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1 한국철도학회논문집제 18 권제 4 호 pp (2015 년 8 월 ) JOURNAL OF THE KOREAN SOCIETY FOR RAILWAY VOL.18, NO.4 pp (August 2015) ISSN (Print) ISSN (Online) 철도선로용량부족에따른지체발생연구 - 경부선서울 ~ 금천구청구간을대상으로 Arrival Delay Estimation in Bottleneck Section of Gyeongbu Line 이장호 * Jang-Ho Lee Abstract This research shows the relationship between the number of and the probability of with arrival delay and suggests way to estimate the benefits of improved punctuality in a bottleneck section of the Gyeongbu Line. The s of high-speed and conventional were estimated using the train operation data of KORAIL. Linear regression models for the probability of with by train type are presented in this paper. The probabilities of with were more affected by the number of conventional than by the number of high-speed rail. For the empirical analysis, a project for increasing the capacity in the Seoul~Geumcheongu office section was tested. The benefits of the improved punctuality were estimated to be 4.2~4.5 billion Korean won every year. This research has some limitations but it can help evaluate more precisely the feasibility of the project of increasing the capacity in bottleneck sections. Keywords : Capacity utilization, Bottleneck, Delay, Reliability, Benefit 초록본연구는대표적선로용량부족구간인경부선서울 금천구청구간을분석대상으로열차운행횟수에따른열차지연도착발생확률을추정하고, 이를통해정시성개선편익을반영할수있는방안을마련하였다. 코레일의열차운행자료를기초로연도별 / 월별 / 시간대별지체발생수준을분석하였고, 고속및일반열차의열차운행횟수에따른지연발생확률을선형회귀분석으로모형화하였다. 분석결과, 해당구간지연발생확률에일반열차운행횟수가고속열차운행횟수보다 1.4~2.8 배더큰영향을미치는것으로나타났다. 이를기초로정시성개선편익의산정방법론을제시하였고, 실제서울 ~ 금천구청간선로용량확충사업에대하여사례분석을수행한결과, 연간 42~45 억원규모의편익이발생하는것으로분석되었다. 본연구를통해선로용량부족구간에대한용량확충사업의편익과경제적타당성을제고시킬수있을것으로기대된다. 주요어 : 선로이용률, 병목구간, 도착지체, 정시성, 편익 1. 서론 2004년경부고속철도개통이후경부선서울 금천구청구간은고속열차 (KTX), 새마을호, 무궁화호, 누리로, 화물열차등다양한종류의많은열차들이운행을하게되면서대표적인선로용량부족구간이되고있다 철도통계연보 를보면, 해당구간은선로용량 171회중 188회를운행하고있다. 또한, 중앙선청량리 ~ 망우구간도중앙선열차와경춘선열차가합류하는구간으로선로용량부족으로인해경춘선운행열차중준고속열차인 ITX-청춘만청량리를경유하여용산역까지운행하고, 일반수도권전철은청량리역으로진행하지못한채경원선광운대역까지운행중에있다. 이렇듯선로용량부족구간이존재함에도불구하고, 해당구간에대한선로용량확충사업은 ( 예비 ) 타당성조사시타당성확보가쉽지않은상황이다. 2006년고시된제1차국가철도망구축계획에서는당초서울 ~ 금천구청간 3복선전철화사업이최우선적으로검토되었으나, 예산당국과의협의단계에서별도의연구용역을통해재검토하는것으로결정되었다. 2011년고시된제2차국가철도망구축계획에서도수서 ~ 평택간수도권고속철도건설사업추진으로인해해당사업은구체적인사업시기를확정짓지못하였다. 선로용량확충사업의추진이어려운것은경제적타당성분석시열차운행빈도증가에서기인한철도수요증가의경제적편익만을고 *Corresponding author. Tel.: , transwho@ut.ac.kr The Korean Society for Railway. All rights reserved.

2 철도선로용량부족에따른지체발생연구 - 경부선서울 ~ 금천구청구간을대상으로한국철도학회논문집제18권제4호 (2015년 8월 ) 375 려할수있기때문이다. 따라서선로용량확충사업의편익을보다객관적이고합리적으로추정하기위해서는수요증가에따른편익이외에선로용량부족해소에따른정시성개선편익을계량화할필요가있다. 전술한연구배경에따라본연구에서는철도선로용량과지체간의관계를규명한선행연구를고찰하고, 국내철도망중대표적선로용량제약구간인경부선서울 ~ 금천구청간을대상으로선로이용률수준에따른지체발생빈도와발생수준을분석하였다. 또한, 열차운행횟수와지체발생확률에대한모형구축결과를기초로선로용량확충에따른정시성개선편익을계량화할수있도록하였다. 본논문의구성은다음과같다. 제2장에서는철도의선로용량분석, 열차의지체, 정시성개선에따른편익산정방안과관련한선행연구를고찰하고, 본연구의시사점을도출한다. 제3장에서는경부선서울 ~ 금천구청간열차운행자료를기초로연도별, 월별, 시간대별지체발생수준을살펴본다. 제4장에서는동구간의고속및일반열차운행횟수와지체발생비율간관계를고찰하고, 선형회귀분석을통해모형화한뒤실제타당성조사시편익으로계량화할수있는방안을제시한다. 끝으로제5장에서는본연구의결론과한계점, 그리고향후과제등에대하여기술한다. 2. 철도의선로용량, 정시성및지체관련선행연구고찰 2.1 철도선로용량분석관련 철도의선로용량분석과관련된대표적인연구로는 Abril et al.[1] 의연구를꼽을수있는데, 여기서는철도선로용량분석에있어서주요한개념과방법론을제시하였다. 우선선로용량을이론적용량 (theoretical capacity) 과실용적용량 (practical capacity) 로구분하고, 이론적용량은수학적으로완벽한조건에서최소운행시격으로운행할수있는열차운행횟수로정의하였다. Burdett and Kozan[2] 도이론적인용량은네트워크중포화상태에이른임계 (critical) 구간에서만나타나며이는계획목적의상한선으로서만사용될수있다고하였다. 한편, 실용적용량은적정한수준의정시성 ( 신뢰성 ) 을유지하는범위에서열차구성, 우선순위등을반영한열차운행횟수로정의하였는데, Kraft[3] 의연구를기초로실용적용량은이론적용량의 60~75% 수준으로보았다. Mattsson[4] 은사용된용량 (used capacity) 을실제로통과한열차운행횟수로정의하고, 실용적용량보다도낮은값이라고하였다. 따라서어떤상태에서가용한용량 (available capacity) 은실용적용량 (practical capacity) 에서사용된용량 (used capacity) 을차감한값이된다. 또한, 선로이용률 (utilization rate) 이 0~40% 범위에있으면추가적인열차서비스가가능하고, 40~60% 범위에있으면서비스수준 (Level of Service) 과열차운행횟수가균형을맞출수있다고하였다. 반면 60~80% 범위에있으면지체의회복이어려운수준으로, 80~100% 수준이면용량자체가부족한것으로보았다. 또한그는철도선로용량에영향을미치는요인은크게세가지 - 시설 (infrastructure) 조건, 교통 (traffic) 조건, 운영 (operation) 조건 - 로구분하였다. 시설조건에는폐색구간이나신호시스템, 단 / 복선여부, 노선의정의, 네트워크효과, 궤도의구조나제한속도, 역간거리등이포함되고, 교통조건에는신선 / 기존선여부, 열차혼용 (train mix) 여부, 정규 (regular) 스케줄, 첨두율, 열차통행우선권 (priority) 등이있으며, 운영 (operating) 조건에는궤도유지보수, 열차운전장애, 최대가능지연시간, 시간단위 (time window), 서비스의질, 신뢰성 ( 정시성 ) 등이포함된다고기술하였다. Landex et al.[5] 은철도선로용량이평균속도, 열차구성의다양성 (heterogeneity), 열차운행횟수, 안정성 (Stability)-정시성, 평균속도의복합적인결과물이라고언급하면서 UIC leaflet 406의선로용량산정방법에대하여설명하였다. 대신 UIC leaflet 406의방법은선로용량이다양하게설명될수있어서용량이용이서로달라질수있음을언급하였고, 덴마크사례에적용하여선로용량산정시구간설정의중요성과추가용량사용을위한가능성을제시하였다. Mitra et al.[6] 은철도선로용량산정을위한여러방법론들을살펴보고, 이용자들이친숙하게사용할수있도록다변량회귀분석방법을적용하였다. 영향요인으로는운행열차의동일속도여부, 평균속도, 방향별계수, 폐색구간길이, 대피선 ( 측선 ) 간격, 구간길이등이제시되었다. Harrod[7] 는네트워크와속도차이간 54개조합에대하여열차통행량, 지체, 여유시간 (idle time) 에대한목적함수를가지고선로용량을최적화하는방안을제시하였다. 여기서는노선간합류점 (meeting point) 에서의대피선 ( 측선 ) 용량을높이는것이전체적인선로용량을높이는데에중요하다고하였다. 선로이용률과정시성과의관계에대한연구로는 Kaas[8] 과 Skjaeret[9] 의연구가있는데, Kaas[8] 는선로이용률이높아지면, 정시성은낮아진다는점을보였고, Skjaeret[9] 은선로이용률이 75~80% 이상되면정시성이크게떨어지며, 첨두시가아니면 60% 이상사용하는것도바람직하지않다고하였다. 한편, Landex et al.[5] 도선로이용률과지체와의관계를밝히면서, 평균적인지체는포화수준을넘으면서기하급수적으로증가하

