서울시 지하철은 1974년 개통되어 네트워크를 지속적으로 확대해왔다. 지하철은 최근 전체 여객 통행의 40% 정도를 담당하며 가장 자주 사용되는 교통수단으로 자리매김하였다. 따라서 지하철 접근성이 시민들의 일상생활에 미치는 영향이 매우 크다고 볼 수 있다. 하지만 지하철을 비롯한 대중교통 자원은 공간적으로 균등하게 분배되지 않아 이로 인한 혜택이 불균등하게 배분되는 경우가 일반적이다. 본 연구에서는 서울시 지하철 접근성의 공간적 분포와 형평성을 살피고자 한다. 지하철 접근성은 역 간 이동시간을 계산하여 산출하였고 형평성은 지니계수를 적용하여 수치화하였다. 그 결과 지하철 접근성은 중심부-주변부 패턴을 보이며 중심업무지구는 높게 서울시 외곽은 낮게 나타났다. 또한 지하철 네트워크는 인구 및 대중교통 의존 계층의 공간 분포보다 고용자 분포를 고려해 보았을 때 보다 공평하게 배분되어 있음을 확인하였다.
무선 센서 네트워크 관련 응용 시스템은 환경오염, 건물통제, 홈 오토메이션 등의 역할을 수행할 것으로 예상된다. 본 논문에서는 지하철 역사 내 인명 및 화재 피해 등을 줄이기 위한 무선 센서 네트워크 기반의 지하철 응급 상황 조치 시스템에 대해 기술한다. 본 시스템의 센서 노드는 온도, 조도, 연기, 인체 감지 등을 통해 지하철 역사내 발생 할 수 있는 사고를 실시간 감지한다. 이러한 실시간 센서 감지와 무선 네트워킹을 통해 인명과 재산의 피해를 최소화 하고자 한다.
서울 수도권 지하철 승객이 인터넷으로 구매한 채소 등의 신선 식품을 퇴근하는 도중에 이동 경로상의 지하철역 구내의 서비스 시설물에서 배달 받는다고 가정하면, 제기되는 문제는 어떤 지하철역에 서비스 시설물을 설치하면 얼마나 많은 승객들이 이용하는 가를 파악하는 것이다. 이러한 문제는 픽업 문제로 알려져 있고, 픽업 문제를 풀려면 교통 흐름을 설명하는 교통 네트워크가 있어야 되고 각 교통 흐름의 이동 경로도 알 수 있어야 된다. 서울 수도권 교통카드 시스템의 교통카드 트랜잭션 데이터베이스로부터 지하철 승객의 출발역에서 도착역까지 움직이는 이동 경로인 승객 흐름을 구할 수 있으므로, 서울 수도권 지하철 교통 시스템에서 픽업 문제는 승객 흐름을 최대한 많이 포착하는 서비스 시설물들을 설치할 지하철역들을 선정하는 것이다. 본 논문에서 서울 수도권 지하철 시스템과 지하철 승객들의 흐름을 픽업 문제의 모델에 맞추어 수식화하였고, 이를 기반으로 하여 지하철 승객들의 흐름을 기종점 통행 행렬을 만들어 단계별로 가장 많은 통과 승객수를 갖는 픽업 역을 계산해내는 빠른 휴리스틱 알고리즘을 제안하였다. 대용량 교통 네트워크와 교통 흐름에 해당되는 약 400여 개의 지하철역을 가진 서울 수도권 지하철 네트워크와 약 500만 명의 지하철 교통카드 트랜잭션들을 입력으로 하여 제안된 알고리즘으로 선정된 픽업 역들을 빠른 시간 내에 얻었고, 그 중에서 상위 10개 픽업 역들을 지하철 안내 지도에 표시하여 설명하였다. 그리고, 그 결과가 거의 최적해와 같음을 추가 실험을 통하여 검증하였다.
