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문제 정의
- 본 연구는 서울시를 대상으로 분석을 수행하여 모든 OD에서 잠재적 개선량을 계산하고, 잠재적 개선량이 큰 OD를 경험적으로 확인하였다. 그 결과 서대문구, 노원구, 구로구 등지에서의 노선의 개선이 가능하리라 판단되었다.
- 본 연구는 이동시간 기반 접근성과 교통카드 데이터를 이용하여 미시적 단위인 정류장 OD의 잠재적 서비스 개선량을 분석하였다. 선행연구들은 수요와 공급을 비교하여 형평성의 관점에서 서비스 개선 지역을 도출하였다.
- 본 연구는 이동시간 기반의 접근성과 교통카드 데이터를 이용한 수요로 서비스 개선 지역을 도출하고자 한다. 이를 위해 각 군집 OD 접근성을 비교하여 서비스의 수준을 비교하였다.
- 본 연구는 정류장 단위 OD의 미시적인 공간적 단위로 접근성 지표와 통행량을 고려하여 서비스 불균형 지역을 찾고자하는 연구의 초석 연구이다. 이를 위해 본 연구는 정류장 단위 OD의 시간거리 접근성을 모두 계산하고 이를 교통카드 기반의 실제 통행량과 분석을 시도하였다.
- 이에 앞서 계산한 OD의 개선가능한 정도와 통행량을 식 3을 통해 계산하여 man-minute 단위의 잠재적 개선량을 도출할 수 있다. 본 연구에서는 개선량이 높을수록 개선의 우선순위가 높은 지역으로 가정하고 이를 기준으로 서비스 개선 우선지역을 도출하였다.
- 각각 일일 통행량(\(f_i\))과 해당 OD의 접근성(\(t_i\)), 거리(\(d_i\)), 평균 접근성과의 차이, 잠재적으로 개선가능한 시간비용(\(g_i\))을 나타낸다. 본 연구에서는 개선량이 크게 나타나는 상위의 OD 쌍 중에 실질적으로 개선이 가능한지를 경험적으로 확인하였다.
- 본 연구에서는 출발지에서 목적지까지 걸리는 이동시간을 이용하여 시간거리 기반의 접근성을 정의하였다. 이동시간을 이용한 접근성의 정의는 식 1과 같다.
- OD별 상대적 접근성은 거리별 평균접근성과의 차이로 산출하였다. 이를 통해 본 연구에서는 유사한 거리를 가지는 OD들을 이동할 때의 평균과 차이를 해당 OD를 이용하는 승객이 손해보는 시간으로 정의하였다. 또한, 이를 잠재적으로 개선이 가능한 시간비용이라고 가정하였다.
- 이는 본 연구가 제시한 기법이 개선 가능한 지역만을 찾을 수 없는 한계를 의미한다. 이에 공급과 수요의 상관관계를 고려하여 서비스 개선량을 도출하는 지표를 개선하고, 서비스 불균형 지역을 도출할 수 있는 군집화 방법을 향후 연구로 수행하고자한다. 향후 연구를 진행하여 다양한 시간대의 접근성과 수요를 가중하는 지표의 개발을 통해 보다 효과적인 서비스 개선 지역을 도출할 수 있으리라 예상된다.
- 이에 본 연구는 교통카드 데이터로 실제 수요를 반영하여 잠재적 개선량을 정량적으로 분석하였다. 이를 위해 대중교통 네트워크를 비롯한 데이터 들을 구축하였으며, RAPTOR를 이용해 접근성을 산출하고 OD를 비교하였다.
- 이에 본 연구는 교통카드 수요를 활용하여 정류장 단위 OD(origin-destination)의 서비스 개선량을 분석하였다. 정류장 단위의 OD를 분석함으로써 기존의 연구방법으로서 확인할 수 없었던 미시적인 단위에서의 공급과 수요를 정량적으로 비교하고자 한다.
- 하지만 노선의 정류장을 수정하거나 배차간격을 조절하는 등의 미시적인 조정에는 효과적이지 않다. 이에 본 연구는 시간거리 접근성과 교통카드 데이터를 이용함으로써 실제 통행수요를 반영한 미시적인 공간단위의 분석을 시도하였다.
- 또한, 대중교통 접근성의 정의로 다른 두 유형은 미시적인 OD 단위로 산출하기에 한계가 존재하였다. 이에 본 연구에서는 목적지까지의이동시간이 미시적인 단위에서 승객에게 제공되는 대중교통 서비스를 대표할 수 있으리라 판단하였다.
가설 설정
- 이를 통해 본 연구에서는 유사한 거리를 가지는 OD들을 이동할 때의 평균과 차이를 해당 OD를 이용하는 승객이 손해보는 시간으로 정의하였다. 또한, 이를 잠재적으로 개선이 가능한 시간비용이라고 가정하였다. 식 3과 같이 해당 OD를 이용하는 승객의 수를 이용하여 OD를 이용하는 승객들이 손해보는 총 시간비용을 잠재적 개선량으로 산출하였다.
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