교통카드 데이터를 활용한 도시철도 환승경로 선택행태 분석
Analysis of Transfer Route Choice Behavior in Urban Rail Transit Using Smart Card Data
- 주제(키워드) 수도권 도시철도 , 교통카드 데이터 , 도시철도 환승
- 주제(DDC) 629.04
- 발행기관 아주대학교 일반대학원
- 지도교수 유정훈
- 발행년도 2026
- 학위수여년월 2026. 8
- 학위명 석사
- 학과 및 전공 일반대학원 교통공학과
- 실제URI http://www.dcollection.net/handler/ajou/000000036160
- 본문언어 한국어
- 저작권 아주대학교 논문은 저작권에 의해 보호받습니다.
초록/요약
수도권 도시철도 네트워크는 지속적인 노선 확장과 환승체계의 고도화로 인해 점차 복잡해지고 있으며, 동일한 출발지–도착지（OD） 간에도 서로 다른 환승지점을 이용할 수 있는 경우가 증가하고 있다. 그러나 일반적인 교통카드 자료는 승차역과 하차역을 중심으로 기록되기 때문에, 도시철도 내부 네트워크에서 이용자가 실제로 어떤 환승지점을 선택하여 이동하였는지 확인하기 어렵다. 이에 본 연구는 교통카드 자료에 포함된 환승태그 정보를 활용하여, 실제 관측 가능한 환승지점을 기준으로 OD–환승지점 단위의 선택자료를 구축하고, 통행시간, 요금, 환승부담 등 경로속성이 환승지점 선택에 미치는 영향을 분석하였다. 본 연구에서는 환승태그 자료에서 직접 식별되는 환승지점을 기준으로 OD–환승지점 단위의 선택대안을 구성하고, 이를 바탕으로 신분당선 축, 9호선 축, 정자–미금 인접 환승역 사례를 대상으로 환승지점별 선택분포를 검토하였다. 사례분석 결과, 동일 OD 또는 유사한 통행축 내에서도 이용자의 선택은 하나의 고정된 환승지점으로 수렴하지 않고 복수의 환승지점으로 분산되는 것으로 나타났다. 특히 정자–미금 사례에서는 통행방향에 따라 역별 선택비율이 다르게 나타났으며, 이는 인접한 두 환승역 간 선택이 단순히 최단시간 경로 또는 먼저 도달하는 환승역의 선택으로만 설명되기 어렵다는 점을 보여준다. 이러한 결과는 환승구조, 개통시기, 요금구조, 환승 이후 방향 등 다양한 요인이 환승지점 선택에 반영될 수 있음을 시사한다. 이어서 분석대상을 서울 9호선, 신분당선, 공항철도, 신림선, 우이신설선 등 5개 노선으로 확장하였다. 동일 OD 내 복수의 환승지점 대안이 관측되는 통행을 대상으로 OD–환승지점 단위의 집계 선택자료를 구축하고, 조건부 로짓모형을 적용하여 통행시간, 요금, 환승부담, 분석노선 이용특성이 환승지점 선택에 미치는 영향을 분석하였다. 또한, 전체 노선을 통합한 모형과 노선별 개별모형을 비교하고, 혼합로짓모형, 무임 통행 포함 여부에 따른 분석결과 비교, 예측오차 OD 사례 검토를 보조적으로 수행하여 조건부 로짓모형의 해석 가능성과 추가 고려요인을 함께 검토하였다. 분석 결과, 환승지점 선택행태는 노선별로 상이한 구조를 보였으며, 통행시간과 환승부담은 모든 분석대상 노선에서 공통적인 선택저항 요인으로 나타났다. 환승부담을 통행시간으로 환산한 결과, 환승 1회는 약 7.6~10.7분의 통행시간 증가에 해당하는 것으로 분석되었다. 반면 요금과 분석노선 이용특성은 노선별로 다른 영향을 보였으며, 특히 분석노선 이용거리 및 이용거리 비율은 신분당선·공항철도에서는 양（+）, 9호선·신림선·우이신설선에서는 음（-）의 영향을 보여 노선 기능과 환승 이후 연계구조에 따라 선택양상이 달라질 수 있음을 시사한다. 추가분석에서는 무임 통행 여부와 예측오차 OD 사례를 검토하여 중심모형의 해석 범위를 보완하였다. 그 결과, 이용자 속성 차이가 환승지점 선택에 영향을 미칠 가능성과 함께, 일부 OD에서는 통행시간, 요금, 환승부담 등 기본 경로속성만으로 설명하기 어려운 선택양상이 확인되었다. 이는 향후 환승 이후 방향, 환승역 내부동선, 환승대기시간, 혼잡도, 이용자 인지도 등 추가 요인을 고려할 필요가 있음을 시사한다. 본 연구는 환승태그로 관측 가능한 실제 환승지점 선택자료를 활용하여 환승지점 선택분포를 분석하였다는 점에서 의의가 있다. 연구 결과는 환승태그 기반 선택비율이 기존 경로추정 결과의 검증 및 보정 자료로 활용될 수 있으며, 향후 도시철도 운영 및 신규 노선 수요분석에서 노선별 기능과 환승구조를 함께 고려해야 함을 보여준다. 향후에는 환승거리, 수직이동, 환승대기시간, 혼잡도, 이용자 속성자료 등을 결합한 분석으로 확장할 필요가 있다.
more초록/요약
The Seoul metropolitan urban rail network has become increasingly complex due to continuous network expansion and the advancement of transfer systems. As a result, passengers often have multiple transfer points available for the same origin–destination （OD） pair. However, conventional smart card data mainly record boarding and alighting stations, making it difficult to identify which transfer points passengers actually use within the urban rail network. This study utilizes transfer tag information