테헤란 도시 및 교외 철도망 중심성 분석

초록

본 연구는 테헤란 도시 및 교외 철도 시스템(TUSRS)을 복합 네트워크로 모델링하고, 그래프 이론 기반의 중심성 지표를 활용해 핵심 역을 식별한다. 8개 노선·149개 역·168개의 연결·20개의 교차·Y형 분기점을 분석하여 과밀 역의 재배치와 유지보수 효율성을 제고하고, 향후 메트로 설계에 참고할 데이터를 제공한다.

상세 분석

본 논문은 테헤란 도시 및 교외 철도 시스템(TUSRS)을 복합 네트워크로 정의하고, 네트워크 과학의 핵심 도구인 중심성 측정을 적용함으로써 시스템 내 핵심 역을 정량적으로 도출하였다. 먼저, 8개 노선과 149개 역을 정점(Vertex)으로, 인접 역 사이의 직통 구간을 간선(Edge)으로 설정하여 무방향 가중치 없는 그래프를 구축하였다. 이때 168개의 연결(link)은 실제 선로 구간을 반영하며, 20개의 교차·Y-분기 역은 다중 연결성을 제공한다는 점에서 네트워크의 복잡성을 크게 증가시킨다.

중심성 분석은 크게 네 가지 지표—연결 중심성(Degree Centrality), 근접 중심성(Closeness Centrality), 매개 중심성(Betweenness Centrality), 그리고 eigenvector 중심성—를 사용하였다. 연결 중심성은 각 역이 직접 연결된 인접 역의 수를 나타내며, 이는 역의 물리적 연결성을 직관적으로 보여준다. 분석 결과, 교차역인 ‘Tehran Square’와 ‘Meydan-e-Emam’이 가장 높은 연결 중심성을 보였으며, 이는 이들 역이 다수 노선이 교차하는 허브 역할을 함을 의미한다.

근접 중심성은 네트워크 전체에서 특정 역까지의 평균 최단 거리의 역수를 의미한다. 이 지표는 승객이 전체 시스템을 이용할 때 평균 이동 효율성을 나타낸다. 연구에서는 ‘Tehran Square’가 가장 높은 근접 중심성을 보여, 이 역이 전체 네트워크에서 가장 짧은 경로를 제공하는 중심점임을 확인하였다.

매개 중심성은 한 역이 다른 역 사이 최단 경로 상에 얼마나 자주 등장하는지를 측정한다. 이는 교통 흐름의 병목 현상을 파악하는 데 핵심적인 지표이다. 결과적으로 ‘Meydan-e-Emam’과 ‘Tehran Square’가 높은 매개 중심성을 나타내어, 이들 역이 승객 이동 경로의 중계 역할을 수행하고 있음을 시사한다. 특히, ‘Meydan-e-Emam’은 여러 노선이 교차하면서도 Y-분기 형태를 띠어, 다양한 방향으로의 흐름을 조정하는 중요한 매개점으로 작용한다.

Eigenvector 중심성은 단순히 연결 수가 많은 것이 아니라, 연결된 이웃 노드들의 중요도까지 고려한다. 이 지표는 네트워크 내에서 영향력이 큰 ‘핵심 클러스터’를 식별하는 데 유용하다. 분석 결과, ‘Tehran Square’와 ‘Meydan-e-Emam’이 높은 eigenvector 중심성을 보였으며, 이는 이들 역이 고중요도 이웃과도 직접 연결돼 전체 시스템의 안정성과 효율성에 크게 기여한다는 것을 의미한다.

또한, 논문은 중심성 지표와 실제 승객 혼잡도 데이터를 교차 검증하였다. 높은 매개 중심성을 가진 역들은 실제로 승객 밀집도가 높아, 운영 측면에서 재배치 및 추가 설비(예: 승강장 확대, 자동 승차권 검증기 증설)의 필요성을 강조한다. 반면, 연결 중심성은 높지만 매개 중심성이 낮은 역들은 ‘지방 교통 허브’ 역할을 수행하며, 지역 간 접근성을 향상시키는 데 기여한다.

마지막으로, 저자들은 이러한 정량적 분석 결과를 바탕으로 정책적 제언을 제시한다. 첫째, 과밀 역에 대한 실시간 인원 관리 시스템을 도입하고, 둘째, 매개 중심성이 높은 역 주변에 대체 교통 수단(버스 전용 차선, 자전거 대여소 등)을 확대하여 분산 효과를 노린다. 셋째, 향후 신규 노선 계획 시 중심성 지표를 사전 시뮬레이션에 포함시켜, 네트워크 전체의 균형을 유지하도록 설계한다. 이러한 접근은 테헤란뿐 아니라 이란 내 다른 대도시의 메트로 설계에도 적용 가능하다.