지금까지 시내버스 노선계획에 관한 대다수의 연구는 개별노선에 대한 지엽적인 분석을 바탕으로 하고 있으나 본 연구에서는 각 노선의 개별적 고려가 아닌 네트워크 차원의 최적화를 위한 노선계획 방법론을 제시하였다. 본 연구에서 제시하는 방법론은 계획가적 관점에서 버스이용자를 포함한 모든 통행자는 최단경로로 통행하기를 희망한다는 기본 전제하에 각 기종점의 최단경로로 구성된 대안 노선망을 도출하고 matrix 형태의 집합개념을 도입한 Set Covering 이론을 적용하여 노선공급수준을 축소하였다. 또한 노선축소과정에서 지금까지 부수적 통행요소로 인식되어온 환승을 활용하여 통행수요를 만족하는 최소규모의 노선망을 도출하였다. 본 연구는 고정수요를 가정하는 기존 연구와 달리 통행자 행태를 반영한 최적 노선망을 도출하기 위하여 시내버스 노선망 대안에 대한 가변수요를 구현하였다. 따라서 본 연구를 통하여 자가용이용자와 버스이용자로 구성된 전체 네트워크의 통행비용을 최소화하며 서비스 제공규모를 최소화하는 최적 시내버스 노선망을 도출하였다. 연구결과 기존연구와 비교하여 서비스 공급수준을 축소할 뿐 아니라 통행자의 행태를 고려한 해를 도출함으로써 현실성을 제고하였다.
대전시를 사례로 위계수준을 달리한 4개의 노선망 대안(대안 1은 위계가 없는 노선망, 대안 2, 대안 3, 대안 4는 각각 초급, 중급, 상급 수준의 위계를 가진 노선망)을 작성하고, 평가지표(차내통행시간비용, 대기시간비용, 환승페널티비용)를 산출하여 대안간 비교를 통해 효율성을 분석하였다. 차내통행시간비용은 위계가 높은 대안일수록 감소하다가 위계가 매우 높아지면 다시 증가하는 것으로나타났다. 대기시간 비용은 위계가 높은 대안일수록 큰폭으로 감소하며, 환승페널티비용은 위계가 높은 대안일수록 증가하는 것으로 나타났다. 종합적으로 볼 때 총통행비용은 위계가 있는 노선망이 위계가 없는 노선망에 비하여 낮은 것으로 나타나 위계구조를 가진 노선망의 효율성이 높은 것으로 나타났다. 위계가 있는 노선망 중에서는 위계가 높을수록 총통행비용이 감소하다가 위계가 지나치게 높아지게 되면 오히려 증가하는 특성을 보임으로써 중급수준의 위계를 가진 노선망이 가장 효율성이 높은 것으로 분석되었다.
본 논문에서는 서울 대도시권의 대중교통체계를 구성하는 서울 시내버스 시스템과 수도권 지하철 시스템을 통합한 교통망의 각 노드인 버스정류장이나 지하철역의 시간거리 접근성을 계산하는 알고리즘을 제안하고 그 결과를 분석한다. 서울 대도시권 대중 교통망 그래프의 링크는 승객들이 노드들을 이동하는 데 소요되는 시간을 가중치로 설정하였다. 버스 노선과 지하철 노선의 노드들을 연결하는 링크들의 가중치는 교통카드 트랜잭션 데이터베이스로부터 추출된 노선별 속도에 따라 인접한 노드들 사이의 이동시간으로 설정하고, 승객들이 도보로 이동할 수 있는 일정 거리 이내인 노드들 사이의 링크의 가중치는 승객의 도보 이동 시간으로 설정하였다. 최단 경로의 시간거리를 찾는 알고리즘의 입력으로 링크들의 가중치를 표현한 시간 거리 인접 행렬을 사용하고 그 출력으로 노드들의 최단 시간 거리 행렬을 구하여 각 노드의 접근도와 평균 이동시간을 계산하였다. 2013년도 데이터를 사용한 실험 결과에서 서울 대도시권 대중교통체계 통합 교통망의 노드들의 개수는 서울 시내 600개 버스노선들에 연결되어 있는 버스정류장 15,702개와 수도권 지하철 16개 노선들에 연결된 지하철역 575개를 합하면 16,277개가 된다. 이 논문에서 서울 대도시권 통합 교통망과 이미 연구되었던 서울 시내버스 교통망 및 수도권 지하철 교통망을 평균 접근도와 평균 이동시간 관점에서 비교 분석하였다. 본 논문은 서울 대도시권 대중교통체계의 버스와 지하철 통합 교통망에서 각 노드의 접근도를 계산하는 첫 번째 연구 결과를 서술한다.
