KR20120068580A - Trip pattern analysis system of the public transportation using the transportation card data and the trip pattern analysis methods of the same - Google Patents

Trip pattern analysis system of the public transportation using the transportation card data and the trip pattern analysis methods of the same Download PDF

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KR20120068580A
KR20120068580A KR1020100130267A KR20100130267A KR20120068580A KR 20120068580 A KR20120068580 A KR 20120068580A KR 1020100130267 A KR1020100130267 A KR 1020100130267A KR 20100130267 A KR20100130267 A KR 20100130267A KR 20120068580 A KR20120068580 A KR 20120068580A
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Abstract

PURPOSE: A public transport traffic analysis system and a method thereof are provided to refine an OD(Original-Destination) system, thereby improving reliability of demand estimation and train investment evaluation processes. CONSTITUTION: A card reader(10) receives transportation card data from a transportation card(1) of a passenger. An operation server(200) stores the transportation card data in a real OD(Original-Destination) database(100). The operation server analyzes a traffic record for estimating traffic demand. The operation server distributes traffic of a public transport network.

Description

교통카드자료를 활용한 대중교통 통행분석 시스템 및 방법 {Trip pattern analysis system of the public transportation using the transportation card data and the trip pattern analysis methods of the same}Trip pattern analysis system of the public transportation using the transportation card data and the trip pattern analysis methods of the same}

본 발명은 교통카드자료를 활용한 대중교통 통행분석 시스템 및 방법에 관한 것으로서, 좀더 상세하게는 교통카드의 실적 데이터를 체계적으로 수집하고 데이터베이스화하여 관리하고 이를 분석하여 통행수요를 예측하고 대중교통수단의 경로를 선정하여 대중교통수단을 배정하도록 하는 분석 시스템 및 그와 같은 분석 방법에 관한 것이다.
The present invention relates to a public transportation traffic analysis system and method using a traffic card data, and more specifically, to collect and database the performance data of the traffic card systematically and to manage and analyze the traffic demand forecast and public transportation means The present invention relates to an analytical system and an analysis method for assigning a public transportation route to assign a public transportation route.

최근 버스나 지하철 등의 대중교통수단을 이용하는데 현금을 대신하여 교통카드가 주로 이용되고 있다.In recent years, public transport cards such as buses and subways are used instead of cash for transportation cards.

이와 같은 교통카드는 대중교통수단의 운임이나 유료도로의 통행료를 지불할 때 주로 사용되는 일종의 전자 화폐로서, 1996년에 대한민국 서울특별시 버스운송사업조합과 서울특별시의 주도로 “버스카드”가 서울시내 모든 버스에 상용화되면서, 스마트카드를 이용한 전자적인 대중교통의 지불수단이 대한민국에서 최초로 탄생하였다. Such a card is a kind of electronic money that is mainly used to pay the fare of public transportation or toll roads. In 1996, “Bus Card” was led by the Seoul Metropolitan Bus Transportation Association and Seoul Metropolitan Government. Commercialized on all buses, the first payment method for electronic public transportation using smart cards was born in Korea.

이후 점차 해외에서도 비슷한 방식이 도입되고 있으며, 최근 대한민국에서는 사용량을 계산하여 혜택을 주거나, 일반 상점에서 현금처럼 사용할 수 있는 기능을 갖춘 것도 등장하고 있다. Since then, a similar method has been gradually introduced overseas. Recently, South Korea also has a function that calculates the amount of usage and provides benefits, or features that can be used like cash in general stores.

한편, 교통 흐름의 원활화를 위해서는 수요 예측을 통한 대중교통수단의 적절한 집중 및 분산 배치가 이루어져야 하는데, 이와 같은 대중교통 통행 분석을 위해 국가교통DB, 교통카드, 지표개발 분야에 대한 연구는 대한민국의 수도권을 중심으로 지속적으로 진행되고 있다.On the other hand, in order to facilitate the flow of traffic, it is necessary to appropriately concentrate and disperse public transportation means through demand forecasting.In order to analyze such public transportation traffic, research on the national transportation DB, transportation cards, and indicator development areas is conducted in the metropolitan area of Korea. It is progressing continuously.

그런데, 기존의 대중교통 통행분석은 전국 교통카드의 통합을 통한 출발지(Origin)와 목적지(Destination)의 단순 정보만을 이용해 대중교통 통행 분석을 추상적으로 수행함에 따라 정확한 수요의 예측에 어려움을 가지고 있다. However, the existing public transportation traffic analysis has difficulty in accurately predicting demand by performing abstract public transportation traffic analysis using only the information of origin and destination through the integration of national transportation cards.

또한, 이러한 수요예측이 제대로 이루어지지 못함에 따라 교통 투자 및 새로운 대중교통의 투입, 분산 및 재배치 등을 위한 분석정보의 신뢰성도 낮아지는 문제가 있다.
In addition, there is a problem that the reliability of analytical information for investment, transportation, new public transportation input, distribution and relocation of the demand is also lowered due to poor demand prediction.

따라서, 본 발명은 이러한 문제점들을 해결하기 위한 것으로서, 그 목적은 교통카드 활용의 확대에 따른 대중교통수단의 분담률 향상을 위해 실제 교통카드자료 를 활용한 데이터 분석을 통해 OD(Origin-Destination) 체계를 구체화하여 수요예측절차 및 철도투자평가의 신뢰성을 향상시킬 수 있는 교통카드자료를 활용한 대중교통 통행분석 시스템 및 방법을 제공하는데 있다.
Therefore, the present invention is to solve these problems, the purpose of the OD (Origin-Destination) system through the data analysis using the actual traffic card data to improve the share of the public transportation means according to the expansion of the use of traffic cards To provide a system and method for public transportation traffic analysis using traffic card data to improve the reliability of demand forecasting procedures and railroad investment evaluation.

