수학자가 제시하는 도시 ‘교통체증’ 해결 방안은

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대부분의 교통 체증은 불필요하게 발생한다. 이는 교통 흐름 부문에서 전문화된 수학자들을 짜증나게 한다.

그들은 지역의 운송 엔지니어들에게 독설을 쏟는다.

알렉산더 크라이라토프(Alexander Krylatov) 세인트 피터스버그 수학과 교수는 그의 저서 ‘Optimization Models and Methods for Equilibrium Traffic Assignment’를 통해  “운송 엔지니어들은 교통 시스템과 관련해 트래픽 증가를 해결할 역량이 없다”고 말한다. 그는 “엔지니어들이 지역적 개선을 이루려 하고 한 곳에서 성과를 내는 듯 보이면 잠시 후 교통 흐름은 재정렬 되고 같은 교통 체증이 다른 곳에도 나타난다”고 지적한다.

크라이라토프 교수는 도시 교통 체증을 궁극적으로는 영원히 해결하는 것이 중요하고 모든 도시들이 그렇게 하기를 원하기 때문에 교통에 대한 새로운 수학 접근법과 그것들을 이행하는 방법에 대한 책을 공동 집필했다. 핵심은 엔지니어들에게 4가지 접근법을 활용해 문제를 해결하자는 것이다.

무엇보다 모든 운전자는 동일한 내비게이션 시스템에 있어야 한다. 자동차는 중앙 허브에서 지시가 내려오면 효율적으로 통행경로를 재수립할 수 있다. 시스템이 서로 달라 일부 운전자를 재 라우팅하는 한 내비게이션 시스템은 교통 체증을 해결하지 못한다.

또한 주차 금지에 대한 명확한 판단이 중요하다. 많은 도시의 도로는 너무 좁다. 고색창연한 도시일수록 그렇다. 때문에 도로를 물리적으로 넓힐 수도 없다. 교통 흐름 모델을 잘 정립하면 주차 장소를 차선으로 바꿀 수 있는 곳을 나타낼 수 있다.

세 번째 접근법은 초록색 차선의 정립이다. 전기자동차 사용을 늘리려는 도시에서는 전기차를 위한 특별 차선을 만들어 전기차의 사용에 대한 인센티브를 제공해야 한다.

마지막으로 디지털 트윈의 활용이다. 교통 수요와 이용 가능한 인프라는 기존 도로의 전체 ‘상생’을 창출하는 디지털 모델링과 균형을 이룰 수 있다. 그 소프트웨어는 ‘운송 엔지니어의 손에 있는 매우 유용한 사고 도구’가 될 것이다.

이를 패스트컴퍼니는 교통 모델링은 부분적으로 운전자들이 어떤 예측이나 공동의 노력보다 이기적이고 그들 자신의 목표를 추구한다고 가정하기 때문에 응용 수학의 복잡한 부분이다고 설명했다.

크라이라토프 교수는 “매년 도로 개선을 위해 상당한 예산이 배정된다. 수학을 활용한 모델은 이러한 자금의 효율적인 집행 및 관리를 위한 일련의 해결책을 제안한다”고 말했다. “이 경우 수학적인 접근법이 공학적이고 경제적인 접근법보다 우수하다”고 덧붙였다.

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