철도 이용객 정보제공 효과평가 방법론 연구 - 승강장의 혼잡상황을 고려한 Gate Metering 사례 연구 중심으로 - Study on Methodology for Effect Evaluation of Information Offering to Rail passengers - Focusing on the Gate Metering Case Study considering congested conditions at a platform -원문보기
최근 지하철 9호선은 2단계 연장구간의 개통으로 최대 240% 혼잡도를 기록하는 등 지옥철로 불리우며 역사 내 상습혼잡에 대한 문제점이 지속적으로 야기되고 있는 실정이다. 역사 내 혼잡은 이용객의 불쾌감 유발과 철도 운영 효율성을 저하시키는 요인이 되고 있다. 본 연구는 이러한 철도역사 내 상습혼잡 해소를 위해 철도 이용객 정보제공의 효과평가 방법론을 정립하고자 하였으며, 효과평가 방법론 중 승강장의 혼잡상황을 고려한 Gate Metering 사례 연구를 진행하였다. Gate Metering을 접목시킨 Micro Simulation 및 Pedestrian Simulation Tool을 선정하여 열차의 혼잡도별 Metering 효과분석을 시행하였으며, 그 결과 Gate Metering 시행 시 혼잡도별 승강장의 서비스 수준 및 보행밀도가 개선되는 것을 확인하였다. 승강장에서 Metering을 실시 할 경우 플랫폼 대기 공간 내 혼잡도 조절 가능성이 있다고 판단한 것 이다. 따라서, 본 연구를 통하여 철도역사 내 이용객 혼잡도 관리를 위한 정보제공 효과평가 지표 수립 및 프로그램을 통한 이용객 정보제공 효과평가 방법론 정립이 가능하다는 것으로 판단되었다.
최근 지하철 9호선은 2단계 연장구간의 개통으로 최대 240% 혼잡도를 기록하는 등 지옥철로 불리우며 역사 내 상습혼잡에 대한 문제점이 지속적으로 야기되고 있는 실정이다. 역사 내 혼잡은 이용객의 불쾌감 유발과 철도 운영 효율성을 저하시키는 요인이 되고 있다. 본 연구는 이러한 철도역사 내 상습혼잡 해소를 위해 철도 이용객 정보제공의 효과평가 방법론을 정립하고자 하였으며, 효과평가 방법론 중 승강장의 혼잡상황을 고려한 Gate Metering 사례 연구를 진행하였다. Gate Metering을 접목시킨 Micro Simulation 및 Pedestrian Simulation Tool을 선정하여 열차의 혼잡도별 Metering 효과분석을 시행하였으며, 그 결과 Gate Metering 시행 시 혼잡도별 승강장의 서비스 수준 및 보행밀도가 개선되는 것을 확인하였다. 승강장에서 Metering을 실시 할 경우 플랫폼 대기 공간 내 혼잡도 조절 가능성이 있다고 판단한 것 이다. 따라서, 본 연구를 통하여 철도역사 내 이용객 혼잡도 관리를 위한 정보제공 효과평가 지표 수립 및 프로그램을 통한 이용객 정보제공 효과평가 방법론 정립이 가능하다는 것으로 판단되었다.
Recently, Subway Line No. 9, described as a 'hell-like' subway for its recorded load factor of max. 240% due to the opening of the 2nd phase extension section, has been causing problems of recurrent congestion in a subway station building. A recurrent congestion in the station building becomes a fac...
Recently, Subway Line No. 9, described as a 'hell-like' subway for its recorded load factor of max. 240% due to the opening of the 2nd phase extension section, has been causing problems of recurrent congestion in a subway station building. A recurrent congestion in the station building becomes a factor to offend rail users and to reduce the efficiency of railway management. This study aims to establish the methodology for effect evaluation of information provided to rail users, and conducts a gate metering case study considering the congested conditions at a platform among the methodologies for effect evaluation. The metering effect evaluation by load factor was conducted through selecting the micro simulation and pedestrian simulation tool grafting a gate metering. As a result, it was confirmed that, if gate metering is performed, the service level and pedestrian density of a platform by load factor would improve. In other words, if metering is conducted at a platform, it is possible to control the load factor in the waiting space of a platform. Therefore, it was judged through this study that it is possible to set up the index for effect evaluation of information provided to manage congestion of rail users, and establish the methodology for effect evaluation of information provided to rail users through a program.
