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The Journal of The Korea Institute of Intelligent Transport Systems Vol.15 No.4 pp.12-25
DOI : https://doi.org/10.12815/kits.2016.15.4.012

Evaluation Criteria for Appropriateness of Bicycle Riding Path Considering Cyclist’s Trip Purposes

Eui-Jin Kim*, Dong-Kyu Kim**
*Seoul Nat'l University
**Seoul Nat'l University

† 본 논문은 2016년 ITS학회 춘계학술대회에 발표했던 논문을 수정․보완하여 작성하였습니다.

Corresponding author:Dong-Kyu Kim(Seoul Nat'l University), dongkyukim@snu.ac.kr
May 26, 2016 │ June 22, 2016 │ July 28, 2016

Abstract

The purpose of this study is providing an evaluation criteria for appropriateness of bicycle riding path considering trip purpose based on cyclist's response of importance and satisfaction. The survey presents a quantified criteria of evaluating appropriateness of the bicycle path by investigating difference of impotance and satisfaction between two purposes among 5 selected influence factors about bicycle lane and bicycle parking facility, and in case of commuting purpose, information of destination is additionally considered. All the influence factors are analyzed by Analytical Hierarchy Process (AHP) which yields importance. For the factors which have a huge difference between two purposes, evaluation criteria using a GIS Data of respondent’s path and satisfaction of each factors is developed, and other factors are made it by reviewing literature. The importance analyzed by AHP and evaluation criteria can provide a path based LOS for cyclist, and this information can be improved through user's response from app or search engine in the future. and by considering individual's evaluation, it can provide individually specified information.


자전거 이용자의 통행목적을 고려한 주행경로 적정성 평가지표 개발

김 의 진*, 김 동 규**
*주저자:서울대학교 건설환경공학부 석박사통합과정
**공저자 및 교신저자:서울대학교 건설환경공학부 조교수

초록

본 연구는 자전거 주행경로에 대한 중요도와 만족도 조사를 바탕으로 목적별 주행경로 적정성 평가지표 제시를 목 적으로 한다. 사전설문으로 선정된 총 5가지 영향요인에 대해 여가와 통근목적 공통으로 중요도와 만족도를 조사하고, 통근의 경우 목적지 정보에 대해 추가적으로 조사한다. 조사된 각 항목에 대해 분석적 계층화기법(Analytical Hierarchy Process:AHP)을 통해 항목별 중요도를 산출하고, 목적별 차이가 큰 항목에 대해서 목적별로 차등화 된 평가지표를 제 시한다. 분석결과 자전거 도로의 연결성과 보도, 차도와의 분리 항목의 차이가 크게 도출되었으며 이 항목에 대해선 만 족도를 바탕으로 모형을 만들 수 있는 순서형 프로빗 모형을 사용하였으며, 그 외 항목에 대해서는 기존연구에 주행경 로정보를 반영해 평가지표를 선정한다. 선정된 평가지표와 항목별 중요도를 통해 경로에 대한 정량적 서비스수준을 제 공 할 수 있고 향후 app이나 검색엔진 등에서 이용자의 Feedback을 통해 모형의 설명력을 제고할 수 있으며, 모형에 대 한 이용자별 평가 정보들을 활용해 개별 이용자의 성향에 특화된 맞춤형 개선방안을 도출할 수 있을 것으로 기대된다.


    Seoul National University

    Ⅰ.서 론

    최근 서울시는 주요 간선도로인 동부, 서부 간선 도로의 지하화와 월드컵 대교의 자전거 도로 건설 등 친환경 공간 조성과 함께 대규모 자전거 도로의 구축을 계획하고 있다. 특히 기존의 하천변 자전거 도로가 자전거 간선도로의 축으로 이용되어 도심통 행에서의 자전거 이용환경을 크게 향상시킬 것이 다. 2011년 기준 서울시 통행에서 거리가 가까운 2~4개의 구를 묶어 만든 총 8개의 권역에 대하여 중-단거리 통행인 권역 내 통행이 전체 통행의 36.0%를 차지하는 것으로 나타났다[1]. 서울의 경우 도심평균속도가 2014년 기준 17.4km/h로 평균속도 가 12~15km/h인 자전거와 비교했을 때, 5km 미만의 도시 내 단거리 통행에는 자전거가 자동차보다 빠 르거나 동등한 것으로 인식될 것이다[2]. 이는 자전 거 이용에 유리한 조건으로, 서울시의 자전거 잠재 수요는 지금보다 더 있을 것이다.

    서울시는 2008년 9월 처음으로 자전거 전담조직 을 만드는 것을 시작으로, 2015년 현재 총 144.4km 의 자전거 전용도로를 구축하였고, 2013년까지 한 강자전거도로의 전반적인 질과 서비스를 개선하였 다. 이와 같은 적극적인 자전거 활성화 대책에 비해 아직 우리나라 자전거 이용수준은 선진국에 비해 한참 모자란 수준이다. 2015년 기준 한국의 자전거 수단분담률은 2%로 자전거 이용이 활발한 네덜란 드 36%, 덴마크 23%, 일본 17%에 한참 못 미치는 수준이다[3].

