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문제 정의
- 이번 절에서는 개통 전과 후 승객들의 급행열차 선호가 변화하였는지 살펴본다. 이를 위하여 개통 전과 후 각각에 대하여 승객의 경로선택에 대한 다항로짓모형을 개발하고 개발된 모형 간 전이성이 있는지 확인한다.
제안 방법
- 2단계 개통 전·후 승객들의 경로 추적 결과를 일반열차만 이용한 승객(탑승열차와 하차열차 모두 일반열차), 탑승열차는 일반 열차지만 급행열차로 환승하여 하차한 승객, 반대로 급행열차를 탑승해서 일반열차로 환승한 승객, 마지막으로 급행열차를 이용한 승객(탑승열차와 하차열차 모두 급행열차)으로 구분하여 표 3에 정리하였다.
- 마지막으로 동일 승/하차 승객 집합 내 승객의 입장/퇴장시각을 이용하여 각 열차의 각 역별 입장시각/퇴장시각(tag-in/out time)의 범위를 구한다. 그리고 입장시각/퇴장시각(tag-in/out time)의 범위를 이용하여 각 승객의 승차열차와 하차열차 그리고 환승역을 추적한다. 자세한 방법론은 김경민 외[1]에 기술되어있다.
- 그리고 하나의 사각형은 하나의 열차(×표시, 가양역 출발시각, 여의도역 도착시각)에 매칭 되는 것도 확인하였다.
- 두 번째로 각 승객의 승하차카드 실적과 열차운행정보를 비교하여 이용한 열차가 확실한 승객들로부터 동일 승/하차 승객 집합을 생성한다. 여기서 이용한 열차가 확실한 승객들이란 모든 경로에 대해서 출발역 O에서 입장시각 이후에 출발하는 열차들의 집합과 도착역 L에서 퇴장시각 이전에 도착한 열차들의 집합을 생성하고 두 집합 간 교집합을 구하였을 때, 하나의 열차만 나타나는 승객이다.
- 혼잡에 대한 변수는 승객경로 추적 성공율이 약 88%이고 9호선의 경우 급행열차의 혼잡이 높더라도 승객의 선호가 높으므로 혼잡이 경로선택에 주요한 요소가 아니라고 판단되어 포함시키지 않았다. 따라서 교통카드자료와 열차의 출발도착시간을 가지고 정확히 알 수 있는 차내이동시간(IVT)와 환승시간(TT) 두 가지를 다항로짓모형의 설명변수로 하였다. 열차 T가 역 S에 도착한 시간을 aT,S , 출발한 시간을 dT,S 라고 하면 차내시간과 환승시간은 아래와 같고 식(1)은 승객 i가 경로 P를 이용했을 때의 비용(비효용)이다.
- 오전 승객만으로 분석한 이유는 분석에 사용한 BIOGEME 프로그램[11]의 메모리 한계 때문이다. 또한, 출발역(O)-도착역(L)을 급행열차 정차여부에 따라서 승객이 선택 가능한 열차조합이 달라지므로 일반열차만 선택가능한 Type 1은 제외하고 각 O-D 타입 별로 모형을 개발하였다.
- 마지막으로 동일 승/하차 승객 집합 내 승객의 입장/퇴장시각을 이용하여 각 열차의 각 역별 입장시각/퇴장시각(tag-in/out time)의 범위를 구한다. 그리고 입장시각/퇴장시각(tag-in/out time)의 범위를 이용하여 각 승객의 승차열차와 하차열차 그리고 환승역을 추적한다.
- 최근 김경민 외[1]은 Hong 외[2]이 제시한 도시철도 승객경로 추적 방법론을 서울지하철 9호선을 대상으로 분석한 결과 약 91% 승객에 대하여 승객들이 실제 이용한 열차를 추적할 수 있다는 것을 확인하였다. 본 연구는 김경민 외[1]의 연구와 동일한 방법을 9호선 2단계 개통 전과 개통 후 적용하여 일반열차와 급행열차에 대한 승객의 선택 및 이용행태를 분석하였다.
- 본 연구에서는 교통카드 자료를 바탕으로 9호선 개통 전·후 승객의 급행열차 선택에 대한 변화를 분석하였다.
- 이를 개통 전·후 경로선택 모형의 전이성을 통해 확인하였다.
