Mobility 4.0으로 일컬어지는 교통서비스의 핵심은 유연성 있는 모빌리티 구현이며, 이를 위해 수요-공급을 실시간, 유기적으로 이어줄 수 있는 플랫폼 구축이 요구되고 있다. 즉, 교통 정보 혹은 통합 모빌리티를 빅데이터 기반의 표준화 및 상시 업데이트가 가능한 DB로 구축하고 이를 분석할 수 있는 객관적이고 과학적인 분석 체계를 제시하는 것이다. 이러한 측면에서, 보행 통행을 포함하는 복합환승역사와 이를 기반으로 통행 전주기로 확장하여 분석하는 연구는 미흡한 실정이다. 이에 본 연구는 복합환승역사를 이용하는 통행자 중심의 통합 모빌리티 분석 체계를 3단계로 구성하여, Data Repository 생성 모듈, 통합 모빌리티 분석 모듈, 공간 정보를 융합한 결과해석 모듈로 정의하였다. 철도 및 광역버스 환승역사(사당, 신도림, 교대, 광화문, 삼성, 강남, 잠실) 7개 역사를 분석 대상 역사로 지정하여 사례 분석을 수행하였다. 분석 대상 역사는 통계적 유의성에 근거하여 3개 그룹으로 구분되었으며, 자료 기반으로 한 통행 전주기 분석과 해석을 통해 보다 다양하고 체계적인 복합환승역사 분석이 가능함을 제시하였다.
우리사회가 초고령 사회로 빠르게 진입하면서 고령자를 고려한 교통정책에 대한 관심이 증가하고 있다. 그동안 고령자 통행에 관한 상당한 연구가 수행되었으나, 고령자 통행의 시공간적 특성을 체계적으로 분석한 연구는 많지 않았다. 이에 본 연구는 대중교통 통행유입 모형을 바탕으로, 고령자 통행의 시간적 특성은 시간대별 모형으로, 공간적 특성은 도시기반시설 자료를 독립변수에 포함하여 설명하고자 하였다. 분석결과, 고령자 통행에 주로 영향을 미치는 도시기반시설은 대중교통시설과 상업면적, 병원수로 나타났으며, 특히 09시-17시 사이에 영향이 큰 것으로 파악되었다.
본 논문에서는 현재 부산 지역에서 진행중인 u-City 구축 사업 중 하나인 ITS의 대중교통 관리로 RFID 도입을 위한 정책에 대응하기 위하여 PXA255 ARM칩을 내장한 RFID 교통카드 연동 RFID시스템 및 미들웨어를 개발하였다. 개발된 시스템은 서버와의 데이터 통신을 위한 무선 랜(IEEE802.11.a/b) 및 IEEE802.16 지원 통신 모듈을 가지고 있어 RFID 교통카드 연동이 가능하다. 이 시스템을 활용하면 u-City 정책에 맞춰 u-Traffic을 위한 서비스를 지원하는 기본적인 인프라로 활용이 가능하다.
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.
도시의 무분별한 확대를 방지하고 대중교통 이용을 활성화 하기 위한 다양한 노력이 지속되고 있으며, 그 중 하나가 대중교통지향형 도시개발(TOD)이다. 이는 대중교통결절점을 중심으로 여러 구성요소가 조화롭게 개발되는 계획기법이다. 본 연구의 목적은 밀도(Density) 및 다양성(Diversity) 등의 토지이용특성과 가로망 및 건물형성 등의 도시설계특성이 대중교통이용증대에 미치는 영향을 서울시를 대상으로 실증적으로 파악하는 것이다. 먼저 토지이용특성과 도시설계특성을 대변하는 다양한 계획요소를 고찰하고 서울시를 대상으로 총 32개의 계획요소를 도출하였다. 다음으로 요인분석을 수행하여 7개의 요인을 도출한 후, 다중회귀분석을 수행하였다. 그 결과 전반적으로 업무 및 상업중심의 고밀도 특성과 토지이용의 복합화, 그리고 협소한 가로망이 밀집되어 있는 특성은 대중교통이용증대에 매우 큰 긍정적인 영향이 있었다. 그러므로 신도시개발시 또는 기존 역세권을 정비할 때 이와 같은 요소의 반영은 대중교통의 이용을 증대시켜 대중교통중심도시가 형성될 수 있음을 본 연구결과는 보여주고 있다.
경기도는 도시형, 도농복합형, 농촌형으로 도시형태가 구분되어, 대중교통 서비스 제공도 도시 형태에 따라 다르지만, 대중교통 환승요금제는 단순한 형태의 수평적 형평성을 기준으로 동일한 환승유효시간을 적용하여 운영되고 있다. 이로 인해 대중교통 서비스 공급형태가 열악한 비도심 지역은 버스의 운행간격이 30분 이상으로 환승할인혜택을 받지 못하는 경우가 발생한다. 기회의 형평성 측면에서 기본적으로 불리하게 적용되어 요금할인 혜택을 받지 못하는 것이다. 이에 본 연구는 경기도의 환승요금제의 비형평적 사례를 교통카드를 활용하여 환승비 혜택 현황을 분석하고, 환승비혜택율 지표를 개발하고, 지표를 활용하여 시나리오 분석을 수행하였다. 분석결과 대중교통 서비스 공급 확대가 아닌 수직적 형평성 기준의 제도 개선을 통해 환승혜택의 기회의 균등이 가능하다는 것을 증명하였다. 수직적 형평성 기준을 적용하여 지역별 맞춤형 제도를 운영하는 환승요금제도의 정책 대안을 제시하였다.
