지하철역사의 일반적인 환승통행은 노선간환승과 역사환승을 의미한다. 노선간환승은 다른 두 노선의 열차를 갈아타기 위하여 환승통로와 같은 수평보행시설을 통해 이동한다. 역사환승은 스마트카드 진출입 단말기노선과 승하차 열차노선이 다른 상황에서 발생하는 보행통행으로 계단, 에스컬레이터와 같은 수직보행시설을 이용하면서 환승통로를 함께 이용하는 통행이다. 이러한 환승의 가정은 지하철 네트워크를 운행하는 모든 노선은 완행 또는 급행의 단일노선에 한정되었다는 한계를 포함하고 있다. 따라서 완행과 급행이 동일노선으로 운영되는 상황에서 노선내에서 발생되는 환승에 대한 검토가 수행되지 않았다. 노선내환승은 메트로9호선과 같이 급행 및 완행 정차역이 동일노선에서 운행되는 상황에서 발생한다. 본 연구는 스마트카드 자료기반의 급행 및 완행열차가 동일노선에 존재하는 지하철네트워크를 대상으로 노선내환승을 분석하는 방법론을 구축한다. 이를 위해 급행 및 완행열차를 분리하기 위한 네트워크확장기법을 구축하고 최소시간경로를 선택하는 과정에서 동일 노선의 내부 환승이 재현되는 경로선택모형을 제안한다.
교통카드기반 도시철도네트워크에서 역사환승은 중간환승역이 아닌 출발역과 도착역의 노드에서 발생하는 환승보행이동을 의미한다. 철도네트워크에서 최적의 경로를 탐색하기 위해서는 차내통행시간 이외에 환승보행이동에 대한 페널티를 반영하는 방안이 요구된다. 그러나 기존 링크표지기반 경로탐색기법은 링크와 링크의 사이에서 나타나는 환승페널티가 인식되도록 설계되었다. 따라서 출발역과 도착역에서 나타나는 역사환승페널티를 반영하지 못하는 한계가 발생한다. 역사환승페널티를 반영하기 위해 가상링크를 도입하여 네트워크를 확장하는 방안이 있으나 링크표지기반알고리즘을 효과적으로 유지하지 못하는 단점이 발생된다. 본 연구는 역사환승페널티를 반영하기 위하여 네트워크확장없이 최적경로를 탐색하는 알고리즘을 제안한다. 이를 위해 단말기ID와 링크의 노선을 비교하여 노선환승페널티를 직접 적용하는 방안을 제안한다.
최근 개발되고 있는 GIS 기반 교통경로 안내 시스템은 자가 운전자를 위한 시스템이 대부분이다. 대중 교통에 적용된 몇몇 사례들은 환승시에 고려해야 할 시간적 제약 요소들을 반영하고 있지 않아 한계점을 지니고 있다. 대중 교통을 위한 시스템 개발에는 - (1) 이용객들이 목적지까지 이동하면서 서로 다른 교통수단간에 환승할 수 있다는 사실과 (2) 환승 시에는 이동시간, 대기 시간 등의 환승소요 시간이 있다는 것 -이 반영되어야만 한다. 본 연구에서는 다수의 교통수단이 혼재된 대중교통 네트웍에서 최적의 경로를 산출하는 방안을 제시하였다. 시간제약과 기타 서비스 가용시간 등을 고려한 최적해 또는 이에 근사한 해를 찾기 위해 유전자 알고리즘(Genetic Algorithm)을 사용하였으며, 이를 GIS에서 구현하기 위한 데이터 구조를 제시하였다.
본 연구는 철도 네트워크에서의 통행배정 모형에 관한 것이다. 기존의 통행배정모형은 주로 도로 혹은 도시 대중교통 네트워크에 초점을 둔 연구로서, 최적전략 기반 통행배정 모형을 비롯한 대부분의 통행배정 모형 이 지역간 철도 네트워크에 대해서는 비현실적인 수요를 생성한다고 알려져 있다. 특히 KTX개통 이후, KTX가 포함된 환승경로를 이용하는 승객이 점차 증가하는 추세이며, 이러한 KTX가 포함된 환승 경로 및 스케줄이 지속적으로 개선되고 있다. 본 연구는 환승을 고려한 새로운 다항로짓 기반 통행배정 모형을 제시한다. 특히 본 연구에서 제시하는 모형은, 통행 시간, 경로의 최소 운행횟수, 환승 저항 등 다양한 변수가 포함된 효용함수가 주어져 있을 때, K개의 최대 효용을 갖는 경로를 탐색하는 알고리즘을 포함하고 있다.