Recently, Subway Line No. 9, described as a 'hell-like' subway for its recorded load factor of max. 240% due to the opening of the 2nd phase extension section, has been causing problems of recurrent congestion in a subway station building. A recurrent congestion in the station building becomes a factor to offend rail users and to reduce the efficiency of railway management. This study aims to establish the methodology for effect evaluation of information provided to rail users, and conducts a gate metering case study considering the congested conditions at a platform among the methodologies for effect evaluation. The metering effect evaluation by load factor was conducted through selecting the micro simulation and pedestrian simulation tool grafting a gate metering. As a result, it was confirmed that, if gate metering is performed, the service level and pedestrian density of a platform by load factor would improve. In other words, if metering is conducted at a platform, it is possible to control the load factor in the waiting space of a platform. Therefore, it was judged through this study that it is possible to set up the index for effect evaluation of information provided to manage congestion of rail users, and establish the methodology for effect evaluation of information provided to rail users through a program.
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문제 정의
따라서 본 연구에서는 철도 이용객이 겪는 상습혼잡을 억제하기 위해서는 철도 이용객 정보제공이 필요하며, 이와 더불어 정보제공의 효과평가를 검증하는 일련의 과정이 중요한 요점이라고 판단하였으며, 이를 위해 지하철 8호선 강동구청역을 대상으로 역사 혼잡도 관리를 위한 Gate Metering기법과 정보제공 효과평가 방법론을 반영한 시뮬레이션을 구축 및 분석하여 승강장의 혼잡 완화를 통한 철도 역사 운영 효율성 향상을 목적으로 한다.
본 연구를 통하여 철도 이용객 정보제공 효과평가를 위한 방법론을 제시함에 있어 윤곽만 제시 하였을 뿐 계량적이 측면에서 보여주지 못한 한계가 있지만 철도 역사 내 이용객 혼잡도 관리 연구를 통하여 현실과 유사한 보행환경 구축 및 효과평가지표와 이용객 정보제공 방법론 정립이 가능하다는 것에 본 연구의 의의를 가진다.
본 연구에서는 이를 기반으로 와 같은 Metering 관리 흐름 전략을 제시하며 정차시간에 영향을 미치는 주요인들의 상관관계 및 도로용량편람에서 제시하는 혼잡도 서비스수준 평가 근거에 따라 다음과 같은 가설을 설정하였다.
본 연구에서는 철도 역사의 혼잡해소를 위해 철도 이용객 정보제공 효과평가 및 혼잡도 관리를 위한 Gate Metering 기법의 철도 이용객 정보제공 효과평가 방법론을 제시하였다.
위와 같이 기존 연구의 한계점을 바탕으로 본 연구는 철도 이용객의 정보제공 효과평가를 위하여 기존 연구와의 차별성을 제시하고자 한다. 첫째, 본 연구는 현실과 유사한 환경을 시뮬레이션을 통해 구축이 가능하다.
철도 이용객의 보행자 행태 분석을 위하여 보행자 평가지표 산정에 관한 기존연구를 조사하였다.
가설 설정
- 가설1 : 열차 내 혼잡도를 측정하여 Gate Metering을 실시하게 되면 승강장의 혼잡도 또한 줄어든다.
- 가설2 : 승강장 내 서비스 수준이 E 이상일 때에도 Gate Metering을 실시한다.
- 가설3 : 하차인원은 승강장의 서비스 수준에 영향을 미치나 대기인원이 아닌 이동 인원이므로, 승강장의 서비스 수준 산출시 승차인원만을 이용한다.
- 가설4 : 열차 량당 최대 탑승인원은 최대혼잡도 (270%) 수용인원을 기준으로 한다.
- 현상3 : 보행자는 사람들 간의 거리를 유지하며 이동하며 이는 보행 밀도와 속도에 따라 정해진다.
제안 방법
Gate Metering에 따른 역사 전체의 밀도 및 LOS 에 대하여 분석을 실시하였다. 분석결과 Gate Metering시행 전·후의 서비스 수준은 A로 동일하나, 보행자의 밀도는 증가(0.
각 프로그램은 이론적 기초가 되는 수학적 모형과 파라미터가 다르나 선정된 프로그램의 가장 큰 장점은 교통류·대중교통·환승체계·보행자의 연계가 가능하다는 것을 이점으로 삼아 본 연구에서 활용되었다.
