본 논문의 목적은 서울시버스체계의 시간거리 접근성을 산출하고 공간구조를 분석하는 것이다. 이를 위해 빅데이터인 교통카드 트랜잭션 데이터베이스에서 버스 이용객의 시공간정보를 이용하여 서울 버스 교통망의 시간거리 접근성을 산출하는 방법론을 제시한다. 특히 버스체계 운영 특성을 반영하여 버스 승객들이 출발지에서 승차하여 같은 버스로 목적지에 도착하거나 또는 중간에 다른 버스노선으로 환승하여 목적지 까지 도착하는 통행을 나타낼 수 있는 버스 교통망 그래프를 구성하고, 교통카드 트랜잭션 데이터베이스에서 각 승객이 이동하는 시간을 추출해 내어 평균 이동시간을 버스 교통망 그래프의 각 연결선의 가중치로 설정한다. 수정된 Floyd APSP algorithm을 이용하여 얻어진 각 결절점들 사이의 최단경로 이동시간을 바탕으로 각 버스정류장의 접근성을 계산하는 방법론을 제시한다. 또한 분석 결과를 정리하고 공간분포를 시각화하여 공간구조를 파악한다. 본 연구는 많은 버스노선과 버스정류장들로 구성되고 환승 등 다양한 통행행태가 내포되어 있는 복잡성 때문에 접근성 측정이 용이하지 않았던 서울 버스 교통망의 시간거리 접근성을 산출하려는 첫 시도라는 측면에서 의의가 크다.
대중교통 통행배정 모형은 대중교통 이용자들의 형태를 예측하고 분석할 수 있는 모형으로 대중교통 관련 정책이나 대안들을 평가하기 위한 기초자료를 도출해 주는 중요한 역할을 담당한다. 기종의 대중교통 통행배정 모형은 대중교통 수단의 특성을 감안한 모형이라기보다는 개별차량의 통행배정 이론을 적용한 것들이 대부분이다. 또한 단일수단(버스나 지하철)을 기준으로 통행배정 모형을 구축하는 경우가 많았다. 그러므로 기존의 방법으로는 변화되는 대중교통체계 내에서 이용자들의 정확한 통행형태를 분석하는 것이 불가능하다. 본 연구에서는 이와 같은 기존 연구의 한계를 극복하고 보다 현실적인 대중교통 통행배정 모형을 개발하는 것을 목적으로 한다. 새로운 배정모형은 단일수단이 아니 복합수단을 기초로 통행자들의 개별적인 통행시간 및 환승에 대한 인식차이를 반영할 수 있는 확률적인 모형이다. 모형 개발을 위한 자료는 이용자들의 실제 통행실태 자료인 서울시 대중교통체계의 교통카드 자료를 활용하였다. 본 연구 모형을 향후 다양한 대중교통 정책 및 노선을 평가하는데 활용될 수 있으며 보다 효율적인 대중교통 활성화 방안을 수립하는데 기여할 수 있을 것이다.
교통카드는1997년 처음 도입된 이후 비약적으로 발전하여 세계 최고 수준의 기술력을 보유하고 있으며, 그 기술력을 인정받아 해외에서도 우리나라 교통시스템을 도입하고 있는 실정이다. 특히 온실가스 감축과 환경문제에 따른 대중교통의 중요성이 부각되고 있어 교통카드 이용 시의 불편사항 해소 및 2013년 교통카드 전국 호환망이 완료에 따른 교통카드 무인판매/충전기의 보급이 더욱 절실하다. 본 논문에서는 기존 교통카드 충전기의 문제점을 분석하여 새로운 무인판매/충전기 통합 운영시스템을 설계하고 구현하였다. 제안한 통합 운영시스템은 장비 초기화모듈, 일 마감모듈, 판매모듈, 충전모듈, A/S처리모듈, 관리자모듈로 구성되며, 현재 서울, 경기지역에 설치 운용중이다. 대중교통 이용자 친화형 통합 운영시스템 서비스 제공으로 요금 충전소 부족으로 인한 대국민 불편해소 및 지역별, 대중 교통수단별 비 호환에 따른 일반 시민들의 대중교통 이용 불편함을 해소하는데 일조할 것이다.
