Although the transferring is one of the most important factors in urban railways, there is very little analytic research in the transfer-related field. This paper analyses the transfer rate of urban railways in the Seoul Metropolitan Area and the actual passenger boardings and alightings at transfer stations using the AFC(Automatic Fare Collector) O/D data collected doling Sep. 2000. According to the results of this study the transfer rate is 0.657, which is calculated from the transfer hoardings/initial boardings. And the actual ridership of Subway Line 2 and Line 5 are different from the data which was provided by the AFC.
본 연구는 서울/경기 지역을 대상으로 도시철도의 승하차인원이 공동주택가격에 미치는 영향을 분석하였다. 도시철도 역까지의 거리는 서울/경기 모두에서 주택가격에 부(-)의 영향을 주는 것으로 나타났으며, CBD/GBD까지의 소요시간은 주택가격에 부(-)영향을 주는 것으로 나타났다. 본 연구가 중점적으로 분석하려고 한 승하치인원 및 지상역 여부의 경우 서울/경기 지역 모두에서 지상역은 주택가격에 부(-)의 영향을 주는 것으로 나타났으나, 승하차인원의 경우 서울에서는 부(-)의 영향이 경기지역의 경우 정(+)의 영향이 있는 것으로 나타나, 지역마다 상권의 희소성 등에 따라 다른 결과가 나타날 수 있음을 도출했다. 이러한 연구 결과는 그동안 도시철도 역 접근성 위주로 분석한 연구들과 달리 도시철도역의 교통서비스 및 교통 외적 요인을 모형에 포함시켜 분석하였다는데 학술적 의의가 있으며, 이는 향후 주택정책을 위한 시장분석에 활용하고 나아가 수도권 도시계획 및 신도시 개발, 도시철도 교통계획 시 시사점을 제공하고자 한다.
Recent data development has made it possible to analyze each individual's daily commuting by using transportation card transaction. This research utilizes about 1 million observations from the subway line no.7 of Seoul metropolitan transportation data. By using such a massive dataset, the authors try to identify daily travel behavior of morning commute and its possible relationship between subway usage and socio-economic factors. There are 4 main types of users and their travel behavior, and top 15 stations with the most users for arrival and departure are selected. Accordingly, 15 stations have distinctive characteristics including population density and the number of businesses around stations. To identify this fact, the 4 most populated stations are selected and their socio-economic factors are examined. According to the analysis, the most departure stations are generally surrounded by hihgly populated residential areas, whereas the most arrival stations are stood within the job concentrated districts.
서울시 통합대중교통체계개편에 의한 준공영제 및 거리비례오금제의 시행으로 대중교통 수입금정산문제가 한국철도공사, 서울지하철공사, 서울특별시도시철도공사, 인천지하철공사의 기존도시철도운영기관의 수입금 배분 문제가 내재된 상태에서 버스와 도시철도의 수단간 배분문제까지 포함하는 복잡한 문제로 전개되었다. 또한 추가로 계획되고 있는 민자노선, 지자체의 경전철 도입계획으로 향후 대중교통수입금 정산은 보다 다양한 운영기관 및 지역의 협상문제로서 매우 복잡하게 전개될 것으로 예상되고 있다. 본 연구는 대중교통운영기관의 수입금 배정의 기본접근모형을 제시하는 것으로, 운영기관이 통합대중교통망에서의 승객수송에 기여한 정도를 파악하는 것을 핵심으로 하고 있다. 이를 위해 향후 전자지불시스템이 완비되었을 상황을 가정하여 이때에서 환승구간 때문에 승객의 통행행태가 파악되지 않는 수도권 도시철도로 한정하여 역간의 (복수의) 통행경로를 파악하고 수요를 배정하여 운영기관의 인-Km등의 기여도를 계산하는 방안을 제안하다. 본 연구의 주요내용을 요약하면 다음과 같다. 1. 도시철도의 승객의 환승행태를 반영한 일반화 비용. 2. 역간 유사경로결정을 위한 K경로알고리즘. 3. 유사경로에 수요배정모형.
본 연구는 수도권 도시철도 운영기관에 종사하는 철도교통관제사를 대상으로 이들의 스트레스 요인을 파악하고 스트레스가 직무만족에 미치는 영향을 실증적으로 검증하였다. 분석결과, 조직차원 스트레스 7개 요인 중 조직체계, 보상부적절, 직장문화, 직무요구 4개 요인, 그리고 관제업무수행 스트레스 3개 요인 중 커뮤니케이션 요인이 직무만족에 영향을 미치는 것으로 확인되었다. 뿐만 아니라, 설문대상자의 서술형 설문내용을 분석한 결과 현장부서와의 소통 및 각종 민원처리 등이 가장 큰 스트레스 요인으로 이에 대한 스트레스 완화방안을 제언하고자 한다.
