• 한국ITS학회 논문지
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• 제10권1호
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• pp.27-41
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• 2011

본 논문은 도시부 간선도로의 트램을 위한 고정식 우선신호 전략으로 트램의 연동모형 MAXBAND MILP-Tram을 제시하였다. MAXBAND MILP-Tram은 전통적인 간선도로 연동모형인 MAXBAND를 기반으로 하고 있으며, 중앙트램 전용 차로의 트램과 일반차로의 승용차 모두를 위한 이중화된 연동폭을 산정할 수 있다. 본 모형은 일반차량 대비 낮은 속도와 정류장 정차시간이 포함되는 통행시간을 가지는 트램 통행특성을 고려하여 연동폭을 산정할 수 있다. 중앙트램전용차로에서는 현시순서에 따라 트램의 녹색시간이 크기를 달리하게 되며, 이를 제약조건으로 표현하였다. 미시적 시뮬레이션 효과분석을 수행하여 트램 연동모형의 효과분석을 위한 트램과 교차로의 제어지체와 사람당 제어지체 변화를 확인하였다. MAXBAND MILP-Tram으로 산출된 신호시간을 VISSIM에 적용한 결과 MAXBAND MILP-2 대비 트램의 차량당 평균 제어지체는 57%가 감소된 결과를 나타내었으나, 교차로 평균 제어지체의 경우 일반차량의 연동폭이 감소함에 따라 MILP-Tram은 MILP-2 대비 18% 증가된 결과를 나타내었다. 또한 일반차량의 교통량 변화를 이용한 민감도 분석에서는과포화 상태에 근접함에 따라 MAXBAND MILP-Tram과 같이 �낵째� 현시순서만을 변경시키는 우선신호 기법은 사람당 지체를 감소시킬 수 있는 유용한 수단임을 확인하였다.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제16권6호
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• pp.101-111
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• 2017

본 연구는 현재 적용되고 있는 버스 도착 예측정보 생성 알고리즘에서 반영할 수 없었던 요소인 신호 지체시간을 고려한 버스 도착시간 예측 방법론을 제안하였다. 신호지체시간을 반영하기 위해 정류장간 통행시간을 서비스시간, 순통행시간, 신호지체시간으로 분할하였고, 신호지체시간은 교차로 도착시간과 신호운영계획(TOD)를 이용하여 추정하였다. 본 연구에서 제안한 방법론으로 도착시간을 예측할 때에 발생하는 오차 대부분이 약 ${\pm}30$초 이내로 나타났으나 일부 다소 큰 값의 오차를 발견할 수 있었는데 이러한 오차의 발생 원인은 예측 신호주기보다 앞 신호주기에 통과했기 때문인 것으로 분석되었다. 교차로 도착시각을 관측값이 아닌 추정값을 사용하는 본 방법론의 특성상 광역버스 등의 도착시각을 예측할 수 없는 한계가 존재한다. 실시간 위치정보를 통해 이를 개선하는 등의 향후 연구를 통해 본 방법론의 정확도를 크게 향상시킬 수 있을 것이다.

• 한국경제지리학회지
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• 제18권4호
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• pp.539-555
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• 2015

본 논문의 목적은 서울시버스체계의 시간거리 접근성을 산출하고 공간구조를 분석하는 것이다. 이를 위해 빅데이터인 교통카드 트랜잭션 데이터베이스에서 버스 이용객의 시공간정보를 이용하여 서울 버스 교통망의 시간거리 접근성을 산출하는 방법론을 제시한다. 특히 버스체계 운영 특성을 반영하여 버스 승객들이 출발지에서 승차하여 같은 버스로 목적지에 도착하거나 또는 중간에 다른 버스노선으로 환승하여 목적지 까지 도착하는 통행을 나타낼 수 있는 버스 교통망 그래프를 구성하고, 교통카드 트랜잭션 데이터베이스에서 각 승객이 이동하는 시간을 추출해 내어 평균 이동시간을 버스 교통망 그래프의 각 연결선의 가중치로 설정한다. 수정된 Floyd APSP algorithm을 이용하여 얻어진 각 결절점들 사이의 최단경로 이동시간을 바탕으로 각 버스정류장의 접근성을 계산하는 방법론을 제시한다. 또한 분석 결과를 정리하고 공간분포를 시각화하여 공간구조를 파악한다. 본 연구는 많은 버스노선과 버스정류장들로 구성되고 환승 등 다양한 통행행태가 내포되어 있는 복잡성 때문에 접근성 측정이 용이하지 않았던 서울 버스 교통망의 시간거리 접근성을 산출하려는 첫 시도라는 측면에서 의의가 크다.

