본 논문에서는 한국의 지하철역명을 위하여 음운론적 특성을 반영한 음소 기반의 음성인식 구현에 관한 방법을 제시하였다. 한국의 지하철역명의 음소 기반의 음성인식을 위하여 사용되는 최적의 유사음소 단위(PLU: Phoneme-Likely Unit)를 선정하기 위하여 네 가지의 Case 별로 PLU set과 음운 현상을 고려한 발음사전을 구성하여 인식률을 평가하였다. 적용된 유사음소 단위의 경우 초성과 종성 자음의 인식 단위 구분 및 음운 현상을 반영한 경우 트라이폰 모델에서 최적의 인식률(97.74%)을 보임을 알 수 있었다.
서울의 지하철은 하루 450만 명이 이용하는 중요한 대중교통수단임에도 불구하고 역구내의 먼지에 대한 단순 측정ㆍ분석만이 이뤄지고 있을 뿐 그 먼지의 생물학적 영향에 대한 연구는 미흡한 실정이다. 본 연구에서는 지하철역 구내에서 포집한 먼지가 돌연변이원을 함유하고 있는 지를 평가하였다. 신촌역 지하철입구, 대합실, 승강장에서 포집한 총부유분진 (TSP; total suspended particulates)을 용매에 용출시켜 공시재료로 사용하였다.(중략)
본 연구에서는 대중교통 이용객의 대부분이 사용하는 스마트카드 자료를 이용하여 실제 심야시간 통행량을 추정하고, 이를 현재 심야버스 노선과 비교하여 KT통신사에서 심야시간에 발생한 통화량을 기준으로 선정한 심야버스 노선과 실제 심야통행량을 비교하였다. 심야버스와 심야통행량을 비교하기 위해 일치도와 관련된 지표를 제시하고, 현재 얼마나 서비스가 제공되고 있는지 계산하였다. 연구의 특이한 점은 같은 정류장명을 가진 버스정류장이라도 어느 방향에 있느냐에 따라 속한 행정동이 다르기 때문에, 기준이 되는 영향권의 지표를 지하철역으로 잡고, 지하철역과 인접한 행정동을 지하철역의 영향권의 범위로 설정한 것이다. 심야버스가 심야시간 주요 교통수단으로 자리 잡은 만큼, 실제 교통량을 계산하여 노선을 선정한다면, 더 나은 서비스를 제공할 수 있을 것으로 기대된다.
지하철 역사에서의 신조명 방식을 적용(특히 승강장)하기 위하여, 우선 지하철역사의 조명 특성 및 현황을 살펴보고, 최근의 주요 신조명 방식 몇 가지를 점검해 본 후, 그중 현실적인 여건상 바람직한 조명이라고 생각되는 광파이프 조명을 중심으로 현재 일반적으로 설치된 형광등 조명 방식과 비교/검토해 보았다. 광파이프 국내공급사에서 입수한 조명 프로그램으로써 국내의 지하철 역사 승강장을 시뮬레이션 해본 결과로는, 광파이프 조명시스템(프리즘 방식)은 초기 투자가 너무 크고 효율적인 광원이 없어, 현재까지는 형광등조명보다도 약 배 이상 고비용이며 원래의 라인 조명으로서의 양호한 균제도 특성도 충분히 살리지 못하여 좀 더 발전시켜야 적합해질 것이라고 판단되었다.
서울 수도권 지하철 승객이 인터넷으로 구매한 채소 등의 신선 식품을 퇴근하는 도중에 이동 경로상의 지하철역 구내의 서비스 시설물에서 배달 받는다고 가정하면, 제기되는 문제는 어떤 지하철역에 서비스 시설물을 설치하면 얼마나 많은 승객들이 이용하는 가를 파악하는 것이다. 이러한 문제는 픽업 문제로 알려져 있고, 픽업 문제를 풀려면 교통 흐름을 설명하는 교통 네트워크가 있어야 되고 각 교통 흐름의 이동 경로도 알 수 있어야 된다. 서울 수도권 교통카드 시스템의 교통카드 트랜잭션 데이터베이스로부터 지하철 승객의 출발역에서 도착역까지 움직이는 이동 경로인 승객 흐름을 구할 수 있으므로, 서울 수도권 지하철 교통 시스템에서 픽업 문제는 승객 흐름을 최대한 많이 포착하는 서비스 시설물들을 설치할 지하철역들을 선정하는 것이다. 본 논문에서 서울 수도권 지하철 시스템과 지하철 승객들의 흐름을 픽업 문제의 모델에 맞추어 수식화하였고, 이를 기반으로 하여 지하철 승객들의 흐름을 기종점 통행 행렬을 만들어 단계별로 가장 많은 통과 승객수를 갖는 픽업 역을 계산해내는 빠른 휴리스틱 알고리즘을 제안하였다. 대용량 교통 네트워크와 교통 흐름에 해당되는 약 400여 개의 지하철역을 가진 서울 수도권 지하철 네트워크와 약 500만 명의 지하철 교통카드 트랜잭션들을 입력으로 하여 제안된 알고리즘으로 선정된 픽업 역들을 빠른 시간 내에 얻었고, 그 중에서 상위 10개 픽업 역들을 지하철 안내 지도에 표시하여 설명하였다. 그리고, 그 결과가 거의 최적해와 같음을 추가 실험을 통하여 검증하였다.
