통행사슬 구조를 이용한 교통카드 이용자의 대중교통 통행종점 추정

신강원 대한교통학회 2016 大韓交通學會誌 Vol.34 No.5

Some previous researches suggested a transit trip destination inference method by constructing trip chains with incomplete(missing destination) smart card dataset obtained on the entry fare control systems. To explore the feasibility of the transit trip destination inference method, the transit trip chains are constructed from the pre-paid smart card tagging data collected in Busan on October 2014 weekdays by tracing the card IDs, tagging times(boarding, alighting, transfer), and the trip linking distances between two consecutive transit trips in a daily sequences. Assuming that most trips in the transit trip chains are linked successively, the individual transit trip destination zones are inferred as the consecutive linking trip’s origin zones. Applying the model to the complete trips with observed OD reveals that about 82% of the inferred trip destinations are the same as those of the observed trip destinations and the inference error defined as the difference in distance between the inferred and observed alighting stops is minimized when the trip linking distance is less than or equal to 0.5km. When applying the model to the incomplete trips with missing destinations, the overall destination missing rate decreases from 71.40% to 21.74% and approximately 77% of the destination missing trips are the single transit trips for which the destinations can not be inferable. In addition, the model remarkably reduces the destination missing rate of the multiple incomplete transit trips from 69.56% to 6.27%. Spearman’s rank correlation and Chi-squared goodness-of-fit tests showed that the ranks for transit trips of each zone are not significantly affected by the inferred trips, but the transit trip distributions only using small complete trips are significantly different from those using complete and inferred trips. Therefore, it is concluded that the model should be applicable to derive a realistic transit trip patterns in cities with the incomplete smart card data. 본 연구는 선행연구에서 제시하고 있는 통행기점 정보만을 제공하고 있는 불완전한 대중교통카드 자료로부터 대중교통 통행의 종점을 통행사슬 구조를 이용하여 추정할 수 있는 모형의 국내 자료 적용 가능성을 살펴보고 모형 적용 결과를 제시하였다. 이를 위해 본 연구는 부산에서 2014년 10월 주중에 수집된 선불 교통카드 승․하차 태그 원시자료 1,846,252건을 대상으로 하루 동안 한 대중교통 이용자가 발생시킨 일련의 통행들을 시․공간적으로 연계시켜 통행사슬을 형성하고, 대중교통 이용자의 결측 종점을 연속된 다음 통행의 승차지점 또는 최초 승차지점이 속한 교통존으로 추정하였다. 모형 검증을 위해 대중교통 통행종점이 관측된 자료에 모형을 적용한 결과 실제 통행종점과 추정 통행종점의 일치도는 82.4%로 나타났으며 이 때 통행종점으로 추정된 정류장과 실제 하차 정류장간 거리의 오차는 최소가 되는 것으로 나타나 제안모형의 유용성은 높은 것으로 분석되었다. 통행사슬 구조를 이용한 통행종점 추정 모형을 종점결측 통행에 적용했을 때 종점결측 통행의 비율은 적용 전 71.40%(718,915통행)에서 21.74%(218,907통행)로 감소하였으며 종점추정이 불가한 218,907통행의 대부분은 모형 적용이 불가한 일일 통행횟수 ‘1회’인 통행(169,359통행, 77.37%)인 것으로 나타났고, 일일 통행횟수가 ‘2회 이상’인 통행의 종점결측 비율은 69.56%에서 모형 적용 후 6.27%로 크게 감소하였다. 한편 통행종점 추정 모형 적용에 따른 존간 통행 및 존내 통행분포의 변화를 비교하기 위해 순위상관계수 및 카이제곱 적합도 검정을 수행하였으며, 분석 결과 통행종점 추정 모형 적용에 따라 각 중존별 통행량의 순위는 변화하지 않으나 통행량 분포는 유의한 변화를 보였다. 따라서 통행사슬 구조를 이용한 교통카드 이용자의 통행종점 추정 모형 적용은 통행종점이 결측된 불완전 대중교통카드 자료가 수집되고 있는 도시의 대중교통 통행패턴을 보다 현실적으로 반영할 수 있게 도움을 줄 것으로 판단된다.