인과네트워크는 변수 간의 인과관계를 통해 현상을 이해하고 설명하는 체계이다. 이 네트워크는 이학 및 공학, 의학, 사회과학 등 여러 학문 분야에서 원인 변수와 결과 변수 간의 관계를 나타내어, 발생 가능한 현상의 원인을 예측하고, 그 결과를 설명하는데 사용되고 있다. 이를 다이어그램 형태로 표현하면 변수 간의 인과관계를 쉽게 입증할수도 있다. 특정 재난은 다양한 변수가 인과관계로 서로 연관되어 있기 때문에 인과네트워크의 적용이 가능한 분야이다. 따라서 이 네트워크는 재난 변수 간의 인과관계를 규명하여 재난의 확산 반응을 분석하고, 대응 시스템을 설계하는데 도움을 줄 수 있다. 실제로 지진, 정전, 테러, 화재 등의 인과관계를 규명하기 위한 재난 확산 모형에 대한 연구가 활발히 이루어지고 있다. 2003년 대구에서 일어난 지하철 화재는 여러 변수가 복합적으로 작용하여 일어난 재난이다. 또한 재난에 대응하는 인간 행동 및 인지 요인이 중요한 변수로 작용하였다. 따라서 이를 반영한 재난 확산 모형을 적용하여 실제 재난 상황을 재구성해 보고자 한다. 본 논문에서는 인과네트워크의 정의와 인과네트워크를 표현하는 4개의 방법론을 선별하여 각각의 특성을 살펴본다. 또한 이를 재난 분야에 적용한 인과네트워크 기반의 재난 확산 모형에 대한 연구 동향을 살펴본다. 마지막으로 2003년 대구 지하철 화재를 사례로 하여 재난의 확산과 대응체계의 인과관계에 대해 연구하였다. 이 때 인간 행동과 인지 분석 결과를 토대로 심층적인 접근을 시도해 보았다. 이를 통해 재난의 인과관계와 근본적 대응방안의 가능성을 타진해 보았다.
저탄소 녹색성장 패러다임에 맞춰 지하철은 대중교통 활성화를 위한 도시 교통의 핵심 운송 수단이다. 지하철은 대량 수송 교통체증완화 교통사고 감소 등의 역할 뿐 아니라 노선 확장에 따라 도시 공간과 네트워크상의 승객 수요의 변화를 촉진시킨다. 현재 수요예측을 주축으로 노선계획이 이루어지고 있어, 지하철 노선 변화에 따른 교통 접근성과 승객 수요 변화를 위한 실증적인 연구가 미비하다. 이에 본 연구의 목적은 공간구문론을 이용한 사전사후 분석을 통해 지하철 개통에 따른 대중교통 영향성을 네트워크의 연결성, 승객 이동성 측면에서 정량적으로 예측 할 수 있는 대안적 평가 방법론을 제시하는 것이다. 우선 2009년 개통된 서울시 지하철 9호 선을 중심으로 도시 철도 네트워크를 구축하고, 공간 구문 모델을 통해 9호선이 개통됨에 따른 네트워크의 위상적 변화 패턴을 분석하였다. 또한, 모델 측정 결과를 검증하기위해, 서울시 교통 카드시스템의 역간 지하철 승차 인원수와 버스 노선별 승차 인원수 자료를 이용하여, 경쟁 노선을 대상으로 버스 이용객의 수단 전환과 주요 환승역에서 승객 수요 변화를 분석하였다. 결론적으로 본 연구 방법론을 통해 지하철 노선 계획에 있어 승객수요변화를 가시화하고 노선 추가에 따른 전후 시공간적 변화 분석이 가능하였으며 향후 주변 대중교통의 영향성과 실제 대중교통 이용자의 이동패턴에 대한 효과적인 공간적 변화 분석에 활용될 것으로 기대한다.
대도시권에서 지하철의 우회는 승용차 통행에 비해 지하철의 경쟁력을 떨어뜨리는 요인으로 지적되어 왔다. 그러나 새로운 지하철 시스템을 계획하거나, 기존의 운행 노선을 개선할 때 다른 가치들 (영업이익, 수요, 노선의 균등 분배 등)과의 관계에서 우회에 대한 최소기준 정도만 존재할 뿐 다른 가치들과의 가중에 대한 기준이 모호한 실정이다. 이 연구는 우회의 개념을 사용하여 수도권 지하철의 거리 효율 평가 모형을 다루고 있다. 연구의 목적은 지금까지의 우회율과 관련된 선행연구들에 대해 요약을 하고 새로운 거리 효율 평가 모형을 만들어보며, 이 모형을 수도권 지하철 3호선에 적용하는데 있다. 주요 결과는 두 가지로 나눠볼 수 있다. 첫째, 가장 크게 우회하는 OD는 '대치'역부터 '압구정'역까지였으며 우회계수는 1.93으로 나타났다. 이는 도로의 네트워크보다 약 1.93배 더 길게 우회하는 것을 의미한다. 한편, 수도권 지하철 3호선을 전체적으로 분석을 해본 결과, 도로의 네트워크보다 평균적으로 약 20% 더 우회하는 것으로 나타났다.
