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Date | 23/03/18 23:05:45 |
Name | [익명] |
Subject | 교통 관련해서 공공분야에 종사중입니다. |
자세하게 얘기하면 다 뽀록날테니... 홍차넷에서도 가끔 이사람 지인인가 싶은 사람이 보일 때가 있어서 조심스럽네요 ㅎㅎㅎ 혹시 공공분야나 교통쪽에 대해 궁금한게 있으신가요? 0
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스코프에 따라 다를텐데요 .
운영단계에서는 시민들의 지불의향액수와 실제 소요비용 사이에 괴리가 점점 커진다는 점이 있습니다. 지불의향엔 재정투입 역시 포함됩니다.
계획단계에서는, 특히 철도의 경우 노선의 지역적 최적과 전역 최적 간에 반드시 발생하는 심각한 괴리를 중재할 만한 파워풀한 기관이 없다는 것이 있습니다. 다르게 말하면 오송역 사태가 언제든 재발할 수 있단 것이지요. 사실 저는 오송역이 정말 잘못 만들어졌다고 생각하지만, 오송 군민들은 이해합니다. 그것을 막지 못한 것은 온전히 국가의 책임이지요.
운영단계에서는 시민들의 지불의향액수와 실제 소요비용 사이에 괴리가 점점 커진다는 점이 있습니다. 지불의향엔 재정투입 역시 포함됩니다.
계획단계에서는, 특히 철도의 경우 노선의 지역적 최적과 전역 최적 간에 반드시 발생하는 심각한 괴리를 중재할 만한 파워풀한 기관이 없다는 것이 있습니다. 다르게 말하면 오송역 사태가 언제든 재발할 수 있단 것이지요. 사실 저는 오송역이 정말 잘못 만들어졌다고 생각하지만, 오송 군민들은 이해합니다. 그것을 막지 못한 것은 온전히 국가의 책임이지요.
뭐 다 돈 문제지요...매년 막대한 적자를 보는 코레일 입장에서 거기에 신경쓸 겨를이 잘 없을겁니다.
항공박물관은 국토부 기관이기도 하니 좀더 나을겁니다. 하지많지은지 얼마 안된 시설물이니 앞으로 어떻게 될지 알 수가 없습니다?
항공박물관은 국토부 기관이기도 하니 좀더 나을겁니다. 하지많지은지 얼마 안된 시설물이니 앞으로 어떻게 될지 알 수가 없습니다?
택시기사들의 운전습관이 과격한 이유는 굉장히 여러가지가 있지만 제 개인적인 견해로는
1. 택시운전자의 고령화로 인해 운전자의 반응속도가 떨어집니다. 이론적으로, 이 경우에 높은 감가속을 요하게 됩니다.
2. 시간요금에 비해 거리요금이 높기 때문에, 빠른 시간 내에 장거리를 뛰는 것이 택시기사에겐 이익입니다.
일본이나 영국 수준으로 택시요금을 인상한다면 택시업계는 고사하지 않을까요? 우리나라 교통체계는 매우 낮은 요금을 특징으로 합니다. 실제 카카오 벤티나 이전 타다와 같은 고급 모빌리티 서비스도 그정도 요금으로 제공되지 않았죠.
1. 택시운전자의 고령화로 인해 운전자의 반응속도가 떨어집니다. 이론적으로, 이 경우에 높은 감가속을 요하게 됩니다.
2. 시간요금에 비해 거리요금이 높기 때문에, 빠른 시간 내에 장거리를 뛰는 것이 택시기사에겐 이익입니다.
일본이나 영국 수준으로 택시요금을 인상한다면 택시업계는 고사하지 않을까요? 우리나라 교통체계는 매우 낮은 요금을 특징으로 합니다. 실제 카카오 벤티나 이전 타다와 같은 고급 모빌리티 서비스도 그정도 요금으로 제공되지 않았죠.
트램은 엄청나게 명쾌한 장단점이 있지요.
일단 지금 이미 도심지가 성립되어 있는 곳에는 들어가는게 사실상 불가능합니다. 왜냐면 "도로가 한 차선 줄어든다"는 점 때문에 주민들 반대가 어마어마해요. 그래서 정책결정이 좀 힘듭니다.
