수도권 교통 흐름의 지역적 연계 구조 분석

Abstract

서울 수도권 지역에서 교통 혼잡의 문제는 지속가능한 도시를 위해서는 아주 중요한 문제다. 따라서 본 논문에서는 수도권 지하철을 이용하는 승객의 승, 하차의 흐름을 분석하기 위하여 각각의 역이 아닌 가까운 거리에 위치한 역을 그룹화 하여 지역적으로 승객의 흐름을 알아보았고, 분류 방법에 따른 그룹화의 결과 비교를 위해 분류 방법을 세 가지 방법을 통해 분석해 보았다. 수도권 지역에서 지하철 승객 흐름을 분석하기 위하여 지하철역들을 몇 개의 그룹으로 군집화 하기위해 고려한 세 가지 방법으로 첫째, 한강을 기준으로 분석하였고 둘째, K-means 알고리즘을 이용하여 지하철역들을 군집화 하였다. 마지막으로 MST(Maximum flow Spanning Tree) 방법을 적용하여 시간대별 승객 흐름을 분석하였다. 또한 세 가지 방법에 따른 결과를 시각화 하여 분석하기 위해 군집화된 지하철역들 사이의 승객 흐름과 연계 구조는 서로 다른 색깔로 표현하여 승객 흐름의 양을 보여주는 간선들과 노드들로 구성된 방향 그래프로 나타내었다. 본 논문 결과의 분석을 통하여 같은 그룹 내에서의 이동이 매우 활발하며, 아침시간대와 저녁시간대에 붐비는 그룹은 대부분이 회사가 밀집되어 있는 지역임을 알 수 있었다. 이 논문의 결과는 대중교통의 서비스 개선에 기여할 수 있고, 지하철 역 그룹들 사이의 관련성 및 연계적인 구조는 해당되는 지역 개발을 위한 토지 이용에 적용될 수 있을 것이다. |The problem of traffic congestion in the Metropolitan Seoul area is very important for the sustainable city. To solve the problem, the Seoul Metropolitan government has been reorganizing and running the public transportation system since 2004. As a result of the reorganized public transportation system, the proportion of the bus passengers is growing, while the proportion of subway passengers is stationary. In the metropolitan area, to reduce the traffic congestion and the utilization of passenger cars, we hope that the number of subway passengers is increasing. We have focused on the analysis on the passenger flows and link structures between subway stations for the purpose of growing the subway passengers. In this thesis, we have clustered the subway stations into some groups to analyze flows of subway passengers in the metropolitan Seoul area. In order to group all the stations we consider three different ways based on the geographical characteristics in the Metropolitan Seoul area. Firstly, based on the Han River divided Gangnam group and Gangbuk group, it splits from the two groups to four groups again, and secondly, the K-means algorithm is used to cluster the subway stations based on random selection of the seed stations. Finally MST(Maximum flow Spanning Tree) approach is applied to analyze the flow of passengers in visual display by time interval. In addition, the passenger flows and link structures among the clustered subway stations are displayed by nodes and edges with the amount of passenger flows in different colors. Through the analysis of the experimental results we find that the movement of passengers is very active within the same group, and also that the passengers in morning and evening are mostly crowded in the group where the companies are concentrated in. These results can be used to improve the public transportation service, and the relationship between subway station groups can be also applied to the land use for the corresponding regional development.