김병관
(KORAIL Research Institute, Korea Railroad Corporation)
,
하오근
(KORAIL Research Institute, Korea Railroad Corporation)
,
신현주
(KORAIL Research Institute, Korea Railroad Corporation)
,
김현구
(KORAIL Research Institute, Korea Railroad Corporation)
,
왕연대
(KORAIL Research Institute, Korea Railroad Corporation)
국가 전체의 지속가능한 교통체계 확립을 위한 연계교통체계의 구축이 중요한 교통정책으로 대두되고 있고 철도 및 대중교통은 통행의 완결성 부족으로 인해 수단간 연계성을 고려하는 것이 필수적이라 할 수 있다. 특히, 고속철도는 우리나라 교통체계의 획기적 변화를 가져왔고 고속철도역은 다양한 수단이 연계되어야 하는 중요한 교통 결절점으로 수단간 연계교통망 차원에서 분석이 필요하다. 이에 본 연구는 고속철도역의 연계교통망 차원에서 고속철도와 연계교통수단의 연계기능을 객관적이고 정량적으로 분석하기 위한 새로운 연계성 분석 기법을 제시하였다. 서울역, 부산역, 울산역, 신경주역을 공간적 범위로 설정하였고 고속철도 역사내의 내부환승 시설을 제외한 고속철도역과 영향권내 기 종점간을 연결하는 연계교통수단의 세부 연계기능 지표를 조사 분석하였다. 구축된 자료를 이용하여 구조방정식 모형을 적용한 연계성 분석 기법을 제시하고 연계성 지표를 개발하였다.
국가 전체의 지속가능한 교통체계 확립을 위한 연계교통체계의 구축이 중요한 교통정책으로 대두되고 있고 철도 및 대중교통은 통행의 완결성 부족으로 인해 수단간 연계성을 고려하는 것이 필수적이라 할 수 있다. 특히, 고속철도는 우리나라 교통체계의 획기적 변화를 가져왔고 고속철도역은 다양한 수단이 연계되어야 하는 중요한 교통 결절점으로 수단간 연계교통망 차원에서 분석이 필요하다. 이에 본 연구는 고속철도역의 연계교통망 차원에서 고속철도와 연계교통수단의 연계기능을 객관적이고 정량적으로 분석하기 위한 새로운 연계성 분석 기법을 제시하였다. 서울역, 부산역, 울산역, 신경주역을 공간적 범위로 설정하였고 고속철도 역사내의 내부환승 시설을 제외한 고속철도역과 영향권내 기 종점간을 연결하는 연계교통수단의 세부 연계기능 지표를 조사 분석하였다. 구축된 자료를 이용하여 구조방정식 모형을 적용한 연계성 분석 기법을 제시하고 연계성 지표를 개발하였다.
Recently, the building of an intermodal transportation system has become the most important policy in the establishment of a national-wide sustainable transport system. In the case of rail and public transport, an intermodal connecting improvement policy is essential due to the lack of trip complete...
Recently, the building of an intermodal transportation system has become the most important policy in the establishment of a national-wide sustainable transport system. In the case of rail and public transport, an intermodal connecting improvement policy is essential due to the lack of trip completeness. In particular, high-speed rail has brought dramatic changes to the transportation system in Korea and the idea of high-speed rail stations as major transportation nodes to be linked to various travel modes needs to be analyzed in terms of an intermodal network. Thus, this study proposes a new connectivity analysis method to objectively and quantitatively evaluate intermodal connecting performance for high-speed rail in terms of an intermodal network around high-speed rail stations. Seoul, Busan, Ulsan, and Sin-gyeongju stations were designated for a range of spatial analyses; detailed connecting performance indexes of travel modes connecting high-speed rail stations, and the influence sphere of these stations are analyzed, except for internal transfer facilities. Finally, this study proposes a connectivity analysis method that applies the structural equation model and develops a connectivity index.
Recently, the building of an intermodal transportation system has become the most important policy in the establishment of a national-wide sustainable transport system. In the case of rail and public transport, an intermodal connecting improvement policy is essential due to the lack of trip completeness. In particular, high-speed rail has brought dramatic changes to the transportation system in Korea and the idea of high-speed rail stations as major transportation nodes to be linked to various travel modes needs to be analyzed in terms of an intermodal network. Thus, this study proposes a new connectivity analysis method to objectively and quantitatively evaluate intermodal connecting performance for high-speed rail in terms of an intermodal network around high-speed rail stations. Seoul, Busan, Ulsan, and Sin-gyeongju stations were designated for a range of spatial analyses; detailed connecting performance indexes of travel modes connecting high-speed rail stations, and the influence sphere of these stations are analyzed, except for internal transfer facilities. Finally, this study proposes a connectivity analysis method that applies the structural equation model and develops a connectivity index.
