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표제지

초록

목차

제1장 서론 16

제1절 연구의 배경 및 동기 16

1. 연구의 배경 16

2. 연구의 동기 18

제2절 연구의 목적 및 범위 18

1. 연구의 목적 18

2. 연구의 범위 20

제3절 연구의 내용 21

제2장 선행연구의 고찰 23

제1절 행정동 기반 교통수요추정 연구 23

1. 행정동 기반 4단계 교통수요추정 방법의 한계 23

2. 행정동 기반 대중교통수요추정 연구 27

3. 직접수요모형 관련 연구 32

제2절 GIS와 교통분야의 통합 연구 35

1. GIS-T 데이터 구축 방법 37

2. GIS를 활용한 교통수요추정 연구 39

제3절 버스 역세권 설정 연구 43

1. 역세권 설정의 중요성 43

2. 버스 역세권 설정 연구 44

제4절 선행연구의 시사점 52

제3장 GIS 기반 노선별 버스수요추정 방안 54

제1절 개요 54

1. 정류장 단위 죤 구축의 개요 54

2. GIS 기반 노선별 버스수요추정 방법론 65

제2절 연구자료 가공 68

1. 스마트 카드 자료(Smart Card Data) 68

2. 지리 정보 시스템(Geographic Information System) 73

3. 버스 운행관리 시스템(Bus Management System) 77

제3절 DB 구축 방법론 79

1. DB 구축의 개요 79

2. Base DB 구축 79

3. 버스정류장 단위 DB 구축 81

4. 통합 DB 구축 82

제4절 정류장 단위 수단별 DB 구축 86

1. 기초자료 구축 86

2. 건물 단위 목적통행 발생량 추정 87

3. 정류장 단위 목적통행 발생량 추정 91

4. 정류장 단위 수단통행 발생량 추정 96

제5절 노선별 버스수요추정 99

1. 로짓모형을 이용한 수단분담 99

2. 정류장 단위 버스 통행배정 102

3. GIS 기반 노선별 버스수요추정 방법의 통행배정모형 정산 103

제6절 요약 106

1. 행정동 기반 교통수요추정 방법과의 차별성 106

2. GIS 기반 노선별 버스수요추정 방법의 의의 108

제4장 GIS 기반 노선별 버스수요추정 방법의 사례분석 109

제1절 개요 109

제2절 모의 DB를 이용한 사례분석 111

1. 모의 DB의 구축 111

2. 노선별 버스수요추정 방법의 적용 113

3. 모의 DB의 분석결과 115

4. 행정동 기반 교통수요추정 방법과의 비교 116

제3절 실제 DB를 이용한 사례분석 117

1. 실제 DB의 분석노선 선정 117

2. 실제 DB 구축 118

3. 노선별 버스수요추정 방법의 적용 122

4. 실제 DB의 분석결과 125

5. 행정동 기반 교통수요추정 방법과의 비교 131

제5장 결론 및 향후 연구과제 134

제1절 연구결과 134

제2절 연구의 한계 및 향후 연구과제 137

