모바일 통신 빅데이터 기반 항공교통이용자 O/D 추출 알고리즘 연구

조범철,권기훈 사)한국빅데이터학회 2023 한국빅데이터학회 학회지 Vol.8 No.2

Current analysis of air passengers mainly relies on statistical methods, but there are limitations in analyzing detailed aspects such as travel routes, number of regional passengers and airport access times. However, with the advancement of big data technology and revised three data acts, big data-based transportation analysis has become more active. Mobile communication data, which can precisely track the location of mobile phone terminals, can serve as valuable analytical data for transportation analysis. In this paper, we propose a air passenger Origin/Destination (O/D) extraction algorithm based on mobile communication data that overcomes the limitations of existing air transportation user analysis methods. The algorithm involves setting airport signal detection zones at each airport and extracting air passenger based on their base station connection history within these zones. By analyzing the base station connection data along the passenger’s origin-destination paths, we estimate the entire travel route. For this paper, we extracted O/D information for both domestic and international air passengerss at all domestic airports from January 2019 to December 2020. To compensate for errors caused by mobile communication service provider market shares, we applied a adjustment to correct the travel volume at a nationwide citizen level. Furthermore correlation analysis was performed on O/D data and aviation statistics data for air traffic users based on mobile communication data to verify the extracted data. Through this, there is a difference in the total amount (4.1 for domestic and 4.6 for international), but the correlation is high at 0.99, which is judged to be useful. The proposed algorithm in this paper enables a comprehensive and detailed analysis of air transportation users’ travel behavior, regional/age group ratios, and can be utilized in various fields such as formulating airport-related policies and conducting regional market analysis. 현행 항공교통이용자 분석은 주로 통계적인 분석이 주류를 이루고 있으나, 이동경로, 지역별 이용자 수, 공항접근 소요시간 등 세부적인 사항에 대한 분석이 어렵다는 한계가 있다. 한편 빅데이터 기술 발전과 데이터3법 개정에 따라 빅데이터 기반 교통분석이 활성화되고 있으며, 모바일 통신 데이터는 휴대전화 단말기의 위치를 상세하게 파악할 수 있어 교통분석을 위한 좋은 분석자료가 될 수 있다. 이에 본 연구에서는 기존 항공교통이용자 분석방법의 한계를 극복하기 위해 이동경로 전체를 분석할 수 있는 모바일 통신 데이터를 기반의 교통이용자 O/D(Origin/Destination) 추출 알고리즘을 제시한다. 본 연구에서 제시하는 알고리즘은 각 공항에 공항신호탐지 구역을 설정하고, 해당 구역의 기지국 접속이력을 토대로 항공교통이용자를 추출하고 해당 이용자의 출발지-도착지 경로상의 기지국 접속 데이터를 토대로 이동경로를 추정하는 것이다. 본 연구에서는 2019년 1~12월의 기간을 대상으로 모든 국내 공항에 대하여 국내/ 국제선 이용자에 대해 O/D를 추출하였다. 또한 추출된 데이터의 검증을 위해 모바일 통신데이터 기반 항공교통 이용자 O/D 데이터와 항공통계데이터에 대해 상관성 분석을 수행하였다. 이를 통해 총량에는 차이가 있으나(국내선 4.1, 국제선 4.6) 상관성 0.99로 상관성이 높아 활용 가능할 것으로 판단되었다. 본 연구에서 제시한 알고리즘은 기존과 다르게 항공교통이용자의 이동행태, 지역별/연령별 비율 등 폭넓고 상세한 분석을 가능하게 하며, 향후 공항관련 정책 마련이나 지역별 시장분석 등 다양한 분야에서 활용할수 있다.

도로운전자의 위험운전 수용모형 연구

조범철 서울대학교 환경대학원 2019 環境論叢 Vol.63 No.-

빅데이터 기반의 화물차 통행행태 분석

조범철,오연선 한국ITS학회 2023 한국ITS학회 학술대회 Vol.2023 No.4

모빌리티 빅데이터 가상결합 분석방법론 연구

조범철,권기훈,안덕배 사)한국빅데이터학회 2022 한국빅데이터학회 학회지 Vol.7 No.2

코로나19 팬데믹에 따른 경제사회 환경 변화와 빅데이터 기술의 발달로 교통분석에 대한 요구가 다양화되고 있다. 특히 데이터 3법 개정에 따라 이종 데이터 간 가명정보 결합이 가능해져 다각적인 분석이 가능해졌다. 그러나 개인정보보호 강화로 모빌리티 빅데이터의 결합분석에는 데이터 협력, 비용대비 효과 등에 한계가 있어 새로운 분석방법론이 필요하다. 본 연구에서 제시하는 “모빌리티 빅데이터 가상결합 방법론”은 법제상의 제약 해소 및 다각적인 교통분석을 위한 것으로, 모바일 통신 기지국 데이터, 교통카드 데이터 등 다양한모빌리티 관련 빅데이터를 간접적으로 결합하여 상세 분석을 수행하기 위한 방법론이다. 가상결합은 모바일데이터를 바탕으로 특정 인원의 시간대별 위치를 파악할 수 있는 MCGM(Mobility Comprehensive Genetic Map)을 생성하여 패턴을 분석하고, 이를 교통카드데이터 등 교통관련 빅데이터와 결합시켜 분석하는 방법론으로 본 연구에서는 청주, 수도권 대상으로 가상결합 분석을 수행하여 활용가능성을 검증하였다.

