• The Science & Technology
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• v.2 no.4 s.8
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• pp.36-40
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• 1969

• Journal of Korean Electronics
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• v.2 no.6
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• pp.74-76
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• 1982

• Proceedings of the Population Association of Korea Conference
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• 2007.11a
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• pp.377-403
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• 2007

• Proceedings of the Korean Association of Geographic Inforamtion Studies Conference
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• 2010.09a
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• pp.68-71
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• 2010

본 논문에서는 서울대도시권의 1990년 이후 공간구조 변화에 대하여 도시 간 공간적 연관성에 초점을 맞추어 분석하였다. 서울대도시권을 포함하고 있는 서울시와 인천 및 경기도 도시들 간의 1990년에서 2005년에 이르는 15년의 통근 통학자 자료를 바탕으로 통근 통학비율과 Moran's I를 통하여 서울대도시권 내 도시들의 공간적 연관성을 분석한 결과, 서울대도시권 내에서 서울시의 인구는 경기지역으로 분산되고 있으며 외곽지역으로 이동하는 경향을 보이고 있다. 이는 서울대도시권의 교외화 확산이 심화되고 있다는 것을 의미하며, 또한 인접지역 간 매우 강한 공간적 연관성을 보임이 확인되었다. 분석 결과는 서울대도시권 관리와 정책수립을 뒷받침하는 기초자료로 활용될 수 있을 것이다.

• The Journal of the Korean dental association
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• v.8 no.10
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• pp.565-568
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• 1970

• Proceedings of the KOR-KST Conference
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• 2007.02a
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• pp.228-235
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• 2007

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 1985.07a
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• pp.198-200
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• 1985

• Proceedings of the KGS Conference
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• 2005.05a
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• pp.8-9
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• 2005

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2010.06a
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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.

• Journal of the Korean housing association
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• v.23 no.5
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• pp.31-39
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• 2012

This study has analyzed the effect of the housing affordability improvement of the residents in the metropolitan areas, applying Transit Supportive Home Loan (TSHL) which extends the loan amount according to the transportation cost saving based on Location Efficiency Mortgage (LEM) System in the USA. The previous studies focused on introducing LEM system to Korea, whereas this study has analyzed TSHL effect for the first time, taking into account the situation in Korea. For analysis, The Transportation Savings (TS) is calculated and Housing Affordability Index (HAI) is drawn by applying increased TS and DTI (Debt to Income), so the improvements of housing purchasing ability is examined by HAI's improvement. As a result, transit commute 1 (having own car) and transit commute 2 (without having own cars) respectively produce the TS of monthly average 36 thousand won and 110 thousand won in comparison with car using commute. Each additional loan (TSHL) amounts to 16.57 million won and 54.07 million won. As the distance is farther and the house price cheaper, the improvement of HAI is more outstanding. City hall area showed the highest improvements of HAI by 9.3% (transit commute 1) and 21.9% (transit commute 2) increase, in comparison with car using commute.