• 대한교통학회지
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• 제32권2호
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• pp.152-161
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• 2014

현재 KHCM이 출판될 당시와 현재의 대중교통 환경이 달라져 승하차시간 산정방법이 달라질 필요가 있다고 판단된다. 이에 본 연구에서는 승하차시간에 영향을 주는 승하차수, 입석자수, 상면지상고를 변수로 총승하차시간값을 도출하는 모형을 다중회귀모형을 통해 분석하였다. 그 결과 총승차시간의 경우는 승하차수, 입석자수, 상면지상고 순으로 영향력의 차이가 있었으며, 총하차시간의 경우는 하차자수, 상면지상고 순으로 분석되었고, 두 개의 모형에서의 독립변수들은 모두 종속변수와 양의 상관관계를 가지는 것으로 나타났다. 모형을 통해 예측된 순수 승하차시간은 기존의 버스정류장은 물론 TOD를 고려한 신도시 등의 신설 버스정류장 용량 산정에 유용할 것으로 판단된다.

• 한국철도학회논문집
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• 제17권3호
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• pp.210-215
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• 2014

도시철도의 표정속도를 증대시키기 위해 여러 가지 방안이 연구되고 있는데 출입문 폭 확장을 통한 정차시간 단축은 이러한 방안 중 하나이다. 그러나, 출입문 폭을 확장하였을 때 단축되는 승객 승하차시간을 예상하기 위해 적합한 국내 모델과 수식은 아직 수립되지 않은 형편이다. 승하차 동작은 사람의 행동 방식에 영향을 많이 받고 이는 국가 별로 상이하다는 점을 고려한다면 승하차시간에 대한 외국 모델을 따른 다는 것은 적합하지 않다. 본 연구에서는 국내에서 측정 및 실험한 데이터를 바탕으로 국내 환경에 적합한 모델을 세우고 관련 수식과 변수를 유도함으로써 출입문 폭 확장 시 승하차시간 단축효과를 예상할 수 있도록 한다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제18권4호
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• pp.13-18
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• 2018

본 연구에서는 기계학습을 이용하여 서울시 지하철역의 승하차 패턴에 따라 지하철역을 분류한다. 대상 데이터는 공공데이터 포탈에서 제공하는 2008년부터 2017년까지 서울 지하철 233개 역에서의 매일 매시간별 승차객 숫자와 하차객 숫자이다. 기계학습 기법으로는 가우시안 혼합 모델(GMM)과 K-평균 클러스터링을 사용한다. 이용객의 승차시간과 하차시간의 분포는 가우시안 혼합 모델로 모델링할 수 있으며, 이를 K-평균 클러스터링을 이용하여 비지도 학습시킨다. 학습결과 서울시 지하철역은 승하차 패턴에 따라 4개의 그룹으로 분류되었다. 본 연구의 결과는 서울시 지하철역의 특성을 파악하여 경제, 사회, 문화적으로 분석하기 위한 주요 기반 지식으로 활용될 수 있다. 본 연구의 방법은 클러스터링이 필요한 모든 공공데이터나 빅데이터에 적용할 수 있다.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제22권3호
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• pp.131-146
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• 2023

교통카드 데이터는 승하차 정류장과 시각 등 활용가능성 높은 정보들을 포함하고 있어 대중교통 분야에서 다양하게 활용되고 있다. 데이터 수집·저장 과정에서 물리적·환경적 요인에 의해 다양한 오류가 교통카드 데이터에 존재하지만, 오류 유형과 보정에 대한 연구는 부족한 상황이다. 본 논문에서는 교통카드 데이터의 승하차 정류장 정보 오류를 상세히 살펴보았다. 제주특별자치도에서 수행된 버스승하차조사 자료와 동일 기간을 대상으로 수집된 교통카드 데이터와 승차정류장을 중심으로 비교한 결과 교통카드 데이터의 승차정류장 정보 오류율이 6.2% 수준으로 보정이 필요함을 확인하였다. 6단계로 구성된 버스정보시스템 데이터 기반 교통카드 승하차 정류장 정보 오류 보정 알고리즘을 제시하였다. 버스승하차조사 자료와 버스정보시스템 데이터를 비교한 결과 승차정류장 정보 일치율은 98..3% 수준으로 버스정보시스템 데이터를 활용하여 정류장 오류 보정 가능성을 확인하였다. 본 논문에서 제시한 교통카드 승하차 정류장 정보 오류 보정 알고리즘의 성능을 승차정류장을 중심으로 누락을 제외하고 평가한 결과 교통카드 승차정류장 정보 오류율이 보정 전 6.2%에서 보정 후 1.0%로 5.2%p 감소한 것으로 나타났다. 정류장 정보 오류가 보정된 교통카드 데이터를 통해 버스 노선 조정과 대중교통 인프라 투자 정책의사 결정이 보다 합리적으로 수행될 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국철도학회논문집
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• 제16권2호
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• pp.144-150
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• 2013

