본 연구는 대구시 대중교통체계 개편 후 이용자 의식조사를 토대로 대중교통체계 개편 전후의 이용자 통행패턴의 변화 및 환승통행, 서비스 만족도에 대한 분석을 실시하였다. 그 결과 대중교통체계 개편으로 환승통행 수요가 증가하였으며, 특히 버스를 이용한 통행패턴에서 버스와 지하철간의 환승을 통한 통행패턴으로의 변화가 높은 것으로 나타났다. 이는 환승요금 무료할인제 실시로 환승에 대한 경제적 부담감의 감소와 버스노선체계 개편으로 대중교통이용자의 통행패턴이 다양화되었기 때문이다 환승에 대해서는 전반적으로 개선된 것으로 나타났지만, 무환승 희망비율이 높게 나타난 환승에 대해서는 여전히 많은 부담을 느끼는 것으로 나타났다
최근 뉴어바니즘으로 기원된 압축복합도시개발, 대중교통지향개발(TOD)이 국내에서도 역시 트렌드로 자리잡고 있다. 이러한 새로운 도시개발의 패러다임은 기존의 자동차를 이용한 도시공간구조를 대중교통 중심으로 변화시키고 있다. 또한 녹색성장과 에너지절약 등의 친환경효과를 가지는 대중 교통지향형 개발은 지속가능성으로 각광받고 있다. 이렇듯 국내 대표적인 대도시 서울도 역시 대중교통을 중심으로 역세권 개발이 활성화 되고 있으나, 이에 대한 영향요인에 대한 실증연구는 미흡한 실정이다. 따라서 본 연구는 대도시의 광범위한 접근성을 고려하여 역세권을 기존보다 광범위하게 1km로 설정하고 토지이용 연면적, 접근성, 복합성, 도시설계요소 등의 세부지표를 요인분석을 통해 7개로 통합 및 유형화 하였다. 또한 다차원척도법을 이용하여 통합 유형화한 요인과 지하철 역세권의 연관성에 근거해 유형을 구분해본 결과 (1)'대중교통의 국지적 접근성', (2)'주변개발 수준','보행친화형 환승시설', (3)'대중교통의 광역적 접근성', (4)'중심지 토지이용용도', '역세권의 복합적 이용', '대중교통의 상호보완'과 같은 구분으로 4가지 차원으로 201개의 지하철역이 각 요인과 연관성을 나타내며 구분되었다.
본 연구는 서울시를 대상으로 근린의 토지이용과 대중교통시설 보행접근성이 통근통행에 미치는 영향을 분석하는데 연구의 목적이 있다. 이를 위해 본 연구에서는 2010년 수도권 가구통행실태조사 자료를 이용하여 분석을 수행하였으며, 최종적으로 34,071명의 통근통행 자료를 분석자료로 이용하였다. 분석방법은 임의절편로짓모형을 이용하였다. 분석결과 근린의 주거밀도와 토지이용혼합도가 높을수록, 그리고 거주지에서 지하철역까지 보행거리가 짧을수록 통근통행에서 승용차보다 지하철을 이용할 확률이 높아지는 것으로 나타났다. 따라서 고밀 복합개발을 유도하고 대중교통시설의 보행접근성을 높여주는 도시정책은 대중교통이용을 활성화하는데 긍정적인 영향을 미칠 것으로 생각된다. 마지막으로 대중교통을 이용한 통근통행에 영향을 미치는 지하철역의 보행권 범위를 산정한 결과 약 432~525m로 추정되었다.
주5일제 시행과 여가 활동으로서 여행에 대한 관심이 높아짐에 따라서 연안여객의 활용도는 높아질 것으로 예상된다. 하지만, 국내 연안여객 이용의 실태는 항로 부족, 항구의 노후화 등 개선해야할 과제가 많이 있다. 이러한 상황에서 연안여객의 대중교통화의 필요성이 제기되었다. 본 논문은 현재 연안여객의 항로 네트워크를 분석하여 대중교통화로 나아갈 수 있는 현재의 실태를 확인했다. 사용된 네트워크 분석지수는 지역중심성(degree centrality), 연결중심성(betweenness centrality)이다. 두 가지 지수에 따라 대중교통화에 기여하고 있는 항구의 순위를 확인했다. 분석결과가 연안여객의 대중교통화에 조금이나마 기여할 수 있기를 기대한다.
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.