참고문헌 140

Abstract 146

표목차

〈표 2-1〉 4단계 교통수요추정 방법의 한계 관련 연구 27

〈표 2-2〉 대중교통의 4단계 교통수요추정 방법 관련 연구 32

〈표 2-3〉 직접수요모형에 사용된 변수와 추정된 탄력성 33

〈표 2-4〉 직접수요모형 관련 연구 34

〈표 2-5〉 교통분야의 GIS 관련 연구 43

〈표 2-6〉 국내·외 도보역세권 관련 연구 45

〈표 3-1〉 실제 정류장의 도보접근 매트릭스 63

〈표 3-2〉 SCD의 구성 70

〈표 3-3〉 SCD 원본 71

〈표 3-4〉 버스 노선별 SCD 71

〈표 3-5〉 스마트 카드 정류장 ID와 BMS 정류장 ID의 매칭 72

〈표 3-6〉 BMS 정류장 ID로 전환된 SCD 72

〈표 3-7〉 행정동 GIS자료 원본 74

〈표 3-8〉 정류장 GIS자료 원본 75

〈표 3-9〉 건물 GIS자료 원본 76

〈표 3-10〉 서울시 버스운행 정보 원본 78

〈표 3-11〉 Base DB 구성 80

〈표 3-12〉 목적통행의 구분 89

〈표 3-13〉 저항함수 파라미터 95

〈표 3-14〉 행정동 기반 교통수요추정 방법과 본 연구의 방법론 비교 107

〈표 4-1〉 GIS 기반 버스수요추정 방법의 활용 110

〈표 4-2〉 모의 DB의 O/D 매트릭스 112

〈표 4-3〉 모의 DB의 수단별 운행 자료 113

〈표 4-4〉 모의 DB의 대중교통 노선 자료 113

〈표 4-5〉 모의 DB의 정류장 단위 수단별 O/D 114

〈표 4-6〉 수도권의 수단선택 효용함수 파라미터 115

〈표 4-7〉 노선별 버스수요추정 방법에 의한 버스수요추정 결과 115

〈표 4-8〉 행정동 기반 교통수요추정 방법에 의한 버스수요추정 결과 116

〈표 4-9〉 실제 DB의 노선폐지 검토 대상노선 117

〈표 4-10〉 관련 노선 및 관련 정류장 119

〈표 4-11〉 A노선 관련 DB의 버스노선별 통행배정 모형 정산 123

〈표 4-12〉 B노선 관련 DB의 버스노선별 통행배정 모형 정산 123

〈표 4-13〉 A노선 폐지시 노선별 수요분석 127

〈표 4-14〉 A노선 폐지에 따른 통행시간 변화 128

〈표 4-15〉 B노선 폐지시 노선별 수요분석 130

〈표 4-16〉 B노선 폐지에 따른 통행시간 변화 131

〈표 4-17〉 행정동 기반 교통수요추정 방법에 의한 통행배정 모형 정산 132

〈표 4-18〉 행정동 기반 교통수요추정 방법에 의한 노선별 수요 분석 132

그림목차

〈그림 1-1〉 연구의 공간적 범위 20

〈그림 1-2〉 연구의 수행절차 22

〈그림 2-1〉 4단계 교통수요추정 방법을 통한 오차의 확대 25

〈그림 2-2〉 커넥터 조정 및 죤(존) 세분화를 적용한 수요추정 방법 30

〈그림 2-3〉 GIS-T 개념 및 활용분야 35

〈그림 2-4〉 GIS의 통합 방법 37