대도시에서는 공간구조 및 통행패턴의 변화, 신규개발에 따른 공급부족 등의 이유로 시내버스 노선개편을 단행하고 있지만 노선에 대해 평가할 수 있는 종합적인 체계가 미흡한 실정이다. 이러한 평가지표의 정립이 명확하지 않거나 있더라도 합리적이지 않는 경우가 발생하여 시내버스 노선개편시 개선방향 설정에 어려움을 주고 있다. 이에 본 연구는 기존 평가지표들에 대해 고찰을 실시하고 이중 문제가 있는 지표들은 추가적으로 검토하였다. 특히, 굴곡도는 노선체계 평가시 매우 중요한 지표로 활용되어 왔지만 기존의 기종점 기반 굴곡도는 개별이용자들의 통행특성을 고려하지 못하는 한계점이 있어 본 연구에서 정류소 기반 개별이용자 O/D를 고려한 굴곡도 지표를 새롭게 제시하였다. 이를 위해 가상의 시내버스 노선망을 설정하고 기종점 기반 굴곡도와 정류소 기반 개별이용자 O/D를 고려한 굴곡도를 산정하여 비교 분석하였다. 본 연구에서 개발된 정류소 기반의 개별이용자 O/D를 고려한 굴곡도를 통해 시내버스 노선체계 평가시 보다 효율적이며 실질적인 분석과 평가가 가능할 것으로 판단되며 광주광역시뿐만 아니라 향후 타지자체에서 수행하는 시내버스 노선개편시에도 활용할 수 있을 것으로 기대된다.
본 연구에서는 도시 가로망에서의 구간 통행시간을 예측하기 위하여 time-frequency 분석의 일종인 웨이브렛변환과 RBF신경망 모형을 이용한 예측모형을 개발하였다. 웨이브렛 변환을 이용한 시계열 자료 분석을 통해서 통행시간에 내재되어 있는 다양한 패턴의 특징을 추출함으로써 오전/오후의 첨두현상, 신호교차로의 현시주기 등 주기적으로 발생되는 요인들에 의해서 통행시간 시계열 자료의 패턴에 나타나는 규칙성을 분석해 내었다. 분석된 패턴정보에 대한 규명은 카오스 이론을 근간으로한 시간지연좌표를 이용하여 시계열 자료의 규칙성을 시각적으로 판별하여 예측모형 구축에 활용하도록 하였다. 또, RBF신경망을 이용하여 예측범위의 공간적/시간적 확대에 따른 모형 구축에 소요되는 시간을 최소화하도록 하였으며, 시내버스 노선의 정류장간 운행시간 예측을 통해서 기존 연구에서 제기되었던 현실세계의 단순화, 다단계 예측시 정확성 등의 문제를 해결하였다. 예측실험결과 웨이브렛 변환을 데이터의 전처리 과정에 삽입하여 링크 통행시간의 패턴정보 예측에 활용할 경우, 기존의 예측모형에 비해서 훨씬 정확한 예측이 가능한 것으로 나타났으며, RBF 신경망은 짧은 학습시간에도 불구하고 역전파 신경망보다 우수한 예측력을 갖고 있는 것으로 밝혀졌다.
지난 30년간 수도권은 많은 변화를 겪어왔다. 무엇보다도 1970년에 948만 인에 불과하던 인구가 1990년에는 거의 투 배인 1,859만 인으로. 1998년에는 2,130만 인으로 계속 증가하였다. 버스만으로는 대중교수단의 역할을 수행할 수 없게 되자 1970년대 초반부터 도시철도를 건설하기 시작하였다. 이후 도시철도는 서울시전역에서 건설되기 시작해서 이제 서울시내 만에도 8개 노선, 총 연장 280 km의 지하철망을 구축하게 되었다. 지하철 외에 서울시 외곽 도시를 연결하는 7개 노선, 총 연장 172 km의 전철망 또한 구축되었다. 지하철망과 전철망을 합한 수도권내 도시철도망은 이제 14개 노선, 총 연장 452 km에 달하며, 승객수송 분담율에 있어서도 버스보다 더 높은 비중을 차지하고 있다. (중략)
중소도시의 경우 저밀도 지역의 만연과 산재한 통행 기종점으로 인해 양질의 대중교통서비스 제공에 어려움을 겪고 있다. 동시환승체계는 이 같은 지역에 적절한 대중교통서비스 제공이 가능하도록 운행계획이 수립된 노선망으로, 도입 시 서비스 제고와 운행효율성 증대 등 다양한 효과가 발생할 수 있다. 본 연구는 동시환승체계의 현실적 적용을 위한 접근방법론 제시와 도입 시 발생 가능한 기대효과의 파악과 분석을 목적으로, 동시환승체계의 이론적 근거를 살펴보고 구축의 방법론적 접근법을 제시하였고, 전형적인 저밀도 지역인 양산시의 기존 시내버스 노선에 적용하여 그 효과를 분석하였다. 이를 위해 양산시의 양산시외버스터미널을 통과하는 11개 시내버스 노선을 양산터미널을 환승지점으로 동시환승체계를 구축하였다. 그 결과 노선 간 환승시간이 크게 감소하였고, 기존 차량대수를 유지함에도 불구하고 높은 빈도의 서비스 제공이 가능해지는 등 서비스 질이 개선 되었다. 또한 기존 노선망의 서비스 권역을 그대로 유지함에도 불구하고 노선단축 등으로 인한 총 운행거리와 요구차량대수가 감소하는 효과도 나타났다. 본 연구의 결과는 유사한 문제에 처한 여타 도시에 적용이 가능하며, 계획가와 정책가에게는 노선 구축을 위한 지침과 정책결정의 근거를 제공할 것이다.
