도로 교통의 혼잡이 나날이 증가되고 있는 현실 상황에서 이를 해결하기 위한 새로운 도로의 무제한적 건설은 정보의 예산절약, 필요한 도로용지 확보의 어려움, 환경오염 문제 등으로 인해 현실적인 한계에 이르렀다. 따라서, 이러한 도로의 혼잡상황에 효과적으로 대처하기 위해서는 승용차를 이용하고자 하는 수요를 대량수송이 가능한 대중교통 이용수요로 전환시켜야 하며, 이를 위해서는 대중교통의 서비스수준 제고 및 운영 관리 체계 등의 개선이 필요하다. 이를 위한 전략적 및 운영적 측면에서의 대중교통계획은 미래 대중교통수요의 정확한 예측을 전제로 하여 수립되며, 이러한 수요의 예측은 필수적으로 현실을 보다 더 정확하게 묘사해 줄 수 있는 통행배정모형을 필요로 한다. 대중교통 통행배정은 규칙적인 배차시간과 정해진 노선을 운행하는 고정서비스 시스템으로 구성되어 있어서 한 링크 상에서도 여러 개의 운행노선을 고려해야 하기 때문에 승용차 통행배정과는 독립적으로 취급되어 왔으며, 이로 인해 그 동안 많은 연구가 선행되어 있지 않은 실정이다. 본 연구는 교통예측 프로그램 중의 하나인 EMME/2에서 사용하고 있는 대중교통수요 통행배정 모형인 최적전략모형(Optimal Strategy Model)의 단점을 보완하기 위한 것이다. 최적전략모형은 수요 배정시, 최적전략에 속하는 경로들에 대해 단순히 운행횟수에 비례하여 수요를 배정함으로 인해서, 예를 들면 운행횟수는 많지만 환승이 많은 경로에 수요를 많이 배정하는 것과 같은 비현실적인 결과가 발생하기도 한다. 본 연구는 이를 개선하기 위해서, 두 가지 대안을 제시했다. 먼저, 노선배정에 우선되는 최적경로 탐색시 환승노드에서의 환승에 대한 벌점을 그 노선의 운행회수에 줌으로써 환승이 많은 경로에 수요의 배정이 적게 되도록 하는 방법과 두 번째로 수요의 배정시 운행횟수가 아닌 목적지까지의 통행시간과 대시시간에 따른 확률적 배분을 통해 기존 모형의 단점을 보완하고자 했다.
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 카셰어링의 대중교통 접근성이 카셰어링 이용수요에 미치는 영향을 분석하는 것을 목적으로 한다. 이를 위해 수원시에서 운영 중에 있는 그린카의 대여이력 데이터베이스와 대중교통 GIS DB를 활용하여 카셰어링 대여소별로 대중교통 접근성에 따른 카셰어링 이용수요 모형을 구축하고 이를 해석하였다. 연구 결과 카셰어링 대여소로의 접근수단은 도보가 73%로 가장 많으며, 자전거 3%, 버스와 도시철도는 20%로 나타났다. 버스와 도시철도의 접근성이 반영된 카셰어링 이용 모형의 적합도는 0.818로 대중교통 접근성은 유의한 변수임을 확인하였다. 즉, 카셰어링의 대여소는 대중교통과의 환승이 용이한 장소에 설치되는 것이 보다 이용수요를 증진시킬 수 있음을 확인하였다. 특히 대중교통 수단 중 버스 접근성은 유의한 변수로 확인된 반면, 도시철도 접근성은 유의하지 않은 것으로 나타났는데, 타 대중교통 수단과의 상호 이용수요 증진 측면에서 도시철도와 카셰어링간의 원활한 연계를 위한 환승할인 및 편도 반납 정책 등 다양한 보완적 정책이 필요할 것으로 판단된다. 본 연구 결과는 카셰어링에 대한 기초적 연구에 불과하지만, 대중교통간 환승수요를 증진시키는데 기여할 것으로 기대된다.
최근 대중교통지향형개발(TOD)이 활발해지며, 역세권의 환경 변화를 통하여 국내의 대중교통 이용 증진을 시키기 위해서는 TOD 통합계획요소를 종합적으로 고려한 역세권 유형과 이용수요에 관한 실증분석이 전제되어야 향후 계획수립시 활용이 가능 할 것이다. 본 연구는 서울시 역세권을 대상으로 다양한 TOD 영향요인을 파악하고, 대중교통 이용수요와 연관성을 규명하기 위한 실증분석을 진행하였다. TOD의 대표적 요소인 Density, Diversity, Accessibility에 대한 자료를 수집하고, 요인분석과 회귀모형을 구축하였다. 분석결과 (1) 요인분석을 토대로 7개 영향요인이 도출되었으며, Factor 1(Diversity/토지이용복합도 (LUM)), Factor 2(Density/개발밀도수준), Factor 3(Accessibility/대중교통시설공급수준), Factor 4(Design/가로설계수준), Factor 5(Green/연계교통시설(보행자, 자전거), Factor 6(Design/지하철시설규모), Factor 7(Accessibility/대중교통운영수준)로 유형화되었다. (2) 요인-회귀분석 결과를 토대로 역세권 승하차 인원에 긍정적(+) 영향을 미치는 주요 요인은 Factor 1(Diversity : 토지이용복합도(LUM) 요인), Factor 3(Accessibility : 대중교통시설공급수준), Factor 2(Density : 개발밀도수준), Factor 5(Design/연계교통시설(보행자, 자전거), Factor 6(지하철시설규모)로 나타났다. 다음으로 역세권의 승하차 인원에 부정적(-) 영향은 Factor 7(Accessibility/대중교통운영수준)로 나타났으며, 가장 높은 영향력을 가지는 것으로 나타났다. 이는 지하철과 버스의 배차간격이 증가할 경우 이용수요가 감소하기 때문이다.
