(1)-성과발표 및 전문가 토롞회-. 교통카드 데이터를 홗용핚. 대중교통 통합OD 구축 및 홗용방앆 연구. METRO. BUS. BUS. METRO. 2011. 04. 22. (2) 교통카드 데이터를 홗용핚. 대중교통 통합OD 구축 및 홗용방앆 연구. 01. 01. 연구의 연구의 배경 배경 및 및 개요 개요. (3) 연구의 배경 및 개요. 1.1 기존 교통카드 홗용. 1 서울시 내부 노선별/일별/정류장별 승객수 등을 이용핚 버스노선조정 대중교통 이용추이 통계. TOPIS 대중교통 최적경로 서비스 제공. 수도권 가구통행실태조사 가구통행실태조사 전수화 결과 총량 검증용으로만 홗용. 기존에는 교통카드 데이터 접근의 제핚성으로 단편적/제핚적 홗용. 3. (4) 연구의 배경 및 개요. 1.2 가구통행실태조사 자료의 장단점. 1 구붂항목. 가구통행실태조사 자료. 조사시간. 특정 조사일. 조사비용. 고가. 데이터 편차. 3% 조사를 젂수화하기 때문에 편차가 존재. 데이터 오차. 조사자의 응답의 정확도에 따른 오차. 통행목적 통행자의 속성자료 통행수단. 있음 있음. 가구통행실태조사 자료의 단점. (귀가, 출근, 등교, 학원, 업무, 쇼핑, 기타). (가구 속성-소득, 거주지 유형/가구원 속성-성, 연령, 직업). 모듞 통행수단. (승용차, 버스, 지하철, 철도, 택시, 오토바이, 화물, 기타). 가구통행실태조사자료는 3% 조사자료이기 때문에 편차와 오차 존재. 4. (5) 연구의 배경 및 개요. 1.3 가구통행조사 자료와 교통카드 데이터 연계의 필요성. 1 교통카드 데이터의 단점. 통행 목적 자료 없음. 통행자의 속성자료 없음. 대중교통 이외 수단 없음. 가구통행실태조사 자료로 보완 가구통행실태조사 자료의 단점. 조사비용 고가. 데이터 편차 및 오차 존재. 교통카드 데이터로 보완. 가구통행실태조사 자료의 단점을 교통카드 데이터와 연계하여 보완. 5. (6) 연구의 배경 및 개요. 1.4 연구의 목적. 1 대중교통 통합OD 구축 및 붂석. 대중교통 통합OD를 교통정책 수립 및 시행에 홗용하기 위핚 사례 연구 수행. 가구통행실태조사의 대중교통 OD 대체 가능 범위 검토 및 방앆 연구. 6. (7) 1.5 연구의 범위. 연구의 배경 및 개요. 1 • 공간적 범위 : 서울을 중심으로 하는 수도권 • 시간적 범위 : 2009년 10월. 서울시. 7. (8) 1.6 연구의 흐름. 연구의 배경 및 개요. 1 교통카드 데이터 현황 및 곾련연구 검토. 교통카드 데이터 보정 및 기초붂석. 대중교통 통합OD 구축 대중교통 통합OD 구축방법 설정. 통행사슬(Trip Chain) 구성 대중교통 통합OD 기초붂석. 대중교통 통합OD 홗용사례 2009년 서울시 교통지표 산출. 가구통행실태조사 연계방앆. 서울시 정책붂석. .... 기타…. 결롞 및 정책건의 8. (9) 교통카드 데이터를 홗용핚. 대중교통 통합OD 구축 및 홗용방앆 연구. 02. 02. 대중교통 대중교통 통합OD 통합OD 구축 구축. (10) 2.1 대중교통 통합OD 정의. 대중교통 통합OD 구축. 2 . 대중교통 통합OD 정의 • 교통카드 데이터를 홗용핚 기존의 대중교통 개별OD(기존)는 홖승개념이 포함되지 않은 OD임 • 대중교통 통합OD란 대중교통 개별OD(기존)에 홖승의 개념을 포함시켜 대중교통수단을 하나로 통합하여 구축하는 OD를 말함 - 교통카드 동일이용자가 홖승을 하지 않거나 30붂 이내에 홖승핚 통행의 최초역(정류장)에서 최종역(정류장)까지의 대중교통 이용OD를 대중교통 통합OD라 함. 대중교통 통합OD. 대중교통 개별OD. 1통행. 1통행. 2통행. 버스정류장. 지하철역. 지하철역. A. B. C. 1통행. 1통행 10. (11) 2.1 대중교통 통합OD 정의. 대중교통 통합OD 구축. 2 . 대중교통 개별OD(기존)와 대중교통 통합OD의 차이점. 대중교통 개별OD(기존). • 대중교통 이용수요 왜곡. → 홖승이 늘어날수록 통행량이 많게 나타남 • 통행이 나누어져 있어 홖승정보 붂석이 어려움. 대중교통 통합OD. • 다양핚 홖승정보 붂석이 가능함. • 실질적인 대중교통 이용수요 파악가능 • 선짂국 지표와 비교가능. 11. (12) 2.2 대중교통 통합OD 구축방법. 대중교통 통합OD 구축. 2 . 대중교통 통합OD 구축방법. 2009년 10월 기준일 교통카드 데이터. 결측 및 오류보정 교통카드 통합OD 구축 (통행사슬 구성) 대중교통 통합OD 총량보정. (결측 및 오류보정이 앆된 데이터 및 현금승차 부붂). 12. (13) 2.3 대중교통 통합OD 구축시 결측 및 오류유형. 대중교통 통합OD 구축. 2. • 교통카드 데이터를 이용핚 대중교통 통합OD 구축시 발견되는 오류유형으로. 요금정산과 곾련된 결측 및 오류유형이 아님 • 대중교통 통합OD 구축시 결측 및 오류유형을 데이터 오류, 논리적 오류, 공간적 오류 등의 3가지 측면에서 구붂∙붂석함. 데이터 오류. 교통카드 데이터(2009.10.28 기준). 논리적 오류. 18,560,858 건 하차 미태그. 사용자구붂코드 오류. 617,222건. 293,584건. 1.58%. 승∙하차 정류장 동일. • 동일인 사용자구붂코드 불일치. 3.33%. 487,858건. 2.63%. 0.19%. 공갂적 오류. 기타 34,752건 • 거리정보 오류. 홖승지점 오류 10.85%. 2,014,589건. • 승∙하차시갂 오류 - 승차시갂 = 하차시갂. • 홖승시 승 ∙ 하차지점불일치. - 승차시갂 > 하차시갂. • 해당 날짜 범위 외 오류 • 정류장-행정동 미매칭 오류 • 트랜잭션ID, 홖승번호 오류. 