하지만 새로 신도시를 짓는다거나, 차없는 도심 같은 정책을 수행할 때는 상당히 많은 장점을 가졌죠.
우리나라에 미국 비슷하게 교외수요가 발생하면 트램이 좋은 대안이 될 수 있을 것 같습니다. 하지만 지금처럼 도심 베드타운 위주의 수요 하에서는 많이 깔리기가 좀 어렵습니다.
일단 지금 이미 도심지가 성립되어 있는 곳에는 들어가는게 사실상 불가능합니다. 왜냐면 "도로가 한 차선 줄어든다"는 점 때문에 주민들 반대가 어마어마해요. 그래서 정책결정이 좀 힘듭니다.
하지만 새로 신도시를 짓는다거나, 차없는 도심 같은 정책을 수행할 때는 상당히 많은 장점을 가졌죠.
우리나라에 미국 비슷하게 교외수요가 발생하면 트램이 좋은 대안이 될 수 있을 것 같습니다. 하지만 지금처럼 도심 베드타운 위주의 수요 하에서는 많이 깔리기가 좀 어렵습니다.
https://www.theglobaleconomy.com/rankings/railroad_quality/
WEF 기준으로 한국 철도인프라 질이 일본, 홍콩, 스위스 다음으로 좋아서 4위에 랭크되었는데
정말 이 정도 급이라고 보시나요?
WEF 기준으로 한국 철도인프라 질이 일본, 홍콩, 스위스 다음으로 좋아서 4위에 랭크되었는데
정말 이 정도 급이라고 보시나요?
저의 개인적인 생각으로는 오히려 좀 저평가가 아닐까 싶은게 상기한 국가들은 철도인프라가 굉장히 잘 되어있지만 그만큼 비싸기도 합니다.
이 가격에 이정도 철도를 공급하는 국가가 있을지 모르겠습니다.
이 가격에 이정도 철도를 공급하는 국가가 있을지 모르겠습니다.
정책적으로는 매우 필요한 제도지만 현실적으로 정말 어렵습니다. 일반적으로 차고지증명제가 필요하다는 것은 최소 학술적으로는 합의가 되어있다고 봅니다만...고양이 목에 방울달기죠.
개인적인 의견입니다.
도시철도는 요금과 지자체별 지속가능성이 가장 큰 이슈고 모두가 알고 있습니다.
광역철도는 아직 우리나라에 광역철도의 정의에 해당하는 노선이 없다고 봅니다. GTX가 개통되어야 이슈가 발생할 것 같습니다. 법적으로 정의된 광역철도라면 짧은 역간거리로 인한 느린 속도가 가장 큰 문제입니다.
전국단위 철도는 말씀하신 핌피현상도 큰 문제이고, 무궁화호 이하의 완행노선들의 지속가능성 역시 문제가 되고 있습니다.
도시철도는 요금과 지자체별 지속가능성이 가장 큰 이슈고 모두가 알고 있습니다.
광역철도는 아직 우리나라에 광역철도의 정의에 해당하는 노선이 없다고 봅니다. GTX가 개통되어야 이슈가 발생할 것 같습니다. 법적으로 정의된 광역철도라면 짧은 역간거리로 인한 느린 속도가 가장 큰 문제입니다.
전국단위 철도는 말씀하신 핌피현상도 큰 문제이고, 무궁화호 이하의 완행노선들의 지속가능성 역시 문제가 되고 있습니다.
관련 전공자이신거 같아서 조금 자세히 말씀드리자면...
AI가 포함되진 않았지만 실시간 교통운영 개념 자체는 나온지 10년 정도 됐습니다. ATDM(Active Transportation and Demand Management)이라고 해서 미국 연방고속도로관리국에서 나온 백서도 있고 하니 관심이 있으시면 찾아보시면 좋습니다.(https://ops.fhwa.dot.gov/atdm/index.htm)
일단 기술적으로 저는 아직 갈길이 멀다고 봅니다. 이유는... 더 보기
AI가 포함되진 않았지만 실시간 교통운영 개념 자체는 나온지 10년 정도 됐습니다. ATDM(Active Transportation and Demand Management)이라고 해서 미국 연방고속도로관리국에서 나온 백서도 있고 하니 관심이 있으시면 찾아보시면 좋습니다.(https://ops.fhwa.dot.gov/atdm/index.htm)
일단 기술적으로 저는 아직 갈길이 멀다고 봅니다. 이유는... 더 보기
관련 전공자이신거 같아서 조금 자세히 말씀드리자면...