화물차량의 방문시설 공간설정 방법론 연구

조범철,조은아 한국ITS학회 2023 한국ITS학회논문지 Vol.22 No.6

This study aims to improve understanding of freight movement, crucial for logistics facility investment and policy making. It addresses the limitations of traditional freight truck traffic data, aggregated only at city and county levels, by developing a new methodology. This method uses trip chain data for more detailed, facility-level analysis of freight truck movements. It employs DTG (Digital Tachograph) data to identify individual truck visit locations and creates H3 system-based polygons to represent these visits spatially. The study also involves an algorithm to dynamically determine the optimal spatial resolution of these polygons. Tested nationally, the approach resulted in polygons with 81.26% spatial fit and 14.8% error rate, offering insights into freight characteristics and enabling clustering based on traffic chain characteristics of freight trucks and visited facility types.

데이터 연계기반 융복합 물류 플랫폼 서비스 개발

조범철,조은아 한국ITS학회 2023 한국ITS학회 학술대회 Vol.2023 No.4

빅데이터 기반의 모빌리티 분석

조범철 ( Kim Juyoung ),김주영 ( Cho Bumchul ),김동호 ( Kim Dong-ho ) (사)한국빅데이터학회 2020 한국빅데이터학회 학회지 Vol.5 No.2

본 연구에서는 통신 데이터를 이용하여 기종점통행량 등 교통 모빌리티를 분석하는 방법론을 제안하였다. 모바일 기지국 위치정보 기반의 통신 데이터를 이용하여 개인의 통행사슬(Trip Chain) DB를 구축하고 일별 통행 패턴을 추출하여 통행 특성을 분석하였다. 분석의 신뢰성 제고를 위해서 기지국의 영향권을 맵 매칭하고, 통신 데이터가 가지는 Ping pong Handover 문제를 보정하는 로직을 개발하였으며, 기지국 영향권 내에서 Pass By와 Stay를 구분하는 분석기준을 제안하였다. 개발된 분석 방법을 활용하여 전국 지역 간 통행, 도시 및 지방 지역의 통행 발생과 분포를 추정하고 기존의 전통적인 분석방법론과 비교 검증하였다. In this study, a mobility analysis method is suggested to estimate an O/D trip demand estimation using Mobile Phone Signaling Data. Using mobile data based on mobile base station location information, a trip chain database was established for each person and daily traffic patterns were analyzed. In addition, a new algorithm was developed to determine the traffic characteristics of their mobilities. To correct the ping pong handover problem of communication data itself, the methodology was developed and the criteria for stay time was set to distinguish pass by between stay within the influence area. The big-data based method is applied to analyze the mobility pattern in inter-regional trip and intra-regional trip in both of an urban area and a rural city. When comparing it with the results with traditional methods, it seems that the new methodology has a possibility to be applied to the national survey projects in the future.

사회적 거리두기 정책 시행에 따른 모빌리티 변동 분석

조범철(CHO, Bumchul),안덕배(AN, Deokbae) 대한교통학회 2024 대한교통학회지 Vol.42 No.3

코로나19 팬데믹과 이에 대응하기 위해 도입된 정책에 의한 충격은 국민의 통행패턴을 급격하게 변화시켰다. 그 결과 통행의 관점에서 과거 사회경제 변화나 정책 시행으로 관측할 수 없었던 다양한 변화가 나타났다. 선행 연구에서는 실제 이동성 관리 정책에 따른 통행의 변화를 설명한 연구는 찾아보기 어려웠다. 따라서 본 연구에서는 코로나19 팬데믹 기간 중 관측된 모빌리티 변화에 영향을 준 요인을 탐색하여 인과관계를 규명하고, 이를 통해 이동성 관리 정책이 모빌리티 변화에 미친 충격을 분석하고자 하였다. 모바일 기지국 데이터를 활용하여 2020년 말의 가정기반 비정기통행과 심야 귀가통행 변화에 대하여 분석하였으며, 분석 결과 확진자 수의 변화는 모빌리티 변동에 단기적인 영향을 미치는 데 반해, 사회적 거리두기 정책의 변화는 모빌리티 변동에 중장기적인 영향을 미치는 것으로 나타났다. 특히, 대중교통 야간 운행 감축 및 심야영업 제한 등 거리두기 단계 상향에 따른 모빌리티 변동은 심야 통행에서 더욱 크고 장기적으로 관찰되었다. The impact of the COVID-19 Pandemic and the policies introduced to respond to it has drastically changed peoples mobility patterns. As a result, various changes emerged from the perspective of mobility that could not be observed due to past socioeconomic changes or policy implementation. In previous studies, it was difficult to find studies that explained changes in mobilioty according to mobility management policies during Pandemic. Therefore, this study explores the factors that influenced the mobility changes observed during the COVID-19 Pandemic to identify causal relationships and analyze the impact of mobility management policies. Using mobile data, we analyze changes in household-based irregular trips and night trips in late 2020, and find that changes in the number of confirmed cases have a short-term impact on mobility changes, while changes in social distancing policies have a medium- to long-term impact on mobility changes. In particular, mobility changes due to increased social distancing levels were observed to be larger and more prolonged for night trips.