3 이장호 376 한국철도학회논문집제 18 권제 4 호 (2015 년 8 월 ) 게되므로, 포화수준이상의열차운행은부적절하다고기술하였다. 따라서열차사이에계획된여유시분 (scheduled slacks) 을둔다면선로용량은저하되지만, 일시적인지체를회복할수있는여력이생기므로신뢰성 ( 정시성 ) 은높아질수있다고언급하였다. 2.2 철도정시성및지체분석관련 Murali et al.[10] 은회귀분석을통하여열차혼용여부, 네트워크지형조건등의함수로서지체를추정하는방법을제시하였다. 독립변수로는열차종별운행횟수, 도착률, 네트워크연장, 제한속도, 분기기수, 역간거리등을검토하였는데, 모형구축결과, 열차운행횟수가늘어날수록지체가증가함으로보였다. Olsson et al.[11] 은열차정시성의개념과영향요인, 정시성개선을위한전략등을제시하였는데, 정시성영향요인으로는승객수, 좌석점유율, 선로이용률, 열차취소, 일시적인속도감소, 공사구간, 출발역과종착역정시성, 열차통행우선권등을꼽았다. 실증분석을통해오슬로지역을대상으로시간대별선로이용률 ( 열차운행횟수 ), 승객수와정시성의관계식을도출하였다. 분석결과혼잡구간에서의정시성개선을위해서는승객의승하차에대한관리가필요하고, 혼잡하지않은단선구간은열차교행의관리가중요하다고하였다. 또한, 정시성개선을위한여유시분 (slack) 전략의유용성에대해서언급하였다. Heinz[12] 도승객들의승하차시간을정시성의주요한요인으로보았고, NEA[13] 에서는일본 JR 큐슈철도의정시성이높은것은혼잡열차에서승객들의승하차에대한숙련된행동에서기인한다고보았다. 반면, 스웨덴국립회계감사원인 Riksrevisionsverket[14] 는기상요인을추가로고려하여 1976~1986년사이에발생한열차지체중 50% 가량은평균온도, 평균강수량, 통행자수등으로설명될수있다고하였다. 통행자수가정차시간에영향을미치고, 평균기온이 5도정도내려가면정시성도 5% 가량낮아지는것으로분석되었다. 그외의열차정시성의영향요인으로 Harris[15] 는열차길이, 도착전정거장수, 운행거리, 기관차차령, 선로점유등을꼽았고, Banverket[16] 는특정정거장, 열차운행횟수, 주중 / 주말여부등을제시하였다. 철도의지체에대한분석은 1차적지체이외에선행열차의지체에따른후속지체 (2차적지체 ) 에대한연구도이루어졌는데, Gibson et al.[17] 은선로이용률과 1차적지체와는관련성이낮으며, 혼잡구간의선로이용률과 2차적지체는지수관계를갖는것으로결론지었다. Yuan and Hansen[18] 은선로이용률과열차운영의정시성간의상보적 (trade-off) 관계가존재하며, 노선상충, 연계지연등으로인한 2차적지체의전파를분석적확률모형으로제시하였다. 또한, Vromans et al.[19] 은종착역에서의불규칙적인도착간격이혼잡지체의주요한요인이된다고하였고, 그에따라규칙적열차운영의중요성을언급하였다. 2.3 철도정시성편익관련철도의정시성편익을산정하기위해서는우선정시성평가를위한지표가필요한데, Rietveld et al.[20] 은통행시간신뢰성 ( 정시성 ) 에대한여러가지지표를제시하였다. 일정시간지연되어도착하는열차의비율, 이른출발 (early departure) 의확률, 예상도착시간과스케줄상도착시간의평균적차이, 지연도착하는열차의평균지체시간, 일정시간이상지연되는도착열차의평균지체시간, 통행시간의표준편차등을꼽았다. van Loon et al.[21] 도기존의진술선호 (stated preference) 자료가아닌현시선호 (revealed preference) 자료를활용하여네덜란드시즌티켓구입자수와철도정시성간의관계를규명하여적정한정시성지표를선정하였다. 3분이상지연열차의비율, 9분이상지연열차의비율, 평균지체시간, 지연열차의지체시간, 도착 / 출발시간분포의표준편차, 80분위 50분위도착 / 출발시간등의정시성지표를검토한결과 80분위값과 50분위값의차이가시즌티켓변동에대한설명력이가장높은것으로나타났다. Kroes et al.[22] 은파리광역권의광역철도 RER-B Nord 노선을대상으로정시성개선을위한 7단계분석방법론을제시하고이에따라편익을산정하였다. 해당연구에서제안한 7단계분석방법론은첫째, 정시성개선프로젝트의내용을정의하고, 둘째, 해당프로젝트내용에따른전체시스템의성능 (system performance) 변화를추정한다. 셋째, 서비스수준의변화를파악하고, 넷째, 이용객 ( 승객 ) 에미치는영향을추정한다. 다섯째, 화폐가치로환산하고, 여섯째, 수요에미치는영향을추정한다. 끝으로계량화된편익을산정한다. 다만, 이연구는프랑스사례를근간으로하여국내편익산정단계에적용하는데에는한계가있다고하겠다. 장수은 [23] 은교통시설투자사업타당성분석에있어서통행시간신뢰성을평가하고이를계량화하여편익산정에반영하는방안을제시하였다. 지역간철도의경우통행시간신뢰성 ( 정시성 ) 을열차운행계획상도착시간과실제도착시간의차이로정의하였으며, 도시철도는열차운행간격의지연으로정의하였다. 또한, 정시성평가지표는운행거리 1km당지연시간으로정의하고, 고속철도는운행거리 1km당 0.268초, 일반철도는운행거리 1km당 0.384초의지연이생기는것으로분석하였다. 다만, 이방법은철도유형별차이에따른지연시간의차이만을분석하였을때선로이용률에따른지연시간의차이를규명하고있지는못하다. 이준 [24] 의연구에서도철도부문혼잡및지체에의한사회적비용을산정하면서열차의계획도착시간과실제도착시간의차이

