지하철은 사람들이 일상적으로 이용하는 대중교통으로 자리잡고 있다. 특히 2호선은 지하철 승객이 하루동안 가장 많이 이용하는 역들이 포함되어 있는 호선으로 출퇴근 시간대에는 높은 혼잡도로 인해 압사사고의 위험성이 높아지고 있으며, 이는 지하철을 이용하는 사람들의 안전성과 쾌적함을 저하시킨다. 따라서 지하철 역사 내 혼잡도 예측을 바탕으로 높은 혼잡도로 인해 발생하는 문제를 대비할 필요가 있다. 이를 위해 본 연구에서는 출퇴근 시간대 혼잡 여부를 판별하는 머신러닝 분류 모델을 제안한다. 선행연구를 통해 지하철 혼잡도에 영향을 주는 변수를 파악하고, 공공데이터포털에서 출퇴근 시간대의 2호선 지하철 혼잡도 데이터셋을 수집하여 머신러닝을 기반하여 2호선 지하철 역사 내 혼잡 여부를 예측한다. 본 연구에서 제안하는 출퇴근 시간대 2호선 역사 내 혼잡도 예측 모델은 지하철 이용객의 안전과 만족도를 향상시키기 위한 지하철 운영 계획 수립에 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
지하철은 버스와 택시에 비해 많은 승객들을 안전하고 신속하게 대량 수송할 수 있는 미래 지향적인 교통수단이다. 지하철 이용자의 증가에 따른 혼잡도 증가는 지하철을 쾌적하게 이용할 수 있는 시민들의 권리를 저해하는 요인 중의 하나이다. 따라서 지하철 내의 혼잡도 예측은 승객의 이용 편의성과 쾌적성을 극대화할 수 방법 중 하나이다. 본 논문에서는 기존의 지하철 혼잡도를 다중 회귀 분석으로 예측하고 빅데이터 처리를 통한 실시간으로 혼잡도를 모니터링하고, 자신의 출발역과 도착역 정보뿐만 아니라 다양한 정보를 추가하여 개인화된 혼잡도 예측 시스템을 제안한다. 제안된 혼잡도 예측 시스템을 적용한 결과 예측혼잡도가 실제혼잡도에 비해 평균 81% 정확도를 보였다. 본 논문에서 제안한 예측 및 추천 어플리케이션을 지하철 고객에 적용하면 지하철 혼잡도 예측과 개인 사용자의 편리성에 도움이 될 것으로 예상된다.
수도권 도시철도 일부 구간에서는 이용객의 집중화에 따라 극심한 혼잡이 발생하고 있다. 도시철도 운영회사들은 정기 및 분기별 혼잡조사를 실시하여, 혼잡개선 대책을 수립하고 있다. 하지만, 이러한 조사는 열차혼잡도에 국한되어 있으며, 이벤트 발생에 따른 비반복 혼잡에 대한 조사가 어려운 실정이다. 본 연구에서는 교통카드자료를 활용한 시간대별 승강장 혼잡도를 추정하는 알고리즘을 개발하도록 한다. 알고리즘 검증을 위하여 2호선 잠실~신도림 구간의 비환승역을 대상으로 혼잡도 추정치와 실측치 값을 비교하였으며, 오차의 범위는 ${pm}2%$ 이내였다. 연구결과는 승강장 혼잡도를 시간대별로 상시 모니터링할 수 있으며, 장기적인 승강장 혼잡도분석을 통한 승강장 대기공간의 적정성 여부도 판단할 수 있을 것이다. 추후 연구에서는 본 연구에서 반영하지 못한 역별 게이트에서 승강장까지의 혼잡상황을 고려한 동적보행시간이 고려되어야 할 것이다.
수도권 지하철은 1974년, 서울 1호선 개통을 시작으로 현재 일일 7,289천 명을 수송하는 가장 중요한 교통수단 역할을 하고 있다. 이처럼 서울 지하철은 2011년 이후 지속적으로 증가하는 수송인원을 처리하고 있지만, 제한된 지하철 용량과 배차시간 때문에 지하철 내의 혼잡도는 계속 증가하고 있는 실정이다. 이에 서울시는 서울역, 시청역, 교대역 등 12개의 역사에 우회통로 건설 등의 혼잡역사 구조 개선사업을 시행하고 있다. 하지만 이러한 사업은 한 역사 당 평균 186억 원의 대규모 공사비에 비해 미미한 개선 효과를 보이면서 혼잡도 개선을 위한 차선책이 필요한 실정이다. 따라서 본 연구는 효율적인 객차 및 역사 내 혼잡도 완화를 위해 IoT를 접목한 혼잡도 평준화 시스템을 제안하였다. 제안한 시스템을 바탕으로 예상 효과 분석을 진행하였고, 분석 결과 한 객차에 승차하는 인원이 기존 34명에서 최대 20명으로 감소되는 효과가 나타났다. 이와 더불어 기존 첨두시 20대의 열차 운행대수가 24대로 증차될 수 있다고 분석되면서 운영 효율성 측면에서 효과가 있을 것으로 사료된다.
