In this paper, we outlines the basic pricing rules that developed over the years, and illustrates how these rules apply in practice using railway fare, price discrimination in railway travel. we review the problems of rail fare system reflecting the market fare decision and consider fare decision structure and relative fare comparison with other modes of transportation. Specifically, we focus on tile effect of tile “fare varying system with distance”, using the characteristics of long distance transportation modes. And set up the framework for reasonable fare decision under the current circumstances.
통행시간가치가 교통수단의 선택 및 교통계획의 평가에 있어서 중요한 역할을 함에도 불구하고 이를 정확히 판단하는 것은 쉬운 일이 아닌 것으로 되어왔다. 통상, 통행시간가치에 있어서 업무와 비업무통행으로만 구분하여 연구되어진 반면, 본 연구는 다항로짓모형을 적용하는데 있어 통행목적에 따른 모형 구성변수에 있어 통계적신뢰성 및 모형의 적합도, 수정우도비, 교통수단선택의 행태특성을 반영하여 적중율의 동일성이 검정하였고, 또한 통행 목적별 수단별 시간가치 값의 유의적인 차이가 있음을 검정하였다. 한편, 구체적으로 제시된 결과로는, 첫째 교통수단선택의 효용함수를 정산결과 모형 I (통근+통학)의 경우 선정된 11개 변수는 유의수준 5%이내에서 높은 설명력이 나타나, 신뢰구간 95%에서 모형을 구성하는 변수의 통계적 신뢰성이 있음을 검정하였고, 둘째, 모형별 통행시간가치 도출결과 모형 I (통근+통학)의 경우 승용차 8,198원/시, 버스 639원/시, 지하철 1,083원/시이며, 모형II(업무)는 승용차 14,074원/시, 버스 1,219원/시, 지하철 1,062원/시로 산정되었으며, 모형III(통근)의 경우 승용차10.947원/시, 버스 972원/시, 지하철 987원/시로 산정되었다. 모형의 적합도에 있어서는 모형II가 가장 큰 값을 나타냈으며, 다음은 모형III, 모형 I의 순으로 나타났다 셋째, 통행 목적별 각 모형 상호간 적중율차이에 대한 동일성은 유의수준 5%이내에서 인정되어 예측력에 따른 통행시간가치의 변화는 없을 것으로 판단되며, 또한 통행시간 가치값의 도출에 영향을 미치는 통행시간, 승용차비용, 버스요금 지하철요금 등의 매개변수가 유의수준 5%에서 검정결과 유의적인 차이가 인정된 만큼 통행목적 별 수단별 통행시간 가치값은 상호간에 유의적인 차이가 있음을 확인하였다. 본 연구 결과 향후 경제성 평가는 통행목적에 따른 수단별 통행시간가치가 적용될 수 있을 것으로 기대되며, 또한 수단선택모형의 매개변수 정산시에는 통행목적별 시간가치를 비교하여 모형의 타당성을 입증하는 요인으로 적용될 수 있을 것으로 기대된다.
우리나라 대중교통 시스템은 서로 다른 수단간 복합적인 상호 연계로 그 교차지점에서 승객의 이동이 많이 발생하는 환승 위치가 점점 많아지고 있다. 즉, 2개 이상의 교통수단이 한 곳에서 교차하는 환승센터의 올바른 기능은 보행자의 편리성과 안락함등으로 직결되고, 그로 인한 더 많은 대중교통 이용유발이 촉진된다. 이처럼 중요한 기능을 담당하는 역할에도 불구하고 국내에는 아직 환승보행센터의 배치기준이나 그것을 평가할 수 있는 기준을 제시하지 못하고 있다. 따라서 본 연구에서는 환승센터를 이용하는 보행자의 이용실태(환승거리 및 시간, 접근거리 및 시간, 역사 내 승객 이동경로)를 조사 분석하였다. 그 분석결과를 토대로 환승센터에서의 연계시설 배치 평가기준을 승용차 이용자 보행 편리성과 대중교통 이용자의 보행 편리성으로 나누어 평가하는 방안을 제시하였다. 환승시설에서의 배치 평가기준은 보행자의 주요 이동 경로를 설정하고, 그에 따른 도보시간을 평가기준으로 설정하였다.
