• 대한교통학회지
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• 제33권2호
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• pp.170-181
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• 2015

본 연구에서는 교통카드 자료를 활용하여 서울외곽순환고속도로에 운영 중인 6개 버스정류장의 통행실태를 도출하고 정책적 시사점을 제시하였다. 첫째, 전체버스정류장의 통행자수 중 구리 37.56%, 의왕청계 36.9%로 대다수를 차지하여 두 버스정류장이 시설개선의 우선순위가 높은 것으로 도출되었다. 둘째, 의왕청계는 환승통행비율이 높아 버스정류장 시설 개선이 중요하며, 구리는 환승통행비율뿐만 아니라 승차와 하차비율도 높아 버스정류장 시설, 버스정류장까지의 접근로 시설, 방향별 버스정류장간 연결시설 개선도 중요한 것으로 도출되었다. 셋째, 출근시간대에 다른 정류장에 비해 구리(하행)버스정류장의 총환승대기시간이 상대적으로 길어 버스배차간격 개선의 우선순위가 높은 것으로 산정되었다. 넷째, 구리와 의왕청계 정류장을 이용하는 통행 중 가장 많은 기종점은 성남시 분당구인 것으로 나타났으며, 향후 버스노선 개편 등에 이러한 통행특성결과를 활용할 수 있을 것으로 판단된다.

• 지능정보연구
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• 제4권2호
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• pp.23-34
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• 1998

Travel time forecasting, especially public bus travel time forecasting in urban areas, is a difficult and complex problem which requires a prohibitively large computation time and years of experience. As the network of target area grows with addition of streets and lanes, computational burden of the forecasting systems exponentially increases. Even though the travel time between two neighboring intersections is known a priori, it is still difficult, if not impossible, to compute the travel time between every two intersections. For the reason, previous approaches frequently have oversimplified the transportation network to show feasibilities of the problem solving algorithms. In this paper, forecasting of the travel time between every two intersections is attempted based on travel time data between two neighboring intersections. The time stamps data of public buses which recorded arrival time at predetermined bus stops was extensively collected and forecast. At first, the time stamp data was categorized to eliminate white noise, uncontrollable in forecasting, based on wavelet conversion. Then, the radial basis neural networks was applied to remaining data, which showed relatively accurate results. The success of the attempt was confirmed by the drastically reduced relative error when the nodes between the target intersections increases. In general, as the number of the nodes between target intersections increases, the relative error shows the tendency of sharp increase. The experimental results of the novel approaches, based on wavelet conversion and neural network teaming mechanism, showed the forecasting methodology is very promising.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제16권6호
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• pp.112-123
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• 2017

정부의 대중교통활성화 정책과 이용자들의 승용차에서 버스나 지하철로의 수단 전환으로, 대중교통의 정확한 배차시간과 도착시간의 확보가 중요해졌다. 서울시에서 제공하는 버스운행관리시스템(BMS : Bus Management System) 자료를 이용하여, 실시간 버스위치, 배차간격, 운행이력 등의 정보를 알 수 있다. 본 연구에서는 BMS 자료를 이용하여 안전운행을 하면서 정시성도 확보할 수 있는 방안을 제안하고자 한다. 다른 연구와는 다르게, 버스 정류장 사이 구간을 5개의 지점과 6개의 시간으로 나누어, 각각의 시간을 BMS 자료를 이용하여 산정하였다. 또한, 각 시간에 영향을 주는 주된 원인을 살펴보고, 요소별 평균, 표준편차, 변동계수를 이용하여 정류장 별 정시성과 안전성, 이동성을 모두 확보한 버스 노선의 적정 운행시간을 제안하였다.

• 대한토목학회논문집
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• 제34권2호
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• pp.597-604
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• 2014

본 연구는 현재 국내 BIS에서 버스도착시간 안내를 위해 개별노선 단위로 산정되고 있는 정류소간 통행시간 기반의 버스도착시간 추정 모형의 한계점을 제시하고, 이를 극복하기 위한 방안을 제시하였다. 정류소간 운행시간을 기반으로 산출되는 버스도착시간정보의 특성을 이용하여 버스노선번호에 관계없이 버스정류소에 도착한 동일 구간을 운행하는 모든 버스의 정보를 순서대로 이용하여 버스도착시간을 추정하는 버스도착시간 추정모형을 제안하였다. 제안한 모형은 실제 버스운행정보를 수집하여 RMSE를 기준으로 검증을 실시하였으며, 분석결과 오차는 기존 모형 대비 최대 20%가 감소하였고 버스도착시간정보의 정확도와 직결될 수 있는 데이터 업데이트 주기는 절반수준으로 감소하였다. 이를 통해 버스도착시간의 급격한 증가나 감소, 동일한 구간을 운행하는 다른 노선의 도착예정시간 차이, 운행계획과 다르게 운행시의 정보제공 불가함 등의 문제가 해결될 것으로 기대된다.

