• AI글쓰기 2.1 업데이트
PARTNER
검증된 파트너 제휴사 자료

버스 통행유형 특성을 고려한 하차정류장 추정연구 (A Study of Estimating the Alighting Stop Considering Bus Trip Type Characteristics)

15 페이지
기타파일
최초등록일 2025.06.24 최종저작일 2021.12
15P 미리보기
버스 통행유형 특성을 고려한 하차정류장 추정연구
  • 미리보기

    서지정보

    · 발행기관 : 한국교통연구원
    · 수록지 정보 : 교통연구 / 28권 / 4호 / 15 ~ 29페이지
    · 저자명 : 이숭봉, 이종우, 김건후, 천승훈

    초록

    최근 지방자치단체에서는 대중교통 이용 현황에 대한 모니터링 및 서비스 개선을 위해 교통카드 데이터를 활용하고 있다. 그러나 단일요금제를 적용하고 있는 지방 지자체에서는 이용자들의 하차정류장에 대한 정보가 누락되어 실제 통행패턴의 정확한 파악과 정책 의사결정 지원 등 데이터의 활용에 어려움을 겪고 있다. 이를 극복하기 위해 하차정류장 추정 방법론 개발과 관련하여 국내외 다양한 연구가 진행되어왔으나, 다양한 하차정류장 추정 방법론을 융합하여 보다 정확한 대중교통 통행패턴 정보를 구축하기 위한 연구는 상대적으로 미진한 것으로 판단하였다. 이에 본 연구에서는 기존에 수행된 연구들을 검토하여 하차정류장 정보가 누락된 데이터를 통행유형별로 분류하고 유형별 특성에 적합한 하차정류장 추정 방법론을 단계적으로 적용하였다. 개발된 방법론을 수도권 교통카드 데이터를 대상으로 적용하고 시나리오(하차미태그 비율, 허용오차 기준)별 정확도 및 유효태그 비율을 확인하였다. 본 연구에서 제시한 통행유형별 단계별 추정 방법론을 통해 기존연구와 비교하였을 때 하차정류장에 대한 정보를 보다 정확하게 추정 가능한 것으로 분석되었다.

    영어초록

    Recently, local governments are utilizing smart card data to monitor and evaluate public transport operations and improve public transport services. However, there are municipalities where passengers are not required to tag their transit cards when alighting, leading to lack of information on alighting locations and difficulties in utilization of public transit transaction data for accurate analysis of travel patterns and support for policy decision-making. There have been studies on estimating the alighting locations of transit users based on smart card data, but there are gaps in building more complete travel pattern information by using multiple estimation methods in stages. Therefore, this study categorized trips lacking information on alighting information, and applied estimation methods adequate for each trip category in stages. Then the accuracy of the estimation method under scenarios of proportion of tagging when alighting was evaluated using public transit transaction data from Seoul Metropolitan Area. The results suggest that it is possible to build more complete information on public transit users’ travel patterns using the estimation method by trip type as presented in this study.

    참고자료

    · 없음
  • 자주묻는질문의 답변을 확인해 주세요

    해피캠퍼스 FAQ 더보기

    꼭 알아주세요

    • 자료의 정보 및 내용의 진실성에 대하여 해피캠퍼스는 보증하지 않으며, 해당 정보 및 게시물 저작권과 기타 법적 책임은 자료 등록자에게 있습니다.
      자료 및 게시물 내용의 불법적 이용, 무단 전재∙배포는 금지되어 있습니다.
      저작권침해, 명예훼손 등 분쟁 요소 발견 시 고객센터의 저작권침해 신고센터를 이용해 주시기 바랍니다.
    • 해피캠퍼스는 구매자와 판매자 모두가 만족하는 서비스가 되도록 노력하고 있으며, 아래의 4가지 자료환불 조건을 꼭 확인해주시기 바랍니다.
      파일오류 중복자료 저작권 없음 설명과 실제 내용 불일치
      파일의 다운로드가 제대로 되지 않거나 파일형식에 맞는 프로그램으로 정상 작동하지 않는 경우 다른 자료와 70% 이상 내용이 일치하는 경우 (중복임을 확인할 수 있는 근거 필요함) 인터넷의 다른 사이트, 연구기관, 학교, 서적 등의 자료를 도용한 경우 자료의 설명과 실제 자료의 내용이 일치하지 않는 경우
문서 초안을 생성해주는 EasyAI
안녕하세요 해피캠퍼스의 20년의 운영 노하우를 이용하여 당신만의 초안을 만들어주는 EasyAI 입니다.
저는 아래와 같이 작업을 도와드립니다.
- 주제만 입력하면 AI가 방대한 정보를 재가공하여, 최적의 목차와 내용을 자동으로 만들어 드립니다.
- 장문의 콘텐츠를 쉽고 빠르게 작성해 드립니다.
- 스토어에서 무료 이용권를 계정별로 1회 발급 받을 수 있습니다. 지금 바로 체험해 보세요!
이런 주제들을 입력해 보세요.
- 유아에게 적합한 문학작품의 기준과 특성
- 한국인의 가치관 중에서 정신적 가치관을 이루는 것들을 문화적 문법으로 정리하고, 현대한국사회에서 일어나는 사건과 사고를 비교하여 자신의 의견으로 기술하세요
- 작별인사 독후감
해캠 AI 챗봇과 대화하기
챗봇으로 간편하게 상담해보세요.
2026년 02월 02일 월요일
AI 챗봇
안녕하세요. 해피캠퍼스 AI 챗봇입니다. 무엇이 궁금하신가요?
7:59 오전