택시운전사가 로봇으로 교체되면 도시에서 필요한 택시 수가 반으로 줄 수 있다는 연구결과가 나왔다.

카를로 라티(Carlo Ratti)가 이끄는 MIT 센서블 시티 랩(Senseable City Lab)의 최근 연구 결과에 따르면, 알고리즘에 따라 운행되는 자율자동차가 도입되면 현재의 절반 규모로도 도시 내 이동량을 모두 감당할 수 있다는 것이다. 

그러나 자율주행차가 제공하는 우수한 서비스 때문에 승객들이 대중교통을 외면하게 되면 결국 자율주행 택시로 인한 최악의 교통체증이 야기될 수도 있다고 라티는 경고했다.

연구보고서는 기술을 통해 운행 경로를 최적화하고 탑승 공유서비스를 마련한다면 도심지역의 택시가 훨씬 효율적으로 운영될 수 있다는 사실을 밝히고 있다.

사람 운전자를 그대로 유지한다고 해도 알고리즘이 정하는 경로를 따른다면 택시 수를 30% 줄일수 있다는 것이다. 본질적으로 400년 된 택시 운영 시스템을 중앙에서 통제하는 지능형 시스템으로 바꿔 효율성을 획기적으로 향상시켜야 가능한 일이다. 

그러나 더 나은 기술이 도심의 교통체증을 줄이지는 못할 듯 하다. 운송수단 디자이너인 폴 프리스트만(Paul Priestman) 또한 지적했듯이, 공유 자율주행차의 등장은 택시서비스의 수요를 증가시켜 교통체증을 오히려 악화시킬 가능성이 있다고 보고서는 적고있다.

이를 해결하기 위해 연구진은 한 도시의 이동성을 충족시키기 위해 필요한 최소 차량수를 계산하는 수학적 모델을 만들었다. 뉴욕시를 대상으로 1억 5천만 건의 이동정보를 분석해 이 도시에서 필요한 택시의 수는 9,450대라고 계산결과를 도출했다. 단, 인공지능이 설계한 경로를 따랐을 경우를 전제로 한 결과이다. 현재 뉴욕에서는 13,500대의 택시가 하루동안 500,000건의 이동서비스를 제공하고 있다. 

더 나은 알고리즘을 도입해 효율적 운영을 꾀하면 사람운전자를 유지하면서도 택시 수를 30% 감축할 수 있고, 완전자율 도시를 상정했을 때는 50%대까지 떨어질 수 있다는 설명이다.  

이번 연구는 맨해튼이라는 특정 지역을 대상으로 이루어졌지만, 인구가 밀집한 대도시라면 이와 비슷한 효과를 얻을 수 있을 것이라고 연구팀은 말했다. 그러나 인구밀집도가 낮은 소도시의 경우는 추가적인 연구가 필요하다고도 밝혔다. 

그 동안 도시 정책당국과 택시업계는 효율적인 서비스를 제공하는데 필요한 최적의 차량 수를 계산지 못해 골머리를 앓고 있었는데, 이제 라티와 그의 연구팀이 그 문제를 해결했다고 밝힌 셈이다. 2018년 5월 23일 네이처(Nature)지에 실린 이들의 수학적 모델은 인간대신 알고리즘이 지정한 경로를 따르는 것을 전제로 하고 있다. 

“이동성과 관련한 미래의 도시문제를 더이상 물리적 인프라로 해결할 필요는 없습니다. 지식과 정보를 활용해야 합니다”라고 라티는 말했다. 

연구팀의 다음 연구대상은 주차문제로, 한 도시에서 필요한 최소한의 주차장 수를 계산하는 수학적 모델을 찾는 것이라고 한다. 

MIT의 센서블 시티 랩은 기술이 도시와 그 속에 살고 있는 사람들의 삶의 방식에 어떤 영향을 미치는가에 대한 연구를 진행하고 있다.

자료출처: www.dezeen.com