본 연구에서는 자율주행차량 시장화가 가까워지고 있는 현 시점에서, 자율주행차량에 대한 교통계획 관점에서의 연구 필요성을 제기하여 자율주행차량 수용 요인 및 자율주행이 도시 이동성에 미치는 영향에 관한 분석을 통해 지속가능한 도시 교통 시스템 구축에 기반이 되는 기초적 연구를 진행하고자 하였다. 본 연구는 자율주행차량에 대한 시민의식조사를 실시하고 이를 바탕으로 확장된 자율주행차량 통합기술수용모델과 완전자율주행 공유교통수단 선호 모델을 구축하여 자율주행차량 도입에 대응하기 위한 교통계획 측면의 시사점을 도출하고자 하였으며, 시나리오별 2030년 장래 통행량추정을 통해 자율주행차량의 도입이 도시 교통 네트워크에 미칠 수 있는 영향을 확인하였다. 각 장별 연구 내용 및 주요 연구 결과를 요약하면 다음과 같다. 먼저 시민의식조사 결과 중 몇 가지 응답을 살펴보면 다음과 같다. 첫째, 자율주행기술을 경험해본 사람이 적음에도 불구하고 자율주행차량에 대한 시민들의 관심은 상당히 높았다. 둘째, 완전자율주행차량에 비해 부분자율주행차량의 이용 및 구매 의사가 현저히 높았다. 셋째, 완전자율주행 공유교통수단에 대한 이용 의사는 완전자율주행 대중교통, 완전자율주행 공유서비스, 완전자율주행 택시 순으로 나타났다. 넷째, 장래 이용하고 싶은 교통수단에 대해서는 개인 소유의 부분자율주행차량에 대한 선호가 가장 높으며 다음으로 완전자율주행 대중교통, 개인 소유 완전자율주행차량 등의 순으로 분석되었다. 두 번째로 자율주행차량의 수용성을 검토하기 위해 시민의식을 기반으로 확장된 자율주행차량 통합기술수용모델을 설계하고 가설 검증을 통해 자율주행차량의 이용 의도에 영향을 미치는 요인들을 밝히고자 하였다. 연구 결과를 요약하면, 첫째, 본 연구 모델의 R²값은 70.7%로 선행 연구들에 비해 모델의 설명력이 상당히 개선되었다. 둘째, ...
본 연구에서는 자율주행차량 시장화가 가까워지고 있는 현 시점에서, 자율주행차량에 대한 교통계획 관점에서의 연구 필요성을 제기하여 자율주행차량 수용 요인 및 자율주행이 도시 이동성에 미치는 영향에 관한 분석을 통해 지속가능한 도시 교통 시스템 구축에 기반이 되는 기초적 연구를 진행하고자 하였다. 본 연구는 자율주행차량에 대한 시민의식조사를 실시하고 이를 바탕으로 확장된 자율주행차량 통합기술수용모델과 완전자율주행 공유교통수단 선호 모델을 구축하여 자율주행차량 도입에 대응하기 위한 교통계획 측면의 시사점을 도출하고자 하였으며, 시나리오별 2030년 장래 통행량추정을 통해 자율주행차량의 도입이 도시 교통 네트워크에 미칠 수 있는 영향을 확인하였다. 각 장별 연구 내용 및 주요 연구 결과를 요약하면 다음과 같다. 먼저 시민의식조사 결과 중 몇 가지 응답을 살펴보면 다음과 같다. 첫째, 자율주행기술을 경험해본 사람이 적음에도 불구하고 자율주행차량에 대한 시민들의 관심은 상당히 높았다. 둘째, 완전자율주행차량에 비해 부분자율주행차량의 이용 및 구매 의사가 현저히 높았다. 셋째, 완전자율주행 공유교통수단에 대한 이용 의사는 완전자율주행 대중교통, 완전자율주행 공유서비스, 완전자율주행 택시 순으로 나타났다. 넷째, 장래 이용하고 싶은 교통수단에 대해서는 개인 소유의 부분자율주행차량에 대한 선호가 가장 높으며 다음으로 완전자율주행 대중교통, 개인 소유 완전자율주행차량 등의 순으로 분석되었다. 