대내외적으로 많이 이용하고 있는 대중교통정보 시스템인 TAGO와 교통정보를 제공하고 있는 서비스인 TOPIS 시스템은 정보 수집 문제뿐만 아니라 정보를 제공함에 있어서도 고객의 요구를 맞추기에는 그 한계가 있다. 또한, 다양한 교통정보에 대한 통합된 연계가 결여되어 있다. 뿐만 아니라, 고객 지향형 정보와 교통약자에 대한 편의 정보도 결여되어 모든 고객들이 손쉽게 대중교통을 사용하기에는 부족함을 드러내고 있다. 이에, 본 논문에서는 국내외 대중교통정보 시스템 및 서비스 현황을 분석하고, 이를 토대로 국내 대중교통정보 관리방안을 모색하고자 한다. 이를 통해, 다양한 수단에 대한 통합 연계정보를 제공함으로써, 이용자의 요구사항에 맞는 맞춤형 정보를 제공할 수 있을 것으로 기대한다.
우리나라는 수도권지역에 인구 밀집도가 OECD 국가 중 가장 높은 나라이다. 상황이 이러한 만큼 수도권지역의 사람들은 대중교통을 이용한 출퇴근이나 등교에 많은 어려움을 겪고 있으며, 이를 돕고자 대중교통에 관련된 많은 어플리케이션이 출시되어 있다. 하지만 대부분의 대중교통과 관련된 어플리케이션의 경우 정적인 시간표를 알려주는 어플리케이션이고, 좀 더 나아가 발전한 어플리케이션의 경우에도 사용자의 수동적인 환경에서만 알림이나 실시간 등의 기능을 제공해주고 있어, 많은 사람들이 그러한 기능이 있는지조차 모르고 사용 중인 이용자가 대부분이다. 본 연구에서는 현 시간상황에 맞는 대중교통 정보를 제공해주고, 알림기능으로 사용자에게 능동적인 계획을 구성해주는 것은 물론 지하철과 버스 그리고 대중교통이 아닌 도보의 상황까지 판단하여 종합적인 정보제공을 해주는 시스템을 제안한다.
무선통신 기술과 정보 기술을 이용해서 사용자 무선 단말에 다양한 정보를 제공하는 텔레매틱스 서비스는 차량 운전자, 탑승자 및 보행자 등 사용자에 따라 다양한 형태의 서비스로 진화하고 있다. 또한 무선통신망의 발전으로 인해 광대역 통신의 대용량 텔레매틱스 서비스로의 발전이 기대되고 있다. 본 논문에서는 텔레매틱스 서비스 중에서 대중교통의 편리한 사용을 위한 보행자 위주의 길안내 서비스에 대해 논한다. 보행자 대중교통 안내 서비스를 위한 요구 사항을 기반으로 서비스 기능을 정의하고 서비스를 분류함으로써 보행자의 도보 및 대중교통 안내 서비스를 제안한다. 보행자 대중교통 안내 서비스는 보행자 도보 길안내 기능, 출발지와 목적지 기반의 One-Stop 대중교통 안내 기능, 대중교통 정보 제공 기능, 경로 예약 기능, 개인화 기능으로 분류할 수 있으며 각 기능의 정의 및 구성 요건들을 제안한다.
실시간 대중교통 종합 환승정보(TAGO)시스템은 대중교통 이용자 중심의 서비스제공을 목적으로 교통 수단간 환승 정보를 제공하고 있다. TAGO는 항공, 철도, 버스(시외/시내/고속), 지하철 등 대중교통 뿐 아니라 자가용, 자전거 이용자의 환승을 고려한 정적/동적 운행정보, 소통 정보를 연계하여 통합하고, 네비게이션 서비스, 지역정보 서비스, 돌발 상황, 날씨 정보, 통계 정보를 인터넷 TAGO 홈페이지(www.tago.go,kr)와 환승 지점에서의 현장안내장비(Kiosk, PDP)를 통해 제공하고 있다. 현재 TAGO는 3차 사업이 진행 중이며 전국 단위 장거리 교통수단과 지역내 단거리 교통수단의 교통정보를 연계하여 효율적인 환승정보를 제공하여 대중교통 이용 활성화에 기여하고 있다. 미래의 TAGO 시스템은 유비쿼터스 시대의 신개념 교통정보 제공을 위한 확장성을 고려하여 서비스 범위를 확대하며, 다양한 매체를 통해 전국 어느곳에서든 출발지부터 목적지까지 교통수단의 선택, 경로안내, 환승정보, 지역정보 등을 제공할 계획이다.