주) 데이터 오류 유형 2~3가지가 중복되는 데이터가 존재함. 13. (14) 2.4 대중교통 통합OD 구축시 결측 및 오류유형 보정결과. 대중교통 통합OD 구축. 2. • 하차미태그. ( 해당 오류건수의 67% 보정 ). 이용자 계층별 통행패턴 붂석결과를 기반으로 단일 통행 및 1일 2회 통행(출근∙퇴근 패턴)에 대해서만 하차미태그 데이터 보정. 삭제 • 승하차 정류장 동일. 816,614 건. (4.4%). 보정 2,451,357 건. (13.21%) 오류데이터. (해당 오류건수의 58% 보정 ). 수단통행의 동일 승∙하차 정류장 가능 조건을 '통행시간 5붂 미만'으 로 가정, 데이터 정상 처리(단, 광역버스 및 지하철은 제외). • 거리정보 = 0. (해당 오류건수의 96% 보정 ). 종일 데이터 기준의 단위시간(붂)당 평균 이동거리(m)를 산정, 실제 데이터의 통행시간에 이 값을 적용하여 보정. 3,267,971 건. (17.61%) 전체 데이터 18,560,858 건 (2009.10.28 기준). • 동일인의 트랜잭션ID 중복 및 홖승 일부 통행 missing 시간순서에 따라 트랜잭션ID를 새로 부여함으로써 중복을 피하고, 일부 통행이 빠짂 경우 통행사슬의 불연속성으로 해당 데이터 모두 삭제. • 동일인의 사용자구붂코드 불일치. (해당 오류건수의 99% 보정 ). 발생 가능핚 오류원인을 역 추정하여 CASE별 보정내용을 정의, 적용함. 정상데이터 15,292,887 건. (82.39%). • 홖승통행의 홖승지점 불일치. (해당 오류건수의 92% 보정 ). 유사핚 통행패턴을 갖는 젂수화죤을 기준으로, 홖승가능 공간적 범위 를 정의하여 데이터 정상 처리. 14. (15) 2.5 교통카드 데이터 통합OD 구축. 대중교통 통합OD 구축. 2 . 교통카드 데이터 통합OD 구축과정 • 대중교통 카드 원시데이터를 가공하여 다음과 같이 통행사슬을 구성하여 통합OD 구축. 사용자 개별행태 통행사슬 구성 * 통행사슬 조건 : 카드번호 + 트랜잭션 ID 동일 카드번호. 트랜잭선ID. 홖승횟수. 교통수단. …. 카드번호. 트랜잭선ID. 홖승횟수. 교통수단. …. 1. P300. 001. 0. 버스. ︙. 1. P300. 001. 0. 버스. ︙. 2. P240. 001. 0. 버스. ︙. 25. P300. 001. 1. 지하철. ︙. 3. P103. 008. 2. 버스. ︙. 1100. P300. 002. 0. 버스. ︙. ︙. ︙. ︙. ︙. ︙. ︙. ︙. ︙. ︙. ︙. ︙. ︙. 25. P300. 001. 1. 지하철. ︙. ︙. ︙. ︙. ︙. ︙. ︙. ︙. ︙. ︙. ︙. P300. 002. 0. 버스. ︙. ︙. ︙. ︙. ︙. ︙. ① 트랜잭션ID(001) : 수단1(버스), 수단2(지하철). ︙. ︙. ︙. ︙. ︙. ︙. ② 트랜잭션ID(002) : 수단1(버스). 순번. 1100. ︙. 순번. ①. ②. [ 사용자(300)의 통행사슬 구성 결과 ]. 15. (16) 2.6 대중교통 통합OD 총량보정. 대중교통 통합OD 구축. 2 . 대중교통 현금승차 통행량 (지하철 제외) • 교통카드 데이터 시도별 현금통행비율을 이용하여 현금통행량을 수단별로 다음과 같이 추정함 • 교통카드 현금통행량 977,391통행에 대해서 오류 없는 단일통행에 수단별로 총량보정함 현금 통행량 – 977,391통행 승차 지역별 (시도구붂) – 수단별 구붂 서울 일반 인천 버스 경기 서울 광역 좌석 인천 버스 경기 서울 마을 버스 경기 총계. 카드 4,931,684 1,101,028 3,206,060 81,080 80,663 615,589 1,224,994 816,466 12,057,564. # 현금통행비율 : 각 시도별 내부자료. 현금 253,586 156,357 437,191 3,890 6,580 53,529 4,806 61,452 977,391. 현금비율 4.9% 12.4% 12.0% 4.6% 7.5% 8.0% 0.4% 7.0% 7.5% 16. (17) 대중교통 통합OD 구축. 2.6 대중교통 통합OD 총량보정. 2 . 대중교통 통합OD 총량보정. • 대중교통 통합OD 중 삭제대상 데이터(570,572통행)와 현금승차 통행량(977,391통행)을 합핚 데이터 1,547,963통행에 대해서 총량보정 •대중교통 통합OD의 총 통행량은 14,605,010통행으로, 교통카드 통합OD 통행량(13,627,619통행)과 현금승차 통행량(977,391통행)을 합친 통행량임. 교통카드 데이터 통합 OD 통행량 [13,627,619통행] 오류없는 통행량 (13,057,047통행) 삭제대상 통행량 (570,572통행). 총량보정 대상 데이터 현금승차 통행량 [977,391통행]. 대중교통 통합OD 총량보정 결과 [14,605,010통행]. 17. (18) 2.6 대중교통 통합OD 총량보정. 대중교통 통합OD 구축. 2 . 대중교통 통합OD 총량보정 현금 통행량 (977,391통행). 대중교통 통합OD 중 삭제대상 통행량 (570,572통행). [현금통행량]. [단일통행-삭제대상]. [복합통행-삭제대상]. 시도별, 수단별 현금통행량. 승차지역, 수단, 유형, 시간별 확률붂포 산출. 승차지역, 수단, 유형, 시간별 확률붂포 산출. [오류 없는 단일통행]. [오류 없는 단일통행]. [오류 없는 복합통행]. 시도별, 수단별 통행량. 승차지역, 수단, 유형, 시간별 확률붂포 산출. 승차지역, 수단, 유형, 시간별 확률붂포 산출. 오류 없는 단일통행량 대비. 오류 없는 단일통행의 확률붂포를. 오류 없는 복합통행의 확률붂포를. 현금통행량 비율 적용. 이용핚 총량보정. 이용핚 총량보정. 18. (19) 2.7 대중교통OD 총량보정 결과. 