수도권에는 1일 약 2000만 건의 대중교통카드 전수자료가 생성되고 있으며, 이 자료를 이용하여 시설운영 및 정책방안을 개선하고 도출하려는 시도가 다양해지고 있다. 본 연구는 교통카드에서 생성되는 동적인 수요변화의 예측 가능성을 모형화하는 시도로서 동적 통행수요배정모형을 구축하는 것이 목적이다. 버스의 경우 승객 이동상황이 카드태그(tag)를 통해 비교적 정확하게 파악되므로, 본 연구에서는 버스를 제외한 수도권 도시철도에 대해, 7개 운송기관이 운영하는 노선을 대상으로 적용되는 모형 및 알고리즘을 구축하였다. 구축된 모형은 교통카드자료의 Big Data 속성에 적합하게 연속 시간형 모형으로 구축되었으며, 승객의 경로선택행태를 효과적으로 나타내기 위하여 환승 횟수 증가에 따른 인지파라메타를 구성하였다. 수도권 도시철도 약 800만 쌍에 대하여 모델링한 결과, 연속형 시간기반 모형의 장점이 반영되어 어떤 시간 시점에서도 동적 수요를 분석할 수 있는 특성을 파악하였다. 특히 기존 철도운영기관의 목측조사자료와 비교한 혼잡도 변화를 파악할 때, 모형에서 도출된 혼잡도와 운영기관이 제시한 혼잡도 간에 유사한 추세를 보이고 있어 높은 신뢰도를 보여주고 있다. 본 연구는 철도기관에 한정한 모형으로 향후, 버스-도시철도와 통합된 모형체계 구축과 같은 연구가 필요할 것으로 파악된다.
현행 지하철 무임승차제도는 1980년 도입된 이후 지금까지 시행되고 있지만 고령화 인구가 지속적으로 증가함에 따라 무임승차 대상자 역시 증가하고 있다. 이러한 상황은 결국 도시철도 재정지원 부담으로 작용하고 있다. 또한 지하철과 버스 간 원활한 환승서비스 구축이 미흡함에 따라 무임수송제도는 반쪽짜리 복지라는 평가를 받기도 한다. 이에 본 연구에서는 무임승차대상자의 카드자료를 분석하여 경제학적인 측면에서의 영향을 파악한다. 또한 통행패턴에 따른 대중교통수단간 환승패턴을 분석하고, 국외사례와 비교하여 이에 대한 문제점을 제시하였다. 현행 무임승차제도를 개선할 수 있는 방안을 마련하고, 이를 지원할 수 있는 대안을 제시하였다. 이를 통하여 현행 도시철도 운영기관의 운영적자 해소방안 및 향후 고령인구 증가에 따른 대중교통측면의 복지서비스 제공 등 무임승차제도 관련 교통정책의 발전방안을 제시하였다.
기상상황(폭염, 폭우, 한파, 폭설)은 대중교통 통행 및 이용 패턴에 영향을 미치는 중요한 변수 중의 하나이며, 시스템의 예측가능성과 안정성을 중시하는 교통분야에서 이러한 기상의 영향을 이해하는 것은 매우 중요한 요소중의 하나이다. 그러므로 본 연구에서는, 서울시를 대상으로 기상상황에 따른 대중교통 이용 변화를 분석하고 해석하고자 하였다. 먼저, 기상, 모바일폰통신, 대중교통카드 자료를 이용하여 각 기상 상황별 서울시 대중교통 이용 변화를 살펴보고, 가장 영향이 큰 폭설 상황을 기준으로 대중교통 이용패턴을 지역별로 분석하였다. 또한, 의사결정모델(Decision-tree Model)를 활용하여 각 영향 변수들 간의 복잡한 관계를 밝히고자 하였다. 분석결과, 폭설 시, 전체 통행에 대한 잠재수요는 감소하고, 대중교통으로의 수단 전환이 일어나는 것을 확인할 수 있었다. 또한, 강동 및 송파 지역과 강서, 구로, 양천, 영등포 지역은 대중교통 이용이 증가하였으며, 관악, 금천, 동작 지역은 상대적으로 큰 변화가 없는 것을 확인할 수 있었다. 마지막으로, 폭설 시 대중교통 출발량의 변화는 도보접근통행시간, 정류장 근처 주차 가용성 등이 중요한 역할을 하며, 도착량의 변화는 해당 도착지의 종사자 및 사업체 밀도와 밀접한 연관이 있다는 것을 알 수 있었다.
