도시철도역은 역사의 위치 및 기능에 따라 해당역의 이용객 수, 첨두집중률, 승강장 형태 등이 상이하고 이용행태도 서로 달라 이러한 특성을 고려한 역사 유형 구분이 필요하다. 그러나 현재 도시철도역사 유형은 각 연구의 목적에 따라 분류하고 있으며, 법적 기준 또한 단순히 보통역, 간이역으로 구분하고 있고, 열차유형, 승강장 형태, 설치 형태에 따라 분류하고 있다. 따라서 본 연구에서는 도시철도의 역사 유형을 분류하기 위한 기준을 정립하고, 그 기준에 따라 수도권의 모든 도시철도역사에 대한 전수조사를 수행하며, 이를 데이터베이스화하여 향후 다양한 정책 수립 및 연구개발에 활용하고자 하는 데에 목적이 있다. 본 연구에서는 도시철도역사 조사 자료를 활용하여 다양한 통계적 분석을 통해 역사의 물리적 지리적 특성과 이용자의 통행 패턴간에 서로 상관관계가 있음을 밝혀내었고, 상대적인 통계값을 이용하여 정책수립 및 연구 개발에 반영한다면 향후에 그 활용성이 더욱 클 것으로 기대된다.
도시철도역은 역사의 위치 및 기능에 따라 해당역의 이용객 수, 첨두집중률, 승강장 형태 등이 상이하고 이용행태도 서로 달라 이러한 특성을 고려한 역사 유형 구분이 필요하다. 그러나 현재 도시철도역사 유형은 각 연구의 목적에 따라 분류하고 있으며, 법적 기준 또한 단순히 보통역, 간이역으로 구분하고 있고, 열차유형, 승강장 형태, 설치 형태에 따라 분류하고 있다. 따라서 본 연구에서는 도시철도의 역사 유형을 분류하기 위한 기준을 정립하고, 그 기준에 따라 수도권의 모든 도시철도역사에 대한 전수조사를 수행하며, 이를 데이터베이스화하여 향후 다양한 정책 수립 및 연구개발에 활용하고자 하는 데에 목적이 있다. 본 연구에서는 도시철도역사 조사 자료를 활용하여 다양한 통계적 분석을 통해 역사의 물리적 지리적 특성과 이용자의 통행 패턴간에 서로 상관관계가 있음을 밝혀내었고, 상대적인 통계값을 이용하여 정책수립 및 연구 개발에 반영한다면 향후에 그 활용성이 더욱 클 것으로 기대된다.
The travel demand, peak hour ratio and forms of platform of urban railway stations are very different each other, also the users' behavior is. So the types of urban railway stations have to be classified according to these characteristics. However, the current methods of classification are arbitrary...
The travel demand, peak hour ratio and forms of platform of urban railway stations are very different each other, also the users' behavior is. So the types of urban railway stations have to be classified according to these characteristics. However, the current methods of classification are arbitrary on the purpose of each studies and the legal standards are very simple; categorized by normal station vs. whistle station, types of trains, forms of platforms and shapes of architecture. This study clarifies the standards for classifying the types of urban railway stations, results the complete enumeration survey on all the urban railway stations in Seoul Metropolitan Area and makes the database based on the surveyed data, purposing on helping for making strategies and researching. On this study, utilizing the database which is established for this study, the correlation between the physical and geographical characteristics and users' travel patterns of urban railway stations is clarified by the statistical analysis. In the future, the statistical results will be helpful for making strategies and researching.
The travel demand, peak hour ratio and forms of platform of urban railway stations are very different each other, also the users' behavior is. So the types of urban railway stations have to be classified according to these characteristics. However, the current methods of classification are arbitrary on the purpose of each studies and the legal standards are very simple; categorized by normal station vs. whistle station, types of trains, forms of platforms and shapes of architecture. This study clarifies the standards for classifying the types of urban railway stations, results the complete enumeration survey on all the urban railway stations in Seoul Metropolitan Area and makes the database based on the surveyed data, purposing on helping for making strategies and researching. On this study, utilizing the database which is established for this study, the correlation between the physical and geographical characteristics and users' travel patterns of urban railway stations is clarified by the statistical analysis. In the future, the statistical results will be helpful for making strategies and researching.
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문제 정의
따라서 본 연구에서는 역사 유형화 작업을 위해 다음 절에서 도시철도역사 유형별 데이터베이스를 구축하고자 한다.
본 연구는 도시철도역사 이용 편의성 증진을 위한 기초 작업으로 도시철도 역사 유형분류에 관련 요소(물리적 요소, 환경입지적 요소, 수요적 요소 등)들을 도출하고, 이들(도시철도 시설, 수요, 입지 자료)의 상관관계 분석하여 새로운 도시철도 유형분류의 근거 자료로 활용하고자 하였다.
