1) 대중교통 서비스지표 산출 방법
◦이 연구는 아래 <그림 2>와 같은 방법으로 수행됨.
<그림 2> 대중교통 서비스수준 진단 방법
2) 대중교통 서비스지표 속성 선정
◦현재 자료를 사용하여 산출 가능한 운행횟수, 통행속도, 정시성, 혼잡률을
대중교통 서비스지표 속성으로 선정함.
3) 대중교통 서비스지표 산출을 위한 교통망 구축
◦버스 노선망 구축
－정류장기반 BMS 버스노선망을 표준교통망을 고려하여 실제 운행경로 에 맞게 변환
<그림 3> 정류장기반 BMS 버스노선을 표준교통망을 고려하여 실제 운행노선으로 변환
◦지하철 노선망 구축
－이전 GIS 파일은 각 노선이 한 개의 링크로 구축되어 있는데 이를 역과 역을 연결하는 구간으로 링크 분할 및 일방향 링크로 재구성
4) 대중교통 서비스지표 속성값 산출
◦버스의 경우 교통카드 자료를 이용하여 운행횟수, 재차인원, 혼잡률 속성 값을, BMS 자료를 이용하여 정시성, 통행속도 속성값을 정류장기반으로 산출
◦정류장기반 버스 서비스지표 속성값을 도로구간기반으로 전환
－정류장기반 개별노선 버스 서비스지표 속성값을 도로구간기반 개별노선 버스 서비스지표 속성값으로 전환
정류장기반 개별노선 버스 서비스지표 속성값 뾞 단계1 : 분할 정류장-노드-정류장 기반 개별노선 버스 서비스지표 속성값
뾞 단계2 : 통합 도로구간기반 개별노선 버스 서비스지표 속성값
<그림 4> 버스 서비스지표 산출을 위한 속성값 변환 방법론
<그림 5> 정류장기반(정류장－정류장) 속성값
<그림 6> 단계 1 : 정류장－노드－정류장 기반으로 분할
<그림 7> 단계 2 : 링크기반(노드－노드)으로 통합
◦도로구간기반 개별노선 버스 서비스지표 속성값을 도로구간기반 통합 버 스 서비스지표 속성값으로 전환
－동일한 도로구간의 여러 속성값들을 통합하여 표출하면 한 개의 도로구 간에는 한 개의 속성값만 산출
<그림 8> 링크기반 버스 서비스지표 속성값 산출
◦중앙버스전용차로 구축
－도로구간기반 버스 서비스지표 속성값 산출단계에서 중앙버스전용차로
와 일반버스차로로 구분하여 구축
◦지하철의 경우 지하철 운영기관의 정기교통량 자료를 이용하여 운행횟수, 혼잡률 속성값을 지하철구간기반으로 산출
－지하철 역개수는 지하철 구간별로 산출이 불가능한 지표로서 지역별로 산출
2. 도로구간별·도로축별(노선별)·지역별 대중교통 서비스지표 산출
<그림 9> 도로구간별·도로축별(노선별)·지역별 대중교통 서비스지표 산출
◦도로구간별 버스 서비스지표 산출
－도로구간별 버스 서비스지표 속성값 표준화
－전문가 AHP(계층화 분석법) 조사를 통한 지표들 간의 가중치 설정
－버스 서비스지표는 표준화된 각각의 지표들에 대한 가중치를 고려한 합 으로 산출
－구축자료 검증을 위하여 이용자 만족도 설문조사를 실시하였으며, 검증
결과 52% 일치
◦도로축별 버스 서비스지표 산출
<그림 10> 도로구간별 운행횟수 <그림 11> 지역별 운행횟수
◦버스 통행속도의 경우, 도로구간별로는 서울 내외곽 주간선도로 및 도시고 속도로와 같은 연속류 도로에서 높았고, 도심이나 강남을 통과하는 도로에 서 상대적으로 낮았음. 지역별로는 도심이나 동북부에 비해 외곽, 남서부 에서 높았음.
<그림 12> 도로구간별 통행속도 <그림 13> 지역별 통행속도
◦버스 정시성의 경우, 도로구간별․지역별 모두 도심이나 강남보다는 외곽 지역에서 우수했음.
<그림 14> 도로구간별 정시성 <그림 15> 지역별 정시성
◦버스 혼잡률의 경우, 도로구간별로는 외곽에서 서울 도심으로 진입하는 주 요 간선 축에서 높았고, 지역별로는 경기도에서 서울로 진입하는 주요 결 절점에서 높았음.
<그림 16> 도로구간별 혼잡률 <그림 17> 지역별 혼잡률
◦지하철의 경우, 전체 구간의 평균 혼잡률은 41.2%로 나타났고, 구간별로는 군자~중곡 구간(오전첨두시 179%), 지역별로는 금천구(65.5%)에서 제일 혼잡한 것으로 나타남.
<그림 18> 구간별, 지역별 지하철 혼잡률
◦지하철 운행횟수는 평균 189회/일이었으며, 지역별 지하철 역개수는 강남 구(21개)가 가장 많았고, 도심도 비교적 많은 것으로 나타남.
<그림 19> 지하철 구간별 운행횟수, 지역별 지하철 역개수
2) 중앙버스전용차로 VS 일반버스차로
◦운행횟수의 경우, 삼일로를 제외한 전 축에서 일반차로보다는 중앙차로에 버스의 운행이 집중됨.
<그림 20> 중앙차로, 일반차로 도로구간별 버스 운행횟수
◦통행속도의 경우, 전체 15개 축 중 11개 축에서 중앙차로의 통행속도가 빠 른 것으로 나타났고, 속도 차이는 수색성산로에서 가장 큰 것으로 나타남.
<그림 21> 중앙차로, 일반차로 도로구간별 버스 통행속도
◦정시성의 경우, 15개 축 중 공항로, 마포로를 제외한 13개 축에서 일반차로 보다 중앙차로가 우수한 것으로 분석됨.
<그림 22> 중앙차로, 일반차로 도로구간별 버스 정시성
◦혼잡률의 경우, 15개 축 중 14개 축에서 중앙차로의 혼잡률이 더 낮은 것으로 분석되었는데, 이는 버스의 공급이 상대적으로 더 많기 때문인 것으로 판단됨.
<그림 23> 중앙차로, 일반차로 도로구간별 버스 혼잡률
3) 대중교통 서비스수준 진단
◦서울시 전체 도로구간(5,819개) 중 버스가 다니는 도로구간(4,279개)에 대 한 서비스지표를 바탕으로 도로구간별 서비스수준 진단
<그림 24> 서울시 도로구간별 버스 서비스수준
◦도로축별 버스 서비스수준 진단을 위해 표준교통망에서 이미 구축된 도로 명(ROAD_NAME) 데이터를 활용하였고, 각 도로축에 해당되는 도로구간 들의 서비스지표의 평균값을 이용함.
◦지역별 버스 서비스수준은 외곽지역(강서구, 도봉구, 노원구 등)이 도심지
역(중구, 종로구, 성북구)이나 강남지역(강남구, 서초구, 송파구)에 비해 상
대적으로 우수한 것으로 분석됨. 지역별 지하철 서비스수준 진단 결과 지
하철 공급이 많은(역개수가 많은) 강남구, 송파구, 중구, 성동구 등의 서비
스수준이 높게 나타남.
<그림 25> 지역별 버스 서비스수준 <그림 26> 지역별 지하철 서비스수준
◦지역별 대중교통 서비스수준 진단 결과, 도심지역에 비해 강남지역의 서비 스수준이 높았고, 그 외 노원구, 은평구, 강서구 등도 상대적으로 높은 서 비스수준 값을 보임.
