도시철도의 가장 큰 장점은 정시성이며, 차내 혼잡도도 이용자에게는 쾌적성의 지표로도 사용된다. 서울 2호선의 출퇴근 시간 심각한 혼잡도는 안전을 위해서도 중요하지만 정시성을 지키기 위해서도 반드시 관리되어야 한다. 혼잡도 불균형은 앞뒤 열차 혹은 열차 칸별에서도 발생하며 이에 따라 정차시간이 증가되어 열차 지연을 유발하게 된다. 정차시간이 길어질수록 다음 역의 승객은 그 시간만큼 누적되고 정차시간은 또 증가하게 되는 악순환이 반복된다. 주로 4, 7번칸의 높은 혼잡도로 인해 칸별 혼잡도 불균형이 발생하며 이는 승객들의 학습 및 지하철 이용 정보를 이용해 통행시간을 줄이려는 승객들이 집중되어 나타난다. 하지만 특정 칸의 높은 혼잡도는 정차시간의 증가로 이어져 결국에는 통행시간이 증가되는 아이러니한 상황으로 이어진다. 칸별 혼잡도 정보는 통신데이터를 기반으로 산출한 칸별 혼잡 정도를 4단계 색으로 모바일앱에서 제공하고 있다. 서울 2호선 본선의 오전 첨두(07:00~09:00) 열차 혼잡도, 칸별 혼잡도 ...
도시철도의 가장 큰 장점은 정시성이며, 차내 혼잡도도 이용자에게는 쾌적성의 지표로도 사용된다. 서울 2호선의 출퇴근 시간 심각한 혼잡도는 안전을 위해서도 중요하지만 정시성을 지키기 위해서도 반드시 관리되어야 한다. 혼잡도 불균형은 앞뒤 열차 혹은 열차 칸별에서도 발생하며 이에 따라 정차시간이 증가되어 열차 지연을 유발하게 된다. 정차시간이 길어질수록 다음 역의 승객은 그 시간만큼 누적되고 정차시간은 또 증가하게 되는 악순환이 반복된다. 주로 4, 7번칸의 높은 혼잡도로 인해 칸별 혼잡도 불균형이 발생하며 이는 승객들의 학습 및 지하철 이용 정보를 이용해 통행시간을 줄이려는 승객들이 집중되어 나타난다. 하지만 특정 칸의 높은 혼잡도는 정차시간의 증가로 이어져 결국에는 통행시간이 증가되는 아이러니한 상황으로 이어진다. 칸별 혼잡도 정보는 통신데이터를 기반으로 산출한 칸별 혼잡 정도를 4단계 색으로 모바일앱에서 제공하고 있다. 서울 2호선 본선의 오전 첨두(07:00~09:00) 열차 혼잡도, 칸별 혼잡도 표준편차, 배차간격, 승·하차 인원으로 정차시간을 종속변수로 하는 다중회귀모형을 구축하였다. 구축 결과 내선에 비해 외선의 혼잡 관리가 더욱 효과적이고 순환선 특성으로 내선에도 긍정적인 영향을 미칠 것으로 생각된다. 혼잡 관리 효과 분석을 위한 방안으로 게이트 미터링 및 칸별 분산을 시나리오로 설정하였으며, 2가지 방안을 융합하는 것이 가장 효과적인 것으로 나타났다. 게이트 미터링으로 승객을 배차간격 1회만큼 대기시켜 승강장 혼잡을 대합실로 분산시키고, 승하차인원이 칸별로 분산 탑승하면 정차시간이 감소하고 해당 역의 다음 열차 및 다음 역의 배차간격까지 단축되는 동적 교통망 모델을 반영하였다. 가장 효과가 큰 영등포구청역에서 강남역 방향으로 07:20부터 배차간격 1회만큼 게이트 미터링을 시행하고 칸별 혼잡 정보를 제공하여 2호선 평균으로 관리하는 방안이다. 분석 결과 오전 첨두 2시간 동안 정차시간 승비는 1,213,483(인*분) 감소, 대기시간 승비는 338,364(인*분) 증가하여 최종 통행시간은 875,119(인*분) 감소하는 것으로 나타났다. 이때 열차 1대당 평균 3.0초가 감소하며, 감소를 경험한 인원은 2,985,048인이다. 게이트 미터링을 통한 미승차인원은 98,087인이며, 평균 3.5분 대기하였다. 미터링으로 인해 미승차인원의 대기가 발생하지만, 거시적인 관점에서는 전체 승객의 통행시간을 감소시킨 것으로 나타났다. 