Due to the traffic congestion and public-oriented transportation policies of Seoul, public transportation is receiving attention and being used increasingly. However, current transport routes configuration is showing unbalanced accessibility throughout the city area creating differences in time, expenses and metal burden of users who travel the same distances. One of the reasons is that transport route planning has been partially empirical and non-quantitative tasks due to lack of relevant methods for assessing the complexity of the transport routes. This paper presents a method to compute the connectivity of public transport system based on the topological structure of the network of transport routes. The main methodological issue starts from the fact that the more transfers take place, the deeper the connectivity becomes making that area evaluated as less advantageous as for public transport accessibility. By computing the connectivity of each bus or subway station with all others in a city, we can quantify the differences in the serviceability of city areas based on the public transportation. This paper is based on the topological interpretation of the routes network and suggests an algorithm that can automate the computation process. The process is illustrated using a simple artificial network data built in a GIS.
수요대응 교통수단 및 자율주행 대중교통서비스 등 이용자 중심의 대중교통서비스가 제공되고 있으나 수요대응 교통수단의 도입 기준인 대중교통 최소서비스 수준은 이용자의 대중교통 접근성을 확인할 수 있는 자료의 부재로 운영자 중심으로 평가되고 있다. 본 연구에서는 이용자의 대중교통 접근성을 파악할 수 있는 알뜰교통카드 데이터를 기반으로 법정동보다 작은 GRID 분석을 통해 동일 법정동 내에서도 대중교통 접근성이 차이가 있음을 확인하였고, 이를 기반으로 이용자 중심의 대중교통 최소서비스 수준 개선 방안을 제안하였다. 제안한 방식을 적용한 결과 현재 대중교통 최소서비스 수준에서는 확보 지역인 많은 법정동이 비확보 지역으로 분석되었다. 그러나 알뜰교통카드 데이터의 접근 시간은 이동 시간과 대기 시간을 포함하고 있으므로 확보 여부 판단 기준에 대한 추가적인 검토가 필요하다.
국내의 경우 대중교통 최소서비스 수준 분석을 통해 대중교통 접근성을 평가하고 있으나 이는 운영자 측면의 평가로 이용자 측면의 대중교통 접근성 분석은 이루어지지 않고 있다. 이에 본 연구에서는 알뜰교통카드 데이터를 이용하여 이용자의 대중교통 접근성을 분석한 결과 법정동보다 법정리의 접근시간 및 거리가 크며, 대중교통 접근성이 낮은 유형을 분류하여 분석한 결과 전체 평균 접근 시간에 비해 유형 1은 95%, 유형 2는 64% 더 크게 나타났다. 이러한 대중교통 접근성 문제 해결을 위해 델파이 조사를 통한 실시간 수요대응 자율주행 대중교통차량의 효율적인 도입 방안을 제시하고자 하였다. 델파이 조사 결과 기능은 환승연계 및 D2D, 서비스는 예약 및 정보제공서비스, 노선 운영 방식은 준동적 및 동적 운영, 접근거리는 300m, 노선 운행 거리는 10km, 정시성은 5분 이내와 같이 9개 항목에 대해 전문가들의 의견이 일치하였다.
최근 대중교통지향형개발(TOD)이 활발해지며, 역세권의 환경 변화를 통하여 국내의 대중교통 이용 증진을 시키기 위해서는 TOD 통합계획요소를 종합적으로 고려한 역세권 유형과 이용수요에 관한 실증분석이 전제되어야 향후 계획수립시 활용이 가능 할 것이다. 본 연구는 서울시 역세권을 대상으로 다양한 TOD 영향요인을 파악하고, 대중교통 이용수요와 연관성을 규명하기 위한 실증분석을 진행하였다. TOD의 대표적 요소인 Density, Diversity, Accessibility에 대한 자료를 수집하고, 요인분석과 회귀모형을 구축하였다. 분석결과 (1) 요인분석을 토대로 7개 영향요인이 도출되었으며, Factor 1(Diversity/토지이용복합도 (LUM)), Factor 2(Density/개발밀도수준), Factor 3(Accessibility/대중교통시설공급수준), Factor 4(Design/가로설계수준), Factor 5(Green/연계교통시설(보행자, 자전거), Factor 6(Design/지하철시설규모), Factor 7(Accessibility/대중교통운영수준)로 유형화되었다. (2) 요인-회귀분석 결과를 토대로 역세권 승하차 인원에 긍정적(+) 영향을 미치는 주요 요인은 Factor 1(Diversity : 토지이용복합도(LUM) 요인), Factor 3(Accessibility : 대중교통시설공급수준), Factor 2(Density : 개발밀도수준), Factor 5(Design/연계교통시설(보행자, 자전거), Factor 6(지하철시설규모)로 나타났다. 다음으로 역세권의 승하차 인원에 부정적(-) 영향은 Factor 7(Accessibility/대중교통운영수준)로 나타났으며, 가장 높은 영향력을 가지는 것으로 나타났다. 이는 지하철과 버스의 배차간격이 증가할 경우 이용수요가 감소하기 때문이다.
