The metropolitan subway network of Seoul has gone through many evolutionary processes in past decades to disperse the floating population and improve the traffic flow. In this study, we analyzed how the structural characteristics and the efficiency of the subway network have changed according to the dynamic evolutionary processes of the metropolitan subway network of Seoul. We have also proposed new measures that can be used to characterize the structural properties of the subway network more practically. It is shown that the global efficiency is about 74%, which is higher than those of subway networks of foreign countries. It should also be considered that passenger flow between stations is even higher, at about 85%. Since the private lines, including line 9, the New Bundang line, the Uijeongbu line, and the Ever line do not release their traffic data since September, 2013, only 5 years of data from September, 2008 to September, 2013 is available. So, in this study we limit the analysis period to these 5 years.
Journal of the Economic Geographical Society of Korea
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v.14
no.2
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pp.116-128
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2011
Some subway passengers may want to have their fresh vegetables purchased through internet at a service facility within the subway station of the Metropolitan Seoul subway system on the way to home, which raises further questions about which stations are chosen to locate service facilities and how many passengers can use the facilities. This problem is well known as the pickup problem, and it can be solved on a traffic network with traffic flows which should be identified from origin stations to destination stations. Since flows of the subway passengers can be found from the smart card transaction database of the Metropolitan Seoul smart card system, the pickup problem in the Metropolitan Seoul subway system is to select subway stations for the service facilities such that captured passenger flows are maximized. In this paper, we have formulated a model of the pickup problem on the Metropolitan Seoul subway system with subway passenger flows, and have proposed a fast heuristic algorithm to select pickup stations which can capture the most passenger flows in each step from an origin-destination matrix which represents the passenger flows. We have applied the heuristic algorithm to select the pickup stations from a large volume of traffic network, the Metropolitan Seoul subway system, with about 400 subway stations and five millions passenger transactions daily. We have obtained not only the experimental results in fast response time, but also displayed the top 10 pickup stations in a subway guide map. In addition, we have shown that the resulting solution is nearly optimal by a few more supplementary experiments.
Journal of the Economic Geographical Society of Korea
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v.11
no.3
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pp.459-475
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2008
This study analyzes the network structure of the Metropolitan Seoul subway system by applying complex network analysis methods. For the purpose, we construct the Metropolitan Seoul subway system as a network graph, and then calculate various indices introduced in complex network analysis. Structural characteristics of Metropolitan Seoul subway network are discussed by these indices. In particular, this study determines the shortest paths between nodes based on the weighted distance (physical and time distance) as well as topological network distance, since urban travel movements are more sensitive for them. We introduce an accessibility measurement based on the shortest distance both in terms of physical distance and network distance, and then compare the spatial structure between two. Accessibility levels of the system have been getting up overall, and thus the accessibility gaps have been getting lessen between center located subway stops and remote ones during the last 10 years. Passenger traffic volumes are explored from real passenger transaction databases by utilizing data mining techniques, and mapped by GIS. Clear differences reveal between the spatial patterns of real passenger flows and accessibility. That is, passenger flows of the Metropolitan Seoul subway system are related with population distribution and land use around subway stops as well as the accessibility supported by the subway network.
Journal of Korean Society of Industrial and Systems Engineering
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v.41
no.2
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pp.95-104
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2018
Using network betweenness centrality we attempt to analyze the characteristics of Seoul metropolitan subway lines. Betweenness centrality highlights the importance of a node as a transfer point between any pairs of nodes. This 'transfer' characteristic is obviously of paramount importance in transit systems. For betweenness centrality, both traditional betweenness centrality measure and weighted betweenness centrality measure which uses monthly passenger flow amount between two stations are used. By comparing traditional and weighted betweenness centrality measures of lines characteristics of passenger flow can be identified. We also investigated factors which affect betweenness centrality. It is the number of passenger who get on or get off that significantly affects betweenness centrality measures. Through correlation analysis of the number of passenger and betweenness centrality, it is found out that Seoul metropolitan subway system is well designed in terms of regional distribution of population. Four measures are proposed which represent the passenger flow characteristics. It is shown they do not follow Power-law distribution, which means passenger flow is relatively evenly distributed among stations. It has been shown that the passenger flow characteristics of subway networks in other foreign cities such as Beijing, Boston and San Franciso do follow power-law distribution, that is, pretty much biased passenger flow traffic characteristics. In this study we have also tried to answer why passenger traffic flow of Seoul metropolitan subway network is more homogeneous compared to that of Beijing.
