본 연구에서 대중교통 수요예측과정에서 교통죤(TAZ)내의 거주인구, 직장인 등 대중교통이용가능 잠재수요 추정을 개선하기 위한 새로운 방법이 제시되었다. 대중교통을 이용하기 위해서는 보행 또는 승용차(Park & Ride or Kiss & Ride)로 대중교통에 접근하는 바, 제시된 방법이 보행에 의한 대중교통 잠재수요 및 승용차에 의한 대중교통 잠재수요를 추정하는 데 있어 기존의 buffer method 및 network ratio method보다 합리적이고 개선된 방법임을 보여주고 있다. 본 연구에서 제시된 방법은 교통수단선택모형(mode choice model)의 적용과정에서 대중교통 수요예측을 개선할 수 있을 것으로 기대된다.
본 연구는 2011년도 대구광역시 도시철도역별 승하차 인원수 자료를 사용하여 도시철도역별 이용수요에 영향을 미치는 요인을 분석하였다. 이를 위해 도시철도 이용수요가 주중과 주말에 차이가 있음을 확인하고, 주중과 주말로 구분하여 분석하였다. 본 연구의 분석을 위해 건축물대장과 GIS 지적도를 확보하여 도시철도 역세권의 용도별 건축물의 연상면적 자료를 구축하였고, 그 외에 도시철도 역세권내 환승이 가능한 버스노선수, 중 고등 대학교 학생수 자료를 구축하였다. 이렇게 구축된 자료들을 바탕으로 주중과 주말의 도시철도역별 이용수요에 영향을 미치는 설명 변수들을 포함하여 다중회귀모형을 추정하였다. 본 연구의 분석결과 주중 이용수요 모형과 주말 이용수요 모형에서 채택된 설명변수의 수와 설명변수들의 상대적인 영향력이 다소 다른 것으로 확인되었다.
도시의 무분별한 확대를 방지하고 대중교통 이용을 활성화 하기 위한 다양한 노력이 지속되고 있으며, 그 중 하나가 대중교통지향형 도시개발(TOD)이다. 이는 대중교통결절점을 중심으로 여러 구성요소가 조화롭게 개발되는 계획기법이다. 본 연구의 목적은 밀도(Density) 및 다양성(Diversity) 등의 토지이용특성과 가로망 및 건물형성 등의 도시설계특성이 대중교통이용증대에 미치는 영향을 서울시를 대상으로 실증적으로 파악하는 것이다. 먼저 토지이용특성과 도시설계특성을 대변하는 다양한 계획요소를 고찰하고 서울시를 대상으로 총 32개의 계획요소를 도출하였다. 다음으로 요인분석을 수행하여 7개의 요인을 도출한 후, 다중회귀분석을 수행하였다. 그 결과 전반적으로 업무 및 상업중심의 고밀도 특성과 토지이용의 복합화, 그리고 협소한 가로망이 밀집되어 있는 특성은 대중교통이용증대에 매우 큰 긍정적인 영향이 있었다. 그러므로 신도시개발시 또는 기존 역세권을 정비할 때 이와 같은 요소의 반영은 대중교통의 이용을 증대시켜 대중교통중심도시가 형성될 수 있음을 본 연구결과는 보여주고 있다.
기상조건은 통행자의 수단선택 행위에 큰 영향을 미친다. 본 연구는 기상조건에 따른 여러 교통현상에 대한 가설 중 강수 시 대중교통수단의 승객수가 감소한다는 연구 가설을 실증하기 위해 수행되었다. 이를 위해 본 연구는 최근 24개월 동안 관측된 부산의 버스, 도시철도, 마을버스의 일일 승객 수와 일일 강수량의 관계를 외견상 무관해 보이는 회귀모형(SUR 모형)을 이용하여 분석하였다. 분석결과 일일 강수량이 10mm 이상일 때는 강수량이 증가함에 따라 각 대중교통수단의 승객 수는 감소하는 것으로 나타났다(강수량 1mm 증가 시 시내버스, 도시철도, 마을버스 승객 수는 각각 0.169%, 0.101%, 0.172% 감소). 이처럼 부산의 대중교통수단의 승객 수는 일일 강수량이 10mm 이상인 날 감소하나 도시철도 승객 수 감소는 교차방정식 제약검정 결과 강수량 증가에 상대적으로 둔감한 것으로 나타났다. 그러나 도시철도 승객 수 추정식의 강수량 계수부호는 음수로 부산의 대중교통수단 이용객들은 10mm 이상의 강수일에는 접근, 대기, 환승에 불편이 있는 대중교통수단간 수단 전환보다는 좀 더 쾌적한 통행을 할 수 있는 택시나 승용차로 수단을 전환하거나 통행을 포기하는 경향이 두드러진다고 판단된다.
