• 한국항행학회논문지
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• 제23권5호
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• pp.380-385
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• 2019

본 연구는 실제 공항에서 수집되는 여객 데이터를 활용하여 공항 내 여객의 체류 시간을 분석한 연구이다. 여객의 체류 시간은 공항 터미널 설계, 공항의 수익성에 영향을 주어 중요한 여객 특성으로 간주되어 왔지만 실제 여객 데이터 수집의 어려움으로 그에 대한 분석이나 실시간 공항 운영에 활용하기가 어려웠다. 하지만 스마트 공항의 일환으로 세계 유수의 공항에서 방대한 양의 여객 데이터를 수집하고 있고, 축적된 데이터를 활용하여 공항 내 여객 체류 시간 분석이 가능해졌다. 본 연구에서는 인천 국제 공항에서 수집된 여객 데이터를 활용하여 여객 체류 시간 분석을 수행하였으며, 방대한 양의 자료를 효율적으로 처리하기 위해 데이터 마이닝 기법인 클러스터링을 활용하여 여객을 체류 시간에 따라 구분하였다. 분석 결과 인천 국제 공항 출발 여객은 체류 시간에 따라 1) 체류 시간이 짧고 대부분의 시간을 에어사이드에서 보내는 여객, 2) 평균 3 시간 정도의 체류 시간을 갖는 여객, 3) 총 체류 시간이 압도적으로 긴 여객 등 크게 3 개의 클러스터로 구분할 수 있는 것으로 나타났다.

• 한국IT서비스학회지
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• 제19권2호
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• pp.125-138
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• 2020

Currently, subway crowding is estimated by observing a specific point at specific hours once or twice every 1 or 2 years. Given the extensive subway network in Seoul Metropolitan Area covering 588 stations, 11 lines and 80 transfer stations as of 2017, implementing crowding mitigation policy may have its limitations due to data uncertainty. A proposal has recently been made to effectively use smart card data, which generates big data on the overall subway traffic related to an estimated 8 million passengers per day. To mitigate subway crowding, this study proposes two viable options based on data related to smart card used in Seoul Metropolitan Area. One is to create a subway passenger pattern model to accurately estimate subway crowding, while the other is to prove effectiveness of early bird policy to distribute subway demand that is concentrated at certain stations and certain time. A subway passenger pattern model was created to estimate the passenger routes based on subway terminal ID at the entrance and exit and data by hours. To that end, we propose assigning passengers at the routes similar to the shortest routes based on an assumption that passengers choose the fastest routes. In the model, passenger flow is simulated every minute, and subway crowding level by station and line at every hour is analyzed while station usage pattern is identified by depending on passenger paths. For early bird policy, highly crowded stations will be categorized based on congestion level extracted from subway passenger pattern model and viability of a policy which transfers certain traveling demands to early commuting hours in those stations will be reviewed. In particular, review will be conducted on the impact of policy implemented at certain stations on other stations and lines from subway network as a whole. Lastly, we proposed that smart card based subway passenger pattern model established through this study used in decision making process to ensure effective implementation of public transport policy.

• 대한지리학회지
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• 제45권5호
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• pp.592-608
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• 2010

본 연구는 수도권 광역도시철도 이용에서의 통행 연쇄 패턴으로 구분한 이용자 집단 특성과 총 이용 빈도 및 시간대 별 이용빈도로 구분한 역 집단 특성 간의 관계를 분석함으로써 수도권 광역도시철도 역 이용의 일반 특성을 규명하였다. 이를 위해 2005년도 6월 하루 동안 수도권 광역도시철도 전체 357개 역을 이용한 274만여 명의 역 이용지를 11개 통행 연쇄 패턴으로 구분하고, 이 중 2통행 수 이하의 단순 통행 5개 패턴에 해당하는 240만여 명의 통행 자료를 분석하였다. 분석 결과 이용객 수 및 시간대 별 출발 및 도착 비율에 근거하여 4개의 역 집단 구분이 가능하였으며, 특히 역 집단 간에는 계층적 구조가 존재함을 알 수 있었다. 또한 하루 동안의 역 이용 빈도가 역 집단 별로 일관된 차이를 보이는 것은 모든 이용자 집단에 있어 동일하나, 시간대 별 이용 비율은 역 이용자의 최초 통행의 도착역이 최종 통행의 출발역과 같은가 여부, 최초 통행의 출발역이 최종 통행의 도착역과 같은가 여부 등에 따라 달라짐을 알 수 있었다.

