A Study on Type of Location Characteristics of Transfer Stations Using Data on Traffic Cards

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施工管理大韓土木學會論文集

第31卷第4D 號·2011年 7月 pp. 519~526

교통카드자료를 이용한 환승정류장의 유형별 입지특성에 관한 연구

- 대구시를 중심으로 -

- Focused on Daegu City -

김기혁*·이승철**

Kim, Ki-Hyuk·Lee, Seung-Cheol

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Abstract

In this study, the characteristics of transfer station are analyzed using the data of public transportation. The traffic card of Daegu does not include boarding information. The boarding data are calculated using traffic card data and the BMS data. It is found that transfer has increased by the distance from CBD and the numbers of routes, and decresed by the waiting time. One- way ANNOVA are carried out to find the optimal number of clusters. Three clusters are chosen in this study. The center of the first cluster shows 2.99, so it has a characteristic of CBD. The second is 6.73, the outskirts of town, and the third is 12.78, the outlying areas.

Keywords : traffic cards, bms, transfer, transfer stations

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요 지

본 연구는 대구시의 교통카드자료를 이용하여, 환승정류장의 특성을 분석하였다. 대구시의 교통카드자료는 서울시와 달리 승차 정류장의 내용을 포함하고 있지 않고, 하차 단말기도 설치되어 있지 않기 때문에 환승정류장을 파악하기가 어렵다. 따 라서 교통카드자료와 대구시 BMS자료와의 Matching으로 환승통행에 대한 데이터를 구축하여 본 연구를 진행하였다. 환승량 모형은 도심으로부터의 거리와 노선수는 양의 계수를 나타낸 반면, 대기시간은 음의 계수가 나타나는 것으로 분석되었다. 본 분석에서는 Oneway ANOVA 분석을 통하여, 최적의 군집수를 정하였다. 군집1은 군집중심이 2.99로써, 대구시 중심에 위치 한 형태이며 군집2는 군집중심이 6.73으로 군집3은 군집중심이 12.78로써, 대구시와 경산시의 경계를 포함하고 있는 형태를 나타내며 있는 것으로 나타났다.

핵심용어 : 교통카드, BMS, 환승, 환승센터

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1. 서 론

1.1 연구의 배경 및 목적

대도시에서 교통의 문제점은 도로의 확장이나 신설과 같은 교통시설 공급이 증가되는 교통수요를 감당하지 못해 교통 혼잡이 심화되고 있는 것이다. 이러한 교통 혼잡으로 인하여 교통사고의 증가, 배기가스로 인한 환경 문제 등의 심각한 문제가 야기되고 있다. 따라서 증가되는 교통수요를 효율적 으로 처리하기 위하여, 대중교통에 대한 중요성이 대두되고 있으며 또한, 대중교통의 효율적인 운영을 위해서 환승에 대 한 사항도 중요하게 검토되고 있다.

대구시는 2006년 대중교통체계개편을 시행하여 버스운영 체계를 준공영제로 개편하였으며, 버스노선체계는 간선과

지선 체계로 개편하였다. 그리고 환승요금 무료할인제의 시 행과 환승시스템의 구축, 버스운행관리시스템(BMS: Bus Management System)의 구축 등, 대중교통 서비스 질 향상 을 위한 노력으로 인하여, 대구시 1일 대중교통 이용인구가 100만 명을 넘어서게 되었다.

환승센터는 대중교통수단 간의 연계 및 환승편의 제공, 승 용차 등의 개인교통수단과의 연계 및 환승편의 제공 등 대 중교통 이용활성화로 도시교통문제 해소에 기여하고 있으나, 이 기능을 다하기 위해서는 환승센터에 대한 체계적인 연구 와 입지 기준의 정립이 필요하다.

