1. 서 론
1.1 연구의 배경 및 목적
1.2 연구의 방법 및 흐름
2. 이론적 고찰
2.1 선행연구 고찰
2.2 본 연구의 차별성
3. 연구 대상 및 시뮬레이션 구축
3.1 대상지 개요
3.2 대상지 현황 및 문제점 분석
3.3 시뮬레이션 모델 및 네트워크 구축(VISSIM)
3.4 실험설계(DOE)
4. 분석 및 결과
4.1 시나리오별 시뮬레이션 결과
4.2 주효과(Main Effect) 및 교호작용(Interaction Effect) 분석
5. 결 론
1. 서 론
1.1 연구의 배경 및 목적
최근 도시 교통 환경은 광역교통망의 확대와 대중교통 수송 분담률 제고라는 두 가지 핵심 축을 중심으로 변화하고 있다. GTX, 고속철도 등 대규모 교통 인프라의 확장에 따라, 이들이 교차하는 교통 결절점(Traffic Node)으로서의 환승센터는 단순한 교통시설을 넘어 교통 시스템 전반의 효율성과 지속가능성을 좌우하는 핵심 요소로 자리매김하고 있다.
환승센터는 도로 교통 중심의 온실가스 배출 문제를 완화하고, 대중교통 중심 개발(Transit-Oriented Development, TOD) 및 보행 중심의 압축도시(Compact City)를 실현하기 위한 전략적 거점이다. 이에 따라 교통수단 간 연계 체계를 강화하고, 이용자의 환승 부담을 최소화할 수 있는 복합환승센터 개발 및 운영 전략 마련이 점차 중요해지고 있다.
그러나 현재까지의 환승센터 계획과 개발은 개별 교통시설 단위의 수요 예측과 타당성 분석에 집중되어 왔으며, 환승 과정에서 발생하는 보행 동선, 혼잡, 체류 행태 등 이용자 관점의 공간 이용 특성은 충분히 고려되지 못한 실정이다. 이러한 공급자 중심의 획일적 계획은 불필요하게 긴 환승 동선과 비효율적인 공간 배치를 초래하며, 결과적으로 이용자의 환승 부담을 증가시키고 대중교통 이용 저하로 이어질 가능성이 크다. 실제로 국내 주요 환승시설의 평균 환승거리는 약 285m로, 국외 주요 사례(약 130m)에 비해 현저히 길어 환승 과정에서의 이동 효율성과 체감 편의성이 크게 저하되고 있다.
이러한 문제를 해결하기 위해서는 환승센터 내 보도, 계단, 승강장 등 주요 보행 공간이 실제 사용자 흐름과 행태에 대응하여 어떻게 작동하는지를 정량적으로 분석하고, 공간 구조 및 운영 방안을 개선할 수 있는 과학적 설계 기법의 도입이 필요하다. 특히 복잡한 환승 환경에서 발생하는 혼잡 양상과 보행 흐름을 정밀하게 재현할 수 있는 미시적 분석 도구의 활용이 요구된다.
본 연구는 기존 환승센터 계획의 한계를 극복하고, 이용자 경험과 운영 효율을 동시에 고려한 환승 서비스 효율화 설계 기법을 제시하는 것을 목적으로 한다. 이를 위해 미시적 보행 시뮬레이션과 실험계획법(Design of Experiments, DOE)을 핵심 분석 도구로 활용하여 다음과 같은 구체적인 연구 목표를 설정한다.
먼저, 국내 주요 환승 거점 중 하나인 대전역 복합환승센터를 대상으로 현장 실측과 공간 분석을 수행하여, 환승 환경의 공간 구조적 특성과 이용자 이동 특성을 정량적으로 진단한다. 다음으로 대전역 환승센터를 대상으로 미시적 보행 시뮬레이션 환경을 구축하고, 현장 실측 데이터를 입력값으로 적용함으로써 실제 이용 행태를 반영한 시뮬레이션 모델을 구현한다. 최종적으로, 시뮬레이션 결과를 기반으로 환승 거점별 보행 혼잡도와 이동 흐름의 특성을 분석하고, 이를 토대로 이용자 중심의 환승 서비스 효율화 설계 방안을 제시함으로써 향후 환승센터의 계획, 설계, 운영을 위한 과학적 의사결정 기반을 제공하고자 한다.
다만 본 연구는 대전역 복합환승센터를 대상으로 한 단일 사례 분석으로서, 도출된 수치 결과를 모든 환승센터에 직접 일반화하는 데에는 한계가 있다. 그럼에도 불구하고 본 연구의 핵심 의의는 특정 사례의 절대적 수치를 제시하는 데 있다기보다, 현장 실측, 미시적 보행 시뮬레이션, 실험계획법(DOE)을 통합하여 복합환승센터의 수직 이동시설 개선 효과를 이용자 관점에서 정량적으로 평가하는 분석 프레임워크를 제시한 데 있다. 따라서 본 연구는 역사형, 터미널형, 지상·지하 혼합형 등 다양한 유형의 환승센터에 확장 적용 가능한 절차적 방법론의 가능성을 탐색하는 연구로 이해될 수 있다.
1.2 연구의 방법 및 흐름
본 연구는 이용자 관점에서 환승 서비스의 효율을 정량적으로 분석하고, 이를 바탕으로 공간 및 시설 개선에 따른 설계 대안을 도출하는 것을 목표로 한다. 이를 위해 Figure 1과 같이, 현장 실측 조사, 미시적 보행 시뮬레이션 구축, 시나리오 기반 비교 분석의 단계적 연구 절차를 설정하였다.
먼저, 연구 대상지인 대전역 복합환승센터의 물리적 환경과 실제 이용 행태를 파악하기 위해 현장 실측 조사를 수행하였다. 조사는 첨두 시간대 이용 특성을 반영할 수 있도록 한국철도공사의 시간대별 승하차 통계를 바탕으로 평일 16:00–17:00에 실시하였으며, 승강장–대합실 –도시철도–동·서광장으로 이어지는 주요 환승 동선을 중심으로 보행량과 이동시간을 측정하였다. 조사 과정에서는 직접 관찰과 수기 계수를 병행하였고, 일부 구간은 영상 촬영 후 프레임 확인을 통해 보행 흐름과 이동 특성을 보완적으로 검토하였다. 환승센터의 CAD 도면을 기반으로 환승 통로, 계단, 승강장 등 주요 보행 공간의 기하구조를 분석하고, 수직･수평 환승 동선을 중심으로 보행 유동량(Flow Rate)과 이동 시간을 측정하였다. 이 과정에서 수집된 자료는 환승 과정에서 이용자가 경험하는 이동 부담과 혼잡 특성을 정량적으로 파악하기 위한 기초 데이터로 활용되며, 이후 시뮬레이션 모델 구축을 위한 입력 변수(Input Parameter) 및 검증 자료로 사용된다.
