도시철도의 Ramp-up을 고려한 초기 교통수요 안정화 분석

국문 초록 (Abstract)

Ramp-up은 신규 교통시설 및 시설의 개량 이후 초기 교통수요가 등락을 반복하며 큰 폭으로 상승하다 점차 안정화되는 현상으로 현재 교통수요분석에서는 Ramp-up이 사실상 고려되지 못하였으며, 그 결과 초기 교통수요의 특성이 제대로 규명되지 못하여 교통수요분석의 신뢰도가 저해되므로 Ramp-up 효과의 체계적인 반영이 필요한 실정이다.
이에 본 연구에서는 개발된 방법론을 적용하며, 기존의 대형 국책 SOC사업 및 도로환경 변화에 따른 개통초기 교통수요만을 반영한 방법이 아닌 Ramp-up효과를 적용하고 추가적으로 도시철도역에 접근 가능한 행정구역별 인구의 변동에 따른 표준화수요를 산정하여 Ramp-up 효과의 적용되는 지표를 제시함으로써 초기 교통수요의 과다/소 추정되는 오류의 보완 및 Ramp-up 효과 적용 방안을 마련하여 개통 초기교통수요분석의 신뢰성 향상을 기여하고자 한다.
Ramp-up 방법론은 기존 연구의 임의적 판단을 최소화하며, 통계적으로 유의한 Ramp-up 파라미터를 산정하기 위해 F-검정을 통해 Ram-up을 찾는 분석방법론을 적용하였다.
F-검정 시 수요는 월별 실적자료를 활용하며, 월별 실적자료 이용 시 기본적인 월변동이 발생되므로 월변동계수를 적용하여 누적수송 실적에 반영하도록 한다. 철도 노선의 월별 누적수송 실적에 대한 자료 확인 결과, 노선 신설 시 직접적인 영향력이 있는 주변영향권 노선의 수요 변동이 미세하며, 광역버스 노선의 신설 및 여러 가지 외생변수 등을 반영하기에 데이터 수집에 한계가 있으므로, 본 연구에서는 도시철도역에 접근 가능한 행정구역에 대한 인구수 산정을 위해 행정안전부에서 제공되는 연간 및 월간 주민등록 인구자료를 활용하여 연평균 및 월평균 증감률을 산정하여, 본 연구의 F-검정 시 지표가 되는 표준화수요를 산정하였다.
서울시, 서울시↔경기도 유·출입 통행, 경기도 3개의 권역을 구분하여 각 권역별로 최근 10년 이내 개통되어 기 운행 중인 노선(서울9호선, 경의선, 신분당선, 분당선, 중앙선)에 대하여 Ramp-up 효과를 분석하였다. 개통 후부터 Ramp-up 단계의 표본을 분자, 안정화 단계의 표본을 분모로 설정하여 F비를 산정한 후 F비가 F-기각치 보다 작을 경우 가설을 채택하여 안정화단계로 F비가 F-기각치 보다 클 경우 Ramp-up이 계속 진행된다는 가정을 설정하였다.
권역별 Ramp-up 기간 및 Ramp-up 지수를 분석하였으며, 장래 신설될 노선 및 개통 직후 노선에 적용될 수 있도록 권역별 Ramp-up 기간 및 지수를 평균화하여 지표를 산출하였다.
권역별 Ramp-up 분석결과를 바탕으로 Ramp-up 기간 및 비율 추정결과, 서울시 23개월(67.6%), 서울시↔경기도 23개월(68.3%), 경기도 22개월(74.4%)로 평균지표를 산정하였다.
본 연구에서는 기존 대형 국책 SOC 사업 및 도로환경 변화에 따른 개통초기 교통수요의 신뢰성을 향상하여 초기교통수요의 과대/과소 추정으로 발생되는 국비를 확보하여 SOC 사업의 확대 및 균형발전에 기여할 것으로 기대된다.

