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.
The purpose of study is to analyze the spatial population distribution and accessibility of network in urban areas. This study examines the forty-six political subdivision cities in Korea at the end of 1983, except the four metrpolitans (Seoul, Pusan, Daeku and Incheon). Evaluation indexes are classified the spatial pupulation distribution and accessibility of network. To analyze the cities, 10 indexes and the statistical techniques such as descriptive analysis, correlation analysis, factor analysis and cluster analysis were used. According to the results of cluster analysis, 15 cities (Ulsasn, Suwon, Bucheon, Chungju and etc.) are classified dispersed cities and another 15 cities (Kwangju, Daejun, Sungnam, Mokpo and etc.) are classified concentrated cities.
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 연구에서는 전반적으로 토지이용이 조밀하면서도 지역 간 주택가격의 차이가 크게 나타나는 우리나라 서울지역을 대상으로 주택가격에 영향을 미치는 요인을 분석해 보고자 한다. 특히 복합용도개발현황과 TOD 상황을 보여주는 접근성을 고려한 뉴어버니즘의 주요 개념들이 실제 주택가격에 어떠한 영향을 분석한다. 이를 위하여 모든 도시민이 일상생활을 영위하기 위하여 필요로 하는 토지이용을 거주지, 일자리, 쇼핑시설로 보고 지역에 이들의 토지이용이 혼합되어 있는 정도를 측정하는 용도혼합지표를 개발하였다. 특히 동 단위를 근린지역의 범위로 보고, 동별 토지이용의 혼합정도를 측정하는 용도혼합지표를 수도권지역 읍면동 단위의 인구수, 오피스 고용자 수, 상업 고용자수를 이용하여 주성분분석을 적용하였다. 또한 주택가격에 영향을 미치는 교통요인으로 지하철 접근성과 도로교통 접근성을 산출하고, 서울시 동별 복합용도개발지수와 지하철과 도로교통 접근성 변수와 더불어 주택수요, 지역성장율 등 사회경제변수들로 구성된 주택가격모형을 통하여 이들이 해당 동별 아파트 가격에 어떠한 영향을 주는가를 분석하였다. 분석 결과 복합용도개발과 교통이 주택가격에 영향을 준다는 뉴어바니즘의 개념이 확인되었다.
In this study, uses of remote sensed imagery in urban environment analysis are represented with the actual processed results with newly implemented programs running under ESRI ArcView-GIS to extract secondary information about mainly urban transportation environment. Implemented programs are about Accessibility index and Connectivity index. Accessibility index and Connectivity index are composed of four types of different algorithms and three types of algorithms such as alpha, gamma, and shimmel index. As show applied examples, tried to find out how remotely sensed imageries can be effectively utilized at actual processing in the direct or indirect ways in these algorithms.
본 연구에서는 Space Syntax와 통행시간을 이용하여 접근성 산출 방법론을 개발하였다. Space Syntax는 네트워크의 연결성이나 접근성을 정량적으로 쉽게 구할 수 있는 장점이 있다. 하지만 교통에서 중요한 요소인 통행시간이나 거리의 개념이 포함되어 있지 않다. 또한 환승위치에 따라 값이 달라지는 단점이 있다. 따라서 본 논문에서는 이를 해결하기 위해 내적(Inner Product) 개념을 도입하여 Space Syntax와 대중교통노선의 단위를 일치시켜 링크 단위로 변화하였으며, 통행시간의 변수를 추가하였다. 이 방법론을 적용하여 서울시 강남구를 대상으로 서울시버스 개편효과를 분석하였다. 접근성 산출 결과 서울시 버스개편은 기존 시스템에 비해 효과가 있는 것으로 분석되었다.
최근 다양한 센서정보의 민간 활용이 가능해지면서 고해상도 위성영상정보를 현실문제에 적용하려는 수요가 증가하고 있다. 1990년대 말부터 미국 등에서도 위성영상정보를 교통 문제에 실제적으로 적용하고자 하는 연구가 본격적으로 추진되고 있으며, 이러한 연구는 RS-T(remote sensing in transportation)라는 분야로 특성화되는 추세에 있다. 또한 이러한 연구는 이미 산업적 활용단계에 있는 GIS-T(GIS for transportation)와 연계되어 위성영상정보의 활용을 증대시키는데 기여하고 있다. 본 연구에서는 이러한 추세를 반영하여 RS-T를 개관한 뒤, 고해상도 위성영상정보를 이용한 도시교통 환경분석이 가능하도록 교통중력 모델에 기반하여 교통지리학에서 제안되어 온 몇 가지의 정량적 접근성지수 추출 알고리즘을 위성 영상정보를 보조자료로 하여 적용할 수 있도록 ArcView-GIS 환경의 확장 프로그램으로 시험적으로 구현하였으며, 시험 구현 모델 중에서 Ingram 모델과 G&G 모델을 이용하여 접근성지수 추출에 대한 적용하는 사례를 제시하고자 하였다. 적용 결과로서 도출된 정량적 지수정보는 분석 대상지역에 대한 교통접근성의 특성을 파악하는 데 활용이 가능하며, 시계열 위성자료를 적용하는 경우에는 주기적 도시교통 통계정보로 이용되어 광역적 교통계획을 위한 자료로 이용이 될 수 있을 것으로 생각된다.
본 연구의 목적은 2000년대 이후 수도권 광역철도망 확충에 따른 서울 대도시권 접근성의 변화를 분석하는 것이다. 이를 위하여 수도권 광역철도망과 같이 노선의 신설이나 확충으로 지속적으로 변화하는 비고정성 교통망의 세 가지 거리비용을 중심으로 하는 접근도 산출모형을 제시한다. 특히 도시민의 통행에서 중요하게 작용하지만 자료 구득의 한계로 제한되었던 시간거리 접근도를 산출하기 위하여 교통카드 통행거래 빅데이터를 이용하여 역과 역 사이의 시간거리(time distance)산출 알고리즘을 제시한다. 수도권 지역에서 교통카드가 본격적으로 도입된 이후의 두 시점 2005년과 2011년의 동일한 조건을 가진 주중 평일 하루치 교통카드 통행자료를 이용하여 수도권 광역철도체계의 세 가지 거리비용 접근성을 산출하고 그 결과를 비교분석한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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