또한 RP자료를 이용하여 2호선의 혼잡가치를 미혼잡과 혼잡 상태의 통행시간 상대적 비율인 혼잡 승수로 산정하였다. 철도용량편람에서 제시하는 차량 LOS 수준별 혼잡 기준으로 비혼잡, 입석, 혼잡·입석 상태를 구분하여, 비혼잡 대비 입석은 1.43, 비혼잡 대비 혼잡·입석은 2.68로 나타났다. 편익 산정을 위해 교통시설 투자평가지침의 수도권 철도 오전 첨두시 시간가치를 적용하였다. 통행시간 감소 효과가 가장 큰 시나리오의 정차시간 감소 편익은 연간 최대 421억원, 대기시간 부의 편익은 117억원, 여객쾌적성 개선 편익은 7억원으로 총 편익은 최대 311억원의 사회적 편익이 발생하는 것으로 나타났다. 오전 첨두에 발생한 지연이 오후 첨두까지 이어지는 2호선 특성 및 오전 첨두 이후에는 게이트 미터링은 시행하지 않아 정차시간 감소 및 여객쾌적성 개선 편익만 발생하므로 일평균 편익으로 환산하면 실제 편익은 최소 2배 이상이 될 것으로 예상된다. 또한 환승에 대한 영향을 많이 받는 도시철도 네트워크 특성상 수도권 전체에서 발생하는 편익은 더욱 클 것으로 예상된다. 또한 혼잡 관리를 통한 편익 창출은 혼잡으로 인해 발생하는 비용을 감소시킨다는 것을 의미한다. 본 연구는 칸별 혼잡도 정보 활용 및 국내외 사례를 통해 게이트 미터링의 필요성을 제시하였으며, 혼잡도 정보를 다양한 매체를 통해 제공하여 다양한 수단 및 경로 선택을 할 수 있도록 혼잡도 관리의 중요성 및 효과에 대해 제시하였다는 점에서 의의가 있다. 또한 신규 및 연장 개틍으로 인한 혼잡 증가에 따른 운행계획 수립 근거로도 활용될 수 있다. 마지막으로 Enrique(2014)는 “고급 도시는 가난한 사람이 자동차를 운전하는 곳이 아니라, 부유한 사람도 대중교통과 자전거를 이용하는 곳이다.”라고 하였다. 도시철도의 가장 큰 경쟁력은 정시성이지만 혼잡 관리 없이는 정시성이 감소할 수 밖에 없으며, 앞으로 도시철도의 경쟁력을 향상 시킬 수 있는 다양한 연구가 진행될 수 있을 것으로 기대된다.
도시철도의 가장 큰 장점은 정시성이며, 차내 혼잡도도 이용자에게는 쾌적성의 지표로도 사용된다. 서울 2호선의 출퇴근 시간 심각한 혼잡도는 안전을 위해서도 중요하지만 정시성을 지키기 위해서도 반드시 관리되어야 한다. 혼잡도 불균형은 앞뒤 열차 혹은 열차 칸별에서도 발생하며 이에 따라 정차시간이 증가되어 열차 지연을 유발하게 된다. 정차시간이 길어질수록 다음 역의 승객은 그 시간만큼 누적되고 정차시간은 또 증가하게 되는 악순환이 반복된다. 주로 4, 7번칸의 높은 혼잡도로 인해 칸별 혼잡도 불균형이 발생하며 이는 승객들의 학습 및 지하철 이용 정보를 이용해 통행시간을 줄이려는 승객들이 집중되어 나타난다. 하지만 특정 칸의 높은 혼잡도는 정차시간의 증가로 이어져 결국에는 통행시간이 증가되는 아이러니한 상황으로 이어진다. 칸별 혼잡도 정보는 통신데이터를 기반으로 산출한 칸별 혼잡 정도를 4단계 색으로 모바일앱에서 제공하고 있다. 서울 2호선 본선의 오전 첨두(07:00~09:00) 열차 혼잡도, 칸별 혼잡도 표준편차, 배차간격, 승·하차 인원으로 정차시간을 종속변수로 하는 다중회귀모형을 구축하였다. 구축 결과 내선에 비해 외선의 혼잡 관리가 더욱 효과적이고 순환선 특성으로 내선에도 긍정적인 영향을 미칠 것으로 생각된다. 혼잡 관리 효과 분석을 위한 방안으로 게이트 미터링 및 칸별 분산을 시나리오로 설정하였으며, 2가지 방안을 융합하는 것이 가장 효과적인 것으로 나타났다. 