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Exploring the difference between ridership patterns of subway and taxi: Case study in Seoul

연구자 :김경옥
등록일 :2019-11-25조회 :869
연구분야 :교통
학술지 게재논문 요약

Exploring the difference between ridership patterns of subway and taxi: Case study in Seoul


연구자

김경옥 : 서울과학기술대학교 글로벌융합산업공학과 조교수


 

“ 택시, 지하철 이용패턴을 복합적으로 고려 시 특정 지역의 지리적 특징을 더욱 세분화하여 포착 가능 

 

군집분석 결과 지하철과 택시는 서로 다른 특징을 보이는 것을 확인


 지하철의 이용패턴은 오전 피크타임에 탑승이 많은 군집(C1)과 하차가 많은 군집(C2)이 두드러지게 나타나고 일부 이들에 속하지 않는 역을 포함하는 군집(C3)으로 구성되며 C1과 C2는 각기 대표적인 주거지역과 비즈니스 지역으로 포함하고 있어 지하철 이용의 주목적이 통근임을 추정 가능. 택시의 이용패턴은 지하철보다 더 다양한 패턴을 보이며 오전에 강한 피크를 보이는 군집을 형성하지 않으며 군집별 위치 분포도 지하철보다 더 넓게 퍼져있어 통근 이외의 목적으로 다양하게 활용됨을 추정 가능

 


지하철                                                                                                              택시

    



지하철과 택시의 이용패턴이 정반대로 나타나는 지역 존재


 택시의 이용패턴은 지하철의 상업 지구와 유사하나 지하철을 기준으로 주거지역인 지역은 해당 지역뿐 아니라 주변부는 주거지역인 경우가 많으며 주변 지역보다는 상대적으로 도소매업 등의 상업시설이 많음. 노선이 쉽게 변하지 않는 대중교통과 달리 택시는 어디든 이동이 가능하므로 대중교통과 함께 택시의 이용패턴을 함께 고려하면 대중교통 이용 내역만으로 분류하기 어려운 도심급 지역 외에 주요 주거지역 내 상업 지구로 기능하는 지역의 판별 및 상권 변화에 따른 지역의 기능 변화를 포착 가능

 




회귀분석을 통해 이용패턴과 지리적 패턴 사이의 관계 규명


 지하철과 택시 양쪽에서 오전에 탑승이 많은 패턴을 보이는 지역과 아닌 지역을 판별하는데 가장 중요한 변수는 숙박업소 및 음식점 수이며 숙박업소 및 음식점 수가 적을수록, 아이들이 있는 가정이 많을수록 주택 형태 중 아파트 비율이 높을수록 오전에 탑승이 많은 패턴을 보임. 지하철의 첨두시간대의 승/하차 빈도 예측에는 활용되지 않으면서 택시의 승차와 하차 빈도에만 영향을 주는 요인으로는 인구밀도, 노령화지수, 평균 가구원 수, 총사업체 수, 85㎡ 초과 주택, 21~24시 외식업 매출 건수 등이 있는데 다른 지역보다 노령화지수가 낮고 평균 가구원수가 적으며 사업체가 많이 분포한 곳에서 택시 이용 빈도가 높음

   






학술지 게재정보

∙ Journal of Transport Geography, Volume 66, January 2018, p.213~223 

∙ ISSN: 0966-6923 

∙ https://doi.org/10.1016/j.jtrangeo.2017.12.003

 


참가 이력

공공데이터를 활용한 2016 서울연구논문공모전」 참가 수상작

∙ 제목 택시와 대중교통 이용패턴 차이를 유발하는 공간적, 사회적 특성연구

 


활용 데이터 목록

∙ 가구통행실태조사, (수도권교통본부, 2010)

∙ 대중교통 환승데이터 (서울시, 2016.04.01.~2016.04.07.)

∙ 서울시 상주(야간) ·주간인구 (12세 이상) 통계 (통계청, 2010)

∙ 서울시 지하철 호선별 역별 시간대별 승하차 인원 정보 (2015)

∙ 추정매출액(블록단위) (서울시, 2015.01~2015.05)

∙ 택시운행 통행량(택시운행분석데이터) (서울시, 2015)

∙ 인구/가구/주택 통계 (통계청, 2010)

∙ 집계구별 사업체 통계 (통계청, 2000~2012)


본 게시물은 타 학술지에 게재된 내용을 바탕으로 연구자가 직접 요약·정리한 내용입니다

 


택시, 지하철, 교통수요패턴, 도시교통, 분류분석, 군집분석