Abstract
In case of public transit such as bus system, the probability concept is used to evaluate the Level-of-Service of the operations. And each levels could be classified according to the linear probability value. (TCQSM: Transit Capacity and Quality of Service Manual-2nd Edition, TRB, Washington DC., 2003) In this case, the drivers or passengers wouldn't think that the service level isn't equivalent to the linear probability value. Thus the linear probability value doesn't exactly reflect the service level. This study shows the problems of using the linear probability value in classifying the service level through the case of evaluation of bus operation's punctuality, presented in TCQSM. To make up for the problems of such case, two methodologies are presented in this study. The method of determining Level-of-Service criteria using probability density of headway variation's distribution, presented in this paper, adequately reflects passenger's expected waiting time. According to the application result to real bus operation data, it tis better than the method of TCQSM to evaluate the reliability of bus operations. However further research about the relations between utility difference and passenger feeling of service level in necessary to apply the method that uses the utility function. It remains as the limitation of this paper.
버스와 같은 대중교통의 경우에는 서비스수준을 평가하는 효과철도에 확률의 개념이 사용되어, 확률값의 선형비례적인 수치를 기준으로 A~F의 서비스수준의 등급을 구분하기도 한다.(TCQSM: Transit Capacity and Quality of Service Manual-2nd Edition, TRB, Washington DC., 2003) 이 경우 운전자나 승객이 느끼는 정도와 확률값이 선형비례 관계에 있지 않을 수 있는데 이는 서비스수준을 적절하게 반영한다고 볼 수 있다. 본 연구에서는 TCQSM에서 제시하고 있는 버스 운행의 정시성 평가 사례를 통해 확률값의 선형비례적인 수치를 기준으로 서비스수준의 등급을 구분할 때 발생하는 문제점을 분석하고, 이러한 문제점을 보완하는 적절한 서비스수준 기준을 산정하는 방법론을 제시하였다. 본 연구에서 제시한 차두간격 분산계수 분포의 확률밀도를 기준으로 서비스수준의 기준을 산정하는 방법은 승객의 평균 대기시간을 적절하게 반영하고, 실제 버스 운행 자료를 사용하여 적용한 결과, TCQSM에서 제시한 방법보다 더 적절하게 버스의 운행 신뢰성을 평가하는 것으로 나타났다. 그러나 효용함수를 이용하여 서비스수준의 기준을 산정하는 방법은 이용자가 느끼는 서비스수준과 효용차이의 관계에 대한 추가적인 연구가 필요한 것으로 본 연구의 한계로 남는다.