본 연구는 서울시를 대상으로 근린의 토지이용과 대중교통시설 보행접근성이 통근통행에 미치는 영향을 분석하는데 연구의 목적이 있다. 이를 위해 본 연구에서는 2010년 수도권 가구통행실태조사 자료를 이용하여 분석을 수행하였으며, 최종적으로 34,071명의 통근통행 자료를 분석자료로 이용하였다. 분석방법은 임의절편로짓모형을 이용하였다. 분석결과 근린의 주거밀도와 토지이용혼합도가 높을수록, 그리고 거주지에서 지하철역까지 보행거리가 짧을수록 통근통행에서 승용차보다 지하철을 이용할 확률이 높아지는 것으로 나타났다. 따라서 고밀 복합개발을 유도하고 대중교통시설의 보행접근성을 높여주는 도시정책은 대중교통이용을 활성화하는데 긍정적인 영향을 미칠 것으로 생각된다. 마지막으로 대중교통을 이용한 통근통행에 영향을 미치는 지하철역의 보행권 범위를 산정한 결과 약 432~525m로 추정되었다.
서울의 지하철은 하루 450만 명 정도를 수송하는 중요한 대중교통 수단이다. 지하철 역사 내의 실내 환경에 대한 실내공기질 관리는 실내공기 오염의 대상물질에 대한 특정유해물질과 같은 단일 물질에 대한 지표에 의해 관리되고 있다. 그러나 공기중 입자상 물질의 특성은 복합적이기 때문에 공기질에 대한 관리는 여러 제한점을 가지고 있다. 또한 역구내의 먼지에 대한 단순 측정ㆍ분석만이 이뤄지고 있을 뿐 그 먼지의 생물학적 영향에 대한 연구는 미흡한 실정이다 본 연구에서는 지하철역 구내에서 포집한 미세먼지가 돌연변이원을 함유하고 있는 지를 여름과 겨울철에 대한 비교 평가하였다. (중략)
서울지하철역사내의 미세먼지농도는 환기에 의한 외부대기오염의 영향이 크다는 그간의 주장과 연구조사내용과는 달리 금번 이와 관련한 일련의 조사연구에서 그의 대부분이 내부 source에 의하여 결정되는 것을 확인하였다. 그의 중요한 source로서는 운행회수 1일 4226회에 의한 레일과 바뀌, 팬토그래프와 급전시설의 마찰, 1일 이용인원 5,481,000명에 의한 바닥과 신발의 마찰에 의한 마모와 발진현상과 사람들간의 접촉에 의한 섬유상 먼지의 비산, 그리고 역사내부의 서어비스업체등에서 음식조리시 부적적한 환기시설로 인한 것 등이 주요한 요인으로 생각되나 열차의 빈번한 출입으로 인하여 발생하는 열차풍에 의한 번지발생은 source의 큰 부분을 차지한 것이라는 전제하에 본 조사를 실시하게 되었으며 그의 영향정도를 파악하였다. (중략)
지하철은 많은 승객들을 원거리까지 안전하고, 신속 정확하게 원하는 지점으로 대량 수송할 수 있는 친환경적인 교통수단이다. 지하철의 공익성을 증대시키기 위해서는 정확한 승객 수요 예측이 이루어져야 한다. 본 연구는 정확한 지하철 수요예측을 위하여, 군집분석을 통해 서울시 1-9호선 지하철역들을 군집화 하였다. 그 후, 전체 역과 각 군집 별 최종 예측 모형을 제시하였다. 군집화 결과, 294개의 역이 3개로 군집화 되었으며 그룹 1은 상공업지구, 그룹 2는 주상복합지구, 그룹 3은 주거지구가 중심이 되는 역들로 나타났다. 그 후 각 군집 별로 다양한 데이터 마이닝 기법을 이용해 지하철 승차인원 예측 모형을 제시하고, 수요 예측에 중요한 영향을 미치는 요인들을 도출하였다. 그리고 최종 모형을 바탕으로 2018년 10월에 개통될 서울시 9호선 3단계 연장역인 8개 신설역의 3개월 수요를 예측하였다. 8개 신설역의 월평균 시간당 평균 승차인원은 약 241에서 452명, 월평균 시간당 최대 승차인원은 약 969에서 1,515명으로 추정되었다. 본 분석의 최종 모형을 활용한 신설역의 지하철 수요 예측은 대중교통 정책 결정을 위한 기초자료로 활용되어 효율적인 지하철 운영 방안 수립에 기여할 수 있을 것이다.
본 연구에서는 정보통신 이용행태와 통행행태, 특히 통행발생빈도 변화와의 관계를 파악하기 위하여 수도권에 거주하면서 수도권에 직장을 둔 직장인 995명을 대상으로 개인특성, 통행특성, 토지이용특성, 정보통신이용특성 등을 설문 조사한 결과를 분석하였다. 통행특성으로는 차량이용빈도, 통근수단, 그리고 통근시간을, 토지이용특성으로는 주거지와 직장근처 지하철역까지의 거리를, 정보통신이용특성으로는 인터넷이용빈도, 자료 및 정보획득, 커뮤니케이션 & 여가활동, 인터넷구매 및 판매, 금융 및 전자민원, 핸드폰서비스이용량, 그리고 이메일이용빈도 등을 이용하였다. 분석결과 통행특성과 토지이용특성이 정보통신이용특성과 더불어 상호 영향을 미치면서 통행빈도의 변화에도 영향을 미치고 있는 것으로 나타났다. 특히, 통근시간이 길고, 주거지와 직장에서 지하철을 이용하기 어려울수록 인터넷을 이용하여 자료 및 정보를 획득함으로써 실제 통행을 감소시키는 것으로 나타났다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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