• 한국IT서비스학회지
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• 제20권6호
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• pp.83-95
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• 2021

In this study, various usage patterns were analyzed after establishing a data mart for micro mobility analysis based on the rental history of public bicycles in Seoul. Rental history data is origin-destination data that includes the rental location and time, and the return location and time. About 1500 rental locations were classified according to the characteristics of the location to create a 'station type' dimension. We also created a 'path type' dimension that displays whether the rental location and return location are the same. In addition, a derived variable called speed, which is obtained by dividing the distance used by the time used, is added, and through this, the characteristics of the riding area and the reason for the rental can be estimated. Meanwhile, administrative district link, administrative neighborhood link, and station type link were created to apply network analysis. Through this analysis, the roles and proportions of administrative districts, public facilities, and private facilities engaged in micro-mobility services were visualized. 49.9% of rentals occur at rental offices near transportation facilities, and half of them occur at rental offices near subway stations. The number of rentals during the evening rush hour is more than double that of the morning rush hour. When the path type is unidirectional, there is a fixed destination, so the distance and time used are short, and the movement speed tends to be high. In the case of round-trip, the purpose of use is exercise or leisure, so the distance and time used are long, and the movement speed is slow. It is expected that the results of the analysis can be used as reference materials for selecting new rental locations, providing convenient services for users, and developing user-specialized products.

• 대한토목학회논문집
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• 제26권4D호
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• pp.679-686
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• 2006

현재의 수도권 도시철도는 완행으로만 운행되기 때문에 통행시간측면에서 질 낮은 서비스를 제공하고 있어 시간가치가 증대한 현대 사회인들의 욕구를 충족시켜 주지 못하고 있다. 따라서 본 연구에서는 해외 사례 및 기존의 연구를 검토하여 현실에 적용 가능한 급행전철 도입방안을 찾아내고, 기존 노선 및 신설노선에 급행전철 도입방안을 제시함으로써 수도권 도시 철도의 기능회복 및 효율적인 광역교통망으로서의 역할을 수행할 수 있도록 하고자 하였다. 사례연구는 안산선만을 고려 하였을 경우와 안산선과 수인선을 모두 고려하였을 경우를 대상으로 하였으며, Branch & Bound(분기한정법) 알고리즘을 활용하여 열차의 지체를 최소화 하는 스케쥴을 작성 하였다. 열차의 운행계획은 배차시격 3분~10분에 배차패턴(완행:급행) 1:1~3:1로 기존에 설치된 대피선 및 확보된 부지를 고려하여 운행대안을 작성하였다. 안산선만을 대상으로 한 경우 대안들의 평균 결과값을 비교하였어도 표정속도 3.2km/h(7.3%)가 증가하였고, 통행시간은 4.14분(11.6%)가 감소하는 결과를 얻을 수 있었으며, 안산선+수인선의 경우에는 서울방향으로의 접근시간 및 표정속도를 비교해본 결과 수인선 개통시에는 인천 연수구 지역에서 서울로 진입 시간이 5.1~8.1분(8.6~12.5%)이 감소하는 것으로 분석 되었다. 연구를 종합해 보면 안산선과 수인선을 대상으로 급행열차 도입의 가능성을 검토한 결과 현재의 대피선을 활용하여, 간단한 시설의 추가만으로도 급행열차의 운행이 충분히 가능한 것으로 판단된다.

• 대한교통학회지
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• 제26권3호
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• pp.41-51
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• 2008

본고에서는 노선별 카드자료와 정산자료를 바탕으로 시내버스 운행계통 및 운행실태를 여러 가지 통계기법을 이용하여 분석함으로서 시내버스 노선개편 이후의 시내버스 노선체계 특성을 밝히고 있다. 운행거리와 운행시간과의 관계는 운행속도에 영향을 많이 받는 것으로 나타났고, 배차간격을 10분 이내로 하기 위해서는 단위시간당 운행대수가 0.1013대/분이상이 되어야 하며, 운행시간의 경우는 오전시간대보다 오후시간대가 더 많이 소요되는 것으로 나타났다. 이용승객 규모에 따른 운행계통 비교에서는 운행거리, 배차간격, 운행시간, 운행속도 모든 부문에서 이용승객이 적은 노선의 편차가 이용승객이 많은 노선보다 크게 나타났다. 한편, 카드건수, 평균수입, 환승률간의 분석 결과, 카드건수와 평균수입의 관계는 일반노선이 선형함수 관계, 좌석 및 급행노선은 지수함수 관계로 설명될 수 있다. 또한 일반노선, 좌석 및 급행노선의 환승률 1% 증가를 카드건수로 환산하면 각각 6.3건/대/일, 4.9건/대/일의 감소에 해당하는 것으로 분석되었다. 마지막으로 흑자노선과 적자노선의 분석 결과인데, 흑자노선과 적자노선을 판별하는데 유효한 4가지 변수를 판별력의 크기순으로 나열하면 km당 운행대수, 외곽경유 유무, 지하철 경유수, 종합대학 경유수순이 된다. 향후 마을버스 환승요금제 시행 시에는 수입증가를 위하여 상기 유효변수들을 잘 고려한 시내버스 노선조정과 대중교통우선정책이 필요하며, 비용절감을 위하여 시내버스와 마을버스의 위계를 보다 명확히 한 노선운영이 필요할 것으로 판단된다.

