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.
본 연구는 한국의 54개 중소도시를 대상으로 압축도시 이론에서 주장하는 고밀개발, 혼합적인 토지이용과 같은 계획 요소들이 실제 대중교통을 이용한 통근 통행에 영향을 미치는지 실증적으로 분석하였다. 분석 결과 토지이용 변수들 중에서는 인구밀도와 직주균형비가 높을수록 대중교통 통근률이 높아지는 것으로 나타난다. 이와 같은 결과는 압축도시 계획 이론에서 주장하는 바와 같이 밀도 수준이 높아질 경우 대중교통 서비스를 유지하는데 있어 유리하고 또한 토지를 복합적으로 이용함으로써 직장을 포함한 다양한 활동들에 대한 접근성이 높아지기 때문에 자동차 이용이 줄어들고 대중교통 이용이 많아지는 것으로 판단된다. 따라서 대중교통을 이용한 통근 통행을 활성화하기 위해서는 고밀개발과 함께 직주균형과 같은 복합적인 토지이용을 유도하는 도시 정책이 요구된다. 또한 교통서비스 시설들 중에서는 도로 밀도와 지하철 유무가 대중교통 통근률에 영향을 미치는 요인으로 나타나는데, 이는 대중교통 이용률을 높이기 위해서는 먼저 효율적인 대중교통 서비스의 확충이 전제되어야 함을 보여준다. 따라서 대중교통 통근률을 높이기 위해서는 고밀 복합적인 토지이용 정책의 추진과 함께 지하철과 같은 대중교통 서비스시설에 대한 투자가 함께 이루어져야 한다.
본 논문의 목적은 대중교통 노선배정 시에 여러 수단간의 환승을 고려함으로써 다수단 대중교통망 내에서 수단선택과 노선선택을 동시에 수행할 수 있도록 확률적인 통행배분(traffic assignment) 모형의 하나인 다이알 알고리즘을 응용할 것을 제시하고 그 알고리즘의 속성을 정확하게 규명하는데 있다 승용차의 확률적 통행배분모형으로 잘 알려져 있는 Dial 알고리즘은 로짓모형에 기초한 것이므로 다수단간의 대중교통 수단선택과 노선선택과 같은 선택 행태를 동시에 설명할 수 있는 모형적 특성을 기본적으로 내재하고 있다. 본 연구에서 제시한 대중교통 노선선택에 적용될 수 있도록 수정된 다이알 알고리즘은 기존의 결정적 대중교 통 노선배정 모형들의 단점을 극복할 수 있는 특성을 갖고 있다. 즉 결정적 대중교통 노선배정모형은 기종점간 최단경로에 교통량을 전랑배분(All-or-Nothing)하여 통행자들의 행태적 속성을 제대로 반영하지 못하고 있으며, 다수단 대중교통망 내에서 환승을 포함한 복합 대중교통수단의 선택을 효용극대화 이론에 기초하지 않고 최소비용노선에 전량배분하는 모형의 한계점을 갖고 있다. 이러한 결정적 대중교통 노선배정모형의 단점을 수정된 다이알 알고리즘은 개선할 수가 있다. 본 연구에서는 알고리즘의 특성을 파악하기 위한 모의실험으로 Sioux Falls 형태의 대중교통 네트워크를 이용하여 기존의 알고리즘과 비교 분석하였다. 분석의 탄력성을 갖고 있는 수정된 대중교통 다이알 알고리즘이 현실적 대중교통 통행패턴을 기존 모형보다 합리적으로 설명할 수 있을 것으로 보이며, 특히 다수단 대중교통망이 형성된 대도시의 대중교통 정책분석에 적합한 기법이 될 수 있을 것으로 고려된다.
