Ⅰ연구 개요

1연구의 배경 및 목적

사회경제의 지속적인 발전으로 국내 철도역사 인프라 및 이용객이 증가하고 있으며, 철도역사는 단순 대중교통 수단 기능 외 타 교통수단 환승, 문 화, 레져, 쇼핑 등의 공간으로 확대되어 역사별 이 용객이 증가하고 있는 실정이다.

하지만 국내 기 구축된 철도역사는 단순열차 승· 하차 이용객 수요만을 예측하여 역사 설계 시 과다· 과소 설계되는 문제가 발생되고 있다. 이에 대표적 으로 KTX 광주송정역은 당초 건설기준이었던 이용 객 예측수요(4,600여명/일)를 초과하여 1년 내 12,460 여명/일(약 3배 이상)으로 증가하여 이용객 불편을 초 래하였다.

본 연구에서는 철도 혼잡의 이유로는 다양한 목 적(환승, 단순통과, 상업시설이용 등)을 지닌 이용 객 수요가 고려되지 않아 비승차 이용객을 고려한 수요산정이 필요하며, 아울러 시뮬레이션을 활용하 여 시설물별 서비스수준을 분석하는 것이 철도역사 시설물별 면적의 적정성 검토 과정의 주요 절차로 판단하였다.

따라서, 철도역사 설계 시 활용되는 기준 이용객 (1년 중 대표 1시간)은 도로설계 시 이용되는 설계 시간계수 방법론을 활용하여 승·하차 이용객 및 비 승차이용객 수요를 산정하였으며, 이를 기반으로 철도역사 시설물별 서비스수준 산출을 시행하고자 하였다.

2선행연구 및 문헌검토

본 연구에서는 보행자 관련 연구, 철도역사 면적 설계 연구 및 설계시간계수 산정에 대하여 문헌검 토를 시행하였다.

보행자 관련 연구는 보행자 특성 및 보행 시뮬레 이션에 대해 조사하였으며, 철도역사 면적설계의 경우 철도역사 서비스수준 산정 기준 및 시설물별 면적산정 기준 평가를 중심으로 검토하였다.

또한, 설계기준 철도역사 이용객 수요산정을 위 하여 도로설계 시 이용되는 설계시간계수 산정방법 론 조사를 시행하였다.

1)보행자 관련 연구고찰

Fruin(1971)은 보행공간 및 보행서비스를 판단하 기 위한 기준으로 인체치수를 정의하였으며, 인체 치수로는 개인공간, 완충공간, 보행에 필요한 공간 으로 구분하였다. 인체치수의 경우는 보행자 특성 (성별, 연령, 장애여부 등)에 따라 다른 상수 값을 가지며, 이는 보행자 속도와 관계가 있다는 것을 검 증하였다[1].

Kim et al.(2002)은 보행시설 중 계단과 대기공간 분석방법을 도출하여 편리한 보행시설의 제공을 도 모하였으며 이를 위한 효과 척도로는 유효계단폭, 대기공간은 1인당 점유공간을 사용하였다[2]. <Fig. 1>

Jang et al.(2010)은 보행환경과 같은 복잡계를 시 뮬레이션하기 위한 연구를 진행하였다.

이를 위해 복잡계를 시뮬레이션하기에 유용한 프로그램으로 알려진 NetLogo를 이용하여 보행 시 뮬레이션 프로그램을 개발 후 프로그램의 신뢰도를 검증하였다. NetLogo는 수백개의 독립적인 보행자 를 동시에 개시할 수 있으며, 특정 및 전체 보행개 체간의 상호장용으로부터 나타나는 패턴사이의 연 결을 가능하게 하는 프로그래밍 언어이다.

NetLogo를 활용하여 구축된 보행 시뮬레이션 검 증 결과 5%내의 오차범위로 수렴되었으며, 신뢰도 를 더욱 향상시키기 위해서는 정확한 모의조사 환 경 구축 및 단위 일치를 제시하였다[3].

