Ⅰ. 서 론
1. 연구 배경 및 목적
4차 산업 혁명, 스마트 시티 등으로 인해 교통 분야 모빌리티도 자율주행차, 퍼스널 모빌리티, 공유 모빌 리티, 수요응답형 모빌리티 등 많은 변화가 이루어지고 있다. 이러한 변화로 인해 인천광역시 I-MOD, 세종 특별자치시 셔클(Shucle), 과천시 바로타 등 민간 기업들에 의한 수요응답형 모빌리티 서비스들이 제공되고 있으며, 성남시 판교(제로셔틀, 로보셔틀)에서는 수요응답형 자율주행 모빌리티 서비스가 시범운영 중에 있 다. 이러한 서비스들은 운영자 중심의 서비스가 아니라 플랫폼을 기반으로 한 이용자 중심의 서비스를 제공 하고 있다.
수요응답형 모빌리티는 이용자의 수요에 따라 노선 및 배차 운행을 통해 효율적인 운행이 가능하며, 고정 된 노선과 배차 계획에 의해 운행되어 이용 수요의 변화에 따라 노선 변경이 쉽지 않은 기존 대중교통수단 의 문제점을 해결할 수 있다. 이에 국토교통부는 도시지역 외곽 교통취약지역, 농림축산식품부는 농촌지역에 공공형 버스 또는 택시를 통해 교통서비스를 제공하고 있다. 그러나 여객자동차 운수사업법에서 수요응답형 대상 지역은 농어촌 및 교통부족 지역1)만 가능하기 때문에 그 외 지역에서는 운행이 제한되어 기존의 대중 교통체계를 보조하는 탄력적 서비스 제공이 어려운 현실이다. 또한 Mauro et al.(2018)는 수요응답형 자율주 행 서비스가 기존의 대중교통 시스템과 연계되어 운영되는 것이 더 효과적이며, Todd(2021)은 자율주행 대중 교통이 보급되더라도 주요 통행에 고용량 운송이 여전히 필요하다고 하였다. Jjan et al.(2020) 역시 수요대응 자율주행 대중교통이 도심과 교외를 연결할 때 경제적·환경적 교통비용을 줄일 수 있을 것이라고 제시하였 다. 이러한 연구 결과와 같이 수요응답형 모빌리티는 기존 대중교통체계를 대신하는 것이 아닌 보조하는 역 할이 더 적절할 것이다. 이에 국토교통부에서는 수요응답형 지역을 대중교통체계 보완이 필요한 공공주택지 등 신도시, 광역교통 특별대책지구, 출·퇴근 시간대 대중교통 부족 지역 등으로 확대하고, 서비스 범위도 인 접 지자체까지 확대할 계획이다(MOLIT, 2022).
현재 대중교통 부족 지역을 평가하는 대중교통 최소서비스 수준 분석은 법정동/리 단위로 평가하고 있어 법정동/리 내의 다양한 특성을 반영하지 못하고 있다. 평가 기준 역시 이용자의 대중교통 접근성을 파악할 수 있는 자료의 부재로 전체 도로연장 대비 대중교통시설 기준 일정 범위에 포함된 도로 연장의 비율(%)과 전체 정류장 수 대비 운행횟수 기준을 만족하는 정류장의 비율(%)과 같이 이용자보다는 운영자 중심의 평가를 시 행하고 있으며, 용도 지역 및 인구 밀도에 따라 상이한 기준을 적용하고 있어 형평성에 대한 문제가 있다.