국내는 정보통신(IT) 기술의 발달을 기반으로 BIS, BMS, CNS 등을 통해 교통정보가 실시간으로 제공되고 있으며, 향후 유비쿼터스 시대로 본격적으로 진입하게 되면 개개인의 입맛에 맞는 맞춤형 (대중)교통 정보 제공이 가능하리라 판단된다. 이러한 대중교통 통행정보 제공은 대중교통망에서의 경로탐색알고리즘을 구현함으로써 가능한데, 대중교통망은 일반가로망과는 달리 환승과 운행시간 특성을 포함하며, 통행자가 경로선택시 통행거리, 통행요금, 환승횟수 등과 같은 복수의 요소에 대한 고려가 필요하다. 이에 본 연구에서는 사용자에게 영향을 미칠 수 있는 요인들을 제약조건으로 구성하고 그들의 상한 값을 변수화 함으로써 사용자의 경로탐색조건을 보다 자의적으로 축소해 나가는 기법을 제안한다. 또한, 본 연구에서는 서비스시간제약조건을 고려한 K경로탐색알고리즘에 기반을 두어 환승횟수, 총통행시간, 좌석확보, 거리비례제의 요금제약, 환승시간을 제약조건으로 구축하고, 최적의 경로를 탐색하는 방법을 제안한 후 서울시 및 수도권 도시철도망에 대하여 적용함으로써 맞춤형 환승교통정보를 구현해 본다. 적용되는 K경로탐색알고리즘은 전체경로삭제(Entire Path Deletion Method)에 근거한 후, 시간종속적(Time-Dependent)인 개념으로 확장하여 향후 여행전(Pre-Trip), 여행중(In-Vehicle Route Guidance), 실시간적인 경로계획(Path Planning)에도 활용될 수 있는 기반을 구축하였다.
최근 정부에서는 수도권 주요거점을 30분대에 연결하기 위해 광역급행철도 건설을 추진하고 있으며, 광역급행철도의 정거장은 대부분 기존 노선과 환승역으로 연결되어 환승에 대한 중요성이 증가하고 있다. 환승저항이 경로선택에 미치는 영향에 관한 많은 연구가 이루어져 왔으나, 대부분 일반 지하철을 대상으로 하여 광역급행철도의 환승행태에 관한 연구는 전무한 실정이다. 이에 본 연구에서는 수도권의 대표적 급행노선인 신분당선을 대상으로 환승행태 분석을 수행하였다. 통행량 집중정도와 요금지불 유무에 따른 환승행태 분석을 위해 요일, 시간대, 이용자 특성에 따라 데이터를 구분하여 경로선택모형을 구축하였다. 분석 결과, 광역급행철도 이용자는 환승이동시간에 비해 환승대기시간에 큰 저항을 가지며, 특히 첨두시간대에는 환승대기시간의 차내시간 한계대체율(EIVM)은 3.51배로 나타났다. 본 연구에서 광역급행철도 환승 1회당 EIVM은 2.6분으로 분석되었으며, 일반 지하철을 대상으로 한 선행연구의 결과에 비해 현저히 낮은 값이다. 이는 일반지하철과 광역급행철도의 환승저항에 차이가 존재하며, 지하철 교통수요 예측 시 일반지하철과 광역급행철도 환승페널티를 차등 적용할 필요성이 있음을 시사한다.
최근 세계 경제가 금융위기로부터 회복되기 시작하면서 전 세계적으로 초고층 건축공사 프로젝트가 증가하는 추세에 있다. 수직 리프트 양중은 리프트 양중 장비 대수의 제약으로 인해 초고층 건축공사 프로젝트에 있어서 전체 프로젝트의 생산성 측면에서 매우 중요한 요소이다. 특히 건물 높이가 400m 이상 되는 초고층 건축공사에서는, 리프트의 최대 운행높이로 인해 환승운영방식의 리프트 양중이 필수적이다. 환승운영방식 리프트 양중에서의 환승층 지정은 자원들의 양중 시간 단축에 많은 영향을 미친다. 본 연구에서는 AnyLogic 프로그램을 통한 이산사건 시뮬레이션 모델 구축 및 OptQuest 최적화 프로그램을 통한 메타휴리스틱 방식의 최적해 탐색으로 오전 출근시간대의 작업원 양중 시 환승층 최적화를 위한 방법을 제안하였다. 중간층을 환승층으로 지정했을 때와 비교한 결과, 최적 환승층을 지정했을 때 작업자들의 전체 양중시간이 상당히 단축되는 것으로 분석되었다. 본 연구에서 제안하는 도구를 사용 시 초고층 건축공사 프로젝트에서 작업원들의 가용 작업시간 증가를 통한 비용 절감 및 프로젝트 공기 단축이 가능할 것으로 예상된다.