- 이번 절에서는 개통 전과 후 승객들의 급행열차 선호가 변화하였는지 살펴본다. 이를 위하여 개통 전과 후 각각에 대하여 승객의 경로선택에 대한 다항로짓모형을 개발하고 개발된 모형 간 전이성이 있는지 확인한다.
- 이에 대한 검증을 위하여 개통 전·후로 나누어 각각에 대한 경로선택 다항로짓모형을 개발하였고 개통 전·후 모형의 전이성을 확인하였다.
대상 데이터
- 개통 전·후의 급행열차 선택 차이를 분석하기 위함이므로 다항로짓모형 개발에는 1단계 구간을 이용한 승객 중 6:00:00~ 12:00:00 사이에 입장한 약 25만 명의 데이터를 사용하였다.
- 그리고 승객경로 추적을 통해 얻어진 개통 전·후 9호선 데이터를 정리하였다.
- 먼저 승객의 경로추적 성공률은 교통카드 데이터(표1) 대하여 개통 전의 경우 89%(360,101/405,438), 개통 후는 88%(411,0325,76)로 개통 전·후가 크게 차이나지 않았다. 추적에 실패한 승객들은 크게 두 가지 경우로 통행시간이 길어 탑승 가능한 열차가 복수개로 나오는 승객들과 입장/퇴장시각이 입장시각/퇴장시각(tag-in/out time)의 범위에 매칭되는 열차가 없는 승객들이다.
- 따라서, 혼잡도가 150%가 넘어가면 승객들은 혼잡으로 인한 불편을 느끼기 시작한다고 볼 수 있다. 혼잡도 분석은 혼잡도가 가장 높은 시간대인 오전 7:00~9:00 가양역을 출발한 상행열차(2단계 개통 전 급행/일반 13대/13대, 개통 후 14대/14대)를 대상으로 하였으며 4량 1편성을 기준으로 차량 정원은 606명으로 하였다.
이론/모형
- 개통 전·후 모형 간 전이성(transferability)를 분석하기 위하여 Koppelman와 Wilmot [12]이 제시한 전환지표(transfer index) 를 사용하였다.
성능/효과
- 표 4와 표 5는 개통 전과 개통 후 6개의 다항로짓모형에 대한 파라미터 추정 결과이다. 6개 모델의 모든 파라미터가 t-test 결과 유의수준 1%이내로 통계적으로 유의하게 추정되었다. 우도비율검정(likelihood-ratio test)결과 귀무모형과 추정된 모형이 동일하다는 가정은 기각#되므로, 6가지 모형 모두 통계적으로 유의하였다.
- 개통 전 데이터는 2015년 2월 9일(월), 약 40만 통행이고 개통 후 데이터는 2015년 5월 11일(월), 약 46만 통행이다. 개통 후 통행을 1구간 내에서만 이동한 통행(A), 1 구간에서 2구간 혹은 2구간에서 1구간으로 이동한 통행(B) 그리고 2구간 내에서만 이동한 통행(C)으로 나누어 보면 그 비율이 81.8%, 16.4%, 1.8%로 집계되었다. 또한, 출발역(O)-도착역(L)을 급행열차 정차여부에 따라서 출발역과 도착역에 일반열차만 정차하는 경우(Type 1), 출발역에는 일반열차만 도착역에서는 급행/일반 모두 정차하는 경우(Type 2), 반대로 출발역은 급행/일반 모두 정차 도착역은 일반열차만 정차하는 경우(Type 3) 마지막으로 출발역과 도착역에 급행/일반 열차가 모두 정차하는 경우(Type 4)로 나누었다.
- 다만, 연장 개통으로 인하여 1단계에서 2단계 구간 사이를 이동하는 승객의 경우 출/도착역이 급행열차가 정차하는 승객의 비율이 높고 이동거리가 장거리이기 때문에 급행열차의 수요 증가가 일반열차의 수요 증가에 비해 상대적으로 높았다. 그 결과 개통 후 급행열차의 혼잡도는 약 6.7% 증가하였고 일반열차와의 혼잡도 차이가 커짐을 확인하였다. 그리고 본 연구에서 개발한 다항로짓 모형은 타 노선의 급행열차 운영 효과를 분석하는데 활용이 가능할 것으로 판단된다.
