• 한국철도학회:학술대회논문집
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• 한국철도학회 2011년도 춘계학술대회 논문집
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• pp.1282-1289
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• 2011

The rail passenger demand for the railroad operations required a short-term demand rather than a long-term demand. The rail passenger demand can be classified according to the purpose. First, the rail passenger demand will be use to the restructure of line planning on the current operating line. Second, the rail passenger demand will be use to the line planning on the new line and purchasing the train vehicles. The objective of study is to analyze the travel behavior of rail passenger for modeling of short-term demand forecasting. The scope of research is the passenger of KTX. The travel behavior was analyzed the daily trips, origin/destination trips for KTX passenger using the ANOVA and the clustering analysis. The results of analysis provide the directions of the short-term demand forecasting model.

• 한국철도학회:학술대회논문집
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• 한국철도학회 2011년도 정기총회 및 추계학술대회 논문집
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• pp.1715-1721
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• 2011

For an efficient railroad operations the demand forecasting is required. Time series models can quickly forecast the future demand with fewer data. As well as the accuracy of forecasting is excellent compared to other methods. In this study is proposed the intervention ARIMA model for forecasting methods of KTX passenger demand. The intervention ARIMA model may reflect the intervention such as the Kyongbu high-speed rail project second phase. The simple seasonal ARIMA model is predicted to overestimate the KTX passenger demand. However, intervention ARIMA model is predicted the reasonable results. The KTX passenger demands were predicted to be a week units separated by the weekday and weekend.

• 한국철도학회논문집
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• 제19권4호
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• pp.539-546
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• 2016

본 연구에서는 개통 12년을 맞는 한국고속철도(KTX, Korea Train eXpress)를 대상으로 여객수요 증가 에 대해 새로운 시각에서 검증하고 이에 바탕하여 장래 KTX의 지속가능 운영방안을 고찰하고자 한다. 지속적으로 증가되고 있는 KTX 여객수요의 영향요인으로는 노선의 확대와 녹색성장을 통한 대중교통의 인식 전환 등이 될 수 있겠으나, 현재까지 KTX 관련연구는 이러한 점을 고려하지 못한 채 주로 여객수요 예측에 집중되어 왔다. 본 연구에서는 통행시간 감소로 인한 이용객의 사회적, 심리적 영향에 초점을 맞춘 요인을 고찰하였으며 이를 위해 확산이론 개념을 적용하여 여객수요 증가현상을 설명하였다. 소비자가 가지고 있는 정보가 다양한 네트워크를 통해 전파되는 현상인 확산효과는 제품선택과 구매태도에 영향을 미치는 마케팅학적 개념으로 이 영향이 KTX 이용에도 적용되어 여객수요 확산을 촉진시켰다는 가설을 설정하고 분석을 진행하였다. KTX 경부선을 대상으로 여객수요 증가에 기인하는 이용자의 사회적, 심리적 영향을 Bass의 확산모형(Diffusion Model)을 통해 분석하고 그 결과를 토대로 장래 KTX의 지속가능한 운영에 있어서 여객수요 향상을 위한 교통서비스의 마케팅적 정책추진이 가능하다는 시사점에 대해 고찰해본다.

• 한국철도학회논문집
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• 제14권5호
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• pp.470-476
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• 2011

본 연구는 KTX 수요를 예측하기 위한 방법으로 개입 ARIMA 모형을 제안하였다. 신선개통과 경제충격으로 인한 시계열의 영향 여부를 파악하기 위해 경부고속철도 2단계 개통과 2008년 금융위기를 분석하였다. 분석결과 금융위기는 통계적으로 유의미한 영향이 없는 것으로 나타났으나, 경부고속철도 2단계는 주중 통행량 17,000 통행/일, 주말 통행량 26,000 통행/일 정도 증가한 것으로 나타났다. 본 연구는 개입이 통행량 시계열에 영향을 미치는 현상을 파악하고, 시계열 자료에 대한 개입효과를 계량적으로 분석했다는 점에서 의의가 있다. 개발된 모형은 KTX 전체 수요를 개략적으로 예측하는데 활용될 수 있으며, KTX O/D별 예측치를 검증하는데 활용이 가능하다.

• 응용통계연구
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• 제32권1호
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• pp.139-148
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• 2019

본 연구는 KTX 수송수요를 예측하기 위한 방법으로 다중개입 시계열 모형을 제안하였다. 구체적으로 2011년 이전의 자료로서 경부 2단계 개통 개입만 고려한 Kim과 Kim (Korean Society for Railway, 14, 470-476, 2011)의 연구를 수정 보완하기 위해 다양한 개입이 추가적으로 발생하고 있는 2011년 이후의 시계열 자료를 효과적으로 모델링하는 한편 KTX 수송수요를 정확히 예측하기 위한 방법으로 다중개입 계절형 ARIMA 모형을 도입하였다. 자료 분석을 통해 KTX 수송수요에 영향을 주었던 경부 및 호남 2단계 개통, 메르스 발병과 설추석 명절 등 다양한 개입의 효과를 효과적으로 해석하는 한편, 이를 통해 예측의 정확성을 높일 수 있음을 확인하였다.

