KR20220059798A - 대중교통 데이터 분석 방법 및 그 시스템 - Google Patents

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Abstract

본 발명은 대중교통수단에 관하여 승차정보, 하차정보, 노선정보 및 사용자정보 중에서 적어도 하나에 관한 정보를 포함하는 데이터분석정보를 입력받는 단계; 대중교통수단의 이용 기록에 관한 정보를 포함하는 대중교통DB에서, 상기 데이터분석정보에 대응되는 데이터를 검색하는 단계; 및 상기 검색 결과를 분석하여, 이용객수, 통행거리, 통행시간, 이용금액 및 환승횟수 중 적어도 하나에 관한 정보인 출력정보를 출력하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 대중교통 데이터 분석 방법을 제공한다.

Description

대중교통 데이터 분석 방법 및 그 시스템{METHOD AND SYSTEM FOR ANALYZING PUBLIC TRANSPORTATION DATA}
본 발명은 수요자들의 대중교통의 이용 기록에 관한 데이터베이스에 기반하여, 대중교통 이동 수요를 분석하는 방법 및 그 시스템에 관한 것이다.
종래 기술의 경우 교통에 관한 전문 지식을 바탕으로 교통 데이터와 기반 데이터를 입력하고 데이터 분석 목적에 맞도록 변환하여 이동수요 데이터로 변환한 후 데이터 분석을 하는 과정으로 구성되는 것이 일반적이었다. 또한, 출발지와 목적지의 교통 이동수요를 분석하기 위해 유선도의 형태로 이동수요를 시각화거나, GIS 도구를 이용하여 지도상에 가시화하였다. 즉, 종래 기술은 목적에 맞는 데이터 분석이 전문가를 통해 수행되고, 단발성으로 분석 결과를 보여주는 경우가 일반적이었던 것이다.
하지만, 종래 기술의 경우 데이터 분석을 하기 위해서는 먼저 교통 데이터와 기반 데이터의 전처리와 같은 정제 작업 등에 전문적 지식이 요구되는 문제가 있다. 또한, 이동수요와 같은 유동 데이터를 지도상에 표출하기 위한 일반적인 방법인 유선도는 효과적인 주제도로 알려져 있으나, 대중교통과 같이 출발지와 도착지의 개수가 많은 경우에는 지도의 가독성이 떨어지는 시각적 혼란(visual cluttering) 이 발생하는 문제가 있다. 아울러, 지방자치단체에서는 일반적으로 교통카드 승하차 이용객수를 기반으로 대중교통 관리를 하고 있으며, 교통카드 데이터 처리 및 분석시에 데이터 처리 및 분석 기술의 부족으로 교통 전문 업체에 위탁을 통한 연구결과에 의존하여 대중교통 관리 계획을 수행하는 문제가 있다.
따라서, 민원 기반의 대중교통 관리 계획을 수립할 때 용이하게 데이터를 분석 하고 확인할 수 있는 사용자친화적 분석방법이 필요하며, 광역시를 기준으로 교통카드 데이터는 하루 수천만 건 이상의 데이터가 발생하므로 이를 효과적으로 분석하기 위해서 다양한 분석 요구 목적에 동적으로 대응하는 결과를 표출하는 빅데이터 시각화 분석 방법의 적용이 필요하다. 본 발명에서는 이를 위한 대중교통 데이터 분석 방법 및 그 시스템을 제공하고자 한다.
본 발명은 교통카드 이용객의 대중교통 이동 수요를 분석하는 방법에 관한 것으로, 정류장별 버스 승하차 수요를 분석하여 노선별 실태 분석시 정류장간의 이동수요를 직관적으로 확인가능한 대중교통 데이터 분석 방법 및 그 시스템을 제공하고자 한다.