게이트 미터링으로 승객을 배차간격 1회만큼 대기시켜 승강장 혼잡을 대합실로 분산시키고, 승하차인원이 칸별로 분산 탑승하면 정차시간이 감소하고 해당 역의 다음 열차 및 다음 역의 배차간격까지 단축되는 동적 교통망 모델을 반영하였다. 가장 효과가 큰 영등포구청역에서 강남역 방향으로 07:20부터 배차간격 1회만큼 게이트 미터링을 시행하고 칸별 혼잡 정보를 제공하여 2호선 평균으로 관리하는 방안이다. 분석 결과 오전 첨두 2시간 동안 정차시간 승비는 1,213,483(인*분) 감소, 대기시간 승비는 338,364(인*분) 증가하여 최종 통행시간은 875,119(인*분) 감소하는 것으로 나타났다. 이때 열차 1대당 평균 3.0초가 감소하며, 감소를 경험한 인원은 2,985,048인이다. 게이트 미터링을 통한 미승차인원은 98,087인이며, 평균 3.5분 대기하였다. 미터링으로 인해 미승차인원의 대기가 발생하지만, 거시적인 관점에서는 전체 승객의 통행시간을 감소시킨 것으로 나타났다. 또한 RP자료를 이용하여 2호선의 혼잡가치를 미혼잡과 혼잡 상태의 통행시간 상대적 비율인 혼잡 승수로 산정하였다. 철도용량편람에서 제시하는 차량 LOS 수준별 혼잡 기준으로 비혼잡, 입석, 혼잡·입석 상태를 구분하여, 비혼잡 대비 입석은 1.43, 비혼잡 대비 혼잡·입석은 2.68로 나타났다. 편익 산정을 위해 교통시설 투자평가지침의 수도권 철도 오전 첨두시 시간가치를 적용하였다. 통행시간 감소 효과가 가장 큰 시나리오의 정차시간 감소 편익은 연간 최대 421억원, 대기시간 부의 편익은 117억원, 여객쾌적성 개선 편익은 7억원으로 총 편익은 최대 311억원의 사회적 편익이 발생하는 것으로 나타났다. 오전 첨두에 발생한 지연이 오후 첨두까지 이어지는 2호선 특성 및 오전 첨두 이후에는 게이트 미터링은 시행하지 않아 정차시간 감소 및 여객쾌적성 개선 편익만 발생하므로 일평균 편익으로 환산하면 실제 편익은 최소 2배 이상이 될 것으로 예상된다. 또한 환승에 대한 영향을 많이 받는 도시철도 네트워크 특성상 수도권 전체에서 발생하는 편익은 더욱 클 것으로 예상된다. 또한 혼잡 관리를 통한 편익 창출은 혼잡으로 인해 발생하는 비용을 감소시킨다는 것을 의미한다. 본 연구는 칸별 혼잡도 정보 활용 및 국내외 사례를 통해 게이트 미터링의 필요성을 제시하였으며, 혼잡도 정보를 다양한 매체를 통해 제공하여 다양한 수단 및 경로 선택을 할 수 있도록 혼잡도 관리의 중요성 및 효과에 대해 제시하였다는 점에서 의의가 있다. 또한 신규 및 연장 개틍으로 인한 혼잡 증가에 따른 운행계획 수립 근거로도 활용될 수 있다. 마지막으로 Enrique(2014)는 “고급 도시는 가난한 사람이 자동차를 운전하는 곳이 아니라, 부유한 사람도 대중교통과 자전거를 이용하는 곳이다.”라고 하였다. 도시철도의 가장 큰 경쟁력은 정시성이지만 혼잡 관리 없이는 정시성이 감소할 수 밖에 없으며, 앞으로 도시철도의 경쟁력을 향상 시킬 수 있는 다양한 연구가 진행될 수 있을 것으로 기대된다.
The biggest advantage of subway is punctuality, and the congestion is also used as an indicator of comfort for users. Congestion imbalance also occurs in the front and rear trains or by train car, which increases the dwell time and causes train delays. As the dwell time increases, the number of pass...
