본 연구에서는 버스사고 발생 시 교통카드자료를 이용한 운행지연비용을 추정하는 방법을 제안하였다. 12개 버스회사를 대상으로 설문조사를 통하여 사고 시 평균 운행지연시간을 조사하였고, 실제 교통사고자료와 교통카드자료를 기반으로 운행지연비용을 추정하였다. 조사결과 버스사고시 운행지연으로 평균 45분의 손실시간이 발생하는 것으로 파악되었다. 교통카드자료 분석결과 사고가 발생한 노선의 재차인원의 총 합은 659명으로 추정되었고, 이에 따른 손실 시간은 총 494.25시간으로 계산되었다. 본 방법론으로 추정된 운행지연 비용은 약 186.9천원/건이며, 이는 사회적기관비용의 6.37%에 해당하는 값으로 나타나 운행지연비용이 도로교통사고 비용에 유의한 영항을 미치는 것으로 평가되었다.
본 연구에서는 대중교통 이용객의 대부분이 사용하는 스마트카드 자료를 이용하여 실제 심야시간 통행량을 추정하고, 이를 현재 심야버스 노선과 비교하여 KT통신사에서 심야시간에 발생한 통화량을 기준으로 선정한 심야버스 노선과 실제 심야통행량을 비교하였다. 심야버스와 심야통행량을 비교하기 위해 일치도와 관련된 지표를 제시하고, 현재 얼마나 서비스가 제공되고 있는지 계산하였다. 연구의 특이한 점은 같은 정류장명을 가진 버스정류장이라도 어느 방향에 있느냐에 따라 속한 행정동이 다르기 때문에, 기준이 되는 영향권의 지표를 지하철역으로 잡고, 지하철역과 인접한 행정동을 지하철역의 영향권의 범위로 설정한 것이다. 심야버스가 심야시간 주요 교통수단으로 자리 잡은 만큼, 실제 교통량을 계산하여 노선을 선정한다면, 더 나은 서비스를 제공할 수 있을 것으로 기대된다.
본 논문의 목적은 서울시버스체계의 시간거리 접근성을 산출하고 공간구조를 분석하는 것이다. 이를 위해 빅데이터인 교통카드 트랜잭션 데이터베이스에서 버스 이용객의 시공간정보를 이용하여 서울 버스 교통망의 시간거리 접근성을 산출하는 방법론을 제시한다. 특히 버스체계 운영 특성을 반영하여 버스 승객들이 출발지에서 승차하여 같은 버스로 목적지에 도착하거나 또는 중간에 다른 버스노선으로 환승하여 목적지 까지 도착하는 통행을 나타낼 수 있는 버스 교통망 그래프를 구성하고, 교통카드 트랜잭션 데이터베이스에서 각 승객이 이동하는 시간을 추출해 내어 평균 이동시간을 버스 교통망 그래프의 각 연결선의 가중치로 설정한다. 수정된 Floyd APSP algorithm을 이용하여 얻어진 각 결절점들 사이의 최단경로 이동시간을 바탕으로 각 버스정류장의 접근성을 계산하는 방법론을 제시한다. 또한 분석 결과를 정리하고 공간분포를 시각화하여 공간구조를 파악한다. 본 연구는 많은 버스노선과 버스정류장들로 구성되고 환승 등 다양한 통행행태가 내포되어 있는 복잡성 때문에 접근성 측정이 용이하지 않았던 서울 버스 교통망의 시간거리 접근성을 산출하려는 첫 시도라는 측면에서 의의가 크다.
본 연구에서는 교통카드 자료를 활용하여 서울외곽순환고속도로에 운영 중인 6개 버스정류장의 통행실태를 도출하고 정책적 시사점을 제시하였다. 첫째, 전체버스정류장의 통행자수 중 구리 37.56%, 의왕청계 36.9%로 대다수를 차지하여 두 버스정류장이 시설개선의 우선순위가 높은 것으로 도출되었다. 둘째, 의왕청계는 환승통행비율이 높아 버스정류장 시설 개선이 중요하며, 구리는 환승통행비율뿐만 아니라 승차와 하차비율도 높아 버스정류장 시설, 버스정류장까지의 접근로 시설, 방향별 버스정류장간 연결시설 개선도 중요한 것으로 도출되었다. 셋째, 출근시간대에 다른 정류장에 비해 구리(하행)버스정류장의 총환승대기시간이 상대적으로 길어 버스배차간격 개선의 우선순위가 높은 것으로 산정되었다. 넷째, 구리와 의왕청계 정류장을 이용하는 통행 중 가장 많은 기종점은 성남시 분당구인 것으로 나타났으며, 향후 버스노선 개편 등에 이러한 통행특성결과를 활용할 수 있을 것으로 판단된다.
본고에서는 노선별 카드자료와 정산자료를 바탕으로 시내버스 운행계통 및 운행실태를 여러 가지 통계기법을 이용하여 분석함으로서 시내버스 노선개편 이후의 시내버스 노선체계 특성을 밝히고 있다. 운행거리와 운행시간과의 관계는 운행속도에 영향을 많이 받는 것으로 나타났고, 배차간격을 10분 이내로 하기 위해서는 단위시간당 운행대수가 0.1013대/분이상이 되어야 하며, 운행시간의 경우는 오전시간대보다 오후시간대가 더 많이 소요되는 것으로 나타났다. 이용승객 규모에 따른 운행계통 비교에서는 운행거리, 배차간격, 운행시간, 운행속도 모든 부문에서 이용승객이 적은 노선의 편차가 이용승객이 많은 노선보다 크게 나타났다. 한편, 카드건수, 평균수입, 환승률간의 분석 결과, 카드건수와 평균수입의 관계는 일반노선이 선형함수 관계, 좌석 및 급행노선은 지수함수 관계로 설명될 수 있다. 또한 일반노선, 좌석 및 급행노선의 환승률 1% 증가를 카드건수로 환산하면 각각 6.3건/대/일, 4.9건/대/일의 감소에 해당하는 것으로 분석되었다. 마지막으로 흑자노선과 적자노선의 분석 결과인데, 흑자노선과 적자노선을 판별하는데 유효한 4가지 변수를 판별력의 크기순으로 나열하면 km당 운행대수, 외곽경유 유무, 지하철 경유수, 종합대학 경유수순이 된다. 향후 마을버스 환승요금제 시행 시에는 수입증가를 위하여 상기 유효변수들을 잘 고려한 시내버스 노선조정과 대중교통우선정책이 필요하며, 비용절감을 위하여 시내버스와 마을버스의 위계를 보다 명확히 한 노선운영이 필요할 것으로 판단된다.
