[논문 리뷰] A Quantitative Analysis of Possible Futures of Autonomous Transport

Christopher L. Benson, Pranav D Sumanth외 1명|arXiv (Cornell University)|2018. 06. 05.

Maritime Transport Emissions and Efficiency참고 문헌 13인용 수 20

한 줄 요약

이 논문은 2050년까지 상호운송 모델의 마르코프 체인 몬테카를로 시뮬레이션을 사용하여 자동화 기술의 가속화된 발전—예를 들어 컴퓨터 프로세서(연간 35.6% 향상)와 자율 주행 하드웨어(27.9%)—이 해상 운임 비용에 어떻게 영향을 미칠 수 있는지 분석한다. 결과적으로 자율 주행 운송의 도입은 저비용 노선에서 경쟁을 촉진하지만, 모든 시스템이 완전히 전환하지 않는 한 전체 운송 방식의 비용 분포에는 크게 영향을 주지 않는다. 그러나 모든 시스템이 완전히 자율화될 경우 누적된 효율성 향상으로 인해 모든 운송 방식의 비용이 크게 감소한다.

ABSTRACT

Autonomous ships (AS) used for cargo transport have gained a considerable amount of attention in recent years. They promise benefits such as reduced crew costs, increased safety and increased flexibility. This paper explores the effects of a faster increase in technological performance in maritime shipping achieved by leveraging fast-improving technological domains such as computer processors, and advanced energy storage. Based on historical improvement rates of several modes of transport (Cargo Ships, Air, Rail, Trucking) a simplified Markov-chain Monte-Carlo (MCMC) simulation of an intermodal transport model (IMTM) is used to explore the effects of differing technological improvement rates for AS. The results show that the annual improvement rates of traditional shipping (Ocean Cargo Ships = 2.6%, Air Cargo = 5.5%, Trucking = 0.6%, Rail = 1.9%, Inland Water Transport = 0.4%) improve at lower rates than technologies associated with automation such as Computer Processors (35.6%), Fuel Cells (14.7%) and Automotive Autonomous Hardware (27.9%). The IMTM simulations up to the year 2050 show that the introduction of any mode of autonomous transport will increase competition in lower cost shipping options, but is unlikely to significantly alter the overall distribution of transport mode costs. Secondly, if all forms of transport end up converting to autonomous systems, then the uncertainty surrounding the improvement rates yields a complex intermodal transport solution involving several options, all at a much lower cost over time. Ultimately, the research shows a need for more accurate measurement of current autonomous transport costs and how they are changing over time.

연구 동기 및 목표

• 자율 해상 운송의 더 빠른 기술 발전이 상호운송 비용에 미치는 잠재적 경제적 영향을 평가하기 위해.
• 프로세서, 연료 전지, 자율 주행 하드웨어와 같은 자동화 기술의 발전이 다양한 운송 방식의 경쟁력에 어떻게 영향을 미치는지 모델링하기 위해.
• 자율 주행 운송의 도입이 기존의 운송 방식 비용 분포에 크게 영향을 줄지 평가하기 위해.
• 실시간 자율 주행 운송 비용 동적 변화를 보다 정확히 측정할 필요성을 규명하기 위해.

제안 방법

• 2050년까지 상호운송 시스템(IMTM)을 모델링하기 위해 단순화된 마르코프 체인 몬테카를로(MCMC) 시뮬레이션을 사용한다.
• 다양한 운송 방식(해상 화물선, 항공, 철도, 트럭, 내륙 수로)의 역사적 향상률을 기초 입력 자료로 사용한다.
• 더 빠른 향상률을 보이는 기술—예를 들어 컴퓨터 프로세서(35.6%), 연료 전지(14.7%), 자율 주행 하드웨어(27.9%)—를 모델에 통합하여 향후 성능을 시뮬레이션한다.
• 기술 발전 속도의 변화에 따라 다양한 가정 하에 운송 방식 간 비용 경쟁력이 어떻게 변화하는지 평가한다.
• 결과의 불확실성을 평가하기 위해 다양한 향상률 시나리오에 대한 민감도 분석을 수행한다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 2050년까지 자동화 기술의 더 빠른 발전이 상호운송 화물 운송의 비용 구조에 어떻게 영향을 미칠 것인가?
• RQ2 자율 주행 해상 운송이 다양한 운송 방식 간 상대적 비용 분포에 어느 정도의 영향을 미칠 것인가?
• RQ3 모든 시스템이 자율 주행 시스템으로 완전히 전환될 경우 전체 운송 시스템의 효율성과 비용에 어떤 영향을 미칠 것인가?
• RQ4 기존 운송 방식의 현재 향상률이 자율화를 가능하게 하는 핵심 기술의 향상률과 비교해보면 어떻게 되는가?

주요 결과

• 기존 해상 운송 방식은 느린 향상률을 보인다: 해상 화물선(2.6%), 항공 화물(5.5%), 철도(1.9%), 트럭(0.6%), 내륙 수로 운송(0.4%) 연간.
• 자율화 관련 기술은 훨씬 더 빠른 속도로 향상된다: 컴퓨터 프로세서(35.6%), 연료 전지(14.7%), 자동차용 자율 주행 하드웨어(27.9%) 연간.
• 어느 정도의 자율 주행 운송 방식이 도입되더라도 저비용 운송 옵션에서 경쟁이 심화되지만, 전체 운송 방식의 비용 분포에 큰 변화는 초래하지 않는다.
• 모든 운송 방식이 완전히 자율 주행 시스템으로 전환될 경우, 빠른 기술 발전의 누적 효과로 다중 모달 운송 솔루션이 복잡해지며 시간이 지남에 따라 비용이 크게 감소한다.
• 본 연구는 자율 주행 운송 비용과 그 변화 과정을 보다 정확하고 실시간으로 측정할 필요성이 매우 크다는 점을 부각시킨다.