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- 저자 : 전인우(Jeon, In Woo) (검색결과 12 건)
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전인우(Inwoo Jeon),이민혁(MinHyuck Lee),전철민(Chulmin Jun) 대한공간정보학회 2019 한국지형공간정보학회 학술대회 Vol.2019 No.5
현재 대중교통 노선 조정은 대중교통 이용자와 운영자, 관리부서 등 다양한 이해관계의 협의를 통해 이루어진다. 다만, 이러한 협의 과정은 시간이 많이 소요되며 노선 조정 이후 어떤 효과가 발생할지 예측하기 어렵다. 이를 위해 본 연구에서는 노선 조정 전・후의 효과를 정량적으로 분석할 수 있는 시뮬레이터를 개발하였다. 본 연구에서 개발한 시뮬레이터에서는 대중교통 네트워크(정류장, 노선, 운행시간표) 편집, 통행수요 추정, 노선 조정 전・후의 운영비용 변화 분석이 가능하다.
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전인우(Inwoo Jeon),이민혁(Minhyuck Lee),양현재(Hyunjae Yang),전철민(Chulmin Jun) 대한공간정보학회 2017 한국지형공간정보학회 학술대회 Vol.2017 No.10
최근 대중교통의 지역별 접근성 분석에서 스마트카드 통행 데이터를 활용한 연구가 활발히 진행되고 있다. 기존 연구에서 이용한 분석 단위는 정류장 단위나 정류장을 행정동 혹은 임의의 교통존으로 군집화한 단위를 이용하고 있다. 하지만 분석 단위가 클수록 서로 다른 접근성 지표를 보이는 정류장들이 하나의 군집에 속할 가능성이 커지게 된다. 따라서 미시적 분석을 위한 작은 크기의 군집 설정이 필요하며 본 연구에서는 기존의 행정동 혹은 교통존보다 세밀한 단위의 군집 생성을 위한 군집화 분석을 수행하였다. 군집내 유사도는 정류장 사이의 물리적 거리를 고려한 공간적 인접성을 이용하였고, k-means, DB-SCAN 군집 알고리즘을 서울시 대중교통 정류장에 적용하여 행정동 단위의 군집 결과와 비교·분석하였다.
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스마트카드 자료를 활용한 대중교통 승객의 통행목적 추정
전인우 ( In-woo Jeon ),이민혁 ( Min-hyuck Lee ),전철민 ( Chul-min Jun ) 한국지리정보학회 2019 한국지리정보학회지 Vol.22 No.1
스마트카드 자료에는 개별 승객의 대중교통 이용기록이 저장되고, 이를 활용하면 정류장별, 시간대별 통행수요를 분석할 수 있다. 다만 스마트카드 자료에는 통행목적이 기록되어 있지 않기 때문에 통근, 통학, 여가 등의 목적별 수요는 설문조사 자료를 기반으로 추정되고 있다. 하지만 설문조사 자료에는 일부 표본의 통행만 기록되어 있어 전반적인 대중교통 통행수요를 추정하는데 한계가 있다. 만약 스마트카드 자료에서 통행목적을 추정할 수 있다면, 전수조사에 가까운 통행목적별 대중교통 수요에 대한 분석이 가능하다. 이에 본 연구에서는 스마트카드 자료에 기록된 승객의 O-D 통행빈도, 체류 시간, 출발 시각 등을 고려하여 통근, 통학, 귀가의 통행목적을 추정하는 방법론을 제시한다. 결과적으로 제시한 방법론을 적용하여 승객 중 근로자와 대학생을 분류하였다. 제시한 방법론의 검증으로는 가구통행실태조사 자료의 목적별 통행패턴과 본 연구를 통해 추정한 목적별 통행패턴을 비교하였다. The smart card data stores the transit usage records of individual passengers. By using this, it is possible to analyze the traffic demand by station and time. However, since the purpose of the trip is not recorded in the smart card data, the demand for each purpose such as commuting, school, and leisure is estimated based on the survey data. Since survey data includes only some samples, it is difficult to predict public transport demand for each purpose close to the complete enumeration survey. In this study, we estimates the purposes of trip for individual passengers using the smart card data corresponding to the complete enumeration survey of public transportation. We estimated trip purposes such as commute, school(university) considering frequency of O-D, duration, and departure time of a passenger. Based on this, the passengers are classified as workers and university students. In order to verify our methodology, we compared the estimation results of our study with the patterns of the survey data.
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전인우(Inwoo Jeon),이민혁(Minhyuck Lee),전철민(Chulmin Jun) 대한공간정보학회 2018 한국공간정보학회 학술대회 Vol.2018 No.11
교통 수요 분석 방법 중 활동기반 접근법은 통계 모형을 이용하여 가상인구의 활동과 통행을 결정한다. 다만, 생성된 통행은 실제 통행과는 다른 추정된 결과이며 이를 실제 통행 기록이 데이터를 이용해 보완해야 한다. 스마트카드에는 대중교통 승객의 탑승시각, 탑승정류장, 탑승수단 등의 통행 관련 정보가 포함되어 있으나 개인 정보(성별, 나이, 직업 등)는 포함되어 있지 않으므로 가상인구와 승객을 개인 정보로 연결하기 어렵다. 본 연구에서는 가상인구와 실제 대중교통 승객을 연결하여 가상인구에 실제 활동 스케줄을 할당하는 방법을 제시하고자 한다. 세부 방법론은 정기적인 통행을 하는 근로자 및 대학생들을 대상으로 통근, 통학통행 조건 결정 및 승객 추출, 거주지 정보를 기반으로 가상인구와 스마트카드의 승객 연결, 승객의 통행 경로를 가상인구에 할당하는 순서로 구성된다. 제시한 방법으로 탐색된 통행의 시간대별 분포를 확인하였고, 통행의 도착지별 승객 수를 통해 출근 통행과 유사한 것을 확인하였다.
