메뉴 건너뛰기
.. 내서재 .. 알림
소속 기관/학교 인증
인증하면 논문, 학술자료 등을  무료로 열람할 수 있어요.
한국대학교, 누리자동차, 시립도서관 등 나의 기관을 확인해보세요
(국내 대학 90% 이상 구독 중)
로그인 회원가입 고객센터 ENG
주제분류

추천
검색
질문

논문 기본 정보

자료유형
연구보고서
저자정보
저널정보
서울연구원 정책리포트 정책리포트 제300호
발행연도
2020.5
수록면
1 - 20 (20page)

이용수

표지
📌
연구주제
📖
연구배경
🔬
연구방법
🏆
연구결과
AI에게 요청하기
추천
검색
질문

초록· 키워드

오류제보하기
자율주행차가 보급되기 시작하면 도로 용량 증대, 안전성 및 이동성 향상 등 많은 부분이 좋아질 것이라는 예상이 있지만, 통행거리의 증가, 프라이버시 침해와 보안 문제 등 극복해야 할 단점도 존재한다. 이렇듯 자율주행차는 교통패턴의 변화뿐만 아니라 일상생활에도 큰 변화를 가져올 것이다. 특히 무인 운전이 가능한 자율주행기술의 대중화는 교통수단 간 환승행태와 주차행태에 많은 변화를 가져올 것으로 예상된다. 자율주행기술이 가져올 교통행태 변화를 예측하고 그에 대응하는 교통정책을 고민하여 미래를 준비하는 것이 중요하다.

자율주행차의 상용화는 개인 시간가치·도시 교통체계에 큰 변화 초래
자율주행차는 차량이 주행하는 동안 이용자는 휴식을 취하거나 업무를 볼 수 있는 등 개인의 시간활용을 변화시킨다. 또한, 교통사고 감소로 사회적 비용이 절감되고 무인(無人)주차 기능으로 주차장의 효율을 가져온다. 이처럼 자율주행차의 도입은 일상생활에 긍정적인 영향을 미칠 것이라는 예측이 많다. 하지만 자율주행차와 유인(有人)차 혼재 환경에서는 정체가 더 가중되며, 교통서비스의 양극화가 심화될 것이라는 우려도 있다. 완전자율주행 시대에 도달하기 전까지 유인(有人)차와 공존하는 환경은 향후 30년간 지속될 것으로 예상되므로, 예측 가능한 문제점에 대한 단계별 대책 마련·시행이 필요하다.

‘도심 외 주차’ 자율주행차로 인해 1,470만 대·km의 추가적인 운행거리 발생
자율주행차를 이용한 도심 통행에 관한 설문조사에서 기존 승용차 이용자는 83.7%가, 대중교통 이용자는 58.2%가 자율주행차로 전환하여 통행하겠다고 답하였다. 주차의 경우 도심 목적지 외 주차장에 주차하겠다는 응답이 66~67%로 가장 많았다. 한편 도심자율주행차의 주차 수요를 서울시 전역으로 배분한 결과, 도심 밖 주차 차량으로 인해 최대 1,470만 대·km의 추가 운행거리가 발생하였다. 이는 서울시 총 차량주행거리의 약 27%에 해당하며, 차량 1대당 24.7km의 통행거리가 늘어나는 것으로 분석되었다.

서울시, 자율주행시대 대비 단계별 통행·주차수요 관리정책 필요
“조닝(Zoning)” 개념의 단계별 자율주행차 통행·주차 수요 관리정책이 필요하다. Zone 1 지역은 도심 특별관리 지역(예: 종로구·중구, 강남, 여의도 등)으로, 높은 혼잡통행료와 주차요금을 징수하고 총량제 등 강력한 수요관리 정책을 시행한다. Zone 2 지역은 도심경계를 둘러싼 시가지 지역(예: 도시철도 2호선 라인 등)으로 적정 수준의 수요관리정책을 시행하며, 역사 주변에 승용차-도시철도 환승을 위한 “정차대”를 설치해 서울시 내 자율주행차 통행의 대중교통 전환을 유도한다. Zone 3 지역은 서울시 경계 전체로 하고 외곽(거점) 지역에 “Park & Ride” 구역을 설치한다. 서울시 외곽까지는 자율주행차를 이용하고 거점부터 도심까지는 대중교통으로 통행하도록 하는 등 광역교통 수요를 관리하도록 한다.

목차

[표지]
[목차]
[요약]
[Ⅰ. 자율주행이 도시교통에 미치는 영향]
자율주행이 불러올 도시의 변화
자율주행 기술 동향 및 주차장 변화 예측
[Ⅱ. 자율주행차 이용특성 및 주차행태 분석]
승용차 이용자 83.7%, 대중교통 이용자 58.2%가 자율주행차로 전환
무인주차 차량들이 1,470만 대·km의 운행거리 추가 발생
[Ⅲ. 정책 제언]
자율주행시대 대비 단계별 통행·주차수요 관리정책 필요
기존 보유와 주차 관리 정책에서 수요 관리 정책으로 전환
자율주행차 특성을 고려한 적극적 통행·주차 관리

참고문헌 (0)

참고문헌 신청

함께 읽어보면 좋을 논문

논문 유사도에 따라 DBpia 가 추천하는 논문입니다. 함께 보면 좋을 연관 논문을 확인해보세요!

이 논문의 저자 정보

이 논문과 함께 이용한 논문

최근 본 자료

전체보기

댓글(0)

0

UCI(KEPA) : I410-ECN-0101-2020-359-000678848