보행시설의 보행 LOS 산정시 한국도로용량편람의 방법론을 주로 사용하고 있는데, 지나치게 양호한 결과가 도출된다는 문제점이 지속적으로 지적되어 왔다. 이에 본 연구의 목적은 현재 널리 이용되고 있는 한국도로용량편람의 보행 LOS 분석방법에 대한 문제점을 파악하고, 서울시 사례를 이용하여, 다양한 보행시설 중 보도의 보행 LOS 분석방법에 대한 개선방안을 제시하는 것이다. 한국도로용량편람의 분석방법에 의해 서울시 보도의 보행 LOS를 진단한 결과, 전체 대상지점의 90%이상이 LOS A로 판정되어 지나치게 양호한 결과가 도출되었는데, 이의 개선방안으로 유효보도폭의 절대적 값을 고려하는 방안을 제시하였다. 그 결과 LOS C 및 LOS D에서 많은 변화가 나타나는 것을 알 수 있었다. 지금까지 보도를 대상으로 한 보행 LOS 진단 연구가 한정된 지역에 국한되어 진행되었다면 본 연구는 서울시 전역을 대상으로 하여 보도의 보행 LOS를 진단했다는 면에서도 의의가 있다고 할 수 있다.
중앙버스전용차로 정류소의 경우, 위치의 특성상 도로의 중앙에 위치하고 있기 때문에 횡단보도 녹색시간에 의해 보행군이 형성될 뿐만 아니라, 이로 인해 중앙정류소의 접근구간을 통과할 때 보행자의 지체 현상이 발생하게 된다. 이러한 현상을 표현하기 위해 본 연구에서는 대기행렬이론을 적용한 보행환경 분석방법을 제시하였다. 분석 결과, 기존의 15분 보행교통량에 의한 보행환경 분석결과(서비스수준 A)에 비해 보행환경이 나빠지는 것을 볼 수 있었으며(서비스수준 D), 이러한 결과가 현실을 제대로 반영하는 것인지를 살펴보기 위해, 실제 중앙정류소에 도착하는 보행자의 도착률을 토대로 보행 서비스수준을 재산정하였다. 그 결과, 본 연구에서 제시된 결과와 비슷한 서비스수준을 반영하고 있음을 알 수 있었다.
현재 우리나라는 '국가통합교통체계효율화법'을 통해 현 교통체계의 효율성, 통합성 및 연계성을 향상 시키고자 하고 있다. 그러나 어느 정도가 편리한 연계환승인지, 또 얼마나 이용자가 많아야 시설물의 용량이 초과인지에 대한 체계적인 연구와 근거가 부족한 실정이다. 본 연구에서는 최근에 우리나라 인체 표준을 반영하여 인체타원 및 점유면적을 재산정하고 PME와 PWE를 개발하여 이를 토대로 도시철도 환승시설의 서비스수준 평가 모델을 제시하였다. 매표소와 자동발매기 이용자의 서비스수준을 결정하기 위해 대기행렬이론을 반영하여 서비스 수준을 결정하는 평가모델을 제시하였고, 환승보행시설간의 중요도를 AHP분석을 통해 산정하여 제시하였다. 실제 도시철도 5개역에 대한 현행 환승보행시설의 서비스 수준을 종합적으로 평가하여 비교, 평가하여 제시하였다.
보행교통류의 통행은 다른 교통수단과 비교하여 더 미시적인 움직임을 보인다. 정해진 차선의 구분 없이 통행하므로 2차원적인 움직임을 보일 수 있으며, 자유로운 방향전환 능력을 통해 이동할 수 있다. 이러한 이유로 보행교통류의 편의성을 평가하는 방법에 있어서도 보행교통류의 미시적인 특성이 반영되어야 한다고 할 수 있다. 만일 보행자만의 행태를 반영하여 편의성을 평가할 수 있다면 보행교통류의 통행 특성을 더 원활히 파악할 수 있을 것이다. 이에 본 연구에서는 보행교통류의 특성을 반영하여 편의성을 판단할 수 있는 지표들을 시뮬레이션을 통해 제시하였다. 본 연구에서는 경로이탈도, 속도의 변화 크기, 그리고 충돌 횟수라는 세 편의성 지표를 통해 보행교통류의 편의성을 평가할 수 있음을 보였다. 각각의 지표들은 보행교통류의 고유한 통행 특성을 해석할 수 있으면서도, 교통류율의 변화에 따라 서로 다른 함수 형태를 보였다. 결과적으로 기존의 교통유율이나 속도와 더불어서 LOS를 판단할 수 있는 보조 지표로 활용될 수 있음을 알 수 있었다.