〈그림 2-5〉 Loose coupling을 이용한 GIS 적용 방법 38

〈그림 2-6〉 GIS와 BMS ID 매칭 과정 39

〈그림 2-7〉 저항거리를 이용한 노선 선정 42

〈그림 2-8〉 Parcel-network의 토지이용계획 반영 방법 48

〈그림 2-9〉 지대의 의한 토지이용 결정 49

〈그림 2-10〉 인접한 두 개 중심지에 의한 지대 결정 51

〈그림 3-1〉 집계 죤에 의한 개인교통수단의 오차 55

〈그림 3-2〉 집계 죤에 의한 대중교통수단의 오차 56

〈그림 3-3〉 400m 역세권 적용시 중첩되는 버스정류장 역세권 57

〈그림 3-4〉 버스정류장 역세권 구축 방법 58

〈그림 3-5〉 정류장의 규모가 동일한 경우의 죤 구축 원리 60

〈그림 3-6〉 정류장의 규모가 상이한 경우의 죤 구축 원리 61

〈그림 3-7〉 실제 집계되는 정류장에 따른 오차 분석 62

〈그림 3-8〉 실제 통행배정 단계의 정류장별 도보접근 64

〈그림 3-9〉 노선별 버스수요추정 방법의 흐름도 67

〈그림 3-10〉 행정동 GIS 구축 74

〈그림 3-11〉 정류장 GIS 구축 75

〈그림 3-12〉 건물 GIS 구축 76

〈그림 3-13〉 GIS 자료의 통합 77

〈그림 3-14〉 BMS 정보 수집 방법 78

〈그림 3-15〉 Base DB의 개념도 81

〈그림 3-16〉 수도권 제5차(수정판) 자료와 GIS 자료의 매칭 82

〈그림 3-17〉 Base Network와 정류장 단위 Network의 통합 83

〈그림 3-18〉 EMME/3의 정류장 단위 Network 구축 방법 84

〈그림 3-19〉 EMME/3에 추가로 구축된 직접영향권 Network 84

〈그림 3-20〉 통합 O/D의 구축 과정 85

〈그림 3-21〉 GIS를 이용한 정류장의 역세권 설정 예 93

〈그림 3-22〉 정류장 단위 O/D와 Base O/D의 통합 94

〈그림 3-23〉 정류장 단위 O/D와 Base O/D의 통합 후 보정 96

〈그림 3-24〉 목적통행 O/D와 수단통행 O/D 97

〈그림 3-25〉 수단별 O/D의 구축 방법 98

〈그림 3-26〉 점진적 로짓모형을 이용한 수단분담 101

〈그림 3-27〉 방향별 버스정류장 센트로이드의 구축 103

〈그림 3-28〉 A노선 관련 DB의 정류장 단위 통행배정 결과 105

〈그림 3-29〉 B노선 관련 DB의 정류장 단위 통행배정 결과 105

〈그림 4-1〉 노선별 버스수요추정 방법 111

〈그림 4-2〉 모의 DB의 구축 112

〈그림 4-3〉 A노선의 위치도 118

〈그림 4-4〉 B노선의 위치도 118

〈그림 4-5〉 A노선의 정류장 단위 통행배정 정산 124

〈그림 4-6〉 B노선의 정류장 단위 통행배정 정산 125

〈그림 4-7〉 A노선 관련 DB 126

〈그림 4-8〉 B노선 관련 DB 129

참고문헌 (49건) : 자료제공( 네이버학술정보 )