4 철도선로용량부족에따른지체발생연구 - 경부선서울 ~ 금천구청구간을대상으로한국철도학회논문집제18권제4호 (2015년 8월 ) 377 를각역별, 요일별로집계하여분석한뒤도착승객수요를해당역별로지연시간에곱하여산정한바있다. 정시성에따른비용을산정하는방법은본연구와동일하며, 다만열차운행횟수에따른영향을분석한것은아니어서본연구와는차별화된다고하겠다. 2.4 시사점 앞선선행연구고찰결과를정리하면다음의표와같다. Table 1 Railway capacity, delays, punctuality in previous studies Topic Previous Studies Contributions Railway capacity Railway punctuality and delay Economic benefits of railway punctuality Abril et al. [1] Burdett and Kozan [2] Kraft [3] Mattsson [4] Mitra et al. [6] Harrod [7] Mattsson [4] Landex et al. [5] Kaas [8] Skjaeret [9] Murali et al. [10] Olsson et al. [11] Heinz [12] NEA [13] Riksrevisionsverket [14] Harris [15] Banverket [16] Gibson et al. [17] Yuan and Hansen [18] Vromans et al. [19] Rietveld et al. [20] van Loon et al. [21] Kroes et al. [22] J.S. Chang [23] Presentation of the definition of railway capacity (Theoretical capacity / Practical capacity) Identification of factors affecting railway capacity Identification of relationship between capacity utilization and level of service (Punctuality) Estimation of delay in railway Identification of factors affecting punctuality in railway such as number of, number of passengers, weather conditions, etc. Identification of relationship between capacity utilization and secondary(knock-on) delays Presentation of measures to evaluate the punctuality Suggestion of methodology to evaluate the benefit form punctuality improvement J. Lee et al. [24] Calculation of social costs from delays in Korean railway 전술한선행연구에서철도선로용량의결정하는주요한변수로열차구성, 열차운행횟수, 요구되는정시성수준등을언급하였고, 노선간합류지점에서병목구간이발생하고이구간이전체노선의선로용량을결정짓게되어지체가발생함을확인하였다. 또한, 정시성을악화시키고, 지체를발생시키는주요한요인으로열차운행횟수와열차의승하차인원을꼽았다. 이에따라본연구에서는열차운행횟수와지체와의관계를규명하며, 경부고속선과기존경부선이합류하는합류점인금천구청역을기준으로경부선서울 ~ 금천구청간상행선을대상으로분석을수행한다. 지체의정의는장수은 [23] 의연구에서정의한바와같이열차운행계획상도착시간과실제지연도착시간의차이로정의하고, 선로이용률 ( 열차운행횟수 ) 에따라지체수준이달라지는것을밝히고, 열차운행횟수변화에따라지체수준을계량화하여편익화할수있는방안을제시하고자한다. 3.1 분석자료 3. 경부선고속철도및일반철도의종착역정시성분석 본연구에서는장수은 [23] 의연구에서와같이열차운영계획상의예상도착시각과실제도착시각과의차이를지체로정의하고,

5 이장호 378 한국철도학회논문집제 18 권제 4 호 (2015 년 8 월 ) 경부선서울 ~ 금천구청간을대상으로상행선열차의종착역의지체수준을분석하였다. 본연구의분석대상에서하행선열차를제외한것은상행선은금천구청역에서고속열차와일반열차간합류가이루어져열차운행횟수에따른지체가발생되지만, 하행선은금천구청역에서분기가되어통행량이분리되어열차운행횟수에따른지체의발생이이루어지지않기때문이다. 분석자료는국토교통부 ( 철도정책과 ) 협조를통해구득한한국철도공사 ( 관제처 ) 의자료이며, 대상기간은 2009년, 2011년, 2013년, 3개년도의각각 3월과 6월로국한되었다. 이는지체발생에있어서열차운행횟수이외의요인인고속선로유지보수에따른열차운행시간지연이나기상조건에따른영향을배제하기위함이었다. 코레일에서제공받은원자료는날짜별및열차별로각정차역의계획도착시각과실제도착시각, 계획출발시각과실제출발시각자료로되어있다. 이를가공하여날짜별, 열차별종착역계획도착시간과실제도착시각의차이를가지고지체를분석하였다. 3.2 연도별 / 월별도착시간분포고속열차의종착역도착지연시간을분석해보면, 열차운행횟수가가장적었던 2009년 6월에는계획보다일찍도착한열차를포함하여 5분미만의지체를보인열차가 2,650회로전체고속열차운행횟수대비 98.3% 의비율을나타내었다. 반면, 열차운행횟수가가장많았던 2013년 3월에는 5분미만의지체를보인열차가 2,841회로 85.1% 의비중을차지해, 2009년 6월대비 13% 가량떨어졌다 (Table 2, Fig. 1 참조 ). Year/month 2009/ / / / / /06 ~ -5-5~0 Table 2. Arrival time distribution of high-speed by year/month. 0~5 5~10 10~15 15~20 20~25 25~30 30~ , , % 10.9% 85.9% 1.4% 0.4% 0.3% 0.0% 0.1% 0.2% 100.0% , , % 9.1% 88.2% 1.3% 0.1% 0.1% 0.0% 0.0% 0.1% 100.0% , , % 4.9% 87.0% 5.3% 2.4% 0.2% 0.1% 0.0% 0.2% 100.0% , , % 6.5% 79.4% 11.5% 2.0% 0.2% 0.0% 0.1% 0.0% 100.0% , , % 6.0% 79.2% 13.0% 1.2% 0.2% 0.0% 0.1% 0.4% 100.0% , , % 9.6% 78.9% 10.7% 0.8% 0.1% 0.0% 0.0% 0.0% 100.0% Total Fig. 1. Arrival time distributions of high-speed (left), conventional passenger (right) by year.

