• 한국ITS학회 논문지
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• 제15권5호
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• pp.12-19
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• 2016

수도권은 1일 평균 2천만여건의 통행이 서울-경기-인천의 통합대중교통망에서 이동하는 상황을 개별통행단위의 교통카드분석자료로 제공되고 있다. 휴먼라이브(2015.4)는 2014년 현재 교통카드 이용률이 99.02%로 발표했는데, 이는 수도권 대중교통카드자료를 이용하여 서울-경기-인천지역의 대중교통통행인구의 이동현황에 대한 종합적인 분석과 이를 통한 효과적 활용방안의 모색이 가능함을 보여준다. 교통카드자료를 이용하여 우선 수도권의 버스와 철도로 구성된 통합교통망에 대중교통카드 정보를 반영하여 기존 존단위 기종점 기반의 수도권 통행분석체계의 한계를 보완할 수 있다. 또한 버스와 철도로 구축된 통합교통수단으로 수도권 대중교통카드자료기반 통합대중교통분석틀을 구축하여 1인 승객의 역간 통행행태별 기종점 통행량의 추정이 가능하다. 본 연구는 수도권에서 제공하는 대중교통카드자료를 활용하는 경우 개별통행자의 공간이동에 대한 버스와 함께 철도로 구성된 통합대중교통에 대한 이용분석이 가능함을 제시하고자 한다. 또한 수도권 대중교통카드 이용자료는 수도권 통행인구의 이동현황 파악뿐만 아니라 수도권 지역공간의 특성에 대한 시사점을 통한 지역의 정책방향을 제시한다.

• 대한토목학회논문집
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• 제38권5호
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• pp.693-701
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• 2018

수도권 도시철도의 환승통행은 '노선간환승'과 '역사환승'으로 구분된다. 역사환승은 1) 교통카드 Tag-In 단말기 운영노선과 초승열차 운영노선이 다른 경우와 2) 최종 하차열차 운영노선과 교통카드 Tag-Out 단말기 운영노선이 다른 경우에 발생한다. 기존연구에서 주로 교통카드자료를 이용한 환승량 추정은 '노선간 환승량'을 의미하며 '역사환승량'은 제외되어 환승통로를 이용하는 보행에 대한 과소추정의 원인이 되었다. 본 연구는 수도권 대중교통카드자료를 이용해서 역사환승량을 추정하는 방안을 제시한다. 이를 위해 승객의 경로선택모형에 역사환승량 산정에 적합하도록 변형된 Big-Node 기반 네트워크 구축기법과 자료구조 방법론을 제시한다. 1일 약 800만 건의 수도권 도시철도 이용카드자료를 대상으로 사례분석을 시행한다.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제15권4호
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• pp.33-43
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• 2016

수도권 통합대중교통요금제를 위해 생성되고 있는 교통카드자료는 수도권 도시철도의 환승시간 및 횟수정보를 제공하지 못하고 있다. 도시철도에는 환승게이트가 설치되어 있지 않아 노선간의 환승정보는 설문조사나 목측을 통한 거시적 추정으로 진행된다. 따라서 교통카드자료를 토대로 계산되는 수도권 대중교통의 환승시간 및 횟수는 과소평가되는 문제점을 내포한다. 환승자료의 정확한 추정을 위해서는 교통카드 태그가 이루어지는 진입 및 진출 게이트 사이에서 발생하는 통행경로에 대한 설명이 필요하다. 본 연구는 교통카드 단말기 태그자료를 기반으로 환승현황을 파악하기 위한 통행경로모형을 구축하고 수도권에서 발생하는 환승정보를 도출한다. 이를 위해 단말기 운영체계와 도시철도의 네트워크 특성을 일치시키기 위한 빅노드 개념을 도입한다. 또한 수도권 도시철도의 효과적 네트워크 구동을 위해 링크표지개념을 도입한다. 교통카드단말기의 행정구역정보를 토대로 시군구의 중죤, 서울-경기-인천의 대죤에서 발생하는 환승시간과 횟수를 도출한다. 2014년 일일 대중교통카드자료를 이용하여 전수화된 환승특성데이터를 구축하고 수도권 도시철도의 환승저항에 대한 통합적인 자료로서 활용가능성을 제시한다.

• 한국철도학회:학술대회논문집
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• 한국철도학회 2011년도 춘계학술대회 논문집
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• pp.1835-1847
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• 2011

1996년 서울 고덕동~상일동 구간 시내버스에 교통카드 시범실시 이후 다년간 정부의 지속적인 지원으로 현재 수도권 대중교통 승객의 교통카드 이용률이 90%를 넘어서고 있다. 현 상황에서 국내 및 국외의 교통정보시스템은 도로운영 및 제어, 실시간 정보 제공에 집중되어 있으며, 기존의 교통정보시스템과 차별화되는 교통카드자료를 활용한 교통정보시스템에 관한 연구가 진행되어야 한다. 본 연구에서는 교통카드 사용이 활성화되어 있는 국내 및 국외사례를 중심으로 각 국에서 활용되고 있는 교통정보시스템을 비교/분석하여, 교통카드자료 기반의 대중교통 정책 및 제도 개선을 위한 의사결정지원 기능, 승객 통행정보에 대한 과학적 분석, 새로운 노선 구축에 대한 수요예측 및 변화 등의 정보를 제공할 수 있는 진화된 미래 교통정보시스템의 모습을 소개하고 발전방향을 제시하고자 한다.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제17권5호
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• pp.29-38
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• 2018