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문제 정의
또한 연계성 평가 대상은 고속철도역과 같은 노드라 할 수 있는데 기존의 연구는 특정 노드와 연결된 전체 노드에 대한 연계성을 평가 하였지만 본 연구는 고속철도역과 영향권내의 각 개별 기·종점 쌍의 연계성을 평가 가능한 방법론을 제시하였다.
본 연구는 고속철도역의 영향권을 대상으로 고속철도와 연계교통수단간의 연계성을 평가하기 위한 새로운 방법론 개발을 위한 기초연구로 수행되었고 이를 위하여 서울역, 부산역, 울산역, 신경주역을 대상으로 조사 및 분석이 이루어졌다. 향후 좀 더 일반화할 수 있는 모형을 구축하기 위해서는 광범위한 조사와 분석이 필요할 것이라 판단되며 이를 통해 구축된 DB는 다양한 연구에 활용될 수 있을 것이다.
본 연구에서는 고속철도역의 영향권을 대상으로 고속철도와 연계교통수단간의 연계성을 정량적으로 분석할 수 있는 연계성 분석 방법론과 이를 이용한 연계성 지표를 개발하였다. 연구에서는 기존 고속철도역의 내부환승시설에 대한 서비스 평가에서 벗어나 고속철도와 연계교통수단에 대한 연계기능을 주요 분석 대상으로 하였고 기존에 다루어지지 않은 연계교통정보의 영향을 고려하여 교통정보의 중요성을 파악해 본데 의의가 있다.
본 연구에서는 고속철도와 연계교통수단간 연계성을 고속철도역과 연계되는 교통수단의 공급, 고속철도역과 연계되는 교통수단의 연속성, 고속철도역과 연계되는 교통수단의 교통정보 제공을 통하여 고속철도역과 영향권 내 교통존간의 상호연결성의 정도라 정의하였다. 여기서, 연계교통수단의 공급은 고속철도와 연계되는 교통수단의 공급을 통해 고속철도역과 통행의 기·종점간 충분한 연계교통의 제공 정도를 말하며 연계교통수단의 연속성은 고속철도와 연계되는 교통수단 사이의 시간, 거리의 연결 강도 및 환승 특성을 의미한다.
본 연구에서는 연계기능 요소별 세부 연계기능 지표를 이용하여 고속철도와 연계교통수단간 연계성을 정량적으로 평가할 수 있는 연계성 지표(Connectivity Index)를 도출하였다. 연계성 지표 산정을 위한 분석 방법론은 연계성을 나타내는 유의한 세부 연계기능 지표를 선정하고 세부 연계기능 지표별 가중치를 산정하여 연계성 지표에 대한 모형을 도출하는 방법을 적용하였다.
본 연구에서는 고속철도역의 영향권을 대상으로 고속철도와 연계교통수단간의 연계성을 정량적으로 분석할 수 있는 연계성 분석 방법론과 이를 이용한 연계성 지표를 개발하였다. 연구에서는 기존 고속철도역의 내부환승시설에 대한 서비스 평가에서 벗어나 고속철도와 연계교통수단에 대한 연계기능을 주요 분석 대상으로 하였고 기존에 다루어지지 않은 연계교통정보의 영향을 고려하여 교통정보의 중요성을 파악해 본데 의의가 있다. 물리적 연계성 이외에 연계교통정보는 지금까지 연계기능의 평가에서 간과되고 있었던 통행자 측면의 세부 연계기능이라 할 수 있다.
이에 본 연구는 고속철도역의 연계기능을 분석하고 기존의 정성적 분석과 용량분석 기반의 평가 방안을 대체 보완할 수 있는 분석 기법을 제시하였다. 또한 연계성 평가 대상은 고속철도역과 같은 노드라 할 수 있는데 기존의 연구는 특정 노드와 연결된 전체 노드에 대한 연계성을 평가 하였지만 본 연구는 고속철도역과 영향권내의 각 개별 기·종점 쌍의 연계성을 평가 가능한 방법론을 제시하였다.
이에 본 연구는 전문가의 주관적 판단에 의존하고 역사내 시설의 용량분석 기반의 평가 방안을 대체 보완하기 위하여 통계적 분석 기법을 적용하여 연계교통망 차원의 종합적이고 객관화된 고속철도역의 연계성 분석기법을 제시하는 것을 목적으로 한다. 이를 위하여 구조방정식 모형을 적용하여 고속철도역의 고속철도와 연계교통수단간 연계성 평가를 위한 연계성 지표(Connectivity Index)를 개발하고 적용 및 분석을 수행하고자 한다.
구조방정식 모형은 변수들간의 관계를 구조화하여 체계적으로 모형화하는 다변량 분석 방법론으로 확인적 요인분석과 경로분석이 결합된 형태이며 모형형태의 관점에서 보면 측정모형(Measurement Model)과 구조모형(Structural Model)을 통해 모형간의 인과관계를 파악하기 위한 모형이다. 일반적인 구조방정식 모형은 변수들간의 인과관계에 대한 가설을 검증하는데 주로 사용되는데 본 연구에서는 구조방정식 모형을 세부 연계기능 지표와 연계성 지표간 인과관계와 각 지표의 가중치를 산정하는 목적으로 사용하였다.