• 한국항만경제학회지
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• 제27권1호
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• pp.1-11
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• 2011

글로벌 여객의 해상운송과 항공운송에 대한 수요패턴은 교통수단에 따라 다르게 나타나고 있다. 국제여객선 이용은 1998년 54만 명에서 2008년 253만 명으로 4.7배 증가하였으며, 국제선 항공여객은 1998년 1411만 명에서 2008년 3,534만 명으로 2,124만 명 증가하여 국제선 항공여객보다 여객선에 대한 수요가 더 크게 증가하고 있다. 이에 따라 국제여객 항공운송이 차지하는 비중은 1990년 97.6%에서 2008년 93.3%로 하락하였으나 여전히 대단히 높은 비중을 차지하고 있다. 이러한 점은 국제여객선에 대한 수요를 창출할 수 있는 기회가 그만큼 크다는 것을 의미하는 것이기도 하다. 글로벌 여객은 환율과 경기에 어떠한 형태로든 영향을 받을 수밖에 없기 때문에 본고는 두 운송수단에 대한 수요패턴의 차이를 보이는데 목적을 두었다. 그 결과 환율변동에 대해 항공여객이 여객선여객보다 훨씬 민감한 반응을 보이며 경기상승에 대해 여객선수요가 훨씬 더 크게 나타났다. 경기회복과 더불어 국제여객선에 대한 수요가 크게 증가할 것임을 보여주는 것이다. 환율과 경기충격이 운송에 미치는 효과는 상당히 오랫동안 지속되었다. 항공수요는 경기상승충격에 의한 양의 효과가 환율상승 충격에 의한 음의 효과에 의해 어느 정도 상쇄되는 데 비해, 여객선 수요는 경기충격과 환율충격이 같은 방향으로 작용하여 환율과 경기가 여객선 이용에 대한 수요를 크게 증가시킬 것으로 나타났다.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제26권5호
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• pp.1061-1069
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• 2015

최근 교통 분야에서 발생하는 교통 빅데이터 (교통카드 데이터, ATMS 데이터 등)의 분석결과를 교통 정책에 활용하는 사례가 늘어나고 있는 추세이다. 또한 교통 데이터 분석 기법을 기존의 단순 빈도 분석 기법에서 다양한 데이터 마이닝 기법으로 확장하여 교통 데이터 속에 숨어있는 의미를 파악하려는 연구도 진행되고 있다. 본 연구에서는 교통카드 데이터에 대하여 토픽모델링 기법 중의 하나인 LDA (Latent Dirichlet Allocation) 기법을 적용하여 청주시 버스 승객들의 이동패턴을 분석한다. 이를 위해 교통카드 데이터의 하차 결측치를 추정하고, LDA 기법을 적용하여 이동패턴을 추출하였다. 또한 LDA 분석으로 도출된 값을 측정값으로 하여 다차원적 분석을 함으로써 청주시 버스 승객들의 이동패턴 특징을 파악할 수 있다. 분석 결과, 청주시의 경우 크게 1) 시외지역에서 터미널을 이용해 청주시에서 유입되는 패턴, 2) 주거지역에서 상업지역으로 이동하는 패턴, 3) 청주 인근 학교에서 상업 지역 (청주 중심가)로 이동하는 패턴을 발견할 수 있었다. 이동패턴은 도시 계획, 대중교통서비스 향상, 버스 노선 신설 등 다양한 교통정책의 수립에 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제10권12호
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• pp.91-100
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• 2010

서울 수도권 지하철 승객들의 탑승 패턴의 특성을 이해하는 것은 효율적인 수도권 지하철 시스템을 입안하는 데 중요하기 때문에 대용량 교통카드 트랜잭션 데이터베이스에서 유용한 패턴을 탐사하거나 귀중한 패턴의 분류에 대한 연구가 진행되어오고 있다. 본 논문에서 새로운 지하철 탑승 분류를 정의하고 하루 약 천만 건 트랜잭션들로 구성된 교통카드 트랜잭션 데이터베이스로부터 지하철 승객들의 11 가지 탑승 패턴을 분류하는 알고리즘을 제안하였다. 제시된 알고리즘을 구현하여 탑승 패턴들을 분류하기 위하여 하루 동안의 교통카드 트랜잭션 데이터베이스에 적용하였다. 실험 결과에서 왕복-탑승 패턴, 통근 패턴, 예상치 못한 흥미로운 패턴들에 초점을 맞추어 분석하였다. 각 분류된 패턴에 대해서 시간대별로 승객수를 지하철 트랜잭션의 승차시간과 하차시간 기준으로 그래프로 설명하여 유용한 패턴의 특성을 이해하도록 하였다.