도시 내 버스노선체계 개선을 위한 선행작업인 전체노선체계에 대한 합리적이고 형평성 있는 평가를 위한 기준 및 정량적 지표의 설정, 그리고 이를 이용한 평가사례가 제시되었다. 평가기준은 버스이용의 편의성, 운행의 생산성, 그리고 사회적 비용의 최소화라는 3가지 목표에 입각하여 접근성, 승차안락성, 환승률, 노선직결도, 운행생산성, 형평성, 그리고 차량소요대수의 7개 기준으로 설정되었으며 평가지표는 각각의 기준을 나타내는 구체적 측정도구로서의 정량적 모델로 구성되었다. 평가사례는 경기도 시흥시를 대상으로 기존 노선망의 유지를 포함한 4개의 개선대안에 대하여 설정된 7개 평가지표를 산출, 결과를 비교 평가하는 방식을 취하였다. 또한 지표별 평가점수를 선형정규화법에 의하여 표준화함으로서 종합적 평가가 가능하도록 하였다. 평가결과에 따르면, 설정된 지표들은 부분적으로 한계가 있지만 전반적으로 버스노선체계의 구조와 특성을 잘 반영하고 있어 타당성이 충분함을 보여주고 있다. 후속 연구와 관련하여, 설정된 지표 중 접근성 지표와 환승률 지표에 대하여는 좀더 연구가 필요할 것으로 보인다. 또한. 종합적 평가를 위한 지표 값의 표준화와 지표별 가중치 설정에 관한 연구가 이어져야할 것이며, 정책적 측면에서는 각 도시별로 나름대로의 특성과 정책목표에 입각하여 평가체계를 구성하는 노력이 있어야할 것으로 보인다.
부천시에서는 대중교통이용 활성화를 위하여 2000년 12월 비콘방식의 버스정보시스템을 구축하고 22번 시내버스 노선에서 운영 중에 있다. 본 연구에서는 부천시의 버스정보시스템 도입사례를 통해 운영효과를 분석하였다. 운영효과는 크게 도착시간 정보의 신뢰도 평가와 버스정보시스템 도입에 대한 이용자의 만족도에 대하여 분석하였다. 도착시간 정보제공 서비스의 신뢰도 평가결과 정류소간 주행시간뿐만 아니라 이전 운행의 주행시간 이력자료 또한 일정한 패턴을 형성하지 못하여 도착시간 정보제공용 자료로 직접 활용하기에는 부적합함을 발견하였다. 이를 개선하기 위하여 기존 도착시간 예측모형을 적용한 결과 신경망 모형이 가장 우수하게 평가되었으며, 버스정보시스템의 도착시간 예측알고리즘으로 적용가능함을 알 수 있었다 본 연구에서는 국내에 아직까지 GPS 방식의 버스정보시스템이 구축되지 못한 관계로 불가피하게 부천시의 사례에 한정된 운영효과평가를 수행할 수밖에 없었다. 향후 첨단교통모델도시의 구축으로 GPS 방식의 버스정보시스템이 구축될 경우 두 가지 방식에 대한 직접적인 비교평가도 가능하리라고 판단된다. 또한, 버스도착 예측 정보의 신뢰성 제고를 위해 예측력 있는 모형의 개발이 요구되며 아울러 노선버스의 운행에 영향을 미치는 요소들에 대한 연구가 추가되어야 할 것이다.
현실적인 버스서비스권역 설정은 시내버스의 합리적인 노선망 및 서비스권역 구축을 위해 필요하다. 본 연구는 중소도시 버스이용자들의 현재도보시간 및 한계도보시간을 추정하고 그 특성을 파악하며 연령 및 소득수준별 한계도보시간 추정을 위해 ANFIS 모형을 구축코자 하였다. 이를 위해 경남의 마산시, 창원시, 진주시가 연구대상 도시로 선정되었다. 경남의 중소도시 버스이용자들의 현재도보시간의 80% 누적분포 값(미국의 최대도보시간에 해당)은 10.2-11.1분으로 미국의 최대도보시간 5분보다 큰 것으로 나타났으며 한계도보시간은 21.1-21.8분으로 매우 큰 것으로 나타났다. 중소도시의 한계도보시간 추정을 위해 세 도시의 데이터를 통합한 ANFIS 모형을 구축하였다. 연령과 한계도보시간과의 관계에서는 연령이 증가함에 따라 한계도보시간이 감소하나 25세에서 35세 사이에는 한계도보시간에 변화가 없는 소강상태를 보이며 수입과 한계도보시간은 반비례하는 선형관계를 보였다. 구축된 ANFIS 모형을 이용한 추론치와 조사치의 비교에서 0.996, MSE 0.163, MAE 0.333으로 예측력이 아주 우수한 것으로 평가된다. 본 연구에서 개발된 모형은 타 중소도시의 한계도보시간 추정에 이용될 수 있을 것으로 기대된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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