대중교통 카드(RF Card) 자료를 활용한 수도권 도시철도 운영기관 간 수입금 정산 방법론에 대한 연구 Allocating Revenues to Metropolitan Railroad Operators Using Public Transportation Card Data원문보기
도시철도가 가지고 있는 쾌적성, 편리성 그리고 정시성의 장점은 도시철도의 등장 이후 그 이용률을 어느 수준까지 꾸준히 증가시켜왔다. 이에 따라 지자체를 비롯한 수도권은 지하철의 새로운 도입을 포함한 도시철도의 연장을 점차 증가시켜왔으며, 현재 수도권의 경우 2010년 현재 총 5개의 운영 기관이 총 14개 노선을 운영 중에 있다. 이러한 도시철도의 장점은 2004년 서울시 통합 대중교통개편과 2007년 수도권 통합 환승할인요금제 시행 이후 편리성과 연계성 측면에서 더욱 더 부각되고 있다. 하지만 이러한 대중교통 통합요금제의 시행은 그 동안 도시철도 운영기관 간의 수입금 정산 문제를 버스와 도시철도 문제로까지 확대시켜 좀 더 정확하고 복잡한 정산 방식의 필요성을 불러일으켰다. 이에 본 연구에서는 수도권 통합 환승할인요금제 시행 이후 대중교통 운영기관 간 수입금 정산 문제를 다루었다. 구체적으로는 대중교통체계 개편 이후 본격적으로 도입된 대중교통 카드(RF Card) 자료로부터 수도권 도시철도 이용자료(O/D) 구축을 시작으로 일반화 비용 추정, 수입금 정산 알고리즘 제안, 끝으로 이를 반영한 사례 연구 순으로 연구를 진행하였다. 여기서 본 연구에서의 O/D 추출과정의 정확성 검증을 위해 일정기간 동안의 (주)한국스마트카드사에서 철도 운영기관에 지급한 수입금과 본 연구에서 도출된 철도부문의 O/D(수입금)를 비교 분석하였다. 또한 일반화 비용 추정을 위해 설문조사와 환승역 실태 조사를 시행하였고, 본 연구에서 구축한 유사 경로 검증을 위해 실제 도시철도 이용자의 통행경로를 조사하였다. 본 연구에서 제시한 방법론을 통해 현재 수도권 도시철도 운영기관 간 수입금 정산 문제뿐만이 아니라 향후 도입될 경전철 및 민자 철도의 수입금 정산 문제도 해결될 것으로 기대된다.
도시철도가 가지고 있는 쾌적성, 편리성 그리고 정시성의 장점은 도시철도의 등장 이후 그 이용률을 어느 수준까지 꾸준히 증가시켜왔다. 이에 따라 지자체를 비롯한 수도권은 지하철의 새로운 도입을 포함한 도시철도의 연장을 점차 증가시켜왔으며, 현재 수도권의 경우 2010년 현재 총 5개의 운영 기관이 총 14개 노선을 운영 중에 있다. 이러한 도시철도의 장점은 2004년 서울시 통합 대중교통개편과 2007년 수도권 통합 환승할인요금제 시행 이후 편리성과 연계성 측면에서 더욱 더 부각되고 있다. 하지만 이러한 대중교통 통합요금제의 시행은 그 동안 도시철도 운영기관 간의 수입금 정산 문제를 버스와 도시철도 문제로까지 확대시켜 좀 더 정확하고 복잡한 정산 방식의 필요성을 불러일으켰다. 이에 본 연구에서는 수도권 통합 환승할인요금제 시행 이후 대중교통 운영기관 간 수입금 정산 문제를 다루었다. 구체적으로는 대중교통체계 개편 이후 본격적으로 도입된 대중교통 카드(RF Card) 자료로부터 수도권 도시철도 이용자료(O/D) 구축을 시작으로 일반화 비용 추정, 수입금 정산 알고리즘 제안, 끝으로 이를 반영한 사례 연구 순으로 연구를 진행하였다. 여기서 본 연구에서의 O/D 추출과정의 정확성 검증을 위해 일정기간 동안의 (주)한국스마트카드사에서 철도 운영기관에 지급한 수입금과 본 연구에서 도출된 철도부문의 O/D(수입금)를 비교 분석하였다. 또한 일반화 비용 추정을 위해 설문조사와 환승역 실태 조사를 시행하였고, 본 연구에서 구축한 유사 경로 검증을 위해 실제 도시철도 이용자의 통행경로를 조사하였다. 본 연구에서 제시한 방법론을 통해 현재 수도권 도시철도 운영기관 간 수입금 정산 문제뿐만이 아니라 향후 도입될 경전철 및 민자 철도의 수입금 정산 문제도 해결될 것으로 기대된다.