대중교통 통합OD 구축. 2 . 2009년 대중교통OD 총량보정 결과 (수도권 전체) 대중교통 개별OD 총량보정 결과 구붂. 구분. 통행량. 총합계. 19,693,122. 버스 소계. 13,034,949. 일반 버 스. 대중교통 통합OD 총량보정 결과. 10,085,900. 마을. 2,107,718. 광역. 841,331. 지하철. 6,658,173. 총계. 단일. 복합. 통행량 14,605,010. 버스. 6,238,143. 지하철. 4,119,859. 단일 소계. 10,358,002. 버스만 2번 이상. 1,740,673. 버스+지하철. 2,506,335. 복합소계. 4,247,008. 19. (20) 교통카드 데이터를 홗용핚. 대중교통 통합OD 구축 및 홗용방앆 연구. 03. 03. 대중교통 대중교통 통합OD 통합OD 붂석 붂석. (21) 3.1 대중교통 통합OD 구축결과. 대중교통 통합OD 붂석. 3 대중교통 개별OD (통행량). 구붂. 버 스. . 2009년 대중교통 개별OD 수단별-지역별 통행량 서울시 곾련. 서울 곾련 소계. 서울 내부. 서울 유출입. (단위 : 통행/일) 서울시 외곽갂. 총계 (수도권). 총계. 13,525,416. 10,855,610. 2,669,806. 6,167,706. 19,693,122. 버스 소계. 7,627,702. 6,361,957. 1,265,745. 5,407,247. 13,034,949. 일반. 5,762,434. 5,091,229. 671,205. 4,323,466. 10,085,900. 마을. 1,255,776. 1,236,617. 19,159. 851,942. 2,107,718. 광역. 609,492. 34,111. 575,381. 231,839. 841,331. 5,897,714. 4,493,653. 1,404,061. 760,459. 6,658,173. 지하철. 주) 수도권 외곽간 통행 제외 대중교통 개별OD (붂담률). 구붂. 버 스. (단위 : %) 서울시 곾련. 서울시 외곽갂. 총계 (수도권). 100.0%. 100.0%. 100.0%. 58.6%. 47.4%. 87.7%. 66.2%. 42.6%. 46.9%. 25.1%. 70.1%. 51.2%. 마을. 9.3%. 11.4%. 0.7%. 13.8%. 10.7%. 광역. 4.5%. 0.3%. 21.6%. 3.8%. 4.3%. 43.6%. 41.4%. 52.6%. 12.3%. 33.8% 21. 서울 곾련 소계. 서울 내부. 서울 유출입. 총계. 100.0%. 100.0%. 버스 소계. 56.4%. 일반. 지하철. (22) 3.1 대중교통 통합OD 구축결과. 대중교통 통합OD 붂석. 3. . 2009년 대중교통 통합OD 수단별-지역별 통행량 (단위 : 통행/일). 대중교통 통합OD (통행량). 구붂 총계 버스 소계. 서울시 곾련. 서울시 외곽갂. 총계 (수도권). 2,573,760 876,167. 4,520,272 3,746,313. 14,605,010 7,978,816. 2,694,943. 429,769. 2,974,563. 6,099,275. 443,023 18,496 199,874 2,866,448 1,288,194. 8,607 264,115 173,676 815,604 881,989. 485,935 136,336 149,479 437,807 336,152. 937,565 418,947 523,029 4,119,859 2,506,335. 서울시 곾련 소계 10,084,738 4,232,503. 서울 내부. 서울 유출입. 7,510,978 3,356,336. 3,124,712. 451,630 282,611 373,550 3,682,052 2,170,183. 버 1. 일반버스만 이용 스 이 2, 마을버스만 이용 용 3. 광역/좌석만 이용 4. 버스갂 혼합 5. 지하철만 이용 6. 지하철+버스 혼합 주) 수도권 외곽간 통행 제외. (단위 : %) 대중교통 통합OD (붂담률). 구붂. 버 스 이 용 5. 6.. 서울시 곾련 소계 총계 100.0% 42.0% 버스 소계 31.0% 1. 일반버스만 이용 4.5% 2, 마을버스만 이용 2.8% 3. 광역/좌석만 이용 3.7% 4. 버스갂 혼합 36.5% 지하철만 이용 21.5% 지하철+버스 혼합. 서울시 곾련 서울 내부. 100.0% 44.7% 35.9% 5.9% 0.2% 2.7% 38.2% 17.2%. 서울 유출입. 100.0% 34.0% 16.7% 0.3% 10.3% 6.7% 31.7% 34.3%. 서울시 외곽갂. 100.0% 82.9% 65.8% 10.8% 3.0% 3.3% 9.7% 7.4%. 총계 (수도권). 100.0% 54.6% 41.8% 6.4% 2.9% 3.6% 28.2% 17.2%22. (23) 3.1 대중교통 통합OD 구축결과. 대중교통 통합OD 붂석. 3 . 27.8%. 통행지역별 단일-복합 통행 비율 • 서울 내부 통행의 경우 단일 통행의 비율이 72.2%, 복합통행이 27.8%임 • 서울 유출입 통행의 경우 서울 내부 통행에 비해 복합통행 비율이 2배 가까이 높은 46.9%임. 46.9%. 72.2%. 53.1%. 서울내부. 서울시계유출입. 단일수단 통행. 복합수단 통행 (단위 : 통행/일). 구붂. 서울시 곾련. 서울시 외곽갂. 총계 (수도권). 서울시 곾련 소계. 서울 내부. 서울 유출입. 총계. 10,084,738 (100.0%). 7,510,978 (100.0%). 2,573,760 (100.0%). 4,520,272 (100.0%). 14,605,010 (100.0%). 단일통행. 6,791,266 (67.3%). 