현재 서울시의 대중교통 이용수요는 최근의 버스개편 등 대중교통 서비스 개선에도 불구하고 그 분담률은 크게 증가하지 못하고 있으며 특히, 지하철의 경우 오히려 감소하고 있는 추세이다. 지하철 분담률 증진을 위해서는 그 해법을 대중교통 지향형 역세권 개발(TOD : Transit Oriented Development)에서 찾을 수 있어 이에 대한 정책전환이 필요하다 할 수 있다. 따라서 본 연구는 대중교통지향형 역세권 개발을 위해 고려되어야 할 토지 및 교통 측면의 공급과 수요관련 변수들을 이용하여 유형별(주거, 비주거지역) 영향 모형을 개발하고, 분석결과를 토대로 역세권의 이용자 및 대중교통 공급수준의 영향인자를 제시하는 것이 목적이다. 첫째, 토지이용특성(주거, 비주거)에 따라 대중교통 이용자의 통행패턴이 상이하게 나타날 것이라는 대전제는 군집분석 결과를 바탕으로 증명되었다. 둘째, 주거지역에서 고려되어야 할 사항으로는 환승거리, 정류장수, 단거리노선수, 자전거면수와 같은 버스측면의 대중교통 서비스범위와 관련된 시설 공급수준이 강한 것을 알 수 있다. 셋째, 비주거 지역에서 우선적으로 고려되어야 할 사항으로는 노선수, 배차간격, 운영시간, 역간거리와 같이 도시철도와 관련된 운영특성의 공급수준이 강한 것을 알 수 있다. 이는 향후 역세권 중심의 대중교통 정책 수립시 교통측면의 영향요인들의 우선순위를 제시해 줄 수 있을 것이라 판단된다.
본 연구는 대중교통취약지역 평가척도인 이동성 지표와 잠재수요에 대한 개념을 새로 정립하고 이들 지표를 적용하여 대중교통이동성 취약지역 선정과 이들 지역 간을 연결하는 대중교통 직결노선 선정방법을 제시하였다. 이동성 지표와 잠재수요평가지표를 적용하여 4개 대도시권의 대중교통 취약지역을 선정하고 이들 지역 간을 운행하는 직결 버스 노선을 사례연구를 통해 분석하였다. 분석결과 대중교통 이동성 사각지대는 대중교통통행시간이 승용차에 비해 현저히 높게 소요되거나 대중교통노선의 서비스가 제공되지 않은 지역으로 분석되었다. 또한, 이러한 대중교통취약지역을 해소하기 위한 직결버스노선은 대중교통통행시간을 승용차 통행시간과 동등한 수준을 유지할 수 있도록 자동차 전용도로로 운행하고 승 하차로 인한 통행시간 손실을 최소화 시키고 연계를 극대화 할 수 있는 노선체계가 구축되어야 할 것으로 분석되었다.
우리 국민의 교통수요행태를 분석하기 위하여 준이상수요체계(almost ideal demand system) 함수형태의 집계교통수요모형을 설정하였다. 대중교통수단으로서 시내버스, 시외버스, 택시, 기차, 전철이 그리고 개인교통수단으로서 연료비가 포함되었으며, 기타재화 및 서비스에 대한 소비지출이 함께 추정되었다. 추정에 이용된 자료는 통계청의 "도시가계연보"에 수록된 '전국 도시가구 소비지출'과 "물가통계"에 수록된 '전국 도시소비자 물가'이다. 추정결과 모형의 설명력을 나타내는 수정결정계수(adjusted-$R^2$)는 대부분 0.9 내외에서 높게 나타났다. 추정계수는 총 51개중에서 25개가 5% 수준에서 유의한 것으로 나타났다. 추정된 계수값을 이용하여 가격탄력성과 소득탄력성을 구하였다. 자기가격탄력성과 소득탄력성 추정치는 조금 높기는 하나 부호와 상대적 크기가 모두 예상과 일치하고 다른 연구결과들과 유사한 범위에 있다. 연료비에 대한 소득탄력성은 1.72로 가장 높게 나타났고, 대중교통수단은 0.03~0.49 사이에서 나타나므로 교통수단이 정상재임을 의미한다. 보상수요의 교차가격탄력성은 총 15개의 교차관계에서 12개의 관계가 상식과 일치한다. 다음 연구에서는 더 많은 시계열자료를 발굴하여, 장기간의 교통수요 변화에 대한 분석을 시도할 필요가 있다. 또한 초월대수함수나 동태함수 등 다양한 형태의 수요함수를 시도할 필요가 있다. 여러가지 형태의 교통수요함수추정을 통해서 우리 현실에 적합한 교통수요모형을 발견할 수 있을 것이다. 대도시와 중소도시 등 지역별 지출자료를 발굴하여 지역특성을 반영하는 교통수요함수의 추정도 필요하다.