본 연구에서는 서울의 보행량이 많은 서로 다른 6개 지역에 위치한 도로의 보도 서비스수준을 측정하고 보행자들의 만족도를 분석하여 비교하였다. 연구를 위해 각 분석 대상 지점에서 기하구조 조사, 교통량 조사 및 설문조사와 동영상 촬영을 실시하였으며, 수집한 자료를 바탕으로 보도의 서비스수준과 보행자 만족도, 도로 이용자의 보행특성을 산출하였다. 본 연구는 서비스수준과 보행자 만족도간의 관계를 이해하고자 하였으며, 보행자 만족도에 영향을 주는 요인은 무엇이 있는지 결정하는 데에 초점을 맞췄다. 또한 보행자 만족도 변화에 따른 보행특성의 변화를 살펴보았다. 서비스수준 평가에서는 기존의 방법보다 더 많은 요소들을 고려하기 위해 MMLOS 기법을 사용하였다. 분석 결과 현재의 MMLOS를 이용한 평가 방법이 실제 보행자 만족도를 충분히 반영하지 못한다는 결론을 얻을 수 있었으며, 보다 발전한 서비스수준 평가를 위해서는 더 많은 요인을 감안해야 한다는 사실을 알 수 있었다. 이 연구에서 제공되는 결과는 향후 보도 설계에 있어 보행자 만족도를 적극 반영할 수 있도록 도울 것으로 예상된다.
The route finding analysis is an essential geo-related decision support tool in a LBS(Location based Services) and previous researches related to route guidance have been mainly focused on route guidances for vehicles. However, due to the recent spread of personal computing devices such as PDA, PMP and smart phone, route guidance for pedestrians have been increasingly in demand. The pedestrian route guidance is different from vehicle route guidance because pedestrians are affected more surrounding environment than vehicles. Therefore, pedestrian path finding needs considerations of factors affecting walking. This paper aimed to extract factors affecting walking and charting the factors for application factors affecting walking to pedestrian path finding. In this paper, we found various factors about environment of road for pedestrian and extract the factors affecting walking. Factors affecting walking consist of 4 categories traffic, sidewalk, network, safety facility. We calculated weights about each factor using analytic hierarchy process (AHP). Based on weights we calculated scores about each factor's attribute. The weight is maximum score of factor. These scores of factor are used to optimal pedestrian path finding as path finding cost with distance, accessibility.
오늘날 자동차 시대를 맞이하여 교통문제가 심각한 사회문제로 제기되고 있고 보행이 도시와 사회의 공동체 의식을 복원시키는 화두로서 대두되며 나아가 도시의 미래공간을 친환경적이고 사람본위로 혁신하는 지렛대임을 의미하고 있는 상황에서, 본 논문은 보행유율을 사용하는 현재의 보행 서비스 수준의 분석기준을 안전성, 편리성, 쾌적성, 환경, 보호성, 연결성 등의 개념으로 접근하여 새로운 보행 서비스수준의 기준을 제시하고 향후 보도계획의 기초적 자료를 제공하고자 한다. 현재의 보행 서비스수준의 타당성 분석을 위해 진주시 일대와 부산시 일대의 시가지보도 중 미국의 도로요량 편람(USHCM)의 보행유율을 기준으로 서비스 수준이 A, C, E인 지점을 선정하여 보행자들이 실제로 느끼는 서비스 수준과 USHCM의 서비스 수준을 비교하기 위한 현장 면접조사를 실시하였다. 또한 서비스수준이 A와 B인 지점에서 보도공간의 서비스 실태 및 만족도를 분석하기 위해 현장 면접조사도 병행하였다. 그리고 보다 합리적인 보도의 보행 서비스수준의 기준을 정립하기 위해서 보행자를 대상으로 보행 서비스에 관한 의식조사를 실시하여 새로운 보행 서비스 평가의 기준을 선정하였다. 이 선정된 기준들에 따라 단계별 서비스 수준을 분석하고 A∼F등급의 보행자 서비스 수준의 기준을 제시하였다.
