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도시 철도 개통에 따른 대중교통이용 편익측정을 위한 대안적 평가모델 : 지하철 9호선을 사례로 (An Alternative Evaluation Model for Benefit Measurement of Public Transportation by the Open of Urban Railway : Seoul Metro Line 9)

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최초등록일 2025.07.07 최종저작일 2011.08
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도시 철도 개통에 따른 대중교통이용 편익측정을 위한 대안적 평가모델 : 지하철 9호선을 사례로
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    • 🚇 도시 철도 네트워크의 공간적 변화를 체계적으로 분석하는 방법론 제시
    • 📊 공간구문론을 활용한 대중교통 영향성의 정량적 평가 접근법 소개
    • 🔍 지하철 노선 계획의 실증적 연구 방법론에 대한 심층적 인사이트 제공

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    서지정보

    · 발행기관 : 대한공간정보학회
    · 수록지 정보 : Spatial Information Research / 19권 / 4호 / 11 ~ 20페이지
    · 저자명 : 주용진

    초록

    저탄소 녹색성장 패러다임에 맞춰 지하철은 대중교통 활성화를 위한 도시 교통의 핵심 운송 수단이다. 지하철은 대량 수송, 교통체증완화, 교통사고 감소 등의 역할 뿐 아니라 노선 확장에 따라 도시 공간과 네트워크상의 승객 수요의 변화를 촉진시킨다. 현재 수요예측을 주축으로 노선계획이 이루어지고 있어, 지하철 노선 변화에 따른 교통 접근성과 승객 수요 변화를 위한 실증적인 연구가 미비하다. 이에 본 연구의 목적은 공간구문론을 이용한 사전사후 분석을 통해 지하철 개통에 따른 대중교통 영향성을 네트워크의 연결성, 승객 이동성 측면에서 정량적으로 예측 할 수 있는 대안적 평가 방법론을 제시하는 것이다. 우선 2009년 개통된 서울시 지하철 9호 선을 중심으로 도시 철도 네트워크를 구축하고, 공간 구문 모델을 통해 9호선이 개통됨에 따른 네트워크의 위상적 변화 패턴을 분석하였다. 또한, 모델 측정 결과를 검증하기위해, 서울시 교통 카드시스템의 역간 지하철 승차 인원수와 버스 노선별 승차 인원수 자료를 이용하여, 경쟁 노선을 대상으로 버스 이용객의 수단 전환과 주요 환승역에서 승객 수요 변화를 분석하였다. 결론적으로 본 연구 방법론을 통해 지하철 노선 계획에 있어 승객수요변화를 가시화하고 노선 추가에 따른 전후 시공간적 변화 분석이 가능하였으며, 향후 주변 대중교통의 영향성과 실제 대중교통 이용자의 이동패턴에 대한 효과적인 공간적 변화 분석에 활용될 것으로 기대한다.

    영어초록

    In accordance with low carbon and green growth paradigm, a subway is one of major public transit systems for resolving traffic congestion and decreasing traffic accidents. In addition, as subway networks expand, passengers’travel pattern in the subway network change and consequently affect the urban structure. Generally, new subway route has been planned and developed, mainly considering a travel demand forecast. However, it is desired to conduct an empirical analysis on the forecast model regarding change of travel accessibility and passenger demand pattern according to new subway line. Therefore, in this paper, an alternative method, developed based upon a spatial syntax model, is proposed for evaluating new subway route in terms of passenger's mobility and network accessibility. In a case study, we constructed subway network data, mainly targeting the no 9 subway line opened in 2009. With an axial-map analysis, we calculated spatial characteristics to describe topological movement interface. We then analyzed actual modal shift and change on demand of passengers through the number of subway passenger between subway stations and the number of passenger according to comparative bus line from Smart Card to validate suggested methods. Results show that the proposed method provides quantitative means of visualizing passenger flow in subway route planning and of analyzing the time-space characteristics of network. Also, it is expected that the proposed method can be utilized for predicting a passengers’ pattern and its impact on public transportation.

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