• 한국ITS학회 논문지
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• 제15권4호
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• pp.33-43
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• 2016

수도권 통합대중교통요금제를 위해 생성되고 있는 교통카드자료는 수도권 도시철도의 환승시간 및 횟수정보를 제공하지 못하고 있다. 도시철도에는 환승게이트가 설치되어 있지 않아 노선간의 환승정보는 설문조사나 목측을 통한 거시적 추정으로 진행된다. 따라서 교통카드자료를 토대로 계산되는 수도권 대중교통의 환승시간 및 횟수는 과소평가되는 문제점을 내포한다. 환승자료의 정확한 추정을 위해서는 교통카드 태그가 이루어지는 진입 및 진출 게이트 사이에서 발생하는 통행경로에 대한 설명이 필요하다. 본 연구는 교통카드 단말기 태그자료를 기반으로 환승현황을 파악하기 위한 통행경로모형을 구축하고 수도권에서 발생하는 환승정보를 도출한다. 이를 위해 단말기 운영체계와 도시철도의 네트워크 특성을 일치시키기 위한 빅노드 개념을 도입한다. 또한 수도권 도시철도의 효과적 네트워크 구동을 위해 링크표지개념을 도입한다. 교통카드단말기의 행정구역정보를 토대로 시군구의 중죤, 서울-경기-인천의 대죤에서 발생하는 환승시간과 횟수를 도출한다. 2014년 일일 대중교통카드자료를 이용하여 전수화된 환승특성데이터를 구축하고 수도권 도시철도의 환승저항에 대한 통합적인 자료로서 활용가능성을 제시한다.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제15권2호
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• pp.1-12
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• 2016

본 연구의 목적은 서울시의 환승통행 특성을 분석하고 토지이용이 환승통행에 미치는 영향을 규명하는 것이다. 이를 위해 서울시의 2013년 4월 평일 하루치 교통카드자료를 이용하여 환승통행의 일반적인 특성을 분석하고, 토지이용과 사회경제지표 등을 독립변수로 고려한 환승통행량의 다중선형 회귀모형을 구축하였다. 환승통행특성의 경우, 환승통행이 전체 통행의 26.7%를 차지하였으며, 이 중 1회 환승한 경우가 86.4%로 대부분이었다. 또한 버스-지하철간 환승이 64.7%로 큰 비중을 차지하였며, 주로 지하철 역 및 업무시설이 다수 위치하는 곳에서 환승통행이 많이 발생하였다. 회귀모형 구축 결과, 업무시설면적비율 및 백화점시설의 면적비가 높거나 복합토지이용도가 높은 지역일수록 환승통행량이 많아지는 것으로 분석되었다. 본 연구의 결과는 향후 복합환승센터와 같이 도시 내 환승통행을 고려하는 교통시설의 입지 선정을 위한 기초자료로 활용될 수 있을 것이다.

• 대한토목학회논문집
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• 제36권6호
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• pp.1083-1091
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• 2016

본 연구는 대중교통카드자료를 이용해서 수도권 지역간 대중교통통행에서 승객들이 겪는 환승시간, 환승회수의 환승저항을 분석한다. 현재 교통카드자료는 버스와 철도를 이용하는 수단통행을 5회까지 Trip Chian으로 기록하여 수단간 환승과 관련된 정보는 쉽게 파악된다. 그러나 수도권 교통카드는 도시철도의 통행에서 발생하는 환승역 정보를 포함하고 있지않아 Trip Chain에서 승객이 경험하는 환승저항이 저평가되는 문제가 존재한다. 따라서 철도통행에 대하여 승객행태를 반영하는 경로선택모형으로 구축하여 환승시간과 환승회수를 반영하면 온전한 환승저항의 설명력을 갖게된다. 연구방법으로서, 우선 수도권 대중교통환승에 대한 개념을 정립하여 도시철도가 포함되는 수단이용의 경우 교통카드자료의 환승저항 개념을 새롭게 정립한다. 또한 Trip Chain내에 철도의 경로선택모형을 구축하여 환승시간 및 환승회수를 대상으로 통행저항을 재평가하여 설정한다. 그리고 버스 및 도시철도 정류장 좌표를 행정동단위의 소죤 및 시군구 단위의 중죤으로 일치시키기 위해서 빅노드를 운영하는 방법을 채택한다. 마지막으로 수도권의 지역간 통행에서 철도수단이 한번 포함된 통행사슬에 대한 사례연구를 통하여 결과의 타당성을 논의한다.

• 대한토목학회논문집
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• 제39권5호
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• pp.613-621
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• 2019

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.

