스마트카드 빅데이터를 이용한 대중교통 수요 추정 (Demand Estimation of Public Transport using Smart Card Big Data)

서지정보

· 발행기관 : 대한공간정보학회
· 수록지 정보 : 대한공간정보학회지 / 28권 / 3호 / 3 ~ 10페이지
· 저자명 : 이민혁, 전인우, 전철민

초록

본 연구에서는 스마트카드 빅데이터를 이용한 대중교통 수요 추정 기법을 제안한다. 스마트카드 데이터에 기록된 익명의 승객들을 에이전트로 활용하여, 노선 조정 이후의 정류장 및 노선 단위 수요를 분석한다. 각 에이전트는 버스, 지하철 등의 복합수단과 500m 이내 도보 환승을 고려한 최소 통행시간 경로에 배정된다. 본 연구에서는 스마트카드 데이터에서 약 120만 명의 승객을 추출하여 실제 노선 신설 사례에 대한 수요 추정 시뮬레이션을 수행하였다. 검증 결과, 노선의 일 평균 수요 및 정류장 단위 수요가 매우 유사하게 나타났고, 1인당 약 5분 이상의 통행시간 감소가 예측되었다.

영어초록

In this study, we propose a method for estimating public transport demand using the smart card big data. It is an agent-based model that can analyze demand by route and station level. Each agent is assigned to the minimum travel time path considering multi-modal and transfer within 500m. The simulation of an actual route adjustment case was performed using about 1.2 million passengers extracted from the smart card data. When compared with validation data, the average daily demand of that route and the demand per station were very similar. In addition, a decrease in travel time of more than 5 minutes per passenger was predicted.

참고자료

· 없음