본 발명은 대중교통수단에 관하여 승차정보, 하차정보, 노선정보 및 사용자정보 중에서 적어도 하나에 관한 정보를 포함하는 데이터분석정보를 입력받는 단계; 대중교통수단의 이용 기록에 관한 정보를 포함하는 대중교통DB에서, 상기 데이터분석정보에 대응되는 데이터를 검색하는 단계; 및 상기 검색 결과를 분석하여, 이용객수, 통행거리, 통행시간, 이용금액 및 환승횟수 중 적어도 하나에 관한 정보인 출력정보를 출력하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 대중교통 데이터 분석 방법을 제공한다.
바람직하게는, 상기 승차정보는 승차일시 및 승차정류장에 관한 정보를 포함하고, 상기 하차정보는 하차일시 및 하차정류장에 관한 정보를 포함하고, 상기 노선정보는 노선, 교통수단, 교통사업자 및 차량번호에 관한 정보를 포함하고, 상기 사용자정보는 사용자구분에 관한 정보를 포함할 수 있다.
바람직하게는, 상기 데이터분석정보를 입력받는 단계와 상기 데이터를 검색하는 단계의 사이에, 상기 데이터분석정보에 포함된 적어도 하나의 정보를 한정하는 조건인 한정조건을 입력받아, 상기 데이터분석정보에 추가하는 단계를 더 포함할 수 있다.
바람직하게는, 상기 출력정보를 출력하는 단계는 지도 상에 승차정류장 또는 하차정류장의 위치 및 이용객수에 관한 정보를 나타낸 지도정보를 더 출력할 수 있다.
또한, 본 발명은 대중교통수단에 관하여 승차정보, 하차정보, 노선정보 및 사용자정보 중에서 적어도 하나에 관한 정보를 포함하는 데이터분석정보를 입력받는 입력부; 대중교통수단의 이용 기록에 관한 정보를 포함하는 대중교통DB에서, 상기 데이터분석정보에 대응되는 데이터를 검색하는 검색부; 상기 검색 결과를 분석하여, 이용객수, 통행거리, 통행시간, 이용금액 및 환승횟수 중 적어도 하나에 관한 정보인 출력정보를 생성하는 분석부; 및 상기 출력정보를 출력하는 출력부를 포함하는 것을 특징으로 하는 대중교통 데이터 분석 시스템을 제공한다.
바람직하게는, 상기 승차정보는 승차일시 및 승차정류장에 관한 정보를 포함하고, 상기 하차정보는 하차일시 및 하차정류장에 관한 정보를 포함하고, 상기 노선정보는 노선, 교통수단, 교통사업자 및 차량번호에 관한 정보를 포함하고, 상기 사용자정보는 사용자구분에 관한 정보를 포함할 수 있다.
바람직하게는, 상기 입력부는 상기 데이터분석정보에 포함된 적어도 하나의 정보를 한정하는 조건인 한정조건을 더 입력받아, 상기 데이터분석정보에 추가할 수 있다.
바람직하게는, 상기 출력부는 지도 상에 승차정류장 또는 하차정류장의 위치 및 이용객수에 관한 정보를 나타낸 지도정보를 더 출력할 수 있다.
본 발명의 일 실시예에 따르면, 정류장간의 이동수요를 직관적으로 확인하여 버스 노선을 계획할 수 있는 효과가 있다. 또한, 자체적인 교통 데이터 처리 및 분석 환경이 구축되지 않은 경우에도 용이하게 버스 노선 계획을 수행할 수 있는 효과가 있다. 또한, 정류장 정보, 승하차 정보, 노선 정보, 이용자 정보 등 다양한 교통 데이터 차원에 대한 분석을 가능하게 해주기 때문에, 분석 목적에 맞추어 차원을 설정하면 손쉽게 분석 하고자 하는 데이터 집계 결과를 얻을 수 있는 효과가 있다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 대중교통 데이터 분석 방법을 나타낸 흐름도이다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 대중교통 데이터 분석 시스템을 나타낸 블록도이다.
