글 : 포니마 압뜨 마우저일렉트로닉스 엔지니어 도시화의 가속, 인구증가, 기후변화 등이 맞물리면서 도시의 모빌리티 문제는 더욱 악화하고 있다. 이러한 문제에 직면하면 다음과 같은 질문을 반드시 생각해봐야 한다. “지속 가능성을 최우선 순위에 두면서 사람들을 가장 효율적으로 이동시킬 수 있는 방법은 무엇일까? 데이터 공유, 기술, 정책 솔루션을 기반으로 하는 스마트 시티는 이러한 문제를 상당 부분 완화하는 데 도움이 될 수 있다.

도시로 몰리는 인구

유엔(UN)의 세계 인구 전망 보고서에 따르면 세계 인구는 2030년까지 86억명으로 늘어날 전망이다. 또한 2050년에는 인구의 약 70%가 도심에 거주할 것으로 예상된다. 도시에서 배출되는 탄소 배출량이 전세계 탄소 배출량의 70%를 차지한다는 점을 고려하면, 이는 기후변화에 대응하는 효율적인 솔루션을 찾기 위해 해결해야 할 과제일 수도 있다. 이 거대한 움직임은 취약한 인프라 시스템에 변화를 줄 것으로 예상된다. 미국의 경우 도로와 교량에 있어서 꾸준히 낙제점에 가까운 점수를 받고 있다. 미국 토목 공학회(ASCE)에 따르면 미국은 2025년까지 인프라에 대한 투자를  2조달러(USD) 줄일 것이라고 한다. 경제가 활기를 띄려면 환경에 대한 영향을 최소화하면서 인구가 효율적으로 이동할 수 있어야 하는 법이다. 그런 면에서 도시 모빌리티는 도시 계획 설계자나 정부 차원에서 해결해야 할 핵심 문제이다. 모빌리티 측면에서 보면, 인구통계학적 추세는 효율성을 높이는 데 활용할 수 있는 유망한 방법 중 하나로 보인다. 미국을 예로 들면, 밀레니얼 세대는 이전 세대만큼 운전을 선호하지는 않으며, Z세대는 자동차를 소유하는 것을 점점 꺼리는 추세다. 이에 따라 미래의 스마트 시티를 위한 모빌리티 솔루션을 제공할 수 있는 가능성의 초점은 점점 더 첨단 기술로 집중되고 있다.

도시 모빌리티 과제 해결하기

도시 모빌리티 과제와 관련한 해결 방안들은 다양하고 복잡하지만, 그 중 어떤 것들은 우리가 인프라를 사용하는 방법, 인구의 집단적 습관, 자원 분배의 형평성과 관련이 있다. 첫 번째 문제 해결 방법은 기존 인프라를 사용하는 방법이다. 모빌리티에 대한 수요는 아침과 저녁 통근 시간에 가장 높다. 이는 도로나 대중교통 같은 물리적 인프라가 피크 시간대의 최대 수요를 충족할 수 있도록 설계됐다는 것을 의미하지만, 항상 최적화된 것은 아니다. 피크 시간이 아닌 경우에는 대중교통의 운행 빈도가 다소 줄어들어 최적의 부하보다 이동이 적어지므로 인구 당 탄소 발자국을 증가시킬 수 있다. 둘째, 라스트 마일(최종목적지까지 짧은 거리를 이동할 때 이용하는 교통수단) 문제는 도시 모빌리티 솔루션을 복잡하게 만든다. 물론, 다양한 종류의 대중교통이 좋은 해결책이 될 수 있다. 하지만 결국에는 특정 지점에서부터 최종목적지까지 이동하기 위한 수단을 또 필요로 할 것이다. 대중교통 솔루션의 형평성에 대한 지적도 있다. 서비스 제공이 원활하지 않은 지역의 주민들은 정책 입안자들과 도시 계획 설계자들에게 지속적으로 문제 해결을 촉구한다. 더 많은 솔루션을 구축하고 그러한 솔루션을 위한 설치 공간을 줄이기 위해 노력하기 전에, 고민해야 할 보다 중요한 과제는 바로 기존 인프라를 효율적으로 사용하는 것이다. 또한 모빌리티 문제에 대한 소비자의 사고방식을 바꾸는 것도 문제가 될 수 있는데, 자동차 사용은 특히 워낙 오래된 일이기에 쉬운 일이 아닐 것이다.

스마트 시티 모빌리티 솔루션

데이터가 중심인 스마트 시티는 이러한 문제를 해결하기 위한 솔루션으로 전환하는 데 있어 중요한 단계가 될 수 있다. 인공지능, 엣지 컴퓨팅, 머신러닝, 자율주행, 전기 자동차, 5G 통신망 등의 첨단 기술은 자동차를 포함한 여러 소스의 실시간 데이터를 처리하며 도심지 영역을 넘어서는 광역의 모빌리티를 최적화할 것으로 예상된다. 더 중요한 것은 이러한 솔루션들은 데이터를 사용해서 기존 리소스를 포함한 모든 리소스를 효율적으로 최적한다. 이 때문에 비용을 최대한 절감할 수 있게 해준다는 점이다. 피크 지점이 서로 다른 다양한 문제들을 해결하기 위해, 도시 계획 설계자는 실시간 데이터를 사용하여 서로 다른 네트워크 노드 및 시간을 통해 모빌리티에 대한 수요를 줄일 수 있다. 도로 및 대중교통 데이터는 교통 흐름을 파악하고 대안을 제시할 수 있는 중앙 데이터 관리 플랫폼으로 실시간 스트리밍할 수 있다. 교통량이 많은 도로에는 혼잡 요금제를 도입하거나, 운행량이 적은 시간대에 운전하는 경우에는 인센티브를 부과하는 것도 최대 부하를 보다 균등하게 분산하는 데 도움이 된다. 또한 자율주행 및 5G 차량, 차량 간(V2V) 통신 역시 데이터를 통해 보다 거대한 환경과 상호작용해 최적화된 노선을 개발할 수 있어 혼잡을 줄일 수 있을 것으로 예상된다. 이와 함께 스마트 주차 솔루션은 혼잡을 줄이고 주차 문제를 방지하는 수요 대응형 가격 책정 시스템의 개발을 위해 주차 미터기에 IoT 내장 센서를 탑재하고 무선 통신 기술을 활용한다. 원활한 모빌리티나 솔루션으로서의 모빌리티(MaaS)는 승차공유 앱, 셔틀, 심지어 전기자전거 등의 라스트마일 솔루션을 통한 저비용 자율 주행과 최상의 대중교통 옵션을 결합하고 매칭하는 이니셔티브로 선전되고 있다. 운송의 형평성은 이러한 메커니즘을 통해 해결될 수도 있지만, 지속적으로 유지되려면 결국에는 정부의 정책이 필수적이다.

맺음말

미래의 스마트 시티는 정부 정책, 물리적 인프라, 운영기술(OT), 통신, 데이터 분석 등 다양한 플랫폼이 함께 맞물려야 한다. 도시화와 기후 변화가 급격히 진행됨에 따라, 도시들은 단 하나의 스마트한 해결책만이 아니라 모든 방면을 아우르는 접근법을 필요로 할 것이다. 다행스럽게도 기술은 문제 해결에 있어 새로운 접근에 대한 기본적인 사항들을 제공한다. 물론 궁극적인 성공은 정부의 정책 지원과 소비자의 채택에도 달려 있다. 탈 탄소화 및 원활한 모빌리티로의 전환은 스마트 시티에서 달성될 것이며, 해결해야 할 과제들이 산더미처럼 쌓였음에도 불구하고 유망하다고 할 수 있을 것이다.