<그림 27> 지역별 대중교통 서비스수준
Ⅲ. 결론 및 향후 연구과제
2) 구축자료 활용방안
목 차
1. Multimodal Level of Service Analysis for Urban Streets ··· 9
2. TCQSM：Transit Capacity and Quality of Service Manual ··· 10
3. HCM：Highway Capacity Manual ··· 12
4. Quality/Level of Service Handbook ··· 12
5. 도로용량편람 ··· 13
2. 대중교통 서비스지표 산출 방법 ··· 28
제2절 중앙버스전용차로 VS 일반버스차로 ··· 79 1. 버스 운행횟수 비교(중앙버스전용차로 VS 일반버스차로) ··· 79 2. 버스 통행속도 비교(중앙버스전용차로 VS 일반버스차로) ··· 80 3. 버스 정시성 비교(중앙버스전용차로 VS 일반버스차로) ··· 82 4. 버스 혼잡률 비교(중앙버스전용차로 VS 일반버스차로) ··· 83 제3절 대중교통 서비스수준 진단 ··· 84 1. 버스 서비스수준 진단 ··· 84 2. 지하철 서비스수준 진단 ··· 88 3. 대중교통 서비스수준 진단 ··· 91
제5장 결론 및 향후 연구과제 ··· 95 제1절 결론 ··· 95 제2절 구축자료 활용방안 ··· 96 제3절 정책건의 및 향후 연구과제 ··· 97
참고문헌 ··· 101
부 록 ··· 105
영문요약 ··· 145
표 목 차
<표 4-1> 지역별 서울운행 버스 운행횟수 ··· 65
그 림 목 차
<그림 3-17> 중앙버스전용차로 구축 방법론 ··· 47
<그림 4-20> 지하철 구간별 운행횟수 ··· 77
<그림 4-21> 지역별 지하철 역개수 ··· 78
<그림 4-22> 중앙차로 도로구간별 운행횟수 ··· 79
<그림 4-23> 일반차로 도로구간별 운행횟수 ··· 79
<그림 4-24> 중앙차로 도로구간별 통행속도 ··· 81
<그림 4-25> 일반차로 도로구간별 통행속도 ··· 81
<그림 4-26> 중앙차로 도로구간별 정시성 ··· 82
<그림 4-27> 일반차로 도로구간별 정시성 ··· 82
<그림 4-28> 중앙차로 도로구간별 혼잡률 ··· 83
<그림 4-29> 일반차로 도로구간별 혼잡률 ··· 83
<그림 4-30> 서울시 도로구간별 버스 서비스수준 ··· 85
<그림 4-31> 서울시 지역별 버스 서비스수준 ··· 87
<그림 4-32> 서울시 지역별 지하철 서비스수준 ··· 89
<그림 4-33> 서울시 지역별 대중교통 서비스수준 ··· 91
<그림 5-1> 구축자료 활용방안 ··· 96
<그림 5-2> 이용자 맞춤형 서비스지표 운용 방안 ··· 97
<그림 5-3> 정기적인 자료 확보 체계 구축 방안 ··· 98
제1절 연구의 배경 및 목적 제2절 연구의 범위
제3절 연구의 주요내용
제1장 연구의 개요
제1 장 연구 의 개요
제 1 장 연구의 개요
제1절 연구의 배경 및 목적
최근 글로벌 경제위기, 기후변화 협약, 고유가 시대 도래, 환경보호 인식 확 대 등 대외적 여건이 급격히 변화하면서 대중교통에 대한 관심이 증대되고 있 으며, 지속적으로 대중교통에 대한 정책이 시행되고 있음. 그에 따라 대중교통 서비스수준 진단의 중요성 또한 증대되었지만, 도로교통에 비해 대중교통의 서 비스수준의 진단은 정형화된 방법론이 없어 이에 대한 기초 연구가 필요해짐.
이에 이 연구원에서는 2008년 11월부터 6개월간 원내 기초과제로 ‘대중교통 서비스지표 산출연구(1단계 : 버스 서비스지표를 중심으로)’를 수행하였음. 수 행된 ‘대중교통 서비스지표 산출연구(1단계 : 버스 서비스지표를 중심으로)’는 교통카드 자료, BMS 자료 등의 기존자료를 이용하여 대중교통의 서비스지표 산출방안을 제시하고, 제시된 방법에 따라 서울시 대중교통 서비스지표(1차적 으로 버스 서비스지표)를 산출하는 것을 목표로 하였음.
수행된 연구는 정형화된 서울시 버스 서비스지표를 산출했다는 데 의의가 있
음. 그럼에도 불구하고 연구는 몇 가지 한계(연구 대상 확대의 필요성, 지표들
간의 가중치 설정의 필요성, 중앙버스전용차로 고려의 필요성, 시민들의 체감
적 지표에 대한 검증 필요성)를 가지고 있어 이를 개선 보완할 필요가 있음.
이러한 요구에 의해 수행하게 된 2단계 연구는 ‘대중교통 서비스지표 산출연 구(1단계 : 버스 서비스지표를 중심으로)’를 기반으로 그 한계점을 극복하여 더 현실성 있는 대중교통 서비스지표를 산출하고자 하는 추가 보완 연구임. 이 연 구결과물은 수도권 대중교통 서비스지표로서 서울시 대중교통 정책 수립에 도 움이 되는 자료로 활용될 수 있을 것이며, 연구원 ISP와 연계하여 대시민 정보 제공 측면에서도 유용한 자료가 될 것으로 예상됨.
제2절 연구의 범위
◦연구의 대상은 대중교통 수단인 버스 및 지하철로 설정함.
2)<그림 1-1> 연구의 범위
◦대중교통과 관련된 자료로 교통카드, BMS, 지하철 운행 및 이용현황, 정 류장, 시설, 환경 등 다양한 자료들이 존재하나, 이 연구에서는 신뢰성, 활용가능성 및 확보가능성을 고려하여 교통카드 자료, BMS 자료, 지하 철 운행 및 이용현황 자료를 이용함.
2) 1단계에서는 서울시 면허 버스만을 연구대상으로 설정하였으나, 2단계에서는 서울시 면허 버 스는 물론 경기도 면허 버스 중 서울시 내부를 통과하는 노선과 지하철을 포함하여 수도권 대중교통을 연구대상으로 설정함.
제3절 연구의 주요내용
◦이 연구에서는 기존 연구 고찰 후 대중교통의 운영 및 이용 현황을 가장 잘 파악할 수 있는 교통카드 자료, BMS 자료, 지하철 운행 및 이용현황 자료를 이용했고, GIS Tool을 활용하여 도로구간기반 대중교통 서비스지표 를 산출해서 도로구간별, 도로축별, 지역별 대중교통 서비스수준을 진단함.
－교통카드 자료를 비롯하여 이 연구에 이용된 모든 자료는 새롭게 조사된 것이 아니고 기존에 구축된 자료를 가공한 것이기 때문에, 대중교통 서 비스수준을 나타내는 모든 속성지표를 포함하지 못하는 한계가 있음.
<그림 1-2> 연구의 주요내용
제1절 국내외 기존연구 고찰
제2절 대중교통 서비스지표 산출연구(1단계)
제2장 기존연구 고찰
제2 장 기존 연구 고찰
제 2 장 기존연구 고찰
제1절 국내외 기존연구 고찰
1. Multimodal Level of Service Analysis for Urban Streets 3) 1) 개요
◦도시부 도로의 차량, 버스, 자전거, 보행 등을 비디오로 찍어 이를 가로 (Streets) 단위로 서비스를 분석하여 제시함.
◦대중교통의 서비스수준(LOS)을 판단하는 여러 가지 요소들 중 대표적인 몇 가지 지표를 산출하여 이를 수식으로 통합함.
2) 대중교통 LOS 모형
◦대중교통의 서비스수준의 점수는 버스의 배차간격과 통행시간, 보행 서비 스수준의 관련식으로 나타낼 수 있으며 수식은 다음과 같음.
