• 한국산업보건학회지
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• 제17권1호
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• pp.13-20
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• 2007

This study was performed to investigate the concentrations of PM($PM_{10}$, $PM_{2.5}$, $PM_{1}$) and it's affecting factors in the subway from line 1 to line 8 in Seoul metropolitan area, from Sep. 1 to 30, 2005. PM concentrations were measured at the entrances and centers in subway passenger cabins by a light scattering equipment. And the affecting factors to PM were estimated based on the number of passenger, door open and close and running area etc. The geometric means of $PM_{10}$, $PM_{2.5}$ and $PM_{1}$ concentration in Seoul subway passenger cabins were $214{\mu}g/m^3$, $86.6{\mu}g/m^3$ and $27.0{\mu}g/m^3$, respectively. These mean concentrations in subway carriage were higher when it ran on an underground track than on a ground track. And running time(7AM-9AM, 11AM-13PM, 6PM-8PM) significantly influenced to the concentrations of $PM_{10}$, $PM_{2.5}$ and $PM_{1}$. Daily profile of $PM_{10}$ and $PM_{2.5}$, $PM_{1}$ expressed as an 10 minutes average, showed similar variation pattern over day period. In correlation analysis, significant relations among $PM_{10}$, $PM_{2.5}$ and $PM_{1}$ were detected(p〈0.01). In particular, correlation coefficient between $PM_{10}$and $PM_{1}$ was highly significant(r=0.94). Further study is needed to identity the sources of PM in subway cabins and to compare pollutants concentration among subway lines.

• 한국경제지리학회지
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• 제11권3호
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• pp.459-475
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• 2008

본 연구의 목적은 최근 다양한 네트워크 분석에 활발히 적용되고 있는 복잡성 분석을 통하여 수도권 지하철 망의 구조적 특성을 연구하는 것이다. 이를 위하여 수도권 지하철 망을 점과 선으로 구성되는 네트워크로 구성하고, 네트워크의 복잡성 분석에서 계산하는 다양 지표들을 산출하여 그에 대한 해석을 시도하였다. 특히 본 연구에서는 교통카드를 이용해 움직이는 수도권 대중교통이용자의 통행기록을 담고 있는 대용량 교통카드 트랜잭션 데이터베이스로부터 수도권 지하철망의 구조적 특징을 찾아내기 위한 알고리즘을 개발하고 그의 적용으로 얻어진 결과를 분석하였다. 또한 지하철역과 역 사이의 시간거리와 실제거리에 대해 최단경로를 탐사하는 알고리즘을 개발하고, 이를 통하여 얻어진 최단경로거리와 최단거리의 분포 구조를 분석하였다. 특히 최단 경로거리와 최단 거리의 합을 산출하여 수도권 지하절망을 통하여 각 역에서 다른 모든 역들에 도달하기 용이한 정도를 의미하는 접근성 지표로 삼고, 이를 GIS를 사용하여 수도권의 접근성의 공간적 분포를 나타내고 그의 공간적 구조를 분석하였다.

• 대한토목학회논문집
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• 제41권3호
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• pp.247-255
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• 2021

수도권 지하철 AFC자료는 승객의 환승정보가 누락되어 있다. AFC자료는 통행수, 통행시간 및 통행거리의 통행지표를 TagIn 단말기ID를 기준으로 할당한다. 따라서 AFC자료는 승객의 실제 통행궤적을 반영하지 못하며, 이는 통행지표 추정의 오류로 작용되고 있다. 본 연구는 TagIn 및 TagOut 단말기ID를 연결하는 통행경로 파악을 통하여 통행지표를 산정하는 방법론을 제안한다. 이를 위해 승객은 차내시간, 환승보행시간, 배차간격을 고려한 최소통행시간경로를 통행한다고 가정한다. 이 방법은 승객이 이동한 통행궤적을 따라 환승을 반영하기 때문에 승객이 이동한 경로에 포함된 지하철 운영기관의 통행관련자료가 통행지표에 정확하게 반영된다. 제안된 방법론은 기존 AFC자료보다 1.47배가 증가한 통행을 산정하여 교통정책을 위한 지표산정방안으로 평가될 수 있음을 보여준다.