이와 같은 기술적 과제를 해결하기 위해 본 발명은; The present invention to solve this technical problem;

승객의 교통카드로부터 교통카드자료를 수신하는 카드리더와; 상기 카드리더로부터 수신되는 교통카드자료를 수집하여 REAL OD 데이터베이스에 저장하고, 교통카드자료를 기반으로 통행실적을 분석하고 통행수요를 예측하며 대중교통망의 통행배정을 하는 운영서버;로 구성되는 것을 특징으로 하는 교통카드자료를 활용한 대중교통 통행분석 시스템을 제공한다.A card reader for receiving traffic card data from a passenger traffic card; Collecting and storing the traffic card data received from the card reader in the REAL OD database, analyzing the traffic performance based on the traffic card data, predicting the traffic demand and assigning the traffic of the public transport network; It provides a public transportation traffic analysis system using traffic card data.

이때, 상기 카드리더와 운영서버는 유무선 방식의 다양한 네트워크를 통해 연계 운영되는 것을 특징으로 한다.At this time, the card reader and the operation server is characterized in that the operation is linked through a variety of wired and wireless network.

또한, 상기 카드리더는 대중교통수단인 지하철 역사의 게이트 및 버스에 설치되는 것을 특징으로 한다.In addition, the card reader is characterized in that it is installed on the gates and buses of the subway station of public transportation.

그리고, 상기 REAL OD 데이터베이스는; 카드리더로부터 수집한 교통카드자료를 저장 및 관리하기 위한 교통카드 수집정보DB와, 대중교통수단이 이동하는 노선 정보를 저장 및 관리하기 위한 노선정보DB와, 대중교통수단이 이동하는 노선별 경유 노드 정보를 저장 및 관리하기 위한 노선별 경유정류장 정보DB와, 대중교통수단이 이동하는 노선별 경유 정류장 정보를 저장 및 관리하기 위한 노선별 정류장 정보DB와, 대중교통수단이 이동하는 노선별 경유 링크 정보를 저장 및 관리하기 위한 노선별 경유링크 정보DB와, 대중교통수단이 이동하는 노선별 논리 링크 정보를 저장 및 관리하기 위한 논리링크 정보DB와, 대중교통수단이 정차하는 동별 정류장 정보를 저장 및 관리하기 위한 동별 정류장 정보DB와, 대중교통수단이 정차하는 정류장 정보를 저장 및 관리하기 위한 정류장 정보DB와, 대중교통수단인 차량 정보를 저장 및 관리하기 위한 차량 정보DB로 구성되는 것을 특징으로 한다.And, the REAL OD database; A traffic card collection information DB for storing and managing traffic card data collected from the card reader, a route information DB for storing and managing route information traveled by public transportation, and a route node for each route traveled by public transportation Route stop information DB for each route for storing and managing information, stop information DB for each route for storing and managing route stop information for each route to which public transportation travels, and link information for route for each route to which public transportation moves Storage and management of route link information DB for each route for storing and managing the information, logical link information DB for storing and managing logical link information for each route to which public transportation travels, and stop information for each station stopped by public transportation. Stop information DB for each purpose, stop information DB for storing and managing stop information stopped by public transportation, and public transportation And a vehicle information DB for storing and managing vehicle information, which is a means.

이때, 상기 교통카드 수집정보DB는 카드식별번호?승차일시?환승구분자?교통수단?환승횟수?노선아이디?차량아이디?사용자구분코드?운행출발일시?승차정류장아이디?하차정류장아이디?하차일시?이용객수에 관한 정보로 이루어지는 것을 특징으로 한다.At this time, the traffic card collection information DB is the card identification number, the date and time of the ride, the transfer segment, the transportation means, the transfer number, the route ID, the vehicle ID, the user identification code, the departure and departure date, the boarding station ID, the bus stop ID Characterized in that the information on the number of users.

또한, 상기 노선정보DB는, 노선아이디?노선이름?노선기점정류장?노선종점정류장?노선총거리?노선경유갯수에 관한 정보로 이루어지는 것을 특징으로 한다.The route information DB is characterized by consisting of information on route ID, route name, route start point stop, route end point stop, route total distance, and number of route routes.

그리고, 상기 노선별 경유노드 정보DB는 노선아이디?표준노드아이디?노드순번?사용여부에 관한 정보로 이루어지는 것을 특징으로 한다.In addition, the route node information DB for each route is characterized by consisting of information on a route ID, a standard node ID, and a node order number.

아울러, 상기 노선별 경유정류장 정보DB는 노선아이디?정류장아이디?정류장순번?사용여부에 관한 정보로 이루어지는 것을 특징으로 한다.In addition, the stopover information DB for each route is characterized by consisting of information on the route ID, station ID, station number and use.

그리고, 상기 노선별 경유링크 정보DB는 노선아이디?논리링크아이디?논리링크거리?사용여부에 관한 정보로 이루어지는 것을 특징으로 한다.The route link information DB for each route is characterized by consisting of information on a route ID, a logical link ID, a logical link distance, and whether or not it is used.

또한, 상기 논리링크 정보DB는 논리링크아이디?논리링크이름?논리링크처음정류장?논리링크나중정류장?논리링크길이?사용여부에 관한 정보로 이루어지는 것을 특징으로 한다.The logical link information DB is characterized by consisting of information on a logical link ID, a logical link name, a logical link first station, a logical link, a middle station, a logical link length, and whether the logical link is used.

그리고, 상기 동별 정류장 정보DB는 정류장아이디?구?동에 관한 정보로 이루어지는 것을 특징으로 한다.The same stop information DB is characterized by consisting of information on the stop ID, old and dong.

또한, 상기 정류장 정보DB는 정류장아이디?정류장이름?정류장x좌표?정류장y좌표?표준링크아이디?논리링크아이디?사용여부에 관한 정보로 이루어지는 것을 특징으로 한다.In addition, the stop information DB is characterized by consisting of information on whether the stop ID, station name, station x coordinate, station y coordinate, standard link ID, logical link ID or not.