3) NCHRP 3-70, Multimodal Level of Service Analysis for Urban Streets, 2008
Transit LOS score = 6.0 - 1.5 × TransitWaitRideScore + 0.15 × PedLOS
LOS Numerical Score LOS Numerical Score
A <= 2.00 D 3.50 to 4.25
B 2.00 to 2.75 E 4.25 to 5.00
C 2.75 to 3.50 F > 5.00
<표 2-1> Transit LOS score에 따른 Street의 LOS 기준
2. TCQSM：Transit Capacity and Quality of Service Manual 4)
◦TCQSM 제2판에서는 서비스영역을 이용가능성(Availability)과 편의성 (Comfort & Convenience)의 2가지로 나누어 설명하고 있음.
서비스 구분 대중교통 정류장
4) TCRP Report 100, Transit Capacity and Quality of Service Manual, 1999
－이용가능성에 포함된 지표는 운행횟수, 운행시간, 서비스범위가 있으며
3. HCM：Highway Capacity Manual 5)
◦HCM의 27장에서는 네 가지 대중교통의 서비스지표를 제공하고 있으며, 각각의 지표는 운행횟수(Service Frequency), 운행시간(Hours of Service), 차량승객수(Passenger Load), 운행정시성(Service Reliability)임.
◦대부분의 내용들은 TCQSM(Transit Capacity and Quality of Service Manual)를 따르고 있음.
4. Quality/Level of Service Handbook 6)
◦대중교통의 서비스수준의 점수는 보정된 운행 횟수(ASF：Adjusted Service
crossing difficulty for pedestrians)SpanAdj = 버스 운행시간을 반영하는 보정계수(Adjustment factor for daily hours of bus service)
◦계산된 ASF의 값을 이용하여 대중교통 LOS를 산출할 수 있으며 그 기준 은 다음과 같음.
5) TRB, Highway Capacity Manual, 2000
6) Florida Department Of Transportation, Quality/Level of Service Handbook, 2009
LOS ASF(vph) LOS ASF(vph)
◦상대적으로 수송 거리가 짧고 비용이 적은 입석형버스에서 좌석에 앉을 수 있는 경우는 서비스수준 A와 B에 해당하는 범위로 설정함.
구분 인/좌석 탑승인원(명)* 면적기준(㎡/인)
도시형 순환버스 비 고
A ≤0.50 ≤15(12) >1.70 >1.34 <도시형버스>
∙차량면적 26.37㎡ 기준
F >2.00 >62(48) ≤0.43 ≤0.33
*：( )는 순환버스 기준
LOS 운행시간/일 내 용
◦각 항목에 대한 서비스수준 및 버스를 이용하는 시민들이 체감하는 만족도
8. 대중교통 정보 분석 시스템(TIAS) 10) 출하여, 대중교통분석 프로그램(TIAS; Transit Information Analysis System)을 보완ㆍ활용한 연구를 수행
10) TIAS：Transit Information Analysis System
11) 서울시 교통정보센터, ｢서울시민의 대중교통이용 통행 분석｣, 2009
10. 시사점
◦국내에서는 버스 서비스를 정류장 단위 또는 개별노선 단위로 평가하고 있 어 지역단위나 축별 등과 같이 체계적으로 버스 서비스를 평가할 수 없음.
◦단편적인 정류장, 개별노선의 평가로는 거시적인 대중교통 정책을 수립하 기 힘듦. 따라서 도로구간별, 도로축별, 지역별 서비스수준 분석이 필요함.
제2절 대중교통 서비스지표 산출연구(1단계) 12) 1. 연구 방법 및 주요 연구내용
◦‘대중교통 서비스지표 산출연구(1단계 : 버스 서비스를 중심으로)’에서는 2009년 11월 기준으로 교통카드 자료, BMS 자료 등의 대중교통 이용 및 운영 관련 자료를 이용하여 대중교통의 서비스지표(버스 서비스지표를 중 심으로) 산출방안을 제시하고, 제시된 방법에 따라 서울시 버스 서비스수 준을 진단함.
12) 이 절에서는 1단계 연구 내용을 간략히 기술하였으며, 1단계 연구의 주요내용(구축 방법론 등) 등은 3장에 포함하여 자세히 기술함.
◦연구 방법론
<그림 2-1> 버스 서비스수준 진단 방법론
◦연구대상 노선
－서울시 면허 버스 629개 노선 중 구득 가능한 379개 노선(간선, 지선, 광 역버스)
◦주요 연구 내용
－버스 서비스지표 구축 방법론 설정
－버스 서비스지표 구축 속성값 설정 : 운행횟수, 정시성, 통행속도, 혼잡 률, 노선개수, 정류장개수
－정류장기반 개별노선 버스 서비스지표 속성값 산출
－도로구간기반 개별노선 버스 서비스지표 속성값 산출
－도로구간기반 버스 서비스지표 속성값 산출
－도로구간별 버스 서비스수준 진단
13)13) 도로구간별 버스 서비스수준 진단 단계에서 서비스수준 진단 방법론 비교 검토 : ‘표준화 합계 방법론’과 ‘K-Means Clustering 방법론’ 비교 분석 후 ‘표준화 합계 방법론’ 적용
－도로축별 버스 서비스수준 진단
차로와 일반버스차로 등을 구분하여 자료를 구축하고 분석하면 이를 중 앙버스전용차로의 효과 분석 등에 활용이 가능함.
◦서비스수준 결과 미검증
－1단계 연구 결과 도로구간별, 도로축별, 지역별 서비스수준을 진단하였 으나, 이 결과가 버스를 실질적으로 이용하는 일반시민들이 체감으로 느 끼는 서비스수준과 같은 것인지에 대한 검증은 이루어지지 않음. 따라서 이용자 설문조사 등을 통하여 구축된 자료에 대한 검증이 필요함.
2) 연구의 한계 개선방안
◦개선방안 : 연구대상의 확대
－한계 : 서울시 면허 버스 위주 구축으로 경기도 면허 버스 및 지하철 미 포함
－1단계 연구에서는 서울시 면허 ‘간선버스’, ‘지선버스’, ‘광역버스’가 주 연구대상이었지만, 2단계 연구에서는 ‘맞춤버스’, ‘순환버스’, ‘(서울시 통과) 경기도 면허버스’, ‘도시철도(지하철)’를 연구대상에 추가
－서울시 면허 일부 버스에서 수도권 전체 대중교통으로 연구대상을 확대 함으로써 종합적인 분석 가능
<그림 2-2> 개선방안 : 연구대상의 확대
◦개선방안 : 지표들 간의 가중치 설정(전문가 AHP 조사)
－한계 : 지표들 간의 가중치 미고려(모든 지표 동일 가중치 적용)
－1단계 연구에서는 운행횟수, 통행속도, 혼잡율, 정시성과 같은 개별지표 들을 가중치 없이 동일 가중치를 적용하여 종합 서비스수준을 진단하였 지만, 2단계 연구에서는 전문가 AHP 조사를 통하여 지표들 간의 가중치 를 고려하여 종합 서비스수준 진단
<그림 2-3> 개선방안 : 지표들 간의 가중치 설정
◦개선방안 : 중앙버스전용차로 고려
－한계 : 중앙버스전용차로 미고려
－1단계 연구에서는 중앙버스전용차와 일반버스차로를 구분하여 구축하 지 않았으나, 2단계 연구에서는 중앙버스전용차로와 일반버스차로를 구 분하여 구축
<그림 2-4> 개선방안 : 중앙버스전용차로 고려
◦개선방안 : 서비스수준 결과 검증
－한계 : 서비스수준 결과 미검증
－1단계 연구에서는 구축된 서비스지표 및 수준에 대한 검증이 없었으나, 2단계 연구에서는 이용자 만족도 설문조사를 통하여 구축 지표 검증 수행
<그림 2-5> 개선방안 : 서비스수준 결과 검증
제1절 대중교통 서비스지표 산출 방법 제2절 대중교통 서비스지표 산출을 위한
교통망 구축
제3절 대중교통 서비스지표 속성값 산출 제4절 도로구간별·도로축별(노선별)·지역별
대중교통 서비스지표 산출
제3장 대중교통 서비스지표 산출
제3 장 대중 교통
서비 스지 표 산출
제 3 장 대중교통 서비스지표 산출
구분 경기도 버스정보 시스템(http://www.gbis.go.kr) 주 : 맞춤버스는 간선버스에 포함
－최종적으로 지역별 버스 및 지하철 서비스지표를 통합하여 지역별 대중 교통 서비스수준 진단을 수행
<그림 3-1> 대중교통 서비스수준 진단 방법
3. 대중교통 서비스지표 속성 선정 1) 대중교통 서비스지표 속성 후보
◦대중교통 서비스지표와 관련된 국내외 연구를 통하여 버스 서비스지표 속
성 후보를 선정함.
