본 논문은 제주 택시 텔레매틱스 사업의 운영 결과 축적된 히스토리 정보를 기반으로 택시들의 운행기록을 분석하여 승객들이 택시를 찾는 지점을 분석하는 기법을 제시하고 이를 바탕으로 시간별 지역별 링크별 승차 패턴을 분석한다. 이를 위하여 택시의 상태도 천이에서 승차지점을 추출하였으며 해당 데이터를 데이터베이스 테이블에 저장하였다. 이후 승차지점들을 그루핑하여 승차 패턴의 추이를 발견하고 이에 대한 분석을 수행하였다. 이 분석 데이터는 택시들을 지역별 시간대별로 승객이 많이 찾는 위치로 이동시키고 택시의 공차 운행율을 감소시키는 배차 방식을 개발하여 택시의 영업 수익 증대와 승객의 택시 대기시간 감소를 기할 수 있다.
국내 철도역사는 규모설계 시 4단계 교통수요모델을 기반으로 산출된 1일간의 철도 승 하차 이용객을 기준으로 한다. 하지만 역사기능의 다양화로 비승차객 이용이 증가하고 있다. 이를 반영하여 철도역사 설계 시 비승차객 할증율을 역사 유형에 따라 적용하고 있지만, 적용기준에 대한 구체적인 근거가 미비한 상황이다. 따라서, 본 연구에서는 유형별 철도역사를 대상으로 역사 이용객의 실측자료를 바탕으로 비승차객 할증율을 재산정하고자 한다. 이후 콘코스, 편의시설, 화장실 등이 포함된 철도역사를 대상으로 보행자 시뮬레이션을 통해 설계면적의 적정성평가를 시행하였다. 실측조사에 따른 비승차객 비율을 고려한 역사 설계 시 현황 기준을 적용한 역사 대비 전체 면적이 감소(약 45%)하였음에도 불구하고 시설물 별 적정서비스수준을 만족하는 결과를 도출하였다.
사울 지역을 대상으로 TDM 수단의 도입 및 연비 향상대책 등에 의한 에너지절약 효과를 분석한 결과, 승용차의 경우 1) 함께타기 촉진에 의한 승차율이 2% 정도 향상될 경우 서울여객 소비의 3.3%(전국여객 소비의 1.0%), 2) 버스전용차개선제 등의 TDM 수단이 도입.시행에 따라 서울여객 소비의 2.6%(전국여객 소비의 0.8%), 3) 2000년까지 자동차 연비목표치가 달성되면 서울여객 소비의 3.2%(전국여객 소비의 0.9% 상당) 감소하는 등, 이들 모든 시책이 도입되는 경우 서울 여객 소비기준 약 9.1%의 에너지 절약 효과가 기대된다. 화물차의 경우에는 1) 공동배송에 의한 수송 효율화에 따라 적재율이 10% 향상되면 서울화물 소비의 8.9%(전국화물 소비의 1.6%), 2) 또 수송효율에 의한 실차율이 2% 향상되면 서울화물 소비의 1.8%(전국화물 소비의 0.3%), 3) 2000년까지 자동차 연비가 5% 향상되면 서울화물 소비의 1.4%(전국화물 소비의 0.4%) 감소하는 것을 합하면 약 12.1%의 에너지절약효과가 기대된다.
본 논문은 택시들의 승차율을 높이고 승객들의 대기시간을 최소화하기 위하여 제주 택시들의 이동이력 데이터를 기반으로 하여 공차들을 승객을 만날 가능성이 많은 지역으로 배치하는 기법을 제시한다. 이동이력 데이터에 포함된 공차 보고와 승차 보고 수 사이의 스케일 차이를 극복하기 위하여 전체수와 영역내 합에 대한 비율로 정규화하는 방법을 설명하고 장단점을 분석한다. 또 시간대별, 요일별, 주간별 택시들의 승객 대기시간에 대한 통계 데이터에 기반하여 가장 수요와 공급이 적정하게 유지되는 시간구간을 발견하고 이 구간에 대한 택시 분포와 현재의 택시 분포의 차이에 의해 수요보다 공급이 많은 곳의 택시를 재배치한다.
