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학술저널
저자정보
박준수 (연세대학교) 김진희 (연세대학교) 이재형 (연세대학교)
저널정보
대한교통학회 대한교통학회지 대한교통학회지 제40권 제6호
발행연도
2022.12
수록면
816 - 831 (16page)
DOI
10.7470/jkst.2022.40.6.816

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최근 수요응답형 대중교통 서비스는 전통적인 대중교통 노선의 배차 간격이 크거나 아예 존재하지 않는 경우 또는 첨두시간에 집중되는 수요 처리를 보조하기 위한 도심형 교통수단으로 주목받고 있다. 하지만 무분별한 차량의 도입은 도로 위 혼잡을 증가시키며, 수요응답형 대중교통 서비스의 고질적인 문제인 서비스 운영비용을 증가시킨다. 따라서 본 연구는 대기행렬이론을 이용한 분석 모델로 수요응답형 대중교통 서비스의 최적 차량 대수를 산정하고 이에 따른 서비스 수준을 분석하였다. 이를 위하여 인천 영종도에서 실제 운행된 I-MOD의 시간대별 수요량 및 서비스 수준을 기초자료로 사용하였다. 모델 검증을 위해 실제 서비스에 성공한 수요를 기준으로 최적 차량 대수를 산정한 결과 실제 운행 대수와 매우 유사하였다. 발생한 모든 수요를 처리하기 위해서는 평균 재차 인원 5명을 기준으로 평일에는 17대, 주말에는 11대의 차량이 필요하며, 배정 대기시간과 탑승 대기시간은 각각 4.4, 8.8분으로 분석되었다. 분석 결과를 바탕으로 서비스 운영정책과 시간대별 차량 관리방안을 제안하였다. 승객의 총 대기시간의 감소를 위해 호출자의 풀을 적정량 유지하여 배정 대기시간을 조정하는 것이 적절하다. 평균 재차 인원의 경우 높게 설정할수록 최적 차량 대수는 적어지지만, 승객들의 총 통행시간이 증가하므로 수요량과 목표 서비스 수준에 맞게 조정할 필요가 있다. 최적 차량 대수는 수요량에 따라 변화하므로 시간대별로 운행하는 차량 대수를 조정하여 운영 비용을 감소시키거나 평균 재차 인원을 조정하여 서비스 수준을 증가시킬 수 있다. 본 연구는 수요응답형 대중교통 서비스의 도입에 있어서 최적 서비스 설계 및 시간대별 운영정책을 위한 기초자료로 활용될 수 있다.
#demand responsive transport #optimal fleet size #queueing theory #service level #service operation policy #수요응답형 대중교통 #최적 차량 대수 #대기행렬이론 #서비스 수준 #서비스 운영정책

목차

Abstract
초록
서론
선행연구 검토
데이터 수집 및 분석
분석 방법론
분석 결과
결론
REFERENCES

참고문헌 (20)

참고문헌 신청
Boesch P.M., Ciari F., Axhausen K.W. (2016), Autonomous Vehicle Fleet Sizes Required to Serve Different Levels of Demand, Transportation Research Record, 2542, 111-119. google schola Charisis A., Iliopoulou C., Kepaptsoglou K. (2018), DRT Route Design for the First/last Mile Problem: Model and Application to Athens, Greece, Public Transport, Springer Berlin Heidelberg, 10(3), 499-527. google schola Choi J., Kang M., Song J., Hwang K.Y. (2022), A Study on Introduction of Demand Responsive Transport (DRT) in Rural-Urban Mixed Area, J. Korean Soc. Transp., 40(3), Korean Society of Transportation, 289-304. google schola Daganzo C.F. (1975), Probabilistic Structure of Two-lane Road Traffic, Transportation Research, 9(6), 339-346. google schola Daganzo C.F. (1978), An Approximate Analytic Model of Many-to-many Demand Responsive Transportation Systems, Transportation Research, 12(5), 325-333. google schola

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