도시철도 수요는 일반적으로 4단계 모형에 의해서 역별로 추정하는 경우에는 기존의 모형식으로는 한계를 가지고 있다. 기존의 모형은 행정동 기반으로 도시철도의 수요가 추정되기 때문에 도시철도의 공간적인 역세권의 특성을 반영하기 어렵다. 본 연구에서는 서울시 및 수도권의 역사를 대상으로 설문조사를 통하여 역세권의 공간적 범위별 수단선택의 행태를 분석하고, 모형개발을 위한 기초조사를 목적으로 한다. 본 연구에서는 국내 및 국외의 역세권 설정을 검토하고, 사례조사를 통한 역세권의 공간적 범위 연구, 공간적 범위에 따른 수단 선택 분석, 역세권의 사회, 경제지표의 자료를 토대로 역별 수요를 추정하는 방안이다. 이방안은 자료 수집과 분석에 많은 시간과 노력이 소요되므로 본 연구에서 설문조사한 역사를 대상으로 실적치와 모형치를 검증하는 것으로 한다. 본 연구의 추정결과 역세권을 500m,1000m로 구분하여 추정할 경우 역별 수요의 실적치와 모형치가 가장 근사한 결과를 나타내었다.
도시철도는 지상과 지하 구간으로 분류할 수 있으며, 특히 수도권 중심부는 대부분이 지하 역사 및 터널로 구축되어 있다. 지하 구간은 지상과 달리 GPS 수신이 불가능하여 위치 측정이 힘들기 때문에 실내 측위 기술 적용이 필요하다. 이를 위하여 본 연구에서는 Wi-Fi 기반과 이동통신 기지국 기반의 측위 기술에 대하여 분석하였다. 특히 도시철도 지하구간에는 핸드폰 통신을 위한 이동통신 기지국 정보를 활용한 기술을 연구하였으며, 핵심적인 기술로 터널 구간에서의 Hand-off 지점 간 변화되는 기지국 ID정보를 측위 기술에 적용하는 방안을 연구하였다.
수도권 광역급행철도 사업의 추진에 따라 해당 사업의 수요분석에 있어서 철도역의 영향권 설정 문제가 대두되었다. 이에 본 연구는 수도권 광역급행철도의 특성에 부합하는 철도역 영향권 설정방안을 제시하였다. 선행연구 및 접근통행 실태조사를 통해 노선의 특성 및 접근수단에 따라 영향권이 달라질 수 있음을 확인하였고, 광역급행철도를 별도의 수단으로 하는 수단선택모형을 구축하고 수단별 접근시간 모수추정치를 비교하였다. 이를 통해 광역급행철도의 영향권이 기존 광역도시철도에 비해 2.5배 가량 확대될 수 있음을 보였다. 이는 수요분석에 있어서 10% 이상의 차이를 낼 수 있어서 향후 수도권 광역급행철도의 합리적 수요분석을 위해서는 확대된 영향권의 설정이 필요하다고 하겠다.
도시철도역은 역사의 위치 및 기능에 따라 해당역의 이용객 수, 첨두집중률, 승강장 형태 등이 상이하고 이용행태도 서로 달라 이러한 특성을 고려한 역사 유형 구분이 필요하다. 그러나 현재 도시철도역사 유형은 각 연구의 목적에 따라 분류하고 있으며, 법적 기준 또한 단순히 보통역, 간이역으로 구분하고 있고, 열차유형, 승강장 형태, 설치 형태에 따라 분류하고 있다. 따라서 본 연구에서는 도시철도의 역사 유형을 분류하기 위한 기준을 정립하고, 그 기준에 따라 수도권의 모든 도시철도역사에 대한 전수조사를 수행하며, 이를 데이터베이스화하여 향후 다양한 정책 수립 및 연구개발에 활용하고자 하는 데에 목적이 있다. 본 연구에서는 도시철도역사 조사 자료를 활용하여 다양한 통계적 분석을 통해 역사의 물리적 지리적 특성과 이용자의 통행 패턴간에 서로 상관관계가 있음을 밝혀내었고, 상대적인 통계값을 이용하여 정책수립 및 연구 개발에 반영한다면 향후에 그 활용성이 더욱 클 것으로 기대된다.
수도권 도시철도 일부 구간에서는 이용객의 집중화에 따라 극심한 혼잡이 발생하고 있다. 도시철도 운영회사들은 정기 및 분기별 혼잡조사를 실시하여, 혼잡개선 대책을 수립하고 있다. 하지만, 이러한 조사는 열차혼잡도에 국한되어 있으며, 이벤트 발생에 따른 비반복 혼잡에 대한 조사가 어려운 실정이다. 본 연구에서는 교통카드자료를 활용한 시간대별 승강장 혼잡도를 추정하는 알고리즘을 개발하도록 한다. 알고리즘 검증을 위하여 2호선 잠실~신도림 구간의 비환승역을 대상으로 혼잡도 추정치와 실측치 값을 비교하였으며, 오차의 범위는 ${pm}2%$ 이내였다. 연구결과는 승강장 혼잡도를 시간대별로 상시 모니터링할 수 있으며, 장기적인 승강장 혼잡도분석을 통한 승강장 대기공간의 적정성 여부도 판단할 수 있을 것이다. 추후 연구에서는 본 연구에서 반영하지 못한 역별 게이트에서 승강장까지의 혼잡상황을 고려한 동적보행시간이 고려되어야 할 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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