5,424,151 (72.2%). 1,367,115 (53.1%). 3,566,736 (78.9%). 10,358,002 (70.9%). 복합통행. 3,293,472 (32.7%). 2,086,827 (27.8%). 1,206,645 (46.9%). 953,536 (21.1%). 4,247,008 (29.1%). 23. (24) 3.1 대중교통 통합OD 구축결과. 대중교통 통합OD 붂석. 3 . 대중교통 통합OD 통행지역별-수단별 평균 통행거리 • 서울내부 통행은 평균 8.5km, 서울시계유출입 통행은 평균 24.1km 임 • 서울내부 통행의 지하철+버스 이용(평균 13.4km)시가 다른 수단에 비해 통행거리가 김 (단위 : km) 구붂. 서울시 곾련. 서울시 외곽갂. 총계 (수도권). 24.1. 8.0. 11.1. 5.0. 19.7. 6.2. 7.2. 6.3. 5.3. 12.2. 5.7. 6.0. 서울시 곾련 소계. 서울 내부. 서울 유출입. 총계. 12.6. 8.5. 버스 소계. 8.2. 버 1. 일반버스만 이용 스 이 2, 마을버스만 이용 용 3. 광역/좌석만 이용. 2.1. 2.0. 4.6. 3.5. 2.8. 26.3. 10.0. 27.2. 15.3. 22.7. 4. 버스갂 혼합. 16.7. 6.8. 28.0. 15.4. 16.3. 5. 지하철만 이용. 13.4. 10.4. 24.5. 13.5. 13.4. 6. 지하철+버스 혼합. 19.3. 13.4. 27.9. 22.2. 19.7. 주1) 주2) 주3) 주4). 서울내부 : 출발지(서울)-도착지(서울)인 통행 서울시계 유출입 : 출발지(서울)-도착지(인천, 경기)인 통행 + 출발지(경기, 인천)-도착지(서울)인 통행 서울시 외곽간 : 출발지(경기, 인천)-도착지(경기, 인천)인 통행 거리=0, 요금=0인 데이터를 제외핚 평균통행거리. 24. (25) 3.1 대중교통 통합OD 구축결과. 대중교통 통합OD 붂석. 3 . 대중교통 통합OD 지역별-수단별 평균 통행요금 • 서울 내부 통행은 평균 939원, 서울시계유출입 통행은 평균 1,341원 • 서울 내부 통행 중 지하철+버스 혼합 통행의 요금이 1,014원으로 다른 수단에 비해 높음 (서울 내부의 경우 다른 수단에 비해 지하철+버스의 통행거리가 긴 것과 곾련됨). (단위 : 원) 구붂 총계 버스 소계. 서울시 곾련. 서울시 외곽갂. 총계 (수도권). 1,341. 942. 1,011. 822. 1,019. 857. 861. 930. 917. 1,005. 889. 909. 서울시 곾련 소계. 서울 내부. 서울 유출입. 1,044. 939. 865. 버 1. 일반버스만 이용 스 이 2, 마을버스만 이용 용 3. 광역/좌석만 이용. 616. 615. 679. 718. 671. 1,781. 1,749. 1,783. 1,674. 1,746. 4. 버스갂 혼합. 1,290. 938. 1,694. 1,244. 1,276. 5. 지하철만 이용. 1,028. 969. 1,246. 1,023. 1,028. 6. 지하철+버스 혼합. 1,163. 1,014. 1,380. 1,203. 1,168. 주1) 주2) 주3) 주4). 서울내부 : 출발지(서울)-도착지(서울)인 통행 서울시계 유출입 : 출발지(서울)-도착지(인천, 경기)인 통행 + 출발지(경기, 인천)-도착지(서울)인 통행 서울시 외곽간 : 출발지(경기, 인천)-도착지(경기, 인천)인 통행 거리=0, 요금=0인 데이터를 제외핚 평균요금. 25. (26) 3.2 대중교통 통합OD 홖승통행 붂석. 대중교통 통합OD 붂석. 3 . 2009년 대중교통 통합OD 홖승횟수별 통행량 (수도권 전체) • 대중교통 통합OD 구축결과 홖승을 하지 않는 통행량이 약 70%이며, 홖승을 하지 않는 통행량 중 버스 이용량은 약 60%로 통행량이 높음 • 홖승 횟수가 1번 이상인 통행량은 약 30%이며, 이중 59%가 버스와 지하철 혼합 통행량임. 홖승 횟수. 총 통행량. 비율. 0. 10,358,002. 70.9%. 1. 3,538,017. 24.2%. 2. 613,183. 4.2%. 3. 75,129. 0.5%. 4. 20,679. 0.1%. 총계. 14,605,010. 100.0%. 구붂. 총 통행량. 비율. 버스. 6,238,143. 60.2%. 지하철. 4,119,859. 39.8%. 총계. 10,358,002. 100.0%. 구붂. 총 통행량. 비율. 버스만 2회이상. 1,740,673. 41.0%. 버스+지하철 혼합. 2,506,335. 59.0%. 총계. 4,247,008. 100.0% 26. (27) 3.2 대중교통 통합OD 홖승통행 붂석. 대중교통 통합OD 붂석. 3 . 2009년 대중교통 통합OD 홖승횟수별 통행량 (서울시 곾련) • 대중교통 통합OD 구축결과 홖승을 하지 않는 통행량이 약 67%이며, 홖승을 하지 않는 통행량 중 지하철 이용량은 54%로 버스보다 높음 • 홖승 횟수가 1번 이상인 통행량은 약 33%이며, 이 중 66%가 버스와 지하철 혼합 통행량임. 홖승 횟수. 총 통행량. 비율. 0. 6,791,266. 67.3%. 1. 2,732,189. 27.1%. 2. 483,017. 4.8%. 3. 60,875. 0.6%. 4. 17,391. 0.2%. 총계. 10,084,738. 100.0%. 구붂. 총 통행량. 비율. 버스. 3,109,214. 45.8%. 지하철. 3,682,052. 54.2%. 총계. 6,791,266. 100.0%. 구붂. 총 통행량. 비율. 버스만 2회이상. 1,123,289. 34.1%. 버스+지하철 혼합. 2,170,183. 65.9%. 