Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2010.06a
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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.
This study analyzed passenger access and egress travel patterns related to a Korean regional railway station (Seoul station), then developed a binomial logit model. This model referred to bus and metro mode of access and egress during a national holiday (Chuseok 2009); obtained from transit smart card data. The results showed that 99% of passengers getting access to, or egress from, the regional railway station did so using less than two transfers, and that most passengers were more likely to choose a metro. However, the passengers that made access or egress trips near Seoul Station were more likely to take a bus. From the results of the mode choice model, it was found that the impact of travel time was greater than that of travel cost, in the choices made for both access and egress. Interestingly, the impact of travel time is much greater in choosing the mode of egress.
교통계획의 목적은 교통체계를 분석하여 교통과 활동간의 상호작용을 효율화시켜 도시 및 지역사회의 목표를 달성하는데 있으며, 합리적인 교통계획을 수립하여 한정된 투자재원을 효율적으로 배분하기 위해서는 교통수요에 대한 합리적 접근이 필요하다. 교통수요예측의 접근방법은 미시적인 개별적 접근방법과 거시적인 집단적 접근방법으로 구분되며, 다시 모형화 기법이 결정적인가 확률적인가에 따라 개별결정적, 개별활률적, 그리고 집단결정적, 집단확률적 모형의 4가지로 구분될 수 있다. 이 중에서 일반적으로 관심의 대상이 되는 2가지 형태는 집단결정적, 개발확률적 모형이다. 집단결정적모형은 전통적 교통수요예측모형에 해당되며, 개별확률적모형은 1970년대 Mc Fadden을 시작으로 Ben-Akiva, Manheim을 중심으로 한 소비자 행동선택 이론에 근거한 개별행태모형이 이에 해당된다. 개별행태모형은 개개인의 통행행태를 다른 모든 조건이 동일할 때 개개인은 비용의 최소화를 추구하고, 비용과 관련한 통행행태는 거시적 수준에서의 주어진 제약 조건과 관계가 있으며, 의사결정은 확률분포에 의해서 결정되는 효용원칙(Efficiency Principle)에 입각하여 해석한다. 도시내와 도시간, 취업자와 비취업자, 출퇴근 시, 목적별 등의 여러 가지 통행에 있어서 다양한 변수들을 사용하여 교통수단 선택모형의 파라메카 값을 추정하고 통행패턴을 분석해 왔다. 본 논문에서는 개별행태모형인 로짓모형 중에서 집단다항로짓모형을 이용하여 여러 통행 중 공항시설의 접근에 필요한 교통수단 효용함수의 파라메타 값 추정 시, 일반적으로 사용되는 통행시간, 통행비용이라는 변수를 공통으로 두고, 대중교통의 경우에만 해당하는 환승이라는 특정대안변수(Specific alternative variable)를 첨가하여 그것이 수단선택에 미치는 영향을 분석한다. 또한, 대중교통의 속성을 가지고 있는 지하철과 버스를 하나의 대안으로 묶어서 효용함수를 구한 다음 다시 승용차, 택시, 대중교통을 독립된 대안으로 두고 모형을 정립하는 NESTED LOGIT모형으로 파라메타를 추정하여 대중교통의 효용에 관해 분석·비교하였다. 본 논문에 이용된 자료는 공항을 이용하는 이용객들을 대상으로 직접 설문·면접조사한 자료이며 대상 교통수단은 승용차, 택시, 지하철, 버스로 설정하였다.
It is necessary to determine real path for urban railway users in order to allocate revenues between urban railway organizations. Out of several algorithms used to determine optimal routes, the k-path algorithm based on link-label has been utilized. However, this k-path algorithm has certain flaws. For example, optimal route can change depending on the travel and walking time, transfer penalty, and so on. Also, this algorithm cannot take into account the characteristics of users, who prefer express train to normal trains. In this paper, an algorithm is proposed to determine one single optimal route based on the traffic card data. This method also can search for an optimal path in conjunction with the railway timetable.
