• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2010년도 한국컴퓨터종합학술대회논문집 Vol.37 No.1(A)
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• pp.38-39
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• 2010

수도권 대중교통 이용자는 2004년 서울시의 대중교통 체계 개편에 따라 교통 카드를 사용하여 버스와 지하철을 이용하게 되었다. 교통 카드를 사용하는 각 승객의 승차와 하차에 관한 데이터가 하나의 트랜잭션으로 구성되고, 하루 천만 건 이상의 트랜잭션들로 구성된 대용량 교통카드 트랜잭션 데이터베이스가 만들어지고 있다. 대중교통을 이용하는 승객들의 승차와 하차에 관한 여러 정보를 담고 있는 교통카드 트랜잭션 데이터베이스에서 유용한 패턴이나 정보를 탐사해내는 연구가 계속 진행되고 있다. 이런 연구 결과는 수도권 대중교통 정책을 입안하는데 중요한 기초 자료가 되고 수도권 승객들에게 대중교통을 보다 잘 이용할 수 있는 정보로 제공된다. 교통카드 이용률은 2006년 79.5%, 2007년 80.3%, 2008년 81.6%로 점차적으로 증가하고 있다. 대용량의 교통카드 트랜잭션 데이터베이스에 대한 연구를 살펴보면 하루 동안의 교통카드 트랜잭션 데이터베이스에서 순차 패턴을 탐사하는 알고리즘을 연구하였고[1], 승객들의 통행 패턴에 대한 분석연구를 확장하여 일 년에 하루씩 2004년에서 2006년까지 3일간의 교통카드 트랜잭션 데이터베이스로부터 승객 시퀀스의 평균 정류장 개수와 환승 횟수 등을 연도별로 비교하였다[2]. 수도권 지하철 시스템의 특성에 관한 연구로는 네트워크 구조 분석이 있었고[3], 승객의 기종점 통행 행렬(Origin-Destination trip matrix)에 의한 승객 흐름의 분포가 멱함수 법칙(power law)임을 보여주는 연구가 있었고[4], 지하철 교통망에서 모든 링크상의 승객들의 흐름을 찾아내는 연구가 있었다[5]. 본 논문에서는 교통카드 트랜잭션 데이터베이스에서 지하철 승객들의 통근 패턴을 탐사해내는 방법을 연구하였다. 수도권 지하철 네트워크에 대한 정보를 입력하고 하루치의 교통카드 트랜잭션 데이터베이스에 연구된 방법을 적용하여 8가지 통근 패턴들을 탐사해내고 분석하였다. 탐사된 패턴들 중에서 많은 승객들이 지지하는 출퇴근 패턴에 대해서는 시간대별로 승객수를 그래프로 보여주었다.

• 대한교통학회지
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• 제26권5호
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• pp.81-90
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• 2008

버스노선개편 및 환승요금무료와 같은 대중교통체계개편을 실시함에 따라 시내버스 이용자들이 개편된 노선에 익숙히 대처하기 위해서는 일정기간이 소요된다. 따라서 본 연구는 시내버스 승객수요의 월별 특성에 대해 분석하고, 시계열분석을 실시함으로써 버스노선개편 이후에 변화하는 시내버스 승객수요가 다시 안정된 월별특성을 나타내기까지의 기간에 관하여 연구하고자 한다. 먼저 여러 도시들의 시내버스 승객수요가 공통된 월별 특성을 나타내는지 분석하기 위해 켄달의 일치계수검정을 실시하였다. 또한 노선개편으로 인해 변화된 승객수요가 일정한 패턴을 보이는 기간을 분석하기 위해 시계열분석으로 예측된 2006년의 시내버스 월별 승객수와 실제 집계된 시내버스 월별 승객수를 비교하였다. 이에 따라 각 도시들은 공통된 월별 특성을 보이는 것으로 분석되었고, 대구광역시는 약 6개월 뒤에 예측값과 실제값이 같은 패턴으로 변화하는 것으로 분석되었다. 본 연구는 타도시에서도 적용이 가능하며 시내버스 승객수요의 미시적인 예측과 평가에 활용될 것으로 기대된다.

• 대한토목학회논문집
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• 제33권4호
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• pp.1581-1589
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• 2013

본 연구는 역사의 승객수요 패턴과 토지이용 특성을 반영하여 도시철도역 승객의 첨두시간 집중률을 산정하는 방법론을 제시하는 것을 목적으로 한다. 이를 위하여 요인분석과 군집분석을 기반으로 서울시 도시철도 역사를 3개의 그룹으로 분류한다. 각 그룹별로 이용수요의 첨두시간 집중률과 함께 도시철도 승객수요 패턴과 역사의 토지이용과 관련한 5가지 변수와 4가지 변수를 각각 산출한다. 통계 검정을 기반으로, 이 변수들 중 일평균 승객수와 업무 LQ지수가 역사의 그룹을 구분하는 기준으로 선정된다. 두 변수들을 활용하여 새로 건설되는 도시철도역의 첨두시간 집중률을 추정하기 위한 그룹할당과정을 제시한다. 13개의 도시철도역 자료를 이용한 검증을 통해 본 연구의 방법론은 현재 이용되는 지침에 비하여 더 적은 오차를 산출할 수 있다는 것을 확인하였다. 본 연구의 방법론은 신규 철도역사의 효율적인 건설 및 운영계획 수립에 기여할 수 있을 것으로 사료된다.