환승을 체계적으로 운영하기 위해서는 환승정류장을 유형 별로 구분하여 그 특성별로 체계를 정립할 필요가 있다. 그 러나 대구시의 경우 승차단말기만을 사용하고 있어 환승정

*정회원·교신저자·계명대학교 교통공학과 교수 (E-mail : [email protected])

**계명대학교 교통공학과 박사과정 (E-mail : [email protected])

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류장을 파악하기 어려운 실정이다. 따라서 본 연구에서는 승 차단말기에서 수집된 버스카드자료를 토대로 대구시 BMS자 료를 이용하여 대구시 환승O/D를 파악하여 환승정류장의 특 성을 파악하고자 하였으며, 환승정류장의 적정 분류를 통한 입지 특성을 제시하여 원활한 환승정류장 체계를 구축하고 자 한다.

1.2 연구의 범위 및 방법

본 연구의 범위는 승차단말기만을 사용하는 도시 중에서 대구광역시의 행정구역 내를 공간적 범위로 실시하였다. 대 구시 교통카드의 경우 서울의 스마트카드와는 달리 통행시 간, 통행거리, 기종점 통행량 등의 자료를 내포하지 않기 때 문에 환승정류장을 파악하기 어렵다. 따라서 본 연구에서는 대구시 카드넷(주)의 승차단말기의 교통카드자료를 원시데이 터로 하여, 환승데이터를 추출하였다. 추출된 자료의 카드결 제시간을 가공하여, 차량별 상세 통신 정보의 버스정류장 도 착시간과 Matching할 수 있도록 하였다. 그리고 대구시 교 통카드자료는 승차 정류장의 내용을 포함하고 있지 않기 때 문에 대구시 BMS 자료를 이용하였다. BMS자료의 차량별 상세 통신정보에는 정류장별 도착시간정보가 포함되어 있기 때문에 교통카드결제시간과의 Matching으로 정류장의 위치 를 파악할 수 있게 된다. BMS자료의 하나인 정류장별 위치 정보는 Arc-GIS에서 정류장들의 위치좌표와 속성자료를 입 력하여, 분석이 용이하도록 하였다.

본 연구는 2009년 6월 1일 버스 통행자들에 대하여 07~09시, 18~20시 사이의 교통카드자료 자료를 수집하여 진 행하였다. 분석에 사용된 환승통행 자료는 07~09시, 18~20 시에 각각 767건, 896건으로 총 1,663건이다. 또한 교통카 드자료와 동일한 날짜에 운행된 총 1,610대에 대한 시내버 스의 차량별 상세 통신 정보를 수집하였다.

환승통행의 행태를 분석하기 위하여 환승통행 변수를 파악 하였다. 검토된 변수로는 통과노선수, 평균대기시간, 승차인 원, 도심으로부터의 거리, 평균접근거리, 평균접근시간 등에 대하여 환승량과의 관계를 파악하였다.

본 연구의 분석에 사용된 K-means clustering은 가장 자 주 쓰이는 비계층적 군집화 방법이다. 군집의 수를 사전에 지정하고 대상 객체들을 적절한 군집에 배정하는 방법으로 분석가가 지정하는 군집수에 따라 결과가 달라지는 단점이 있다. 따라서 본 연구에서는 환승센터의 4가지 입지 유형을 구분하기 위하여 군집분석을 3군집, 4군집, 5군집, 6군집에 대하여 실시하였고, ANOVA분석을 실시하여 적정 군집수를 도출하도록 하였다. 그리고 각 군집별로 환승량에 대한 회귀 모형을 제시하여 환승센터의 유형별 특성을 파악하고, 설치 가능지점을 제시하도록 하였다.

2. 이론적 고찰 2.1 선행연구고찰

신성일(2007)은 교통카드자료를 이용하여 대중교통 평가 체계 구축방안에 대하여 제시하였다. 교통카드자료는 수집자 료의 정확성 및 신뢰성이 증대되며, 조사비용의 획기적 절감, 모든 시간대 및 광범위한 지역에 걸친 자료 취득 가능 등

장점이 있다. 지역 간 서비스 평가를 실시하였고, 수도권 철 도 운영기관 간 수입금 정산 방법에 적용하였다.

