| 한글제목(Korean Title) |
한국 스마트 카드 데이터를 활용한 대중교통 승객의 이동 패턴 기반 위치 판별 기법 |
| 영문제목(English Title) |
Location Discrimination based on Mobility Patterns of Public Transportation Users Using Korean Smart Card Data |
| 저자(Author) |
유수정
이재길
Soo-Jeong Yu
Jae-Gil Lee
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| 원문수록처(Citation) |
VOL 33 NO. 02 PP. 0003 ~ 0013 (2017. 08) |
한글내용
(Korean Abstract) |
사람들의 이동 패턴을 이해하는 것은 도시 시스템을 계획하고 운영하는 데에 있어서 중요한 요소이다. 이에 사람들이 규칙적으로 움직이는 패턴을 발견하는 연구가 활발하게 이뤄지고 있다. 한편 서울시는 2004년 스마트 카드 시스템을 도입하였고, 이는 정확하고 편리한 대중교통 거래 기능을 제공할 뿐만 아니라 승객들의 이동 경로를 기반으로 한 대규모 데이터 분석을 가능하게 만들었다. 그러나 스마트 카드 데이터는 교통수단을 타고 내리는 순간만 기록하여 승객의 연속적인 위치 정보를 제공하지 않기 때문에 규칙성 연구에 한계가 존재한다. 따라서 본 논문에서는 대용량의 한국 스마트 카드 데이터를 활용하여 수도권 대중교통 이용자들의 이동시간과 공간을 고려한 이동 패턴 규칙성을 분석하기 위해 각 승객의 이동 패턴에 기반한 위치 판별 기법을 제시하였다. 먼저 매 시간대의 이동 규칙성을 계산하기 위한 식을 제안한다. 그리고 약 1300만명의 수도권 스마트 카드 사용자들의 1억5천만건의 거래 기록을 기반으로 승차와 하차 트랜잭션을 한 시간 단위의 시공간 데이터로 변환하였으며, 위치 판별 기준을 적용했을 때 이동 규칙성 결과가 어떻게 변화하는지 분석하여 제안하는 기법의 잠재성을 보이고 향후 연구의 방향에 대하여 토의한다.
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영문내용
(English Abstract) |
Understanding people's movement patterns is an important factor in planning and operating a city system. Therefore, researches have actively attempted to find patterns that people regularly move. Meanwhile, Seoul introduced the smart card system in 2004, which not only provides accurate and convenient transit transaction functions, but also enables large-scale data analysis based on passengers' travel routes. However, there is a limit to study the regularity of mobility patterns because the smart card data holds the information only at boarding and alighting times and thus does not provide continuous positional information of the passengers. In this paper, by using large-scale smart card data of the traffic users in the metropolitan area of Korea, we propose a technique of discriminating passengers' hourly locations based on their movement patterns in order to analyze the regularity of the spatio-temporal mobility patterns. We first design a formula to calculate the regularity of mobility patterns of each time interval. Based on the transaction records of about 13 million smart card users in the metropolitan area, 150 million transactions are converted into hourly spatio-temporal data. The potential of the proposed technique is shown by analyzing how the results of the regularity change after applying the location discrimination technique, and the direction of future research will be discussed.
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| 키워드(Keyword) |
대중교통
이동 패턴
이동 규칙성
스마트 카드
빅데이터
시공간 데이터 분석
Public Transportation
Travel Pattern
Mobility Regularity
Smart Card
Big Data
Spatio-temporal Data Analysis
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