Mobility as a Service: MaaS 는 지능형 교통시스템(Intelligent Transportation System)의 일종의 서비스구상으로, 이는 출행 체험을 개선하는 것을 목표로 하며, 하나의 플랫폼에 다양한 교통 출행 방식을 집약하고, 사용자가 한 번의 지불을 통해 도어 투 도어(Door-To-Door)를 사용할 수 있는 전 과정 출행 서비스이다. 그러나, 독립적인 MaaS 플랫폼은 사용자 유동량이 적고 유보율이 낮다는 문제를 직면하기 쉬우며, MaaS의 서비스 모델은 아직 교통시장에 진입할 결정적 논리를 찾지 못하고 있는 실정이다. 본 논문은 공유 자전거(bicycle-sharing)의 각도에서 출발하여, 공유 자전거에 MaaS 이념을 적용하여 새로운 출행 서비스를 구축함으로써, 공유 자전거의 서비스 모델을 최적화하고, MaaS의 부족한 점을 보완하는 것을 연구의 목표로 하였다. 공유 자전거와 MaaS 개념을 결합한 후, 비즈니스 모델, 출행 모델 및 서비스 아키텍처 방면의 혁신에 중점을 두고, 사용자의 MaaS-based bicycle-sharing서비스 모델에 대한 체험의 예상 결과에 대해 시험하였다. 연구 결과에 따르면, MaaS-based bicycle-sharing은 조합 교통 방식, 출행과 환승, 결제 지불 등의 방면에서 사용자에게 보다 융통성 있고 편리한 출행 경험을 제공하고, 수요에 따른 출행 서비스와 지속적인 교통을 가능하게 한다는 것을 알 수 있었다.
최근 환경에 대한 관심이 커지면서 전동킥보드는 도시 내 친환경 교통수단으로써 주목받고 있다. 이에 따라 실질적 이용행태 및 이용목적에 대한 다양한 연구가 실시되고 있으나, 개인의 통행성향을 반영한 이용의향에 대한 연구는 미비한 실정이다. 따라서, 본 연구에서는 서울시 통근자를 대상으로 실시한 설문조사를 활용하여 요인분석을 통해 응답자의 통행성향을 분석하고, 공유 전동킥보드 이용의향에 대한 이항 로지스틱 회귀모형을 구축하여 개인의 통행행태가 어떻게 영향을 미치는지 규명하였다. 모형추정 결과, 공유 전동킥보드 이용의향에 영향을 미치는 요인으로, 연령, 주수단(승용차), 버스정류장 접근시간, 통행성향 변수(통행 비효용, 직접 운전, 인터넷/스마트폰 친화, 추가 지불 의사)가 통계적으로 유의한 것으로 분석되었다. 본 연구의 결과는 향후 공유 전동킥보드의 효율적인 운영과 이용 활성화를 위한 통행행태적 측면의 기초자료로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
본 연구의 목적은 도시성장과 함께 통행거리와 교통량이 크게 늘어나 심각한 교통체증현상을 보이고 있는 서울을 대상으로 교통흐름의 공간적 특징을 파악하고, 이를 수도권 지역의 토지이용 및 시설 분포와 연결시켜 수도권 지역의 기능적 연계의 공간구조를 밝히는 것이다. 이를 위해 본 연구에서는 교통카드를 이용하여 이동하는 대중교통 이용자들이 만들어 내는 통행 거래 자료를 바탕으로 통행행태와 통행흐름의 공간적 특징을 분석하였다. 교통카드 데이터는 하루 천만 건이 넘으며, 각 통행거래자료 마다 승 하차 및 환승의 위치와 시간, 이용 교통수단 등 방대한 정보를 담고 있어 이의 효율적 분석을 위하여 데이터마이닝 기법을 도입하였다. 특히 대중교통이용자의 통행행태를 파악하고 각 지점의 통행 수요를 파악하기 위한 새로운 알고리즘 개발하여 적용하였다. 분석결과의 공간적 특성을 파악하기위하여 지리정보체계를 이용하여 시각화시키고, 그에 입각하여 공간적 특성을 분석하였다. 또한 출발 교통량, 도착교통량, 총 지지도들 간의 관계성을 파악하기 위하여 상관관계분석을 시도하였다. 통행수요에 있어 강남의 2호선 지하철역을 따라 가장 많은 통행 수요가 나타나고 있으며, 그 다음으로 강북의 구도심지역이 또 하나의 중심축을 이룬다. 그밖에도 대단위 고층 아파트가 밀집되어 있는 주거지역들이 부수적인 중심축을 형성한다. 기 종점 수요와 함께 통과 수송량 까지 나타내는 총지지도는 강남의 구로-신도림 역이 가장 놓게 나타나며 강남지역에 위치한 지하철 2호선 역들과 환승역들에서 높게 나타나고 있다. 이러한 통행패턴 분석은 일차적으로는 교통망 상의 교통흐름과 각 지점의 통행수요를 나타나며 지역 내에서 지점 간의 기능적 연계를 반영하고 있기 때문에 도시의 교통계획은 물론 지역의 토지이용 및 시설 입지 계획 수립에 필수적이다.