아울러, 상기 차량 정보DB는 차량아이디?노선아이디?회사?사용여부에 관한 정보로 이루어지는 것을 특징으로 한다.
In addition, the vehicle information DB is characterized by consisting of information on whether the vehicle ID, route ID, company or use.

또한, 본 발명은; 대중교통수단인 지하철 역사의 게이트 및 버스에 설치되는 카드리더로부터 수신되어 REAL OD 데이터베이스에 저장 및 관리되는 승객의 교통카드자료를 분석하는 운영서버의 대중교통 통행분석 방법에 있어서, 교통카드로부터 수집되어 REAL OD 데이터베이스에 저장 및 관리되는 교통카드자료를 기반으로 통행실적을 분석하는 제1단계; 상기 교통카드자료를 기반으로 통행수요를 예측하는 제2단계; 상기 교통카드자료를 기반으로 대중교통망의 통행배정을 하는 제3단계;로 구성되는 것을 특징으로 하는 교통카드자료를 활용한 대중교통 통행분석 방법도 제공한다.The present invention also provides In the public transportation traffic analysis method of the operation server that analyzes the traffic card data of the passengers received from the card readers installed in the gates and buses of subway stations, which are public transportation means, and stored and managed in the REAL OD database. A first step of analyzing the traffic performance based on the traffic card data stored and managed in the REAL OD database; A second step of predicting traffic demand based on the traffic card data; The third step of the traffic assignment of the public transport network based on the traffic card data; provides a method for analyzing public transport traffic using the traffic card data, characterized in that consisting of.

이때, 상기 제1단계는, OD(Origin - Destination)간 통행실적을 분석하고 노드별 실적을 분석하며 도시철도 실적을 분석하는 단계인 것을 특징으로 한다.At this time, the first step, characterized in that the step of analyzing the performance results of the OD (Origin-Destination), the performance of each node, the urban railway performance.

그리고, 상기 제2단계는, 공간통계학을 활용한 출발지-도착지의 지역적 상관성을 분석하는 단계인 것을 특징으로 한다.And, the second step, characterized in that the step of analyzing the regional correlation between the starting point-the destination using the spatial statistics.

그리고, 상기 제3단계는, 분석대상 네트워크 시나리오를 관리하고 복합대중교통망의 통행경로를 선정하며 통행 경로별 확률적 통행배정을 하는 단계인 것을 특징으로 한다.
And, the third step, characterized in that the step of managing the analysis target network scenarios, select the traffic path of the complex public transport network and probabilistic traffic allocation for each traffic path.

본 발명에 따르면, 교통카드 실적데이터를 REAL OD 데이터베이스에서 체계적으로 관리하고 이를 기반으로 통행실적을 분석하고, 공간통계학을 활용한 출발지-도착지의 지역적 상관성 분석을 이용하여 복합 교통수단에 대한 통행배정 모형 적용함으로서 정량적이고 과학적인 분석을 통한 교통정책/제도 수립을 위한 의사결정을 지원할 수 있는 장점이 있다.According to the present invention, the traffic card performance data is systematically managed in the REAL OD database, and the traffic performance is analyzed based on this, and the traffic allocation model for the complex transportation method is analyzed by using the regional correlation analysis of the starting point and the destination using the spatial statistics. It has the advantage of supporting decision-making for establishing transportation policy / system through quantitative and scientific analysis.

특히, 본 발명은 기존 수요예측절차 및 철도투자평가의 신뢰성을 향상하고자 실제 교통카드자료 기반의 대중교통 통행분석을 수행함으로서 승객의 전체 경로를 파악할 수 있어 새로운 교통정보의 원천 확보, 고부가가치 교통정보의 수집, 가공 및 재분배의 근간 수립 및 문전 통행정보의 원천을 활용한 응용개발 산업분야 활성화에 기여할 수 있는 장점도 있다.
In particular, the present invention is able to grasp the entire route of passengers by performing the public transportation traffic analysis based on the actual transportation card data to improve the reliability of the existing demand forecasting procedures and railway investment evaluation to secure a source of new traffic information, high value-added traffic information It also has the advantage of contributing to the establishment of the foundation for collecting, processing, and redistributing and to the vitalization of the application development industry by using the source of information of passage.

도 1은 본 발명에 따른 교통카드자료를 활용한 대중교통 통행분석 시스템의 구성도이다.
도 2는 본 발명에 따른 REal OD DB 스키마를 도시한 도면이다.
도 3은 본 발명에 따른 교통카드자료를 활용한 대중교통 통행분석 과정을 도시한 도면이다.
도 4는 본 발명에 따른 통행 수요의 예측 예를 도시한 도면이다.
도 5는 복합대중교통 통행 배정의 예를 도시한 도면이다.
1 is a block diagram of a public transportation traffic analysis system using a traffic card data according to the present invention.
2 is a diagram illustrating a REal OD DB schema according to the present invention.
3 is a diagram illustrating a public transportation traffic analysis process using the traffic card data according to the present invention.
4 is a diagram showing an example of prediction of traffic demand according to the present invention.
5 is a diagram illustrating an example of a multi-public transit assignment.

본 발명에 따른 교통카드자료를 활용한 대중교통 통행분석 시스템 및 방법을 첨부한 도면을 참고로 하여 이하 상세히 기술되는 실시 예에 의하여 그 특징들을 이해할 수 있을 것이다.
With reference to the accompanying drawings, a public transportation traffic analysis system and method using a traffic card data according to the present invention will be understood by the embodiments described in detail below.

도 1 및 도 2에 의하면, 본 발명에 따른 대중교통 통행분석 시스템은 교통카드자료를 이용하여 대중교통수단의 통행수요를 분석한다.1 and 2, the public transportation traffic analysis system according to the present invention analyzes the traffic demand of the public transportation means using the traffic card data.