• 대한교통학회:학술대회논문집
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• 대한교통학회 1998년도 Proceedings The 4th International Transport Symposium
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• pp.3-16
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• 1998

The goal of the transportation policy of Seoul is to increase the ridership of the subway system by constructing the public transportation network, the subway system. To accomplish this goal, the city of Seoul has been constructing the Metropolitan Subway System. Currently, seven subway lines which connect major areas in Seoul are operating. However, the ridership of subway system was not increased as much as we expected, even though more subway lines have been implemented. It seems that although the length of the subway line was extended, the current way of the subway operation that trains stop at every station cannot satisfy the passenger's need. Thus, we should try to increase the demand by providing quicker services and diversifying the subway operations; changing the point of view is required. This paper introduces the distinctive features of the express subway system and the model for analysing the effects of that system. This paper also presents the results for the feasibility study of the express subway system on the 5th Subway Line and Kyong-Eue Railway Line. Based on the results of the case studies, We can conclude as : First, the express system reduces a total travel time by about $13\%$; in particular, the Kyong-Eue Line is more effective than the subway Line ${\sharp}5$. Second, the shorter headway of express trains increases the time saving effects on subway system although it requests more waiting time to low-speed train passengers. When the service frequency is increased from 5 to 7.5 times/hour, total saved time ratio is about $10\%$ in the Subway Line ${\sharp}5$ and about $18\%$ in the Kyong-Eue Line.

• 한국방재학회:학술대회논문집
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• 한국방재학회 2007년도 정기총회 및 학술발표대회
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• pp.250-253
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• 2007

The purpose of this research is focussed on the numerical predictions of the heat and smoke propagations for a passenger train fire in an underground subway tunnel for different air supply and extraction flowrates. The analysis is performed for one of the stations on subway line #5 in Seoul under the emergency operation mode for different air supply and extraction flowrates. Five different the air supply and extraction flowrates are considered for the numerical analyses. The numerical results show that the air supply and extraction flowrates affect the smoke control performance significantly by improving the smoke removal performance for the balanced control of air supply and smoke extraction and for the unbalanced control with lager smoke extraction than air supply.

• 한국철도학회:학술대회논문집
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• 한국철도학회 2005년도 춘계학술대회 논문집
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• pp.42-47
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• 2005

When the train travels quickly, in the center of city subway tunnel the strong wind blows caused by its piston effect, and the train wind blows while train enter the subway station with this effect. The train wind brings unpleasantness which passenger's hair wavering and the skirts of passengers flapping severely, and critical situations to the old and the weak people. It considers seriously like this, the research is meant to find extent of subway train wind influence on the passengers from the part Seoul subway stations.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제17권6호
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• pp.14-24
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• 2018

교통카드를 이용하는 승객의 지하철역사내에서 보행이동은 직승직하, 노선환승, 역사환승 3가지로 구분된다. 직승직하는 단말기노선과 열차노선이 동일한 상황에서 나타나는 통행을 의미한다. 직승은 출발역에서 직하는 도착역에서 각각 나타난다. 노선환승은 승객이 하차 및 승차한 열차노선이 다른 상황에서 발생한다. 노선환승은 출발역과 도착역이 아닌 중간역의 환승보행통행이다. 역사환승은 단말기노선과 열차노선이 다른 경우 나타난다. 역사환승은 출발역에서 출발환승과 도착역에서 도착환승으로 나타난다. 수도권 교통카드는 출발역 및 도착역 단말기노선번호가 기록되나 열차노선정보가 존재하지 않는다. 따라서 지하철역사를 보행하는 승객의 전체흐름을 분석하기 위해서 카드자료가 활용되지 못하고 있다. 본 연구는 교통카드자료의 제한된 정보를 활용하여 지하철역사내 승객의 보행이동 분석모형을 제안한다. 이를 위해 출발역과 도착역을 연결하는 경로선택모형을 구축하여 열차노선을 분석하는 개념을 적용한다. 수도권지하철을 대상으로 사례연구를 시행하여 보행통행을 분석한다.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제18권5호
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• pp.49-63
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• 2019