도 3a 및 3b 본 발명의 일 실시예에 따른 데이터 분석 차원 및 데이터 관측 값을 설명하기 위한 도면이다.
도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 교통 데이터 개체-관계 모델을 설명하기 위한 도면이다.
도 5는 본 발명의 일 실시예에 따른 데이터분석정보 입력 화면에 관한 도면이다.
도 6은 본 발명의 일 실시예에 따른 출력정보 출력 화면에 관한 도면이다.
도 7은 본 발명의 일 실시예에 따른 대중교통DB 검색식을 나타낸 도면이다.
도 8은 본 발명의 일 실시예에 따른 출력화면을 설명하기 위한 도면이다.
도 9는 본 발명의 일 실시예에 따른 일대다, 다대일, 다대다 분석을 설명하기 위한 도면이다.
도 10a 내지 10c는 본 발명의 일 실시예에 따른 버스 노선 분리 검토를 설명하기 위한 도면이다.
도 11a 및 11b는 본 발명의 일 실시예에 따른 버스 노선의 굴곡구간 직선화 검토를 설명하기 위한 도면이다.
본 발명은 다양한 변경을 가할 수 있고 여러 가지 실시예를 가질 수 있는 바, 특정 실시예들을 도면에 예시하고 상세한 설명에 상세하게 설명하고자 한다. 그러나, 이는 본 발명을 특정한 실시 형태에 대해 한정하려는 것이 아니며, 본 발명의 사상 및 기술 범위에 포함되는 모든 변경, 균등물 내지 대체물을 포함하는 것으로 이해되어야 한다. 각 도면을 설명하면서 유사한 참조부호를 유사한 구성요소에 대해 사용하였다.
제1, 제2, A, B 등의 용어는 다양한 구성요소들을 설명하는데 사용될 수 있지만, 상기 구성요소들은 상기 용어들에 의해 한정되어서는 안 된다. 상기 용어들은 하나의 구성요소를 다른 구성요소로부터 구별하는 목적으로만 사용된다. 예를 들어, 본 발명의 권리 범위를 벗어나지 않으면서 제1 구성요소는 제2 구성요소로 명명될 수 있고, 유사하게 제2 구성요소도 제1 구성요소로 명명될 수 있다. 및/또는 이라는 용어는 복수의 관련된 기재된 항목들의 조합 또는 복수의 관련된 기재된 항목들 중의 어느 항목을 포함한다.
어떤 구성요소가 다른 구성요소에 "연결되어" 있다거나 "접속되어" 있다고 언급된 때에는, 그 다른 구성요소에 직접적으로 연결되어 있거나 또는 접속되어 있을 수도 있지만, 중간에 다른 구성요소가 존재할 수도 있다고 이해되어야 할 것이다. 반면에, 어떤 구성요소가 다른 구성요소에 "직접 연결되어" 있다거나 "직접 접속되어" 있다고 언급된 때에는, 중간에 다른 구성요소가 존재하지 않는 것으로 이해되어야 할 것이다.
본 출원에서 사용한 용어는 단지 특정한 실시예를 설명하기 위해 사용된 것으로, 본 발명을 한정하려는 의도가 아니다. 단수의 표현은 문맥상 명백하게 다르게 뜻하지 않는 한, 복수의 표현을 포함한다. 본 출원에서, "포함하다" 또는 "가지다" 등의 용어는 명세서상에 기재된 특징, 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부품 또는 이들을 조합한 것이 존재함을 지정하려는 것이지, 하나 또는 그 이상의 다른 특징들이나 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부품 또는 이들을 조합한 것들의 존재 또는 부가 가능성을 미리 배제하지 않는 것으로 이해되어야 한다.
