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.
수도권 지하철 AFC자료는 승객의 환승정보가 누락되어 있다. AFC자료는 통행수, 통행시간 및 통행거리의 통행지표를 TagIn 단말기ID를 기준으로 할당한다. 따라서 AFC자료는 승객의 실제 통행궤적을 반영하지 못하며, 이는 통행지표 추정의 오류로 작용되고 있다. 본 연구는 TagIn 및 TagOut 단말기ID를 연결하는 통행경로 파악을 통하여 통행지표를 산정하는 방법론을 제안한다. 이를 위해 승객은 차내시간, 환승보행시간, 배차간격을 고려한 최소통행시간경로를 통행한다고 가정한다. 이 방법은 승객이 이동한 통행궤적을 따라 환승을 반영하기 때문에 승객이 이동한 경로에 포함된 지하철 운영기관의 통행관련자료가 통행지표에 정확하게 반영된다. 제안된 방법론은 기존 AFC자료보다 1.47배가 증가한 통행을 산정하여 교통정책을 위한 지표산정방안으로 평가될 수 있음을 보여준다.
차내 혼잡은 대중교통 이용자들의 통행의 질과 관련된 주제라고 할 수 있다. 차량의 제한된 용량과 배차간격 등의 이유로 주로 이용수요가 많은 교통수단 및 운영노선에서 차내 혼잡이 발생되며 이는 실제로 이용자들이 경험하는 통행시간의 가치에 차이를 유발시킨다. 본 연구에서는 오후 첨두시 분석노선 광역버스를 이용하는 개별 통행자의 스마트카드 자료 정보를 기반으로 차내 혼잡에 따른 개별 통행자의 시간가치를 추정하였다. 특히, 차내 혼잡이 개별 통행자가 느끼는 시간가치에 미치는 영향의 크기와 그 형태에 대해서 정교하게 분석하기 위해 Box-Cox transformation로 변환한 변수를 포함하여 모형을 구축하였다. 추정 결과에서 도출된 혼잡승수를 이용하여 2층 버스 도입 시 차내 혼잡 감소에 따른 편익을 산정하였으며 이를 통해 본 연구에서 제시하고 있는 추정 결과의 유의미성과 적용방안에 대해 논의하였다.
오늘날 무선 인터넷과 소형 이동 통신 기기 보급의 확산과 GPS 활용도의 급증으로 시간 변화에 따라 위치 정보가 연속적으로 변화하는 이동 객체의 연구가 활발히 이루어지고 있다. 그 중에서 차량 이동 객체에 대한 연구는 첨단 교통 정보 시스템, 차량 추적 시스템, 물류 수송 시스템에서 활용되고 있다 이들 시스템들은 차량 이동에 대한 이력 데이터를 관리함으로서 과거의 차량 위치, 미래의 차량 위치 예측, 최적 경로, 최단 경로를 탐색 할 때 유용하게 사용되고 있다. 뿐만 아니라 물류 수송 계획과 차량 배차에도 차량 이력 데이터가 활용되고 있다. 이러한 차량 이력 데이터는 일정한 시간 간격을 갖고 저장되는데, 같은 패턴이 반복되는 차량 이력 데이터를 갖는 경우도 존재한다. 예를 들어, 특정 구간을 반복적으로 운행하는 차량일 경우에는 거의 유사한 경로로 운행을 한다. 이런 반복적인 운행경로를 일정 시간 간격 마다 차량 이력 데이터로 저장하면 많은 중복 데이터가 발생함으로써 저장 공간의 낭비를 유발한다. 따라서 본 논문에서는 이런 반복적인 운행경로를 갖는 차량에 대하여 이력 데이터를 효율적으로 저장할 수 있는 유사 궤적을 이용한 차량 이력 데이터 저장 기법을 제안하고자 한다.
