• 한국경제지리학회지
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• 제18권4호
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• pp.539-555
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• 2015

본 논문의 목적은 서울시버스체계의 시간거리 접근성을 산출하고 공간구조를 분석하는 것이다. 이를 위해 빅데이터인 교통카드 트랜잭션 데이터베이스에서 버스 이용객의 시공간정보를 이용하여 서울 버스 교통망의 시간거리 접근성을 산출하는 방법론을 제시한다. 특히 버스체계 운영 특성을 반영하여 버스 승객들이 출발지에서 승차하여 같은 버스로 목적지에 도착하거나 또는 중간에 다른 버스노선으로 환승하여 목적지 까지 도착하는 통행을 나타낼 수 있는 버스 교통망 그래프를 구성하고, 교통카드 트랜잭션 데이터베이스에서 각 승객이 이동하는 시간을 추출해 내어 평균 이동시간을 버스 교통망 그래프의 각 연결선의 가중치로 설정한다. 수정된 Floyd APSP algorithm을 이용하여 얻어진 각 결절점들 사이의 최단경로 이동시간을 바탕으로 각 버스정류장의 접근성을 계산하는 방법론을 제시한다. 또한 분석 결과를 정리하고 공간분포를 시각화하여 공간구조를 파악한다. 본 연구는 많은 버스노선과 버스정류장들로 구성되고 환승 등 다양한 통행행태가 내포되어 있는 복잡성 때문에 접근성 측정이 용이하지 않았던 서울 버스 교통망의 시간거리 접근성을 산출하려는 첫 시도라는 측면에서 의의가 크다.

• 정보학연구
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• 제4권3호
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• pp.1-17
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• 2001

국제무역부문에서 사이버무역거래가 활발하게 이용되기 물품운송 및 무역대금결제에 이르기까지 전통적인 방식에 의한 무역보다 전자환경에 맞는 안정되고 예측가능한 시스템구축이 필요하다. WTO, OECD, UNCITRAL, APEC등과 같은 국제기구에서 전자상거래 활성화를 위한 방안이 모색되고 있고, 무역 관련 국제규범에 사이버 무역 활성화를 위한 규칙을 마련하고 있으나 전자계약, 운송서류의 전자문서화, 전자결제 등에 이용하기에는 많은 문제점을 가지고 있다. 따라서 본 논문에서는 이들 문제점들을 규명하고 전자계약의 성립과 유효성 및 권리 구제에 대한 전자적 합의의 표준화, 전자선하증권 등을 중심으로 하는 운송서류의 권리이전문제, 전자결제시스템의 개발을 통하여 사이버무역을 활성화시킬 수 있는 방안을 제시한다.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제19권6호
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• pp.14-25
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• 2020

본 연구는 교통카드자료 이용하여 수도권 지하철을 통행하는 승객의 경로선택의 합리성에 대한 평가를 시행하는 방법론을 제안한다. 사용자 경로선택의 합리성은 최적의 경로를 선택한다는 기본원리로서 확정성과 유사성으로 구분한다. 확정성은 승객이 선택한 경로는 시스템적 최적경로와 일치하는 정도이다. 유사성은 시스템적 최적경로와 유사하게 파악되는 정도이다. 합리성을 판단하는 기법으로 K경로탐색기법을 이용하여 경로를 열거하는 방법을 구축하였다. 유사성 내에서 확정성을 파악하기 위하여 민자운영기관의 환승단말기 Tag 정보를 활용하였다. 따라서 유사성에서 승객이 선택한 최적경로는 Tag를 경유한 경로와 동일하다는 개념을 적용하였다. 연구결과 최적경로(K=1)로 나타나는 확정성은 90.4(%), K=(2-10)으로 나타나는 유사성은 7.9(%)로서 총 98.3(%)의 수도권 지하철 통행이 합리적으로 설명된다고 평가하였다. 비합리적 통행 1.7(%)는 사용자 다양성을 고려하여 나타나는 설명되지 않는 에러항으로 평가된다고 파악하였다.