The biggest advantage of subway is punctuality, and the congestion is also used as an indicator of comfort for users. Congestion imbalance also occurs in the front and rear trains or by train car, which increases the dwell time and causes train delays. As the dwell time increases, the number of passengers at the next station accumulates for that time and the dwell time increases again, repeating a vicious cycle. Mainly due to the high congestion in cars 4 and 7, there is an imbalance in the congestion for each car, and this is because passengers who want to reduce travel time by using information about their learning and subway information. However, high congestion in a specific car leads to an increase in dwell time, which in turn leads to an ironic situation in which travel time increases. The car congestion information is provided by the mobile app in 4 colors, the car congestion calculated based on mobile data. A multiple regression model was constructed using the morning peak train congestion of the Seoul Line 2 main line, standard deviation of the car congestion, train interval, and dwell time as the dependent variables. As a method for analyzing the congestion management effect, gate metering and distribution by car were set as scenarios, and the fusion of the two methods was found to be the most effective. A dynamic transportation network model that distributes platform congestion to the waiting room by waiting for each train interval with gate metering, and reduces the dwell time and shortens the train interval of the next train and the next station when the number of boarding and disembarking passengers is dispersed for each car was reflected. The most effective method is to perform gate metering from 07:20 in the direction of Gangnam Station from Yeongdeungpo-gu Office Station, which is the most effective, and to manage the average number of lines by providing congestion information for each train by one train interval. As a result of the analysis, it was found that the final travel time decreased by 875,119 (person*min) as the dwell time fare decreased by 1,213,483 (person * minutes) and the waiting time fare increased by 338,364 (person * minutes). At this time, an average of 3.0 seconds per train decreased, and the number of people who experienced the decrease was 2,985,048. The number of waiting passengers through gate metering was 98,087, and the average waiting time was 3.5 minutes. In the scenario with the greatest effect of reducing travel time, the benefit of reducing dwell time is up to 42.1 billion won per year, the benefit of waiting time is 11.7 billion won decrease, and the benefit of improving passenger comfort is 700 million won, resulting in social benefits of up to 31.1 billion won. This study suggested the necessity of gate metering through the use of car congestion information, presented the importance and effect of congestion management so that various means and routes can be selected by providing car congestion information through various media. Finally, Enrique (2014) said, “A luxury city is not a place where the poor drive a car, but a place where the rich also use public transport and bicycles”. The greatest competitiveness of urban railroads is punctuality, but without congestion management, punctuality will inevitably decrease.
The biggest advantage of subway is punctuality, and the congestion is also used as an indicator of comfort for users. Congestion imbalance also occurs in the front and rear trains or by train car, which increases the dwell time and causes train delays. As the dwell time increases, the number of passengers at the next station accumulates for that time and the dwell time increases again, repeating a vicious cycle. Mainly due to the high congestion in cars 4 and 7, there is an imbalance in the congestion for each car, and this is because passengers who want to reduce travel time by using information about their learning and subway information. However, high congestion in a specific car leads to an increase in dwell time, which in turn leads to an ironic situation in which travel time increases. The car congestion information is provided by the mobile app in 4 colors, the car congestion calculated based on mobile data. A multiple regression model was constructed using the morning peak train congestion of the Seoul Line 2 main line, standard deviation of the car congestion, train interval, and dwell time as the dependent variables. As a method for analyzing the congestion management effect, gate metering and distribution by car were set as scenarios, and the fusion of the two methods was found to be the most effective. A dynamic transportation network model that distributes platform congestion to the waiting room by waiting for each train interval with gate metering, and reduces the dwell time and shortens the train interval of the next train and the next station when the number of boarding and disembarking passengers is dispersed for each car was reflected. The most effective method is to perform gate metering from 07:20 in the direction of Gangnam Station from Yeongdeungpo-gu Office Station, which is the most effective, and to manage the average number of lines by providing congestion information for each train by one train interval. As a result of the analysis, it was found that the final travel time decreased by 875,119 (person*min) as the dwell time fare decreased by 1,213,483 (person * minutes) and the waiting time fare increased by 338,364 (person * minutes). At this time, an average of 3.0 seconds per train decreased, and the number of people who experienced the decrease was 2,985,048. The number of waiting passengers through gate metering was 98,087, and the average waiting time was 3.5 minutes. In the scenario with the greatest effect of reducing travel time, the benefit of reducing dwell time is up to 42.1 billion won per year, the benefit of waiting time is 11.7 billion won decrease, and the benefit of improving passenger comfort is 700 million won, resulting in social benefits of up to 31.1 billion won. This study suggested the necessity of gate metering through the use of car congestion information, presented the importance and effect of congestion management so that various means and routes can be selected by providing car congestion information through various media. Finally, Enrique (2014) said, “A luxury city is not a place where the poor drive a car, but a place where the rich also use public transport and bicycles”. The greatest competitiveness of urban railroads is punctuality, but without congestion management, punctuality will inevitably decrease.
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