서울시 기후동행카드 이용행태 및 효과분석 :Analyzing Passengers' Usage Behavior and Effectiveness of the Climate Card in Seoul

정경덕

자료유형: 학위논문

저자정보: 정경덕 (서울과학기술대학교 )

지도교수: 정성봉

발행연도: 2024

저작권: 서울과학기술대학교 논문은 저작권에 의해 보호받습니다.

이용수133

초록· 키워드

제 목 : 서울시 기후동행카드 이용행태 및 효과분석
독일의 9유로 및 49유로 티켓 성공 사례를 참고해, 우리 정부와 지자체는 2023년부터 기후 위기에 대응하고 온실가스 감축을 위한 대중교통 활성화 정책을 논의하기 시작했다. 그중 서울시가 가장 먼저 월 6만 원 대로 대중교통 무제한 이용이 가능한 기후동행카드를 2024년 1월 27일부터 시범 운영하고 있다. 아직은 시행 초기 단계로, 이 정책의 교통수단 선택, 이용 횟수 증가, 지원 금액의 적절성, 자가용 이용자의 대중교통으로의 수단 전환율 등의 효과를 분석한 연구가 없기 때문에 본 논문은 여러 대중교통비 지원 사업 중에서도 서 울시 기후동행카드 시범사업에 국한하여 대중교통 활성화 및 교통비 부담 완화 등 정책 목적에 맞게 실행되고 있는지를 분석하고자 하는 목적으로 수행하였다. 본 연구는 기후동행카드 제도 시행 전후의 효과를 분석하기 위해 설문조사와 Big Data 분석을 병행하여 수행했다. 설문조사를 통해 통행자의 만족도, 제도 시행 효과, 수단 전환율을 추정하고, Big Data로 실제 수치가 일치하는지를 검증했다. 설문조사 통계분석은 SPSS Statistics 26을, 트립체인 Big Data 분석 은 R을 사용했다. 연구결과, 기후동행카드 사용 빈도가 높을수록 만족도가 높았고, Big Data 분석을 통해 지하철과 버스 간 환승 저항이 감소한 이동 패턴 변화를 확인했 다. 또한, 자가용 이용자의 3.8%가 기후동행카드로 전환되었다는 설문조사 결과가 유의미함을 검증했다. 분석결과를 바탕으로 하여 이용자 만족도가 높아질수록 초과 사용액의 50% 만 보전 받고 있는 서울교통공사의 운영 손실에 대한 지원책 마련이 필요함을 강조했다. 또한 요금 측면에서 5만 원 이하로의 금액 인하, 잡티켓 제도 활성화, 공간적 범위 측면에서는 적용 가능 지역 범위 확대, 운영적 측면에서는 크게 지하철 정기권 제도의 단계적 폐지, 다양한 승용차 수요 억제 방안과 병행 실시, 수도권 교통 행정 거버넌스 정립, 교통세 신설 추진 등을 제도 개선 방안으로 제언하였다. 연구의 한계로는 분석 역량과 시간의 제약으로 인해 Big Data에 대한 더 고 도화된 분석을 수행하지 못한 것이 아쉬움으로 남기에, 기후동행카드 트립체인 Big Data와 관련한 다양한 수단 선택 모형 또는 경로 선택 모형 설계 연구 등은 향후 연구 과제로 남겨두기로 하였다. 본 연구는 국내 최초 시행된 버스-지하철-따릉이 무제한 월 정기권인 기후동행카드에 대한 첫 번째 논문이라는 점에서 큰 차별성과 유니끄함이라는 의의가 있다고 사료되며, 기대효과로는 향후 기후동행카드 트립체인 Big Data 연구의 기초 연구 자료로서 활용될 수 있을 것이라 본다.

Abstract
Title : Analyzing Passengers'' Usage Behavior and Effectiveness of the Climate Card in Seoul
Referring to Germany''s success story of 9-euro and 49-euro tickets, our government and local governments have begun discussing policies to revitalize public transportation to respond to the climate crisis and reduce greenhouse gases from 2023. Among them, Seoul City is the first to pilot the Climate Card, which allows unlimited use of public transportation for 60,000 won per month, starting from January 27, 2024.
It is still in the early stages of implementation, and there is no research analyzing the effects of this policy on transportation mode selection, increase in frequency of use, appropriateness of support amount, and mode conversion rate of private car users to public transportation. Therefore, this paper is one of several public transportation support projects. Limited to the Seoul Climate Card pilot project, this study was conducted for the purpose of analyzing whether it was being implemented in line with policy objectives such as revitalizing public transportation and alleviating the burden of transportation costs.
This study was conducted in parallel with a survey and big data analysis to analyze the effects before and after the implementation of the Climate Card system. Passenger satisfaction, system implementation effectiveness, and mode conversion rate were estimated through a survey, and Big Data was used to verify whether the actual numbers matched. SPSS Statistics 26 was used for survey statistical analysis, and R was used for Trip Chain Big Data analysis.
As a result of the study, the higher the frequency of using the Climate Card, the higher the level of satisfaction, and through big data analysis, a change in travel patterns was confirmed that reduced transfer resistance between subways and buses. In addition, it was verified that the survey result showing that 3.8% of private car users switched to the Climate Card was meaningful.
Based on the analysis results, it was emphasized that as user satisfaction increases, it is necessary to prepare support measures for operational losses of the Seoul Transportation Corporation, which is only compensated for 50% of excess usage.
In addition, in terms of fares, the amount is reduced to 50,000 won or less, activation of the miscellaneous ticket system, in terms of spatial scope, the scope of applicable areas is expanded, and in terms of operation, the phased abolition of the subway commuter pass system is implemented in parallel with various measures to suppress demand for passenger cars, and in the metropolitan area The establishment of transportation administrative governance and the promotion of a new transportation tax were suggested as ways to improve the system.
As a limitation of the study, it is regrettable that a more advanced analysis of Big Data could not be performed due to limitations in analysis capacity and time. Therefore, research was conducted on the design of various means selection models or path selection models related to Climate Card Trip Chain Big Data. It was decided to leave this as a future research topic.
This study is considered to be significant in its differentiation and uniqueness in that it is the first paper on the Climate Card, an unlimited monthly pass for buses, subways, and Ttareungi(public bicycle in Seoul), which was implemented for the first time in Korea. The expected effect is that it can be used as basic research data for future Climate Card Trip Chain Big Data research.