다음으로, 현장 조사 결과를 바탕으로 미시적 보행 시뮬레이션 도구인 PTV VISSIM을 활용하여 대전역 환승센터의 공간 구조를 3차원 가상 환경으로 구현하였다. 실제 측정된 보행 유동량과 환승 패턴을 모델에 반영하여 보정(calibration)을 수행함으로써 시뮬레이션의 현실 정합성을 확보하였으며, 이를 통해 보행 밀도의 집중 현상, 이동 흐름의 상충, 병목 구간의 형성 등 환승 공간에서 발생하는 주요 문제를 시각적으로 분석하였다.
이후 구축된 시뮬레이션 모델을 기반으로, 시설 구성 변화에 따른 환승 효율 변화를 검증하기 위한 시나리오 기반 실험 설계를 수행하였다. 환승 저항에 영향을 미치는 주요 시설 요소인 에스컬레이터와 엘리베이터의 설치 여부를 제어 인자로 설정하고, 이들의 조합을 통해 총 4개의 시나리오를 구성하였다. 각 시나리오는 시설 개선이 보행 동선과 이동 특성에 미치는 영향을 비교･분석할 수 있도록 설계되었다.
마지막으로, 시나리오별 시뮬레이션 결과를 통해 가중평균환산거리(Weighted Average Converted Distance, WACD)와 평균 보행 시간의 변화를 정량적으로 산출하고, 시나리오 간 비교 분석을 수행하였다. 이를 통해 환승 과정에서의 이동 효율을 개선할 수 있는 구조적 설계 대안을 도출하고, 설계 인자 간 상호작용 효과를 규명함으로써 이용자 중심의 환승 서비스 효율화 설계 방향을 제시하고자 한다.
2. 이론적 고찰
2.1 선행연구 고찰
2.1.1 환승센터 보행환경과 서비스 수준의 한계
보행 서비스 수준(Level of Service, 이하 LOS)은 보행 환경의 질을 정량적으로 평가하기 위한 대표적인 지표로 발전해 왔다. Fruin (1971)은 보행자 밀도(Density)와 보행 속도(Speed) 간의 관계를 체계화하여 LOS 개념을 제시하였으며, 이는 이후 미국 교통용량편람(HCM)과 한국 도로용량편람(KHCM) 등 주요 설계 기준의 이론적 기반으로 활용되고 있다. LOS는 보행 환경의 혼잡 정도와 쾌적성을 간결하게 표현할 수 있다는 점에서, 보행 시설 계획과 평가에 있어 유용한 출발점으로 기능해 왔다.
그러나 기존의 LOS 평가는 특정 시점의 평균 밀도나 점유 공간과 같은 정적 지표에 기반하고 있어, 환승센터와 같이 다수의 보행 흐름이 중첩되고 시간대별 수요 변동이 큰 공간에서는 보행자의 실제 이동 경험을 충분히 설명하는 데 한계를 가진다. 특히 환승 과정에서 발생하는 수직･수평 동선의 교차, 시설 배치에 따른 흐름 상충, 대기 및 체류 행태 등은 단일 지표로 환원되기 어렵다. 이러한 한계로 인해 LOS는 복합 환승 환경의 성능을 결과적으로 요약하는 지표로는 활용 가능하지만, 공간 구조나 설계 요소가 보행 행태에 미치는 영향을 진단하는 분석 도구로서는 제약이 존재한다.
이러한 문제의식을 바탕으로 최근 연구들은 시뮬레이션 기법을 활용하여 환승센터 내 공간 구성과 보행 동선이 이동 효율에 미치는 영향을 보다 정밀하게 분석하고 있다. Wu & Margreiter (2023)는 하이퍼루프 역사를 대상으로 한 연구에서 승･하차 동선을 물리적으로 분리할 경우 전체 이동 시간이 단축되고 LOS가 개선됨을 실증적으로 제시하였다. 이는 환승센터의 성능이 단순한 시설 규모나 면적 확보보다, 동선의 조직 방식과 연결 구조에 의해 크게 좌우됨을 보여주는 사례라 할 수 있다.
한편, 정적인 지표 중심의 평가를 보완하기 위해 보행자의 미시적 상호작용을 고려한 동역학적 모델링 접근이 제안되어 왔다. Helbing & Molnár (1995)는 보행자의 이동을 목적지를 향한 인력과 타인 및 장애물과의 충돌을 회피하려는 척력의 상호작용으로 설명하는 사회적 힘 모델(Social Force Model, SFM)을 제시하였다. 이 모델은 보행자의 개별 행태와 주변 환경의 영향을 동시에 고려할 수 있다는 점에서, 복잡한 보행 환경을 재현하는 데 효과적인 이론적 기반을 제공한다.
최근 연구에서는 이러한 동역학적 모델에 사회적･심리적 요인을 결합하려는 시도도 이루어지고 있다. Miao & Saidi (2025)는 팬데믹 이후 강화된 보행자 간 거리두기 행태를 모델에 반영한 결과, 동일한 물리적 공간에서도 평균 보행 속도가 약 25% 감소하고 공간 성능이 크게 저하됨을 확인하였다. 이는 환승센터의 성능이 물리적 시설 조건뿐 아니라 이용자의 행태적 특성에 따라 달라질 수 있음을 시사하며, 고정된 기준에 따른 LOS 평가만으로는 이러한 변화를 충분히 포착하기 어렵다는 점을 보여준다.
종합하면, LOS는 환승센터 보행환경을 이해하기 위한 중요한 출발점이지만, 복합적이고 동적인 환승 환경의 작동 메커니즘을 설명하는 데에는 분명한 한계를 지닌다. 이에 따라 최근 연구들은 LOS 자체의 개선 여부보다는, 보행자의 이동 행태와 공간 구조 간의 상호작용을 미시적으로 분석하고, 설계 대안 간 효율 변화를 검토하는 방향으로 연구의 초점을 확장하고 있다. 본 연구 역시 이러한 흐름을 계승하여, LOS를 목표 지표로 설정하기보다 환승 서비스 효율을 구성하는 가중평균환산 이동 거리와 시간, 보행 흐름의 구조적 특성을 정량적으로 분석하는 데 주안점을 둔다.
