우버, 리프트, 비아(Via) 등 차량 공유 및 승차 서비스에 등록된 4인승 차량 4,000대가 미 뉴욕시 1만 4,000대 택시의 98%에 해당하는 수요를 대체할 수 있다고 MIT가 분석했다.
MIT의 이번 연구는 실시간 자율 주행 자동차 탑승자 그룹을 기반으로 한 수학 모델을 활용했다. 자율 주행 자동차는 우버나 리프트가 아직 현실화하지 못한 계획이다.
예를 들어 지난 봄 우버는 미국 피츠버그에서 포드 퓨전(Fusion) 자율 주행 차량으로 파일럿 테스트를 시작했다. 현재 자율 주행 차량 서비스를 직접 승객에 제공하지는 않지만, 우버 자율 주행 차량은 도시 곳곳을 돌아다니며 지도화 데이터를 수집하고 기술을 테스트하고 있다.
MIT 컴퓨터 공학과 인공지능 연구실(CSAIL)이 연구한 이번 보고서는 현재 미국 뉴욕 시의 택시 데이터를 사용해, 뉴욕 택시 전체의 15% 규모인 10인승 우버 차량 2,000대(또는 4인승 차량 3,000대)가 뉴욕 시 전체의 이동 수단 수요의 98%를 책임질 수 있다는 결론을 냈다. 평균 대기 시간은 2.8분, 평균 이동 지연 시간은 3.5분이었다.
MIT가 공개한 일주일 간 요일당 뉴욕시 교통 상황 흐름 알고리즘
SCAIL이 개발한 컴퓨터 알고리즘은 자율 주행 자동차 차량과 유휴 차량을 파악해 재배치하는 목적에 적용됐다. 연구자들은 시뮬레이션 프레임워크가 많은 실시간 멀티 이동 수단이나 다양한 업무를 배치하고 분담하는 문제에 활용될 수 있다고 밝혔다.
CSAIL 교수 다니엘라 러스는 이동수단 제공 시뮬레이션은 뉴욕 시 데이터만 사용했지만, 알고리즘은 어떤 도시의 교통 모델에도 활용될 수 있다고 말했다.
보고서는 “차량 공유 서비스는 개인 이동수단, 대기 오염, 교통 혼잡, 에너지 소비, 더 나아가 삶의 질까지에 매우 긍정적인 영향을 미칠 것이다. 각국의 교통 혼잡 비용은 나날이 늘어나 미국 한 나라의 비용만 보더라도 대량 1,210억 달러로 GDP의 연간 1%에 달한다. 이 비용에는 길 위에 멈춰서 흘려 보내는 55억 시간과 소모되는 연료 29억 갤런도 포함된다. 그러나 차량 배기가스나 온실 가스 및 미세 오염 물질 방출 등 부정적인 외부 효과 위험 비용은 고려되지 않았다.
과열된 시내나 고속 도로 등 교통 상황은 여행 시간을 부정확하게 만들고 사고 위험도 높인다.
스마트폰의 보급으로 수요형 모빌리티 시스템이라 불리는 도시형 모빌리티의 새로운 형태가 출현했다. 이 새로운 바람을 이끄는 것은 우버, 리프트, 비아 등의 신규 업체다. MIT 연구팀은 이동수단 제공 및 차량 공유 서비스 업체가 개인별 맞춤 이동 형태로 신뢰를 더하고, 이동에 제약을 받는 사람들에게 접근 가능성을 제공하며, 대기 시간과 이동에 관련된 스트레스를 줄이는 효과가 있다고 발표했다. 또, “다인승 차량일수록 서비스 요금이 비싸지만, 동시에 비용, 혼잡도, 대기 오염 감소 효과를 나타내며, 향후 평균 주행 거리가 감소할 것”이라고도 밝혔다. editor@itworld.co.kr