#기후동행카드 #교통카드 Big Data #이용행태분석 #효과분석

요약ⅰ
표목차 ⅳ
그림목차ⅶ
I. 서 론1
1. 연구의 배경 및 목적 1
2. 연구의 범위 2
3. 연구의 수행방법 및 절차3
II. 문헌고찰 및 시사점6
1. 할인카드 제도 추진 경위 및 동향6
2. 선행연구 검토35
3. 시사점 도출 및 본 연구의 차별성44
III. 기후동행카드 효과분석 방법론 구축45
1. 설문조사 계획45
2. 기후동행카드 Big Data 자료 구축45
3. 분석지표 설정53
IV. 기후동행카드 이용행태 및 효과분석 54
1. 기초 수송수입 통계분석54
2. 설문조사 분석 결과67
3. 교통카드 트립체인 Big Data 분석결과89
4. 분석결과 소결 및 제도 개선 방안98
V. 결론 및 향후 연구과제113
1. 결론 및 의의113
2. 연구의 한계점 및 향후 연구과제115
참고문헌 117
부록 : 설문지125
영문초록(Abstract)132
감사의 글134

최근 본 자료

전체보기

구분	그룹	데이터 항목
AI 학습용 데이터	원문	원문 PDF 파일
AI 학습용 데이터	원문 + 메타 (기본/상세)	원문 PDF 파일 및 서지정보 CSV
대량 구매용 데이터	B2B 구독 방식	특정 자료 한정으로 원문 접근 권한 부여
대량 구매용 데이터	URL 전달 방식	바로 PDF 뷰어를 열람할 수 있는 URL 제공

구분	그룹	데이터 항목
AI 학습용 데이터	기본 메타	발행기관명, 간행물명, 권호명, 권(vol), 호(issue), 통권, 발행연도, 발행월, 논문명, 저자명, 시작페이지, 종료페이지, 전체페이지, 상세페이지URL
상세 메타 데이터	발행기관 메타	발행기관 이명, 영문명, 창립연도, 홈페이지URL, 발행기관 소개
	간행물 메타	부제목, 간행물 유형, ISSN, ISBN, 최초발행연도, 폐간연도, 간행빈도, 발행주기, 등재사항, 이용수, 피인용수, 권호수, 논문수, 표지이미지
	논문 메타	작성 언어, 부제목, 대등제목, 목차, 키워드, 초록, 이미지, 참고문헌, 이용수, 피인용수, 논문활용도, DBpia통합주제분류, KDC분류, DDC분류, 한국연구재단분류, UCI, DOI
	저자 메타	소속기관, 소속부서, 직급, 연구분야, 연구키워드, 이용수, 피인용수, 저자 논문활용도

구분	그룹	데이터 항목
※ 결합형/맞춤형 메타 데이터는 신청 내용에 따라 다양하게 제공 가능
이용순위 정보	주제분야별 많이 이용된 논문	“인문학”에서 많이 이용된 논문 TOP100
	이용기관별 많이 이용된 논문	“중고등학교”에서 많이 이용된 논문 TOP100
	세부기관별 많이 이용된 논문	“서울대학교”에서 많이 이용된 논문 TOP100
	키워드별 많이 이용된 논문	“Chat GPT”에서 많이 이용된 논문 TOP100
키워드 정보	많이 이용된 키워드	특정기간/분야/저널 내 많이 이용된 키워드
	많이 발행된 키워드	특정기간/분야/저널 내 많이 발행된 키워드
	많이 검색된 키워드	특정기간/분야/저널 내 많이 검색된 키워드
	연구 트렌드 키워드	특정 키워드 연관 연구동향 분석 데이터 키워드

논문 기본 정보

초록· 키워드

목차

최근 본 자료

댓글(0)