2.1.2 미시적 보행 시뮬레이션(VISSIM)
본 연구는 환승센터 내부의 복잡한 공간 구조와 이용자의 미시적 보행 행태 간 상호작용을 정밀하게 분석하기 위해, 사회 역학 모델(Social Force Model, SFM)을 기반으로 하는 미시적 보행 시뮬레이션 도구인 PTV VISSIM을 활용하였다. VISSIM은 1992년 독일 PTV사에서 개발된 미시적 교통 시뮬레이션 소프트웨어로, 1974년 독일 Karlsruhe 대학의 Wiedemann 교수가 제안한 차량 추종 모형을 기초로 발전해 왔다. 보행자를 개별 객체(agent) 단위로 모사할 수 있어, 통로, 계단, 승강장 등 환승 시설별 보행 흐름과 혼잡도, 병목 현상을 정밀하게 분석하는 데 적합하다.
사회 역학 모델은 보행자의 이동을 속도와 방향에 작용하는 힘들의 합으로 설명하는 동역학적 접근 방식이다. Helbing & Molnár (1995)에 의해 제안된 이 모델은 Table 1의 내용과 같이, 보행자의 가속도는 목적지를 향해 이동하려는 의도적 힘, 다른 보행자 및 장애물과의 충돌을 회피하려는 반발력, 그리고 동반자나 상점 등 특정 대상에 끌리는 인력(attractive force)의 상호작용으로 결정된다. 이러한 힘의 균형을 통해 보행자의 이동 경로와 속도가 시간에 따라 동적으로 변화하며, 이는 혼잡 상황에서의 회피 행동이나 대기 행태를 현실적으로 재현할 수 있는 이론적 기반을 제공한다.
Table 1
Social force model
VISSIM에서는 Figure 2의 내용처럼, 보행자의 경로 선택을 상위 경로 수준과 미시적 이동 수준으로 구분하여 설정할 수 있다. 상위 경로 수준에서는 Partial Route 기능을 활용하여 보행자의 주요 이동 경로를 사전에 정의할 수 있으며, 필요에 따라 shortest path 또는 travel time 기반으로 경로를 설정할 수 있다. 또한 미시적 이동 수준에서는 Dynamic Potential 기능을 통해 보행자가 주변 밀도, 장애물, 보행 흐름 등을 반영하여 국지적 최적 경로를 선택하도록 구현할 수 있다.
본 연구에서는 상위 경로는 static shortest path 기준으로 통제하고, 미시적 이동 수준에서는 Dynamic Potential을 적용하여 혼잡 회피 및 병목 회피 행태를 반영하였다. 이를 통해 시나리오 간 설계 변수의 순수 효과를 비교하는 동시에, 실제 환승 환경에서 나타나는 보행자의 동적 회피 행태를 일정 수준 재현하고자 하였다.
Figure 3의 내용과 같이, 시뮬레이션 모델은 환승센터의 주요 보행 공간을 구성하는 영역(Area), 수직 연결 시설(Ramps, Stairs, Elevators), 장애물(Obstacles) 등으로 구성되며, 각 요소는 CAD 도면을 기반으로 실제 공간 구조를 반영하여 구축되었다. 이를 통해 환승 과정에서 발생하는 보행 흐름의 상충, 밀도 집중, 병목 구간의 형성 양상을 시각적으로 확인할 수 있다.
본 시뮬레이션을 통해 산출되는 주요 효과 척도(Measures of Effectiveness)는 지연 시간, 보행 밀도, 보행 속도, 보행 통행 시간, 보행 점유 공간, 보행 교통류율 등을, 환승 과정에서 이용자가 경험하는 이동 효율과 공간 성능을 다각도로 분석할 수 있다. 이러한 지표들은 이후 시설 개선 시나리오별 비교 분석을 통해 환승 서비스 효율의 상대적 변화를 정량적으로 평가하는 데 활용된다.
2.1.3 DOE(Design of Experiments) 기반 공간･교통 연구
실험계획법(Design of Experiments, DOE)은 문제 해결을 위해 실험을 체계적으로 설계하는 방법론으로, 최소한의 실험 횟수로 최대의 정보를 도출하는 것을 목적으로 한다. DOE는 특성치(실험을 통해 얻어지는 결과값, 종속변수), 인자(실험에 사용되는 요인, 독립변수), 수준(각 인자의 값)으로 구성되며, 인자와 수준의 조합을 통해 실험 시나리오를 구조화한다. 예를 들어, 2개 수준을 갖는 3개의 인자가 설정될 경우 총 8개의 실험 조합이 생성되며, 이를 통해 각 인자가 결과에 미치는 영향과 인자 간 상호작용 효과를 동시에 분석할 수 있다.
실험계획법의 핵심 목적은 특정 인자가 특성치 변화에 유의미한 영향을 미치는지를 파악하고, 그 영향의 크기를 정량적으로 규명하는 데 있다. 나아가, 여러 인자 조합 중에서 목표 성능에 가장 근접한 결과를 도출할 수 있는 설계 조건을 탐색하는 데 활용된다. 이러한 특성으로 인해 DOE는 단순한 대안 비교를 넘어, 설계 변수 간 관계를 체계적으로 해석할 수 있는 분석 도구로 활용된다.
최근 도시･공간･교통 분야에서는 시뮬레이션 기반 분석과 실험계획법을 결합한 연구가 점차 확대되고 있다. Jang et al. (2022)는 서울 고밀 수변 주거지구를 대상으로, 건축 높이 제한, 환기 환풍 통로 확보, 계단형 건축 배치의 세 가지 계획 전략을 인자(독립변수)로 설정하고, 이를 각각 두 개의 수준으로 구분하여 ENVI-MET 시뮬레이션을 수행하였다. 연구에서는 공기 온도, 평균 복사온도, 체감온도, 풍속을 특성치로 도출하고, 기존 시나리오 대비 각 대안의 미기후 개선 효과를 비교하였으며, Wilcoxon 순위합 검정을 통해 통계적 유의성을 검증하였다.
Lee (2022)의 연구에서는 Unity 엔진과 VR 시스템을 활용하여 공간 균제도를 주요 인자로 설정하고, 이를 세 가지 수준으로 구분하였다. 시나리오별로 참여자의 위험 지각, 시각적 접근성, 대상의 자연스러움, 조명 분위기에 관한 설문을 실시하고, 균제도 수준에 따른 특성치의 평균 차이를 분석함으로써 공간 설계 인자가 이용자 인식에 미치는 영향을 검증하였다.
