• 한국IT서비스학회지
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• 제19권2호
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• pp.125-138
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• 2020

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.

• 한국화재소방학회논문지
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• 제25권1호
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• pp.72-77
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• 2011

현대 도시는 수평적 토지이용의 제한, 지가 상숭, 인간 요구의 다양화 등으로 인하여 도시기능의 일부를 지하공간으로 흡수하고자 하는 노력이 증가하는 추세이다. 따라서 건축물의 지하층, 지하철 역사 등이 점차 대심도화 되어 지하공간에서 지상으로 피난에 대한 안전성 여부가 부각되고 있다. 그동안 계단에서 군집보행에 관한 연구는 내려가는 군집보행을 중심으로 진행되어 왔으며, 계단에서 올라가는 군집보행에 대한 연구는 거의 전무한 상황이다. 본 연구에서는한 방향 군집유통이 형성되는 지하철 역사 숭강장 내 계단에서 올라가는 군집의 밀도에 따른 보행속도를 직접 실촉하여 조사하였다. 올라가는 보행은 실측결과 경사도 $23^{\circ}$에서 관계식 V=0.638-0.0949p에 의해 보행속도가 결정되며, 이를 일본건축학회에서 제안하는 계단 경사도에 따른 평균보행속도를 근거로 환산하면 경사도 $30^{\circ}$에서는 V=0.597-0.1067p가 되는 것으로 분석되었다.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제21권3호
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• pp.1-17
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• 2022

수도권 도시철도 혼잡으로 인해 다양한 문제가 발생되고 있어 도시철도 혼잡을 정확히 분석하는 연구 또한 해결방안 중 하나일 것이다. 현재 계수법, 중량검지법, CCTV, 모바일 Wi-Fi 등을 활용한 혼잡도 분석방법론은 결과의 정확성이 낮거나 단일 노선 및 열차에만 국한되는 한계점이 존재한다. 본 연구에서는 도시철도 승객의 다중경로 이용행태와 수도권 도시철도 열차운행계획을 반영한 열차 혼잡도 분석모형을 제시하였다. 특히 열차 용량 초과시 승객이 대기한 후 다음 열차에 탑승하는 통행패턴을 고려하여 열차 혼잡도 산정의 정확성을 제고하였다. 열차 혼잡도는 10분 단위로 갱신되어 시민에게 혼잡정보 제공이 가능하므로 사회적 편익증대에 기여할 것으로 기대된다.

• 대한교통학회지
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• 제33권6호
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• pp.543-553
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• 2015

본 연구는 대중교통 특히, 버스의 이용과정에서 이용자가 받는 외부 자극(이용환경)이 스트레스(육체적 정신적 부하)에 미치는 영향관계를 분석하였다. 이를 위해 요인분석 및 구조방정식모형(Structural Equation Model)을 이용하였으며, 대전 시내버스 이용자를 대상으로 자료를 수집하였다. 분석결과, 5개 변수 중 탑승혼잡요인이 버스 이용자의 스트레스에 가장 큰 영향을 주는 요인인 것으로 나타났으며(${\beta}=.416$), 다음으로 환승요인(${\beta}=.392$), 운영요인(${\beta}=.265$), 계절요인(${\beta}=.150$), 정류장시설요인(${\beta}=.090$)의 순으로 나타났다. 즉, 이용자의 스트레스는 시설과 운영의 양적인 요인보다는 질적인 서비스 수준 더 큰 관련성이 있는 것으로 분석된 바, 버스정책은 이용자 중심으로 전환되어야 할 것이다. 또한, 스트레스는 이용자특성(성별, 연령, 정기이용여부)에 따라 다르게 나타나므로 보다 세분화된 서비스 제고전략이 유효할 것으로 판단된다.

• 사회복지연구
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• 제47권3호
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• pp.61-84
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• 2016

본 연구는 실제 기부 현장에서 타인의 기부행동 정보와 개인의 기부행동 간에 어떠한 관련성이 있는지를 탐색해보고자 하였다. 이를 위해 한국구세군의 협조를 얻어 2년에 걸친 구세군 자선냄비 현장모금 실험을 실시하였으며, 타인의 기부행동에 대한 정보는 돈을 가득 채운 통, 돈을 채우지 않은 통, 안이 보이지 않는 통의 세 가지 수준으로 제공하였다. 분산분석 결과, 1차년도와 2차년도 실험 모두 통별 기부인원 및 1인당 기부금액에 있어 통계적으로 유의한 차이가 없는 것으로 나타났다. 외생변수의 영향력을 고려한 회귀분석 결과에서도 통에 따른 기부인원 및 기부금액의 차이가 나타나지 않았다. 이같은 결과는 타인의 기부행동 정보가 개인의 기부행동에 영향을 주지 않음을 시사하는 것이라 할 수 있다. 본 연구는 새로운 연구방법을 적용하여 시민들의 실제적 기부행동에 대한 이해를 확장시키고 향후 후속 연구를 위한 발판을 제공한다는 점에서 의의를 지닌다.