본 연구는 개인들의 통행수단으로서 자동차 선택에 개인수준 및 도시특성, 도시형태의 세 가지 측면에서의 상관관계를 도출하는 것을 목적으로 한다. 본 연구에서는 자동차 이용을 감소시키는 도시특성 및 도시형태의 주요 요소로 5Ds를 중심으로 접근했다. 이러한 분석을 위해서 2005년 인구주택총조사자료 중 2%수준의 Micro Data내의 개인속성과 개인의 통행데이터 그리고 각 도시에서 제공하는 도시별 통계 데이터 등을 바탕으로 한국에 있는 도시 75개 도시와 그 거주자들을 대상으로 HGLM을 이용하여 분석하였다. 분석결과, 자동차 이용감소에 효과적인 도시특성 및 도시형태요소 분석을 위해서 개인수준의 통제는 반드시 필요하고, 5Ds는 대체로 자동차 이용 감소에 의미있는 관계를 보였으나 서구도시들에서 잘 알려진 자동차 이용 감소 요소인 Density와 Diversity는 한국의 도시에서는 상대적으로 큰 효과를 보이지 않는 사실을 도출할 수 있었다.
수도권 대중교통 이용자는 2004년 서울시의 대중교통 체계 개편에 따라 교통 카드를 사용하여 버스와 지하철을 이용하게 되었다. 교통 카드를 사용하는 각 승객의 승차와 하차에 관한 데이터가 하나의 트랜잭션으로 구성되고, 하루 천만 건 이상의 트랜잭션들로 구성된 대용량 교통카드 트랜잭션 데이터베이스가 만들어지고 있다. 대중교통을 이용하는 승객들의 승차와 하차에 관한 여러 정보를 담고 있는 교통카드 트랜잭션 데이터베이스에서 유용한 패턴이나 정보를 탐사해내는 연구가 계속 진행되고 있다. 이런 연구 결과는 수도권 대중교통 정책을 입안하는데 중요한 기초 자료가 되고 수도권 승객들에게 대중교통을 보다 잘 이용할 수 있는 정보로 제공된다. 교통카드 이용률은 2006년 79.5%, 2007년 80.3%, 2008년 81.6%로 점차적으로 증가하고 있다. 대용량의 교통카드 트랜잭션 데이터베이스에 대한 연구를 살펴보면 하루 동안의 교통카드 트랜잭션 데이터베이스에서 순차 패턴을 탐사하는 알고리즘을 연구하였고[1], 승객들의 통행 패턴에 대한 분석연구를 확장하여 일 년에 하루씩 2004년에서 2006년까지 3일간의 교통카드 트랜잭션 데이터베이스로부터 승객 시퀀스의 평균 정류장 개수와 환승 횟수 등을 연도별로 비교하였다[2]. 수도권 지하철 시스템의 특성에 관한 연구로는 네트워크 구조 분석이 있었고[3], 승객의 기종점 통행 행렬(Origin-Destination trip matrix)에 의한 승객 흐름의 분포가 멱함수 법칙(power law)임을 보여주는 연구가 있었고[4], 지하철 교통망에서 모든 링크상의 승객들의 흐름을 찾아내는 연구가 있었다[5]. 본 논문에서는 교통카드 트랜잭션 데이터베이스에서 지하철 승객들의 통근 패턴을 탐사해내는 방법을 연구하였다. 수도권 지하철 네트워크에 대한 정보를 입력하고 하루치의 교통카드 트랜잭션 데이터베이스에 연구된 방법을 적용하여 8가지 통근 패턴들을 탐사해내고 분석하였다. 탐사된 패턴들 중에서 많은 승객들이 지지하는 출퇴근 패턴에 대해서는 시간대별로 승객수를 그래프로 보여주었다.
본 연구는 2014년 스마트카드 데이터를 활용하여 장거리 통행에서 대중교통 의존도가 높은 교통 취약계층의 대중교통 이동성을 평가하는 것에 목적이 있다. 특히, 신체적인 문제나 제도적으로 대중교통수단을 선택하게 되는 교통약자(노인, 청소년)와, 경제적 여건으로 대중교통을 이용하여 통근통행을 하는 저소득층 인구를 중심으로 대중교통 이동성을 평가하였다. 또한, 서울시의 노인, 청소년, 기초생활수급자의 분포와 각 취약계층의 대중교통 이동성 수준을 함께 고려하여 각 취약계층의 대중교통 이동성 취약지를 식별하고, 이를 종합하여 대중교통 이동성 개선 우선 지역을 선정하였다. 분석 결과, 대중교통 이동성이 낮으며, 교통취약계층 인구가 많이 거주하고 있는 15개의 대중교통 우선 개선지역을 도출하였다. 본 연구는 개인의 실제 통행 데이터인 스마트카드 데이터를 이용하여 대중교통의 이동성을 평가한 점과 교통 취약계층의 기본적인 이동성을 위해 대중교통 서비스가 개선되어야할 대중교통 이동성 취약지를 식별하였다는 점에서 의의를 가진다.