다르게 정의되지 않는 한, 기술적이거나 과학적인 용어를 포함해서 여기서 사용되는 모든 용어들은 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자에 의해 일반적으로 이해되는 것과 동일한 의미를 가지고 있다. 일반적으로 사용되는 사전에 정의되어 있는 것과 같은 용어들은 관련 기술의 문맥 상 가지는 의미와 일치하는 의미를 가지는 것으로 해석되어야 하며, 본 출원에서 명백하게 정의하지 않는 한, 이상적이거나 과도하게 형식적인 의미로 해석되지 않는다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 대중교통 데이터 분석 방법을 나타낸 흐름도이다.
단계 S110에서는, 데이터 분석 시스템이 대중교통수단에 관하여 승차정보, 하차정보, 노선정보 및 사용자정보 중에서 적어도 하나에 관한 정보를 포함하는 데이터분석정보를 입력받는다.
즉, 데이터 분석 시스템은 원하는 분석 결과를 얻기 위하여 필요한 정보를 승차정보, 하차정보, 노선정보 및 사용자정보 중에서 적어도 하나 입력하도록 함으로써, 데이터분석성보를 획득할 수 있다. 예컨대, 도 5를 참조하면, 데이터 분석 시스템은 승차일시의 월(9월)과 노선명(1번)을 포함하는 데이터분석정보를 획득할 수 있다.
다른 실시예에서는, 승차정보는 승차일시 및 승차정류장에 관한 정보를 포함하고, 하차정보는 하차일시 및 하차정류장에 관한 정보를 포함하고, 노선정보는 노선, 교통수단, 교통사업자 및 차량번호에 관한 정보를 포함하고, 사용자정보는 사용자구분에 관한 정보를 포함할 수 있다.
이때, 승차정보는 승차일시와 승차정류장에 관한 정보를 포함하며, 승차일시는 월, 일, 요일, 시간의 정보를 포함하고, 승차정류장은 정류장ID, 정류장명칭의 정보를 포함할 수 있다. 또한, 하차정보는 하차일시와 하차정류장에 관한 정보를 포함하며, 하차일시는 월, 일, 요일, 시간의 정보를 포함하고, 하차정류장은 정류장ID, 정류장명칭의 정보를 포함할 수 있다. 또한, 노선정보는 노선, 교통수단, 교통사업자 및 차량번호에 관한 정보를 포함하고, 노선번호, 노선명, 교통수단코드, 교통수단명, 교통사업자ID, 교통사업자명, 차량ID, 차량번호의 정보를 포함할 수 있다. 또한, 사용자정보는 사용자구분에 관한 정보를 포함하며, 교통카드의 카드번호, 사용자구분코드, 사용자구분명의 정보를 포함할 수 있다.
단계 S120에서는, 데이터 분석 시스템이 대중교통수단의 이용 기록에 관한 정보를 포함하는 대중교통DB에서, 그 데이터분석정보에 대응되는 데이터를 검색한다.
이때, 대중교통DB는 사용자들이 교통카드를 이용하여 대중교통수단을 이용한 기록에 기반하는 데이터베이스일 수 있다. 예를 들어, 어떤 사용자가 교통카드를 이용하여 버스에 탑승하고 하차할 때 그 일련의 과정에서, 승차정보, 하차정보, 노선정보 및 사용자정보를 획득하고, 그 정보들을 이용하여 구축된 데이터베이스일 수 있다. 한편, 데이터 분석 시스템은 대중교통DB와 유선 또는 무선의 네트워크를 통해 연결되어, 대중교통DB에 접근할 수 있다.
예컨대, 도 3a를 참조하면, 교통카드업체(티머니)로부터 승차정보, 하차정보, 노선정보, 사용자정보에 대응되는 교통카드 데이터를 입수할 수 있으며, 지방자치단체(인천광역시)로부터 교통카드 데이터 분석을 위한 기반데이터를 입수할 수 있다.
또한, 도 4를 참조하면, 이와 같이 입수된 교통카드 데이터와 기반데이터를 그 관계에 따라 적절히 연계하여 모델링함으로써, 대중교통 데이터의 개체-관계 모델(Entity Relationship Diagram, ERD)을 이용하여 대중교통DB가 구축될 수 있다.