6 철도선로용량부족에따른지체발생연구 - 경부선서울 ~ 금천구청구간을대상으로한국철도학회논문집제18권제4호 (2015년 8월 ) 379 Table 3. Arrival time distribution of conventional passenger by year/month. Year/month 2009/ / / / / /06 ~ ~-10-10~-5-5~0 0~5 5~10 10~15 15~20 20~25 25~ , , % 0.1% 0.1% 7.8% 64.6% 19.5% 3.0% 1.8% 0.8% 0.2% 0.8% 100.0% , , % 0.2% 0.0% 6.4% 63.8% 24.2% 2.5% 2.0% 0.5% 0.1% 0.3% 100.0% , , % 0.0% 0.1% 8.3% 68.7% 18.9% 1.3% 1.1% 0.4% 0.3% 0.1% 100.0% , , % 0.0% 0.0% 7.8% 64.3% 21.8% 1.6% 2.6% 0.6% 0.1% 0.4% 100.0% , , % 0.0% 0.0% 6.2% 51.1% 33.5% 4.8% 2.9% 0.7% 0.3% 0.4% 100.0% , , % 0.0% 0.0% 6.8% 51.3% 30.1% 7.9% 2.8% 0.6% 0.3% 0.2% 100.0% Total 일반열차의종착역도착지연시간을분석결과도동일하였는데, 2009년 6월에는 5분미만의지체를보인열차가 1,515회로 70.5% 의비중을차지하였고, 2013년 3월에는 5분미만의지체를보인열차가 1,557회로 57.4% 의비중을차지해, 2009년 6월대비 13% 가량떨어졌다 (Table 3, Fig. 1 참조 ). 3.3 시간대별도착시간분포앞서와동일한분석기간에대하여 10분이상일찍도착하는열차를제외하고, 나머지모든열차에대하여도착시간대별지체발생수준을분석하였다. 고속열차는 5분미만지체를보이는열차의비율이오전 7~11시대에 95% 수준이지만, 상행선열차가집중되는오후 4~8시대에는 85% 미만으로떨어지고심야시간대에는 90% 이상수준으로다시높아졌다. 반면, 일반열차는오전 8~11시대에는 80% 수준, 오후 12~2시대에는평균수준인 70% 수준을보이고, 퇴근시간대인저녁 6~11시대에는 60% 수준으로낮아졌다 ( 부록참조 ). 오전 9시대, 오후 3시대, 저녁 7시대만을뽑아서비교하면다음의그림과같다. 고속열차는오전 9시대에정시성이좋으며, 저녁 7시대에떨어지지만, 일반열차는오전시간대에서오후, 저녁시간대로이동할수록정시성이악화됨을확인할수있다 (Fig. 2 참조 ). Fig. 2. Arrival time distributions of high-speed (left) and conventional passenger (right) by time of day.

7 이장호 380 한국철도학회논문집제 18 권제 4 호 (2015 년 8 월 ) 4. 경부선서울 ~ 금천구청간열차운행횟수와지체수준분석 4.1 연도별 / 월별지체발생확률및평균지체 경부선서울 ~ 금천구청구간의선로용량부족에따른지체수준을파악하기위하여제3장에서검토하였던자료중에서경부선서울 ~ 금천구청간을통과하지않는광명역도착열차의자료를제외하고분석하였다. 이에따라 2009년 6월의 2,696개자료중광명역도착고속열차 76개자료가제외되었다. 계획도착시각을넘겨서도착한고속열차는 2009년 3월 68.5% 수준이었지만, 2011년 3월에는 76.8% 로높아졌고, 2013년 3월에는 93.6% 의비율을차지하여대부분의열차가계획도착시각보다늦게도착하는것으로나타났다. 다만지연도착열차의평균지체시간은 3~4분정도에서크게변화하지않고있다. 일반열차도 2009년 3월에는 74.7% 의비율을보였고, 2011년 3월에는 68.1% 로감소했다가 2013년 3월에는 93.5% 로높아졌다. 평균지체시간도 5~6분정도로분석되었다. 종합하면열차운행빈도가높아지면서지연되는열차의비율이높아짐을알수있으며, 지체시간에는큰변화가없는것으로분석되었다 (Table 4 참조 ). Year/month Number of Table 4. Arrival delays of high-speed and conventional passenger by year/month. No. of with arrival delay High-speed Rate of with arrival delay(%) Average s (min) Number of Conventional passenger No. of with arrival delay Rate of with arrival delay(%) Average s (min) 2009/03 2,696 1, ,178 1, /06 2,620 1, ,150 1, /03 3,182 2, ,223 1, /06 2,906 2, ,109 1, /03 3,337 3, ,712 2, /06 3,223 2, ,622 2, Source : Korail 4.2 열차운행횟수와지체발생확률간관계전절에서열차운행횟수가많았던시기에지체발생확률이높아짐을확인할수있었다. 이에본절에서는경부선서울 ~ 금천구청간의전체열차운행횟수에따른지체발생확률을도식화하였다 (Fig. 3 참조 ). 경부선서울 ~ 금천구청간열차운행횟수가편도 150회수준일때에는고속열차의지연발생확률이 70% 수준에머무르지만, 170회를넘을경우 80% 수준으로높아지고, 190회를넘을때에는 90% 수준까지높아짐을확인할수있다. 또한 200회를넘는경우에는 95% 이상의열차가지연을겪게되는것으로나타났다. 일반열차도고속철도의경우와비슷하여, 열차운행횟수가편도 150회수준일때에는일반열차의지연발생확률이평균 70% 수준에머무르지만, 170회를넘을경우 80% 수준으로높아지고, 190회를넘을때에는 90% 이상의열차가지연을경험하게되는것으 Fig. 3. Relationship between probability of with and total number of.

