경량전철시스템은 버스와 지하철의 중간정도의 수송능력을 가진 첨단 대중 교통수단으로 주로 무인으로 운전되며, 1개사업이 조단위의 건설비가 소요되는 대형 복합시스템이다. 이러한 경량전철사업을 효율적으로 수행하기 위해서는 시스템엔지니어링이 매우 중요하다. 시스템엔지니어링은 성공적인 시스템을 구현하기 위한 다분야 학문의 종합적 접근방법과 수단으로 복잡한 시스템을 개발 관리하기 위해 전체적(holistic), 생명주기적 관점에서 접근하며, 필요한 사항을 확인하고, 해야 할 일을 바르게 수행하도록 안내한다. 본 논문에서는 경량전철사업에서 시스템엔지니어링을 적용하기 위한 프로세스를 제시한다. 이를 위해 국내 경량전철사업의 시스템엔지니어링 특징을 분석하고, 국내에 적합한 시스템엔지니어링 프로세스와 프로세스의 산출물 작성을 위한 템플릿과 사례, 그리고 프로세스를 전산으로 구현한 사례를 제시한다.
TOD (Transit-Oriented Development)는 대중교통 중심의 복합기능을 가진 집약적인 도시구조이며, 미래지향형 지속가능한 도시를 유지하기 위해 제시되는 개념이다. 최근 도시철도 역사를 중심으로 복합 환승센터 개발이 활발히 추진되고 있으며, 사업의 규모와 복잡성으로 인해 보다 과학적이고 객관적인 분석을 통한 계획과 유지관리 등이 요구되고 있다. 이에 따라, 본 연구에서는 공간정보와 통합 스마트카드 자료를 활용하여 도시철도 역사 보행 기종점 추정을 위한, 표준화된 분석 절차를 개발하고자 하였으며, 삼성역 사례 분석을 통해 제시된 분석 절차 및 방법에 대한 검증을 수행하였다. 본 연구에서 제시된 분석 절차는 자료 수집 기술과 빅데이터 DB 분석 기법 발전에 따라 유기적 확장 가능한 분석 환경을 마련하였다는 데 큰 의의를 가진다.
대중교통 운전자들의 열악한 근무 환경은 근로자의 정신적 스트레스와 피로누적을 초래할 뿐만 아니라 대중교통 사고의 주요 원인과 직결된다. 스트레스와 피로누적은 심리적, 육체적으로 건강에 영향을 미치기 때문에 생체신호와도 밀접한 연관성을 가진다. 본 논문에서는 심전도와 맥박 수, 체온을 측정하여 운전자의 건강상태를 파악할 수 있는 디지털 의류를 설계하였다. 또한, 이상이 있을 경우를 가정하여, 측정된 생체신호를 블루투스를 통하여 스마트폰 앱으로 전송하고 스마트폰 내장 GPS를 활용하여 운전자의 현재 위치를 서버로 전송해주는 시스템을 제안하였다.
모빌리티 서비스는 구축 대상 지역의 특성과 여건에 따라 변화할 필요가 있다. 이를 위해서는 해당 지역의 통행행태를 기종점 자료에 반영하여 모빌리티 패턴 및 특성 분석이 요구된다. 그러나 종래의 경우 행정 구역 기반의 존 체계를 기반으로 집계된 기종점 자료를 이용함에 따라 공간적 동질성을 담보하기 어렵기 때문에 신규 모빌리티와 같은 특수 목적성을 보이는 수단에 대한 본연의 통행 특성 분석에 한계가 있다. 이에 본 연구는 기존 존 체계에서 벗어나 데이터 기반의 클러스터링 기법 적용을 통해 설정된 집계 방식을 도출하여 기종점 통행패턴에 대한 공간적 분석을 수행한다. 제안 방법은 대중교통버스 및 택시와 같은 종래의 교통수단 뿐만 아니라 도심형 수요응답형 버스와 같은 신규 모빌리티 서비스에 대한 기종점 데이터 본연의 특징 벡터들을 기반으로 클러스터링을 하여 유사 공간적 특성을 반영한 지역 모빌리티의 이용 특성 분석을 가능하게 한다.