또한 Espinoza Mondragón et al. (2018)은 PTV VISSIM을 활용하여 신호 연동 방식, 신호 주기, 제한 속도를 인자로 설정하고, 각 인자를 세 가지 수준으로 분류하였다. 평균 통행 시간, 연료 소비량, 이산화탄소 배출량을 특성치로 설정하여 시뮬레이션을 수행한 후, 일원배치 분산분석(ANOVA)을 통해 시나리오 간 평균 차이의 통계적 유의성을 검증하였다.
이러한 선행연구들은 DOE가 시뮬레이션 결과를 단순히 나열･비교하는 수준을 넘어, 설계 인자가 결과에 미치는 영향과 상대적 중요도를 체계적으로 분석할 수 있는 유효한 방법론임을 보여준다. 특히 다수의 공간･시설 요소가 동시에 작용하는 복합 환승 환경에서는, DOE 기반 접근이 설계 대안 간 성능 차이를 구조적으로 비교･해석하고 합리적인 설계 의사결정을 지원하는 데 효과적인 분석 틀로 활용될 수 있다.
2.2 본 연구의 차별성
기존의 환승센터 및 보행 환경 연구는 크게 두 가지 방향으로 진행되어 왔다. 하나는 사회적 힘 모델의 파라미터 조정 등 보행 행태 모델 자체의 정교화에 초점을 둔 연구이며, 다른 하나는 도로용량편람(KHCM)에 기반하여 시설 용량과 수요를 정성적으로 산정하는 연구이다. 이러한 접근은 각각 이론적 모델 개선이나 시설 기준 제시에는 기여하였으나, 실제 환승센터 설계과정에서 공간 구성 변화가 보행자의 미시적 행태와 결합되어 환승 효율에 어떠한 영향을 미치는지를 통합적으로 설명하는 데에는 한계를 지닌다.
본 연구는 이러한 한계를 극복하기 위해 현장 실측 데이터, 미시적 보행 시뮬레이션(VISSIM), 실험계획법(DOE)을 결합한 통합 분석 프레임워크를 제시한다. 현장 실측을 통해 확보한 보행 유동량과 이동 특성을 시뮬레이션 모델에 반영함으로써 분석의 현실 정합성을 확보하였으며, 시설 개선 시나리오를 DOE 구조로 설계하여 설계 인자 간의 효과와 상호작용을 체계적으로 검증하였다.
또한 본 연구는 환승 과정에서 이용자가 경험하는 이동 거리와 시간, 보행 흐름의 구조적 변화에 주목함으로써 환승 서비스 효율을 상대적으로 비교･해석하는 설계 지원 도구로서의 시뮬레이션 활용 가능성을 제시한다는 점에서 차별성을 가진다. 이는 환승센터 계획･설계 단계에서 이용자 중심의 정량적 의사결정을 지원할 수 있는 방법론적 기여로 평가될 수 있다.
3. 연구 대상 및 시뮬레이션 구축
3.1 대상지 개요
본 연구의 실증 분석 대상지는 광역적 환승 수요와 복합적인 교통 연계 구조를 동시에 관찰할 수 있는 대전역 복합환승센터이다. 대전역(Figure 4)은 KTX를 비롯한 일반 철도, 대전도시철도 1호선, 시내 및 광역버스, 택시 등 다양한 교통수단이 집결하는 충청권 광역교통의 핵심 결절점으로 기능하고 있다.
특히 대전역은 도시 내부와 외곽 지역 간 이동뿐만 아니라, 수도권 및 전국 주요 도시와의 연계성이 높아 광역적 환승 수요가 지속적으로 발생하는 중부권 교통 허브로서의 역할을 한다. 이러한 특성으로 인해 다수의 보행 흐름이 시간대별로 중첩되며, 수직･수평 환승 동선과 교통수단 간 연결 구조가 복합적으로 형성되어 있다. 이는 환승센터 내 보행 환경과 이동 행태, 시설 배치 간의 상호작용을 실증적으로 분석하기에 적합한 조건을 제공한다.
본 연구에서는 대전역 환승센터의 공간 구조, 수직･수평 이동 동선, 교통수단 간 환승 방식, 주요 보행 흐름을 사전 조사하고, 이를 바탕으로 미시적 보행 시뮬레이션 모델을 구축하였다. 또한 현장 실측을 통해 실제 이용 행태를 반영한 입력 자료를 확보함으로써, 환승 과정에서 나타나는 보행 이동 특성과 혼잡 양상을 정량적으로 분석하였다. 이를 통해 대전역을 사례로 하여 환승 서비스의 이동 효율과 공간 성능을 평가하고, 향후 환승센터 설계 및 운영 개선을 위한 시사점을 도출하고자 한다.
3.2 대상지 현황 및 문제점 분석
대전역 복합환승센터를 대상으로 현장 조사와 시뮬레이션 기반 분석을 수행한 결과, 현재 환승 서비스 환경에서는 이용자의 이동 효율과 보행 경험을 저해하는 여러 구조적 문제점이 확인되었다.
첫째, 과도한 환승 이동거리 문제이다. 대전역의 평균 환승거리는 347.4m로 측정되었으며, 이는 이용자에게 상당한 물리적 부담을 유발하는 수준이다. 장거리 보행이 반복되는 환승 구조는 이동 피로도를 증가시키고, 환승 과정 전반에 대한 체감 효율을 저하시킬 가능성이 크므로, 구조적 개선의 필요성을 시사한다.
둘째, 수직 이동 시설의 부족으로 인한 혼잡 집중 현상이다. 피크 시간대에는 계단과 같은 주요 수직 동선에서 보행 밀도(p/m²)가 급격히 상승하며, 대기열이 과도하게 형성되는 현상이 관찰되었다. 이는 환승 흐름이 특정 지점에 집중되면서 전체 보행 흐름의 연속성을 저해하는 주요 원인으로 작용한다.
셋째, 환승 동선의 불명확성이다. 환승 경로의 시각적 연속성과 직관성이 부족하여, 이용자가 경로를 즉각적으로 인지하기 어렵고 길찾기에 혼란을 겪을 가능성이 높은 것으로 나타났다. 이러한 동선 인지의 불확실성은 불필요한 체류와 역행 이동을 유발하며, 결과적으로 혼잡을 가중시키는 요인이 된다.
넷째, 보행 속도의 현저한 저하이다. 주요 환승 구간에서 관측된 평균 보행 속도는 일반적인 보행 환경 대비 약 20%에서 30%까지 감소하는 현상이 확인되었다. 이는 혼잡, 대기, 경로 탐색 행위가 복합적으로 작용한 결과로 해석되며, 환승 소요 시간 증가로 직결된다.