구 분 노선별 특성 도로구간별 특성(정류장 특성)
구분 지표 구축 및 사용유무 비고(2단계)
노선번호 순번 정류소명 좌표X 좌표Y ARSID
02 1 남산서울타워 311,018 550,350 03320
02 2 남산도서관 310,206 550,500 03167
02 3 교육연구정보원 310,107 550,741 02269
02 4 남산산책로입구B코스 310,424 550,825 02220
02 5 서울애니메이션센터숭의여대 310,740 551,194 02221
… … … …
<표 3-4> BMS 버스노선망 자료 개요
◦정류장을 기반으로 하는 현재의 BMS 버스노선망은 정류장과 정류장을 연 결하는 선으로 구성되어 있어 실제 도로망과 차이가 있음.
◦이에 따라 현재의 정류장기반 BMS 버스노선을 도로망에 맞게 재구축하는 것이 필요함.
－이때 표준교통망
19)에 맞추어 구축함으로써, 향후 다양한 자료들과 호환 이 가능하도록 함.
<그림 3-2> 현재 BMS 버스노선망 자료의 문제점 개념도
19) 표준교통망은 국토해양부에서 제공하는 단일화된 표준 노드링크 체계를 적용한 교통망임.
<그림 3-3> 현재 BMS 버스노선망의 문제점(GIS)
2) 표준교통망 기반의 버스노선망 구축
◦표준교통망은 국토해양부에서 제공하는 단일화된 표준 노드링크 체계를 적용한 교통망임.
◦표준교통망과 정류장기반 BMS 버스노선망을 통합하여, 정류장기반 버스 서비스지표 속성값을 도로구간기반으로 변환하는 기초 마련
<그림 3-4> 표준교통망 기반의 버스노선 구축 방안
<그림 3-6> GIS 노선 자료의 변환(예 : 100번 노선)
◦정류장기반 BMS 버스노선망을 표준교통망을 고려하여 실제 운행경로에 맞게 변환
정류장기반 BMS 버스노선을 표준교통망을 고려하여 실제 운행경로에 맞게 변환
<그림 3-5> 정류장기반 BMS 버스노선을 표준교통망을 고려하여 실제 운행경로에 맞게 변환
◦이러한 변환과정에 대한 작업은 GIS 자료 구조 내에서 수행함.
－기존 정류장 간(정류장－정류장)을 잇는 GIS 노선을 정류장과 노드(교 차로)에 맞게 재구축
－정류장과 정류장 사이에 노드(교차로)가 있는지를 파악하고 노드가 있다
면 해당 정류장 사이에 노드정보를 신규 추가함.
2. 지하철 노선망 구축
◦지하철 GIS 노선 구축
－이전 GIS 파일은 각 노선이 한 개의 링크로 구축되어 있는데 이를 역과 역을 연결하는 구간으로 링크를 분할 재구성
－또한 방향성 없이 양방향 한 개의 링크로 구축되어 있어 방향성을 부여 해 일방향 두 개의 링크로 재구성
<그림 3-7> 지하철 노선 구축
제3절 대중교통 서비스지표 속성값 산출
<그림 3-8> 교통카드 자료 구성 및 형태
번호 수록내용 예 시 내 용
1 카드번호 7441ueQpYE3kn2ZZ0YcF/7dcSnpiHk= 개인정보보호를 위한 가상코드 2 승차일시 20041027114320 2004년 10월 27일 11시 43분 20초
3 트랜잭션ID 5 탑승형태에 따른 구분
－재차인원 및 혼잡률의 경우 버스를 이용한 모든 이용자를 기반으로 속성
버스관리시스템(BMS : Bus Management System)을 2005년 6월 본격적으
① 버스 재차인원 산출
◦교통카드 자료를 이용해서 재차인원 속성값 산출
◦재차인원은 노선별 정류장의 승ㆍ하차인원을 활용하여 산출함.
－정류장 순서에 따른 운행출발 일시별 승ㆍ하차인원을 계산
－첫 번째 정류장의 경우 ‘해당정류장 승차인원에서 하차인원을 뺀 값’이 첫 번째 정류장에서 두 번째 정류장까지 구간의 재차인원이 됨.
－두 번째 이후 정류장부터 마지막의 전 정류장까지의 경우 ‘전 정류장에 서 해당정류장까지 구간의 재차인원에서 해당정류장 승차인원을 더한 값에 하차인원을 뺀 값’이 해당 정류장에서 다음 정류장까지 구간의 재 차인원이 됨.
24)<그림 3-9> 재차인원 산출 방법론
◦산출된 재차인원을 현금승차율과 노선별 하차미태그율에 따른 교통카드 자료 보정방안을 활용하여 보정함.
24) 해당노선의 정류장 개수가 S개라 하면, 정류장과 정류장을 연결하는 구간은 S-1개로 구성되 어 마지막 정류장을 시점으로 하는 정보는 없음.
보정된재차인원 재차인원× 현금승차율
◦또한 원데이터의 부재 등의 문제로 인해 산출된 오류 정시성 값은 이전 정
정류장기반 개별노선 버스 서비스지표 속성값 뾞 단계1 : 분할 정류장-노드-정류장 기반 개별노선 버스 서비스지표 속성값
뾞 단계2 : 통합 도로구간기반 개별노선 버스 서비스지표 속성값
<그림 3-10> 버스 서비스지표 표출을 위한 속성값 변환 방법론
◦샘플 노선도에서 1001번 노드와 1003번 노드를 연결하는 도로구간을 예로 자세히 살펴보면,
<그림 3-11> 표준교통망 및 버스노선망(샘플)
<그림 3-12> 정류장기반(정류장－정류장) 속성값
◦단계 1 : 정류장기반(정류장－정류장) 속성값을 정류장－노드－정류장 기 반으로 분할
25)－From-To 값 및 거리값만을 변경하고, 개별지표 속성값들은 그대로 이용
－이때의 거리값은 X, Y 좌표값을 활용하여 비례 분할 계산
<그림 3-13> 단계 1 : 정류장－노드－정류장 기반으로 분할
◦단계 2 : 정류장－노드－정류장 기반을 도로구간기반(노드－노드)으로 통합
26)<그림 3-14> 단계 2 : 도로구간기반(노드－노드)으로 통합
25) 기존 : 6번 정류장 ➡ 2번 정류장(1개 구간)
변경 : 6번 정류장 ➡ 1001번 노드 ➡ 2번 정류장(2개 구간) 26) 기존 : 1001번 노드 ➡ 2번 정류장 ➡ 1003번 노드(2개 구간)
변경 : 1001번 노드 ➡ 1003번 노드(1개 구간)
－통합은 지표 특성에 따라 평균, 가중평균, 합계 등의 방법으로 수행하였
◦통합은 지표 특성에 따라 평균, 합계 등의 방법으로 수행하였으며, 그 방안 은 다음과 같음.