Park et al.(2010)은 사당역의 보행환경 변화(계단 추가, 에스컬레이터 상·하행 전환 등) 및 보행량 변 화에 따라 보행자들의 속도분포와 밀도 변화에 대해 서 분석을 시행하기 위해 Simwalk를 사용하였다. Simwalk는 보행자의 성향을 Micro하게 표현이 가능 하고 역사 시설물 개수 및 위치에 따른 보행자 동선 변화가 가능하다. 또한 사전에 정해진 목적지까지 적 정한 보행속도를 가지고 지체 및 혼잡을 회피하여 움직일 수 있는 보행행태 모형을 이용하고 있다[4].

따라서, 본 연구에서는 Simwalk를 활용한 역사 시설물에 대한 효과입증으로 보행자 동선에 방해되 는 물질적 요인 및 동선변화에 따른 보행행태 분석 을 시행하였다.

2)철도역사 면적 연구고찰

철도역사 설계 시 일반적인 보편성 및 철도 건축 물만의 특수성을 반영할 수 있는 적합한 규모의 기 준을 마련하기 위하여 『Korea Rail Network Authority (2014)Design guideline on railway』의 기준을 준수하 였다[5].

본 지침은 철도역사 시설물(승강장, 계단 등)에 대하여 1m²당 보행자밀도, 1인당 점유면적, 보행흐 름계수를 효과척도로 적용하여 서비스수준을 단계 별(A~F)로 구분하였다. 각 단계별 효과척도의 기 준은 다음 <Table 1>과 같이 적용하였다.

Kim et al.(2012)은 현재 사용 중인 고속철도역사 의 면적 산출 기준은 외국의 철도역사 면적 기준과 고속철도역 시설 기준연구(1993)를 수정·보완된 것 으로 국내에 적용하는 것은 부적합하다고 판단하였 다. 따라서, 콘코스, 대합실을 중심으로 이용객 규 모별 LOS(Level of Service)와 면적기준에 대하여 비 교·분석을 시행하였다.

분석결과 콘코스를 유동공간, 체류공간으로 분류 하는 것과 같이 각 공간 및 역사 규모별로 다른 서 비스수준을 적용하는 것이 적절하다는 결론을 도출 하였다[6].

3)설계시간계수 고찰

『Ministry of Land, Infrastructure and Transport (2013), Highway Capacity Manual』에서 설계시간계수 는 일반적으로 K로 통용되며, 이는 도로설계를 위 한 시간교통량 및 도로설계의 기본이 되는 장래 시 간 교통량으로써, 설계 대상구간을 통과할 것으로 예상되는 1시간 교통량을 의미한다[7].

또한, 설계시간계수는 해당 도로의 한 시간 교통 량 분포 중 적정수준 교통량을 계획목표년도의 설 계시간교통량으로 선택할 것인가를 결정해주는 계 수이다. 이때, 설계시간계수를 너무 높게 설정할 경 우 비경제적으로 교통량에 반하여 도로가 과대설계 될 염려가 있고, 너무 낮게 설정할 경우 과소설계로 인하여 교통혼잡을 발생시킬 수 있다.

설계시간교통량은 1년간 시간단위로 조사된 시 간교통량(8,760시간 = 365일 X 24시간) 내림차순으 로 정렬한다. 이후 시간교통량-순위 관계곡선으로 연결하여 해당 곡선이 급격히 변하는 지점(변곡점) 의 시간교통량을 선정하여 활용한다. 본 연구에서 주요하게 접목시킬 설계시간계수의 산정식으로는 다음 식 (1)과 같다.

여기서,

K =

설계시간계수

DHV =

설계시간교통량(대/시/양방향)

AADT =

연평균 일교통량(대/일)

4)기존연구와의 차별성

기존 철도역사 면적 연구에서는 철도역사 설계 지침의 적정 면적설계를 위한 수학적 모형과 고속 철도 1일 이용객 자료를 활용한 철도역사 시설물 (콘코스, 대합실)의 서비스수준 분석을 시행하였다. 분석결과 역사를 시설물·규모별로 세분화하여 서비 스수준 기준을 달리해야하는 결론을 도출하였다.

하지만 철도역사 지침 상의 수학적 모형만을 이 용하여 특정구간(계단 앞 등)에 밀집하는 보행자 밀 도를 분석하는 것에 한계점이 있었다.