권영종(2004)은 기존의 국내외 연구사례 및 시설에 대한 지침서 등을 검토하고, 전문가 요구사항 분석을 토대로 환승 센터의 유형별 기능 및 시설에 대한 기준을 프로토타입 형 태별로 제시하였다. 환승센터의 유형별 요구기능과 시설별 규 모산정기준과 원단위는 기존의 도로용량편람, 도시철도 정거 장 편의시설 보완지침, 미국의 Transit Capacity and Quality of Service Manual(TCQSM) 등에서 이미 사용된 시설기준 을 원용하여 환승센터 유형별로 별도의 계산과정을 거치지 않고 적용하였다.

최진헌(2006)은 대중교통시설 중 하나인 환승센터가 얼마 나 이용자를 위한 시설인지 평가를 하기 위한 항목을 제시 하고 있다. 이용자가 환승시설에서 느끼는 불편사항으로 환 승거리, 대기시간, 대기공간을 평가기준으로 하여 현재 시행 중인 청량리역 환승센터에 대하여 분석하였다.

차동득(2009)은 한 수단의 도착지에서 다른 수단의 출발지 까지의 전 과정(환승패스)을 외부보도구간, 계단구간, 실내통 로구간으로 나누어 이용자 설문조사를 통하여 상대적인 저 항감을 구하여 합산된 환승저항을 계산하였다. 이를 전반적 인 환승만족도와 연결시켜 환승효용함수를 구하고 이를 토 대로 환승패스의 개선방향을 결정하는 방법을 제시하였다.

2.2 교통카드

교통카드시스템은 사용자 정보를 가지고 있는 사용자 카드, 사용자 카드와 정보를 교환하고 거래 내역을 중앙 처리 시 스템으로 전송하는 단말기, 그리고 전체 시스템의 거래 내역 을 처리하고 저장하는 중앙 처리 시스템으로 구성된다. 교통 카드는 현금을 소지할 필요가 없고, 휴대와 사용이 간편하다 는 장점이 있지만, 카드 손상이나 카드의 해킹 문제, 그리고 사용기록의 노출로 인한 사생활 피해 문제가 일어날 수 있 는 단점이 있다.

대구시는 교통카드이용자에 대하여 환승무료요금제를 시행 하고 있어 교통카드이용률이 높으나, 승차단말기만을 사용하 고 있기 때문에 표 1에서 나타난 자료 중 대부분의 자료 형태가 갖추어져 있지 않다. 그리고 대구시의 교통카드자료 는 사용자ID, 카드결제시간, 교통사업자, 차량변호, 노선번호 의 정보만 포함하고 있기 때문에 서울시의 자료와 같은 통 행시간, 통행거리, 통행횟수, 기종점통행량 등에 대한 자료수 집이 불가능하다.

2.3 환승센터

환승센터는 대중교통수단간 환승이 다른 지역에 비해 환승 이 많이 이루어지는 환승의 중심지란 의미를 가지고 있으며, 대중교통의 Hub기능을 수행함으로써 도시의 권역별 교통, 상업, 문화 중심지 역할을 수행한다. 대중교통환승센터는 입 지적 조건에 따라 시계유출입권, 시내외곽, 도심/부도심권, 광 역외곽권 환승센터로 구분될 수 있다.

시계유출입권 환승센터는 자가용 통행자들을 대중교통수단 으로의 전환에 초점을 맞추어, 대규모 주차 공간 및 장거리 간선 연계 수단의 확보를 필요로 한다. 시내외곽 환승센터는 부도심에 진입하는 개인교통수단에서 대중교통수단으로의 환

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승을 유도하기 위하여, 지하철 및 직행버스 노선과 연계하여 역세권 중심의 다양한 단거리 노선을 확보하고 있다. 도심/

부도심권 환승센터는 도시내 대중교통노선의 집결지이며, 간

선과 지선노선의 환승지로서 도시내 대중교통수단간의 연계 및 지역간 통행의 원활한 환승을 위한 집약적인 설계가 요 구되며, 지역순환 연계노선확보를 필요로 한다. 광역외곽권 환승센터는 대도시 주변의 비자족적 신도시 개발 및 위성도 시의 성장으로 증가되고 있는 광역교통문제를 해결하기 위 하여 신도시 및 위성도시에 건설하게 된다.

