• 한국ITS학회 논문지
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• 제17권6호
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• pp.40-53
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• 2018

교통카드자료에서 철도이용승객이동은 단말기ID 순서로 나타난다. 최초 단말기ID는 진입역사 Tag-In노선, 최종 단말기ID는 진출역사 Tag-Out노선, 중간 단말기ID는 환승역사 Tag노선정보를 각각 포함한다. 과거 3개 공사기관(서울교통공사, 인천교통공사, 한국철도공사)만 참여하던 수도권도시철도는 최초 및 최종 단말기ID로 표현된 OD만 존재했다. 최근 (주)신분당선, (주)우이-신설경전철 등 민자기관진입으로 진입환승노선 단말기ID와 진출환승노선 단말기ID가 포함된 Chain OD가 보편화되었다. Chain OD를 통한 정확한 경로구축과정은 수도권철도운송기관의 수입금배분의 기초자료로서 매우 중요한 위치를 차지하고 있다. 따라서 지하철네트워크에서 경로탐색은 Chain OD에 대한 최적경로탐색의 문제로 전환되어 새로운 해법이 요구된다. 본 연구는 철도네트워크에서 단말기 Chain OD의 최초 단말기ID와 최종 단말기ID 간의 최적경로탐색기법을 제안하는 것이다. 이때 Chain OD에 민자노선환승 TagIn/Out를 반영하여 최적경로를 탐색하는 방안을 강구한다. 이를 위해 링크표지로 구축된 3가지 경로탐색기법( 1) 노드 - 링크, 2) 링크 -링크, 3) 링크 -노드 )을 순차적으로 적용하는 방안을 제안한다. 가산성경로비용을 토대로 제안된 기법이 최적조건을 만족함을 증명한다.

• 정보처리학회논문지C
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• 제10C권6호
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• pp.747-754
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• 2003

본 논문에서는 DNA 생체정보와 소유자 기반의 hardware RFID(Radio Frequency Identification) 스마트카드, 그리고 Software 인증 분야인 PKI 전자서명을 도입한 다중 사용자 인증시스템을 제시한다. 이는 현 시스템의 인가딘 자의 접근 방법인 ID or password 가 안전한 방법이 아니므로 논문[1] 에서 제안한 사항을 다음과 같이 개선하였다. 즉, 사용자 인증 카드인 two card(the biometric registered seal card and the DNA persional ID card) 대신 하나의 RFID 스마트카드로 사용자 인증을 할 수 있고, 카드 분실시 사용자 정보 노출의 위험을 저가의 RFID로 해결한다. 또한 DNA personal ID 민으로 일난성 쌍둥이, 수혈한 환다, 암세포에서 돌연변이가 발생한 경우의 사용자 인증이 어려운 경우까지 사용자 ID 에 대응하는 일회용 의사난수와 DNA 정보로 사용자 인증을 해결하였다. 그러므로 현 생체 정보 사용자 인증시스템의 단점인 패턴 매칭과 패턴 비교의 에러르 정확한 digital DNA 생체정보로 안전하게 스마트카드에 저장하여 터미널에 로그온하는 local applications에 적용할 수 있다. 스미트카드내 RFID는 사용자를 판독, 추적, 관리할 수 있으므로 카드 분실시 카드 위치를 추적하고 개인 정보를 관리할 수 있으며, 어떠한 개인 DNA 정보도 노출되지 않는다. 현 PKI 전자서명의 비밀키 안전성을 해결한다. 뿐만 아니라 이러한 시스템은 생체정보의 RFID 스마트카드 사용 확대 계기로, 신용카드, 신분증, 그리고 여권 등에서도 이용할 수 있다. 제시한 시스템의 안전성을 통계학적 분석으로 보여진다.

• 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.