• Title/Summary/Keyword: 지하철역

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Modelling the Subway Demand Estimation by Station Using the Multiple Regression Analysis by Category (카테고리별 다중회귀분석 방법을 이용한 지하철역별 수요 추정 모형 개발)

  • Shon, Eui-Young;Kwon, Byoung-Woo;Lee, Man-Ho
    • Journal of Korean Society of Transportation
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    • v.22 no.1 s.72
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    • pp.33-42
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    • 2004
  • 지하철역별 수요는 개통 후 경과 연도에 따라서 S자 형태로 증가한다. 즉 개통 초기에는 잠재되어 있던 지하철 수요가 시간의 경과에 따라 계속적으로 증가하다가, 개통 후 10$\sim$13년 정도가 경과하면 최대를 나타낸 후 거의 정체하는 현상을 보인다. 그러나 지금까지 지하철 수요를 추정하기 위해서 이용되었던 4단계 모형은 이러한 지하철 수요의 증가 추세를 반영할 수 없기 때문에 실제 수요와 많은 차이를 보였다. 따라서 본 연구에서는 이러한 문제를 해결해 보고자 서울시 지하철 2$\sim$8호선의 실제 수요를 토대로 지하철역별 수요, 특히 순수한 승차인원을 추정하는 모형을 개발하였다. 모형에 적용되는 함수식은 실제 지하철역별 수요와 가장 유사한 형태를 보이고 있는 로지스틱 함수식을 이용하였다. 또한 각각의 지하철역별로 나타나는 상이한 특성은 카테고리로 분류하여 모형에 반영하였다. 카테고리는 토지이용도, 사회경제활동의 규모, 그리고 지하철역의 특성에 따라 분류하였다. 각 카테고리별 특성을 대표하는 독립 변수로 인구 종사자수, 학생수와 개통 후 경과 연도 등을 선정하였다. 그 결과 카테고리별로 추정된 지하철역별 수요는 통계적으로 매우 유의한 것으로 나타났다. 본 연구는 지하철역별로 승차하는 순수한 수요를 보다 정확하게 추정하기 위한 모형을 개발하는 것이 주된 목적이다. 반면에 본 모형을 이용하여 지하철역별 하차 수요 및 횐승 수요를 추정하는 것은 어렵다. 따라서 기존에 지하철 수요를 추정하는 데에 가장 많이 사용된 4단계 모형과 접목하여야 하며, 이에 대한 방안도 본 연구에서 제시하였다.

A Ubiquitous Sensor Network for Air Environment Monitoring of Subway (지하철역 대기환경 감시를 위한 유비쿼터스 센서 네트워크)

  • Kwon, Jong-Won;Kim, Hie-Sik;Kang, Sang-Hyeok
    • Proceedings of the KIEE Conference
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    • 2008.04a
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    • pp.182-183
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    • 2008
  • 환기시설이 열악한 도시 지하철역 내의 대기환경은 지상보다 열악할 수밖에 없다. 현재 지하철역을 주로 사용하는 시민들의 안전을 보호 하고 지하철의 대기환경을 개선하기 위해 스크린 도어, 자동 제어 환기시설, 종합 영상 감지시스템 등 다양한 노력을 기울이고 있다. 하지만 일부 지하철역에 설치되어 있는 공기질 모니터링 시스템은 수입품에 의존하고 고가의 장비이므로 초기설치 비용뿐만 아니라 유지보수의 어려움을 겪고 있다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위해 무선 센서 네트워크 기술을 적용하여 저가형 대기환경 모니터링 시스템을 개발했다. 이 시스템의 구성은 센서노드(ZED : ZigBee End Deice), 네트워크 코디네이터(ZCM : ZigBee Coordinator Modem), 수신서버로 구성된다. 지하철역 내부의 미세먼지, CO2, CO, 온습도, VOCs 데이터를 센싱할 수 있는 확장 센서보드를 설계한 후, 지하공간에서의 열악한 통신환경에서 QoS를 보장할 수 있도록 ZigBee 라우팅 기술을 이용한 센서노드(ZED)를 인터페이스하여 하나의 통합된 대기환경 센서 노드(ZED)를 개발했다. 또한 수신서버에 USB방식으로 연결되어 각각의 ZED로부터 데이터를 수신하는 센서노드(ZCM)과 전송된 데이터를 저장 및 처리하여 언제 어디서나 누구든지 인터넷을 통해 확인 가능하도록 지하철 대기환경 모니터링을 위한 수신서버를 개발했다.