입지에 따른 유형 분류는 환승센터가 건설되는 도시의 규 모에 따라 표 2와 같이 구분 될 수 있으며, 그에 따른 필 요시설은 표 3과 같다.

3. 환승 DATA 구축

대구시 카드넷(주)의 교통카드자료를 원시데이터로 하여, 환승데이터를 추출하였다. 추출된 자료의 카드결제시간을 가 공하여, 차량별 상세 통신 정보의 버스정류장 도착시간과 Matching할 수 있도록 하였다. BMS자료의 하나인 정류장별 위치정보는 Arc-GIS에서 정류장들의 위치좌표와 속성자료를 입력하여, 분석이 용이하도록 하였다.

3.1 교통카드자료

대구시 카드넷(주)의 2009년 6월 1일 평일 데이터로서 오 전 2시간, 오후 2시간에 대한 교통카드자료를 수집하였다.

오전 2시간에 대한 카드데이터 총 자료수는 27,692개이며, 오후는 27,741개이다. 교통카드자료의 양이 방대하여, 오전 첨두 2시간, 오후 첨두 2시간에 대한 자료를 수집하였다.

표 1. 교통카드 수집자료 및 내용(서울시 스마트카드)

자 료 내 용 자 료 내 용

정류장별 이용승객 정류장별 승차인원 및 하차인원 수 혼잡율 현재승차인원+승차인원-하차인원

노선별, 수단별 이용승객 노선별, 수단별 승차인원 및 하차인원 수 1인당 평균요금 지불요금의 평균 승객유형별 이용횟수 승객유형별 승차인원 및 하차인원 차량 한 대당 운임 수입 운임수입의 합

차량1대당 운송실적 총 승차인원/차량대수 노선별 운임 수입 노선별 총 운임수입

차량별 평균재차인원 구간별 재차인원의 합/구간수 평균 환승 횟수 통행수의 합/총 이용자수 1인당 평균통행시간 승차시간과 하차시간의 차이의 평균 평균 환승 소요 시간 이전수단 하차시간과 환승한

수단의 승차시간 차이의 평균 1인당 평균통행거리 승차지역과 하차지역간 거리의 평균 평균 환승 이용요금 환승이 발생한 경우의 총

지불요금의 평균

1인당 평균통행횟수 총통행수/이용자수 기종점통행량 승차 및 하차지역의 통행쌍

수단별 평균이용시간 각 수단별 평균이용시간 대중교통정책수립을 위한 교통카드자료활용방안, 한국교통연구원, 2006

그림 1. 환승센터 개념도(교통개발연구원, 2004)

표 2. 도시규모별 환승센터 입지유형 분류 구 분 인 구 환승센터의 입지유형 분류

대도시 100만명 이상

- 도심/부도심권 환승센터 - 시내외곽 환승센터 - 시계유출입권 환승센터 - 광역외곽권 환승센터 중도시 30~100만명 - 도심/부도심권 환승센터

- 시계유출입권 환승센터 소도시 10~30만명 - 도심권 환승센터

- 시계유출입권 환승센터 주) 교통개발연구원, 2004.8

표 3. 대중교통환승센터의 입지유형별 필요시설

구분 환승유형 필요시설

외곽권광역

- 개인교통수단과 대중교통수단 환승 - 지하철/버스/택시/승용차

- 주변지역주민을 위한 편의시설 제공

지하철역사, 버스정류장/택시정류장, Park&Ride 시설, Kiss&Ride 시설, 주민편의시설

유출입권시계 - 개인교통수단과 대중교통수단 환승 - 지하철/버스/택시/승용차

지하철역사, 버스정류장/택시정류장, Kiss&Ride 시설, Park&Ride 시설, 버스터미널(시외)

시내외곽 - 개인교통수단과 대중교통수단 환승 - 지하철/버스/택시/승용차

- 역세권 혼잡이 극심한 지역에서의 Park&Ride 시설 제한

지하철역사, 버스정류장/택시정류장, Kiss&Ride 시설, Park&Ride 시설

부도심권도심/ - 지하철/버스/택시/승용차

- 지역순환버스와 부도심직행버스 지하철역사, 버스정류장/택시정류장, 보행환승공간

주) 교통개발연구원, 2004.8

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서울시 스마트카드의 자료 형태는 약 24개의 항목으로 구 분되어 있으며, 스마트카드를 사용한 통행자의 거래내역에 관한 자료를 포함하고 있다. 그러나 대구시 카드넷(주)의 자 료 형태는 A열은 이용자ID, B열은 카드결제시간, C열은 교 통사업자명, D열은 차량번호, E열은 노선번호로서 5개의 항 목에 관한 자료를 설명하고 있다.