제안 방법
그 중 AMOS가 가장 널리 사용되고 있으며 최근 독일 Hamburg 대학에서 개발된 SmartPLS의 사용이 확산되고 있다. AMOS와 SmartPLS의 특징을 비교해 보면 Table 1과 같고 본 연구에서는 엄격한 가정이 덜하고 단일항목이 잠재요인을 이루는 모형 분석이 가능하며 모형 추정의 오차를 최소화하는 SmartPLS를 이용하여 분석을 수행하였다.
구조방정식 모형을 적용하여 연계성 분석에 유효한 세부 연계기능 지표를 선정하고 세부 연계기능 지표가 연계성에 미치는 영향 정도, 즉 가중치를 산정하였다. 최종적으로 이를 이용하여 연계성 지표(CI : Connectivity Index) 모형을 개발하였고 CI값이 1에 가까울수록 고속철도역으로의 연계성이 좋다는 의미로 해석될 수 있다.
개별지표의 산정기준에 따른 정량화된 수치를 DB로 구축하였고 자료수(n)는 145개이다. 구축된 DB를 이용하여 구조방정식 모형을 통해 가중치를 도출하여 분석 대상역과 주변 영향권간의 연계성 지수를 산정하였다. 영향권의 설정은 한국철도공사 ‘여객철도 이용객 통행행태 조사분석 연구(2012)’에서 조사된 고속철도역 이용실태 자료를 기초로 분석 대상역을 이용하여 고속철도 통행이 발생한 교통존 모두를 대상으로 하였다.
구축된 분석 자료를 대상으로 구조방정식 모형을 적용하여 연계성 지표 산정 모형을 도출하였다. 확인적 요인분석을 통해 세부 연계기능 지표(관측변수)와 연계성 지표(내생 잠재변수)간 구조방정식 모형을 설정하고 모형분석을 통해 통계적 유의성 및 적합도를 확인하여 최종 구조방정식 모형을 도출하였다.
분석방법론에 제시된 프로세스는 기존에 환승센터의 내부환승시설 정비를 위해 적용되었던 용량분석 방법과는 다른 관점의 방법이라 할 수 있다. 기존 방법이 용량개선과 전문가 설문의 주관적 관점에 중점을 두었다면 본 방법론은 세부 연계기능에 따른 연계성 개선과 정량적 가중치 분석에 중점을 두었다.
Kang(2011)의 네트워킹 기반의 간선도로망 정비를 위한 기초연구 [20]는 네트워킹을 서로 다른 기·종점 간을 연결하는 선택 가능한 경로가 두 개 이상 존재하는 도로망을 뜻하는 네트워크의 기능이라 정의 내리고 물리적 연계, 교통 정보 공유, 주행조건 균형의 3가지 요소로 구성하였다. 네트워킹 구성 요소별 세부 연계기능에 대한 산정 지표를 조사한 후 구조방정식 모형을 이용하여 네트워킹 지수를 구성하는 산정지표들의 가중치를 산정하였다.
다음은 도시철도가 공급되지 않는 고속철도역을 포함한 전체 고속철도역을 대상으로 고속철도와 연계교통수단간의 연계성을 평가하기 위하여 모형 2를 적용하였다. 모형 2는 도시철도가 공급되지 않는 지역을 고려하여 도시철도특성을 제외하고 연계성을 비교·평가하는데 적용할 수 있다.
모형 1, 2의 구조방정식 모형 분석 결과는 Fig. 6, 7과 같고 본 연구에서는 PLS 모형을 적용하였기에 구조모형의 적합도는 부트스트래핑을 활용한 R2를 검토하였다[26].
요인분석과정을 통해서 세부 연계기능 지표(관측변수)와 연계기능 요소, 연계성 지표(잠재변수)의 타당성을 검증하고 유의한 변수를 선정하여 모형을 구축하였다. 모형의 타당성 검증을 위하여 요인 신뢰성(factor reliability), 세부 연계기능 지표에 대한 집중 타당성(convergent validity), 잠재변수에 대한 법칙 타당성(logical validity), 잠재변수간의 판별 타당성(discriminant validity) 분석을 시행하였고 최종 선택된 변수에 대한 모형 1, 2의 분석결과는 Table 3, 4와 같다.