다음으로 시뮬레이션을 이용한 철도역사 분석에 서는 조사원을 통하여 수집한 현황자료에 의거하여 보행자분석 시뮬레이션(Simwalk)을 통해 역사 보행 환경 변화에 따른 서비스수준을 분석하였다.

분석 시 조사 일시의 현황 자료만을 이용하여 연 중 편차가 심한 철도이용객을 반영하는데 한계점이 있었다. 그리고 보행자분석 시뮬레이션(Simwalk)에 서는 실제 사람이 통과할 수 있는 공간을 통과하지 못하는 시뮬레이션 구현 문제점이 도출되었다.

본 연구에서는 사전 보행 시뮬레이션을 시행함 으로써, 시설물별 세분화 된 분석값 도출하고자 하 였다. 또한 기존에 수행되었던 시뮬레이션 분석 연 구와는 다르게 본 연구에서는 장래 철도역사 설계 및 기존 철도역사 시설물별 면적배분 시 활용가능 하도록 설계시간계수를 이용한 철도역사 기준 이용 객예측을 통하여 수요를 예측하였다.

또한 실제적이지 못한 흐름이 구현된 기존 시뮬 레이션의 문제점을 보완할 수 있는 분석도구 선정 을 시행함으로써 실제적인 보행환경을 반영하고자 하였다.

Ⅱ설계시간계수 및 이용객 산정

1연구의 흐름도

본 연구는 크게 설계기준 철도역사 이용객산출 과 철도역사 시설물별(승강장, 계단, 매표소 등) 서 비스수준 분석으로 구분되며, 다음 <Fig. 2>와 같다.

설계기준 총 철도역사 이용객 산출을 위해서는 도로설계 시 활용되는 설계시간계수 방법론을 인용 하였다. 이후 산정된 설계시간계수 중 철도역사를 대표하는 이용객에 대한 시나리오 분석을 위해 5개 순위를 선별하였다. 다음으로 총 철도역사이용객 산출을 위해 비승차 이용객(단순 상업시설 이용객, 단순 통과인원)을 고려하였다.

다음으로 철도역사 시설물별 서비스수준 분석을 위해서는 구축된 철도역사 네트워크 내 분석구역 설정(승강장, 계단, 매표소)을 시행하였다. 이후 설 계시간 계수 순위에 따른 시설물별 적정 서비스수 준을 도출함으로써 적정면적 판단에 활용되는 정량 적 지표를 수집하였다.

2설계기준 철도이용객 산정

1)이용객 산정방법

설계시간계수 산정을 위해서 한국철도공사 통계 DB 중 서울역의 2014년 승·하차이용객 자료를 수 집하였다.

수집된 승·하차 이용객을 활용하여 설계시간보행 량/연간일보행량비 분석을 통한 1년을 대표하는 대 표 1시간의 승·하차 이용객을 산출함

또한, 서울역은 한국을 대표하는 복합역사로써 열차 승·하차객 이외에 단순 상업시설 이용객 및 단순 통과인원을 배제할 수 없다. 따라서, 열차이용 객에 임의의 비율(10%)을 고려하여 비승차 이용객 을 산정하였다. <Fig. 3>

2)설계시간계수

철도역사 설계 시 기준이 되는 열차 이용객(1년 중 1시간 이용객) 산정을 위하여 서울역의 열차 승· 하차 데이터를 활용하였다.

설계시간계수 산출을 위해 도로설계 시 활용되 는 설계시간계수 산정 방법론을 인용하였으며, 다 음 식 (2)를 본 연구에서 활용하였다.

여기서,

K =

설계시간계수

DHP =

설계시간보행량(명/시)

AADP =

연평균일보행량(명/일)

위 식을 바탕으로 설계시간계수를 1위 ~ 8,760위 까지 나열한 뒤, 시간보행량-순위 관계곡선에서 5개 순위를 선정하였다.

해당 순위의 K값 및 철도역사 이용객수를 이용 하여 철도이용객 변화에 따른 분석 시나리오를 구 성하였다.

위의 <Fig. 4>와 같이 설계시간계수 5개 순위(30 위, 50위, 100위, 200위, 300위)를 선정하여 해당순 위에 대한 열차 승·하차인원을 도출하였다. 이로써 설계 기준 철도이용객 시나리오를 설정하였으며, 각 시나리오별 비숭차 이용객을 고려하여 총 설계 기준 철도이용객 산정 시나리오를 구성하였다.

