도시철도 주요구간에서는 상습적인 지연 및 후행열차로의 지연파급확산으로 구간운행시분 증대 및 정시운행 불가, 나아가 혼잡증대로 인해 이용승객이 불편이 가중되고 있다. 운행계획은 승객과의 약속이자 타 자원운영계획과 연계하여 신뢰성이 확보되어야 한다. 고밀도 운행 도시철도의 경우 정차시분이 운행시격에 미치는 영향이 가장 크며, 효율적 서비스계획 수립 시 정차시분의 관리는 매우 중요하다. 본 논문에서는 도시철도 분야의 정차시분 관련 선행연구동향을 살펴보고, 국내 운영기관 환경에서 실용적으로 활용할 수 있는 최소소요 정차시분 추정모델과 실제 현장데이터를 활용하여 수치사례를 함께 제시한다.
도시철도 주요구간에서는 상습적인 지연 및 후행열차로의 지연파급확산으로 구간운행시분 증대 및 정시운행 불가, 나아가 혼잡증대로 인해 이용승객이 불편이 가중되고 있다. 운행계획은 승객과의 약속이자 타 자원운영계획과 연계하여 신뢰성이 확보되어야 한다. 고밀도 운행 도시철도의 경우 정차시분이 운행시격에 미치는 영향이 가장 크며, 효율적 서비스계획 수립 시 정차시분의 관리는 매우 중요하다. 본 논문에서는 도시철도 분야의 정차시분 관련 선행연구동향을 살펴보고, 국내 운영기관 환경에서 실용적으로 활용할 수 있는 최소소요 정차시분 추정모델과 실제 현장데이터를 활용하여 수치사례를 함께 제시한다.
In the major operation section of urban railway, there has been occurred habitual delay, and delay propagation and spread to consecutive trains. Therefore, this delay cause the increase of operation time and irregular operation, also the increase of crowd and inconvenience to passengers. The railway...
In the major operation section of urban railway, there has been occurred habitual delay, and delay propagation and spread to consecutive trains. Therefore, this delay cause the increase of operation time and irregular operation, also the increase of crowd and inconvenience to passengers. The railway operation plan is a promise to passengers and must have reliability. In the case of high frequency urban operation, dwell time have considerable influence on operational headway, so it is very important to efficiently plan and control the dwell time at stations. In this paper, the survey of the research on dwell time for urban railways is presented. The practical estimation model for minimum required dwell time, and the numerical example and validity are proposed.
In the major operation section of urban railway, there has been occurred habitual delay, and delay propagation and spread to consecutive trains. Therefore, this delay cause the increase of operation time and irregular operation, also the increase of crowd and inconvenience to passengers. The railway operation plan is a promise to passengers and must have reliability. In the case of high frequency urban operation, dwell time have considerable influence on operational headway, so it is very important to efficiently plan and control the dwell time at stations. In this paper, the survey of the research on dwell time for urban railways is presented. The practical estimation model for minimum required dwell time, and the numerical example and validity are proposed.
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문제 정의
본 연구에서는 고밀도 도시철도 운영구간에서 승객서비스 및 운영효율성 개선을 위해 필수적인 적정 최소소요정차시분 추정을 위한 실용모델을 제시한다.
본 연구에서는 국내 도시철도 운영환경에서 실용적으로 활용할 수 있는 적정 최소소요 정차시분 추정모델을 제시하고 실제 데이터를 사용한 추정결과와 실제 기록데이터의 비교를 통해 타당성을 제시하였다. 최근 광역도시권 궤도교통시스템에 대한 관심이 급증하고 있다.
본 연구에서는 도시철도 분야에서의 승객서비스 및 운영 효율성 향상을 위한 국내외 연구사례와 시사점을 도출하고, 국내 운영기관 제반환경에서 실용적으로 활용할 수 있는 적정 최소소요 정차시분 추정모델을 제시한다. 또한 실제 도시철도 운영기관의 데이터에 제시된 모델을 적용한 사례와 함께 타당성을 검토하고 결론을 제시한다.
그러나 현재 도시철도 운영기관에서는 역별 시간대별 단위시간당 환승수요 및 유출입수요를 상세히 관리하고 있지 못하며, 실적기반의 환승 및 유출입승객수는 관리하고 있다. 본 연구의 실용 추정모델은 현실상황에서 가용한 데이터를 기반으로 역/시간대별로 선행열차와의 시격에 따른 동적 적정 최소소요 정차시분을 산정하는 것을 목표로 한다.