8 철도선로용량부족에따른지체발생연구 - 경부선서울 ~ 금천구청구간을대상으로한국철도학회논문집제18권제4호 (2015년 8월 ) 381 로나타났다. 다만, 고속열차보다는산포도가크게나타나열차운행횟수가 160~170회수준에서지체발생이 50% 수준까지낮아지기도하고, 반면 90% 까지높아지는날도존재하는것으로나타났다. 이는지체가열차운행횟수이외의다른요인에의해발생하였기때문으로판단되며, 그럼에도열차운행횟수가증가할수록지연도착열차의비율이높아짐은명확하게보인다. 열차종별운행횟수와지체발생확률간의관계를모형화하기위하여경부선서울 ~ 금천구청간열차운행횟수에따른지체발생확률을선형회귀분석을통하여추정하였다. 선형회귀분석모형을적용하기위해서는사전에자료의등분산성, 정규성에대한가정이필요하다. 등분산성에대한가정은잔차도를통해검토가능한데, 자료점들이골고루분포하여등분산성가정에문제가없었으며, 오차항이정규분포를따르는지검토하는데에는정규확률도를통해확인할수있는데, 직선에가까운모습을나타내어정규분포로판단할수있었다. 종속변수는열차종별지체발생확률로보았고, 독립변수는고속열차운행횟수와일반열차운행횟수를적용하였다. 분석자료는부록 A1. 에제시된바와같다. 물론선행연구에서살펴본바와같이정시성 ( 지체발생 ) 에영향을주는요인으로는열차종별운행횟수이외에승객수요나기상요인, 시설요인등이영향을미칠수있다. 다만, 본연구는선로용량확충사업시행시에발생할수있는정시성개선편익을계량화하기위해서진행되었으므로기상요인등과같이타당성조사단계에서변수로입력이불가능한변수는배제하였다. 또한, 승객수등수요측면요인은반영가능하지만, 코레일로부터열차별승객수자료등을구득할수없어서반영하지못하였다. 회귀모형은고속열차의지체발생확률모형과일반열차의지체발생확률모형으로추정되었는데, 추정된회귀모형이통계적으로유의한지검증하기위하여분산분석 (F-검정) 과계수분석 (t-검정) 을수행하였다. 회귀모형전체의유의성을판단하기위한분산분석은표본자료에서다중회귀식을통해설명된변동과설명되지않는변동의비율로이루어지는데본연구에서추정된두모형모두 F-통계량이 , 으로나타나통계적으로유의함을확인하였다. 종속변수와독립변수하나하나가서로선형관계를맺고있는지를판단하기위한계수분석결과, 열차운행횟수변수의 t-통계량은모두 5.4 이상으로나타나유의수준 99.99% 이상에서통계적으로유의하게나타났고, 상수도모두 2.56 이상으로분석되어유의수준 98% 에서통계적으로유의한결과를보였다. 또한, 열차운행횟수의모수는모두 (+) 의부호를가져서열차운행횟수의증가에따라지체발생확률이높아짐을확인할수있다. 고속열차지체발생확률모형의경우, 고속열차운행횟수모수는 , 일반열차운행횟수모수는 로추정되어고속열차지체발생확률에일반열차운행횟수가고속열차운행횟수보다 1.4배가량더큰영향을미치는것으로나타났다. 또한, 일반열차의지체발생확률은고속열차운행횟수모수는 , 일반열차운행횟수모수는 로추정되었는데, 일반열차운행횟수가고속열차운행횟수보다 2.8배가량더큰영향을미치는것으로분석되었다 (Table 5, 6 참조 ). 다만, 전반적으로적합도통계량은그다지높지않은것으로분석되었다. 결정계수가 0.6~0.7 범위에있는데, 이는전반적으로열차운행횟수별지체발생확률의분산이크다는점에서기인하며, 더불어열차운행횟수이외에지체발생에영향을미치는다른요일들을반영하지못하였기때문으로판단된다. Table 5. Estimation results of regression models (probability of hsr with ). Summary statistics Multiple corelation coefficient R-squared Adjusted R-squared Standard error Number of observations 183 Analysis of variance Source Degree of freedom Sum of squares Mean square F-value Pr > F Model E-44 Error Corrected total Variables Parameters Std.error t-statistics Pr > t Constant Number of HSR E-19 Number of CNR E-19

9 이장호 382 한국철도학회논문집제 18 권제 4 호 (2015 년 8 월 ) Table 6. Estimation results of regression models (probability of cnr with ). Summary statistics Multiple corelation coefficient R-squared Adjusted R-squared Standard error Number of observations 183 Analysis of Variance Source Degree of freedom Sum of squares Mean square F-value Pr > F Model E-35 Error Corrected total Variables Parameters Std.error t-statistics Pr > t Constant Number of HSR E-07 Number of CNR E 열차운행횟수변화에따른정시성편익산정방안이상에서열차종별운행횟수에따른지체발생확률을선형회귀분석을통하여모형화하였다. 본절에서는앞선모형구축결과를기초로정시성개선편익의계량화방안을검토한다. 기존교통시설투자평가지침에서철도부문통행시간신뢰성편익은고속철도, 일반철도, 도시철도등열차종별로통행거리에따른평균적인지체를산정한뒤, 수단별통행량변화에따라정시성변화에따른통행시간신뢰성편익을산정하도록한다. 이를수식으로나타내면다음과같다. TRCS = TRC 미시행 TRC 시행 TCS = l k 1 k R 3600 l P k k D l Q l (1) (2) 여기서, TRCS: 통행시간신뢰성 ( 정시성 ) 개선편익 TRC: 통행시간신뢰성 ( 정시성 ) 비용 k R l : 해당링크 l에서열차등급 k의통행시간신뢰성 ( 정시성 ) 지표 ( 초 /km) P k : 열차등급 k의통행시간신뢰성가치 ( 원 인 / 시 ) D l : 해당링크 l의길이 (km) Q k l : 해당링크 l에서열차등급 k의통행량 ( 인 / 시 ) k: 열차등급 ( 고속철도, 일반철도 ) 그러나이러한방법은동일한열차종류내에서도열차운행횟수변화에따른정시성변화를반영할수없다. 따라서본연구에서는앞서제시한회귀분석모형을이용하여열차운행횟수에따른지체발생확률을추정하고, 여기에평균지체시간 ( 도착지연시간 ) 을곱하여총지체시간을산정하도록하였다. 그리고최종적인통행시간신뢰성 ( 정시성 ) 비용은총지체시간과해당구간통행량. 통행시간신뢰성가치를곱하여산정하였다. 이를기초로개별사업시행에따른정시성개선편익은식 (1) 과같이사업미시행시정시성비용에서사업시행시정시성비용을차감하여산정토록한다. 이를정리하면다음의수식과같다. k TCS P k k DT PROB l k = l Q 60 l k (3)

