지하철역별 수요는 개통 후 경과 연도에 따라서 S자 형태로 증가한다. 즉 개통 초기에는 잠재되어 있던 지하철 수요가 시간의 경과에 따라 계속적으로 증가하다가, 개통 후 10$\sim$13년 정도가 경과하면 최대를 나타낸 후 거의 정체하는 현상을 보인다. 그러나 지금까지 지하철 수요를 추정하기 위해서 이용되었던 4단계 모형은 이러한 지하철 수요의 증가 추세를 반영할 수 없기 때문에 실제 수요와 많은 차이를 보였다. 따라서 본 연구에서는 이러한 문제를 해결해 보고자 서울시 지하철 2$\sim$8호선의 실제 수요를 토대로 지하철역별 수요, 특히 순수한 승차인원을 추정하는 모형을 개발하였다. 모형에 적용되는 함수식은 실제 지하철역별 수요와 가장 유사한 형태를 보이고 있는 로지스틱 함수식을 이용하였다. 또한 각각의 지하철역별로 나타나는 상이한 특성은 카테고리로 분류하여 모형에 반영하였다. 카테고리는 토지이용도, 사회경제활동의 규모, 그리고 지하철역의 특성에 따라 분류하였다. 각 카테고리별 특성을 대표하는 독립 변수로 인구 종사자수, 학생수와 개통 후 경과 연도 등을 선정하였다. 그 결과 카테고리별로 추정된 지하철역별 수요는 통계적으로 매우 유의한 것으로 나타났다. 본 연구는 지하철역별로 승차하는 순수한 수요를 보다 정확하게 추정하기 위한 모형을 개발하는 것이 주된 목적이다. 반면에 본 모형을 이용하여 지하철역별 하차 수요 및 횐승 수요를 추정하는 것은 어렵다. 따라서 기존에 지하철 수요를 추정하는 데에 가장 많이 사용된 4단계 모형과 접목하여야 하며, 이에 대한 방안도 본 연구에서 제시하였다.
환기시설이 열악한 도시 지하철역 내의 대기환경은 지상보다 열악할 수밖에 없다. 현재 지하철역을 주로 사용하는 시민들의 안전을 보호 하고 지하철의 대기환경을 개선하기 위해 스크린 도어, 자동 제어 환기시설, 종합 영상 감지시스템 등 다양한 노력을 기울이고 있다. 하지만 일부 지하철역에 설치되어 있는 공기질 모니터링 시스템은 수입품에 의존하고 고가의 장비이므로 초기설치 비용뿐만 아니라 유지보수의 어려움을 겪고 있다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위해 무선 센서 네트워크 기술을 적용하여 저가형 대기환경 모니터링 시스템을 개발했다. 이 시스템의 구성은 센서노드(ZED : ZigBee End Deice), 네트워크 코디네이터(ZCM : ZigBee Coordinator Modem), 수신서버로 구성된다. 지하철역 내부의 미세먼지, CO2, CO, 온습도, VOCs 데이터를 센싱할 수 있는 확장 센서보드를 설계한 후, 지하공간에서의 열악한 통신환경에서 QoS를 보장할 수 있도록 ZigBee 라우팅 기술을 이용한 센서노드(ZED)를 인터페이스하여 하나의 통합된 대기환경 센서 노드(ZED)를 개발했다. 또한 수신서버에 USB방식으로 연결되어 각각의 ZED로부터 데이터를 수신하는 센서노드(ZCM)과 전송된 데이터를 저장 및 처리하여 언제 어디서나 누구든지 인터넷을 통해 확인 가능하도록 지하철 대기환경 모니터링을 위한 수신서버를 개발했다.
The main purpose of this study was to provide basic data for better design of subway station based on universal design principle. Conclusions based on the findings ate as follows: Checklists were developed to evaluate the subway stations facilities based on universal design principles Modified and/or complementary lists can be employed to develop the evaluation tools and can construct a database for defining the standard items in order to improve the facilites.
본 논문에서는 한국의 지하철역명을 위하여 음운론적 특성을 반영한 음소 기반의 음성인식 구현에 관한 방법을 제시하였다. 한국의 지하철역명의 음소 기반의 음성인식을 위하여 사용되는 최적의 유사음소 단위(PLU: Phoneme-Likely Unit)를 선정하기 위하여 네 가지의 Case 별로 PLU set과 음운 현상을 고려한 발음사전을 구성하여 인식률을 평가하였다. 적용된 유사음소 단위의 경우 초성과 종성 자음의 인식 단위 구분 및 음운 현상을 반영한 경우 트라이폰 모델에서 최적의 인식률(97.74%)을 보임을 알 수 있었다.
본 연구에서는 기계학습을 이용하여 서울시 지하철역의 승하차 패턴에 따라 지하철역을 분류한다. 대상 데이터는 공공데이터 포탈에서 제공하는 2008년부터 2017년까지 서울 지하철 233개 역에서의 매일 매시간별 승차객 숫자와 하차객 숫자이다. 기계학습 기법으로는 가우시안 혼합 모델(GMM)과 K-평균 클러스터링을 사용한다. 이용객의 승차시간과 하차시간의 분포는 가우시안 혼합 모델로 모델링할 수 있으며, 이를 K-평균 클러스터링을 이용하여 비지도 학습시킨다. 학습결과 서울시 지하철역은 승하차 패턴에 따라 4개의 그룹으로 분류되었다. 본 연구의 결과는 서울시 지하철역의 특성을 파악하여 경제, 사회, 문화적으로 분석하기 위한 주요 기반 지식으로 활용될 수 있다. 본 연구의 방법은 클러스터링이 필요한 모든 공공데이터나 빅데이터에 적용할 수 있다.
서울의 지하철은 하루 450만 명이 이용하는 중요한 대중교통수단임에도 불구하고 역구내의 먼지에 대한 단순 측정ㆍ분석만이 이뤄지고 있을 뿐 그 먼지의 생물학적 영향에 대한 연구는 미흡한 실정이다. 본 연구에서는 지하철역 구내에서 포집한 먼지가 돌연변이원을 함유하고 있는 지를 평가하였다. 신촌역 지하철입구, 대합실, 승강장에서 포집한 총부유분진 (TSP; total suspended particulates)을 용매에 용출시켜 공시재료로 사용하였다.(중략)
2000년 9월에서 2003년 1월까지 부산 지하철역을 대상으로 CO, NO, $NO_2$ 그리고 $O_3$등 오염물질 4가지를 측정하고 그 결과를 계절별로 분석하여 요약하면, 봄에는 실내인 승강장에서 연산동역과 남포동역의 NO, $NO_2$ 농도가 높았다. 여름과 가을에는 연산동역의 승강장 $O_3$ 농도가 다른 역에 비해서 높은 것으로 나타났다. 겨울에는 다른 계절에 비해서 NO, $NO_2$는 대부분 역에서 입구가 높게 나타났고, $O_3$농도가 모든 역에서 아주 낮은 농도분포를 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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