Journal of Korean Society for Geospatial Information Science
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v.12
no.2
s.29
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pp.73-77
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2004
Due to the traffic congestion of the city and public transportation-oriented policies in large cities, public transportation is receiving attention and being used increasingly. However, relatively less research on the design and distribution of public transportation network and limitations in quantitative approaches have made implementation and operation practically difficult. Over- or under-supply of transportation routes caused unbalanced connectivity among areas and, thus, differences in time, expenses and metal burden of users traveling the same distances. On the other hand, the Space Syntax theory, originally designed to calculate the connectivity of urban or architectural spaces, helps generate quantitative connectivity of whole space simply based on the spacial structure. This study modified the original Space Syntax algorithm to fit the public transportation problem and showed how it is applied to a transportation network by creating an artificial GIS network.
In this study, we provide empirical evidence of whether a spatial correlation among mode choices at the TAZ(Traffic Analysis Zone) level exists based on transit smart card data observed in Seoul, Korea. The results show that the areas with a higher probability that passengers choose to take a bus are clustered and that those regions have fewer metro stations than bus stations. We also found that the spatial correlation turned out to be statistically meaningful and provided an opportunity for the potential use of the spatial correlation in modeling mode choices. A reliable spatial interaction would constitute valuable information for transportation agencies in terms of their route planning and scheduling based on the transit smart card data.
The Journal of The Korea Institute of Intelligent Transport Systems
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v.4
no.1
s.6
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pp.1-13
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2005
For integrated transit networks operated with diverse transit modes, it is difficult to find related literatures on the provision of multiple travel time routes information. This study proposes a methodology on how to select K number of least time transit routes in the integrated transit network with two modes, bus and subway. In the Proposed method, three constraints usually (will be) encountered for decision by users-(1) service time constraints of travel modes, (2) maximum payment fare constraints under the integrated distance based fare system, and (3) maximum number of transfer constraints - are taken into consideration in the searched routes. The experimental studies shows that the proposed method properly provides K number of least time routes. In addition, it somehow proves that by combinatorially considering three constraints the proposed method can be evaluated as to enlarge the quality as well as the diversity of route information demanded by users.
Purpose: The purpose of this study is to study how to activate the use of public transportation by identifying the main factors that reduce the use of public transportation due to external influences such as COVID-19 infectious diseases. Method: This study analyzed the connection between the traffic behavior and the characteristics of public transportation use in the metropolitan area changed by COVID-19 with COVID-19 indicators, and analyzed social and environmental factors affecting traffic. Results: It was analyzed that the traffic behavior in the metropolitan area moves from commercial areas to tourist resort areas, the number of COVID-19 deaths affects the use of public transportation, and the lower the deviation between population density, agricultural and forestry areas, and gender ratios due to social and environmental factors, the more significant differences are shown. Conclusion: In the future, it will be able to be activated as a basic analysis model for revitalizing the city's transportation system, regional bases, and various social and economic indicators, such as quarantine of public transportation and social distancing, and can be used as basic data for establishing public transport policy directions according to major influencing factors.
Proceedings of the Korean Society of Disaster Information Conference
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2023.11a
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pp.255-256
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2023
본 연구에서는 코로나19로 인하여 전국적으로 전례 없는 통행체계 위축 등 통행행태 변화가 발생되어 수도권 및 인천시 지역적 세부 통행체계에 대하여 네트워크 중심성 분석을 통하여 지역별 교통 거점과 외부 영향에 따른 지역적 교통 거점 변화를 비교 분석하였다. 또한, 대중교통 이용통행 분석 결과, 코로나19 유행 시기별로 통행량이 크게 감소됨에 따라 버스, 지하철 등 수단별 대책 마련하는데 기여할 것으로 판단된다.
