KOTI 한국교통연구원

■ 연구 목적 ◦ 교통카드 이용 실적자료에 기반을 둔 많은 연구들은 대규모 환승지점 설정과 같은 거시적인 흐름을 잡아내고자 함. 본 연구에서는 개개인들의 이동 패턴을 파악하기 위하여 micro 수준의 이용자들 이동 통행을 정리·분석하여 버스와 지하철의 시-공간 in-out 정보를 산출하고, 이를 기반으로 대중교통을 이용한 사람들의 개별 이동 특성을 통계지표로 산출하고자 함 ◦ 대용량 자료 분석을 위해 통일된 대중교통체계 분석 기반 구축하고자 널리 사용되고 있는 대중교통 정보 표준 서식의 도입을 검토하고 그 유용성을 검증함 ■ 주요 연구 결과 ◦ 국내외 대중교통 이용 실적 자료 활용을 위한 기반구축에 관한 연구 - 구글 GTFS 포맷를 소개하고, 수도권 교통자료를 대상으로 실제 GTFS 구축을 실시함 ◦ 대도시권 대중교통 시-공간 네트워크 분석을 실시하여 이를 바탕으로 평가를 진행함 - 대중교통의 이용자들의 개별 이동 패턴 통계를 산출 - 교통카드 이용 실적 자료를 이용한 시-공간 이동 패턴 분석 ◦ 대중교통 및 교통카드 이용정보를 활용한 대중교통 접근성을 산정 - 수도권에서 서울 도심 중심업무지구로의 접근성을 평가·분석 ■ 정책 제언 ◦ 본 연구에서는 이와 같은 정책결정에 앞서 기존 대중교통 분석시 발생하였던 문제점들에 대한 대안을 제시하였다. 즉 기존 교통카드 자료의 활용 방안-수요 분석 또는 서비스 레벨 평가 등을 진행할 때 교통카드 등 대용량 자료들이 일반적으로 가지는 문제점들을 확인하고 이를 해결하기 위한 기반 플랫폼을 제시하여 기존 대용량 입력 자료들을 좀더 표준화함으로써 초기 자료 입수부터 기반 시스템 구축에 들어가는 시간 및 비용을 단축하도록 제안하였다. 이는 결과적으로 정책 결정 및 반영에 좀 더 신속함을 줄 수 있을 것으로 기대된다. ◦ 또한 교통정보의 다양한 활용방안들을 제시함으로써, 교통카드나 버스 운행정보 등 다양한 첨단 자료들을 기반으로 경험 또는 기존 수요분석 방법론에 더하여, 자료에 기반한 의사 결정이 이루어 질 수 있도록 방안들을 제시하였다. - 3장에서 제시한 교통카드 이용자의 이용패턴에서는 데이터 마이닝 기법을 활용하여 이용자의 이용행태를 분석하고 정류소별 이용시간대별 이용자의 이용패턴을 분석함으로써 향후 노선 변경 등에 활용할 기반 모형이 구축되었다. - 4장에서 제안한 대중교통 접근성 산정 방안은 추후 국가교통 DB센터에서 진행예정인 대중교통 접근성 산정 과제와 연계해서 대중교통 최단경로 탐색기능을 보완할 경우 기초 데이터베이스로 활용이 가능하다.

요 약 xiii



제1장 서 론 1

제1절 연구의 필요성 1

제2절 주요 선행 연구와의 차별성 5

제3절 연구의 방법 및 연구내용 6



제2장 대중교통 DB의 구축 8

제1절 대중교통 DB의 현황 8

제2절 버스정보시스템을 활용한 구글 GTFS 구축 : 수도권 대중 교통을 대상으로 16



제3장 수도권 대중교통 이동패턴 분석 22

제1절 개요 22

제2절 대상지 및 노선 현황 26

제3절 출발지 및 최종 도착지, 환승패턴 30

제4절 대중교통 자료 기반의 시뮬레이션 모형 구축 39



제4장 교통 자료를 활용한 대중교통 접근성 평가 48

제1절 개요 48

제2절 대중교통 접근성 평가지표 선정 49

제3절 대중교통 접근성 평가 방식 50

제4절 통행시간에 기반한 접근성 산정 54



제5장 결론 및 정책 제언 66

제1절 결론 66

제2절 정책제언 및 향후 연구과제 68



참고문헌 69



Abstract 71