본 논문은 서울시 우이-신설 경전철의 출입문 사양 결정을 위한 승하차 시간 예측 모의실험 내용과 실험 데이터 분석결과를 제시한다. 우이-신설 경전철과 유사한 차량(김해 경전철 차량) 및 운영조건을 설정하여 승하차 시간을 측정하는 모의실험을 반복적으로 실시한다. 실험계획은 승하차 인원의 시나리오에 따라 4가지로 구성하였으며, 총 39회의 모의실험을 실시하였다. 이 실험결과를 활용하여 우이-신설 경전철의 출입문 폭과 수량에 대한 차량설계 방안의 적절성 검증이 가능하였다. 실험결과에 대한 통계적 분석으로 승하차 인원의 변화에 따른 승하차 시간 분석을 실시하였다. 실험계획에서 설정된 시나리오를 승하차 인원의 규모에 따라 다시 3가지 수준으로 분류하고, 수준별 승하차 시간의 평균과 분산을 조사하였다. 다음 승차, 하차 및 재차 인원의 구성에 따른 일원배치 분산분석(One-Way ANOVA)을 실시하여 각각의 구성이 승하차 시간에 미치는 영향을 분석하였다. 본 논문에서 제시된 실험결과 및 분석결과들은 장래 도시형 경전철 차량의 출입문 설계 관련 업무에 활용될 수 있을 것으로 판단된다.

• 대한토목학회논문집
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• 제28권1D호
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• pp.29-34
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• 2008

최근 급속한 고령화로 인하여 꾸준히 증가하는 고령인구의 사회활동과 경제활동을 보장해주기 위한 교통산업의 필요성이 점차 증대되어지고 있다. 그 중에서도 고령인구의 이동권을 보장해주기 위한 많은 정책들이 시행되어 지고 있으며, 최근 2003년부터 서울시를 중심으로 교통약자를 위해 승 하차시 계단을 없앤 저상버스의 도입이 본격화되고 있다. 본 연구에서는 이러한 저상버스의 도입으로 인하여 발생되어지는 효과를 버스운행시간에 많은 영향을 주는 승차시간에 대하여 조사를 실시하였다. 그 결과 전체 연령의 승차시간은 1인당 평균 0.8초의 단축 효과가 있었으며, 특히 노인층의 경우 1.1초인 약 36%의 시간이 단축되어 지는 것으로 조사되었다. 이러한 시간 감축은 버스운행시간 단축으로 이어져 운영비용의 절감을 기대할 수 있다.

• 한국안전학회지
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• 제36권1호
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• pp.72-79
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• 2021

This basic study introduces the concept of S-BRT and develops dwell time estimation models that consider road geometry and S-BRT characteristics for a signal operation strategy to meet the S-BRT's operational goal of high speed and punctuality. Field surveys of low-floor buses similar in shape to S-BRTs and data collection of passengers, station elements, vehicle elements, and other factors that can affect stop times were used in a regression analysis to establish statistically significant dwell time estimation models. These dwell time estimation models are developed by categorizing according to the locations of the signal or sidewalk that have the most impact on the dwell time. In this way, the number of people boarding and alighting the bus at the crowded door and the number of people boarding and alighting the bus at the front door considering the internal congestion was analyzed to affect the dwell time. The estimation dwell time models in this study can be used in the establishment of strategies that provide priority signals to S-BRTs.

