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왕복통행 특성을 이용한 지방부 버스정보안내기(BIT) 지점 선정
Determining locations of bus information terminals (BITs) in rural areas based on a passenger round-trip pattern 원문보기

韓國ITS學會 論文誌 = The journal of the Korea Institute of Intelligent Transportation Systems, v.11 no.2, 2012년, pp.1 - 9  

김형수 (한국건설기술연구원 첨단교통연구실) ,  김응철 (인천대학교 도시과학대학 건설환경공학과)

초록
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본 연구에서는 버스정보시스템 구축시 비용이 많이 소요되는 BIT 설치 정류장 조사를 적은 비용으로 간단히 수행하는 방법을 제안하였다. 도시부와 지방부를 연결하는 버스 노선의 경우 어떤 정류장에서 버스에 승차한 이용자가 용무를 마친 후에 같은 노선의 버스로 돌아오는 왕복통행을 하는 경우가 많다고 판단된다. 즉, 임의의 정류장에 하차한 사람은 이전에 길 건너편 정류장에서 승차했던 사람이라고 가정할 수 있다. 본 연구에서는 조사자가 버스에 승차하여 각 정류장에서 승차인원과 하차인원을 모두 조사하여 얻어지는 수치를 이용하여 버스정류장별 BIT 이용지수를 만들었다. 방법의 적용은 제주특별자치도의 서일주도로를 대상으로 이루어졌다. 제주특별자치도는 차량보급율이 높은 지역으로 설문조사에서 46%가 통학에 이용한다고 대답하였다. 제주시외버스터미널에서 서귀포시외버스터미널을 서쪽으로 연결하는 일주도로 80 km 구간으로 상하행 204개 버스 정류장이 운영되고 있다. 제주 도심과 서귀포 도심을 연결하지만 일주도로상에는 모두 지방부 지역으로 왕복통행 패턴이 확연한 노선이다. 조사는 제주시에서 조사자가 탑승하여 서귀포시에 갔다가 다시 제주시로 돌아오는 편도 4회(왕복 2회) 이루어졌다. 조사자는 버스에 탑승하여 승차와 하차 인원을 각각 기록하였다. 조사하여 얻어진 수치를 이용하여 버스정류장별 BIT 이용지수를 만들어 설치 우선순위를 결정하였다. 본 연구가 제안한 방법은 지역적 통행 특성에 근거한 조사 방법으로 항상 적용이 가능하다는 것은 아니다. 하지만, 통행 특성이 전제된다면 적은 비용으로 효율적인 결과를 얻었을 수 있다고 판단된다.

Abstract AI-Helper 아이콘AI-Helper

This study proposed a method to determine the number and location of bus information terminals (BIT), which is a device to provide passengers with bus arrival time at bus stops in a Bus Information System (BIS). In low-density area, it is not efficient to survey bus demands such as the number of pas...

주제어

AI 본문요약
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문제 정의

  • 이와 같은 조사는 조사원에 의하여 인력식으로 수행되므로 시간과 비용 측면에서 구축사업 전체 공정에 부담으로 작용하게 된다. 그러므로, 본 연구에서는 적은 시간과 비용으로 유사한 결과를 얻을 수 있는 조사 방법을 제시하고자 한다.
  • 예를 들어, 도시지역의 영향권에 포함되는 지방부에서는 버스로 갔다가 돌아오는 왕복통행 패턴이 나타나므로, 이와 같은 특성을 활용할 경우 효율적인 조사가 가능하리라 본다. 따라서, 본 연구에서는 비용이 많이 소요되는 BIT 설치 정류장 선정 수요 조사를 위하여 지방부의 왕복통행 패턴과 같은 특성을 이용하여 적은 비용으로 수행할 수 있는 방법을 제안하고자 한다. 물론, 모든 경우에 적용할 수는 없지만, 몇가지 조건이 충족될 때에는 목적에 상응하는 결과를 얻을 것으로 기대되므로, 적은 비용으로 신속한 조사가 가능할 것으로 기대된다.
  • 본 연구가 제안한 방법은 기존의 버스 정류장에서 상주하며 조사하는 조사방법에서 너무 많은 비용이 소요된다는 단점을 보완하고자 하였다. 또한, 버스에 탑승하여 조사하는 조사방법에서 조사자가 탑승하지 않은 버스 이용자에 대한 단점도 보완하고자 하였다. 즉, 반대편 정류장의 하차 인원을 조사에 포함시켜 단점을 보완하고자 한 것이다.
  • 본 연구에서는 버스정보시스템 구축시 비용이 많이 소요되는 BIT 설치 정류장 조사를 적은 비용으로 간단히 수행하는 방법을 제안하였다. 도시부와 지방부를 연결하는 버스 노선의 경우 어떤 정류장에서 버스에 승차한 이용자가 용무를 마친 후에 같은 노선의 버스로 돌아오는 왕복통행을 하는 경우가 많다고 판단된다.
  • 또한, 버스에 탑승하여 조사하는 조사방법에서 조사자가 탑승하지 않은 버스 이용자에 대한 단점도 보완하고자 하였다. 즉, 반대편 정류장의 하차 인원을 조사에 포함시켜 단점을 보완하고자 한 것이다. 본 연구가 제안한 방법은 지역적 통행 특성에 근거한 조사 방법으로 모든 상황에서 적용 가능한 것은 아니다.