강동구청역의 Gate Metering의 정확한 효과 분석을 위하여 승차가 많고 하차가 적은 시간대를 분석 시간대로 선정하였으며, 분석 시나리오는 목측에 의한 열차 내 혼잡도 측정 기준(24%~270%)으로 하였다.
Fruin(1971)은 보행공간 및 보행서비스를 인체 치수로서의 인체 타원(Body Ellipse)과 개인공간으로서의 완충공간(Body Buffer Zone), 보행동작에 필요한 공간으로 설명할 수 있다고 하였다. 보행동작에 필요한 공간은 크게 보폭대(Pacing Zone)와 지각대(Sensory Zone) 두 가지로 생각할 수 있는데 보폭대는 발을 놓기 위해서 필요한 공간으로서 보행자의 연령, 성별, 신체조건 등에 의해 다르며 보행속도와 비례함을 제시하였다.[8] Pushkarev와 Zupan(1975)는 보도에 대한 현장조사를 실시하여 보행교통류의 거시적 지표관계가 차량 연속교통류의 거시적 지표관계와 유사함을 도출하였다.
선정된 프로그램을 활용한 다양한 효과지표 분석을 통해 정보제공 효과평가가 가능하며, VISSIM의 주요 기능 중 하나인 COM Interface를 사용하여 알고리즘을 프로그램 내부적으로 연계의 가능성을 알아보았다.
승강장이 혼잡 시 Gate Metering 실시 효과 여부를 분석하였다. 분석결과 승강장에서 Metering을 실시할 때 Gate 진입부의 점유공간은 0.
열차의 Gate Metering 시행 및 미 시행에 대하여 O/D간의 Metering 시행 전·후 통행시간 및 통행속도의 평균값 비교분석을 실시하였다.
외부 프로그램 (Visual Basic, C+, C++, JAVA)에서 구축된 보행자 기반 정보 제공 알고리즘을 다음 의 COM Interface 흐름으로 효과 평가 및 검증을 실시하게 된다.
<표 1>은 철도 이용객 정보제공 효과평가를 위한 활용 도구로 보행자 시뮬레이션을 사용하기 위하여 프로그램 비교 검토를 하였다.
이를 위해서 선행연구 및 사례조사를 통해 기존 연구와의 차별성을 제시하였으며, 본 연구의 정확성을 높이기 위하여 전 세계적으로 공신력이 있는 교통류 및 보행자 미시적 프로그램을 비교하여 보행자 정보 제공 효과평가를 위한 우수한 프로그램을 선정하였다. 각 프로그램은 이론적 기초가 되는 수학적 모형과 파라미터가 다르나 선정된 프로그램의 가장 큰 장점은 교통류·대중교통·환승체계·보행자의 연계가 가능하다는 것을 이점으로 삼아 본 연구에서 활용되었다.
철도 역사 내·외의 이용객에게 보행자 행태 분석을 위해서는 기존에 보행 및 공간 시뮬레이션을 활용한 사전 연구와 다양한 방법론 및 수학적 모델 기반의 시뮬레이션 적용 연구를 고찰하였다.
철도 이용객 정보 제공의 사례 연구로는 지하철 8호선 강동구청역을 대상으로 철도 이용수요 증가에 따른 혼잡도 관리를 위한 Gate Metering 기법의 효과 분석을 진행하였다. 우선적으로 프로그램 분석값 사용에 적합여부를 판단하기 위하여 강동구청역의 오전첨두(07:00~08:00)의 승·하차인원 조사 Data와 분석값으로 정산(GEH기법)을 실시한 결과 분석값을 사용하는데 적합하다고 분석되었다.
현재 국내에는 승강장 혼잡도를 규정하는 서비스 수준에 대한 규정이 없으므로 도로용량편람의 혼잡상태 기준인 서비스수준 ‘E’를 준용하여 방법론을 수립하도록 하였다.
대상 데이터
열차의 Gate Metering 시행 및 미 시행에 대하여 O/D간의 Metering 시행 전·후 통행시간 및 통행속도의 평균값 비교분석을 실시하였다. 각각의 기종점은 강동구청역 출입구와 잠실역방면 승강장으로 선정하였으며, 통행거리는 이동평면거리인 166.17m 를 기준으로 분석하였다. 분석결과 Metering 후 승차 이용객 기준으로 평균 통행시간이 4.