• 대한교통학회지
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• 제18권4호
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• pp.19-30
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• 2000

환승은 대중교통 이용시 불가피하게 발생하여 승객에게 불편을 초래하는 통행저항(travel impedance)으로 작용하지만, 대부분의 기존 연구에서는 이를 제대로 고려하지 못하였다. 따라서 본 연구는 환승이 경로선택에 어떠한 영향을 미치는지를 살펴보기 위해서 서울시 지하철 이용자를 대상으로 선호의식(Stated Preference: SP) 및 현시선호(Revealed Preference: RP) 자료를 구축하여 분석하였으며, 차내시간, 환승횟수, 환승시간 그리고 에스컬레이터 유무의 가치를 추정하기 위한 모형식을 구축하였다. 연구 결과, SP분석과 RP분석의 결과가 조금씩 차이가 나지만 대체적으로 서울시 지하철 이용객들은 차내시간을 기준으로 할 때 환승시간은 1∼2배, 환승 1회는 10∼15분, 에스컬레이터 유무는 2∼4분의 가치를 부여하는 것으로 나타났다. 시장분할을 통해 통행특성별로 살펴본 결과 여자가 남자에 비해서 그리고 나이가 들수록 환승에 더 많은 가치를 부여함으로써 환승을 더 불편하게 느끼고 있는 것으로 나타났다. 또한 분석자료별로 차이가 있지만 귀가·하교 통행이 환승에 대한 저항이 크고, 출근·등교·업무 통행이 비교적 낮았다. 또한 통행시간 및 환승시간이 길수록 환승에 대한 저항이 크게 나타났다.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제17권6호
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• pp.14-24
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• 2018

교통카드를 이용하는 승객의 지하철역사내에서 보행이동은 직승직하, 노선환승, 역사환승 3가지로 구분된다. 직승직하는 단말기노선과 열차노선이 동일한 상황에서 나타나는 통행을 의미한다. 직승은 출발역에서 직하는 도착역에서 각각 나타난다. 노선환승은 승객이 하차 및 승차한 열차노선이 다른 상황에서 발생한다. 노선환승은 출발역과 도착역이 아닌 중간역의 환승보행통행이다. 역사환승은 단말기노선과 열차노선이 다른 경우 나타난다. 역사환승은 출발역에서 출발환승과 도착역에서 도착환승으로 나타난다. 수도권 교통카드는 출발역 및 도착역 단말기노선번호가 기록되나 열차노선정보가 존재하지 않는다. 따라서 지하철역사를 보행하는 승객의 전체흐름을 분석하기 위해서 카드자료가 활용되지 못하고 있다. 본 연구는 교통카드자료의 제한된 정보를 활용하여 지하철역사내 승객의 보행이동 분석모형을 제안한다. 이를 위해 출발역과 도착역을 연결하는 경로선택모형을 구축하여 열차노선을 분석하는 개념을 적용한다. 수도권지하철을 대상으로 사례연구를 시행하여 보행통행을 분석한다.

• 대한토목학회논문집
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• 제32권6D호
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• pp.539-547
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• 2012

교통수단간 환승은 대중교통체계운영의 효율성 증대를 위해 반드시 필요한 것으로 무엇보다 중요한 것은 현실에 기초한 환승거점의 선정이라고 할 수 있다. 본 연구는 대중교통 이용자의 통행실태를 반영한 환승거점 입지선정 방향에 관한 연구로서 대구광역시를 대상으로 대중교통 이용객 1일 교통카드 사용내역 자료를 활용하여 환승통행패턴을 분석하고자 한다. 군집분석을 통해 이용객이 많은 정류소를 분류하고 환승통행량의 규모에 따라 그룹핑하여 판별분석을 실시하였다. 도출된 판별 함수를 이용하여 현재 시공 중인 대구시 도시철도 3호선의 환승통행량을 추정하고 환승센터 설치 가능지점을 제시하였다.

• 대한토목학회논문집
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• 제31권4D호
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• pp.519-526
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• 2011

본 연구는 대구시의 교통카드자료를 이용하여, 환승정류장의 특성을 분석하였다. 대구시의 교통카드자료는 서울시와 달리 승차 정류장의 내용을 포함하고 있지 않고, 하차 단말기도 설치되어 있지 않기 때문에 환승정류장을 파악하기가 어렵다. 따라서 교통카드자료와 대구시 BMS자료와의 Matching으로 환승통행에 대한 데이터를 구축하여 본 연구를 진행하였다. 환승량 모형은 도심으로부터의 거리와 노선수는 양의 계수를 나타낸 반면, 대기시간은 음의 계수가 나타나는 것으로 분석되었다. 본 분석에서는 Oneway ANOVA 분석을 통하여, 최적의 군집수를 정하였다. 군집1은 군집중심이 2.99로써, 대구시 중심에 위치한 형태이며 군집2는 군집중심이 6.73으로 군집3은 군집중심이 12.78로써, 대구시와 경산시의 경계를 포함하고 있는 형태를 나타내며 있는 것으로 나타났다.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제16권1호
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• pp.50-63
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• 2017

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.

• 대한토목학회논문집
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• 제38권5호
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• pp.693-701
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• 2018

수도권 도시철도의 환승통행은 '노선간환승'과 '역사환승'으로 구분된다. 역사환승은 1) 교통카드 Tag-In 단말기 운영노선과 초승열차 운영노선이 다른 경우와 2) 최종 하차열차 운영노선과 교통카드 Tag-Out 단말기 운영노선이 다른 경우에 발생한다. 기존연구에서 주로 교통카드자료를 이용한 환승량 추정은 '노선간 환승량'을 의미하며 '역사환승량'은 제외되어 환승통로를 이용하는 보행에 대한 과소추정의 원인이 되었다. 본 연구는 수도권 대중교통카드자료를 이용해서 역사환승량을 추정하는 방안을 제시한다. 이를 위해 승객의 경로선택모형에 역사환승량 산정에 적합하도록 변형된 Big-Node 기반 네트워크 구축기법과 자료구조 방법론을 제시한다. 1일 약 800만 건의 수도권 도시철도 이용카드자료를 대상으로 사례분석을 시행한다.