본 연구는 대구시를 사례로 대중교통서비스에 대한 접근성의 차이에 따른 환경적 형평성을 분석하였다. 2005년을 기준으로 한 인구 및 주택 센서스 자료와 버스정류장 및 지하철역의 위치자료를 이용하여 GIS 데이터베이스를 구축하였다. 커버리지 방법을 이용하여 대중교통서비스권을 설정하고, 맨 휘트니 U 검정을 사용하여 서비스권 내 외부의 사회경제적 특성을 비교하고 이에 대한 통계적 유의성을 검증하였다. 시 외곽에 위치한 동구, 수성구, 달서구, 북구는 다른 구들과 비교해 상대적으로 접근성이 떨어지는 것으로 밝혀졌으며, 반면에 중구, 서구, 남구는 상대적으로 접근성이 좋은 것으로 분석되었다. 대구시 전체에서 남성 및 여성비율과 미성년자비율에 대해서는 환경적 불형평성이 나타나지 않았지만, 고령자비율과 기초생활수급자비율에 대해서는 환경적 불형평성이 나타났다. 이러한 환경적 불형평성의 가장 주된 원인은 저소득계층이 접근성이 좋은 대로변 주거지역의 비싼 임대료나 지가를 지불할 수 없으므로 대중교통시설에서 멀리 떨어진 노후화된 불량주거지역에 거주하고 이들 중에는 고령자들이 많이 포함되어 있기 때문이다. 또한, 지역주민의 사회경제적 특성을 고려한 버스정류장과 지하철역의 설치 관련 법률이나 규정 등이 마련되어 있지 않으며, 대중교통서비스 시설의 분포에 대해 체계적인 관리가 이루어지지 않고 있기 때문이다. 본 연구는 지역주민의 사회경제적 분포특성을 고려하여 버스정류장과 지하철역을 설치하고 버스 및 지하철의 노선을 선정하는 것과 같은 대중교통정책을 수립하는데 시사점을 제시할 수 있을 것이다.
최근 전 세계적으로 빅데이터, AI, IoT, 자율주행, 디지털트윈 등 스마트시티 솔루션이 발달하면서 다양한 스마트기기와 SNS가 확산하고 사람들이 도처에 남긴 행적이 기록되면서 규모를 가늠할 수 없을 정도로 많은 정보와 데이터가 생산되는 '빅데이터' 환경을 활용한 스마트시티 구축이 활발하게 진행 중이다. 본 연구의 목적은 4차 산업혁명에 따른 지속가능한 스마트시티의 도시정보·대중교통 접근성에 있어 시민의 교통 편의성 향상 및 효율적인 정책수립을 위해 빅데이터 기반의 객관적이고 체계적인 분석 모델을 개발하고, 지속가능한 도시의 공공·민간 DB를 활용한 빅데이터 기반 대중교통 접근성 및 정책관리 플랫폼 구축의 방법론을 도출하는데 있다. 이를 위해 광주광역시를 대상으로 상세생활권을 구분하고 기초 생활편의시설 접근성 및 빅데이터 기반 대중교통 시스템을 분석하였다. 그 결과, 1) 대중교통 네트워크 평가를 위한 빅데이터 활용, 2) 빅데이터 기반의 교통 수단/서비스 의사결정지원, 3) 도심 교통 네트워크 모니터링 서비스 제공, 4) 주차수요 발생원 분석 및 개선방안 제공과 같은 빅데이터 기반 도시정보·대중교통 접근성 플랫폼 구축을 제안하였다.
본 연구의 목적은 시간이 경과하면서 통행속도와 같은 교통환경에 나타나는 변화가 대중교통이용자의 시간거리 접근성에 미치는 영향을 분석하는 것이다. 이를 위하여 서울대도시권 대중교통체계의 3개년(2011년, 2013년, 2015년)의 각각 1주일치 통행기록을 담은 교통카드 데이터를 활용한다. 교통카드빅데이터에는 대중교통이용자들의 통행궤적에 대한 시 공간 정보가 담겨 있다. 본 연구에서는 교통카드 자료의 통행시간을 토대로 각 시점의 대중교통체계를 구성하고 있는 지하철 역 및 버스 정류장들 사이의 링크들의 시간거리를 산출한다. 실험 결과로 얻어진 통합 교통망에서 접근도 변화는 두 가지 관점으로 요약할 수 있다. 첫째, 해가 지날수록 접근도는 떨어지는 경향이 있다. 교통망이 더 복잡해짐으로 차량의 이동 속도가 저하되기 때문이다. 둘째, 요일별 접근도 변화 분석에서 주말에 접근도가 높아지는 경향이 있다. 이것은 버스노선들 상의 버스 속도가 주말에 빨라지기 때문이다. 접근도 변화의 분석을 위해 연도별과 요일별 차량속도와 승객수를 그래프로 설명한다.