총계. 3,293,472. 100.0%. 주) 서울시 곾련 통행 : 서울시 내부통행과 서울시 유출입 통행량을 합핚 통행임. 27. (28) 3.2 대중교통 통합OD 홖승통행 붂석. 대중교통 통합OD 붂석. 3 . 서울시 권역갂 홖승통행 비율. 1. • 5권역과 타권역간 통행이 가장 불편(홖승통행비율 50%대), 1권역과 타권역간 통행도 불편함(홖승통행비율 40%대). 7 2. • 인접권역간에도 홖승통행이 많은 지역이 존재함. 0. ( 0↔5, 1↔2, 3↔4, 4↔5, 5↔6권역간 통행 ). 서울시 권역간 대중교통서비스 확충으로, 홖승통행 감소 필요. 6. 3 4. 5 [ 서울시권역갂전체통행대비홖승통행비율]. (단위:%). 권역. 0. 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 0. 16.9. 38.8. 27.9. 25.0. 28.3. 47.9. 35.9. 31.4. 27.4. 40.3. 40.8. 46.4. 59.2. 49.1. 47.2. 18.4. 32.5. 38.5. 50.3. 37.2. 37.6. 13.0. 40.4. 53.7. 38.1. 38.9. 17.0. 47.6. 39.5. 41.8. 22.9. 40.6. 53.5. 22.9. 37.8. 1 2 3 4 5 6 7. 주1) 권역간 양방향 홖승통행비율임 주2) 젂체 서울내부 통행의 홖승통행비율 : 34.1% 주3) 붂석시간대 : 오젂첨두 07~09시. 24.1. 범례. 범례 : 젂체통행대비 홖승통행비율 50%이상. : 젂체통행대비 홖승통행비율 40~50% 수치. : 홖승통행비율(%) (홖승통행량(인/2hr)). 28. (29) 3.2 대중교통 통합OD 홖승통행 붂석. 대중교통 통합OD 붂석. 3. . 광역→서울 통행 주요 홖승지역 (지점붂석). 7축. • 수도권 남동부에서 강남권 유입. 1축. 홖승통행량이 절대적으로 많고, • 수도권 서부에서 영등포권 유입 홖승통행량이 다음으로 많음. 2축. 영등포구영등포동 ( 신길, 영등포역). 광진구구의3동 ( 강변역). 부천시소사구· 원미구일대 ( 송내, 중동, 부천, 역곡역). 송파구잠실3동 ( 잠실, 신천역) 강남구역삼1동 ( 강남, 역삼, 선릉역). 6축. 서초구방배2동 ( 사당, 이수역). 3축. 범례 홖승통행량 (인/2hr) : : : :. 5축. 4축. 500~1000 1000~2000 2000~3500 3500이상. 주) 붂석시간대 : 오젂첨두 07~09시. 29. (30) 3.2 대중교통 통합OD 홖승통행 붂석. 대중교통 통합OD 붂석. 3. . 광역→서울 통행 주요 홖승지역 (철도연계홖승). 7축. • 지하철노선을 따라 많은 지점에서. 1축. 주요 홖승지역이 형성됨 대규모 홖승시설 구축보다는 지하철노선을 따라 역세권 정비 필요. 2축. 6축. 3축. 범례 홖승통행량 (인/2hr) : : : :. 5축. 4축. 500~1000 1000~2000 2000~3500 3500이상. 주) 붂석시간대 : 오젂첨두 07~09시. 30. (31) 3.2 대중교통 통합OD 홖승통행 붂석. 대중교통 통합OD 붂석. 3 . 광역→서울 통행 주요 홖승지점 및 이용특성 • 광역→서울 통행의 주요 홖승지점은 방배2동, 송내1동, 역삼1동, 심곡본동, 구의3동 순 • 방배2동의 경우 : 주로 5번축을 출발해 방배2동에서 홖승 후 강남구, 서초구로 이동 (주요 이용수단은 일반버스→지하철, 광역버스→지하철) 포천시. 파주시 의정부시 양주시. 방배2동. 도봉구 고양시. 출발축. 홖승지점. 5축 (93.4%). 서초구 방배2동 (사당,이수역). 출발축. 홖승지점. 도착구. 가평군. 주요 홖승수단. 강남구. 서초구. 일반버스→지하철 (35.7%). (32.2%). (17.6%). 광역버스→지하철 (33.0%). 남양주시. 노원구 강북구. 송내1동 은평구. 종로구. 강서구. (99.9%). 동대문구. 서대문구 중구. 마포구. 성동구. 강동구. 광진구 용산구 양천구. 역삼1동. 구의3동 하남시. 영등포구 송파구. 부천시. 역삼1동. 동작구. 구로구. 송내1동 심곡본동. 출발축. 양평군 홖승지점. 강남구 역삼1동 (48.2%) (37.5%) (강남,역삼,선릉역) 4축. 주요 홖승수단. 부천시 소사구 영등포구 중구 강남구 일반버스→지하철 (76.1%) 송내1동 (18.8%) (12.8%) (11.2%) 일반버스→지하철→일반버스 (10.4%) (중동,송내역). 6축 구리시. 중랑구. 성북구. 도착구. 5축. 도착구. 주요 홖승수단. 강남구. 서초구. 광역버스→지하철 (45.1%). (58.5%). (12.6%). 광역버스→일반버스 (22.8%). 강남구. 방배2동 서초구. 구의3동. 관악구. 출발축. 홖승지점. 도착구. 주요 홖승수단. 금천구. 광짂구 구의3동 (82.8%) (12.7%) (강변역). 2축. 광명시 과천시. 성남시 시흥시. 안양시. 3축. 광주시. 강남구. 성동구. 광짂구. 일반버스→지하철 (66.1%). (45.1%) (10.5%) (10.2%). 광역버스→지하철 (13.1%). 여주군. (32) 대중교통 통합OD 붂석. 3 . 서울 내부통행 주요 홖승지역 (지점붂석). 3.2 대중교통 통합OD 홖승통행 붂석. 1 권역 도봉구쌍문3동 ( 쌍문역) 강북구번1동 ( 수유역) 강북구송천동 ( 미아, 미아삼거리역). 7권역 마포구서교동 ( 합정, 신촌, 홍대입구역). 6권역 영등포구대림2동 ( 대림, 구로디지털단지역). 3 권역 5 권역 곾악구신림동 ( 신림역) 곾악구청룡동 ( 서울대입구, 봉천역). 송파구잠실3동 ( 잠실, 신천역). 범례 홖승통행량 (인/2hr) : : : :. 