서울시 스마트카드자료에서처럼 환승정보와 승객의 O/D파 악이 가능하면, 현 단계에서 환승자료의 수집이 가능하지만, 대구시 카드넷(주)에서 제공된 자료만으로는 환승자료의 구 축이 어렵다. 동일 ID에 대한 결제시간자료로는 이용자의 환 승유무를 파악할 수는 있지만, 정류장 위치 파악이 불가능하 다. 따라서 카드넷(주)에서 제공된 자료에서는 미환승 자료를 제외시키고, 환승통행을 실시한 ID에 대하여 BMS 자료와 Matching이 가능하도록 자료를 정리하였다.

3.2 대구시 BMS자료

대구시 BMS자료에서는 운행하고 있는 모든 차량에 대하 여 노드 통과시간정보를 파악할 수 있게 되어 있다. 각 차 량에는 GPS가 설치되어 있으며, 주요 노드, 버스정류장 등 에 설치된 단말기의 통신으로서 수집시간정보의 파악이 가 능하다. 본 연구수행을 위하여 총 1,610대의 시내버스에 대 한 모든 차량별 통신정보를 수집하였다. 차량별 상세 통신정 보에는 운행일자, 버스회사, 차량번호, 노선번호, 노드, 수집 시간 등이 포함되어 있다.

차량별 상세 통신정보자료에서 수집시간에 대한 정보를 추 출할 수 있으며, 이를 통하여 정류장별 버스도착시간의 파악 이 가능하다. 따라서 교통카드자료에서 카드결제시간정보와 BMS 자료에서의 정류장별 버스도착시간정보를 이용하여, 시 내버스 이용자가 승차한 버스정류장을 파악할 수 있게 된다.

2009년 6월 1일 운행한 버스대수 총 1,610대에 대한 정

류장도착시간을 수집하였으며, 교통카드자료와의 Matching을 위하여, 오전 07~09시, 오후 18~20시 사이의 자료만을 추출 하였다.

3.3 환승 DATA 구축

대구시내버스 1,610대에 대한 운행정보를 통해 각 차량들 이 정류장에 도착하는 시간정보를 산출하였다. 이 자료는 다 시 교통카드 결제시간정보와 Matching으로 최종의 환승자료 를 구축하게 된다. 대구시에서는 하차단말기가 설치되어 있 지 않아, 첫 번째 교통수단에서 하차한 정보를 얻을 수가 없다. 본 분석에서의 환승자료는 첫 번째 교통수단에서의 승 차정보와 두 번째 수단에서의 승차정보를 Matching하여 자 료를 추출하였다. 자료는 오전 767통행, 오후 896통행으로 총 1,663통행에 대한 환승자료를 구축하였다.

4. 환승통행의 특성 분석 4.1 환승통행 변수 분석

환승통행의 행태를 분석하기 위하여 표5와 같은 환승통행 변수를 파악하였다.

그림 2. 교통카드자료

그림 3. 차량별 상세 통신정보

표 4. 자료수집

구분 교통카드자료(원시데이터) 환승통행

07~09시 2,736건 767통행

18~20시 3,084건 896통행

합 계 5,820건 1,663통행

그림 4. 버스정류장별 환승통행량

표 5. 환승통행의 변수

변수 내 용

노선수(개) 버스정류장의 총 노선수

평균대기시간(분) 배차간격의 1/2값

승차인원(명/일) 환승정류장에서의 총 승차인원 도심으로부터의 거리(km) 도심(반월당역)으로부터의 거리 환승량(명/일) 환승정류장에서의 환승승차인원 평균접근거리(km) 첫 번째 정류장에서

환승정류장까지의 평균접근거리 평균접근시간(분) 첫 번째 정류장에서

환승정류장까지의 평균접근시간

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노선수는 각 버스정류장에서 서비스되고 있는 총 노선의 수로서 대구광역시 버스노선안내시스템을 이용하여 정류장의 노선수를 파악하였다. 승차인원은 해당 정류장의 일일 승차 인원에 대한 정보로서 대구시 BMS자료로부터 추출하였다.