현재 우리나라의 수도권 전철역이 499개가 있지만 철도역과 연계수단간의 연계영향권에 대한 연구가 많지 않다. 대부분 진행된 연구들은 연계영향권보다는 접근영향권에 대한 연구가 주를 이루고 있다. 또한 연계영향권의 연구들은 설문조사와 기초통계자료를 이용하여 연계영향권의 설정에 대한 이론적기반과 분석기법에 한계를 가지고 있다. 본 논문에서는 새로운 연계영향권을 설정 방법론을 정립하고 이를 빅데이터인 교통카드 이용자들의 철도역 이용 공간자료와 GIS 기반 연계영향권 분석 기법을 접목하여 수단별 네트워크 통행시간기반 연계영향권 설정 연구를 수행 하였다. 연구결과 마을버스 15분이내, 지선버스 20분이내, 간선버스 25분 이상 등의 연계영향권이 네트워크 접근시간의 차이에 따라 명확히 구분됨을 확인하였다.
평균수명의 연장과 급속한 고령화로 고령 인구 개인의 신체적, 경제적, 사회적 여건이 상이해짐에 따라 해당 연령층을 하나의 집단으로 정의하기 어려워지고 있다. 이에 해당 연령층을 다양한 특성을 가지는 집단으로 보고, 각 특성에 따른 정책 수립이 요구되고 있다. 본 연구는 대중교통 이용 궤적 데이터인 스마트카드 자료를 활용하여 고령 인구 개인이 가지는 통행의 특성에 따라 유형을 분류하고, 유형별 통행의 시공간적 특성 분석을 목적으로 하였다. 스마트카드 자료의 전처리를 통한 개별 사용자의 통행특성을 정의하였으며, 이에 따라 유사한 통행특성을 보이는 사용자의 유형을 분류하였다. 분류된 4개 유형 중 원거리 저빈도 체류형과 근거리 중빈도 이동형 유형은 은퇴 후 여가를 위한 외부 활동 통행 특성을 보이며, 원거리 고빈도 체류형, 원거리 고빈도 이동형 그룹은 정기적 출퇴근 통행을 포함한다. 본 연구결과는 서울시 고령 인구의 유형별 특성을 고려한 교통정책 수립에 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
수도권 도시철도 일부 구간에서는 이용객의 집중화에 따라 극심한 혼잡이 발생하고 있다. 도시철도 운영회사들은 정기 및 분기별 혼잡조사를 실시하여, 혼잡개선 대책을 수립하고 있다. 하지만, 이러한 조사는 열차혼잡도에 국한되어 있으며, 이벤트 발생에 따른 비반복 혼잡에 대한 조사가 어려운 실정이다. 본 연구에서는 교통카드자료를 활용한 시간대별 승강장 혼잡도를 추정하는 알고리즘을 개발하도록 한다. 알고리즘 검증을 위하여 2호선 잠실~신도림 구간의 비환승역을 대상으로 혼잡도 추정치와 실측치 값을 비교하였으며, 오차의 범위는 ${pm}2%$ 이내였다. 연구결과는 승강장 혼잡도를 시간대별로 상시 모니터링할 수 있으며, 장기적인 승강장 혼잡도분석을 통한 승강장 대기공간의 적정성 여부도 판단할 수 있을 것이다. 추후 연구에서는 본 연구에서 반영하지 못한 역별 게이트에서 승강장까지의 혼잡상황을 고려한 동적보행시간이 고려되어야 할 것이다.