본 연구는 수도권 광역도시철도 이용에서의 통행 연쇄 패턴으로 구분한 이용자 집단 특성과 총 이용 빈도 및 시간대 별 이용빈도로 구분한 역 집단 특성 간의 관계를 분석함으로써 수도권 광역도시철도 역 이용의 일반 특성을 규명하였다. 이를 위해 2005년도 6월 하루 동안 수도권 광역도시철도 전체 357개 역을 이용한 274만여 명의 역 이용지를 11개 통행 연쇄 패턴으로 구분하고, 이 중 2통행 수 이하의 단순 통행 5개 패턴에 해당하는 240만여 명의 통행 자료를 분석하였다. 분석 결과 이용객 수 및 시간대 별 출발 및 도착 비율에 근거하여 4개의 역 집단 구분이 가능하였으며, 특히 역 집단 간에는 계층적 구조가 존재함을 알 수 있었다. 또한 하루 동안의 역 이용 빈도가 역 집단 별로 일관된 차이를 보이는 것은 모든 이용자 집단에 있어 동일하나, 시간대 별 이용 비율은 역 이용자의 최초 통행의 도착역이 최종 통행의 출발역과 같은가 여부, 최초 통행의 출발역이 최종 통행의 도착역과 같은가 여부 등에 따라 달라짐을 알 수 있었다.
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.
직접수요모형은 전통적 4단계 수요예측방법론보다 적은 비용과 시간으로 기본구상단계에 적합한 분석방법이다. 본 연구에서는 기존 읍면동 기준보다 약 1/24 공간적 크기를 가진 소지역(집계구)단위 사회경제지표를 활용하여 지방 광역권 12개 도시철도 노선을 대상으로 직접수요모형을 구축하여 예측수요를 실적자료와 비교 분석하였다. 하지만 통계적 분석에 의존하는 직접수요모형은 역별 특성을 반영하지 못하여 승차인원 예측에 한계가 있으며 본 연구에서는 승차인원에 영향을 미치는 인자를 찾아내고 각 영향인자들의 표준화 및 기준을 제시하였다. 특히 사회적 이슈가 되고 있는 경전철 노선 54개 역을 대상으로 실증분석하여 역 특성 기초자료 수집, 분석, 보정방안에 대해 논의하였다. 경전철 역을 대상으로 제안된 방안의 적용성을 검토하였고 향후 직접수요모형의 활용성을 높일 수 있을 것으로 기대된다.
개인교통수단의 선호로 인한 자가용 승용차의 급증은 서울시의 교통혼잡을 가중시키는 주요한 요인이 되고 있다. 이러한 서울시의 교통혼잡을 완화하기 위해서는 대중교통 중심의 교통체계가 구축되어야 하며 승용차 이용자를 대중교통수단으로 유인할 수 있는 대중교통 활성화정책이 필요하다. 이러한 인식하에 버스를 이용하는 통근 및 통학목적 통행자의 버스이용횟수에 대한 개별행태모형을 통하여 버스 이용에 영향을 미치는 요인을 파악함으로써 승용차 이용자를 대중교통수단으로 유인할 수 있는 정책적인 시사점을 도출하고자 하였다. 본 연구의 목적은 일주일간 버스이용횟수 추정에 적합한 가산자료모형의 적용이다. 국내에서는 가산자료모형을 이용한 연구가 많지 않은 실정이며, 또한 모형의 설정시 과산포(overdispersion)에 대한 검정을 통하여 자료에 적합한 모형을 설정하는 것이 중요함에도 불구하고 적절한 검정없이 일반적으로 사용되고 있는 포와송 회귀모형을 주로 사용하여 왔다. 그러나 본 연구에서는 가산자료모형을 선정하기 전에 과산포에 대한 통계적인 검정을 시행한 결과 음이항 회귀모형이 본 연구의 자료에 적합한 것으로 판정되었으며, 모형설정의 중요성을 살펴보기 위하여 음이항 회귀모형을 이용하여 추정한 결과와 포와송 회귀모형을 이용하여 추정한 결과를 비교하여 보았다.
A nonlinear programming model for evaluating public transit fare system is proposed. The model finds transit fare level and the structure that maximizes gross fare-box revenue subject to constraints on minimum ridership and the form of the fare equations. It is assumed that the demand for transit is a function of fare and its own-fare elasticity. It is assumed that the demand for transit is a function of fare and its own-fare elasticity. It is also assumed that the conditions including fare of the other modes are unchanged ; i.e., partial equilibrium. Empirical study has been performed for the case of Seoul subway system. This study includes an analysis of fare structure ; flat system and distance-based fare system. Sensitivity and comperative static analysis for elasticity has been also demonstrated.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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