-
λͺ©μ°¨
λμ€κ΅ν΅ νμΉ νΈμμ±μ μ΄μ©μμ μ΄λ 거리, νμΉ μκ°, λμ μ μ§κ΄μ± λ± λ€μν μμλ‘ νκ°λλ©°, κ΅ν΅ μμ€ν μ νμ§μ μ’μ°νλ ν΅μ¬ μ§νμ λλ€. κ΅ν κ΅ν΅λΆλ μ΄λ₯Ό 체κ³ννκΈ° μν΄ ‘νμΉ νΈμμ± κ²ν μ λ’λ₯Ό μν μ€μ΄λ©°, μμΈκ³Ό μ£Όμ κ΄μμλ₯Ό μ€μ¬μΌλ‘ λμ μ΅μ νμ μλ΄ μμ€ν κ°μ μ΄ μ΄λ£¨μ΄μ§κ³ μμ΅λλ€. νμΉ ν¨μ¨μ΄ λμμ§μλ‘ μλ―Όμ λμ€κ΅ν΅ μ΄μ©λ₯ μ μ¦κ°νκ³ , νμ κ°μΆκ³Ό λμκ΅ν΅ νΌμ‘ μνμ κΈ°μ¬νκ² λ©λλ€.
볡ν©νμΉμΌν° π 1. νμΉ νΈμμ±μ΄λ 무μμΈκ°μ?
1-1. λμ€κ΅ν΅μ κ²½μλ ₯μ μ’μ°νλ ν΅μ¬ μ§ν
λμ€κ΅ν΅ μμ€ν μμ ‘νμΉ’μ λ¨μν μ΄λ μλ¨ λ³κ²½ μ΄μμ μλ―Έλ₯Ό μ§λλλ€. νμΉ νΈμμ±μ μ΄μ©μκ° λ²μ€, μ§νμ² , νμ, μμ κ±° λ± μ¬λ¬ κ΅ν΅μλ¨μ λ§€λλ½κ² μ΄λν μ μλμ§ μ¬λΆλ₯Ό λνλ΄λ©°, μ΄λ κ³§ λμ€κ΅ν΅μ ν¨μ¨μ±κ³Ό λ§€λ ₯λλ₯Ό κ²°μ μ§λ ν΅μ¬ μ§νλ‘ μμ©ν©λλ€.
μλ₯Ό λ€μ΄, μμΈμ κ²½μ° κ°λ¨μκ³Ό κ³ μν°λ―Έλμ²λΌ νμΉ μ΄λ λμ μ΄ μ§§κ³ μ μ°κ²°λ μμ μΉκ°μ μ²΄κ° λ§μ‘±λκ° λ§€μ° λκ³ , μμ°μ€λ½κ² λμ€κ΅ν΅ μ νΈλλ μμΉν©λλ€. λ°λλ‘ κΈ΄ 거리 μ΄λ, μλ¦¬λ² μ΄ν° λΆμ‘±, μ 보 λΆμ‘± λ±μ λΆνΈμ μ΄μ©μ λ¨λ νκ² λ§λ€ μ μμ΅λλ€.
1-2. νμΉ μκ°κ³Ό μ΄λ 거리, νμΉ κ΅¬μ‘°μ μλ―Έ
νμΉ νΈμμ±μ μΌλ°μ μΌλ‘ νμΉμ μμλλ μκ°, μ΄λ 거리, λμ μ μ§κ΄μ±, μ΄μ ν λ° μλ΄μ²΄κ³μ λͺ νμ±, 물리μ μ°κ²°μ±(μ§νλ, ν΅λ‘) λ± λ€μν μμλ‘ νκ°λ©λλ€.
νΉν ν΅κ·Ό μκ°λμλ 1~2λΆ μ°¨μ΄λ ν° μλ―Έλ₯Ό κ°κΈ° λλ¬Έμ, νμΉ ν¨μ¨μ±μ κ³§ λμ κ΅ν΅μ μ§μ κ°λ νλ λ°λ‘λ―Έν°λΌκ³ λ³Ό μ μμ΅λλ€.
ποΈ 2. νμΉ νΈμμ± κ²ν μ λλ?
2-1. μ λ λμ λ°°κ²½κ³Ό λ²μ κ·Όκ±°
κ΅ν κ΅ν΅λΆλ 2023λ λΆν° ‘νμΉ νΈμμ± κ²ν μ λ’λ₯Ό μ λννμμ΅λλ€. μ΄λ 볡ν©νμΉμΌν°, λμμ² λ μ°μ₯, GTX λ± μ£Όμ κ΅ν΅μμ€μ΄ μ κ· κ³νλ λ νμΉ νΈμμ± κΈ°μ€μ μ¬μ μ νκ°νκ³ μ€κ³ λ°μνλλ‘ μ무νν κ²μ λλ€.
μ΄ μ λλ γλμμ² λλ² μνλ Ήγ λ° γκ΄μκ΅ν΅μμ€λ²γ λ±μ κ·Όκ±°λ₯Ό λκ³ μμΌλ©°, GTX-A, B, Cλ Έμ λ° λλμκΆ νμΉμΌν°, μ² λ μ°κ³μμ€ λ±μ μ μ©λ©λλ€.
