버스 대중교통은 정해진 노선, 운행시간표에 의해 정류장을 경유하여 운행하므로 버스 노선망 설계 문제(BTRNDP: Bus Transit Route Network Design Problem)는 승용차위주의 가로망 설계 문제와 다른 접근방법이 요구된다. 버스 노선망 설계 문제의 적용모형은 설계방법의 역사적발전과정에 따라 매뉴얼 및 지침, 시장분석기법, 시스템해석모형, 휴리스틱모형, 하이브리드모형, 경험기반모형, 시뮬레이션모형, 수리최적화모형 등 크게 8가지 분류할 수 있다. BTRNDP는 이용자비용과 운영자비용의 조합인 총비용을 최소화하는 목적함수를 획득하기 위한 일련의 현실적 제약조건하에서 버스노선집합과 배차횟수를 결정하는 문제이다. BTRNDP는 조합최적화문제로 일반적 수리최적화문제로 가능해 공간을 정의하는 것이 어렵기 때문에 모든 가능해로 구성된 큰 탐색공간으로부터 최적해를 탐색해야하는 NP-Hard라는 특성을 가진다. BTRNDP의 목적함수는 이용자와 운영자관점을 모두 고려한 다목적함수(Multi-Objective Function)를 이용하며 수요는 고정수요를 이용하였으나 최근에는 가변수요를 고려한 방법론이 연구되고 있다. 해알고리즘으로 최적 버스 노선망을 구성하게 될 모든 가능한 후보노선집합(Candidate Route Set)을 생성하고 노선집합의 최적조합을 찾는 메타휴리스틱(Meta-heuristic) 알고리즘을 이용하여 전역최적 노선집합을 찾는 방법이 적용되고 있다. 최적 버스 노선망의 배차횟수를 결정하기 위해서 대중교통 통행배분모형이 필요한데 BTRNDP에 적용되는 통행배분모형은 다중경로 통행배분모형이 주로 활용되었다. 국내외 BTRNDP를 고찰한 결과 주요 시사점으로는 BTRNDP에서 가장 중요한 고려사항은 세분화된 버스정류장 기반 기종점통행량 구축, 버스 노선망 평가 모형 및 대중교통 통행 배분모형의 개발, 탐색 해알고리즘의 개발 등의 향후 연구내용이 포함될 수 있다.
버스노선은 수요에 대응하여 탄력적인 노선조정이 가능하다. 다만 버스의 노선 조정은 다음과 같은 문제점의 해결이 선행되어져야한다. 첫 번째, 현재 버스 노선 배정의 가장 큰 문제점은 버스의 이용현황을 적절히 고려하지 못한 점, 중복노선 문제 등 수요에 대비한 공급의 불균형을 들 수 있다. 두 번째, 버스이용은 지리적 공간 내에서 일어나는 상호작용 있어서 동단위로 교통 수요를 예측함으로써 교통 수요가 세분화 되지 못한 문제점이 있다. 이러한 문제점들의 해결방안으로 GIS-T Data 및 지리적 가중 회귀분석을 통한 버스 정류장, 버스 노선의 버스 잠재 수요를 파악하고 공급 현황을 분석하여 버스의 수요와 공급의 균형여부를 파악함으로써 효율적 버스 노선을 구축할 필요가 있다. GWR모델을 이용하여 공간적 수요관계를 도출하였다. 공간효과를 고려한 GWR모델을 통해 SCD와 BIS data 이용한 버스 수요를 예측하고 공급과 비교하여 공급 부족을 파악하였다. 전체노선의 노선 과잉지과 부족지역을 파악하였다. 이를 통해서 추가 노선배정이 필요한 곳을 분석하여 버스 최적화를 도모와 GIS의 장점인 시각화를 시도하였다.
지금까지 시내버스 노선계획에 관한 대다수의 연구는 개별노선에 대한 지엽적인 분석을 바탕으로 하고 있으나 본 연구에서는 각 노선의 개별적 고려가 아닌 네트워크 차원의 최적화를 위한 노선계획 방법론을 제시하였다. 본 연구에서 제시하는 방법론은 계획가적 관점에서 버스이용자를 포함한 모든 통행자는 최단경로로 통행하기를 희망한다는 기본 전제하에 각 기종점의 최단경로로 구성된 대안 노선망을 도출하고 matrix 형태의 집합개념을 도입한 Set Covering 이론을 적용하여 노선공급수준을 축소하였다. 또한 노선축소과정에서 지금까지 부수적 통행요소로 인식되어온 환승을 활용하여 통행수요를 만족하는 최소규모의 노선망을 도출하였다. 본 연구는 고정수요를 가정하는 기존 연구와 달리 통행자 행태를 반영한 최적 노선망을 도출하기 위하여 시내버스 노선망 대안에 대한 가변수요를 구현하였다. 따라서 본 연구를 통하여 자가용이용자와 버스이용자로 구성된 전체 네트워크의 통행비용을 최소화하며 서비스 제공규모를 최소화하는 최적 시내버스 노선망을 도출하였다. 연구결과 기존연구와 비교하여 서비스 공급수준을 축소할 뿐 아니라 통행자의 행태를 고려한 해를 도출함으로써 현실성을 제고하였다.
