• 한국철도학회논문집
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• 제18권3호
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• pp.270-277
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• 2015

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.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제20권2호
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• pp.58-71
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• 2021

전 세계적으로 고령인구가 급증하고 이에 따라 이동에 불편을 겪는 교통약자의 수도 증가하고 있다. 이러한 추세에 따라 국내에서는 이동편의시설 설치 확대 등 교통약자에 대한 양질의 대중교통 서비스 제공을 위해 다양한 정책을 시행 중이다. 기존 대중교통 이동편의시설 설치는 역사의 면적, 층수, 시설 미확보역 등의 양적인 측면을 기준으로 우선적 확대·설치되고 있다. 하지만 양적 기준 보다는 실제 이용자 기준의 설치 필요 지역에 이동편의시설을 확보하는 것이 교통약자의 이동편의 증진에 더 효과적일 것으로 사료된다. 본 연구에서는 이용자 기반의 교통카드 빅데이터 분석을 통해 교통약자의 환승취약지점을 도출하고자 했다. 스마트카드 거래내역 데이터를 가공하여 환승통행데이터를 구축하고 이용자별 환승통행패턴 분석 및 환승통행시간 차이가 큰 경로를 기준으로 환승취약지점을 도출했다. 분석 결과 일반 이용자보다 교통약자의 환승시간이 오래 걸리는 것으로 나타났다. 일반과 교통약자의 환승통행시간 차이와 시설물 개수와의 상관관계는 미약한 것으로 나타났는데 현장 조사 결과 환승통행시간 차이는 시설물의 단순 개수보다는 해당 환승최단경로 내 이동편의시설의 부재로 인해 발생하는 것으로 나타났다. 향후 교통약자를 위한 이동편의시설 확대 시 실질적 이용자 기반 데이터 분석을 통한 환승취약지점을 기준으로 우선적 시설 확보 시 교통약자의 이동편의가 보다 더 향상될 것으로 사료된다.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제16권1호
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• pp.101-116
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• 2017

본 연구에서는 대중교통 이용객의 대부분이 사용하는 스마트카드 자료를 이용하여 실제 심야시간 통행량을 추정하고, 이를 현재 심야버스 노선과 비교하여 KT통신사에서 심야시간에 발생한 통화량을 기준으로 선정한 심야버스 노선과 실제 심야통행량을 비교하였다. 심야버스와 심야통행량을 비교하기 위해 일치도와 관련된 지표를 제시하고, 현재 얼마나 서비스가 제공되고 있는지 계산하였다. 연구의 특이한 점은 같은 정류장명을 가진 버스정류장이라도 어느 방향에 있느냐에 따라 속한 행정동이 다르기 때문에, 기준이 되는 영향권의 지표를 지하철역으로 잡고, 지하철역과 인접한 행정동을 지하철역의 영향권의 범위로 설정한 것이다. 심야버스가 심야시간 주요 교통수단으로 자리 잡은 만큼, 실제 교통량을 계산하여 노선을 선정한다면, 더 나은 서비스를 제공할 수 있을 것으로 기대된다.

• 전자공학회지
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• 제22권12호
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• pp.27-44
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• 1995

초고속 통신망에 근간이 되는 ATM 통신망에 SUN W/S, PC 컴퓨터들을 접속시키는 ATM Adapter Card은 하드웨어, 시스템 소프트웨어 및 응용 소프트웨어로 구성된다. 하드웨어의 구조 및 시스템 소프트웨어의 구조, 성능에 따라서 ATM Adapter Card 위에서 수행되는 응용 소프트웨어의 성능을 결정할 것이다. ATM Adapter Card는 효율적으로 Native ATM 응용 소프트웨어를 지원할 뿐 아니라, 기존의 TCP/IP 응용 소프트웨어를 수용하는 IPoverATM, LAN Emulation 기능도 지원하여야 한다. 또한 PVC(Permanent Virtual Channel), SVC(Siganlling Virtual Channel)을 위하여 ATM Forum UNI 3.1에 준한 Signalling도 필요하다. 이러한 조건들을 만족시키기위하여, 현재 개발 완료된 SUN W/S SBus용 디바이스 드라이버는 DLPI(Data Link Provider Interface), STREAM 방식으로 구현하였으며, 현재 개발 중인 PC PCI용 ATM Adapter Card의 디바이스 드라이버는 NDIS 3.0 방식으로 구현 다양한 Transport Layer를 ATM망에 수용하도록 하였다. Signalling은 Daemon Process를 이용하여 구현하였다.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제6권3호
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• pp.1-11
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• 2007

