우리 국민의 교통수요행태를 분석하기 위하여 준이상수요체계(almost ideal demand system) 함수형태의 집계교통수요모형을 설정하였다. 대중교통수단으로서 시내버스, 시외버스, 택시, 기차, 전철이 그리고 개인교통수단으로서 연료비가 포함되었으며, 기타재화 및 서비스에 대한 소비지출이 함께 추정되었다. 추정에 이용된 자료는 통계청의 "도시가계연보"에 수록된 '전국 도시가구 소비지출'과 "물가통계"에 수록된 '전국 도시소비자 물가'이다. 추정결과 모형의 설명력을 나타내는 수정결정계수(adjusted-$R^2$)는 대부분 0.9 내외에서 높게 나타났다. 추정계수는 총 51개중에서 25개가 5% 수준에서 유의한 것으로 나타났다. 추정된 계수값을 이용하여 가격탄력성과 소득탄력성을 구하였다. 자기가격탄력성과 소득탄력성 추정치는 조금 높기는 하나 부호와 상대적 크기가 모두 예상과 일치하고 다른 연구결과들과 유사한 범위에 있다. 연료비에 대한 소득탄력성은 1.72로 가장 높게 나타났고, 대중교통수단은 0.03~0.49 사이에서 나타나므로 교통수단이 정상재임을 의미한다. 보상수요의 교차가격탄력성은 총 15개의 교차관계에서 12개의 관계가 상식과 일치한다. 다음 연구에서는 더 많은 시계열자료를 발굴하여, 장기간의 교통수요 변화에 대한 분석을 시도할 필요가 있다. 또한 초월대수함수나 동태함수 등 다양한 형태의 수요함수를 시도할 필요가 있다. 여러가지 형태의 교통수요함수추정을 통해서 우리 현실에 적합한 교통수요모형을 발견할 수 있을 것이다. 대도시와 중소도시 등 지역별 지출자료를 발굴하여 지역특성을 반영하는 교통수요함수의 추정도 필요하다.
대중교통 교통카드 도입 이후, 점차 이용율이 증가되고 있다. 카드 데이터를 통해 얻을 수 있는 자료를 고려할 때 대중교통 카드 이용의 증가는 통행패턴 분석 및 정책적 측면에서 중요한 의미를 가지고 있다. 그 중에서 특히 죤별 대중교통 통행수요(O/D)를 손쉽게 파악할 수 있다는 점에서 높은 중요성을 가진다. 카드데이터를 통해 대중교통 죤별 통행수요(O/D)를 파악함에 있어서 데이터 자체의 오류에 대한 분석이나 결측에 대한 보완 과정이 반드시 필요하다. 본 연구에서는 반드시 선행되어야 할 과제이지만 아직 연구사례가 없었던 카드데이터의 오류와 결측에 관해 살펴보았다. 그 결과, 통행수요(O/D)분석과 관련한 오류나 결측에 대한 특성을 제시하였고, 결측에 대한 보정방안을 제안하였다. 그리고 제시된 결측방안들에 대한 적용 및 평가와 함께 활용방안을 제시하여, 향후 보다 신뢰성있는 대중교통 OD구축을 위한 기반을 마련하였다.
수요응답형 대중교통체계 시스템은 사용자의 요청에 따라 서비스 차량의 경로와 스케줄을 설정하는 유동적인 대중교통 서비스이다. 도시 지역에서 대중교통 시스템의 중요성이 증가함에 따라, 수요응답형 대중교통체계를 위한 안정적이고 빠른 경로탐색 방법의 개발 또한 다양하게 연구되고 있다. 본 연구에서는 빠르고 효율적인 다중차량경로 탐색을 위해, 수요 기종점들의 클러스터링 기술을 활용한 종점수요 우선탐색의 휴리스틱 방법이 제안되었다. 제안된 방법은 기종점 수요 분포가 무작위인 경우, 집중된 경우와 방향성을 가지는 경우에 대하여 테스트되었다. 제안된 알고리즘은 수요밀도의 증가로 인한 서비스 비율의 감소를 저감시키며, 계산 속도가 비교적 빠른 장점을 보인다. 또한, 다른 클러스터링 기반 알고리즘에 비해 수요밀도 증가에 따른 서비스 비율 감소율이 낮고, 차량 용량의 활용성이 개선된 반면, 차량 운행경로 길이의 증가로 승객의 차량 탑승시간은 상대적으로 증가하는 특성을 보인다.