1000~2000 2000~3500 3500~6000 6000이상. 주) 붂석시간대 : 오젂첨두 07~09시. 32. (33) 3.2 대중교통 통합OD 홖승통행 붂석. 대중교통 통합OD 붂석. 3 . 서울 내부통행의 주요 홖승지점 및 이용특성. • 서울 내부통행의 주요 홖승지점은 신림동, 잠실3동, 번1동, 송천동, 청룡동 순 • 신림동의 경우 : 주로 5번권역을 출발해 신림동에서 홖승 후 강남구, 서초구, 곾악구로 이동 포천시. 파주시. (주요 이용수단은 일반버스→지하철, 마을버스→지하철) 의정부시 양주시 가평군. 신림동. 출발축. 홖승지점. 도착구. 주요 홖승수단. 5권역. 곾악구 신림동 강남구 서초구 곾악구 (신림역) (91.2%) (31.0%) (16.1%) (10.0%). 도봉구 고양시. 일반버스→지하철 (50.5%) 마을버스→지하철 (20.2%). 남양주시. 노원구 강북구. 번1동. 잠실3동 출발축. 은평구. 홖승지점. 도착구. 주요 홖승수단. 송천동. 3권역. 종로구. 동대문구. 서대문구 강서구. 일반버스→지하철 (72.3%) 송파구 잠실3동 강남구 송파구 서초구 (잠실,신천역) (84.5%) (41.7%) (12.4%) (11.4%) 일반버스→지하철→일반버스 (7.9%). 구리시. 중랑구. 성북구. 중구. 마포구. 성동구. 강동구. 광진구. 번1동. 용산구 양천구. 출발축. 홖승지점. 1권역. 강남구. 마을버스→지하철 (36.6%). (95.9%). 강북구 번1동 (수유역). (15.1%) (12.3%) (10.3%). 일반버스→지하철 (31.8%). 출발축. 홖승지점. 도착구. 주요 홖승수단. 하남시. 영등포구. 잠실3동. 송파구. 양평군. 중구. 도착구 강북구. 주요 홖승수단. 부천시 동작구. 구로구. 강남구. 신림동 청룡동. 송천동. 서초구. 관악구 금천구. 1권역. 중구 성북구 종로구 강북구 송천동 ( 미아, 미아삼거리역) (98.8%) (19.3%) (14.9%) (14.5%). 광명시. 광주시. 과천시. 성남시. 마을버스→지하철 (39.5%) 일반버스→지하철 (22.9%). (34) 3.2 대중교통 통합OD 홖승통행 붂석. 대중교통 통합OD 붂석. 3 . 주요 홖승수단별 홖승지점 (광역→서울 통행) • 광역→서울 통행의 홖승통행은 버스에서 지하철로 홖승이 주를 이룸 (1위) 일반버스→지하철 (37.4%). TOD로 홖승 편의 도모. (2위) 마을버스→지하철 (10.7%). • 일반버스간(일반버스 →일반버스) 홖승은 상대적으로 적은 편임(4위). (3위) 광역버스→지하철 (9.8%). (4위) 일반버스→일반버스 (6.8%). 34. (35) 3.2 대중교통 통합OD 홖승통행 붂석. 대중교통 통합OD 붂석. 3 . 주요 홖승수단별 홖승지점 (서울 내부통행) • 서울 내부통행의 홖승통행은 버스와 지하철간의 홖승이 주를 이룸 (1위) 일반버스→지하철 (30.3%). (3위) 마을버스→지하철. 도봉구. 강북구. (4위) 지하철→일반버스. 도봉구. (13.8%). 노원구. TOD로 홖승 편의 도모. 은평구. 은평구. 중랑구. 성북구 종로구. 중랑구. 성북구 종로구. 동대문구. 서대문구. 강서구. 중구. 마포구 성동구. 중구. 마포구. 성동구. 강동구. 성동구. 강동구. 광진구. 용산구. 용산구. 영등포구 양천구. 영등포구. 강남구. 일반버스) 홖승은 상대적으로 많은 편임(2위). 동작구. 강남구. 구로구. 서초구. • 반면, 서울시 내부통행 중 일반버스간 (일반버스→. 송파구. 송파구 동작구. 강남구. 구로구. 서초구. 서초구. 관악구 금천구. 영등포구. 양천구. 송파구. 구로구. 강동구 광진구. 광진구. 용산구. 동작구. 동대문구. 서대문구. 강서구. 중구. 마포구. 중랑구. 성북구 종로구. 동대문구. 서대문구. 강서구. 양천구. 노원구 강북구. 강북구. 은평구. 도봉구. (11.7%). 노원구. 관악구. 관악구 금천구. 금천구. (2위) 일반버스→일반버스. 도봉구. (17.9%). 노원구 강북구. 은평구. 중랑구. 성북구. 버스노선 조정을 통핚 불 필요핚 홖승 감축 필요. 종로구. 동대문구. 서대문구. 강서구. 중구. 마포구. 성동구. 강동구 광진구. 용산구 양천구. 영등포구 송파구 동작구. 강남구. 구로구. 서초구 관악구 금천구. 35. (36) 교통카드 데이터를 홗용핚. 대중교통 통합OD 구축 및 홗용방앆 연구. 04. 04. 대중교통 대중교통 통합OD 통합OD 홗용방앆 홗용방앆. (37) 대중교통 통합OD 홗용방앆. 4 서울시 정책붂석. 가구통행실태조사 전수화 방법 및 조사표 개선. 대중교통 통합OD에 통행목적 부여. 교통지표 현행화 방법 개선. 대중교통 통합OD를 홗용핚 서울시 정책붂석. 대중교통 데이터를 반영핚 전수화 계수 조정을 통해 신뢰성 있는 수단별 통행량 산출. 대중교통 데이터에 통행목적을 부여하여 붂석홗용도를 제고. 교통지표 현행화에 대중교통 데이터를 반영하여 교통지표 현행화 방법 개선 37. (38) 4.1 가구통행실태조사 전수화 방법 및 조사표 개선. 대중교통 통합OD 홗용방앆. 4. . 기존 2006년 수도권 가구통행실태조사 대중교통 전수화 방법 • 기존 2006년 수도권 가구통행실태조사에서 대중교통의 경우 자료수집의 핚계로 인해 다음과 같이 젂수화함. 지하철. 버스. 지하철 역갂 통행량 자료 -> 수도권 25개 권역갂으로 집계 권역 1 2 3 4 ... 24 25. 1. 2. 3. 4. 10. 70 20. 10. 100 80 50 15. 80 40. 30 90. .... 24. 25. 90 10 20 .. 각 시도별 버스유형별 수송실적 구붂. 일반/광역 버스. 마을버스. 서울시. 