선택한 단어 수는 입니다.
최소 단어 이상 선택하여야 합니다.
최소 단어 이상 선택하여야 합니다.
선택한 단어 수는 30입니다.
최대 10 단어까지만 선택 가능합니다.
최대 10 단어까지만 선택 가능합니다.
문제 정의
- 따라서 본 연구에서는 우선적으로 도시철도역의 역세권 자료를 수집․분석하여, 이를 기반으로 한 도시철도 수요추정 모형에 대해서 더 상세히 논의하기로 한다. 그러나 역세권 자료의 수집과 분석에는 결국 한계가 있을 수 밖에 없으므로, 이를 극복할 수 있는 새로운 모형을 대안으로 제시하고자 한다. 즉 행정동 기반 자료를 이용하되, 역별로 승차 승객 수 이외에 환승 승객 수, 하차승객수를 추정할 수 있는 모형을 제시해 보고자 한다.
- 연구 내용은 우선 도시철도 역별 수요추정 모형에 관한 기존 연구 및 문헌을 살펴보고, 아울러 역세권 설정에 관한 기존 문헌도 살펴본다. 다음으로 역세권 내 현재의 사회경제지표를 수집하고, 장래의 지표를 추정하는 방법을 논의한다. 그러나 사회경제지표와 관련한 자료의 수집과 분석, 추정에는 많은 노력과 시간, 그 자체적인 한계가 발생한다.
- 그러므로 도시철도 수요추정 모형에 대한 적합성 검증이 반드시 필요하며, 이를 위해 도시철도 분야의 모형정산 방법론에 관해 보다 많은 연구가 진행되어야 할 것이다. 도시철도 분야의 모형정산을 위해 여러 가지 방법론을 적용할 수 있을 것이나 본 연구에서는 역세권을 반영하여 모형을 정산하는 과정에 초점을 두고자 한다. 도시철도의 경우 실제 수요를 각 역별로 수집할 수 있으므로, 도시철도 수요추정 모형 또한 역별로 검증하는 것이 필요하다.
- 따라서 대안으로 행정동과 도시철도 역간 거리, 즉 교통죤 센트로이드 커넥터의 거리 조정을 통해서 역세권을 반영하는 방법을 논의한다. 이러한 도시철도 역별 수요 추정 모형이 현실을 잘 반영하는 가를 살펴보기 위해서, 서울시와 인접한 도시를 사례로 하여 13개 역을 대상으로 실제 역별 수요와 추정 수요를 비교ㆍ분석하여 모형의 적합성을 검증한다.
- 따라서 본 연구에서는 우선적으로 도시철도역의 역세권 자료를 수집․분석하여, 이를 기반으로 한 도시철도 수요추정 모형에 대해서 더 상세히 논의하기로 한다. 그러나 역세권 자료의 수집과 분석에는 결국 한계가 있을 수 밖에 없으므로, 이를 극복할 수 있는 새로운 모형을 대안으로 제시하고자 한다.
- 본 연구에서 제시한 행정동 센트로이드 및 커넥터 거리 조정방법을 이용하여 수단분담모형을 적용하면, 도시철도 통행량이 기존 DB의 도시철도 통행량과 다르게 나타날 것이다. 따라서 새로운 수단분담율을 도출할 필요가 있겠으나, 본 연구의 주된 목표는 통행배정과 관련한 개선 효과의 파악이므로 이를 제외하였다.
- 마찬가지로 도시철도 통행량을 역에 배정하는 경우에도, 행정동 센트로이드에서 커넥터를 이용해서 어느 역에 연결하고 커넥터 거리를 얼마로 설정하느냐에 따라 역별 통행량은 변화하기 마련이다. 따라서 커넥터의 거리를 조정하여 역별 통행량을 추정하고 그 결과를 살펴보기로 한다.
- 본 연구는 기존 DB의 행정동 기반 센트로이드 커넥터 거리를 토대로 한 수단분담모형을 이용하여 도출된 기존 DB의 도시철도 통행량을 통행배정한 것이다. 본 연구에서 제시한 행정동 센트로이드 및 커넥터 거리 조정방법을 이용하여 수단분담모형을 적용하면, 도시철도 통행량이 기존 DB의 도시철도 통행량과 다르게 나타날 것이다.
- 본 연구에서는 도시철도 역별 수요 추정의 정확성을 향상시키는 방법을 제시하고자 한다. 첫째는 행정동이 아닌 역세권을 기반으로 한 사회경제지표 자료를 토대로 역별 수요를 추정하는 것이다.
- 본 연구의 목적은 행정동이 아닌 역세권을 반영하여 도시철도의 역별 수요를 추정하는 모형을 개발하는 것이다. 연구 내용은 우선 도시철도 역별 수요추정 모형에 관한 기존 연구 및 문헌을 살펴보고, 아울러 역세권 설정에 관한 기존 문헌도 살펴본다.
- 외국의 경우에도 유사한 연구가 수행되었는데, 그 중의 하나로 캐나다의 캘거리시를 대상으로 한 O`Sullivan(1996)의 연구를 살펴보기로 한다. 도시철도 역의 도보 이용 역세권을 외곽지역 역과 도심지역 역으로 구분하여, 각각 924m와 360m로 제시하고 있다.
- 따라서 대안으로 행정동과 도시철도 역간 거리, 즉 교통죤 센트로이드 커넥터의 거리 조정을 통해서 역세권을 반영하는 방법을 논의한다. 이러한 도시철도 역별 수요 추정 모형이 현실을 잘 반영하는 가를 살펴보기 위해서, 서울시와 인접한 도시를 사례로 하여 13개 역을 대상으로 실제 역별 수요와 추정 수요를 비교ㆍ분석하여 모형의 적합성을 검증한다.
- 그러나 역세권 자료의 수집과 분석에는 결국 한계가 있을 수 밖에 없으므로, 이를 극복할 수 있는 새로운 모형을 대안으로 제시하고자 한다. 즉 행정동 기반 자료를 이용하되, 역별로 승차 승객 수 이외에 환승 승객 수, 하차승객수를 추정할 수 있는 모형을 제시해 보고자 한다.
가설 설정
- 고양시 및 성남시 사례지역 내 13개 도시철도 역을 대상으로 500m 이내를 역세권으로 설정하고, 역세권 센트로이드에서 역까지의 접근거리를 500m의 절반인 250m로 가정하여 도시철도 역별 수요를 추정한 결과는 와 같다.
- 또한 앞서 일률적으로 가정한 커넥터 거리 250m도 좀 더 현실을 반영하여 수정하도록 한다. 우선 행정동 센트로이드 커넥터를 중심으로 조정한 다음, 조정된 행정동 센트로이드가 역과 매우 가까울 경우 커넥터 거리를 최소한도인 100m 까지로 조정한다.
- 도시철도 역의 도보 이용 역세권을 외곽지역 역과 도심지역 역으로 구분하여, 각각 924m와 360m로 제시하고 있다. 이와 같은 국내․외역세권 분석에 관한 연구를 토대로 하여, 본 연구에서는 도시철도 역의 도보 역세권으로 500m를 기준하기로 한다.
※ AI-Helper는 부적절한 답변을 할 수 있습니다.