본 연구는 교통카드 데이터를 이용하여 대중교통 이용과 관련하여 통행패턴을 분석하였으며 교통정책에 활용할 수 있는 방안을 제시하였다. 교통카드 데이터는 경기도권역을 대상으로 하였고 활용방안으로 교통정책 의사결정자가 버스정류소 시설을 개선할 때 교통카드데이터에서 얻어질 수 있는 여러 변수를 이용하여 대상지를 선정한다는 시나리오를 설정하여 분석하였다. 분석결과, 의사결정방법론인 K평균 군집분석과 CHAID(Chi-squared automatic interaction detection)를 이용하였으며, 유의수준 p<0.01에서 정책에 유용하게 이용될 수 있는 결과를 얻었다. 또한 본 연구에서는 이러한 결과들을 근거로 교통카드데이터를 실제로 정책에 활용되기 위해서 개선되어야 할 정책적 함의를 제시하였다.
환승은 타고 있던 교통수단에서 다른 교통수단으로 갈아타는 것을 의미한다. 환승은 통행의 불편을 겪지만, 효율적인 대중교통을 이용하기 위해서는 어쩔 수 없이 발생할 수밖에 없다. 따라서 환승횟수를 최대한 줄이는 것이 대중교통의 활성화를 제공하고, 대중교통의 편의를 제공함에 있어서 아주 중요한 요소라고 할 수 있다. 본 연구에서 수집한 대중교통카드 자료는 평택시 평일 61,986건, 주말 69,100건이며, 수집된 교통자료카드를 이용하여 패턴분석 및 환승영향요인을 분석하였다. Trip Chain 분석 결과, 주말에 주 통행이 통근 및 통행이 아닌 쇼핑, 여가 등의 목적으로 환승 횟수가 많아지며, 통행거리는 10km이상 증가하며 통행시간도 약 9.9분 늘어나는 것으로 나타났다. 또한 Structural Equation Model의 결과, Factor 1릉 총 통행시간, 총 통행거리, Factor 2는 승 하차 인원수, Factor 3는 환승시간, 대기시간, Factor 4는 버스연계노선 수, 운행대수로 환승통행량에 영향을 주는 것으로 나타났다.
In recent, the contactless IC card is widely used in traffic, access control system and so forth. Contactless smart cards use a technology that enables card readers to provide power for transactions and communications without making physical contact with the cards. Usually electromagnetic signal is used for communication between the card and the reader. Contactless card is highly suitable for large quantity of card access and data transaction. And its use becomes a general tendency more and more because of the development of RF technology and improvement of requirement for user convenience. This paper describes the hardware module to process contactless protocol for implementation contactless IC card. And the hardware module consists of specific digital logic circuits that analyze digital signal from analog circuit and then generate data & status signal for CPU, and that convert the data from CPU into digital signal for analog circuit.
본 연구에서는 버스사고 발생 시 교통카드자료를 이용한 운행지연비용을 추정하는 방법을 제안하였다. 12개 버스회사를 대상으로 설문조사를 통하여 사고 시 평균 운행지연시간을 조사하였고, 실제 교통사고자료와 교통카드자료를 기반으로 운행지연비용을 추정하였다. 조사결과 버스사고시 운행지연으로 평균 45분의 손실시간이 발생하는 것으로 파악되었다. 교통카드자료 분석결과 사고가 발생한 노선의 재차인원의 총 합은 659명으로 추정되었고, 이에 따른 손실 시간은 총 494.25시간으로 계산되었다. 본 방법론으로 추정된 운행지연 비용은 약 186.9천원/건이며, 이는 사회적기관비용의 6.37%에 해당하는 값으로 나타나 운행지연비용이 도로교통사고 비용에 유의한 영항을 미치는 것으로 평가되었다.