대중교통 서비스 개선 분석은 형평성의 관점에서 공급과 수요의 상관관계로 분석되고 있다. 공급은 접근성을 이용하여 계산하고 있으며, 수요는 거주인구를 기반으로 추정한 통행수요가 이용되고 있다. 그러나 추정에 의한 수요는 교통카드 기반 통행량에 비하여 정확성과 미시적인 공간 단위의 개선지역을 도출하기 어려운 한계가 있다. 이에 본 연구는 교통카드 데이터 기반의 통행량을 이용하여 대중교통의 잠재적인 서비스 개선량을 산출하였다. 대중교통의 공급은 시간거리 접근성으로 계산하였고, 이를 통해 상대적으로 접근성이 떨어지는 출 도착지 쌍(OD)을 이용하는 승객이 손해 보는 시간비용을 계산하였다. 서울시를 대상으로 본 연구에서 제안한 방법론을 적용하여 모든 OD의 시간비용을 계산하였으며, 분석 결과 서대문구, 구로구, 노원구 등지에서 개선이 가능한 것을 확인하였다.
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.
서울시 지하철 무인 승차권 발매기는 이원화된 종이 승차권과 교통카드 시스템의 통합 관리 및 역무 인력의 효율적 운영을 위해 도입된 키오스크 형태의 1회용 교통카드 발급기이다. 그러나 서울시에 설치된 지하철 무인 승차권 발매기는 여전히 이용과정에서 혼란 및 불편함을 발생시키고 있으며, 이에 따라 사용성 개선에 대한 방향성 고찰이 필요한 실정이다. 본 연구를 위해 먼저 지하철 무인승차권 발매기에 관한 도입배경 및 운영에 대한 문헌 조사를 진행하였다. 또한 UI 구조를 분석하여 문제점을 예상한 후, 유동인구가 많은 9호선 신논현역 무인승차권 발매기를 대상으로 사용자들의 이용행태를 관찰하였다. 분석 결과, 구매절차는 구간금액이나 목적지역을 선택하는 과정으로 이용이 가능하나 선택한 구간 금액이 원하는 목적지와 일치하는지 판단이 어려웠으며, 목적지역 탐색 과정은 화면의 복잡도로 인해 시간이 지체되는 문제점을 발견할 수 있었다. 이러한 조사결과를 기반으로 각 시스템 화면별 개선사항을 도출하여, 향후 체계적이고 효율적인 시스템 구축을 위한 방향성을 제시하고자 하였다.
기상상황(폭염, 폭우, 한파, 폭설)은 대중교통 통행 및 이용 패턴에 영향을 미치는 중요한 변수 중의 하나이며, 시스템의 예측가능성과 안정성을 중시하는 교통분야에서 이러한 기상의 영향을 이해하는 것은 매우 중요한 요소중의 하나이다. 그러므로 본 연구에서는, 서울시를 대상으로 기상상황에 따른 대중교통 이용 변화를 분석하고 해석하고자 하였다. 먼저, 기상, 모바일폰통신, 대중교통카드 자료를 이용하여 각 기상 상황별 서울시 대중교통 이용 변화를 살펴보고, 가장 영향이 큰 폭설 상황을 기준으로 대중교통 이용패턴을 지역별로 분석하였다. 또한, 의사결정모델(Decision-tree Model)를 활용하여 각 영향 변수들 간의 복잡한 관계를 밝히고자 하였다. 분석결과, 폭설 시, 전체 통행에 대한 잠재수요는 감소하고, 대중교통으로의 수단 전환이 일어나는 것을 확인할 수 있었다. 또한, 강동 및 송파 지역과 강서, 구로, 양천, 영등포 지역은 대중교통 이용이 증가하였으며, 관악, 금천, 동작 지역은 상대적으로 큰 변화가 없는 것을 확인할 수 있었다. 마지막으로, 폭설 시 대중교통 출발량의 변화는 도보접근통행시간, 정류장 근처 주차 가용성 등이 중요한 역할을 하며, 도착량의 변화는 해당 도착지의 종사자 및 사업체 밀도와 밀접한 연관이 있다는 것을 알 수 있었다.