3)철도 이용객 산정결과

도로설계 시 이용되는 설계시간계수 산정 방법 론을 인용하여 다음 <Table 3>과 같이 설계시간계 수 순위별로 서울역의 기준 철도역사 이용인원을 산정하였다. <Table 2>

선정된 설계시간계수(5개 순위)를 도로조건과 비 교결과, 30위의 K factor는 12.50%로 지방부(12%), 200위(10.17%)의 경우는 도심부(10%)와 유사한 것 으로 나타났다.

이는 철도역사 입지별 설계시간계수의 차등 적 용을 고려 할 수도 있다 것을 의미한다.

Ⅲ시뮬레이션 분석

1분석도구검토

본 연구에서는 열차 및 보행자를 연계한 철도역 사 시설물별 서비스수준, 개별보행자 특성고려, 보 행밀도, 속도 등이 분석되는 도구를 필요로 한다.

따라서, 본 연구를 수행가능 한 분석도구를 선정 하고자 다음과 같은 보행 시뮬레이션 분석도구를 검토하였다[8].

1)VISWALK

실제적인 보행행태(보행의 목적지 도착, 보행자 사이 간격, 장애물 인식정도 등)를 구현 가능하게 하는 Social Force Model을 기초로 하여 현실과 유 사한 모형구축을 가능하게 하며 통합교통계획 및 보행자 흐름관리에 사용되는 프로그램이다.

또한, Link 및 Area기반의 모형구축이 가능으로 GIS기반 구조보다 실내평가에 유리하며, 개별·군집 적 보행자 특성 반영이 가능하기 때문에 현실적인 보행흐름을 제시하는데 적합한 프로그램으로 Micro 분석 프로그램인 VISSIM과 연계되어 대중교통(버 스, 전철, 기차 등)환승 및 승·하차 분석이 가능한 프로그램이다.

2)EXODUS

Node와 Arc를 기반으로 한 재난대피분석 프로그 램으로 실제 설계된 건물을 프로그램에 반영하여 최단경로 및 지정된 경로에 따라 행동하는 보행자 의 물리적 이동을 고려한다. 프로그램에 적용된 규 정과 상황에 따른 보행자 흐름에만 집중되어 대중 교통과의 상호작용으로 미치는 영향을 분석할 경우 는 어려움이 있다.

3)SIMULEX

부분적 행동모델을 기반으로 한 재난 대피프로그 램으로 보행자의 개별적 통행을 사람들 간의 이격 거리를 이용하여 속도분석을 시행하나, 최단경로 또는 지정된 경로에 대하여 절대적으로 행동한다.

4)NAGATO

국내에서 개발된 보행 시뮬레이션으로 가시맵, 유도등, 보행자별 보행속도 및 이격거리 고려가 가 능한 부분적 행동모델을 사용하고 있으며, 시뮬레 이션 구조는 2D 및 3D 구현이 가능하다.

5)Path Finder

대피프로그램으로 2D 및 3D의 공간표현이 가능한 GUI(Graphical User Interface)기능이 있다.

또한, 구축된 공간에서의 군집적 이동을 통하여 속도분석이 가능하며, 이는 재실밀도에 영향을 받 고 일정 밀도 범위 내에서 프로그램이 작동하는 특 징을 가지고 있다.

6)Simwalk

보행자의 행태분석, 생성·소멸점, 속도, 개별적 파라미터설정 등을 시행할 수 있으며, 보행자 이 동 알고리즘으로는 보행목적과 다른 보행자와의 상호작용을 고려하여 목적지까지의 최단거리를 이 용한다.

네트워크는 CAD도면을 기반으로 구축되며 물리 적 환경 변화에 대해 수월하게 정할 수 있는 특징 으로 버스정류장, 기차역 등 분석 시 사용된다.

2분석도구 선정

1)선정결과

VISWALK는 역사, 대피, 시설물, 이벤트 계획에 활용 가능하며 특히, 교통류 분석 모델인 VISSIM과 상호연동을 통해 대중교통과 보행자 간 분석이 가 능하다.