본 연구는 교통카드 데이터를 이용하여 대중교통 이용과 관련하여 통행패턴을 분석하였으며 교통정책에 활용할 수 있는 방안을 제시하였다. 교통카드 데이터는 경기도권역을 대상으로 하였고 활용방안으로 교통정책 의사결정자가 버스정류소 시설을 개선할 때 교통카드데이터에서 얻어질 수 있는 여러 변수를 이용하여 대상지를 선정한다는 시나리오를 설정하여 분석하였다. 분석결과, 의사결정방법론인 K평균 군집분석과 CHAID(Chi-squared automatic interaction detection)를 이용하였으며, 유의수준 p<0.01에서 정책에 유용하게 이용될 수 있는 결과를 얻었다. 또한 본 연구에서는 이러한 결과들을 근거로 교통카드데이터를 실제로 정책에 활용되기 위해서 개선되어야 할 정책적 함의를 제시하였다.
근래 들어 대중교통체계의 관리 및 운영에 첨단 시스템의 활용이 증가하고 있다. 그러나 이러한 시스템은 통행자 개개인과 대중교통 수송수단의 매우 상세한 실시간 공간정보와 같은 대규모 시 공간자료를 양산하기 때문에 보다 효율적이고 효과적인 자료의 통합과 분석의 필요성이 그 어느 때보다 높아지고 있다. 본 연구에서는 대규모 대중교통 관련 시 공간 정보들의 통합에 GIS가 어떻게 활용될 수 있는가를 보여주고 있으며 대중교통계획 과정의 효율화와 관련 의사결정 활동을 지원하는 효과적인 방안을 제시하고 있다. 구체적으로, Bus Management System(BMS) 등 대중교통 운영과, 개인 승객 승하차 및 환승 관리 분야(Smart Card System)의 여러 독립된 정보들을 GIS 기반으로 통합하였다. 서울대중교통체계가 제공하는 수준 높은 실시간 시 공간 상세 정보의 GIS기반 통합 데이테 체계는 자료 자체의 부재로 지금까지는 불가능한 것으로서, 본 연구가 최초의 시도란 점에서 의의가 있다. 본 논문은 또한 이러한 GIS기반 통한 데이터베이스를 활용한 대중교통체계 계획 도구들의 효과성과 효율성을 예시하였고 이러한 방법론과 모형은 유사한 자료의 획득이 가능한 여타 지자체에서도 유용하게 적용될 수 있을 것으로 판단된다.
지금까지 교통수요 예측에 사용된 OD는 차량 번호판조사, 노측면접조사, 가구방문조사, 폐쇄선 조사 등과 같은 직접적인 표본조사 자료를 이용한 전수화 과정을 통하여 OD를 작성하였다. 그러나 이와 같은 OD는 표본조사 및 전수화 과정에서 많은 오차를 내포하고 있으며, 이러한 오차는 예측된 교통량이 관측치와 상이하게 나타나는 문제점을 지니고 있다. 따라서 본 연구에서는 대중교통(버스, 지하철) 전수화 자료나 다름없는 교통카드 자료를 이용하여 통행분포 모형 중 가장 널리 사용되고 있는 중력모형(gravity model)중 이중제약 중력모형을 통하여 관측교통량과 추정교통량을 최소화 시키는 파라메타(parameter) 추정법을 제시하고자 한다. 파라메타 추정결과 버스는 =0.57, ${\beta}$=0.14, 지하철은 ${\alpha}$=0.21, ${\beta}$=0.05로 분석되었으며, 통계적 검증 결과 t-검증과 상관계수, Theil 부등계수 모두 관측량과 추정량의 차이가 없다는 결과 값이 도출되어 본 연구에서 제시한 파라메타 추정법이 통계적으로 유의한 것으로 나타났다.
본 연구에서는 대구시의 지하철과 버스간의 환승통행을 대상으로 환승통행특성을 분석하고 또한 다중회귀분석을 통해 버스와 지하철간의 환승통행량에 영향을 미치는 요인을 분석하여 이를 통한 대중교통환승센터에서 보다 많은 환승통행량이 처리될 수 있는 방안에 대해 모색하였다. 그 결과 환승시간은 환승통행량과 반비례하는 반면, 연계버스 노선수, 지하철역의 공간적 위치, 버스노선의 연계지수는 비례관계가 있는 것으로 나타났다. 또한 표준화계수로부터 지하철역과 연계되는 버스노선의 특성을 반영한 버스노선의 연계지수가 가장 많은 영향을 미친다는 것을 알 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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