두 번째로 자율주행차량의 수용성을 검토하기 위해 시민의식을 기반으로 확장된 자율주행차량 통합기술수용모델을 설계하고 가설 검증을 통해 자율주행차량의 이용 의도에 영향을 미치는 요인들을 밝히고자 하였다. 연구 결과를 요약하면, 첫째, 본 연구 모델의 R²값은 70.7%로 선행 연구들에 비해 모델의 설명력이 상당히 개선되었다. 둘째, 개인의 혁신성이 자율주행차량 이용 의도에 가장 큰 영향을 미치는 변수로 기존 핵심변인들보다 더 높은 영향력을 나타냈다. 다음으로는 노력 기대감, 사회적 영향, 성능 기대감, 비용의 순으로 자율주행차량 이용 의도에 영향을 미치는 것으로 밝혀졌다. 셋째, 불안감과 촉진조건은 자율주행차량 이용 의도에 영향을 주지 않는 것으로 나타났다. 다음으로 완전자율주행 공유교통수단의 선호에 개인의 사회·경제적 특성, 통행특성 및 자율주행차량에 대한 인식 속성이 미치는 영향을 검토하였다. 연구 모델의 종속변수로는 개인 소유의 부분자율주행차량, 개인 소유의 완전자율주행차량, 완전자율주행 공유교통수단의 세 가지가 고려되었다. 연구 결과 첫째, 완전자율주행 공유교통수단을 선호하는 집단에 비해 연령이 낮을수록(-), 소득이 높을수록(+), 자율주행차량에 대한 기대가 적을수록(-), 자율주행차량에 대한 불신이 높을수록(+), 자율주행차량 이용에 대한 비용 부담이 적을수록(-), 현재 운전면허를 보유하고 있으며 대중교통이 주 교통수단이 아닌 경우 개인 소유의 부분자율주행차량을 선호하는 경향이 있는 것으로 분석되었다. 둘째, 소득이 높을수록(+), 자율주행차량에 대한 기대감이 높을수록(+), 주교통수단이 대중교통이 아닐 경우 완전자율주행 공유교통수단에 비해 개인 소유의 완전자율주행차량을 선호할 확률이 높은 것으로 나타났다. 마지막으로 자율주행차량 도입이 유발할 수 있는 도시 이동성 측면의 변화를 거시적으로 살펴보기 위해 시나리오별 장래통행량을 예측하고 이를 바탕으로 시뮬레이션 분석을 통해 자율주행차량 운행이 도시 교통 네트워크에 미칠 수 있는 영향을 살펴보았다. 분석 결과 교통수단별 효용함수식을 근거로 장래통행량을 추정한 시나리오 2에서는 자율주행차량의 도입에 따른 수단분담률 변화를 고려하지 않은 장래통행량 예측치인 시나리오 1에 비해 비자율·자율주행 승용차와 완전자율주행버스, 도시/광역철도의 수단분담률이 감소하고 완전자율주행 택시 및 완전자율주행 공유서비스차량의 수단분담률이 다소 증가하는 것으로 나타났다. 또한 시민의식조사를 기반으로 장래통행량을 추정한 시나리오 3의 경우 시나리오 1과 대비하여 개인 소유의 승용차 수단분담률이 압도적으로 증가하고 타 수단들의 수단분담률이 상당히 감소할 것으로 산출되었다. 이러한 경우 자율주행차량 운행에 따라 기존용량대비 도로 용량이 최소 25% 이상 향상되지 않는다면 현재보다 도로의 혼잡이 심화될 가능성이 있음을 확인하였다. 따라서 지속가능한 도시 및 교통 시스템을 조성하기 위해서는 장래 자율주행차량의 도입 시 개인 승용차량의 급진적인 수요 증가를 완화시키고 공유 기반 교통수단들의 활성화를 도모하기 위한 교통 계획적 접근과 공유기반 교통수단들의 상생을 도모하기 위한 정책 방안 모색이 반드시 필요할 것이다.
