• Proceedings of the KOR-KST Conference
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• 2002.02a
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• pp.45-77
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• 2002

교통혼잡 문제가 점점 심각해짐에 따라 대중교통의 중요성은 날로 부각되며, 대중교통을 지원하기 위한 정책들이 속속 입안되고 있어 대중교통을 심도 있게 분석할 수 있는 틀의 개발은 필연적이라 할 수 있다. 이에 본 연구는 대중교통 통행배정모형 개발과 대중교통 기종점통행량(OD) 추정을 목적으로 수행되었다. 대중교통 통행배정모형의 개발부분에서는 기존의 대중교통 통행배정모형이 개별차량과 다른 대중교통의 특성을 정확히 반영하고 있지 못하다는 한계를 극복하고자, 최적경로 탐색에는 유전자 알고리즘(Genetic Algorithm)을 통행량 배정에는 로짓모형을 기반으로 한 확률적 통행량 배정모형(Stochastic Network Loading Model)을 이용하여 TATSN 모형을 개발하였다. 그리고, 대중교통 기종점통행량의 추정은 전통적인 기종점통행량 추정 방법인 기종점조사 방법이 시간과 비용이 과대하게 소요된다는 단점을 인식하여 관측통행량을 이용하여 추정하는 방법을 제안하였다.

• Annual Conference of KIPS
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• 2017.11a
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• pp.656-659
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• 2017

현대 사회에서는 다양한 이동수단 중 지하철, 버스 등의 대중교통에 대한 수요가 높은 편이다. 본 연구의 배경이 되는 서울특별시의 경우에는 출퇴근 시, 과반 수 이상이 대중교통을 이용한다. 대중교통 이용량에는 날씨, 평일-주말, 연착, 도로현황 등 여러 가지에 원인을 둔다. 본 연구에서는 여러 요인 중에서도 날씨 데이터(기온, 강수량, 미세먼지)에 초점을 두어, 날씨에 따른 대중교통 이용량의 변화양상을 학습하여 예측하는 연구를 진행한다. 서울특별시 25개 자치구마다의 날씨 데이터와 대중교통 이용 데이터를 이용하여 Regression을 통한 데이터 학습을 진행하였으며, 학습된 모델을 통한 날씨에 따른 서울특별시 대중교통 이용량 예측에 따른 평균 오차율은 15.49%로 낮은 오차율을 가진다. 본 연구 결과는 날씨에 따른 버스와 지하철의 배차 간격 조절 등의 대중교통 배치 판단 결정에 기초자료로 사용될 것으로 기대된다.

• Journal of Korean Society of Transportation
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• v.31 no.2
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• pp.20-32
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• 2013

This study is aimed at identifying the relationship of transit accessibility types to its related travel frequency in the Seoul metropolitan area. A multi-level poisson regression model is employed after categorizing transit accessibility into 18 types based on locations of residential and work workplace. Analysis results offer three policy implications in improving transit use in the Seoul metropolitan area. First, increase in transit ridership can be more effectively attained when policies concerning both competitive and complementary relationships between bus and rail transit are incorporated. Second, transfer system needs to be focused on such two modal perspectives as one travels from Seoul to suburban area and residential areas given the fact that walking accessibility to bus transit is good but that to rail transit is poor. Third, it is more effective to emphasize rail transit priority rather than bus transit, especially for the travel from suburban area to the city of Seoul in order to increase transit ridership.

• Journal of Korean Society of Transportation
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• v.21 no.1
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• pp.65-75
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• 2003

In these days, public transportation has become important because of serious traffic congestion. But. there are few researches in public transportation compared with researches in auto. Accordingly, the purpose of paper is development of transit assignment model, which considers features of public transportation, time table, transfer capacity of vehicle, common line, etc. The transit assignment model developed in this paper is composed of two parts. One part is search for optimum path, the other part is network loading. A Genetic algorithm has been developed in order to search for alternative shortest path set. After the shortest paths have been obtained in the genetic algorithm, Logit-base stochastic loading model has been used to obtain the assigned volumes.

• 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 Korean Society of Transportation
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• v.19 no.5
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• pp.61-70
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• 2001

The origin and destination(O-D) matrix is one of the most important elements in transportation planning process. Traditionally, transport planners survey the O-D movements in order to estimate the O-D matrix. Even though the cost of the O-D survey requires high amounts of resources, the accuracy is relatively low. Therefore, many researchers have studied the estimation of the O-D matrix for automobile from traffic counts. however, there is a little attention for the application on the transit O-D matrix estimation from traffic counts. The objective of this study is therefore the estimation of the transit O-D matrix from traffic counts using Gradient method. which is verified by the reliability analysis using a contrived small example network.