Users of metropolitan railroad is increased continuously because of its various advantage such as comfortableness, convenience and punctuality. Thus, several local government including Seoul considered new installation or extension of railroads and four railroad operators maintain seventeen lines at...
Users of metropolitan railroad is increased continuously because of its various advantage such as comfortableness, convenience and punctuality. Thus, several local government including Seoul considered new installation or extension of railroads and four railroad operators maintain seventeen lines at present. After public transportation reforms in 2004 and integrated discount fare system in 2007, public transportation become more convenient in many aspects. However, these trials gives much more complex allocating problems of revenues among public transportation operators. In this paper, we deal with revenue allocating problems among public transportation operators after integrated discount fare system in 2007. Specifically, this study focuses on allocating revenues to metropolitan railroad operators by using RF card data. This research roughly proposes the methodology of O/D extraction from RF card data, generalized cost estimation and allocating revenue algorithm. We use RF card data in order to draw out exact individual O/D data and try to compare our results with those of Korea Smart Card Company. In generalized cost estimation, survey study about transfer factors is conducted for accurate estimation of generalized cost function. Lastly, new allocating revenue algorithm using k-path and non-dominated path concept is suggested. It is expected that case study is also performed with real revenues and O/D data in order to check up the application. Preposed methodology in this research can contribute to solve present and future revenue allocating issues according to the introduction of LRT and private railroad.
Users of metropolitan railroad is increased continuously because of its various advantage such as comfortableness, convenience and punctuality. Thus, several local government including Seoul considered new installation or extension of railroads and four railroad operators maintain seventeen lines at present. After public transportation reforms in 2004 and integrated discount fare system in 2007, public transportation become more convenient in many aspects. However, these trials gives much more complex allocating problems of revenues among public transportation operators. In this paper, we deal with revenue allocating problems among public transportation operators after integrated discount fare system in 2007. Specifically, this study focuses on allocating revenues to metropolitan railroad operators by using RF card data. This research roughly proposes the methodology of O/D extraction from RF card data, generalized cost estimation and allocating revenue algorithm. We use RF card data in order to draw out exact individual O/D data and try to compare our results with those of Korea Smart Card Company. In generalized cost estimation, survey study about transfer factors is conducted for accurate estimation of generalized cost function. Lastly, new allocating revenue algorithm using k-path and non-dominated path concept is suggested. It is expected that case study is also performed with real revenues and O/D data in order to check up the application. Preposed methodology in this research can contribute to solve present and future revenue allocating issues according to the introduction of LRT and private railroad.
* AI 자동 식별 결과로 적합하지 않은 문장이 있을 수 있으니, 이용에 유의하시기 바랍니다.
문제 정의
본 절에서는 2007년 11월 대중교통 카드(RF Card) 한 달 자료로부터 추출된 O/D와 일반화비용을 실제 사례에 적용하여 그 현실성과 활용성을 검증하도록 한다. 또한 본 연구의 다수경로 탐색을 기반으로 한 수입금 정산 방법론이 어떤 면에서 기존 연구의 한계점을 개선하는 지 분석하도록 한다.
본 연구에서는 환승역의 방향별 환승 도보시간을 산출하기 위해 실제 조사자를 투입하여 55개의 환승역에서 직접 조사를 수행한다. 조사된 환승 도보시간은 조사 자가 이전 노선의 열차 중앙에서부터 환승할 다음 노선의 열차 중앙까지의 환승객의 이동에 맞춰 직접 도보로 시간을 측정한다.
