• 한국전자거래학회지
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• 제27권2호
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• pp.193-204
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• 2022

스마트교통카드 데이터는 대표적인 모빌리티 데이터로 이를 이용하여 대중교통 이용행태를 분석하고 정책 개발에 활용할 수 있다. 본 논문은 이러한 연구의 하나로 전철 이용패턴을 이용하여 전철역들을 분류하는 문제를 다룬다. 전철역의 클러스터링을 다룬 기존 논문들은 이용행태 중 통행량만을 고려하였기에 본 논문은 이에 대한 보완적인 방법의 하나로 통행시간을 고려한 클러스터링을 제안한다. 각 역의 승객들을 출근 시간 출발, 출근 시간 도착, 퇴근 시간 출발, 퇴근 시간 도착 승객들로 분류한 다음 각각의 통행시간을 와이블 분포로 모형화하여 추정한 형상모수를 역의 특성값으로 정의하였다. 그리고 특성 벡터들을 K-평균 클러스터링 기법을 사용하여 클러스터링하였다. 실험결과 통행시간을 고려하여 역의 클러스터링을 수행하면 기존 연구의 클러스터링 결과와 유사한 결과가 나올 뿐만 아니라 더 세분화 된 클러스터링이 가능함을 관찰하였다.