부산시 통학 보행자 특성 분석

신강원,최윤석,김미연,이문홍 한국도로학회 2009 한국도로학회 학술대회 발표논문 초록집 Vol.2009 No.11

부산시 통학 보행자 특성 분석

신강원,최윤석,김미연,이문홍 경성대학교 공학기술연구소 2010 공학기술연구지 Vol.16 No.-

Since the pedestrian walkway capacity (106 person/min/m) in the 2005 Korean Highway Capacity Manual (KHCM) was obtained by investigating the commuting pedestrian flow in the Seoul metropolitan area, it is ambiguous whether or not the current pedestrian walkway capacity in KHCM can be used to examine the pedestrian characteristics in other regions. Thus, this study investigates the spatial transferability of the current pedestrian walkway capacity by analyzing the pedestrian characteristics at Kyungsung university and Pukyung university subway station in the city of Busan. To analyze the pedestrian walkway capacity, a linear regression model representing the relationship between pedestrian walking speed and density is estimated using the pedestrian speed-density data observed at the study site. The pedestrian flow-density and speed-flow functions are also developed, and the pedestrian walkway capacity is estimated by using the well-known relationships between the pedestrian flow parameters. Consistent with past studies, the results show that the relationship between speed and density can be explained by a linear regression model, and the pedestrian walking speed increases as pedestrian space (m²/person) increases. However, the pedestrian walking speed-density function estimated in this study is slightly different from that in the current version of the KHCM since this study analyzes the fast moving pedestrians (e.g, students). Thus, this study shows that the future version of the KHCM needs to include more elaborate methodologies for taking into account various pedestrian types and trip purposes.

패널교통사고자료 기반 기대교통사고건수 추정기법 평가

신강원 대한교통학회 2011 대한교통학회지 Vol.29 No.1

유사한 특성을 갖는 지점 (또는 구간)들에서 연속되고 동일한 시간 간격 동안 관측된 패널 (panel) 교통사고 자료를 시간의 흐름에 따라 비교분석하여 분석지점의 기대교통사고건수를 추정하는 과정은 교통안전 개선사업의 효과평가와 교통안전 개선사업 수행의 우선순위 결정과 같은 교통안전연구의 핵심이다. 패널 교통사고 자료를 이용한 기대교통사고건수 추정기법은 관측교통사고건수 기반 기법과 경험적 베이지안 기법으로 대별할 수 있으며, 본 연구에서는 시간의 흐름에 따른 기대교통사고건수의 변화 여부와 다양한 패널 교통사고 자료 구조에 따라 전술한 두 가지 기법의 추정오차를 모의실험을 통해 비교․분석하였다. 분석결과 시간의 흐름에 따른 기대교통사고건수의 변화 여부와 패널교통사고자료 구조의 특성과 관계없이 관측교통사고건수 기반 추정치인 평균 관측교통사고건수와 평행비교 추정치의 추정오차는 경험적 베이즈 추정치의 추정오차보다 항상 크게 나타나 향후 패널교통 사고자료를 이용한 교통안전 연구 수행 시 경험적 베이지안 추정기법의 적용이 필요하다고 판단된다. 한편 시간의 흐름에 따라 기대교통사고건수가 변화하지 않을 경우 분석기간이 늘어날수록 두 가지 기법의 추정오차는 모두 현저하게 감소하는 것으로 분석되어, 현재 국내의 교통사고 잦은 곳 선정 연구에서 기준치로 사용되고 있는 분석기간인 “1년”을 연장하여 보다 효율적으로 시간 불변 기대교통사고건수를 추정할 필요가 있다고 판단된다. To evaluate highway safety countermeasures or identify high risk sites, the expected crashes for a site (or segment) have been estimated using the panel crash data. Past studies show that two different methods can be employed to estimate the expected crashes: observed crash based method and empirical Bayes (EB) method. This study conducts a simulation study to analyze how the estimation errors of the two estimates are affected by the different structures of the panel crash data and the presence of the change in safety over time. The results disclose that the estimation errors of the observed crash based estimates (i.e. the mean observed crash and comparative parallel estimate) are always greater than those of the EB estimates regardless of the structure of the panel crash data and the presence of the change in safety over time. Thus, it is highly recommended that the EB method be used in the study of traffic safety to obtain more reliable estimates for the expected crashes. In addition, this study corroborates that the estimation errors of the two estimates decrease as the analysis periods increase if safety does not change over time. Hence, it is also recommended that the 1-year analysis period used for identifying high risk sites in Korea be extended to produce more efficient estimates of the time-constant expected crashes.