연구의 공간적 범위와 내용적 범위에서 알 수 있듯이 연구의 수행과정은 고속철도역을 기준으로 영향권내 기·종점에 대한 고속철도와 연계교통수단간의 연계성 분석기법을 제시하고 연계성을 평가할 수 있는 연계성 지표를 산정하여 실제 적용 및 분석, 활용방안을 제시하는 것이다. 본 연구에서는 연계성 지표 산정을 위한 핵심 모형으로 구조방정식 모형을 적용하였는데 구조방정식은 ①구성개념 간 상호 영향력 분석이 가능, ②구성개념이 연계성 지표(CI)에 미치는 영향력을 통계적으로 파악이 가능, ③세부 연계기능 지표(관측변수)가 연계성에 미치는 영향 정도에 따라 가중치 산정이 가능, ④다수의 변수를 이용하여 연계성 지표 등 가상의 잠재변수를 생성 및 평가가 가능한 장점을 갖고 있고 이러한 이유에서 분석 모형으로 사용하였다.
분석 대상역(서울·부산·울산·신경주역)과 그 영향권간의 연계교통수단 공급, 연계교통수단 연속성, 교통정보제공에 대한 세부 연계기능 지표 조사를 현장조사, 인터넷조사, 문헌조사를 이용하여 수행하였다.
교통연계 및 환승시스템 기술개발과 관련한 Kim(2009)외 다수의 연구 [11-15]에서 연계 및 환승시스템에 대한 평가방법론이 연구되었으나 용량편람과 설계지침에서 제시된 용량을 재산정하고 이러한 용량분석에 근거한 서비스 평가지표를 산정하였다. 산정된 각 서비스 평가지표에 대한 전문가 설문(AHP) 가중치를 적용하여 연계교통망 차원이 아닌 환승센터의 내부 환승시설을 위주로 서비스 평가가 수행되었다.
본 연구에서는 연계기능 요소별 세부 연계기능 지표를 이용하여 고속철도와 연계교통수단간 연계성을 정량적으로 평가할 수 있는 연계성 지표(Connectivity Index)를 도출하였다. 연계성 지표 산정을 위한 분석 방법론은 연계성을 나타내는 유의한 세부 연계기능 지표를 선정하고 세부 연계기능 지표별 가중치를 산정하여 연계성 지표에 대한 모형을 도출하는 방법을 적용하였다. 본 연구는 이러한 방법을 적용하기 위하여 구조방정식 모형을 이용하였다.
Park(2010a)의 복합수단 대중교통 네트워크의 연계성 평가 모형 연구 [16]는 연계성 평가의 최소 단위를 대중교통 정류장으로 하여 정류장을 서비스하는 노선들의 연계강도의 합으로 정류장 연계성 지수를 산정하고 해당지역의 정류장 연계성 지수의 합으로 지역 연계성 지수를 산정하였다. 연구에서는 정류장 연계성을 대중교통 수송용량, 통행속도, 노선연장 3가지 요소만을 고려하고 3가지 요소의 상대적 중요도는 고려하지 못하였다.
연구의 공간적 범위와 내용적 범위에서 알 수 있듯이 연구의 수행과정은 고속철도역을 기준으로 영향권내 기·종점에 대한 고속철도와 연계교통수단간의 연계성 분석기법을 제시하고 연계성을 평가할 수 있는 연계성 지표를 산정하여 실제 적용 및 분석, 활용방안을 제시하는 것이다.
연구의 내용적 범위로 고속철도 역사내 내부환승시설을 제외한 고속철도역과 그 영향권간의 연계교통수단의 공급 및 연속성, 교통정보제공을 고려한 연계성 지표를 개발하고 이를 이용하여 연계성을 분석하였다.
요인분석과정을 통해서 세부 연계기능 지표(관측변수)와 연계기능 요소, 연계성 지표(잠재변수)의 타당성을 검증하고 유의한 변수를 선정하여 모형을 구축하였다. 모형의 타당성 검증을 위하여 요인 신뢰성(factor reliability), 세부 연계기능 지표에 대한 집중 타당성(convergent validity), 잠재변수에 대한 법칙 타당성(logical validity), 잠재변수간의 판별 타당성(discriminant validity) 분석을 시행하였고 최종 선택된 변수에 대한 모형 1, 2의 분석결과는 Table 3, 4와 같다.
여기서 서울역과 부산역은 대도시지역에 위치하고 있어 도시철도가 고속철도역을 직접 연결하는 연계 수단으로 공급되고 있으나 울산역과 신경주역은 외곽지역에 위치하고 있어 직접 연결되고 있는 도시철도 공급이 없는 실정이다. 이러한 지역적 차이를 고려하기 위하여 모형을 도시철도특성을 반영한 모형 1과 도시철도특성을 미반영한 모형 2로 나누어 분석을 수행하였다. 이렇게 도출된 구조방정식 모형을 통하여 세부 연계기능 지표와 연계성 지표의 관계를 정량적으로 분석할 수 있다.
