• 한국철도학회논문집
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• 제20권5호
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• pp.692-702
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• 2017

최근 데이터 중심적 교통정책수립 필요성 인식에 따라 교통카드데이터 활용에 관심이 고조되고 있다. 하지만 수도권 외의 많은 지역의 데이터에 하차 정보가 없어 활용에 제약이 있다. 이 논문은 승차 정보만 포함된 교통카드데이터에서 하차 정류장을 추정하는 방법론을 제시하였다. 검증은 서울시와 광주시의 데이터를 활용하였다. 추정 성공률은 서울시, 광주시 각각 78.2%, 81.6%로 나타났다. 정확도는 각각 54.2%, 33.4%로 나타났는데, 2개 정류장 오차까지 허용하는 경우 정확도가 서울시 93.6%, 광주시 94.0%로 크게 높아진다. 또한 광주시와 서울시가 오차 양상이 다름을 밝혔다. 통행사슬 방법의 핵심 매개변수인 허용 도보거리 조정에 따른 추정 성공률 및 정확도의 변화도 다루었다. 허용 도보거리가 증가됨에 따라 추정 성공률은 높아지는 반면 추정 정확도는 낮아지는 것을 확인하였으며, 500m를 전후하여 추정 결과의 변화 양상이 있음을 발견하였다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송∙미디어공학회 2019년도 추계학술대회
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• pp.9-10
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• 2019

서울시 첫 번째 경전철인 우이신설선은 2017년 9월 개통 이후 대중교통 불모지인 서울 동북부지역의 중요한 교통축을 담당하고 있다. 일평균 약 8만 명이 이용하는 우이신설선은 통행시간의 획기적인 개선과 지역 활성화에 기여하는 등 긍정적 효과가 있으나 개통 2주년이 지난 현재 출퇴근시 혼잡도 문제가 심화되는 등 대시민 서비스 측면에서의 쟁점도 제기되고 있다. 본 논문은 우이신설선 사례를 기반으로 서울시 경량전철 통행특성을 분석하고 첨두시 혼잡원인을 파악하여 계획단계부터 혼잡도를 고려한 시설설계 개선방안 등을 제시하였다. 통행특성 및 혼잡원인 분석은 우이신설선을 통과하는 개별 카드데이터를 활용하였으며, 더 나아가 카드데이터의 특성을 고려한 열차 내 혼잡도 산정 알고리즘을 연구·개발하였다.

• 교통기술과정책
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• 제4권4호
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• pp.31-58
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• 2007

• 지역연구
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• 제33권3호
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• pp.101-113
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• 2017

본 연구는 2014년 스마트카드 데이터를 활용하여 장거리 통행에서 대중교통 의존도가 높은 교통 취약계층의 대중교통 이동성을 평가하는 것에 목적이 있다. 특히, 신체적인 문제나 제도적으로 대중교통수단을 선택하게 되는 교통약자(노인, 청소년)와, 경제적 여건으로 대중교통을 이용하여 통근통행을 하는 저소득층 인구를 중심으로 대중교통 이동성을 평가하였다. 또한, 서울시의 노인, 청소년, 기초생활수급자의 분포와 각 취약계층의 대중교통 이동성 수준을 함께 고려하여 각 취약계층의 대중교통 이동성 취약지를 식별하고, 이를 종합하여 대중교통 이동성 개선 우선 지역을 선정하였다. 분석 결과, 대중교통 이동성이 낮으며, 교통취약계층 인구가 많이 거주하고 있는 15개의 대중교통 우선 개선지역을 도출하였다. 본 연구는 개인의 실제 통행 데이터인 스마트카드 데이터를 이용하여 대중교통의 이동성을 평가한 점과 교통 취약계층의 기본적인 이동성을 위해 대중교통 서비스가 개선되어야할 대중교통 이동성 취약지를 식별하였다는 점에서 의의를 가진다.