• 한국철도학회:학술대회논문집
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• 한국철도학회 2008년도 춘계학술대회 논문집
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• pp.2109-2113
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• 2008

As the standard of living is higher, the passengers using public transportations desire better qualities of environment as well as more comfortable indoor environment. In case of train, the passengers' comfort in passenger cabin is one of the most important elements to be competitive with other transport systems. The indoor air quality of the cabin should be managed properly, because many passengers travel for a long time in the small space of $144\;m^3$. For proper management of the air quality, the heating, ventilation and air conditioning (HVAC) system is required for the ventilation of the compartment. To maintain comfortable environment in the compartment, the automatic ventilation system is needed to exchange the indoor air with fresh air or clean indoor air. In this study, we investigated the indoor air quality (PM-10, $CO_2$, and VOCs) in the compartment of train. In addition, type and pattern of PM-10 has been analyzed through the clustering analysis. Based on the analysis, we could found that the fine particulate matters in the compartment can be a serious hazard to human. To control the concentration of PM-10 and $CO_2$ air cleaners were developed. Through this study, it is expected that people who take a train will be in a more comfortable environment.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 1991년도 하계학술대회 논문집
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• pp.726-729
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• 1991

This paper proposes a new operation algorithm for elevator by considering both better service for passengers and minimization of energy consumption for elevator operation. The main idea of the proposed operation algorithm is based on the assumption that passengers push the numbered buttons indicating their destination, one of the main differences of proposed operation mode from the conventional one is that the elevator may move to the opposite direction for a few floors according to the rescheduled operational pattern determined by some factors. Some examples by computer simulation show the efficiency of the proposed operation algorithm.

• 한국철도학회:학술대회논문집
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• 한국철도학회 1998년도 창립기념 춘계학술대회 논문집
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• pp.160-171
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• 1998

Express subway system is one of the effective systems adapting to improve service level. Express trains make fewer passenger stop, using a double track or a bypass track, than local trains which served all stations, Express service has been very popular with passengers who travel uninterrupted between terminals, but is has generated some dissatisfaction among passengers who experience longer waiting time on stations. This study aims at proposing the methodology to analyze changes of travel pattern in subway system adapting the express service and to estimate the time saving effects resulting from the installation of the express system. This methodology is evaluated in the fifth line under an assumpt ion that express subway system are adapted. Based on the results of the case study, the following conclusions are made: First, express system reduce a total travel time of 13% or above. Second, shorter headway of express trains increases the time saving effects on subway system. although it requests more waiting time to local train passenger. Third, an installation of Express system to Seoul subway system can augment subway demand in seoul metropolitan area.

• 한국지리정보학회지
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• 제22권1호
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• pp.28-38
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• 2019

스마트카드 자료에는 개별 승객의 대중교통 이용기록이 저장되고, 이를 활용하면 정류장별, 시간대별 통행수요를 분석할 수 있다. 다만 스마트카드 자료에는 통행목적이 기록되어 있지 않기 때문에 통근, 통학, 여가 등의 목적별 수요는 설문조사 자료를 기반으로 추정되고 있다. 하지만 설문조사 자료에는 일부 표본의 통행만 기록되어 있어 전반적인 대중교통 통행수요를 추정하는데 한계가 있다. 만약 스마트카드 자료에서 통행목적을 추정할 수 있다면, 전수조사에 가까운 통행목적별 대중교통 수요에 대한 분석이 가능하다. 이에 본 연구에서는 스마트카드 자료에 기록된 승객의 O-D 통행빈도, 체류 시간, 출발 시각 등을 고려하여 통근, 통학, 귀가의 통행목적을 추정하는 방법론을 제시한다. 결과적으로 제시한 방법론을 적용하여 승객 중 근로자와 대학생을 분류하였다. 제시한 방법론의 검증으로는 가구통행실태조사 자료의 목적별 통행패턴과 본 연구를 통해 추정한 목적별 통행패턴을 비교하였다.