시뮬레이션
- 시뮬레이션: 미래 모빌리티 대안을 평가할 수 있는 하나의 방법론으로 정책적 시행작오를 줄이는데 기여
- 과거에 발생하지 않았던 사건에 대해 평가에 활용
- 미래 불확실성을 정량적으로 평가 가능
- 활용 방안:
- 새로운 인프라 구축이나 확장(GTX)
- 새로운 모빌리티 토입 효과 산정을 통해 계획 단계에 반영(자율주행 차량)
- 실시간 도로 교통 상태 예측, 교통류/이용자 제어(디지털 트윈)
2가지 이론 필요
- 이론/모델
- 프로그래밍
시뮬레이션 구현 수준
얼마나 상세하게 설명할 수 있는지?
- 거시적 시뮬레이션
- 미시적 시뮬레이션
시뮬레이션 응용: 디지털 트윈 기술
- Digital twinning: 실제 시스템을 모델 시스템으로 전환
기술의 변화
- Datafication: 산업화와 정보화를 넘어 데이터화
- 센서 보급률 향상
- 스토리지 저장 능력 향상
- 데이터베이스
- SW/HW 기술 환경 변화
- 연산속도 증가
- 가용한 데이터 증가
- 컴퓨터 언어
- 알고리즘 발전
- 단가
주요 모빌리티 트렌드
- 전동화
- E-모빌리티 전기자동차로의 전환
- 서비스화
- 공유교통 서비스
- MaaS
- 자동화
- 자율주행 모빌리티 서비스
- 커넥티드 자율주행
전동화: E-Mobility 개념
Electronic mobility, 즉 전기로 움직이는 탈 것이다.
서비스화: 공유교통 서비스(+수요대응성)
수요에 대응한 교통 서비스
- 운행 노선/시간 스케줄: 고정 -> 유연
- 차량크기: 대형버스 -> 소형버스
- 운행 방법: 도로망+수요+통행행태+배후지기능에 따라 적용- 운행 방법: 도로망+수요+통행행태+배후지기능에 따라 적용
자동화: 커넥티드 자율주행
- 자율주행 + 공유교통 서비스
- 도입효과:
- 차량 소유 여부
- 운영 비용 / 이용 가격적 측면
- 도로 정체 효과
- 환경적 측면
- 공정성 / 형평성
- CAV: Connected Automated Vehicle
- IoT + 차량
- 실시간 데이터 공유
- 스마트 교통신호, 스마트 주체 센서
도시화 트렌드
도시 거주자 비율 급증
- 스마트 시티
- 정의: 다양한 유형의 전자적 데이터 수집 센서를 사용해서 정보를 취득하고, 이를 자산과 리소스를 효율적으로 관리하는데 사용하는 도시 지역
- 목표: 전반적인 삶의 질 향상, 거주 적합성이 뛰어난 도시
- 서비스 효율성
- 지속 가능성
- 이동성
- 안전 및 보안
- 경제 성장
- 도시 평판
미래 모빌리티 평가 방법
- 공학적 접근
- 도시교통 문제 이해
- 모빌리티 기술 대안 탐색
- 해결방안 도출
- 시나리오 평가와 검증
- 가상의 시나리오를 시뮬레이션을 통해 평가하고 검증
- 시뮬레이션의 필요성
- 도시 내 행위자들의 복잡한 상호작용을 재현 가능
- 정책 시행 이전에 시나리오 평가를 통해 타당성 검증
- 시스템의 최적화된 설계 또는 시스탬 대응/제어 방법을 합리적으로 결정하는 정책적 툴
Hi im 재환