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문제 정의
- 따라서 본 연구에서는 버스정보시스템에서 제공되는 정보에 대한 이용자의 선호도를 파악하고 이를 중심으로 이용수요를 분석하는 것을 목적으로 하였다.
- 본 연구는 버스정보시스템에서 제공되는 버스운행 관련 정보를 개인 통신기기인 핸드폰이나 PDA를 통해서 제공할 경우의 버스 이용자의 정보 선호도 분석과 버스정보에 대한 이용수요 예측모형을 구축하여 이용률을 산정하였다.
제안 방법
- 5. 버스정보 이용료 지불방식별로 통화횟수, 이용확률, 탄력성 분석 등의 민감도 분석을 통하여 이용료에 대한 단위 탄력점을 분석하고 적정 이용료와 이용확률을 분석 하였다.
- 개인 통신기기인 핸드폰이나 PDA를 통한 버스운행 관련 정보제공에 대해서는 이용자가 원하는 속성을 분석하여 최적 정보내용들이 될 필요가 있기 때문에 본 절에서는 이러한 점을 고려하여 컨조인트 분석을 수행하였다.
- 본 연구는 부산시 버스이용자를 대상으로 하여 먼저 버스정보시스템에서 제공되는 버스운행 관련 정보를 개인 통신기기인 핸드폰이나 PDA를 통해서 제공할 경우, 버스 이용자의 선호도를 파악이 중요하다고 판단되어 컨조인트 분석(Conjoint analysis)을 시행하여 선호도를 분석하였다. 다음으로 컨조인트 분석에서 사용된 선호의식 자료(Stated Preference Data)에 대해서 개별행태모형(Binary Logit model)을 이용하여 버스정보 이용수요 예측모형을 구축하여 이용률을 산정하였다. 그리고 이용료 지불방식별로 이용료에 따른 개인의 이용횟수와 이용정도에 따른 순서형 프로빗(Ordered Probit) 모형을 활용하여 각각의 이용형태 범주별로 이용률을 산정하였다.
- 버스정보에 대한 선호도 조사를 위한 카드의 중요속성으로는 표 2와 같이 제공받는 정보종류, 정보제공 시간, 정류장 대기 절약시간, 정보 이용료 등 4종류로 설정하였다. 상기에서 제시된 속성수준으로 프로파일을 작성하게 되면 모두 54개(3×2×3×3)의 서로 다른 프로파일을 만들 수 있다.
- 현재 버스관련 정보는 버스정류장 단말기(BIT: Bus Information Terminal), 핸드폰, 인터넷을 통해서 제공되고 있다. 본 연구는 부산시 버스이용자를 대상으로 하여 먼저 버스정보시스템에서 제공되는 버스운행 관련 정보를 개인 통신기기인 핸드폰이나 PDA를 통해서 제공할 경우, 버스 이용자의 선호도를 파악이 중요하다고 판단되어 컨조인트 분석(Conjoint analysis)을 시행하여 선호도를 분석하였다. 다음으로 컨조인트 분석에서 사용된 선호의식 자료(Stated Preference Data)에 대해서 개별행태모형(Binary Logit model)을 이용하여 버스정보 이용수요 예측모형을 구축하여 이용률을 산정하였다.
- 본 절에서는 컨조인트 분석에서 사용한 9개의 프로파일 (1~9번) 자료를 사용하여 개인용 통신기기인 핸드폰이나 PDA에 버스운행 관련 정보를 제공해 줄 때의 이용수요 예측모형을 이항 로짓 모형을 활용하여 구축하였다. 표 5와 같이 버스정보 이용에 영향을 미칠 수 있다고 생각되는 모든 변수를 공급특성, 개인속성, 통행특성으로 구분하여 투입한 모델1을 구축한 뒤, 유의수준 0.
- 수요특성 변수는 개인속성 변수 요인과 통행특성 변수 요인으로 구성된다. 선호도와 이용수요 분석을 위한 공급특성 변수는 핸드폰 등으로 제공 가능한 버스정보 3범주와 정보제공 시간 2범주, 정보를 제공받음으로서 단축이 가능한 정류장에서의 대기시간 단축 3범주 그리고 정보 이용료 3범주로 설정하였다. 이용료 지불방식별 이용률 산정을 위한 공급특성 변수로는 이용횟수와 이용정도를 4범주로 구분하여 질의하였다.