• 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.

• 대한토목학회논문집
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• 제39권6호
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• pp.859-867
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• 2019

기상상황(폭염, 폭우, 한파, 폭설)은 대중교통 통행 및 이용 패턴에 영향을 미치는 중요한 변수 중의 하나이며, 시스템의 예측가능성과 안정성을 중시하는 교통분야에서 이러한 기상의 영향을 이해하는 것은 매우 중요한 요소중의 하나이다. 그러므로 본 연구에서는, 서울시를 대상으로 기상상황에 따른 대중교통 이용 변화를 분석하고 해석하고자 하였다. 먼저, 기상, 모바일폰통신, 대중교통카드 자료를 이용하여 각 기상 상황별 서울시 대중교통 이용 변화를 살펴보고, 가장 영향이 큰 폭설 상황을 기준으로 대중교통 이용패턴을 지역별로 분석하였다. 또한, 의사결정모델(Decision-tree Model)를 활용하여 각 영향 변수들 간의 복잡한 관계를 밝히고자 하였다. 분석결과, 폭설 시, 전체 통행에 대한 잠재수요는 감소하고, 대중교통으로의 수단 전환이 일어나는 것을 확인할 수 있었다. 또한, 강동 및 송파 지역과 강서, 구로, 양천, 영등포 지역은 대중교통 이용이 증가하였으며, 관악, 금천, 동작 지역은 상대적으로 큰 변화가 없는 것을 확인할 수 있었다. 마지막으로, 폭설 시 대중교통 출발량의 변화는 도보접근통행시간, 정류장 근처 주차 가용성 등이 중요한 역할을 하며, 도착량의 변화는 해당 도착지의 종사자 및 사업체 밀도와 밀접한 연관이 있다는 것을 알 수 있었다.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제13권6호
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• pp.77-87
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• 2014

도로 중앙에 설치된 중앙버스전용차로 상의 안전문제가 지적되고 있다. 본 연구에서는 중앙버스전용차로 횡단보도를 이용하는 보행자의 통행행태를 검토하고 잘못된 통행행태를 억제하기 위한 물리적 차단시설의 안전성 증진 효과를 정량적으로 분석한다. 무단횡단이 다수 관측되는 '숙명여대입구 정류장'의 '분리형 횡단보도' 를 조사대상으로 선정하여 횡단보행행태 영상자료를 수집하였다. 수집된 영상속 총 19,649인의 횡단행태를 분석하였고 개개인의 횡단행태를 시공간적으로 분류하였다. 전체 횡단행태 중 약 42%가 위반행태 였으며, 이 중 시간적 위반행태는 8.5%에 해당된다. 시간적 위반 행태를 억제하기 위한 시설로서 보행신호와 연동하여 진출입부를 물리적으로 차단하는 시설의 설치상황을 개선안으로 설정하였다. 해당 시설 설치시 현행법을 위반하는 횡단행태가 정상적인 행태로 개선 가능한지를 판단하였고 이에 따라 현황과 개선 상황에 맞는 보행패턴과 보행량을 결정하였다. 각각의 보행자료를 바탕으로 VISSIM을 이용한 보행모의실험을 수행하였고, FHWA에서 제공하는 상충분석 도구 SSAM을 이용하여 상충발생가능성을 분석하였다. 분석결과, 중앙섬 및 노변보도측 횡단보도 진출입부 8개소에 물리적 차단시설을 설치한 경우 상충발생가능성이 약 24.9% 감소하는 것으로 나타났다.