서울시 총량. 25개 구별 통행량. 인천시. 인천시 총량. 인천시 총량. 경기도. 경기도 총량. 경기도 총량. 30. 40. 5. 수도권 25개 권역갂 지하철 통행량을 이용하여 지하철 통행량을 전수화. 10. 각 시도별 버스유형별 수송실적으로 버스 통행량을 전수화 (서울시 마을버스는 구별 총량). 38. (39) 4.1 가구통행실태조사 전수화 방법 및 조사표 개선. 대중교통 통합OD 홗용방앆. 4. . 기존 2006년 수도권 가구통행실태조사 대중교통 복합통행 조사편차 발생. • 2006년 수도권 가구통행의 대중교통 통합OD 복합통행 비율 15.5%, 2009년 교통카드 데이터 복합통행 비율이 29.1%로 비율의 차이가 큼 • 가구통행실태조사의 특성상 대중교통의 복합통행 비율이 실제 카드데이터보다 현저히 낮음. ▶ 수도권 통합홖승핛인 시행으로 인해 복합통행이 많이 늘어남 ▶ 복합수단 이용자의 통행기록 누락에 의핚 영향 ▶ 2006년 수도권 가구통행실태조사 전수화시 버스, 지하철 개별통행량 기준으로 전수화 대중교통 통합OD. 대중교통 개별OD 구붂. 구붂. 2009년 교통카드. 통행량. 비율. 11,869,266. 63.3%. 13,034,949 66.2%. 일반. 9,217,004. 49.2%. 10,085,900. 51.2%. 마을. 1,862,039. 9.9%. 2,107,718. 10.7%. 광역. 790,223. 4.2%. 841,331. 4.3%. 지하철. 6,874,413. 36.7%. 6,658,173 33.8%. 총계. 18,743,679. 100.0%. 19,693,122 100.0%. 버스 소계. 버 스. 2006년 가구통행실태조사. 통행량. 복 합. 2009년 교통카드. 통행량. 비율. 통행량. 비율. 버스. 8,722,896. 50.7%. 6,238,143. 42.7%. 지하철. 5,820,325. 33.8%. 4,119,859. 28.2%. 소계. 14,543,221. 84.5%. 10,358,002. 70.9%. 버스만. 801,972. 4.7%. 1,740,673. 11.9%. 버스+지하철. 1,857,335. 10.8%. 2,506,335. 17.2%. 소계. 2,659,307. 15.5%. 4,247,008. 29.1%. 17,202,528. 100.0%. 14,605,010. 비율 단 일. 2006년 가구통행실태조사. 총계. 100.0%. 39. (40) 4.1 가구통행실태조사 전수화 방법 및 조사표 개선. 대중교통 통합OD 홗용방앆. 4. . 가구통행실태조사 대중교통 전수화 방법 개선 • 2010년 수도권 가구통행실태조사 젂수화시 교통카드 데이터를 반영하여 신뢰성 있는 대중교통 통행량 산출 가능. 공갂 적용단위의 세붂화 • 기존 2006년 수도권 가구통행실태조사에서 지하철은 25개 권역간 통행량으로, 버스는 시도별 총량으로 젂수화 하였음 • 2010년 수도권 가구통행실태조사에서 대중교통카드 데이터를 이용하여. 전수화죤 단위의 대중교통 통행량으로 적용단위를 세붂화하여 젂수화. 대중교통 수단의 세붂화 • 기존 2006년 수도권 가구통행실태조사에서 지하철, 일반/광역버스, 마을버스 개별데이터로 젂수화 하였음 • 2010년 수도권 가구통행실태조사 젂수화시 교통카드 데이터를 이용하여. - 지하철, 일반버스, 마을버스, 광역/좌석버스로 수단을 구붂하여 젂수화 - 홖승 여부를 고려하여 단일/복합 수단으로 구붂하여 젂수화 40. (41) 대중교통 통합OD 홗용방앆. 4.1 가구통행실태조사 전수화 방법 및 조사표 개선. 4 . 가구통행실태조사에 교통카드 데이터를 반영핚 대중교통 전수화 방법 개선. 기존. 개선앆. 대중교통 개별OD 붂류별 총량제약 젂수화. 대중교통 통합OD 통행량을 고려핚 젂수화 수단별 (개별OD). 대중 교통 통합 OD. 수단별 (통합OD). 단일/복합 통행별. 대중교통 통합OD 통행량 제약 전수화. 공갂 붂포별. 41. (42) 4.1 가구통행실태조사 조사표 및 전수화 방법 개선. 대중교통 통합OD 홗용방앆. 4. . 가구통행실태조사 조사표 개선. AM 7:30 출발. AM 8:00 도착 AM 8:10 출발. BUS. 기존 가구통행실태조사 -> 단일수단을 반복체크 10 28 1977. 30. AM 8:50 도착. 가구통행실태조사 대중교통 설문문항 개선. 목. 대중교통 복합수단 체크를 핚번에. 서울. 7. BUS. AM 8:30 도착 AM 8: 40. METRO. 8. 구로. 10. 구로1. 8. 복합수단 통행기록 누락 줄이기 40. 출발지 : 서울시 구로구 구로1동 통행목적 : 귀가, 출근, 등교, 학원, 업무, 쇼핑, 기타 수단1. . 신림역 8. 8. . 승용차 버스 지하철 택시 기타. 수단3 . 승용차 버스 지하철 택시 기타. 도착지 : 서울시 강남구 논현동. 강남역 00. 승용차 버스 지하철 택시 기타. 수단2. 30. 8. 50. 수단4 . 승용차 버스 지하철 택시 기타. 42. (43) 4.2 대중교통 통합OD 통행목적 부여방앆. 대중교통 통합OD 홗용방앆. 4. . 대중교통 통합OD에 통행목적 부여 → 붂석홗용도 제고. • 2006년 가구통행실태조사 데이터를 2009년 사회경제지표 및 수단지표를 적용하여 현행화 • 2009년 가구통행실태조사 현행화 자료의 지역별-수단별-이용자별-시갂대별 목적통행 붂포를 2009년 교통카드 대중교통 통합OD에 적용. 2006년 가구통행 실태조사 데이터. 2009년 가구통행실태조사 대중교통 통합OD 목적통행붂포 적용. 2009년 목적통행 현행화. 1단계 : 지역별(전수화죤)-수단별-단일/복합. (06년-09년 사회경제지표 증감율 적용) 인구. 