수요대응 교통수단 및 자율주행 대중교통서비스 등 이용자 중심의 대중교통서비스가 제공되고 있으나 수요대응 교통수단의 도입 기준인 대중교통 최소서비스 수준은 이용자의 대중교통 접근성을 확인할 수 있는 자료의 부재로 운영자 중심으로 평가되고 있다. 본 연구에서는 이용자의 대중교통 접근성을 파악할 수 있는 알뜰교통카드 데이터를 기반으로 법정동보다 작은 GRID 분석을 통해 동일 법정동 내에서도 대중교통 접근성이 차이가 있음을 확인하였고, 이를 기반으로 이용자 중심의 대중교통 최소서비스 수준 개선 방안을 제안하였다. 제안한 방식을 적용한 결과 현재 대중교통 최소서비스 수준에서는 확보 지역인 많은 법정동이 비확보 지역으로 분석되었다. 그러나 알뜰교통카드 데이터의 접근 시간은 이동 시간과 대기 시간을 포함하고 있으므로 확보 여부 판단 기준에 대한 추가적인 검토가 필요하다.
현재 서울시의 대중교통 이용수요는 최근의 버스개편 등 대중교통 서비스 개선에도 불구하고 그 분담률은 크게 증가하지 못하고 있으며 특히, 지하철의 경우 오히려 감소하고 있는 추세이다. 지하철 분담률 증진을 위해서는 그 해법을 대중교통 지향형 역세권 개발(TOD : Transit Oriented Development)에서 찾을 수 있어 이에 대한 정책전환이 필요하다 할 수 있다. 따라서 본 연구는 대중교통지향형 역세권 개발을 위해 고려되어야 할 토지 및 교통 측면의 공급과 수요관련 변수들을 이용하여 유형별(주거, 비주거지역) 영향 모형을 개발하고, 분석결과를 토대로 역세권의 이용자 및 대중교통 공급수준의 영향인자를 제시하는 것이 목적이다. 첫째, 토지이용특성(주거, 비주거)에 따라 대중교통 이용자의 통행패턴이 상이하게 나타날 것이라는 대전제는 군집분석 결과를 바탕으로 증명되었다. 둘째, 주거지역에서 고려되어야 할 사항으로는 환승거리, 정류장수, 단거리노선수, 자전거면수와 같은 버스측면의 대중교통 서비스범위와 관련된 시설 공급수준이 강한 것을 알 수 있다. 셋째, 비주거 지역에서 우선적으로 고려되어야 할 사항으로는 노선수, 배차간격, 운영시간, 역간거리와 같이 도시철도와 관련된 운영특성의 공급수준이 강한 것을 알 수 있다. 이는 향후 역세권 중심의 대중교통 정책 수립시 교통측면의 영향요인들의 우선순위를 제시해 줄 수 있을 것이라 판단된다.
대중교통을 포함한 연구들에서 사회적 효용 증진은 대중교통서비스 개선 또는 승용차 이용 억제책을 통한 대중교통 수요증가에 의한 것으로 풀이된다. 하지만 지금까지 대중교통 수요증가는 통행수단의 통행량 변화를 통해 사회적 효용에 영향을 미치고 관찰될 뿐, 대중교통 차내 혼잡도는 고민의 대상이 아니었다. 본 연구는 혼잡통행료 시행으로 증진되는 사회적 효용과 변화되는 대중교통수단 차내 혼잡도를 관찰하고 원인을 규명한다. 본 연구에서 혼잡통행료 시행은 대중교통수단 차내 혼잡도를 증가시키고, 대중교통 전용차로가 없는 경우 대중교통수단 혼잡도는 더욱 심화된다. 주목할 점은 대중교통수단 차내 혼잡도가 도심보다 도심 외곽구역에서 더욱 악화되고, 최선의 혼잡통행료는 차내 혼잡도를 상대적으로 덜 악화시키면서 효용증진 임무를 완수한다. 이러한 결과는 통행자의 직주근접성 변화, 통행횟수 조절, 그리고 혼잡통행료 징수가 가져올 우발적인 왜곡효과 때문으로 해석된다.
2007년 7월부터 시행되고 있는 수도권 대중교통 통합요금제는 이용자의 통행비용 절감 및 활발한 환승행위의 유도로 긍정적인 평가를 얻고 있다. 그러나 수도권 대중교통 통합요금제를 고려한 철도 수요예측 방법론, 특히 수단분담과 관련된 연구가 많지 않았다. 이에 본 연구는 수도권 대중교통 통합요금제를 반영할 수 있는 수단별 효용산정기법을 제시하였으며, 2006년 가구통행실태조사 자료를 활용하여 통행시간과 통행비용 산정에 적용되는 계수를 현실화하였다. 그리고 다양한 요금제를 적용하기 위한 철도 수요예측 방법론을 제시하였다. 본 연구에서 제시한 철도 수요예측 방법론은 철도 수요예측의 정확성과 유용성을 향상시키는데 기여할 수 있을 것으로 기대된다.
