• Journal of the Economic Geographical Society of Korea
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• 제10권4호
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• pp.427-443
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• 2007

The purpose of this study is to investigate spacio-temporal structures of traffic flows on the subway network in the Metropolitan Seoul, and the relationships between topological structures of traffic flows and land use patterns. In particular we analyze in the topological structures of traffic flows on the subway network in time dimension as well as in spatial dimension. For the purpose, this study utilizes data mining techniques to the one day T-card transaction data of the last four years, which has developed for exploring the characteristics of traffic flows from large scale trip-transaction databases. The topological structures of traffic flows on the subway network has changed considerably during the last four years. The volumes of traffic flows, the travel time and stops per trip have increased until 2006 and decreased again in 2007. The results are visualized by utilizing GIS and analyzed, and thus the spatial patterns of traffic flows are analyzed. The spatial distribution patterns of trip origins and destinations show substantial differences among time zones during a day. We analyze the relationships between traffic flows at subway stops and the geographical variables reflecting land use around them. We obtain 6 log-linear functions from stepwise multiple regression analysis. We test multicollinearity among the variables and autocollelation for the residuals.

• Journal of the Economic Geographical Society of Korea
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• 제15권1호
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• pp.26-41
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• 2012

This study investigates the time-space characteristics of intra-urban passenger flows in the Metropolitan Seoul area. In particular, we analyze the relationships between transit ridership and land use through the use of the subway passenger flow data obtained from the transit transaction databases. For this purpose, the strength of each subway station, i.e., the number of total in-coming and out-going passengers at each station, in the morning, afternoon, and evening, is calculated and visualized, which reflects urban land use patterns. Then the subway stations are classified into four groups via a hierarchical analysis of the in-coming and out-going passenger flows at 353 stations. Each group appears to have characteristic properties according to the region, e.g., residential areas and central business districts. This has been confirmed by the analysis which probes explicitly the relationship between the local socio-economic variables and station groups. This analysis, disclosing the inter-relationship between the subway network and urban land use, may be useful at various stages in urban as well as transportation planning, and provides analytical tools for a wide spectrum of applications ranging from impact evaluation to decision-making and planning support.

• Journal of Korean Society of Transportation
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• 제27권6호
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• pp.129-137
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• 2009

Operation of intelligent transport systems technologies in transportation networks and more detailed analysis give rise to necessity of dynamic traffic analysis model. Existing static models describe network state in average. on the contrary, dynamic traffic analysis model can describe the time-dependent network state. In this study, a dynamic traffic model for the expressway system using FTMS data is developed. Time-dependent origin-destination trip tables for nationwide expressway network are constructed using TCS data. Computation complexity is critical issue in modeling nationwide network for dynamic simulation. A subarea analysis model is developed which converts the nationwide O-D trip tables into subarea O-D trip tables. The applicability of the proposed model is tested under various scenario. This study can be viewed as a starting point of developing deployable dynamic traffic analysis model. The proposed model needs to be expanded to include arterial as well without critical computation burden.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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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.