도시철도 지하철 혼잡도 측정 기준에 따라 시나리오를 선정하였으며, 사례 연구 대상지인 강동구청역의 승차가 많고 하차가 적은 시간대 (07:00~08:00)를 선정하여 열차 운행 시각표를 참고 하여 배차간격과 조사한 승·하차 인원을 시뮬레이션 상에서 고려하였다.
분석 시간의 자료는 2014년 10월 기준 승·하차 자료를 활용하였으며, 총 10번의 열차 배차간격을 고려한 분석을 실시하였다.
이론/모형
본 연구에서 사용된 프로그램의 보행자 행태 모형은 Social Force Model을 사용하였으며, 3가지 자연적인 현상에 따라 보행자의 형태를 묘사한다.
관측값과 모형값의 오차를 통계적으로 검증하는 방법에는 오차율법, 퍼센트 평균제곱근오차 (%RMSE)법, 그리고 GEH기법 등이 있다. 본 연구에서는 GEH기법을 사용한 이유는 교통공학, 수요 예측 등에 사용되는 경험식으로서 관측값과 모형값의 비교분석에 활용된다. GEH기법은 보행량의 전반적인 적합도를 검증하는 %RMSE와는 달리 출입문 보행자 정산결과를 검증할 수 있다.
철도 이용객 정보제공 효과평가를 위하여 대상지의 실내지도 및 CAD도면으로 Network Modeling 을 실시한다. VISSIM에서 역사 외 개별교통과 대중교통(지하철, 기차, 버스, 택시 등) Network 구축 후 VISWALK에서 현장조사를 통한 보행자 이동경로 비율 및 보행자 수 등을 입력한다.
성능/효과
GEH값을 산출한 결과 모든 칸에서 적용기준 5.0이하로 분석이 되어, 시뮬레이션 분석결과 값을 사용하는데 적합하다고 분석되었다.
강동구청역의 이동평면거리 환산결과 166.17m 였으며, 이동거리에 따른 승강장 도착시간은 209.3초로 분석되었다.
[12] 윤태관(2008)은 지하철에서 하차한 보행자들이 환승통로 접근부에서 병목 현상을 경험한다는 점에 착안하여, 대기행렬이론을 적용한 서비스수준을 분석하였다. 그 결과 보행 교통류율, 밀도, V/C 등 모든 서비스수준 지표들을 분석한 결과에서 기존 방법론으로 분석한 지하철 환승통로의 서비스 수준은 과대평가되었음을 제시하였다.[13]
[11] 구석모(2006)는 CA 이론을 이용한 지하철 역사에서의 보행자 모형개발에서 KHCM(한국교통용량편람)의 서비스수준에 따른 보행교통류율을 이용하여 임의의 지하철 역사 네트워크를 각 공간별로 시뮬레이션으로 분석하였다. 그 결과 승강장의 경우 하차승객을 대상으로 분석하였을 때 밀도나 속도면에서 전반적으로 KHCM(한국교통용량편람)에 비해 혼잡이 없는 것으로 분석되었다.[12] 윤태관(2008)은 지하철에서 하차한 보행자들이 환승통로 접근부에서 병목 현상을 경험한다는 점에 착안하여, 대기행렬이론을 적용한 서비스수준을 분석하였다.
기초데이터 및 수단선택은 현장조사 데이터를 가공하여 해당 정보에 맞게 입력하며, 개별 보행자 경로선택 시 기존 O/D(Orign/Destination)를 Static Route(정적경로)로 구축 후 2가지의 경로선택 기능 (Partial Route : 우회경로, Dynamic Potential : 최단및 최적 경로)을 통하여 현실적인 보행특성 구현이 가능하다.
셋째, 다양한 대안(보행자 행태 및 그룹 별) 설정을 통한 효과 분석이 가능하며 평가항목별 효과분석이 가능하다. 넷째, 보행자 분석 결과로는 보행지표(지체시간, 속도 등) 정도만 가능하였지만, 본 연구에서 제시되는 보행지표 분석과 COM Interface를 활용하여 정보 안내 알고리즘을 통하여 분석이 가능하다. 다섯째, 보행지표를 활용하여 반영 전/후 분석이 가능한 분석 지표(보행밀도, 보행자수, O/D간의 통행시간, 통행속도, 특정 장소의 LOS, 공간의 전/후의 밀도 비교)를 VISSIM과 VISWALK는 교통류와 보행자 시뮬레이션 연계가 가능하여 타 교통수단과의 연계를 통하여 환승체계의 알고리즘 검증도 가능하다.