현대 사회에서는 다양한 이동수단 중 지하철, 버스 등의 대중교통에 대한 수요가 높은 편이다. 본 연구의 배경이 되는 서울특별시의 경우에는 출퇴근 시, 과반 수 이상이 대중교통을 이용한다. 대중교통 이용량에는 날씨, 평일-주말, 연착, 도로현황 등 여러 가지에 원인을 둔다. 본 연구에서는 여러 요인 중에서도 날씨 데이터(기온, 강수량, 미세먼지)에 초점을 두어, 날씨에 따른 대중교통 이용량의 변화양상을 학습하여 예측하는 연구를 진행한다. 서울특별시 25개 자치구마다의 날씨 데이터와 대중교통 이용 데이터를 이용하여 Regression을 통한 데이터 학습을 진행하였으며, 학습된 모델을 통한 날씨에 따른 서울특별시 대중교통 이용량 예측에 따른 평균 오차율은 15.49%로 낮은 오차율을 가진다. 본 연구 결과는 날씨에 따른 버스와 지하철의 배차 간격 조절 등의 대중교통 배치 판단 결정에 기초자료로 사용될 것으로 기대된다.
정보화의 진전에 따라 공공 서비스인 대중교통 정보서비스 제공의 올바른 방향 제시가 필요하게 되었다. 이에 본 연구는 상황에 따른 의사결정 특성이 강한 대중교통 정보서비스의 내용과 매체 이용 행태를 분석하였다. 이를 위해 본 연구는 주로 개인의 사회 인구학적 특성과 정보이용의 특정 행태 간 상관관계를 분석하는 전통적 접근 방법론을 보완하여, 상황에 따라 가변적인 의사결정 특성 분석이 가능한 접근 방법론을 채택하였다. 보다 구체적으로, 인지심리학적 의사결정 테이블(decision table)을 바탕으로 하는 분석도구인 CHAID의 귀납적 의사결정트리 추론(decision tree induction)을 이용하여 대중교통 이용자의 활동패턴과 정보이용 행태에 대해 분석하였다. 주요 연구결과로, 대중교통 정보서비스 이용은 사회 인구학적 변수 이외에도 정보 이용 당시의 상황 변수가 큰 영향을 미침을 확인하였다. 본 연구의 결과는 효율적 대중교통 정보서비스 제공을 위한 시장세분화(market segmentation)에 대한 중요한 시사점을 제공할 것으로 기대된다.
도시의 교통문제 증가로 대중교통의 중요성과 역할에 대한 인식이 높아져가고 있다. 이러한 패러다임의 변화에 반해 기존 대중교통 통행배정과 관련한 연구는 여러 측면에서 한계가 있다. 복합대중교통망의 경우, 독립수단으로 이루어지는 도로교통과는 달리 수단간 환승, 운행시간 스케줄, 대기시간, 통행요금과 같은 복잡하고 다양한 특성을 포함하기 때문에 그 분석의 어려움은 배가 될 수밖에 없다. 특히, 수도권 대중교통 통합 환승할인제의 시행에 따른 대중교통 수단간 환승통행의 증가와 이에 따른 경로선택의 변화로 대중교통의 통행행태가 변하고 있으나, 기존의 대중교통교통망 구축방법으로는 이러한 변화를 반영하기에는 한계가 있다. 최근 첨단기술의 발달에 따라 대중교통이용자의 통행정보가 실시간으로 기록되는 첨단교통카드체계가 구축 운영 중에 있다. 이러한 첨단기술의 도입은 복합대중교통망 분석에 대한 새로운 접근방법에 대한 연구를 가능하게 하였다. 이에 본 연구에서는 교통카드자료의 통행정보를 효과적으로 활용할 수 있는 대중교통망을 구축하기 위해 정류장의 위치정보와 노선정보를 활용해서 새로운 복합대중교통망을 구축하는 방안을 다음과 같이 제시하였다. 첫째, 교통카드자료의 통행정보를 활용하기 위하여 정류장 기반의 통합교통망을 구축하는 방안을 제시하였다. 둘째, 컴퓨터 기반의 프로그래밍기법을 활용한 단절된 링크의 연결방안을 통해 대중교통의 환승문제를 해결하고자 하였다. 마지막으로, 복합대중교통망의 경로탐색에 있어 가장 큰 문제가 되는 다수단간의 경로탐색에 대한 방안을 제시하였다. 본 연구에서 제시한 방안으로 복합교통망을 구축할 경우, 기존 정류장 좌표와 대중교통의 노선정보를 그대로 활용하여 교통망을 구축할 수 있어 교통망 구축이 쉬울 뿐만 아니라, 환승링크 연결과 같은 별도의 교통망 작업 없이도 대규모 교통망에서의 활용이 가능해 진다.
