수도권 대중교통 이용자는 2004년 서울시의 대중교통 체계 개편에 따라 교통 카드를 사용하여 버스와 지하철을 이용하게 되었다. 교통 카드를 사용하는 각 승객의 승차와 하차에 관한 데이터가 하나의 트랜잭션으로 구성되고, 하루 천만 건 이상의 트랜잭션들로 구성된 대용량 교통카드 트랜잭션 데이터베이스가 만들어지고 있다. 대중교통을 이용하는 승객들의 승차와 하차에 관한 여러 정보를 담고 있는 교통카드 트랜잭션 데이터베이스에서 유용한 패턴이나 정보를 탐사해내는 연구가 계속 진행되고 있다. 이런 연구 결과는 수도권 대중교통 정책을 입안하는데 중요한 기초 자료가 되고 수도권 승객들에게 대중교통을 보다 잘 이용할 수 있는 정보로 제공된다. 교통카드 이용률은 2006년 79.5%, 2007년 80.3%, 2008년 81.6%로 점차적으로 증가하고 있다. 대용량의 교통카드 트랜잭션 데이터베이스에 대한 연구를 살펴보면 하루 동안의 교통카드 트랜잭션 데이터베이스에서 순차 패턴을 탐사하는 알고리즘을 연구하였고[1], 승객들의 통행 패턴에 대한 분석연구를 확장하여 일 년에 하루씩 2004년에서 2006년까지 3일간의 교통카드 트랜잭션 데이터베이스로부터 승객 시퀀스의 평균 정류장 개수와 환승 횟수 등을 연도별로 비교하였다[2]. 수도권 지하철 시스템의 특성에 관한 연구로는 네트워크 구조 분석이 있었고[3], 승객의 기종점 통행 행렬(Origin-Destination trip matrix)에 의한 승객 흐름의 분포가 멱함수 법칙(power law)임을 보여주는 연구가 있었고[4], 지하철 교통망에서 모든 링크상의 승객들의 흐름을 찾아내는 연구가 있었다[5]. 본 논문에서는 교통카드 트랜잭션 데이터베이스에서 지하철 승객들의 통근 패턴을 탐사해내는 방법을 연구하였다. 수도권 지하철 네트워크에 대한 정보를 입력하고 하루치의 교통카드 트랜잭션 데이터베이스에 연구된 방법을 적용하여 8가지 통근 패턴들을 탐사해내고 분석하였다. 탐사된 패턴들 중에서 많은 승객들이 지지하는 출퇴근 패턴에 대해서는 시간대별로 승객수를 그래프로 보여주었다.
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.
시내버스의 이용자 감소, 시내버스업체의 운영수지 악화와 서비스 수준이 열악해짐에 따라 서울시는 최근 대중교통체계를 대폭적으로 개편하였다. 본 연구는 대중교통체계 개편이 시내버스업체들의 생산성에 미친 영향을 분석하기 위해서 자료포락분석기법을 이용하여 시내버스업체별 기술적 효율성을 측정한 후, 맘퀴스트지수 측정방법을 적용하여 생산성 변화를 도출하였다. 이 때 시내버스업체는 운전, 정비, 관리, 차량 및 연료의 다섯 가지 투입물을 사용하여 세 유형의 산출물, 즉 운행거리, 승객수 또는 운행거리와 승객수를 생산하는 기업형태로 상정되었다. 시내버스업체들의 생산성 분석결과 산출물로 운행거리를 상정한 경우 대부분의 업체들이 감소하였으나, 승객수를 상정한 경우 과반수 업체들이 증가하였다. 한편 산출물로 운행거리와 승객수를 함께 상정한 경우에는 평균적으로 생산성이 거의 변하지 않은 것으로 나타났다. 이는 시내버스업체들의 대당 종사자수 증가와 운행거리 감소로 인해 효율성이 감소한 반면, 노선수 증가와 요금구조 변화에 따른 승객수 증가로 인해 효과성이 증가하였기 때문이다.
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.