속성값 통합방안 예제(1001 => 1003) 통합 속성값
운행횟수 합계 100 + 140 240회
정시성 평균 (0.35 + 0.80) / 2 0.57
통행속도 평균 (15.2 + 15.8) / 2 15.4km/h
재차인원 합계 3,647 + 5,412 9,059명
혼잡률 신규계산 재차인원 ÷ (운행횟수 × 정원) × 100
= 9,059 ÷ (240 × 60) × 100 62.9%
<표 3-8> 개별노선 버스 서비스지표 속성값 통합 방안(예제)
◦동일한 도로구간의 여러 속성값들을 통합하여 표출하면 한 개의 도로구간 에는 한개의 속성값만 산출
<그림 3-16> 도로구간기반 통합 버스 서비스지표 속성값 산출
4) 중앙버스전용차로 구축
◦도로구간기반 버스 서비스지표 속성값 산출단계에서 중앙버스전용차로와
일반버스차로로 구분하여 구축
－중앙버스전용차로 구분 구축으로 인하여 GIS상에서 세 개의 레이어 (Layer)가 구성
Layer 1_1 : 중앙버스전용차로
Layer 1_2 : 일반 버스차로(중앙버스전용차로 외 : 가로변버스 전용차로, 가로변 버스차로 등) Layer 1_3 : 전체 버스차로 (Layer 1_1 + Layer 1_2)
<그림 3-17> 중앙버스전용차로 구축 방법론
2. 지하철 서비스지표 속성값 산출
1) 지하철 정기교통량 조사 자료 및 열차운행계획표
(1) 지하철 정기교통량 조사 자료
◦지하철 운영기관에서는 2년마다 지하철 구간별 혼잡도 및 환승인원을 조 사하여 발표
27)27) 지하철 정기교통량 조사 자료는 기관마다 조사기간 등에 조금 차이가 있음. 본 보고서는 도시 철도공사 정기교통량 조사 방법론을 기준으로 기술함.
－이 연구에서는 서울메트로, 도시철도공사, 한국철도공사에서 수행한
차내승객 분포 개략인원
◦하루 운행횟수는 전체 시간대별 운행횟수의 합계
제4절 도로구간별·도로축별(노선별)·지역별 대중교통 서비스지표 산출
<그림 3-18> 도로구간별·도로축별(노선별)·지역별 대중교통 서비스지표 산출
1. 도로구간별·도로축별·지역별 버스 서비스지표 산출 1) 도로구간별 버스 서비스지표 산출
(1) 도로구간별 버스 서비스지표 속성값 표준화
◦지표의 통합이란 다양한 차원에서 평가된 지표를 하나의 수치로 나타내기 위한 작업이므로, 이를 위해서는 지표의 표준화 작업이 선행되어야 함.
◦각각의 지표 모집단의 평균과 표준편차를 알 수 없으나 30개 이상 되는 샘플
집단의 분포는 중심극한의 정리에 의해 정규분포를 따른다고 할 수 있음.
－각 지표의 평균과 표준편차 및 정규분포의 표준화를 이용하면 평균이 0
－조사 결과 정시성의 중요도가 0.388로 가장 높은 것으로 나타났으며, 혼
<그림 3-20> 이용자 만족도 조사를 통한 검증방안 및 결과 (4) 이용자 만족도 조사를 통한 검증
◦구축자료 검증을 위하여 이용자 만족도 설문조사 실시
◦이용자 만족도 조사 대상 : 일반시민 1,500명
－25개 구 각 6개 정류장 : 150개 정류장
－1개 정류장당 10명 설문조사 × 150개 정류장 = 1,500명
◦이용자 만족도 조사 항목
－서울시 전체 버스 서비스 만족도
－해당 정류장에서의 버스 서비스 만족도
◦이용자 만족도 조사를 통한 검증 방안
－‘이용자 만족도 설문조사 결과’와 ‘도로구간별 서비스지표 산출 결과값’
비교를 통해 검증 수행
－‘이용자 만족도 설문조사 결과’의 경우 전체버스에 대한 만족도와 해
당정류장에 대한 만족도를 비교하여 [불만족], [비슷], [만족]으로 구분
－‘도로구간별 서비스지표 산출 결과값’의 경우, 해당정류장이 속한 도로
도로축
2. 노선별·지역별 지하철 서비스지표 산출
－2008년 대중교통 수단분담률 적용(버스 : 지하철 = 44.3% : 55.7%)
구분 전체 수단분담률 대중교통 수단분담률
버스 27.8% 44.3%
지하철 35% 55.7%
택시 6.2%
-승용차 26%
-기타 5%
-<표 3-12> 2008년 대중교통 수단분담률
지역별 대중교통 서비스지표
지역별 버스 서비스지표×지역별 지하철 서비스지표×
제1절 대중교통 서비스지표 속성값 분석 제2절 중앙버스전용차로 VS 일반버스차로 제3절 대중교통 서비스수준 진단
제4장 대중교통 서비스수준 진단
제4 장 대중 교통
서비 스수 준 진단
제 4 장 대중교통 서비스수준 진단
◦도로구간별 대중교통(버스, 지하철) 서비스지표 속성값을 기반으로 분석방 안별로 여러 가지 의미있는 분석이 가능함.
－도로구간명(LINKID)을 기반으로 집계하면 ‘도로구간별 버스 서비스지 표 속성값’이 산출되며, 이 개별 속성값을 표준화한 후 AHP 조사에 따 라 설정한 가중치를 적용하여 합하면 ‘도로구간별 버스 서비스지표’ 산 출이 가능함. 이를 다시 도로명, 지역 정보를 기반으로 재집계하면 ‘도로 축별, 지역별 버스 서비스지표’ 산출이 가능함.
－위와는 별도로 도로구간명(LINKID)과 중앙버스전용차로 유무, 노선구 분 정보를 기반으로 집계를 하면 ‘도로구간별 중앙버스전용차로 유무별 버스 서비스지표 속성값’과 ‘도로구간별 노선종류별(순환,간선,지선,광 역,경기) 버스 서비스지표 속성값’ 비교가 가능함.
◦한편 이러한 분석을 위해서는 단계별로 속성값 표준화, 지역별 평균, 노선 별 평균, 가중치 합계 등의 집계화 과정이 필요함.
－이러한 집계화 과정은 오류를 항상 동반하고 있으므로, 향후 이러한 오
류의 최소화를 위해 추가 연구가 필요함.
기초
◦[서울면허 버스]
31)대비 [서울운행 버스] 결과
－경기도 버스 유입으로 인해 서울지역 전체 도로구간별 평균운행횟수는 22% 증가(674회 → 819회)
<그림 4-2> 서울운행 버스 도로구간별 운행횟수
<그림 4-3> 서울면허 버스 도로구간별 운행횟수
31) 서울면허 버스 : 서울면허 버스2) 지역별 버스 운행횟수
◦[서울운행 버스] 운행횟수는 서울 도심지역인 중구, 종로구와 인접한 서대 문구 지역에서 많은 경향을 보임.
◦[서울면허 버스] 대비 [서울운행 버스] 결과
－서대문구, 서초구 등에서 큰 폭 증가 : 경기도 버스의 서울 유입 영향
<그림 4-4> 서울운행 버스 지역별 운행횟수
<그림 4-5> 서울면허 버스 지역별 운행횟수
구분 운행횟수
<그림 4-6> 서울운행 버스 도로구간별 통행속도
<그림 4-7> 서울면허 버스 도로구간별 통행속도
2) 지역별 버스 통행속도
◦[서울운행 버스] 통행속도는 도심이나 동북부에 비해 외곽, 남서부에서 높음.
