The Journal of The Korea Institute of Intelligent Transport Systems
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v.17
no.2
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pp.58-72
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2018
Ganghwa has met a new development period in land use and infrastructure based on the 4th National Development Planning, however the public transportation system is not systematically operated yet. This paper analyzes the bus trip pattern in Ganghwa using transportation card data during a week. The result indicates that average 7,100 people use buses a day and the most frequent use occurred in Friday. Clear peak-hours between 7 and 8 A.M. and between 4 and 5 P.M. were appeared due to commuting and school trips. According the result of regression analysis, population and the number of hospitals and schools area showed positive relationships with but trips reflecting regional characteristics. The research contributes to providing basic data for constructing an efficient public transportation system in the future.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.12
no.11
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pp.2062-2068
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2008
In a u-City project in Busan, public transportation which is one of ITS has been considered. RFID system embedded with PXA255 chip and middleware capable of communicating a server side was developed. To perform data communication link with traffic card, developed system consists of wireless modules that are wireless LAN (IEEE802.11a/b and IEEE802.16. Using developed RFID system and middleware, it is expected that this system becomes a basic infrastructure to support a service of u-Traffic for u-City construction.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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v.26
no.5
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pp.1061-1069
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2015
Recently, transportation big data generated in the transportation sector has been widely used in the transportation policies making and efficient system management. Bus passengers' mobility patterns are useful insight for transportation policy maker to optimize bus lines and time intervals in a city. We propose a new methodology to discover mobility patterns by using transportation card data. We first estimate the bus stations where the passengers get-off because the transportation card data don't have the get-off information in most cities. We then applies LDA (Latent Dirichlet Allocation), the most representative topic modeling technique, to discover mobility patterns of bus passengers in Cheong-Ju city. To understand discovered patterns, we construct a data warehouse and perform multi-dimensional analysis by bus-route, region, time-period, and the mobility patterns (get-on/get-off station). In the case of Cheong Ju, we discovered mobility pattern 1 from suburban area to Cheong-Ju terminal, mobility pattern 2 from residential area to commercial area, mobility pattern 3 from school areas to commercial area.
Some previous researches suggested a transit trip destination inference method by constructing trip chains with incomplete(missing destination) smart card dataset obtained on the entry fare control systems. To explore the feasibility of the transit trip destination inference method, the transit trip chains are constructed from the pre-paid smart card tagging data collected in Busan on October 2014 weekdays by tracing the card IDs, tagging times(boarding, alighting, transfer), and the trip linking distances between two consecutive transit trips in a daily sequences. Assuming that most trips in the transit trip chains are linked successively, the individual transit trip destination zones are inferred as the consecutive linking trip's origin zones. Applying the model to the complete trips with observed OD reveals that about 82% of the inferred trip destinations are the same as those of the observed trip destinations and the inference error defined as the difference in distance between the inferred and observed alighting stops is minimized when the trip linking distance is less than or equal to 0.5km. When applying the model to the incomplete trips with missing destinations, the overall destination missing rate decreases from 71.40% to 21.74% and approximately 77% of the destination missing trips are the single transit trips for which the destinations can not be inferable. In addition, the model remarkably reduces the destination missing rate of the multiple incomplete transit trips from 69.56% to 6.27%. Spearman's rank correlation and Chi-squared goodness-of-fit tests showed that the ranks for transit trips of each zone are not significantly affected by the inferred trips, but the transit trip distributions only using small complete trips are significantly different from those using complete and inferred trips. Therefore, it is concluded that the model should be applicable to derive a realistic transit trip patterns in cities with the incomplete smart card data.
뛰어난 보안성과 다기능성으로 금융, 교통 등 각종 분야에서 스마트카드의 활용이 점차 늘어나고 있다. 이런 스마트 카드의 장점을 사이버 상에서 이루어지는 교육시스템에 적응시켜 보고자 한다. 기존의 사이버 교육시스템을 중심으로 보안성이 중요시되는 지불 및 교육컨텐츠 보호관련 부분들과 기타 시스템 이용에 관련된 부분들에 스마트 카드를 도입하여 보다 편리하고 안전한 시스템을 구성해 보았다.