따라서, 본 연구에서는 철도역사 내 보행자 및 열 차를 고려한 분석이 진행이 되어야 하므로, 보행자 그룹별 특성(통행속도, 통행패턴, 필요 보행공간 등) 및 차량별 특성(배차간격, 열차모형 등)이 입력가능 한 분석도구인 VISWALK를 선정하였다.

2)VISWALK 보행자모형

VISWALK는 보행행태 모형으로 보행자의 자연 적인 흐름을 구현하는 Social Force Model을 사용하 고 있다.

Social Force Model은 기본적으로 보행자들에게 최단경로를 선택하게하며, 보행자특성(성별, 연령대 별, 장애여부 등)을 구분한 속도를 구현할 수 있으 며, 이는 가우스 분포를 따른다[9].

또한, <Fig. 5>와 같이 보행자가 이동할 때 장애 물 인식여부 및 보행자들 간의 충돌을 피하기 위하 여 일정 간격을 가지면서 목적지까지 이동할 수 있 게한다.

2)장점

보행자 특성(보행자간 거리, 보행속도, 장애물과 의 거리 등) 설정이 가능하여 국내 보행특성에 맞 게 파라미터 변경이 가능하다. 또한 외부 3D 모형 입력을 통해 대중교통의 크기 및 승·하차 지점 등 의 세부적인 요소 고려가 가능하다.

3)단점 및 한계점

승·하차 인원 설정 시 열차 당 조사된 하차인원 을 설정할 수 있으나, 승차객의 경우 상수가 아닌 승차비율을 선정함으로써 정확한 승차객 수를 설정 하는 것이 불가능하다. 이를 보완하기 위해서는 열 차 당 승차인원에 대한 모형 정산을 시행하는 방안 이 있다.

보행자 경로 배정 시 다중 보행우회경로를 구축 과정에서 우회판단지점 Area의 위치에 따라 간혹 보행자가 동일구간을 순환하는 현상이 발생되므로 시뮬레이션을 필수적으로 관찰하여 본 오류가 발생 하지 않도록 검토를 시행하여야한다.

3분석도구 구축

VISWALK 구축절차는 크게 4단계(데이터 수집 및 가공, 네트워크 구축, 보행자 특성입력, 분석)로 구분된다. 먼저, 데이터 수집 및 가공단계에서는 역 사 CAD도면, 승·하차인원 등 네트워크구축 및 설 계시간계수 산정에 필요한 자료를 수집하고 VIS WALK 내 입력가능 하도록 데이터 가공을 시행하 였다.

네트워크 구축단계에서는 수집된 CAD도면을 이 용하여 각 층별 보행공간 및 장애물을 구축하였으 며, 현실 환경적인 분석모형 구축을 위하여 열차 3D모형을 추가하였다. 또한, 열차 배차는 2014년 열 차 운행 시간표를 이용하여 분석시점에 맞는 열차 운행계획을 시뮬레이션 내 입력하였다.

보행자 특성 입력단계에서는 보행속도에 따라 보행자특성(성별, 연령대, 장애여부 등)을 고려하였 으며, 이동경로 구축 시에는 출발지로부터 최단, 최 적, 우회경로를 통하여 목적지에 도달 가능하도록 구축하였다.

경로배정 시 역사로 진입하는 승차인원들은 승 강장 또는 타 출구로 이동하는 경로를 구축하였고 하차인원은 승강장을 기점으로 2층 출입구(동·서측 광장) 방면으로 진출하는 경로를 구축하였다.

이때, 각 승차인원 경로의 기·종점 간에는 매표 소, 화장실, 승강장을 경유하는 경로를 구축하였다.

마지막으로 분석 단계에서는 분석지표(통행속도, 통행시간, 혼잡도 등) 및 분석지역을 설정하여 정 량· 정성적으로 분석값을 도출하였다. <Fig. 6>

6분석방법

철도역사의 다양한 시설물(승강장, 계단, 매표소) 에 대하여 LOS(Level of Service)를 도출하기 위해 설계시간계수 순위(30위, 50위, 100위, 200위, 300위) 에 따른 시나리오를 설정하였다.