저탄소 녹색성장 패러다임에 맞춰 지하철은 대중교통 활성화를 위한 도시 교통의 핵심 운송 수단이다. 지하철은 대량 수송 교통체증완화 교통사고 감소 등의 역할 뿐 아니라 노선 확장에 따라 도시 공간과 네트워크상의 승객 수요의 변화를 촉진시킨다. 현재 수요예측을 주축으로 노선계획이 이루어지고 있어, 지하철 노선 변화에 따른 교통 접근성과 승객 수요 변화를 위한 실증적인 연구가 미비하다. 이에 본 연구의 목적은 공간구문론을 이용한 사전사후 분석을 통해 지하철 개통에 따른 대중교통 영향성을 네트워크의 연결성, 승객 이동성 측면에서 정량적으로 예측 할 수 있는 대안적 평가 방법론을 제시하는 것이다. 우선 2009년 개통된 서울시 지하철 9호 선을 중심으로 도시 철도 네트워크를 구축하고, 공간 구문 모델을 통해 9호선이 개통됨에 따른 네트워크의 위상적 변화 패턴을 분석하였다. 또한, 모델 측정 결과를 검증하기위해, 서울시 교통 카드시스템의 역간 지하철 승차 인원수와 버스 노선별 승차 인원수 자료를 이용하여, 경쟁 노선을 대상으로 버스 이용객의 수단 전환과 주요 환승역에서 승객 수요 변화를 분석하였다. 결론적으로 본 연구 방법론을 통해 지하철 노선 계획에 있어 승객수요변화를 가시화하고 노선 추가에 따른 전후 시공간적 변화 분석이 가능하였으며 향후 주변 대중교통의 영향성과 실제 대중교통 이용자의 이동패턴에 대한 효과적인 공간적 변화 분석에 활용될 것으로 기대한다.
스마트카드 자료에는 개별 승객의 대중교통 이용기록이 저장되고, 이를 활용하면 정류장별, 시간대별 통행수요를 분석할 수 있다. 다만 스마트카드 자료에는 통행목적이 기록되어 있지 않기 때문에 통근, 통학, 여가 등의 목적별 수요는 설문조사 자료를 기반으로 추정되고 있다. 하지만 설문조사 자료에는 일부 표본의 통행만 기록되어 있어 전반적인 대중교통 통행수요를 추정하는데 한계가 있다. 만약 스마트카드 자료에서 통행목적을 추정할 수 있다면, 전수조사에 가까운 통행목적별 대중교통 수요에 대한 분석이 가능하다. 이에 본 연구에서는 스마트카드 자료에 기록된 승객의 O-D 통행빈도, 체류 시간, 출발 시각 등을 고려하여 통근, 통학, 귀가의 통행목적을 추정하는 방법론을 제시한다. 결과적으로 제시한 방법론을 적용하여 승객 중 근로자와 대학생을 분류하였다. 제시한 방법론의 검증으로는 가구통행실태조사 자료의 목적별 통행패턴과 본 연구를 통해 추정한 목적별 통행패턴을 비교하였다.
현대사회는 차량의 급격한 증가로 인해 교통정체, 환경오염이 심각해지고 있으며, 유가의 상승으로 인해 대중교통이용의 필요성이 대두되고 있다. 특히 장거리를 이동하는 이용자는 대중교통의 환승이 중요한 요인이라 할 수 있다. 이러한 연계성을 확보하기 위하여 국내에서는 환승센터의 구축이 활발하게 이루어지고 있다. 하지만 이러한 환승센터의 구축뿐만 아니라 교통수단간 효율적인 연계체계를 구축하여 이용자의 대기시간을 최소화하는 방안 마련을 통해 대중교통의 만족도를 향상시켜 승용차에서 대중교통으로의 수단전환이 필요하다고 할 수 있다. 따라서 본 연구는 대중교통수단간 환승 시 효율적인 연계버스 운행간격의 조정을 통하여 환승승객의 대기시간을 최소화하는 알고리즘의 개발을 목적으로 한다. 운행간격 조정을 위하여 일반승객의 대기시간비용, 환승승객의 대기시간비용, 버스운행비용 등 총 교통비용을 산정하여 이를 최소화하는 배차간격을 산출한다. 모형의 검증을 위하여 광명역을 대상으로 KTX와 광명역을 기점으로 하는 6014번 노선을 선정하여 모형을 적용하였다. 적용결과 현행으로 운행 시 270분 대기시간이 발생하며, 개선된 모형을 적용하게 되면 승객수요에 따른 시나리오에 따라 58분에서 82분의 대기시간이 발생하는 하여 최대 212분의 단축 효과가 있는 것으로 나타나 모형의 효과가 높은 것으로 판단된다.