도심으로부터의 거리는 버스정류장의 특성을 구분하기 위한 변수로서, 대구시에서 지리적인 중심점인 반월당역을 기준으 로 한 떨어진 거리이며, Arc-GIS를 이용하여 두 지점간의 직선거리를 측정하여 적용하였다. 환승량에 대한 변수는 두 번째 수단에서 환승을 하는 승객수이며, 평균접근거리는 두 번째 수단을 이용하기 위해 접근하는 동일 정류장에서의 승 객들의 평균접근거리이다. 평균접근시간은 첫 번째 수단에서 의 카드결제시간으로부터 두 번째 수단에서의 카드결제시간 까지로 대기시간의 의미가 포함되어 있다.

각 변수들의 상관분석을 실시한 결과 환승량에 대하여 노 선수와 승차인원, 평균접근거리에 대하여 양의관계가 있는 것으로 나타났으며, 평균대기시간과 도심으로부터의 거리, 평 균접근시간에 대해서는 음의관계가 있는 것으로 나타났다.

전체 정류장에 대하여 환승량을 종속변수로 한 회귀분석의 결과는 표 7과 같다.

환승량 모형은 도심으로부터의 거리, 노선수, 대기시간에

대한 변수의 p-value가 0.000으로 95%유의수준에서 모두 유의한 것으로 나타났다. 도심으로부터의 거리와 노선수는 양의 계수를 나타낸 반면, 대기시간은 음의 계수가 나타나는 것으로 분석되었다. 도심으로부터의 거리가 길어질수록, 노 선수가 증가할수록, 그리고 대기시간이 작을수록 환승량이 증가하는 것으로 분석되었다.

4.2 환승센터의 입지 유형 분석

환승센터는 입지별로 도심/부도심권 환승센터, 시내외곽 환 승센터, 시계유출입권 환승센터, 광역외곽권 환승센터로 나 눌 수 있다. 그리고 입지유형에 따라 필요시설물 또한 달라 표 6. 상관분석결과

상관분석 노선수 평균대기시간 승차인원 도심거리 환승량 평균접근거리 평균접근시간

노선수 1 -.134** .555** -.067** .414** .113** .012

평균대기시간 -.134** 1 -.131** .088** -.071** -.072** .030

승차인원 .555** -.131** 1 -.203** .327** .028 .050*

도심거리 -.067** .088** -.203** 1 -.064** .315** .057*

환승량 .414** -.071** .327** -.064** 1 .030 -.042

평균접근거리 .113** -.072** .028 .315** .030 1 .369**

평균접근시간 .012 .030 .050* .057* -.042 .369** 1

표 7. 환승량 모형

구분 비표준화계수 표준화계수

t-value p-value

B 표준오차오류 베타

(상수) 2.392 .256 - 9.339 .000

도심거리(km) .174 .012 .330 14.305 .000

노선수(개) .063 .012 .124 5.332 .000

대기시간(분) -.135 .037 -.084 -3.631 .000

표 8. 분산의 동질성 검정(k=3)

구 분 Levene통계량 df1 df2 p-value

노선수(개) 8.887 2 1660 .000

대기시간(분) 111.310 2 1660 .000 승차인원(인) 33.878 2 1660 .000 도심거리(km) 65.738 2 1660 .000 환승량(인) 27.730 2 1660 .000

표 9. 평균의 동질성 검정(k=3)