본 연구에서는 현실과 유사한 환경의 시뮬레이 션분석을 위하여 승강장에 열차가 대기 중인 경우 열차에 즉시 탑승하는 탑승객들의 행태를 구현하기 위해 시뮬레이션 Warming-up time(1,800초)을 부여 하여 네트워크 내 원활한 보행이 이루어지는 상태 부터 첨두시간(1시간)에 대해 보행자 밀도를 분석 하였다. 또한, 최단거리를 이용하여 출구로 향하는 보행자들의 특성을 분석하기 위하여 분석구간을 전 체 및 일부구간을 나누어 밀도 분석을 시행하였다.

또한, 각 철도역사 시설물(승강장, 계단, 매표소) 의 혼잡시점이 다른 것으로 판단되어 분석시간 내 각 시설물이 갖는 최대 밀도를 산출하여 최대혼잡 정도를 분석하였다.

6분석개요

1)분석범위

분석 대상지는 국내를 대표하는 철도역사인 서 울역을 대상으로 하며, 그 중 철도역사 설계 지침에 설계기준이 제시 되어있는 승강장, 계단, 매표소에 대하여 서비스수준분석을 시행하였다.

2)열차 시간표

본 연구에서 활용한 서울역 열차시간표는 다음 <Table 4>와 같음

7분석결과

1)승강장 분석결과

출발승강장의 경우 승객이 플랫폼 도착과 동시 에 대기하고 있는 열차에 탑승하여 설계시간계수 순위에 관계없이 전체적인 서비스수준이 A로 분석 되었다.

도착승강장의 경우 보행자 밀도분석 결과 각 선 로의 전체구간에 대한 서비스수준은 A로써 보행자 의 이동행태는 원활한 것으로 분석되나, 구간별(계 단 기준 좌, 우, 가운데)로 분할하여 분석한 경우 서 비스수준 D 수준으로 혼잡한 것으로 분석되었다. 이는 하차객 특성상 출구방면으로 보행자 밀집현상 이 발생되어 전체적인 서비스수준은 낮으나 일부구 간에 대해서는 높은 혼잡밀도가 분석되었다.

정성적 분석결과 <Fig. 7>과 같이 3번 승강장 계 단 인근 하차객들이 밀집되는 것으로 분석되었다.

따라서 계단 앞 구역에 대하여 밀도를 분석한 결 과 <Fig. 8>과 같이 열차 도착시간에 맞추어 밀도가 일시적으로 증가 후 와해되는 것으로 분석되었다. <Table 5>

2)계단 분석결과

승강장과 연결된 계단 및 에스컬레이터를 분석 한 결과 설계시간계수 30위의 에스컬레이터(상행) (밀도 1.10인/m²) 및 계단(밀도 0.96인/m²)이 서비스 수준 D로 분석되었다. 이는 열차로부터 발생된 하 차객이 출구로 향하기 위해 에스컬레이터(상행) 및 계단에 집중되는 것으로 판단된다. <Table 6>, <Fig. 9>, <Fig. 10>

3)매표소 분석결과

창구의 경우 매표를 위한 대기시간으로 인해 설 계시간계수 순위 변동에 따른 밀도의 변화가 적어 100위까지 서비스수준 E로 일정한 것으로 분석되 며, 이후에는 서비스수준 D로 분석되었다.

자동발매기의 이용객은 창구에 반하여 설계시간 계수 순위변동에 따라서 밀도의 변화 폭이 크며, 다 음 <Fig. 12>와 같이 설계시간계수 30위와 300위의 서비스수준(E→B)로 확연하게 변화되는 것으로 분 석되었다. <Fig. 11>

이는 자동발매기의 경우 창구보다 이용객 서비 스 처리속도가 빠르므로 밀도의 감소폭이 큰 것으 로 판단되었다. <Table 7>

4)분석 시사점

본 연구에서는 기준철도 이용객에 따른 철도역사 시설물(승강장, 계단, 매표소)에 대한 서비스수준을 분석하였다.

특히, 철도역사 시설물 중 하차승강장의 경우 전 체구간의 밀도는 낮지만 계단 앞 공간은 하차객들 이 출구 방면으로 가기위해 계단을 이용하므로 계 단 앞 공간의 밀도는 높은 것으로 분석되었다.