본 연구는 서울시를 대상으로 압축도시 계획요소가 지역주민들의 쇼핑통행에 어떤 영향을 미치는지 분석하는데 연구의 목적이 있다. 이를 위해 본 연구에서는 압축도시 계획요소를 토지이용특성와 교통환경특성으로 구분하고 서울시 가구통행실태조사 데이터를 이용하여 분석을 수행하였으며, 분석방법은 임의절편로짓모형을 이용하였다. 분석결과 주거밀도가 높을수록 근린 내 쇼핑통행이 많아지는 것으로 나타났다. 또한 주거밀도와 토지이용혼합도가 높을수록 쇼핑통행수단 선택에서 승용차보다 대중교통, 보행, 자전거를 이용할 확률이 높은 것으로 나타났으며 대중교통시설의 접근성이 높을수록 승용차보다 대중교통을 이용할 확률이 높아지는 것으로 나타났다. 따라서 고밀 복합용도 개발을 유도하고 대중교통시설 접근성을 높이는 압축도시 개발정책은 쇼핑목적의 자동차이용을 줄이고 대중교통이용과 자전거, 보행활동을 활성화하는데 있어 긍정적인 영향을 미칠 것으로 판단된다.
본 연구는 대중교통취약지역 평가척도인 이동성 지표와 잠재수요에 대한 개념을 새로 정립하고 이들 지표를 적용하여 대중교통이동성 취약지역 선정과 이들 지역 간을 연결하는 대중교통 직결노선 선정방법을 제시하였다. 이동성 지표와 잠재수요평가지표를 적용하여 4개 대도시권의 대중교통 취약지역을 선정하고 이들 지역 간을 운행하는 직결 버스 노선을 사례연구를 통해 분석하였다. 분석결과 대중교통 이동성 사각지대는 대중교통통행시간이 승용차에 비해 현저히 높게 소요되거나 대중교통노선의 서비스가 제공되지 않은 지역으로 분석되었다. 또한, 이러한 대중교통취약지역을 해소하기 위한 직결버스노선은 대중교통통행시간을 승용차 통행시간과 동등한 수준을 유지할 수 있도록 자동차 전용도로로 운행하고 승 하차로 인한 통행시간 손실을 최소화 시키고 연계를 극대화 할 수 있는 노선체계가 구축되어야 할 것으로 분석되었다.
강화군은 제4차 국토종합계획에 의해 기존의 농촌이미지에서 탈피하여 새로운 발전의 계기를 맞이하게 되었다. 그러나 체계적인 대중교통 운영이 사실상 제대로 이루어지지 않아 이를 개선하기 위한 방안 제시가 시급한 실정이다. 본 연구에서는 강화군의 일주일간 승객 교통카드 분석을 통해 강화군의 대중교통 이용 패턴을 분석하였다. 그 결과, 강화군은 평일기준 약 7천1백 명의 승객이 대중교통을 이용하며, 특히 금요일에 가장 높은 이용률을 보였다. 시간대별로는 오전 7~8시에 뚜렷한 오전 첨두가 형성이 되었고, 주로 학생들이 하교하는 16~17시에 오후 첨두가 나타나는 특징이 나타났다. 강화군의 사회경제지표를 이용하여 회귀분석을 수행한 결과, 도서지역의 특성상 의료시설이나 인구, 학교용지 면적과 같이 주거단지나 상업단지가 밀집된 지역에서 많은 승하차가 발생하는 것을 확인할 수 있었다. 본 연구의 결과는 강화군의 버스이용 패턴을 파악하여 향후 체계적인 대중교통네트워크를 구축하기 위한 기초자료로 활용될 수 있을 것이다.
최근 COVID-19로 인해 대중의 의학 분야 관심이 증가하고 있다. 대부분의 의학문서는 전문용어인 의학용어로 구성되어 있어 대중이 이를 보고 이해하기에 어려움이 있다. 의학용어를 쉬운 뜻으로 풀이하는 모델을 이용한다면 대중이 의학 문서를 쉽게 이해할 수 있을 것이다. 이런 문제를 완화하기 위해서 본 논문에서는 Transformer 기반 번역 모델을 이용한 의학용어 탐지 및 해석 모델을 제안한다. 번역 모델에 적용하기 위해 병렬말뭉치가 필요하다. 본 논문에서는 다음과 같은 방법으로 병렬말뭉치를 구축한다: 1) 의학용어 사전을 구축한다. 2) 의학 드라마의 자막으로부터 의학용어를 찾아서 그 뜻풀이로 대체한다. 3) 원자막과 뜻풀이가 포함된 자막을 나란히 배열한다. 구축된 병렬말뭉치를 이용해서 Transformer 번역모델에 적용하여 전문용어를 찾아서 해석하는 모델을 구축한다. 각 문장은 음절 단위로 나뉘어 사전학습 된 KoCharELECTRA를 이용해서 임베딩한다. 제안된 모델은 약 69.3%의 어절단위 BLEU 점수를 보였다. 제안된 의학용어 해석기를 통해 대중이 의학문서를 좀 더 쉽게 접근할 수 있을 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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