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수도권 도시철도 역사환승량 추정방안 -교통카드자료를 활용하여 -
Estimating Station Transfer Trips of Seoul Metropolitan Urban Railway Stations -Using Transportation Card Data - 원문보기

대한토목학회논문집 = Journal of the Korean Society of Civil Engineers, v.38 no.5, 2018년, pp.693 - 701  

이미영 (국토연구원)

초록
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수도권 도시철도의 환승통행은 '노선간환승'과 '역사환승'으로 구분된다. 역사환승은 1) 교통카드 Tag-In 단말기 운영노선과 초승열차 운영노선이 다른 경우와 2) 최종 하차열차 운영노선과 교통카드 Tag-Out 단말기 운영노선이 다른 경우에 발생한다. 기존연구에서 주로 교통카드자료를 이용한 환승량 추정은 '노선간 환승량'을 의미하며 '역사환승량'은 제외되어 환승통로를 이용하는 보행에 대한 과소추정의 원인이 되었다. 본 연구는 수도권 대중교통카드자료를 이용해서 역사환승량을 추정하는 방안을 제시한다. 이를 위해 승객의 경로선택모형에 역사환승량 산정에 적합하도록 변형된 Big-Node 기반 네트워크 구축기법과 자료구조 방법론을 제시한다. 1일 약 800만 건의 수도권 도시철도 이용카드자료를 대상으로 사례분석을 시행한다.

Abstract ▼ AI-Helper 아이콘AI-Helper

Transfer types at the Seoul Metropolitan Urban Railway Stations can be classified into transfer between lines and station transfer. Station transfer is defined as occurring when either 1) the operating line that operates the tag-in card-reader and that operating the first train boarded by the passen...

주제어

#Big-Node 기반 네트워크   #역사환승   #수도권 도시철도역사   #노선간환승   #대중교통카드자료  

표/그림 (18)

AI 본문요약
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문제 정의

  • 본 연구는 Eq. (4)를 기반으로 구성된 자료구조에 Big Node에 대한 역사환승량 계산이 가능하도록 추가보완된 자료구조(Figs. 6 and 7)를 제안하고자 한다.
  • 본 연구는 수도권 도시철도의 환승량 추정은 환승역사의 노선간환 승에 한정되어 있음을 지적하고, 역사환승개념과 역사에서의 환승 량을 산정하는 자료구조 방안을 제안했다. 기존에 제안된 도시철도 승객의 경로선택모형은 노선간환승량 추정에 적합하며 역사환승을 포괄하지 못하는 한계점을 보완하였다.
  • 본 연구는 역사에서의 직접환승을 추정하는 방법론을 제안한다. 우선 승객의 기종점간의 경로선택과정에서 역사환승이 반영되는 특성을 파악한다.
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질의응답

핵심어 질문 논문에서 추출한 답변
Big Node란 무엇인가? 따라서 9호선 ‘당산’과 2호선 ‘당산’을 대표하는 단일의 노드체계가 요구됨에 따라 부여된 대표번호가 Big Node이다. 따라서 Big Node는 복수의 노선이 공유하는 역명을 대표하는 번호이다.
경로선택모형이 내포하는 기본 가정은? KSCC에서 관리하는 도시철도 교통카드자료 정보는 출발역의 Tag-In과 도착역의 Tag-Out 단말기 번호를 포함하고 있어 승객이 이용한 환승을 포함한 경로정보는 경로선택모형을 통해서 추정된다. 경로선택모형의 기본가정은 ‘승객은 최소일반화비용의 경로를 선택한다’는 가정을 내포하고 있다. 시간으로 환산된 일반화비용은 Eq.
승객의 환승/이동경로를 교통카드를 이용하여 파악하는 것이 가능한 이유는? 현재 수도권 교통카드의 도시철도 이용률은 선/후불카드, 일회권, 정기권을 합쳐서 100%이다. 따라서 교통카드를 이용하여 승객의 환승/이동경로를 파악하게 되면 운영자료의 효과적인 구축뿐만 아니라 현안에 응용이 가능하다.
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참고문헌 (9)

  1. Gabriel, S. and Bernstein, D. (1997). "The traffic equilibrium problem with nonadditive path costs." Transportation Science, Vol. 20, No. 5, pp. 337-348. 

  2. Kim, S. (2014). "Improvements in methods of transfer passenger flow prediction between subway lines." The Seoul Institute, 2014-BR-07 (in Korean). 

  3. Lee, M. Y. (2004). Transportation network models and algorithms considering directional delay and prohibitions for intersection movement. Ph.D. Thesis, University of Wisconsin at Madison. 

  4. Lee, M. Y. (2015). "Analysis of transit passenger movement within seoul-gyeonggi-incheon area using transportation card data." Korea Research Institute for Human Settlements, 2015-06 (in Korean). 

  5. Lee, M. Y. (2017). "Transportation card based optimal m-similar paths searching for estimating passengers' route choice in seoul metropolitan railway network." Journal of The Korean Society of Civil Engineers, Vol. 16, No. 2, pp. 1-12 (in Korean). 

  6. Lee, M. Y. and Sohn, J. E. (2016). "Estimating transfer trips in seoul metropolitan urban railway network (using transportation card data)." Journal of The Korea Institute of Intelligent Transport Systems, Vol. 15, pp. 36-46 (in Korean). 

  7. Metropolitan Transportation Authority (MTA) (2016). "Joint project for the analysis of seoul metropolitan passenger origin and destination trip (OD) in 2015 year." 

  8. Shin, S. (2013). Research for Allocation of Connected Fare and Construction of Daily Revenue Allocation System for the Seoul Metropolitan Intercity / Urban Railway Organization, The Seoul Institute. 

  9. Shin, S. I., Baek, N. C. and Nam, D. H. (2016). "A heuristic optimal path search considering cumulative transfer functions." Journal of The Korea Institute of Intelligent Transportation Systems, Vol. 15, No. 3, pp. 60-67 (in Korean). 

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