• The Journal of The Korea Institute of Intelligent Transport Systems
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• v.20 no.6
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• pp.55-65
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• 2021

In January 2020, the first COVID-19 confirmed patient occurred in Korea, and the pandemic continues to this day. In unprecedented situations, COVID-19 also affected the transportation sector, and there were no appropriate measures against changes in traffic volume and use of public transportation due to changes in citizens' lifestyles. Currently, each local government has not established separate measures for pandemic disease measures. In order to establish future disease countermeasures in the transportation sector, a predictive model was developed by analyzing the traffic volume and the number of public transportation uses, and conducting correlation analysis with the current status of COVID-19. As a result of the analysis, the traffic volume decreased, but the traffic volume decreased due to the increase in personal transportation, but it did not reach the number of public transportation uses. In addition, it was analyzed that the use of public transportation was initially affected by the number of confirmed cases, but over time, it was more sensitive to death and mortality than to the number of confirmed cases.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2010.06a
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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.

• Journal of Korean Society of Transportation
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• v.19 no.2
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• pp.53-60
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• 2001

본 논문의 목적은 대중교통 노선배정 시에 여러 수단간의 환승을 고려함으로써 다수단 대중교통망 내에서 수단선택과 노선선택을 동시에 수행할 수 있도록 확률적인 통행배분(traffic assignment) 모형의 하나인 다이알 알고리즘을 응용할 것을 제시하고 그 알고리즘의 속성을 정확하게 규명하는데 있다 승용차의 확률적 통행배분모형으로 잘 알려져 있는 Dial 알고리즘은 로짓모형에 기초한 것이므로 다수단간의 대중교통 수단선택과 노선선택과 같은 선택 행태를 동시에 설명할 수 있는 모형적 특성을 기본적으로 내재하고 있다. 본 연구에서 제시한 대중교통 노선선택에 적용될 수 있도록 수정된 다이알 알고리즘은 기존의 결정적 대중교 통 노선배정 모형들의 단점을 극복할 수 있는 특성을 갖고 있다. 즉 결정적 대중교통 노선배정모형은 기종점간 최단경로에 교통량을 전랑배분(All-or-Nothing)하여 통행자들의 행태적 속성을 제대로 반영하지 못하고 있으며, 다수단 대중교통망 내에서 환승을 포함한 복합 대중교통수단의 선택을 효용극대화 이론에 기초하지 않고 최소비용노선에 전량배분하는 모형의 한계점을 갖고 있다. 이러한 결정적 대중교통 노선배정모형의 단점을 수정된 다이알 알고리즘은 개선할 수가 있다. 본 연구에서는 알고리즘의 특성을 파악하기 위한 모의실험으로 Sioux Falls 형태의 대중교통 네트워크를 이용하여 기존의 알고리즘과 비교 분석하였다. 분석의 탄력성을 갖고 있는 수정된 대중교통 다이알 알고리즘이 현실적 대중교통 통행패턴을 기존 모형보다 합리적으로 설명할 수 있을 것으로 보이며, 특히 다수단 대중교통망이 형성된 대도시의 대중교통 정책분석에 적합한 기법이 될 수 있을 것으로 고려된다.

• Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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• v.19 no.6
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• pp.493-499
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• 2018

This study was conducted to investigate the mediating effects of walking days on body mass index (BMI) according to the public transportation satisfaction of middle aged Koreans aged 40-59 in Korea using the 2015 community health survey data. The purpose of this study was to provide basic data for provision of the neighborhood environment and support programs for the walking activity and promotion of daily walking activities among middle aged people. Among 228,558 individuals, 85,344 middle aged people aged 40-59 years were selected as final subjects for analysis. The data were analyzed with the open source statistics program R 3.4.1 to determine whether the number of walking days had a mediating effect on body mass index (BMI) as an independent variable. The Sobel test revealed that the number of walking days increased by B=0.010(p=.010), and that when the satisfaction with public transportation increased, B=-0.052 (p=.021), the number of walking days decreased by B=-0.038 (p=.001). To increase the number of walking days and decrease the body mass index by increasing public transportation satisfaction by increasing the use of public transportation, public transportation fare adequacy and access convenience among the public transportation satisfaction mentioned above should be improved more than the current level. It is not easy for individuals that live in small cities to reach their destination by public transportation after leaving the metropolitan area; therefore, improvement of public transportation systems is necessary to improve health.