특히, 교통카드 활용의 전국 확대에 따른 철도수송 분담률 향상을 위한 전국단위 데이터 분석을 위한 기반을 확보하고 기존의 추상적인 OD(Origin-Destination) 체계의 구체화를 통해 기존 수요예측절차 및 철도투자평가의 신뢰성을 향상하고자 실제 교통카드자료(이하, 'REAL OD'라 한다.)를 활용한 대중교통 통행분석 시스템을 개발하고자 한다.In particular, we have secured a foundation for analyzing national data to improve the share of railway transportation following the expansion of the nationwide use of transit cards, and established the existing abstract Origin-Destination (OD) system. In order to improve the reliability, we will develop a public transportation traffic analysis system using actual transportation card data (hereinafter referred to as 'REAL OD').

이와 같은 본 발명은 대중교통수단을 이용하는 승객의 교통카드(1)로부터 교통카드자료를 수신하는 카드리더(10)와, 상기 카드리더(10)로부터 수신되는 교통카드자료를 수신하여 REAL OD 데이터베이스(100)에 저장하는 운영서버(200)로 구성된다.As described above, the present invention provides a card reader 10 for receiving traffic card data from a traffic card 1 of a passenger using public transportation, and a traffic card data received from the card reader 10 to receive a REAL OD database ( It consists of an operation server 200 to store in 100.

이때, 상기 카드리더(10)와 운영서버(200)는 유무선 방식의 다양한 네트워크를 통해 연계 운영됨은 당연하다.At this time, it is obvious that the card reader 10 and the operation server 200 are linked and operated through various networks of wired and wireless methods.

이와 같은 REAL OD 데이터베이스(100)에 저장 및 관리되는 교통카드자료는 다수의 승객의 교통카드자료를 수집하고 이를 분석하는 과정을 거치게 된다.
The traffic card data stored and managed in the REAL OD database 100 undergoes a process of collecting and analyzing traffic card data of a plurality of passengers.

이하, 본 발명의 각부 구성을 구체적으로 설명한다.Hereinafter, the structure of each part of this invention is demonstrated concretely.

카드리더(10)는 대중교통수단인 지하철 역사의 게이트와 버스에 설치되는 것으로 원격지의 운영서버(200)와 네트워크로 연계되는 것으로, 상기 카드리더(10)는 교통카드(1)로 교통카드자료를 수집하여 상기 운영서버(200)로 전송한다. The card reader 10 is installed in the gate and bus of the subway station, which is a public transportation means, and is connected to a network with a remote operation server 200, and the card reader 10 is a traffic card 1 as a traffic card data. Collect and transmit to the operation server 200.

한편, 상기 운영서버(200)는 상기 카드리더(10)로부터 수집한 교통카드자료를 REAL OD 데이터베이스(100)에 저장하고 관리하며, 이들 교통카드자료를 분석하여 REAL OD 정보의 구축과 활용에 따라 통행자의 전체 경로를 파악 및 연결하여 새로운 교통정보의 원천을 확보하고 이들을 가공 및 재분배의 근간 수립 및 문전 통행정보의 원천을 활용해 응용개발 산업분야 활성화하는데 기여할 수 있게 된다.On the other hand, the operation server 200 stores and manages the traffic card data collected from the card reader 10 in the REAL OD database 100, and analyzes these traffic card data in accordance with the construction and utilization of REAL OD information By identifying and connecting the entire route of the pedestrians, it is possible to secure new sources of traffic information, establish them as the basis for processing and redistribution, and contribute to the vitalization of the application development industry by utilizing the sources of information on traffic passage.

이와 같은 운영서버(200)는 교통카드 실적데이터의 체계적 관리를 위해 REAL OD 데이터베이스(100)를 관리하고, REAL OD 데이터베이스(100) 기반의 복합교통망을 관리하고 통행실적 분석하며, 수요예측을 통한 복합교통망 통행배정 및 분석자료의 리포팅을 담당한다.
The operation server 200 manages the REAL OD database 100 for systematic management of the traffic card performance data, manages the complex transportation network based on the REAL OD database 100, analyzes the traffic performance, and combines the demand through the forecasting. It is in charge of traffic network traffic assignment and reporting of analysis data.

한편, 상기 REAL OD 데이터베이스(100)는 카드리더(10)로부터 수집한 교통카드자료를 저장 및 관리하기 위한 교통카드 수집정보DB(101)와, 대중교통수단이 이동하는 노선 정보를 저장 및 관리하기 위한 노선정보DB(102)와, 대중교통수단이 이동하는 노선별 경유 노드(node) 정보를 저장 및 관리하기 위한 노선별 경유노드 정보DB(103)와, 대중교통수단이 이동하는 노선별 경유 정류장 정보를 저장 및 관리하기 위한 노선별 경유 정류장 정보DB(104)와, 대중교통수단이 이동하는 노선별 경유 링크(link) 정보를 저장 및 관리하기 위한 노선별 경유링크 정보DB(105)와, 대중교통수단이 이동하는 노선별 논리 링크(link) 정보를 저장 및 관리하기 위한 논리링크 정보DB(106)와, 대중교통수단이 정차하는 동(지역)별 정류장 정보를 저장 및 관리하기 위한 동별 정류장 정보DB(107)와, 대중교통수단이 정차하는 정류장 정보를 저장 및 관리하기 위한 정류장 정보DB(108)와, 대중교통수단인 차량 정보를 저장 및 관리하기 위한 차량 정보DB(109)로 구성된다.On the other hand, the REAL OD database 100 stores and manages the traffic card collection information DB 101 for storing and managing the traffic card data collected from the card reader 10, and route information to which the public transportation means travels. Route information DB (102), route node information DB (103) for storing and managing route node information for each route to which public transportation moves, and route stop for each route to which public transportation moves Route-by-route stop information DB 104 for storing and managing information, route-by-route link information DB 105 for storing and managing route-specific route link information to which public transportation moves, and the public. Logical link information DB 106 for storing and managing logical link information for each route to which a means of transportation moves, and bus stop information for storing and managing stop information for each region (region) where public transportation stops. DB 107, Junggyo is tongsudan are part of the station information DB (108) for storing and managing the stop information for stopping, public transport vehicle information to vehicle information DB (109) for storing and managing.