본 절에서는 2007년 11월 대중교통 카드(RF Card) 한 달 자료로부터 추출된 O/D와 일반화비용을 실제 사례에 적용하여 그 현실성과 활용성을 검증하도록 한다. 또한 본 연구의 다수경로 탐색을 기반으로 한 수입금 정산 방법론이 어떤 면에서 기존 연구의 한계점을 개선하는 지 분석하도록 한다.
이에 본 연구에서는 수도권 통합 환승할인요금제 시행 이후 대중교통 운영기관 간 수입금 정산 문제를 다루도록 한다. 특히, 대중교통체계 개편 이후 본격적으로 도입된 대중교통 카드(RF Card) 자료를 적극 활용하여 수도권 도시철도 운영기관 간 연락운임 정산에 관한 방법론을 제시하도록 한다.
이에 본 연구에서는 수도권 통합 환승할인요금제 시행 이후 활용 가능한 수입금 정산 방법론을 제안하였다. 본 연구에서 제안한 방법론은 기존 관련 연구의 가장 큰 문제점이었던 단일경로 통행배정에 따른 경쟁 노선의 운영기관과의 수입금 배분 문제를 다수경로(유사경로) 통행배정을 통해 해결하였으며, 연락구간의 부정확한 수송 실적(인・Km) 산출에 따른 현실 적용성 문제를 대중교통 카드(RF Card) 자료와 실측 자료를 통해 해결하였다.
이에 본 연구에서는 수도권 통합 환승할인요금제 시행 이후 대중교통 운영기관 간 수입금 정산 문제를 다루도록 한다. 특히, 대중교통체계 개편 이후 본격적으로 도입된 대중교통 카드(RF Card) 자료를 적극 활용하여 수도권 도시철도 운영기관 간 연락운임 정산에 관한 방법론을 제시하도록 한다.
가설 설정
즉 에서 보는 바와 같이 실제 도봉산역에서는 총 8방향의 환승이 발생할 수 있지만 대중교통체계 개편 전 수입금 정산 방안에서는 모든 방향에서 발생하는 환승시간을 단순히 3개 역을 통과하는 것과 같은 효용이라고 가정하고 분석을 수행하였다.
제안 방법
본 연구에서 제안하는 수도권 도시철도 수입금 정산 방법론은 크게 대중교통 카드(RF Card) 자료의 활용과 운영기관 간 연락운임 정산 알고리즘 제안으로 나눌 수 있다. 대중교통 카드(RF Card)로부터 구축된 O/D를 토대로 본 연구에서 제안하는 수입금 정산 알고리즘을 활용하여 자선구간을 포함한 기관별 연락구간 운임 정산을 하게 된다.
대중교통체계개편 전 수입금 정산은 최단 경로에 통행량을 전량 배정하여 실시하였다. 따라서 이 같은 단일 경로 통행배정 방법은 단일기관에 수입금을 모두 배분하는 결과를 초래하게 되고, 경쟁 가능한 경로를 제공하는 다른 기관과의 분쟁 소지를 가지고 있다.
개인 통행자는 대중교통을 이용하여 특정 경로로 통행하기 위해서 여러 가지 조건(총통행시간, 환승횟수, 환승시간, 환승역 환경 등)을 고려하게 된다. 따라서 본 연구에서는 일반화 비용 구축을 위해 실제 설문조사 및 환승역 환경 실태조사를 통해 환승계수를 추정하였으며, 이를 반영하여 본 연구에서 제안하는 일반화 비용 추정식은 (2)와 같다.
따라서 본 연구에서의 O/D 추출과정의 정확성 검증을 위해 일정기간(2007년 11월 11일∼17일) 동안의 (주)한국스마트카드사에서 철도 운영기관에 지급한 수입금과 본 연구에서 도출된 철도부문의 O/D(수입금)를 비교ㆍ분석하였다.
