In some sections of the Seoul Metropolitan Subway, severe congestion can be observed during rush hours and on specific days. The subway operators have been conducting regular surveys to measure the level of congestion on trains: the results are then used to make plans for congestion reduction. However, the survey has so far focused just on train' congestion and has been unable to determine non-recurring congestion due to special events. This study develops an algorithm to estimate the platform congestion rate by time using individual public transportation card data. The algorithm is evaluated by comparison of the estimated congestion rate and the ground truth data that are actually observed at non-transfer subway stations on Seoul subway line 2. The error rates are within ${pm}2%$ and the performance of the algorithm is fairly good. However, varying walking times from gates to platforms, which are applied to both non-peak periods and peak time periods, are needed to improve the algorithm.
The Journal of The Korea Institute of Intelligent Transport Systems
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v.21
no.3
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pp.1-17
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2022
Accurate analysis of the causes of metro rail traffic congestion provides a means of addressing issues arising from metro rail traffic congestion in metropolitan areas. Currently, congestion analysis based on counting, weight detection, CCTVs, and mobile Wi-Fi is limited by poor accuracies or because studies have been restricted to single routes and trains. In this study, a train congestion analysis model was used that includes the transfer and multi-path behavior of metro passengers and train operation plans for metropolitan urban railroads. Analysis accuracy was improved by considering traffic patterns in which passengers must wait for next trains due to overcrowding. The model updates train crowding levels every 10 minutes, provides information to potential passengers, and thus, is expected to increase the social benefits provided by the Seoul metropolitan subway
In the major operation sections of the urban railway, there has been habitual delay, and delay propagation; another problem is the increase of crowds and of inconvenience to passengers. The urban railway has different characteristics from rural railways, such as uncertainty of demand and irregularity of train operation. In urban railways, recently, operators manage quality indicators of service using operation results, such as the delay of train operation and the congestion of trains. However, because the urban railway has characteristics in which demand, passenger behavior, and train operation mutually affect each other, it is difficult to express the quality of service that passengers actually feel. In this paper, we suggest a quality indicator of service from the viewpoint of passengers, and present a demand responsive multi-train simulation method to predict dynamic dwell time and train operation status; we also use simulation results to consider changes in the quality indicator of service.
This study analyzed the quality of a commuter rail service of Incheon line 1 with respect to two service measures such as occupancy (crowdedness) and punctuality based on transit smart card data collected in 2009. In order to analyze the metro services by individual fleet, we aggregated the personal level card data into the fleet operated in each planned schedule. The results show a low level of service for both crowdedness and punctuality during peak hours at the line segment from 'Gyeyang' to 'International business district'. Further, a close relationship between vehicle occupancy and punctuality is found, which illustrates high passenger demand causes successive metro delay.
Kim, Kwang-Mo;Park, Hee-Won;Kim, Jin-Ho;Park, Yong-Gul
Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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v.16
no.5
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pp.3610-3618
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2015
The congestion of railway vehicle and station shows up to 220%. Especially, transfer resistance of passenger increase rapidly by the collision of circulation. So increment of travel time, occurrence of safety accidents act as a factor that inhibits the utilization of urban railway station. In this paper, to improve traveling speed and comfort of urban rail passengers, urban transit passenger guidance system using congestion management model is proposed. The congestion management model that can mitigate a recurring/non-recurring congestion is constructed and the preliminary design of the system (middleware system, control system, guidance drive system) is carried out. Passenger Guidance System is configured by step for changing the external data into a form usable by the algorithm, step to perform the congestion management algorithm using the real-time data and historical data, step to control device based on the value that is calculated by congestion management algorithm, step to drive the device based on the information in the control system and circulation guidance devices. In the future, detail design will be performed based on the preliminary design. A prototype of the various devices according to the station structures and locations will be made. The control module of guidance device will be developed.
This study proposes a policy for urban railway travel demand management system in order to decrease the load factor of the Seoul metro Circle line, particularly for the segment between Sadang and Samsung stations, through analyzing the transit smart card data. We propose mixed train operations of the existing Circle line and a line that goes toward Samsung station in order to transport passengers that have two distinct groups: those with the destination of Samsung station and those with destinations after Samsung station. The introduction of a mixed train operation that encourages passengers passing through Samsung station to take a Circle line train will decrease the congested load factor by 11.3% during the morning peak hours using the mixed train operation of the Circle and Samsung lines. This policy could be an effective method to decrease the load factor and improve the comfort of rail passengers without extra investment in the railway facilities.
In the major operation section of urban railway, there has been occurred habitual delay, and delay propagation and spread to consecutive trains. Therefore, this delay cause the increase of operation time and irregular operation, also the increase of crowd and inconvenience to passengers. The railway operation plan is a promise to passengers and must have reliability. In the case of high frequency urban operation, dwell time have considerable influence on operational headway, so it is very important to efficiently plan and control the dwell time at stations. In this paper, the survey of the research on dwell time for urban railways is presented. The practical estimation model for minimum required dwell time, and the numerical example and validity are 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.
Concentration of people in urban areas and development around Metro make exceed the passenger number which was calculated when the Metro station was built, in the result the Metro stations are crowed this is the study on the improvement of Metro station's congestion in urban areas for ensuring the passenger safety, the space of evacuation path and promoting the more pleasant riding environment with an environmental- friendly approach.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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