이에 본 연구에서는 도시철도 역사 유형분류에 관련 요소(물리적 요소, 환경입지적 요소, 수요적 요소 등)들을 도출하고, 이들(도시철도 시설, 수요, 입지 자료)의 상관관계 분석하여 새로운 도시철도 유형분류의 근거자료로 활용하고자 한다.
가설 설정
귀무가설 H0 : 두 변수는 서로 독립적이다.
대립가설 H1 : 두 변수는 연관성이 있다.
제안 방법
3절에서 구분한 도시철도 역사 유형별 분류의 구분 기준은 환승 노선수, 정거장 구조, 역사 위치(지상/지하), 복합형태, 입지 유형, 이용자 유형, 1일수요, 수요특성, 첨두시간집중율, 중방향계수 등 크게 보면 역사의 물리적 형태와 통행 특성을 기준으로 분류하였다.
ANOVA에서 독립변수는 명목척도로 구성되어야 하고, 종속변수는 구간 또는 비율척도로 구성되어야 하는데, 이에 따라 본 분석에서는 독립변수를 역사 유형으로, 종속변수를 첨두시수요·첨두시간 집중율, 중방향계수로 각각 설정하였다.
도시철도 역사 유형과 통행패턴 사이의 상관관계를 분석하기 위해 먼저 데이터베이스 구축 요소를 선정하였다.
첫째, 연구의 배경을 서술하고 목적을 제시한다. 둘째, 도시철도 역사 유형분류에 관한 기존 문헌을 고찰하고, 역사 유형 결정에 영향을 미치는 요인에 대해 도출하였다. 셋째, 역사 유형과 통행패턴과의 통계 분석을 위해 도시철도역사 유형 데이터베이스를 구축하였다.
본 연구에서는 Table 1에서 구분하였던 6가지 경우에 대해 각각 귀무가설과 대립가설을 설정하고, 독립성 검정을 수행하였다. 분석과정에서 어떠한 가설을 채택할지 판정하는 기준으로는 카이제곱 통계량(χ2)을 사용하였고, 유의수준(α)=0.
이용자의 통행패턴을 순서척도로 구분하기 위해 그룹화하는 과정이 필요한데, 일반적으로 통계분석시 사용하는 프로그램패키지에서 지원하는 그룹의 수가 제한되어있기 때문에 그룹을 최대한 세분화하되 시간과 비용을 절감할 수 있는 그룹화 과정이 필요하다. 본 연구에서는 첨두시수요를 1,000통행/시 단위로 총 21개의 그룹으로, 첨두시간 집중율을 1%p 단위로 총 20개의 그룹으로, 중방향계수는 5%p 단위로 총 9개의 그룹으로 각각 구분하였다. 본 연구의 분석에 대한 통행패턴 변수별 그룹화 결과는 Table 4와 같다.
본 절에서는 3절에서 제시한 도시철도 역사 유형 데이터베이스 구축 결과를 이용하여 역사 유형과 통행패턴 사이의 상관관계를 통계 기법을 적용하여 분석하고, 그 결과를 제시하기로 한다.
본 절에서는 4절에서 변수간 상관관계가 있는 것으로 도출된 case 1∼5에 대해 역사 유형별 평균값의 차이가 유의한지에 대해 분석하기로 한다.
둘째, 도시철도 역사 유형분류에 관한 기존 문헌을 고찰하고, 역사 유형 결정에 영향을 미치는 요인에 대해 도출하였다. 셋째, 역사 유형과 통행패턴과의 통계 분석을 위해 도시철도역사 유형 데이터베이스를 구축하였다. 이 때 구축 역사는 수도권 도시철도역사 499개소를 대상으로 하였다.
또한, 역사 위치, 복합형태는 통행특성을 감안하기 위해서라기보다 역사의 구조적 고려에 따라 정해진 부분이기 때문에 변수에서 제외하였다. 이에 따라 본 연구에서 변수로 적용하고자 하는 항목은 입지유형과 정거장 구조(섬식/상대식 여부)로 설정하기로 한다.
이에 따라 본 연구에서는 역사유형을 나타내는 2개의 변수(입지 유형, 정거장 구조)와 통행패턴을 나타내는 3개의 변수(첨두시수요, 첨두시간 집중율, 중방향계수) 등 각각 총 6가지 경우에 대해 각 변수가 가진 속성값이 서로 상관관계가 있는 지에 대해 분석하였다. 본 연구의 분석에 관한 변수의 구분은 Table 3과 같다.
이용자 수요는 역사별 이용인원 수는 개찰구 통과인원을 대상으로 관련 기관의 협조를 받아 초대형, 대형, 중형, 중소형, 소형, 초소형으로 구분하였다.