• 대한교통학회지
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• 제23권5호
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• pp.157-167
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• 2005

서울시 통합대중교통체계개편에 의한 준공영제 및 거리비례오금제의 시행으로 대중교통 수입금정산문제가 한국철도공사, 서울지하철공사, 서울특별시도시철도공사, 인천지하철공사의 기존도시철도운영기관의 수입금 배분 문제가 내재된 상태에서 버스와 도시철도의 수단간 배분문제까지 포함하는 복잡한 문제로 전개되었다. 또한 추가로 계획되고 있는 민자노선, 지자체의 경전철 도입계획으로 향후 대중교통수입금 정산은 보다 다양한 운영기관 및 지역의 협상문제로서 매우 복잡하게 전개될 것으로 예상되고 있다. 본 연구는 대중교통운영기관의 수입금 배정의 기본접근모형을 제시하는 것으로, 운영기관이 통합대중교통망에서의 승객수송에 기여한 정도를 파악하는 것을 핵심으로 하고 있다. 이를 위해 향후 전자지불시스템이 완비되었을 상황을 가정하여 이때에서 환승구간 때문에 승객의 통행행태가 파악되지 않는 수도권 도시철도로 한정하여 역간의 (복수의) 통행경로를 파악하고 수요를 배정하여 운영기관의 인-Km등의 기여도를 계산하는 방안을 제안하다. 본 연구의 주요내용을 요약하면 다음과 같다. 1. 도시철도의 승객의 환승행태를 반영한 일반화 비용. 2. 역간 유사경로결정을 위한 K경로알고리즘. 3. 유사경로에 수요배정모형.

• 지능정보연구
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• 제28권1호
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• pp.329-352
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• 2022

미세먼지는 폐나 혈관에 침투해 각종 심장 질환이나 폐암 등의 호흡기 질환을 일으키는 것으로 보고되고 있다. 지하철은 일 평균 천만 명이 이용하는 교통수단으로, 깨끗하고 쾌적한 환경조성이 중요하나 지하터널을 통과하는 지하철의 운행 특성과 터널에 갇힌 미세먼지가 열차 풍으로 인해 지하역사로 이동하는 등의 문제로 지하역사의 미세먼지 오염도는 높은 것으로 나타나고 있다. 환경부와 서울시는 지하역사 공기질 개선대책을 수립하여 다양한 미세먼지 저감 노력을 기울이고 있다. 스마트 공기질 관리 시스템은 공기질 데이터 수집 및 미세먼지 농도를 예측하여 공기질을 관리하는 시스템으로 미세먼지 농도 예측 모델이 중요한 구성 요소이다. 그동안 시계열 데이터 예측에 관한 다양한 연구가 진행되어왔지만, 지하철 역사의 미세먼지 농도 예측과 관련해서는 통계나 순환신경망 기반의 딥러닝 모델 연구에 국한되어 있다. 이에 본 연구에서는 시공간 트랜스포머를 포함한 4개의 트랜스포머 기반 모델을 제안한다. 서울시 지하철 역사의 대합실을 대상으로 한 시간 후의 미세먼지 농도 예측실험을 수행한 결과, 트랜스포머 기반 모델들의 성능이 기존의 ARIMA, LSTM, Seq2Seq 모델들에 비해 우수한 성능을 나타냄을 확인하였다. 트랜스포머 기반 모델 중에서는 시공간 트랜스포머의 성능이 가장 우수하였다. 데이터 기반의 예측을 통하여 운영되는 스마트 공기질 관리 시스템은 미세먼지 예측의 정확도가 향상될수록 더욱더 효과적이고 에너지 효율적으로 운영될 수 있다. 본 연구 결과는 스마트 공기질 관리 시스템의 효율적 운영에 기여할 수 있을 것으로 기대된다.

• 지능정보연구
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• 제26권2호
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• pp.131-145
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• 2020

산업혁신의 흐름에 발맞추어 다양한 분야에서 활용되고 있는 IoT 기술은 빅데이터의 접목을 통한 새로운 비즈니스 모델의 창출 및 사용자 친화적 서비스 제공의 핵심적인 요소로 부각되고 있다. 사물인터넷이 적용된 디바이스에서 누적된 데이터는 사용자 환경 및 패턴 분석을 통해 맞춤형 지능 시스템을 제공해줄 수 있어 편의 기반 스마트 시스템 구축에 다방면으로 활용되고 있다. 최근에는 이를 공공영역 혁신에 확대 적용하여 CCTV를 활용한 교통 범죄 문제 해결 등 스마트시티, 스마트 교통 등에 활용하고 있다. 그러나 이미지 데이터를 활용하는 기존 연구에서는 개인에 대한 사생활 침해 문제 및 비(非)일반적 상황에서 객체 감지 성능이 저하되는 한계가 있다. 본 연구에 활용된 IoT 디바이스 기반의 센서 데이터는 개인에 대한 식별이 불필요해 사생활 이슈로부터 자유로운 데이터로, 불특정 다수를 위한 지능형 공공서비스 구축에 효과적으로 활용될 수 있다. 대다수의 국민들이 일상적으로 활용하는 도시철도에서의 지능형 보행자 트래킹 시스템에 IoT 기반의 적외선 센서 디바이스를 활용하고자 하였으며 센서로부터 측정된 온도 데이터를 실시간 송출하고, CNN-LSTM(Convolutional Neural Network-Long Short Term Memory) 알고리즘을 활용하여 구간 내 보행 인원의 수를 예측하고자 하였다. 실험 결과 MLP(Multi-Layer Perceptron) 및 LSTM(Long Short-Term Memory), RNN-LSTM(Recurrent Neural Network-Long Short Term Memory)에 비해 제안한 CNN-LSTM 하이브리드 모형이 가장 우수한 예측성능을 보임을 확인하였다. 본 논문에서 제안한 디바이스 및 모델을 활용하여 그간 개인정보와 관련된 법적 문제로 인해 서비스 제공이 미흡했던 대중교통 내 실시간 모니터링 및 혼잡도 기반의 위기상황 대응 서비스 등 종합적 메트로 서비스를 제공할 수 있을 것으로 기대된다.