대도시를 중심으로 승용차 이용을 억제하고 대중교통의 수단분담률을 제고시키기 위한 다양한 교통수요관리방안이 추진되어 왔으나 승용차 통행량의 감소와 같은 정책적인 효과는 충분하다고 볼 수 없다. 이러한 원인의 하나로 대중교통 서비스의 향상을 통해 승용차로부터의 수단전환을 유도하는 정책들이 대중교통의 수단적 효용을 증가시키는 효과는 있었으나 모든 승용차 이용자에게 대중교통으로 전환할 정도는 아니었다는 것을 들 수 있다. 이에 본 연구에서는 교통수단선택 계층에 따라 교통수요관리 방안에 대한 인식의 차이가 있을 것으로 보고, 불특정 다수의 통행에서 승용차의 이용빈도를 기준으로 교통수단선택 계층(승용차 의존층, 승용차 선택층, 대중교통 선택층, 대중교통 의존층)을 분류하고 각 계층별로 수단선택 영향요인에 대한 인식 및 교통환경의 변화에 대한 통행행태의 차이를 비교 분석하였다. 그 결과로 승용차의 의존도가 높을수록 편리함이나 쾌적함과 같은 정성적 요인을 더 중요시 인식하고 있으며, 주차규제나 통행시간 및 비용의 증가와 같은 교통수요관리기법에 대해서는 승용차의 의존도가 낮을수록 대중교통으로 전환될 가능성이 높다는 것을 나타내었다. 또한 주차규제 정책 추진시 주변 도로의 주차단속이 병행되어야 하며, 경제적인 부담을 가중시키는 방법으로는 주차요금과 같이 승용차 이용시 선택적으로 발생되는 비용보다 연료비 인상과 같이 상시적인 비용부담이 가중될 수 있는 방법이 보다 효과적이라는 정책적인 시사점을 제시하였다.
현재 수도권에서 추진 중인 많은 광역철도 노선 확충은 승용차를 포함한 주변 대중교통체계 전반에 영향을 미친다. 그러나 이와 같은 영향에 대한 실증적인 분석 사례는 많지 않아 광역대중교통시설 확충 효과를 정확하게 계량하기 어렵고, 효율적인 정책을 수립하기 위한 근거가 부족한 실정이다. 본 연구에서는 광역철도 개통이 주변 교통체계에 미치는 영향을 중앙선 광역철도 사례를 중심으로 수송수요 측면에서 분석하였으며, 이를 토대로 장래 대중교통 수단별 수요변화를 검토하는 것을 목적으로 하였다. 통계자료 분석결과, 광역철도의 개통이 주변 교통체계에 미치는 영향은 승용차(33.3%)에 비해 버스(66.5%)가 큰 것으로 나타났다. 또한 서울버스에 비해서는 경기버스에 미치는 영향이 큰 것으로 분석되었다. 이용객을 대상으로 한 설문조사 분석결과도 통계자료 분석과 유사한 결과가 도출되었다. 결론적으로 승용차 이용객들은 대중교통 시설의 확충이나 서비스 개선 등에 영향을 덜 받는 것을 알 수 있었다. 반면에 기존 버스 이용자들의 경우는 광역철도 개통 등 대중교통 시설 확충이나 서비스 개선에 민감하게 반응하는 것을 알 수 있었으며, 광역철도 개통으로 인하여 버스의 수요가 19% 가량 감소함을 확인할 수 있었다.
현대 사회에서는 다양한 이동수단 중 지하철, 버스 등의 대중교통에 대한 수요가 높은 편이다. 본 연구의 배경이 되는 서울특별시의 경우에는 출퇴근 시, 과반 수 이상이 대중교통을 이용한다. 대중교통 이용량에는 날씨, 평일-주말, 연착, 도로현황 등 여러 가지에 원인을 둔다. 본 연구에서는 여러 요인 중에서도 날씨 데이터(기온, 강수량, 미세먼지)에 초점을 두어, 날씨에 따른 대중교통 이용량의 변화양상을 학습하여 예측하는 연구를 진행한다. 서울특별시 25개 자치구마다의 날씨 데이터와 대중교통 이용 데이터를 이용하여 Regression을 통한 데이터 학습을 진행하였으며, 학습된 모델을 통한 날씨에 따른 서울특별시 대중교통 이용량 예측에 따른 평균 오차율은 15.49%로 낮은 오차율을 가진다. 본 연구 결과는 날씨에 따른 버스와 지하철의 배차 간격 조절 등의 대중교통 배치 판단 결정에 기초자료로 사용될 것으로 기대된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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