    현재 서울시 자전거 도로의 총 연장 733.6km중 보도, 차도와 분리되어 있고, 포장이 잘 돼있는 자 전거 전용도로와 하천변 자전거 도로의 비율의 합 이 44%가량이다. 하지만 정작 도심부에는 자전거 전용도로가 부족하며, 그나마도 제대로 된 경로정 보가 제공되지 않아 현재의 시설도 제대로 활용되 지 못하고 있다. 이러한 상황은 서울시의 목적별 자 전거 이용률을 통해 드러난다. 2010년 대규모 자전 거 기반시설을 설치함에 따라 2009년 여가목적의 경우 14.9%였던 자전거 이용률은 2011년 22.9%로 상당히 증가하지만 2014년 다시 15%로 감소하는 추세를 보이고 있다. 반면 통근목적의 경우 2009년 5.2%에서 2012년 5.4%로 근소하게 증가하였으나 2014년 다시 5%로 소폭 감소하였다[4].

    이는 새롭게 대규모로 구축된 기반시설은 여가 목적에만 효용성이 나타나며 이 또한 점점 감소하 고 있는 추세라는 것을 보여준다. 그러므로 본 연구 에서는 여가목적의 이용률 감소와 저조한 통근목적 이용에 대한 대안으로 기존의 단순 시설확장이 아 닌 현재 기반시설을 효율적으로 이용할 수 있는 경 로정보 제공을 제안한다. 자전거는 그 이용의 특성 상 자동차와 다르게 경로의 소요시간뿐 아니라, 경 로내의 경사나 전용도로의 연결, 보행자와 차량 수 등 다양한 요인이 만족도에 영향을 주게 된다. 특히 이러한 요인들은 경로 전체의 관점에서 판단해야 하는데, 예를 들어 경사도가 심하거나 보행자가 많 아 통행이 불편하더라도 그 비율이 전체 경로의 극 히 일부라면 크게 만족도를 떨어뜨리지는 않을 것 이다. 지도 정보를 제공하는 다양한 포털 중 Naver[5]만이 현재 자전거 경로에 대한 정보를 제공 하며, 이 또한 자전거 도로를 활용하는 경로와 속도 를 시속 15km/h로 가정한 도착예정시간정보만을 제 공하고 있다. 하지만 현재 서울시의 자전거 도로는 구릉지가 많고 만족도가 낮은 자전거 보행자 겸용 도로가 많기 때문에 현재의 제한된 정보를 바탕으 로 경로를 선택할 경우 자전거 이용에 큰 불편이 있으며, 한번 큰 불편을 겪으면 이 후 자전거의 이 용의지가 꺾이기도 한다. 그러므로 이용자의 자전 거 만족도 향상을 위해서는 경로특성을 반영한 정 보 제공이 필요하며, 이는 이용자 뿐 아니라 운영자 의 추후 개발방향에도 하나의 지표가 될 것이다. 또 한 이와 같은 경로정보는 통근목적과 여가목적에 반드시 다르게 적용되어야 한다. 여가목적의 경우 주행의 쾌적성을 중시하기 때문에 자전거 전용도로 를 선호하지만 자전거 보관시설의 여부에는 크게 민감하지 않을 것이다. 반면 통근목적의 경우 도심 내 이동의 특성상 자전거 전용도로만을 고수하진 않지만 자전거 보관시설의 여부 등에 민감하게 반 응할 것이다. 이와 같이 목적별로 차별화된 특성은 경로를 평가하는 지표에 대한 서로 다른 중요도와 만족도를 통해 나타날 것이다.

    본 연구에서는 서울시의 자전거 이용률을 향상시킬 대안으로 현재 자전거 이용시설에 대한 활용성을 높이 기 위한 목적별 주행경로적정성 평가지표를 제안한다. 이를 위해 자전거 이용자를 대상으로 자전거도로와 자전거 주차장의 만족도에 영향을 주는 다양한 항목에 대하여 사전 설문조사를 실시한 후 이를 바탕으로 안 전성, 쾌적성, 보관 등 다양한 관점의 핵심항목을 선정 한다. 그 후 해당 항목들에 대하여 AHP기법을 이용하 여 목적별로 중요도를 산정한 후 이를 반영하기 위한 항목별 평가지표를 선정한다. 평가지표의 선정은 목적 별 중요도의 차이가 큰 상위 세 항목의 경우 응답자 주행경로의 GIS data와 각 항목의 만족도를 바탕으로 목적별 평가지표를 선정하며, 그 이외의 항목에 대해 선 목적별로 차이가 크지 않기 때문에 목적특성을 반 영하지 않은 기존 문헌의 평가지표에 경로 전체의 특 성을 반영하기 위한 GIS data를 적용할 수 있게 개선하 였다. 위 분석을 통해 산출된 중요도와 항목별 평가지 표를 주행경로의 GIS data에 적용하여 산출된 점수를 곱하면 경로 전체에 대한 적정성 점수를 얻을 수 있으 며 이를 바로 실제 사례에도 적용할 수 있다.<Fig 1>

    이어지는 Ⅱ장에서는 자전거 기반시설의 영향요 인 및 평가지표 선정에 참고하기 위한 기존문헌 고 찰을 수행한다. 또한 이 장에서 기존 연구들의 한계 와 이를 개선하는 본 연구의 차별성을 제시한다. Ⅲ 장에서는 AHP기법을 이용한 중요도분석, 순서형 프로빗 모형을 이용한 평가지표 선정, 선정된 평가 지표 적용의 방법론과 자료구득방법을 제시한다. Ⅳ장에서는 산출된 결과를 해석하고, 이에 따른 항 목별 평가지표를 제시하며, Ⅴ장에서는 결과로 얻 은 항목별 중요도와 평가지표를 실제 서울시 자전 거 경로에 적용한 사례와 향후 활용 방안에 대하여 소개한다. 마지막으로 Ⅵ장에서는 결론 및 향후 연 구 과제를 제시한다.