• 지적과 국토정보
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• 제50권1호
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• pp.231-245
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• 2020

본 연구는 교통카드 자료를 활용하여 서울시 고령인구의 주요 체류 공간을 도출하고 체류의 시공간적 특성을 분석에 목적을 두었다. 이를 위해 2015년 10월 12일부터 2015년 10월 18일까지 7일간의 서울시 교통카드 자료를 이용하였다. 분석 결과 도심지, 강남 등 14개 지역이 주 체류 공간으로 추출되었으며, 각 체류지별 방문 사용자 특성과 체류 시간대를 기준으로 살펴본 결과 5개 그룹으로 특성이 나뉘는 것을 확인할 수 있었다. 체류지 대부분은 해당 지역 인근에 거주하는 고령 인구가 방문하는 것으로 나타났으나, 많은 고령 인구가 방문하는 그룹의 경우 상대적으로 방문 고령자의 거주지가 넓게 나타나 체류지간 위계가 존재함을 확인할 수 있었다. 체류 집중 시간대는 주로 오전 10시에서 오후 5시 사이에 집중되는 것으로 나타났다. 하지만 제기동과 영등포의 경우 오후 12부터 체류가 집중되며, 잠실, 선릉, 양재의 경우 주중 오전 9시부터 체류가 집중되어 체류지별 인구 집중 시간이 상이하게 나타남을 확인할 수 있었다. 본 연구결과는 서울시 내의 고령 인구의 주요 체류 공간과 각 체류 공간별 체류 특성을 고려한 대중교통정책수립에 필요한 시사점을 제공한다.

• 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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• 제15권3호
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• pp.68-76
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• 2016

한 장의 카드로 전국 버스 지하철 기차 고속도로 요금 지불이 가능한 선불형 전국호환 교통카드가 2014년 6월 21일에 출시되어 서울, 경기, 수도권 및 주요 대도시를 중심으로 운영 중이다. 본 연구에서는 서비스 시행 후 국내 교통카드사의 전국호환 교통카드에 전국호환 기능 존재 유무 및 정상 결재가 이루어지고 있는지 국가 표준을 바탕으로 실환경 적합성 평가를 진행하였다. 이를 위해 서울, 경기를 포함한 총 6개 지역의 버스, 지하철 등을 대상으로 전국호환 교통카드와 지불 단말기 간의 지불 결제 통신 데이터 결과를 분석하였다. 그 결과 전국호환 교통카드와 지불 단말기 간에 CONFIG DF 조회 명령이 정상적으로 전달되는 것을 확인하였다. 이를 통해 실제 설치되어 운영되고 있는 전국호환 교통카드시스템의 기술적 안정성을 확인할 수 있었다. 향후 다양한 교통수단으로 서비스 확장이 된다면 사용자의 대중교통 이용이 더욱 용이해질 것으로 기대된다.

• 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.

• 대한교통학회:학술대회논문집
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• 대한교통학회 2007년도 제57회 학술발표회논문집
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• pp.684-692
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• 2007

• 응용통계연구
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• 제26권4호
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• pp.623-634
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• 2013

본 연구에서는 교통 분석존(서울시 행정동) 단위별로 대중교통 수단(버스, 도시철도)선택에 있어서 공간 상관성이 존재하는지 여부를 대중교통카드 자료를 기반으로 제시한다. 분석결과 버스를 탑승한 비율이 높은 지역들이 서로 이웃하여 그룹을 형성하고 있으며, 이들 지역은 도시철도 역사의 수가 버스 정류장에 비해 매우 적기 때문인 것으로 분석되었다. 버스에 탑승한 비율이 비슷한 그룹 간에는 공간 상관성이 존재하는 것으로 통계분석결과 나타났으며, 이러한 공간상관성은 향후 대중교통 수단선택 모형 구축에 고려할 수 있을 것으로 판단된다. 대중교퉁 수단선택에 있어 공간상관성의 존재는 대중교통 운영기관이 향후 대중교통카드를 기반으로 대중교통 노선계획, 운영계획을 수립함에 있어 중요한 정보가 될 것으로 기대된다.