종사자수. -이용자별-시갂대별 목적붂포 적용. 수용학생수 2단계 : 지역별(대죤)-수단별 -단일/복합 -이용자별-시갂대별 목적붂포 적용. 2009년 수단통행 현행화 승용차 증감율 택시 등록대수 (도심, 시계) 증감율. 대중교통 증감율 (버스, 지하철). 2009년 대중교통 통합OD. 3단계 : 지역별(시도별)-수단별 -단일/복합 -이용자별-시갂대별 목적붂포 적용 4단계 : 수단별-시갂대별 통행목적 총량보정. 2009년 가구통행실태조사 현행화 결과 43 통행목적 부여된 2009년 대중교통 통합OD. (44) 4.2 대중교통 통합OD 통행목적 부여방앆. 대중교통 통합OD 홗용방앆. 4 . • 대중교통 통합OD에 통행목적 부여시 이용자, 수단붂류, 지역을 다음과 같이 구붂함. 가구통행실태조사 카드데이터(대중교통 통합OD). 초등/청소년 65세 이상 일반. . 대중교통 통합OD에 통행목적 부여. 목적통행붂포 적용 시 이용자 구붂기준 구붂. . . 만7세~18세 만65세 이상 만19세~64세. 초등/청소년 카드이용자 65세이상 카드이용자 일반, 장애, 국가유공자. 목적통행붂포 적용 시 지역 구붂기준 구붂. 내용. 젂수화죤 대죤 시도별. 2006년 가구통행실태조사 젼수화죤 시굮구별 서울시, 인천시, 경기도, 수도권 외곽. . 목적통행붂포 적용 시 수단붂류 구붂기준 구붂. 내용. 일반버스만 이용. 일반버스만 1번 이상 이용하는 경우. 마을버스만 이용. 마을버스만 1번 이상 이용하는 경우. 광역버스만 이용. 광역버스만 1번 이상 이용하는 경우. 버스 간 혼합. 일반버스, 마을버스, 광역버스 중 2가지 이상 종류의 버스를 이용하는 경우. 지하철만 이용. 지하철만 1번 이상 이용하는 경우. 지하철+버스 혼합 지하철 + 버스(일반, 마을 , 광역)를 1번 이상 이용하는 경우. 목적통행붂포 적용 시 단일/복합 구붂기준 구붂. 내용. 단일 수단 복합 수단. 하나의 수단을 이용하는 것으로 홖승이 없는 경우 두개 이상의 수단을 이용하는 것으로 홖승을 핚번이상하는 경우 44. (45) 4.3 대중교통 통합OD 통행목적 부여결과. 대중교통 통합OD 홗용방앆. 4. . 2009년 대중교통 통합OD 목적별-수단별 통행량 및 통행비율 (서울시 곾련) (단위 : 통행/일). 구붂. 귀가. 출근. 등교. 학원. 업무. 쇼핑. 기타. 총계. 총계. 4,087,052. 2,275,234. 803,513. 368,417. 647,572. 326,177. 1,576,773. 10,084,738. 1,747,573. 748,017. 386,072. 192,005. 272,898. 185,549. 700,389. 4,232,503. 버 1. 일반버스만 이용 스 2, 마을버스만 이용 이 용 3. 광역/좌석만 이용. 1,244,550. 533,862. 290,084. 147,605. 234,195. 146,509. 527,907. 3,124,712. 181,127. 49,948. 46,599. 30,380. 19,658. 29,951. 93,967. 451,630. 132,033. 70,734. 12,592. 7,077. 12,134. 4,644. 43,397. 282,611. 4. 버스갂 혼합. 189,863. 93,473. 36,797. 6,943. 6,911. 4,445. 35,118. 373,550. 1,407,727. 838,985. 209,401. 121,519. 314,149. 110,037. 680,234. 3,682,052. 931,752. 688,232. 208,040. 54,893. 60,525. 30,591. 196,150. 2,170,183. 버스 소계. 5. 지하철만 이용 6. 지하철+버스 혼합. 주) 수도권 외곽간 통행 제외. (단위 : %) 구붂. 귀가. 출근. 등교. 학원. 업무. 쇼핑. 기타. 총계. 총계. 100.0%. 100.0%. 100.0%. 100.0%. 100.0%. 100.0%. 100.0%. 100.0%. 42.8%. 32.9%. 48.0%. 52.1%. 42.1%. 56.9%. 44.4%. 42.0%. 버 1. 일반버스만 이용 스 2, 마을버스만 이용 이 용 3. 광역/좌석만 이용. 30.5%. 23.5%. 36.1%. 40.1%. 36.2%. 44.9%. 33.5%. 31.0%. 4.4%. 2.2%. 5.8%. 8.2%. 3.0%. 9.2%. 6.0%. 4.5%. 3.2%. 3.1%. 1.6%. 1.9%. 1.9%. 1.4%. 2.8%. 2.8%. 4. 버스갂 혼합. 4.6%. 4.1%. 4.6%. 1.9%. 1.1%. 1.4%. 2.2%. 3.7%. 5. 지하철만 이용. 34.4%. 36.9%. 26.1%. 33.0%. 48.5%. 33.7%. 43.1%. 36.5%. 6. 지하철+버스 혼합. 22.8%. 30.2%. 25.9%. 14.9%. 9.3%. 9.4%. 12.4%. 21.5%. 버스 소계. 45. (46) 4.4 교통지표 현행화 방법개선. 대중교통 통합OD 홗용방앆. 4. • 대중교통 통합OD는 교통지표 현행화 과정에 다음과 같이 홗용될 수 있음. 소죤별 인구, 종사자수, 학생수 지표구축. 소죤별 인구, 종사자수, 학생수 증감율 반영. 목적 OD Update. 현행화된 소죤별 목적 OD. 소죤별 목적 OD 변화율 반영하여 수단 Update. 대중교통 통합OD를 이용핚 대중교통 OD 업데이트. 대중교통 이외(택시, 승용차 등)의 수단지표 증감율 반영. 수단 OD Update. 현행화된 소죤별 수단 OD. 46. (47) 교통카드 데이터를 홗용핚. 대중교통 통합OD 구축 및 홗용방앆 연구. 감사합니다 감사합니다. (48)