이를 통하여 각 철도역사 시설물 및 시설물 별 세분화된 구간의 서비스수준을 도출함으로써 기 구 축된 철도역사 시설물 면적의 적정성 여부 확인이 가능하였다.

따라서, 향후 신규역사 및 기존역사의 적정면적 검토 시 설계시간 계수에 따른 철도역사의 이용객 예측을 기반으로 서비스 수준을 도출함으로써, 철 도역사 시설물별 면적의 적정성 검토가 가능할 것 이다.

Ⅳ종합결론

본 연구에서는 철도역사 구성요소별 적정 면적 설계를 위한 방법론을 모색하기 위하여 설계시간계 수 및 보행 시뮬레이션을 활용하였다.

도로공학에서 도로설계 시 이용되는 설계시간계 수 산정방법론을 인용함으로써 철도역사를 대표하 는 1시간의 철도역사 총 이용객을 산정하였으며, 보행 시뮬레이션(VISWALK)을 활용함으로써 철도 역사 시설물(승강장, 계단, 매표소 등)에 대한 분석 을 시행하여 LOS(Level of Service)를 도출하였다.

또한, 역사 이용객(승·하차 이용객, 비승차 이용 객) 산출을 위하여 1년간의 시간대별 역사이용객 자료를 수집하였으며, 이를 설계시간보행량/연간일 보행량비를 통하여 설계시간계수를 산정하였다.

산정된 설계시간계수를 1위 ~ 8,760위까지 나열 한 뒤 시간보행량-순위 관계곡선으로 연결하여 생 성되는 곡선에서 설계시간계수 5개 순위를 선정하 여 1년 중 1시간을 대표하는 열차 승·하차 인원수 를 산정하였다.

다음으로 비승차 이용객을 고려하여 설계시간계 수 순위별 시뮬레이션 분석시나리오를 구성하였다.

승강장의 경우 전체적인 서비스수준이 승강장 의 실질적인 보행이 이루어지지 않는 공간으로 인 하여 서비스수준이 A로 분석되었다. 하지만 시뮬레 이션 분석 결과 일부공간(출구 방면 계단, 출구방면 보행통로 등)에서는 승객들이 실질적으로 체감하는 혼잡도는 최대 1.11인/m²(서비스수준 E)으로 분석되 었다.

이는, 철도역사 특성상 하차객이 이용하는 이동 경로가 출구 방면으로 향하므로, 일시적으로 집중 되는 현상으로 판단된다.

따라서, 이용자가 위와 같이 집중되는 구간은 계 단의 폭을 늘려줌으로써, 적정 서비스수준을 만족 시키는 계단폭을 시나리오 분석을 통해 도출하여야 할 것이다.

본 연구는 도로설계 시 활용되는 설계시간계수 방법론을 인용하여 철도역사의 총 이용객 예측 시 행을 기반으로 역사 구성요소(승강장, 계단, 매표소 등)에 대하여 시뮬레이션을 활용한 서비스수준 산 출을 시행하는 수준이며, 이는 향후 철도역사 설계 시 시설물별 면적의 적정여부를 판단방안 및 시나 리오 분석을 시행함으로써 적정면적 제안이 가능할 것이다.

본 연구는 설계시간계수에 따른 이용객 시나리 오 산정 시 적정순위에 따라 임의로 K factor를 선 정하였으며, 연구의 대상지가 1개 역사로 국내 철 도역사를 대표하기에는 어려움이 있다.

따라서 향후 연구과제로는 첫째 설계시간계수 도출 시 변곡점 산정기술에 대한 추가적인 연구가 진행되어야 한다. 둘째 1개 역사(서울역) 뿐만 아니 라, 국내 철도역사의 대표유형(입지 기준, 고속열차 정차여부 기준 등)별로 구분하여 각 유형별 설계시 간계수 도출 연구가 필요할 것이다.

보행 시뮬레이션에서는 비승차 이용객 자료의 부재로 철도역사 승·하차 이용객의 10%로 가정하 여 분석을 시행하였다. 향후 시뮬레이션 결과값의 신뢰도를 높이기 위해서는 현장조사(추적조사, 영 상조사 등)를 통한 비승차 이용객수요 산정을 통해 시뮬레이션 내 입력데이터로 활용하여야 할 것이다.