국외 역시 유사한 기준으로 대중교통 최소서비스 수준을 평가하고 있으나 Transit Capacity and Quality of Service Manual(TRB, 2013) 및 Oregon Public Transportation Plan(2020)에서는 수요응답형 대중교통서비스 수준 평가 시 이용자 관점에서의 가용성과 편의성을 고려한 지표를 제안하고 있다. 국내의 경우 국민의 교통비 절 감을 위해 대중교통 이용 시 걷거나 자전거로 이동한 거리만큼 마일리지를 지급하여 대중교통비를 경감해주 는 알뜰교통카드 사업을 국토교통부 대도시권광역교통위원회가 2019년부터 추진하고 있으며, 이를 통해 이 용자의 대중교통 접근 시간 및 거리 데이터 수집이 가능해졌다. 이에 본 연구에서는 현재 대중교통 최소서비 스 수준 분석에 대한 내용 고찰을 통해 개선할 부분을 검토하고 알뜰교통카드 데이터를 통해 수집한 이용자 의 대중교통 접근 시간 및 거리를 GRID 분석을 수행하여 법정동/리의 다양한 특성을 반영할 수 있는 이용자 중심의 대중교통 최소서비스 수준 분석 기준을 제시하는 것을 목적으로 한다.
Ⅱ. 대중교통 최소서비스 수준 조사의 한계
대중교통 최소서비스 수준 조사는 ｢대중교통의 육성 및 이용촉진에 관한 법률｣ 제16조에 의거하여 매년 국토교통부에서 실시하고 있는 대중교통 현황조사의 조사 내용 중 하나로, 지자체 간 대중교통 서비스 수준 의 격차를 줄이고 대중교통 서비스 수준이 낮은 지역의 대중교통 서비스 공급을 확대하기 위해 법정동·법정 리 단위로 대중교통 접근성을 평가하는 조사이다. 대중교통 최소서비스 수준에서의 대중교통 접근성은 공간 적 접근성과 시간적 접근성으로 나누어 평가하고 있으며 각 세부 기준은 <Table 1>와 같다.
공간적 접근성은 분석 지역의 전체 도로연장 대비 대중교통시설(버스정류장 또는 지하철역) 기준 일정 범 위 이내에 포함된 도로 연장의 비율(%)로 평가하며, 분석 기준은 용도 지역(국토의 계획 및 이용에 관한 법률 제 36조에 의거한 용도지역) 유형에 따라 도시지역(녹지지역 제외)과 그 외 지역으로 구분된다. 기준 거리는 미국의 ‘Transportation Research Board(2013)’과 영국의 ‘Vale of Glamorgan Council(2005)’, 싱가포르의 ‘Land Transport Guru(2023)’, 한국교통연구원의 ‘교통권 보장을 위한 최소서비스 기준 설정과 측정방법론 연구(2013)’ 등의 연구를 참고하여 설정하였으며(MOLIT, 2022), 도시지역은 버스정류장 기준 400m, 지하철역 기준 800m 를 기준 거리로 하며, 그 외 지역은 버스정류장, 지하철역 모두 800m를 기준거리로 설정하여 분석하고 있다. 시간적 접근성은 분석 지역의 전체 정류장 수 대비 운행횟수 평가 기준을 만족하는 정류장의 비율(%)로 평가 하며, 운행횟수 평가 기준은 ‘여객자동차 운수사업법 시행 규칙’, 미국의 ‘Transportation Research Board(2013)’ 등 관련 법령 및 연구를 참고하여 인구 밀도에 따라 법정동은 시간당 1 ~ 6회, 법정리는 일당 4 ~ 9회로 적용하 고 있다(MOLIT, 2022).
최종적으로 대중교통 최소서비스 수준은 공간적 접근성과 시간적 접근성을 산술 평균하여 80% 이상인 법 정동·리는 확보 지역, 60~80%는 취약지역, 60% 미만은 사각지역으로 판정하고 있다. 2021년 조사 결과, 법정 동 지역은 확보 지역 64.3%, 취약 지역 17.7%, 사각지역 18.0%로 분석되었으며, 법정리 지역은 확보 지역 50.5%, 취약 지역 22.0%, 사각지역 27.5%로 분석되었다.