이와 같은 문제점들은 현장 조사 결과와 시뮬레이션을 통해 도출된 혼잡도 맵 및 보행 흐름 분석 결과에서 그 위치와 강도가 명확히 확인되었으며, 이후 장에서 제시하는 시설 개선 시나리오 설정의 주요 근거로 활용된다.
3.3 시뮬레이션 모델 및 네트워크 구축(VISSIM)
본 연구는 대전역 복합환승센터의 환승 환경을 정량적으로 분석하고, 설계 대안의 효과를 검증하기 위해 미시적 보행 시뮬레이션 도구인 PTV VISSIM을 활용하여 Figure 5와 같이 실제 대전역 공간 구조를 모델링하고, 보행 네트워크를 구축하였다. 시뮬레이션 모델은 실제 환승센터의 공간구조와 이용자의 보행 행태를 최대한 충실히 반영하는 것을 목표로 구성되었다.
VISSIM 네트워크의 기하구조는 보행자가 이동하는 Areas(보행면), 서로 다른 층을 연결하는 Ramps 및 Stairs, Elevators, 그리고 보행자의 이동을 방해하는 Obstacles로 구성되었다. 대전역 환승센터의 CAD 도면 자료를 기반으로 각 층별 공간 구조를 정밀하게 구현하였으며, 콘코스와 대합실 등 주요 보행 공간은 Areas로, 기둥과 가구 등은 Obstacles로 생성하였다. Ramp, Stair, Elevator 시설은 Import 기능을 통해 직접 생성이 불가능하므로, Figure 6과 같이 CAD 도면을 참고하여 VISSIM 환경에서 직접 생성함으로써 실제 환승 동선의 수직･수평 이동 구조를 충실히 반영하였다.
보행자 행태는 사회 역학 모델(Social Force Model)을 기반으로 한 파라미터를 설정하여, 보행자와 주변 환경 간의 상호작용을 현실적으로 모사하였다. 보행 입력량은 현장 실측 자료와 한국철도공사(KORAIL)에서 제공하는 KTX 대전역 시간대별 승하차 인원 통계를 종합하여 산정하였고, 이는 Table 2, Figure 7의 내용과 같다. 시뮬레이션 입력자료 구축을 위해 대전역 복합환승센터를 대상으로 현장 실측 조사를 수행하였다. 현장 조사는 2025년 1월 23일(평일) 16:00–17:00에 실시하였으며, 해당 시간대는 한국철도공사(KORAIL)의 시간대별 승하차 통계에서 이용 수요가 집중되는 첨두 시간대로 확인되어 조사 시간으로 선정하였다. 조사 지점은 KTX 승강장–대합실 연결 계단부, 대합실–도시철도 연결 구간, 동광장 및 서광장 진입부 등 주요 환승 동선 상 병목 발생 가능성이 높은 구간을 중심으로 설정하였다. 각 지점에서는 직접 관찰을 통해 보행 흐름을 파악하면서 수기 계수 방식으로 단위 시간당 보행량과 평균 이동 시간을 측정하였고, 일부 구간은 영상 촬영 후 프레임 확인을 통해 보행 흐름과 체류 양상을 보완적으로 분석하였다. 수집된 자료는 보행 수요 산정, 주요 OD 설정, 이동시간 검증 및 시뮬레이션 입력변수 구성에 활용되었다.
Table 2
Hourly boarding/alighting data, Source: KORAIL
주요 환승 OD(Origin-Destination)는 대전역의 핵심 환승 흐름을 반영하여 KTX에서 도시철도, KTX에서 택시(동광장･서광장)로 이동하는 경로를 중심으로 설정하였다. 보행자의 경로 선택은 상위 경로와 미시적 이동의 두 단계로 설정하였다. 먼저, 환승 OD 그룹별 주요 이동 경로는 VISSIM의 Partial Route 기능을 활용하여 복수 경로를 사전에 정의하였으며, 경로 선택은 travel time 기반의 동적 재배분 방식이 아니라 static shortest path 기준으로 설정하였다. 이는 시나리오별 시설 개선 효과를 비교하는 과정에서 상위 경로 구조의 변동성을 최소화하고, 설계 변수의 순수 효과를 보다 명확히 검증하기 위한 것이다. 한편, 개별 보행자의 미시적 이동 단계에서는 Dynamic Potential 기능을 적용하여, 보행자가 주변 밀도, 장애물, 보행 흐름을 반영한 국지적 최적 경로를 탐색하도록 하였다. 이를 통해 혼잡 구간 및 병목 구간을 일정 수준 회피하는 실제 보행 행태를 반영하고자 하였다. 따라서 본 연구의 시뮬레이션은 상위 경로 구조는 정적으로 통제하되, 세부 이동 수준에서는 동적 회피 행태를 반영하는 혼합 구조(hybrid structure)로 구성되었다.
첨두 시간대의 환승 특성을 반영하기 위해, 승하차 인원이 가장 집중되는 16~17시 시간대를 분석 대상으로 선정하고 현장 조사와 보행량 측정을 집중적으로 수행하였다. 직접 실측이 어려운 일부 구간은 통계 자료와 실측 데이터를 기준으로 보정하여 보행량을 산정함으로써 시뮬레이션 입력값의 현실성을 확보하였다. 또한, 실제 KTX 열차 도착 시 승객이 일시에 하차하여 보행 수요가 집중되는 특성을 반영하기 위해, 열차 도착 시간대를 기준으로 보행자 유입을 집약적으로 발생시키는 방식으로 입력값을 설정함으로써 시뮬레이션의 시간적 현실성을 확보하였고, 조사 결과는 Table 3과 같다.
Table 3
Input parameters based on KTX Daejeon station arrival times
시뮬레이션은 총 4200초(70분) 동안 수행되었으며, 초기 안정화 구간(warm-up time)인 600초를 제외한 3600초(1시간)를 분석 구간으로 설정하였다. 보행자의 이동 데이터는 1초 단위로 기록하였고, 무작위성에 따른 결과 편차를 최소화하기 위해 10회 반복 시뮬레이션을 수행하여 평균값을 분석에 활용하였다. 분석 대상은 KTX 승강장에서 출발하여 도시철도 및 동･서광장 택시승강장으로 이동하는 환승 보행자로 한정하였으며, 최대 시뮬레이션 시간까지 목적지에 도달하지 못한 보행자는 분석 대상에서 제외하였다.