본 절에서는 실제 현장 가용데이터에 추정모델을 적용한 결과를 제시하고 실적데이터와의 비교를 통해 실용성을 검증하고자 한다. 모델 적용을 위해 가용한 데이터는 역/시간대별 유출입승객수(IP, OP)와 환승객수(TP), 시간대별 평균열차빈도(ITF or OTF)이며, 현재 가장 혼잡하여 운영상 많은 문제가 발생되고 있는 단방향(외선) 및 출근시간대(07-10시)의 주요 혼잡역을 사례로 제시한다.
제안 방법
• Andre Puong은 MBTA Red Line을 사례로 승하차 승객수 및 혼잡도가 도어 개폐시간에 미치는 영향을 분석하였다. MBTA Red Line의 데이터를 수집하여 열차 도어 개폐시간의 수식을 산정하고 파라미터를 계산하였으며, 승하차 시간과 입석승객의 관계를 통하여 적정 입석승객수를 산정하였다[4].
앞서 언급한 바와 같이 실제 운행기록자료에는 순순하게 승하차수요인원에 따른 정차시분 만이 아닌 여러 가지 부가적인 영향이 포함되어 있어 정확한 비교분석은 어렵다. 그러나 현 시점에서는 이에 대한 연구 및 현장자료가 없으므로 승하차수요에 따른 정차시분 구성율이 가장 높을 것으로 판단되는 주요 혼잡역의 자료를 비교함으로서 타당성 확보를 시도하였다.
• Harris 및 Anderson(2007)은 전세계 지하철 조사를 통해 실제 정차시간과 제안 추정식으로 계산된 정차시간을 비교하여 추정식이 유의함을 제시하였다. 모수값의 큰 변화 없이 일반적으로 적용이 가능함을 보여주고, 열차의 특징에 따라 High-Frequency, Low-Frequency, Suburban을 구분하여 분석하였다[3].
기존 도시철도에서의 실측분석연구에서는 역에서의 혼잡정도를 극혼잡, 혼잡, 비혼잡으로 분류하고 1인당 승하차 소요시분이 다름을 제시하였다[8]. 본 연구에서는 위 연구 결과를 그대로 적용하되 그 분류기준으로 초당 승하차수요 크기를 사용하였다;
지금까지 실제 가용한 현장데이터에 제시된 모델을 적용하여 최소소요 정차시분을 추정하였다. 추정결과의 타당성을 검토하기 위하여 출근 피크시간대인 07-10시 사이에 운행한 기록데이터의 산포도(scatter diagram)와 추정결과 선형도를 비교하였다.
지금까지 실제 가용한 현장데이터에 제시된 모델을 적용하여 최소소요 정차시분을 추정하였다. 추정결과의 타당성을 검토하기 위하여 출근 피크시간대인 07-10시 사이에 운행한 기록데이터의 산포도(scatter diagram)와 추정결과 선형도를 비교하였다. 운행기록상의 정차시분에는 이례적 사건이나 신호대기, 간격제어 시간이 포함되어 있으므로 이를 배제하고 추정결과와 비교함이 타당하다.
대상 데이터
본 절에서는 실제 현장 가용데이터에 추정모델을 적용한 결과를 제시하고 실적데이터와의 비교를 통해 실용성을 검증하고자 한다. 모델 적용을 위해 가용한 데이터는 역/시간대별 유출입승객수(IP, OP)와 환승객수(TP), 시간대별 평균열차빈도(ITF or OTF)이며, 현재 가장 혼잡하여 운영상 많은 문제가 발생되고 있는 단방향(외선) 및 출근시간대(07-10시)의 주요 혼잡역을 사례로 제시한다.
성능/효과
1) 서비스역에서의 소요정차시분은 승하차소요시분과 도어제어시간으로 구성된다.
2) 실제 승하차소요시분은 누적수요량으로 인해 선행열차와의 시격에 비례성을 가진다.
3) 혼잡도 정도(혼잡분류)에 따라 1인당 승하차소요시간 및 도어개폐시간은 달라진다.
4) 혼잡도는 단위시간당 승하차수요인원수에 따라 구별할 수 있다.
5) 승하차소요인원은 해당열차의 승하차위치(zone or door)에 따라 달리 분포할 수 있으며, 가장 많이 분포된 위치의 승하차소요인원수에 의해 해당열차의 승하차소요시분은 결정된다. 승하차위치별로 가장 골고루 분포된 상태를 완전 혼잡평준화라 한다.