This study examines the 1980 Census and the 1987 Travel Survey data sets, in order to identify commuting trends in the Seoul Metropolitan Area. The commuting field of Seoul includes the cities and counties contiguous to Seoul, as well as Inchon, Suwon and Ansan City and Paju County. The study finds little support for the expansion of the commuting field toward distant counties of Kyonggi Province; instead an intensification of commuting within the field is more salient. The most prominent trend, within the city limit of Seoul, is that journey-to-work toward the city center has decreased whereas peripheral journeys increased considerably. The work trips have increased most in the southwestern sector of the city; a moderate increase in the northeastern and southwestern sectors; and decreases in the center and the northwestern sector of the city. Factorial analyses of the work trip data also reveal the emergence of sub-regions of journey-to-work in the peripheries of the city. Such a spatial pattern of commuting changes resemble that of population changes, and correspond in part to the layout of the subway system.
환승은 타고 있던 교통수단에서 다른 교통수단으로 갈아타는 것을 의미한다. 환승은 통행의 불편을 겪지만, 효율적인 대중교통을 이용하기 위해서는 어쩔 수 없이 발생할 수밖에 없다. 따라서 환승횟수를 최대한 줄이는 것이 대중교통의 활성화를 제공하고, 대중교통의 편의를 제공함에 있어서 아주 중요한 요소라고 할 수 있다. 본 연구에서 수집한 대중교통카드 자료는 평택시 평일 61,986건, 주말 69,100건이며, 수집된 교통자료카드를 이용하여 패턴분석 및 환승영향요인을 분석하였다. Trip Chain 분석 결과, 주말에 주 통행이 통근 및 통행이 아닌 쇼핑, 여가 등의 목적으로 환승 횟수가 많아지며, 통행거리는 10km이상 증가하며 통행시간도 약 9.9분 늘어나는 것으로 나타났다. 또한 Structural Equation Model의 결과, Factor 1릉 총 통행시간, 총 통행거리, Factor 2는 승 하차 인원수, Factor 3는 환승시간, 대기시간, Factor 4는 버스연계노선 수, 운행대수로 환승통행량에 영향을 주는 것으로 나타났다.
본 연구는 도시공간구조와 통행행태 및 접근성 분석을 통하여 어떠한 형태의 도시구조가 대중교통의 활성화에 보다 적합한지를 모색하는 데 목적이 있다. 분석대상도시는 한국과 일본의 도시를 대상으로 하였으며 지구(district) 수준에까지 분석의 범위를 좁힘으로써 연구결과의 적용성을 높이고자 하였다. 비교분석구조로서 각 나라 및 도시에서 각각 컴팩트형도시 및 분산형도시, 고밀지구 및 저밀지구를 설정하였고, 통행행태분석은 로짓모형을 이용하였다. 또한 접근성지표(CAI)를 이용하여 주거공간분포에 따른 대중교통에의 접근성을 분석하였다. 분석결과, 첫째, 고밀도시 및 지구의 거주자가 보다 짧은 통근거리를 나타냈다. 둘째, 통근통행에 있어서 저밀지구의 거주자들이 훨씬 더 높은 자가용승용차의 이용율을 보이는 나타났다 셋째, 고밀도시에서 자가용승용차의 시간 및 비용에 대중교통의 교차탄력성이 저밀도시보다 큰 것으로 나타났다. 넷째, 접근성지표(CAI)의 분석결과, 대중교통으로의 접근성은 단순한 주거밀도보다는 밀도의 공간분포와 더 깊은 관련성을 갖는 것으로 나타났다.