As the size of the airport terminal grows in line with the rapid growth of aviation passengers, the advanced baggage handling system that combines various data technologies has become an essential element in order to handle the baggage carried by passengers swiftly and accurately. Therefore, this study introduces the method of analyzing the baggage handling capacity of domestic airports through the latest data analysis methodology from the process point of view to advance the operation of the airport BHS and the main points based on event log data. By presenting an accurate load prediction method, it can lead to advanced BHS operation strategies in the future, such as the preemptive arrangement of resources and optimization of flight-carrousel scheduling. The data used in the analysis utilized the APIs that can be obtained by searching for "Korea Airports Corporation" in the public data portal. As a result of applying the method to the domestic airport BHS simulation model, it was possible to confirm a high level of predictive performance.
The integrated transit fare system of Seoul metropolitan area has given positively evaluated with reduction of user cost and activating the transfer behavior from its opening year, July 2007. However, there were only few research about railway demand forecasting methodology, especially mode share, has conducted under the integrated fare system. This study focuses on the utility estimation by each mode under the integrated fare system, and on the coefficient actualization relates on travel time and travel cost estimation with Household Travel Survey Data 2006. Also the railway demand analysis methodology under various fare systems is presented. The methodology from this study is expected to improve accuracy and usefulness in railway demand analysis.
KSCE Journal of Civil and Environmental Engineering Research
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v.36
no.1
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pp.105-114
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2016
With approximately 20 million transportation card data entries of the metropolitan districts being generated per day, application of the data to management and policy interventions is becoming an issue of interest. The research herein attempts a model of the possibility of dynamic demand change predictions and its purpose is thereby to construct a Dynamic Passengers Trip Assignment Model. The model and algorithm created are targeted at city rail lines operated by seven different transport facilities with the exclusion of travel by bus, as passenger movements by this mode can be minutely disaggregated through card tagging. The model created has been constructed in continuous time as is fitting to the big data characteristic of transport card data, while passenger path choice behavior is effectively represented using a perception parameter as a function of increasing number of transfers. Running the model on 800 pairs of metropolitan city rail data has proven its capability in determining dynamic demand at any moment in time, in line with the typical advantages expected of a continuous time-based model. Comparison against data measured by the eye of existing rail operating facilities to assess changes in congestion intensity shows that the model closely approximates the values and trends of the existing data with high levels of confidence. Future research efforts should be directed toward continued examination into construction of an integrated bus-city rail system model.
고속도로에서 교통류의 특성에 파악하여 교통류의 특성을 파악하여 동적행태로 교통상황을 분석하고 효과적인 제어전략, 시뮬레이션, 그리고 기하구조 개선등의 효율적이고 실용적인 적용을 위해서는 교통류의 정확한 모사가 필요하다. 시공간으로 표현되는 상태방정식을 포함하는 거시적 시뮬레이션 모델에 사용되는 연속류 모델은 이러한 교통류 특성을 모사하는데 적절하다. Lighthill과 Whitham(1955), Richard(1956)에 의해 일계도함수의 형태를 가지는 단순모델이 제시된 이후 모델의 결점을 보완하기 위해 많은 고계도 모델이 제시되었지만 고계도 모델이 가진 이론적인 결점에 대해서는 여러 연구들이 제시되어 있다. 또한 고계도 모델은 운동량 방정식의 유도, 정산, 구현의 어려움으로 널리 사용되기 힘들다는 단점을 가지고 있다. 만일 적절히 구현할 수 있다면 적용이 간단한 단순모델로도 보다 정확한 교통류 상황 모사가 가능하다. Ansorge는 혼잡교통류상황을 보다 정확하게 모사하기 위해 단순모델에 엔트로피 조건을 결합시킨 모델을 제시했다. Bui는 이 제안된 모델이 적절한 시뮬레이션 결과를 나타낸다는 것을 밝혔다. 그러나 이 모델은 차량의 재가속이 이루어지는 교통상황-stop-start wave의 경우 비현실적인 값을 가진다. 엔트로피조건에 의해 구해진 해는 실제보다 과다한 교통량을 추정하게 되는데 이런 결과는 위와 같은 교통상황에서 중요한 요소로 작용하는 가속효과가 무시되고 있기 때문이다. 