6) 역/시간대별로 승하차수요는 다르며, 동일 특성 역/시간대에서는 균등하게 발생된다. 발생된 승하차소요는 제공 열차들에 의해 완전히 서비스된다.
본 연구에서는 도시철도 분야에서의 승객서비스 및 운영 효율성 향상을 위한 국내외 연구사례와 시사점을 도출하고, 국내 운영기관 제반환경에서 실용적으로 활용할 수 있는 적정 최소소요 정차시분 추정모델을 제시한다. 또한 실제 도시철도 운영기관의 데이터에 제시된 모델을 적용한 사례와 함께 타당성을 검토하고 결론을 제시한다.
철도선진국들에서는 이미 오래전부터 운영자관점 만이 아닌 이용자(승객)관점에서의 운영효율화를 추구하고 있으나 국내에서는 아직도 운영자관점에 머물러 있는 이때, 본 논문에서 제시한 적정 최소소요 정차시분 모델은 중요한 의미를 갖는다. 본 연구결과를 기반으로 향후 도시철도시스템의 고객 지향적 투자 및 운영계획과 관련된 연구가 진행될 계획이다.
질의응답
핵심어
질문
논문에서 추출한 답변
간선철도의 특징은?
간선철도의 경우 정상 운행조건과 통상적 지연요인에 따른 운영 여유를 전제로 한 정시스케쥴에 따라 운행되며, 적정 범위 내의 지연요인인 외란은 다이아(diagram)의 강인성(robustness) 혹은 탄력성(elasticity) 특성에 따라 이후 운행과정에서 자연회복 능력을 보유하고 있다. 그러나 도시철도의 경우 스케쥴에 해당하는 계획다이아는 존재하나 피크타임 시간대에는 수요과다 및 상습지연으로 다이아의 존재가 무의미하게 운행되는 경향이 있다.
도시철도 운행에서 정차시간이 커지면 어떻게 되는가?
도시철도 운행에서 정차시간은 운행시격의 가장 큰 구성요소임과 동시에 승객서비스 및 운영효율성 품질을 결정하는 중요요소이다. 정차시간이 커지면 주요운행구간의 총통행시간이 늘어나고 선행열차와의 시격이 확대되는 파급확산 현상이 발생된다. 또한 시격확대는 차량 및 플랫폼에서의 승객혼잡을 가중시키게 되고 이는 다시 정차시간의 증대로 악순환현상이 반복된다. 그러나 현행 도시철도 운행 계획에서는 모든 시간대/역에서 30초 고정정차시분을 가정하고 있으며, 이는 실제 운행상황에서 당연한 오차를 내포하고 있다.
대도시 도시철도의 주요 운영구간의 피크타임 특징은?
대도시 도시철도의 주요 운영구간에서는 피크타임(peaktime) 시간대에 상습적인 열차지연으로 이용승객의 불만이 급증하고 있으며, 이러한 열차지연은 시스템용량, 운행스케쥴, 승객 시공간 분포, 차량운용계획 등 철도자원 및 운영규정으로부터 영향을 받을 뿐만 아니라 지연자체가 원인이 되어 해당 열차의 후속일정 및 이후 열차들까지 파급확산되는 복잡한 특성을 가지고 있다[1].
Michael Pead(2007), “The impact of boarding and alighting passengers on the dwell time at railway stations,” Aston University Online Document, www.michaelpead.co.uk/writing
N. G. Harris and R. J. Anderson(2007), “An international comparison of urban rail boarding and alighting rates,” Proc. IMechE Vol. 221 Part F: J. Rail and Rapid Transit
Andre Puong(2004), Dwell Time Model and Analysis for the MBTA Red Line, UC Berkeley Center for Future Urban Transport, MIT's Open Course Ware project, Assignments for 1.258. Last accessed October, 2004 at http://ocw.mit.edu
Zhang Qi, Han Baoming, and Li Dewei(2008), “Modeling and simulation of passenger alighting and boarding movement in Beijing metro stations,” Transportation Research, Part C 16.
Washington Metropolitan Area Transit Authority(2005), Passenger Flow and Train Dwell Time, http://www.wmata.com
William H.K. Lam, Chung-Yu Cheung, and C.F. Lam(1999), “A study of crowding effects at the Hong Kong light rail transit stations,” Transportation Research, Part A 33
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