다국어 초록 (Multilingual Abstract)

Ramp-up is the fluctuation of the initial traffic demand after an improvement in traffic facility or service occurs. These traffic demand will gradually stabilize when travelers become familiarized with the new travel opportunity. As a result, ramp-up is not being considered in the actual traffic demand analysis. Hence, the reliability of traffic demand analysis is hindered because it is essential to consider the key parameters of Ramp-up.
This study applied the existing developed methodology in the calculation of traffic demand for the existing large-scale national SOC project and also reflected the Ramp-up effect based on the initial traffic demand for each road environment. In addition, so as to improve the reliability of the initial traffic demand analysis, a Ramp-up effect index was designed by supplementing the over-/under-estimated error of the initial traffic demand. The index parameters are designed according to population and the accessibility to urban railway stations.
The Ramp-up methodology minimizes arbitrary judgments from existing studies and applies an analytical methodology through F-test to calculate statistically significant ramp-up parameters.
The F-test utilizes monthly performance data, and the monthly variation coefficient is applied to the cumulative transport performance, since the monthly data use generates basic monthly variation. As a result of data verification on the cumulative transport performance of railroads and routes, the change in demand of nearby subway routes with direct influence during the establishment of new routes is small, reflecting the construction of local area bus routes and other external parameters. Consequently, in order to estimate the population of administrative districts which are accessible to urban railway stations, this study uses the annual and monthly resident population growth rate provided by the Ministry of Public Administration and Security. The standardization demand was estimated based on the indicators of the F-test.
The Ramp-up effect of urban railway lines in Seoul and Gyeonggi Province (e.g. Seoul Line 9, Gyeonggi Line, Shinbundang Line, Bundang Line, and Chungang Line) which have been in operation within the last 10 years was analyzed in this study. For the computation of the F ratio, the sample data from the initial operation of the line up to the ramp-up phase was set as the numerator, whereas the data on the stabilization phase as the denominator. If F ratio is less than the F-rejection value, the hypothesis is accepted therefore the stabilization phase had occurred. However, if the F ratio is larger than the F-rejection value, it is assumed that the ramp-up phase continues.
The Ramp-up period and index parameters for each region were analyzed. The indicators were calculated by averaging the Ramp-up period and index for each region in order to be applied in the design of a new urban railway lines.
Based on results of the Ramp-up analysis by region, the average index was calculated as 23 months(67.6%) in Seoul, 23 months(68.3%) in Seoul and Gyeonggi province, 22 months(74.4%) in Gyeonggi.
This study is expected to contribute to the expansion and balanced development of SOC project by securing the national funds incurred from the over-/under- estimation of the initial traffic demand, and by improving the reliability of the existing large-scale national SOC projects and the road traffic.

목차 (Table of Contents)

• Ⅰ. 서론 1
• 1. 연구배경 및 목적 1
• 2. 연구내용 및 방법 2
• 1) 시간적 범위 2
• 2) 공간적 범위 2
• 3) 내용적 범위 3
• 3. 연구 수행방안 4
• Ⅱ. 이론적 고찰 5
• 1. Ramp-up 개요 5
• 1) 개념 및 특성 5
• 2) Ramp-up 원인 7
• 2. 기존연구 고찰 9
• 1) 해외 연구 9
• 2) 국내 연구 11
• 3) Ramp-up 분석방법론 14
• Ⅲ. 연구방안 18
• 1. Ramp-up 방법론 선정 18
• 2. Ramp-up 판별절차 19
• 1) Ramp-up 판별 19
• 2) Ramp-up 지수 산정 20
• 3) 표준화수요 산정 22
• 4) Ramp-up 분석 25
• Ⅳ. 분석결과 28
• 1. 분석대상 28
• 2. 서울시 내부통행 Ramp-up 효과 30
• 1) 서울9호선(개화〜신논현) 30
• 2) 경의선(서울〜수색) 31
• 3. 서울시↔경기도 유·출입 Ramp-up 효과 32
• 1) 신분당선(강남〜정자) 32
• 2) 경의선(서울〜문산) 33
• 4. 경기도 통행 Ramp-up 효과 34
• 1) 중앙선(중랑〜용문) 34
• 2) 경의선(화전〜문산) 35
• 5. 권역별 Ramp-up 효과 분석 요약 36
• 6. Ramp-up 효과 적용 37
• 1) 적용방안 37
• 2) 적용결과 38
• 7. Ramp-up 효과 절감을 위한 마케팅/수요증대방안 검토 40
• 1) 역 접근성 확보 40
• 2) 지역축제 및 행사 홍보 마케팅 41
• 3) 역사 내부 이용편의 시설 확보 42
• V. 결론 및 향후연구과제 43
• 1. 결론 43
• 2. 향후연구과제 44
• 참 고 문 헌 45
• ABSTRACT 46