최근 환경문제로 인해 보행, 자전거, 대중교통과 같은 친 환경 교통수단에 대한 관심이 높아지고 있다. 하지만 보행과 자전거는 경우에 따라 장거리 이동이 불가능하기 때문에 이용범위가 제한적이라는 단점이 있다. 반면에 대중교통은 교통체증이라는 사회적 문제점까지 해결할 수 있는 교통수단이다. 이러한 대중교통은 시간에 따라 운행여부가 달라진다는 특징을 갖고 있다. 하지만 현재 웹상에서 서비스중인 대중교통정보 안내 서비스는 이러한 특징을 반영하지 못하기 때문에 경우에 따라 사용자에게 잘못된 정보를 제공할 수 있다. 이러한 한계점을 해결하고 대중교통의 운행정보를 고려한 정보제공을 위해 본 연구에서는 STP(Space Time Point)데이터 모델을 제안하였다. STP데이터 모델은 객체의 최하위 개념을 포인트 단위로 인식하고 이들을 계층적으로 구성하여 객체를 표현할 수 있으며, 기존의 시공간 데이터 모델과는 달리 시간에 따라 객체정보가 변하는 다양한 동적 공간객체의 구현이 가능하다. 대전지역을 대상으로 대중교통 운행정보로 버스 및 지하철에 대한 STP모델을 설계 및 구축하고 이를 이용하여 동적 경로 안내 기능을 구현하였다. 구현한 경로안내 기능을 통해 대전국립현충원에서 한남대학교로 가는 경로를 시간대별로 탐색해 본 결과 대중교통의 운행에 제한이 발생하는 심야시간에는 운행이 제한되는 노선을 우회하는 경로를 안내함으로써 시간에 따라 서로 다른 경로를 나타내었다. 이는 기존 데이터 모델에서는 제공할 수 없는 결과로 실시간 운행정보를 고려한 경로안내가 가능함을 확인하였다. 이러한 기능은 실시간 교통정보나 통행이력정보등과 같은 다양한 데이터 모델의 적용을 통해 추가적인 기능 확장이 가능할 것으로 기대한다.
우리나라는 수도권지역에 인구 밀집도가 OECD 국가 중 가장 높은 나라이다. 수도권 지역의 사람들은 대중교통을 이용한 출퇴근이나 등교에 많은 어려움을 겪고 있으며, 이를 돕고자 대중교통에 관련된 많은 어플리케이션이 출시되어 있다. 그러나 대부분의 대중교통과 관련된 어플리케이션은 일반적인 시간표를 알려주거나, 사용자의 수동적인 환경에서만 알림이나 실시간 등의 기능만 제공해 주고 있다. 본 논문에서는 실시간에 따른 대중교통 정보를 제공해주고, 알림기능을 제공하여 사용자가 대중교통의 이용을 편리하게 이용할 수 있도록 하며, 대중교통이 아닌 도보의 경우까지 포함하여 정보를 제공하는 앱을 설계 및 구현하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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