AI가 포함되진 않았지만 실시간 교통운영 개념 자체는 나온지 10년 정도 됐습니다. ATDM(Active Transportation and Demand Management)이라고 해서 미국 연방고속도로관리국에서 나온 백서도 있고 하니 관심이 있으시면 찾아보시면 좋습니다.(https://ops.fhwa.dot.gov/atdm/index.htm)
일단 기술적으로 저는 아직 갈길이 멀다고 봅니다. 이유는 다음과 같습니다.
1. 복수 신호에 대한 신호최적화는 NP-완전이 거의 확실한 문제라서 제한시간 안에 해를 찾기가 극도로 어렵습니다. 말씀하신 대로 AI등의 도움을 받아야만 하는데, 일단 사회적으로 "신호가 떡이 됐을때 어디부터 풀어줘야 하나"를 합의하는 것 - 목적함수를 정의하는 것부터가 문제가 됩니다.
ex) 영동대로의 정체를 풀기 위해 테헤란로나 남부순환로의 용량을 줄인다면 그것이 용인이 될까요?
2. CCTV를 통한 교통량의 수집이 생각보다 어렵습니다. 물론 이미지 프로세싱 기술은 눈부시게 발전했으니 아주 불가능한건 아닙니다만, 현행 CCTV가 이것을 고려해서 설치된 것이 아니기 때문에 추가적인 인프라 투자가 필요합니다.
3. 특히 서울같은 대도시권의 경우 2천개에 육박하는 신호교차로가 있습니다. 이것을 모두 한꺼번에 최적화하는 것은 굉장히 넓은 해공간을 자랑합니다. 단순하게 교차로 천개라고 하고, 각 교차로의 선택 시나리오를 4개만 잡아도 해공간이 4^1000입니다. 이정도가 되면 당연히 강화학습으로 처리가 안됩니다.
AI를 이용해 모두 최적화하자...이것은 저는 앞으로도 안될것이라고 보고, 일부 중요 신호등을 통제하자는 것 정도는 머지 않은 미래에 가능할 것이라고 생각합니다.
AI가 포함되진 않았지만 실시간 교통운영 개념 자체는 나온지 10년 정도 됐습니다. ATDM(Active Transportation and Demand Management)이라고 해서 미국 연방고속도로관리국에서 나온 백서도 있고 하니 관심이 있으시면 찾아보시면 좋습니다.(https://ops.fhwa.dot.gov/atdm/index.htm)
일단 기술적으로 저는 아직 갈길이 멀다고 봅니다. 이유는 다음과 같습니다.
1. 복수 신호에 대한 신호최적화는 NP-완전이 거의 확실한 문제라서 제한시간 안에 해를 찾기가 극도로 어렵습니다. 말씀하신 대로 AI등의 도움을 받아야만 하는데, 일단 사회적으로 "신호가 떡이 됐을때 어디부터 풀어줘야 하나"를 합의하는 것 - 목적함수를 정의하는 것부터가 문제가 됩니다.
ex) 영동대로의 정체를 풀기 위해 테헤란로나 남부순환로의 용량을 줄인다면 그것이 용인이 될까요?
2. CCTV를 통한 교통량의 수집이 생각보다 어렵습니다. 물론 이미지 프로세싱 기술은 눈부시게 발전했으니 아주 불가능한건 아닙니다만, 현행 CCTV가 이것을 고려해서 설치된 것이 아니기 때문에 추가적인 인프라 투자가 필요합니다.
3. 특히 서울같은 대도시권의 경우 2천개에 육박하는 신호교차로가 있습니다. 이것을 모두 한꺼번에 최적화하는 것은 굉장히 넓은 해공간을 자랑합니다. 단순하게 교차로 천개라고 하고, 각 교차로의 선택 시나리오를 4개만 잡아도 해공간이 4^1000입니다. 이정도가 되면 당연히 강화학습으로 처리가 안됩니다.
AI를 이용해 모두 최적화하자...이것은 저는 앞으로도 안될것이라고 보고, 일부 중요 신호등을 통제하자는 것 정도는 머지 않은 미래에 가능할 것이라고 생각합니다.