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A Study on Environmental Assessment and Countermeasures for Subway Stations - Mainly development of checklist for the Subway stations - (유니버셜 디자인 측면에서 지하철역 환경 평가와 개선방안 - 지하철 역 환경평가를 위한 체크리스트 개발을 중심으로 -)

  • 황원경;신경주
    • Proceedings of the Korean Institute of Interior Design Conference
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    • 2002.04a
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    • pp.130-134
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    • 2002
  • The main purpose of this study was to provide basic data for better design of subway station based on universal design principle. Conclusions based on the findings ate as follows: Checklists were developed to evaluate the subway stations facilities based on universal design principles Modified and/or complementary lists can be employed to develop the evaluation tools and can construct a database for defining the standard items in order to improve the facilites.

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A Study on Speech Recognition based on Phoneme for Korean Subway Station Names (한국의 지하철역명을 위한 음소 기반의 음성인식에 관한 연구)

  • Kim, Beom-Seung;Kim, Soon-Hyob
    • Journal of the Korean Society for Railway
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    • v.14 no.3
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    • pp.228-233
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    • 2011
  • This paper presented the method about the Implementation of Speech Recognition based on phoneme considering the phonological characteristic for Korean Subway Station Names. The Pronunciation dictionary considering PLU set and phonological variations with four Case in order to select the optimum PLU used for Speech Recognition based on phoneme for Korean Subway Station Names was comprised and the recognition rate was estimated. In the case of the applied PLU, we could know the optimum recognition rate(97.74%) be shown in the triphone model in case of considering the recognition unit division of the initial consonant and final consonant and phonological variations.

Classification of Seoul Metro Stations Based on Boarding/ Alighting Patterns Using Machine Learning Clustering (기계학습 클러스터링을 이용한 승하차 패턴에 따른 서울시 지하철역 분류)

  • Min, Meekyung
    • The Journal of the Institute of Internet, Broadcasting and Communication
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    • v.18 no.4
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    • pp.13-18
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    • 2018
  • In this study, we classify Seoul metro stations according to boarding and alighting patterns using machine earning technique. The target data is the number of boarding and alighting passengers per hour every day at 233 subway stations from 2008 to 2017 provided by the public data portal. Gaussian mixture model (GMM) and K-means clustering are used as machine learning techniques in order to classify subway stations. The distribution of the boarding time and the alighting time of the passengers can be modeled by the Gaussian mixture model. K-means clustering algorithm is used for unsupervised learning based on the data obtained by GMM modeling. As a result of the research, Seoul metro stations are classified into four groups according to boarding and alighting patterns. The results of this study can be utilized as a basic knowledge for analyzing the characteristics of Seoul subway stations and analyzing it economically, socially and culturally. The method of this research can be applied to public data and big data in areas requiring clustering.

부산광역시 지하철역의 계절별 오염물질 분포특성

  • 이화운;박종길;장난심;이희령;김희만
    • Proceedings of the Korean Environmental Sciences Society Conference
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    • 2003.11b
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    • pp.339-341
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    • 2003
  • 2000년 9월에서 2003년 1월까지 부산 지하철역을 대상으로 CO, NO, $NO_2$ 그리고 $O_3$등 오염물질 4가지를 측정하고 그 결과를 계절별로 분석하여 요약하면, 봄에는 실내인 승강장에서 연산동역과 남포동역의 NO, $NO_2$ 농도가 높았다. 여름과 가을에는 연산동역의 승강장 $O_3$ 농도가 다른 역에 비해서 높은 것으로 나타났다. 겨울에는 다른 계절에 비해서 NO, $NO_2$는 대부분 역에서 입구가 높게 나타났고, $O_3$농도가 모든 역에서 아주 낮은 농도분포를 보였다.

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Effects of TSP collected from the subway station on the micronucleus frequencies in Tradescantia (지하철역에서 포집한 부유분진이 자주달개비의 미세핵 생성율에 미치는 영향)

  • 김진규;신해식;이진홍;이정주
    • Proceedings of the Korea Air Pollution Research Association Conference
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    • 1999.10a
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    • pp.299-300
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    • 1999
  • 서울의 지하철은 하루 450만 명이 이용하는 중요한 대중교통수단임에도 불구하고 역구내의 먼지에 대한 단순 측정ㆍ분석만이 이뤄지고 있을 뿐 그 먼지의 생물학적 영향에 대한 연구는 미흡한 실정이다. 본 연구에서는 지하철역 구내에서 포집한 먼지가 돌연변이원을 함유하고 있는 지를 평가하였다. 신촌역 지하철입구, 대합실, 승강장에서 포집한 총부유분진 (TSP; total suspended particulates)을 용매에 용출시켜 공시재료로 사용하였다.(중략)

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