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교통카드데이터를 활용한 교통약자 대중교통 환승통행패턴 분석: 버스 지하철 간 환승을 중심으로

Evaluation of Transit Transfer Pattern for the Mobility Handicapped Using Traffic Card Big Data: Focus on Transfer between Bus and Metro

  • 권민영 (서울시립대학교 교통공학과) ;
  • 김영찬 (서울시립대학교 교통공학과) ;
  • 구지선 (서울시립대학교 교통공학과)
  • 투고 : 2021.01.10
  • 심사 : 2021.04.08
  • 발행 : 2021.04.30

초록

전 세계적으로 고령인구가 급증하고 이에 따라 이동에 불편을 겪는 교통약자의 수도 증가하고 있다. 이러한 추세에 따라 국내에서는 이동편의시설 설치 확대 등 교통약자에 대한 양질의 대중교통 서비스 제공을 위해 다양한 정책을 시행 중이다. 기존 대중교통 이동편의시설 설치는 역사의 면적, 층수, 시설 미확보역 등의 양적인 측면을 기준으로 우선적 확대·설치되고 있다. 하지만 양적 기준 보다는 실제 이용자 기준의 설치 필요 지역에 이동편의시설을 확보하는 것이 교통약자의 이동편의 증진에 더 효과적일 것으로 사료된다. 본 연구에서는 이용자 기반의 교통카드 빅데이터 분석을 통해 교통약자의 환승취약지점을 도출하고자 했다. 스마트카드 거래내역 데이터를 가공하여 환승통행데이터를 구축하고 이용자별 환승통행패턴 분석 및 환승통행시간 차이가 큰 경로를 기준으로 환승취약지점을 도출했다. 분석 결과 일반 이용자보다 교통약자의 환승시간이 오래 걸리는 것으로 나타났다. 일반과 교통약자의 환승통행시간 차이와 시설물 개수와의 상관관계는 미약한 것으로 나타났는데 현장 조사 결과 환승통행시간 차이는 시설물의 단순 개수보다는 해당 환승최단경로 내 이동편의시설의 부재로 인해 발생하는 것으로 나타났다. 향후 교통약자를 위한 이동편의시설 확대 시 실질적 이용자 기반 데이터 분석을 통한 환승취약지점을 기준으로 우선적 시설 확보 시 교통약자의 이동편의가 보다 더 향상될 것으로 사료된다.

The number of elderly people worldwide is rapidly increasing and the mobility handicapped suffering from inconvenient public transportation service is also increasing. In Korea and abroad, various policies are being implemented to provide high-quality transportation services for the mobility handicapped, and budget support and investment related to mobility facilities are being expanded. The mobility handicapped spends more time for transit transfer than normal users and their satisfaction with transit service is also lower. There exist transfer inconvenience points of the mobility handicapped due to various factors such as long transfer distances, absence of transportation facilities like elevators, escalators, etc. The purpose of this study is to find transfer inconvenience points for convenient transit transfer of the mobility handicapped using Smart card Big data. This study process traffic card transaction data and construct transfer travel data by user groups using smart card big data and analysis of the transfer characteristics for each user group ; normal, children, elderly, etc. Finally, find transfer inconveniences points by comparing transfer patterns between normal users and the mobility handicapped. This study is significant in that it can find transfer inconvenience points for convenient transit transfer of the mobility handicapped using Smart card Big data. In addition, it can be applicated of Smart card Big data for developing public transportation polices in the future. It is expected that the result of this study be used to improve the accessibility of transit transportation for mobility handicapped.

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참고문헌

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