In public transportation, smart cards have been introduced for the purpose of convenient payment systems. The smart card transaction data can be utilized not only for the exact and convenient payment but also for civil planning based on travel tracking of citizens. This paper focuses on the analysis of the transportation convenience using the smart card big data. To this end, a new index is developed to measure the transit convenience of each region by considering how passengers actually experience the transportation network in their travels. The movement data such as movement distance, time and amount between regions are utilized to access the public transportation convenience of each region. A smart card data of five working days in March is used to evaluate the transit convenience of each region in Seoul city. The contribution of this study is that a new transit convenience measure was developed based on the reality data. It is expected that this measure can be used as a means of quantitative analysis in civil planning such as a traffic policy or local policy.
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.
Journal of Information Technology Applications and Management
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제24권4호
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pp.187-196
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2017
It is urgent to prepare countermeasures for traffic congestion problems of Korea's metropolitan area where central functions such as economic, social, cultural, and education are excessively concentrated. Most users of public transportation in metropolitan areas including Seoul use the traffic cards. If various information is extracted from traffic big data produced by the traffic cards, they can provide basic data for transport policies, land usages, or facility plans. Therefore, in this study, we extract valuable information such as the subway passengers' frequent travel patterns from the big traffic data provided by the Seoul Metropolitan Government Big Data Campus. For this, we use a Hadoop (High-Availability Distributed Object-Oriented Platform) to preprocess the big data and store it into a Mongo database in order to analyze it by a sequential pattern data mining technique. Since we analysis the actual big data, that is, the traffic cards' data provided by the Seoul Metropolitan Government Big Data Campus, the analyzed results can be used as an important referenced data when the Seoul government makes a plan about the metropolitan traffic policies.
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.
대중교통 정책 수립에 반영하기 위하여 실시하는 기존 대중교통 관련 이용실태 조사는 설문조사자가 대중교통 이용자를 대상으로 직접조사를 하거나, 특정 교통카드 사업자의 카드 사용 내역 중 특정일에 대한 데이터를 기준으로 분석하여 진행하기 때문에 많은 문제가 있었다. 이를 해결하기 위하여 본 논문에서는 전국호환 교통카드 시스템의 전국호환 교통카드 이용자료를 체계적이고 효율적으로 수집하고, 정확하게 집계하며, 간편한 조회를 가능하게 하는 호환 교통정보집계시스템을 개발하였다. 이 호환 교통정보집계시스템은 교통카드 이용자료를 수집 및 집계하는 연계서버와 이를 저장하는 DB서버 그리고 필요한 정보를 조회할 수 있는 조회 단말로 구성된다. 이렇게 개발한 호환 교통정보집계시스템을 검증하기 위해 금융결제원, 코레일네트웍스, 하이플러스카드가 개발하는 전국호환 교통카드 시스템과 연계하여 테스트베드를 운행하여 성공적으로 마쳤다. 이로써 호환 교통정보집계시스템은 체계적인 정보 수집 및 집계 기능과 정확하고 간편한 조회가 가능함을 증명하였다. 따라서 대중교통정책 수립 시 보다 신뢰성 있는 정보의 효율적인 반영을 기대할 수 있다.
본 논문에서는 지능형 교통 시스템(ITS)의 기본 정보인 차량정보와 도로정보를 실시간으로 제공하기 위하여 루프 검지기와, 피에조 센서를 사용한 차량정보 수집 시스템의 설계를 다루었다. 루프검지기와 피에조 센서를 도로차선마다 설치하고 프로세서와 입/출력 보드를 통하여 샘플링 주기에 의하여 센서의 신호를 읽어들여 차량 및 교통정보를 생성한다. 생성된 정보는 패킷형태로 만들어져 RS232C 직렬 통신과 모뎀을 통하여 원격에 있는 교통 관제시스템으로 전송된다. 이를 위하여 EISA BUS규격의 32채널 입/출력 보드와 차량정보 수집 프로그램을 설계하고 시뮬레이션 시스템에서 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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