교통혼잡 문제가 점점 심각해짐에 따라 대중교통의 중요성은 날로 부각되며, 대중교통을 지원하기 위한 정책들이 속속 입안되고 있어 대중교통을 심도 있게 분석할 수 있는 틀의 개발은 필연적이라 할 수 있다. 이에 본 연구는 대중교통 통행배정모형 개발과 대중교통 기종점통행량(OD) 추정을 목적으로 수행되었다. 대중교통 통행배정모형의 개발부분에서는 기존의 대중교통 통행배정모형이 개별차량과 다른 대중교통의 특성을 정확히 반영하고 있지 못하다는 한계를 극복하고자, 최적경로 탐색에는 유전자 알고리즘(Genetic Algorithm)을 통행량 배정에는 로짓모형을 기반으로 한 확률적 통행량 배정모형(Stochastic Network Loading Model)을 이용하여 TATSN 모형을 개발하였다. 그리고, 대중교통 기종점통행량의 추정은 전통적인 기종점통행량 추정 방법인 기종점조사 방법이 시간과 비용이 과대하게 소요된다는 단점을 인식하여 관측통행량을 이용하여 추정하는 방법을 제안하였다.
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.
본 연구는 대중교통 접근성의 유형이 관련된 통행발생량에 어떠한 영향을 미치는 지를 분석하고자 하였다. 주거지와 직장소재지의 철도와 버스의 도보 접근성을 고려하여 18개의 대중교통 접근성을 유형화 한 후 다수준 포아송 회귀모형을 구축하여 분석하였다. 분석결과는 대중교통 이용촉진을 위한 3가지 정책적 시사점과 함께 요약되어질 수 있다. 첫째, 버스와 철도의 경쟁관계와 보완관계를 적절히 고려하여 추진되어질 때 대중교통의 이용촉진은 보다 효과적으로 달성되어질 수 있을 것이다. 둘째, 환승의 편리성 제고로 대중교통의 이용을 촉진하기 위해서는 서울내 이동보다는 서울에서 외곽지역 출퇴근하는 직장인들을 대상으로 할 경우 또는 주거지에서 철도보다는 상대적으로 버스의 접근성이 좋은 경우 보다 효과적일 것이다. 셋째, 서울외곽지역에 거주하면서 서울로 출퇴근 하는 직장인의 경우에는 철도가 절대적으로 버스보다 높은 통행발생량의 우위를 가지고 있음을 고려하여야 한다. 즉, 서울로 이루어지는 시 도간 통행은 주거지의 철도역 접근성을 제고하는 주택공급 및 도시개발 정책을 추진하여야 대중교통의 이용을 촉진할 수 있을 것이다.
교통혼잡 문제가 점점 심각해짐에 따라 대중교통의 중요성은 날로 부각되며, 대중교통을 지원하기 위한 정책들이 속속 입안되고 있어 대중교통을 심도 있게 분석할 수 있는 틀의 개발은 필연적이라 할 수 있다. 이에 본 연구는 대중교통의 특성을 고려하는 대중교통 통행배정모형의 개발을 목적으로 수행되었다. 본 연구에서 개발한 대중교통 통행배정모형은 기존의 대중교통 통행배정모형이 개별차량과 다른 대중교통의 특성을 정확히 반영하고 있지 못하다는 한계를 극복하고자, 최적경로 탐색에는 유전자 알고리즘(Genetic Algorithm)을 통행량 배정에는 로짓모형을 기반으로 한 확률적 통행량 배정모형(Stochastic Network Loading Model)을 이용하였다.
대중교통 서비스 개선 분석은 형평성의 관점에서 공급과 수요의 상관관계로 분석되고 있다. 공급은 접근성을 이용하여 계산하고 있으며, 수요는 거주인구를 기반으로 추정한 통행수요가 이용되고 있다. 그러나 추정에 의한 수요는 교통카드 기반 통행량에 비하여 정확성과 미시적인 공간 단위의 개선지역을 도출하기 어려운 한계가 있다. 이에 본 연구는 교통카드 데이터 기반의 통행량을 이용하여 대중교통의 잠재적인 서비스 개선량을 산출하였다. 대중교통의 공급은 시간거리 접근성으로 계산하였고, 이를 통해 상대적으로 접근성이 떨어지는 출 도착지 쌍(OD)을 이용하는 승객이 손해 보는 시간비용을 계산하였다. 서울시를 대상으로 본 연구에서 제안한 방법론을 적용하여 모든 OD의 시간비용을 계산하였으며, 분석 결과 서대문구, 구로구, 노원구 등지에서 개선이 가능한 것을 확인하였다.