KSCE Journal of Civil and Environmental Engineering Research
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v.32
no.6D
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pp.539-547
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2012
Increasing the mode transfer volume between public transportation modes has known to be necessary for efficiency improvement of public transportation system operation and it is also found to be important to have relevant transfer point selection with reflection of current travel pattern. This study is in regards to providing a selection guideline for the location of transfer point between public transport modes. This case study has been carried out for Daegu Metropolitan City especially for public transportation users behaviour by analysis of daily usage of transportation card to identify the transfer travel pattern. A cluster analysis was applied to categorize the pattern of transfer stop which induces many users and a discriminant analysis also utilized for grouping the stops by number of transfer trip. This research produces the estimation result of transfer volume for urban railway system no.3 in Daegu City which is currently under construction. In addition, the locations of transfer center has also been proposed.
KSCE Journal of Civil and Environmental Engineering Research
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v.36
no.1
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pp.105-114
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2016
With approximately 20 million transportation card data entries of the metropolitan districts being generated per day, application of the data to management and policy interventions is becoming an issue of interest. The research herein attempts a model of the possibility of dynamic demand change predictions and its purpose is thereby to construct a Dynamic Passengers Trip Assignment Model. The model and algorithm created are targeted at city rail lines operated by seven different transport facilities with the exclusion of travel by bus, as passenger movements by this mode can be minutely disaggregated through card tagging. The model created has been constructed in continuous time as is fitting to the big data characteristic of transport card data, while passenger path choice behavior is effectively represented using a perception parameter as a function of increasing number of transfers. Running the model on 800 pairs of metropolitan city rail data has proven its capability in determining dynamic demand at any moment in time, in line with the typical advantages expected of a continuous time-based model. Comparison against data measured by the eye of existing rail operating facilities to assess changes in congestion intensity shows that the model closely approximates the values and trends of the existing data with high levels of confidence. Future research efforts should be directed toward continued examination into construction of an integrated bus-city rail system model.
The Journal of The Korea Institute of Intelligent Transport Systems
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v.9
no.4
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pp.102-112
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2010
The existing K-CASH system doesn't allow compatible between different regions, different public transportations and the technologies made by different operators. If a K-cash user wants to use public transportation charged not by K-CASH but other operator, then he or she would have to get other type of card available for that transportation. Also, the incompatibility of the existing K-CASH might cause unnecessary expense because similar systems would have to be doubly constructed if the K-CASH operator would like to install the K-CASH system on the same infra as the other operators already did. As a result, a system which allows people to use just one card for their convenience regardless of regions, types of transportation and operators has been strongly demanded. In this paper, we developed Nation-wide Interoperable K-Cash system, Nation-wide Interoperable K-CASH Card, Purchase terminal, Purchase SAM and Settlement system that were updated from the existing K-CASH system. And we performed a conformity test to confirm performance. Also Korea Financial Telecommunications & Clearings and the KORAIL NETWARKS and the HiPlusCard joined for the testbed in Gwangju for 6 months. This result of testbed finally proved that the Nation-wide Interoperable K-CASH system is completely compatible.
The Journal of The Korea Institute of Intelligent Transport Systems
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v.22
no.2
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pp.64-79
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2023
This study reviewed the process of applying the Monte Carlo simulation technique to the traffic allocation problem of metropolitan subways. The analysis applied the assumption of a normal distribution in which the travel time information of the inter-station sample is the basis of the probit model. From this, the average and standard deviation are calculated by separating the traffic between stations. A plan was proposed to apply the simulation with the weights of the in-vehicle time of individual links and the walking and dispatch interval of transfer. Long-distance traffic with a low number of samples of 50 or fewer was evaluated as a way to analyze the characteristics of similar traffic. The research results were reviewed in two directions by applying them to the Seoul Metropolitan Subway Network. The travel time between single stations on the Seolleung-Seongsu route was verified by applying random sampling to the in-vehicle time and transfer time. The assumption of a normal distribution was accepted for sample sizes of more than 50 stations according to the inter-station traffic sample of the entire Seoul Metropolitan Subway. For long-distance traffic with samples numbering less than 50, the minimum distance between stations was 122Km. Therefore, it was judged that the sample deviation equality was achieved and the inter-station mean and standard deviation of the transport card data for stations at this distance could be applied.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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