• 한국철도학회논문집
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• 제19권3호
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• pp.388-396
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• 2016

서울 수도권 지하철 망은 과거 수십 년 동안 도심지의 인구 분산, 교통 정체 해소 그리고 인접 도시의 활성화 등 다수의 목적을 위하여 여러 번의 진화 과정을 거쳐 왔다. 본 연구에서는 서울 수도권 망의 동적인 진화에 따라 지하철 망의 특성과 망의 효율이 어떻게 변화해 왔는지를 분석하였다. 아울러 본 연구에서는 지하철 망의 효율을 보다 현실적으로 나타낼 수 있는 새로운 척도를 제안하였다. 서울 지하철 망의 효율성은 74%로 외국의 값들보다 높게 나타났으며 승객의 실질적인 흐름을 고려하면 효율성은 85% 이상으로 더 높게 나타났다. 9호선과 신분당선, 의정부선과 에버라인 노선들은 2013년 9월 이후로 수송 실적 관련 자료를 공개하지 않기 때문에 본 연구에서는 분석 범위를 데이터가 존재하는 2008년 9월부터 2013년 9월로 국한하였다.

• 한국경제지리학회지
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• 제14권2호
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• pp.116-128
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• 2011

서울 수도권 지하철 승객이 인터넷으로 구매한 채소 등의 신선 식품을 퇴근하는 도중에 이동 경로상의 지하철역 구내의 서비스 시설물에서 배달 받는다고 가정하면, 제기되는 문제는 어떤 지하철역에 서비스 시설물을 설치하면 얼마나 많은 승객들이 이용하는 가를 파악하는 것이다. 이러한 문제는 픽업 문제로 알려져 있고, 픽업 문제를 풀려면 교통 흐름을 설명하는 교통 네트워크가 있어야 되고 각 교통 흐름의 이동 경로도 알 수 있어야 된다. 서울 수도권 교통카드 시스템의 교통카드 트랜잭션 데이터베이스로부터 지하철 승객의 출발역에서 도착역까지 움직이는 이동 경로인 승객 흐름을 구할 수 있으므로, 서울 수도권 지하철 교통 시스템에서 픽업 문제는 승객 흐름을 최대한 많이 포착하는 서비스 시설물들을 설치할 지하철역들을 선정하는 것이다. 본 논문에서 서울 수도권 지하철 시스템과 지하철 승객들의 흐름을 픽업 문제의 모델에 맞추어 수식화하였고, 이를 기반으로 하여 지하철 승객들의 흐름을 기종점 통행 행렬을 만들어 단계별로 가장 많은 통과 승객수를 갖는 픽업 역을 계산해내는 빠른 휴리스틱 알고리즘을 제안하였다. 대용량 교통 네트워크와 교통 흐름에 해당되는 약 400여 개의 지하철역을 가진 서울 수도권 지하철 네트워크와 약 500만 명의 지하철 교통카드 트랜잭션들을 입력으로 하여 제안된 알고리즘으로 선정된 픽업 역들을 빠른 시간 내에 얻었고, 그 중에서 상위 10개 픽업 역들을 지하철 안내 지도에 표시하여 설명하였다. 그리고, 그 결과가 거의 최적해와 같음을 추가 실험을 통하여 검증하였다.

• 한국경제지리학회지
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• 제11권3호
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• pp.459-475
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• 2008

본 연구의 목적은 최근 다양한 네트워크 분석에 활발히 적용되고 있는 복잡성 분석을 통하여 수도권 지하철 망의 구조적 특성을 연구하는 것이다. 이를 위하여 수도권 지하철 망을 점과 선으로 구성되는 네트워크로 구성하고, 네트워크의 복잡성 분석에서 계산하는 다양 지표들을 산출하여 그에 대한 해석을 시도하였다. 특히 본 연구에서는 교통카드를 이용해 움직이는 수도권 대중교통이용자의 통행기록을 담고 있는 대용량 교통카드 트랜잭션 데이터베이스로부터 수도권 지하철망의 구조적 특징을 찾아내기 위한 알고리즘을 개발하고 그의 적용으로 얻어진 결과를 분석하였다. 또한 지하철역과 역 사이의 시간거리와 실제거리에 대해 최단경로를 탐사하는 알고리즘을 개발하고, 이를 통하여 얻어진 최단경로거리와 최단거리의 분포 구조를 분석하였다. 특히 최단 경로거리와 최단 거리의 합을 산출하여 수도권 지하절망을 통하여 각 역에서 다른 모든 역들에 도달하기 용이한 정도를 의미하는 접근성 지표로 삼고, 이를 GIS를 사용하여 수도권의 접근성의 공간적 분포를 나타내고 그의 공간적 구조를 분석하였다.