급변하는 교통환경 하에서 신뢰성 있는 기·종점통행량(O/D)를 구축하는 것은 매우 어려운 일이다. 특히, 시간과 비용의 제약하에서 교통계획을 수립해야 하는 경우라면 전통적인 O/D 구축방법인 O/D조사를 통해 O/D를 구축하는 것은 현실적으로 불가능한 일이다. 이로 인해 관측통행량을 이용하여 O/D를 추정하는 연구가 활발하게 이루어져 왔다. 그러나 현재까지 진행되어 온 연구들이 개별차량 O/D를 추정하는 대에만 국한되어 있어, 관측통행량으로 대중교통 O/D를 추정하는 연구는 거의 없는 실정이다. 본 연구는 이미 개별차량 O/D 추정에서 신뢰성이 검증된 Gradient방법을 대중교통 O/D 추정에 적용하여 그 신뢰성을 평가하는데 목적이 있다. 본 연구에서 대중교통 통행배정은 Spiess-Florian의 대중교통 통행배정규칙을 이용하였고, Gradient방법의 신뢰성을 평가하는 기준으로는 기본 O/D와 추정 O/D의 분포형태를 이용하였다.
코로나 19가 국내에서 2020년 1월 첫 확진자가 발생하며 현재까지 pandemic 상황이 지속하고 있다. 전례 없는 상황에 코로나 19는 교통 분야에도 영향을 끼쳤으며 시민들의 생활패턴변화로 교통량의 변화 및 대중교통 이용변화에 적절한 대응 방안이 존재하지 않았다. 현재 각 지자체에서는 pandemic 상황에 대한 질병 대책 방안은 별도로 수립하고 있지 않다. 향후 교통분야 질병 대책 방안 수립을 위해 교통량 및 대중교통 이용 건수를 분석하였으며 예측모형 개발을 위해 코로나 19 현황과 상관도 분석을 수행하였다. 분석 결과 교통량은 감소하였지만 개인 교통수단의 증가로 교통량 감소량은 대중교통 이용 건수에 비해 감소율이 낮다. 또한 대중교통 이용 현황은 초기에는 확진자 수에 영향을 받았지만 시간이 지남에 따라 확진자 수 보다는 사망자 수와 치명률에 더욱 민감하게 반응하는 것으로 분석되었다.
수도권 대중교통 이용자는 2004년 서울시의 대중교통 체계 개편에 따라 교통 카드를 사용하여 버스와 지하철을 이용하게 되었다. 교통 카드를 사용하는 각 승객의 승차와 하차에 관한 데이터가 하나의 트랜잭션으로 구성되고, 하루 천만 건 이상의 트랜잭션들로 구성된 대용량 교통카드 트랜잭션 데이터베이스가 만들어지고 있다. 대중교통을 이용하는 승객들의 승차와 하차에 관한 여러 정보를 담고 있는 교통카드 트랜잭션 데이터베이스에서 유용한 패턴이나 정보를 탐사해내는 연구가 계속 진행되고 있다. 이런 연구 결과는 수도권 대중교통 정책을 입안하는데 중요한 기초 자료가 되고 수도권 승객들에게 대중교통을 보다 잘 이용할 수 있는 정보로 제공된다. 교통카드 이용률은 2006년 79.5%, 2007년 80.3%, 2008년 81.6%로 점차적으로 증가하고 있다. 대용량의 교통카드 트랜잭션 데이터베이스에 대한 연구를 살펴보면 하루 동안의 교통카드 트랜잭션 데이터베이스에서 순차 패턴을 탐사하는 알고리즘을 연구하였고[1], 승객들의 통행 패턴에 대한 분석연구를 확장하여 일 년에 하루씩 2004년에서 2006년까지 3일간의 교통카드 트랜잭션 데이터베이스로부터 승객 시퀀스의 평균 정류장 개수와 환승 횟수 등을 연도별로 비교하였다[2]. 수도권 지하철 시스템의 특성에 관한 연구로는 네트워크 구조 분석이 있었고[3], 승객의 기종점 통행 행렬(Origin-Destination trip matrix)에 의한 승객 흐름의 분포가 멱함수 법칙(power law)임을 보여주는 연구가 있었고[4], 지하철 교통망에서 모든 링크상의 승객들의 흐름을 찾아내는 연구가 있었다[5]. 본 논문에서는 교통카드 트랜잭션 데이터베이스에서 지하철 승객들의 통근 패턴을 탐사해내는 방법을 연구하였다. 수도권 지하철 네트워크에 대한 정보를 입력하고 하루치의 교통카드 트랜잭션 데이터베이스에 연구된 방법을 적용하여 8가지 통근 패턴들을 탐사해내고 분석하였다. 탐사된 패턴들 중에서 많은 승객들이 지지하는 출퇴근 패턴에 대해서는 시간대별로 승객수를 그래프로 보여주었다.