Max-Plus 대수란, 선형 대수(linear algebra)에서의 더하기(addition) 연산과 곱하기(multiplication)연산을 최대값(maximization), 더하기(addition)로 각각 대체한 비선형 시스템을 말한다. Max-Plus 대수는 전통적인 의미의 선형 대수에서 다뤄지는 고유값(eigenvalue), 고유벡터(eigenvector), 안전성(stability) 등의 개념이 Max-Plus 대수에서도 그대로 적용되고, 그것의 의미 또한 실제 시스템의 다양한 해석을 가능케 하고 있어, 최대값 연산과 더하기 연산으로 이루어진 이산 사건 시스템(discrete event system)을 분석할 수 있는 유용한 도구가 된다. 이러한 이산 사건 시스템의 대표적인 예가 바로 환승을 고려한 열차 스케줄이다. 현재 수도권에는 1호선${\sim}$8호선, 인천 1호선, 분당선, 중앙선 등 11개 노선의 도시 철도가 운영되고 있다. 각 노선들은 서울 Metro, 서울도시철도공사, KORAIL 등 서로 다른 운영사에 의해 운영되고 있어서 각 노선의 스케줄 또한 노선간의 환승을 고려하지 않은 채 독립적으로 작성되고 있는 실정이다. 이러한 독립적인 열차 스케줄은 승객들의 긴 환승시간으로 이어진다. 본 연구에서는 Max-flus대수 방법론에 대한 자세한 설명을 기초로 1호선과 2호선, 4호선의 주요 환승역인 사당역과 신도림역, 시청역, 동대문역을 중심으로 Max-Plus 대수 방법론의 적용 가능성을 검토해 보았다.
환승누적함수에서 환승회수가 증가되면 환승비용에 대한 개별적인 환승의 영향이 선형 또는 비선형적으로 증가된다. 이 함수는 버스 또는 철도와 같이 대중교통노선에서 경로를 선택하는 승객의 행태를 효과적으로 설명한다. 이 함수로 통행시간이 더 소요되더라도 환승이 적은 대중교통노선을 선택하는 일반적인 상황의 구현이 가능하다. 그러나 환승누적함수가 포함되는 통행비용은 비가산성비용으로 최적경로탐색을 위해서 경로열거라는 어려운 상황을 포함한다. 본 연구는 환승누적함수를 고려하여 최적경로를 탐색하는 효과적인 방안을 제안하였다. 이를 위해 우선 환승누적함수가 포함되는 경우 경로탐색과정에서 나타나는 최적경로역전 현상을 설명하였다. 또한 복수의 경로를 탐색해서 최소의 비용경로를 최적경로로 선택하는 경험적인 방안을 제안하였다. 유입링크기반 전체경로삭제기법을 복수경로탐색기법으로 채택하여 알고리즘의 경로최적조건의 증명성에 기반하여 K개의 경로를 탐색하는 방안을 제안하였다. 환승계수를 도입하는 사례연구를 통하여 제안된 방안의 실제 교통망에 대한 활용성을 논의하였다.
전 세계적으로 고령인구가 급증하고 이에 따라 이동에 불편을 겪는 교통약자의 수도 증가하고 있다. 이러한 추세에 따라 국내에서는 이동편의시설 설치 확대 등 교통약자에 대한 양질의 대중교통 서비스 제공을 위해 다양한 정책을 시행 중이다. 기존 대중교통 이동편의시설 설치는 역사의 면적, 층수, 시설 미확보역 등의 양적인 측면을 기준으로 우선적 확대·설치되고 있다. 하지만 양적 기준 보다는 실제 이용자 기준의 설치 필요 지역에 이동편의시설을 확보하는 것이 교통약자의 이동편의 증진에 더 효과적일 것으로 사료된다. 본 연구에서는 이용자 기반의 교통카드 빅데이터 분석을 통해 교통약자의 환승취약지점을 도출하고자 했다. 스마트카드 거래내역 데이터를 가공하여 환승통행데이터를 구축하고 이용자별 환승통행패턴 분석 및 환승통행시간 차이가 큰 경로를 기준으로 환승취약지점을 도출했다. 분석 결과 일반 이용자보다 교통약자의 환승시간이 오래 걸리는 것으로 나타났다. 일반과 교통약자의 환승통행시간 차이와 시설물 개수와의 상관관계는 미약한 것으로 나타났는데 현장 조사 결과 환승통행시간 차이는 시설물의 단순 개수보다는 해당 환승최단경로 내 이동편의시설의 부재로 인해 발생하는 것으로 나타났다. 향후 교통약자를 위한 이동편의시설 확대 시 실질적 이용자 기반 데이터 분석을 통한 환승취약지점을 기준으로 우선적 시설 확보 시 교통약자의 이동편의가 보다 더 향상될 것으로 사료된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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