그러나 대중교통 최소서비스 수준 분석 결과는 벽지노선 지원이나 수요응답형 교통수단 도입 근거 등으 로 사용되기 위해 지역별로 최소한의 서비스 수준을 확보하였는지 평가하는데 주목적이 있어 이용자가 체감 하는 접근 시간 및 거리에 대한 최소서비스가 아닌 기반시설의 구축 정도나 대중교통 운행정도를 기준으로 하는 공급자 관점의 평가를 시행하고 있으며, 법정동/리 단위로 상이한 분석 기준을 적용하고 있다. 또한 지 역 내 대중교통 접근성이 취약한 지역(마을)이 있음에도 해당 법정 지역의 분석 결과는 확보지역으로 도출될 수 있는 등 지역 내 다양한 특성이 하나의 분석 결과로 귀결되는 한계점이 있으며, 분석에 활용되는 도로 자 료가 KTDB에서 제공하는 2차로 이상의 도로를 활용함에 따라 이면도로와 같은 단일차로가 분석에서 제외 된다는 한계점이 있다.
이러한 분석 기준으로 인해 지방자치단체에서 체감하는 수준과 대중교통 최소서비스 수준 분석 결과가 차이가 발생하고 있으며, 그 사례로 안산시 고잔동을 들 수 있다. 안산시 고잔동의 경우 <Fig. 1>과 같이 대 중교통시설인 버스정류장이 많이 설치되어 있으며, 운행횟수 기준을 만족하는 정류장이 많아 대중교통 최소 서비스 분석 시 확보 지역으로 판정되었으나 알뜰교통카드 데이터를 기반으로 한 이용자의 접근 시간 및 거 리를 보면 이용자들의 접근 거리가 400m 이상인 지역이 많고, 접근 시간도 10분으로 초과하는 지역이 많은 것으로 나타났다.
<Fig. 1>
Access Time and Distance for using Public Transportation based Altteul Transport Card Data (Gojan-dong, Ansan)
이러한 결과로 볼 때 현재의 대중교통 최소서비스 수준 분석 결과를 기반으로 국토교통부의 제4차 대중교 통 기본계획에서 제시한 것과 같이 공공주택지 등 신도시, 광역교통 특별대책지구, 출·퇴근 시간대 대중교통 부족 지역 등으로 수요응답형 모빌리티를 확대하는 것이 어려울 것으로 사료되며, 민간에서 수요응답형 모 빌리티서비스 제공을 위해 운영자 중심의 법정동/리 단위의 대중교통 최소서비스 수준이 아닌 이용자 중심 의 대중교통 최소서비스 수준을 평가할 수 있는 방안 마련이 필요하다고 판단된다. 이에 본 연구에서는 이용 자의 대중교통 접근 시간 및 거리를 파악할 수 있는 알뜰교통카드 데이터를 활용한 GRID 분석을 통해 이용 자 중심의 대중교통 최소서비스 수준 개선 방안을 마련하고자 한다.
Ⅲ. 이용자 중심의 대중교통 최소서비스 수준 개선 방안
1. 알뜰교통카드 데이터를 활용한 대중교통 접근성 분석
알뜰교통카드 사업은 문재인 정부의 100대 국정과제 중 하나인 ‘교통·통신비 절감으로 국민 생활비 절감’ 을 실현하기 위해 국토교통부 대도시권광역교통위원회가 대중교통비 경감 대책으로 추진한 사업으로 대중 교통 이용 시 걷거나 자전거로 이동한 거리만큼 마일리지를 적립하고, 적립된 마일리지를 이용하여 교통비 감면 혜택(최대 30%까지)을 받을 수 있는 사업이다. 2022년 8월 기준 알뜰교통카드 사업에 전국 17개 시·도 162개 시·군·구에서 참여하고 있으며, 약 43만명의 이용자가 이용하고 있다.
알뜰교통카드는 대중교통을 이용하기 위해 이동한 거리만큼 마일리지를 적립해주므로 이동거리 산정을 위해 출발지 및 목적지에 대한 위치 정보와 GPS 오류 등으로 위치정보가 수집되지 않는 경우 보정 처리를 위해 출발시간 및 도착시간을 수집하고 있는데 이는 이용자의 대중교통 접근 시간 및 거리를 파악할 수 있 는 유일한 데이터라고 할 수 있으며, 알뜰교통카드 시스템에서 수집하는 자료는 <Table 3>와 같다.
