본문 바로가기
KERD
논문KCI 등재

서울시 대중교통 이용 패턴 및 영향요인 분석 연구

Analysis of Transit Ridership Patterns and Influencing Factors in Seoul

1

조회

0

다운로드

11

인용

0

참고문헌

키워드

초록

본 논문은 서울시의 시간대별 대중교통의 승하차 이용패턴을 중심으로 전체 행정동을 유형화한 후, 각 유형별로 대중교통 이용에 미치는 요인을 다중회귀분석을 통해 규명하고자 한다. 먼저 오전 및 오후첨두시각인 7~9시와 18~20시, 그리고 심야시간인 21~23시의 승하차 패턴을 토대로 군집분석을 통해 주거 중심 지역, 활동 중심 지역, 주거-활동 복합 지역의 세 가지 그룹으로 유형화하였다. 주거 중심 지역은 주거시설의 비율이 높고, 오전승차가 집중되는 지역이며, 활동 중심 지역은 상대적으로 교육복지시설, 상업시설의 비율이 높고, 오후승차가 집중되는 지역이다. 회귀모형의 변수로는 크게 토지이용변수, 사회경제지표변수, 대중교통서비스변수 등이 고려되었으며, 첨두시간대별로 모형을 구축한 결과 유형별로 대중교통 이용에 미치는 변수의 영향력이 서로 다르게 나타났다. 본 논문의 결과는 기존의 지하철 이용만을 대상으로 한 연구와 달리 지하철과 버스를 포함한 모든 대중교통수단을 포함하였으며, 역세권이 아닌 모든 지역을 대상으로 하였다는 점에서 대중교통정책에 시사하는 바가 클 것으로 기대된다.

Abstract

The purpose of this study is to classify all districts into several groups based on temporal transit ridership in Seoul and to identify key factors that affect transit ridership by group through multiple regression analysis. First, three groups are identified based on transit boarding and alighting patterns during three peak hour periods, 7~9, 18~20, and 21~23: residential-oriented, activity-oriented, and mixed groups. For example, the residential-oriented group is mainly oriented towards residential areas where the number of transit boarding passengers is high during the morning peak hours, while the activity-oriented group involves more commercial or education/welfare facilities with greater boarding passengers during the afternoon peak hours. Accordingly, regression models are developed by group, considering land usage, demographic and socio-economic, and transit facility variables. The model results show that the effects of these three factors on transit ridership differ among the groups.

참고문헌 (16)

  1. 2013 대중교통 운행 및 이용실태조사, "교통안전공단", 교통안전공단, ~ (2014)
  2. 김동준, "역세권 특성에 따른 수요예측의 정확도 분석 - 서울시 지하철을 중심으로 -", 교통연구, 17(1), pp.23~35 (2010), 한국교통연구원
  3. 김진, "지하철 이용수요와 역세권도시구조특성과의 관계분석연구 - 수도권 역세권 지역을 중심으로 -", 대한건축학회논문집 계획계, 26(10), pp.305~312 (2010), 대한건축학회
  4. 손동욱, "서울시 역세권의 도시공간특성과 대중교통 이용률간의 연관성 분석", 도시설계, 11(1), pp.33~44 (2010), 한국도시설계학회
  5. 2013년도 수도권 여객OD 현행화 보고서, "수도권교통본부", 수도권교통본부, ~ (2013)
  6. 오영택, "토지이용유형별 서울시 역세권 대중교통 이용수요 영향인자 실증분석", 대한토목학회 논문집D, 29(4), pp.467~472 (2009), 대한토목학회
  7. 이미영, "대중교통카드자료를 활용한 수도권 통행분석", 국토정책Brief, (536) (2015), 국토연구원
  8. 이연수, "역세권의 적정 공간범위 설정 방법론을 통한 지하철 이용수요와 역세권의 도시공간구조간의 연관성 분석", 도시설계, 13(4), pp.23~32 (2012), 한국도시설계학회
  9. 이은아, "역세권 기반 도시철도의 역별 수요추정", 국토연구, 77, pp.189~203 (2013), 국토연구원
  10. 이정우, "대중교통 승하차 수요분석을 통한 서울시 역세권 유형화 및 토지이용 특성 연구", 국토연구, 84, pp.35~53 (2015), 국토연구원[DOI]
  11. 이주아, "토지이용 복합특성과 시간대별 도시철도 이용패턴의 상관관계 연구 - 서울시 역세권을 대상으로 -", 국토계획, 48(4), pp.19~31 (2013), 대한국토·도시계획학회
  12. 한상욱, "교통카드 데이터를 활용한 주요 역세권별 대중교통 이용 통근통행자의 주거지 분포 - 수도권을 대상으로", 국토계획, 50(4), pp.103~117 (2015), 대한국토·도시계획학회
  13. 황정훈, "대중교통 환승통행량 영향요인 분석: 대구시를 대상으로", 대한교통학회지, 32(3), pp.179~186 (2014), 대한교통학회[DOI]
  14. Medina, S., "Estimating dynamic workplace capacities by means of public transport smart card data and household travel survey in Singapore", Transportation Research Record: Journal of the Transportation Research Board, 2344, pp.20~30 (2013)
  15. Shi, X., "The Analysis of bus commuters’ travel charactristics using smart card data: The case of Shenzhen, China", TRB 93rd Annual Meeting Compendium of Papers, 14, pp.2571~2579 (2014)
  16. Zhou, J., "Bus Commuter’s Jobs-housing Balance in Beijing: An exploration using large-scale synthesized smart card date", TRB 93rd Annual Meeting Compendium of Papers, 13, pp.1680~1708 (2013)

관련 논문AI추천

이 간행물의 다른 논문 (10건)