준공영제 특성에 맞춘 평가지표의 개발로 효율적인 간선버스 노선 최적화·역할 도출  

코로나 이후 대중교통 이용 저하…서울시 간선버스 노선 효율방안 필요한 시점

서울시는 437개 버스 노선에 총 7,393대의 버스를 운영하고 있다. 코로나 이전인 2019년 기준으로 버스의 통행분담률은 약 24%에 하루 770만 명의 시민이 이용하는 등 버스는 서울시 교통에 중요한 역할을 담당하고 있다. 서울시 버스는 지난 10년간 노선 및 버스 운행대수 측면에서 큰 변화 없이 운영 중이지만, 코로나19 팬데믹 영향으로 대중교통의 이용이 저하되는 등 통행패턴의 변화로 인해 대중교통 누적 적자폭이 증가하고 있는 실정이다.
이 연구는 버스 운영 효율화를 위해 노선 중 위계(hierarchy)가 명확하지 않은 간선버스 노선망을 대상으로 버스 노선이 실제 효율적으로 배치되어 있는지를 평가하기 위한 평가지표를 발굴하고, 이 평가지표에 따라 서울시의 간선버스 노선에 대한 최적화 방향을 도출하여 기존 노선과 비교분석하여 간선버스 운용 효율화 방안을 마련하였다.

‘준공영제’ 특성 반영해 서울시 버스노선의 효율적 배치에 대한 평가지표를 발굴

여러 현실적인 한계점으로 인해 서울시의 버스 노선은 기존의 개별 기업에서 운영하던 노선과 유사한 상태로서, 시스템적 최적 상태와는 상이할 것으로 추정할 수 있다. 특히 간선(파랑)버스는 짧은 정류장 간 거리를 장거리로 운영하여 역할이 명확하지 않고, 장대노선으로 다수의 차량을 운행해야 하며, 운전자의 피로를 유발하는 등 여러 문제점을 지적받는 상황이다.
이에 이 연구에서는 서울시의 버스 노선 중 위계가 명확하지 않은 간선버스 노선망을 대상으로, 버스 노선이 실제 효율적으로 배치되어 있는지를 평가하기 위한 평가지표를 발굴하였다. 
평가지표 발굴은 전문가 대상의 반복 설문 기법인 델파이 기법을 활용해 이루어졌다. 해당 조사기법은 여러 차례의 설문조사를 통해 전문가들의 의견을 수렴하는 방식으로서, 이 연구에서는 3차에 걸친 교통분야 전문가 설문조사를 통해 노선 굴곡도, 운행 생산성, 혼잡도, 평균 환승 대기시간 비율의 4가지 지표를 발굴하였다.

발굴된 평가지표로 버스노선의 최적화 위한 시뮬레이션·최적화 알고리즘 수행

이 연구에서는 노선 최적화 문제인 TNDP(Transit Network Design Problem)를 통해 노선 최적화를 실시하였다. 이 연구에서 발굴한 4가지의 지표를 최적화하는 것을 기본 목적식으로 하였고, 추가적으로 목적식의 최적화만을 목표로 하는 식과 기존의 수요 충족까지 함께하는 것을 목적으로 하는 식의 2가지 최적화 목적식을 수립하였다. 최적화는 노선 최적화 문제에 가장 널리 사용되는 방식인 유전 알고리즘을 이용하였다.
해당 최적화는 표준적으로 사용되는 교통 네트워크인 국가교통 DB에 비해 정류장 단위의 높은 해상도가 필요한 작업이기 때문에 실제 스마트카드 데이터, 정류장 자료, 국가표준노드링크 자료를 이용하여 이 문제를 해결하기 위한 네트워크와 통행량 자료를 제작하였다. 해당 자료를 교통 시뮬레이션 프로그램인 EMME/4에 입력하여 서울 교통을 모사하였고, 노선을 입력하면 지표를 출력하는 함수를 개발, 유전 알고리즘을 통해 최적의 노선을 도출하였다.