    Ⅱ.기존연구 고찰

    1.자전거 만족도 분석 관련 문헌

    Jung(2012)[6]은 AHP기법을 활용하여 자전거 도 로의 이용에 영향을 주는 여러 가지 요인의 중요도 를 산출하고, 이를 통해 자전거 도로를 어떻게 평가 할지 평가지표를 제시하였다. 하지만 항목이 너무 많아 중요도가 낮은 일부 항목의 경우 오히려 결과 를 왜곡하는 영향을 보였고, 통행목적이나 경로에 관한 정보를 포함하지 못하였기 때문에 실제로 활 용되기에는 다소 제한적이다.

    Lee et al.(2009)[7]은 자전거 도로의 유형에 따른 도로의 폭과 교통량, 자전거 주차장의 주차대수에 대한 이용자들의 만족도를 조사하여 순서형 프로빗 모형을 통해 분석하였다. 이를 통해 자전거의 만족 도에 대해 개인마다 편차가 상당히 크다는 것을 알 수 있었고, 이용자의 만족도를 종속변수로 하였을 때 순서형 프로빗 모형을 이용하여 분석하는 것이 타당함을 보여주었다.

    Won and Jin(2012)[8]은 기존에 수행된 연구를 바 탕으로 공공시설, 네트워크, 시설물, 주변 환경이라 는 4개의 요소로 평가지표를 나누어 해당 요소들이 통근, 통학에 어떤 영향을 줄 수 있는지에 대해 연 구하였다. 평가 항목은 합리적이었지만 세부항목에 대한 평가 지표를 지나치게 단순화 하였고, 경로 전 체의 정보가 아닌 단편적인 지표로 학교나 거주지 내 통행에 한정된 연구를 하였다.

    Lee(2010)[9]는 출, 퇴근 목적의 자전거 이용 시 이용자의 경로선택에 영향을 주는 요인을 알아보기 위해 통근시간대에 자전거 이용자를 대상으로 설문 조사를 실시하고, 이들이 도로의 위계, 도로 내 주 차여부, 도로의 경사, 포장여부, 경로의 보행자 수 등에 따라 어떤 선호도를 보이는지를 분석하였다.

    Park(2012)[10]은 다양한 자전거 기반시설의 문제 점과 그에 대한 대안에 대해 제시하였는데, 특히 자 전거 보관시설의 종류에 따른 적정규모를 지하철 유동인구와 구별 인구, 자동차 등록대수, 자전거 보 유대수, 자동차와 자전거의 교통수단 분담률 등을 통해 선정하여 자전거 보관시설을 평가하는 기준을 제시하였다.

    기존문헌들에서는 자전거 이용자들에 대한 설문 을 바탕으로 중요도와 만족도를 조사했지만 경로 전체의 특성을 바탕으로 한 평가가 아닌 경로 내 개별 요소에 대한 평가가 주를 이루어 실제 자전거 의 경로선택에 필요한 정보를 제공하지 못하였다. 또한 서론에서 제시한 것처럼 목적별로 자전거 이 용에 상당히 다른 양상을 보임에도 이를 동시에 조 사하여 비교하지는 않아 그 차이를 정량적으로 판 단하기 어려웠다. 이러한 점들을 보완하기 위해 본 연구에서 이용 목적별 주행경로적정성 평가지표를 선정하여 실제 경로선택에 활용될 수 있는 결과를 제시하고자 한다.

    Ⅲ.자료수집 및 분석방법론

    1.분석방법론

    1)AHP기법을 통한 중요도 분석

    본 연구에서는 기반시설 만족도의 영향요인을 선정하는 사전조사와 이 후 선정된 항목에 대하여 목적별 영향요인의 중요도를 산출하기 위해 AHP기 법을 이용한다. AHP기법의 가장 큰 특징은 대안간 의 직관적인 쌍대비교와 자체적인 일관성 검증을 통해 상대적인 중요도를 체계적으로 비율척도화 하 여 정량적인 형태를 얻을 수 있다는 점이다[11].

    본 연구에서는 AHP기법을 채택한 이유는 경사 도와 도로 주변의 보행자수 같이 서로 직접적인 상 관관계를 가지지 않는 항목에 대해 직관적 쌍대비 교가 가능하기 때문이다. 하지만 기존 AHP기법은 전문가를 대상으로 시행되는 기법으로 일반인을 대 상으로 하기엔 다소 설문에 어려움이 있을 수 있다. 그러므로 많은 표본보단 응답자와 충분한 토의가 이루어진 답변을 바탕으로 하였으며 기존 AHP분석 과는 다른 수정된 일관성 분석을 통해 유의한 표본 을 추출한다.

    AHP기법은 총 4단계의 절차를 거쳐 분석이 이루 어진다. 첫 번째 단계는 계층적 구조설정으로, 본 연구에서는 총 2단계 6개의 항목으로 나누었다.<Fig 2>

    두 번째 단계는 구축한 항목들 간의 쌍대비교를 통한 평가 자료 구축이다. 본 연구에서는 각 응답자 에게 여가 및 통근목적으로 나누어 설문을 하여 문 항수가 다소 많기 때문에 1단계의 경우 쌍대비교가 아닌 4자 비교를 통하여, 중요도를 매기게 하였으 며, 2단계의 경우 7개척도 쌍대비교를 하였다.<Fig 3>

    세 번째 단계는 표본의 일관성지수 판단이다. AHP기법에서는 모든 쌍대비교 문항간의 서수적 일 관성과 기수적 일관성을 동시에 만족시키는 것을 이상적인 값으로 하여, 이 값과의 차이로 일관성을 판단한다. 그러나 예를 들어 항목 4개에 대하여 서 수, 기수적 일관성을 판단한다면 이상적으로는 모 든 경우를 쌍대비교 해야 하므로 총 6가지, 즉 항목 n개당 n C 2 개의 문항이 필요하다.

