GIS 기반 Space Syntax를 이용한 대중교통 접근성

Public Transport Network Connectivity using GIS-based Space Syntax

교통체증을 줄이고 접근성을 높이기 위해 국내 대도시들은 대중교통 위주의 정책에 중점을 두고 있다. 대중교통망을 개선하기 위해서는 적절한 접근성의 분석방법이 필요하게 된다. 기존의 접근성에 관한 연구들은 대부분 존(zone) 레벨에서 이루어진데 비해 본 연구에서는 버스루트나 정류장과 같이 세부레벨에서의 대안적인 접근성측정 방법을 제시한다. 시종점 경로를 구성하는 수단들의 최적의 조합을 산출하고 이들의 접근성을 토폴로지에 기반한 방법으로 측정한다. 시종점루트와 최적조합을 산출하는데에는 GA(유전자알고리즘)가 사용되었으며, 접근성 산출에는 space syntax 이론이 적용되었다. 본 연구에서는 일반적으로 수작업으로 그려지는 space syntax의 axial line 대신 GIS의 nodelink 데이터를 사용하였다. 최종적으로 산출된 접근성은 O-D 데이터를 이용하여 캘리브레이션하였으며, 서울 강남지역에 적용하여 예시하였다.

The local governments of major cities in Korea are giving focus on public transportation to reduce congestion and improve accessibility in city areas. In this regards, the proper measurement of accessibility is now a key policy requirement for reorganizing the public transport network. Public transport routing problems, however, are considered to be highly complicated since a multi-mode travel generates different combinations of accessibility. While most of the previous research efforts on measuring transport accessibility are found at zone-levels, an alternative approach at a finer scale such as bus links and stops is presented in this study. We proposes a method to compute the optimal route choice of origin-destination pairs and measure the accessibility of the chosen modes combination based on topological configuration. The genetic algorithm is used for the computation of the journey paths, whereas the space syntax theory is used for the accessibility. This study used node-link data in GIS instead of axial lines which are manually drawn in space syntax. The resulting accessibilities of bus stops are calibrated by O-D survey data and the proposed process is tested on a CBD of Seoul.