본 연구에서는 2021년 1~5월 수도권 알뜰교통카드 데이터를 대도시권광역교통위원회에서 제공받아 이용 자의 대중교통 접근 시간 및 거리 분석을 수행하였다. 여기서 접근 시간은 출발-도착 시각과 승-하차 시각의 차이로 정의하였으며, 접근 거리는 현재 알뜰교통카드 시스템의 마일리지 지급을 위한 이동거리 산정방식과 동일하게 출발-도착지점 좌표와 승-하차지점 좌표 간 직선거리의 1.4배한 값으로 산정하였다.
알뜰교통카드의 접근데이터(First Mile, Last Mile)는 이용자 개인이 스마트폰 앱을 활용하여 개별 통행에 대한 정보를 직접 입력함으로써 생성되기 때문에 인적 오류에 의한 비현실적인 데이터가 생성될 수 있다. 이 에 출발-도착 시각과 승하차 시각의 차이로 산정되는 출발-도착 접근 시간(출발의 경우, 탑승 전 대기시간을 포함하는 차외시간을 의미)이 음수이거나, 접근 속도가 알뜰교통카드 이용수단(도보/자전거)의 법정 최대 통 행속도인 20km/h2)를 초과하는 경우 이용자 앱 사용 실수 및 도보·자전거 외 수단을 이용했다고 판단하여 제 외하였다. 이와 같은 오류 데이터를 제거하더라도 통계 분석에 영향을 줄 수 있는 이상치를 제거할 필요가 있으며, 본 연구에서는 접근 시간의 평균과 표준편차를 활용한 90% 신뢰구간 기준(64.35분)을 적용하여 이상 치 판단 후 제거하였고, 그 결과는 <Table 4>과 같다. 본 연구에서는 전처리 과정을 통해 정상 데이터로 판단 되는 8,704,228건의 수도권 알뜰교통카드 데이터를 활용하여 분석하였다.
수도권 알뜰교통카드 데이터를 활용한 대중교통 최소서비스 수준에 따른 법정동/리 단위의 접근 시간은 <Table 5>와 같이 법정동은 평균 9.55분, 법정리는 평균 10.98분 소요되는 것으로 분석되었으며, 접근 거리 역시 법정동은 평균 274.47m, 법정리는 평균 311.65m로 법정동보다 법정리의 대중교통 접근 시간 및 거리가 증가하는 것으로 나타났다. 여기서 대중교통 취약·사각지역의 접근 거리가 300m 수준으로 비교적 짧게 분석 된 것은 본 연구의 분석 범위가 수도권 지역으로 국한되어 있고, 지방부와 달리 대부분 도시부에 속하는 수 도권에서는 대중교통 취약·사각지역 역시 대중교통 시설은 대부분 잘 구축되어 있어 공간적 접근성은 충분 하나, 노선 운영의 제약에 따른 긴 배차간격으로 인해 시간적 접근성이 부족한 경우가 대부분이기 때문에 이 와 같은 결과가 나타난 것으로 사료된다.
또한 표준편차를 평균으로 나누어서 산출하는 변동계수를 통해 대중교통 최소서비스 확보, 취약, 사각 지 역의 상대적인 편차를 확인하였으며, 변동계수가 클수록 다른 지역에 비해 편차가 크다는 것을 의미한다. 동 지역의 경우 접근 시간 및 거리에 대한 변동계수가 확보 지역에 비해 취약, 사각 지역으로 갈수록 작게 나타 나는데 이는 대중교통시설(정류장 등) 및 배차횟수를 만족하기 때문에 이용자가 다양한 선택을 할 수 있어 나타난 것으로 사료된다. 반면 리 지역은 동 지역과 다르게 취약, 사각 지역으로 갈수록 변동계수가 크게 나 타나는데 이는 대중교통시설 및 배차횟수 부족 등 지역별 편차로 인해 발생한 것으로 판단된다.