이에 본 연구는 전문가의 주관적 판단에 의존하고 역사내 시설의 용량분석 기반의 평가 방안을 대체 보완하기 위하여 통계적 분석 기법을 적용하여 연계교통망 차원의 종합적이고 객관화된 고속철도역의 연계성 분석기법을 제시하는 것을 목적으로 한다. 이를 위하여 구조방정식 모형을 적용하여 고속철도역의 고속철도와 연계교통수단간 연계성 평가를 위한 연계성 지표(Connectivity Index)를 개발하고 적용 및 분석을 수행하고자 한다.
도로부문과 관련하여 Kim(2012)의 네트워크 지수를 활용한 국가교통인프라 추진전략 연구 [19]는 네트워크 지수를 전국간선망에서의 해당시설(예로 고속도로IC)의 간선기능 평가를 의미하는 교통시설의 중요도와 해당시설 영향권 내 등급별 항만, 철도역, 산업단지, 중요 관광지의 수를 의미하는 네트워크의 연계강도의 부합성으로 정의하였다. 중요도와 연계강도를 상중하 3개의 범위로 구분하여 개념을 정립하고 매트릭스 매칭을 통하여 지수화하였다.
6에 근접하여 크게 문제가 없다고 보았다. 집중타당성 검증에서 도착정보 정확도의 요인부하량이 0.158로 0.5 미만으로 나타났지만 교통정보 정확도는 연계교통정보의 중요한 세부기능 지표로 구성개념에서 꼭 필요한 항목이라 판단되어 사용하도록 하였다. 요인 부하량과 경로계수의 유의성은 모두 C.
대상 데이터
분석 대상역(서울·부산·울산·신경주역)과 그 영향권간의 연계교통수단 공급, 연계교통수단 연속성, 교통정보제공에 대한 세부 연계기능 지표 조사를 현장조사, 인터넷조사, 문헌조사를 이용하여 수행하였다. 개별지표의 산정기준에 따른 정량화된 수치를 DB로 구축하였고 자료수(n)는 145개이다. 구축된 DB를 이용하여 구조방정식 모형을 통해 가중치를 도출하여 분석 대상역과 주변 영향권간의 연계성 지수를 산정하였다.
본 연구의 공간적 범위는 고속철도역 중 고속철도 전용선 건설이 완료된 경부고속선을 중심으로 고속철도 이용자가 많고 비교적 연계기능이 우수하다고 판단되는 서울역, 부산역 그리고 연계기능이 미비하다고 판단되는 울산역, 신경주역을 대상으로 연구를 수행하였다.
여기서, 영향권이란 분석 대상역을 기준으로 고속철도 이용 수요가 발생하는 KTDB[1] 존 체계의 행정구역별 교통존 모두를 포함하였고 영향권 선정을 위한 자료는 한국철도공사의 여객철도 이용객 통행행태 조사분석 연구[2]를 참고하였다.
영향권의 설정은 한국철도공사 ‘여객철도 이용객 통행행태 조사분석 연구(2012)’에서 조사된 고속철도역 이용실태 자료를 기초로 분석 대상역을 이용하여 고속철도 통행이 발생한 교통존 모두를 대상으로 하였다.
데이터처리
구축된 분석 자료를 대상으로 구조방정식 모형을 적용하여 연계성 지표 산정 모형을 도출하였다. 확인적 요인분석을 통해 세부 연계기능 지표(관측변수)와 연계성 지표(내생 잠재변수)간 구조방정식 모형을 설정하고 모형분석을 통해 통계적 유의성 및 적합도를 확인하여 최종 구조방정식 모형을 도출하였다. 여기서 서울역과 부산역은 대도시지역에 위치하고 있어 도시철도가 고속철도역을 직접 연결하는 연계 수단으로 공급되고 있으나 울산역과 신경주역은 외곽지역에 위치하고 있어 직접 연결되고 있는 도시철도 공급이 없는 실정이다.
이론/모형
연계성 지표 산정을 위한 분석 방법론은 연계성을 나타내는 유의한 세부 연계기능 지표를 선정하고 세부 연계기능 지표별 가중치를 산정하여 연계성 지표에 대한 모형을 도출하는 방법을 적용하였다. 본 연구는 이러한 방법을 적용하기 위하여 구조방정식 모형을 이용하였다.
우선 도시철도가 공급되는 고속철도역을 대상으로 고속철도와 연계교통수단간의 연계성을 평가하기 위해서 모형 1을 적용하였다. 모형 1은 도시철도가 연계된 고속철도역의 연계성을 비교·평가하고 연계성 평가에 도시철도특성을 반영할 필요가 있을 때 사용할 수 있다.
성능/효과
개발된 모형을 이용하여 버스공급, 도시철도공급, 택시공급, 연계저항, 연계시설배치, 연계교통정보의 세부 연계기능 지표에 따른 고속철도역의 연계성을 평가할 수 있고 연계기능 향상을 위해 개선이 필요한 세부 연계기능을 파악할 수 있다. 그리고 앞으로 건설 예정인 고속철도역에 대해서 그 영향권에 대한 연계교통계획을 대상으로 연계기능을 평가하고 목표수준 달성을 위한 요구사항을 파악할 수 있다.
