최근 서울에서는 날로 심각해지는 교통난 해소대책으로 현재 운행중인 1-4 호선 외에 5-8호선의 공사가 한창 진행중이다. 이러한 지하철 통과 인접지역 에서는 지하철 운행 진동으로 인하여 상부나 인접 건물에 진동 영향이 우려 되는 경우가 많으며 이에 대한 대책으로 지하철 궤도부를 방진하거나 상부 의 건물을 지하철 구조체로부터 진동 절연하는 방법이 검토되고 있다. 이러 한 대책 수립시에는 대책후의 진동예측이 필요하며 지하철의 진동특성 입력 데이타 확보가 필수적이다. 본 연구에서는 이러한 필요성에 따라 서울의 2호 선 강남역과 교대역, 3호선 교대역 궤도부 주변 바닥과 벽체, 플랫폼, 표파는 층의 바닥에서 지하철 통과시의 전후, 좌우, 상하방향의 진동을 측정 분석하 여 추후 지하철 진동저감대책 수립에 기초자료로 제시하고자 한다.
서울 도심의 인적 운송수단의 중심에 있는 지하철 $1{\sim}8$호선의 차량 객실조명과 지하철 역사 조명을 조사하여 현재의 조명환경을 파악한 후 각 호선별 지하철 차량의 객실 조도와 휘도를 측정하고 지하에 위치한 역사의 조도를 측정하여 분석하였다. 또한 역사의 기준등급을 환승역은 A등급, 일반역은 B 등급으로 적용하여 기준조도를 선정하였으며 현재의 측정 조도와 사용광원을 검토하여 에너지절약 및 지하철의 조명환경개선을 연구함으로써 이용객에게 쾌적하고 안락한 지하철 조명 환경을 만들고자 한다.
2009년 7월 개화에서 신논현까지 서울 지하철 9호선이 개통했다. 2010년 9호선 일평균 통행량은 예측 통행량 대비 97%수준이었으나, 2013년은 110%를 달성했다. 2015년 3월 2단계구간이 개통되어 평일 평균 이용객이 15만명 정도가 더 늘어났다. 국회 자료에 따르면, 출근시간 염창역에서 당산역까지의 혼잡도가 237%로 나타났다. 이는 다른 지하철 혼잡도 2배 뛰어넘는 수치이다. 당산역에서 여의도역(234%), 여의도역에서 노량진역(212%), 노량진역에서 동작역(216%)으로 기록이 될 만큼 특정 구간의 혼잡도가 높게 나타났고 급행노선을 선호하는 인원이 많아 시간이 지날수록 정체현상이 가중되고 있다. 따라서 본 연구는 혼잡도의 주 원인인 정체현상을 감소시키고 여객 수송율을 증가시키기 위해 기존의 급행 프로세스를 변경하는 방안을 제시한다. 여기에 적용된 연구방법은 혼잡도 수준을 낮추기 위해 필요한 프로세스 설정하고 아레나 시뮬레이션 프로그램 분석을 통해 본 연구에서 제시한 방안에 대해 검증한다. 본 연구에서 제안한 방식을 통해 지하철의 혼잡도 해소에 도움을 줄 수 있을 것이다.
본 논문에서는 지하철 정보를 제공하는 모바일 응용 프로그램을 제안하였다. 윈도우 모바일 6.0을 기반으로 한 이 응용프로그램은 지하철 역정보와 관련된 사용자의 편의성을 증대시키기 위하여 설계 및 구현되었다. 이 프로그램에서 지하철 노선도와 부가기능이 성공적으로 실행될 수 있도록 UI 인터페이스, 맵 모듈, 최단거리 모듈, 메모 모듈, 다익스트라 알고리즘 등을 설계하였다. 특히 다익스트라 알고리즘은 프로그램 내의 알람 기능과 역 정보에 적용되었고, 또한 역 정보와 같은 방대한 정보와 데이터를 인접 행렬을 이용하여 구축하였다. 이 응용프로그램은 보다 쉽게 조작하기 위해 6개의 메뉴들로 구성되어있다. 지하철의 종합 관제 센터로부터 신호를 받아 이 프로그램에 적용된다면, 많은 유저들이 보다 정확한 정보를 제공 받을 수 있다고 사료한다.
본 논문에서는 지하철용 2.4GHz대 무선영상 전송 신호의 신호 성능을 파악하기 위하여 신호 변화 현상이 크게 발생하는 지하철역 플랫폼을 중심으로 신호 레벨을 측정하여 지하철 역 내부 구조에 따른 페이딩 특성을 분석한다. 측정 결과에 대한 분석 결과, 직선역 구간에서 다수의 강한 다중경로파가 생성되어 곡선역 구간에 비해 신호 레벨의 변화가 심하게 나타났다. 경로손실 지수는 직선역 구간인 신흥역에서 2.5, 곡선역 구간인 판암역과 대동역에서는 각각 1.6와 1.9으로 나타났다. 50% 지점의 페이드 깊이와 넓이는 직선역 구간인 신흥역에서 가장 심하였으며, 레벨 교차율은 짧은 페이드가 빈번하게 발생하는 판암역에서 가장 심하게 나타났다. 따라서 신호 성능에 영향을 주는 페이딩 현상은 곡선역에 비해 직선역에서 더욱 심하게 발생하는 것을 알 수 있다.