Public transportation is public service that is contributed to the convenience of the public. However, opportunity for public services in rural areas is weaker than the chance in urban areas. The purpose of this study is to evaluate accessibility of various public facilities using public transportation. To evaluate the accessibility, we calculate the various time from community center to the nearest bus stop, walking time, riding time in bus, and waiting time for transfer. The results of this study ares as follows; (1) Villages occupy 19.8% in rural areas that walking time from community center to the nearest bus stop takes over 10 minutes in integrated Chungju-si; (2) The average speed is 21.9 km/hr estimated to departure and arrival time of bus route; (3) The accessibility time from community center using the average bus speed takes 15.43 minutes to public facilities, 35.15 minutes to emergency center, 8.70 minutes to medical center, 9.70 minutes to elementary school, 16.26 minutes to middle school, and 22.61 minutes high school; (4) The transfer time of public transportation takes 13.46, 21.96, 10.48, 7.78, 11.11, 16.10 minutes to public facilities, emergency center, medical center, elementary school, middle school, and high school, respectively; (4) Traffic accessibility using bus vehicles in the East and South Chungju-si is lower than areas in the West and North Chungju-si. Some villages surrounding public offices (eup-myeon office) which have a high density of population, indicate a high traffic accessibility.
승용차이용이 많이 유발될 수밖에 없는 지역으로의 주거이동은 쉽게 간과되는 가구의 교통비 지출에도 원인이 있다. 가구의 자동차수요를 적게 일으키고 교통비를 절감시키는 주거입지와 구조를 알아보기 위해서는 주거지역의 공급시설수준에 따른 가구의 교통수용행태를 분석하고 이러한 자료를 기반으로 실제에 가까운 가구의 교통비용을 산정할 필요가 있다. 본 연구는 대중교통시설을 비롯한 근린시설들에 대한 접근도가 가구의 교통이용행태와 더불어 교통비 지출에 미치는 영향을 분석하는데 목적이 있다. 연구지역은 광역 함부르크 시이고 1,640가구들을 통행행태에 대한 설문조사가 실시되었다. 개인의 대중교통이용과 교통거리는 대중교통 공급시설만으로는 큰 영향을 받지 못하고 근린시설공급이 뒷받침 되어야 한다는 사실이 분석결과에서 나타났다. 또한 대중교통시설 및 근린시설이 부족한 지역일수록 여기에 있는 가구들의 승용차 보유수와 교통거리가 증가되었으며 이에 따라 결국 가구들의 교통비용이 늘어났다. 가구그룹들에서 교통비의 최고치와 최저치 사이에 가구당 월 약 200유로 차이가 났다. 가구가 쉽게 감지하기 어려운 주거입지별 평균 교통비용이 가시화되어 가구들에게 홍보된다면 가구의 주거이동행태를 교통수요가 적은 지역으로 유도하는데 기여할 수 있다.
본 논문에서는 서울 대도시권의 대중교통체계를 구성하는 서울 시내버스 시스템과 수도권 지하철 시스템을 통합한 교통망의 각 노드인 버스정류장이나 지하철역의 시간거리 접근성을 계산하는 알고리즘을 제안하고 그 결과를 분석한다. 서울 대도시권 대중 교통망 그래프의 링크는 승객들이 노드들을 이동하는 데 소요되는 시간을 가중치로 설정하였다. 버스 노선과 지하철 노선의 노드들을 연결하는 링크들의 가중치는 교통카드 트랜잭션 데이터베이스로부터 추출된 노선별 속도에 따라 인접한 노드들 사이의 이동시간으로 설정하고, 승객들이 도보로 이동할 수 있는 일정 거리 이내인 노드들 사이의 링크의 가중치는 승객의 도보 이동 시간으로 설정하였다. 최단 경로의 시간거리를 찾는 알고리즘의 입력으로 링크들의 가중치를 표현한 시간 거리 인접 행렬을 사용하고 그 출력으로 노드들의 최단 시간 거리 행렬을 구하여 각 노드의 접근도와 평균 이동시간을 계산하였다. 2013년도 데이터를 사용한 실험 결과에서 서울 대도시권 대중교통체계 통합 교통망의 노드들의 개수는 서울 시내 600개 버스노선들에 연결되어 있는 버스정류장 15,702개와 수도권 지하철 16개 노선들에 연결된 지하철역 575개를 합하면 16,277개가 된다. 이 논문에서 서울 대도시권 통합 교통망과 이미 연구되었던 서울 시내버스 교통망 및 수도권 지하철 교통망을 평균 접근도와 평균 이동시간 관점에서 비교 분석하였다. 본 논문은 서울 대도시권 대중교통체계의 버스와 지하철 통합 교통망에서 각 노드의 접근도를 계산하는 첫 번째 연구 결과를 서술한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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