2004년 7월 단행된 서울시 대중교통 개편 정책 이후 통합거리비례요금제도와 함께 대중교통카드(스마트카드) 시스템이 새롭게 도입되었다. 이렇게 도입된 대중교통카드는 개개인의 통행, 환승 정보 및 이용 수단 등의 통행 정보를 포함하고 있기 때문에 기존에 불가능하였던 경로 기반의 개인 및 대중교통의 통행 특성을 정확히 파악할 수 있다. 따라서 통합된 대중교통망에서의 대중교통 평가에 크게 활용될 수 있을 것으로 판단된다. 하지만, 아직까지 국내에서는 대중교통 평가를 시뮬레이션 및 자료 구축 등의 한계로 인하여 링크기반통행배정모형에 의존한 연구와 분석이 주를 이루고 있는 것이 현실이다. 앞에서 언급했듯이, 현재는 대중교통카드로부터 전수화된 경로 기반의 개인 및 대중교통 통행 특성 자료를 얻는 것이 가능하다. 결국 이는 기존의 링크 기반의 대중교통 분석 방안으로는 한계가 있었던 통합적 교통망 차원의 대중교통 평가를 경로 기반의 대중교통 분석으로 전환하는 데 크게 기여할 수 있으리라 판단된다. 따라서 본 연구에서는 향후 전개될 통합 대중교통 시대에 적합하며, 대중교통카드로부터 얻어진 통행 자료를 최대한 활용할 수 있는 경로 기반 통행배정 모형에 적합한 알고리즘을 제안하도록 한다. 이를 위해 본 연구에서는 기존에 연구된 경로 기반 통행배정 모형에서 선험적이지만 구현이 용이하고 안정적인 해를 도출하는 것으로 알려진 Column Generation 알고리즘을 활용하는 방안을 제시한다. 특히 본 연구는 출발지와 도착지에 탐색된 경로를 이용하여 구축된 부분 네트워크에 국부적인 균형 해법을 도출하여 전체적인 해법에 도달하게 하는 기법을 활용한다.

• 한국지리정보학회지
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• 제22권1호
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• pp.28-38
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• 2019

스마트카드 자료에는 개별 승객의 대중교통 이용기록이 저장되고, 이를 활용하면 정류장별, 시간대별 통행수요를 분석할 수 있다. 다만 스마트카드 자료에는 통행목적이 기록되어 있지 않기 때문에 통근, 통학, 여가 등의 목적별 수요는 설문조사 자료를 기반으로 추정되고 있다. 하지만 설문조사 자료에는 일부 표본의 통행만 기록되어 있어 전반적인 대중교통 통행수요를 추정하는데 한계가 있다. 만약 스마트카드 자료에서 통행목적을 추정할 수 있다면, 전수조사에 가까운 통행목적별 대중교통 수요에 대한 분석이 가능하다. 이에 본 연구에서는 스마트카드 자료에 기록된 승객의 O-D 통행빈도, 체류 시간, 출발 시각 등을 고려하여 통근, 통학, 귀가의 통행목적을 추정하는 방법론을 제시한다. 결과적으로 제시한 방법론을 적용하여 승객 중 근로자와 대학생을 분류하였다. 제시한 방법론의 검증으로는 가구통행실태조사 자료의 목적별 통행패턴과 본 연구를 통해 추정한 목적별 통행패턴을 비교하였다.