코로나19의 확산으로 도심의 대량 수송을 책임지는 대중교통 수요가 급격하게 감소하였다. 본 연구에서 코로나19 확산 전 2019년과 확산이 시작된 2020년의 부산광역시 대중교통 카드 데이터를 빅데이터 분석한 결과, 일 평균 92만 통행이 감소하는 것으로 나타났다. 또한, 개별 정류장 단위로 조사한 코로나19 확산 전후의 대중교통 통행량을 읍면동 단위로 통합한 후, 읍면동 단위의 대중교통 통행량 증감 비율을 종속변수로 하고 읍면동의 다양한 특성을 독립변수로 하는 순서형 로지스틱 회귀분석을 통해 대중교통 411수요변화에 유의미한 영향을 미치는 요인을 분석하였다. 그 결과, 기초생활수급자의 비율, 공업지의 면적 비율, 그리고 등교 통행 비율이 높은 읍면동은 코로나19의 확산에도 불구하고 대중교통에 대한 의존도가 높아 대중교통의 수요변화가 크게 나타나지 않았지만, 철도수단 분담률이 높은 읍면동은 코로나19 확산에 따라 대중교통 이용자 수가 큰 폭으로 감소하는 것으로 나타났다. 따라서, 코로나19와 같은 응급 상황에 효율적으로 대응하기 위해서는 획일적인 교통정책보다는 지역의 특성을 고려한 차별적인 교통정책의 수립과 집행이 필요하다.
최근 대중교통지향형개발(TOD)이 활발해지며, 역세권의 환경 변화를 통하여 국내의 대중교통 이용 증진을 시키기 위해서는 TOD 통합계획요소를 종합적으로 고려한 역세권 유형과 이용수요에 관한 실증분석이 전제되어야 향후 계획수립시 활용이 가능 할 것이다. 본 연구는 서울시 역세권을 대상으로 다양한 TOD 영향요인을 파악하고, 대중교통 이용수요와 연관성을 규명하기 위한 실증분석을 진행하였다. TOD의 대표적 요소인 Density, Diversity, Accessibility에 대한 자료를 수집하고, 요인분석과 회귀모형을 구축하였다. 분석결과 (1) 요인분석을 토대로 7개 영향요인이 도출되었으며, Factor 1(Diversity/토지이용복합도 (LUM)), Factor 2(Density/개발밀도수준), Factor 3(Accessibility/대중교통시설공급수준), Factor 4(Design/가로설계수준), Factor 5(Green/연계교통시설(보행자, 자전거), Factor 6(Design/지하철시설규모), Factor 7(Accessibility/대중교통운영수준)로 유형화되었다. (2) 요인-회귀분석 결과를 토대로 역세권 승하차 인원에 긍정적(+) 영향을 미치는 주요 요인은 Factor 1(Diversity : 토지이용복합도(LUM) 요인), Factor 3(Accessibility : 대중교통시설공급수준), Factor 2(Density : 개발밀도수준), Factor 5(Design/연계교통시설(보행자, 자전거), Factor 6(지하철시설규모)로 나타났다. 다음으로 역세권의 승하차 인원에 부정적(-) 영향은 Factor 7(Accessibility/대중교통운영수준)로 나타났으며, 가장 높은 영향력을 가지는 것으로 나타났다. 이는 지하철과 버스의 배차간격이 증가할 경우 이용수요가 감소하기 때문이다.
도시철도와 버스는 대표적인 대중교통 시스템이며, 서로 공생하기도 하며 서로 경쟁하기도 한다. 즉, 경쟁적인 대중교통 시스템의 추가로 인해 전체 대중교통 수요가 증가할 가능성과 경쟁 시스템으로의 수요 전환 수준에 머물 가능성도 존재한다. 본 연구의 목적은 경쟁적인 대중교통 시스템이 존재하는 도시에 추가 경쟁 노선을 도입한 경우, 대중교통 통행량의 변화를 분석하는 것이다. 이를 위해, 도시철도와 버스라는 2개의 대중교통 시스템이 존재하는 대구시에 도시철도 3호선의 도입 전·후에 대한 대중교통 통행 변화를 분석하였다. 정확한 분석을 위해, 2015, 2016, 2019년 4월 두 번째주 1주일간 교통카드 빅 데이터를 수집하여 활용하였다. 분석 결과, 기존 도시철도의 추가적인 개통으로 철도망 확장에 따른 통행량 증대는 있었으나 대중교통 전체 통행량 변화는 미미한 것으로 나타났다. 즉, 기존 버스 통행량이 도시철도로 전환된 것으로 판단된다. 또한, 분석결과를 활용하여 단순히 대중교통 노선의 추가가 아닌 대중교통 수요 증대를 다양한 정책적 제언을 제시하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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