교통혼잡 문제가 점점 심각해짐에 따라 대중교통의 중요성은 날로 부각되며, 대중교통을 지원하기 위한 정책들이 속속 입안되고 있어 대중교통을 심도 있게 분석할 수 있는 틀의 개발은 필연적이라 할 수 있다. 이에 본 연구는 대중교통 통행배정모형 개발과 대중교통 기종점통행량(OD) 추정을 목적으로 수행되었다. 대중교통 통행배정모형의 개발부분에서는 기존의 대중교통 통행배정모형이 개별차량과 다른 대중교통의 특성을 정확히 반영하고 있지 못하다는 한계를 극복하고자, 최적경로 탐색에는 유전자 알고리즘(Genetic Algorithm)을 통행량 배정에는 로짓모형을 기반으로 한 확률적 통행량 배정모형(Stochastic Network Loading Model)을 이용하여 TATSN 모형을 개발하였다. 그리고, 대중교통 기종점통행량의 추정은 전통적인 기종점통행량 추정 방법인 기종점조사 방법이 시간과 비용이 과대하게 소요된다는 단점을 인식하여 관측통행량을 이용하여 추정하는 방법을 제안하였다.
본 연구는 사회과학 연구자의 비공식 커뮤니케이션 활동 및 대중이용 패턴을 파악하고 범주화하는 데 초점을 맞춘다. 트위터 데이터를 이용하여 대중과의 커뮤니케이션 활동에 참여한 국내 사회과학 연구자 736명을 식별하고, 이 연구자들의 비공식 커뮤니케이션 활동이 드러난 트윗 4,548개를 내용분석하였다. 본 연구는 지금까지 학술커뮤니케이션 연구에서 밝혀지지 않았던 사회과학자와 일반대중 간의 비공식적인 커뮤니케이션을 탐색하고, 구체적인 비공식 커뮤니케이션 활동 내용, 커뮤니케이션 매체 및 협업 분야의 유형을 식별했다는 점에서 의미가 있다.
최근 지속가능 한 개발에 대한 관심이 높아지면서 교통분야에서도 지속가능 한 개발을 위한 대중교통활성화에 많은 노력을 기울이고 있으며, 대중교통육성법 제정, 대중교통분야의 투자확대, 대중교통체계개편 등의 다양한 정책들이 시행되고 있다. 이와 같이 대중교통에 대한 중요성이 어느 때보다도 높은 시기에, 현재의 대중교통경쟁력 수준을 평가하는 것은 매우 중요한 과정이라 할 수 있다. 이를 통해 현재까지의 대중교통정책 및 그 효과에 대한 이해의 폭을 넓힐 수 있고 향후 효과적인 대중교통정책을 수립하는데 도움을 줄 수 있기 때문이다. 그러나 기존의 연구는 대중교통의 전반적인 경쟁력 수준을 평가하기에는 미흡한 점이 많았으며 국제비교연구 또한 전무한 실정이다. 본 연구에서는 대중교통의 여러 평가요소를 고려한 12개의 평가지표 선정하고, 요인분석을 통하여 4개의 요인을 선정하였으며, 선정된 요인을 이용하여 군집분석을 실시하여 60개의 세계주요도시를 8개의 군집으로 분류하고 대중교통경쟁력수준을 평가하였다. 또한 지역(대륙)별 도시들 및 서울시의 대중교통특성을 파악하였으며, 각 도시의 대중교통경쟁력수준과 대중교통수단분담률의 관계를 다중회귀분석을 이용하여 분석하였다.
최근 우리나라에서는 도시공간구조를 자동차 중심형 에너지 다소비형에서 대중교통과 보행을 우선하는 형태로 재편하여 대중교통이용자의 편의를 도모하는 동시에 에너지소비를 줄이려는 노력이 확대되고 있다. 우리나라의 도시는 미국과 유럽의 도시들에 비해 상대적으로 고밀로 개발되어 있고 대중교통서비스도 상대적으로 양호하여 대중교통중심형 도시구조로의 발전 잠재력은 매우 높다고 할 수 있다. 그러나 현재 우리나라의 도시들은 선진국의 주요도시들에 비해 대중교통수송분담률이 낮고 도시환경의 질도 상대적으로 낮다. 본 연구의 목적은 우리나라 도시들이 대중교통중심형 도시로 탈바꿈하기 위하여 풀어 나가야 할 도시구조상의 문제가 무엇인지 분석하는데 있다. 이를 위해 본 연구에서는 수도권 내에 위치한 대중교통결절점을 중심으로 실태를 조사하여 토지이용밀도, 토지이용복합성, 보행편의성, 대중교통연계 측면에서의 문제점을 분석하였다. 또한 분석 결과를 토대로 우리나라 도시들이 대중교통중심형 도시공간구조로 전환되기 위한 도시계획 측면의 개선방향을 제시하고자 한다.