• Journal of Information Technology Applications and Management
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• 제24권4호
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• pp.187-196
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• 2017

It is urgent to prepare countermeasures for traffic congestion problems of Korea's metropolitan area where central functions such as economic, social, cultural, and education are excessively concentrated. Most users of public transportation in metropolitan areas including Seoul use the traffic cards. If various information is extracted from traffic big data produced by the traffic cards, they can provide basic data for transport policies, land usages, or facility plans. Therefore, in this study, we extract valuable information such as the subway passengers' frequent travel patterns from the big traffic data provided by the Seoul Metropolitan Government Big Data Campus. For this, we use a Hadoop (High-Availability Distributed Object-Oriented Platform) to preprocess the big data and store it into a Mongo database in order to analyze it by a sequential pattern data mining technique. Since we analysis the actual big data, that is, the traffic cards' data provided by the Seoul Metropolitan Government Big Data Campus, the analyzed results can be used as an important referenced data when the Seoul government makes a plan about the metropolitan traffic policies.

• Nuclear Engineering and Technology
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• 제50권3호
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• pp.340-355
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• 2018

The methods and performance of a fast reactor multigroup cross section (XS) generation code EXUS-F are described that is capable of directly processing Evaluated Nuclear Data File format nuclear data files. RECONR of NJOY is used to generate pointwise XS data, and Doppler broadening is incorporated by the Gauss-Hermite quadrature method. The self-shielding effect is incorporated in the ultrafine group XSs in the resolved and unresolved resonance ranges. Functions to generate scattering transfer matrices and fission spectrum matrices are realized. The extended transport approximation is used in zero-dimensional calculations, whereas the collision probability method and the method of characteristics are used for one-dimensional cylindrical geometry and two-dimensional hexagonal geometry problems, respectively. Verification calculations are performed first for various homogeneous mixtures and cylindrical problems. It is confirmed that the spectrum calculations and the corresponding multigroup XS generations are performed adequately in that the reactivity errors are less than 50 pcm with the McCARD Monte Carlo solutions. The nTRACER core calculations are performed with the EXUS-F-generated 47 group XSs for the two-dimensional Advanced Burner Reactor 1000 benchmark problem. The reactivity error of 160 pcm and the root mean square error of the pin powers of 0.7% indicate that EXUF-F generates properly the broad-group XSs.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제16권5호
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• pp.60-71
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• 2017

본 연구는 고령자를 위한 지하철 역사의 수직이동시설을 평가하고 개선방안을 분석하는 것을 목적으로 한다. 서울시의 통행량이 많은 31개의 지하철 역사를 평가하기 위해 자료포락분석(DEA)을 이용한다. DEA의 투입변수는 스마트카드 자료를 이용하여 수집한 고령자 통행수 및 통행비율을 포함하며, 산출변수는 엘리베이터 설치 대수와 100계단 당 에스컬레이터 설치 대수로 구성된다. 분석 결과, 31개 지하철 역사의 평균 지수는 0.62로 산출되었으며, 잠실역, 가산디지털단지역, 건대입구역, 동묘역이 가장 우수한 것으로 나타났다. 이 4개의 역사는 지수가 낮은 다른 역사들을 위한 참조 그룹으로 설정된다. 참조그룹과의 비교를 통해 각 역사의 수직이동시설을 제고하기 위한 방안들이 제안된다.

• 한국철도학회논문집
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• 제17권6호
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• pp.457-465
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• 2014

본 연구는 교통카드자료를 이용하여 승객 OD를 분석하고 서울시 도시철도 최대 혼잡구간인 2호선 외선구간(사당~삼성)의 혼잡도 개선을 위한 통행 수요관리 정책을 제시하였다. 삼성역 이전 목적지 승객과 삼성역 이후 목적지를 가진 승객의 수요를 분리 유도하기 위한 기존 순환선과 삼성역까지 운행하는 단절운행 열차를 혼합으로 운행하는 대안을 제시하였다. 분석결과 순환선 탑승비율이 70%이며 순환선과 삼성행 단절 열차 투입빈도가 1:3일때 최고 11.3%의 혼잡도 개선효과가 있는 것으로 분석되었다. 2호선 혼잡구간을 통과하는 수요를 분리하는 수요관리 대안은 최소의 비용으로 혼잡도를 개선함과 동시에 승객의 쾌적성 개선을 가져올 것으로 기대된다.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제19권1호
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• pp.32-43
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• 2020