첫째, 환승센터와 같이 교통 결절점(Node)의 내부 환승시설의 평가 연구가 대부분으로 대중교통을 이용하는 이용자의 교통망 차원에서의 평가연구가 미비하였다. 둘째, 정량적인 평가지표의 도출 및 평가체계가 미비하였다. 셋째, 평가지표의 주간적 가중치 도출을 통한 중요도 산정에 관한 연구는 많았으나 지표를 활용한 실제 적용이 미비하였다.
법칙타당성 검증은 모든 경로계수의 부호가 모두 양(+)의 방향으로 나타나 유의성을 확인했다[24]. 마지막으로 판별타당성 검증에서 잠재변수들 각각의 AVE값과 두 잠재변수의 상관계수 제곱을 비교하여 AVE값이 상관계수 제곱보다 작은 결과를 보여 유의함을 확인하였다[25].
모형 1의 결과에서 요인신뢰성은 모든 Cronbachs α값이 0.6이상으로 나타났고 집중타당성 검증도 모든 세부기능 지표의 요인부하량이 0.5이상이고 AVE가 0.5이상으로 유의한 결과를 보였다.
524) 보다는 연계저항, 즉 환승횟수, 환승거리, 환승시간의 환승저항이 양호한 것으로 분석되었다. 부산역과 서울역의 영향권별 세부 연계기능 지표 산정 결과를 분석하여 부산역은 버스공급, 도시철도공급, 택시공급, 연계교통정보의 세부 연계기능 지표 중 상대적으로 부족한 영향권에 대하여 개선하고 서울역은 연계저항의 세부 연계기능 지표 중 상대적으로 부족한 영향권에 대하여 개선한다면 각 고속철도역의 연계성을 높일 수 있다. 서울역의 경우, 영향권 중에서도 서울 중구가 0.
서울역-서대문구의 고속철도와 연계 교통수단간의 연계성이 가장 우수한 것으로 분석 되었고 다음으로는 서울역-중구 순이었다. 서대문구는 중구보다 연계저항에서 우수한 결과를 보였는데 그 중에서도 환승거리(j3)가 우수한 결과를 보였다. 하위 3개 영향권은 직접 연결되는 버스공급이 없고 이로 인해 환승에 따른 연계저항 지표도 낮음을 알 수 있다.
모형 2를 적용한 서울역, 부산역, 울산역, 신경주역의 상·하위 3개 영향권의 세부 연계기능 지표 분설결과는 Table 9와 같다. 서울역-서대문구의 고속철도와 연계 교통수단간의 연계성이 가장 우수한 것으로 분석 되었고 다음으로는 서울역-중구 순이었다. 서대문구는 중구보다 연계저항에서 우수한 결과를 보였는데 그 중에서도 환승거리(j3)가 우수한 결과를 보였다.
819)가 가장 높게 나타났다. 서울역이 버스공급(A=0.072), 택시공급(C=0.003), 연계교통정보(O=0.311)가 가장 양호하고 부산역은 연계저항(J=0.444)이 가장 양호하며 울산역이 연계시설배치(K=0.008)가 가장 양호한 것으로 분석되었다. 모형 2를 적용하였을 경우 서울역의 영향권 중에서도 서울 서대문구가 0.
5이상으로 높게 나타났는데 이는 이용자들이 고속철도역으로 접근하는 과정에 있어 교통수단간 환승특성의 중요성이 높게 반영된 결과로 판단된다. 즉, 고속철도역으로 이동시 연계교통수단간의 환승 용이성과 편리성이 무엇보다도 중요한 요소로 분석되었다.
위에서 제시한 기존 연구들의 한계점을 다음과 같이 요약할 수 있다. 첫째, 환승센터와 같이 교통 결절점(Node)의 내부 환승시설의 평가 연구가 대부분으로 대중교통을 이용하는 이용자의 교통망 차원에서의 평가연구가 미비하였다. 둘째, 정량적인 평가지표의 도출 및 평가체계가 미비하였다.
구조방정식 모형을 적용하여 연계성 분석에 유효한 세부 연계기능 지표를 선정하고 세부 연계기능 지표가 연계성에 미치는 영향 정도, 즉 가중치를 산정하였다. 최종적으로 이를 이용하여 연계성 지표(CI : Connectivity Index) 모형을 개발하였고 CI값이 1에 가까울수록 고속철도역으로의 연계성이 좋다는 의미로 해석될 수 있다.