교통혼잡 문제가 점점 심각해짐에 따라 대중교통의 중요성은 날로 부각되며, 대중교통을 지원하기 위한 정책들이 속속 입안되고 있어 대중교통을 심도 있게 분석할 수 있는 틀의 개발은 필연적이라 할 수 있다. 이에 본 연구는 대중교통의 특성을 고려하는 대중교통 통행배정모형의 개발을 목적으로 수행되었다. 본 연구에서 개발한 대중교통 통행배정모형은 기존의 대중교통 통행배정모형이 개별차량과 다른 대중교통의 특성을 정확히 반영하고 있지 못하다는 한계를 극복하고자, 최적경로 탐색에는 유전자 알고리즘(Genetic Algorithm)을 통행량 배정에는 로짓모형을 기반으로 한 확률적 통행량 배정모형(Stochastic Network Loading Model)을 이용하였다.
본 연구는 2014년 스마트카드 데이터를 활용하여 장거리 통행에서 대중교통 의존도가 높은 교통 취약계층의 대중교통 이동성을 평가하는 것에 목적이 있다. 특히, 신체적인 문제나 제도적으로 대중교통수단을 선택하게 되는 교통약자(노인, 청소년)와, 경제적 여건으로 대중교통을 이용하여 통근통행을 하는 저소득층 인구를 중심으로 대중교통 이동성을 평가하였다. 또한, 서울시의 노인, 청소년, 기초생활수급자의 분포와 각 취약계층의 대중교통 이동성 수준을 함께 고려하여 각 취약계층의 대중교통 이동성 취약지를 식별하고, 이를 종합하여 대중교통 이동성 개선 우선 지역을 선정하였다. 분석 결과, 대중교통 이동성이 낮으며, 교통취약계층 인구가 많이 거주하고 있는 15개의 대중교통 우선 개선지역을 도출하였다. 본 연구는 개인의 실제 통행 데이터인 스마트카드 데이터를 이용하여 대중교통의 이동성을 평가한 점과 교통 취약계층의 기본적인 이동성을 위해 대중교통 서비스가 개선되어야할 대중교통 이동성 취약지를 식별하였다는 점에서 의의를 가진다.
도시의 무분별한 확대를 방지하고 대중교통 이용을 활성화 하기 위한 다양한 노력이 지속되고 있으며, 그 중 하나가 대중교통지향형 도시개발(TOD)이다. 이는 대중교통결절점을 중심으로 여러 구성요소가 조화롭게 개발되는 계획기법이다. 본 연구의 목적은 밀도(Density) 및 다양성(Diversity) 등의 토지이용특성과 가로망 및 건물형성 등의 도시설계특성이 대중교통이용증대에 미치는 영향을 서울시를 대상으로 실증적으로 파악하는 것이다. 먼저 토지이용특성과 도시설계특성을 대변하는 다양한 계획요소를 고찰하고 서울시를 대상으로 총 32개의 계획요소를 도출하였다. 다음으로 요인분석을 수행하여 7개의 요인을 도출한 후, 다중회귀분석을 수행하였다. 그 결과 전반적으로 업무 및 상업중심의 고밀도 특성과 토지이용의 복합화, 그리고 협소한 가로망이 밀집되어 있는 특성은 대중교통이용증대에 매우 큰 긍정적인 영향이 있었다. 그러므로 신도시개발시 또는 기존 역세권을 정비할 때 이와 같은 요소의 반영은 대중교통의 이용을 증대시켜 대중교통중심도시가 형성될 수 있음을 본 연구결과는 보여주고 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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