    본 연구에서는 앞서 언급한 것처럼 한명의 응답 자가 비교적 많은 문항에 답변하기 때문에 문항을 늘리는 것이 제한적이다. 이 때문에 이상적 모형과 달리 문항을 줄이고, 설문 마지막에 일관성 검증과 관련한 일종의 함정문항을 넣어, 설문의 처음 부분 문항과 서수적 일관성을 가지는 지를 추가적으로 고려해 유효한 표본을 선정하였으며, 일관성 관련 문항은 다음과 같다.<Fig 4>

    네 번째 단계는 일관성이 검증된 자료들을 바탕 으로 항목별 우선순위를 정량적인 수치로 산정하는 것이다. 항목별 중요도는 아래의 행렬계산을 통해 구하며 행렬의 원소 x i j 는 j에 대한 i의 상대적 중요 도이다.<Fig 5>

    AHP기법에 중요도 및 일관성 분석은 Excel 매크 로를 이용한 프로그램을 이용한다[12].

    2)순서형 프로빗 모형을 이용한 평가지표 선정

    항목별 중요도 결과를 보면 일부항목의 경우 목 적별로 차이가 상당하지만 기존 문헌에서는 목적별 차이에 대하여 고려하지 않았기 때문에 해당 항목 에 대해선 별도의 평가지표를 선정해야 한다. 설문 응답자는 항목별 중요도뿐 아니라 만족도와 본인의 자전거 이용경로에 대한 답변을 하였는데, 이를 바 탕으로 이용자의 경로 정보를 나타내는 GIS data들 을 설명변수로 하고 만족도를 종속변수로 하여 각 주행경로의 GIS data가 만족도에 미치는 영향을 순 서형 프로빗 모형으로 분석한다.

    순서형 프로빗 모형은 오차항의 확률분포가 정 규분포를 따르므로 대안간 독립성을 가정할 필요가 없고, 종속변수가 이항이 아닌 여러 항이 나오는 경 우에 주로 사용되는 방법이다. 만족도 조사의 경우 대안인 만족도 1~5가 독립성을 가지지 않고, 순서 형 값을 가진다. 또한 만족도 1, 2와 3, 4의 차이가 같지 않기 때문에 일반적인 방법인 회귀분석을 사 용할 경우 오차가 생길 수 있다[7]. 그러므로 만족 도와 경로정보의 관계를 분석하기 위해서는 순서형 프로빗 모형이 적합하다.

    순서형 프로빗 모형의 결과는 다음과 같다.(1)(2)(3)(4)(5)

    y = β X n + n , n N [ 0 , 1 ]
    (1)

    y = 0 ,  if  y 0 , p r o b [ y = 0 ] = Φ ( β X n )
    (2)

    y = 1 ,  if  0 < y μ 1 , p r o b [ y = 1 ] = Φ ( μ 1 β X n ) Φ ( β X n )
    (3)

    y = j ,  if  y μ J 1 , p r o b [ y = J ] = 1 Φ ( μ J 1 β X n )
    (4)

    Φ ( u ) = 1 2 π u e 1 / 3 w 2 d w
    (5)

    최종적으로 얻어진 모형인 y = β X n + n 는 종속변 수가 만족도가 되고, β는 주행경로의 GIS data인 X n 에 대한 계수이다. 순서형 프로빗 모형에서는 만 족도 0~4에 대응하는 한계값(Threshold)인 μ n 이 존 재하는데 y = 1에 해당하는 한계 값인 μ1 은 y값이 μ1이하 일 때는 만족도를 1로 추정해야 함을 나타 낸다. 본 연구에서는 항목에 대한 다양한 GIS data 중 모형에 가장 적합한 변수를 선정하고, 모형과 한 계값을 이용해 평가지표를 도출한다.

    3)평가지표의 실제 적용

    본 연구 결과의 활용은 위에서 구해진 항목별 중 요도를 평가지표에 주행경로의 GIS data를 반영하 여 구해진 점수에 곱하여 경로 전체의 주행적정성 을 판단하는 것이다. 항목별 점수를 종합하기 위해 선 각 평가지표의 표준화가 필요하다. 점수의 표준 화 방안은 일반적으로 Z-스코어법과 스케일 재조 정법으로 나뉠 수 있으며, Z-스코어법은 모든 자 료가 평균은 0, 표준편차는 1인 정규분포를 따른다 고 가정하고 평균으로 부터 떨어진 정도로 점수를 측정하는 것이고, 스케일 재조정법은 해당 변수의 전체 자료 중 최대값과 최소값을 이용하여 지표를 동일한 범위인 0~1로 표준화한 것이다[13]. 스케일 재조정법은 이상치를 포함할 경우 왜곡될 수 있고, Z-스코어 표준화법은 자료가 정규분포를 따르지 않을 경우 왜곡될 수 있어 본 연구의 대상인 만족 도 분포의 이상치가 없다는 가정으로 스케일 재조 정법을 통해 점수를 표준화 하였다.(6)

    Re s c a l i n g : D i t = ( X i t X i min ) / ( X i max X i min )
    (6)

    이와 같이 항목별로 표준화된 점수에 중요도를 곱해 최종적으로 구해진 주행경로적정성 점수는 해 당 목적에 대한 해당 경로의 전반적인 서비스수준 을 나타낸다.