교통카드 데이터는 승하차 정류장과 시각 등 활용가능성 높은 정보들을 포함하고 있어 대중교통 분야에서 다양하게 활용되고 있다. 데이터 수집·저장 과정에서 물리적·환경적 요인에 의해 다양한 오류가 교통카드 데이터에 존재하지만, 오류 유형과 보정에 대한 연구는 부족한 상황이다. 본 논문에서는 교통카드 데이터의 승하차 정류장 정보 오류를 상세히 살펴보았다. 제주특별자치도에서 수행된 버스승하차조사 자료와 동일 기간을 대상으로 수집된 교통카드 데이터와 승차정류장을 중심으로 비교한 결과 교통카드 데이터의 승차정류장 정보 오류율이 6.2% 수준으로 보정이 필요함을 확인하였다. 6단계로 구성된 버스정보시스템 데이터 기반 교통카드 승하차 정류장 정보 오류 보정 알고리즘을 제시하였다. 버스승하차조사 자료와 버스정보시스템 데이터를 비교한 결과 승차정류장 정보 일치율은 98..3% 수준으로 버스정보시스템 데이터를 활용하여 정류장 오류 보정 가능성을 확인하였다. 본 논문에서 제시한 교통카드 승하차 정류장 정보 오류 보정 알고리즘의 성능을 승차정류장을 중심으로 누락을 제외하고 평가한 결과 교통카드 승차정류장 정보 오류율이 보정 전 6.2%에서 보정 후 1.0%로 5.2%p 감소한 것으로 나타났다. 정류장 정보 오류가 보정된 교통카드 데이터를 통해 버스 노선 조정과 대중교통 인프라 투자 정책의사 결정이 보다 합리적으로 수행될 수 있을 것으로 기대된다.
IoT (Internet of Things) 기술과 위치기반 기술의 발전은 대용량의 이동데이터를 급속하게 생성하고 있다. 대용량 이동 데이터의 분석은 도시 이동의 흐름 및 교통 계획 등에 활용되고 있다. 본 연구에서는 불규칙한 공간적 및 시간적 해상도의 택시 승차 정보로부터 빈번 승차 패턴을 분석하였다. 택시 승차 지점을 중심으로 군집 분석을 실시한 후 군집분석에 기반한 영역을 기준으로 순차패턴 분석을 적용하여 택시 승차 지점이 빈번하게 일어나는 패턴을 분석하였다. 실험용 데이터는 서울특별시 택시 운행 정보로부터 아침 출근 시간인 7시부터 9시 사이의 승차 정보를 분석하였다. 분석 결과는 아침 출근 시간대에 가장 빈도가 높게 발생하는 승차 순차 패턴은 강남 지역 안에서 많이 발생하였으며 지역과의 연계에 있어서는 강남으로부터 서울 시청 지역으로의 이동이 많이 발생하였다. 또한 본 연구는 순차 패턴 분석을 위한 기본 단위로 행정동 경계를 기준으로 분석하였다. 하지만 행정동 경계 기반의 분석은 지역간의 이동 패턴을 찾기가 어려웠다. 본 연구 결과는 향후 택시 공차율 감소와 도시 흐름관리를 위하여 활용할 수 있을 것으로 사료된다.
Railroad transportation system has experienced major changes due to KTX introduction. Kyungbu corridor especially Seoul to Cheonan has line capacity problem and its solution has been a primary concern to researchers and policy decision makers. This study explored pattern of train operation between Seoul and Cheonan after the introduction of KTX in 2004. Both the number of trains and available seat capacity per day have increased but maximum number of trains per specific hour has not been changed much. Demand for train shows that if concentrated in a specific time, so number of trains during the peak hour should be increased. But, it is difficult ? 새 line capacity, so increasing seat capacity per train might be an option. An increase in an avaliable sear should be considered the characteristics of each train lines.
