지하철 승강장의 혼잡도 관리는 열차지연방지, 승객안전 등의 서비스수준 향상을 위해 중요하다. 승강장 혼잡개선정책을 효과적으로 수립하기 위해서는 혼잡수준을 정확하게 추정하는 방안이 필요하다. 현재 지하철 승강장 혼잡도는 1-2년 주기의 특정 장소 및 시간에 계수방법(Hand Count)로 측정되어 시공간적 제약이 존재한다. 한편 스마트카드자료는 매일 실시간 생성되는 빅데이터 자료로서 승강장혼잡 추정을 위한 기초자료로서 적합하다. 본 연구는 카드자료를 승강장 혼잡도를 동적으로 추정하는 모형을 제안한다. 연구는 우선 혼잡도를 지하철 네트워크를 동적으로 이동하는 승객이 승강장에 집중하는 수요개념으로 정의한다. 이를 위해 지하철 네트워크에서 개별승객이 동적으로 이동하는 궤적을 모형을 통하여 파악한다. 또한 지하철승강장에 집중 및 분산되는 승객흐름을 1분 단위로 산정한다. 마지막으로 승강장구조별 단위 실용대기면적에 따른 승강장 혼잡도를 계산한다.
수도권 도시철도 일부 구간에서는 이용객의 집중화에 따라 극심한 혼잡이 발생하고 있다. 도시철도 운영회사들은 정기 및 분기별 혼잡조사를 실시하여, 혼잡개선 대책을 수립하고 있다. 하지만, 이러한 조사는 열차혼잡도에 국한되어 있으며, 이벤트 발생에 따른 비반복 혼잡에 대한 조사가 어려운 실정이다. 본 연구에서는 교통카드자료를 활용한 시간대별 승강장 혼잡도를 추정하는 알고리즘을 개발하도록 한다. 알고리즘 검증을 위하여 2호선 잠실~신도림 구간의 비환승역을 대상으로 혼잡도 추정치와 실측치 값을 비교하였으며, 오차의 범위는 ${pm}2%$ 이내였다. 연구결과는 승강장 혼잡도를 시간대별로 상시 모니터링할 수 있으며, 장기적인 승강장 혼잡도분석을 통한 승강장 대기공간의 적정성 여부도 판단할 수 있을 것이다. 추후 연구에서는 본 연구에서 반영하지 못한 역별 게이트에서 승강장까지의 혼잡상황을 고려한 동적보행시간이 고려되어야 할 것이다.
승강장 진입을 위한 택시 대기열은 택시 승강장 주변에 교통 정체를 일으켜 주변을 혼잡하게 만든다. 이러한 정체와 혼잡은 택시 승강장 주변이 아닌 다른 곳에 택시들이 대기하도록 하고 승강장에 진입이 가능한 택시만 택시 승강장에 접근하도록 함으로써 감소시킬 수 있다. 이를 위해 본 논문에서는 택시 승강장 진입 순서 제어를 위한 승강장 진입 순번 운영 시스템을 제안한다. 이 시스템은 택시 기사가 선택한 승강장 진입 순번 신청을 수신하면 그 승강장의 상태에 따라 적절한 순번을 할당하며, 그 승강장에 진입할 순서가 되면 택시 단말기를 통해 승강장 진입 순서가 되었음을 공지할 수 있다. 이 서비스를 이용하는 택시는 택시 승강장 진입을 위한 대기열에 있지 않고 다른 곳에서 대기를 하며, 승강장 진입 알림을 받은 후 택시 승강장에 접근하면 된다. 따라서, 이 시스템은 택시 승강장 주변에 택시 대기열을 감소시키거나 제거할 수 있어 승강 주변의 교통 정체 및 혼잡을 감소시킬 수 있다. 본 논문에서 제안한 승강장 진입 순번 운용 시스템은 충청북도 충주시에 설치되어 있는 택시 승강장을 대상으로 하여 구글의 클라우드 서비스와 안드로이드 플랫폼을 이용하여 구현하였다.
