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.
본 연구는 대구시 대중교통체계 개편 후 이용자 의식조사를 토대로 대중교통체계 개편 전후의 이용자 통행패턴의 변화 및 환승통행, 서비스 만족도에 대한 분석을 실시하였다. 그 결과 대중교통체계 개편으로 환승통행 수요가 증가하였으며, 특히 버스를 이용한 통행패턴에서 버스와 지하철간의 환승을 통한 통행패턴으로의 변화가 높은 것으로 나타났다. 이는 환승요금 무료할인제 실시로 환승에 대한 경제적 부담감의 감소와 버스노선체계 개편으로 대중교통이용자의 통행패턴이 다양화되었기 때문이다 환승에 대해서는 전반적으로 개선된 것으로 나타났지만, 무환승 희망비율이 높게 나타난 환승에 대해서는 여전히 많은 부담을 느끼는 것으로 나타났다
본 연구에서는 대구시의 지하철과 버스간의 환승통행을 대상으로 환승통행특성을 분석하고 또한 다중회귀분석을 통해 버스와 지하철간의 환승통행량에 영향을 미치는 요인을 분석하여 이를 통한 대중교통환승센터에서 보다 많은 환승통행량이 처리될 수 있는 방안에 대해 모색하였다. 그 결과 환승시간은 환승통행량과 반비례하는 반면, 연계버스 노선수, 지하철역의 공간적 위치, 버스노선의 연계지수는 비례관계가 있는 것으로 나타났다. 또한 표준화계수로부터 지하철역과 연계되는 버스노선의 특성을 반영한 버스노선의 연계지수가 가장 많은 영향을 미친다는 것을 알 수 있었다.
수도권 도시철도 환승역에서 노선 간에 이동하는 환승통행량을 추정하기 위한 별도의 교통카드 단말기가 존재하지 않는다. 본 연구는 환승역을 이동하는 승객의 통행이동을 추정하는 모형을 제안하여 환승통행의 특성을 파악하는 방안을 구축한다. 모형의 가정은 승객은 일반화비용을 최소로 하는 통행경로를 선정하는 행태를 통하여 환승역을 경유하도록 구축되었다. 또한 수도권 도시철도의 특성을 반영하는 두 가지 방안을 강구하였다. 이는 도시철도의 경우 출발역과 도착역을 연결하는 유사한 경로가 존재하며 승객은 환승회수가 증가하면서 추가적인 통행비용으로 인식한다는 것이다. 이를 위해 유사한 경로를 탐색하는 방안인 M-유사경로탐색기법을 적용하였으며 계단형 환승계수를 도입하는 방안을 강구하였다. 수도권 도시철도의 2가지 사례를 통하여 환승통행량을 분석하는 방안을 제시하였다. 신도림역 20개 방향별 통행현상을 재현하였다. 수도권 도시철도 33개 환승역사를 대상으로 방향별 통행총량(A), 노선간 환승총량(B), B/A에 대한 비율을 파악하여 통행기능을 파악하였다.
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 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.
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.
전통적인 교통계획 과정에서 이용되어 온 수요모형들은 대부분 수단선택과 통행배정을 나누어 실시하는 모형이 주를 이루어 왔다. 그러나 교통수단이 다양해짐에 따라 실제 통행자들은 통행 도중 환승을 통해 수단을 전환하는 경우가 발생하게 되며 이 경우 수단선택 과정과 통행배정 과정을 하나로 통합하여 분석할 필요가 있다. 따라서 기종점간 수단 분담율은 기점과 종점에서의 그 값이 다르지만 수단선택과 통행배정이 분리되어 있는 기존 모형을 적용할 경우, 출발과 도착시의 수단 분담율이 동일하게 나타나는 비현실적인 결과를 도출하게 된다. 이러한 문제는 통행수단을 통행의 기본단위로 보고, 수단통행량을 추정하기 때문에 그 수단을 이용하는 통행자들의 행태 대신 수단의 특성만이 모형화되기 때문이다. 따라서 기존의 교통계획 과정에서는 수단분담 과정과 통행배정과정이 분리됨에 따라 수단간 환승이 고려되지 않아 통행자들의 경로 구성과정을 정확히 표현하는데 어려움이 있었다. 또, 수단분담 모형으로 가장 많이 이용되는 로짓 모형의 경우 환승을 고려하면 비관련 대안간 독립성문제(CIA)가 발생하고, 환승경로 수요추정이 불가능해 사실상 통합 교통망과 같이 복수 수단이 운행하는 교통망은 분석하기 어렵게 된다. 본 연구에서는 이를 해결하기 위하여 사람통행(Person Trip)을 기반으로 하는 수단분담-통행배정 통합모형을 개발하고 기존의 결합모형과 그 결과를 비교하였다.
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.
기존 대중교통 서비스평가 시스템이 이용자의 의견을 충분히 반영하지 못하고 있다는 관점에서 도시철도 환승역을 대상으로 통행구간별 서비스 지표를 선정하고 평가하였다. 통행구간은 (1) 역사접근, (2) 역입구에서 승강장, (3) 승강장, (4) 환승통로로 구분하여 각 구간별 서비스 평가지표를 선정한 후, 교통전문가를 대상으로 한 계층화기법(AHP)을 통해 통행구간 및 서비스 평가지표간 가중치를 산정하였다. 그리고 나서 26개 환승역을 중심으로 2000명의 이용자에게 서비스 만족도에 대한 조사를 실시하였다. 분석결과, 역사접근과 환승통로가 가중치 면에서 상대적으로 높게 나타났으며, 동일한 서비스이더라도 통행구간에 따라 서비스의 가중치는 다르게 나타났다. 만족도는 승강장에서의 안락도, 환승통로에서의 혼잡도, 역입구-승강장의 타수단의 환승정보 제공정도 순으로 낮게 나타났다. 한편 IPA분석결과, 환승통로에서 제공하는 모든 서비스가 가중치는 상대적으로 높으나 만족도는 낮아서 우선적으로 개선할 필요가 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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