• 대한교통학회지
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• 제28권1호
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• pp.135-142
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• 2010

본 연구는 현재 국내 BIS에서 버스도착시간 및 정류소간 통행시간 산정을 위해 개별노선단위로 적용하고 있는 버스 도착시간 추정 모형의 한계점을 제시하고, 이를 극복하기 위한 방안으로 버스의 진행 방향과 정류소 구간을 고려한 노선그룹단위 버스도착시간 및 구간통행시간 추정 알고리즘을 제시하였다. 서울시 BMS에서 수집되는 버스 운행자료를 활용하여 본 연구에서 제시된 모형의 신뢰성과 적정성을 평가하였다. 모형의 검증은 서울시에서 운행 중인 간선버스 노선 중 서대문역${\rightarrow}$독립문역 구간을 운행하는 노선을 대상으로 하였으며, 서울역방향(직진), 충정로방향(좌회전), 광화문방향(우회전) 등 버스노선을 진행방향과 구간별로 그룹화하여 모형에 적용하였다. 모형의 비교평가를 위해 RMSE를 효과척도로 하여 기존 개별노선단위 모형과 본 연구에서 제시한 노선그룹단위 모형을 비교한 결과, 관측 값의 개수가 4인 경우 구간별 평균 14.8, 관측 값의 개수가 5인 경우 구간별 평균 16.8의 차이로 본 연구에서 제시한 노선그룹단위 버스도착시간 및 정류소간 통행시간 추정모형이 기존 모형보다 우수한 것으로 분석되었다.

• 한국철도학회:학술대회논문집
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• 한국철도학회 2011년도 춘계학술대회 논문집
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• pp.1811-1825
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• 2011

본 연구에서는 2009년 집계된 스마트카드 데이터를 활용하여 대중교통 서비스를 평가하였다. 평가항목으로는 한국교통연구원에서 제시한 '대중교통정책수립을 위한 교통카드자료 활용방안'과 미국의 대중 교통 매뉴얼인 'TCQSM(Transit Capacity and Quality of Service Manual)'을 참고하여 스마트카드 데이터로부터 서비스평가 항목으로 추출될 수 있는 정류장과 정류장의 재차인원(load factor), 승객 승 하차 인원에 따른 정차시간(dwell time), 통행시간과 거리 산출에 의한 속도(speed) 등 정량적인 항목들로 선정하였다. 사례분석 평가대상 버스노선은 서울역환승센터 정류장을 운행하는 지선버스 7024번 노선 중 승객이 가장 많은 시간대의 버스로 선정하였다. 평가결과 '이대부고~삼호아파트' 구간의 재차인원은 1좌석/인을 점유할 수 없는 상태로 나타났으며, 정차시간은 승객의 수와 큰 연관성이 없는 것으로 분석되었다. 이는 승객의 패턴이 일률적이지 않으며 카드 tag 과정 또한 다양하기 때문인 것으로 파악되었다. 속도의 경우 정차시간을 고려하여 정류장 간 주행속도와 전 구간에서의 평균통행속도의 비교를 통해 분석하였다. 현재 운영 중인 대중교통 서비스에 대한 정확한 이해를 바탕으로 이를 개선 및 조정함으로써 승객뿐만 아니라 운영자 측면에서도 효율화를 가져올 수 있을 것이라 기대된다.

• 대한토목학회논문집
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• 제8권1호
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• pp.25-32
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• 1988

교차로 정지선을 출발한 차량군(車輛群)은 도로를 주행하는 동안 분산되며, 교차로의 지체시간은 분산된 교통류의 정지선 도착분포(到着分布)에 의해 결정된다. 본 연구는 여행시간분포조사(旅行時間分布調査)를 통하여 우리나라 차량군(車輛群)의 분산특성, 특히 승용차와 버스의 차량군(車輛群) 분리현상에 관하여 조사하였다. 그리고, 이러한 조사결과를 토대로 버스군(群)의 분리특성을 감안한 교차로 지체시간의 정확한 분석방법을 제시하였다.

• 한국경제지리학회지
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• 제21권4호
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• pp.335-349
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• 2018

본 연구의 목적은 시간이 경과하면서 통행속도와 같은 교통환경에 나타나는 변화가 대중교통이용자의 시간거리 접근성에 미치는 영향을 분석하는 것이다. 이를 위하여 서울대도시권 대중교통체계의 3개년(2011년, 2013년, 2015년)의 각각 1주일치 통행기록을 담은 교통카드 데이터를 활용한다. 교통카드빅데이터에는 대중교통이용자들의 통행궤적에 대한 시 공간 정보가 담겨 있다. 본 연구에서는 교통카드 자료의 통행시간을 토대로 각 시점의 대중교통체계를 구성하고 있는 지하철 역 및 버스 정류장들 사이의 링크들의 시간거리를 산출한다. 실험 결과로 얻어진 통합 교통망에서 접근도 변화는 두 가지 관점으로 요약할 수 있다. 첫째, 해가 지날수록 접근도는 떨어지는 경향이 있다. 교통망이 더 복잡해짐으로 차량의 이동 속도가 저하되기 때문이다. 둘째, 요일별 접근도 변화 분석에서 주말에 접근도가 높아지는 경향이 있다. 이것은 버스노선들 상의 버스 속도가 주말에 빨라지기 때문이다. 접근도 변화의 분석을 위해 연도별과 요일별 차량속도와 승객수를 그래프로 설명한다.