◦[서울면허 버스] 대비 [서울운행 버스] 결과
－광진구, 강남구, 중랑구에서 상대적인 증가 : 속도가 빠른 경기도 버스의
유입 영향
<그림 4-8> 서울운행 버스 지역별 통행속도
<그림 4-9> 서울면허 버스 지역별 통행속도
구분 통행속도
<그림 4-10> 서울운행 버스 도로구간별 정시성
<그림 4-11> 서울면허 버스 도로구간별 정시성
2) 지역별 버스 정시성
◦[서울운행 버스] 정시성은 도심이나 강남보다는 외곽지역에서 우수
◦[서울면허 버스] 대비 [서울운행 버스] 결과
－송파구, 서초구, 마포구에서 상대적 개선 : 혼잡 구간의 통과가 적은 경
기도 버스 영향
<그림 4-12> 서울운행 버스 지역별 정시성
<그림 4-13> 서울면허 버스 지역별 정시성
구분 정시성
<그림 4-14> 서울운행 버스 도로구간별 혼잡률
<그림 4-15> 서울면허 버스 도로구간별 혼잡률
2) 지역별 버스 혼잡률
◦[서울운행 버스] 혼잡률은 경기도에서 서울로 진입하는 주요 결절점에서 높음.
◦[서울면허 버스] 대비 [서울운행 버스] 결과
－강서구, 강남구, 강동구, 은평구에서 비교적 악화 : 상대적으로 혼잡한
경기도 버스 영향
<그림 4-16> 서울운행 버스 지역별 혼잡률
<그림 4-17> 서울면허 버스 지역별 혼잡률
구분 혼잡률
<그림 4-18> 지하철 구간별 혼잡률
구분 혼잡률
오전첨두 오후첨두 하루평균
최대값 179% 169% 78%
구간 7호선 7호선 7호선
중곡 → 군자 군자 → 중곡 어린이대공원 → 건대입구
<표 4-5> 구간별 지하철 혼잡률
2) 지역별 지하철 혼잡률
32)◦지역별 지하철 혼잡률은 지역에 따라 18.6%~65.5%로 큰 차이를 보였으며, 서울시내 지하철 구간의 평균 혼잡률은 41.1%로 나타남.
◦하루 전체 혼잡률이 가장 높은 지역은 금천구(65.5%), 가장 낮은 지역은 강 서구(18.6%)로 나타남.
32) 혼잡률은 순수하게 해당구에 위치하는 역을 연결하는 구간의 표준화 평균(즉 2개 행정구를 연결하는 구간은 미포함), 지하철 역개수는 통과 노선수에 상관없이 1개역을 1개로 셈(Count) 하여 지역별 합계
<그림 4-19> 지역별 지하철 혼잡률
6. 지하철 운행횟수
7. 지하철 역개수
1) 지역별 지하철 역개수
33)◦지하철 지역별 역개수는 지역에 따라 3개~21개로 큰 차이를 보였으며, 서 울시 지하철 전체의 역개수는 257개로 나타남.
◦강남구(21개), 송파구(17개) 순으로 지역내 많은 지하철 역사 보유
<그림 4-21> 지역별 지하철 역개수
구분 역개수
구분 역개수
합계(개) (순위) 합계(개) (순위)
강남구 21 1 서대문구 7 20
강동구 10 10 서초구 9 15
강북구 3 25 성동구 15 3
강서구 9 15 성북구 9 15
관악구 6 21 송파구 17 2
<표 4-8> 지역별 지하철 역개수
33) 2009년말 1~8호선 및 광역철도 포함 자료 기준(9호선 및 인천지하철 미포함)
구분 역개수
－특히 강남대로 축의 경우에는 중앙버스전용차로에 3,247회의 버스 운행
<그림 4-24> 중앙차로 도로구간별 통행속도 <그림 4-25> 일반차로 도로구간별 통행속도
3. 버스 정시성 비교(중앙버스전용차로 VS 일반버스차로)
구분 정시성
중앙(A) 일반(B) 차이(A-B)
송파대로 36 40.8 -4.8
통일로 25 30.4 -5.4
도봉미아로 29.1 38.1 -9
삼일로 34.2 43.2 -9
수색성산로 19.5 37 -17.5
<표 계속> 버스 정시성 비교(중앙버스전용차로 VS 일반버스차로)
4. 버스 혼잡률 비교(중앙버스전용차로 VS 일반버스차로)
◦버스 혼잡률은 전반적으로 중앙버스전용차로에서 상대적으로 낮은 것으로 나타남.
－전체 15개 중앙버스전용차로 축 중 대부분인 14개 축에서 중앙버스전용 차로의 혼잡률이 상대적으로 낮음.
－이는 중앙버스전용차로에 집중된 버스 공급의 영향으로 판단됨.
<그림 4-28> 중앙차로 도로구간별 혼잡률 <그림 4-29> 일반차로 도로구간별 혼잡률
구분 혼잡률(%)
<그림 4-30> 서울시 도로구간별 버스 서비스수준
구분 서비스수준
도로구간 수 백분율
A 37 0.86%
B 648 15.14%
C 1,382 32.30%
D 1,535 35.87%
E 506 11.83%
F 171 4.00%
합계 4,279 100%
주 : 서울시 전체 도로구간(5,819개) 중 버스가 다니는 도로구간(4,279개) 기준
<표 4-13> 도로구간별 버스 서비스수준 진단
2) 도로축별 버스 서비스수준 진단
◦표준교통망을 기반으로 자료를 구축함에 따라 이미 구축된 도로명(ROAD_
NAME) 데이터를 활용하면 도로축별 서비스수준 분석이 가능
◦도로축에 해당되는 도로들의 서비스지표 평균값을 이용하여 도로축별 서
비스지표 산출
도로축
서울시전체 5,819 4,279 819 19.20 33.43 18.18 0.51
<표 4-14> 도로축별 버스 서비스수준 진단
3) 지역별 버스 서비스수준 진단
◦지역별 버스 서비스수준은 외곽지역(강서구, 도봉구, 노원구 등)이 도심지
역(중구, 종로구, 성북구)이나 강남지역(강남구, 서초구, 송파구)에 비해 상
대적으로 우수한 것으로 분석되었음.
－도심지역이나 강남지역의 경우 운행횟수 측면에서는 우수하지만, 혼잡
구분 버스 서비스지표
구분
구분 혼잡률 역개수 지하철
3. 대중교통 서비스수준 진단 1) 지역별 대중교통 서비스수준 진단
◦지역별 대중교통 서비스수준 진단 결과, 도심지역에 비해 강남지역의 서비 스수준이 높고, 그 외 노원구, 은평구, 강서구 등도 상대적으로 높은 서비 스수준 값을 보였음.
－강남지역의 경우 버스의 서비스수준은 낮은 값을 보였으나, 뛰어난 지하 철 공급수준(지하철 역개수)의 영향으로 전반적인 서비스수준이 높게 나 타남.
－지역별 대중교통 서비스수준 결과를 보면 전반적으로 버스에 비해 지하 철의 영향이 높은 것으로 판단됨.
<그림 4-33> 서울시 지역별 대중교통 서비스수준
제1절 결론
제2절 구축자료 활용방안
제3절 정책건의 및 향후 연구과제
제5장 결론 및 향후 연구과제
제5 장 결론
및 향후 연구 과제
제 5 장 결론 및 향후 연구과제
제1절 결론
◦과거에 비해 대중교통 서비스수준 진단의 중요성은 증대되었지만, 도로교 통의 서비스수준 진단에 비해 대중교통 서비스수준 진단은 정형화된 방법 론이 없는 실정임.
◦이에 이 연구에서는 표준교통망(표준 노드링크 체계)과 지하철 노선에 따 른 서울시 대중교통 서비스지표 속성값 자료를 구축하여 대중교통의 서 비스수준을 도로구간별, 도로축별(노선별), 지역별 등 다양한 방법으로 진 단함.
◦지역별 버스 서비스수준은 외곽지역(강서구, 도봉구, 노원구 등)이 도심지 역(중구, 종로구, 성북구)이나 강남지역(강남구, 서초구, 송파구)에 비해 상 대적으로 우수한 것으로 분석되었음.이는 외곽 지역이 도심이나 강남 지역 에 비해 운행횟수 측면에서는 열세를 보였으나, 통행 속도, 정시성, 혼잡률 측면에서 높은 서비스 수준을 보였기 때문으로 보임.
