Abstract
Individual passenger transfer information is not included in Seoul metropolitan subway Automatic Fare Collection (AFC) data. Currently, basic data such as travel time and distance are allocated based on the TagIn terminal ID data records of AFC data. As such, knowledge of the actual path taken by passengers is constrained by the fact that transfers are not applied, resulting in overestimation of the transport index. This research proposes a method by which a transit path that connects the TagIn and TagOut terminal IDs in AFC data is determined and applied to the transit index. The method embodies the concept that a passenger's line of travel also accounts for transfers, and can be applied to the transit index. The path selection model for the passenger calculates the line of transit based on travel time minimization, with in-vehicle time, transfer walking time, and vehicle intervals all incorporated into the travel time. Since the proposed method can take into account estimated passenger movement trajectories, transport-related data of each subway organization included in the trajectories can be accurately explained. The research results in a calculation of 1.47 times the values recorded, and this can be evaluated directly in its ability to better represent the transportation policy index.
수도권 지하철 AFC자료는 승객의 환승정보가 누락되어 있다. AFC자료는 통행수, 통행시간 및 통행거리의 통행지표를 TagIn 단말기ID를 기준으로 할당한다. 따라서 AFC자료는 승객의 실제 통행궤적을 반영하지 못하며, 이는 통행지표 추정의 오류로 작용되고 있다. 본 연구는 TagIn 및 TagOut 단말기ID를 연결하는 통행경로 파악을 통하여 통행지표를 산정하는 방법론을 제안한다. 이를 위해 승객은 차내시간, 환승보행시간, 배차간격을 고려한 최소통행시간경로를 통행한다고 가정한다. 이 방법은 승객이 이동한 통행궤적을 따라 환승을 반영하기 때문에 승객이 이동한 경로에 포함된 지하철 운영기관의 통행관련자료가 통행지표에 정확하게 반영된다. 제안된 방법론은 기존 AFC자료보다 1.47배가 증가한 통행을 산정하여 교통정책을 위한 지표산정방안으로 평가될 수 있음을 보여준다.