본 연구는 교통카드 데이터를 이용하여 대중교통 이용과 관련하여 통행패턴을 분석하였으며 교통정책에 활용할 수 있는 방안을 제시하였다. 교통카드 데이터는 경기도권역을 대상으로 하였고 활용방안으로 교통정책 의사결정자가 버스정류소 시설을 개선할 때 교통카드데이터에서 얻어질 수 있는 여러 변수를 이용하여 대상지를 선정한다는 시나리오를 설정하여 분석하였다. 분석결과, 의사결정방법론인 K평균 군집분석과 CHAID(Chi-squared automatic interaction detection)를 이용하였으며, 유의수준 p<0.01에서 정책에 유용하게 이용될 수 있는 결과를 얻었다. 또한 본 연구에서는 이러한 결과들을 근거로 교통카드데이터를 실제로 정책에 활용되기 위해서 개선되어야 할 정책적 함의를 제시하였다.
본 연구는 현실 적용성을 고려한 버스 최적 배차간격 모형 구축을 통해 현실적 운행계획 작성에 기여하고자 한다. 부산시가 제시한 시내버스 운행계획의 적정성 검토를 통해, 배차간격 및 운행시간이 현실적 여건을 고려하지 않고 계획되어 있음을 파악하였다. 이에 실제 도로 여건과 운행환경을 고려한 운행시간 제약조건과 해당 노선의 수요 충족을 위한 시간대별 배차간격 도출 모형을 구축하였고 부산시 10번과 27번 노선을 사례로 모형의 적용성을 검증하였다. 본 연구는 교통카드 및 BIMS (Bus Information Management System)가 제공하는 방대한 자료(Big-Data)로부터 필요 정보를 추출하였으며, 그 과정에서 분석에 필요한 자료와 정보 추출 과정도 요약 제시하였다. 본 연구의 결과는 현실적 운행계획 작성과 향후 보다 정밀한 여건을 고려한 연구에 기여할 것으로 기대한다.
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.
지금까지 교통수요 예측에 사용된 OD는 차량 번호판조사, 노측면접조사, 가구방문조사, 폐쇄선 조사 등과 같은 직접적인 표본조사 자료를 이용한 전수화 과정을 통하여 OD를 작성하였다. 그러나 이와 같은 OD는 표본조사 및 전수화 과정에서 많은 오차를 내포하고 있으며, 이러한 오차는 예측된 교통량이 관측치와 상이하게 나타나는 문제점을 지니고 있다. 따라서 본 연구에서는 대중교통(버스, 지하철) 전수화 자료나 다름없는 교통카드 자료를 이용하여 통행분포 모형 중 가장 널리 사용되고 있는 중력모형(gravity model)중 이중제약 중력모형을 통하여 관측교통량과 추정교통량을 최소화 시키는 파라메타(parameter) 추정법을 제시하고자 한다. 파라메타 추정결과 버스는 =0.57, ${\beta}$=0.14, 지하철은 ${\alpha}$=0.21, ${\beta}$=0.05로 분석되었으며, 통계적 검증 결과 t-검증과 상관계수, Theil 부등계수 모두 관측량과 추정량의 차이가 없다는 결과 값이 도출되어 본 연구에서 제시한 파라메타 추정법이 통계적으로 유의한 것으로 나타났다.
버스 배차간격은 승객의 대기시간 및 차내 혼잡도 등 서비스 수준에 직접적인 영향을 미치고 간접적으로는 버스 운행비용 및 이용자의 교통수단 선택에 영향을 미치는 중요한 요소이다. 대부분의 선행연구에서 버스 배차간격은 첨두시와 비첨두시 구간 통행량을 기반으로 시간대별 수요의 차이만을 반영하고 있다. 이러한 방식의 배차계획하에서는 세분화된 시간적 수요의 차이까지 고려하지 못하므로 승객들의 대기시간 비용이 증가하게 되는 요인이 될 수 있다. 또한, 승객의 승차패턴은 노선, 도로, 정류장의 공간적 배치 특성에 따라 다를 수 있으므로 버스 승객들의 시공간적 수요분포 특성과 변화를 고려한 배차간격 조절에 관한 연구가 필요하다. 본 연구에서는 교통카드 데이터에서 획득한 승객 탑승정보를 바탕으로 정책적 대기시간 제약과 운행 대수 제약조건 및 노선 특성을 반영하여 승객들의 대기시간을 최소화하는 방향으로 배차간격을 조절하는 알고리즘을 제안하였다. 개발 알고리즘의 활용성 검증을 위해 서울시 간선노선 중 143번 노선에 적용한 결과, 승객 대기시간 감축비용을 계산하였을 때 비용절감 효과는 일일 기준 약 600,000원에 이르는 것으로 나타났다. 따라서 개발 알고리즘의 적용 노선을 확장할 경우 버스 승객의 편익 증진에 이바지할 것으로 기대된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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