최근 포화된 도시 인구와 교통량에 대응하기 위하여 기존의 버스, 지하철 등의 대중교통 수단 이외에 광역화된 도시 영역을 빠른 시간 내에 대량의 승객이 이동할 수 있는 신개념의 교통체계로서 대심도 철도가 소개되고 있다. 철도가 광역화되고 인구 밀도가 높은 도시 영역을 빠르게 대량의 승객을 수송하기 위해서 지하 깊이 철도가 다니게 하는 것이 경제성, 효율성 측면에서 합리적일 수 있으나 편리성과 도입에 초점을 맞추다 보니 여기서 발생할 수 있는 여러 가지 안전 문제에 대한 체계적인 검토가 간과되고 있다. 대심도 터널 내에서의 다양한 교통사고와 화재를 포함하여 각종 자연 재해와 인적 재난이 대심도 교통수단의 안전에 영향을 줄 수 있다. 방재 측면에서 대심도 터널 자체의 구조와 기능, 교통수단의 기능 측면을 강조하다 보니 인명 피해, 즉 인간 그 자체의 안전에 대하여 간과하는 측면이 있어 본 내용은 국내 유사 교통 수단인 고속철도에서 심장마비 환자의 응그브이료 구축 사례와 대구 지하철 화재의 초기 응급의료 대응을 통하여 대심도 철도 사고나 응급환자 발생 시 대피와 구조의 어려움을 적절히 대처하고, 인명피해 저감 대책과 대심도 철도의 특성에 맞는 응급의료체계를 개발 방향에 대하여 제시하고자 한다.
본 연구는 대중교통 활용도를 높이고자 효율적인 버스 환승지 추천 서비스를 설계한다. 제주데이터 허브에서 입수한 승하차데이터를 처리하여 승객수와 버스의 정류장 도착시간 등을 예측함은 물론 인터넷 연결을 통해 버스정보시스템과 연동하여 현재의 교통상황을 실시간으로 입수하여 효율적인 환승지를 추천한다. 승객은 변동되는 교통상황에 따라 이동중에도 더 좋은 환승 노선으로 변경할 수 있으며 데이터센터 관점에서는 축적되고 있는 버스 데이터의 활용도도 높일 수 있다.
버스의 크기에 따른 운행시격과 승객 대기시간의 Trade-off 는 대중교통 운영정책의 중요한 기본개념의 하나로서 여태까지 선진 구미의 여러 교통공학작들에 많은 연구가 수행되어져 왔다. 본 논문에서는 시스템 전체의 최적화(System Optimization )라는 측면에서 차량비를 포함한 버스회사의 총 운행경비와 버스 승객들의 대기시간과 주행시간을 금전으로 호나산한 사용자 경비를 합산한 총비용을 최소화 사키는 적정 버스크기(=좌석수)를 산정할 수 있는 모델식을 개발코자 하였다. 이를 위해 우선 수집된 자료들의 회귀분석을 통해 버스 운행경비와 버스크기와의 관계를 규명하였으며 이를 토대로 하여 버스 좌석수를 결정변수(Optimizable Variable)로 하는 총비용에 관한 목적함수식을 도출하였다. 또한 개발된 모형의 적절성을 검증하기 위해 미국 수도 워싱턴 지역에서의 교통자료를 인용하여 사례조사를 하였으며 이를 통해 본 연구에서 도출된 모형식의 실용성을 확인할 수 있었다. 추후 본 연구에서 개발된 수식들은 국내의 버스운행 여건과 실태를 잘 반영할 수 있도록 광범위한 자료조사를 통해 수정되어야 할 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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