included in smart card data to construct OD–transfer point choice data based on directly observable transfer points and analyzes the effects of route attributes, such as travel time, fare, and transfer burden, on transfer point choice. This study first defines choice alternatives at the OD–transfer point level using transfer points directly identified from transfer tag data. Based on this structure, transfer point choice distributions are examined for the Shinbundang Line corridor, Seoul Subway Line 9 corridor, and the adjacent transfer station case of Jeongja and Migeum. The case analysis shows that passenger choices do not converge to a single fixed transfer point, even within the same OD pair or similar travel corridor, but are instead distributed across multiple transfer points. In particular, in the Jeongja–Migeum case, transfer point choice shares between the two stations differ by travel direction. This indicates that the choice between adjacent transfer stations cannot be explained solely by the shortest travel time or by choosing the first reachable transfer station. The results suggest that various factors, including transfer structure, opening sequence, fare structure, and post-transfer travel direction, may be reflected in transfer point choice. The analysis is then expanded to five urban rail lines: Seoul Subway Line 9, Shinbundang Line, Airport Railroad, Sillim Line, and Ui-Sinseol Line. For trips in which multiple transfer point alternatives are observed within the same OD pair, aggregate OD–transfer point choice data are constructed. A conditional logit model is applied to analyze the effects of travel time, fare, transfer burden, and line-use characteristics on transfer point choice. In addition, an integrated model and line-specific models are compared, and supplementary analyses are conducted using a mixed logit model, a comparison by zero-fare trip status, and OD cases with prediction errors to examine the interpretability of the conditional logit model and identify additional factors requiring consideration. The results show that transfer point choice behavior differs across lines rather than being explained by a single common coefficient structure. Travel time and transfer burden have significant negative effects across all analyzed lines, indicating that they are common resistance factors in transfer point choice. When transfer burden is converted into travel time, one additional transfer corresponds to approximately 7.6 to 10.7 minutes of additional travel time. In contrast, fare and line-use characteristics show different effects depending on the line. In particular, the distance and distance share of the analyzed line have positive