Since 1974, the first subway is constructed in Seoul metropolitan area, from 1985 country metropolitan subways have been built. But most country metropolitan subways cannot reach the goal of transportation sharing ratio and show a loss. In this paper, I investigate the issues of country metropolitan subways and present the methods to improve them focusing on strengthening transit network. At first, it is introduced that the method can complement incomplete network from insufficient subway lines. And I propose the consolidation method using KORAIL railway lines. Finally, the connecting method into subway missing area is presented with various transit systems like BRT, Guideway Bus and single railway line extension.
We propose a method to find flows of transit users in the subway transportation network of the metropolitan Seoul and analyze the passenger flows on some central links of the network. The transportation network consists of vertices for subway stops, edges for links between two adjacent subway stops, and flows on the edges' Each subway transit user makes a passenger flow along edges of the shortest path from the origin stop to the destination stop in his trip. In this paper, we have developed a new algorithm to find the passenger flow of each link in the subway network from a large trip-transaction database of subway transit users. We have applied the algorithm to find the passenger flows from one day database of about 5 million transactions by the subway transit users. As results of the experiments, the travel behavior on 4 central subway links is analyzed in passenger flows and top 10 flows among all subway links are explained in a table.
Currently, subway crowding is estimated by observing a specific point at specific hours once or twice every 1 or 2 years. Given the extensive subway network in Seoul Metropolitan Area covering 588 stations, 11 lines and 80 transfer stations as of 2017, implementing crowding mitigation policy may have its limitations due to data uncertainty. A proposal has recently been made to effectively use smart card data, which generates big data on the overall subway traffic related to an estimated 8 million passengers per day. To mitigate subway crowding, this study proposes two viable options based on data related to smart card used in Seoul Metropolitan Area. One is to create a subway passenger pattern model to accurately estimate subway crowding, while the other is to prove effectiveness of early bird policy to distribute subway demand that is concentrated at certain stations and certain time. A subway passenger pattern model was created to estimate the passenger routes based on subway terminal ID at the entrance and exit and data by hours. To that end, we propose assigning passengers at the routes similar to the shortest routes based on an assumption that passengers choose the fastest routes. In the model, passenger flow is simulated every minute, and subway crowding level by station and line at every hour is analyzed while station usage pattern is identified by depending on passenger paths. For early bird policy, highly crowded stations will be categorized based on congestion level extracted from subway passenger pattern model and viability of a policy which transfers certain traveling demands to early commuting hours in those stations will be reviewed. In particular, review will be conducted on the impact of policy implemented at certain stations on other stations and lines from subway network as a whole. Lastly, we proposed that smart card based subway passenger pattern model established through this study used in decision making process to ensure effective implementation of public transport policy.
In this study we investigate the importance of the subway station using network centrality measures. For centrality measures, we have used betweenness centrality, closeness centrality, and degree centrality. A new measure called weighted betweenness centrality is proposed, that combines both traditional betweenness centrality and passenger flow between stations. Through correlation analysis and power-law analysis of passenger flow on the Seoul metropolitan subway network, we have shown that weighted betweenness centrality is a meaningful and practical measure. We have also shown that passenger flow between any two stations follows a highly skewed power-law distribution.
Proceedings of the Korean Geotechical Society Conference
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1993.10b
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pp.3-30
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1993
To ease traffic congestion Seoul Metropolitan Government formulated the 2nd Phase of Seoul Subway Construction Scheme in 1989. The scheme calls for the construction of %60 km of subway which includes addition of 4 more subway lines and extension of 3 existing subway lines in addition to the existing 118 km of subway. As a final stage of the scheme subway line 6 is under planning and design. The line 6 is 36.1 km-long route connecting Ungam-Samgakchi-Changsin-Sinnae. Except for the depot main line wilts be underground and major construction methods are cut and cover and tunnelling. As a tunnelling method New Austrian Tunnelling Method will be adapted. The line will be opened by the end of 1997. With the completion of the line Seoul will have 278 km of subway network and the transport share by subway will be increased from 25% in 1992 to 50% in 1997.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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