서울시 대중교통 이용자의 통행패턴 분석
Travel Patterns of Transit Users in the Metropolitan Seoul
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초록
본 연구의 목적은 도시성장과 함께 통행거리와 교통량이 크게 늘어나 심각한 교통체증현상을 보이고 있는 서울을 대상으로 교통흐름의 공간적 특징을 파악하고, 이를 수도권 지역의 토지이용 및 시설 분포와 연결시켜 수도권 지역의 기능적 연계의 공간구조를 밝히는 것이다. 이를 위해 본 연구에서는 교통카드를 이용하여 이동하는 대중교통 이용자들이 만들어 내는 통행 거래 자료를 바탕으로 통행행태와 통행흐름의 공간적 특징을 분석하였다. 교통카드 데이터는 하루 천만 건이 넘으며, 각 통행거래자료 마다 승․하차 및 환승의 위치와 시간, 이용 교통수단 등 방대한 정보를 담고 있어 이의 효율적 분석을 위하여 데이터마이닝 기법을 도입하였다. 특히 대중교통이용자의 통행행태를 파악하고 각 지점의 통행 수요를 파악하기 위한 새로운 알고리즘 개발하여 적용하였다. 분석결과의 공간적 특성을 파악하기위하여 지리정보체계를 이용하여 시각화시키고, 그에 입각하여 공간적 특성을 분석하였다. 또한 출발 교통량, 도착교통량, 총 지지도들 간의 관계성을 파악하기 위하여 상관관계분석을 시도하였다. 통행수요에 있어 강남의 2호선 지하철역을 따라 가장 많은 통행 수요가 나타나고 있으며, 그 다음으로 강북의 구도심지역이 또 하나의 중심축을 이룬다. 그밖에도 대단위 고층 아파트가 밀집되어 있는 주거지역들이 부수적인 중심축을 형성한다. 기․종점 수요와 함께 통과 수송량 까지 나타내는 총지지도는 강남의 구로-신도림 역이 가장 높게 나타나며 강남지역에 위치한 지하철 2호선 역들과 환승역들에서 높게 나타나고 있다. 이러한 통행패턴 분석은 일차적으로는 교통망 상의 교통흐름과 각 지점의 통행수요를 나타나며 지역 내에서 지점 간의 기능적 연계를 반영하고 있기 때문에 도시의 교통계획은 물론 지역의 토지이용 및 시설 입지 계획 수립에 필수적이다.
Abstract
The purpose of this study is to analyze the spatial characteristics of travel patterns andtravel behaviors of transit users in the Metropolitan Seoul area. We apply the data miningtechniques to explore the travel patterns of transit users from the T-money card database which hasbeen produced over 10,000,000 transaction records per day. The database contains the informationof locations and times of origin, transfer, and destination points for each transaction as well as theinformations of transit modes taken via the transaction. We develop an data mining algorithm toexplore traversal patterns from the enormous information. The algorithm determines the travelsequences of each passenger, and produce the volumes of support on each points (stops) oftransportation networks in the Metropolitan Seoul area. In order to visualize the spatial patterns oftravel demands for transit systems we apply GIS techniques, and attempt to investigate the spatialcharacteristics of travel patterns and travel demand. Subway stops located in the Gangnam areaappear the highest peak for the travel origin and destination, while the CBD in the Gangbuk standsat the second position. Two or three sub-peaks appear at the densely populated residential areasdeveloped as the high-rise apartment complex. Subway stations located along the Subway Line 2,
참고문헌 (35)
- "도시버스교통 이용자 개인특성에 관한 연구", pp.197 209~ (1994)
- "통행행동을 바탕한 동적 교통행태모형에 관한 연구", 20(5), pp.495~502 (2000)
- "행태의 다양성을 고려한 토지이용-교통모형의 개발", pp.87 100~ (1991)
- "토지이용-교통모형의 이론적 비교분석", pp.135 155~ (1994)
- "토지이용교통 통합모형을 이용한 공간계획 평가기법의 개발", 31(2), pp.205~222 (1995)
- "웹 로그 파일에서 순회 패턴 탐사 알고리즘" (2001)
- "오전 첨두시의 동적 교통관리를 위한 동적 통행배정모형에 관한 연구", 19(4), pp.97~108 (2001)
- "개별 행태 모형을 이용한 통근인구의 교통행동분석에 관한 연구", 14(4), pp.31~48 (1996)
- "서울시 도시교통정책" (2004), 한국지리연구소
- "서울의 통근통행 지리적 특성과 변화", pp.5~21 (1993)
- "A theoretical andempirical model of trip chaining behavior", pp.243~257 (1979)
- "Mining sequential patterns", pp.3~14 (1995)
- "Activity-basedapproaches to travel analysis", pp.323~341 (1992)
- "Modeling trip generation with data from single and two ndependent cross sectional travel surveys", 130(4), pp.167~174 (2004)
- "Modelling exposure to air pollution using GIS" (2003)
- "Travel" (1997)
- "Efficient data mining for path traversal patterns", 10(2), pp.209~221 (1998)
- "Journal of Transport Economicsand Policy 26", pp.213~244 (1992)
- "Tripchain behavior by central city commuters A causalanalysis of time-space constraints Development in Dynamic and Activity-BasedApproaches to Travel Analysis", pp.145~170 (1990)
- "On therelationship between commuting", pp.485~492 (1993)
- "Public health impact of outdoor and traffic related air pollution a european assessment", 356, pp.795~801 (2000)
- "Traversal pattern analysis of transit users in the Metropolitan Seoul" (2005)
- "Spatial relationships between respiratory disease and the local environment in Korea", pp.15~20 (2004)
- "A theoretical exploration of individualtravel behavior", eco(mic andcultural topics), pp.57~93 (1967), Plenum Press
- "Using a Hash based method with transaction trimming for mining association rules IEEE Trans", 9(5), pp.813~825 (1997)
- "Mining access patterns efficiently from web logs" (2000)
- "Economic Evaluation of Health Impacts Due to Road Traffic-related Air Pollution", pp.27~29 (2000)
- "Travel behavior at the household level understanding linkages with residential choice", pp.225~242 (2003)
- "Mining sequential patterns Generalizations and performance improvements", pp.3~17 (1996)
- "Behavioural modelling of road users current research and future needs", 25(2), pp.159~180 (2005)
- "Urban Transport Environment and Equity", Earthscan Publication Lid
- "Speed tracer A web usage mining and analysis tool", 37(1), pp.89~105 (1998)
- "SPADE an efficient algorithm for mining frequent sequences", pp.31~60 (2001)
- "서울특별시 성북구 동선동 3가 249-1 성신서울시 대중교통 이용자의 통행패턴 분석 393"
- "서울시 대중교통 이용자의 통행패턴 분석 395"