effects for Shinbundang Line and Airport Railroad, whereas they have negative effects for Line 9, Sillim Line, and Ui-Sinseol Line. These results suggest that transfer point choice may vary according to line function and post-transfer network connectivity. The supplementary analyses further complement the interpretation of the main model. The comparison by zero-fare trip status suggests that differences in passenger attributes may influence transfer point choice. In addition, the comparison between predicted probabilities and actual choice shares shows that some OD pairs exhibit choice patterns that cannot be sufficiently explained by basic route attributes such as travel time, fare, and transfer burden alone. This indicates the need to consider additional factors such as post-transfer travel direction, internal transfer movement, transfer waiting time, congestion, and passengers’familiarity with transfer stations. This study contributes to the literature by analyzing transfer point choice distributions using actual transfer point information observable from transfer tag data. The findings show that transfer tag-based choice shares can be used to validate or calibrate existing route estimation results. They also suggest that line-specific functions and transfer structures should be considered in urban rail operation, transfer policy, and demand analysis for future rail line development. Future research should extend this analysis by incorporating additional data on transfer distance, vertical movement, transfer waiting time, congestion, and passenger attributes.
more목차
제1장 서론 1
제1절 연구의 배경 및 필요성 1
제2절 연구의 목적 및 범위 3
1. 연구의 목적 3
2. 연구의 범위 3
3. 연구 수행 절차 5
제2장 선행연구 검토 7
제1절 도시철도 경로추정 관련 연구 7
제2절 대중교통 경로선택 영향요인 연구 9
제3절 환승경로 선택 및 노선별 이용행태 관련 연구 10
제4절 선행연구 종합 및 본 연구의 차별성 12
제3장 통행경로 사례 분석 14
제1절 분석 개요 14
1. 분석의 목적 14
2. 환승지점 기준 경로대안의 정의 14
3. 분석자료 및 집계 방법 15
제2절 통행경로 사례 분석 16
1. 신분당선 축 환승지점 선택 사례 16
2. 9호선 축 환승지점 선택 사례 18
3. 정자–미금 인접 환승역 선택 사례 20
제3절 사례 분석 종합 및 선택모형 분석의 필요성 23
1. 환승지점별 선택분포의 확인 23
2. 환승지점 기준 경로선택요인의 복합성 24
3. 경로속성 기반 선택모형 분석 필요성 24
제4장 선택모형 기반 경로선택행태 분석 26
제1절 분석 개요 26
1. 선택모형 분석의 목적 26
2. 분석대상 및 경로대안 구성 26
제2절 분석 자료 구축 28
1. 분석대상 통행 선별 28
2. 환승지점 식별 및 OD–환승지점 단위 집계 29
3. 분석대상 OD 선정 기준 30
4. 노선별 분석자료 구축 결과 30
제3절 변수 설정 및 분석자료 구조 32
1. 분석자료 구조 32
2. 경로대안별 속성변수 설정 32
제4절 적용 모형 34
1. 조건부 로짓모형 34
2. 혼합로짓모형 36
제5절 통합모형-노선별 모형 비교 38
제6절 노선별 조건부 로짓모형 추정 결과 40
1. Model 1 41
2. Model 2 43
3. 환승부담의 상대적 영향 44
4. 조건부 로짓모형 추정 결과 종합 46
제7절 보조분석 및 추가 검토 47
1. 혼합로짓모형을 통한 계수 이질성 검토 48
2. 무임 통행 포함 여부에 따른 분석결과 비교 50
3. 예측확률과 실제 선택비율 간 차이가 큰 OD 사례 검토 52
제8절 분석결과 종합 56
1. 주요 변수별 영향 56
2. 추가분석 결과 검토 58
제5장 결론 60
제1절 연구 결과 및 시사점 60
제2절 연구의 한계 및 향후 연구 방향 63
참고문헌 65
Abstract 68