입지 유형은 단일형으로 교통결절형, 대형이벤트형, 대형유통판매시설형, 정기통근형, 기타 등 5가지로, 복합형은 교통결절형+대형유통판매시설, 기타복합형으로 총 7개 유형으로 구분하였다.
대상 데이터
즉, 역사 유형에 따라 어떠한 통행패턴의 특성이 있는지를 알아보는 과정이라 할 수 있다. 단, 변인 도출 및 설계는 4절에서 언급한 바와 같은 변수를 대상으로 분석하였다.
본 연구에서 분석하고자 하는 대상은 독립적이고 비연속적이며 각각 명목척도(예, 역사유형 1∼7)와 구간·비율척도(예, 수요량, 비율 등)를 가진 두 개의 변수이다.
수도권 도시철도 역사 499개소를 대상으로 데이터베이스를 구축하였으며, 그에 대한 예시로 강남역, 기흥역, 부평역에 대해 구축한 결과는 다음과 같다.
셋째, 역사 유형과 통행패턴과의 통계 분석을 위해 도시철도역사 유형 데이터베이스를 구축하였다. 이 때 구축 역사는 수도권 도시철도역사 499개소를 대상으로 하였다. 넷째, 수집된 자료를 이용하여 역사 유형과 통행패턴 사이의 상관관계를 통계기법을 적용하여 분석한다.
이 중 입지유형은 3절에서 총 7개 유형으로 구분되었으나, 관측 수가 작은 교통결절형·교통결절형+대형유통판매시설·기타복합형은 분석에서 제외하고, 대형이벤트형·대형유통판매시설·정기통근형·기타 등 4개의 유형에 대해서만 분석 대상으로 정하였다.
이를 위해 기존문헌 검토를 통해 도시철도역사 유형과 관련된 요소를 도출하고, 상관관계 분석을 위해 수도권 환승역사 499개소를 대상으로 데이터베이스를 구축하였다.
데이터처리
그런데, 역사 유형 중 case 1∼3에 해당하는 변수인 입지 유형은 2개 이상의 명목척도를 가지지만 case 4, 5에 해당하는 정거장 구조는 섬식/상대식 2개 만의 명목척도를 가지므로 t-test로 평균값 차이의 유의성을 검정할 수 있으므로 본 연구에서는 case 1∼3에 대해서는 ANOVA, case 4, 5에 대해서는 t-test로 평균값 차이를 확인해 보기로 한다.
이 때 구축 역사는 수도권 도시철도역사 499개소를 대상으로 하였다. 넷째, 수집된 자료를 이용하여 역사 유형과 통행패턴 사이의 상관관계를 통계기법을 적용하여 분석한다. 다섯째, 역사 유형에 따라 어떠한 통행패턴의 특성이 있는지를 알아보기 위한 역사 유형과 통행패턴의 평균 차이 검정을 실시한다.
넷째, 수집된 자료를 이용하여 역사 유형과 통행패턴 사이의 상관관계를 통계기법을 적용하여 분석한다. 다섯째, 역사 유형에 따라 어떠한 통행패턴의 특성이 있는지를 알아보기 위한 역사 유형과 통행패턴의 평균 차이 검정을 실시한다. 마지막으로 연구의 결론을 요약하며, 한계점 및 향후 연구 과제를 제시한다.
변수간 상관관계가 드러난 변수들에 대해 두 집단 이상이 한 변수에 대한 평균의 차이를 검정할 때는 일반적으로 일원배치분산분석(one way ANOVA, 이하 ANOVA)을 사용한다. ANOVA에서 독립변수는 명목척도로 구성되어야 하고, 종속변수는 구간 또는 비율척도로 구성되어야 하는데, 이에 따라 본 분석에서는 독립변수를 역사 유형으로, 종속변수를 첨두시수요·첨두시간 집중율, 중방향계수로 각각 설정하였다.
분석과정에서 어떠한 가설을 채택할지 판정하는 기준으로는 카이제곱 통계량(χ2)을 사용하였고, 유의수준(α)=0.05를 적용하였으며 통계분석의 정확도를 기하기 위해 통계전문 프로그램패키지 SPSS를 사용하였다.
이론/모형
역사 구조, 승강장 구조 분류는 도시철도 정거장 및 환승편의시설 보완 설계지침 개정안의 내용을 사용하였다.
성능/효과
Case 4, 5에 대해 각 독립변수간 평균값 차이의 유의성을 검정한 결과, 첨두시 수요량은 0.007, 첨두시간 집중율 0.000, 중방향계수는 0.015로 정거장 유형에 따른 차이가 있는 것으로 나타났다.
그리고, 모든 변수값에 대해 섬식 승강장이 상대식 승강장에 비해 큰 것으로 나타났다.