후속연구
개발된 모형을 이용하여 버스공급, 도시철도공급, 택시공급, 연계저항, 연계시설배치, 연계교통정보의 세부 연계기능 지표에 따른 고속철도역의 연계성을 평가할 수 있고 연계기능 향상을 위해 개선이 필요한 세부 연계기능을 파악할 수 있다. 그리고 앞으로 건설 예정인 고속철도역에 대해서 그 영향권에 대한 연계교통계획을 대상으로 연계기능을 평가하고 목표수준 달성을 위한 요구사항을 파악할 수 있다. 또한 평가와 개선은 모형을 이용하여 계속적으로 피드백(feedback) 작업을 거칠 수 있다.
본 연구에서는 세부 연계기능 지표에 대한 상호관계를 고려하기 위하여 정량화 작업이 필요한데 향후 보다 합리적인 정량화 방법에 대한 공학적 연구가 수행되어야 한다. 또한 교통수단의 공급과 연결성이 좋더라도 이용자 수요가 없다면 시설물의 과잉 공급현상이 발생할 수 있으므로 공급과 함께 수요를 고려한 연계성 지표의 개발도 필요하다.
향후 좀 더 일반화할 수 있는 모형을 구축하기 위해서는 광범위한 조사와 분석이 필요할 것이라 판단되며 이를 통해 구축된 DB는 다양한 연구에 활용될 수 있을 것이다. 본 연구에서는 세부 연계기능 지표에 대한 상호관계를 고려하기 위하여 정량화 작업이 필요한데 향후 보다 합리적인 정량화 방법에 대한 공학적 연구가 수행되어야 한다. 또한 교통수단의 공급과 연결성이 좋더라도 이용자 수요가 없다면 시설물의 과잉 공급현상이 발생할 수 있으므로 공급과 함께 수요를 고려한 연계성 지표의 개발도 필요하다.
본 연구의 방법론은 다양한 평가방법론 개발에 활용될 수 있다. 분석방법론에 제시된 프로세스는 기존에 환승센터의 내부환승시설 정비를 위해 적용되었던 용량분석 방법과는 다른 관점의 방법이라 할 수 있다.
노드의 유출·입 연계성 지수를 산정한 후 산정된 유출·입 연계성 지수의 평균값을 노드의 연계성 지수로 정의하였다. 이 연구는 소규모 가상 도로망을 적용하여 평가하였고 철도 네트워크에 적용하기에는 한계가 있다.
본 연구는 고속철도역의 영향권을 대상으로 고속철도와 연계교통수단간의 연계성을 평가하기 위한 새로운 방법론 개발을 위한 기초연구로 수행되었고 이를 위하여 서울역, 부산역, 울산역, 신경주역을 대상으로 조사 및 분석이 이루어졌다. 향후 좀 더 일반화할 수 있는 모형을 구축하기 위해서는 광범위한 조사와 분석이 필요할 것이라 판단되며 이를 통해 구축된 DB는 다양한 연구에 활용될 수 있을 것이다. 본 연구에서는 세부 연계기능 지표에 대한 상호관계를 고려하기 위하여 정량화 작업이 필요한데 향후 보다 합리적인 정량화 방법에 대한 공학적 연구가 수행되어야 한다.
질의응답
핵심어
질문
논문에서 추출한 답변
국가의 체계적인 교통정책을 위해서 필요한 것은 무엇인가?
철도, 도로, 항공 등 각 수단들은 서로를 경쟁수단으로 인식해 오고 있으나 하나의 목적통행은 다양한 수단통행으로 이루어짐으로 국가의 체계적인 교통정책을 위해서는 수단간 연계를 고려한 정책방향이 필요하다. 특히, 승용차를 제외한 친환경 수단으로 인식되고 있는 철도 및 대중교통은 통행의 완결성 부족으로 인해 수단간 연계성을 높이기 위한 정책 고려가 필수적이다.
고속철도역의 어떠한 점을 분석해야 하는가?
특히, 승용차를 제외한 친환경 수단으로 인식되고 있는 철도 및 대중교통은 통행의 완결성 부족으로 인해 수단간 연계성을 높이기 위한 정책 고려가 필수적이다. 철도의 수단경쟁력을 높여왔고 향후 더 높은 경쟁력을 도모할 수 있는 수단은 고속철도라 할 수 있으며 이러한 고속철도 관련시설 중 고속철도역은 다양한 수단이 연계되어야 하는 중요한 교통 결절점으로서 수단간 연계 교통망차원의 분석이 요구된다.
체계적인 교통정책을 위해 철도 및 대중교통의 무엇을 고려해야하는가?
철도, 도로, 항공 등 각 수단들은 서로를 경쟁수단으로 인식해 오고 있으나 하나의 목적통행은 다양한 수단통행으로 이루어짐으로 국가의 체계적인 교통정책을 위해서는 수단간 연계를 고려한 정책방향이 필요하다. 특히, 승용차를 제외한 친환경 수단으로 인식되고 있는 철도 및 대중교통은 통행의 완결성 부족으로 인해 수단간 연계성을 높이기 위한 정책 고려가 필수적이다. 철도의 수단경쟁력을 높여왔고 향후 더 높은 경쟁력을 도모할 수 있는 수단은 고속철도라 할 수 있으며 이러한 고속철도 관련시설 중 고속철도역은 다양한 수단이 연계되어야 하는 중요한 교통 결절점으로서 수단간 연계 교통망차원의 분석이 요구된다.