이때, 상기 교통카드 수집정보DB(101)는 카드식별번호?승차일시?환승구분자?교통수단?환승횟수?노선아이디?차량아이디?사용자구분코드?운행출발일시?승차정류장아이디?하차정류장아이디?하차일시?이용객수에 관한 정보로 이루어진다.At this time, the traffic card collection information DB 101 is the card identification number, the date and time of the ride, the transfer segment, the transportation means, the transfer number, the route ID, the vehicle ID, the user identification code, the departure and departure date, the boarding station ID, the stop station ID? It consists of information about when and when you get off.

그리고, 상기 노선정보DB(102)는 노선아이디?노선이름?노선기점정류장?노선종점정류장?노선총거리?노선경유갯수에 관한 정보로 이루어지고, 상기 노선별 경유노드 정보DB(103)는 노선아이디?표준노드아이디?노드순번?사용여부에 관한 정보로 이루어지고, 상기 노선별 경유정류장 정보DB(104)는 노선아이디?정류장아이디?정류장순번?사용여부에 관한 정보로 이루어진다.In addition, the route information DB 102 is made up of information on a route ID, a route name, a route starting point stop, a route ending point stop, a route total distance, and route number, and the route information information node 103 for each route is a route. ID, standard node ID, node number, and the use of the information, the route information bus stop information DB 104 for each line is composed of information about the route ID, station ID, station number and use.

또한, 상기 노선별 경유링크 정보DB(105)는 노선아이디?논리링크아이디?논리링크거리?사용여부에 관한 정보로 이루어지고, 상기 논리링크 정보DB(106)는 논리링크아이디?논리링크이름?논리링크처음정류장?논리링크나중정류장?논리링크길이?사용여부에 관한 정보로 이루어지고, 상기 동별 정류장 정보DB(107)는 정류장아이디?구?동에 관한 정보로 이루어진다.In addition, the route link information DB 105 for each route includes information on a route ID, a logical link ID, a logical link distance, and whether the logical link information DB 106 is a logical link ID or a logical link name. The logical link is made up of information on the first station, the logical link, the intermediate station, the logical link length, or not, and the station information DB 107 for each station is configured with information about a station ID, a district, and a town.

그리고, 상기 정류장 정보DB(108)는 정류장아이디?정류장이름?정류장x좌표?정류장y좌표?표준링크아이디?논리링크아이디?사용여부에 관한 정보로 이루어지고, 차량 정보DB(109)는 차량아이디?노선아이디?회사?사용여부에 관한 정보로 이루어진다.And, the stop information DB 108 is made up of information on whether to use a stop ID, a station name, a station x coordinate, a station y coordinate, a standard link ID, a logical link ID, and the vehicle information DB 109 is a vehicle ID. It consists of information about the route ID, company, and use.

이와 같은 REAL OD 데이터베이스(100) 각각의 DB는 상호 연동 운영된다. 이때, 노선아이디?차량아이디?승차정류장아이디?하차정류장아이디는 교통량 분석에 있어 대표적으로 필요한 정보로서, 상기 노선아이디 정보에 의해 교통카드 수집정보DB(101)와 노선테이블 정보DB(102)와 노선별 경유노드 정보DB(103)와 노선별 경유노드 정보DB(104)와 노선별 경유링크 정보DB(105)가 연동되고, 상기 차량아이디 정보에 의해 교통카드 수집정보DB(101)와 차량 정보DB(109)가 연동되며, 승차정류장아이디?하차정류장아이디 정보에 의해 교통카드 수집정보DB(101)와 정류장 정보DB(108)가 연동된다.The DB of each of the REAL OD database 100 is interoperable with each other. At this time, the route ID, vehicle ID, boarding station ID, getting off station ID is representative information necessary for traffic analysis, and the traffic card collection information DB 101, the route table information DB 102, and the route are based on the route ID information. The pass through node information DB 103, the pass through node information DB 104 for each route, and the pass link information DB 105 for each route are interlocked, and the traffic card collection information DB 101 and the vehicle information DB are based on the vehicle ID information. 109 is interlocked, and the traffic card collection information DB 101 and the stop information DB 108 are interlocked by the bus stop ID and the bus stop ID information.

이와 같은 REAL OD 데이터베이스(100)의 정보를 토대로 운영서버(200)에서는 대중교통 통행분석을 수행한다.
Based on the information of the REAL OD database 100, the operation server 200 performs a public transportation traffic analysis.

이하, 도 1 내지 도 5를 참고로 본 발명에 따른 교통카드자료를 활용한 대중교통 통행분석 과정을 설명한다.Hereinafter, a process of analyzing public transportation traffic using the traffic card data according to the present invention will be described with reference to FIGS. 1 to 5.

상기 운영서버(200)는 교통카드(1)로부터 수집되어 REAL OD 데이터베이스(100)에 저장 및 관리되는 교통카드자료를 기반으로 통행실적을 분석하고(S100), 통행수요를 예측(S110)한 후, 대중교통망의 통행배정(S120)을 하게 된다.The operation server 200 analyzes the traffic performance based on the traffic card data collected from the traffic card 1 and stored and managed in the REAL OD database 100 (S100), and then predicts the traffic demand (S110). , The traffic assignment of the public transport network (S120).