본 연구에서 제안한 방법론은 기존 관련 연구의 가장 큰 문제점이었던 단일경로 통행배정에 따른 경쟁 노선의 운영기관과의 수입금 배분 문제를 다수경로(유사경로) 통행배정을 통해 해결하였으며, 연락구간의 부정확한 수송 실적(인・Km) 산출에 따른 현실 적용성 문제를 대중교통 카드(RF Card) 자료와 실측 자료를 통해 해결하였다. 또한 기존의 거리 가중치나 환산 역수로 추정했던 부정확한 환승계수를 실제 통행경로에 대한 설문조사를 통해 정확히 추정하였다. 끝으로 수도권의 실제 도시철도 네트워크에 사례 연구를 실시함으로써 본 연구에서 제안한 수입금 정산 알고리즘의 효용성과 도시철도 운영기관간 수입금 정산을 위한 실제 적용 가능성을 검증하였다.
본 연구에서 제안하는 수도권 도시철도 수입금 정산 방법론은 크게 대중교통 카드(RF Card) 자료의 활용과 운영기관 간 연락운임 정산 알고리즘 제안으로 나눌 수 있다. 대중교통 카드(RF Card)로부터 구축된 O/D를 토대로 본 연구에서 제안하는 수입금 정산 알고리즘을 활용하여 자선구간을 포함한 기관별 연락구간 운임 정산을 하게 된다.
본 연구에서 제안한 다수경로(유사경로) 탐색 알고리즘을 통해 탐색된 2007년 11월 한 달간 수도권 도시철도 이용자의 모든 유사경로를 실제 설문조사를 통해 검증하였다.
이에 본 연구에서는 수도권 통합 환승할인요금제 시행 이후 활용 가능한 수입금 정산 방법론을 제안하였다. 본 연구에서 제안한 방법론은 기존 관련 연구의 가장 큰 문제점이었던 단일경로 통행배정에 따른 경쟁 노선의 운영기관과의 수입금 배분 문제를 다수경로(유사경로) 통행배정을 통해 해결하였으며, 연락구간의 부정확한 수송 실적(인・Km) 산출에 따른 현실 적용성 문제를 대중교통 카드(RF Card) 자료와 실측 자료를 통해 해결하였다. 또한 기존의 거리 가중치나 환산 역수로 추정했던 부정확한 환승계수를 실제 통행경로에 대한 설문조사를 통해 정확히 추정하였다.
환승 시 승객이 느끼는 불편도는 그 횟수에 비례하여 증가한다. 본 연구에서 추정하는 환승계수는 매 환승시마다 걸리는 물리적 시간에 개인이 느끼는 불편함을 가중하여 반영하도록 한다. 이를 위해 실제 도시철도 이용자의 통행 경로 및 환승 선호도 조사를 실시한 후 조사 결과를 토대로 실제 통행배정 결과에 가장 근접한 통행배정을 나타내는 환승계수를 경험적으로 추정한다(신성일 외, 2005).
본 연구에서는 일반화 비용 추정에 사용될 환승 계수를 추정하기 위해 철도 이용자의 실제 통행경로 및 환승 선호도 조사를 실시하였고, 조사 결과를 토대로 실제 통행배정 결과에 가장 근접한 통행배정을 나타내는 환승 계수 역으로 추정하였다. 이는 <표 13>과 <그림 7>과 같다.
본 연구에서는 확정된 다수경로에 대하여, 환승행태가 반영된 일반화비용을 적용하기 때문에 Logit 모형을 활용한 수요배분방안을 선택하기로 한다. 즉, 유사경로를 탐색하면 탐색대안이 결정되었으므로, 각 경로에서 도출된 일반화비용에 대한 경로별 선택확률을 계산하여 수요를 배분한다.
본 절에서는 대중교통체계 개편 이후 달라진 수입금 정산 원칙에 관해서 중요한 부분 위주로 언급하도록 한다.
이 경우 (주)한국스마트카드사에서 EB카드(사)와 연계된 자료를 직접 활용함으로써 분석 Data 수집이 용이하고, 미태그 정보 건 등 3일 후 정보까지 포함하여 정산을 함으로 정산금 결과의 오차율을 줄일 수 있는 장점이 있다. 이 때 본 연구에서 제안한 알고리즘은 철도망 변경 또는 배차 간격 등의 철도 운행 환경 변화에 대한 변화를 반영하여 운행 Table을 (주)한국스마트카드사에서 제공하게 된다.
