대중교통 빅데이터의 다차원 네트워크 분석기법
Multi-Dimensional Network Analysis for Mass Transit Big Data
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초록
본 논문에서는 시내버스의 운행관련 빅데이터를 활용하여 다차원의 대중교통 네트워크를 구축한 후, 네트워크 중심성 분석을 통해 대중교통의 구조적 특징을 파악하고, 이를 바탕으로 대중교통 취약지를 도출한다. 네트워크 중심성 분석 방법으로 연결 중심성, 매개 중심성, 고유벡터 중심성을 활용한다. 특히, 단순 네트워크보다 다차원 분석에 적합한 네트워크 정보를 구축하며, 확장방안도 제시한다. 네트워크 분석 결과는 시내버스 노선 개편, 대중교통 취약지 확인 등 교통관련 정책을 과학적으로수립하는데 기초연구 자료로 활용될 수 있을 것이다.
Abstract
We construct a multi-dimensional mass-transit network from the data generated bydaily city-bus operation, understand the structure and characteristics of mass transit through thecentrality analysis, and find the weak area of mass transit in the city. Degree centrality, betweennesscentrality, and eigenvector centrality are used for the analysis. We propose an extension ofthe idea for further multidimensional analysis for the transit data. The result of this study can contributeas basic research data for transportation plan in the city government.
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