- 선호도와 이용수요 분석을 위한 공급특성 변수는 핸드폰 등으로 제공 가능한 버스정보 3범주와 정보제공 시간 2범주, 정보를 제공받음으로서 단축이 가능한 정류장에서의 대기시간 단축 3범주 그리고 정보 이용료 3범주로 설정하였다. 이용료 지불방식별 이용률 산정을 위한 공급특성 변수로는 이용횟수와 이용정도를 4범주로 구분하여 질의하였다.
- 표 5와 같이 버스정보 이용에 영향을 미칠 수 있다고 생각되는 모든 변수를 공급특성, 개인속성, 통행특성으로 구분하여 투입한 모델1을 구축한 뒤, 유의수준 0.1(t>1.645)에서 유효한 변수라고 판단되는 변수만을 고려하여 모델2를 구축하였다.
- 표 7과 같이 지불방식은 통화당 지불제와 월별 정액제로 구분하였으며, 버스정보 이용에 영향을 미칠 수 있다고 생각되는 모든 변수를 공급특성, 개인속성, 통행특성으로 구분하여 투입한 모델1을 구축한 뒤, 유의수준 0.1(t>1.645)에서 유효한 변수라고 판단되는 변수만을 고려하여 모델2를 구축 하였다.
대상 데이터
- 이러한 방법으로 프로파일들을 구성하는 방법을 Factorial Design이라고 하는데, 이 방법으로 만들어진 프로파일들은 속성간의 상관계수가 0이라는 바람직한 특성을 가지고 있다. 그러나 현실적으로 54개 프로파일 카드에 대한 순위를 매기도록 하는 것은 불가능하므로 표 3과 같이 Fractional Factorial Design을 이용해서 선호도 분석을 위한 9개의 프로파일(1~9번)과 모형의 타당성 검증을 위한 2개의 프로파일(10~11번) 을 추가로 선정하였다.
- 버스정보 선호도 및 이용수요 분석을 위해서는 부산시에 거주하는 시내버스 이용자를 대상으로 2008년 7월 28일부터 7월 31일 사이에 조사원에 의한 면접조사를 시행하였다. 설문지는 총 300부를 배포하여 94.
- 버스정보 선호도 및 이용수요 분석을 위해서는 부산시에 거주하는 시내버스 이용자를 대상으로 2008년 7월 28일부터 7월 31일 사이에 조사원에 의한 면접조사를 시행하였다. 설문지는 총 300부를 배포하여 94.3%인 283부를 회수하였으며 이 중 유효한 설문지는 253부로 84.3%, 회수된 설문지의 92.0%였다.
이론/모형
- 다음으로 컨조인트 분석에서 사용된 선호의식 자료(Stated Preference Data)에 대해서 개별행태모형(Binary Logit model)을 이용하여 버스정보 이용수요 예측모형을 구축하여 이용률을 산정하였다. 그리고 이용료 지불방식별로 이용료에 따른 개인의 이용횟수와 이용정도에 따른 순서형 프로빗(Ordered Probit) 모형을 활용하여 각각의 이용형태 범주별로 이용률을 산정하였다.
- 본 절에서는 지불방식별로 이용료에 따른 버스정보 이용행태별 이용률을 파악하기 위하여 순서형 프로빗 모형을 구축 하였다.
성능/효과
- 1. 컨조인트 분석에 의한 버스정보의 속성별, 수준별에 대한 선호도 분석을 통하여 개별 속성 수준들에 대한 중요도, 부분효용 변화치 등의 가치를 평가할 수 있었다.
- 1주일 동안 버스정보를 1회 이상 이용할 확률은 표 8에서와 같이 약 63.5%로 나타났으며, 이 때의 1주일당 평균 통화수는 약 2통화(2.06통화)가 될 것으로 추정된다. 1회당 이용료에 따른 평균 이용횟수를 사용하여 이용료 수준에 따른 평균 통화횟수의 탄력성은 그림 5와 같다.
- 2) 통화당 지불제의 금액은 50원, 100원, 150원임.
- 2. 이항 로짓 모형에 의한 버스정보 이용수요예측 모형을 구축하여 이용자의 이용여부에 영향을 미치는 요인들과 이용률을 파악할 수 있었다.
- 3) 월별 정액제의 금액은 2,000원 미만, 2,000~3,000원, 3,000~4,000원, 4,000~5,000원, 5,000원 이상임.