• 한국지리정보학회지
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• 제22권1호
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• pp.28-38
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• 2019

스마트카드 자료에는 개별 승객의 대중교통 이용기록이 저장되고, 이를 활용하면 정류장별, 시간대별 통행수요를 분석할 수 있다. 다만 스마트카드 자료에는 통행목적이 기록되어 있지 않기 때문에 통근, 통학, 여가 등의 목적별 수요는 설문조사 자료를 기반으로 추정되고 있다. 하지만 설문조사 자료에는 일부 표본의 통행만 기록되어 있어 전반적인 대중교통 통행수요를 추정하는데 한계가 있다. 만약 스마트카드 자료에서 통행목적을 추정할 수 있다면, 전수조사에 가까운 통행목적별 대중교통 수요에 대한 분석이 가능하다. 이에 본 연구에서는 스마트카드 자료에 기록된 승객의 O-D 통행빈도, 체류 시간, 출발 시각 등을 고려하여 통근, 통학, 귀가의 통행목적을 추정하는 방법론을 제시한다. 결과적으로 제시한 방법론을 적용하여 승객 중 근로자와 대학생을 분류하였다. 제시한 방법론의 검증으로는 가구통행실태조사 자료의 목적별 통행패턴과 본 연구를 통해 추정한 목적별 통행패턴을 비교하였다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제10권12호
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• pp.91-100
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• 2010

서울 수도권 지하철 승객들의 탑승 패턴의 특성을 이해하는 것은 효율적인 수도권 지하철 시스템을 입안하는 데 중요하기 때문에 대용량 교통카드 트랜잭션 데이터베이스에서 유용한 패턴을 탐사하거나 귀중한 패턴의 분류에 대한 연구가 진행되어오고 있다. 본 논문에서 새로운 지하철 탑승 분류를 정의하고 하루 약 천만 건 트랜잭션들로 구성된 교통카드 트랜잭션 데이터베이스로부터 지하철 승객들의 11 가지 탑승 패턴을 분류하는 알고리즘을 제안하였다. 제시된 알고리즘을 구현하여 탑승 패턴들을 분류하기 위하여 하루 동안의 교통카드 트랜잭션 데이터베이스에 적용하였다. 실험 결과에서 왕복-탑승 패턴, 통근 패턴, 예상치 못한 흥미로운 패턴들에 초점을 맞추어 분석하였다. 각 분류된 패턴에 대해서 시간대별로 승객수를 지하철 트랜잭션의 승차시간과 하차시간 기준으로 그래프로 설명하여 유용한 패턴의 특성을 이해하도록 하였다.

• 한국GIS학회:학술대회논문집
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• 한국GIS학회 2008년도 공동춘계학술대회
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• pp.275-279
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• 2008

본 논문은 제주 택시 텔레매틱스 사업의 운영 결과 축적된 히스토리 정보를 기반으로 택시들의 운행기록을 분석하여 승객들이 택시를 찾는 지점을 분석하는 기법을 제시하고 이를 바탕으로 시간별 지역별 링크별 승차 패턴을 분석한다. 이를 위하여 택시의 상태도 천이에서 승차지점을 추출하였으며 해당 데이터를 데이터베이스 테이블에 저장하였다. 이후 승차지점들을 그루핑하여 승차 패턴의 추이를 발견하고 이에 대한 분석을 수행하였다. 이 분석 데이터는 택시들을 지역별 시간대별로 승객이 많이 찾는 위치로 이동시키고 택시의 공차 운행율을 감소시키는 배차 방식을 개발하여 택시의 영업 수익 증대와 승객의 택시 대기시간 감소를 기할 수 있다.

• 한국시뮬레이션학회논문지
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• 제20권3호
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• pp.111-117
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• 2011

본 논문은 규칙기반 에이전트를 이용하여 여객선 화재시 피난행동특성을 고려한 승객행동모델을 제안한다. 기존 시스템들은 승객의 속도만을 반영한 속도기반모델을 사용하였다. 속도기반모델은 승객의 신체적 특징만 고려한 모델로 피난행동특성을 반영하기 어렵다. 이 문제점을 해결하기 위해 규칙기반 에이전트로 피난행동특성을 반영한 승객모델을 모델링하였다. 규칙기반 에이전트는 지식베이스와 추론엔진으로 구성된다. 지식베이스에는 피난행동특성들 중에서 다양한 행동 패턴을 보여줄 수 있는 예제를 선택하여 규칙형태의 지식으로 표현하고, 추론엔진은 지식을 전방추론하여 승객의 행위를 결정하도록 구현하였다. 이승객모델을 IMO MSC/Circ.1238의 문제 8에 적용하여 시뮬레이션을 진행한 결과 규칙기반 에이전트로 모델링한 승객이 다양한 인간의 행동 패턴을 표현할 수 있음을 검증하였다.