지리정보시스템(GIS)에서 사용하는 지도는 여러 가지 목적의 응용 프로그램이나 지도의 축척등에 의해 서 다양하게 나타난다. 본 논문은 지리정보 시스템에 사용되는 지도중에서 관광안내지도를 대상으로 최적의 레이블링과 아이콘 표시방법을 통하여 관광지도 정보를 최적화하여 표현하기 위한 논문이다. 이를 위하여 서울시내의 여러 가지 관광버스의 노선도를 분석하여 이를 최적화된 방법으로 배치하고 표현하는 위한 방법을 연구하였다. 복잡한 버스의 노선은 주요 시설물을 중심으로 선분 간략화 알고리즘을 통하여 간략화 하였으며 간략화된 노선에서 중첩되는 레이블은 레이블 재배치 알고리즘을 이용하여 재배열하였다. 이러한 방법을 통하여 지리정보 데이터베이스로부터 자동화된 방식으로 구조화된 지도를 손쉽게 생성하는 방법을 제시한다.
버스운영에 관한 최적화 모형에는 총 시스템 비용의 최소화 모형과 사회적 편익의 극대화 모형이 있다. 이들 모형들은 해석적 방법에 의해서 특정 이상화된 문제를 연구했다. 특정 필요조건들을 충족시키면서 최적 버스크기, 서비스 빈도, 보유대수를 결정하려고 애썼다. 그러나 실제 버스의 운행시간은 정류장의 지체시간과 승객의 수요에 따라 변화하고 승객의 비용추정시 접근시간을 현실적으로 고려하지 못해 버스 운영의 비효율성을 초래하기 쉽다. 본 연구의 목적은 시간대별로 이용자와 운영자의 비용의 합으로 구성된 총 교통 모형을 최소화는 모형을 구축하는 것이다. 본 논문에서는 기존의 문헌에서 충분히 고려하지 않은 정류장 간격에 따른 이용자의 접근시간과 버스가 정류장에 들어가고 나올 때의 감·가속으로 인한 지체와 승객의 승·하차로 인한 지체를 고려한 버스의 정류장 정차시간을 기존의 모형에 추가시켜서 운행간격, 버스정류장의 정차시간, 정류장 간격 및 보유대수를 결정하는 방법을 제안했다. 아울러 실제 서울시에서 운행되고 있는 시내버스 노선에 대해 사례분석을 통해서 본 모형을 실제 적용해보고 기존의 운영비용과 비교하고 본 모형의 유효성을 검증할 예정이다.
이 연구는 효율적인 버스운행관리를 위한 운행관리점의 적절한 위치와 적정 개수를 구하는 방법을 제시한다. 운행관리점이란 버스운행관리를 위해 버스노선에 정해놓은 일정한 지점으로, 주로 주요 정류장에 위치하게 된다. 운행관리점에서 버스가 정시성을 이루며 도착하도록 운행관리를 한다. 운행관리점의 적절한 위치와 적정 개수를 구하기 위하여 승객기회손실비용과 운행관리점 운영비용을 최소화하는 최적화모형을 구축하였다. 그리고 이 모형에서 결정된 운행관리점을 시뮬레이션 모형에 적용하여 실제 운행관리의 효율성을 검증하였다.
서울시는 지난 2004년 7월부터 버스에 준공영제(공공관리, 민영운영)개념을 도입한 후 노선별로 불필요한 운행을 최소화하고 승객편익 및 이용수요 증대를 위해 배차 최적화 모형을 연구. 개발하였다 본 연구는 이러한 노력의 결과물로서 서울시 버스 운영체계에 맞는 노선별 운행대수. 근로조건, 최대 재차인원. 최대/최소 배차간격 등을 제약 조건으로 하고 승객의 대기시간을 최소화하는 Heuristic 배차최적화 모형을 개발하였다. 모형의 적용성을 검증하기 위해 운행 중인 노선에 적용한 결과, 같은 운행대수라도 첨두시 배차간격이 좁혀져 승객편익이 증대되었다. 따라서 개발모형은 여러 제약조건을 고려한 최적 배차계획 수립 및 적용을 가능케 하여 버스운영 효율화에 기여할 것으로 판단된다.