참고문헌 (30)
KTDB (2010) OD major mode of between national and regions in 2010, The Korea Transport Institute.
J.W. Kim et al. (2012) A Research on the Travel Behavior of Railway Passengers, KORAIL Research Institute.
K.S. Kim (2010) Arrangement standard development and revaluation for transfer facilities in the Transfer stations of Urban railroad, Master Thesis, Seoul National University of Technology.
J.K. Lee (2010) A Study on the Design Criteria for Layout and Service Assessment in High-speed Railroad Transfer Centers, PhD Thesis, Seoul National University of Technology.
S.E. Kim (2008) A study on a Level of Service (LOS) for a pedestrian facility in a transportation transfer center, Master Thesis, Seoul National University of Technology.
Kwon, Y.J. (2007) The Problems and Improvement of Traffic Connective Transferring System, Transportation Science Policy, 4(1), pp.94-102.
Korea Construction CALS Association (2004) A Study of Development of Private Construction CITIS(PMIS) related Functions, Ministry of Construction & Transportation(MOCT).
Korea Rail Network Authority (2011) Rail Design Standards, Ministry of Land, Transport and Maritime Affairs(MLTM).
C.J. Kim (2002) A study on the resident satisfaction with configuration of spatial structure for outdoor space in urban apartment, Master Thesis, Yonsei University.
H.C. Shin (2009) The Concept and Aspect of Networkness in Korean Education: focused on grammar domain, Journal of New Korean Language Education, 81. pp. 183-211.
J.H. Kim (2008) Assessment of the New Capacity and LOS of Transfer Facilities in the High-speed Railway Stations, Journal of Korean Soc. Civ. Eng., 28(5), pp. 735-740.
S.Y. Han et al. (2009) The Service Evaluation of Connection and Transfer Facilities in the High-speed Railway Stations, Proceedings of the Korean Society of Transportation, Gyeongju, pp. 761-772.
C.S. Kim et al. (2008) The Development and Application of the Service Evaluation Indicators of Transfer Facilities in the High-speed Railway Stations, Journal of Korean Soc. Civ. Eng., 28(4), pp. 533-538.
C.S. Kim (2010) Assessment of the Quality and Capacity of the Pedestrian Facility at the KTX Transit Center, Master Thesis, Seoul National University of Technology.
J.K. Lee et al. (2009) The Guidelines for Station Layouts and Their Assessments in Railroad Transfer Centers, Journal of Korean Soc. Civ. Eng., 29(5), pp. 597-604.
J.S. Park, S.C. Kang (2010a) A Model for Evaluating the Connectivity of Multimodal Transit Networks, Journal of the Korean Society of Transportation, 28(3), pp. 85-98.
J.S. Park, S.C. Kang (2010b) Measuring the Connectivity of Nodes in Road Networks, Journal of the Korean Society of Transportation, 28(4), pp. 129-139.
J.S. Park, S.C. Kang (2010c) A Methodology for Assessing the Network Connectivity Improvement for Transport Hubs, Journal of the Korean Society of Transportation, 28(6), pp. 167-177.
H.J. Kim et al. (2012) The Efficient Strategy for National Transport Infrastructure using Network Index focused on Interchanges of Expressway, Korea Research Institute for Human Settlements.
K.P. Kang et al. (2011) A Study on Arterial Road Network Improvement based on Network Analysis, The Korea Transport Institute.
L.D. Bacon (1999) Using LISREL and PLS to measure customer satisfaction, Sawtooth Software Conference Proceedigns, Sequim, WA., pp. 285-306.
K.S. Kim (2013) Easy SEM with SmartPLS, Chung-ram Books, Seoul, pp. 170-172.
J. Hulland (1999) Use of Partial Least Squares(PLS) in Strategic Management Research: A Review of Four Recent Studies, Strategic Management Journal, 20(2), pp. 195-204.
J.P. Woo (2012) The Understanding and Concept of Structural Equation Modeling, Han-narae Academy, Seoul, pp.160-176.
C. Fornell, D.F. Larcker (1981) Evaluating structural equation models with unobservable variables and measurement error, Journal of Marketing Research, 18(1), pp. 39-50.
J. Henseler, C.M. Ringle, R.R. Sinkovics (2009) The Use fo Partial Square Path Modeling in International Marketing, Advances in International Marketing, 20, pp.277-319.
Achieved at http://maps.naver.com
Achieved at http://www.korail.com
Achieved at https://www.busterminal.or.kr
Major traffic statistic of Seoul at http://stat.seoul.go.kr/
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