◦지역별 지하철 서비스수준 진단 결과, 지하철 공급이 많은(역개수가 많은)
강남구, 송파구, 중구, 성동구 등의 서비스수준이 높게 나타남.
<그림 5-1> 구축자료 활용방안
◦지역별 대중교통 서비스수준 진단 결과, 도심지역에 비해 강남지역의 서비 스수준이 높고, 그 외 노원구, 은평구, 강서구 등도 상대적으로 높은 서비 스수준 값을 보였음. 강남지역의 경우 버스의 서비스수준은 낮은 값을 보 였으나, 뛰어난 지하철 공급수준(지하철 역개수)의 영향으로 서비스수준이 전반적으로 높게 나타남.
◦연구 결과 대중교통의 운영 및 이용실태를 도로구간별, 도로축별(노선별), 지역별로 파악하고 대중교통 서비스수준을 진단할 수 있었으며, 이러한 종 합적인 분석을 통하여 서울시 대중교통의 공급정책, 서비스 향상정책 수립 등에 합리적인 방향을 제시할 수 있는 근거를 마련함.
◦다만 구축자료, 분석대상, 분석방법 등에서 일부 미흡한 부분이 발생하였 으며, 이러한 부분은 향후 보완될 필요가 있음.
제2절 구축자료 활용방안
◦이 연구를 통해 구축한 자료는 ‘주요 도시개발 사업의 Back-up 자료로 제
공’, ‘특정 도로구간 및 도로축의 운행 및 이용 현황 파악’, ‘서울에서 대중
교통 서비스수준이 가장 높은 지역 파악’, ‘서울시 버스 공급정책, 서비스 향상 정책 수립에 기여’, ‘환승정책을 비롯한 대중교통 정책 수립을 위한 기여노선조정의 기초자료로 제공’ 등 여러 방안으로 활용 가능
◦구축자료의 유용한 활용을 위하여 이용대상자에 요구에 대응하는 맞춤형 서비스지표 운용이 필요하며, 이를 위해 연구원 ISP와 연계 필요
－이용대상자 : 공급자(정책결정자, 교통전문가), 이용자(일반시민)
－연구원 내에 대중교통서비스지표운영위원회(가칭) 설치
<그림 5-2> 이용자 맞춤형 서비스지표 운용 방안
제3절 정책건의 및 향후 연구과제
◦정기적인 자료 확보 체계 구축 필요
－연구원(도시기반연구본부)과 서울시(도시교통본부), 교통카드회사(KSCC
& EB카드)의 상호협조체계 구축이 필요
－서울시와 교통카드회사는 연구원에 분기별 교통카드 자료 및 BMS 자료 제공
－연구원은 제공받은 자료를 이용하여 주기적 대중교통 서비스지표 제공 및 서울시 정책요구에 대한 분석결과 제공
<그림 5-3> 정기적인 자료 확보 체계 구축 방안
◦이 연구는 다음과 같은 한계점과 향후 연구과제를 가지고 있음.
－이 연구에서는 교통카드 자료와 BMS 자료, 지하철 운행 및 이용현황 자
료를 이용하여 운행횟수, 통행속도, 정시성, 혼잡률, 역개수 등의 정량적
속성값을 구축함. 이러한 정량적 지표만으로는 대중교통의 서비스수준
을 명확하게 설명하기 어려움. 이에 따라 조사를 통하여 정성적 지표와
정량적 지표의 추가 구축이 필요함.
참 고 문 헌
참고 문헌
참 고 문 헌
한국철도공사, 2010, ｢2009년도 광역철도 수송현황｣.
http://bus.seoul.go.kr(서울특별시 교통정보센터 홈페이지)
Florida Department Of Transportation, 2009, Quality/Level of Service Handbook.
NCHRP 3-70, 2008, Multimodal Level of Service Analysis for Urban Streets.
TCRP Report 100, 1999, Transit Capacity and Quality of Service Manual.
TRB, 2000, Highway Capacity Manual.
부 록
부 록
대중교통 서비스지표 산출/표출 프로그램
(2) 버스 서비스지표 산출 운용 프로그램 개발
2) 데이터 흐름도
◦데이터 흐름은 다음과 같음.
3. Entity Relationship Diagram(ERD)
◦개체들 간 관계를 나타내는 ERD는 다음과 같음.
4. 테이블 정의서
◦각각의 테이블 정의는 다음과 같음.
TABLE NAME TBASE TABLE DESC 스마트카드 원시 테이블
NO FIELD NAME Null KEY TYPE LEN REMARK
1 CARDID VC2 27 사용자카드 ID
2 GETONTIME CHAR 14 승차 시각
3 TRANS CHAR 3 환승 연계코드
4 VEHICLETYPE CHAR 3 차량유형
5 TRANSFER NUMBER 환승 횟수
16 ALIGHTFARE NUMBER 추가 요금
TABLE NAME TBASE_TEMP TABLE DESC 스마트카드 정류장정보 조인
NO FIELD NAME Null KEY TYPE LEN REMARK
1 CARDID VC2 27 사용자카드 ID
2 GETONTIME CHAR 14 승차 시각
3 TRANS CHAR 3 환승 연계코드
4 VEHICLETYPE CHAR 3 차량유형
5 TRANSFER NUMBER 환승 횟수
16 ALIGHTFARE NUMBER 추가 요금
17 BMS_GETON_NO NUMBER BMS 승차 정류장 순서
NO FIELD NAME Null KEY TYPE LEN REMARK
1 ROUTEID CHAR 8 스마트카드 노선 ID
2 MOVINGTIME CHAR 14 버스 운행 시각
3 VEHICLEID CHAR 9 차량 유형
4 NOTAG_CNT NUMBER 하차 미태그 횟수
TBASE 테이블로부터 GETOFFSTATION이 NULL인 데이터를 가져옴(하차 미태그율 계산을 위함).
TABLE NAME TCARD_TEMP TABLE DESC TCARD 임시 테이블
NO FIELD NAME Null KEY TYPE LEN REMARK
1 ROUTEID 스마트카드 노선 ID
NO FIELD NAME Null KEY TYPE LEN REMARK
1 ROUTEID CHAR 8 스마트카드 노선 ID
2 MOVINGTIME CHAR 14 버스 운행 시각
3 VEHICLEID CHAR 9 차량 유형
TBASE_TEMP로부터 버스 운행 정보를 저장함.