• 한국철도학회:학술대회논문집
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• 한국철도학회 2008년도 춘계학술대회 논문집
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• pp.2426-2441
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• 2008

2007년 ticket sales data를 가지고 지역간 철도의 운행빈도와 Load factor에 따른 서비스수준을 분석하였다. LOS 평가의 목적은 소득증가와 더불어, 단순히 승객을 수송하는 차원이 아닌, 승객 중심의 만족이 현실에 수요의 민감도 측면에서 큰 영향을 미치기 때문이다. 분석은 각 구간의 시간대별과 차량 1대당 구간 좌석점유율이란 개념으로 접근하였다. 이를 분석목적에 맞게 일수요 상 하행별 및 주중 주말별, 개별차량 1대당 시간당 구간별 수요 등으로 산출해 사용하였다. 서비스척도(MOE)는 TCRP Report의 지점 항목 중 가용성 측면에서는 운행빈도와 승객의 쾌적성과 편리성 측면에서는 Passenger Load를 적용하였다. 각 구간의 시간대별 LOS를 측정함으로써 현 운행상태상의 승객 측면에서의 만족도를 확인할 수 있을 것이며, 추후 운행패턴을 결정짓는데 영향을 미칠 것이다.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제26권5호
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• pp.1061-1069
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• 2015

최근 교통 분야에서 발생하는 교통 빅데이터 (교통카드 데이터, ATMS 데이터 등)의 분석결과를 교통 정책에 활용하는 사례가 늘어나고 있는 추세이다. 또한 교통 데이터 분석 기법을 기존의 단순 빈도 분석 기법에서 다양한 데이터 마이닝 기법으로 확장하여 교통 데이터 속에 숨어있는 의미를 파악하려는 연구도 진행되고 있다. 본 연구에서는 교통카드 데이터에 대하여 토픽모델링 기법 중의 하나인 LDA (Latent Dirichlet Allocation) 기법을 적용하여 청주시 버스 승객들의 이동패턴을 분석한다. 이를 위해 교통카드 데이터의 하차 결측치를 추정하고, LDA 기법을 적용하여 이동패턴을 추출하였다. 또한 LDA 분석으로 도출된 값을 측정값으로 하여 다차원적 분석을 함으로써 청주시 버스 승객들의 이동패턴 특징을 파악할 수 있다. 분석 결과, 청주시의 경우 크게 1) 시외지역에서 터미널을 이용해 청주시에서 유입되는 패턴, 2) 주거지역에서 상업지역으로 이동하는 패턴, 3) 청주 인근 학교에서 상업 지역 (청주 중심가)로 이동하는 패턴을 발견할 수 있었다. 이동패턴은 도시 계획, 대중교통서비스 향상, 버스 노선 신설 등 다양한 교통정책의 수립에 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

• Spatial Information Research
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• 제22권5호
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• pp.65-75
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• 2014

버스 배차간격은 승객의 대기시간 및 차내 혼잡도 등 서비스 수준에 직접적인 영향을 미치고 간접적으로는 버스 운행비용 및 이용자의 교통수단 선택에 영향을 미치는 중요한 요소이다. 대부분의 선행연구에서 버스 배차간격은 첨두시와 비첨두시 구간 통행량을 기반으로 시간대별 수요의 차이만을 반영하고 있다. 이러한 방식의 배차계획하에서는 세분화된 시간적 수요의 차이까지 고려하지 못하므로 승객들의 대기시간 비용이 증가하게 되는 요인이 될 수 있다. 또한, 승객의 승차패턴은 노선, 도로, 정류장의 공간적 배치 특성에 따라 다를 수 있으므로 버스 승객들의 시공간적 수요분포 특성과 변화를 고려한 배차간격 조절에 관한 연구가 필요하다. 본 연구에서는 교통카드 데이터에서 획득한 승객 탑승정보를 바탕으로 정책적 대기시간 제약과 운행 대수 제약조건 및 노선 특성을 반영하여 승객들의 대기시간을 최소화하는 방향으로 배차간격을 조절하는 알고리즘을 제안하였다. 개발 알고리즘의 활용성 검증을 위해 서울시 간선노선 중 143번 노선에 적용한 결과, 승객 대기시간 감축비용을 계산하였을 때 비용절감 효과는 일일 기준 약 600,000원에 이르는 것으로 나타났다. 따라서 개발 알고리즘의 적용 노선을 확장할 경우 버스 승객의 편익 증진에 이바지할 것으로 기대된다.