미래 교통서비스 혁신을 위한 교통 AI 추진전략 수립 연구

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보고서명
미래 교통서비스 혁신을 위한 교통 AI 추진전략 수립 연구

책임자 김태형
소속기관한국교통연구원
공동책임자 탁세현
내부연구참여자이종덕,박상민,김정인,장동익,김영국,원민수,이숭봉,신민성,김성훈,서지훈,김연웅,김세윤,조아해,전준수
외부연구참여자
발행기관 한국교통연구원
ISBN979-11-6384-638-3 (93530)
출판년도2026
페이지243
보고서유형 연구개발적립금보고서
연구유형 정책
표준분류 수송·교통 > 수송·교통일반
자료유형연구보고서
공공누리유형 4유형 (출처표시+상업적이용금지+변경금지)
주제어교통 AI, 미래 교통서비스 혁신, 미래 모빌리티

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정부의 국가 AI 전략 및 관련 협의체 출범에 따라 교통 분야에서도 이를 이행할 세부 추진전략이 요구된다. 또한 교통 분야의 다양한 현안 및 난제를 해소하기 위한 첨단 AI 기술의 접목이 불가피하다.
이에 본 연구는 국토교통 AI 정책 및 산업 활성화를 지원하고, 국토교통 AI+R&D 투자방향과 추진에 대한 적극 대응을 통해 AI 기반 미래 교통서비스 혁신을 도모하기 위한 ‘교통 AI 추진전략 및 실행방안’ 마련을 목적으로 한다.
<이하 원문 참조>

Artificial Intelligence (AI) is rapidly transforming the structure and operation of transportation systems. Especially, AI is expected to play a critical role in addressing long-standing challenges such as traffic congestion, safety risks, regional mobility gaps, aging infrastructure, declining populations, logistics inefficiencies, and the need for carbon neutrality.
This study aims to establish an AI strategy for future transportation service innovation. In particular, it seeks to support national and sectoral AI policies, respond to the direction of AI-based R&D investment in the land, infrastructure and transport sector, and provide a comprehensive framework for advancing AI-driven transportation services. The study covers four major areas: presenting a future vision for AI-integrated transportation services, identifying key AI focus areas and implementation tasks, proposing a strategic roadmap and action plan, and analyzing the feasibility and ripple effects of major AI transportation projects.
This study identified five key focus areas for transportation AI. The first is automated, high-efficiency, and sustainable mobility that can maintain services even under population decline and labor shortages. The second is integrated mobility that connects transportation modes, infrastructure, users, and services through AI and data. The third is safe mobility that enables predictive risk management and proactive response to accidents and disasters. The fourth is equitable mobility that ensures inclusive access for vulnerable users and underserved regions. The fifth is carbon-neutral mobility that supports emission reduction, energy optimization, and environmentally sustainable transportation operations.
Under these five focus areas, the study derived 15 implementation tasks and 38 detailed sub-tasks. Furthermore, 13 priority tasks were selected for early implementation. These tasks are expected to provide the foundation for practical AI deployment in transportation and to generate visible benefits in mobility, safety, infrastructure management, service accessibility, and environmental performance. In addition, this study conducted policy feasibility, economic feasibility, and ripple-effect analyses for the selected priority tasks. These results suggest that transportation AI projects can contribute not only to service innovation but also to industrial growth and employment creation.
The findings of this study suggest several policy implications. First, the transportation AI roadmap and implementation tasks should be reflected in national and sectoral AI policies through close coordination with the government and related policy councils. Second, city-level demonstration environments should be established to test, validate, and scale AI mobility technologies and services in real-world conditions. Third, the proposed tasks should be further developed into R&D programs, pilot projects, and commercialization initiatives through public-private collaboration. Fourth, stable financial resources and specialized human resources should be secured to support the long-term implementation of transportation AI strategies.

요약 ⅰ

제1장
서론 1
제1절 연구 필요성 및 목적 3
1. 연구의 배경 및 필요성 3
2. 연구의 목적 4

제2절 연구의 범위 및 방법 5
1. 연구의 범위 5
2. 연구의 방법 및 절차 5

제3절 선행연구 고찰 및 본 연구의 차별성 7

제2장
AI 융합 교통서비스 미래상 9
제1절 국내외 AI 정책, 최신 기술 동향 및 사례 분석 11
1. 국내외 AI 정책 및 기술 동향 11
2. 교통분야 AI 정책 및 기술·서비스 사례 20
3. 시사점 도출 42
제2절 교통분야 대내외 환경 및 미래 전망 43
1. AI 확산에 따른 교통 패러다임 변화 전망 43
2. 미래 시나리오 전망 44
제3절 AI 융합 교통서비스 미래상 제시 49
1. 미래상 개념 및 비전 49
2. 미래상 실현을 위한 3대 목표 및 전략 51

제3장
교통 AI 중점분야 및 추진과제 도출 53
제1절 중점분야 및 추진과제 도출 과정 55
제2절 관련 산학연관 전문가 의견 수렴 및 분석 56
1. 원내 교통현안 및 문제 수요 조사 56
2. 관련 전문가 의견 수렴 59

제3절 교통 AI 중점분야 및 추진과제 도출 결과 64
1. 교통 AI 5대 중점분야 선정 64
2. 중점분야별 추진과제 및 세부 추진과제 도출 65

제4장
교통 AI 추진전략 및 로드맵 제시 109
제1절 교통 AI 종합 추진전략 체계 수립 111
제2절 추진과제 단계별 세부 로드맵 제시 113
1. 세부 로드맵 개요 및 우선순위 설정 113
2. 단계별 세부 로드맵 114
제3절 교통 AI 중점추진과제별 과제카드 작성 119
1. 13대 중점추진과제 과제카드(안) 119

제5장
교통 AI 타당성 및 파급효과 분석 139
제1절 정책적 타당성 분석 141
1. 교통 AI 관련 정책적 타당성 분석 개요 141
2. 교통 AI 관련 정책 부합성 검토 142
제2절 경제적 타당성 분석 160
1. 교통 AI 관련 경제성 타당성 분석 개요 160
2. 교통 AI 관련 경제성 분석 162
제3절 파급효과 분석 165
1. 파급효과 분석 개요 및 방법론 165
2. 파급효과 분석 결과 165

제6장
결론 및 정책 건의 171
제1절 결론 173
제2절 정책 건의 177

참고문헌 181
부록 189
Abstract 217

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