• 한국철도학회:학술대회논문집
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• 한국철도학회 2004년도 추계학술대회 논문집
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• pp.1607-1611
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• 2004

Korea's new high-speed train opened for business on April 1, 2004. This paper examines the passenger demand variation between major train stops on Kyung-Bu corridor. The analysis scrutinized the demand transition and market responses by the opening of KTX. Demand analysis is subcategorized with routes and train classes. The study used the data from the survey between January 2003 and August 2004 and the route sections were between major trains stops including Seoul, Cheonan, Daejeon, Daegu and Busan on Kyung-Bu corridor.

• Communications for Statistical Applications and Methods
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• 제19권1호
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• pp.183-192
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• 2012

본연구는 KTX의 단기수요예측 방향을 설정하기 위한 통행행태 분석이 목적이다. 분석결과는 첫째, 이상치 판단기준은 통행량 표준편차의 2배가 적정한 것으로 판단된다. 둘째, ANOVA 분석을 이용하여 요일별 통행량의 동질여부를 분석한 결과 주중(월~목)과 주말(금~일)로 구분되었다. 셋째, 통행빈도, 통행량균, 통행거리를 이용하여 철도역간 O/D에 대해 군집분석을 시행하였다.

• 한국철도학회:학술대회논문집
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• 한국철도학회 2005년도 춘계학술대회 논문집
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• pp.947-956
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• 2005

In this paper, I scrutinize what Korea has achieved from the KTX(Korea Train Express) project for the past one year of operation since it was open to public in April 2004 while looking into some improvement measures for better services in the future. I tried to compare the clements with those of the Tokaido Shinkasen in Japan. As things may turn at its premier operation, the KTX has been suffering from a small number of passengers, low in demand. However, when I compared the previous year with the post KTX operation of one year, demand of the passenger has increased $40\%$ on Kyong-bu line. I figured the first one year of the KTX operation pretty much followed in the footstep of the Tokaido Shinkansen's. For example, the rate of the each train to be on time as the timetable was equivalent while KTX went through less technical problems than the Tokaido Shinkansen. I have come up with some ideas for improvement, which I believe will lead to the development growth of KTX. First, I suggest that we complete the construction of laying new rails on Kyong-bu line at the earliest possible time. Second, we need to extend the high speed network as well as the rail modernization. Last, I have no doubt that we should secure high technology before we forge in the overseas markets.

• 한국철도학회논문집
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• 제14권3호
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• pp.276-284
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• 2011

본 연구는 철도 네트워크에서의 통행배정 모형에 관한 것이다. 기존의 통행배정모형은 주로 도로 혹은 도시 대중교통 네트워크에 초점을 둔 연구로서, 최적전략 기반 통행배정 모형을 비롯한 대부분의 통행배정 모형 이 지역간 철도 네트워크에 대해서는 비현실적인 수요를 생성한다고 알려져 있다. 특히 KTX개통 이후, KTX가 포함된 환승경로를 이용하는 승객이 점차 증가하는 추세이며, 이러한 KTX가 포함된 환승 경로 및 스케줄이 지속적으로 개선되고 있다. 본 연구는 환승을 고려한 새로운 다항로짓 기반 통행배정 모형을 제시한다. 특히 본 연구에서 제시하는 모형은, 통행 시간, 경로의 최소 운행횟수, 환승 저항 등 다양한 변수가 포함된 효용함수가 주어져 있을 때, K개의 최대 효용을 갖는 경로를 탐색하는 알고리즘을 포함하고 있다.

• 응용통계연구
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• 제27권7호
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• pp.1257-1268
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• 2014

KTX에 등장에 따라 국내 여객시장은 KTX 시장을 중심으로 변화가 이루어졌다. 이에 따라 KTX 이용 여객의 수요예측은 열차 운영에 있어서 매우 중대한 사안이다. 본 논문에서는 여러 시계열 모형의 비교를 통해 KTX 이용 여객의 수요와 연관이 있는 요일과 공휴일, 명절을 어떠한 형태로 고려할 것인지 연구하였다. 모형 간 예측력을 비교하기 위하여 Mean Absolute Percentage Errors (MAPE)를 사용하였으며, 1달간의 단기간 예측에 있어서 변동성을 고려해줄 수 있는 Reg-AR-GARCH 모형이 우수한 예측력을 나타냈으며, 1달을 초과한 기간의 예측에서는 Reg-ARMA 모형이 우수한 예측력을 나타냈다.