• 한국ITS학회 논문지
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• 제8권2호
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• pp.1-13
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• 2009

최근 각 지자체별로 ITS에서 방대한 양의 APTS(BMS, 교통카드 등)자료가 수집되고 있으나 버스배차관리에 활용되는 지표는 도착정시성과 차두간격균등성에 국한되어 있다. 수집되는 자료를 버스운행관리에 충분히 활용하지 못하고 있는 실정이다. 본 연구에서는 이용객 수요를 고려한 운수회사의 배차관리 수준을 평가하기 위해 상관계수를 이용하여 수요탄력적 배차관리지표(DEI, Demand Elastic Index)를 개발하였다. 합리적인 개발지표의 적용을 위한 이상치를 유발시키는 자료에 대한 보정방안을 강구하여 적용하였으며, 노선별 제약조건(운행대수, 배차간격 등)을 고려하여 지표의 형평성을 제고하였다. 개발된 평가지표를 서울시 전체노선(356개)에 적용하고, 노선특성(일평균배차간격, 일일수집금, 일평균운행시간, 운행대수)에 따른 적용성(형평성)을 확인하였다. 본 연구의 개발지표는 ATPS자료가 수집되는 노선의 배차계획 및 관리 수준의 평가가 가능하여, 효율적인 배차관리에 활용성이 클것으로 생각된다.

• 대한지리학회지
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• 제43권4호
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• pp.544-560
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• 2008

인천국제공항 버스 노선망의 형성과 그 요인을 밝히기 위하여 사회 경제적 관점에서 분석한 결과는 다음과 같다. 수도권과 충청도, 전주 익산을 배후지로 한 김포국제공항의 노선버스는 인천국제공항이 개항되면서 강원도와 광주, 나아가 영남지방의 주요 도시와도 노선이 개설되고 수도권도 노선망이 더욱 확충되었다. 인천국제공항 버스운행은 단독 또는 복수의 사업체가 노선을 개설했는데, 공동운행을 하는 경우는 수익성이 불확실하거나 지역연고의 노선을 확보하기 위함이다. 항공기여객밀도와 버스 편도 운행회수와의 분석에서 강서구를 제외한 서울시와 서울시의 위성도시인 수원 성남 안양 군포 구리 오산시는 운행회수를 감소시키고, 나머지 시 군 구는 운행회수를 증가시켜야 할 것이다. 수도권의 경우 노선버스와 지하철(전철)과의 운임과 최단소요시간을 비교해 보면 노선버스의 운임은 비싸지만 소요시간이 짧고, 또 환승의 불편이 없기 때문에 이용객이 지하철(전철)보다 많이 이용한다고 할 수 있다. 한편 비수도권에서는 남동부 주변지역에 공항이 분포한 지역은 국내항공기가 노선버스보다 우위에 있으나 대구와 공항이 입지하지 않는 지역은 노선버스가 우위를 나타내고 있다는 점이 밝혀졌다.

• 한국지리정보학회지
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• 제18권2호
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• pp.161-173
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• 2015

고령인구와 장애인구의 사회경제적 활동증가로 교통약자를 위한 교통수단 보장의 필요성이 점차 증대되고 있다. 이에 따라 2013년 3월 정부는 교통약자를 위한 교통수단의 편리성을 제고하기 위해 법제도적 측면의 '교통약자의 이동편의 증진법'을 일부개정 하였다. 개정된 법 내용에는 이동편의시설의 설치기준과 설치대상 지원에 관한 사항을 명시하고 있다. 그러나 교통약자를 위한 저상버스 운행노선 조정에 관한 사항은 포함되지 않아 실제 교통약자의 통행특성이 반영되지 않은 채저상버스가 운행되고 있는 실정이다. 이에 본 연구에서는 교통약자의 거주분포와 통행목적을 분석하여 현재 운행하고 있는 저상버스 노선을 교통약자의 이용편리성 측면에서 평가하고 이를 바탕으로 저상버스 노선 조정안을 제시하였다. 교통약자 거주분포의 분석지표로는 부산광역시 도시재생사업 지원을 위한 커뮤니티 뉴딜 자료를 활용하였고, 통행목적의 분석지표로는 교통약자 대상의 설문조사와 교통약자 셔틀버스 노선현황을 바탕으로 분석하였다. 분석결과 교통약자의 이동수요가 높고, 방문지점과 접근성이 높은 그룹 A의 버스노선에 저상버스 운행률이 가장 낮게 나타났으며, 이동수요는 낮으나 방문지점과 접근성이 높은 그룹 C의 버스노선에 저상버스 운행률이 가장 높게 나타났다. 이는 교통약자의 통행수요와 저상버스 운행노선 현황이 상당 부분 불일치하며, 비효율적인 저상버스 배치라고 사료된다. 따라서 본 연구는 현재 운행 중인 저상버스 노선을 보다 효과적으로 배치하고자한다.