따라서 본 연구에서는 stop-start wave 조건에서 가속도에 경계치를 부여하여 교통류율을 상한경계조건을 제시함으로써 교통상황에 맞는 교통류율을 산정하는 방법에 대해 제안하고자 한다.환승이라는 특정대안변수(Specific alternative variable)를 첨가하여 그것이 수단선택에 미치는 영향을 분석한다. 또한, 대중교통의 속성을 가지고 있는 지하철과 버스를 하나의 대안으로 묶어서 효용함수를 구한 다음 다시 승용차, 택시, 대중교통을 독립된 대안으로 두고 모형을 정립하는 NESTED LOGIT모형으로 파라메타를 추정하여 대중교통의 효용에 관해 분석·비교하였다. 본 논문에 이용된 자료는 공항을 이용하는 이용객들을 대상으로 직접 설문·면접조사한 자료이며 대상 교통수단은 승용차, 택시, 지하철, 버스로 설정하였다. 결과 적응형 알고리즘이 개개인의 최단시간 경로를 제공하는 사용자 평형 경로안내전략에 비해 교통혼잡도와 정체시간의 체류정도에 따라 3%에서 10%까지 전체통행시간을 절약할 수 있다는 결론을 얻었다.출발참, 구성대외개방선면축심, 실현국제항선적함접화국내항반적전항, 형성다축심복사식항선망; 가강기장건설, 개피포동제이국제기장건설, 괄응포동개발경제발전적수요. 부화개시일은 각 5월 26일과 5월 22일이었다. 11. 6월 중순에 애벌레를 대상으로 처리한 Phenthoate EC가 96.38%의 방제가로 약효가 가장 우수하였고 3월중순 및 4월중순 월동후 암컷을 대상으로 처리한 Machine oil, Phenthoate EC 및 Trichlorfon WP는 비교적 약효가 낮았다.>$^{\circ}$E/$\leq$30$^{\circ}$NW 단열군이 연구지역 내에서 지하수 유동성이 가장 높은 단열군으로 추정된다. 이러한 사실은 3개 시추공을 대상으로 실시한 시추공 내 물리검층과 정압주입시험에서도 확인된다.. It was result
Like always selecting anything in everyday lives, We must choose a travel mode to achieve its purposes driven by diverse factors such as travel distance and accessibility of public transit. Assuming that they are differentiated depending on whether a travel purpose is commuting, shopping or leasure, the study investigated their distinguished impacts on travel mode choice by using binary logit models by travel purpose and mode. Identifying that travel time has an important role in choosing a travel mode whether its purpose is any, the results show that longer travel time tends to increase the possibilities of taking public transit, transfer and rail transit rather than bus. In addition, the easy use of a car and its parking to travelers is more important in their choosing an automobile as a travel mode than other factors. In the models of identifying the probability of mode choice between bus and rail transit, we find that its choice tends to be decided by travelers depending on whether any public transit mode is more accessible to them. When comparing the results among travel purposes, we identify that the easy use of a car and parking in their destination is more important for commuting, while accessibility of public transit in their origination increases the probability of taking a transit mode.
This study seeks to clarify the background and factors for the expansion of bus networks that connect Incheon International Airport with its hinterlands. For this research objective, this paper analyzes the relationships among the change of bus routes, competitive transportation modes, passenger fares, and the shortest time distance. Previously, the hinterlands of route bus networks that connect Gimpo International Airport were Seoul metropolitan area, Chungcheong region, Jeonju and Iksan in Jeollabuk-do(province). However, the opening of Incheon International Airport resulted in the expansion of the hinterlands of bus networks to Gangwon-do, Gwangju, and major cities in Youngnam region. Simultaneously, route bus networks also expanded in Seoul metropolitan area. Each bus route connecting Incheon International Airport with its hinterlands was opened by a single bus company or various bus companies. In many cases, due to the uncertainty of revenues or bus company's regional ties, a bus route was opened by various bus companies. In this paper, the analysis of the number of one-way route bus service and density of flight passengers shows that the frequency of the route bus service for Seoul except Gangseo-gu(ward) and for Seoul's satellite cities(Suwon, Seongnam, Anyang, Gunpo, Guri, and Osan) should be decreased. The analysis also shows that the frequency of the route bus services for the other cities, counties(Guns), and wards(gus) should be increased. In Seoul metropolitan area, although route bus fares are more expensive than subway fares, passengers use route bus more frequency than subway because time distance of route bus is shorter than that of subway and subway transfer is inconvenient. In general, outside Seoul metropolitan area, air flight is preferred in the regions that have airports. In contrast, the route bus is preferred in Daegu and other regions that do not have airports.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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