이러한 결과를 기반으로 GIS 분석을 수행한 결과 <Fig. 2>와 같이 대부분 지역에서 도심에서 외곽지역으 로 갈수록 접근 및 대기시간이 증가하는 것으로 나타났는데 이용자의 대중교통 접근 시간 및 거리가 큰 경 우는 대중교통시설이 충분히 공급되지 않아 이용자가 이용하고자 하는 버스정류장이 멀거나 인근에 위치한 버스정류장에 대중교통 노선의 운행횟수가 적어 먼 거리의 다른 정류장을 이용하는 경우에 발생하고 있다. 이는 이용자의 대중교통 이용 수요 및 패턴을 고려하지 않은 대중교통시설 및 노선 운영으로 인해 발생하고 있는 것으로 사료된다.
2. 이용자 중심의 대중교통 최소서비스 수준 분석 개선
전술한 바와 같이 현재 여객자동차운수사업법 상 수요응답형 모빌리티 도입 기준은 농·어촌을 기점 또는 종점으로 하는 경우와 대중교통현황조사에서 대중교통이 부족하다고 인정되는 지역을 운행하는 경우로 한 정하고 있으며, 그 기준으로 대중교통 최소서비스 수준 분석 결과를 활용하고 있다. 그러나 이러한 분석 결 과는 운영자 중심의 평가로 인해 <Fig. 1>과 같이 동일한 법정동 내에서 이용자의 대중교통 접근 시간 및 거 리는 상이하게 나타나고 있다. 이에 본 연구에서는 법정동/리 내에 다양한 이용자의 대중교통 접근성을 분석 하기 위해 법정동/리보다 세분화된 GRID 분석을 통해 대중교통 최소서비스 수준 분석 기준을 이용자 중심 으로 개선하고자 하며, GRID의 크기는 2020년부터 세종특별자치시에서 실증사업 중인 셔클의 평균 이동시 간인 5분(An, 2022)에 보행속도 1m/s를 가정한 값인 300m로 산정하였다. 각 GRID의 접근 시간과 거리는 알 뜰교통카드 데이터의 출발 위치를 생성된 GRID에 맵매칭하여 GRID별 접근 시간 및 거리를 산출하였다. 또 한 전체 1,169개의 법정동 중 알뜰교통카드 데이터가 법정동 인구 대비 50% 이상 수집되고 법정동 내 GRID 가 10개 이상인 430개 법정동을 대상으로 분석하였으며, 430개 법정동 전체 18,223개의 GRID 중 최소표본수 (100개)를 만족하는 10,687개의 GRID만 대상으로 분석하여 신뢰도를 제고하였다.
알뜰교통카드 데이터의 접근 시간은 출발 시각과 승차 시각의 차이로 산출되기 때문에 이동시간(공간적 접근성)과 대기시간(시간적 접근성)을 모두 포함하고 있으며, GRID별 접근 시간과 접근 거리의 상관분석 결 과 상관관계가 0.77로 높게 나타나 본 연구에서는 기존과 같이 공간적 접근성과 시간적 접근성 구분 없이 알 뜰교통카드 데이터의 접근 시간을 이용자 중심의 대중교통 최소서비스 분석 기준으로 선정하였다.
GRID 기준의 대중교통 최소서비스 수준 기준은 법정동 고밀도 지역의 시간적 접근성 기준이 10분을 기준 으로 확보 여부를 판단하였으며, 이에 따른 GRID 기반 법정동/리의 평균 접근 시간 및 거리는 <Table 6>와 같다. 총 10,687개 GRID 중 51.8%인 5,538개의 GRID가 확보 지역으로 나타났으며, 이들 GRID의 평균 접근 시간은 7.73분, 평균 접근 거리는 198.39m로 분석된 반면 비확보 지역으로 나타난 5,149개 GRID의 평균 접근 시간은 12.12분, 평균 접근 거리는 379.84m로 확보 지역에 비해 크게 나타났다. 변동계수 역시 <Table 5>에서 분석한 법정동과 동일하게 확보 지역이 비확보 지역에 비해 크게 나타나 대중교통 확보지역 내 이용자별 접 근 수준의 편차가 더 크다는 것을 보여주었다.