• 한국산업정보학회논문지
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• 제16권5호
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• pp.45-54
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• 2011

현재 스마트 기기 용도의 다양한 시내버스관련 어플리케이션이 있으며, 시내버스의 도착시간, 노선정보 등의 정보를 제공하고 있다. 하지만, 사용자의 이동에 따른 다양한 방법을 제공하지 못 하고 있다. 이에 본 연구에서는 사용자의 6가지 패턴을 알고리즘으로 설계하고, 이를 이용하여 구현된 Server와 Android Application이 서로 교신하면서 사용자가 가고자하는 목적지로 이동하는 방법을 제공한다. 또 구글 맵과 위치기반정보를 통하여 탑승지와 환승지, 그리고 도착지를 지도상에 출력함과 동시에 사용자의 현재 위치도 함께 제공한다. 보다 실용적이고 효율적인 정보를 제공함으로써 사용자는 시내버스를 보다 쉽게 이용할 수 있다.

• 대한교통학회지
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• 제32권3호
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• pp.179-186
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• 2014

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.

• 대한토목학회논문집
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• 제35권6호
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• pp.1309-1320
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• 2015

본 연구는 시내버스 서비스 수준을 의미하는 노선별 차량 운행대수의 영향을 미치는 운행여건과 상관성 분석에 관한 연구이다. 분석방법은 회귀분석방법을 적용하였으며, 분석대상은 울산시 2013년 기준 98개 노선으로 한정하였다. 상관성분석을 위한 모형 도출을 위해 먼저 상관분석을 실시하여 종속변수인 운행대수와 독립변수인 운행거리, 운송수입금, 운송원가간의 관계를 분석한 결과, 아주 높은 유의수분에서 상관성이 있는 것으로 확인되었다. 회귀분석은 모형을 3가지 유형으로 구분하여 실시하였으며, 그 결과는 다음과 같다. 첫 번째 울산시 98개 버스노선 전체를 대상으로 도출한 모형은 Y(운행대수)=$-4.532+0.00002877*X_1$(운송수입금)인데, 이 의미는 운행대수 1대 증차를 위한 필요조건은 1일 승객 수가 140명 정도 증가하여야 시행할 수 있다는 점을 알려준다. 두 번째는 일반형, 좌석형, 중형으로 구분되는 버스 운행형태별 모형은 일반형의 경우 Y(운행대수)=$-10.954+0.00004283*X_1$(운송수입금), 일반형 시내버스를 1대 증차하기 위해서는 1일 승객 수가 약 153명 정도 증가되어야 시행할 수 있음을 보여주며, 중형의 모형은 Y(운행대수)=$-0.859+0.00001438*X_1$(운송수입금)인데, 이 의미는 1일 승객 수가 약 52명 정도 증가되어야 시행 가능함을 보여준다. 세 번째는 버스노선 운행체계별 모형 분석의 경우, 공동배차제의 경우 Y(운송대수)=$-4.786+0.00003028*X_1$(운송수입금)인데, 이 의미는 운행대수 1대 증차를 위한 필요조건은 1일 승객 수가 약 140명 정도 증가해야만 시행할 수 있으며, 개별노선제의 경우 Y(운행대수)=$-2.339+0.00002030*X_1$(운송수입금)인데, 이 의미는 운행대수 1대 증차를 위한 필요조건은 1일 승객수가 약 140명 정도 증가되어야 시행할 수 있음을 보여준다. 따라서 버스노선 운영체계별로 모형을 도출하여 운영체계가 시내버스 노선별 차량 운행대수에 미치는 영향을 분석한 결과, 두 가지 운영체계 모두 차량 증차를 위한 추진할 경우, 1일 승객 수가 140명 정도는 확보되어야 한다는 공통적인 결론에 도달되었으며, 노선운영체계 특성에 따른 노선별 차량 운영대수 차이는 거의 없는 것으로 분석되었다.