본 연구에서는 버스정보시스템 구축시 비용이 많이 소요되는 BIT 설치 정류장 조사를 적은 비용으로 간단히 수행하는 방법을 제안하였다. 도시부와 지방부를 연결하는 버스 노선의 경우 어떤 정류장에서 버스에 승차한 이용자가 용무를 마친 후에 같은 노선의 버스로 돌아오는 왕복통행을 하는 경우가 많다고 판단된다. 즉, 임의의 정류장에 하차한 사람은 이전에 길 건너편 정류장에서 승차했던 사람이라고 가정할 수 있다. 본 연구에서는 조사자가 버스에 승차하여 각 정류장에서 승차인원과 하차인원을 모두 조사하여 얻어지는 수치를 이용하여 버스정류장별 BIT 이용지수를 만들었다. 방법의 적용은 제주특별자치도의 서일주도로를 대상으로 이루어졌다. 제주특별자치도는 차량보급율이 높은 지역으로 설문조사에서 46%가 통학에 이용한다고 대답하였다. 제주시외버스터미널에서 서귀포시외버스터미널을 서쪽으로 연결하는 일주도로 80 km 구간으로 상하행 204개 버스 정류장이 운영되고 있다. 제주 도심과 서귀포 도심을 연결하지만 일주도로상에는 모두 지방부 지역으로 왕복통행 패턴이 확연한 노선이다. 조사는 제주시에서 조사자가 탑승하여 서귀포시에 갔다가 다시 제주시로 돌아오는 편도 4회(왕복 2회) 이루어졌다. 조사자는 버스에 탑승하여 승차와 하차 인원을 각각 기록하였다. 조사하여 얻어진 수치를 이용하여 버스정류장별 BIT 이용지수를 만들어 설치 우선순위를 결정하였다. 본 연구가 제안한 방법은 지역적 통행 특성에 근거한 조사 방법으로 항상 적용이 가능하다는 것은 아니다. 하지만, 통행 특성이 전제된다면 적은 비용으로 효율적인 결과를 얻었을 수 있다고 판단된다.
스마트폰 보급과 ICT 기술을 발전에 따라 택시영업의 형태는 배회영업에서 플랫폼 기반 영업으로 변화해왔다. 이는 이용자의 이동성 및 접근성을 향상시키는 장점을 갖고 있지만 반대로 단거리 및 첨두수요 시간대의 간접 승차거부 등의 문제를 지속적으로 발생시키고 있다. 간접승차거부는 호출이 발생했을 때 이를 무시하고 수락하지 않는 경우를 의미하며 이를 개선할 필요가 있다. 이에 본 연구에서는 택시 운행 데이터를 통해 강화 학습 기반 호출 간 기대수익 조정 시뮬레이션을 수행하여 택시 수급의 불일치 완화 방안을 도출하고자 한다. 분석 결과 운행 완료율에 따라 인센티브 지급을 할 경우 평균 운행 완료율이 50.29%에서 54.24% 수준까지 증가함을 확인하였으며 5,000원 미만 단거리 구간에서 5.86%의 개선 효과를 도출하였다. 운행 완료율의 개선으로 운전자에게는 수익성 개선, 승객에게는 대기시간 감소의 편익을 줄 수 있을 것으로 기대되며, 택시 서비스 전반의 만족도 향상이 나타날 것으로 사료된다.
현재 수립된 대부분의 대중교통관련 계획에서는 투자우선순위를 결정함에 있어 중요도(importance) 분석 없이 시설물 조사와 설문 조사를 통해 시설물에 대한 설치율과 만족도(performance)가 낮은 항목을 우선적으로 고려하여 투자순위를 결정하고 있다. 본 연구에서는 구조방정식모형(SEM: Structural Equation Model)을 활용하여 버스 이용자의 통행시간에 대한 중요도와 만족도를 동시에 고려할 수 있는 중요도-만족도 분석(IPA: Importance-Performance Analysis) 기법을 제시하였다. 수도권과 비수도권을 대상으로 버스이용자에 대한 IPA 분석을 실시한 결과 수도권의 경우 우선적인 개선이 필요한 항목으로는 버스정차횟수, 교차로수, 배차간격, 승차대기시간 및 신호체계 순서로 분석되었고, 비수도권의 경우 수도권의 역순인 신호체계, 승차대기시간, 배차간격, 버스전용차로 및 교차로수 순서로 분석되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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