참고문헌 목록에 대한 테이블로 번호, 참고문헌, 국회도서관 소장유무로 구성되어 있습니다.
번호 참고문헌 국회도서관 소장유무
1 Research of the modeling bus-stop based O/D matrix using bus-card data 네이버 미소장
2 (2010), "지하철과 버스의 서비스권역 비교 및 이용자들의 도보거리 추정 : 부산시를 중심으로", 대한토목학회지, 제30권, 6D호, pp. 541~552. 미소장
3 The Influence of Walking Distance to a Transit Stop on Modal Choice 소장
4 A Strdy on the Setting up Methol of Subway Access/Egress Area by Walking and its Application 소장
5 차량용량과 정류장혼잡을 고려한 대중교통 통행배정 모형 소장
6 버스정류장간 승객수요 추정에 관한 연구 소장
7 BMS 및 실시간 교통카드 자료를 이용한 통합 GIS-T모델의 구축 및 활용 소장
8 서울시립대학교 (2007), “서울시 대중교통계획 수립”, 서울특별시. 미소장
9 서울시립대학교 (2008), “서울시 시내버스 운영체계 운영방안”, 서울특별시. 미소장
10 서울시정개발연구원 (2007), “교통카드 자료를 활용한 O/D 추정 및 활용연구”, 서울특별시. 미소장
11 서울시정개발연구원 (2010), “교통카드 데이터를 활용한 대중교통통합 O/D 구축 및 활용방안연구”, 서울특별시. 미소장
12 Modeling the Urban Railway Demand Estimation by Station Reflecting Station Access Area on Foot 소장
13 An Exploratory Analysis of Locational Characteristics Impact on the Discrepancy between Predicted vs. Actual Demand of Rail Transit 소장
14 Quantitative Evaluation Indicators for the City Bus Route Network 소장
15 교통카드 자료 기반 통합대중교통망의 확률적 통행배정모형 개발 소장
16 A Methodology of Multimodal Public Transportation Network Building and Path Searching Using Transportation Card Data 소장
17 한국교통연구원 (2006), "대중교통정책 수립에 있어서 교통카드 자료 활용방안 연구", 경기도 고양시. 미소장
18 (1995), "ETIS: A GIS Technology Based Tool for Supporting Strategic Environmentally Friendly Planning of Urban Transport Infrastructure Development", Environmental Systems Research Institute. 미소장
19 (1977), “Location and Land Use”, Harvard University Press. 미소장
20 Uncertainty in the context of highway appraisal 네이버 미소장
21 Washington: “… By Ability, Politeness, and Attention” 네이버 미소장
22 Accessibility, Connectivity, and Captivity: Impacts on Transit Choice 네이버 미소장
23 A new method for determining the population with walking access to transit 네이버 미소장
24 SPATIAL AGGREGATION EFFECTS IN EQUILIBRIUM AND ALL-OR-NOTHING ASSIGNMENTS 네이버 미소장
25 Transit Assignment for Congested Public Transport Systems: An Equilibrium Model 네이버 미소장
26 Effects of zoning structure and network detail on traffic demand modeling 네이버 미소장
27 A bus network design procedure with elastic demand for large urban areas 네이버 미소장
28 The Demand for Local Bus Services in England 네이버 미소장
29 Transit Use and Proximity to Rail: Results from Large Employment Sites in the San Francisco, California, Bay Area 네이버 미소장
30 How (In)accurate Are Demand Forecasts in Public Works Projects?: The Case of Transportation 네이버 미소장
31 Using GIS for Measuring Transit Stop Accessibility Considering Actual Pedestrian Road Network 네이버 미소장
32 Demand Responsive Route Design: GIS Application to Link Downtowns with Expansion Areas 네이버 미소장
33 Toward an Understanding of the Metropolis 네이버 미소장
34 (1999), "Bus Fare Elasticities", ESRC Transport Studies Unit, University College London. 미소장
35 (1997), "Use of Geographic Information System for Analysis of Transit Pedestrian Access", Transprotation Research Record, vol. 1604, pp. 50~59. 미소장
36 (1903), "Principles of City Land Values", The Records and Guide New York, pp. 93~94. 미소장
37 A stochastic user equilibrium assignment model for congested transit networks 네이버 미소장
38 (2010), "Public Bus Transport Demand Elasticities in India", Economic Research Division. 미소장
39 (1988), "Equilibrium Traffic Assignment for Large Scale Transit Networks", Eurpean Journal of Operatioanl Research, vol. 37, Issue 2, pp. 176~186 미소장
40 Analysis of Transit Service Areas Using Geographic Information Systems 네이버 미소장
41 (1981), “The Modifiable Areal Unit Problem in Quantitative Geography: A British View", pp. 60~69, Wrigley. N. and Routledge, R. B. and Paul, K., London 미소장
42 (2012), "Accessment of Models to Estimate Bus-Stop Level Transit Ridership Using Spatial Modeling Methods", Journal of Public Transportation, vol. 15, no. 1, pp 33~52. 미소장
43 (1978), "Mathematical Modeling - Error of Our Ways", Traffic Engineering and Control, Volume 19, pp. 32~35. 미소장
44 (1985), "Urban Transportation Networks: Equiliblium Analysis With Mathematical Programming Methods", Prentice Hall, Englewood Cliffs, New Jersey. 미소장
45 Optimal strategies: A new assignment model for transit networks 네이버 미소장
46 (2009), "Optimal Design of Demand - Responsive Feeder Transit Services", Texas A&M University. 미소장
47 (2005), “Metrics of Urban Form and Modifiable Areal Unit Problem In Transportation Research Record”, Journal of the Transportation Research Board, Vol. 1902, No. 09, pp. 71~79. 미소장
48 Forecasting Transit Walk Accessibility: Regression Model Alternative to Buffer Method 네이버 미소장
49 The propagation of uncertainty through travel demand models: An exploratory analysis 네이버 미소장

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