• 스마트미디어저널
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• 제12권11호
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• pp.57-66
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• 2023

본 논문에서는 시내버스 내 CCTV 시스템을 활용, 비전AI 기반의 승하차 승객 의도를 예측하여 사고방지가 가능한 시스템에 대해 연구한 내용을 기술한다. 본 시스템은 YOLOv7 Pose 모델과 Object Tracking 기술을 활용하여 버스 내부의 승객을 감지하고 추적하며, LSTM 모델을 활용하여 승객의 승하차 여부를 예측한다. 시스템은 버스 내 CCTV 단말기 상에 설치 가능하여 운전 중 어느 때에나 승하차 여부 예측 결과를 시각적으로 확인할 수 있으며, 운전자에게 자동 알람을 주어 승하차 시 일어날 수 있는 사고를 예방할 수 있다. 테스트 결과, 승객의 승차 의도를 분석하는 채널 A와 하차 의도를 예측하는 채널 C에서 각각 0.81과 0.79의 정확도를 달성하였으며, 실시간성을 보장하기 위해 GPU 환경에서 초당 최소 5 프레임 이상의 분석이 가능하다는 것을 확인하였다. 본 알고리즘을 통해 시내버스 운행 중의 승객 승하차 과정을 모니터링하고, 그 안전과 편의성에 도움을 줄 것으로 생각된다. 추후 하드웨어가 발전하고, DB를 통해 데이터가 많이 수집된다면, 이 또한 다양한 안전 관련 지표로의 확장이 가능할 것이다. 더불어 본 알고리즘은 추후 자율주행 버스 상용화 시, 인간을 대신하여 승객 안전에 더욱 핵심적인 역할을 수행할 것이라 생각되며, 기타 지하철 및 승객이 내리고 탈 수 있는 모든 대중교통 환경에의 확장 또한 가능하여 대중교통의 안전화에 도움을 줄 것으로 생각한다.

• 대한토목학회논문집
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• 제26권5D호
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• pp.731-738
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• 2006

교통 혼잡이 증가하면서, 경로에 대한 교통정보, 특히 실시간 구간통행시간에 대한 사람들의 관심이 증대되고 있다. 본 논문은 GPS Probe를 통해 구간통행시간을 산출했던 최기주(1998) 등의 후속 연구로써, 도시부에서 구간 통행시간을 산출하기 위해 택시를 GPS Probe로 활용하였다. 택시는 GPS Probe로 활용되기 위한 매우 좋은 수단이지만, 승객의 승하차시간 등 주행과 관계없는 불필요한 데이터가 포함되게 된다. 따라서 본 논문에서는 도시부에서 Taxi GPS를 통해 교통정보를 생성할 경우 주행과 관계없는 정보를 실시간으로 검지하여 제거하는 휴리스틱한 이상치 제거 알고리즘을 개발하였다. 평가를 위해 서울시 주요 간선축에서 번호판 조사를 실시하였으며 알고리즘을 적용한 통행시간과 비교하였다. 이상치 제거 알고리즘을 적용한 결과, 약 70%의 이상치가 제거되었으며, 실측 통행시간과의 상대 오차가 73.7%로 향상된 것으로 나타났다. 따라서 본 알고리즘을 이용할 경우 Taxi GPS를 통해 신뢰할 수 있는 실시간 교통정보를 생성할 수 있을 것으로 판단된다.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제17권6호
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• pp.67-83
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• 2018

본 연구를 아우르는 질문은 "지하철 역사내부를 이동하는 개별승객은 언제 어디서 어떤수단을 이용해서 출발해서 언제 어디로 어떤 수단을 이용해서 갔는가 ?"이다. 이 물음에 답하기 위해서는 지하철 역사를 이동하는 개별승객이 이용한 정류장, 경로, 수단에 대한 파악이 선행되어야 한다. 수도권 통합대중교통요금체계에서는 AFC(자동요금징수체계)자료를 활용하면 개별대중교통이용승객의 통행수단, 정류장, 경로가 파악된다. 본 연구는 AFC자료를 이용하여 수도권의 대중교통역사의 승객이동을 지하철 환승역사의 관점에서 관찰하는 SSA(선별역사분석) 기법을 제안한다. SSA는 환승역사내 개별승객이동을 세분화하고 연계통행관점에서 최초출발역/시간과 최종도착역/시간 정보를 분석한다.