본 연구에서는 수요응답 교통서비스를 이용한 통행목적을 통근·통학과 쇼핑·여가로 구분하고 통행목적별 만족도와 영향변수의 차이를 비교한다. 세종특별자치시 '셔클(Shucle)' 이용자를 대상으로 실시한 만족도 설문조사 자료를 활용하고, 다중선형모델의 과적합(overfitting) 문제점을 최소화하기 위해 LASSO 회귀분석을 적용한다. 분석 결과, 수요응답 교통서비스 도입으로 기존 대중교통 사각지역의 공백이 해소되고, 자가용 이용 감소로 저탄소 및 대중교통 활성화 정책을 유인할 수 있으며, 간헐적인 통행행태를 갖는 행위자(예컨대 고령자, 주부 등)에게 최적의 이동 서비스를 제공할 수 있는 가능성이 확인되었다. 또한, 차량 호출 후 대기시간, 탑승 후 이동시간, 앱이용 편리성, 예상 출/도착 시간의 정시성, 승·하차 지점의 위치 요인은 통근·통학과 쇼핑·여가 통행 시 수요응답 교통서비스 만족도에 긍정적인 영향을 미치는 공통요인으로 나타났다. 한편, 타 교통수단과의 환승은 통근·통학의 경우에만 만족도에 영향을 미치고 쇼핑·여가의 경우는 미치지 않는 것으로 나타났다. 수요응답 교통서비스를 활성화하기 위해서는 분석된 5개의 영향요인에 대한 고려뿐만 아니라 통근·통학과 쇼핑·여가의 차별화 요인 즉, 통근·통학의 경우 행위자는 시간가치를 중요하게 여기므로 총 통행시간을 줄이기 위한 타교통수단과의 환승 편의를 도모하고, 쇼핑·여가 통행의 경우 이용자가 승·하차 지점의 위치를 쉽고 편하게 지정하여 이용할 수 있는 이용편의 조성방안의 고려가 필요할 것으로 사료된다.
본 연구를 아우르는 질문은 "지하철 역사내부를 이동하는 개별승객은 언제 어디서 어떤수단을 이용해서 출발해서 언제 어디로 어떤 수단을 이용해서 갔는가 ?"이다. 이 물음에 답하기 위해서는 지하철 역사를 이동하는 개별승객이 이용한 정류장, 경로, 수단에 대한 파악이 선행되어야 한다. 수도권 통합대중교통요금체계에서는 AFC(자동요금징수체계)자료를 활용하면 개별대중교통이용승객의 통행수단, 정류장, 경로가 파악된다. 본 연구는 AFC자료를 이용하여 수도권의 대중교통역사의 승객이동을 지하철 환승역사의 관점에서 관찰하는 SSA(선별역사분석) 기법을 제안한다. SSA는 환승역사내 개별승객이동을 세분화하고 연계통행관점에서 최초출발역/시간과 최종도착역/시간 정보를 분석한다.
다양한 대중교통수단이 함께 구축되어 있는 통합대중교통망(Integrated Transit Network)에 대하여, 최적통행시간 경로정보뿐만 아니라 다수의 최적통행시간 정보를 제공하는 방안에 대한 기초연구는 그 사례를 찾아보기 어렵다. 본 연구는 다수의 대중교통경로를 탐색하기 위하여, 버스와 지하철의 두 수단이 함께 존재하는 복합교통망에서 K개의 최소통행시간을 갖는 경로를 탐색하는 방안을 제안한다 제안된 방안은 통행정보에서 대중교통 사용자가 일반적으로 필요로 하는 다음의 3가지 제약조건 (1) 수단의 서비스시간제약, (2) 통합거리비례제 요금제약, 3) 환승회수제약을 고려한다. 사례연구를 통해 K개의 최소통행시간 경로정보뿐만 아니라 위의 제약조건을 조합적으로 반영하여 사용자에게 필요한 경로정보의 질적 향상 및 다양화에 대한 가능성을 제시한다.
보건서비스의 공급이 충분하지 못한 농촌에서 공공 보건서비스의 공간적 형평성은 중요한 이슈가 된다. 본 연구의 목적은 경기도 여주군을 사례로 버스 통행에 초점을 두어 공공 보건서비스에 대한 공간적 접근성을 분석하는 것이다. 공간 상호작용 기반의 측정 방법을 통해 접근성의 패턴을 종합적으로 분석한 후 이를 승용차 통행에 의한 접근성 분포와 비교 분석하였다. 접근성의 분포 패턴을 분석한 결과 여주군의 중앙부(접근성 하위)와 주변지역(접근성 상위) 간에 공간적 변이가 상당히 뚜렷하게 나타났다. 접근성이 낮은 지역의 면적과 인구가 상위 지역에 비해 더 많았으며, 지수 값의 차이도 상당히 크게 나타났다. 버스 통행 기반의 접근성 분포를 승용차 기반의 접근성 분포와 비교한 결과 두 수단 간에 다소 차이가 나타났다. 접근성 상 하위 지역이 두 수단 간에 뒤바뀌는 지역이 전체의 약 20% 정도였는데, 승용차 통행에 의한 접근성 상위 지역에는 인구가 많지 않은 주변 지역이 더 많이 포함되어 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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