64. 통행시간분포 분석을 통한 도시철도 승객 탑승열차 추정 연구 / 윤호상, 홍정열, 장진원, 박동주

구두 Session 3, 대중교통2, 30(금) 14:50-16:20, 볼룸2, pp.273-278 

통행시간분포 분석을 통한 도시철도 승객 탑승열차 추정 연구 / 윤호상(서울시립대학교), 홍정열(서울시립대학교), 장진원(서울시립대학교), 박동주(서울시립대학교)

과학기술이 발전함에 따라 수도권 네트워크는 지속적인 변화가 발생하고 있다. 이러한 변화는 수도권 도시철도의 이용 수요를 증가시켰고, 이에 따라 도시철도 내 혼잡도도 높아지고 있는 실정이다. 그중에서도 9호선은 급행열차와 일반열차가 혼용되는 노선으로 지옥철이라고 불릴 정도로 열차 내 혼잡도가 높으며 관리가 시급한 노선이다. 9호선 이용 승객의 안전한 통행을 위해 급행열차와 일반열차의 수요분석이 필수적이다. 본 연구의 목적은 스마트카드 데이터를 이용하여 9호선 이용자의 통행시간분포를 분석하고, 분포를 통해 승객의 급행열차 탑승 여부를 추정하는 것이다. 첫 번째로, 스마트카드 데이터를 이용하여 급행열차 탑승이 가능한 구간을 도출한다. 두 번째로, 급행열차 탑승이 가능한 구간에 대하여 통계적 모형을 이용하여 급행열차 탑승 승객의 통행시간과 급행열차 미탑승 승객의 통행시간이 혼합된 모형을 구축한다. 마지막으로 구축된 모형을 통해 급행열차 탑승 승객과 미탑승 승객 수를 추정한다. 본 연구를 위해 스마트카드 데이터를 활용하였다. 스마트카드에서 제공하는 승차시간, 하차시간을 이용하여 통행시간을 도출하였다. 우선적으로 혼합모형을 구축하기 위해 급행열차 이용이 가능한 구간에 대하여 전체 승객들의 통행시간은 급행열차를 탑승한 승객의 통행시간과 탑승하지 않은 승객의 통행시간으로 나눌수 있다고 가정하였다. 통행자 수가 30명 이상인 기종점을 대상으로 혼합모형을 구축했으며, 혼합 모형의 분포는 감마분포, 웨이블분포, 정규분포, 로그정규분포 네 가지 후보군을 선정하였다. 전체 분석 대상 기종점에서 EM 알고리즘을 통해 후보군의 통행시간분포들의 모수를 추정하였다. 후보군 중 가장 적합도가 높은 분포를 찾기 위해 AIC 분석을 실시하였다. 최종적으로 선택된 모형을 통해 급행열차 탑승 승객과 미탑승 승객 수를 추정하였다. 본 연구를 통해 결정론적인 접근방법을 통하여 추정 불가능한 승객들의 탑승 열차를 추정할 수 있을 것이며 또한, 결정론적인 방법론과 결합을 통해 보다 신뢰성 있는 결과를 도출해낼 수 있을 것으로 기대된다.

좌장 : 박신형, 원민수