This paper reviews search methods of multiple reasonable paths to implement multimodal public transportation network of Seoul. Such a large scale multimodal public transportation network as Seoul, the computation time of path finding algorithm is a key and the result of path should reflect route choice behavior of public transportation passengers. Search method of alternative path is divided by removing path method and deviation path method. It analyzes previous researches based on the complexity of algorithm for large-scale network. Applying path finding algorithm in public transportation network, transfer and loop constraints must be included to be able to reflect real behavior. It constructs the generalized cost function based on the smart card data to reflect travel behavior of public transportation. To validate the availability of algorithm, experiments conducted with Seoul metropolitan public multimodal transportation network consisted with 22,109 nodes and 215,859 links by using the deviation path method, suitable for large-scale network.
수도권 교통카드는 대중교통인구 이동에 대한 기록을 간직하고 있는 전수화 자료로서 가치가 높다. 교통카드에 기록된 정보는 버스통행의 경우 승객의 이동에 대한 정확한 정보를 담고 있으나, 도시철도는 역사의 진출입 단말기 정보만 기록되어 환승을 포함한 경로정보를 파악하기 어렵다. 수도권 도시철도망에서 나타나는 승객의 경로선정 특성을 파악하여 이동 경로추정을 위한 방안으로 활용하는 것이 필요하다. 본 연구는 수도권 도시철도의 승객이동 경로가 갖는 특징으로 M-유사경로와 환승회수의 증가를 추가적인 비용으로 고려한다고 검토하였다. 경로탐색조건을 구축하기 위해 계단형 환승계수가 도입된 비가산성 통행비용에 대하여 M-경로탐색기법을 제안하였다. 교통카드기록을 대상으로 수도권 도시철도 역간 경로의 민감도를 거시적으로 검토하였으며, M-경로탐색기법을 확률적 통행배정모형으로 구축하여 수도권 도시철도의 링크통행량, 노선간 환승통행량의 결과를 도출하였다.
본 연구에서는 교통카드자료를 기반으로 한 김경민 외[1]의 승객경로추적 방법을 이용하여 서울지하철 9호선 2단계 개통에 따른 급행열차 선택에 대한 변화를 분석하였다. 분석결과 2단계 개통 전과 비교하였을 때, 1단계 구간 기존 승객들의 급행열차 선택 비율은 변하지 않음을 확인하였다. 개통 전 후로 나누어 각각에 대한 다항로짓모형을 개발하였고 개통 전 후 모형의 전이성을 확인하였다. 하지만, 급행열차에 대한 선택이 높은 장거리 승객의 증가로 인해 2단계 개통 후 급행열차의 혼잡도가 약 6.7% 상승하였고 일반열차와의 혼잡도 차이는 증가하였다.
철도는 문전 서비스가 어렵기 때문에 출발지에서 역까지 접근성과 다른 철도노선과의 환승 편의성을 혁신적으로 개선해야 한다. 이 정책의 실행대안은 속도향상과 철도간 직결운행, 인터모달리즘 등이 있다. 최근 수도권광역급행철도정책은 속도향상, 건설기간 단축, 토지보상비 최소화 등의 목표 달성을 위해 대심도 지하공간 이용이 제안되어 있다. 하지만 대심도 지하공간에 건설되는 철도는 접근 및 환승저항, 이용자의 심리적 부담이 부정적 효용으로 작용된다. 본 논문에서는 대심도 철도의 접근과 환승저항 평가와 시사점을 제시하고 있다. 접근저항은 차내시간의 5배로 매우 크게 영향을 미치고, 환승저항 그리고 심리적 부담에 따른 불효용이 존재하고 있었다. 즉 대심도 철도건설정책은 역까지 접근교통수단과 일체적 시스템 구축에 필요한 제도 정비가 매우 중요하다.