이러한 방법으로 55개 환승역에 대해서 모든 환승 방향별 조사를 실시하였으며, 조사된 자료를 도시철도 수입금 정산 알고리즘에 활용하기 위해 환승 통행 자료로 구성하면 와 같다.
본 연구에서 추정하는 환승계수는 매 환승시마다 걸리는 물리적 시간에 개인이 느끼는 불편함을 가중하여 반영하도록 한다. 이를 위해 실제 도시철도 이용자의 통행 경로 및 환승 선호도 조사를 실시한 후 조사 결과를 토대로 실제 통행배정 결과에 가장 근접한 통행배정을 나타내는 환승계수를 경험적으로 추정한다(신성일 외, 2005). 환승계수 추정에 대한 과정은 <그림 5>와 같다.
수도권 도시철도 수입금 정산을 위해서는 우선 통행 자의 정확한 경로추적이 필요하다. 이에 본 연구에서는 승객이 이용 가능한 다수의 경로를 일반화 비용을 통해 탐색하고, 승객에게 대등한 서비스를 제공하는 다수의 유사경로에 통행량을 배분하는 신성일 외(2005)가 제안한 도시철도 수입금 정산 모형을 활용하도록 한다. 신성일 외(2005)가 제안한 모형에 통행시간, 환승시간, 통행역수, 환승횟수의 다목적을 고려하여 비지배경로를 분류한 후 유사 경로를 결정하는 모형으로 발전시켜 기존의 정산모형에서 가장 문제시 되던 단일경로 배정방식의 한계를 극복하도록 한다.
본 연구에서는 환승역의 방향별 환승 도보시간을 산출하기 위해 실제 조사자를 투입하여 55개의 환승역에서 직접 조사를 수행한다. 조사된 환승 도보시간은 조사 자가 이전 노선의 열차 중앙에서부터 환승할 다음 노선의 열차 중앙까지의 환승객의 이동에 맞춰 직접 도보로 시간을 측정한다.
본 연구에서는 확정된 다수경로에 대하여, 환승행태가 반영된 일반화비용을 적용하기 때문에 Logit 모형을 활용한 수요배분방안을 선택하기로 한다. 즉, 유사경로를 탐색하면 탐색대안이 결정되었으므로, 각 경로에서 도출된 일반화비용에 대한 경로별 선택확률을 계산하여 수요를 배분한다.
특히 본 연구의 주안점인 대중교통 카드(RF Card) 자료의 수입금 정산을 위한 활용 방법론에 관해 구체적 으로 언급하도록 하며, 실제 본 연구에서 제안한 수입금 정산 방법론의 타당성을 위해 실제 대중교통 카드(RF Card)로부터 도출된 O/D와 수도권 도시철도 네트워크를 통해 사례 분석을 실시하도록 한다.
환승역에서의 환승노선 배차간격은 운영기관별 대표역을 선정하여 첨두시(07:00∼09:00, 18:00∼20:00)통행수와 전체통행수의 첨두 비율을 산출하고, 산출된 첨두 비율을 이용해 첨두시와 비첨두시의 배차간격을 가중 평균한 배차간격을 적용한다.
대상 데이터
1988년에는 국토개발연구원(현 국토연구원)에서 제시한 상호연계 운송에 대한 기여도를 산출하는 방안으로 수입금을 정산하였다. 이후 1996년과 1998년에 수입금 정산 프로젝트가 수행되었다.
1일 자료는 대략 80∼100MB 20개의 압축 파일로 구성되며, 총 1일 자료는 약 2GB에 해당하는 대용량 자료이다.
수도권 도시철도 전체 역을 대상으로 분석을 수행할 경우 수도권 도시철도 운영기관의 일일 수입금 및 상호 정산금액이 상세히 도출되기 때문에 운영기관의 수입금 노출에 대한 문제점이 발생될 수 있다. 따라서 본 연구의 사례분석에서는 각 기관별 출발 인원의 상위 10개 역을 대상으로 수입금 정산 사례 분석을 수행하였다.
본 연구는 대중교통 카드(RF Card) 자료로부터 수도권 도시철도 이용자료(O/D) 구축을 시작으로 일반화 비용 추정, 수입금 정산 알고리즘 제안, 끝으로 이를 반영한 사례 연구로 구성되어 있다.