시대가 흐르고 기술이 발전함에 따라 과거에 비해 많은 교통수단들이 생겨났다. 사람들은 자가용뿐만이 아니라 지하철과 버스 그리고 택시와 같은 다양한 교통수단을 사용하고 있는데, 그 중에서도 대중교통은 남녀노소 상관없이 사용되는 교통수단이다. 대중교통은 적은 비용으로 편하게 이용할 수 있다는 장점이 있으나 과거에 비해 인구수가 증가함에 따라 교통체증도 점점 증가해 불편한 요소가 늘어가고 있다. 특히 특정 시간대나 특정 날짜의 경우 평소보다 배는 교통체증이 심각해진다. 그런 대중교통 중 가장 높은 비율로 활용되는 수단이 지하철이다. 그러므로 이번 연구에서는 R 프로그램을 통해 지하철의 구간별 혼잡도와 그 원인에 대해 분석하고 대책방안에 대해 논의해보기로 한다.
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.
International Journal of Internet, Broadcasting and Communication
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제14권1호
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pp.152-161
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2022
Recently, it is recognized as a high-cost and inefficient logistics system that increases traffic congestion and environmental problems due to an increase in traffic volume due to the activation of the online market. In order to solve inefficient problems such as unavoidable traffic congestion and environmental problems caused by the increase in traffic volume, it is necessary to develop a freight transport system technology using the existing urban railway infrastructure and freight-only urban railway. The urban subway logistics system is a logistics system that requires a combination of various technologies to solve the nationwide demand for urban logistics and road traffic problems. This paper recognized the existing traffic congestion and environmental pollution of road traffic as problems, and supplemented the contact point requirements presented above by identifying the sub-systems constituting the target system and supplementary points for each part-level contact point. In this study, as a complex system operated for one purpose by grafting various technologies, a plan is required to secure the reliability and safety of operation from various viewpoints. The results of this study can contribute to the initial configuration and basic data to solve the interface bottleneck of the urban subway logistics system to be promoted in the future.
빅데이터의 가치가 중요하게 인식되면서 정부를 비롯한 공공기관, 민간기업 등이 빅데이터에 관심을 가지기 시작하였다. 과거와는 다르게 다양한 데이터의 원천이 있고, 이러한 데이터의 융합을 기반으로 한 다양한 기획 및 분석기법이 등장하게 되면서, 빅데이터는 새로운 고급 정보의 창출 및 의사결정 고도화 기반으로 자리매김할 것이 확실하다. 본 연구는 다양한 대책에도 불구하고 개선되지 않는 지하철 혼잡도 문제에 대한 대안을 모색하는 것이다. 이에 본 연구는 서울시의 공공데이터를 활용하여 서울시 지하철의 혼잡도를 개선할 수 있는 방안에 대해 탐색적 접근을 시도하였다. 연구는 서울시 공공데이터 분석을 오픈 소스 R을 통해 이루어졌다. 분석 결과 혼잡도가 높은 지하철 역을 중심으로 운행하는 버스 노선을 신설하는 정책 대안을 도출하게 되었다.
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.
Subway widely used as a major mean of public transportation both at home and abroad contributes to ease chronic traffic congestion in cities. However, subway operating expense is expected to increase continuously because subway requires vast amount of money at the construction stage, huge sum of maintenance cost is spent during operation, and passenger needs for more convenient facilities is increasing. on the contrary to enormous operating expenses, fare that is occupying most of operating income doesn't come up to its prime cost causing chronic operating deficit. It is urgent to prepare fare system improvement measures to increase operating income in order to resolve financial difficulty of a subway operating organization. Therefore, the current study analyzed present condition and problems of subway fare system, and suggested improvement measures such as improvement of fare adjustment procedure, improvement of free-ride system, diversification of ticket, etc.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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