[학위논문]도시철도역별 이용수요의 영향요인에 관한 연구 : 대구 도시철도역을 사례로 Analysis of Factors Affecting Rail Transit Ridership at the Metropolitan City : A Case Study of Daegu Rail Transit Ridership원문보기
본 연구는 2011년도 대구광역시 도시철도역별 승하차 인원수 자료를 사용하여 도시철도역별 이용수요에 영향을 미치는 요인을 분석하였다. 그리고 도시철도 이용수요가 주중과 주말에 차이가 있음을 인식하여 주중과 주말로 구분하여 분석하였다. 본 연구의 분석을 위해 건축물대장과 GIS 지적도를 확보하여 도시철도 역세권의 용도별 건축물의 연상면적 자료를 구축하였고, 그 외에 도시철도 역세권 내의 환승이 가능한 버스노선 수, 중·고등·대학교 학생 수 자료를 구축하였다. 이 자료들을 바탕으로 주중과 주말의 도시철도역별 이용수요에 영향을 미치는 설명변수들을 포함하여 ...
본 연구는 2011년도 대구광역시 도시철도역별 승하차 인원수 자료를 사용하여 도시철도역별 이용수요에 영향을 미치는 요인을 분석하였다. 그리고 도시철도 이용수요가 주중과 주말에 차이가 있음을 인식하여 주중과 주말로 구분하여 분석하였다. 본 연구의 분석을 위해 건축물대장과 GIS 지적도를 확보하여 도시철도 역세권의 용도별 건축물의 연상면적 자료를 구축하였고, 그 외에 도시철도 역세권 내의 환승이 가능한 버스노선 수, 중·고등·대학교 학생 수 자료를 구축하였다. 이 자료들을 바탕으로 주중과 주말의 도시철도역별 이용수요에 영향을 미치는 설명변수들을 포함하여 다중회귀모형을 추정하였다. 분석결과 주중 이용수요 모형과 주말 이용수요 모형에서 채택된 변수들은 비슷하지만 각 모형에서 채택된 변수의 수와 변수들간 상대적인 영향력은 다른 것으로 나타났다. 주중 이용수요 모형은 5개의 요인들이 채택되었으며, 상업 건축물의 연상면적, 주거 건축물의 연상면적, 환승이 가능한 버스노선 수, 교통관련 건축물의 연상면적, 중·고등·대학교 학생 수 순으로 영향력을 미치는 것으로 나타났다. 주말 이용수요 모형은 4개의 요인들이 채택되었으며, 상업 건축물의 연상면적, 교통관련 건축물의 연상면적, 환승이 가능한 버스노선 수, 주거 건축물의 연상면적 순으로 영향력을 미치는 것으로 나타났다.
본 연구는 2011년도 대구광역시 도시철도역별 승하차 인원수 자료를 사용하여 도시철도역별 이용수요에 영향을 미치는 요인을 분석하였다. 그리고 도시철도 이용수요가 주중과 주말에 차이가 있음을 인식하여 주중과 주말로 구분하여 분석하였다. 본 연구의 분석을 위해 건축물대장과 GIS 지적도를 확보하여 도시철도 역세권의 용도별 건축물의 연상면적 자료를 구축하였고, 그 외에 도시철도 역세권 내의 환승이 가능한 버스노선 수, 중·고등·대학교 학생 수 자료를 구축하였다. 이 자료들을 바탕으로 주중과 주말의 도시철도역별 이용수요에 영향을 미치는 설명변수들을 포함하여 다중회귀모형을 추정하였다. 분석결과 주중 이용수요 모형과 주말 이용수요 모형에서 채택된 변수들은 비슷하지만 각 모형에서 채택된 변수의 수와 변수들간 상대적인 영향력은 다른 것으로 나타났다. 주중 이용수요 모형은 5개의 요인들이 채택되었으며, 상업 건축물의 연상면적, 주거 건축물의 연상면적, 환승이 가능한 버스노선 수, 교통관련 건축물의 연상면적, 중·고등·대학교 학생 수 순으로 영향력을 미치는 것으로 나타났다. 주말 이용수요 모형은 4개의 요인들이 채택되었으며, 상업 건축물의 연상면적, 교통관련 건축물의 연상면적, 환승이 가능한 버스노선 수, 주거 건축물의 연상면적 순으로 영향력을 미치는 것으로 나타났다.
This thesis analyzes factors affecting rail transit ridership at the Daegu Metropolitan City in 2011. In order to recognize the difference of rail transit ridership between weekdays and weekends, rail transit ridership is analyzed by dividing weekdays and weekends. The data used in this study i...
This thesis analyzes factors affecting rail transit ridership at the Daegu Metropolitan City in 2011. In order to recognize the difference of rail transit ridership between weekdays and weekends, rail transit ridership is analyzed by dividing weekdays and weekends. The data used in this study includes various explanatory variables, such as building area which was collected from building ledger and GIS cadastral map, the number of bus routes(line) possible to transfer from urban rail transit, and the number of students enrolled in middle and high schools, and universities located near by the rail transit stations. For this study, multiple regression models are estimated including various explanatory variables affecting rail transit ridership of weekdays and weekends. Important findings of this study are summarized as follows. It is found that variables to explain the weekday rail transit ridership and the weekend rail transit ridership are similar. However, the number of explanatory variables and the relative effects of each variable are shown to be different. Five explanatory variables are found to affect the weekday rail transit ridership. The most important variable is found to be the building area of commercial use, and the least important variable is found to be the number of students enrolled in middle and high schools, and universities located near by the rail transit stations. Four explanatory variables are found to affect the weekend rail transit ridership. The most important variable is found to be the building area of commercial use, and the least important variable is found to be the building area of residence. Finally, some analytical results are summarized, and limitations and future directions of the study are discussed.
This thesis analyzes factors affecting rail transit ridership at the Daegu Metropolitan City in 2011. In order to recognize the difference of rail transit ridership between weekdays and weekends, rail transit ridership is analyzed by dividing weekdays and weekends. The data used in this study includes various explanatory variables, such as building area which was collected from building ledger and GIS cadastral map, the number of bus routes(line) possible to transfer from urban rail transit, and the number of students enrolled in middle and high schools, and universities located near by the rail transit stations. For this study, multiple regression models are estimated including various explanatory variables affecting rail transit ridership of weekdays and weekends. Important findings of this study are summarized as follows. It is found that variables to explain the weekday rail transit ridership and the weekend rail transit ridership are similar. However, the number of explanatory variables and the relative effects of each variable are shown to be different. Five explanatory variables are found to affect the weekday rail transit ridership. The most important variable is found to be the building area of commercial use, and the least important variable is found to be the number of students enrolled in middle and high schools, and universities located near by the rail transit stations. Four explanatory variables are found to affect the weekend rail transit ridership. The most important variable is found to be the building area of commercial use, and the least important variable is found to be the building area of residence. Finally, some analytical results are summarized, and limitations and future directions of the study are discussed.
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