본 연구에서는 자율주행차량 시장화가 가까워지고 있는 현 시점에서, 자율주행차량에 대한 교통계획 관점에서의 연구 필요성을 제기하여 자율주행차량 수용 요인 및 자율주행이 도시 이동성에 미치는 영향에 관한 분석을 통해 지속가능한 도시 교통 시스템 구축에 기반이 되는 기초적 연구를 진행하고자 하였다. 본 연구는 자율주행차량에 대한 시민의식조사를 실시하고 이를 바탕으로 확장된 자율주행차량 통합기술수용모델과 완전자율주행 공유교통수단 선호 모델을 구축하여 자율주행차량 도입에 대응하기 위한 교통계획 측면의 시사점을 도출하고자 하였으며, 시나리오별 2030년 장래 통행량추정을 통해 자율주행차량의 도입이 도시 교통 네트워크에 미칠 수 있는 영향을 확인하였다. 각 장별 연구 내용 및 주요 연구 결과를 요약하면 다음과 같다. 먼저 시민의식조사 결과 중 몇 가지 응답을 살펴보면 다음과 같다. 첫째, 자율주행기술을 경험해본 사람이 적음에도 불구하고 자율주행차량에 대한 시민들의 관심은 상당히 높았다. 둘째, 완전자율주행차량에 비해 부분자율주행차량의 이용 및 구매 의사가 현저히 높았다. 셋째, 완전자율주행 공유교통수단에 대한 이용 의사는 완전자율주행 대중교통, 완전자율주행 공유서비스, 완전자율주행 택시 순으로 나타났다. 넷째, 장래 이용하고 싶은 교통수단에 대해서는 개인 소유의 부분자율주행차량에 대한 선호가 가장 높으며 다음으로 완전자율주행 대중교통, 개인 소유 완전자율주행차량 등의 순으로 분석되었다. 두 번째로 자율주행차량의 수용성을 검토하기 위해 시민의식을 기반으로 확장된 자율주행차량 통합기술수용모델을 설계하고 가설 검증을 통해 자율주행차량의 이용 의도에 영향을 미치는 요인들을 밝히고자 하였다. 연구 결과를 요약하면, 첫째, 본 연구 모델의 R²값은 70.7%로 선행 연구들에 비해 모델의 설명력이 상당히 개선되었다. 둘째, 개인의 혁신성이 자율주행차량 이용 의도에 가장 큰 영향을 미치는 변수로 기존 핵심변인들보다 더 높은 영향력을 나타냈다. 다음으로는 노력 기대감, 사회적 영향, 성능 기대감, 비용의 순으로 자율주행차량 이용 의도에 영향을 미치는 것으로 밝혀졌다. 셋째, 불안감과 촉진조건은 자율주행차량 이용 의도에 영향을 주지 않는 것으로 나타났다. 다음으로 완전자율주행 공유교통수단의 선호에 개인의 사회·경제적 특성, 통행특성 및 자율주행차량에 대한 인식 속성이 미치는 영향을 검토하였다. 연구 모델의 종속변수로는 개인 소유의 부분자율주행차량, 개인 소유의 완전자율주행차량, 완전자율주행 공유교통수단의 세 가지가 고려되었다. 연구 결과 첫째, 완전자율주행 공유교통수단을 선호하는 집단에 비해 연령이 낮을수록(-), 소득이 높을수록(+), 자율주행차량에 대한 기대가 적을수록(-), 자율주행차량에 대한 불신이 높을수록(+), 자율주행차량 이용에 대한 비용 부담이 적을수록(-), 현재 운전면허를 보유하고 있으며 대중교통이 주 교통수단이 아닌 경우 개인 소유의 부분자율주행차량을 선호하는 경향이 있는 것으로 분석되었다. 둘째, 소득이 높을수록(+), 자율주행차량에 대한 기대감이 높을수록(+), 주교통수단이 대중교통이 아닐 경우 완전자율주행 공유교통수단에 비해 개인 소유의 완전자율주행차량을 선호할 확률이 높은 것으로 나타났다. 마지막으로 자율주행차량 도입이 유발할 수 있는 도시 이동성 측면의 변화를 거시적으로 살펴보기 위해 시나리오별 장래통행량을 예측하고 이를 바탕으로 시뮬레이션 분석을 통해 자율주행차량 운행이 도시 교통 네트워크에 미칠 수 있는 영향을 살펴보았다. 분석 결과 교통수단별 효용함수식을 근거로 장래통행량을 추정한 시나리오 2에서는 자율주행차량의 도입에 따른 수단분담률 변화를 고려하지 않은 장래통행량 예측치인 시나리오 1에 비해 비자율·자율주행 승용차와 완전자율주행버스, 도시/광역철도의 수단분담률이 감소하고 완전자율주행 택시 및 완전자율주행 공유서비스차량의 수단분담률이 다소 증가하는 것으로 나타났다. 또한 시민의식조사를 기반으로 장래통행량을 추정한 시나리오 3의 경우 시나리오 1과 대비하여 개인 소유의 승용차 수단분담률이 압도적으로 증가하고 타 수단들의 수단분담률이 상당히 감소할 것으로 산출되었다. 이러한 경우 자율주행차량 운행에 따라 기존용량대비 도로 용량이 최소 25% 이상 향상되지 않는다면 현재보다 도로의 혼잡이 심화될 가능성이 있음을 확인하였다. 따라서 지속가능한 도시 및 교통 시스템을 조성하기 위해서는 장래 자율주행차량의 도입 시 개인 승용차량의 급진적인 수요 증가를 완화시키고 공유 기반 교통수단들의 활성화를 도모하기 위한 교통 계획적 접근과 공유기반 교통수단들의 상생을 도모하기 위한 정책 방안 모색이 반드시 필요할 것이다.
Recently, there has been an active discussion on the development and commercialization of Autonomous Vehicles(AV). This study aimed to analyze the factors that influence the intention-to-use of the AV for potential users and to estimate the impact of urban mobility before introducing AV to South Kor...
Recently, there has been an active discussion on the development and commercialization of Autonomous Vehicles(AV). This study aimed to analyze the factors that influence the intention-to-use of the AV for potential users and to estimate the impact of urban mobility before introducing AV to South Korea. The research methods and results were as follows. First of all, the study surveyed the public awareness on AV and identified that people are highly interested despite their lack of experience on the technology. Second, the intention of using and purchasing PAV(Partially AV) was significantly higher than that of FAV(Fully AV). Third, among the SBFAV(Share-based FAV) transport modes, the intention-to-use of FAV Public Transit