- Baek과 Sohn [18]은 서울 지하철 9호선을 대상으로 현시선호 설문조사를 통한 다항로짓모형 기반의 경로선택 모형을 개발하였다. 그리고 이동경로를 미리 계획한 승객과 다른 호선으로 환승하는 승객에서 급행열차의 선택이 높게 나타나는 것을 발견하였다. Kim 외[19]은 경인선을 대상으로 일반 및 급행열차 선택에 대한 이항로짓모형 개발 시 Box-Cox 변환을 적용하여 모형의 예측력을 향상시킨 연구 결과를 발표하였다.
- 이는 2단계 개통으로 인한 일반열차의 수요증가량 보다 1개열차가 더 투입되어 공급량이 더 크기 때문이다. 급행열차의 경우엔 여의도역에서 가장 높은 혼잡도를 보였으며 개통전보다 평균 혼잡도가 6.7% 증가하였다. 이는 개통 후 급행열차를 1대 추가 투입하였지만, 1단계↔2단계 장거리 승객이 증가하였고 장거리 승객의 경우 급행열차의 선택이 높아 수요증가가 공급증대보다 커져서 인해 서비스 품질이 나빠졌다는 것을 확인할 수 있다.
- 이에 대한 검증을 위하여 개통 전·후로 나누어 각각에 대한 경로선택 다항로짓모형을 개발하였고 개통 전·후 모형의 전이성을 확인하였다. 또한 출발역과 도착역에서의 급행열차 정차 유무에 따라, 승객의 환승저항이 크게 달라짐을 확인하였다.
- 이는 개통 후 급행열차를 1대 추가 투입하였지만, 1단계↔2단계 장거리 승객이 증가하였고 장거리 승객의 경우 급행열차의 선택이 높아 수요증가가 공급증대보다 커져서 인해 서비스 품질이 나빠졌다는 것을 확인할 수 있다.
- 일반열차의 혼잡도는 개통 전·후 모두 당산역에서 가장 최대 189%, 193%로 높게 나타났으며 평균적으로 약 8.7% 감소하였다.
- 국외 연구로 Mejia-Dorantes 외[7]은 마드리드 12호선의 연장이 상업시설 위치에 미치는 영향을 분석하였다. 특히, 노선연장으로 Metrosur 지역의 경제가 마드리드 중심지와의 접근성 향상으로 인해 활성화되는 것을 확인하였다. Calvo 외[8]은 마드리드 1호선과 10호선에 대하여 노선 연장시 신규로 건설되는 역으로 부터의 거리에 비례해서 인구유입효과가 줄어드는 것을 확인하였다.
- 노선 연장에 대한 구체적인 연구로 신형식 외[3]는 9호선 1단계 수송실적과 2단계 기본계획에서 예측된 수송수요를 분석하여 전 구간(개화~둔촌동) 개통시 원활한 승객수송을 위한 일반·급행 열차운행시격, 차량 소요편성수 등 열차운행방안을 연구하였다. 특히, 수요의 경우 전 구간 개통시 약 65만명으로 약 30% 증가할 것으로 분석하였다. 또한, 임대성 외[5]는 7호선 온수~부평 구간 연장에 따른 월 승하차 인원 변화를 집계하였다.
- 혼잡도의 경우엔 1단계 구간에서 2단계 구간으로 이동한 장거리 승객들의 급행열차의 선택이 높아 개통 후 급행열차의 혼잡도는 6.7% 증가하였고 일반열차와의 혼잡도 차이가 2단계 개통 후 증가함을 확인하였다.
후속연구
- 7% 증가하였고 일반열차와의 혼잡도 차이가 커짐을 확인하였다. 그리고 본 연구에서 개발한 다항로짓 모형은 타 노선의 급행열차 운영 효과를 분석하는데 활용이 가능할 것으로 판단된다.
- 향후 연구로는 9호선 급행열차의 혼잡도를 완화하는 열차운영계획에 관한 연구와 장기간에 걸친 데이터를 확보하여 노선 연장에 따른 수요 변화를 분석하는 연구가 필요하다. 또한, 노선 연장으로 인한 승객들의 통행발생 시간대 변화 및 연장 노선 길이에 따른 통행행태에 대한 변화 분석 등이 있다.
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