본문 바로가기
KERD
논문KCI 등재

서울 대도시권 지하철 통행흐름의 요일 간 변이성 분석: 동적 시각화방법을 토대로

Time-Space Variability Analysis for the Weekly Passenger Flow of the Seoul Subway System: Based on Dynamic Visualization Methods

김호성|박종수|이금숙
한국경제지리학회 (The Economic Geographical Society Of Korea)|2017.06|한국경제지리학회지 (Journal of the Economic Geographical Society of Korea)|제20권 제2호|pp. 158-172|DOI 10.23841/egsk.2017.20.2.158

0

조회

0

다운로드

8

인용

0

참고문헌

키워드

서울 대도시권 지하철체계교통카드데이터베이스동적 시각화 방법시·공간적 분포요일간 변동성Seoul Subway systemsT-card databasesdynamic visualization methodstime-space distributionweekly variability
주제분류지리학

초록

본 연구는 동적 시각화 방법을 토대로 서울 대도시권 지하철 통행흐름의 요일 간 변동성을 분석한다. 이를 위하여 본 연구에서는 수도권의 1주일치 교통카드 자료에서 요일별로 1분 간격으로 지하철 승객흐름을 추출한다. 지하철망상의 통행흐름의 시공간적 분포를 나타낼 수 있도록 동적 시각화 방법을 고안하여 지하철 승객의 시공간적 분포에 나타나는 요일 간 변동성을 직관적으로 분석한다. 그 결과로 주중과 주말 지하철 승객흐름의 시공간적 분포 패턴은 확연한 차이를 보인다. 주중과 주말에도 요일에 따라 다소 다른 양상을 보인다. 서울의 주요 중심업무지역들과 유흥지역들의 승객흐름에도 요일별 승객흐름 양상에 뚜렷한 차이가 있음을 확인할 수 있다. 이러한 분석결과는 도시계획과 교통계획의 토대가 될 뿐 만 아니라 도시 재해·재난이 발생할 경우 피해에 노출되는 인구규모를 파악하고 신속한 대피대책마련에 유용한 정보를 제공할 수 있다.

Abstract

This study analyzes the time-space variability for the weekly passenger flow of the Seoul Subway system based on the dynamic visualization methods. For the purpose, we utilize one-week T-card transaction databases. By applying data mining algorithms, we extract passenger data for edge flows, on/ off passengers at each subway station per minute interval time. It is practically intractable to analyze such spatio-temporal passenger flows by general statistical techniques. We employ dynamic visualization methods to analyze intuitively and to grasp effectively characteristics of the diurnal passenger flows on the Seoul Metropolitan Subway system during one week. As the result, we found that substantial differences exist on the spatio-temporal distribution patterns among days as well as between weekdays and weekend. We also investigates the time-space variability among eight major centers, and we found wide differences in their spatio-temporal distribution patterns.

참고문헌 (39)