대도시권의 공간구조 변화를 예측하고 문제를 미연에 방지하기 위해서는 도시공간구조의 시간적, 공간적 변화의 특성을 파악하는 것이 중요하다. 통근 통학 자료는 대도시권내에서 나타나는 필연적이며 규칙적인 통행에 대한 것으로 도시공간변화를 자세히 규명하는데 유용한 변수이며 최근 그 중요성이 높아지고 있다. 따라서 본 연구에서는 중력모델을 이용한 서울대 도시권 통근 통학자 자료 분석을 통해 서울시와 주변 도시 간 상호작용을 분석하였다. 그 결과, 서울과 주변 도시 간 상호 작용은 시간의 경과에 따라 강화되고 있음이 확인되었고, 도시 간 상호작용은 거리와 밀접한 연관을 갖는 것으로 검증되었으며, 서울과 강한 상호작용을 보이는 도시들이 대체로 서울 이남에 분포하고 있어 서울대도시권이 불균형적으로 개발되고 있음이 확인되었다.
최근 환경에 대한 관심이 커지면서 전동킥보드는 도시 내 친환경 교통수단으로써 주목받고 있다. 이에 따라 실질적 이용행태 및 이용목적에 대한 다양한 연구가 실시되고 있으나, 개인의 통행성향을 반영한 이용의향에 대한 연구는 미비한 실정이다. 따라서, 본 연구에서는 서울시 통근자를 대상으로 실시한 설문조사를 활용하여 요인분석을 통해 응답자의 통행성향을 분석하고, 공유 전동킥보드 이용의향에 대한 이항 로지스틱 회귀모형을 구축하여 개인의 통행행태가 어떻게 영향을 미치는지 규명하였다. 모형추정 결과, 공유 전동킥보드 이용의향에 영향을 미치는 요인으로, 연령, 주수단(승용차), 버스정류장 접근시간, 통행성향 변수(통행 비효용, 직접 운전, 인터넷/스마트폰 친화, 추가 지불 의사)가 통계적으로 유의한 것으로 분석되었다. 본 연구의 결과는 향후 공유 전동킥보드의 효율적인 운영과 이용 활성화를 위한 통행행태적 측면의 기초자료로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
현재 이용되는 모든 동적 통행배정모형들은 출발시간을 기준으로 기종점간의 통행량을 정의하고 있다. 하지만, 동적 OD가 출발시간을 통행수요의 동적 기준점으로 이용하는 것은 동적 통행배정 모형의 계산상 편의를 위한 것이다. 즉, 통행이 활동참여를 위해 발생하고 종료된다는 것을 고려하면 이러한 출발시간 기준 기종점표는 모든 종류의 통행들에 적용될 수는 없다. 예를 들어, 오전의 출근통행은 업무개시시간을 고려한 희망도착시간이 기준시간이 되고, 통근자들이 가정을 떠나는 출발시간은 희망도착시간과 예상 기종점 통행시간을 고려해 결정되는 것이다. 그러나 현재 개발되어 있는 모든 통행배정기법들은 출발시간으로부터 시간의 흐름에 따라 기점에서 종점으로 통행을 이동시키기 때문에 통행수요를 종점 희망도착시간을 기준으로 역방향계산을 할 수 없다. 따라서 현실과 동일한 결정과정을 통해 동적 통행배정을 할 수 있는 모형은 아직 개발되지 않았다. 본 연구에서는 이러한 문제인식 아래 희망도착시간을 기준으로 정의된 동적 기종점표를 교통망에 부하할 수 있는 동적 통행배정모형을 개발하였다. 개발된 모형은 희망도착시간분포와 예상 경로 통행시간을 이용하여 출발시간분포를 갱신하는 방법을 이용하였으며, GLS함수를 통해 수학식을 구성하였다. 개발된 모형은 두 가지의 소규모 교통망들에 적용되어 그 성능을 확인하였다.
Travel is a factor that stimulates the vitality of the urban and is widely used as an indicator of sustainable growth of the region. In Korea, however, no studies has been made to predict changes in traffic and calculate the accessibility of the region by comprehensively considering the socio-economic conditions of the travelers. The purpose of this study is to classify commuters according to the household income and to analyse the traffic characteristics of each class. The analysis results are aggregated into two. First, the analysis of study found different transport characteristics for different income classes. This is the result that underpins the argument of a previous study that suggested that a discriminatory approach is necessary for each income in determining the accessibility of the region. Second, this study calculated utility values differently for each income class based on the transit time and cost required between each zone. Through these measures, transport characteristics were analyzed by income class using indicators that considered transportation infrastructure, and socio-economic conditions of the travelers. This study is meaningful in that it provided the basis for calculating the accessibility that could take into account the activities of the housing consumers in establishing domestic housing policies.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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