KOTI 한국교통연구원

본 연구는 인구감소와 고령화로 인한 교통수요 변화에 대응하여, 인구위기지역의 이동취약성 완화를 위한 수요응답형 교통서비스를 중심으로 기존 고정노선 버스와의 최적 운영 조합 및 전략을 도출하는 것을 목표로 한다.

<이하 원문 참조>

요약    i





제1장

  서론    1

제1절  연구의 배경 및 목적    3

1. 연구의 배경 및 필요성    3

2. 연구의 목적    5

제2절  연구의 범위 및 수행 방법    6

1. 수요응답형 교통의 정의 및 적용 범위    6

2. 연구의 수행 방법 및 절차    6

제3절  선행연구 고찰 및 본 연구의 차별성    8





제2장

  수요응답형 교통 주요 이슈 변화 분석 및 사례 검토    11

제1절  인구위기지역 수요응답형 교통 주요 이슈 분석    13

1. 인구위기지역 모빌리티 한계    13

2. 수요응답형 교통 관련 주요 이슈 변화 분석    16

제2절  국내·외 AI 기술활용 사례 검토    27

1. 국내 교통 분야 AI 도입 사례 분석    27

2. 국외 교통 분야 AI 도입 사례 분석    30

3. 교통 분야 AI 연구사례 검토    35

4. AI 활용 동향 및 시사점 종합    37

제3절  AI 기반 교통계획 자동화 필요성    40

1. 기존 교통계획 접근 방식의 한계    40

2. 자동화된 수요응답형 교통 최적화 연구 필요성    44





제3장

  수요응답형 교통 AI 정책 평가를 위한 지식 기반 구성 전략    47

제1절  지식 기반 구성 방식의 필요성    49

1. 생성형 AI의 특성 및 한계    49

2. 지식 기반 구성을 통한 한계 극복    54

3. 지식 기반 구성 전략의 정책적 의의    57

제2절  지식 기반 구성 방법론    58

1. 문헌 기반 지식 구성    58

2. 수치 데이터 기반 지식 구성    61

3. 하이브리드(문헌+수치) 지식 구성    83

제3절  지식 기반 구성에 따른 차이 결과 분석    86

1. 시스템 다이내믹스 기반 비교 분석 방법론    86

2. 비교 분석 결과    88

3. 소결    103

제4절  결론 및 AI 프레임워크 구조 제안    106

1. 비교 분석 결과 종합    106

2. AI 정책 평가 프레임워크 설계 방향    107





제4장

  이동취약성 진단 기반 수요응답형 교통 최적화 AI 개념 증명    109

제1절  수요응답형 교통 최적화 AI 프레임워크 개요    111

1. 수요응답형 교통 최적화 AI 프레임워크 아키텍처 구성    112

2. 수요응답형 교통 최적화 AI 프레임워크 기술적 특성    115

제2절  수요응답형 교통 최적화 AI 핵심 기능 요구사항 도출    118

1. 수요자 및 전문가 의견수렴을 통한 요구사항 분석    118

2. 개념증명(PoC)을 위한 기능 요구사항 도출    130

3. 소결    135

제3절  이동취약성 진단 기반 수요응답형 교통 최적화 AI 모듈 개발 및 개념 증명    136

1. 개념증명(PoC)을 위한 최적화 알고리즘 설계 및 소프트웨어 구현    136

2. 시범 지역 시뮬레이션을 위한 실증 데이터 구축    154

3. 시범 지역 사례 적용 및 AI 운영 시뮬레이션 성과 분석    156

4. 소결    163





제5장

 결론 및 향후 과제    165

제1절  결론    167

제2절  정책적 시사점 및 향후 연구 과제    169

1. 정책적 시사점    169

2. 향후 연구 과제    173



참고문헌    179

부 록    189

Abstract    201