was the most preferred, followed by that of FAV Taxi, FAV Sharing Services. Fourth, among the transit modes to be used in the future, PPAV(Personal PAV) topped the list, followed by FAV Public Transit, PFAV(Personal FAV), and et cetera. Secondly, the study extended UTAUT(Unified Theory of Acceptance and Use of Technology) model to analyze the factors that influence the intention-to-use of the AV for potential users. In addition to original UTAUT variables(‘Performance Expectancy’, ‘Effort Expectancy’, ‘Social Influence’, ‘Facilitating Conditions’), we included three latent variables(‘Cost’, ’Anxiety’ and ‘Individual Innovativeness’). And the results for the analyze can be summarized as follows. First, by adding three extra latent variables, the model could significantly improve the explanatory power(R² 70.7%), compared to the original. Second, the study identified that the ‘Innovativeness’, one of the newly added variables, was the most significant factor that affects the intention-to-use of AV. So the study suggested to consider ‘Innovativeness’ as important factor in the future. The other variables were followed by ‘Effort Expectancy’, ‘Social Influence’, ‘Performance Expectancy’, and ‘Cost’. However, factors as ‘Anxiety’ and ‘Facilitating Conditions’ were not significant to intention-to-use of AV. Thirdly, the study examined whether socio-economic factors, travel behavior and awareness on AV affect the preference on SBFAV using multinomial logit model. The study define ‘SBFAV’ as ‘FAV based on shared transport of passengers like public transit, taxi and sharing services’. The major findings were summarized as follows. First, people whose age was lower(-), income was higher(+), expectation on AV was less(-), the distrust on AV was more(+), the burden on costs was less(-), and whose main transit mode was not public and had driver license prefer PPAV to SBFAV. Second, people whose income was higher(+), the expectation on AV was more(+), and main transit mode was not public one tended to have a higher probability to choose PFAV rather than SBFAV. Therefore, it is necessary to make effective policy to activate SBFAV considering individual characteristics of those who want to use the mode. Lastly, the study examined macroscopical impact of the AV on urban mobility. Specifically, we conducted a simulation analysis and compared three scenarios on predicted future traffic demands. These scenarios were different in that Scenario 1 did not consider AV, while Scenario 2 and 3 did. Scenario 2 and 3 differed in that the former estimated the demands using utility function, while the latter included public awareness as well. When comparing Scenario 2 to Scenario 1, there was increase in the demands on FAV taxi and FAV sharing services, but decrease in the demands on other modes. And when comparing Scenario 3 to Scenario 1, there was noticeable increase in the demand on personal vehicle, but decrease in the demand of other modes. And in this case, if AV does not increase road capacity by at least 25%, the congestion worsens. Therefore, in order to make a sustainable urban and transportation system, it is necessary to give a transportation plan that mitigates the radical increase in the traffic demand on personal vehicle and that prospers the use and coexistence of SBFAV.
