본 연구의 목적은 현재 서울시를 포함한 수도권 지역에서 가장 높은 수송분담율을 차지하고 있는 지하철망 상 통행흐름의 시 공간적 구조를 밝히고, 그러한 통행흐름과 토지이용의 관계성을 밝히는 것이다. 특히 본 연구에서는 지난 2004년 7월 이후 수도권 대중교통이용자의 대부분이 이용하고 있는 교통카드 통행거래자료 중 매년 주중 하루치의 통행 트랜잭션 데이터베이스에 대하여 데이터마이닝 기법을 적용하여 지난 4년간 수도권 지하철망 상 통행흐름의 위상학적 구조를 비교분석하였다. 또한 하루 중 시간대별 통행흐름의 공간적 특징을 분석하기 위하여 하루를 아침 출근시간대, 낮 시간대, 저녁 퇴근 시간대로 나누어 수도권 지하철망 상의 각 지하철역의 시간대별 출발통행량과 도착통행량을 산출하고, GIS를 이용하여 그 공간적 패턴을 비교한 결과 시간대별로 확연한 차이가 나타남을 확인하였다. 그리고 지하철 통행흐름의 위상학적 구조와 토지이용과의 관계성을 밝히기 위하여 각 지하철역의 시간대별 출발 도착 통행량과 그 지하철역 주변지역의 토지이용상태를 반영하는 지리적 변수들 간의 상관관계분석과 다중회귀분석을 실시하였으며, 분석 결과 시간대별 출발 통행량 및 도착 통행량 관계를 설명하는 선형 대수식을 도출하였다. 함수식의 적합성 판명을 위하여 공선성진단과 이분산성분석을 실시하였다.
이 논문은 확률론적인 방법을 이용하여 동적 통행시간(dynamic travel time) 모형을 도출한다. 동적 통행시간 모형은 차량의 통행시간은 도로 공간상에서의 교통흐름 분포에 따라, 또는 통행구간 출발점에서 시간에 대한 교통흐름의 분포에 따라 결정된다고 가정하여 얻어진다. 이 모형들에서 교통흐름의 분포가 차량의 통행시간에 미치는 정도를 나타내는 확률밀도함수(probability density function)는 여러 가지 형태의 도입될 수 있으나 지수분포를 따른다고 가정한다.
본 연구의 목적은 시간거리를 크게 단축시킨 고속철도 도입으로 우리나라 도시간 통행흐름에 나타나는 변화를 파악하는 것이다. 이를 위하여 도시간 통행을 담당하고 있는 대표 운송수단인 고속버스와 철도의 운송실적을 바탕으로 고속철도 개통 이전과 이후 각 운송수단의 도시간 통행흐름에 나타나는 변화를 분석한다. 먼저 중력모형을 적용하여 시간거리 매개변수에 대한 운송수단별 도시간 통행량의 관계 변화를 파악한다. 분석결과 고속버스를 이용하는 도시간 통행은 철도에 비해 시간거리에 덜 민감하며 고속철도 도입 이후 그 경향은 더 강화되는 경향을 보인다. 그러나 일반철도를 이용하는 도시간 통행은 시간거리에 좀 더 민감하게 반응하며 고속철도 도입 이후 그 경향은 더욱 강화되어 일반철도를 이용한 장거리 통행량은 점점 더 감소한다. 반면 고속철도를 이용한 도시간 통행량은 장거리 일수록 오히려 증가하는 추세를 보여 중력모형과는 상치되는 양상을 보인다. 더불어 교통인프라의 변화로 나타나는 운송수단별 통행흐름의 공간구조에 나타나는 변화를 파악하기 위하여 MST(Maximum Spanning Tree)기법을 적용하여 각 시점의 운송수단별 허브구조를 비교분석한 결과 고속버스와 일반철도를 이용한 통행흐름은 시간이 경과하면서 계층 수가 늘어나는 변화를 보이지만 고속철도의 경우는 2010년 까지도 서울과 부산을 1차위의 Hub로 하는 단순 계층구조를 나타낸다.
