통 데이터와 연계된 파라미터로 설정한다. 승객 에이전트는 실시간 요청을 생성하며, 요청 시점·출발·도착 위치는 확률 분포를 통해 무작위화한다. 차량 에이전트는 용량 제한을 갖는 공유 차량으로, 현재 위치, 탑승 인원, 예정 경로 등을 상태 변수로 유지한다. 운영자 에이전트는 배차 알고리즘을 담당하며, 본 논문에서는 크게 두 가지 경로 선택 전략을 비교한다. 첫 번째는 ‘최단거리 우선’ 전략으로, 신규 요청을 기존 차량의 가장 가까운 경로에 삽입한다. 두 번째는 ‘최대 적재 효율’ 전략으로, 차량의 현재 적재율을 고려해 추가 승객을 수용할 수 있는 경로를 우선 선택한다. 시뮬레이션은 실제 도시 구역의 도로 네트워크와 교통 흐름 데이터를 입력으로 사용해, 피크 시간대와 비피크 시간대 각각 24시간을 모델링하였다. 성능 평가지표는 평균 승객 대기시간, 차량 이용률, 총 운행 거리, 그리고 서비스 비용 대비 효율성(서비스 레벨 지표)으로 설정하였다. 결과는 ‘최대 적재 효율’ 전략이 평균 대기시간을 15 % 이상 감소시키고, 차량 이용률을 20 % 이상 향상시키는 반면, 총 운행 거리는 약 8 % 증가하는 trade‑off를 보였다. 이는 차량이 더 많은 승객을 동시에 수용하려 할 때 경로가 다소 비효율적으로 늘어날 수 있음을 시사한다. 또한, 시뮬레이션은 서비스 규모(차량 대수)와 요청 밀도 사이의 임계점을 식별했으며, 차량 수가 충분히 확보되지 않을 경우 대기시간 급증 현상이 발생한다는 점을 강조한다. 이러한 정량적 인사이트는 정책 입안자와 운영자가 DRST 서비스를 설계할 때, 배차 알고리즘 선택과 차량 배치 전략을 최적화하는 근거 자료로 활용될 수 있다.