넷째, 보행자 분석 결과로는 보행지표(지체시간, 속도 등) 정도만 가능하였지만, 본 연구에서 제시되는 보행지표 분석과 COM Interface를 활용하여 정보 안내 알고리즘을 통하여 분석이 가능하다. 다섯째, 보행지표를 활용하여 반영 전/후 분석이 가능한 분석 지표(보행밀도, 보행자수, O/D간의 통행시간, 통행속도, 특정 장소의 LOS, 공간의 전/후의 밀도 비교)를 VISSIM과 VISWALK는 교통류와 보행자 시뮬레이션 연계가 가능하여 타 교통수단과의 연계를 통하여 환승체계의 알고리즘 검증도 가능하다.
첫째, 본 연구는 현실과 유사한 환경을 시뮬레이션을 통해 구축이 가능하다. 둘째, Micro Pedestrian Simulation 을 이용하여 최적경로 및 실시간 공간밀도 확인을 통한 우회 경로 제공 분석이 가능하다. 셋째, 다양한 대안(보행자 행태 및 그룹 별) 설정을 통한 효과 분석이 가능하며 평가항목별 효과분석이 가능하다.
이를 통해 열차의 혼잡도를 고려하여 Metering을 실시 할 경우, 대기공간의 이용효율성을 높일 수 있을 것이라고 판단되었다. 또한 승강장의 서비스수준이 E로 측정되는 시점과 혼잡도 270% 일 때가 동일하여 열차의 혼잡도와 승강장의 서비스수준을 고려하였을 때 Gate Metering은 효과가 있다는 결론을 도출할 수 있었다. 하지만 Gate Metering 시행에 따른 효과가 있는 것으로 분석되었지만 열차 탑승을 위한 체류시간이 증가하여 강동구청역 전반적으로의 밀도는 0.
분석결과 Gate Metering시행 전·후의 서비스 수준은 A로 동일하나, 보행자의 밀도는 증가(0.14인/m2→0.20인/m2 )하는 것으로 분석이 되었다.
17m 를 기준으로 분석하였다. 분석결과 Metering 후 승차 이용객 기준으로 평균 통행시간이 4.87분에서 8.74분으로 3.87분 증가하였으며, 통행속도 0.57m/s 에서 0.32m/s로 0.25m/s 감소한 것으로 분석되었다.
승강장이 혼잡 시 Gate Metering 실시 효과 여부를 분석하였다. 분석결과 승강장에서 Metering을 실시할 때 Gate 진입부의 점유공간은 0.41㎡/인에서 0.23㎡/인으로 감소하며, 밀도는 2.47인/㎡에서 4.26인/㎡로 증가되어 서비스 수준이 D에서 F로 낮아지는 결과가 산출 되었다. 이는 승차인원이 많은 첨두 시에 Metering을 실시하게 되면 AFC Gate 진입부에서 극심한 정체가 발생한다는 것을 의미하는 것으로 분석된다.
둘째, Micro Pedestrian Simulation 을 이용하여 최적경로 및 실시간 공간밀도 확인을 통한 우회 경로 제공 분석이 가능하다. 셋째, 다양한 대안(보행자 행태 및 그룹 별) 설정을 통한 효과 분석이 가능하며 평가항목별 효과분석이 가능하다. 넷째, 보행자 분석 결과로는 보행지표(지체시간, 속도 등) 정도만 가능하였지만, 본 연구에서 제시되는 보행지표 분석과 COM Interface를 활용하여 정보 안내 알고리즘을 통하여 분석이 가능하다.
시나리오별 분석 결과 혼잡도가 24%~250%일 때 서비스 수준은 D → C로 개선되는 것으로 나타났으며, 혼잡도가 270%일 때 서비스 수준은 E → E로 동일하였으나 밀도는 4.72인/㎡에서 3.86인/㎡으로 개선되어 Gate Metering의 효과를 입증하였다.
열차의 혼잡도별 Gate Metering 분석 결과, 혼잡도가 24%~250%일 때 Metering을 실시 할 경우 서비스 수준은 D에서 C로 향상되었으며, 열차의 혼잡도가 270%일 때 서비스 수준은 E에서 E로 동일하나, 밀도가 4.72인/㎡에서 3.86인/㎡로 개선되는 것으로 분석되었다.