구 분 통계량a df1 df2 p-value

노선수(개) Welch 2.101 2 282.202 .124

Brown-Forsythe 2.236 2 389.802 .108

대기시간(분) Welch 15.752 2 234.570 .000

Brown-Forsythe 11.102 2 222.017 .000

승차인원(인) Welch 72.474 2 281.255 .000

Brown-Forsythe 46.474 2 227.982 .000

도심거리(km) Welch 1733.123 2 254.275 .000

Brown-Forsythe 1461.913 2 188.147 .000

환승량(인) Welch 52.458 2 323.433 .000

Brown-Forsythe 65.850 2 682.791 .000

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지게 된다. 따라서 대구시에 맞는 환승정류장에 대한 환승센 터의 입지 구분이 필요하다. 환승센터의 입지 유형이 거리에 의한 구분이므로 본 분석에서는 환승정류장들에 대하여 도 심으로부터의 거리변수를 기준으로 k-means clustering을 이 용하여 환승센터의 입지분석을 실시하였다. 본 분석에서는 3~6개의 군집을 Oneway ANOVA 분석을 통하여, 최적의 군집수를 정하였다.

환승정류장의 변수를 이용하여 각 집단에 대한 분산분석을 실시하였다. 각 집단의 변수에 대한 분산의 차이를 비교하여 적정 군집수를 선택하였다. 분산분석의 검정변수로서 환승량 에 대한 상관도가 높은 노선수, 대기시간, 승차인원, 도심으 로부터의 거리 변수를 적용하였다.

3군집의 각 집단에 대한 모분산의 동질성 검정 결과, 유의 확률(p-값)이 0.00으로 유의수준 5% 이하에서 각 집단들의 모분산이 같다는 귀무가설을 기각하게 된다.

3군집의 평균의 동질성 검정 결과, 노선수 변수를 제외한 모든 변수에 대하여 유의확률 0.00으로서, 3집단 간의 차이 가 있음을 알 수 있다. 환승정류장에 대하여 3, 4, 5, 6군 집에 대해서 분산분석을 실시한 결과, 대기시간, 승차인원, 도심거리에 대하여 집단 간의 차이가 있는 것으로 분석되었 다. 환승량의 변수에 대해서 5군집과, 6군집이 분산이 0인 집단이 발생하게 되어, 분석을 수행하지 못하였다. 4군집에 비하여 3군집일 경우 유의수준이 다소 높은 결과로 분석되 어, 3군집을 대상으로 분석을 실시하였다.

4.2.1 군집1

Arc-GIS에서 나타난 군집1의 형태는 그림 5와 같다. 군집 의 중심은 2.99(km)로 대구시 중심에 위치하고 있다. 군집1 에 대하여 환승량에 대한 회귀모형을 도출하였다. 노선수, 도 심거리, 승차인원, 평균접근거리 모두 양의 계수로 나타나,

환승량과 모두 비례관계에 있는 것으로 분석되었다.

4.2.2 군집2

Arc-GIS에 나타난 군집2의 형태는 그림 6과 같으며, 군집 2의 중심은 6.73(km)이다. 환승량은 노선수가 증가할수록 늘 표 10. K-means clustering 최종 군집 중심(K = 3)

구분 군집1 군집2 군집3

도심거리(km) 2.99 6.73 12.78

케이스 수 1,139 415 109

표 11. 군집1의 환승량 모형

t p-value

(상수) -7.201 .707 -10.190 .000

노선수(개) .939 .071 .410 13.202 .000

도심거리(km) 1.549 .148 .262 10.470 .000

승차인원(인) .001 .000 .130 4.190 .000

평균접근거리(km) .408 .147 .069 2.769 .006

t p-value

(상수) 1.581 .395 4.002 .000

노선수(개) .403 .059 .374 6.865 .000

승차인원(인) -.002 .000 -.251 -4.608 .000

그림 5. 군집1의 환승정류장 설치가능지점

(7)

어나며, 승차인원은 음의 계수로 반비례관계에 있는 것으로 분석되었다.

4.2.3 군집3

Arc-GIS에서 나타난 군집3의 형태는 그림7과 같으며, 군 집3의 중심은 12.78(km)이다. 환승량은 평균접근거리 변수가 음의 관계로, 접근거리가 짧을수록 환승량은 증가하게 되는 형태를 보이는 것으로 분석되었다.