수도권 도시철도 역 중에서 임의의 역을 선정하여 본 연구에서 제안한 수입금 정산 방안을 적용하도록 한다.
임의의 역은 환승이 포함된 경로를 가지는 광나루역 (2547)과 교대역(330)으로 선정하였으며, 다수경로(유사경로) 탐색 결과는 , 와 같다.
추출된 O/D의 내용을 살펴보면 통행인은 총 900원을 지불하고 버스와 도시철도를 이용했다. 도시철도 이용 시 추가요금을 지불하지 않았기 때문에 도시철도 O/D만을 추출할 경우 철도 요금이 0원으로 기록되어 요금정산이 불가능하다.
이론/모형
유사경로를 탐색하는 프로세스에 본 연구는 신성일 (2004), Lee(2004)와 신성일 외(2004)가 제안한 링크표지기반 노드 비루프 경로 탐색 알고리즘을 활용하도록 한다. 링크표지 기반 노드 비루프 경로 탐색 알고리즘은 노드기반 표지확정 다수경로 탐색 알고리즘에 비해 합리적 통행행태를 고려하여 다수의 대안 경로 제공이 가능하다.
성능/효과
그 결과, 실제 도시철도 이용자의 통행경로(800개) 중 726개의 경로(90.75%)가 본 연구에서 제시한 알고리즘에 의해 탐색되었으며, 54개 경로(6.75%)에 대해서는 비현실적인 경로(불가능한 경로 응답, 최단경로와 비교하여 터무니없는 경로 선택 등)를 선택하여 실질적인 오차율은 2.5%로 800개의 통행경로 중 약 20개 정도의 경로만이 오차로 발생된 것이므로 본 연구에서 제안한 알고리즘이 현실을 잘 반영한다고 볼 수 있다.
또한 기존의 거리 가중치나 환산 역수로 추정했던 부정확한 환승계수를 실제 통행경로에 대한 설문조사를 통해 정확히 추정하였다. 끝으로 수도권의 실제 도시철도 네트워크에 사례 연구를 실시함으로써 본 연구에서 제안한 수입금 정산 알고리즘의 효용성과 도시철도 운영기관간 수입금 정산을 위한 실제 적용 가능성을 검증하였다.
도시철도 이용 시 추가요금을 지불하지 않았기 때문에 도시철도 O/D만을 추출할 경우 철도 요금이 0원으로 기록되어 요금정산이 불가능하다. 따라서 대중교통 수단 간 수입금정산방식에 따라 총 요금인 900원을 버스와 철도의 기본요금 비율로 배정한 결과, 철도 이용 시 450원의 요금을 지불한 것으로 분석된다.
이러한 오차율은 ㈜한국스마트카드사는 대중교통 카드에서 발생할 수 있는 오검지 자료 및 수집되지 않는 하차 시 미태그 통행에 대해서는 매월 1회 총 합산하여 기관별 배분하고 있으나 본 연구에서는 이러한 오검지 자료를 고려하지 않았기 때문에 발생하는 것으로 판단된다. 따라서 본 연구에서의 O/D(통행량, 요금) 구축과정은 정확하다고 판단할 수 있다.
본 사례 연구 결과에서 보듯이 본 연구에서 제안한 수입금 정산 방안을 통해 각 기관별 수입금 정산 금액을 정확히 도출할 수 있음을 알 수 있다. 이를 실제 수도권 도시철도 모든 역을 대상으로 실시한다면, 각 운영기관 별 수입금 정산액을 산출할 수 있을 것으로 판단한다.
선택된 각 기관별 역의 O/D를 구축한 후, 본 연구에서 제안한 수입금 정산 방법론을 적용하면 <표 20>과 같은 기관 간 정산 금액 결과가 도출된다. 정산 결과 A사는 일일 344,497원, B사의 경우 일일 434,234원, D 사의 경우 일일 75,914원을 타 기관으로부터 정산 받아야 한다. 그러나 C사의 경우 D사로부터 일일 75원을 받지만, A사에 일일 492,134원, B사에 일일 362,584원 정산금을 주어야 한다.
