Inequities in Canadian Traffic and Congestion Exposure Under Socioeconomic Pathways
본 연구는 다섯 가지 사회경제적 시나리오를 바탕으로 2100년까지 캐나다 전역의 교통량과 혼잡도를 예측하기 위한 머신러닝 프레임워크를 개발하였으며, 미래의 혼잡도가 불균등하게 분포되어 소수 집단이 비소수 집단보다 현저히 높은 교통 수준에 노출되는 지속적인 불평등을 드러낸다는 점을 밝혀냈다.
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교통 체증은 단순한 일상의 답답함을 넘어, 사람들이 일자리, 의료 서비스, 그리고 신선한 공기에 접근하는 방식을 결정짓는 근본적인 힘입니다. 도로가 막히면 그 결과는 외부로 파급되어 경제를 둔화시키고, 인간의 건강을 해치는 오염 물질로 공기를 채웁니다. 이러한 문제들은 평등하게 분포되어 있지 않습니다. 많은 곳에서 교통 매연과 지체로 인해 가장 큰 고통을 받는 이들은 저소득층 가족이나 소수 인종처럼 자신의 상황을 바꿀 힘이 가장 적은 사람들인 경우가 많습니다. 도로망은 방대하고 끊임없이 변화하며 종종 상세한 지도가 부재하기 때문에, 정확히 어디서 왜 이러한 교통 패턴이 형성되는지 이해하는 것은 어렵습니다. 수십 년 동안 계획가들은 극소수의 운전자만을 포착하는 설문 조사나, 특정 동네에 영향을 미치는 병목 현상을 파악하기에는 너무 거친 모델에 의존해 왔습니다. 전체 시스템에 대한 명확하고 고해상도의 그림 없이는, 어디에 새로운 도로를 건설할지, 어디에서 대중교통을 개선할지, 또는 증가하는 혼잡의 부담으로부터 취약 계층을 어떻게 보호할지 알기 어렵습니다.
브리티시 컬럼비아 대학교의 연구진은 캐나다 전역의 교통을 멀리 미래까지 내다보며 지도화하는 새로운 방법을 구축함으로써 이 과제에 도전했습니다. 제한된 데이터에 기반해 추측하는 대신, 그들은 실제 관측으로부터 학습하여 토론토의 번화한 거리부터 유콘의 외딴 고속도로에 이르기까지 캐나다의 거의 모든 주요 도로에서 교통이 어떻게 움직일지 예측하는 컴퓨터 프레임워크를 만들었습니다. 연구진은 수백만 건의 실제 교통량을 바탕으로 머신러닝 시스템을 훈련시켜, 차량을 도로 위로 끌어들이는 패턴을 인식하도록 가르쳤습니다. 이 시스템은 인근 거주 인구, 일자리 위치, 지형의 형태, 심지어 도로의 유형까지 포함한 광범olo한 요인들을 고려합니다. 연구진은 캐나다의 인구와 경제가 향후 80년 동안 어떻게 성장하거나 축소될지에 대한 다양한 시나리오를 이 시스템에 입력함으로써, 다양한 가능한 미래 하에서 교통량과 혼잡이 어떻게 진화할지를 시뮬레이션할 수 있었습니다.
연구 결과는 매우 불균형한 교통 경관을 보여줍니다. 현재 대다수의 차량은 주요 고속도로와 간선 도로로 몰리는 대도시 지역에 집중되어 있습니다. 연구는 일부 도로의 교통 수준은 안정되거나 오히려 감소할 것이라고 예측하는 반면, 캐나다의 대도시들을 연결하는 주요 회랑(corridor)을 따라서는 교통량이 더욱 정체될 것이라고 전망합니다. 이러한 혼잡의 심각성은 사회가 어떤 경로를 택하느냐에 따라 크게 달라집니다. 개발이 파편화되고 경제 성장이 더딘 한 시나리오에서는 일부 동부 주들의 교통이 완화될 수 있습니다. 반면, 급격한 경제 확장과 화석 연료 사용에 의해 주도되는 다른 시나리오에서는 교통량이 급격히 급증하여, 세기말까지 훨씬 더 많은 도로 구간을 교통 마비 상태로 만들 수 있습니다. 시뮬레이션은 이러한 변화가 모든 곳에서 동시에 일어나지는 않을 것임을 보여줍니다. 즉, 가장 심각한 영향은 특정 도시 회랑에서 느껴지는 반면, 농촌 연결 도로는 상대적으로 원활하게 유지될 것입니다.
아마도 가장 놀라운 발견은 누가 이 교통의 짐을 짊어지는가에 관한 것입니다. 연구진은 차량의 대기 오염이 유의미한 건강 위험을 초래하는 거리인 완충 구역을 사용하여, 각 개인이 도로 근처에 거주함으로써 얼마나 많은 교통에 노출되는지를 계산했습니다. 그들은 이러한 노출이 평등하게 공유되지 않는다는 것을 발견했습니다. 도시와 마을 모두에서, 유색인종 소수 집단은 비소수 인구보다 훨씬 높은 수준의 교통 노출에 직면해 있습니다. 예를 들어, 비대도시 지역에서 아랍 및 서아시아 인구는 이웃 주민들보다 거의 두 배에 달하는 교통 노출을 경험합니다. 도시 중심지에서는 '기타 소수 인종' 범주가 비소수 인구보다 4분의 1 더 많은 노출을 겪습니다. 이러한 격차는 연구진이 소득 수준과 교육 수준을 고려한 후에도 지속되었으며, 이는 사람들이 사는 곳이 인종 및 민족과 강력하게 연결되어 있어, 이들이 무거운 교통의 소음과 매연에 더 가까이 위치하게 됨을 시사합니다.
또한 이 연구는 교통량을 유발하는 구체적인 요인들을 식별하여 이를 관리할 수 있는 단서를 제공했습니다. 도시에서는 짧은 거리 내에 거주하는 인구수가 도로 위의 차량 수를 결정하는 가장 큰 예측 변수입니다. 그러나 농촌 지역에서는 도로가 남북 인구 구배(gradient)와 맺는 관계가 즉각적인 인구 밀도보다 더 중요하게 작용합니다. 고용 수준 또한 도시를 연결하는 주요 고속도로에 대해 중요한 역할을 합니다. 연구진은 인구 성장과 같이 통제하기 어려운 요인들도 있지만, 대중교통 접근성이나 교통 속도와 같이 정책적으로 영향을 미칠 수 있는 요인들도 있다고 언급했습니다. 미래에 심각한 혼잡에 직면할 가능성이 높은 도로와 공동체를 정확히 짚어냄으로써, 이 작업은 계획가들을 위한 상세한 지도를 제공합니다. 이는 더 공정하고 지속 가능한 교통 시스템을 구축하기 위해서는, 단순히 가장 붐비는 고속도로뿐만 아니라 취약 계층이 이미 자동차 의존에 대한 가장 높은 대가를 치르고 있는 동네를 구체적으로 겨냥한 개입이 필요함을 시사합니다.
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