본 논문에서는 통합 Logistics Center라는 새로운 조직을 통해서, 생산, 영업 및 물류를 총괄하여, 전체 공장과 전체 DC/SB의 재고량을 줄이고. 결품현상 방지, 수송비용 절감을 도모할 수 있는 통합 물류 시스템을 구축하는데 필요한 각 Process 및 이를 수행할 수 있는 발견적 해법을 개발하는 것을 연구한다. 생산(공장)에는 가장 정확한 각 DC/SB의 수요 예측량을 토대로 수립된 발주량과, 이 발주량을 통해서 결정된 생산의뢰 계획을 제공한다. 이 생산 계획은 제품이 생산되어서 출고될 때, 근거리 지역에 있는 DC/SB에 출고될 수 있도록, 각 공장의 전용라인에 대해서는 최소 수송비용을 고려한다. 제품의 혼합생산 라인의 정보( 생산 Capa.)를 이용하여 나머지 발주량을 생산 의뢰 계획으로 바꾸게 된다. 공장에서는 이 계획을 바탕으로 생산 계획을 수립하여, 그 계획과 생산된 제품을 DC/SB로 출고시킨다. 공 장의 출하 가능량과 각 DC/SB의 2주전의 발주량은 실제 많은 차이가 발생하므로, 이를 재조정하여, 공장의 재고를 최소로 하는 방향으로 공장의 출하 가능량을 조절한다. 조절된 출하 가능량은 2일간의 근거리 수송 원칙에 의해서 입고될 DC/SB를 결정한다. 공장의 출고를 돕기 위해서 배차계획을 수립한다. 본 연구에서는 각각의 Process Engine들의 활동과 정보의 흐름이 서로 상이한 시간 간격으로 발생할 때 각 Process Engine 의 Input/output으로 사용되는 정보의 효율적인 Systematic 동기화 및 Database와 interface 및 Multi-Tasking Database Transaction을 고려할 것이다.
본 연구는 기존의 버스 운영계획모형을 시스템 다이나믹스(System Dynamics : SD) 관점에서 검토하는 것을 주된 목적으로 하고 있다. 결정변수들 간의 선형적 관계에 기초한 교��비용모델에 SD관점을 적용하여 순환적 관계로의 재구성을 시도하였으며, 그 결과물로 최적배차간격모형의 인과지도(Causal Loop Diagram)을 제시하였다. 또한 계량적 시뮬레이션이 가능한 저유량 인과지도(Stock & Flow Diagram)을 작성하여 시뮬레이션 결과의 의미를 논의하였다. 연구결과, 시뮬레이션에 적용한 수식이 기존의 교통비용모형에 토대를 두고 있기 때문에 시뮬레이션 결과가 기존의 연구와 큰 차이를 보이지 않았다.
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.
환승시간은 대중교통계획 및 정책 수립에 있어서 중요한 요소이다. 이에 본 연구에서는 교통카드 이용자료를 활용하여 대중교통 이용자의 환승시간 영향요인을 규명하고, 딥러닝 기법인 심층신경망 모형을 이용한 환승시간을 추정하였으며 이를 전통적인 회귀모형과 비교 분석하였다. 먼저 환승시간 영향요인의 경우, 주변 버스의 배차간격과 버스 정류장까지의 거리가 버스 환승시간에 양의 영향을 주었으며, 버스 노선수는 반대로 음의 영향을 주었다. 또한 지하철역이 속해있는 자치구에 따라서도 환승시간에 영향을 주는 것으로 나타났다. 도출된 환승시간 영향요인을 통해 딥러닝 모형을 구축하고 성능을 비교한 결과, 회귀모형보다 딥러닝 모형의 성능이 보다 우수하였다. 본 연구의 결과는 지역별 환승허용시간의 차등 적용 등 대중교통 환승정책의 기초 자료로 활용될 수 있을 것으로 판단된다.
본 연구는 Monte Carlo 기법을 교통카드기반의 수도권 지하철의 통행배정 문제에 적용하는 과정을 검토하였다. 연구는 우선 교통카드에서 역 간 표본의 통행에서 나타나는 통행시간에 대하여 프로빗 모형의 기반이 되는 정규분포의 가정을 적용하였다. Monte Carlo 통행배정은 역 간 통행에 대하여 평균과 표준편차를 산정하고 이를 개별 링크의 차내시간과 환승의 보행 및 배차간격의 가중치로 적용하는 방안을 제안하였다. 샘플 수가 50 이하로 낮게 나타나는 장거리 통행은 유사 통행의 특성을 이전하는 방안으로 적용하였다. 수도권 지하철 네트워크에 대하여 두 가지 방향에서 연구 결과를 검토하였다. 하나는 선릉-성수의 단일 역 간 통행에 대하여 차내시간 및 환승시간에 랜덤샘플링을 적용하는 방안으로 검증하였다. 다음으로 수도권 지하철 전체에 대해서는 역 간 통행 샘플수에 따라서 50 이상은 역 간 정규분포의 가정을 그대로 수용하였다. 샘플수가 50 이하의 장거리 통행은 역 간 최소거리가 122 (Km)에서 표본의 균등성이 확보되는 상황으로 판단하고 이 거리에서 나타나는 카드자료의 역 간 평균과 표준편차를 적용하였다. 사례연구로서 교통카드자료로 구축된 수도권 지하철을 네트워크를 대상으로 단일OD 및 전체 OD의 통행배정의 결과를 도출하였다. 한편 통행에 대한 샘플링이 부족한 상황에서 추가적인 연구가 필요한 것으로 나타났다.
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.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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