앞서 2장에서 사례로 제시하였던 안산시 고잔동 사례와 같이 하나의 법정동이 많게는 50여개의 GRID로 나뉠 수 있으며, 각 GRID별로 정류장의 위치와 제공되는 노선에 따라 이용자들의 다양한 접근 특성을 가지 게 된다. 알뜰교통카드 데이터 분석을 통해 대중교통 최소서비스 수준 확보 지역인 고잔동 안에는 96개의 GRID가 있으나, 그 중 79.2%에 해당하는 76개 GRID에서 대중교통 접근 시간이 10분 이상인 것으로 나타났 다. 이러한 특성을 반영하기 위해 대중교통 최소서비스 수준 분석 기준을 지역 내 전체 GRID 대비 확보 GRID의 비율(%)로 정의하였으며, 본 연구에서는 수도권 430개 법정동의 대중교통 최소서비스 수준 확보 지 역의 평균 비율인 51.7%를 만족할 경우 대중교통 최소서비스 수준을 확보한다고 가정하여 분석하였다. 이러 한 개선 방안을 적용하여 분석한 결과와 기존 방식을 비교한 결과 <Table 7>과 같이 개선 방안을 적용할 경 우 51.16%만 확보 지역으로 분석되어 기존 방식의 확보 지역(87.21%)에 비해 감소하는 것으로 나타났다.
여기서,
-
SR = 지역 내 최소서비스 수준 확보비율(Satisfied Ratio)
-
ηSatisfiedgrid = 지역 내 최소서비스 수준 확보 GRID 수, ηALLgrid = 지역 내 전체 GRID 수
추가적으로 기존 대중교통 최소서비스 수준은 동일하게 확보 지역이었으나, 개선 방안 적용 시 대중교통 최소서비스 수준 분석 결과가 상이한 두 사례를 대상으로 GIS 분석을 수행하였으며, 그 결과는 <Fig. 3>과 같다. 먼저 기존 방식과 개선 방안 모두 확보 지역으로 나타난 서울특별시 관악구 신림동의 경우 117개의 GRID로 구분되는 인구 247,188명의 고밀도 주거 지역으로, 대부분 평균 접근 시간이 10분 이내인 GRID의 법정동 확보 비율이 78.6%로 우수하게 나타났다. 반면 인구 187,355명이 거주하고 있는 인천 연수구 송도동 의 경우 전체 104개 GRID 중 43개 GRID만 평균 접근 시간이 10분 이내로 나타나 확보 비율이 41.3%로 비확 보 지역으로 분석되었다. 송도동이 신림동과 달리 이용자의 접근 시간 기준을 만족하는 GRID 비율이 낮은 이유는 대중교통시설 구축 정도 및 운행횟수는 만족하나 실제 이용자는 인근에 설치된 정류장이 아닌 다른 정류장을 이용하기 때문에 이러한 결과가 나타난 것으로 판단된다.
이처럼 운영자 측면에서 대중교통시설 구축 정도 및 운행횟수로 평가하는 기존 대중교통 최소서비스 수 준 분석은 공급자 관점의 조사 방식으로 인해 실제 이용자의 대중교통 이용 및 접근 특성을 모두 반영하지 못하고 있으며, 분석 단위가 법정지역으로 설정되어 있어 아래의 신림동과 송도동 사례와 같이 동일한 법정 동 내의 다양한 이용자의 접근 특성을 반영하지 못하고 있다. 이러한 결과로 볼 때 이용자 중심의 대중교통 최소서비스 수준 분석에 개선 방안과 같이 법정동/리보다 작은 세부 지역을 설정하여 향후 수요응답 대중교 통서비스 확대 및 도입 시 활용이 가능할 것으로 기대된다.
