[PEDIEN] 충남 농어촌 지역의 고질적인 대중교통 및 생활물류 서비스 격차 문제가 '화객혼재 DRT' 도입을 통해 해결될 수 있다는 제언이 나왔다. 충남연구원은 일본의 성공적인 해외 운영 사례를 분석하고, 충남의 지역 여건에 맞는 단계별 적용 방안을 제시했다.
충남연구원은 지난 26일 'AI 시대, 미래 모빌리티 패러다임 전환과 충남의 대응 전략'이라는 주제로 열린 세미나에서 농어촌 교통 서비스의 지속가능성과 주민 생활 편의 증진을 위한 새로운 해법을 공개했다. 이날 김원철 충남연구원 선임연구위원은 일본의 대표적인 여객·화물 통합운송 DRT 사례를 심층 분석하고, 이를 충남에 적용하기 위한 구체적인 도입 방안과 실증 추진 과제를 발표했다.
화객혼재 DRT는 주민들의 실시간 이동 수요에 맞춰 운행하는 차량을 활용해 승객 운송과 더불어 택배, 생활물류 등의 소형 화물 배송까지 동시에 수행하는 혁신적인 방식이다. 이는 승객과 화물을 한 번에 운송하거나, 승객이 적은 시간대에는 차량을 배송에 집중시키고, 인공지능 기반의 통합 배차 시스템을 통해 여객과 화물의 수요를 효율적으로 관리하는 형태로 운영될 수 있다.
김 선임연구위원의 발표에 따르면, 현재 농어촌 지역 DRT의 공차율은 58%에 달해 도시 지역보다 훨씬 높으며, 운임 수입이 전체 운영비에서 차지하는 비율은 약 13%에 불과한 실정이다. 또한, 도서·산간 지역의 경우 택배 배송에 평균 1~2일의 지연이 발생하고 건당 3천 원에서 5천 원의 추가 비용이 발생하는 등 교통과 물류 양면에서 이중고를 겪고 있다.
김 선임연구위원은 “농어촌 지역 교통수단의 유휴 운행 시간과 공간을 생활물류에 적극 활용한다면, 차량 운영 효율성을 획기적으로 높이는 동시에 주민들의 배송 불편을 크게 완화할 수 있을 것”이라고 강조했다. 그는 특히 “충남은 농어촌과 도서·산간 지역이 복합적으로 분포하고 있어, 지역별 교통 공급 여건과 생활물류 수요에 따라 차별화된 통합운송 모델을 신중하게 검토할 필요가 있다”고 덧붙였다.
해외 사례 중에서는 일본의 세 가지 운영 모델이 주목받았다. 일본 돗토리현 다이센정은 수요응답형 교통수단인 ‘스마일 다이센호’의 오후 유휴 시간을 활용해 택배를 배송하고 있다. 2021년 기준 월 2천 건 이상의 택배를 취급하여 연간 약 480만 엔의 화물 수수료 수입을 올렸으며, 이는 기존 여객 운임 수입 약 250만 엔을 크게 상회하는 금액이다. 이 모델은 기존 차량과 운전자를 추가로 확보하지 않고도 유휴 시간을 새로운 수입원으로 전환하여 교통 서비스 운영 기반을 강화했다는 점에서 높은 평가를 받았다.
이 외에도 AI 배차 시스템을 활용해 승객 예약과 지역 상점의 상품 배송 요청을 통합적으로 처리하는 오카야마현 구메난정 사례와, 택배 차량의 배송 틈새 시간을 활용해 주민을 수송하는 모델을 운영 중인 홋카이도 오쿠시리섬의 사례를 바탕으로, 충남형 화객혼재 DRT의 단계별 도입 전략이 제안되었다.
더불어, 시·군이 지역별 DRT 운행과 AI 배차를 직접 담당하고, 충청남도가 예약·배송·운행 관련 데이터를 통합적으로 연계·관리하는 ‘충남 통합 플랫폼’ 구축 방안도 제시되었다. 이러한 플랫폼 구축을 통해 시·군별 교통·물류 수요를 정확하게 분석하고, 공차율, 승객 대기 시간, 배송량, 운송 비용 등 주요 성과 지표를 체계적으로 관리함으로써 지역별 서비스 개선과 정책 확산의 견고한 기반을 마련할 수 있을 것으로 기대된다.
한편, 이날 세미나에서는 KAIST 김인희 교수와 KAIST 모빌리티 AX연구소 신대섭 연구교수 역시 미래 모빌리티 산업의 패러다임 변화에 발맞춰 AI 기반 교통·도시 서비스의 통합 운영 필요성을 역설했다.
종합토론에서는 충남연구원 김형철 미래공간연구실장을 좌장으로 충청남도 광역교통팀 이고은 사무관, 미래도로항공팀 조성권 사무관, KAIST 모빌리티 AX연구소 김성회 연구교수, 현대차 모빌리티사업실 유지현 책임연구원 등이 참석하여 충남의 지역별 여건에 최적화된 AI 기반 모빌리티 서비스 발전 가능성에 대해 심도 있는 논의를 이어갔다.
이번 세미나에서 제시된 해외사례와 정책 제안은 향후 충남 농어촌 지역의 교통·생활물류 서비스 개선 및 AI 기반 지역 맞춤형 모빌리티 정책 수립을 위한 귀중한 기초 자료로 활용될 전망이다.
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