    4)자료수집

    자료 수집을 위한 설문은 영향요인 선정을 위한 사전설문과 선정된 영향요인을 목적별로 조사한 본 설문으로 나뉜다. 설문은 온라인과 대면설문 2가지 로 이루어 졌고, 사전설문은 2014년 11월 6일~11월 8일까지 Google Docs 온라인 설문과 한강 자전거도 로에서의 직접 대면 설문을 통하여 목적에 관계없 이 자전거 이용자를 대상으로 실시하였고, 온라인 설문은 직접 대면설문 표본과 특성을 일치시키기 위해 서울에 거주하고, 서울에서 주로 자전거를 이 용하는 응답자에 한해서만 표본에 반영하였다. 본 설문은 2015년 10월 17~18일 위와 같은 방법이지만 목적별로 분리하여 실시하였다. 직접 대면설문은 모두 한강공원에서 실시하였는데, AHP 분석의 특 성상 설문을 위해 문항들에 대한 충분한 학습이 이 루어진 후 답변이 이루어져야하므로, 시간이 많지 않은 통근목적 이용자를 대상으로 설문하기에 다소 어려움이 있기 때문이다. 한강공원에서 여가목적 이용자와 여가와 통근을 병행하는 이용자에 대하여 중요도의 경우 현재 통근목적으로 이용하지 않더라 도 통근목적에 대해 고려해보았다면 판단할 수 있 다고 생각하여 현재 이용목적을 구분하지 않고 설 문하였고, 평가지표를 선정하는 만족도의 경우 현 재 이용하는 경우에만 판단을 할 수 있기 때문에 응답자의 현재 이용 목적을 고려하여 답변을 받았 다. 물론 통근과 여가목적에 대해 동시에 설문하는 것이 통근목적, 또는 여가목적으로만 설문한 것과 결과가 달라질 수 있지만 온라인 설문 결과 여가목 적으로 이용하지 않고 통근목적으로만 이용하는 응 답자가 없었으므로 자전거 통근자 중 대부분이 여 가목적과 병행한다는 것을 알 수 있다. 이는 향후 이용률 제고를 위해서는 기존 여가목적 이용자가 통근목적을 병행하게 하는 방향의 접근이 필요함을 말하며, 두 목적의 차이를 명확히 인식하기 위해서 는 본 연구에서처럼 여가와 통근목적을 병행하는 이용자의 두 목적별 차이에 대한 응답을 분석하는 것이 의미를 갖는다.

    사전조사와 본 조사 모두 90부의 표본을 통해 조 사되었으며, 앞서 제시한 일관성 검증을 통하여 추 출한 유효한 표본은 사전조사의 경우 84부, 본 조사 의 경우 79부로 나타났다.<Table 1>

    자전거 이용의 경우 경사도나 보행자와의 마찰 같 은 불편함을 대할 때 체력적으로나 심리적으로 남녀가 다를 수 있기 때문에 성별이 적절하게 고려돼야 한다. 자전거 이용자의 성별 분포의 경우 기존 연구에서 남 성이 여성에 비해 2.5배 정도 많이 이용하는 것으로 나타났고, 본 설문의 응답자는 남성의 비율이 3배정도 많기 때문에 어느 정도 타당하다[14].

    Ⅳ.결과분석 및 평가지표 선정

    1)중요도 분석

    기존 연구[6-9]에서 사용된 항목을 참조하고 자 전거 주차장의 다양한 측면을 반영한 12개의 사전 조사문항에 대한 AHP분석 결과는 다음과 같다.<Table 2>

    사전조사 결과 전반적으로 자전거 도로가 자전 거 주차장보다 훨씬 중요하게 나타났다. 하지만 자 전거 주차장 관련 항목은 목적별로 다른 특성을 가 질 것으로 예상되고 단일항목으로 반영한다면 본 조사에서 유의미하게 작용할 것으로 판단되어 사전 조사의 중요도가 다소 낮더라도 본 설문에 반영하 였다. 본 조사의 항목은 자전거 도로의 중요도 상위 3개의 항목인 ‘보도, 차도와의 분리’, ‘도로의 경사 도’, ‘자전거 도로의 연결성’을 채택하였고, 자전거 주차장 관련 항목 중 가장 중요도가 높은 ‘분실에 대한 안전성’ 항목을 추가하였다. 이 밖에도 사전설 문에선 보행자 관련 항목을 반영하지 않았지만 통 근목적의 경로선택에는 ‘도로 근처의 보행자 수’가 유의미한 영향을 준다는 기존 연구[9]를 참조하여 이를 추가하였다. 통근목적의 경우 여가목적과 다 르게 목적지 정보 항목을 추가적으로 조사하여 목 적지가 너무 멀어 이 자체가 이용에 미치는 영향을 고려하였다. 이렇게 목적별로 본 조사에 구해진 항 목은 도로 안전성 2항목, 도로 쾌적성 2항목, 자전 거 보관 및 목적지 특성 2항목으로 자전거 이용 만 족도에 영향을 주는 다양한 관점을 반영하도록 선 정되었으며, 각 항목의 중요도 산출 결과는 다음과 같다.<Table 3>

    여가목적과 통근목적 모두 ‘보도, 차도와의 분리’ 와 ‘자전거 도로의 연결성’의 중요도가 높게 나왔 고, ‘안전한 자전거 주차’항목은 단일항목으로 통일 되어 중요도가 높게나왔다.

