출퇴근 시의 교통혼잡을 완화하는 인센티브 방안 (미국)
○ 일반적으로 교통혼잡은 교통 수요와 공급의 불균형에서부터 발생함. 교통 측면에서의 공급은 보통 버스, 철도의 운행횟수 및 도로 용량을 의미하며, 수요는 대중교통 및 승용차 이용 비율로 나타남. 즉, 오전 및 오후 출퇴근시간대에 교통혼잡이 발생하는 것은 수요가 공급을 초과함으로서 발생하게 되는데, 즉 한꺼번에 너무 많은 대중교통이나 승용차 이용자가 동시 다발적으로 통행을 원하기 때문임.
- Urban Engines의 공동설립자인 Shiva Shivakumar에 따르면, 수요와 공급 방정식을 조금 더 확실히 이해하게 되면 수요와 공급의 균형을 조금 더 최적화시킬 수 있음.
- Urban Engines에 따르면 “혼잡 센스(Crowd-sensing)"를 통해 도시 내 교통시스템 즉 수요와 공급을 확실히 이해할 수 있음. 예를 들어, 지하철의 경우 대중교통 카드를 통해 탑승자의 위치와 통행시간 등을 예측할 수 있으며, Urban Engines은 이러한 정보를 통해 특정시간대의 특정 지하철역의 수요를 파악할 수 있다고 주장함.
- Urban Engines의 또 다른 공동설립자인 스탠포드 대학교의 컴퓨터공학과 Balaji Prabhakar 교수에 따르면 대중교통 이용자 개개인이 작은 센서가 될 수 있음. 그리고 개개인의 통행패턴이 대중교통 전체의 통행 계획을 유추하는 데 활용될 수 있음. 현재 몇몇 도시에서는 지하철역을 개선할 때 탑승자의 정보를 이용하고 있음. 결과적으로 Urban Engines는 이러한 탑승자 정보를 통해 쌍방향 데이터 시각화(Interactive data visualization)를 만들 수 있으며 이를 통해 단기간 혼잡 정도(플랫폼의 혼잡정도 혹은 철도 탑승 대기행렬)와 장기간의 교통패턴(예, 비가 오는 날에는 개인 승용차 이용 빈도수 증가) 등을 파악할 수 있음. 따라서 대중교통 운영사는 이러한 정보를 통해 대중교통 운행 스케줄을 계획할 수 있으며, 공급 계획을 효과적으로 수립할 수 있음.
- Prabhakar 교수는 몇몇 도시를 제외하고는 대중교통 요금에 혼잡요금이 포함되지 않는 것을 파악하고 데이터 시각화를 통해 출퇴근 시간대에 추가 요금을 징수하는 방법 말고 오히려 출퇴근 시간에 대중교통을 이용하는 승객이나 출퇴근 시간 이외에 대중교통을 이용하는 승객에게 인센티브를 주는 방안을 제시함.
- Prabhakar 교수에 따르면 일반적인 대중교통 이용객의 특성을 반영했을 때 채찍보다는 당근이 좀 더 효과적인 방안임. 실제로 인도의 방갈로, 싱가포르 그리고 샌프란시스코의 팔로알토의 경우 이러한 인센티브 방안으로 굉장히 긍정적인 효과를 얻었음.
- 인도의 방갈로 같은 경우 2008년 10월부터 2009년 4월까지 이러한 인센티브 제도의 효과에 대해 파일럿 분석을 실시하였는데, 약 14,000명의 승객들이 혼잡시간대를 피해서 출퇴근 하는 통행 패턴을 보였으며, 작게는 $10에서 많게는 $240의 인센티브를 받았음. 조사 결과 약 2배의 출근 통행자들이 혼잡시간 이전에 통행을 하였으며, 그 결과 오전 혼잡시간 때 평균 버스 통행시간이 71분에서 54분으로 감소하였음.
- Urban Engines는 지난 2년 동안 브라질의 상파울로와 싱가포르의 MRT 노선에 이러한 분석 방법 및 인센티브 제도를 제공하였으며, 워싱턴 DC의 경우 통행자 패턴 분석 초기 단계에 있음. 현재까지는 주로 대중교통에 대하여 인센티브 제도 도입을 논의 중이지만, 최종적으로는 통근자에게 직접적으로 이득이 되는 여러 방안을 동시에 고려할 예정임.
- Urban Engines는 인센티브제도 시행뿐만 아니라 통근자 통행 패턴 분석에도 지속적으로 여러 방법을 강구하고 있으며, 향후 이 둘을 결합한 다양한 방안이 수천만, 수백만 도시민에게 이득이 될 수 있기를 기대하고 있음.
http://www.citylab.com/commute/2014/05/using-insights-and-incentives-end...