후속연구
또한 본 연구에서 제안한 수입금 정산 방법론을 활용 하면 현재 기관 간 수입금 정산 문제뿐만 아니라 향후 도입될 경전철과 같은 민자 철도 등의 수입금 정산 문제도 해결 가능할 것으로 판단된다.
본 연구에서 제안한 정산 방법론은 향후 일일정산 체계 구축을 위해 과 같이 활용 가능하다.
본 연구에서는 와 같이 8개 방향에서 접근하는 통행자의 시간을 실측 조사하여 각각 적용하고 있기 때문에 보다 현실적인 분석 수행이 가능하다.
이러한 기존 연구의 한계점을 개선한 본 연구의 성과 이외에 본 연구는 실측조사를 통해 환승계수를 추정하였지만 이를 최종적으로는 경험적으로 추정하였다는 한계 점을 지니고 있으며, 각 운영기관 간 수입금 정산 결과가 정확하게 정해져 있는 것이 아니므로 본 연구에서 제안한 정산 방법론이 기존 수입금 정산 방법론의 여러 한계 점을 보다 합리적으로 개선한 것은 분명하지만 이를 정량적으로 평가할 수 없다는 한계점을 지니고 있다.
질의응답
핵심어
질문
논문에서 추출한 답변
수도권 도시철도 수입금 정산을 위해 필요한 것은?
수도권 도시철도 수입금 정산을 위해서는 우선 통행 자의 정확한 경로추적이 필요하다. 이에 본 연구에서는 승객이 이용 가능한 다수의 경로를 일반화 비용을 통해 탐색하고, 승객에게 대등한 서비스를 제공하는 다수의 유사경로에 통행량을 배분하는 신성일 외(2005)가 제안한 도시철도 수입금 정산 모형을 활용하도록 한다.
기본적으로 철도에서의 기관 간 운임정산의 구분은?
기본적으로 철도에서의 기관 간 운임정산은 자선구간 운임정산과 연락구간 운임정산으로 구분된다. 자선구간의 경우 자 기관의 노선만을 이용하기 때문에 모든 수입금은 자 기관에 귀속되어야 하지만 두 개 이상의 기관이 운영하는 역을 이용할 경우 해당 기관에 전체 요금의 10%를 철도 시설 이용 수수료로 지불해야 한다.
자선구간의 경우 두 개 이상의 기관이 운영하는 역을 이용할 경우 해당 기관에 전체 요금의 10%를 철도 시설 이용 수수료로 지불해야하는 예는?
자선구간의 경우 자 기관의 노선만을 이용하기 때문에 모든 수입금은 자 기관에 귀속되어야 하지만 두 개 이상의 기관이 운영하는 역을 이용할 경우 해당 기관에 전체 요금의 10%를 철도 시설 이용 수수료로 지불해야 한다. 예를 들면 중앙선과 3호선을 이용 가능한 옥수역에서 철도공사의 중앙선을 이용하기 위해 서울메트로 소속의 3호선 옥수역사를 이용하는 경우가 이에 해당된다. 이는 연락 구간 운임 정산에서도 마찬가지로 적용된다.
참고문헌 (9)
국토개발연구원(1987), "수도권 전철？지하철연락 운임정산을 위한 조사연구(착수보고서)".
신성일(2004), "교통망에 적합한 K 비루프 경로 탐색 알고리즘", 대한교통학회지, 제22권 제6호, 대한교통학회, pp.121-131.
한국교통연구원(1995, 1998), "수도권 전철과 지하철의 운임제도 개선 및 연락운임 정산".
Dimirios A. T and Constantinos A.(1986), "Allocating Revenues to Public Transit Operators Under an Integrated Fare System", Transportation Research Record, pp.29-37.
Lee M.(2004), "Transportation Network Models and Algorithms Considering Directional Delay and Prohibition for Intersection Movement", Ph.D. Thesis, University of Wisconsin-Madison.
Rinks D. B.(1986), "Revenue Allocation Methods for Integrated Transit Systems", Transportation Research A, Vol. 20A, No.1, pp.39-50.
※ AI-Helper는 부적절한 답변을 할 수 있습니다.