10 철도선로용량부족에따른지체발생연구 - 경부선서울 ~ 금천구청구간을대상으로한국철도학회논문집제18권제4호 (2015년 8월 ) 383 여기서, TRC: 통행시간신뢰성 ( 정시성 ) 비용 P k : 열차등급 k 의통행시간신뢰성가치 ( 원 인 / 시 ) PROB l k : 해당구간 l 에서열차등급 k 의지체발생확률 PROB l HSR PROB l CNR = NHSR NCNR = NHSR NCNR NHSR: 해당구간 l 에서고속열차운행횟수 ( 회 / 일 ) NCNR: 해당구간 l 에서일반열차운행횟수 ( 회 / 일 ) Q l k : 해당구간 l 에서열차등급 k 의통행량 ( 인 / 일 ) DT l k : 해당구간 l 에서열차등급 k 의평균지체시간 ( 분 ) Q l k : 해당구간 l 에서열차등급 k 의통행량 ( 인 / 일 ) k: 열차등급 ( 고속철도, 일반철도 ) 본연구에서는제시한방법론의사례분석을위하여서울 ~ 금천구청간선로용량확충사업에대하여적용하여보았다. 서울 ~ 금천구청간선로용량확충사업은서울 ~ 광명간고속열차전용선로를확보하는것으로사업시행시고속열차와일반열차의운행은별도의선로에서운행이이루어지게된다. 사업미시행시고속철도열차운행횟수는 수도권고속철도건설사업실시설계보고서중열차운영계획 ( 한국철도시설공단, 2010) 에서제시한수치를적용하였으며, 주말열차운행횟수는해당보고서에별도로제시되지않아현재의주중대비주말열차운행횟수비율의차이를반영하여 12% 정도추가하는것으로가정하였다. 일반열차운행횟수는현재와동일하다고가정하였고, 사업시행후고속및일반열차의운행횟수는사업미시행시와동일하지만, 고속전용선에는고속열차만, 기존경부선에는일반열차만운행하는것으로가정하였다. 지체발생확률을추정하기위하여제4장에서제시한회귀분석식에적용하였다. 선로용량확충사업에따라신설되는고속전용선 ( 서울 ~ 광명구간 ) 에서고속철도의지체발생확률은일반열차운행이없어지면서주중에는사업미시행시 89% 에서사업시행시 37% 로감소하고, 주말은 99% 에서 42% 로감소하는것으로추정되었다. 또한, 기존경부선일반철도의지체발생확률은고속열차운행이없어지면서주중 89% 에서 56% 로줄어들며, 주말은 99% 에서 62% 로감소하는것으로산정되었다. 평균지체시간은 < 표 4> 에서보는바와같이열차운행횟수에따라크게다르지않으므로평균값을적용하였다. 고속철도평균지체는 3.32분, 일반철도평균지체는 5.20분을적용하였다. Table 7. Benefits of improved punctuality from the capacity increasing project in seoul~geumcheongu office. Classifications No. of per day (HSR/CNR) Prob. of with No. of in-bound passengers (passengers/day) Total reduced delay times (hrs/day) Total benefits (10 6 won/ year) Newly constructed high-speed rail line (Seoul~Gwangmyeong) Existing gyeongbu line (Seoul~Geumcheongu-office~Suwon) Weekdays Weekends Weekdays Weekends Do-nothing 110 / / / / 90 Do-action 110 / / 0 0 / 83 0 / 90 Do-nothing 89.32% 99.57% 88.63% 98.50% Do-action 36.65% 42.46% 55.71% 61.70% ,448 45,697 32,658 47, ,381 46,028 38,690 57, ,522 42,865 37,448 55, ,121 1, , ,119 1,455 1,104 1, ,064 1,355 1,068 1, ,468 1, ,471 2, ,334 1,977

11 이장호 384 한국철도학회논문집제 18 권제 4 호 (2015 년 8 월 ) 지체발생확률에평균지체와서울 ~ 금천구청간상행선통과량. 통행시간신뢰성가치를곱하여정시성비용을구하고, 사업미시행시에서사업시행시비용을차감하여편익을산정하였다. 해당구간상행선통과량은 2층고속열차수요및경제성조사분석 ( 한국철도기술연구원, 2015) 에서추정한값을적용하였으며, 통행시간신뢰성가치는기존교통시설투자평가지침에제시된값을적용하였다. 지침상에서제시한통행시간신뢰성가치는고속철도는시간당 5,115원, 일반철도는시간당 3,913원인데, 원단위산정시기와편익산정시기의시기적차이를보정하기위하여정시성가치를물가상승률로보정하여적용하였다. 위의방법론에따라서울 ~ 금천구청간선로용량확충사업시행에따른정시성개선편익은연간 42~45억원가량으로산정되었으며, 이중고속철도의정시성개선에따른편익이 23~25억원규모였으며, 일반철도정시성개선에따른편익은 17~20억원규모로추정되었다 (Table 7 참조 ). 5. 결론 본연구에서는철도선로용량확충사업의경제적편익으로열차운행횟수증가에따른편익이외에열차운행횟수변화에따른정시성개선편익을계량화할수있는방안을제시하고자하였다. 우선선행연구고찰을통해철도선로용량의결정하는주요한변수로열차구성, 열차운행횟수, 요구되는정시성수준등이있고, 노선간합류지점에서병목구간이발생하고이구간이전체노선의선로용량을결정짓게됨을확인하였다. 또한, 정시성을악화시키고지체를발생시키는주요한요인으로열차운행횟수와열차의수요규모 ( 승하차인원 ) 가있음을살펴보았다. 2004년경부고속철도개통이후대표적인선로용량부족구간이되고있는경부선서울 금천구청구간을분석대상으로연도별, 월별, 시간대별열차지체의발생수준을살펴보았고, 고속및일반열차운행횟수와지체발생확률간의관계를선형회귀분석으로모형화하였다. 모형구축결과, 모형은통계적으로유의한것으로분석되었고, 열차운행횟수의모수는모두 (+) 의부호를가져서열차운행횟수의증가에따라지체발생확률이높아짐을확인할수있었다. 또한, 고속열차지체발생확률에일반열차운행횟수가고속열차운행횟수보다 1.4배더큰영향을미치고, 일반열차지체발생확률에도 2.8배더큰영향을미치는것으로나타났다. 이는경부고속선과기존경부선이합류하는금천구청역에서고속열차에게우선권을주는관제방식에서기인하는것으로판단된다. 다만, 개별변수의통계적유의성에도불구하고모형의전체적인결정계수는 0.6~0.7 범위에머물렀는데, 이는전반적으로열차운행횟수별지체발생확률의분산이크다는점에서기인하며, 더불어열차운행횟수이외에지체발생에영향을미치는다른요일들을반영하지못하였기때문으로판단된다. 고속및일반열차의운행횟수변화에따른정시성개선편익을계량화하기위한방법론을제시하였다. 선형회귀분석을통해추정된지체발생확률에평균지체시간과통과수요를곱하고다시통행시간신뢰성가치를곱하여편익을산정할수있도록하였다. 제시된방법론을기초로경부선서울 ~ 금천구청간선로용량확충사업 (3복선전철화 ) 사업에대하여사례분석을수행하였는데, 해당사업시행시고속열차는지체발생확률이 50% 가량감소하고, 일반열차도 30% 가량낮아지는것으로분석되었다. 이에따른편익은연간 42~45억원규모에이르는것으로추정되었다. 물론본연구는열차종별운행횟수와지체발생확률간의관계를밝힌연구로서여러가지한계점을갖고있다. 향후보완되어야할내용을정리하면다음과같다. 우선다른노선의열차운행자료을통해본모형의구축결과를검증하는것이필요하지만, 다른선로용량부족구간인중앙선청량리 망우구간의경우열차의구성이상이하여적용하지못하였다. 향후수도권고속철도개통이후에수서 ~ 동탄구간에대하여검증을해볼수있을것으로기대된다. 둘째, 독립변수인열차운행횟수가 1일편도 140회미만일때의자료를추가하여선형회귀분석모형을구축한다면, 통계적적합도를높일수있을것으로기대된다. 셋째, 열차운행횟수외에각열차별승하차인원 ( 수요규모 ) 등열차지연에영향을미치는다른요인을함께반영하여모형화하는것이필요하다. 동시에자료의분석기간을더욱확대하여기상조건, 선로유지보수작업등에대한영향을동시에고려하는것도필요하다고하겠다. 다만, 이를위해서는철도운영자 ( 코레일 ) 의자료협조가필수적이라고하겠다. 그럼에도본연구의결과를통해선로용량부족구간에대한용량확충사업의편익을제고시킬수있을것으로기대되며, 이러한사업의경제적타당성을확보하는데에기여할수있을것으로판단된다. 후 기 이논문은 2014 년도한국교통대학교교내학술연구비의지원을받아수행한연구임.