    목적별로 중요도 차이가 큰 항목에 대해서는 평 가지표를 선정할 때 별도의 독립변수를 사용해야 한다. 여가목적과 통근목적의 중요도를 비교하기 위해 통근목적의 ‘목적지까지의 거리’항목을 제외 하고 표준화하여 결과를 비교하였다.<Table 4>

    목적별 중요도를 보면 ‘보도, 차도와의 분리’와 ‘자전거 도로의 연결성’은 여가목적이 더 크게, ‘안 전한 자전거 주차’와 ‘도로의 경사도’는 통근목적이 크게 나왔다. 분리성과 연결성의 경우 도심통행의 한계 때문에 통근목적의 중요도가 다소 낮게 나왔 을 것이고, 경사도의 경우 통근목적시 땀을 많이 흘 리거나 피로하게 되면 불쾌감을 줄 수 있기 때문에 중요도가 다소 높게 나왔다. 또한 안전한 주차도 통 근목적에서는 필수적이지만 여가목적의 경우 아예 이용하지 않거나 출발지에서만 이용하기 때문에 통 근목적이 훨씬 크게 나왔다. 목적에 따라 중요도 차 이가 가장 두드러지는 것은 ‘보도, 차도와의 분리’, ‘자전거 도로의 연결성’, 안전한 자전거 주차’항목 이며, 이 상위 세 항목에 대해 목적별로 별도의 평 가지표를 선정한다.

    2)평가지표 선정

    본 연구에서는 모든 항목에 대해 목적별 평가지 표를 선정하기에는 연구의 범위가 너무 크기 때문 에 중요도 차이가 큰 상위 세 항목에 대해서만 목 적별로 다른 평가지표를 선정하였고, 이외의 항목 에 대해선 목적별로 공통된 평가지표를 선정한 기 존연구 결과를 경로의 GIS data를 통해 전체 경로의 특성을 반영하도록 개선하였다. 우선 ‘보도, 차도와 의 분리’, ‘자전거 도로의 연결성’ 두 항목의 경우 영향을 주는 경로정보는 자전거 도로의 종류와 관 련될 것이다. 이는 자전거 전용도로의 경우 보도, 차도와 분리가 잘 되어있고 안전한 주행이 가능한 반면 보행자 겸용도로나 일반도로는 주변의 보행자 나 차량의 영향을 받아 만족도가 낮기 때문이다. 그 러므로 경로에 포함된 자전거 도로의 종류를 나타 내는 지표로 자전거 전용도로의 비율, 보행자 겸용 도로의 비율, 일반도로의 비율, 겸용도로의 비율/일 반도로의 비율 등 경로의 다양한 GIS data들과 5점 척도의 만족도 조사와의 관계를 최우추정법을 사용 하는 NLOGIT 3.0을 이용하여 분석하였고, 그 결과 유의미한 t-statistic을 가지는 설명변수는 90% 신 뢰수준을 기준으로 하였을 때 여가목적에서는 ‘자 전거 전용도로의 비율’, 통근목적에서는 ‘자전거 보 행자 겸용도로/일반도로의 비율‘로 나타났다.<Table 5>

    여가목적의 ‘보도, 차도와의 분리’와 ‘자전거도로 의 연결성’ 모두 자전거 전용도로의 비율만 유의미 한 관계를 보였는데, 이를 통해 여가목적에서 보행 자겸용도로의 분리수준과 연결성은 이용자에게 만 족을 주지 못하며 여가목적 이용자는 자전거 전용 도로만을 만족스러운 도로로 인지함을 알 수 있다. 통근목적의 경우 보도, 차도와의 분리와 자전거 도 로의 연결성 모두 보행자 겸용도로/일반도로의 비 율만 유의미한 관계를 나타냈는데, 이는 통근 통행 시 하천변에 집중된 자전거 전용도로가 역할을 제 대로 하고 있지 못해 전용도로의 비율이 무의미하 게 되며, 이때는 보행자 겸용도로를 활용하는 것을 일반도로보다 더 선호한다고 추정할 수 있다. 위에 서 구해진 항목별 독립변수와 응답자의 만족도의 관계를 순서형 프로빗 모형을 통해 추정하여 두 항 목에 대한 평가지표를 목적별로 선정한다.

    자전거 주차장의 경우에도 목적별 중요도 차이 가 크기 때문에 별도의 평가기준이 필요하지만 GIS data와 만족도의 관계를 분석한 결과 유의미한 독립 변수를 찾을 수 없었다. 그러므로 기존 자전거 주차 시설의 적정주차면수에 관한 연구[10]를 바탕으로 평가지표를 선정한다. 이 때 여가목적은 출발지의 주차시설을 통근목적은 도착지의 주차시설을 기준 으로 평가하며, 평가지표는 주차시설의 만족도를 결정하는 세 항목의 가중치와 각 항목의 적정주차 규모에 대한 비율의 곱으로 선정한다.

    나머지 항목에 대해서는 기존 연구의 결과를 바 탕으로 경로 전체의 특성을 반영하기 위한 GIS data 를 적용할 수 있게 평가지표를 개선하였고, 각 항목 에 대해 스케일 재조정법을 이용하여 점수를 표준 화하였다. 최종적으로 완성된 항목별 평가지표는 다음과 같다.<Table 6><Table 7>

    ‘보도, 차도와의 분리’와 ‘자전거 도로의 연결성’ 은 위에서 언급한 것처럼 순서형 프로빗 모형을 이 용하여 각 만족도에 대한 한계값을 기준으로 서비 스수준을 나누었다. 이 때 만족도를 5점 척도로 조 사하였는데, 통근목적의 경우 가장 만족한다는 답 변이 없었기 때문에 여가목적과 다르게 A, B, C 3가지의 기준으로 나뉘어 점수화 하였다.<Table 8>

