- 과제명 : 공유자율주행차를 대중교통망에 포함시키는 것에 대한 전반적인 효율성 향상 가능성 모색 (Exploring the overall efficiency improvement potential of including shared autonomous vehicles in public transit networks)
- 위탁기관명 : 한국연구재단
- 시작 및 종료일 : 2022 ~ 2025
- 연구책임자 : Reuben Tamakloe 교수
1. 요약(Abstract)
Presently, there exists a critical gap in comprehending the optimal integration of Shared Autonomous Vehicles (SAVs) within the established integrated shared bicycle-transit system (SBTS) framework to amplify transit efficiency while reaping broader societal benefits. Considering the intricate nature of intermodal transport networks and the potential advantages presented by SAVs, advancing existing research demands a meticulous analysis employing critical network information. This exploration aims to cultivate a comprehensive understanding of the current transit system’s efficiency and the potential enhancements achievable via varied SAV-SBTS integration models, accounting for pragmatic network conditions crucial for SAVs functioning efficiently in mixed traffic settings. The overarching objective of this initiative is to forge a robust framework delving into the capacity of integrating SAVs into the existing SBTS in Seoul, evaluating diverse integration scenarios’ impacts on transit ridership efficiency. Leveraging realistic data and employing advanced tools such as econometrics, machine learning, and agent-based simulations, this project seeks to develop an in-depth understanding of the potential improvements in transit efficiency resulting from diverse SAV-SBTS integration possibilities. Ultimately, this endeavor strives to formulate a comprehensive framework empowering stakeholders to make informed decisions toward bolstering transit ridership efficiency in the context of evolving transport systems.
현재, 통합 공유 자전거-교통 시스템(SBTS) 프레임워크 내에서 공유 자율 주행 차량(SAV)을 최적으로 통합하여 교통 효율성을 향상시키는 동시에 보다 광범위한 사회적 혜택을 얻고자 하는 데에는 심각한 격차가 있다. 복합 운송 네트워크의 복잡한 특성과 SAV가 제시하는 잠재적 이점을 고려할 때, 기존 연구를 발전시키기 위해서는 중요한 네트워크 정보를 사용한 세심한 분석이 필요하다. 이 연구는 혼합 트래픽 환경에서 SAV가 효율적으로 작동하는 데 중요한 실용적인 네트워크 조건을 설명하면서 다양한 SAV-SBTS 통합 모델을 통해 달성할 수 있는 잠재적 개선 사항과 현재 운송 시스템의 효율성에 대한 포괄적인 이해를 높이는 것을 목표로 한다. 이 계획의 가장 중요한 목표는 서울의 기존 SBTS에 SAV를 통합하는 능력을 자세히 조사하는 강력한 프레임워크를 구축하여 다양한 통합 시나리오가 환승 탑승자 효율성에 미치는 영향을 평가하는 것이다. 이 프로젝트는 현실적인 데이터를 활용하고 계량경제학, 기계 학습 및 에이전트 기반 시뮬레이션과 같은 고급 도구를 사용하여 다양한 SAV-SBTS 통합 가능성으로 인한 운송 효율성의 잠재적 개선 사항을 심층적으로 이해하는 것을 목표로 한다. 궁극적으로, 이 노력은 진화하는 운송 시스템의 맥락에서 이해 관계자가 환승 탑승자 효율성을 강화하기 위해 정보에 입각한 결정을 내릴 수 있는 포괄적인 프레임워크를 구성하려고 노력한다.