가설 설정

  • 도시부와 지방부를 연결하는 버스 노선의 경우 어떤 정류장에서 버스에 승차한 이용자가 용무를 마친 후에 같은 노선의 버스로 돌아오는 왕복통행을 하는 경우가 많다고 판단된다. 즉, 임의의 정류장에 하차한 사람은 이전에 길 건너편 정류장에서 승차했던 사람이라고 가정할 수 있다. 본 연구에서는 조사자가 버스에 승차하여 각 정류장에서 승차인원과 하차인원을 모두 조사하여 얻어지는 수치를 이용하여 버스정류장별 BIT 이용지수를 만들었다.
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참고문헌 (13)

  1. 한국건설기술연구원, 제주특별자치도 버스이용실태조사, 제주특별자치도, 2009. 

  2. 이정근, 최석우, 황병옥, "버스정보시스템의 효율성에 관한 연구," 한국ITS학회논문지, 5권, 3호, pp. 1-12, 2006. 

  3. 고승영, 이청원, 박준식, "이벤트 기반 BIS 정보 수집방안," 교통 기술과 정책, 대한교통학회, 3권, 1 호, pp.67-79, 2006. 

  4. C. L. Schweiger, Real-time bus arrival information systems, TCRP Synthesis 48, Transportation Research Board, National Research Council, Washington, D.C., 2003. 

  5. 금기정, 김원태, 왕이완, 손승녀, "버스정보시스템의 품질평가 기법 연구," 한국ITS학회논문지, 6권, 1호, pp.1-12, 2007. 

  6. I. J. Chien, Y. Ding and C. Wei, "Dynamic Bus Arrival Time Prediction with Artificial Neural Networks," Journal of Transportation Engineering, American Society of Civil Engineers, vol. 128, iss. 5, pp.429-438, 2002. 

  7. R. Rajat, Bus Arrival Time Prediction Using Stochastic Time Series and Markov Chains, Ph. D. Dissertation, New Jersey Institute of Technology, 2005. 

  8. J. Patnaik, S. Chien and A. Bladikas, "Estimation of Bus Arrival Times using APC Data," Journal of Public Transportation, Center for Urban Transportation Research, vol. 7, no. 1, pp.1-20, 2004. 

  9. D. Sun, H. Luo, L. Fu, W. Liu, X. Liao and M. Zhao, "Predicting Bus Arrival Time on the Basis of Global Positioning System Data," In Transportation Research Record: Journal of the Transportation Research Board, No. 2034, TRB, Washington, D.C., pp.62-72, 2007. 

  10. A. Weber, "Theory of the Location of Industries," Uber den Standort der Industrie, Germany, 1909. 

  11. D. S. Hochbaum, "Heuristics for the fixed cost median problem," Math. Programming, vol. 22, pp.148-162, 1982. 

  12. G. T. Toussaint, "Computing largest empty circles with location constraints," International Journal of Computer and Information Sciences, vol. 12, no. 5, pp.347-358, 1983. 

  13. 한국건설기술연구원, 사당-수원축 광역 버스정보 시스템 연계시범사업 사업관리, 최종보고서, 국토 해양부, 2005. 

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