    ‘자전거 도로 근처 보행자, 차량 수’ 항목의 경우 각각 별도의 평가지표를 이용해서 구한 후 두 항목 의 평균으로 점수화 하였다. 보행자 수는 기존 서울 시의 자전거 도로의 보행자수를 점수화하여 나타낸 자료[16]를 이용하여 경로 내 구간거리에 가중 평균 으로 점수를 부과하였고, 차량 수는 기존연구[9]에 따라 보조간선도로, 주간선도로, 국지도로 순의 선 호를 반영하여 점수를 부과하였다.<Table 9>

    ‘자전거 도로의 경사도’는 기존 연구[15]에서 종 단경사도와 경사의 지속시간으로 구해진 서비스수 준을 이용하여 자전거로 4분 동안 이동하는 거리인 1km를 기준 적용한 후 1km 이상의 경로에 대해서 는 각 1km단위마다 구해진 서비스수준의 평균으로 점수를 부과하였다.<Table 10>

    ‘안전한 자전거 주차장’의 경우 기존 적정 주차 면수에 관한 연구를 참고하여 전체 적정 주차면수 를 가장 큰 가중치로 하고, 여기에 추가적으로 대규 모 자전거 주차장이나 지하철역내의 자전거 주차시 설을 갖추고 있으면 가산점을 주는 형태로 하여 기 준을 정하였다. 이는 총 적정주차면수를 만족하면 LOS B를 받을 수 있고, 여기에 추가시설에서 가중 치를 얻으면 LOS A를 받게 한다. 총 점수는 각 항 목별 가중치에 항목별 적정주차면수에 대한 비율의 곱을 더해서 구한다.<Table 11>

    ‘목적지까지 거리’는 설문응답자의 통근 용의시 간과 현재 통근이용자의 평균 통근시간을 이용하여 기준을 선정하였다. 응답자의 평균 통근용의시간은 27분, 통근자의 평균통근시간은 32분으로 나타났으 며, 둘의 평균을 서비스수준이 B가 되도록 기준을 잡고 4가지로 점수를 부과하였다.<Fig 6>

    Ⅴ.평가지표 사례적용 및 활용방안

    1)통근목적 사례적용

    본 연구에서 구해진 항목별 중요도와 평가지표를 어떻게 활용하는지 실제 예시 경로에 적용해보기 위해 서울대입구역에서 강남까지의 통근목적 예시 경로를 선정하였다.<Table 12>

    본 연구에서 선정한 평가지표와 GIS data를 이용 하여 각 항목별 점수를 산출한 후 앞서 AHP기법으 로 구해진 중요도를 곱해 서울대입구역에서 강남역 으로 이동하는 통근목적의 경로에 대한 전체적인 서비스 수준을 산출하였다. 분석에 사용된 GIS data 는 자전거보행자 겸용도로와 일반도로의 비율은 서 울시 자전거 도로 지도[4], 경사도는 Google earth의 elevation profile[17], 안전한 주차장 자료들은 서울 시 통계정보[16]를 참조하였고, 경로의 소요시간은 평균 속도를 15km/h로 산정하고 경로의 전체 길이 를 이용해 구하였다. 해당 경로의 경우 일반도로의 비율이 상대적으로 많고, 경사도가 심해 주차시설 이 우수함에도 전체 서비스수준은 D로 나타났다.

    2)만족도 피드백 적용 및 활용방안

    응답자의 만족도를 바탕으로 선정된 평가지표는 향후 검색엔진이나 App과 같은 platform을 통해 이 용자의 Feedback을 받고 이를 활용할 수 있다. 자전 거 이용의 경우 개별성향에 영향을 많이 받기 때문 에 위에서 제시한 평가지표를 기반으로 개별 이용 자에게 특화된 정보를 제공할 수 있다면 이용률을 높일 수 있다.<Fig 7>

    기본 평가지표를 바탕으로 제시된 경로에 대한 이용자의 항목별 만족도 응답을 이용해 기본 평가 지표를 강화하고, 유클리드 거리를 바탕으로 표본 을 분류하는 K-mean clustering 기법을 이용해 유 사성향 이용자를 분류해 집단별 평가지표를 제공한 다면 이용자가 증가함에 따라 점점 더 제시된 모형 의 효용이 증대될 것이다.

    Ⅳ.결 론

    본 연구는 서울시의 대규모 자전거 기반시설의 확 장에도 이용률이 다시 감소하고 있는 추세에서 현재 이용시설의 활용성을 높이기 위한 목적별 주행경로적 정성 평가지표를 만드는 것을 목적으로 한다. 이를 위 해 사전조사를 통해 자전거 이용 만족도에 영향을 주 는 핵심영향요인을 선정하고 이에 대한 목적별 항목별 중요도를 AHP기법을 통해 구하였고, 목적별로 차이가 큰 상위 세 항목은 별도의 설명변수를 이용한 모형을 만들어 분석하였으며, 목적별 차이가 크지 않은 항목 에 대해선 목적특성을 반영하지 않은 기존 문헌의 평 가지표에 경로 전체의 특성을 반영하기 위한 GIS data 를 적용할 수 있게 개선하였다. 이에 대한 적용사례로 서울대입구역에서 강남역에 이르는 통근목적의 경로 에 평가지표와 중요도를 적용하여 경로 전체의 서비스 수준을 평가하였고, 향후 만족도 피드백 및 적용방안 에 대해서 제시하였다. 본 연구의 평가지표는 자전거 이용자에게는 경로에 대한 정보를 제공하여 만족도를 높이고, 운영자에게는 추후 목적별 이용률 향상을 위 한 방향을 제시할 수 있다. 또한 구축되어 있는 서울시 의 GIS data을 검색엔진, App 등의 platform과 연계하여 이용자 만족도 피드백을 반영하며 활용한다면 빠르게 상용화 되어 큰 효용을 가질 것이다.

