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.
The Journal of The Korea Institute of Intelligent Transport Systems
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v.21
no.3
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pp.1-17
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2022
Accurate analysis of the causes of metro rail traffic congestion provides a means of addressing issues arising from metro rail traffic congestion in metropolitan areas. Currently, congestion analysis based on counting, weight detection, CCTVs, and mobile Wi-Fi is limited by poor accuracies or because studies have been restricted to single routes and trains. In this study, a train congestion analysis model was used that includes the transfer and multi-path behavior of metro passengers and train operation plans for metropolitan urban railroads. Analysis accuracy was improved by considering traffic patterns in which passengers must wait for next trains due to overcrowding. The model updates train crowding levels every 10 minutes, provides information to potential passengers, and thus, is expected to increase the social benefits provided by the Seoul metropolitan subway
The spanwise growth of turbulence structures in turbulent pipe flow was investigated using the direct numerical simulation data of Re𝜏 = 544, 934 and 3008. Two-point correlations and pre-multiplied energy spectra of streamwise velocity fluctuations were examined along the spanwise direction. The arclength direction is defined as r𝛳, which is useful for an analogy with the spanwise direction for channels or boundary layers; here, r and 𝛳 are the radial distance from the core and the azimuthal angles, respectively. Both analyses showed that the arclength scales increased with increasing the wall-normal distance. It showed that the coherent structures were confined in the core region due to the crowding effect of a circular pipe geometry. The pipe flow simulation could describe a realistic geometrical flow along the azimuthal direction, unlike the simulations of turbulent channel or boundary layer flow using periodic boundary conditions along the spanwise direction. The present results provided the spanwise organization of energy-containing motions over a broad range of scales in turbulent pipe flow.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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