환승 동선의 이동 효율을 평가하기 위해, 보행자의 실제 이동 경로를 기반으로 가중평균환산거리(Weighted Average Converted Distance, WACD)를 산정하였다. Table 4의 WACD 산식에 따라, 계단(Stairway)과 에스컬레이터(Escalator)에 대해서는 각각 2.0, 0.5의 가중치를 적용하였으며, 기타 보행 구간에는 기본값 1.0을 적용하였다. 본 연구에서 적용한 계수는 수평 이동을 기준값 1.0으로 두고, 수직 이동 시설별 체감 이동 부담의 상대적 차이를 반영하기 위한 분석상 가중치로 설정하였다. 계단은 보행자의 신체적 부담과 시간적 저항이 상대적으로 크다는 점을 반영하여 더 큰 가중치를 적용하였고, 에스컬레이터는 동일한 수직 이동이라도 보행 부담을 완화하는 시설로 간주하여 더 낮은 가중치를 적용하였다. 따라서 본 가중치는 절대적·보편적 환산계수라기보다, 동일한 기준 하에서 각 설계 시나리오 간 상대적 효율성을 비교하기 위한 분석상 설정값으로 이해할 필요가 있다. 이를 통해 본 연구는 단순한 물리적 거리뿐 아니라 수직 이동에 따른 체감 부담을 반영한 환승 이동 특성을 분석하고자 하였다.
Table 4
Weighted average converted distance, WACD
3.4 실험설계(DOE)
본 연구는 VISSIM 기반 미시적 보행 시뮬레이션을 활용하여, 환승센터 설계 요소의 변화가 환승 서비스 효율에 미치는 영향을 정량적으로 검증하기 위해 실험계획법(Design of Experiments, DOE)을 적용하였다. 실험의 특성치(Response Variable)는 환승 동선의 이동 효율을 나타내는 가중평균환산거리와 평균 환승소요시간으로 설정하였다.
실험에 적용된 요인(Factor)은 환승 과정에서 이용자의 이동 부담과 혼잡 발생에 직접적인 영향을 미치는 에스컬레이터의 설치 개수와 엘리베이터의 운행 층수로 정의하였다. 두 요인은 대전역 환승센터의 현장 조사 및 사전 시뮬레이션 분석 결과, 구조적 병목과 환승 지체를 유발하는 핵심 수직 이동 요소로 확인되었다.
에스컬레이터의 경우, Figure 8의 KTX 승강장(플랫폼)에서 3층 대합실로 이동하는 보행 수요가 집중되는 구조로 인해, 피크 시간대에 기존 에스컬레이터에서 장시간 대기 현상이 발생하는 문제가 지속적으로 관찰되었다. 특히 기존 설계에서는 에스컬레이터가 한쪽 방향에만 설치되어 있어, 반대 방향 이동 시 보행 흐름이 효과적으로 분산되지 못하고 특정 지점에 집중되는 구조적 한계를 지닌다. 이에 본 연구에서는 이러한 비대칭적 배치 구조를 개선하기 위해, 반대편 방향에도 에스컬레이터를 추가 설치하는 시나리오를 설정하고, 보행 흐름 분산 및 대기 시간 감소 효과를 검증하고자 하였다.
엘리베이터의 경우, Figure 8의 3층 대합실에서 도시철도(지하철)로 이동하는 기존 환승 동선이 외부 이동과 반복적인 수직 이동을 포함하는 비효율적인 구조로 형성되어 있어, 물리적 이동 거리뿐 아니라 심리적･체감적 환승 부담을 크게 증가시키는 것으로 분석되었다. 이에 본 연구에서는 기존 엘리베이터의 운행 층수를 도시철도 승강장(B3)까지 확장함으로써, KTX-도시철도 간 직접 연결 동선을 확보하는 개선안을 설정하고, 이에 따른 환승 효율 개선 효과를 검증하고자 하였다.
각 요인의 수준(Level)은 다음과 같이 설정하였다. 에스컬레이터는 기존 대전역의 현황을 반영한 40대를 기준 수준으로 하고, 보행 수요 분산 효과를 검정하기 위해 45대로 증설하는 경우를 비교 수준으로 설정하였다. 엘리베이터는 기존의 1층-3층 운행 구조를 기준으로, B3층-1층-3층까지 운행 층수를 확대하는 경우를 추가 수준으로 설정하였다.
이에 따라 본 연구는 2개의 요인과 각 2개의 수준을 갖는 2x2 요인 설계를 구성하였으며, Table 5와 Figure 9와 같이 총 4개의 시나리오를 도출하였다. 시나리오 1은 기존 대전역 환승센터의 설계 현황을 그대로 반영한 기준 시나리오이며, 시나리오 2는 에스컬레이터를 증설한 경우, 시나리오 3은 엘리베이터의 운행 층수를 확대한 경우, 시나리오 4는 두 개선안을 동시에 적용한 경우로 구성하였다. 이러한 시나리오 구성은 각 설계 요인의 단독 효과와 결합 효과를 동시에 검증하기 위한 것이다.
Table 5
Factors and levels by experimental design scenario
4. 분석 및 결과
4.1 시나리오별 시뮬레이션 결과
본 연구는 대전역 복합환승센터를 대상으로 이용자 중심의 환승 서비스 효율화 효과를 정량적으로 검증하기 위해, 미시적 보행 시뮬레이션을 기반으로 시나리오별 비교 분석을 수행하였다. 분석 지표로는 환승 동선의 공간적 효율성을 나타내는 가중평균환산거리(WACD)와 평균 환승소요시간을 활용하였다.
총 4개의 시나리오는 기존 대전역의 환승 환경을 반영한 기준 시나리오(S1)과, 에스컬레이터 증설(S2), 엘리베이터 운행 층수 확대(S3), 두 개선안을 동시에 적용한 복합 개선 시나리오(S4)로 구성하였다.
먼저 전체 환승 경로를 기준으로 한 분석 결과(Table 6, Figure 10), 기준 시나리오(S1)의 WACD는 347.40m, 평균 환승소요시간은 7.16분으로 나타나 환승 동선이 길고 이동 부담이 큰 구조임을 확인할 수 있다. 에스컬레이터를 증설한 시나리오(S2)에서는 WACD가 311.41m, 평균 환승소요시간이 6.38분으로 감소하여, 승강장-대합실 구간에서의 대기 및 정체가 일정 부분 완화된 효과가 확인되었다.