지하철역사의 일반적인 환승통행은 노선간환승과 역사환승을 의미한다. 노선간환승은 다른 두 노선의 열차를 갈아타기 위하여 환승통로와 같은 수평보행시설을 통해 이동한다. 역사환승은 스마트카드 진출입 단말기노선과 승하차 열차노선이 다른 상황에서 발생하는 보행통행으로 계단, 에스컬레이터와 같은 수직보행시설을 이용하면서 환승통로를 함께 이용하는 통행이다. 이러한 환승의 가정은 지하철 네트워크를 운행하는 모든 노선은 완행 또는 급행의 단일노선에 한정되었다는 한계를 포함하고 있다. 따라서 완행과 급행이 동일노선으로 운영되는 상황에서 노선내에서 발생되는 환승에 대한 검토가 수행되지 않았다. 노선내환승은 메트로9호선과 같이 급행 및 완행 정차역이 동일노선에서 운행되는 상황에서 발생한다. 본 연구는 스마트카드 자료기반의 급행 및 완행열차가 동일노선에 존재하는 지하철네트워크를 대상으로 노선내환승을 분석하는 방법론을 구축한다. 이를 위해 급행 및 완행열차를 분리하기 위한 네트워크확장기법을 구축하고 최소시간경로를 선택하는 과정에서 동일 노선의 내부 환승이 재현되는 경로선택모형을 제안한다.
본 연구에서는 네트워크 중심성 지표를 사용하여 지하철 네트워크의 개별 노드의 중요성을 분석하고 이로부터 한국 지하철 네트워크의 특성을 분석하였다. 중심성 측도로 매개, 근접 그리고 차수 중심성을 사용하였다. 본 연구에서는 기존에 제안된 매개 중심성 지표와 승객들의 실제 흐름양을 함께 고려한 가중 매개 중심성 지표를 새롭게 제안하였다. 그리고 본 연구에서 제안한 여러 중심성 지표들 사이의 상관관계를 조사함으로서 서울 수도권 지하철과 승객 흐름의 구조적 특성 등을 조사하였다. 아울러 승객들 흐름의 편중 현상을 조사하기 위하여 멱분포(Power-law) 분석을 수행하여 결과 분석의 신빙성을 더하였다.
지하철 승강장의 혼잡도 관리는 열차지연방지, 승객안전 등의 서비스수준 향상을 위해 중요하다. 승강장 혼잡개선정책을 효과적으로 수립하기 위해서는 혼잡수준을 정확하게 추정하는 방안이 필요하다. 현재 지하철 승강장 혼잡도는 1-2년 주기의 특정 장소 및 시간에 계수방법(Hand Count)로 측정되어 시공간적 제약이 존재한다. 한편 스마트카드자료는 매일 실시간 생성되는 빅데이터 자료로서 승강장혼잡 추정을 위한 기초자료로서 적합하다. 본 연구는 카드자료를 승강장 혼잡도를 동적으로 추정하는 모형을 제안한다. 연구는 우선 혼잡도를 지하철 네트워크를 동적으로 이동하는 승객이 승강장에 집중하는 수요개념으로 정의한다. 이를 위해 지하철 네트워크에서 개별승객이 동적으로 이동하는 궤적을 모형을 통하여 파악한다. 또한 지하철승강장에 집중 및 분산되는 승객흐름을 1분 단위로 산정한다. 마지막으로 승강장구조별 단위 실용대기면적에 따른 승강장 혼잡도를 계산한다.
수도권 지하철 AFC자료는 승객의 환승정보가 누락되어 있다. AFC자료는 통행수, 통행시간 및 통행거리의 통행지표를 TagIn 단말기ID를 기준으로 할당한다. 따라서 AFC자료는 승객의 실제 통행궤적을 반영하지 못하며, 이는 통행지표 추정의 오류로 작용되고 있다. 본 연구는 TagIn 및 TagOut 단말기ID를 연결하는 통행경로 파악을 통하여 통행지표를 산정하는 방법론을 제안한다. 이를 위해 승객은 차내시간, 환승보행시간, 배차간격을 고려한 최소통행시간경로를 통행한다고 가정한다. 이 방법은 승객이 이동한 통행궤적을 따라 환승을 반영하기 때문에 승객이 이동한 경로에 포함된 지하철 운영기관의 통행관련자료가 통행지표에 정확하게 반영된다. 제안된 방법론은 기존 AFC자료보다 1.47배가 증가한 통행을 산정하여 교통정책을 위한 지표산정방안으로 평가될 수 있음을 보여준다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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