- 3. 순서형 프로빗 모형을 사용하여 버스정보 잠재 이용자를 대상으로 통화당 지불방식이나 월별 정액제 등의 지불방식별로 이용행태모형을 구축할 수 있었다.
- 4. 버스정보 이용료 지불방식별 이용행태모형을 통해서 향후 잠재 이용자들이 선호하는 지불방식을 파악하였고, 지불방식별로 이용행태를 분석할 수 있었다.
- 모델2에서 공급특성 변수인 지불방식별 이용료의 경우는 음의 부호로 각 지불방식별 이용료가 높아질수록 버스정보 이용률이 낮아지는 것을 나타내고 있다. 개인속성 변수는 통화당 지불제는 성별, 학력, 월평균 수입, 월별 정액제는 학력과 월평균 수입이 통계적으로 유의함을 나타내었다. 학력은 양의 부호, 월평균 수입은 음의 부호를 나타내어 월평균 소득이 적은 대학생과 주부의 영향으로 분석되며, 통화당 지불제는 여성이 더 선호하는 것으로 나타났다.
- 또한 계수의 부호도 버스정보 종류와 정류장 대기시간 절약은 양(+)의 부호를 나타내고 있어, 버스정보가 많을수록, 정류장대기 절약시간이 길수록 버스정보 이용에 따른 효용에 많은 영향을 미친다는 것을 나타내고 있는 반면, 정보 이용료은 계수치가 음(-)을 나타내고 있어 이용료가 높아질수록 버스정보 이용에 따른 효용에 부의 영향을 미친다는 것을 나타내고 있다. 개인속성 변수인 연령과 학력은 유의수준 1%, 월평균 소득은 유의수준 5%에서 통계적으로 유의성을 지니고 있는 것으로 나타났다. 통행특성 변수는 배차간격과 첫·막차시간에 대해서 알지 못할수록 버스정보의 이용효용이 높은 것을 나타내고 있다.
- 3%로 추정되었다. 따라서 표 6의 모델별 이용률을 볼 때 버스교통정보의 이용률을 높이기 위해서는 교통정보는 버스도착시간, 목적지까지 소요시간 정보를 제공하여야 하고, 정류장 대기 절약시간은 최대 7분 정도, 지불요금은 최대 70원 정도는 되어야 할 것으로 판단된다.
- 모델2의 경우 공급변수 중 버스정보 종류, 정류장 대기시간 절약, 정보 이용료는 유의수준 1% 내에서 통계적으로 유의성을 지니고 있는 것으로 나타났다. 또한 계수의 부호도 버스정보 종류와 정류장 대기시간 절약은 양(+)의 부호를 나타내고 있어, 버스정보가 많을수록, 정류장대기 절약시간이 길수록 버스정보 이용에 따른 효용에 많은 영향을 미친다는 것을 나타내고 있는 반면, 정보 이용료은 계수치가 음(-)을 나타내고 있어 이용료가 높아질수록 버스정보 이용에 따른 효용에 부의 영향을 미친다는 것을 나타내고 있다. 개인속성 변수인 연령과 학력은 유의수준 1%, 월평균 소득은 유의수준 5%에서 통계적으로 유의성을 지니고 있는 것으로 나타났다.
- 모델 전체의 우도비(ρ2)는 0.190으로 양호한 적합도를 가지는 것으로 분석되었다.
- 버스 도착시간, 목적지까지 소요시간, 지하철 또는 마을버스 환승정보를 제공하고 정류장 대기시간 절약은 10분, 지불 요금은 50원일 경우에 이용률은 95.4%, 버스 도착시간, 목적 시까지 소요시간 정보를 제공하고 정류장 대기시간 절약은 7분, 지불요금은 50원일 경우에 이용률은 76.2%, 버스 도착시간, 목적시까지 소요시간, 지하철 또는 마을버스 환승정보를 제공하고 정류장 대기시간 절약은 7분, 지불요금은 100원일 경우에 이용률은 66.3%로 추정되었다. 따라서 표 6의 모델별 이용률을 볼 때 버스교통정보의 이용률을 높이기 위해서는 교통정보는 버스도착시간, 목적지까지 소요시간 정보를 제공하여야 하고, 정류장 대기 절약시간은 최대 7분 정도, 지불요금은 최대 70원 정도는 되어야 할 것으로 판단된다.