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.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제18권6호
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• pp.11-30
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• 2019

교통카드 데이터는 다양한 대중교통 통계 지표 산출, 정책 및 평가를 위한 자료로 활용되어 그 활용범위가 상당히 높다. 그러나 교통카드 데이터 내 주요 문제점은 하차 정류장에서 태그를 안 하고 하차하는 경우가 대부분으로 이는 교통카드 이용자의 불완전한 OD 통행 자료로 활용범위에 있어 한계가 있다. 본 연구는 의사결정 모델 기반 교통카드 데이터 하차 정류장 추정 방법을 적용한 결과 오차 범위 2개 정류장 이하에서 하차 정류장 추정 정확도는 89.7%으로 분석되었다. 이를 통하여 교통카드 데이터의 불완전성을 해소함으로써 다양한 대중교통 분석 및 평가 등에 대한 기초 자료로 활용 될 수 있을 것으로 판단된다.

• 대한토목학회논문집
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• 제31권4D호
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• pp.519-526
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• 2011

본 연구는 대구시의 교통카드자료를 이용하여, 환승정류장의 특성을 분석하였다. 대구시의 교통카드자료는 서울시와 달리 승차 정류장의 내용을 포함하고 있지 않고, 하차 단말기도 설치되어 있지 않기 때문에 환승정류장을 파악하기가 어렵다. 따라서 교통카드자료와 대구시 BMS자료와의 Matching으로 환승통행에 대한 데이터를 구축하여 본 연구를 진행하였다. 환승량 모형은 도심으로부터의 거리와 노선수는 양의 계수를 나타낸 반면, 대기시간은 음의 계수가 나타나는 것으로 분석되었다. 본 분석에서는 Oneway ANOVA 분석을 통하여, 최적의 군집수를 정하였다. 군집1은 군집중심이 2.99로써, 대구시 중심에 위치한 형태이며 군집2는 군집중심이 6.73으로 군집3은 군집중심이 12.78로써, 대구시와 경산시의 경계를 포함하고 있는 형태를 나타내며 있는 것으로 나타났다.

• 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.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2010년도 한국컴퓨터종합학술대회논문집 Vol.37 No.1(A)
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• pp.38-39
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• 2010

수도권 대중교통 이용자는 2004년 서울시의 대중교통 체계 개편에 따라 교통 카드를 사용하여 버스와 지하철을 이용하게 되었다. 교통 카드를 사용하는 각 승객의 승차와 하차에 관한 데이터가 하나의 트랜잭션으로 구성되고, 하루 천만 건 이상의 트랜잭션들로 구성된 대용량 교통카드 트랜잭션 데이터베이스가 만들어지고 있다. 대중교통을 이용하는 승객들의 승차와 하차에 관한 여러 정보를 담고 있는 교통카드 트랜잭션 데이터베이스에서 유용한 패턴이나 정보를 탐사해내는 연구가 계속 진행되고 있다. 이런 연구 결과는 수도권 대중교통 정책을 입안하는데 중요한 기초 자료가 되고 수도권 승객들에게 대중교통을 보다 잘 이용할 수 있는 정보로 제공된다. 교통카드 이용률은 2006년 79.5%, 2007년 80.3%, 2008년 81.6%로 점차적으로 증가하고 있다. 대용량의 교통카드 트랜잭션 데이터베이스에 대한 연구를 살펴보면 하루 동안의 교통카드 트랜잭션 데이터베이스에서 순차 패턴을 탐사하는 알고리즘을 연구하였고[1], 승객들의 통행 패턴에 대한 분석연구를 확장하여 일 년에 하루씩 2004년에서 2006년까지 3일간의 교통카드 트랜잭션 데이터베이스로부터 승객 시퀀스의 평균 정류장 개수와 환승 횟수 등을 연도별로 비교하였다[2]. 수도권 지하철 시스템의 특성에 관한 연구로는 네트워크 구조 분석이 있었고[3], 승객의 기종점 통행 행렬(Origin-Destination trip matrix)에 의한 승객 흐름의 분포가 멱함수 법칙(power law)임을 보여주는 연구가 있었고[4], 지하철 교통망에서 모든 링크상의 승객들의 흐름을 찾아내는 연구가 있었다[5]. 본 논문에서는 교통카드 트랜잭션 데이터베이스에서 지하철 승객들의 통근 패턴을 탐사해내는 방법을 연구하였다. 수도권 지하철 네트워크에 대한 정보를 입력하고 하루치의 교통카드 트랜잭션 데이터베이스에 연구된 방법을 적용하여 8가지 통근 패턴들을 탐사해내고 분석하였다. 탐사된 패턴들 중에서 많은 승객들이 지지하는 출퇴근 패턴에 대해서는 시간대별로 승객수를 그래프로 보여주었다.

• 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.