이때, 데이터 분석 시스템은 입력된 데이터분석정보에 대응되는 검색식을 이용하여 대중교통DB에서 원하는 데이터를 검색할 수 있다.
예컨대, 도 7을 참조하면, 데이터 분석 시스템은 SQL형태의 검색식을 구성하여 대중교통DB에서, 데이터분석정보에 대응되는 데이터를 검색할 수 있다.
마지막으로 단계 S130에서는, 데이터 분석 시스템이 그 검색 결과를 분석하여, 이용객수, 통행거리, 통행시간, 이용금액 및 환승횟수 중 적어도 하나에 관한 정보인 출력정보를 출력한다.
즉, 데이터 분석 시스템은 대중교통DB에서 검색된 결과로부터, 총 이용객수, 총 통행거리(PKT), 평균 통행거리(총 통행거리/총 이용객수), 총 통행시간(PHT), 평균 통행시간(총 통행시간/총 이용객수), 총 이용금액, 총 환승횟수, 총 차량수, 승차 및 하차 정류장 정보, 정류장당 노선수, 차량수, 차량당 승객수(총 이용객수/차량수), 사용자구분별 이용객수 등을 연산할 수 있다.
예컨대, 도 6을 참조하면, 데이터 분석 시스템은 이용객수, 초승(환승횟수0), 환승(환승횟수 1이상), 차량당 승객수, PKT, 평균 PKT, PHT, 평균 PHT, 차량수, 환승횟수, 사용자구분별 이용객수 등을 디스플레이 장치에 출력할 수 있다.
또한, 데이터 분석 시스템은 그 결과를 디스플레이 장치를 통해 출력할 수 있다. 나아가, 데이터 분석 시스템은 그 결과를 보고서 형태로 재구성하여, 디스플레이 장치를 통해 출력하거나, 종이에 인쇄하거나, 이메일로 발송할 수 있음은 물론이다.
다른 실시예에서는, 데이터 분석 시스템이 지도 상에 승차정류장 또는 하차정류장의 위치 및 이용객수에 관한 정보를 나타낸 지도정보를 더 출력할 수 있다.
즉, 도 8을 참조하면, 데이터 분석 시스템은 앞서 설명한 출력정보를 출력함과 동시에, 지도 상에 승차정류장 또는 하차정류장의 위치를 표시하고, 각 정류장의 이용객수에 관한 정보를 디스플레이 장치를 통해 더 출력할 수 있다. 구체적으로, 좌측상단의 붉은색 점은 승차정류장별 이용객수를 나타낸 것이고, 좌측중단의 푸른색 점은 하차정류장별 이용객수를 나타낸 것이다. 이때, 이용객수가 증가할수록 보다 짙은 색으로 표현되어 있음을 확인할 수 있다.
또 다른 실시예에서는, 데이터 분석 시스템이 단계 S110과 단계 S120의 사이에서, 데이터분석정보에 포함된 적어도 하나의 정보를 한정하는 조건인 한정조건을 입력받아, 데이터분석정보에 추가할 수 있다.
즉, 데이터 분석 시스템는 데이터분석정보에 한정조건을 부가할 수 있도록 함으로써, 시스템 이용자가 자신이 원하는 정보를 보다 효율적으로 획득할 수 있도록 한다.
예컨대, 도 7의 우측에 '집계 조건'으로 나타낸 검색식이 이와 같은 한정조건에 해당할 수 있다. 보다 구체적으로, 한정조건은 승차일시 및 하차일시를 구간으로 한정하는 조건일 수 있다.(예, 2020년 10월 1일~ 2020년 10월 30일) 또한, 한정조건은 교통수단명, 교통사업자명, 노선명, 차량번호, 사용자구분코드를 한정하는 조건일 수 있다. 또한, 한정조건은 승차정류장 및 하차정류장을 선택에 따라 한정하는 조건일 수 있다.(예, 지도/목록상에서 선택)
이때, 도 9a를 참조하면, 데이터 분석 시스템은 선택된 하나의 승차정류장을 한정조건으로 데이터분석정보에 추가함으로써, 그 승차정류장의 이용객수에 대한 각 하차정류장별 이용객수를 일대다(one-to-many)분석으로 수행할 수 있다.