12 철도선로용량부족에따른지체발생연구 - 경부선서울 ~ 금천구청구간을대상으로한국철도학회논문집제18권제4호 (2015년 8월 ) 385 References [1] M. Abril, F Barber, L. Ingolotti, M.A. Salido, et al. (2008) An assessment of railway capacity, Transportation Research Part E, 44, pp [2] R.L. Burdett, E. Kozan (2006) Techniques for absolute capacity determination in railways, Transportation Research Part B, 40, pp [3] E.R. Kraft, E (1982) Jam capacity of single track rail lines, Proceedings of Transportation Research Forum, 23(1), pp [4] L.G. Mattsson (2007) Railway Capacity and Train Delay Relationships, Critical Infrastructure: Reliability and Vulnerability, Springer Berlin Heidelberg, New York, pp [5] A. Landex, A.H. Kaas, B. Schittenhelm, J. Schneider-Tilli (2006) Practical use of the UIC 406 capacity leaflet by including timetable tools in the investigations, Computers in Railway X, pp [6] S. Mitra, D. Tolliver, S. Mitra (2010) Estimation of railroad capacity using parametric methods, Journal of the Transportation Research Forum, 49(2), pp [7] S. Harrod (2009) Capacity factors of a mixed speed railway network, Transportation Research Part E, 45, pp [8] A. H. Kaas (2000) Punctuality model for railways, Proceedings of the 7th International conference on Computers in Railways, Bologna, Italy, pp [9] J. Skjaeret (2002) Kapasitetsberegninger, En revisjon, NSB Bane Ingeniørtjenesten, Oslo, Norway, pp [10] P. Murali, M. Dessouky, F. Ordonez, K. Palmer (2010) A delay estimation technique for single and double track railroad, Transportation Research Part E, 46, pp [11] N.O.E. Olsson, H. Haugland (2004) Influencing factors on train punctuality - results from some Norwegian studies, Transport Policy, 11, pp [12] W. Heinz (2000) Passagerutbyte I tåg. Mätningar av av-och påstigningstider samt ansats till modell för att beskriva samband, TRITA IP AR 00-86, Royal Institute of Technology, Sweden. [13] NEA (2003) BOB Railway Case - Benchmarking Passenger Transport in Railways, NEA Transport Research And Training, Rijswijk, The Netherlands, pp [14] Riksrevisionsverket (1986) Tågtrafiken-Punktlighet, Revisionsrapport, Dnr. 1986:1091, Riksrevisionsverket, Stockholm, Sweden. [15] N.G. Harris (1992) Planning Passenger Railways: A Handbook, Transport Publishing Co. UK, pp [16] Banverket (2001) Tågtrafiken-Punktlighet och förseningar, Förstudie FoU-projekt 2001, Rapport 2001:1, Banverket, Borlänge, Sweden. [17] S. Gibson, G. Cooper, B. Ball (2002) The evolution of capacity charges on the UK rail network, Journal of Transport Economics and Policy, 36(2), pp [18] J. Yuan, I.A. Hansen (2007) Optimizing capacity utilization of stations by estimating knock-on train delays, Transportation Research Part B, 41, pp [19] M. Vromans, R. Dekker, L. Kroon (2006) Reliability and heterogeneity of railway services, European Journal of Operational Research, 172, pp [20] P. Rietveld, F.R. Bruinsma, D.J. Van Vuuren (2001) Coping with unreliability in public transportation chains: a case study for Netherlands, Transporation Research Part A, 35, pp [21] R. van Loon, P. Rietveld, M. Brons (2011) Travel time reliability impacts on railway passenger demand: a revealed preference analysis, Journal of Transport Geography, 19, pp [22] E. Kroes, H. Duchateau, L. Phillipart, M. Kouwenhoven (2006) Benefits of punctuality improvements for the Paris suburban railway network, Technical report, RAND Europe. [23] J.S. Chang (2010) Assessing travel time reliability in transport appraisal, Journal of Transport Geography, 18, pp [24] J. Lee, D.S. Moon, S.J. Park (2009) Assessment of railway delay costs, Proceedings of 2009 Autumn Conference of the Korean Society for Railway, Jeju, Korea, pp (Received 8 May 2015; Revised 10 June 2015; Accepted 13 July 2015) Jang-Ho Lee: transwho@ut.ac.kr Dept. of Railroad Facility Engineering, Korea National University of Transportation, 157 Cheoldobangmulgwan-ro, Uiwang-si, Gyeonggi-do, , Korea

13 이장호 386 한국철도학회논문집제 18 권제 4 호 (2015 년 8 월 ) 부 록 A1. 분석자료 Date No. of HSR No.of CNR HSR with CNR with Date No. of HSR No.of CNR HSR with CNR with