KTX(Korea Train Express)의 도입은 우리나라 교통시스템 전반에 획기적인 변화를 가져왔다. 특히 고속철도역은 단순한 철도역이 아닌 통합적인 대중교통 환승센터로 그 의미가 확장되고 있다. 그러나 그동안 고속철도역에 대한 평가가 제대로 이루어지지 못한 것이 사실이다. 고속철도역의 평가는 출발지에서 고속철도역까지의 연계와 내부의 환승 서비스에 대한 평가가 매우 중요하다. 본 연구에서는 고속철도역 내부 환승시설의 서비스 평가를 위하여 표준화된 지표를 개발하였다. 서비스 평가지표는 환승시설의 서비스수준(LOS), 시설배치의 적정성, 정보수준으로 이루어진다. 서비스 평가지표를 활용하여 고속철도역 환승시설에 대한 평가지표별 평가 기준과 방법론을 제시하였다. 최종적으로, 현재 이용 중인 전국의 7개 고속철도역을 평가해 보았다.
연구목적: 코로나19 감염병 등 외부영향에 따른 대중교통 이용 감소의 주된 요인을 파악하여 대중교통 이용을 활성화 방안을 연구 하는데 목적이 있다. 연구방법: 본 연구는 코로나19로 인해 변화하는 수도권 통행행태와 대중교통 이용 특성을 코로나19 지표와 연계성을 분석하고, 통행에 영향을 미치는 사회·환경적 요인을 분석하였다. 연구결과: 수도권 통행행태는 상업지역에서 관광 휴양지역으로 거점이 이동하고, 코로나19 사망자 수 지표가 대중교통 이용에 영향을 주는 것으로 분석되었으며, 사회·환경적 요인으로 인구밀도와 농림지역, 남녀 성비가 편차가 낮을수록 유의한 차이를 보임. 결론: 앞으로 교통거점 침 통행행태 변화 분석에 네트워크 중심성 이론을 기반으로 도시의 교통체계와 지역간 거점 및 다양한 사회·경제 활성화를 위한 기본 분석 모형으로 활성화 할 수 있을 것이며, 코로나19 지표로 인하여 대중교통이 어떠한 지표에 크게 영향을 받는지 확인할 수 있음에 따라 대중교통 방역 및 사회적 거리 두기 등 다양한 맞춤형 대책 마련하고, 통행량 변화에 따른 사회·환경적 요인을 확인할 수 있으며, 주요 영향 요인에 따른 대중교통 정책 방향 수립의 기본 자료로 활용될 수 있다.
세계도시의 철도역들은 새로운 역사개발 및 기존역사 재생에 있어서 대중교통지향형개발(TOD) 패러다임에 의한 개발을 실시해 오고 있다. TOD는 대중교통결절점을 중심으로 고밀화, 복합적 토지이용, 보행친화적 환경조성, 다양한 대중교통수단 연계 등을 융합한 도시개발이라 할 수 있다. 국내의 연구에서는 TOD 개발에 있어 정책적, 방향성 제시를 위한 많은 연구가 진행되었다. 방법론적으로는 TOD 계획요소에 대한 대중교통이용률, 토지이용의 효율화, 지하철이용자수요와의 실증분석 등의 연구가 진행되어 왔다. 그러나 TOD의 주요 계획요소에 대한 미약한 현황분석은 TOD의 실질적인 정책적, 제도적 지원을 창출할 수 있는 근거를 마련하지 못하는 실정이며, 역세권의 문제점을 파악하는데 다양한 관점에서 고려되지 못하는 한계점을 지니고 있다. 따라서 본 연구에서는 선행연구와 FGI를 통해 TOD 계획요소를 도출하며, 역세권 반경 500m를 기준으로 분석한 자료의 표준화(Re-Score)값과 AHP 분석을 통해 산출된 계획요소에 대한 중요도를 곱하여 평가점수를 도출한다. 분석결과 TOD 계획요소의 중요도는 접근특성, 대중교통특성, 토지이용특성, 인구특성 순으로 나타났고, 서울시 32개 주요 환승역세권은 잠실역, 사당역, 교대역 등이 TOD 평가점수가 높은 것으로 나타났다.
