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문제 정의
- 흐름으로 구성된다. 본 논문에서는 수도권 지하철 교통망의 모든 링크에 이동하는 지하철 승객들의 흐름을 분석하는 방법론을 처음으로 제안하고, 실제 교통카드 트랜잭션 데이터베이스를 입력으로 하여 지하철역과 인접한 지하철역 사이의 각 링크 승객 흐름을 시간대별로 보여주었다. 개별 승객의 통행 경로는 최단 경로 알고리즘으로 찾아내어 교통망의 링크에 이동량으로 표시하였다.
- O-D 분석에서 간과하는 것은 강남역에 연결된 링크를 통과하는 승객들의 흐름에 대한 정보는 얻어낼 수 없다는 것이다. 본 논문에서는 역과 역사이의 링크를 지나가는 승객들의 흐름을 찾아내는 새로운 방법론을 제시하고, 교통카드 트랜잭션 데이터베이스에 알고리즘 올 적용하여 수도권 지하철 교통망(subway transportation network)의 각 링크에서 승객 흐름을 계산한다. 그림 1에서 실선으로 그려진 강남역에서 교대역으로 가는 링크의 승객 흐름을 시간대별로 계산하고, 반대 방향으로 교대역에서 강남역 방향의 승객 흐름도 계산한다.
- 원하는 최단 시간 경로를 쉽게 구할 수 있다. 본 논문에서는 일반적인 안내표시와 최단 경로를 위해 분리된 네트워크와 통합된 네트워크에 대한 자료구조를 동시에 구축하고 있다.
- 예제 1과 2는 버스를 사용하고 난 후에 지하철을 사용하여 통합 환승 요금이 적용되고, 예제 3과 4와 같이 버스를 환승하지 않으면 독립적인 트랜잭션으로간주되어 요금이 한 트랜잭션 단위로 부과된다. 본 논문에서는 지하철을 사용하는 승객들만의 트랜잭션을 추출해내어 시간과 승하차역에 관한 데이터를 이용하기 때문에, 교통카드 트랜잭션 데이터로부터 사용되는 속성은 승차일시, 승차역ID, 교통수단코드, 하차역 ID, 하차일시에 대한 것이다.
- 교통카드 트랜잭션에는 각 통행자의 통행에 대한 출발지점과 복적지, 이용 교통수단, 환승에 대한 위치와 시간 등에 대한 정확한 정보가 담겨있다. 실제 통행 자료가 대용량 데이터베이스로 콴리되는 것은 세계에서 처음 있는 것으로 교통 지리 분야나 대중교통 정책 분야 등에서 이를 활용하고자 연구를 수행하고 있다본 논문에서는 대용량 교통카드 트랜잭션데이터베이스에서 유용한 정보의한 종류인 서울 수도권 지하철망의 각 링크의 시간대별 승객 흐름을 찾아내는 방법론을 처음으로 제안한다. 각 링크의 시간대별 숭객 흐름에 대한 정보는 수도권 승객들의 실제 이동 상황을 설명하고 있기 때문에 수도권 교통정책 수립과 관련 분야에 활용될 수 있다.
- 분석을 수행하였다[6, 9]. 출발역과 도착역에 관한 승객들의 이동 상황을 분석하는 것이다. 예를 들면, 그림 1은 2호선 강남역과 인접한 지하철역 사이의 통행 흐름 올 보여주고 있다.
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