즉, 대중교통 통행분석 과정은 교통카드자료를 기반으로 통행실적을 분석하는 단계, 통행수요를 예측하는 단계, 대중교통망의 통행배정을 하는 단계를 순차적으로 수행함으로서 이루어진다.That is, the transit traffic analysis process is performed by sequentially analyzing traffic performances based on traffic card data, predicting traffic demands, and assigning traffic traffic routes.

먼저, 교통카드자료를 기반으로 통행실적을 분석하는 단계(S100)는, OD(Origin - Destination)간 통행실적을 분석하고, 노드(node)별 실적을 분석하며, 도시철도 실적을 분석하여서 이루어진다.First, the step (S100) of analyzing the traffic performance based on the traffic card data is performed by analyzing the traffic performance between Origin-Destination, analyzing the performance of each node, and analyzing the performance of the urban railway.

OD(Origin - Destination)간 통행실적을 분석하는 경우에는 노선아이디?차량아이디?승차정류장아이디?하차정류장아이디 정보를 이용하여 통행실적을 조회하여 통계량을 분석하고, 통행경로를 조회하여 통계량을 분석하고, 경로상 노드/링크 속성(교통수단/운임 등)을 조회하여 통계량을 분석하여, 경로별 실적평가 지표값을 출력한다.In case of analyzing the traffic performance between OD (Origin-Destination), it analyzes the statistic by using the route ID, vehicle ID, boarding station ID, and getting off station ID information, analyzes the statistics, and analyzes the statistics by searching the traffic route. Inquiry node / link attributes (transportation / fare, etc.) on the route, analyze the statistics, and output the performance evaluation index value for each route.

노드(node)별 실적을 분석하는 경우에는 노드별 통행실적을 조회하여 통계량을 분석하고 노드별 실적평가 지표값을 출력하며, 도시철도 실적을 분석하는 경우에는 도시철도 통합/호선별 실적을 조회하여 통계량을 분석하고 도시철도 통합/호선별 평가 지표값을 출력한다.
In the case of analyzing the performance by node, the traffic performance by node is inquired, the statistics are analyzed, and the performance evaluation index values are output by the node. Analyze the statistics and output the evaluation index values for the integrated / lined railways.

다음으로 교통카드자료를 기반으로 통행수요를 예측하는 단계(S110)는, 공간통계학을 활용하여 출발지-도착지의 지역적 상관성 분석을 수행한다. 두 교통량 측정지점 사이 거리가 가까우면 공간 상관성이 강하고 반대로 멀면 공간 상관성이 약한 특징을 이용하여 기존 수요 예측방법에 비해 정확성을 향상시킨다.
Next, in step S110 of predicting traffic demand based on the traffic card data, spatial correlation analysis is performed using the spatial statistics. If the distance between two traffic measuring points is close, the spatial correlation is strong and if the distance is far, the spatial correlation is weak.

또한, 다음으로 교통카드자료를 기반으로 대중교통망의 통행배정을 하는 단계(S120)는, 분석대상 네트워크 시나리오를 관리하고, 복합대중교통망의 통행경로를 선정하며, 통행 경로별 확률적 통행배정을 하는 단계이다.In addition, the next step (S120) for the traffic assignment of the public transport network based on the traffic card data, to manage the analysis target network scenario, to select the traffic route of the complex public transport network, and to assign the stochastic traffic assignment for each traffic route Step.

분석대상 네트워크 시나리오를 관리하는 경우에는 분석대상 대중교통 네트워크 조정 에뮬레이션을 하게 되는데, 이는 역/정류장을 신설 및 삭제하고 기존운행노선의 변경 및 신설노선을 추가함으로서 이루어진다. In the case of managing the analysis target network scenario, the analysis of the public transportation network adjustment emulation is carried out by adding and deleting the station / stop and changing the existing operation route and adding the new route.

복합대중교통망의 통행경로를 선정하는 경우에는 분석대상 네트워크의 통행경로를 선정하게 되는데, 이는 버스와 전철의 복합대중교통망에서의 복수의 최단경로(K-shortest)를 선정하게 된다.In the case of selecting the route of the mixed public transportation network, the route of the analysis target network is selected, which is to select a plurality of K-shortest routes in the mixed public transportation network of buses and trains.

통행 경로별 확률적 통행배정을 하는 경우에는 통행 경로별 복합대중교통 통행 배정을 하게 되는데, 확률적 통행배정(Stochastic Assignment) 모형을 적용하여서 통행 배정을 한다. 이와 같이 복합대중교통의 통행 배정 예가 도 5에 도시된다.
In the case of probabilistic traffic allocation by each traffic route, multi-public transportation traffic allocation by each traffic route is performed. Traffic assignment is applied by applying stochastic assignment model. As such, an example of the traffic allocation of the public transportation is shown in FIG. 5.

이와 같은 일련의 과정을 통해 운영서버(200)에서 REAL OD 데이터베이스(100)에 저정된 실제 교통카드 자료를 활용한 대중교통 통행분석 시스템을 구축함으로써, 대중교통 운영체계에 대한 OD(Origin-Destination)별 차별화된 시장으로서의 인식이 가능하며 시장별로 차별화된 수단분담 정책 및 전략, 현실적 효과를 거둘 수 있는 다수단간 연계 서비스 제공 방법론 개발이 가능해진다.
Through such a series of processes, the operation server 200 establishes a public transportation traffic analysis system using the actual transportation card data stored in the REAL OD database 100, thereby producing an original-destination (OD) for the public transportation operation system. It can be recognized as a differentiated market by market, and it will be possible to develop differentiated means-sharing policies and strategies by market, and to develop a methodology for providing a multi-stage linked service that can achieve realistic effects.

