Time-distance Accessibility Computation of Seoul Bus System based on the T-card Transaction Big Databases

교통카드 빅데이터 기반의 서울 버스 교통망 시간거리 접근성 산출

This study proposes the methodology for measuring the time-distance accessibility on the Seoul bus system based on the T-card transaction databases and analyzes the results. T-card transaction databases contain the time/space information of each passenger's locations and times of the departure, transfers, and destination. We introduce the bus network graph and develop the algorithms for time-distance accessibility measurement. We account the average speed based on each passenger's get-in and getoff information in the T-card data as well as the average transfer time from the trip chain transactions. Employing the modified Floyd APSP algorithm, the shortest time distance between each pair of bus stops has been accounted. The graph-theoretic nodal accessibility has been given by the sum of the inverse time distance to all other nodes on the network. The results and spatial patterns are analyzed. This study is the first attempt to measure the time-distance accessibility for such a large transport network as the Seoul bus system consists of 34,934 bus stops on the 600 bus routes, and each bus route can have different properties in terms of speed limit, number of lanes, and traffic signal systems, and thus has great significance in the accessibility measurement studies.

본 논문의 목적은 서울시버스체계의 시간거리 접근성을 산출하고 공간구조를 분석하는 것이다. 이를 위해 빅데이터인 교통카드 트랜잭션 데이터베이스에서 버스 이용객의 시공간정보를 이용하여 서울 버스 교통망의 시간거리 접근성을 산출하는 방법론을 제시한다. 특히 버스체계 운영 특성을 반영하여 버스 승객들이 출발지에서 승차하여 같은 버스로 목적지에 도착하거나 또는 중간에 다른 버스노선으로 환승하여 목적지 까지 도착하는 통행을 나타낼 수 있는 버스 교통망 그래프를 구성하고, 교통카드 트랜잭션 데이터베이스에서 각 승객이 이동하는 시간을 추출해 내어 평균 이동시간을 버스 교통망 그래프의 각 연결선의 가중치로 설정한다. 수정된 Floyd APSP algorithm을 이용하여 얻어진 각 결절점들 사이의 최단경로 이동시간을 바탕으로 각 버스정류장의 접근성을 계산하는 방법론을 제시한다. 또한 분석 결과를 정리하고 공간분포를 시각화하여 공간구조를 파악한다. 본 연구는 많은 버스노선과 버스정류장들로 구성되고 환승 등 다양한 통행행태가 내포되어 있는 복잡성 때문에 접근성 측정이 용이하지 않았던 서울 버스 교통망의 시간거리 접근성을 산출하려는 첫 시도라는 측면에서 의의가 크다.