적응성 있는 단기간 속도 예측모형 개발에 관한 연구

조범철(Bum Chul Cho),이승재 대한교통학회 1998 대한교통학회 학술대회지 Vol.34 No.-

본 논문은 도로를 주행하는 차량의 지점속도에 대하여 단기간(short-term)으로 예측하는 네 가지의 모형들에 대한 개발 및 결과의 비교하고 평가했다. 사용된 기법들로는 다중회귀분석, 시계열분석(ARIMA), 인공 신경망, 칼만필터링 등이며, 모형의 구축을 위하여 다수의 독립변수 및 입력변수가 요구되는 다중회귀분석과 인공 신경망에서는 연속방정식에서 고려되는 변수들간의 단순상관계수 및 편상관계수의 계산을 통해서 입력변수가 설정이 되었으며, 시계열분석(ARIMA)과 칼만필터링 등 단일 입력변수만를 요하는 모형에서는 바로 전 시간대와 현재시간대의 간격동안 속도의 변화량을 입력변수로 설정하였다. 속도를 비롯해서 교통 데이타는 현장자료를 사용하였는데, 이는 서울의 한강옆에 위치한 올림픽대로 중 한강대로에 위치한 검지기 3개를 통해서 천호동 방면으로 이동하는 교통류에 대해서 17시간 (00시~17시)동안 수집했다. 17시간 수집했는데 그중에 검지된 속도는 14km/h에서 98km/h까지 변하는 등, 수집된 자료에는 다양한 교통상태가 포함되어 있는데 이는 각 모형들의 정확한 예측력과 적응성을 평가하기 위함이었다. 각 모형은 예측하고자 하는 시점으로부터 1, 5, 10, 15분 후의 속도를 예측하는 것으로 총 4가지의 예측시간간격으로 각각 실험되었다. 결과는 전반적으로 신뢰성 있게 나왔으나 그 중에서도 정확성면에서는 인공신경망과 칼만필터링이 우수했고 적응성면에서는 칼만필터링이 탁월했다. 또한 1분 후의 속도를 예측하는 결과들은 모형들간에 거의 비슷한 정확도를 보여주었는데 이는 입력변수의 설정이 중요한 것임을 보여주는 것이라 판단된다.

모빌리티 데이터 기반의 생활권 설정을 위한 분석방법론 연구

조범철 ( Bumchul Cho ),권기훈 ( Kihun Kwon ) (사)한국빅데이터학회 2024 한국빅데이터학회 학회지 Vol.9 No.1

도시설계 및 계획 수립 과정에서 생활권 설정과 도시계획시설물의 배치는 우선적으로 고려되어야 할 중요한 사항이다. 특히 각 도시계획시설의 영향권을 고려한 효과적인 배치는 해당 시설 방문자에 따른 교통문제의 개선과 도시구조의 효율성 제고에 큰 영향을 미칠 수 있으며, 보다 효과적인 생활권 설정을 위한 기초자료로 활용할 수 있다. 이에 본 연구에서는 모바일 통신 기지국 데이터를 토대로 학교, 근린공원 등의 주요도시계획시설에 대하여 이용자 수, 접근 시 소요시간, 이용자의 출도착지를 분석할 수 있는 방법론을 제안하였다. 또한 해당 방법론을 활용하여 천안시의 주요 도시계획시설을 대상으로 그 이용자 및 영향권을 분석하였다. In urban design and planning, establishing neighborhood units and arranging urban planning facilities are important matters to be considered first. In particular, effective arrangement considering the influence area of each urban planning facility can solve traffic problems and improve the efficiency of urban structure according to the visitors to the facility, and can be used as basic data for more effective living areas. Therefore, this study proposed a methodology to analyze the number of users, the time required for access, and the destinations of users for major urban planning facilities such as schools and neighborhood parks based on mobile communication base station data. In addition, using this methodology, the users and influence areas of major urban planning facilities in Cheonan-si were analyzed.