저탄소 녹색성장 패러다임에 맞춰 지하철은 대중교통 활성화를 위한 도시 교통의 핵심 운송 수단이다. 지하철은 대량 수송 교통체증완화 교통사고 감소 등의 역할 뿐 아니라 노선 확장에 따라 도시 공간과 네트워크상의 승객 수요의 변화를 촉진시킨다. 현재 수요예측을 주축으로 노선계획이 이루어지고 있어, 지하철 노선 변화에 따른 교통 접근성과 승객 수요 변화를 위한 실증적인 연구가 미비하다. 이에 본 연구의 목적은 공간구문론을 이용한 사전사후 분석을 통해 지하철 개통에 따른 대중교통 영향성을 네트워크의 연결성, 승객 이동성 측면에서 정량적으로 예측 할 수 있는 대안적 평가 방법론을 제시하는 것이다. 우선 2009년 개통된 서울시 지하철 9호 선을 중심으로 도시 철도 네트워크를 구축하고, 공간 구문 모델을 통해 9호선이 개통됨에 따른 네트워크의 위상적 변화 패턴을 분석하였다. 또한, 모델 측정 결과를 검증하기위해, 서울시 교통 카드시스템의 역간 지하철 승차 인원수와 버스 노선별 승차 인원수 자료를 이용하여, 경쟁 노선을 대상으로 버스 이용객의 수단 전환과 주요 환승역에서 승객 수요 변화를 분석하였다. 결론적으로 본 연구 방법론을 통해 지하철 노선 계획에 있어 승객수요변화를 가시화하고 노선 추가에 따른 전후 시공간적 변화 분석이 가능하였으며 향후 주변 대중교통의 영향성과 실제 대중교통 이용자의 이동패턴에 대한 효과적인 공간적 변화 분석에 활용될 것으로 기대한다.
본 연구는 Daganzo가 돌발상황 검지를 위해 1997년에 제안한 삼연속 검지기 단순화 해법을 통계적 모형으로 구현하고 이에 대한 통계적 적합성 검증을 목적으로 한다. 본 연구는 삼연속 검지기 단순화 해법의 계산과정을 정리하였으며, 이를 통계 프로그래밍을 활용해 구현하였다. 먼저 진출입부가 존재하지 않는 고속도로 본선의 검지기 자료를 활용하여 본 해법을 적용하였다. 그리고 삼연속 검지기 단순화 해법의 통계적 검정을 위해 충격파에 의한 교통량의 동적 변화를 반영하는 30초 단위 누적교통량을 돌발상황 교통류와 정상 교통류 각각에 대해 추정하고, 실측 누적교통량과의 오차를 통계적으로 비교하였다. 오차검정 결과 돌발상황 검지기법을 통한 누적교통량 추정치는 통계적으로 실측치와 적합성이 높게 나타났으며, 오차 값의 유의성은 사고로 인한 돌발상황 교통류가 정상 교통류에 비해 분산 및 평균이 이질적인 것으로 나타났다. 본 연구는 기존 Newell, Daganzo의 단순화 교통류 모형의 이론적 연구를 돌발상황 검지로 응용 발전시킨 연구이며, 나아가 다양한 도로조건과 돌발상황 유형에서의 실험을 통한 모형 개선을 향후 과제로 한다.
본 연구는 서울 수도권의 지하철 교통망에서 승객들의 흐름을 찾아 시각화 방법을 제안하고 주요 업무지역의 출퇴근 승객 흐름을 분석한다. 지하철 승객 흐름은 대용량 시공간 데이터로서 일반적인 통계적 분석으로는 그 흐름의 본질을 분석하기가 매우 어렵다. 그러나 승객의 흐름을 시공간상에 역동적으로 시각화하여 보여주면 직관적인 분석이 가능할 뿐만 아니라 통행흐름의 특성을 보다 효과적으로 파악할 수 있다. 지하철 승객들의 대용량 교통카드 트랜잭션 데이터베이스로부터 제안된 방법으로 승객 흐름을 찾아 지하철 교통망의 각 링크의 흐름을 다양한 방법으로 시각화하여 주요 업무지역에서의 통행 행태를 직관적으로 분석하였다. 그 결과로 서울의 중심업무지역들과 지하철 노선과의 연관성이 매우 높고, 세 주요 중심업무지역들의 하루 지하철 승객흐름 양상에 뚜렷한 차이가 있음을 확인할 수 있었다.
본 연구에서는 구조방정식 모형을 활용하여 시외버스 서비스 만족도에 영향을 미치는 요인을 분석하였다. 분석자료는 충남 시외버스 이용자를 대상으로 대인면접 설문조사를 통해 수집하였다. 분석결과, 환경요인이 운행요인보다 서비스 만족에 더 중요한 요인인 것으로 나타났다. 남성의 경우, 정류장청결과 교통카드충전의 편리성이 버스청결보다 중요한 요인이며, 여성의 경우, 정류장청결, 카드충전편리, 이용요금적정성 보다 버스청결이 더 중요한 요인으로 나타났다. 또한, 환경요인의 만족도가 높아질수록 이용자는 이용했던 버스를 타인에 권유하는 의향이 증가하는 것으로 나타났다. 따라서, 시외버스 서비스 만족도를 높이고 시외버스 이용을 활성화하기 위해서는 무엇보다도 버스의 청결도를 높여 쾌적한 환경을 제공하는 것이 필요할 것으로 판단된다. 본 연구결과는 시외버스 이용 활성화를 위한 정책개발의 기초자료로 활용될 수 있을 것으로 판단된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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