최근 일부 도시에서는 도시철도 건설 시 부정확한 수요예측에 따른 재정적 부담으로 많은 갈등을 겪은 바 있는데, 건설비용뿐만 아니라 운영비용을 잘못 예측할 경우에도 지자체 또는 정부에 막대한 예산 낭비를 초래할 우려가 있다. 특히 운영비용은 공공재인 도시철도의 요금정책에도 직접적인 영향을 줄 수 있으므로 도시철도의 현실적인 운영비용을 추정하는 모형 개발이 시급하다. 이에 본 연구에서는 도시철도의 특성을 가장 잘 설명하는 변수와 기존 연구에서 사용된 변수들보다 정확성과 신뢰성을 높일 수 있는 변수를 투입하여 운영비용의 추정모형을 개발하는 것을 목적으로 한다. 먼저 국내 도시철도를 대상으로 최근 5년의 도시철도 운영데이터를 수집하여 운영비용에 영향을 미치는 변수들을 종합적으로 검토하였고 평균 역간거리, 열차 운행 거리, 열차정원, 운전유형(유 무인), 사업유형(재정 민자)을 독립변수로 선정, 더미회귀모형을 구축하여 실질적인 운영비용을 추정하였다.
교통혼잡은 통행시간의 손실과 에너지 낭비뿐만 아니라 막대한 사회적 비용을 발생시킨다. 서울시는 도심통행료 도입, 대중교통체계개편 등 다양한 교통정책을 실행해 오고 있으나, 수도권외곽의 택지개발등으로 시계 유출입 교통량은 크게 증가하고 있는 추세이다. 본 연구의 목적은 광역급행버스시스템 (Bus Rapid Transit: BRT)과의 정책결합을 통한 혼잡통행료제도 확대시행에 따른 지불의사액 (Willingness-To-Pay: WTP)을 추정하는 것이다. 분석을 위해 가구방문 직접면접조사를 실시하였다. 본 연구는 크게 두 가지 부분으로 구성되어 있다. 첫째는 일인당 지불의사액 분석이고 둘째는 형평성 분석이다. 일인당 지불의사액 분석은 개별 시나리오에 대한 통행자가 현재 통행수단 유지를 위한 보상변화(Compensating Variation, CV)규모를 지불의사액의 개념에 따라 측정하는 것이다. 지불의사액 도출을 위해서는 조건부가치측정법(Contingent Valuation Method : CVM)을 적용하였다. 형평성 분석은 정책 시나리오에 대해 통행자를 소득계층별로 구분하여 현재 통행수단 유지를 위한 보상변화를 측정하고, 이것이 계층별 평균소득에서 차지하는 비중을 계산함으로써 정책 시행효과를 확인하는 것이다.
환승시간은 대중교통계획 및 정책 수립에 있어서 중요한 요소이다. 이에 본 연구에서는 교통카드 이용자료를 활용하여 대중교통 이용자의 환승시간 영향요인을 규명하고, 딥러닝 기법인 심층신경망 모형을 이용한 환승시간을 추정하였으며 이를 전통적인 회귀모형과 비교 분석하였다. 먼저 환승시간 영향요인의 경우, 주변 버스의 배차간격과 버스 정류장까지의 거리가 버스 환승시간에 양의 영향을 주었으며, 버스 노선수는 반대로 음의 영향을 주었다. 또한 지하철역이 속해있는 자치구에 따라서도 환승시간에 영향을 주는 것으로 나타났다. 도출된 환승시간 영향요인을 통해 딥러닝 모형을 구축하고 성능을 비교한 결과, 회귀모형보다 딥러닝 모형의 성능이 보다 우수하였다. 본 연구의 결과는 지역별 환승허용시간의 차등 적용 등 대중교통 환승정책의 기초 자료로 활용될 수 있을 것으로 판단된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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