최근 지하철 9호선은 2단계 연장구간의 개통으로 최대 240% 혼잡도를 기록하는 등 지옥철로 불리우며 역사 내 상습혼잡에 대한 문제점이 지속적으로 야기되고 있는 실정이다. 역사 내 혼잡은 이용객의 불쾌감 유발과 철도 운영 효율성을 저하시키는 요인이 되고 있다. 본 연구는 이러한 철도역사 내 상습혼잡 해소를 위해 철도 이용객 정보제공의 효과평가 방법론을 정립하고자 하였으며, 효과평가 방법론 중 승강장의 혼잡상황을 고려한 Gate Metering 사례 연구를 진행하였다. Gate Metering을 접목시킨 Micro Simulation 및 Pedestrian Simulation Tool을 선정하여 열차의 혼잡도별 Metering 효과분석을 시행하였으며, 그 결과 Gate Metering 시행 시 혼잡도별 승강장의 서비스 수준 및 보행밀도가 개선되는 것을 확인하였다. 승강장에서 Metering을 실시 할 경우 플랫폼 대기 공간 내 혼잡도 조절 가능성이 있다고 판단한 것 이다. 따라서, 본 연구를 통하여 철도역사 내 이용객 혼잡도 관리를 위한 정보제공 효과평가 지표 수립 및 프로그램을 통한 이용객 정보제공 효과평가 방법론 정립이 가능하다는 것으로 판단되었다.
열차 정차시간 증가는 열차 서비스 빈도를 감소시켜 열차와 승강장의 혼잡이 발생하게 된다. 그러므로 열차 정차시간(Train dwell time)에 관한 연구는 열차 운행 계획수립 관점에서 매우 중요하게 다루어 왔다. 본 논문은 계획된 정차시간을 준수할 수 있도록 승객의 유입을 관리하여 승강장 혼잡을 줄일 수 있는 전략들에 활용할 수 있는 실시간 열차 정차시간 예측모형을 개발하였다. 모형의 특징은 실시간으로 수집 가능한 승차인원, 하차인원, 그리고 열차의 중량 등 3가지 독립변수를 적용하였고, 모형의 설명력(${\bar{R^2}}=0.809$)이 대체적으로 정확한 결과를 보여주었다. 실시간 정차시간 모형은 열차가 계획된 정차시간을 준수하도록 승차 승객 수를 조정하는 게이트 미터링 전략에 활용될 수 있다.
열차 자율주행은 제한된 열차 선로의 용량을 증가시키기 위한 미래 철도 기술이며, 무선통신의 안정성은 열차간 간격 감소에 있어서 핵심적인 역할을 한다. 본 논문에서는 자율주행열차 통신을 위한 혼잡 환경에서의 전송 기법을 제안하였다. 제안하는 분산 UORA (uplink OFDMA (orthogonal frequency division multiple access) random access) 기법은 최신 6세대 무선랜 표준인 IEEE 802.11ax의 TUA (triggered uplink access) 기법과 UORA 기법을 분산적으로 적용하여 혼잡도가 매우 높은 승강장 진입 환경에서, 승강장 및 차량의 센서가 효율적으로 차량 및 승강장의 수집 장치에게 전달할 수 있도록 한다. 본 논문의 실험 결과에 따르면, 제안하는 기법은 기존 EDCA (enhanced distributed channel access) 방식 대비 혼잡 상황에서 효과적으로 전송 성공률을 향상 시키는 것으로 나타났다.
혼합분류기를 이용한 패턴인식은 약한 분류기를 결합하여 강한 분류기를 구성하는 형태이다. 본 논문에서는 고정된 카메라를 통해 입력된 영상을 이용하여 특징을 추출하고 이것들을 이용한 약한 분류기의 결합으로 강한 분류기를 만들어 낸다. 제안하는 시스템 구성은 차영상 기법을 이용해서 이진화된 전경 영상을 얻고 모폴로지 침식연산 수행으로 얻어진 혼잡도 가중치 영상을 이용해 특징을 추출하게 된다. 추출된 특징을 조합하고 혼잡도를 판단하기 위한 모델의 훈련 및 인식을 위한 혼합분류기 알고리즘으로 부스팅 방법을 사용하였다. 혼합 분류기는 약한 분류기의 조합으로 하나의 강한 분류기를 만들어 내는 분류기로서 그림자나 반사 등이 일어나는 환경에서도 잠재적인 특징들을 잘 활용할 수 있다. 제안하는 시스템의 성능실험은 "AVSS 2007"의 도로환경의 차량 영상과 철도환경내의 승강장 영상을 사용하였다. 조명변화가 심한 야외환경과 승강장과 같은 복잡한 환경에서도 시스템의 우수한 성능을 보여주었다.