SUR 모형을 이용한 강수량과 대중교통 승객 수간 관계 분석

신강원,최기주 대한교통학회 2014 대한교통학회지 Vol.32 No.2

Weather condition is one of the crucial factors affecting travelers’ mode choice. Nevertheless, there are numerousindefinite traffic phenomena under various weather conditions. This study was conducted to verify the hypothesis thattransit riderships decrease as precipitation increases. To clarify the relationship between precipitation and transitridership, a seemingly unrelated regression model was employed with data such as daily precipitation and daily transitriderships of 3 transit modes (bus, metro, and shuttle bus) collected in Busan for recent 24 months. The estimationresults show that transit riderships decreased as the daily precipitation increased when the daily precipitation is greateror equal to 10mm/day (0.169%, 0.101%, and 0.172% reduction in bus, metro, and shuttle bus riderships, respectively,when the daily precipitation increased by 1mm). When comparing the impact of precipitation on transit riderships bymodes using a cross-equation parameter restriction test, the decrease in metro ridership is relatively insensitive to thechange in precipitation. However, the negative coefficient of precipitation in the metro ridership estimation modelindicates that the transit users in Busan may alter their mode to taxi or automobile and/or may give up the trip itselfin bad weather condition. 기상조건은 통행자의 수단선택 행위에 큰 영향을 미친다. 본 연구는 기상조건에 따른 여러 교통현상에 대한 가설 중강수 시 대중교통수단의 승객수가 감소한다는 연구 가설을 실증하기 위해 수행되었다. 이를 위해 본 연구는 최근 24개월 동안 관측된 부산의 버스, 도시철도, 마을버스의 일일 승객 수와 일일 강수량의 관계를 외견상 무관해 보이는 회귀모형(SUR 모형)을 이용하여 분석하였다. 분석결과 일일 강수량이 10mm 이상일 때는 강수량이 증가함에 따라 각 대중교통수단의 승객 수는 감소하는 것으로 나타났다(강수량 1mm 증가 시 시내버스, 도시철도, 마을버스 승객 수는 각각0.169%, 0.101%, 0.172% 감소). 이처럼 부산의 대중교통수단의 승객 수는 일일 강수량이 10mm 이상인 날 감소하나 도시철도 승객 수 감소는 교차방정식 제약검정 결과 강수량 증가에 상대적으로 둔감한 것으로 나타났다. 그러나 도시철도승객 수 추정식의 강수량 계수부호는 음수로 부산의 대중교통수단 이용객들은 10mm 이상의 강수일에는 접근, 대기, 환승에 불편이 있는 대중교통수단간 수단 전환보다는 좀 더 쾌적한 통행을 할 수 있는 택시나 승용차로 수단을 전환하거나 통행을 포기하는 경향이 두드러진다고 판단된다.

교통노면표시 이해도에 관한 연구

신강원,Shin, Kangwon 대한토목학회 2013 대한토목학회논문집 Vol.33 No.2

교통노면표시는 다양한 도로정보를 일차적으로 이용자에게 전달하는 중요한 교통시설 중 하나로, 교통노면표시에 대한 올바른 이해는 교통안전 향상 및 올바른 교통문화 정착에 필수적인 사항이다. 그러나 전술한 교통노면표시의 중요도에도 불구하고 교통노면표시 이해도에 대한 국내 연구결과는 미흡한 실정이다. 본 연구에서는 이용자별 교통노면표시의 이해도를 설문조사를 통해 추정하였으며, 이용자 특성에 따른 이해도 차이의 유의성을 교차표와 로지스틱 모형을 적용하여 분석하였다. 분석결과 분석대상 교통노면표시에 대한 평균 이해도는 57.41%로 비교적 낮게 나타났으며, 양보표시의 이해도가 25.88%로 가장 낮았으며, 횡단보도예고표시의 이해도는 91.18%로 가장 높게 분석되었다. 한편 교차분석결과 일부 노면표시의 이해도는 운전면허 정지 및 취소자(특별교통안전교육대상자)와 같은 이용자 그룹에 따라 유의한 영향을 받으나, 보다 일반적인 이용자 특성(성별 및 운전경력)에 따라서는 크게 달라지지 않음을 알 수 있었다(${\alpha}$=0.05). 이처럼 교통노면표시에 대한 전반적인 이해도는 이용자 특성에 따라 유의한 차이를 보이지 않는바, 모든 이용자를 대상으로 하는 전반적인 노면표시 이해도 향상 방안의 도출이 필요하다고 판단된다. Traffic pavement markings are one of primary transportation facilities that provide drivers with various road information directly. Thus, a clear understanding of traffic pavement markings is utmost important to improve traffic safety as well as to establish a proper traffic culture. However, no past studies examined drivers' understanding of traffic pavement markings in Korea. Hence, this study investigated drivers' understanding of traffic pavement markings through an elaborated administrated survey, and analyzed the relationship between various drivers' characteristics and understanding regarding pavement marking via cross-classification table and logistic model. The analysis results show that drivers have limited understanding regarding the purpose of the markings. Specifically, the average understanding of pavement markings is 57.41%: the lowest understanding is 25.88% for yield pavement marking, and the highest understanding is 91.18% for advanced pedestrian crosswalk pavement marking. This study also revealed that the understanding of some pavement markings are somewhat influenced by user group such as drivers with suspended or revoked driver licenses, but the overall understanding of pavement markings are not significantly affected by drivers' characteristics such as gender and driving experiences at ${\alpha}$=0.05. Thus, it might be desirable for policy makers to establish pavement marking-related policies for overall drivers rather than specific drivers.

