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SSA를 이용한 지하철 노선 Chain OD 구축 및 활용
Establishment and Application of Subway Line Chain OD Using SSA 원문보기

韓國ITS學會 論文誌 = The journal of the Korea Institute of Intelligent Transportation Systems, v.18 no.5, 2019년, pp.100 - 111  

이미영 (국토연구원 국토환경.자원연구본부) ,  남두희 (한성대학교 사회과학부)

초록
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기존의 선별역사분석(SSA)은 특정 역사를 통행하는 개별승객의 기종점간 연계통행수단정보를 미시적으로 분석하는 개념이다. 따라서 지하철 노선과 같은 거시적이고 통합적인 분석방안으로 기존 SSA를 활용하기에는 한계가 있다. 본 연구는 개별승객의 지하철 통행의 경로탐색을 통하여 노선연계OD를 구축하고 활용하는 방안을 검토한다. 우선 승객이 이용한 연계통행 수단에서 지하철 통행에 대하여 통행경로를 탐색하고 이를 SSA의 노선분석에 적용하는 개념을 제안한다. 이 개념은 기존 SSA에 비하여 개별승객의 완전한 통행경로정보가 특정역사에서 존재하기 때문에 역사를 통과하는 노선과 노선에 포함된 역사의 상반된 분석이 가능하다. 또한 특정역사에 대하여 접근하는 노선연계OD를 통합적으로 관찰하는 것이 허용된다. 개념적 이해를 위하여 서울메트로9호선을 대상으로 사례연구를 통하여 특정역사를 중심으로 노선연계 OD의 통합적 구축개념과 노선에 포함된 역사로 접근하는 통행의 거시적 특성을 시연한다.

Abstract ▼ AI-Helper 아이콘AI-Helper

The existing selected station analysis (SSA) method analyzes the link transfer mode data between origin and destination of individuals passing through stations from a microscopic standpoint. As such, existing SSA is insufficient as it uses integrated analysis using macroscopic data such as subway li...

주제어

#역사선별분석   #지하철 노선 연계 OD   #경로선택모형   #교통카드   #빅노드 네트워크  

AI 본문요약
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문제 정의

  • 본 연구는 SSA에서 노선 Chain OD를 내재하는 방법론을 제안한다. 이를 위해 SSA에서 개별승객의 지하철 통행수단에서 지하철 환승으로 나타나는 연계노선정보를 재구축하는 방안을 강구한다.
  • 기존 SSA는 미시적이고 장소적으로 분석하여 역사내부의 통행분석에는 적합하나 노선으로 접근하는 통행에 대한 거시적 통합적 분석에는 한계가 존재했다. 본 연구는 SSA에서 지하철경로선택모형의 확장을 통해서 경로의 노선과 역사를 SSA의 개별승객통행에 내재화하는 방안을 도입하였다. 이에 따라 SSA에서 포착된 개별승객의 이동경로를 파악하여 전체적인 분석을 확장하는 방안을 마련하였다
  • 서울메트로9호선 환승역을 중심으로 본 연구에서 제안하는 SSA의 통합분석결과를 검토한다. [Fig.
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질의응답

핵심어 질문 논문에서 추출한 답변
지하철 네트워크의 경로탐색에서 선정된 경로는 무엇을 포함하는가? 지하철 네트워크의 경로탐색에서 선정된 경로는 노선링크, Big Node 순서, 속성정보를 포함한다. 경로정보구축방안은 \(\bar f_{mk}^{rs}\) 산정과정에서 경로(k) 전체 정보를 개인승객(m)에게 부여하는 방안이다.
경로정보구축방안은 무엇인가? 지하철 네트워크의 경로탐색에서 선정된 경로는 노선링크, Big Node 순서, 속성정보를 포함한다. 경로정보구축방안은 \(\bar f_{mk}^{rs}\) 산정과정에서 경로(k) 전체 정보를 개인승객(m)에게 부여하는 방안이다. 이때 j역사 관점에서 보면 j역사를 통행하는 모든 개별승객(m)이 경로정보를 보유하고 있으므로 Chain OD가 내재된다.
개별승객(m)이 통행한 경로(k)의 정보가 Big Node의 연결 순서로 나타날때 어떤 과정이 요구되는가? 개별승객(m)이 통행한 경로(k)의 정보는 Big Node(역사)의 연결 순서로 나타난다. 이때 특정역사(j)를 통과하는 경로(k)가 경유한 특정(선별)노선을 판단하는 과정이 요구된다. 이를 위해서는 Big Node(j)에 포함되는 교통카드 단말기노선ID를 검색하는 방법과 지하철 네트워크에서 Big Node와 연결된 노선링크로 파악하는 방법이 있다.
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참고문헌 (11)

  1. Azevedo J. A., Costa M. E. O. S., Madeira J. J. E. R. S. and Martins E. Q. V.(1993), "An Algorithm from the Ranking of Shortest Paths," European Journal of Operational Research, vol. 69, pp.97-106. 

    상세보기 crossref

  2. Beckmann M. J., McGuire C. B. and Winstern C. B.(1956), Studies int the Economics of Transportation, Yale University Press, New Haven, Conn. 

  3. Dafermos S.(1980), "Traffic Equilibrim and Variational Inequilities," Transportation Science, vol. 14, pp.42-54. 

    상세보기 crossref

  4. Gabriel S. and Bernstein D.(1997), "The Traffic Equilibrium Problem With Nonadditive Path Costs," Transportation Science, vol. 20, no. 5, pp.337-348. 

  5. LeBlanc L. J., Morlock E. K. and Pierskalla W.(1975), "An Efficient Approach to Solving the Road Network Equilibrium Traffic Assignment Problem," Transportation Research, vol. 9, no. 5, pp.309-318. 

    상세보기 crossref

  6. Lee M.(2017), "Transportation Card Based Optimal M-Similar Paths Searching for Estimating Passengers' Route Choice in Seoul Metropolitan Railway Network," The Journal of The Korea Institute of Intelligent Transport Systems, vol. 16, no. 2, pp.1-12. 

  7. Lee M.(2018), "A Study on Selected Station Analysis of AFC-Based Integrated Transit Network: Focused on Subway Transfer Stations in Seoul Metropolitan Area," The Journal of The Korea Institute of Intelligent Transport Systems, vol. 17, no. 6, pp.67-83. 

    원문보기 상세보기 crossref

  8. Lee M., Shin S. and Kim B.(2018), "An Analysis Model on Passenger Pedestrian Flow within Subway Stations: Using Smart Card Data," The Journal of The Korea Institute of Intelligent Transport Systems, vol. 17, no. 6, pp.14-24. 

  9. Sheffi Y.(1985), Urban Transportation Network, Prentice Hall, Eaglewood Cliffs, New Jersey. 

  10. Shin S.(2004), "Finding the First K Loopless Paths in A Transportation Network," Journal of Korean Society of Transportation, vol. 22, no. 6, pp.121-131. 

  11. Shin S., Baek N. C. and Nam D. H.(2016), "A Heuristic Optimal Path Search Considering Cumulative Transfer Functions," The Journal of The Korea Institute of Intelligent Transport Systems, vol. 15, no. 3, pp.60-67. 

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