인구위기지역 이동취약성 진단 기반 수요응답형 교통 최적화 AI 프레임워크 연구

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보고서명
인구위기지역 이동취약성 진단 기반 수요응답형 교통 최적화 AI 프레임워크 연구

책임자 탁세현
소속기관한국교통연구원
공동책임자 임서현
내부연구참여자조아해,김현서,노형우
외부연구참여자
발행기관 한국교통연구원
ISBN979-11-6384-640-6 (93530)
출판년도2026
페이지239
보고서유형 연구개발적립금보고서
연구유형 정책
표준분류 수송·교통 > 수송·교통일반
자료유형연구보고서
공공누리유형 4유형 (출처표시+상업적이용금지+변경금지)
주제어인구 위기 지역, 수요응답형 교통(DRT), 이동성 취약성, 인공지능, 생성형 인공지능, 의사결정 지원

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본 연구는 인구감소와 고령화로 인한 교통수요 변화에 대응하여, 인구위기지역의 이동취약성 완화를 위한 수요응답형 교통서비스를 중심으로 기존 고정노선 버스와의 최적 운영 조합 및 전략을 도출하는 것을 목표로 한다.
<이하 원문 참조>

Population decline and aging have emerged as one of Korea's most structural challenges. As outmigration from small and mid-sized cities and rural areas combines with low fertility and rapid aging, a growing share of local governments now face a deepening “population crisis.” In these regions, the declining profitability of fixed-route bus services has led to a continuous contraction of public transport supply, threatening the mobility rights of transport-disadvantaged residents. Restricted mobility translates directly into reduced access to healthcare, social isolation, and a deterioration in quality of life, making a proactive transport policy response increasingly urgent.
Demand-Responsive Transport (DRT) has drawn attention as an alternative service that operates flexibly in response to user demand where regular fixed-route buses are no longer viable. However, it has consistently been noted that objective and systematic criteria for determining where, what type, and at what scale DRT should be introduced remain insufficient. Effective operation requires a data-driven decision-support system that precisely diagnoses each region's mobility demand and vulnerability characteristics and uses this diagnosis to inform optimal service design and operational strategy.
Against this background, this study develops an AI framework that systematically diagnoses mobility vulnerability in population crisis regions through a multidimensional indicator system and supports the optimization of DRT services on that basis. The study proceeds through four integrated methods: a literature review to construct the analytical framework, an integrated data analysis linking nationwide DRT operation records with socioeconomic indicators, an expert survey to derive functional requirements across the stages of DRT introduction and operation, and the development of AI modules at the proof-of-concept (PoC) level.
A key contribution of the framework lies in its hybrid structure, which combines quantitative models with generative AI. By identifying concentrated pockets of vulnerability that are masked within administrative-district averages at a fine spatial resolution, the framework demonstrates the need for transport welfare policy to move beyond administrative boundaries toward more granular, grid-based diagnosis. It further integrates demand prediction, service-type and service-area classification, and Retrieval-Augmented Generation (RAG)-based policy support into a single decision-support system, thereby connecting the full policy cycle—from assessing the suitability of DRT introduction, through service design and procurement, to performance monitoring. A web-based PoC implementation, applied to actual local data, confirms the framework's field applicability and policy relevance.
The study draws several policy implications: the need for differentiated transport-service design grounded in regional mobility vulnerability, the establishment of a data-driven decision-support system at the national level, the strengthening of local governments' administrative capacity for DRT introduction and operation, the multidimensional advancement of performance-evaluation systems, and the development of data standardization and sharing schemes. Taken together, these point beyond a simple expansion of transport services toward a structural transition in policy aimed at realizing transport welfare in population crisis regions.

Keywords: Population Crisis Region, Demand-Responsive Transport (DRT), Mobility Vulnerability, Artificial Intelligence, Generative AI, Decision Support

요약 i

제1장
서론 1
제1절 연구의 배경 및 목적 3
1. 연구의 배경 및 필요성 3
2. 연구의 목적 5
제2절 연구의 범위 및 수행 방법 6
1. 수요응답형 교통의 정의 및 적용 범위 6
2. 연구의 수행 방법 및 절차 6
제3절 선행연구 고찰 및 본 연구의 차별성 8

제2장
수요응답형 교통 주요 이슈 변화 분석 및 사례 검토 11
제1절 인구위기지역 수요응답형 교통 주요 이슈 분석 13
1. 인구위기지역 모빌리티 한계 13
2. 수요응답형 교통 관련 주요 이슈 변화 분석 16
제2절 국내·외 AI 기술활용 사례 검토 27
1. 국내 교통 분야 AI 도입 사례 분석 27
2. 국외 교통 분야 AI 도입 사례 분석 30
3. 교통 분야 AI 연구사례 검토 35
4. AI 활용 동향 및 시사점 종합 37
제3절 AI 기반 교통계획 자동화 필요성 40
1. 기존 교통계획 접근 방식의 한계 40
2. 자동화된 수요응답형 교통 최적화 연구 필요성 44

제3장
수요응답형 교통 AI 정책 평가를 위한 지식 기반 구성 전략 47
제1절 지식 기반 구성 방식의 필요성 49
1. 생성형 AI의 특성 및 한계 49
2. 지식 기반 구성을 통한 한계 극복 54
3. 지식 기반 구성 전략의 정책적 의의 57
제2절 지식 기반 구성 방법론 58
1. 문헌 기반 지식 구성 58
2. 수치 데이터 기반 지식 구성 61
3. 하이브리드(문헌+수치) 지식 구성 83
제3절 지식 기반 구성에 따른 차이 결과 분석 86
1. 시스템 다이내믹스 기반 비교 분석 방법론 86
2. 비교 분석 결과 88
3. 소결 103
제4절 결론 및 AI 프레임워크 구조 제안 106
1. 비교 분석 결과 종합 106
2. AI 정책 평가 프레임워크 설계 방향 107

제4장
이동취약성 진단 기반 수요응답형 교통 최적화 AI 개념 증명 109
제1절 수요응답형 교통 최적화 AI 프레임워크 개요 111
1. 수요응답형 교통 최적화 AI 프레임워크 아키텍처 구성 112
2. 수요응답형 교통 최적화 AI 프레임워크 기술적 특성 115
제2절 수요응답형 교통 최적화 AI 핵심 기능 요구사항 도출 118
1. 수요자 및 전문가 의견수렴을 통한 요구사항 분석 118
2. 개념증명(PoC)을 위한 기능 요구사항 도출 130
3. 소결 135
제3절 이동취약성 진단 기반 수요응답형 교통 최적화 AI 모듈 개발 및 개념 증명 136
1. 개념증명(PoC)을 위한 최적화 알고리즘 설계 및 소프트웨어 구현 136
2. 시범 지역 시뮬레이션을 위한 실증 데이터 구축 154
3. 시범 지역 사례 적용 및 AI 운영 시뮬레이션 성과 분석 156
4. 소결 163

제5장
결론 및 향후 과제 165
제1절 결론 167
제2절 정책적 시사점 및 향후 연구 과제 169
1. 정책적 시사점 169
2. 향후 연구 과제 173

참고문헌 179
부 록 189
Abstract 201

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