보도 폭은 보행자들의 쾌적한 통행 환경 조성에 중요한 요인 중 하나이다. 보도 폭을 결정하는 절차는 도로용량 편람에 제시된 서비스수준을 이용하여 정하는 방법이 제시되어 있다. 그러나 편람은 도시 가로상 보도와 지하철역내 보행자도로를 구분하지 않고 서비스수준을 제시하고 있어, 두 환경에서 보행자 이동 특성의 차이를 반영하기 어렵다. 지하철 역내 통로에서는 자동차 교통류와 유사하게 종방향으로 보행자 군을 형성하는 경우가 빈번하지만 도시 가로에서는 매우 드물게 관찰되는 특수한 상황이기 때문이다. 따라서 도시 가로상 보도의 고유 특성을 반영하기 위해서는 보도 서비스수준에 방법상의 변화가 필요하다. 본고는 새로운 보도 서비스수준 평가방안을 검토하고, 보도 폭 설계에 활용될 수 있는 근거를 마련하기 위해 옥외실험을 실시하였다. 특히 본 논문에서는 새로운 서비스수준 척도를 정량적으로 평가하기 위해 GPS를 이용하였고, 정량적 평가와 정성적인 평가결과를 비교적으로 분석하였다.
도시 가로 설계에서 보행자와 자동차는 동등하게 고려되어야 한다. 그러나 현 도로 설계 기준은 자동차의 이동과 접근성에 기반한 도로 기능 분류 체계에 보도 설계를 적용하고 있어 보행자의 관점을 중심으로 둔 설계 방안이 절실히 요구된다. 이런 맥락에서 본 연구는 도시 보도 설계 단계에서 보행자 서비스수준을 고려할 것을 제안하였다. 그러나 현 도로용량편람에 제시된 기준은 보행 속도 등 보행 교통량에 기반하여 보행서비스수준을 평가토록 하고 있으나 도시 도로 설계 실무에서 보행 교통량은 거의 예측하지 않고 있으며, 도시부의 대다수 가로의 보도에서 보행 통행량 기반의 서비스수준 평가는 매우 드물게 경험하고 있어 서비스수준 평가 범위가 매우 제약되었다고 본다. 본 연구는 마주보고 통행하는 보행자들이 상충 시 경험하는 쾌적 수준에 기반한 보행 서비스수준 평가기준을 검토하고, 이를 용도지역별로 조사된 보행 통행 특성과 연계하여 도시 보도의 설계 단계에서 활용 가능한 서비스수준 평가기준을 제안하였다.
In order to develop pedestrian navigation service that provides optimal pedestrian routes based on pedestrian satisfaction levels, it is required to develop a prediction model that can estimate a pedestrian's satisfaction level given a certain condition. Thus, the aim of the present study is to develop a pedestrian satisfaction prediction model based on three machine learning algorithms: Logistic Regression, Random Forest, and Artificial Neural Network models. The 2009, 2012, 2013, 2014, and 2015 Pedestrian Satisfaction Survey Data in Seoul, Korea are used to train and test the machine learning models. As a result, the Random Forest model shows the best prediction performance among the three (Accuracy: 0.798, Recall: 0.906, Precision: 0.842, F1 Score: 0.873, AUC: 0.795). The performance of Artificial Neural Network is the second (Accuracy: 0.773, Recall: 0.917, Precision: 0.811, F1 Score: 0.868, AUC: 0.738) and Logistic Regression model's performance follows the second (Accuracy: 0.764, Recall: 1.000, Precision: 0.764, F1 Score: 0.868, AUC: 0.575). The precision score of the Random Forest model implies that approximately 84.2% of pedestrians may be satisfied if they walk the areas, suggested by the Random Forest model.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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