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이민혁(Lee, Min Hyuck),전인우(Jeon, In Woo),전철민(Jun, Chul Min) 대한공간정보학회 2020 대한공간정보학회지 Vol.28 No.3
본 연구에서는 스마트카드 빅데이터를 이용한 대중교통 수요 추정 기법을 제안한다. 스마트카드 데이터에 기록된 익명의 승객들을 에이전트로 활용하여, 노선 조정 이후의 정류장 및 노선 단위 수요를 분석한다. 각 에이전트는 버스, 지하철 등의 복합수단과 500m 이내 도보 환승을 고려한 최소 통행시간 경로에 배정된다. 본 연구에서는 스마트카드 데이터에서 약 120만 명의 승객을 추출하여 실제 노선 신설 사례에 대한 수요 추정 시뮬레이션을 수행하였다. 검증 결과, 노선의 일 평균 수요 및 정류장 단위 수요가 매우 유사하게 나타났고, 1인당 약 5분 이상의 통행시간 감소가 예측되었다. In this study, we propose a method for estimating public transport demand using the smart card big data. It is an agent-based model that can analyze demand by route and station level. Each agent is assigned to the minimum travel time path considering multi-modal and transfer within 500m. The simulation of an actual route adjustment case was performed using about 1.2 million passengers extracted from the smart card data. When compared with validation data, the average daily demand of that route and the demand per station were very similar. In addition, a decrease in travel time of more than 5 minutes per passenger was predicted.
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이민혁(Lee, Min Hyuck),전인우(Jeon, In Woo),전철민(Jun, Chul Min) 대한공간정보학회 2019 대한공간정보학회지 Vol.27 No.5
본 연구에서는 상대적 시간거리 기반 대중교통 접근성 지표를 제안한다. 특정 경로의 상대적 시간거리란, 동일한 거리 급간에 속한 모든 경로의 평균 이동시간 대비, 해당 경로의 이동시간이 갖는 편차를 의미한다. 임의의 한 지역의 대중교통 접근성은, 해당 지역을 기점으로 하는 모든 경로의 상대적 시간거리를 합산하여 산출된다. 본 연구에서는 서울시 대중교통체계에 대한 시간거리 접근성을 분석하며, 이를 위해 버스, 지하철, 환승 등을 포함한 약 1억 2천 건의 all-to-all 대중교통 최소 이동시간 경로를 분석하였다. 본 연구에서 제안하는 지표는 절대적인 이동시간 대신 노선의 이동성을 고려하기 때문에, 도시 중심부는 기존 연구사례와 유사한 경향을 보였지만, 일부 외곽지역에서도 높은 접근성이 나타나는 연구결과를 보였다. In this study, we propose a public transport accessibility index based on relative time-distance. The relative time-distance of a specific path means the deviation of travel time of that path for the average travel time of all paths belonging to the same distance class. The accessibility of one area is calculated by summing the relative time-distances of all the paths departing from that area. We computed approximately 120 million all-to-all paths including bus, urban railway, and transfer to analyze the time-distance accessibility of public transport in Seoul city. Since the index based on relative time-distance considers the mobility instead of absolute travel time, the results of the city center were similar to previous studies, but also showed high accessibility in some outskirt areas.
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이민혁(Minhyuck Lee),전인우(Inwoo Jeon),전철민(Chulmin Jun) 대한공간정보학회 2019 한국지형공간정보학회 학술대회 Vol.2019 No.11
시간거리 접근성은 다른 모든 지역으로의 접근 용이성을 이동시간으로 측정한 지표이다. 본 연구에서는 시간거리를 이용하여 서울시의 대중교통 접근성을 분석한다. 절대적인 시간거리는 대중교통 노선의 이동성을 고려하지 못하기 때문에, 기존 연구에서는 장거리 구간이 많은 도시 외곽지역은 대중교통 접근성이 떨어지는 지역으로 분류되는 경향이 있다. 본 연구에서는 거리 대비 이동시간을 의미하는 상대적 시간거리를 이용하여 정류장 단위로 접근성을 분석한다. 약 1억 건의 all-to-all 대중교통 최단경로를 연산하였고, 최단경로는 복합 수단을 고려한 환승 및 도보이동을 포함한다.
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수ㆍ위탁기업간 분업생산체제의 형성요인 : 제조업을 대상으로
전인우 연세대학교 경제연구소 1999 延世經濟硏究 Vol.6 No.2
본 연구는 1990년부터 1996년까지의 기간에 대한 중분류 산업단위의 패널자료를 이용해 수.위탁기업간에 이루어지는 분업생산, 즉 도급거래의 형성요인을 분석한 것이다. 실증분석 결과에 따르면 거래특정적 투자가 이루어진 정도, 수.위탁기업간 임금격차, 계열화 정책은 수.위탁기업간 분업생산체제의 확산에 정(+)의 영향을 미치는 것으로 나타났다. 한편, 수탁기업의 거래선 다변화 정도를 나타내는 수.위탁기업간 분업생산체제의 개방화는 경기가 하강기에 확대되는 것으로 분석되었다.
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