또한, 도 9b를 참조하면, 데이터 분석 시스템은 선택된 하나의 하차정류장을 한정조건으로 데이터분석정보에 추가함으로써, 그 하차정류장의 이용객수에 대한 각 승차정류장별 이용객수를 다대일(many-to-one)분석으로 수행할 수 있다.
또한, 도 9c를 참조하면, 데이터 분석 시스템은 선택된 3개의 승차정류장을 한정조건으로 데이터분석정보에 추가함으로써, 그 3개의 승차정류장의 이용객수에 대한 각 하차정류장별 이용객수를 다대다(many-to-many)분석으로 수행할 수 있다.
한편, 도 10a 내지 10c는 본 발명의 일 실시예에 따른 인천광역시 46번 간선 버스의 노선 분리 검토를 위한 도면이다.
도 10a를 참조하면, 좌측의 노선도를 살펴보면 인천광역시 46번 간선 버스는 신흥교통에서 부평역을 거쳐 청라국제도시역까지 운행되는 장거리 노선이다. 또한 우측 상단의 승차수요를 살펴보면, 승차정류장별 이용객수가 붉은색 점의 농도로 표현되어 있으며, 우측 하단의 하차수요를 살펴보면, 하차정류장별 이용객수가 푸른색 점의 농도로 표현되어 있다.
도 10b를 참조하면, 46번 간선 버스의 신흥교통에서부터 부평역 구간에 대한 분석 결과가 나타나 있다. 신흥교통에서부터 부평역 구간의 승차수요(1주일)는 전체 48,286명으로 46번 전체 이용객수 87,726명의 55% 수준이다. 이때, 신흥교통에서부터 부평역 구간 내에서 승차해서 하차하는 이용객수는 42,377명으로 전체의 87.8%이다. 한편, 신흥교통에서 부평역 구간에서 승차하여 부평역에서 청라국제도시역 구간에서 하차하는 이용객수는 5,909명으로 전체의 12.2%이다. 이때, 부평역에서 4,218명이 하차하는 것을 확인할 수 있다.
도 10c를 참조하면, 46번 간선 버스의 부평역에서부터 청라국제도시역 구간에 대한 분석 결과가 나타나 있다. 부평역에서부터 청라국제도시역 구간의 승차수요(1주일)는 전체 39,440명으로 46번 전체 이용객수 87,726명의 45% 수준이다. 이때, 부평역에서부터 청라국제도시역 구간 내에서 승차해서 하차하는 이용객수는 33,375명으로 전체의 84.6%이다. 한편, 부평역에서부터 청라국제도시역 구간에서 승차하여 신흥교통에서 부평역 구간에서 하차하는 이용객수는 6,065명으로 전체의 15.3%이다. 이때, 모래내시장역에서 3,328명이 하차하는 것을 확인할 수 있다.
이와 같이, 도 10a 내지 10c를 이용하여 분석한 결과, 모래내시장역에서 부평역 구간에서 46번 간선 버스의 노선 분리가 가능할 것으로 판단할 수 있다.
한편, 도 11a 내지 11b는 본 발명의 일 실시예에 따른 인천광역시 46번 간선 버스의 노선 굴곡 구간 직선화 검토를 위한 도면이다.
도 11a를 참조하면, 좌측의 노선도에서 상단에 굴곡구간이 표시되어 있으며, 우측의 정류장별 노선수에 정류장별 노선의 수가 색상으로 표현되어 있다.