이상에서는 본 발명의 바람직한 실시 예를 설명하였으나, 본 발명의 권리범위는 이에 한정되지 않으며, 본 발명의 실시 예와 실질적으로 균등한 범위에 있는 것까지 본 발명의 권리범위가 미치는 것으로 본 발명의 정신을 벗어나지 않는 범위 내에서 당해 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에 의해 다양한 변형 실시가 가능한 것이다.
While the present invention has been described in connection with what is presently considered to be preferred embodiments thereof, it is to be understood that the invention is not limited to the disclosed embodiments, but, on the contrary, It will be understood by those skilled in the art that various changes in form and details may be made therein without departing from the spirit and scope of the invention as defined by the appended claims.

1: 교통카드 10: 카드리더
100: REAL OD 데이터베이스 101: 교통카드 수집정보DB
102: 노선정보DB 103: 노선별 경유노드 정보DB
104: 노선별 정류장 정보DB 105: 노선별 경유링크 정보DB
106: 논리링크 정보DB 107: 동별 정류장 정보DB
108: 정류장 정보DB 109: 차량 정보DB
200: 운영서버
1: transportation card 10: card reader
100: REAL OD Database 101: Transportation Card Collection Information DB
102: route information DB 103: transit node information DB by route
104: stop information DB by route 105: via link information DB by route
106: logical link information DB 107: bus stop information DB
108: stop information DB 109: vehicle information DB
200: operation server

Claims (17)