본 연구는 동적 시각화 방법을 토대로 서울 대도시권 지하철 통행흐름의 요일 간 변동성을 분석한다. 이를 위하여 본 연구에서는 수도권의 1주일치 교통카드 자료에서 요일별로 1분 간격으로 지하철 승객흐름을 추출한다. 지하철망상의 통행흐름의 시공간적 분포를 나타낼 수 있도록 동적 시각화 방법을 고안하여 지하철 승객의 시공간적 분포에 나타나는 요일 간 변동성을 직관적으로 분석한다. 그 결과로 주중과 주말 지하철 승객흐름의 시공간적 분포 패턴은 확연한 차이를 보인다. 주중과 주말에도 요일에 따라 다소 다른 양상을 보인다. 서울의 주요 중심업무지역들과 유흥지역들의 승객흐름에도 요일별 승객흐름 양상에 뚜렷한 차이가 있음을 확인할 수 있다. 이러한 분석결과는 도시계획과 교통계획의 토대가 될 뿐 만 아니라 도시 재해 재난이 발생할 경우 피해에 노출되는 인구규모를 파악하고 신속한 대피대책마련에 유용한 정보를 제공할 수 있다.
본 연구의 목적은 도시성장과 함께 통행거리와 교통량이 크게 늘어나 심각한 교통체증현상을 보이고 있는 서울을 대상으로 교통흐름의 공간적 특징을 파악하고, 이를 수도권 지역의 토지이용 및 시설 분포와 연결시켜 수도권 지역의 기능적 연계의 공간구조를 밝히는 것이다. 이를 위해 본 연구에서는 교통카드를 이용하여 이동하는 대중교통 이용자들이 만들어 내는 통행 거래 자료를 바탕으로 통행행태와 통행흐름의 공간적 특징을 분석하였다. 교통카드 데이터는 하루 천만 건이 넘으며, 각 통행거래자료 마다 승 하차 및 환승의 위치와 시간, 이용 교통수단 등 방대한 정보를 담고 있어 이의 효율적 분석을 위하여 데이터마이닝 기법을 도입하였다. 특히 대중교통이용자의 통행행태를 파악하고 각 지점의 통행 수요를 파악하기 위한 새로운 알고리즘 개발하여 적용하였다. 분석결과의 공간적 특성을 파악하기위하여 지리정보체계를 이용하여 시각화시키고, 그에 입각하여 공간적 특성을 분석하였다. 또한 출발 교통량, 도착교통량, 총 지지도들 간의 관계성을 파악하기 위하여 상관관계분석을 시도하였다. 통행수요에 있어 강남의 2호선 지하철역을 따라 가장 많은 통행 수요가 나타나고 있으며, 그 다음으로 강북의 구도심지역이 또 하나의 중심축을 이룬다. 그밖에도 대단위 고층 아파트가 밀집되어 있는 주거지역들이 부수적인 중심축을 형성한다. 기 종점 수요와 함께 통과 수송량 까지 나타내는 총지지도는 강남의 구로-신도림 역이 가장 놓게 나타나며 강남지역에 위치한 지하철 2호선 역들과 환승역들에서 높게 나타나고 있다. 이러한 통행패턴 분석은 일차적으로는 교통망 상의 교통흐름과 각 지점의 통행수요를 나타나며 지역 내에서 지점 간의 기능적 연계를 반영하고 있기 때문에 도시의 교통계획은 물론 지역의 토지이용 및 시설 입지 계획 수립에 필수적이다.
본 연구는 서울 수도권의 지하철 교통망에서 승객들의 흐름을 찾아 시각화 방법을 제안하고 주요 업무지역의 출퇴근 승객 흐름을 분석한다. 지하철 승객 흐름은 대용량 시공간 데이터로서 일반적인 통계적 분석으로는 그 흐름의 본질을 분석하기가 매우 어렵다. 그러나 승객의 흐름을 시공간상에 역동적으로 시각화하여 보여주면 직관적인 분석이 가능할 뿐만 아니라 통행흐름의 특성을 보다 효과적으로 파악할 수 있다. 지하철 승객들의 대용량 교통카드 트랜잭션 데이터베이스로부터 제안된 방법으로 승객 흐름을 찾아 지하철 교통망의 각 링크의 흐름을 다양한 방법으로 시각화하여 주요 업무지역에서의 통행 행태를 직관적으로 분석하였다. 그 결과로 서울의 중심업무지역들과 지하철 노선과의 연관성이 매우 높고, 세 주요 중심업무지역들의 하루 지하철 승객흐름 양상에 뚜렷한 차이가 있음을 확인할 수 있었다.
