Evaluation of Transit Services based on Transit Smart Card Data

스마트카드 데이터를 활용한 대중교통 서비스 평가

This study analyzed the transit services with respect to transit service measures such as the load factor representing number of passengers between stops, dwelling time, and operational speed based on transit smart card data recorded in 2009. A case study on the local bus line 7024 connecting Seoul railway station to evaluate bus services at passenger perspectives was accomplished. From the results, we found that the dwelling time was not affected by the number of passengers which is because the tagging patterns are different among passengers. The operational speed was analyzed by calculating the average speed of the bus route and the speed of each bus stops based on dwelling time. Interestingly, calculating operation speed based on the transit smart card data is the first time effort ever made and this means that it is not necessary to observe travel speed of bus and railway at a field level any more. we hope that this study will be a basis of evaluation of transit services purely based on the transit smart card data and help to make better transit services for passengers and operators as well.

본 연구에서는 2009년 집계된 스마트카드 데이터를 활용하여 대중교통 서비스를 평가하였다. 평가항목으로는 한국교통연구원에서 제시한 '대중교통정책수립을 위한 교통카드자료 활용방안'과 미국의 대중 교통 매뉴얼인 'TCQSM(Transit Capacity and Quality of Service Manual)'을 참고하여 스마트카드 데이터로부터 서비스평가 항목으로 추출될 수 있는 정류장과 정류장의 재차인원(load factor), 승객 승 하차 인원에 따른 정차시간(dwell time), 통행시간과 거리 산출에 의한 속도(speed) 등 정량적인 항목들로 선정하였다. 사례분석 평가대상 버스노선은 서울역환승센터 정류장을 운행하는 지선버스 7024번 노선 중 승객이 가장 많은 시간대의 버스로 선정하였다. 평가결과 '이대부고~삼호아파트' 구간의 재차인원은 1좌석/인을 점유할 수 없는 상태로 나타났으며, 정차시간은 승객의 수와 큰 연관성이 없는 것으로 분석되었다. 이는 승객의 패턴이 일률적이지 않으며 카드 tag 과정 또한 다양하기 때문인 것으로 파악되었다. 속도의 경우 정차시간을 고려하여 정류장 간 주행속도와 전 구간에서의 평균통행속도의 비교를 통해 분석하였다. 현재 운영 중인 대중교통 서비스에 대한 정확한 이해를 바탕으로 이를 개선 및 조정함으로써 승객뿐만 아니라 운영자 측면에서도 효율화를 가져올 수 있을 것이라 기대된다.