    한편 본 연구는 서울시 내의 자전거 기반시설에 대해서만 설문을 하였기 때문에 연구의 결과를 모 든 지역에 일반화할 순 없다. 하지만 연구의 프로세 스와 방법론은 일반화해서 사용될 수 있으며 지역 별 설문의 결과를 반영한다면 타 지역에도 활용될 수 있다.

    연구의 한계로는 전반적으로 표본이 부족하여 좀 더 많은 항목을 고려하지 못하였고, 평가지표 선 정 과정에서 일부 항목에 대해서는 주관적인 판단 이 들어갔기 때문에 추후 세부항목에 대한 심층적 인 연구가 이루어져야 할 것이다. 또한 만족도 피드 백 적용을 위해 항목별로 다른 차원의 만족도 조사 에 대한 유클리드 거리정의방안 및 다른 클러스터 링 방안, 효과적인 피드백적용을 위한 피드백설문 설계 방안 등에 대한 추가적인 검토가 필요하다.

    Figure

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    Research process

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    Influence factors for appropriateness of bicycle facilities

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    Examples of question for calculating Importance

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    Example of modified Consistency test

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    Matrix form for Calculating weight

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    Example route of Commuting

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    User feedback algorithm

    Table

    Main–survey Respondent

    Result of Pre–survey

    Result of Main–survey

    Difference by trip purposes

    *Difference is calculated that sum of Leisure is adjusted to 0.877 instead of 1.

    Independent Variables of Ordered Probit Model

    Evaluation Criteria of Separation Between bicycle lane and Walk or Car lane

    Evaluation Criteria of Connectivity of Bicycle road

    Evaluation Criteria of Density of Passenger or car near Bicycle lane

    *Total Score:Average(Pedestrian, Car Score)

    Evaluation Criteria of Slope of Bicycle lane

    Evaluation Criteria of Safety Parking space

    Evaluation Criteria of Distnace to Destination

    Application to Commute route

    Reference

    1. Seoul Metropolitan Government (2013) 2nd Seoul Public transportation Planning(2012~2016), ; pp.35-37
    2. Kim Y , Lee K , Ahn K (2008) “A study for impact of regional variable on bicycle commuting:Focused on the case of 25 autonomous districts of Seoul” , Urban Design, Vol.30 ; pp.19-34
    3. The Korea Transport Institute Bicycle Portal (2016) http://bicycle.koti.re.kr/client/stats/lst.asp, 2016.06.27
    4. Seoul Bike Homepage (2014) http://bike.seoul.go.kr, 2014.12.15
    5. Naver Maps (2014) http://maps.naver.com, 2014.12.15
    6. Jung C (2012) “Analysis on the factors of bikeway use with AHP analysis”, Myongji University Master’s Thesis, ; pp.29-46
    7. Lee G , Rho J , Kang K (2009) “Development of Bicycle Level of Service Model from the User's Perspective Using Ordered Probit Model” , The Journal of The Korea Institute of Intelligent Transport Systems, Vol.8 (2) ; pp. 108-117
    8. Won J , Jin W (2012) “A Development of the Evaluation Criteria for Bicycle's Facilities of Attending Work and School Trip” , Journal of The Korean Society of Civil Engineers, Vol.32 (5D) ; pp.429-435
    9. Lee J (2010) “Bicyclists’ Behavioral Character -istics and Impacts on Route Choice Using Stated Preference Survey in Commuting Time” , Journal of Korean Society of Transportation, Vol.28 (5) ; pp.77-87
    10. Park Y (2012) “Research on the bicycle transportation facilities and services for the activation of Alternative Urban transportation”, Chung-Ang University Master’s Thesis, ; pp.45-69
    11. Korea Development Institute (2000) Multicriteria analysis study for the feasibility study, ; pp.33-75
    12. AHP Excel Sheet (2014) http://yjhyjh.egloos.com/viewer/33525, 2014.12.13
    13. Lee B , Kim B , Cho Y (2011) “A study on vulnerability assessment to climate change in regional fisheries of Korea” , The Journal of Fisheries Business Administration, Vol.42 (1) ; pp.57-70
    14. Lee G , Choe G (2010) “A Bike Mode Share Estimation Model and Analysis of the Bike Demand Factor Effects” , Journal of Korean Society of Transportation, Vol.28 (3) ; pp.145-155
    15. Cho H (2010) “A Study on the Guideline for Level of Service by Vertical Grade for Bikeways”, Master’s Thesis, Seoul Nat’l University, ; pp.44-56
    16. Seoul Traffic Portal (2014) http://traffic.seoul.go.kr, 2014.12.15
    17. Google Earth (2014) http://earth.google.com, 2014.12.17

    저자소개

    • 김 의 진 (Eui-Jin Kim)
    • 2016년∼현재:서울대학교 건설환경공학부 석박통합과정
    • e-mail : kyjcwal@snu.ac.kr

    • 김 동 규 (Dong-Kyu Kim)
    • 2006년 Seoul National University, Ph.D. (Transportation Engineering and Planning)
    • 2014년∼현 재:서울대학교 건설환경공학부 조교수
    • 2012년∼2014년:서울대학교 건설환경공학부 연구부교수
    • 2008년∼2012년:서울대학교 건설환경공학부 BK21 조교수
    • 2006년∼2008년:University of Illinois at Urbana-Champaign 방문연구조교수
    • e-mail : dongkyukim@snu.ac.kr

    Footnote