Ⅳ. 결론 및 향후 연구 과제
현재 대중교통 부족 지역을 평가하는 대중교통 최소서비스 수준 분석은 벽지노선 지원이나 수요응답형 교통수단 도입 근거 등으로 사용되기 위해 지역별로 최소한의 서비스 수준을 확보하였는지 평가하는데 주목 적이 있어 이용자가 체감하는 접근 시간 및 거리에 대한 최소서비스가 아닌 기반시설의 구축 정도나 대중교 통 운행정도를 기준으로 하는 공급자 관점의 평가를 시행하고 있어 지역 내 다양한 특성을 반영하지 못하고 있다. 이에 이용자의 대중교통 접근 시간 및 거리를 파악할 수 있는 알뜰교통카드 데이터를 활용하여 이용자 의 대중교통 이용 시 접근 시간 및 거리를 법정동보다 작은 GRID 단위로 분석하였다. 분석 결과 동일 법정 동이더라도 이용자의 대중교통 접근 시간 및 거리는 다양한 것을 확인하였다.
이러한 이용자 특성을 반영하기 위해 법정동 내 전체 GRID 대비 대중교통 최소서비스 수준 만족 GRID의 비율로 평가하는 방안을 제안하였다. 430개 법정동에 대한 대중교통 최소서비스 수준을 평가한 결과 기존 방식을 적용한 경우 확보 지역이 87.21%였으나 개선 방안을 적용하면 51.16%만 확보 지역으로 나타나 약 36% 정도가 확보 지역에서 비확보 지역으로 변경되었다. 또한 변경된 지역에 대한 GIS 사례 분석 결과 대중 교통시설 구축 정도 및 운행횟수는 만족하나 실제 이용자는 인근에 설치된 정류장이 아닌 다른 정류장을 이 용하기 때문에 이러한 결과가 나타난 것으로 판단되었다. 이러한 결과로 볼 때 이용자 중심의 대중교통 최소 서비스 수준 분석에 개선 방안과 같이 법정동/리보다 작은 세부 지역을 설정하여 향후 수요응답형 대중교통 서비스 확대 및 도입 시 활용이 가능할 것으로 기대된다.
그러나 본 연구에서 활용한 알뜰교통카드 데이터는 출·퇴근 등 특정 기·종점을 대상으로 15회 이상 대중 교통을 이용하는 이용자가 대중교통을 많이 이용하지 않는 이용자에 비해 너무 많기 때문에 소수의 이용자 들에 대한 특성이 잘 반영되지 않으며, 마일리지 혜택으로 인해 접근 시간 및 거리가 과다 산출되는 등 인적 요인에 의해 발생할 수 있는 오류가 포함될 수 있는 한계가 있으므로 법정동/리보다 세부 단위로 분석하기 위해서는 이용자의 OD 분석 등 통행패턴 및 알뜰교통카드 데이터의 신뢰성 향상 방안을 추가 검토할 필요 가 있다. 추가적으로 현재 GRID의 크기는 수도권 평균 접근 거리와 세종시 실증사업을 통해 산출된 값을 기 반으로 산정하였으나 수요대응 대중교통서비스 도입 지역 설정 및 이용자 행태가 동일한 지역을 대상으로 GRID 크기를 산정하는 것과 같이 최적화된 분석 단위를 선정하는 연구가 필요할 것이다. 마지막으로 대중교 통 최소서비스 확보 여부를 판단하는 기준을 본 연구에서는 현행 대중교통 최소서비스 수준 조사의 법정동 지역 고밀도 운행횟수 기준인 10분으로 정의하였으나 다양한 지역 특성 등을 고려하여 재정립할 필요가 있 으며, 대중교통 최소서비스 수준 평가 기준 역시 전체 지역의 평균을 적용하였으나 확보, 취약, 사각지역을 구분할 수 있는 세부 기준 수립을 위한 추가적인 연구가 필요할 것이다.
