최근 여러 자동차 및 IT 기업들이 플랫폼 기반의 다양한 신개념 모빌리티 서비스 시장에 진출하고 있다. 특히 플랫폼 기반의 차량 호출서비스와 승차공유서비스는 이용자의 이동성 및 접근성을 향상시킬 수 있는 방안으로 주목받고 있다.
그동안 모빌리티 분야에서는 시간대별 통행패턴의 변화에 따른 수요·공급 측면의 구조적 불균형 문제가 지속적으로 제기되어 왔다. 이는 모빌리티 서비스 업체의 핵심 과제로 대두되었으며 문제 해결을 위해 최근 인공지능 및 빅데이터 기반의 개선방안이 추진되고 있는 추세이다.
일반적으로 우리나라의 승차공유서비스는 수요가 공급 보다 월등하게 많은 심야시간대에 요금을 할증시키는 방법으로 초과수요 완화를 위한 공급 유도책을 쓰고 있다. 한편, 비첨두시인 낮 시간대에는 해외 대도시에 비해 공급이 수요를 초과하는 과공급 상황이 심각해 공차대기시간이 증가하고 그로 인한 영업이익 감소가 문제가 되고 있다. 이에 탄력요금제의 적용범위를 낯 시간대로 확대하여 수요유도방안으로써 실시간 요금할인방안의 마련이 필요하다고 판단된다. 본 연구의 목표는 비첨두시인 낯 시간대 승차공유서비스의 이용활성화를 위해 요금할인을 통한 운전자의 수익 향상방안을 마련하는 것이다. 이를 위해 탄력요금제 기반의 운전자 간 실시간 요금경쟁 시스템을 구축 및 시뮬레이션 하여 지역별 시간대별 적정요금할인 수준을 산출하고자 하였다.
운전자 간 요금경쟁 시스템은 서울시의 25개 구를 대상으로 비첨두시간대의 지역별 수요공급 수준을 반영한 요금할인 지표산정과 다중에이전트 심층강화학습 기반의 요금경쟁 시뮬레이션 환경으로 구성된다. 우선 택시운행 분석데이터를 정제하여 구 단위의 통행량에 대한 내·외향 중심성 분석을 통해 지역별 요금할인 지표인 OI Index를 산정하였다. OI Index는 공급 대비 수요량을 뜻하며 이를 확인한 결과, 중랑구, 은평구 및 관악구 등 주거지역이 밀집된 구 Node는 높은 OI Index 값이 도출되는 반면, 종로구, 중구 및 강남구 등은 구 Node에 대한 도착량이 많은 지역들로 낮은 OI Index 값이 도출되었다.
다음으로 요금경쟁 시뮬레이션을 위한 MDP 정의에 따라 출·도착지 625개와 요금경쟁을 진행하는 에이전트 2개를 설정하였다. 운전자 에이전트는 대기시간가치에 따라 구분되며, 출·도착지 간 거리비례 기본요금에 대해 5개의 할인 범위 중 요금할인 수준을 제시하도록 하였다. 또한 가장 높은 요금할인 수준을 제시한 운전자는 해당 요금으로 양의 보상값을 부여받으며, 이외의 에이전트는 대기시간과 시간당 가치를 고려한 음의 보상값을 부여하도록 설정하였다.
끝으로 OI Index 값을 토대로 지역별 수요 공급 특성에 따라 운전자 별 수익 및 매칭률을 비교하고, 지역별 시간대별 최적의 요금할인 수준을 도출해내었다. 지역별 수요 공급 특성에 대한 분석 결과, 비첨두시간대 전반에서 은평구, 중랑구 및 관악구를 포함하여 고수요 지역일수록 요금할인 수준이 낮았으며, 강남구를 포함하여 OI Index가 낮은 저수요 지역일수록 높은 요금할인 수준이 도출되었다. 강남구의 요금할인 수준이 평균 0.64로 가장 높았으며, 동작구 0.67, 은평구는 평균 0.83으로 나타났다. 또한 각 지역별 출·도착지 간 거리에 따른 운전자의 수익 및 매칭률 분석 결과, 지역별 공급 대비 수요 수준을 의미하는 OI Index에 따라 매칭률을 향상시킬 수 있는 요금할인의 수준이 상이한 것으로 나타났다. 평균 OI Index가 큰 지역에서는 수요가 커질수록 낮은 요금할인 수준을 제시한 운전자의 매칭률이 높게 나타났으나, OI Index가 작은 지역에서는 수요가 커질수록 높은 요금할인 수준을 제시한 운전자의 매칭률이 높게 나타났다. 또한 평균적인 OI Index 지역의 경우 모든 시간대에서 높은 요금할인 수준을 제시한 운전자의 매칭률이 높은 것으로 나타났다.
본 연구는 지역별 수요공급 수준을 반영한 요금할인 지표를 산정하여 운전자의 요금할인에 영향을 미치는 주변환경의 맥락적 요소로 적용시키고 운전자 에이전트 간의 상호작용 학습을 통해 적정 요금할인 수준을 산출하도록 하였다. 따라서 운전자 간 경쟁을 통해 도출된 요금할인 수준은 향후 국내의 통행특성에 맞는 수요공급 상황별 요금조정 시스템에 적용 가능할 것으로 판단되며, 특히 비첨두시를 포함한 저수요 상황에서 승객의 이용활성화를 위한 방안마련에 참고할 수 있을 것으로 기대된다.