  1. 김호성, "서울 수도권 지하철 교통망 승객 흐름의 시각화", 한국콘텐츠학회 논문지, 10(4), pp.397~405 (2010), 한국콘텐츠학회
  2. 박기호, "시공간 개인통행자료의 지리적 시각화", 대한지리학회지, 40(3), pp.310~320 (2005), 대한지리학회
  3. 박종수, "교통카드 트랜잭션 데이터베이스에서 지하철 탑승 패턴 분류", 한국콘텐츠학회 논문지, 10(12), pp.91~100 (2010), 한국콘텐츠학회
  4. 박종수, "교통카드 트랜잭션 데이터베이스에서 통행 패턴 탐사와 통행행태의 분석", 한국경제지리학회지, 10(1), pp.44~63 (2007), 한국경제지리학회
  5. 박종수, "서울 수도권 지하철 교통망에서 승객 흐름의 분석", 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지, 16(3), pp.316~323 (2010), 한국정보과학회
  6. 박종수, "Pickup Point 최적입지선정을 위한 Greedy Heuristic Algorithm 개발 및 적용 : 서울 대도시권 지하철 시스템을 대상으로", 한국경제지리학회지, 14(2), pp.116~128 (2011), 한국경제지리학회
  7. 이금숙, "미디어 이용자의 활동공간 시·공간 정보를 활용한서울의 실시간 인구 분포 분석", 한국경제지리학회지, 18(1), pp.87~102 (2015), 한국경제지리학회
  8. 이금숙, "서울시 대중교통 이용자의 통행패턴 분석", 한국경제지리학회지, 9(3), pp.379~395 (2006), 한국경제지리학회
  9. 이금숙, "수도권 광역도시철도 하루 시간대별 이용 빈도에 의해 구분된 역 집단과 통행자의 통행 연쇄 패턴 간 관계", 대한지리학회지, 45(5), pp.592~608 (2010), 대한지리학회
  10. 이금숙, "수도권 지하철망 상 통행흐름의 위상학적 구조와 토지이용의 관계", 한국경제지리학회지, 10(4), pp.427~443 (2007), 한국경제지리학회
  11. 조창현, "도시 일상생활 연구의 시공간적 접근: 활동기반 이론에 의한 통행 행태 연구의 확장", pp.104~115 (2013), (주)푸른길
  12. Ahas, R., "Daily rhythms of suburban commuter movements in the Tallinn metropolitan area: Case study with mobile positioning data", Transportation Research Part C: Emerging Technologies, 18(1), pp.45~54 (2010)
  13. Anas, A., "Advances in urban Systems Modelling", pp.299~322 (1986), North-Holland
  14. Andrienko, N., "Exploratory spatio-temporal visualization: an analytical review", Journal of Visual Languages & Computing, 14(6), pp.503~541 (2003)
  15. Badoe, D. A., "Transportation-landuse interaction: empirical findings in North America, and their implications for modeling", Transportation Research Part D, 5, pp.235~263 (2000)
  16. Boarnet, M., "The influence of land use on travel behavior: specification and estimation strategies", Transportation Research Part A, 35, pp.823~845 (2001)
  17. Chen, C., "Diurnal pattern of transit ridership: a case study of the New York City subway system", Journal of Transport Geography, 17, pp.176~186 (2009)
  18. Chen, C., "Does the built environment make a difference? Additional evidence from the daily activity and travel behavior of homemakers living in NYC and suburbs", Journal of Transport Geography, 15(5), pp.380~395 (2007)
  19. Crnovrsanin, T., "Proximity based Visualization of Movement Trace Data", IEEE Sym. on Visual Analytics Sci. and Tech., pp.11~18 (2009)
  20. Dickinson, R., "City and Region" (1964), Routledge
  21. Doyle, J., "Population mobility dynamics estimated from mobile telephony data", Journal of Urban Technology, 21(2), pp.109~132 (2014)
  22. Feng, J., "Weighted complex network analysis of the different patterns of Metro traffic flows on weekday and weekend", Discrete Dynamics in Nature and Society, 2016, pp.9865230~ (2016)
  23. Goh, S., "How complexity emerges in urban systems: Theory of urban morphology", PHYSICAL REVIEW E, 93, pp.052309-1~052309-12 (2016)
  24. Goh, S., "Modification of the gravity model and application to the metropolitan Seoul subway system", PHYSICAL REVIEW E, 86, pp.026102~ (2012)
  25. Golob, T. F., "A simultaneous model of household activity participation and trip chain generation", Transportation Research Part B: Methodological, 34(5), pp.355~376 (2000)
  26. Goodchild, M. F., "A factorial model of aggregate spatio-temporal behavior: application to the diurnal cycle", Geographical Analysis, 25(54), pp.277~294 (1993)
  27. Hägerstrand, T., "What about people in regional science?", Papers in Regional Science Association, 24, pp.7~24 (1970)
  28. Janelle, D., "Diurnal patterns of social group distributions in a Canadian City", Economic Geography, 59(4), pp.403~425 (1983)
  29. Janelle, D. G., "The temporal ordering of urban space and daily activity patterns for population role groups", Geographical Systems, 5, pp.117~137 (1998)
  30. Lee, K., "Statistical analysis of the metropolitan Seoul Subway System: Network structure and passenger flows", Physica A: Statistical Mechanics and Its Applications, 387, pp.6231~6234 (2008)
  31. 이금숙, "Sleepless in Seoul: ‘The Ant and the Metrohopper’", Journal of the Korean Physical Society, 57(4), pp.823~825 (2010), 한국물리학회
  32. 이금숙, "Relationship between Diurnal Patterns of Transit Ridership and Land Use in the Metropolitan Seoul Area", 한국경제지리학회지, 15(1), pp.26~41 (2012), 한국경제지리학회
  33. Liao, L., "Learning and inferring transportation routines", Artificial Intelligence, 171(5-6), pp.311~331 (2007)
  34. Liu, L., "Understanding individual and collective mobility patterns from smart card records: A case study in Shenzhen", Intelligent Transportation Systems, 12th International IEEE Conference, pp.1~6 (2009)
  35. Sagl, G., "From social sensor data to collective human behaviour patterns: analysing and visualising spatiotemporal dynamics in urban environments", Proceedings of the GI-Forum, pp.54~63 (2012)
  36. Schönfelder, S., "Urban Rhythms and Travel Behaviour: Spatial and temporal Phenomena of Daily Travel" (2010), Ashgate Publishing Limited
  37. Thrift, N., "An introduction to time-geography", Geo Abstracts, pp.1~37 (1977), University of East Anglia
  38. Viti, F., "Analyzing weekly activity-travel behaviour from behavioural survey and traffic data", Proceedings of the 12th WCTR (2010)
  39. Zandvliet, R., "Short-term dynamics in the use of places: a space-time typology of visitor populations in the Netherlands", Urban Studies, 43(7), pp.1159~1176 (2006)