수도권 도시철도의 환승통행은 '노선간환승'과 '역사환승'으로 구분된다. 역사환승은 1) 교통카드 Tag-In 단말기 운영노선과 초승열차 운영노선이 다른 경우와 2) 최종 하차열차 운영노선과 교통카드 Tag-Out 단말기 운영노선이 다른 경우에 발생한다. 기존연구에서 주로 교통카드자료를 이용한 환승량 추정은 '노선간 환승량'을 의미하며 '역사환승량'은 제외되어 환승통로를 이용하는 보행에 대한 과소추정의 원인이 되었다. 본 연구는 수도권 대중교통카드자료를 이용해서 역사환승량을 추정하는 방안을 제시한다. 이를 위해 승객의 경로선택모형에 역사환승량 산정에 적합하도록 변형된 Big-Node 기반 네트워크 구축기법과 자료구조 방법론을 제시한다. 1일 약 800만 건의 수도권 도시철도 이용카드자료를 대상으로 사례분석을 시행한다.
본 연구는 대중교통카드자료를 이용해서 수도권 지역간 대중교통통행에서 승객들이 겪는 환승시간, 환승회수의 환승저항을 분석한다. 현재 교통카드자료는 버스와 철도를 이용하는 수단통행을 5회까지 Trip Chian으로 기록하여 수단간 환승과 관련된 정보는 쉽게 파악된다. 그러나 수도권 교통카드는 도시철도의 통행에서 발생하는 환승역 정보를 포함하고 있지않아 Trip Chain에서 승객이 경험하는 환승저항이 저평가되는 문제가 존재한다. 따라서 철도통행에 대하여 승객행태를 반영하는 경로선택모형으로 구축하여 환승시간과 환승회수를 반영하면 온전한 환승저항의 설명력을 갖게된다. 연구방법으로서, 우선 수도권 대중교통환승에 대한 개념을 정립하여 도시철도가 포함되는 수단이용의 경우 교통카드자료의 환승저항 개념을 새롭게 정립한다. 또한 Trip Chain내에 철도의 경로선택모형을 구축하여 환승시간 및 환승회수를 대상으로 통행저항을 재평가하여 설정한다. 그리고 버스 및 도시철도 정류장 좌표를 행정동단위의 소죤 및 시군구 단위의 중죤으로 일치시키기 위해서 빅노드를 운영하는 방법을 채택한다. 마지막으로 수도권의 지역간 통행에서 철도수단이 한번 포함된 통행사슬에 대한 사례연구를 통하여 결과의 타당성을 논의한다.
수도권에는 1일 약 2000만 건의 대중교통카드 전수자료가 생성되고 있으며, 이 자료를 이용하여 시설운영 및 정책방안을 개선하고 도출하려는 시도가 다양해지고 있다. 본 연구는 교통카드에서 생성되는 동적인 수요변화의 예측 가능성을 모형화하는 시도로서 동적 통행수요배정모형을 구축하는 것이 목적이다. 버스의 경우 승객 이동상황이 카드태그(tag)를 통해 비교적 정확하게 파악되므로, 본 연구에서는 버스를 제외한 수도권 도시철도에 대해, 7개 운송기관이 운영하는 노선을 대상으로 적용되는 모형 및 알고리즘을 구축하였다. 구축된 모형은 교통카드자료의 Big Data 속성에 적합하게 연속 시간형 모형으로 구축되었으며, 승객의 경로선택행태를 효과적으로 나타내기 위하여 환승 횟수 증가에 따른 인지파라메타를 구성하였다. 수도권 도시철도 약 800만 쌍에 대하여 모델링한 결과, 연속형 시간기반 모형의 장점이 반영되어 어떤 시간 시점에서도 동적 수요를 분석할 수 있는 특성을 파악하였다. 특히 기존 철도운영기관의 목측조사자료와 비교한 혼잡도 변화를 파악할 때, 모형에서 도출된 혼잡도와 운영기관이 제시한 혼잡도 간에 유사한 추세를 보이고 있어 높은 신뢰도를 보여주고 있다. 본 연구는 철도기관에 한정한 모형으로 향후, 버스-도시철도와 통합된 모형체계 구축과 같은 연구가 필요할 것으로 파악된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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