• 산업경영시스템학회지
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• 제41권2호
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• pp.95-104
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• 2018

Using network betweenness centrality we attempt to analyze the characteristics of Seoul metropolitan subway lines. Betweenness centrality highlights the importance of a node as a transfer point between any pairs of nodes. This 'transfer' characteristic is obviously of paramount importance in transit systems. For betweenness centrality, both traditional betweenness centrality measure and weighted betweenness centrality measure which uses monthly passenger flow amount between two stations are used. By comparing traditional and weighted betweenness centrality measures of lines characteristics of passenger flow can be identified. We also investigated factors which affect betweenness centrality. It is the number of passenger who get on or get off that significantly affects betweenness centrality measures. Through correlation analysis of the number of passenger and betweenness centrality, it is found out that Seoul metropolitan subway system is well designed in terms of regional distribution of population. Four measures are proposed which represent the passenger flow characteristics. It is shown they do not follow Power-law distribution, which means passenger flow is relatively evenly distributed among stations. It has been shown that the passenger flow characteristics of subway networks in other foreign cities such as Beijing, Boston and San Franciso do follow power-law distribution, that is, pretty much biased passenger flow traffic characteristics. In this study we have also tried to answer why passenger traffic flow of Seoul metropolitan subway network is more homogeneous compared to that of Beijing.

• 한국철도학회:학술대회논문집
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• 한국철도학회 2005년도 추계학술대회 논문집
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• pp.510-515
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• 2005

Since 1974, the first subway is constructed in Seoul metropolitan area, from 1985 country metropolitan subways have been built. But most country metropolitan subways cannot reach the goal of transportation sharing ratio and show a loss. In this paper, I investigate the issues of country metropolitan subways and present the methods to improve them focusing on strengthening transit network. At first, it is introduced that the method can complement incomplete network from insufficient subway lines. And I propose the consolidation method using KORAIL railway lines. Finally, the connecting method into subway missing area is presented with various transit systems like BRT, Guideway Bus and single railway line extension.

• 한국정보과학회논문지:컴퓨팅의 실제 및 레터
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• 제16권3호
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• pp.316-323
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• 2010

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.

• 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.

• 한국철도학회논문집
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• 제20권3호
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• pp.413-422
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• 2017

본 연구에서는 네트워크 중심성 지표를 사용하여 지하철 네트워크의 개별 노드의 중요성을 분석하고 이로부터 한국 지하철 네트워크의 특성을 분석하였다. 중심성 측도로 매개, 근접 그리고 차수 중심성을 사용하였다. 본 연구에서는 기존에 제안된 매개 중심성 지표와 승객들의 실제 흐름양을 함께 고려한 가중 매개 중심성 지표를 새롭게 제안하였다. 그리고 본 연구에서 제안한 여러 중심성 지표들 사이의 상관관계를 조사함으로서 서울 수도권 지하철과 승객 흐름의 구조적 특성 등을 조사하였다. 아울러 승객들 흐름의 편중 현상을 조사하기 위하여 멱분포(Power-law) 분석을 수행하여 결과 분석의 신빙성을 더하였다.

• 한국지반공학회:학술대회논문집
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• 한국지반공학회 1993년도 지하공간 건설기술에 관한 서울 심포지움 논문집
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• pp.3-30
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• 1993

To ease traffic congestion Seoul Metropolitan Government formulated the 2nd Phase of Seoul Subway Construction Scheme in 1989. The scheme calls for the construction of %60 km of subway which includes addition of 4 more subway lines and extension of 3 existing subway lines in addition to the existing 118 km of subway. As a final stage of the scheme subway line 6 is under planning and design. The line 6 is 36.1 km-long route connecting Ungam-Samgakchi-Changsin-Sinnae. Except for the depot main line wilts be underground and major construction methods are cut and cover and tunnelling. As a tunnelling method New Austrian Tunnelling Method will be adapted. The line will be opened by the end of 1997. With the completion of the line Seoul will have 278 km of subway network and the transport share by subway will be increased from 25% in 1992 to 50% in 1997.

• 교통기술과정책
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• 제8권4호
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• pp.89-96
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• 2011