• Spatial Information Research
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• 제22권5호
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• pp.65-75
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• 2014

버스 배차간격은 승객의 대기시간 및 차내 혼잡도 등 서비스 수준에 직접적인 영향을 미치고 간접적으로는 버스 운행비용 및 이용자의 교통수단 선택에 영향을 미치는 중요한 요소이다. 대부분의 선행연구에서 버스 배차간격은 첨두시와 비첨두시 구간 통행량을 기반으로 시간대별 수요의 차이만을 반영하고 있다. 이러한 방식의 배차계획하에서는 세분화된 시간적 수요의 차이까지 고려하지 못하므로 승객들의 대기시간 비용이 증가하게 되는 요인이 될 수 있다. 또한, 승객의 승차패턴은 노선, 도로, 정류장의 공간적 배치 특성에 따라 다를 수 있으므로 버스 승객들의 시공간적 수요분포 특성과 변화를 고려한 배차간격 조절에 관한 연구가 필요하다. 본 연구에서는 교통카드 데이터에서 획득한 승객 탑승정보를 바탕으로 정책적 대기시간 제약과 운행 대수 제약조건 및 노선 특성을 반영하여 승객들의 대기시간을 최소화하는 방향으로 배차간격을 조절하는 알고리즘을 제안하였다. 개발 알고리즘의 활용성 검증을 위해 서울시 간선노선 중 143번 노선에 적용한 결과, 승객 대기시간 감축비용을 계산하였을 때 비용절감 효과는 일일 기준 약 600,000원에 이르는 것으로 나타났다. 따라서 개발 알고리즘의 적용 노선을 확장할 경우 버스 승객의 편익 증진에 이바지할 것으로 기대된다.

• 정보처리학회논문지:컴퓨터 및 통신 시스템
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• 제6권4호
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• pp.179-188
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• 2017

도시 내의 교통흐름을 정확히 분석하는 것은 매우 어렵다. 특히, 교통사고나 보행자, 교차로 등은 도시 내의 교통흐름을 분석하는데 있어서 어려움을 가중시킨다. 현재 소도시(예를 들어 전라남도 순천시)들에도 버스 정보시스템(Bus Information System, BIS)이 보급되어 있고 이를 통하여 도착시간 예측 등과 같은 정보를 제공하고 있다. BIS는 버스의 위치, 구간별 이동시간, 출발-도착 시간등을 제공하고 있다. 따라서 본 논문에서는 BIS로부터 정류장 간의 평균 이동 시간, 그리고 이동 거리 등을 시간대 별로 추출하여 도시 내의 교통흐름을 시계열 분석하고자 한다. 소도시의 경우 버스 정보는 도시교통 흐름을 설명하는 중요하고 효과적인 자료이다. 앞서 언급한 신호등 지연, 보행자, 교차로 등은 교통흐름을 분석하고 예측하는데 어려움을 더한다. 본 논문에서는 동적 선형 모델(Dyanamic Linear Model, DLM)을 이용하여 중요 구간의 교통흐름을 시계열 분석하고 예측하는 방법을 제시한다. 이때 구간별 통행 속도를 평일과 주말로 나누어 분석한다. DLM을 이용하여 구간별 이동속도의 시계열 분석을 통하여 도시 내의 교통흐름을 파악하여 향후 교통 체증 및 혼잡 구간을 예보하고 버스의 정확한 도착시간을 예측하는데 도움을 줄 수 있으리라 생각한다.

• 대한교통학회지
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• 제32권4호
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• pp.315-326
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• 2014

본 연구는 서울시 유동인구조사자료를 토대로 5개 생활권역의 보행특성을 비교 분석하였다. 우선 권역별로 총 보행량, 시간대별 보행량, 조사지점 속성에 따른 보행량의 차이를 분석하고, 다중선형회귀분석을 통해 평일과 주말보행량에 영향을 미치는 요인을 규명하였다. 분석결과, 대부분의 권역에서 중앙선, 버스정류장, 횡단보도가 있는 경우 유동인구가 증가하였으나, 도심권에서는 반대의 현상이 나타났다. 모든 권역에서 상업지역은 보행의 유발요인인 반면, 경사로는 보행의 방해요인인 것으로 나타났다. 회귀분석 결과에 의하면 다양한 통행특성지표, 토지이용지표, 사회적지표 및 조사지점 속성이 유동인구에 영향을 미치는 것으로 나타났다. 유동인구와 상관성을 보이는 변수는 권역에 따라 다소 상이하였으며, 영향을 미치는 정도도 다름을 확인할 수 있었다. 본 연구는 보행량을 종속변수로 하여 영향요인을 규명한 것으로 향후 보행환경 개선을 위한 정책수립시 기초자료로 활용할 수 있을 것이다.