우선적으로 프로그램 분석값 사용에 적합여부를 판단하기 위하여 강동구청역의 오전첨두(07:00~08:00)의 승·하차인원 조사 Data와 분석값으로 정산(GEH기법)을 실시한 결과 분석값을 사용하는데 적합하다고 분석되었다.
86인/㎡으로 개선되어 Gate Metering의 효과를 입증하였다. 이를 통해 열차의 혼잡도를 고려하여 Metering을 실시 할 경우, 대기공간의 이용효율성을 높일 수 있을 것이라고 판단되었다. 또한 승강장의 서비스수준이 E로 측정되는 시점과 혼잡도 270% 일 때가 동일하여 열차의 혼잡도와 승강장의 서비스수준을 고려하였을 때 Gate Metering은 효과가 있다는 결론을 도출할 수 있었다.
[10] 오석문(2005)은 승·하차 시간에 대한 정확한 분석이 노선의 신설 및 개량사업의 경제적 타당성 조사에 필수적인 항목임을 주장하고 승·하차 시간에 대한 분석결과가 경제적 타당성 평가에 활용되는 예시를 제시하였다. 특히 승하차 승객의 수가 많을수록 정차시간은 승하차 시간에 좌우된다는 분석결과를 도출하였다.[11] 구석모(2006)는 CA 이론을 이용한 지하철 역사에서의 보행자 모형개발에서 KHCM(한국교통용량편람)의 서비스수준에 따른 보행교통류율을 이용하여 임의의 지하철 역사 네트워크를 각 공간별로 시뮬레이션으로 분석하였다.
후속연구
이번 연구는 알고리즘 효과평가의 도구선정과 틀을 잡아주는 수준에 머무르고 있으나, 향후 연구 과제로는 첫째, 철도 이용객의 다양한 경로 선택 알고리즘 검증 시나리오 및 대상지 분석에 대한 효과 평가의 연구가 필요 할 것이다. 둘째, 본 연구는 철도 이용객 정보 제공의 기존 연구, 사례조사 및 프로그램 선정을 통해 역사 내·외부 등 융합적 위치 측위 기술기반의 시뮬레이션 분석이 필요하다. 마지막으로 알고리즘 검증 및 기술개선 요구사항이 제시할 필요성이 있다.
이번 연구는 알고리즘 효과평가의 도구선정과 틀을 잡아주는 수준에 머무르고 있으나, 향후 연구 과제로는 첫째, 철도 이용객의 다양한 경로 선택 알고리즘 검증 시나리오 및 대상지 분석에 대한 효과 평가의 연구가 필요 할 것이다. 둘째, 본 연구는 철도 이용객 정보 제공의 기존 연구, 사례조사 및 프로그램 선정을 통해 역사 내·외부 등 융합적 위치 측위 기술기반의 시뮬레이션 분석이 필요하다.
질의응답
핵심어
질문
논문에서 추출한 답변
역사 내 혼잡은 철도 시설에서 어떠한 요인으로 작용하는가?
이러한 역사 내 혼잡은 비단 지하철 9호선의 문제만이 아닌 모든 주요 철도노선의 첨두시에 발생하는 교통난 문제로 시사되고 있으며, 지속되는 상습혼잡은 이용객들의 불쾌감을 유발하며 본질적인 철도 운영 효율성을 저하시키는 요인이 되고 있다.
Pathfinder는 어떠한 특징을 가지는가?
Pathfinder는 미국의 Thunderhead Engineering에서 개발한 대피 시뮬레이션 프로그램으로써, GUI (Graphical User Interface)를 제공하며 2차원과 3차원 공간 표현이 가능하다. 개발된 공간에서의 이동속도는 재실밀도에 영향을 받으며 제시된 밀도 범위 안에서 프로그램이 작동하는 특징이 있다.
철도 역사 상습혼잡을 해소하기 위해 어떠한 시스템이 필요한가?
이처럼, 철도 역사 상습혼잡의 해소를 위해서는 철도 이용객에게 혼잡정도를 사전 제공하여 이용객의 의사결정을 지원하며, 미터링 기법을 통해 역사 내 혼잡도를 유지할 수 있도록 수요를 조절하는 철도 이용객 정보제공 시스템의 구현이 필요하다.
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