대중교통 서비스 개선 분석은 형평성의 관점에서 공급과 수요의 상관관계로 분석되고 있다. 공급은 접근성을 이용하여 계산하고 있으며, 수요는 거주인구를 기반으로 추정한 통행수요가 이용되고 있다. 그러나 추정에 의한 수요는 교통카드 기반 통행량에 비하여 정확성과 미시적인 공간 단위의 개선지역을 도출하기 어려운 한계가 있다. 이에 본 연구는 교통카드 데이터 기반의 통행량을 이용하여 대중교통의 잠재적인 서비스 개선량을 산출하였다. 대중교통의 공급은 시간거리 접근성으로 계산하였고, 이를 통해 상대적으로 접근성이 떨어지는 출 도착지 쌍(OD)을 이용하는 승객이 손해 보는 시간비용을 계산하였다. 서울시를 대상으로 본 연구에서 제안한 방법론을 적용하여 모든 OD의 시간비용을 계산하였으며, 분석 결과 서대문구, 구로구, 노원구 등지에서 개선이 가능한 것을 확인하였다.
대중교통 교통카드 도입 이후, 점차 이용율이 증가되고 있다. 카드 데이터를 통해 얻을 수 있는 자료를 고려할 때 대중교통 카드 이용의 증가는 통행패턴 분석 및 정책적 측면에서 중요한 의미를 가지고 있다. 그 중에서 특히 죤별 대중교통 통행수요(O/D)를 손쉽게 파악할 수 있다는 점에서 높은 중요성을 가진다. 카드데이터를 통해 대중교통 죤별 통행수요(O/D)를 파악함에 있어서 데이터 자체의 오류에 대한 분석이나 결측에 대한 보완 과정이 반드시 필요하다. 본 연구에서는 반드시 선행되어야 할 과제이지만 아직 연구사례가 없었던 카드데이터의 오류와 결측에 관해 살펴보았다. 그 결과, 통행수요(O/D)분석과 관련한 오류나 결측에 대한 특성을 제시하였고, 결측에 대한 보정방안을 제안하였다. 그리고 제시된 결측방안들에 대한 적용 및 평가와 함께 활용방안을 제시하여, 향후 보다 신뢰성있는 대중교통 OD구축을 위한 기반을 마련하였다.
지금까지 교통수요 예측에 사용된 OD는 차량 번호판조사, 노측면접조사, 가구방문조사, 폐쇄선 조사 등과 같은 직접적인 표본조사 자료를 이용한 전수화 과정을 통하여 OD를 작성하였다. 그러나 이와 같은 OD는 표본조사 및 전수화 과정에서 많은 오차를 내포하고 있으며, 이러한 오차는 예측된 교통량이 관측치와 상이하게 나타나는 문제점을 지니고 있다. 따라서 본 연구에서는 대중교통(버스, 지하철) 전수화 자료나 다름없는 교통카드 자료를 이용하여 통행분포 모형 중 가장 널리 사용되고 있는 중력모형(gravity model)중 이중제약 중력모형을 통하여 관측교통량과 추정교통량을 최소화 시키는 파라메타(parameter) 추정법을 제시하고자 한다. 파라메타 추정결과 버스는 =0.57, ${\beta}$=0.14, 지하철은 ${\alpha}$=0.21, ${\beta}$=0.05로 분석되었으며, 통계적 검증 결과 t-검증과 상관계수, Theil 부등계수 모두 관측량과 추정량의 차이가 없다는 결과 값이 도출되어 본 연구에서 제시한 파라메타 추정법이 통계적으로 유의한 것으로 나타났다.
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.
교통혼잡 문제가 점점 심각해짐에 따라 대중교통의 중요성은 날로 부각되며, 대중교통을 지원하기 위한 정책들이 속속 입안되고 있어 대중교통을 심도 있게 분석할 수 있는 틀의 개발은 필연적이라 할 수 있다. 이에 본 연구는 대중교통 통행배정모형 개발과 대중교통 기종점통행량(OD) 추정을 목적으로 수행되었다. 대중교통 통행배정모형의 개발부분에서는 기존의 대중교통 통행배정모형이 개별차량과 다른 대중교통의 특성을 정확히 반영하고 있지 못하다는 한계를 극복하고자, 최적경로 탐색에는 유전자 알고리즘(Genetic Algorithm)을 통행량 배정에는 로짓모형을 기반으로 한 확률적 통행량 배정모형(Stochastic Network Loading Model)을 이용하여 TATSN 모형을 개발하였다. 그리고, 대중교통 기종점통행량의 추정은 전통적인 기종점통행량 추정 방법인 기종점조사 방법이 시간과 비용이 과대하게 소요된다는 단점을 인식하여 관측통행량을 이용하여 추정하는 방법을 제안하였다.