- 분석결과를 통해서 도출된 부분가치를 보면, 버스정보 종류가 32.81%로 가장 높은 부분가치 값을 나타내었으며, 다음으로 지불요금이 32.38%, 절약시간이 20.41%, 정보제공 받는 시간이 14.14% 순으로 나타났다. 표 4, 그림 1에서 버스정보에 대한 부분가치 값은 버스도착시간+목적지까지 소요시간 정보+지하철 또는 마을버스 환승정보가 0.
- 이상의 연구 결과, 본 연구는 버스정보에 대해서 마케팅 기법인 컨조인트 분석을 사용하여 정보 속성별, 수준별 선호도를 파악할 수 있었다는 점에 의의를 들 수가 있다. 컨조인트 분석은 향후 교통정보의 특성들을 계량적으로 묘사하는 하나의 방법이 될 수 있을 것으로 판단된다.
- 9%로 나타났다. 이용료가 150원일 경우는 이용 안함이 77.9%, 1~4통화가 21.6%이고 200원, 250원, 300원일 경우는 이용 안함이 94.0%, 99.0%, 99.9%로 나타났다. 월별 정액제의 이용률은 이용료가 1,000원일 경우 45.
- 버스정보시스템에서 제공되는 정보로부터 관리자인 지차체가 얻을 수 있는 효과는 버스와 관련한 민원 감소, 버스 서비스 및 운행질서 개선, 정확한 버스 관련 데이터 수집으로 인한 관련 정책입안의 효율화 등으로 고품질의 대중교통 서비스를 시민들에게 제공할 수 있다는 점이다. 이용자가 얻을 수 있는 효과는 버스도착시간을 알 수 있으므로 대기시간을 효율적 이용할 수 있고, 최적노선 안내를 받아 통행시간 절감이 가능하다는 점이다. 그러나 현재의 버스정보는 버스정류장 안내기에서 제공되는 해당 버스의 도착시간과 도착 전 몇 번째 정류소인지만 제공해 주고 있기 때문에 버스 이용자들이 얻을 수 있는 정보는 상대적으로 적어서 정보의 효용성은 낮은 편이다.
- 이용특성 변수에서는 통화당 지불제의 경우 1주 평균 버스이용 횟수가 많고 배차간격을 모를수록 버스정보를 원하는 것으로 나타났으며, 월별 정액제의 경우는 1주 평균 버스이용 횟수가 많고 정류장 대기시간이 길며 배차간격과 첫차·막차시간을 모를수록 월별 정액제를 선호하는 것으로 나타났다.
- 6285만큼 비슷하게 감소하는 것으로 나타났다. 전체적으로 보면, 정보이용에 대한 요금을 150원에서 50원으로 낮추면 이용자 효용이 1.2571 증가한데 비하여, 정보종류를 버스도착시간 정보에서 목적지까지 소요시간 정보와 지하철 또는 마을버스 환승정보를 추가하면 이용자 효용이 1.2741로 이용자 효용이 더 큰 것으로 나타났다. 버스정보제공에 있어서 최상의 효용을 제공하는 경우는 버스도착시간 정보+목적지까지 소요시간 정보+지하철 또는 마을버스 환승정보(0.
- 5594만큼 증가하는 것으로 나타났으며, 이는 제시된 프로파일에서 언제라도 제공받을 수 있는 프로파일이 4개, 출퇴근 시간에 제공 받을 수 있는 프로파일이 7개로 나타났는바, 출퇴근 시간이 포함된 프로파일이 상대적으로 많기 때문으로 판단된다. 정류장 대기 절약시간에 대해서는 5분에서 7분으로 증가하면 이용자 효용은 0.7924-0.3962=0.3962만큼 증가하고, 7분에서 10분으로 증가하면 이용자 효용은 1.1886-0.7924=0.3962로 동일하게 증가하는 것으로 나타났다. 요금지불에 대해서는 50원에서 100원으로 증가하면 -1.