대구시의 환승정류장에 대하여 입지분석을 파악하기 위해 K-means clustering방법을 사용하였다. 본 분석에서는 적정한 군집수를 선정하기 위하여, 각 군집에 대하여 분산분석을 실 시하였다.

군집1은 군집중심이 2.99로써, 대구시 중심에 위치한 형태 이다. 노선수, 승차인원, 도심거리, 평균접근거리가 길어질수 록 환승량이 증가하는 패턴을 보이는 것으로 분석되었다.

군집2는 군집중심이 6.73으로써, 노선수는 증가할수록, 승 차인원은 적을수록 환승량이 증가하는 것으로 분석되었다.

즉, 이용자수보다 노선수에 더 큰 영향을 받는 것으로 분석 되었다.

군집3은 군집중심이 12.78로써, 대구시와 경산시의 경계를 포함하고 있는 형태를 나타내며 있다. 환승량은 평균접근거 리가 짧을수록 증가하는 것으로 분석되었다.

5. 결 론

본 연구의 목적은 대구시의 교통카드 이용자들에 대하여 수집된 자료를 토대로 적정 환승센터의 위치를 파악하기 위 한 것이다. 대구시 교통카드 자료는 서울시에서 운영하고 있 는 카드자료의 형태와는 다르게 카드ID, 결제시간, 차량번호, 운송회사, 노선번호에 대해서만 정보를 가지고 있다. 따라서 승차정류장을 파악하기 위해 BMS 자료의 하나인 차량별 버

스정류장 도착 시간을 수집하여, 교통카드자료와의 Matching 을 시도하였다.

환승정류장의 입지 구분을 위해, 환승센터의 유형별 입지 기준에서 적용한 도심으로 부터의 거리를 변수로 k-means clustering 분석을 실시하였다. k-means의 적정 군집수를 위 해 3군집, 4군집, 5군집, 6군집에 대하여 각 집단에 대한 분산분석을 실시하였다.

적정 군집수는 3군집으로 각 군집에 대하여 환승량에 대 한 모형을 구축하였다. 군집1은 노선수, 도심거리, 승차인원, 평균접근거리 모두 양의 계수로 나타나, 환승량과 모두 비례 관계에 있는 것으로 분석되었다. 군집2는 노선수가 증가할수 록 환승량이 커지며, 승차인원은 음의 계수로 반비례관계에 있는 것으로 분석되었다. 군집3의 환승량은 평균접근거리 변 수가 음의 관계로, 접근거리가 짧을수록 환승량은 증가하게 되는 형태를 보이는 것으로 분석되었다.

대중교통환승센터는 입지적 조건에 따라 시계유출입권, 시 내외곽, 도심/부도심권, 광역외곽권 환승센터로 구분된다. 본 분석이 시내버스 이용자들에 대한 자료를 기반으로 분석한 것이므로 시외통행과 지역 간 교통수단이용의 특성이 큰 광 역외곽권 환승센터를 제외하면, 본 연구에서 진행된 3군집의 형태와 유사하다. 1군집은 도시 중심에 위치한 형태로 도심 /부도심권 환승센터의 특성과 유사하며, 2군집은 시내외곽환 승센터, 3군집은 시계유출입권 환승센터와 유사하다. 따라서 이들 환승센터에 대하여 본 연구를 통해 대구시 환승정류장 의 입지 기준과 그 특성을 제시 할 수 있다.

추후 연구에서는 지하철을 포함한 환승센터 연구가 필요하 며 추후 대구시에도 하차단말기를 운영할 경우 환승자료뿐 만 아니라 버스O/D 구축 등의 연구와 업무가 가능해질 것 으로 판단된다.

감사의 글

이 논문은 2010년도 정부(교육과학기술부)의 재원으로 한 국연구재단의 지원을 받아 수행된 기초연구사업임(No. 2010- 0025208)

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135-142.

t p-value

(상수) 5.669 .695 8.161 .000

평균접근거리(km) -.377 .134 -.263 -2.820 .006

(8)

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(접수일 : 2011.3.17/심사일: 2011.4.11/심사완료일: 2011.5.19)