본 연구에서는 서울 대도시권에서 도시 내 통행흐름의 시-공간적 특성을 밝히고자 한다. 특히, 서울대도시권 대중교통이용자의 통행기록을 담고 있는 교통카드 데이터베이스에서 지하철 이용자의 하루 동안의 탑승자료를 이용하여 시간대별 통행흐름의 유형과 토지이용과의 관계를 분석하였다. 이를 위하여 먼저 각 지하철역별 아침, 낮, 저녁 시간대별 승하차 여객 수를 산출하고, 그의 공간적 분포를 GIS를 이용하여 시각화 하였다. 이러한 각 역의 시간대별 승객의 타고 내리는 승객흐름을 바탕으로 계층적 군집분석법을 이용하여 서울대도시권 지하철체계를 구성하고 있는 353개 역들을 유형화 하였다. 이러한 승객 흐름의 유형별 군집에 따라 지하철 역 인접 지역의 토지이용을 나타내는 지역변수들과의 관계식을 도출하였다. 이러한 분석의 결과는 교통계획은 물론 도시계획의 다양한 단계에 유용하게 이용될 수 있다.
텔레매틱스 서비스 중 가장 보편적으로 사용되는 것이 출발지에서 목적지까지의 최단 경로 안내 서비스이다. 본 논문에서는 미래 시간에 대한 교통흐름 예측 결과를 바탕으로 한 동적 최단 경로 탐색 시스템을 개발하고 실시간교통정보를 이용한 다양한 실험을 수행하여 성능을 분석하였다. 교통흐름 예측은 베이지안 네트워크 (Bayesian network)를 이용한 예측 시스템을 사용하였다. 동일한 출발지와 목적지에 대해 동적 최단 경로와 정적 및 누적 최단 경로를 탐색하고 각 경로에 대한 통행 시간을 계산하여 실제 최단 경로의 통행시간과 비교하였다. 실험 결과 75% 이상의 비율로 동적 최단 경로의 통행시간이 정적이나 누적 최단 경로의 통행시간보다 실제 최단경로의 통행시간에 가깝게 나타났다. 따라서 중간 경유지에 도착 예정인 시간대의 교통 흐름을 예측하여 동적 최단 경로를 구하는 것이 출발시간의 교통흐름을 모든 구간에 적용하여 최단 경로를 구하는 정적 최단 경로에 비해 더 정확한 교통정보를 제공하여 텔레매틱스 서비스의 품질을 향상시킬 수 있음을 보여 주었다.
혼잡한 교통네트워크에서 조사된 통행량으로부터 확률적 사용자 평형을 이루는 통행분포와 통행배정을 동시에 구하기 위한 네트워크 모델과 유전알고리즘을 제안하였다. 확률적 사용자 평형을 이루는 모델은 선형제약을 가진 비선형 목적함수를 최소화하는 문제로 정식화하였다. 네트워크 모델에서는 해의 탐색공간을 줄이고 조사된 통행량을 만족시키기 위해서 흐름보존제약을 활용하였다. 목적함수는 흐름보존, 통행발생량, 통행유입량, 조사통행량 등의 제약을 만족하는 링크통행량과, 경로통행배정을 통하여 구한, 확률적 사용자 평형을 이루는 경로통행량을 만족하는 링크통행량의 차이를 최소화하는 것으로 정식화하였다. 제안된 유전알고리즘에서 유전자는 통행분포, 링크통행량, 여행비용계수 등을 나타내는 벡터로 정의하였다. 각 유전자는 목적함수의 값으로 구한 적합도에 따라 평가되며, 병행단체교차와 돌연변이에 의하여 진화한다.
자동차를 중심으로 하는 도로교통량이 크게 늘면서 교통에 기인한 다양한 피해 현상들이 나타나고 있다. 특히 교통량이 집중되는 대도시에서는 교통에 기인한 도시민의 건강피해가 심각한 것으로 밝혀지고 있다. 본 연구에서는 교통에 기인한 미세먼지의 피해를 직접적으로 받는 도시인구는 미세먼지의 주 발생원인 교통흐름이 있는 도로변에 가까이에 노출되는 도시민들이라고 보고 도시 공간 내에서 교통흐름과 미세먼지, 그리고 도시 통행인구의 공간적 분포를 분석하였다. 특히 본 연구에서는 대기오염문제가 심각한 서울을 대상으로 교통에 기인한 미세먼지의 실태를 살펴보고, 서울을 둘러싸고 있는 경기도 일대에 대단위 주거지들이 밀집된 신도시들이 개발되면서 나타나는 인구분포와 통행패턴, 그리고 교통흐름 및 미세먼지 농도에 나타나는 공간적 변화와 이들 간의 공간적 관계를 종합적으로 파악하기 위하여 GIS를 적용하였다. 또한 교통카드 트랜잭션 데이터베이스에서 데이터마이닝기법으로 추출해낸 통행흐름 자료를 이용하여 통행시간별 통행인구분포도를 작성하고, 이를 바탕으로 교통에 기인한 미세먼지에 직접 노출하게 되는 도시인구를 산정하는 시 공간적 모형개발을 시도하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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