- 따라서 정보의 종류가 많을수록 이용자의 효용에 더 크게 기여함을 알 수 있다. 정보제공시간에서는 언제라도 제공받는 것보다 출퇴근시간에 제공받는 것의 이용자 효용이 0.2797-(-0.2797)=0.5594만큼 증가하는 것으로 나타났으며, 이는 제시된 프로파일에서 언제라도 제공받을 수 있는 프로파일이 4개, 출퇴근 시간에 제공 받을 수 있는 프로파일이 7개로 나타났는바, 출퇴근 시간이 포함된 프로파일이 상대적으로 많기 때문으로 판단된다. 정류장 대기 절약시간에 대해서는 5분에서 7분으로 증가하면 이용자 효용은 0.
- 컨조인트 분석을 수행한 결과는 표 4와 같이 모형의 적합도는 피어슨 계수(Pearsom's R)가 0.909, Kendall's tau계수가 0.667로 나타나 모형이 적합한 것으로 나타났다.
- 개인속성 변수는 통화당 지불제는 성별, 학력, 월평균 수입, 월별 정액제는 학력과 월평균 수입이 통계적으로 유의함을 나타내었다. 학력은 양의 부호, 월평균 수입은 음의 부호를 나타내어 월평균 소득이 적은 대학생과 주부의 영향으로 분석되며, 통화당 지불제는 여성이 더 선호하는 것으로 나타났다. 이용특성 변수에서는 통화당 지불제의 경우 1주 평균 버스이용 횟수가 많고 배차간격을 모를수록 버스정보를 원하는 것으로 나타났으며, 월별 정액제의 경우는 1주 평균 버스이용 횟수가 많고 정류장 대기시간이 길며 배차간격과 첫차·막차시간을 모를수록 월별 정액제를 선호하는 것으로 나타났다.
후속연구
- 그러나 본 연구는 부산시에 있어서 버스정보관리시스템이 구축되기 이전에 버스정보의 선호도와 이용수요를 예측하였으므로, 향후 관련 시스템이 구축된 후 실제 버스정보 이용 패턴에 관한 연구가 지속적으로 이루어져야 할 것이다. 그리고 버스정보에 대해서 이용자들이 생각하는 가치를 분석할수 있는 연구도 필요할 것으로 생각된다.
- 그러나 본 연구는 부산시에 있어서 버스정보관리시스템이 구축되기 이전에 버스정보의 선호도와 이용수요를 예측하였으므로, 향후 관련 시스템이 구축된 후 실제 버스정보 이용 패턴에 관한 연구가 지속적으로 이루어져야 할 것이다. 그리고 버스정보에 대해서 이용자들이 생각하는 가치를 분석할수 있는 연구도 필요할 것으로 생각된다.
- 따라서, 향후 개인용 통신기기인 핸드폰이나 PDA를 통한 버스운행 관련 정보를 제공할 경우에는 상기 컨조인트 결과를 바탕으로 이용자의 입장에서 선호도가 높은 정보체계를 구성하여야 할 것이다.
- 그리고 부산시를 비롯한 지자체들에서 버스정류장 단말기를 확대하는 동시에 핸드폰 등을 통해서 버스정보를 제공해주는 부분이 확대되고 있으므로, 버스정보의 이용수요 파악은 버스정보 제공 정책을 효율적으로 수립할 수 있는 근거를 제시하였다고 생각된다. 또한 버스정보에 대한 이용자들의 다양한 요구사항을 반영하여 적정 이용료 등을 산정할 수있어 버스정보의 이용률을 제고시킬 수 있을 것으로 판단 된다.
- 이용자에게 정보의 이용성과 효용성을 높여주기 위해서는 다양한 버스정보를 다양한 매체에 제공해 주는 것이 필요하다. 이를 위해서는 이용자들이 원하는 버스관련 정보와 이용수요를 파악하여야 효율적인 정보 제공이 가능할 것이다.
- 이상의 연구 결과, 본 연구는 버스정보에 대해서 마케팅 기법인 컨조인트 분석을 사용하여 정보 속성별, 수준별 선호도를 파악할 수 있었다는 점에 의의를 들 수가 있다. 컨조인트 분석은 향후 교통정보의 특성들을 계량적으로 묘사하는 하나의 방법이 될 수 있을 것으로 판단된다. 그리고 부산시를 비롯한 지자체들에서 버스정류장 단말기를 확대하는 동시에 핸드폰 등을 통해서 버스정보를 제공해주는 부분이 확대되고 있으므로, 버스정보의 이용수요 파악은 버스정보 제공 정책을 효율적으로 수립할 수 있는 근거를 제시하였다고 생각된다.
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