본 논문의 목적은 대중교통 노선배정 시에 여러 수단간의 환승을 고려함으로써 다수단 대중교통망 내에서 수단선택과 노선선택을 동시에 수행할 수 있도록 확률적인 통행배분(traffic assignment) 모형의 하나인 다이알 알고리즘을 응용할 것을 제시하고 그 알고리즘의 속성을 정확하게 규명하는데 있다 승용차의 확률적 통행배분모형으로 잘 알려져 있는 Dial 알고리즘은 로짓모형에 기초한 것이므로 다수단간의 대중교통 수단선택과 노선선택과 같은 선택 행태를 동시에 설명할 수 있는 모형적 특성을 기본적으로 내재하고 있다. 본 연구에서 제시한 대중교통 노선선택에 적용될 수 있도록 수정된 다이알 알고리즘은 기존의 결정적 대중교 통 노선배정 모형들의 단점을 극복할 수 있는 특성을 갖고 있다. 즉 결정적 대중교통 노선배정모형은 기종점간 최단경로에 교통량을 전랑배분(All-or-Nothing)하여 통행자들의 행태적 속성을 제대로 반영하지 못하고 있으며, 다수단 대중교통망 내에서 환승을 포함한 복합 대중교통수단의 선택을 효용극대화 이론에 기초하지 않고 최소비용노선에 전량배분하는 모형의 한계점을 갖고 있다. 이러한 결정적 대중교통 노선배정모형의 단점을 수정된 다이알 알고리즘은 개선할 수가 있다. 본 연구에서는 알고리즘의 특성을 파악하기 위한 모의실험으로 Sioux Falls 형태의 대중교통 네트워크를 이용하여 기존의 알고리즘과 비교 분석하였다. 분석의 탄력성을 갖고 있는 수정된 대중교통 다이알 알고리즘이 현실적 대중교통 통행패턴을 기존 모형보다 합리적으로 설명할 수 있을 것으로 보이며, 특히 다수단 대중교통망이 형성된 대도시의 대중교통 정책분석에 적합한 기법이 될 수 있을 것으로 고려된다.
본 연구는 2015년 지역사회건강조사 자료를 사용하여 한국의 40~59세 중년의 대중교통 만족도에 따른 체질량지수(BMI)에 대한 걷기 일수의 매개효과를 파악하고자 하였다. 본 연구의 목적은 중장년층의 일상적인 걷기활동 지원 및 증진을 위한 근린환경의 제공, 걷기활동 지원 프로그램 마련에 필요한 기초자료를 제공하고자 한다. 지역사회건강조사 원시데이터의 228,558명 중 사용변수에 대해 결측값을 제거하고 40~59세 중년 85,344명을 최종분석 대상자로 선정하였다. 종속변수는 체질량지수(BMI)로 대중교통 만족도를 독립변수로 걷기 일수가 매개효과가 있는지에 대해 자료의 분석은 R 3.4.1로 시행하였다. Sobel test로 매개효과를 검증해 본 결과 대중교통 만족도가 증가하면 걷기 일수는 B=.010(p=.010)만큼 증가하였고, 대중교통 만족도가 증가하면 체질량지수는 B=-.052(p=.021)만큼, 걷기 일수는 B=-.038(p=.001) 감소하였다. 이에 따른 대중교통 만족도와 체질량지수에 대한 걷기 일수의 매개효과는 Sobel z=2.300(p=.021)로 대중교통 만족도가 증가하면 걷기 일수가 증가하고, 그로 인해 체질량지수가 감소하는 매개효과가 존재하는 것으로 나타났다. 대중교통 만족도를 높여 대중교통 이용을 증가시킴으로서 걷기 일수를 증가시키고 체질량지수를 감소시키기 위해서는 고찰에서 언급했던 대중교통 만족도 중 대중교통 요금의 적절성과 접근편리성을 지금 수준보다 더욱 향상시켜야 한다. 아직까지는 수도권이나 대도시를 벗어나 중소도시로 가게 되면 대중교통으로 목적지에 도달하는 것이 불편한 경향이 나타나므로 건강을 향상시키기 위해서는 대중교통 시스템의 개선이 필요하다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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