TABLE NAME TCARD TABLE DESC 스마트카드 정보 조회 테이블
NO FIELD NAME Null KEY TYPE LEN REMARK
1 ROUTEID CHAR 8 스마트카드 노선 ID
MOVINGTIME - 년(YYYY)월(MM)일(DD)시(HH) STATUS - (0：초기 데이터 입력, 1：재차인원 보정)
TABLE NAME TBMS TABLE DESC BMS 정보 테이블
NO FIELD NAME Null KEY TYPE LEN REMARK
1 TDATE 데이터 날짜
TABLE NAME BMS_ROUTE TABLE DESC BMS 노선 정보 테이블
NO FIELD NAME Null KEY TYPE LEN REMARK
1 GUBUN VC2 10 간선/지선/광역 구분
NO FIELD NAME Null KEY TYPE LEN REMARK
1 LINK_ID CHAR 10 링크 ID
2 SIBUN_GU VC2 50 행정구
3 ROAD_NAME VC2 50 행정동
TABLE NAME B_S_BUS_STATION TABLE DESC 스마트카드-BMS 정류장 매칭 테이블
NO FIELD NAME Null KEY TYPE LEN REMARK
1 BMS_ROUTEID VC2 7 BMS 노선 ID
TABLE NAME TBMS_S_INFO TABLE DESC BMS-GIS 노선별 정류장 매칭 테이블
NO FIELD NAME Null KEY TYPE LEN REMARK
1 BMS_ROUTE VC2 50 BMS 노선명
NO FIELD NAME Null KEY TYPE LEN REMARK
1 BMS_ROUTE VC2 50 BMS 노선 명
TABLE NAME TLINK_MATCH TABLE DESC 노선별 교차로-링크 정보 테이블
NO FIELD NAME Null KEY TYPE LEN REMARK
1 BMS_ROUTE VC2 50 BMS 노선 명
2 LINK_ID CHAR 10 교차로 아이디
3 S_NO_2 NUMBER 교차로(정류장) 번호
4 DISTANCE_XY NUMBER 이전 교차로(정류장)과의 거리
5 STATION_COUNT NUMBER 정류장 개수
TLINK와 TINTERSECTION으로부터 노선별 정류장/교차로 정보를 조인
SELECT X.BMS_ROUTE, X.LINK_ID, Y.S_NO_2, Y.DISTANCE_XY, X.STATION_COUNT FROM(
SELECT A.BMS_ROUTE, A.LINK_ID, A.STATION_COUNT, A.FROM_NODE_ID, A.TO_NODE_ID , DECODE(AVG(B.S_NO_2), MIN(B.S_NO_2), MIN(B.S_NO_2), MAX(B.S_NO_2)) FROM_S_NO
GROUP BY A.BMS_ROUTE, A.LINK_ID, A.STATION_COUNT, A.FROM_NODE_ID, A.TO_NODE_ID ) X, TINTERSECTION Y
WHERE Y.BMS_ROUTE = X.BMS_ROUTE
AND Y.S_NO_2 BETWEEN CEIL(X.FROM_S_NO) AND X.TO_S_NO
TABLE NAME TLOS TABLE DESC 서비스수준 기준 테이블 NO FIELD NAME Null KEY TYPE LEN REMARK
1 S_LEVEL CHAR 1 서비스수준(A~F)
2 S_MEANS_MAX NUMBER 평균 최소값
3 S_MEANS_MIN NUMBER 평균 최대값
4 K_MEANS_MOE1 NUMBER k-means 수준별 운행횟수 초기값 5 K_MEANS_MOE2 NUMBER k-means 수준별 혼잡률 초기값 6 K_MEANS_MOE3 NUMBER k-means 수준별 속도 초기값 7 K_MEANS_MOE4 NUMBER k-means 수준별 정시성 초기값
8 K_MOE1_S_VALUE NUMBER k-means 운행횟수 초기값
9 K_MOE2_S_VALUE NUMBER k-means 혼잡률 초기값
10 K_MOE3_S_VALUE NUMBER k-means 속도 초기값
11 K_MOE4_S_VALUE NUMBER k-means 정시성 초기값
5. 시스템 화면 정의서
운행시간(MOVINGTIME) 칼럼 UPDATE속도 계산 TBMS 테이블에서 정류장별 출발시각 및 앞정류장과의 거리를 찾아 속도
업무명 2.1. 정류장기반>운행횟수 조회
업무명 2.5. 정류장기반>통행속도 조회
업무명 3.1. 도로구간기반>개별지표
업무명 3.4. 도로구간기반>총괄
6. 시스템 업무 테스트 화면 1) 실행메뉴
◦대중교통서비스산출/표출 시스템 실행 메뉴는 다음과 같음.
2) 기본화면
◦대중교통서비스산출/표출 시스템 기본 화면은 다음과 같음.
1. 자료입력：조회를 위한 기본 데이터를 파일로부터 읽어 데이터베이스 에 저장함.
2. 정류장기반 조회 화면：정류장기반 운행횟수/ 승‧하차인원/ 재차인원/
혼잡률/ 통행속도/ 정시성/ 총괄 화면을 조회함.
3. 도로구간기반 조회 화면：도로구간기반 개별지표/ 통합지표/ 서비스레 벨/ 총괄 화면을 조회함.
(개별지표 조회 후 통합지표/서비스레벨/총괄화면 조회 가능).
4. 지역기반 조회 화면：지역기반 서비스레벨 화면을 조회함.
5. 종료：프로그램을 종료함.
◦기능별 상세 검색조건 설정 화면은 다음과 같음.
－노선 “개별” 선택 시 “선택” 버튼 활성화
－노선 “선택” 버튼 클릭 시 노선 선택 팝업 띄움.
－날짜 “달력” 버튼 클릭 시 날짜 선택 팝업 띄움.
－시간대 ”기타” 선택 시 시간선택 콤보박스 활성화
3) 시스템 실행 매뉴얼
◦시스템 실행 매뉴얼은 다음과 같음.
실행 메뉴 0. 노선 조회
시스템 화면 및 처리 과정
1. 지선/간선/광역 구분을 선택함.
2. 상기 지선/간선/광역 선택에 따른 해당 노선을 선택함.
3. 상기 노선 선택에 따른 해당 정류장을 보여줌.
실행 메뉴 1. 자료입력 테이블(TMOVE_DATA)을 재생성함：TCARD_TEMP테이블에서 MOVINGTIME 시간대별 데이터를 그룹화하 여 TCARD 테이블에 입력한 후, TMOVE_DATA 테이블에서 운행횟수를 계산하여 TCARD 테이블의
17. TBMS 테이블의 STATIONNUM과 TBMS_S_INFO 테이블의 S_NO_1이 일치하는 S_NO_2 값을 찾아 TBMS 테이블의 해당 칼럼을 갱신함.
18. TCARD 와 TBMS 의 데이터에 해당하는 날짜를 조회하여 TSEARCH_DATE 테이블에 입력함.
실행 메뉴 2.1. 정류장기반>운행횟수 조회
시스템 화면 및 처리 과정
1. 노선 조건 선택：‘개별’ 선택 시 개별 노선을 선택할 수 있는 창을 띄움.
2. 날짜 조건 선택：텍스트박스에 직접 입력 또는 달력 버튼을 클릭하여 달력에 서 날짜 선택
3. 시간대 조건 선택：
- 오전첨두 – 07시 ~ 09시 - 오후첨두 – 18시 ~ 20시
- 기타 선택 시 시간 범위를 선택할 수 있는 콤보박스가 활성화되며, 콤보박스에서 시 간 선택 시 조회 시작 시간은 조회 종료 시간 이전이어야 함.
4. ‘조회’ 버튼을 클릭하면 상기 조회 조건에 해당하는 결과를 검색해옴.
5. 상기검색 조건에 따른 결과를 보여줌.
실행 메뉴 2.2. 정류장기반>승하차인원 조회
시스템 화면 및 처리 과정
1. 노선 조건 선택：‘개별’ 선택 시 개별 노선을 선택할 수 있는 창을 띄움.
2. 날짜 조건 선택：텍스트박스에 직접 입력 또는 달력 버튼을 클릭하여 달력에서 날짜 선택 3. 시간대 조건 선택：
- 오전첨두 – 07시 ~ 09시 - 오후첨두 – 18시 ~ 20시
- 기타 선택 시 시간 범위를 선택할 수 있는 콤보박스가 활성화되며, 콤보박스에서 시간 선택 시 조회 시작 시간은 조회 종료 시간 이전이어야 함.
4. ‘조회’ 버튼을 클릭하면 상기 조회 조건에 해당하는 결과를 검색해옴.
5. 상기검색 조건에 따른 결과를 보여줌.
실행 메뉴 2.3. 정류장기반>재차인원 조회
시스템 화면 및 처리 과정
1. 노선 조건 선택：‘개별’ 선택 시 개별 노선을 선택할 수 있는 창을 띄움.
2. 날짜 조건 선택：텍스트박스에 직접 입력 또는 달력 버튼을 클릭하여 달력에서 날짜 선택 3. 시간대 조건 선택：
- 오전첨두 – 07시 ~ 09시 - 오후첨두 – 18시 ~ 20시
- 오전첨두 – 07시 ~ 09시 - 오후첨두 – 18시 ~ 20시