도 11b를 참조하면, 46번 간선 버스의 굴곡구간에 대한 분석 결과가 나타나 있다. 굴곡구간의 승차수요는 5,381명으로 46번 전체 이용객수 87,726명의 10.6% 수준이다. 또한, 굴곡구간의 하차수요는 4,509명으로 46번 전체 이용객수 87,726명의 10.1% 수준이다. 한편, 굴곡구간의 정류장수는 총 18개로, 전체 정류장 수 179개에 대비하면 10.1%이고, 우측 상단의 정류장별 노선수는 평균 2.9개이다.(최소1에서 최대8)
이와 같이, 도 11a 및 11b를 이용하여 분석한 결과, 굴곡구간의 이동수요가 전체 이용의 10% 수준이고, 정류장별 중첩 노선수가 평균 2개 미만, 전체 정류장수 대비 굴곡구간 정류장수가 수요대비 적절한 노선 공급 구간으로 해당 굴곡구간은 직선화 대상이 아닌 것으로 판단할 수 있다.
이처럼, 본 발명의 일 실시예에 따른 대중교통 데이터 분석 시스템을 이용하면, 대중교통 이용객들의 다양한 민원이나 수요를 용이하게 분석하고, 그에 따른 적절한 판단을 할 수 있는 효과가 있다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 대중교통 데이터 분석 시스템을 나타낸 블록도이다.
도 2를 참조하면, 본 발명의 일 실시예에 따른 대중교통 데이터 분석 시스템(200)은 입력부(210), 검색부(220), 분석부(230) 및 출력부(240)를 포함한다.
한편, 본 발명의 일 실시예에 따른 대중교통 데이터 분석 시스템(200)은 서버컴퓨터, 데스크탑PC 및 노트북PC 등과 같은 컴퓨팅 장치에 탑재되어 대중교통 데이터 분석을 위해 사용될 수 있다.
입력부(210)는 대중교통수단에 관하여 승차정보, 하차정보, 노선정보 및 사용자정보 중에서 적어도 하나에 관한 정보를 포함하는 데이터분석정보를 입력받는다.
다른 실시예에서는, 승차정보는 승차일시 및 승차정류장에 관한 정보를 포함하고, 하차정보는 하차일시 및 하차정류장에 관한 정보를 포함하고, 노선정보는 노선, 교통수단, 교통사업자 및 차량번호에 관한 정보를 포함하고, 사용자정보는 사용자구분에 관한 정보를 포함할 수 있다.
또 다른 실시예에서는, 입력부(210)는 데이터분석정보에 포함된 적어도 하나의 정보를 한정하는 조건인 한정조건을 더 입력받아, 데이터분석정보에 추가할 수 있다.
검색부(220)는 대중교통수단의 이용 기록에 관한 정보를 포함하는 대중교통DB에서, 데이터분석정보에 대응되는 데이터를 검색한다.
분석부(230)는 상기 검색 결과를 분석하여, 이용객수, 통행거리, 통행시간, 이용금액 및 환승횟수 중 적어도 하나에 관한 정보인 출력정보를 생성한다.
마지막으로 출력부(240)는 출력정보를 출력한다.
다른 실시예에서는, 출력부(240)는 지도 상에 승차정류장 또는 하차정류장의 위치 및 이용객수에 관한 정보를 나타낸 지도정보를 더 출력할 수 있다.
이상의 설명은 본 발명의 기술 사상을 예시적으로 설명한 것에 불과한 것으로, 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 사람이라면 본 발명의 본질적인 특성에서 벗어나지 않는 범위에서 다양한 수정 및 변형이 가능할 것이다. 따라서, 본 발명에 개시된 실시예들은 본 발명의 기술 사상을 한정하기 위한 것이 아니라 설명하기 위한 것이고, 이러한 실시예에 의하여 본 발명의 기술 사상의 범위가 한정되는 것은 아니다. 본 발명의 보호 범위는 아래의 청구범위에 의하여 해석되어야 하며, 그와 동등한 범위 내에 있는 모든 기술 사상은 본 발명의 권리범위에 포함되는 것으로 해석되어야 할 것이다.

