• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2010년도 한국컴퓨터종합학술대회논문집 Vol.37 No.1(A)
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• pp.38-39
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• 2010

수도권 대중교통 이용자는 2004년 서울시의 대중교통 체계 개편에 따라 교통 카드를 사용하여 버스와 지하철을 이용하게 되었다. 교통 카드를 사용하는 각 승객의 승차와 하차에 관한 데이터가 하나의 트랜잭션으로 구성되고, 하루 천만 건 이상의 트랜잭션들로 구성된 대용량 교통카드 트랜잭션 데이터베이스가 만들어지고 있다. 대중교통을 이용하는 승객들의 승차와 하차에 관한 여러 정보를 담고 있는 교통카드 트랜잭션 데이터베이스에서 유용한 패턴이나 정보를 탐사해내는 연구가 계속 진행되고 있다. 이런 연구 결과는 수도권 대중교통 정책을 입안하는데 중요한 기초 자료가 되고 수도권 승객들에게 대중교통을 보다 잘 이용할 수 있는 정보로 제공된다. 교통카드 이용률은 2006년 79.5%, 2007년 80.3%, 2008년 81.6%로 점차적으로 증가하고 있다. 대용량의 교통카드 트랜잭션 데이터베이스에 대한 연구를 살펴보면 하루 동안의 교통카드 트랜잭션 데이터베이스에서 순차 패턴을 탐사하는 알고리즘을 연구하였고[1], 승객들의 통행 패턴에 대한 분석연구를 확장하여 일 년에 하루씩 2004년에서 2006년까지 3일간의 교통카드 트랜잭션 데이터베이스로부터 승객 시퀀스의 평균 정류장 개수와 환승 횟수 등을 연도별로 비교하였다[2]. 수도권 지하철 시스템의 특성에 관한 연구로는 네트워크 구조 분석이 있었고[3], 승객의 기종점 통행 행렬(Origin-Destination trip matrix)에 의한 승객 흐름의 분포가 멱함수 법칙(power law)임을 보여주는 연구가 있었고[4], 지하철 교통망에서 모든 링크상의 승객들의 흐름을 찾아내는 연구가 있었다[5]. 본 논문에서는 교통카드 트랜잭션 데이터베이스에서 지하철 승객들의 통근 패턴을 탐사해내는 방법을 연구하였다. 수도권 지하철 네트워크에 대한 정보를 입력하고 하루치의 교통카드 트랜잭션 데이터베이스에 연구된 방법을 적용하여 8가지 통근 패턴들을 탐사해내고 분석하였다. 탐사된 패턴들 중에서 많은 승객들이 지지하는 출퇴근 패턴에 대해서는 시간대별로 승객수를 그래프로 보여주었다.

• 대한교통학회지
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• 제18권5호
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• pp.69-82
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• 2000

교통체계가 지하철 중심의 대중교통체계로 변화되면서 지하철이용을 활성화하기 위한 적절한 연계체계를 구축할 필요성이 고조되고있다. 따라서, 본 연구에서는 부산시를 대상으로 타 목적통행에 비해서 중요한 비중을 차지하면서 비교적 안정적인 행태를 보이는 지하철 이용 통근 통학자를 대상으로 대표적인 연계교통수단인 시내버스, 마을버스, 택시 이용시 통행특성에 대한 체계적인 분석과 연계교통수단 선택행태에 대한 다항로짓모형을 구축하였다. 모형의 구축결과 연계교통수단선택시 큰 영향을 미치는 설명변수는 차외시간(OVTT), 차내시간(IVTT), 요금(T-FARE, S-FARE, B-FARE), 소득(INCOME), 성별(SEX), 연령(AGE) 순으로 나타났다. 그리고, 연계교통수단의 이용은 환승을 위한 단거리 통행이기 때문에 차외시간이 차내시간보다 수단선택시 더 큰 영향을 미치는 것으로 나타났다. 통행비용관련 변수들은 통행시간 변수들에 비해 연계수단선택시 큰 영향을 미치지 못하는 것으로 나타났다. 따라서 요금인하로 인한 수요증가 정책보다는 적정수준으로 요금을 인상하여 이로 인한 수입 등을 이용하여 교통시설의 확충 등 서비스 개선에 의한 대중교통의 통행시간을 단축시킬 수 있는 서비스의 개선이 요구된다. 또한 통행시간가치는 타의시간의 시간가치가 차내시간의 시간가치보다 현저히 높게 나타났으며, 아침 통근 ·통학시 요금보다는 시간을 중요하게 인식하여 택시의 시간가치가 시내버스, 마을버스의 시간가치보다 훨씬 높게 나타났다.