Table 6
Simulation results by scenario
| Experiments | ES | EV | WACD (m) | Transfer time (min) |
| S1 (Baseline) | 0 | 0 | 347.40 | 7.16 |
| S2 (Escalator only) | 1 | 0 | 311.41 | 6.38 |
| S3 (Elevator only) | 0 | 1 | 276.96 | 6.41 |
| S4 (Escalator+Elevator) | 1 | 1 | 272.68 | 6.26 |
엘리베이터 운행 층수를 확대하여 도시철도(B3층)까지 직접 연결한 시나리오(S3)의 경우, WACD 276.96m로 크게 감소하였으나 평균 환승소요시간은 6.41분으로 나타나 S2에 비해 소폭 증가하였다. 이는 이동 경로 자체는 단축되었으나, 엘리베이터 이용 수요가 특정 시설에 집중되면서 대기 시간이 발생한 영향으로 해석된다.
반면, 에스컬레이터 증설과 엘리베이터 운행 층수 확대를 동시에 적용한 시나리오(S4)는 WACD 272.68m, 평균 환승소요시간 6.26분으로 분석되어 네 가지 시나리오 중 두 지표 모두에서 가장 우수한 결과를 보였다. 이는 엘리베이터를 통한 직접 연결로 환승 경로가 단축되는 동시에, 에스컬레이터 증설을 통해 수직 이동 수요가 분산되면서 병목과 대기 현상이 함께 완화된 결과로 판단된다. 다만 이러한 복합 개선 효과는 단독 효과가 기계적으로 누적된 결과라기보다, 환승 흐름의 분산과 재집중이 동시에 발생하는 구조적 재배분의 결과로 이해할 필요가 있다.
환승 유형별 분석에서도 이러한 경향은 일관되게 나타났다. Table 7, Figure 11과 같이, 도시철도 환승 경로의 경우 S1 대비 S3과 S4에서 WACD가 크게 감소하였으며, 서광장 택시 환승 경로에서는 에스컬레이터 증설 효과가 상대적으로 뚜렷하게 나타났다. 반면 동광장 택시 및 주차장 경로에서는 시설 개선에 따른 거리 및 시간 감소 효과가 제한적으로 나타나, 환승 유형에 따라 개선 효과의 민감도가 상이함을 확인하였다.
Table 7
WACD by transfer type
종합적으로 볼 때, 단일 수직 이동 시설의 개선만으로는 환승 서비스 효율화에 한계가 있으며, 복수의 수직 동선을 병렬적으로 개선하는 전략이 환승 거리 단축과 이동 시간 절감 측면에서 가장 효과적인 대안임이 시뮬레이션을 통해 검증되었다.
4.2 주효과(Main Effect) 및 교호작용(Interaction Effect) 분석
본 절에서는 실험계획법을 적용하여 에스컬레이터 증설과 엘리베이터 운행층 확대가 환승 동선의 공간적 효율성과 이동 시간에 미치는 영향을 정량적으로 분석하였다. 실험 요인은 각각 2수준(0: 기존, 1:개선안)을 갖는 2x2 요인 배치 설계로 구성되었으며, 총 4개 시나리오의 시뮬레이션 결과를 바탕으로 주효과(Main Effect)와 교호작용(Interaction Effect)을 도출하였다.
DOE 분석 결과, 가중평균환산거리(WACD)와 평균환승시간(Transfer Time)은 다음의 선형 모형으로 표현된다.
여기서 은 에스컬레이터의 수준(기존:0, 증설:1), 는 엘리베이터의 수준(기존:0, 운행층 확대:1)을 의미한다. 먼저 Figure 12에서 WACD를 종속변수로 한 분석 결과를 살펴보면, 엘리베이터 운행층 확대()의 계수는 –70.45로 가장 큰 절대값을 가지며, 이는 환승 동선의 체감 거리 단축에 있어 엘리베이터 개선이 가장 지배적인 요인임을 의미한다. 에스컬레이터 증설() 역시 –35.99의 계수를 보이며, 환승 동선 단축에 유의미한 기여를 하는 것으로 나타났다. 이는 에스컬레이터 증설이 수직 이동 과정에서 발생하는 대기 및 우회 이동을 완화함으로써 전체 이동 부담을 감소시키는 역할을 수행함을 시사한다.
한편, 두 요인의 교호작용 항의 계수는 +31.72로 나타났는데, 이는 에스컬레이터 증설과 엘리베이터 운행층 확대를 동시에 적용할 경우, 각 요인의 단독 효과가 선형적으로 단순 합산되지 않음을 의미한다. 이는 두 시설이 독립적으로 작동하는 것이 아니라, 복합환승센터 내 보행 흐름의 재배분과 수직 동선의 이용 구조를 함께 변화시키기 때문이다.
구체적으로, 엘리베이터 운행층 확대는 KTX–도시철도 이용자의 이동 경로를 직접적으로 단축시키는 반면, 에스컬레이터 증설은 승강장–대합실 구간의 대기시간 완화와 흐름 분산에 기여한다. 그러나 두 개선안이 동시에 적용될 경우, 일부 환승 수요가 동일하거나 인접한 수직 연결 구간으로 다시 집중되면서 새로운 병목 구조가 형성될 수 있다. 즉, 한 시설의 개선이 다른 시설의 효과를 단순히 증폭시키는 것이 아니라, 전체 시스템의 흐름 구조를 재편하면서 비선형적인 결합 효과를 나타내는 것이다.
Figure 13에서와 같이 평균환승시간(TIME)을 종속변수로 한 분석에서도 유사한 경향이 확인되었다. 에스컬레이터 증설(-0.78)과 엘리베이터 운행층 확대(-0.75)는 모두 평균환승시간을 감소시키는 방향으로 작용하며, 두 요인 모두 환승시간 단축에 중요한 영향을 미치는 것으로 분석되었다. 특히 에스컬레이터 증설은 승강장과 대합실 사이에서 발생하는 대기시간 감소에 직접적으로 기여하여, 시간 효율성 개선 측면에서 상대적으로 큰 효과를 보였다.
반면, 교호작용 항의 계수는 +0.63으로 나타나, 두 개선안을 동시에 적용할 경우 평균환승시간의 변화 역시 단독 적용 효과의 단순 합과는 다른 양상을 보였다. 이는 복수의 수직 이동시설이 동시에 개선되더라도, 이용자의 경로 선택과 흐름 분산 구조가 새롭게 조정되면서 일부 구간에서 대기와 혼잡이 다시 형성될 수 있기 때문이다. 즉, 시간 효율의 개선은 개별 시설의 단순 증설 효과만으로 결정되는 것이 아니라, 시설 간 상호작용과 보행 흐름의 재구성 과정 속에서 비선형적으로 나타나는 것으로 해석할 수 있다.