Claims (8)

  1. 대중교통수단에 관하여 승차정보, 하차정보, 노선정보 및 사용자정보 중에서 적어도 하나에 관한 정보를 포함하는 데이터분석정보를 입력받는 단계;
    대중교통수단의 이용 기록에 관한 정보를 포함하는 대중교통DB에서, 상기 데이터분석정보에 대응되는 데이터를 검색하는 단계; 및
    상기 검색 결과를 분석하여, 이용객수, 통행거리, 통행시간, 이용금액 및 환승횟수 중 적어도 하나에 관한 정보인 출력정보를 출력하는 단계
    를 포함하는 것을 특징으로 하는 대중교통 데이터 분석 방법.
  2. 제1항에 있어서,
    상기 승차정보는 승차일시 및 승차정류장에 관한 정보를 포함하고, 상기 하차정보는 하차일시 및 하차정류장에 관한 정보를 포함하고, 상기 노선정보는 노선, 교통수단, 교통사업자 및 차량번호에 관한 정보를 포함하고, 상기 사용자정보는 사용자구분에 관한 정보를 포함하는 것을 특징으로 하는 대중교통 데이터 분석 방법.
  3. 제1항에 있어서,
    상기 데이터분석정보를 입력받는 단계와 상기 데이터를 검색하는 단계의 사이에,
    상기 데이터분석정보에 포함된 적어도 하나의 정보를 한정하는 조건인 한정조건을 입력받아, 상기 데이터분석정보에 추가하는 단계
    를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 대중교통 데이터 분석 방법.
  4. 제1항에 있어서,
    상기 출력정보를 출력하는 단계는
    지도 상에 승차정류장 또는 하차정류장의 위치 및 이용객수에 관한 정보를 나타낸 지도정보를 더 출력하는 것을 특징으로 하는 대중교통 데이터 분석 방법.
  5. 대중교통수단에 관하여 승차정보, 하차정보, 노선정보 및 사용자정보 중에서 적어도 하나에 관한 정보를 포함하는 데이터분석정보를 입력받는 입력부;
    대중교통수단의 이용 기록에 관한 정보를 포함하는 대중교통DB에서, 상기 데이터분석정보에 대응되는 데이터를 검색하는 검색부;
    상기 검색 결과를 분석하여, 이용객수, 통행거리, 통행시간, 이용금액 및 환승횟수 중 적어도 하나에 관한 정보인 출력정보를 생성하는 분석부; 및
    상기 출력정보를 출력하는 출력부
    를 포함하는 것을 특징으로 하는 대중교통 데이터 분석 시스템.
  6. 제5항에 있어서,
    상기 승차정보는 승차일시 및 승차정류장에 관한 정보를 포함하고, 상기 하차정보는 하차일시 및 하차정류장에 관한 정보를 포함하고, 상기 노선정보는 노선, 교통수단, 교통사업자 및 차량번호에 관한 정보를 포함하고, 상기 사용자정보는 사용자구분에 관한 정보를 포함하는 것을 특징으로 하는 대중교통 데이터 분석 시스템.
  7. 제5항에 있어서,
    상기 입력부는
    상기 데이터분석정보에 포함된 적어도 하나의 정보를 한정하는 조건인 한정조건을 더 입력받아, 상기 데이터분석정보에 추가하는 것을 특징으로 하는 대중교통 데이터 분석 시스템.
  8. 제5항에 있어서,
    상기 출력부는
    지도 상에 승차정류장 또는 하차정류장의 위치 및 이용객수에 관한 정보를 나타낸 지도정보를 더 출력하는 것을 특징으로 하는 대중교통 데이터 분석 시스템.
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