• 대한교통학회지
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• 제17권4호
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• pp.47-58
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• 1999

현재까지 버스 스케줄은 일반적으로 순수배정문제 혹은 네트워크 유량문제의 형태로 하루의 모든 운행을 한꺼번에 처리하는 일괄처리 방식으로 작성되고 있다. 이 방법에 의할 경우 버스 스케줄링을 위한 계산량은 운행수(n)의 3승$(n^3)$에 비례하기 때문에 하루 동안의 운행회수가 많으면 문제의 크기가 커져 버스 스케줄을 구하는데 어려움이 발생한다. 만약 일정시간 동안 버스가 동일한 형태로 배차된다면 선입선출법(FIFO)과 같은 간단한 방법으로 해당 시간대에 대한 확장운행을 작성할 수 있기 때문에 스케줄링의 기본단위의 개수를 줄일 수 있고, 문제의 크기가 작아짐으로 인해 버스 스케줄을 쉽게 구할 수 있다. 본 논문에서는 시간대별로 동일한 배차형태를 갖는 버스운행형태에서 버스 스케줄링 문제의 크기를 줄이기 위해 하루 중에 운행시격 및 운행소요시간이 동일한 시간대를 분할하고, 분할된 시간대에 대한 시간대별 확장운행을 선입선출법으로 작성한 다음, 시간대별 확장운행을 기본단위로 하는 새로운 네트워크에서 하루 전체에 대한 버스 스케줄을 작성하는 시간분할에 의한 다시간대 버스 스케줄링 방법을 제시하였다.

• 대한교통학회지
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• 제24권7호
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• pp.129-138
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• 2006

서울시는 지난 2004년 7월부터 버스에 준공영제(공공관리, 민영운영)개념을 도입한 후 노선별로 불필요한 운행을 최소화하고 승객편익 및 이용수요 증대를 위해 배차 최적화 모형을 연구. 개발하였다 본 연구는 이러한 노력의 결과물로서 서울시 버스 운영체계에 맞는 노선별 운행대수. 근로조건, 최대 재차인원. 최대/최소 배차간격 등을 제약 조건으로 하고 승객의 대기시간을 최소화하는 Heuristic 배차최적화 모형을 개발하였다. 모형의 적용성을 검증하기 위해 운행 중인 노선에 적용한 결과, 같은 운행대수라도 첨두시 배차간격이 좁혀져 승객편익이 증대되었다. 따라서 개발모형은 여러 제약조건을 고려한 최적 배차계획 수립 및 적용을 가능케 하여 버스운영 효율화에 기여할 것으로 판단된다.

• 대한교통학회지
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• 제23권3호
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• pp.149-159
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• 2005

버스서비스권역의 결정은 버스서비스체계를 계획하는 단계에서 가장 우선적으로 고려되어야한다. 이용자의 출발지 또는 목적지에서 이용이 가능한 버스정류장이 있는가의 문제는 버스서비스 선택가능성에 결정적인 영향을 미치기 때문이다. 버스서비스 이용 자체가 불가능할 경우, 다른 서비스 질적 측면의 구성요소의 개선은 해당서비스를 선택하는데 전혀 영향을 주지 못한다. 따라서 버스서비스권역은 이용자의 출발지 또는 목적지로부터 합리적인 도보거리 또는 일정 도보시간으로 결정되어져야한다. 계획단계에서 버스서비스권역을 좀더 현실적으로 결정하기 위해서는 이용자의 속성이 고려되어야한다. 따라서 본 연구에서는 1) 이용자 속성에 따른 한계도보시간의 차이를 조사 분석하고, 2) 이용자 속성을 고려한 버스서비스권역 결정모형을 유도하였다. 본 연구에서는 버스서비스권역 결정모형을 1) 이용자 속성을 무시하는 경우 2) 이용자 연령을 고려하는 경우. 그리고 3) 이용자 수입을 고려하는 경우로 구분하여 유도하였으며, 이를 통해 어떤 지역에서 목표 버스이용자수를 확보할 수 있는 버스정류장의 간격을 결정하기 위한 산정과정을 예제로 제시하였다. 본 연구에서 제시된 버스서비스권역 결정모형은 계획가가 어떤 지역의 버스서비스 계획단계 또는 개선단계에서 최적 버스정류장 간격을 채택하는데 활용될 수 있다.

• 한국환경보건학회지
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• 제35권6호
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• pp.447-453
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• 2009

Cycling has been lately recommended as an alternative commuting mode because it is believed to be good for health and the environment. However, the exposure to environmental pollutants, such as fine particulates, could be a potential problem for cycling in urban environments. In this study, we compared commuters' $PM_{10}$ exposure using the different transportation modes of bicycle and bus. When a bicycle was used as a commuting mode, the additional $PM_{10}$ exposure due to transportation was about 3.5 times higher than that when using a bus. The difference of additional $PM_{10}$ exposures by cycling and bus was statistically significant (p<0.01). The $PM_{10}$ exposure during cycling was significantly correlated with atmospheric $PM_{10}$ concentration (r=0.98, p<0.01) and its correlation coefficient was higher than that of bus (r=0.55, p<0.05). The results of this study demonstrated that the main reasons of higher $PM_{10}$ exposure when using the bicycle as the mode of transport were its vicinity to road traffic and routes that were unavoidably close to road traffic. Bicycle commuting along the road side may not be good for health. Exclusive bicycle lanes away from road traffic are recommended.