Recently, with the development of Smart City Solutions such as Big data, AI, IoT, Autonomous driving, and Digital twins around the world, the proliferation of various smart devices and social media, and the record of the deeds that people have left everywhere, the construction of Smart Cities using the "Big Data" environment in which so much information and data is produced that it is impossible to gauge the scale is actively underway. The Purpose of this study is to construct an objective and systematic analysis Model based on Big Data to improve the transportation convenience of citizens and formulate efficient policies in Urban Information and Public Transportation accessibility in sustainable Smart Cities following the 4th Industrial Revolution. It is also to derive the methodology of developing a Big Data-Based public transport accessibility and policy management Platform using a sustainable Urban Public DB and a Private DB. To this end, Detailed Living Areas made a division and the accessibility of basic living amenities of Gwangju Metropolitan City, and the Public Transportation system based on Big Data were analyzed. As a result, it was Proposed to construct a Big Data-based Urban Information and Public Transportation accessibility Platform, such as 1) Using Big Data for public transportation network evaluation, 2) Supporting Transportation means/service decision-making based on Big Data, 3) Providing urban traffic network monitoring services, and 4) Analyzing parking demand sources and providing improvement measures.
Journal of the Korean Association of Geographic Information Studies
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v.21
no.2
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pp.80-93
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2018
Public transit services are generally analyzed based on the correlation of demand and supply. The computation of supply uses accessibility while demand uses travel demands estimation based on residential population. However, the traditional demand estimation has a limitation in analysing in micro-scale compared to the smartcard data traffic. This study analyzed potential improvement of public transit services using smartcard traffic data. The supply of transportation was defined using time distance accessibility. Also, time loss was calculated in those origin destination(OD) pairs where time distance accessibilities are relatively low. The proposed method was applied at Seoul. The results showed that the areas where OD pairs need improvement include Seodaemun-gu, Guro-gu and Nowon-gu.
Journal of the Korean Association of Geographic Information Studies
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v.22
no.1
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pp.28-38
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2019
The smart card data stores the transit usage records of individual passengers. By using this, it is possible to analyze the traffic demand by station and time. However, since the purpose of the trip is not recorded in the smart card data, the demand for each purpose such as commuting, school, and leisure is estimated based on the survey data. Since survey data includes only some samples, it is difficult to predict public transport demand for each purpose close to the complete enumeration survey. In this study, we estimates the purposes of trip for individual passengers using the smart card data corresponding to the complete enumeration survey of public transportation. We estimated trip purposes such as commute, school(university) considering frequency of O-D, duration, and departure time of a passenger. Based on this, the passengers are classified as workers and university students. In order to verify our methodology, we compared the estimation results of our study with the patterns of the survey data.
The Journal of the Korea institute of electronic communication sciences
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v.12
no.5
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pp.873-882
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2017
Smart cards are currently used in about 150 locales, including the metropolitan ares, and are utilized as a policy base for various public areas, including public transportation, bus fares, and public transportation requirements. However, excluding the metropolitan area and some metropolitan areas, there are many areas where the existing BIS data was unable to match station information on the data and Smart cards itself are not available on the bus stop information by the line. The purpose of this research was to produce bus stop information generated by the bus stop based on the bus route, and the actual stop information generated by the model presented in the study was derived by matching the actual station information.
The Journal of The Korea Institute of Intelligent Transport Systems
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v.9
no.6
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pp.1-12
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2010
The existing survey of the actual use relevant transportation, implemented in order to reflect transportation policy, has been performed for users by researcher directly, or thereby analysing the data of particular date-oriented of transportation card business's content so that such method have many problems. To solve such problem, we developed a new system, Interoperable Traffic Information Collection System which include several functions of effective collecting of transportation use-data created from the Nation-wide Interoperable Transportation System, accurate counting and easy inquiry. This system consists of Link-server to collect and count for transportation use-data, DB-server to store for this data and Inquiry terminal to search for the information needed. To verify for developed this system, we run test-bed by connection between this system and the Nation-wide Interoperable Transportation System developed by the KOREA Financial Telecommunications & Clearings, the KORAIL NETWORKS and the HiPlusCard. And through result of test-bed, we proved that Interoperable Traffic Information Collection System practically works well. Thus we can look for systematic reflect of reliable information.
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