Earticle

초록

영어

As climate change increases the frequency of adverse weather events, understanding their impact on shared mobility has become critical for urban transportation planning. This study empirically investigates the dynamic modal shift effects of weather shocks—specifically rain, heat waves, and cold waves—on shared bicycles (Tashu) and public transportation in Daejeon Metropolitan City. Using hourly traffic data from 2023, a Vector AutoRegression (VAR) model was constructed. To account for heterogeneity in trip purposes, the data were categorized into Weekday-Peak, Weekday-Off-Peak, and Weekend groups. The Impulse Response Function (IRF) analysis revealed that shared bicycle ridership significantly declined immediately upon the occurrence of weather shocks across all groups. A distinct "asymmetric modal substitution" was observed in Weekday-Peak hours, where displaced demand shifted exclusively to the subway. This indicates a "substitution failure" of buses, likely due to their lower reliability and exposure to weather compared to the subway. In contrast, on weekends, "trip cancellation" was the dominant response. Furthermore, Forecast Error Variance Decomposition (FEVD) analysis confirmed that subway ridership is structurally heavily dependent on bus ridership. Consequently, this study suggests prioritizing subway-centric resilience through weather-responsive flexible operations and enhancing bus-subway connectivity by creating seamless transfer environments to support the bus's role as a feeder mode during adverse weather.

한국어

최근 기후 변화로 인한 기상 악화 빈도의 증가와 공유 모빌리티의 확산 속에서, 날씨가 교 통수단 선택 및 수단 간 통행 전이에 미치는 영향을 파악하는 것은 도시 교통 계획의 중요한 과제가 되었다. 본 연구는 2023년 대전시 데이터를 활용해 기상 충격(강수·폭염·한파)이 공유 자전거(타슈)와 대중교통 이용에 미치는 영향을 VAR(Vector AutoRegression) 모형으로 분석했 다. 통행 목적의 이질성을 고려해 데이터를 주중-첨두, 주중-비첨두, 주말로 구분하여 분석을 수행하였다. 충격반응함수(IRF) 분석 결과, 기상 충격 발생 시 타슈 이용량은 모든 그룹에서 즉각적으로 급감하였다. 특히 통행 필수성이 높은 주중-첨두시간대에는 타슈 이탈 수요가 버 스가 아닌 지하철로 유의미하게 전이되는 ‘비대칭적 수단 대체 효과’가 뚜렷하게 관찰되었다. 반면, 여가 통행 위주인 주말에는 수단 대체보다는 통행 자체를 포기하는 효과가 지배적이었 다. 또한, 예측오차 분산분해(FEVD) 분석을 통해 지하철 이용량은 구조적으로 버스 이용량에 깊게 의존하고 있음이 확인되었다. 본 연구는 악천후 시 지하철의 회복 탄력성을 실증하였으 며, 기상 예보 연동 지하철 탄력 운영과 지하철-버스 간 끊김 없는 환승 연계 환경 조성을 핵심 정책으로 제언한다.

목차

요약
ABSTRACT
Ⅰ. 서론
1. 개요
Ⅱ. 선행연구고찰
1. 공유자전거 기후 민감성 요인
2. 기상 요인에 따른 수단전환 및 수단선택
Ⅲ. 연구 설계
1. 데이터 수집 및 구축
2. 분석 방법론
Ⅳ. 분석 결과
1. 기초통계분석
2. 최적 시차(Lag) 선정 결과
3. 충격반응함수(IRF) 분석: 기상 충격에 따른 수단 전이의 동적 패턴
4. 예측오차 분산분해(FEVD) 분석
5. 정책적 시사점
Ⅴ. 결론
1. 결론
2. 연구의 한계 및 향후 연구과제
ACKNOWLEDGEMENTS
REFERENCES

키워드

저자

• 이솔 [ Sol Lee | 서울연구원 대외협력센터 초빙부연구위원 ] 주저자
• 김성회 [ Sung Hoe Kim | 한국과학기술원 모빌리티 연구소 연구조교수 ] 교신저자

참고문헌

발행기관

간행물

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• 간행물명

  한국ITS학회논문지 [The Journal of The Korean Society of Intelligent Transport Systems]

• 간기

  격월간

• pISSN

  1738-0774

• eISSN

  2384-1729

• 수록기간

  2003~2026

• 등재여부

  KCI 등재

• 십진분류

  KDC 326 DDC 338