14 철도선로용량부족에따른지체발생연구 - 경부선서울 ~ 금천구청구간을대상으로한국철도학회논문집제18권제4호 (2015년 8월 ) 387 A1. 분석자료 (Continued) Date No. of HSR No.of CNR HSR with CNR with Date No. of HSR No.of CNR HSR with CNR with

15 이장호 388 한국철도학회논문집제 18 권제 4 호 (2015 년 8 월 ) A1. 분석자료 (Continued) Date No. of HSR No.of CNR HSR with CNR with Date No. of HSR No.of CNR HSR with CNR with A2. 일반열차시간대별도착분포 Time of day 01:00~07:00 07:00~08:00 08:00~09:00 09:00~10:00 10:00~11:00 11:00~12:00 12:00~13:00 13:00~14:00 14:00~15:00 15:00~16:00-10~-5 Table A2. Arrival time distributions of high-speed by time of day. -5~0 0~5 5~10 10~15 15~20 20~25 25~30 30~ % 18.8% 70.8% 9.6% 0.0% 0.4% 0.0% 0.0% 0.0% 100.0% % 8.1% 89.0% 2.2% 0.5% 0.0% 0.0% 0.0% 0.1% 100.0% , % 3.1% 91.4% 4.4% 0.8% 0.3% 0.0% 0.0% 0.1% 100.0% , % 12.5% 84.0% 3.0% 0.2% 0.1% 0.0% 0.0% 0.0% 100.0% % 7.5% 85.9% 5.8% 0.6% 0.1% 0.0% 0.0% 0.0% 100.0% % 9.7% 86.7% 2.7% 0.1% 0.2% 0.1% 0.1% 0.3% 100.0% % 3.5% 89.5% 5.2% 1.2% 0.0% 0.0% 0.0% 0.5% 100.0% % 10.3% 84.6% 4.1% 0.4% 0.1% 0.0% 0.1% 0.4% 100.0% % 10.7% 79.2% 7.4% 1.5% 0.4% 0.0% 0.3% 0.4% 100.0% , % 9.8% 77.7% 10.6% 1.6% 0.1% 0.1% 0.1% 0.0% 100.0% Total

16 철도선로용량부족에따른지체발생연구 - 경부선서울 ~ 금천구청구간을대상으로한국철도학회논문집제18권제4호 (2015년 8월 ) 389 Time of day 16:00~17:00 17:00~18:00 18:00~19:00 19:00~20:00 20:00~21:00 21:00~22:00 22:00~23:00 23:00~24:00 24:00~01:00 Total -10~-5-5~0 0~5 Table A2. Continued. 5~10 10~15 15~20 20~25 25~30 30~ , % 2.6% 81.1% 13.8% 2.2% 0.3% 0.0% 0.1% 0.0% 100.0% , % 7.9% 78.0% 12.1% 1.9% 0.1% 0.0% 0.0% 0.1% 100.0% % 6.3% 80.6% 9.1% 2.7% 0.7% 0.2% 0.0% 0.4% 100.0% % 5.2% 77.1% 14.8% 2.7% 0.0% 0.0% 0.0% 0.1% 100.0% , % 7.1% 83.9% 7.4% 1.6% 0.1% 0.0% 0.0% 0.0% 100.0% % 2.5% 87.4% 8.4% 1.5% 0.0% 0.0% 0.0% 0.2% 100.0% , , % 5.6% 81.0% 12.3% 1.1% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 100.0% % 7.0% 86.8% 5.2% 0.6% 0.1% 0.1% 0.1% 0.1% 100.0% , % 15.6% 78.9% 4.6% 0.4% 0.3% 0.0% 0.0% 0.2% 100.0% 5 1,394 14,953 1, , % 7.7% 83.1% 7.5% 1.2% 0.2% 0.0% 0.0% 0.2% 100.0% Total A3. 일반열차시간대별도착분포 Time 01:00~07:00 07:00~08:00 08:00~09:00 09:00~10:00 10:00~11:00 11:00~12:00 12:00~13:00-10~-5 Table A3. Arrival time distributions of conventional passenger by time of day. -5~0 0~5 5~10 10~15 15~20 20~25 25~30 30~ , % 7.2% 49.3% 28.2% 7.5% 4.3% 2.4% 0.6% 0.5% 100.0% % 9.0% 79.7% 10.5% 0.4% 0.4% 0.0% 0.0% 0.0% 100.0% % 10.7% 73.6% 14.2% 0.7% 0.4% 0.0% 0.1% 0.3% 100.0% % 6.7% 74.1% 17.8% 0.6% 0.0% 0.0% 0.2% 0.6% 100.0% % 3.3% 70.5% 23.8% 1.3% 0.7% 0.2% 0.2% 0.0% 100.0% % 7.3% 72.7% 17.7% 1.5% 0.2% 0.6% 0.0% 0.0% 100.0% , % 5.7% 63.6% 23.8% 4.1% 2.0% 0.6% 0.1% 0.0% 100.0% Total

17 이장호 390 한국철도학회논문집제 18 권제 4 호 (2015 년 8 월 ) Time 13:00~14:00 14:00~15:00 15:00~16:00 16:00~17:00 17:00~18:00 18:00~19:00 19:00~20:00 20:00~21:00 21:00~22:00 22:00~23:00 23:00~24:00 24:00~01:00 Total -10~-5-5~0 0~5 Table A3. Continued. 5~10 10~15 15~20 20~25 25~30 30~ % 8.3% 57.5% 26.3% 2.8% 3.9% 0.8% 0.4% 0.1% 100.0% % 16.0% 62.1% 17.0% 2.0% 1.1% 0.5% 0.0% 1.1% 100.0% % 6.5% 58.4% 27.6% 4.4% 1.9% 0.2% 0.1% 0.8% 100.0% % 7.8% 59.5% 25.7% 2.7% 2.8% 0.6% 0.2% 0.7% 100.0% % 7.0% 63.0% 25.8% 1.5% 1.7% 0.2% 0.0% 0.8% 100.0% % 10.5% 51.1% 23.2% 6.9% 7.0% 0.7% 0.2% 0.5% 100.0% , % 5.6% 48.3% 36.4% 5.3% 3.0% 0.8% 0.3% 0.3% 100.0% % 2.0% 58.2% 32.1% 4.5% 2.0% 0.5% 0.5% 0.1% 100.0% % 7.6% 58.4% 29.2% 1.8% 2.1% 0.6% 0.4% 0.0% 100.0% % 4.1% 57.3% 31.0% 4.6% 2.3% 0.2% 0.1% 0.1% 100.0% % 7.6% 63.6% 23.3% 3.0% 1.4% 0.3% 0.2% 0.2% 100.0% % 6.9% 60.9% 22.5% 7.7% 1.2% 0.2% 0.0% 0.6% 100.0% 7 1,003 8,393 3, , % 7.2% 60.3% 25.3% 3.7% 2.3% 0.6% 0.2% 0.4% 100.0% Total