Recently, there has been an active discussion on the development and commercialization of Autonomous Vehicles(AV). This study aimed to analyze the factors that influence the intention-to-use of the AV for potential users and to estimate the impact of urban mobility before introducing AV to South Korea. The research methods and results were as follows. First of all, the study surveyed the public awareness on AV and identified that people are highly interested despite their lack of experience on the technology. Second, the intention of using and purchasing PAV(Partially AV) was significantly higher than that of FAV(Fully AV). Third, among the SBFAV(Share-based FAV) transport modes, the intention-to-use of FAV Public Transit was the most preferred, followed by that of FAV Taxi, FAV Sharing Services. Fourth, among the transit modes to be used in the future, PPAV(Personal PAV) topped the list, followed by FAV Public Transit, PFAV(Personal FAV), and et cetera. Secondly, the study extended UTAUT(Unified Theory of Acceptance and Use of Technology) model to analyze the factors that influence the intention-to-use of the AV for potential users. In addition to original UTAUT variables(‘Performance Expectancy’, ‘Effort Expectancy’, ‘Social Influence’, ‘Facilitating Conditions’), we included three latent variables(‘Cost’, ’Anxiety’ and ‘Individual Innovativeness’). And the results for the analyze can be summarized as follows. First, by adding three extra latent variables, the model could significantly improve the explanatory power(R² 70.7%), compared to the original. Second, the study identified that the ‘Innovativeness’, one of the newly added variables, was the most significant factor that affects the intention-to-use of AV. So the study suggested to consider ‘Innovativeness’ as important factor in the future. The other variables were followed by ‘Effort Expectancy’, ‘Social Influence’, ‘Performance Expectancy’, and ‘Cost’. However, factors as ‘Anxiety’ and ‘Facilitating Conditions’ were not significant to intention-to-use of AV. Thirdly, the study examined whether socio-economic factors, travel behavior and awareness on AV affect the preference on SBFAV using multinomial logit model. The study define ‘SBFAV’ as ‘FAV based on shared transport of passengers like public transit, taxi and sharing services’. The major findings were summarized as follows. First, people whose age was lower(-), income was higher(+), expectation on AV was less(-), the distrust on AV was more(+), the burden on costs was less(-), and whose main transit mode was not public and had driver license prefer PPAV to SBFAV. Second, people whose income was higher(+), the expectation on AV was more(+), and main transit mode was not public one tended to have a higher probability to choose PFAV rather than SBFAV. Therefore, it is necessary to make effective policy to activate SBFAV considering individual characteristics of those who want to use the mode. Lastly, the study examined macroscopical impact of the AV on urban mobility. Specifically, we conducted a simulation analysis and compared three scenarios on predicted future traffic demands. These scenarios were different in that Scenario 1 did not consider AV, while Scenario 2 and 3 did. Scenario 2 and 3 differed in that the former estimated the demands using utility function, while the latter included public awareness as well. When comparing Scenario 2 to Scenario 1, there was increase in the demands on FAV taxi and FAV sharing services, but decrease in the demands on other modes. And when comparing Scenario 3 to Scenario 1, there was noticeable increase in the demand on personal vehicle, but decrease in the demand of other modes. And in this case, if AV does not increase road capacity by at least 25%, the congestion worsens. Therefore, in order to make a sustainable urban and transportation system, it is necessary to give a transportation plan that mitigates the radical increase in the traffic demand on personal vehicle and that prospers the use and coexistence of SBFAV.
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