역세권 특성에 따른 수요예측의 정확도 분석 - 서울시 지하철을 중심으로 -
An Analysis on Accuracy of Demand Forecasts based on Station-wide Characteristics - Focus on Seoul Subway -
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막대한 재원과 오랜 기간이 소요되는 철도사업의 수요예측 정확도가 낮아 비효율성을 초래한다는 지적이 지속적으로 제기되고 있다. 그러나 이와 관련된 연구는 많지 않은 실정으로, 수요예측의 정확도에 영향을 미치는 다양한 요인을 파악하고 분석하는 것이 필요하다. 특히 하나의 노선이라 할지라도 각 역별로 수요예측 정확도는 큰 차이가 발생하게 되는데, 역별 수요예측의 정확도를 높여 전체 노선의 정확도를 향상시키는 것이 중요하다. 본 연구에서는 서울시에 위치한 142개 지하철역을 대상으로 미시적 역세권 특성이 수요예측의 정확도에 미치는 영향을 파악하였다. 이를 위해 먼저 역세권 특성을 개발밀도, 토지이용의 다양성, 사업체수, 종사자수, 토지이용 목적 등의 토지이용 특성과 버스노선수, 환승/비환승역의 유무 등의 대중교통 특성으로 구분하고 GIS 등의 자료를 활용하여 파악하였다. 또한 지역별 수요예측의 정확도를 위험도라는 지표를 활용하여 산정하였다. 그 결과 개발밀도가 높을수록, 토지이용의 다양성이 높을수록, 사업체수 및 종사자수가 많을수록 수요예측의 정확도가 높아 과다 예측된 경우가 적은 것으로 나타났다. 고정적으로 통행이 발생하는 주거중심의 역이 상대적으로 정확도가 높은 것으로 나타났다. 또한 지하철과 연계되는 버스노선수가 많을수록, 연계성을 갖는 단거리 버스노선수가 많을수록 예측이 정확했으며, 환승역의 경우 비환승역에 비해 오히려 정확도가 낮게 나타났는데, 이는 자료의 한계로 인한 결과라 판단된다. 더불어 예측수요가 많을수록 정확도는 오히려 감소하는 것으로 나타났다. 본 연구결과를 통해 철도사업 수요예측의 정확도는 역별로 큰 차이를 보이며, 이는 역세권의 특성과 관련이 있음을 보여주고 있으며, 향후 철도사업 수요예측 정확도 향상을 위한 기초자료로 활용될 수 있을 것이다. 특히 TOD의 기대효과와 유사하게 개발밀도를 높이고 토지이용을 다양화하며, 연계교통수단의 서비스수준을 향상시킴으로써 수요예측의 정확도를 높일 수 있음을 보여주는 결과라 할 수 있다.
Abstract
Recently, there have been constant criticisms over the low accuracy of the rail demand forecast. The accurate demand forecast is important as the rail project requires copious budget and time. However, the study on the accuracy of the rail demand forecast has not attracted researchers, whereas it is necessary to understand the factors which affect the accuracy. Especially, different station tends to show different accuracy in the same rail project, it is also necessary to study on this characteristic. The aim of this study is to analyze the effect on the microscopic characteristics of the station impact area to the accuracy of demand forecast. 142 subway stations in Seoul are analyzed to draw 10 characteristic indexes - density, land use mix, number of companies, number of labors, purpose of land use, number of bus lines, number of short-range bus lines, average number of bus lines of bus stop, w or w/o transfer - with categorizing the station impact area to the land use and the public transit. In addition, estimated demand is also analyzed. The accuracy of demand forecast in each station is used to estimate the ratio of risk. As a result, firstly, in terms of the land use, the demand forecast is more accurate with the higher density, land use mix, number of companies and labors which decreases the overestimation. At the same time, the station in the residential area with steady demand shows the higher accuracy. Secondly, in terms with the transit system, the demand forecast is more accurate when there are more bus lines connected to the subway station, on the other hand, the larger demand leads to the lower accuracy. Besides, the transit station shows lower accuracy than the non-transit station, which is supposed to be due to the limitation of the data. With the results above, it is discovered that the accuracy of rail demand forecast shows great differences between stations, which seems to be related with the characteristics of each station. Particularly, similar to the anticipated effect of TOD, an area with high density, mixed land use and feeder transit will improve the accuracy of rail demand forecast.
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