지하철 승강장의 혼잡도 관리는 열차지연방지, 승객안전 등의 서비스수준 향상을 위해 중요하다. 승강장 혼잡개선정책을 효과적으로 수립하기 위해서는 혼잡수준을 정확하게 추정하는 방안이 필요하다. 현재 지하철 승강장 혼잡도는 1-2년 주기의 특정 장소 및 시간에 계수방법(Hand Count)로 측정되어 시공간적 제약이 존재한다. 한편 스마트카드자료는 매일 실시간 생성되는 빅데이터 자료로서 승강장혼잡 추정을 위한 기초자료로서 적합하다. 본 연구는 카드자료를 승강장 혼잡도를 동적으로 추정하는 모형을 제안한다. 연구는 우선 혼잡도를 지하철 네트워크를 동적으로 이동하는 승객이 승강장에 집중하는 수요개념으로 정의한다. 이를 위해 지하철 네트워크에서 개별승객이 동적으로 이동하는 궤적을 모형을 통하여 파악한다. 또한 지하철승강장에 집중 및 분산되는 승객흐름을 1분 단위로 산정한다. 마지막으로 승강장구조별 단위 실용대기면적에 따른 승강장 혼잡도를 계산한다.

• 한국철도학회논문집
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• 제20권3호
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• pp.413-422
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• 2017

본 연구에서는 네트워크 중심성 지표를 사용하여 지하철 네트워크의 개별 노드의 중요성을 분석하고 이로부터 한국 지하철 네트워크의 특성을 분석하였다. 중심성 측도로 매개, 근접 그리고 차수 중심성을 사용하였다. 본 연구에서는 기존에 제안된 매개 중심성 지표와 승객들의 실제 흐름양을 함께 고려한 가중 매개 중심성 지표를 새롭게 제안하였다. 그리고 본 연구에서 제안한 여러 중심성 지표들 사이의 상관관계를 조사함으로서 서울 수도권 지하철과 승객 흐름의 구조적 특성 등을 조사하였다. 아울러 승객들 흐름의 편중 현상을 조사하기 위하여 멱분포(Power-law) 분석을 수행하여 결과 분석의 신빙성을 더하였다.

• 한국환경보건학회지
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• 제35권6호
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• pp.454-460
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• 2009

The subway is the major public transportation system in Seoul with 2.2 million people using it everyday. Indoor air pollution in the subway can be a significant part of population exposure because of the number of people using the subway, time spent in transit and potentially high exposure for certain pollutants. The Korea Ministry of Environment has established the level 2 of recommended standards of $PM_{10}$ and $CO_2$ in subway trains. The aims of this study were to determine the airborne levels of $PM_{10}$, $CO_2$ and any correlation between pollutant levels and number of passenger in a subway train. The airborne $PM_{10}$ and $CO_2$ were measured on the inside of trains on line #4 for 4 different days from October to November in 2008. Average $PM_{10}$ and $CO_2$ levels were $113{\pm}25{\mu}g/m^3$ and $1402{\pm}442$ ppm, respectively. These levels did not exceed the level 2 of recommended standards of $250{\mu}g/m^3$ for $PM_{10}$ and 3500 ppm for $CO_2$. $PM_{10}$ level was not correlated with the number of passengers, while $CO_2$ levels were positively correlated with the number of passengers. The findings suggested that $PM_{10}$ in subway trains may have sources other than those directly associated with the number of passengers.