환승시간은 대중교통계획 및 정책 수립에 있어서 중요한 요소이다. 이에 본 연구에서는 교통카드 이용자료를 활용하여 대중교통 이용자의 환승시간 영향요인을 규명하고, 딥러닝 기법인 심층신경망 모형을 이용한 환승시간을 추정하였으며 이를 전통적인 회귀모형과 비교 분석하였다. 먼저 환승시간 영향요인의 경우, 주변 버스의 배차간격과 버스 정류장까지의 거리가 버스 환승시간에 양의 영향을 주었으며, 버스 노선수는 반대로 음의 영향을 주었다. 또한 지하철역이 속해있는 자치구에 따라서도 환승시간에 영향을 주는 것으로 나타났다. 도출된 환승시간 영향요인을 통해 딥러닝 모형을 구축하고 성능을 비교한 결과, 회귀모형보다 딥러닝 모형의 성능이 보다 우수하였다. 본 연구의 결과는 지역별 환승허용시간의 차등 적용 등 대중교통 환승정책의 기초 자료로 활용될 수 있을 것으로 판단된다.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제21권5호
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• pp.183-196
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• 2022

국내의 경우 대중교통 최소서비스 수준 분석을 통해 대중교통 접근성을 평가하고 있으나 이는 운영자 측면의 평가로 이용자 측면의 대중교통 접근성 분석은 이루어지지 않고 있다. 이에 본 연구에서는 알뜰교통카드 데이터를 이용하여 이용자의 대중교통 접근성을 분석한 결과 법정동보다 법정리의 접근시간 및 거리가 크며, 대중교통 접근성이 낮은 유형을 분류하여 분석한 결과 전체 평균 접근 시간에 비해 유형 1은 95%, 유형 2는 64% 더 크게 나타났다. 이러한 대중교통 접근성 문제 해결을 위해 델파이 조사를 통한 실시간 수요대응 자율주행 대중교통차량의 효율적인 도입 방안을 제시하고자 하였다. 델파이 조사 결과 기능은 환승연계 및 D2D, 서비스는 예약 및 정보제공서비스, 노선 운영 방식은 준동적 및 동적 운영, 접근거리는 300m, 노선 운행 거리는 10km, 정시성은 5분 이내와 같이 9개 항목에 대해 전문가들의 의견이 일치하였다.

• 한국지리정보학회지
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• 제23권4호
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• pp.217-233
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• 2020

본 연구는 공간 빅데이터, 공공 Wi-Fi AP와 야간 위성영상과 같은 새로운 지리 데이터를 활용하여 2018년 대구광역시의 도시 활력을 평가하였다. 새로운 지리 데이터는 다양한 시공간 스케일에서 도시민의 활동을 보다 직접적으로 파악하기 위하여 본 연구에서 사용되었다. 이동전화 데이터, 대중교통 스마트카드 데이터, 신용카드 데이터와 같은 세 가지 공간 빅데이터가 도시 활력의 사회적, 경제적 및 모빌리티 측면을 반영하기 위하여 사용되었다. 반면에, 공중 Wi-Fi AP와 야간 위성영상은 도시 활력의 가상적 및 물리적 측면을 고려하기 위하여 사용되었다. 다섯 개의 도시활력 지표들은 주성분 분석을 통해 통합되어 네 개의 시간대에서 집계구별 도시 활력 지수로 변환 되었다. 연구 결과에 의하면, 높은 도시 활력을 가진 다섯 개의 클러스터가 대구 도심, 대구은행 네거리와 범어역 네거리, 성서, 동대구역, 칠곡 3지구 주변에서 확인되었다. 또한, 도시 활력 지수는 같은 도시 공간상에서도 시간대별로 변한다는 것이 밝혀졌다. 본 연구는 도시 활력을 측정하기 위한 대리변수로 공간 빅데이터, 공공 Wi-Fi AP, 야간 위성영상을 통합하여 활용할 수 있는 가능성을 제시한다.