• 한국철도학회논문집
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• 제20권5호
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• pp.692-702
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• 2017

최근 데이터 중심적 교통정책수립 필요성 인식에 따라 교통카드데이터 활용에 관심이 고조되고 있다. 하지만 수도권 외의 많은 지역의 데이터에 하차 정보가 없어 활용에 제약이 있다. 이 논문은 승차 정보만 포함된 교통카드데이터에서 하차 정류장을 추정하는 방법론을 제시하였다. 검증은 서울시와 광주시의 데이터를 활용하였다. 추정 성공률은 서울시, 광주시 각각 78.2%, 81.6%로 나타났다. 정확도는 각각 54.2%, 33.4%로 나타났는데, 2개 정류장 오차까지 허용하는 경우 정확도가 서울시 93.6%, 광주시 94.0%로 크게 높아진다. 또한 광주시와 서울시가 오차 양상이 다름을 밝혔다. 통행사슬 방법의 핵심 매개변수인 허용 도보거리 조정에 따른 추정 성공률 및 정확도의 변화도 다루었다. 허용 도보거리가 증가됨에 따라 추정 성공률은 높아지는 반면 추정 정확도는 낮아지는 것을 확인하였으며, 500m를 전후하여 추정 결과의 변화 양상이 있음을 발견하였다.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제17권6호
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• pp.40-53
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• 2018

교통카드자료에서 철도이용승객이동은 단말기ID 순서로 나타난다. 최초 단말기ID는 진입역사 Tag-In노선, 최종 단말기ID는 진출역사 Tag-Out노선, 중간 단말기ID는 환승역사 Tag노선정보를 각각 포함한다. 과거 3개 공사기관(서울교통공사, 인천교통공사, 한국철도공사)만 참여하던 수도권도시철도는 최초 및 최종 단말기ID로 표현된 OD만 존재했다. 최근 (주)신분당선, (주)우이-신설경전철 등 민자기관진입으로 진입환승노선 단말기ID와 진출환승노선 단말기ID가 포함된 Chain OD가 보편화되었다. Chain OD를 통한 정확한 경로구축과정은 수도권철도운송기관의 수입금배분의 기초자료로서 매우 중요한 위치를 차지하고 있다. 따라서 지하철네트워크에서 경로탐색은 Chain OD에 대한 최적경로탐색의 문제로 전환되어 새로운 해법이 요구된다. 본 연구는 철도네트워크에서 단말기 Chain OD의 최초 단말기ID와 최종 단말기ID 간의 최적경로탐색기법을 제안하는 것이다. 이때 Chain OD에 민자노선환승 TagIn/Out를 반영하여 최적경로를 탐색하는 방안을 강구한다. 이를 위해 링크표지로 구축된 3가지 경로탐색기법( 1) 노드 - 링크, 2) 링크 -링크, 3) 링크 -노드 )을 순차적으로 적용하는 방안을 제안한다. 가산성경로비용을 토대로 제안된 기법이 최적조건을 만족함을 증명한다.

• 대한토목학회논문집
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• 제36권1호
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• pp.105-114
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• 2016

수도권에는 1일 약 2000만 건의 대중교통카드 전수자료가 생성되고 있으며, 이 자료를 이용하여 시설운영 및 정책방안을 개선하고 도출하려는 시도가 다양해지고 있다. 본 연구는 교통카드에서 생성되는 동적인 수요변화의 예측 가능성을 모형화하는 시도로서 동적 통행수요배정모형을 구축하는 것이 목적이다. 버스의 경우 승객 이동상황이 카드태그(tag)를 통해 비교적 정확하게 파악되므로, 본 연구에서는 버스를 제외한 수도권 도시철도에 대해, 7개 운송기관이 운영하는 노선을 대상으로 적용되는 모형 및 알고리즘을 구축하였다. 구축된 모형은 교통카드자료의 Big Data 속성에 적합하게 연속 시간형 모형으로 구축되었으며, 승객의 경로선택행태를 효과적으로 나타내기 위하여 환승 횟수 증가에 따른 인지파라메타를 구성하였다. 수도권 도시철도 약 800만 쌍에 대하여 모델링한 결과, 연속형 시간기반 모형의 장점이 반영되어 어떤 시간 시점에서도 동적 수요를 분석할 수 있는 특성을 파악하였다. 특히 기존 철도운영기관의 목측조사자료와 비교한 혼잡도 변화를 파악할 때, 모형에서 도출된 혼잡도와 운영기관이 제시한 혼잡도 간에 유사한 추세를 보이고 있어 높은 신뢰도를 보여주고 있다. 본 연구는 철도기관에 한정한 모형으로 향후, 버스-도시철도와 통합된 모형체계 구축과 같은 연구가 필요할 것으로 파악된다.

• 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.