Optimizing Demand-Responsive Transit: The Role of Prediction-Based Vehicle Allocation and Route Optimization

최근 고령화, 저출산 문제, 수도권 과밀화 문제 등 다양한 사회적인 문제로 인한 대중교통 시스템에 대한 개선방안을 제시하고자 수요는 거의 없지만 대중교통이 운행되어야 하는 지역에 대해 대체하는 새로운 운행체계인 수요응답형 교통체계가 제안되고 있다. 본 연구는 경기도 화성시 남양읍의 수요응답형 대중교통 운영을 효율화하기 위해 차량 배차 및 경로 최적화를 수행했다. DBSCAN 클러스터링과 유전 알고리즘을 활용하여 승객의 출발지와 목적지 패턴을 기반으로 시간대별 차량 배치와 최적 운영 효율성을 향상시키는 것으로 나타났다. 특히 예상 수요 밀집 지역으로 차량을 사전 배치하는 방식이 효과적으로 나타났다. 수요응답형 교통체계 운영의 효율성을 높이기 위해 특정 시간대에 최적의 운행 차량 대수 및 차량의 유휴 차량상태 시 예상되는 수요에 차량을 재배치함으로써, 승객의 대기시간 감소와 운영비용 절감 등의 효과를 기대할 수 있다.