교통카드자료에서 철도이용승객이동은 단말기ID 순서로 나타난다. 최초 단말기ID는 진입역사 Tag-In노선, 최종 단말기ID는 진출역사 Tag-Out노선, 중간 단말기ID는 환승역사 Tag노선정보를 각각 포함한다. 과거 3개 공사기관(서울교통공사, 인천교통공사, 한국철도공사)만 참여하던 수도권도시철도는 최초 및 최종 단말기ID로 표현된 OD만 존재했다. 최근 (주)신분당선, (주)우이-신설경전철 등 민자기관진입으로 진입환승노선 단말기ID와 진출환승노선 단말기ID가 포함된 Chain OD가 보편화되었다. Chain OD를 통한 정확한 경로구축과정은 수도권철도운송기관의 수입금배분의 기초자료로서 매우 중요한 위치를 차지하고 있다. 따라서 지하철네트워크에서 경로탐색은 Chain OD에 대한 최적경로탐색의 문제로 전환되어 새로운 해법이 요구된다. 본 연구는 철도네트워크에서 단말기 Chain OD의 최초 단말기ID와 최종 단말기ID 간의 최적경로탐색기법을 제안하는 것이다. 이때 Chain OD에 민자노선환승 TagIn/Out를 반영하여 최적경로를 탐색하는 방안을 강구한다. 이를 위해 링크표지로 구축된 3가지 경로탐색기법( 1) 노드 - 링크, 2) 링크 -링크, 3) 링크 -노드 )을 순차적으로 적용하는 방안을 제안한다. 가산성경로비용을 토대로 제안된 기법이 최적조건을 만족함을 증명한다.
This paper addresses prospect of the technology for development of NxTIS (NeXt generation Transport Information System) that is targeted to shifting Korean public transit framework to railway-centered one. The Seoul metropolitan area has adopted the smart-card as a payment system for the public transportation since 2004. The transportation record can be used as quite useful information for better planning and operating of the railway system, particularly when the smart-card based payment system is extended to whole nation. This paper introduces technologies to develop Real OD DB and NxTIS, and presents road-map for them. A variety of benefits from the development of the system are estimated both in quantitative and qualitative. The Real OD DB based NxTIS will work to highly prospective for creating a novel value in the railway as a public transportation system.
교통부문의 지속가능성(sustainability)을 유지하기 위하여 대중교통중심의 도시개발(transit oriented development, TOD), 자전거나 보행 등 녹색 교통수단의 이용활성화, 그리고 차량운행시 배출되는 온실가스(green house gas) 를 감축하는 정책 등 다양한 방안들이 제시되고 있다. 이중 온실가스 배출량에 대한 다양한 연구들이 제시되고 있으나, 교통측면의 행태적인 분석에는 한계를 가지고 있다. 본 연구는 교통측면에서 좀 더 행태적인 측면을 고려한 온실가스 배출량 추정식을 제시하는 것이 연구의 목적이다. 즉, 특정 존에서 발생하는 차량으로 인한 온실가스 배출량을 기종점간 통행수요(travel demand for each OD pair)와 통행거리(travel distance)를 반영하여 결정한다. 여기서 기종점간 통행수요는 통행비용의 함수로 중력모형(gravity model)을 이용하여 구해지며, 통행거리는 평균 통행거리가 아닌 기종점간 실제 통행거리를 고려한다는 점이 기존 연구와 차이가 된다. 또한, 본 연구에서 제시하는 온실가스 추정식의 적용성과 활용성을 검토하기 위하여 통행비용에 대한 온실가스 배출량의 민감도(sensitivity)와 탄력성(elasticity)을 유도하며, 정책적 측면에서 온실가스를 감축하기 위한 온실가스 통행료(green house gas pricing)의 부과 효과에 대해서도 검토해 본다.
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.
본 연구는 교통카드자료를 이용하여 승객 OD를 분석하고 서울시 도시철도 최대 혼잡구간인 2호선 외선구간(사당~삼성)의 혼잡도 개선을 위한 통행 수요관리 정책을 제시하였다. 삼성역 이전 목적지 승객과 삼성역 이후 목적지를 가진 승객의 수요를 분리 유도하기 위한 기존 순환선과 삼성역까지 운행하는 단절운행 열차를 혼합으로 운행하는 대안을 제시하였다. 분석결과 순환선 탑승비율이 70%이며 순환선과 삼성행 단절 열차 투입빈도가 1:3일때 최고 11.3%의 혼잡도 개선효과가 있는 것으로 분석되었다. 2호선 혼잡구간을 통과하는 수요를 분리하는 수요관리 대안은 최소의 비용으로 혼잡도를 개선함과 동시에 승객의 쾌적성 개선을 가져올 것으로 기대된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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