자율주행 공유 자동차 도입에 따른 서울시 주차수요 변화 예측

Abstract

최근 자동차의 자율주행 기술은 급속도로 발전하고 있으며, 자율주행 기술의 일부인 주차 보조나 크루즈 컨트롤, 충돌 방지 등은 이미 상용화되어 활용되고 있다. 이와 함께, 구글, 테슬라, BMW, 닛산, 볼보 등을 포함하는 주요 자동차 회사들이 2020년까지 인간의 개입 없이 안정적으로 주행할 수 있는 완전 자율주행 자동차의 상용화를 발표하였으며, 현재 실제 도로에서 시범 주행을 하고 있는 단계이다. 자율주행 자동차의 도입은 교통사고, 교통 체증, 여행행태, 차량의 소유와 주차 등 여러 분야에 걸쳐 도시공간에 지대한 영향을 미칠 것으로 예상된다. 하지만 완전 자율주행 자동차에 대한 연구는 대부분 자율 주행 기술의 측면에서 다뤄지고 있으며(Milakis et al., 2017), 자율주행차의 도입이 도시공간에 미칠영향에 대해 다루는 연구는 매우 소수이다. 또한, 자율주행 차량이 도시공간에 미칠 영향을 다루는 연구들은 대부분 가상의격자형 도시공간을 대상으로 하고 있다는 한계점을 가지며, 자율주행 자동차의 보급이 도시 주차수요에 미칠 영향에 대해 정량적 분석을 수행한 연구는 상대적으로 부족한 실정이다. 이러한 배경에서, 본 연구는 서울시를 대상으로 자율주행 공유자동차(Shared Autonomous Vehicle: SAV) 운행 시뮬레이션모형을 구축하여 분석함으로써, 자율주행 공유 자동차의 적정보급 대수를 파악하고, 자율주행 공유 자동차의 도입이 서울시의주차수요에 전역적으로 미치는 영향을 시뮬레이션하고자 한다. Autonomous vehicle technology, which has been rapidly developed in recent years, is expected to greatly change urban parking demand in particular when autonomous vehicles are used as shared cars. However, few studies have focused on investigating the potential parking demand changes incurred by the shared autonomous vehicles (SAVs). Under this background, this study attempts to compute the required fleet size of SAVs to provide transportation services for some portions of passenger car travel demand in Seoul and estimate the resultant parking demand changes based on a simulation approach. For this purpose, 20 scenarios are established by varying fleet size and relocation strategy of SAVs. The scenario-based analyses identify that the required SAV fleet size is 5,000 for both 3km and 5km relocation strategies when the SAV market penetration rate is 10%. The model with assumptions of 5,000 SAVs deployed and a 5km relocation strategy shows the greatest reduction in parking demand, which is equivalent to 271 vehicle-hours per day. In addition, the wider relocation strategy implies tradeoffs between operational efficiency and travel distances with no passenger. Although models with a 5km relocation strategy show greater reductions of parking demand and waiting time, they suggest travel distances with no passenger can be longer due to the relocation of SAVs over longer distances.