승객의 교통카드로부터 교통카드자료를 수신하는 카드리더와;
상기 카드리더로부터 수신되는 교통카드자료를 수집하여 REAL OD 데이터베이스에 저장하고, 교통카드자료를 기반으로 통행실적을 분석하고 통행수요를 예측하며 대중교통망의 통행배정을 하는 운영서버;로 구성되는 것을 특징으로 하는 교통카드자료를 활용한 대중교통 통행분석 시스템.
A card reader for receiving traffic card data from a passenger traffic card;
Collecting and storing the traffic card data received from the card reader in the REAL OD database, analyzing the traffic performance based on the traffic card data, predicting the traffic demand and assigning the traffic of the public transport network; Transit traffic analysis system using traffic card data.
제 1항에 있어서,
상기 카드리더와 운영서버는 유무선 방식의 다양한 네트워크를 통해 연계 운영되는 것을 특징으로 하는 교통카드자료를 활용한 대중교통 통행분석 시스템.
The method of claim 1,
The card reader and the operation server is a public transportation traffic analysis system using a traffic card data, characterized in that the operation is linked through a variety of wired and wireless network.
제 1항에 있어서,
상기 카드리더는 대중교통수단인 지하철 역사의 게이트 및 버스에 설치되는 것을 특징으로 하는 교통카드자료를 활용한 대중교통 통행분석 시스템.
The method of claim 1,
The card reader is a public transportation traffic analysis system using a traffic card data, characterized in that installed on the gates and buses of subway history as a public transport.
제 1항에 있어서, 상기 REAL OD 데이터베이스는;
카드리더로부터 수집한 교통카드자료를 저장 및 관리하기 위한 교통카드 수집정보DB와, 대중교통수단이 이동하는 노선 정보를 저장 및 관리하기 위한 노선정보DB와, 대중교통수단이 이동하는 노선별 경유 노드 정보를 저장 및 관리하기 위한 노선별 경유노드 정보DB와, 대중교통수단이 이동하는 노선별 경유 정류장 정보를 저장 및 관리하기 위한 노선별 정류장 정보DB와, 대중교통수단이 이동하는 노선별 경유 링크 정보를 저장 및 관리하기 위한 노선별 경유링크 정보DB와, 대중교통수단이 이동하는 노선별 논리 링크 정보를 저장 및 관리하기 위한 논리링크 정보DB와, 대중교통수단이 정차하는 동별 정류장 정보를 저장 및 관리하기 위한 동별 정류장 정보DB와, 대중교통수단이 정차하는 정류장 정보를 저장 및 관리하기 위한 정류장 정보DB와, 대중교통수단인 차량 정보를 저장 및 관리하기 위한 차량 정보DB로 구성되는 것을 특징으로 하는 교통카드자료를 활용한 대중교통 통행분석 시스템.
The system of claim 1, wherein the REAL OD database;
A traffic card collection information DB for storing and managing traffic card data collected from the card reader, a route information DB for storing and managing route information traveled by public transportation, and a route node for each route traveled by public transportation Route node information DB for each route for storing and managing information, Station information DB for each route for storing and managing route stop information for each route to which public transportation travels, Link information for route for each route to which public transportation moves Storage and management of route link information DB for each route for storing and managing the information, logical link information DB for storing and managing logical link information for each route to which public transportation travels, and stop information for each station stopped by public transportation. Stop information DB for each purpose, stop information DB for storing and managing stop information stopped by public transportation, Transit traffic analysis system using the traffic card data, characterized in that consisting of a vehicle information DB for storing and managing single vehicle information.
제 4항에 있어서,
상기 교통카드 수집정보DB는 카드식별번호?승차일시?환승구분자?교통수단?환승횟수?노선아이디?차량아이디?사용자구분코드?운행출발일시?승차정류장아이디?하차정류장아이디?하차일시?이용객수에 관한 정보로 이루어지는 것을 특징으로 하는 교통카드자료를 활용한 대중교통 통행분석 시스템.
The method of claim 4, wherein
The transportation card collection information DB includes the card identification number, the date and time of the transfer, the transit separator, the means of transportation, the number of transfers, the route ID, the vehicle ID, the user identification code, the date of departure and departure, the boarding station ID, the bus stop ID, and the date and time of use. Transit traffic analysis system using traffic card data, characterized in that consisting of information about.
제 4항에 있어서,
상기 노선정보DB는, 노선아이디?노선이름?노선기점정류장?노선종점정류장?노선총거리?노선경유갯수에 관한 정보로 이루어지는 것을 특징으로 하는 교통카드자료를 활용한 대중교통 통행분석 시스템.
The method of claim 4, wherein
The route information DB is a transit traffic analysis system using traffic card data, comprising information on route ID, route name, route starting point stop, route ending point stop, total route distance, and number of route routes.
제 4항에 있어서,
상기 노선별 경유노드 정보DB는 노선아이디?표준노드아이디?노드순번?사용여부에 관한 정보로 이루어지는 것을 특징으로 하는 교통카드자료를 활용한 대중교통 통행분석 시스템.
The method of claim 4, wherein
The transit node information DB for each route is a transit traffic analysis system using a traffic card data, characterized in that the information on a route ID, a standard node ID, a node sequence number, and whether or not it is used.
제 4항에 있어서,
상기 노선별 경유정류장 정보DB는 노선아이디?정류장아이디?정류장순번?사용여부에 관한 정보로 이루어지는 것을 특징으로 하는 교통카드자료를 활용한 대중교통 통행분석 시스템.
The method of claim 4, wherein
The transit station information DB for each route is a transit traffic analysis system using traffic card data, characterized in that the information on the route ID, station ID, station number, use status.
제 4항에 있어서,
상기 노선별 경유링크 정보DB는 노선아이디?논리링크아이디?논리링크거리?사용여부에 관한 정보로 이루어지는 것을 특징으로 하는 교통카드자료를 활용한 대중교통 통행분석 시스템.
The method of claim 4, wherein
The route link information DB for each route comprises a route ID, a logical link ID, a logical link distance, and information on whether to use the public transportation traffic analysis system.
제 4항에 있어서,
상기 논리링크 정보DB는 논리링크아이디?논리링크이름?논리링크처음정류장?논리링크나중정류장?논리링크길이?사용여부에 관한 정보로 이루어지는 것을 특징으로 하는 교통카드자료를 활용한 대중교통 통행분석 시스템.
The method of claim 4, wherein
The logical link information DB is a public transportation traffic analysis system using a traffic card data, characterized in that the logical link ID, logical link name, logical link first station, logical link or intermediate station, logical link length, information on whether or not to use. .
제 4항에 있어서,
상기 동별 정류장 정보DB는 정류장아이디?구?동에 관한 정보로 이루어지는 것을 특징으로 하는 교통카드자료를 활용한 대중교통 통행분석 시스템.
The method of claim 4, wherein
The bus stop information DB for each public transportation system using traffic card data, characterized in that consisting of information on the station ID, district, dong.
제 4항에 있어서,
상기 정류장 정보DB는 정류장아이디?정류장이름?정류장x좌표?정류장y좌표?표준링크아이디?논리링크아이디?사용여부에 관한 정보로 이루어지는 것을 특징으로 하는 교통카드자료를 활용한 대중교통 통행분석 시스템.
The method of claim 4, wherein
The stop information DB is a transit traffic analysis system using a traffic card data, characterized in that the stop ID, stop name, stop x coordinate, stop y coordinate, standard link ID, logical link ID or not.
제 4항에 있어서,
상기 차량 정보DB는 차량아이디?노선아이디?회사?사용여부에 관한 정보로 이루어지는 것을 특징으로 하는 교통카드자료를 활용한 대중교통 통행분석 시스템.
The method of claim 4, wherein
The vehicle information DB is a public transportation traffic analysis system using a traffic card data, characterized in that consisting of information on whether the vehicle ID, route ID, company or use.
대중교통수단인 지하철 역사의 게이트 및 버스에 설치되는 카드리더로부터 수신되어 REAL OD 데이터베이스에 저장 및 관리되는 승객의 교통카드자료를 분석하는 운영서버의 대중교통 통행분석 방법에 있어서,
교통카드로부터 수집되어 REAL OD 데이터베이스에 저장 및 관리되는 교통카드자료를 기반으로 통행실적을 분석하는 제1단계;
상기 교통카드자료를 기반으로 통행수요를 예측하는 제2단계;
상기 교통카드자료를 기반으로 대중교통망의 통행배정을 하는 제3단계;로 구성되는 것을 특징으로 하는 교통카드자료를 활용한 대중교통 통행분석 방법.
In the public transportation traffic analysis method of the operation server for analyzing the passenger's traffic card data received from the card reader installed in the gates and buses of the subway history, which is a public transportation means, stored and managed in the REAL OD database,
A first step of analyzing a traffic record based on the traffic card data collected from the traffic card and stored and managed in a REAL OD database;
A second step of predicting traffic demand based on the traffic card data;
A third step of assigning the traffic of the public transport network based on the traffic card data; Public transportation traffic analysis method using a traffic card data, characterized in that consisting of.
제 14항에 있어서,
상기 제1단계는, OD(Origin - Destination)간 통행실적을 분석하고 노드별 실적을 분석하며 도시철도 실적을 분석하는 단계인 것을 특징으로 하는 교통카드자료를 활용한 대중교통 통행분석 방법.
The method of claim 14,
The first step is to analyze the traffic performance between the original (Origin-Destination) OD, the performance of each node and the analysis of the urban railway performance public transportation traffic analysis method using the traffic card data.
제 14항에 있어서,
상기 제2단계는, 공간통계학을 활용한 출발지-도착지의 지역적 상관성을 분석하는 것을 특징으로 하는 교통카드자료를 활용한 대중교통 통행분석 방법.
The method of claim 14,
The second step is a public transportation traffic analysis method using the traffic card data, characterized in that for analyzing the regional correlation between the starting point and destination using the spatial statistics.
제 14항에 있어서,
상기 제3단계는, 분석대상 네트워크 시나리오를 관리하고 복합대중교통망의 통행경로를 선정하며 통행 경로별 확률적 통행배정을 하는 단계인 것을 특징으로 하는 교통카드자료를 활용한 대중교통 통행분석 방법.
The method of claim 14,
The third step is a step of managing the analysis target network scenarios, selecting the traffic route of the complex public transport network and the stochastic traffic assignment for each traffic route public transportation traffic analysis method using the data.
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