관련 논문AI추천

교통과 토지이용 정보를 결합한 서울 인구분포의 시공간적 분석: 4차원 시각화 방법을 토대로김호성, 이금숙한국경제지리학회 · 한국경제지리학회지2018 · 제21권 제1호서울시 대중교통 이용자의 통행패턴 분석박종수, 이금숙한국경제지리학회 · 한국경제지리학회지2006 · 제9권 제3호Relationship between Diurnal Patterns of Transit Ridership and Land Use in the Metropolitan Seoul Area박종수, 송예나, 이금숙, William P. Anderson한국경제지리학회 · 한국경제지리학회지2012 · 제15권 제1호서울 수도권 지하철망의 호선별 망 매개 중심성과 승객 흐름 분석이강원, 이정원한국산업경영시스템학회 · 한국산업경영시스템학회지2018 · 제41권 제2호COVID-19 확산에 따른 사회적 거리두기 동안 나타나는 서울시 지하철 통행 변화와 역 배후지역의 지리적 특성박소현, 이금숙, 함유희한국경제지리학회 · 한국경제지리학회지2021 · 제24권 제2호서울 대도시권 지하철망의 구조적 특성 분석박종수, 이금숙한국경제지리학회 · 한국경제지리학회지2008 · 제11권 제3호

이 간행물의 다른 논문 (7건)

농식품 무역의 글로벌 네트워크와 한국의 위상이준엽, 현기순pp. 121-136지식기반산업 창업기업의 고용창출 효과이정현, 이희연pp. 137-157가구의 거주지역 및 인적 특성요인이 주거입지 선호에 미치는 영향박원석pp. 173-188클러스터 적응주기 모델에 대한 비판적 검토전지혜, 이철우pp. 189-213영국의 대학기반 산학협력단지 관련 개념과 동향 및 정책적 시사점이종호, 장후은pp. 214-227
원문 보기