전 세계적으로 지구온난화로 인한 환경문제가 심각한 위기로 인식되어지면서 세계 각국에서는 전 산업분야에 걸쳐 이산화탄소 배출을 줄이고자 노력하고 있다. 국내 에너지 부문 CO2 배출량의 약 20%를 차지하는 수송 분야의 이산화탄소 배출을 감소시키기 위해서는 전기자동차 보급 확산이 필수적이다. 최근 정부에서 전기자동차 보급 활성화를 위해 많은 노력을 기울이고 있으나 긴 충전시간과 배터리의 가격에 의한 비싼 차량가격, 짧고 불규칙한 운행거리와 부족한 충전 인프라 등으로 인하여 향후 전기자동차의 보급 확대는 매우 불투명한 상태이다. 이러한 단점을 해결하고 효과적으로 전기자동차를 보급할 수 있는 방법 중 하나가 바로 배터리 공용제 기반의 배터리 자동교환형 전기자동차 시스템이다. 이를 위해서는 배터리를 자동으로 교환해주는 시설인 배터리 교환소 (BSS: Battery Swapping Stations)가 필요하게 되는데, BSS는 배터리 교환을 통해 전기자동차가 긴 충전시간을 소모할 필요 없이 짧은 시간 내에 배터리를 충전하고 이동할 수 있도록 하는 시스템이다. 이러한 시스템을 대중교통, 특히 공공버스에 적용함으로써 보다 빠른 시간 안에 전기자동차를 보급, 확산시키는 것이 가능하다. 일반버스를 전기버스로 전환하여 버스 노선을 운영할 경우 전기버스가 중간에 멈추지 않도록 적절한 위치에 충전시설을 구축할 필요가 있다. 전기버스에 대한 충전시설은 버스 노선의 기 종점 및 기존 버스정류장에 추가로 설치하여 버스가 승객의 승 하차를 위해 정차할 때 신속하게 배터리를 교환할 수 있게 구축해야 한다. 본 연구에서는 전기버스를 위한 배터리 자동교환충전시설의 위치선정 문제를 Set Covering Problem에 적용하여 해결하였다. 배터리 충전 시 최대 주행거리를 영향권으로 설정하였으며 메타 휴리스틱 기법인 그리디 알고리즘을 활용하여 배터리 교환형 충전인프라 배치 최적화 모델을 개발하였고 현재 운영 중인 서울시의 버스노선을 대상으로 실제 충전시설의 위치를 선정하였다.
버스운행시격은 주어진 고정된 승객수요와 버스운행시간에 대해 최적의 버스운행시격을 결정하고, 이러한 운행시격을 요일과 시간대에 관계없이 그대로 유지하는 것이 일반적이다. 여기에 첨두시와 비첨두시의 운행시격으로 구분하여 결정하기도 한다. 그러나 실제 버스운행시간과 승객수요는 요일별 시간대별로 변화하고 이에 맞는 운행시격으로 조정하지 못함에 따라 버스운영의 비효율성을 초래하기 쉽다. 본 연구의 목적은 요일별, 시간대별로 변화하는 시내버스의 승객수요 및 버스운행 소요시간을 변수로 하여 운영자비용과 이용자비용의 합으로 본 총교통비용 모형을 수립하고, 요일별, 시간대별 최적의 버스운행시격을 구하는데 있다. 또한 최적의 버스보유대수를 구하고, 이에 따른 운행시격 조정 방법을 제안하였다. 또한 서울시에서 운행되고 있는 시내버스 노선 1개에 대한 사례연구를 통해 요일별, 시간대 별로 버스운행시격을 탄력적으로 조정함에 따라, 총교통비용을 상당히 절감할 수 있음을 입증하였고, 버스보유대수의 최적화도 유사한 결과를 나타내었다.
1960년대부터 최근까지 버스 이용자들의 편의를 증진시키며 버스운영 측면에서 불필요한 운행을 최소화하기 위한 버스운행계획 최적화에 대한 많은 연구가 진행되어 왔다. 2000년 이후 ITS의 일환으로 버스 운행계획 최적화를 통한 운행관리와 정보제공 측면에서 그 중요성이 대두됨에 따라 과학적인 기반 하에 합리적인 버스운행계획 수립을 위한 연구가 더욱 활발히 진행되고 있는 추세이다. 본 연구에서는 버스운행계획 수립을 위해 구간 및 정류소 단위의 운행이력, 버스이용수요 등 세부자료를 활용하여 DTR 및 DTRC 모형에 따라 버스운행계획을 수립하였고 기점 및 정류소 단위의 timetable을 작성하였다. 모형 검증을 위해 서울시 472번 간선노선을 대상으로 BMS, 교통카드 등의 수집 자료를 활용하여 운행계획을 수립하고, 모형에 사용된 파라미터와 가정들에 대한 신뢰성 확보를 위하여 민감도 분석을 수행하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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