본 연구의 목적은 시간이 경과하면서 통행속도와 같은 교통환경에 나타나는 변화가 대중교통이용자의 시간거리 접근성에 미치는 영향을 분석하는 것이다. 이를 위하여 서울대도시권 대중교통체계의 3개년(2011년, 2013년, 2015년)의 각각 1주일치 통행기록을 담은 교통카드 데이터를 활용한다. 교통카드빅데이터에는 대중교통이용자들의 통행궤적에 대한 시 공간 정보가 담겨 있다. 본 연구에서는 교통카드 자료의 통행시간을 토대로 각 시점의 대중교통체계를 구성하고 있는 지하철 역 및 버스 정류장들 사이의 링크들의 시간거리를 산출한다. 실험 결과로 얻어진 통합 교통망에서 접근도 변화는 두 가지 관점으로 요약할 수 있다. 첫째, 해가 지날수록 접근도는 떨어지는 경향이 있다. 교통망이 더 복잡해짐으로 차량의 이동 속도가 저하되기 때문이다. 둘째, 요일별 접근도 변화 분석에서 주말에 접근도가 높아지는 경향이 있다. 이것은 버스노선들 상의 버스 속도가 주말에 빨라지기 때문이다. 접근도 변화의 분석을 위해 연도별과 요일별 차량속도와 승객수를 그래프로 설명한다.
본 연구의 목적은 이용자 입장에서 정시성이 열악한 노선들을 파악하는 것이다. 이를 위해 서울시의 도심으로 향하는 간선노선을 대상으로 BMS자료를 이용하여 노선별 배차간격의 오차율과 운행시간의 오차율을 계산한 후, 자료 포락분석기법을 이용하여 두 지표를 통합한 노선별 정시성을 분석하였다. 그 결과를 통하여 노선들과 교통권역들의 정시성을 비교하고, 정시성이 열악한 노선들을 개선할 필요성과 이용자들에게 현실을 감안한 운행스케줄을 제시할 필요성이 있음을 제안하였다. 향후 연구로는 BMS와 교통카드 시계열 자료를 이용함으로써 각 노선의 다른 운행환경을 반영한 정시성 범위를 파악하여 노선별 정시성 평가틀을 개발하고, 정시성이 열악한 노선들에 대한 개선방안을 제시할 필요가 있음을 제안하였다.
2004년 7월 단행된 서울시 대중교통 개편 정책 이후 통합거리비례요금제도와 함께 대중교통카드(스마트카드) 시스템이 새롭게 도입되었다. 이렇게 도입된 대중교통카드는 개개인의 통행, 환승 정보 및 이용 수단 등의 통행 정보를 포함하고 있기 때문에 기존에 불가능하였던 경로 기반의 개인 및 대중교통의 통행 특성을 정확히 파악할 수 있다. 따라서 통합된 대중교통망에서의 대중교통 평가에 크게 활용될 수 있을 것으로 판단된다. 하지만, 아직까지 국내에서는 대중교통 평가를 시뮬레이션 및 자료 구축 등의 한계로 인하여 링크기반통행배정모형에 의존한 연구와 분석이 주를 이루고 있는 것이 현실이다. 앞에서 언급했듯이, 현재는 대중교통카드로부터 전수화된 경로 기반의 개인 및 대중교통 통행 특성 자료를 얻는 것이 가능하다. 결국 이는 기존의 링크 기반의 대중교통 분석 방안으로는 한계가 있었던 통합적 교통망 차원의 대중교통 평가를 경로 기반의 대중교통 분석으로 전환하는 데 크게 기여할 수 있으리라 판단된다. 따라서 본 연구에서는 향후 전개될 통합 대중교통 시대에 적합하며, 대중교통카드로부터 얻어진 통행 자료를 최대한 활용할 수 있는 경로 기반 통행배정 모형에 적합한 알고리즘을 제안하도록 한다. 이를 위해 본 연구에서는 기존에 연구된 경로 기반 통행배정 모형에서 선험적이지만 구현이 용이하고 안정적인 해를 도출하는 것으로 알려진 Column Generation 알고리즘을 활용하는 방안을 제시한다. 특히 본 연구는 출발지와 도착지에 탐색된 경로를 이용하여 구축된 부분 네트워크에 국부적인 균형 해법을 도출하여 전체적인 해법에 도달하게 하는 기법을 활용한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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