2-2. κ²ν λμ λ° νμ νκ° νλͺ©
κ²ν λμμλ λ€μκ³Ό κ°μ μ¬λ‘κ° ν¬ν¨λ©λλ€:
- μλ‘μ΄ λμμ² λ λ Έμ κ°ν΅ μ
- κ΄μλ²μ€-μ§νμ² κ° νμΉ νλΈ μ μ€ μ
- 볡ν©νμΉμΌν° μ€κ³ λ³κ²½ μ
νκ° νλͺ©μλ λ€μμ΄ ν¬ν¨λ©λλ€:
- νμΉ λμ κΈΈμ΄(보ν 거리 κΈ°μ€)
- μ΄λ μκ° (λ보 κΈ°μ€ νκ· 5λΆ μ΄λ΄ κΆμ₯)
- μλ΄ μ²΄κ³μ λͺ νμ± (μ΄μ ν, μμ± μλ΄ λ±)
- μμ§ μ΄λ μλ¨ λ°°μΉ (μλ¦¬λ² μ΄ν°·μμ€μ»¬λ μ΄ν° μ)
2-3. νμΉμμ€ μ€κ³ μ λ°μλλ κΈ°μ€λ€
μ€κ³ λ¨κ³μμ νμΉ νΈμμ± κ²ν κ° μ΄λ£¨μ΄μ§λ©΄, λ€μκ³Ό κ°μ κΈ°μ€μ΄ μ μ©λ©λλ€:
- μ§μ ν λμ λ°°μΉ: μ΅μνμ λ°©ν₯ μ ν
- μ€λ³΅ μΆμ ꡬ μΆμ λ° ν΅ν©: μΉκ° νΌμ μ΅μν
- μμ§ μ΄λ μ΅μν: 1ν μ΄λλΉ μΈ΅μ μ ν
- λΉμ μν© λμμ± κ³ λ €: μ μ¬μ νμΆ λμ ν보
μ΄λ¬ν κΈ°μ€μ μ΄μ©μ μ€μ¬μ μΈνλΌ μ€κ³λ₯Ό κ°λ₯νκ² νλ©°, κ²°κ³Όμ μΌλ‘ λμ μ 체μ κ΅ν΅ ν¨μ¨μ±μ ν₯μμν€λ ν¨κ³Όλ₯Ό λ λλ€.
ποΈ 3. μ€μ λμλ³ νμΉ νΈμμ±μ μ΄λ€κ°μ?
3-1. μμΈ·μλκΆ μ£Όμ νμΉμΌν° νκ°
μμΈμλ μ κ΅μμ κ°μ₯ 볡μ‘ν λμ€κ΅ν΅λ§μ κ°μΆ λμμ λλ€.
νμ§λ§ μ΅κ·Ό λͺ λ κ° νμΉ ν¨μ¨μ± κ°μ λ Έλ ₯μ μ§μνλ©° κ°λ¨μ, νλμ ꡬμ, μ²λ리μ λ± μ£Όμ νμΉ κ±°μ μμ λμ κ°μ 곡μ¬μ μ΄μ ν μ²΄κ³ κ°μ μ΄ μ΄λ£¨μ΄μ‘μ΅λλ€.μλ₯Ό λ€μ΄ μμ리μμ μ§νμ² 4κ° λ Έμ μ΄ κ΅μ°¨νλ λν νμΉμμΌλ‘, 2022λ κ°νΈλ μλ΄ μμ€ν μ μκ°μ₯μ μΈμ μν μμ± μ λκΉμ§ ν¬ν¨λμ΄ μμ΅λλ€. λν GTX-Aμ μμΈμ νμΉ κ΅¬μ‘°λ κΈ°μ‘΄ 1km 보ν λμ μ 300m μ΄λ΄λ‘ λ¨μΆνλ μ€κ³κ° μ μ© μ€μ λλ€.
3-2. κ΄μμ λ° μ§λ°©λμ νμΉ μ¬λ‘
λΆμ°, λμ , λꡬ λ± κ΄μμλ€λ νμΉ κ°μ μ μλλ₯Ό λ΄κ³ μμ΅λλ€. λΆμ°μ λΆμ°μ-μ§νμ² 1νΈμ μ°κ³, λμ μ μ λΆμ²μ¬μκ³Ό 볡ν©ν°λ―Έλ μ°κ³, λꡬλ λλꡬμκ³Ό KTX νμΉ λμ μ λΉλ₯Ό μΆμ§ μ€μ λλ€.
λ°λ©΄ μ€μλμμμλ μ¬μ ν λ²μ€ νμΉμΌν° μ κ·Ό λΆνΈ, μ λ₯μ₯ κ° λ보 μ΄λ 거리 κ³Όλ€ λ±μ΄ λ¬Έμ λ‘ λ¨μ μμ΅λλ€. νΉν μ§λ°© μμΈλ²μ€ν°λ―Έλκ³Ό μ§νμ² /λ²μ€ μ λ₯μ₯ κ° λ¬Όλ¦¬μ λ¨μ μ 보νΈμ μΈ λ¬Έμ λ‘ μ§μ λκ³ μμ΅λλ€.