서울 수도권의 지하철 교통망에서 승객들의 흐름을 찾아내는 방법을 제안하고 지하철의 주요 링크상의 승객 흐름을 분석한다. 교통망은 정점(vertex), 간선(edge), 그리고 승객 흐름으로 구성된다. 정점은 각 지하철역을 표시하고, 간선은 역과 역 사이를 연결한 지하철 링크를 표시하고, 승객이 승차역에서 하차역까지 최단 경로로 이동하면서 통과된 간선 위에 승객 흐름이 만들어진다. 본 논문에서는 지하철 승객들의 대용량 교통카드 트랜잭션 데이터베이스로 부터 지하철 교통망의 각 링크의 흐름을 계산해내는 새로운 알고리즘을 개발하였다. 500만 건 이상의 지하철 승객의 교통카드 트랜잭션에서 제안된 알고리즘으로 승객 흐름을 찾아내어서, 4개의 주요 지하철 랭크상의 통행 행태는 승객 흐름으로 분석되었고 모든 링크들 중에서 상위 10개 흐름을 테이블로 설명하였다.
본 소고의 목적은 중국과 한국의 지하철 역사 내에 있는 시각정보디자인의 양식 및 감성의 비교연구이다. 한국의 마찬가지로 중국 사회도 급속한 경제성장과 더불어 지하공간의 중요성이 증대되어지고 있다. 그리하여 지하교통의 아내시스템의 중요성이 더욱 뚜렷하게 나타나게 되었다. 지하 공간에서 시각적 정보 디자인 성패의 가장 큰 평가기준은 바로 그 디자인에 대한 대중들의 인지도의 강약이라 할 수 있다. 그러나 지하철의 역할이 중요함에도 불구하고, 안내 시스템 등과 같은 일부 지하철 내부의 시각적 정보들은 사람들의 출입 등에 편의를 제공해주지 못하고 있다. 또한 각 지하철 역사내 시각정보시스템의 통일된 체계 구축과 함께 지역적 특성도 부가되어야만 한다. 때문에 시각적 정보에 대한 대중들의 인지도를 어떻게 높일가? 하는 문제는 모든 지하공간의 시각정보디자인에 있어서 반드시 해결해야 할 문제가 되었다. 본 논문에서는 한구 부산의 서면 지하철 역과 베이징 서지문 지하철 역 내부의 시각적 정보 디자인의 색채 조형 문자 등 시각 디자인을 구성하는 전반적인 관련요소에 대한 비교와 분석을 통해, 서로 다른 문화의 영항 하에서 두 곳의 시각적 정보 디자인의 공통점과 감성의 다른 점 및 어떤 디자인이 대중들의 시각적 정보 디자인의 인지도 높일 수 있는지에 대한 연구를 진행하고자 한다.
본 연구는 서울지역 COVID-19 확진자의 증가와 지하철 통행의 감소 변화에서 나타나는 특징을 파악하고, 이들 간의 상관관계에 근거하여 추출한 주성분을 바탕으로 지하철역을 군집 분류하고 군집별 특성을 분석하였다. 특히 COVID-19 확산 이전인 2019년부터 사회적 거리두기가 지속된 2020년까지 서울 지하철역별 시간대별, 주별, 월별 지하철 통행의 변화 패턴을 살펴보고, 통행 증가형과 감소형 역으로 구분한 후 감소형 중 상위 10분 위에 해당하는 역, 하위 10분위에 해당하는 역의 인구 및 토지이용 특성을 파악하였다. 분석 결과, COVID-19 확진과 지하철 통행은 서로 부(-)의 상관관계를 나타냈고, 지하철 통행과 역 배후지 토지이용 특성에 따라 서울 지하철체계를 구성하는 역들은 6개 유형으로 군집화되었다. 통행 감소 상위 10분위에 속하는 역은 낮 시간대 선택 통행의 분포가 높고, 역 배후지는 상업용 및 문화, 교육과 사회활동 관련 토지이용이 상대적으로 높아 향후 전염병 종료에 따른 지역 회복성도 매우 탄력적으로 반응할 것으로 전망된다.
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 연구는 Monte Carlo 기법을 교통카드기반의 수도권 지하철의 통행배정 문제에 적용하는 과정을 검토하였다. 연구는 우선 교통카드에서 역 간 표본의 통행에서 나타나는 통행시간에 대하여 프로빗 모형의 기반이 되는 정규분포의 가정을 적용하였다. Monte Carlo 통행배정은 역 간 통행에 대하여 평균과 표준편차를 산정하고 이를 개별 링크의 차내시간과 환승의 보행 및 배차간격의 가중치로 적용하는 방안을 제안하였다. 샘플 수가 50 이하로 낮게 나타나는 장거리 통행은 유사 통행의 특성을 이전하는 방안으로 적용하였다. 수도권 지하철 네트워크에 대하여 두 가지 방향에서 연구 결과를 검토하였다. 하나는 선릉-성수의 단일 역 간 통행에 대하여 차내시간 및 환승시간에 랜덤샘플링을 적용하는 방안으로 검증하였다. 다음으로 수도권 지하철 전체에 대해서는 역 간 통행 샘플수에 따라서 50 이상은 역 간 정규분포의 가정을 그대로 수용하였다. 샘플수가 50 이하의 장거리 통행은 역 간 최소거리가 122 (Km)에서 표본의 균등성이 확보되는 상황으로 판단하고 이 거리에서 나타나는 카드자료의 역 간 평균과 표준편차를 적용하였다. 사례연구로서 교통카드자료로 구축된 수도권 지하철을 네트워크를 대상으로 단일OD 및 전체 OD의 통행배정의 결과를 도출하였다. 한편 통행에 대한 샘플링이 부족한 상황에서 추가적인 연구가 필요한 것으로 나타났다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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