자세한 답변 감사합니다. AI 분야 연구를 하고 있지만 해당 도메인에 대해서는 구체적으로 파악하고 있지 못했는데 관련 문제를 파악하는데 큰 도움이 된 것 같습니다.
결국 도로의 흐름이란게 알고리즘 복잡도도 문제지만 기본적으로 폐쇄망이 아니라 외부로 부터 유입이 전제가 되기 때문에 생각보다 문제의 난이도가 높은 것 같습니다. 말씀하신 목적함수의 설정도 큰 문제네요. 단순 전체의 교통 흐름 속도나 T+1 타임의 도로 복잡도를 최적으로 하면 되지 않을까 생각했는데 서울 전체 교통 흐름을 위해 멀쩡히 순항하던 내가 있는 도로가 손해를 ... 더 보기
결국 도로의 흐름이란게 알고리즘 복잡도도 문제지만 기본적으로 폐쇄망이 아니라 외부로 부터 유입이 전제가 되기 때문에 생각보다 문제의 난이도가 높은 것 같습니다. 말씀하신 목적함수의 설정도 큰 문제네요. 단순 전체의 교통 흐름 속도나 T+1 타임의 도로 복잡도를 최적으로 하면 되지 않을까 생각했는데 서울 전체 교통 흐름을 위해 멀쩡히 순항하던 내가 있는 도로가 손해를 ... 더 보기
자세한 답변 감사합니다. AI 분야 연구를 하고 있지만 해당 도메인에 대해서는 구체적으로 파악하고 있지 못했는데 관련 문제를 파악하는데 큰 도움이 된 것 같습니다.
결국 도로의 흐름이란게 알고리즘 복잡도도 문제지만 기본적으로 폐쇄망이 아니라 외부로 부터 유입이 전제가 되기 때문에 생각보다 문제의 난이도가 높은 것 같습니다. 말씀하신 목적함수의 설정도 큰 문제네요. 단순 전체의 교통 흐름 속도나 T+1 타임의 도로 복잡도를 최적으로 하면 되지 않을까 생각했는데 서울 전체 교통 흐름을 위해 멀쩡히 순항하던 내가 있는 도로가 손해를 보는 상황을 납득 할것인가의 문제도 있고 목적함수를 최적화하기를 위한 데이터를 모으는 것도 쉽지 않은 영역이네요. 외부 유입의 변화에 따른 평가 함수를 만드는 것도 쉽지 않을 것 같습니다.
사실 이전부터 관련한 내용을 알고는 있었는데 막연히 생성형AI가 나온 이시점 쯤이면 해법이 있지 않을까 생각하고 있었습니다. 어떤 분야든 디테일하게 들어가면 쉽지 않은 것 같습니다.
결국 도로의 흐름이란게 알고리즘 복잡도도 문제지만 기본적으로 폐쇄망이 아니라 외부로 부터 유입이 전제가 되기 때문에 생각보다 문제의 난이도가 높은 것 같습니다. 말씀하신 목적함수의 설정도 큰 문제네요. 단순 전체의 교통 흐름 속도나 T+1 타임의 도로 복잡도를 최적으로 하면 되지 않을까 생각했는데 서울 전체 교통 흐름을 위해 멀쩡히 순항하던 내가 있는 도로가 손해를 보는 상황을 납득 할것인가의 문제도 있고 목적함수를 최적화하기를 위한 데이터를 모으는 것도 쉽지 않은 영역이네요. 외부 유입의 변화에 따른 평가 함수를 만드는 것도 쉽지 않을 것 같습니다.
사실 이전부터 관련한 내용을 알고는 있었는데 막연히 생성형AI가 나온 이시점 쯤이면 해법이 있지 않을까 생각하고 있었습니다. 어떤 분야든 디테일하게 들어가면 쉽지 않은 것 같습니다.
제가 이거 답변을 안 달았었군요;; 늦게 답변드려 죄송합니다.
이거 많이 해봤고 아무래도 비전공자보단 좀 수월했지 싶습니다 ㅎㅎㅎㅎ
이거 많이 해봤고 아무래도 비전공자보단 좀 수월했지 싶습니다 ㅎㅎㅎㅎ
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