부산항 입출항 선박의 정박시 온실가스 배출량 산정 연구

신강원,권진형,김종진 한국대기환경학회 2010 한국대기환경학회 학술대회논문집 Vol.2010 No.10월

Road Diet를 이용한 자전거도로 설치가 자동차흐름에 미치는 영향 : 부산시 남구 자전거도로 시범사업을 중심으로

신강원,김종진 한국도로학회 2009 한국도로학회 학술대회 발표논문 초록집 Vol.2009 No.11

Estimating Transportation-Related Greenhouse Gas Emissions in the Port of Busan, S. Korea

신강원,정장표 한국대기환경학회 2011 Asian Journal of Atmospheric Environment (AJAE) Vol.5 No.1

The port of Busan is the fifth busiest container port in the world in terms of total mass of 20-foot equivalent units transported. Yet no attempts have been made to estimate the greenhouse gas (GHG) emissions from the port of Busan by accounting for all port-related activities of the various transportation modes. With these challenges in mind, this study estimates the first activity-based GHG emissions inventory in the port of Busan, which consists of four transportation modes: marine vessels, cargo-handling equipment, heavy-duty trucks, and railroad locomotives. The estimation results based on the most recent and complete port-related activity data are as follows. First, the average annual transportation GHG emission in the port of Busan during the analysis period from 2000 to 2007 was 802 Gg CO_2-eq,with a lower value of 773 Gg CO_2-eq and an upper value of 813 Gg CO_2-eq. Second, the increase in the transportation-related GHG emissions in the port of Busan during the analysis period can be systematically explained by the amount of cargo handled (R^2=0.98). Third, about 64% of total GHG emissions in the port of Busan were from marine vessels because more than 40% of all maritime containerized trade flows in the port were transshipment traffic. Fourth,approximately 22% of the total GHG emissions in the port of Busan were from on-road or railroad vehicles, which transport cargo to and from the port of Busan. Finally, the remaining 14% of total GHG emissions were from the cargo handling equipment,such as cranes, yard tractors, and reach stackers.

How Automated Speed Enforcement May Reduce Travel Time Variability and Result in Travel Time Savings: The Case Study of the Loop 101 Speed Enforcement Program in Scottsdale, Arizona

신강원,Simon P. Washington,최기주 대한토목학회 2011 KSCE JOURNAL OF CIVIL ENGINEERING Vol.15 No.1

The city of Scottsdale Arizona implemented the first fixed photo Speed Enforcement camera demonstration Program (SEP) on a US freeway in 2006. A comprehensive before-and-after analysis of the impact of the SEP on safety revealed significant reductions in crash frequency and severity, which indicates that the SEP is a promising countermeasure for improving safety. However, there is often a tradeoff between safety and mobility when safety investments are considered. As a result, identifying safety countermeasures that both improve safety and reduce Travel Time Variability (TTV) is a desirable goal for traffic safety engineers. This paper reports on the analysis of the mobility impacts of the SEP by simulating the traffic network with and without the SEP, calibrated to real world conditions. The simulation results show that the SEP decreased the TTV: the risk of unreliable travel was at least 23% higher in the ‘without SEP’ scenario than in the ‘with SEP’ scenario. In addition, the total Travel Time Savings (TTS) from the SEP was estimated to be at least ‘569 vehicle-hours/year.’ Consequently, the SEP is an efficient countermeasure not only for reducing crashes but also for improving mobility through TTS and reduced TTV.