3-3. λμμ² λ νμΉ νΈμμ±μ κ°μ λ°©ν₯
μμΌλ‘λ μΉκ° μ€μ¬ νμΉ λμ μ€κ³μ ν¨κ» μ€λ§νΈν° κΈ°λ° νμΉ μλ΄ μμ€ν , νμΉμκ° μ 보 μ€μκ° μ 곡, μμ κΈ°λ° λ¬΄μΈ νμΉ μ ν λ±μ λ―Έλν κΈ°μ μ΄ κ²°ν©λ μ λ§μ λλ€.
π 4. νμΉ νΈμμ± ν₯μμ΄ κ°μ Έμ¬ ν¨κ³Ό
4-1. λμ€κ΅ν΅ μ΄μ©λ₯ μ κ³ μ νμ κ°μΆ
νμΉμ΄ νΈλ¦¬ν΄μ§λ©΄ μκ°μ© μμ‘΄λλ₯Ό μ€μ΄κ³ λμ€κ΅ν΅ μ νμ μ λν μ μμ΅λλ€. μ΄λ κ³§ λμ νΌμ‘ μν, νμ λ°°μΆ μ κ°, μλμ§ ν¨μ¨μ± ν₯μμΌλ‘ μ΄μ΄μ§λλ€.
4-2. νμΉ μκ° κ°μμ λ°λ₯Έ μλ―Ό λ§μ‘±λ μ¦κ°
μμΈμ°κ΅¬μ λ³΄κ³ μμ λ°λ₯΄λ©΄, νμΉ μκ°μ΄ 5λΆ μ΄μ μ€μ΄λ€λ©΄ λμ€κ΅ν΅ μ΄μ©λ₯ μ μ΅λ 12%κΉμ§ μ¦κ°ν μ μλ€κ³ ν©λλ€. μ΄λ κ³§ μλ―Όλ€μ μΆμ μ§ ν₯μκ³Ό κ΅ν΅λ³΅μ§ 체κ°λ κ°μ μ μ§κ²°λ©λλ€.
4-3. 볡ν©νμΉμΌν°μ μ€λ§νΈ νμΉ μμ€ν μ λμ
νλμ μΈ λ³΅ν©νμΉμΌν°λ λ¨μν μ λ₯μ₯μ΄ μλ, μΌν, λ¬Έν, μ 무, μ£Όκ±° κΈ°λ₯μ ν¬ν¨ν λ³΅ν© κ³΅κ°μΌλ‘ μ§ννκ³ μμΌλ©°, AI κΈ°λ° νΌμ‘ μμΈ‘ μμ€ν , μ€λ§νΈ μκΈμ μ°, κ°μΈν κ²½λ‘ μλ΄ κΈ°μ λ ν¨κ» λ°μ μ€μ λλ€.
π 5. μμΌλ‘μ κ³Όμ μ μ λ λ°μ λ°©ν₯
5-1. νμΉνΈμμ± μ§νμ νμ€ν νμμ±
νμ¬ μ§μ체λ§λ€ νμΉ νΈμμ± νκ° κΈ°μ€μ΄ λ¬λΌ μΌκ΄λ μλΉμ€ νμ§ νλ³΄κ° μ΄λ ΅λ€λ μ§μ μ΄ μμ΅λλ€.
κ΅κ° μ°¨μμ νμ€νλ νκ° μ§ν κ°λ°μ΄ μκΈν©λλ€.5-2. νμΉ κ΅¬κ° μ€μ¬μ λμ κ³ν μ°κ³
νμΉ ν¨μ¨μ±μ λμ΄κΈ° μν΄μλ νμΉ κ΅¬κ°μ μ€μ¬μΌλ‘ μμ ·μ 무·μ£Όκ±° κΈ°λ₯μ΄ λ°μ§λ 볡ν©κ³ν μλ¦½μ΄ νμν©λλ€. μ΄λ₯Έλ° “κ΅ν΅ μ€μ¬ κ°λ°(TOD)” κ°λ μ΄ μ κ·Ήμ μΌλ‘ λμ λμ΄μΌ ν©λλ€.
5-3. κΈ°μ κΈ°λ° νμΉμ 보 μμ€ν μ κ³ λν
AI, IoT, λΉ λ°μ΄ν°λ₯Ό νμ©ν μ€μκ° κ²½λ‘ μλ΄, νΌμ‘λ μμΈ‘, μ₯μ μΈ λ§μΆ€ μ΄λκ²½λ‘ μΆμ² λ±μ κΈ°μ μ΄ ν₯ν λμ€κ΅ν΅ νμΉμ λ νΈλ¦¬νκ³ , λ μ€λ§νΈνκ² λ³νμν¬ κ²μ λλ€.
'κ΅ν΅μ μ± λ°μ΄ν°' μΉ΄ν κ³ λ¦¬μ λ€λ₯Έ κΈ