을 채택한다. 본 연구에 변수들에 대한 교차분석 결과, 역사유형과 첨두시수요, 첨두시간 집중율, 중방향계수는 각각 연관성이 있는 것으로, 정거장 구조와 첨두시수요, 첨두시간 집중율도 각각 연관성이 있는 것으로 도출되었고, 정거장 구조와 중방향계수는 연관성이 없는 것으로 도출되었다. 분석 결과와 각 변수들간의 상관관계에 대한 채택 가설은 Table 5와 같다.
역사 유형과 통행패턴의 상관관계를 교차분석 기법으로 분석한 결과, 역사 입지는 첨두시 수요·첨두시간 집중율·중방향계수와 각각 상관성이 있는 것으로, 정거장 구조는 첨두시 수요·첨두시간 집중율과 각각 연관성이 있는 것으로 나타났다.
역사 유형에 따라 통행패턴 양적 차이를 알아보기 위한 분석의 결과, 첨두시 수요는 대형유통판매시설역, 첨두시간 집중율은 정기 통근형 역에서 각각 가장 큰 것으로 나타났고, 섬식 승강장은 중방향계수가 상대식 승강장에 비해 큰 것으로 나타났다.
입지 유형별 첨두시 수요량은 대형유통판매시설-정기통근형-기타-대형이벤트형의 순으로, 첨두시간 집중율의 크기는 정기통근형-대형이벤트형-기타-대형유통판매시설의 순서를 가지는 것으로 확인되었다.
후속연구
다섯째, 역사 유형에 따라 어떠한 통행패턴의 특성이 있는지를 알아보기 위한 역사 유형과 통행패턴의 평균 차이 검정을 실시한다. 마지막으로 연구의 결론을 요약하며, 한계점 및 향후 연구 과제를 제시한다.
본 분석의 결과는 경험적으로 알고 있던 사실들에 대해 통계적 분석을 통하여 그 차이를 입증한 것으로, 향후 역사 설계나 교통 관리 측면에서 적절히 활용될 수 있다.
질의응답
핵심어
질문
논문에서 추출한 답변
도시철도역사 유형 분류의 한계점과 필요한 분석은?
그러나 앞서 기술한 바와 같이 역사 유형 분류는 각 연구의 목적에 따라 단순히 분류되어 있어 상관분석을 통한 도시철도 역사 특성 분석이 필요하다.
현재 도시철도역사 유형을 분류하는 방법은?
도시철도역은 역사의 위치 및 기능에 따라 해당역의 이용객 수, 첨두집중률, 승강장 형태 등이 상이하고 이용행태도 서로 달라 이러한 특성을 고려한 역사 유형 구분이 필요하다. 그러나 현재 도시철도역사 유형은 각 연구의 목적에 따라 분류하고 있으며, 법적 기준 또한 단순히 보통역, 간이역으로 구분하고 있고, 열차유형, 승강장 형태, 설치 형태에 따라 분류하고 있다. 따라서 본 연구에서는 도시철도의 역사 유형을 분류하기 위한 기준을 정립하고, 그 기준에 따라 수도권의 모든 도시철도역사에 대한 전수조사를 수행하며, 이를 데이터베이스화하여 향후 다양한 정책 수립 및 연구개발에 활용하고자 하는 데에 목적이 있다.
도시철도역에서 역사 유형 구분이 필요한 이유는?
도시철도역은 역사의 위치 및 기능에 따라 해당역의 이용객 수, 첨두집중률, 승강장 형태 등이 상이하고 이용행태도 서로 달라 이러한 특성을 고려한 역사 유형 구분이 필요하다. 그러나 현재 도시철도역사 유형은 각 연구의 목적에 따라 분류하고 있으며, 법적 기준 또한 단순히 보통역, 간이역으로 구분하고 있고, 열차유형, 승강장 형태, 설치 형태에 따라 분류하고 있다.
참고문헌 (4)
Kang, T. S., Kim, S. H. and Bae, G. S. (2012). "A standardize management plan on the characteristic factor of station to meet a customer service in the urban transit." The Korean society for Railway collection of dissertations, Vol. 15, No. 3 pp. 300-305 (in Korean).
Lee, J. S., Yang, S. H. and Lee, J. W. (2013). "A study on the user's satisfaction on the circulation and allocation of facilities according to the location according to tracks and types of railroad station." Collection of dissertations for Architectural Institute of Korea, Vol. 15, No. 6, Serial No. 58, pp. 13-20 (in Korean).
Seo, E. H. (2002). SPSS Statistical analysis, Freedom academy (in Korean).
Sung, H. G. and Kim, T. H. (2005). "A study on categorizing subway station areas in seoul by rail use pattern." Korean society of Transportation, Vol. 23, No. 8 (in Korean).
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