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The Journal of The Korea Institute of Intelligent Transport Systems Vol.23 No.5 pp.117-136
DOI : https://doi.org/10.12815/kits.2024.23.5.117
DOI : https://doi.org/10.12815/kits.2024.23.5.117
A Research on User Preference Factor of DRT in Small and Medium-sized Cities Using Stated Preference Survey
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Abstract
Demand-Response Transit (DRT) is public transportation that operates on flexible routes according to user requests via smartphone apps and vehicle terminals. In DRT, user preference factors are generated based on the operational method, such as wait time after calling, approach time to the boarding point, in-vehicle time, detour time (if any), and egress time after arrival. Through an SP survey, this study investigated which of these factors citizens are most sensitive to. The survey presented two DRT alternatives consisting of five attribute variables, and asked respondents to choose the preferred mode, examining two situations: commuting and leisure travel. The analysis showed that wait time after calling was the strongest factor for both commuting and leisure travel, whereas boarding point access time had the weakest influence. However, sensitivity to detours was found to be more than twice as important in leisure travel compared to commuting. The results of this study are expected to contribute to improving user satisfaction and system efficiency by differentiating optimization targets according to the time of day in DRT operations.
SP조사를 활용한 중소도시의 수요응답형 대중교통 이용자 선호 요인 분석
초록
수요응답형 대중교통(이하 DRT, Demand Response Transit)은 스마트폰 앱과 차량단말 등을 활용하 여 이용자호출에 따라 가변적인 노선으로 운행되는 대중교통이다. DRT는 호출 후 대기시간, 탑승지점 접근시간, 차내통행시간, 우회통행시간, 하차 후 도달시간 등이 운행방식에 기반한 이용자 선호요인이 발생된다. 본 연구는 SP조사를 통해 시민들이 위 요인 중 어떤 요인에 가장 민감하게 반응하는지 조사하였다. 조사는 5개의 속성변수로 구성된 2개의 DRT 대안을 제시하여 보다 선호하는 수단을 선택하도록 하였으며, 출퇴근 상황과 여가 상황 2가지 상황에 대한 응답을 조사하였다. 분석결과 출퇴근시에도 여가시에도 호출 후 대기시간이 가장 큰 선호요인이었으며, 탑승지점 접근시간은 가장 약한 영향요인인 것으로 분석되었다. 단, 우회통행에 대한 민감도는 출퇴근 상황에서 여가시간 대비 2배 이상인 것으로 나타났다. 본 연구의 결과는 DRT 운영 시 시간대에 따라서 최적화 목표를 차별화하여 이용자 만족도와 시스템 효율성을 향상시키는 데 기여할 것으로 보여진다.