종합하면, 에스컬레이터 증설과 엘리베이터 운행층 확대는 각각 환승 동선의 거리와 시간 측면에서 유의미한 개선 효과를 가지는 요인이지만, 두 요인을 동시에 적용할 경우 그 효과는 선형적으로 단순 누적되기보다 시설 간 교호작용을 통해 나타나는 것으로 확인되었다. 특히 0에서 1로의 변화는 기존에 존재하지 않던 이동 기능과 선택 가능성을 새롭게 생성한다는 점에서 질적 변곡점의 성격을 가지며, 이에 따라 전체 환승 시스템의 효율은 보행 흐름의 재배분과 병목 구조의 재편 속에서 비선형적으로 결정된다. 이러한 결과는 환승 환경 개선을 위한 시설 계획에서 단순한 시설 증설의 양적 확대보다, 시설 간 기능적 관계와 상호작용을 고려한 조합 및 배치 전략이 중요함을 시사한다.
5. 결 론
본 연구는 현장 실측자료와 VISSIM 기반 미시적 보행 시뮬레이션을 결합하고, 실험계획법(DOE)을 적용함으로써 복합환승센터 내 환승 동선 개선 효과를 정량적으로 검증하였다. 이를 통해 기존의 정적･단편적 환승 평가에서 벗어나, 실제 이용자 이동 행태를 반영한 이용자 중심의 환승 서비스 효율화 설계 분석 프레임워크를 제시하였다.
시뮬레이션 및 DOE 분석 결과, 에스컬레이터를 증설한 시나리오 2의 경우 가중평균환산거리(WACD)는 약 10.4%, 평균 환승소요시간은 약 10.9% 감소하여, 단일 시설 개선만으로도 거리와 시간 측면에서 비교적 균형 잡힌 개선 효과가 나타났다. 엘리베이터 운행층을 확대한 시나리오 3에서는 WACD가 약 20.3% 감소하여 시나리오 2보다 더 큰 환승거리 단축 효과를 보였으나, 평균 환승소요시간의 감소 폭은 약 10.5%로 유사한 수준에 머물렀다. 이는 엘리베이터 개선이 환승 동선의 구조적 단축에는 효과적이지만, 대기 및 혼잡 완화 측면에서는 상대적으로 제한적일 수 있음을 시사한다.
에스컬레이터 증설과 엘리베이터 운행층 확대를 동시에 적용한 시나리오 4에서는 WACD와 평균 환승소요시간이 각각 21.5%, 12.6% 감소하여, 네 가지 시나리오 중 거리와 시간 측면에서 모두 가장 우수한 환승 효율 개선 효과를 보였다. 즉, 절대적 성능 측면에서는 시나리오 4가 가장 효과적인 개선안으로 확인되었다.
그러나 DOE 분석을 통해 주효과와 교호작용을 함께 고려한 결과, 두 요인을 병행 적용했을 때의 추가적인 개선 효과는 각 요인의 단독 적용 효과를 단순 합산한 기대 수준과는 다르게 나타났다. 이는 복합환승센터 내 수직 이동시설이 서로 독립적으로 작동하는 것이 아니라, 보행 흐름의 재배분과 병목 구간의 재구성을 통해 전체 시스템 효율을 비선형적으로 결정하기 때문이다. 이는 시나리오 4가 가장 우수한 성능을 보이기는 하나, 추가적으로 확보되는 개선 폭은 제한적인 수준에 머무른다는 점을 의미한다. 이러한 결과는 환승시설 개선을 위한 설계 및 투자 전략 수립 시, 복수의 시설을 일괄적으로 확충하기보다는 각 시설의 상대적 효과와 비용 대비 효율성을 고려한 단계적･선별적 접근이 보다 합리적일 수 있음을 시사한다.
또한 DOE 분석을 통해 에스컬레이터와 엘리베이터 개선안 간의 주효과와 교호작용을 정량적으로 규명한 결과, 환승 동선의 거리 단축에는 엘리베이터 운행층 확대가 지배적인 영향을 미치는 반면, 환승소요시간 단축에는 에스컬레이터 증설의 효과가 상대적으로 크게 나타났다. 이는 환승센터 설계가 개별 시설의 증설 여부에 국한되지 않고, 시설 간 기능적 역할과 상호작용을 종합적으로 고려한 조합 및 배치 전략을 필요로 함을 의미한다.
본 연구 결과를 바탕으로 다음과 같은 환승 서비스 효율화 설계 방향을 제안한다. 첫째, 지하철 진입부와 대합실 간의 직접 연결 동선을 강화하여 불필요한 우회 동선을 최소화할 필요가 있다. 둘째, 수직 동선 이용이 집중되는 구간에는 에스컬레이터와 엘리베이터를 병행 배치함으로써 대기 및 병목 현상을 완화해야 한다. 셋째, 혼잡이 집중되는 구간에는 우회 동선을 확보하고 시각적 가시성과 직관성을 강화하는 공간 구조 개선이 요구된다. 넷째, 이용자의 실시간 이동 상황을 반영할 수 있는 Dynamic Wayfinding 시스템을 도입함으로써 환승 과정의 불확실성을 줄일 수 있다. 마지막으로, KTX와 도시철도 간 최단 환승축을 재구성하여 광역･도시 교통 간 연계성을 강화할 필요가 있다.
본 연구에서 제시한 분석 방법과 설계 전략은 대전역에 국한되지 않고, 향후 다양한 복합환승센터에 적용 가능한 이용자 중심 환승 서비스 효율화 설계 기법으로 확장될 수 있다. 다만 본 연구는 대전역 복합환승센터라는 단일 사례를 대상으로 수행되었기 때문에, 각 시나리오에서 도출된 구체적 수치와 개선 폭을 다른 모든 환승센터에 직접 일반화하는 데에는 한계가 있다. 환승센터는 역사형, 터미널형, 지상·지하 혼합형 등 유형에 따라 공간 구조와 환승 수요, 수직 이동체계가 상이하므로, 향후 연구에서는 다양한 유형의 환승거점을 대상으로 동일한 분석 프레임워크를 적용하여 비교 검증할 필요가 있다. 또한 고령자 및 보행약자 등 이용자 행태의 이질성을 반영한 분석, 시간대별 수요 변동성을 고려한 동적 시뮬레이션, 다수의 환승센터를 연계한 네트워크 단위 분석을 통해 보다 정교한 환승센터 설계 및 운영 프로토콜을 구축할 필요가 있다.