기존 대중교통 서비스평가 시스템이 이용자의 의견을 충분히 반영하지 못하고 있다는 관점에서 도시철도 환승역을 대상으로 통행구간별 서비스 지표를 선정하고 평가하였다. 통행구간은 (1) 역사접근, (2) 역입구에서 승강장, (3) 승강장, (4) 환승통로로 구분하여 각 구간별 서비스 평가지표를 선정한 후, 교통전문가를 대상으로 한 계층화기법(AHP)을 통해 통행구간 및 서비스 평가지표간 가중치를 산정하였다. 그리고 나서 26개 환승역을 중심으로 2000명의 이용자에게 서비스 만족도에 대한 조사를 실시하였다. 분석결과, 역사접근과 환승통로가 가중치 면에서 상대적으로 높게 나타났으며, 동일한 서비스이더라도 통행구간에 따라 서비스의 가중치는 다르게 나타났다. 만족도는 승강장에서의 안락도, 환승통로에서의 혼잡도, 역입구-승강장의 타수단의 환승정보 제공정도 순으로 낮게 나타났다. 한편 IPA분석결과, 환승통로에서 제공하는 모든 서비스가 가중치는 상대적으로 높으나 만족도는 낮아서 우선적으로 개선할 필요가 있었다.
지하역사 미세먼지의 효율적 저감방안 마련을 위하여 서울지하철 5호선 개화산역 대합실, 승강장, 본선터널 3곳의 미세먼지 농도를 동시간대에 30분 단위로 측정하고, 각 위치에서 측정한 미세먼지농도 변화패턴 사이의 상관관계 분석을 통하여 지하역사에서의 미세먼지 확산방향과 확산속도를 추정하였다. 지하역사의 미세먼지 농도는 본선터널이 가장 높고, 승강장, 대합실 순으로 낮아진다. 본선터널과 승강장, 대합실의 미세 먼지농도는 열차운행이 많은 혼잡시간대에는 증가하고 비 혼잡시간대에는 감소하는 패턴을 보인다. 위치에 따른 미세먼지농도의 상대적인 크기와 변화패턴에 대한 통계적 분석결과 본선터널의 높은 미세먼지농도가 승강장으로 확산되고, 승강장의 미세먼지 중 일부가 대합실로 확산되는 것으로 나타났다. 따라서 지하역사의 미세먼지를 효율적으로 감소시키기 위해서는 본선터널 내 미세먼지 집중발생지점과 발생원, 확산경로, 확산수단 등을 정확하게 파악하여 발생원을 제거하거나 발생량을 저감시키는 것이 중요하며, 환기시스템 가동을 위치별로 미세먼지농도가 높아지는 시간대에 맞추어 가동시킴으로써 전력사용량과 피크전력을 줄일 수 있다.
지하철 역사에 화재, 테러 등의 내 외부 위험요인을 감시하기 위하여 CCTV와 각종 센서를 이용한 감시시스템이 구축되어 왔으며, 최근 최신의 IT기술인 센서네트워크기술을 이용한 감시시스템기술 도입이 여러 분야에서 시도되고 있다. 2007년부터 정부 주도하에 지하철 역사의 경우에도 최신의 IT기술인 무선 센서네트워크기술 및 지능 형영상감시기술 등과 접목하여 화재, 제한지역 침입, 승객 혼잡도, 우범지역, 역사 건전성 등을 종합적으로 감시하는 도시철도지능형종합감시시스템 개발 및 구축이 추진 중에 있다. 이를 위하여 본 연구에서는 개발 중인 도시철도 지능형 종합감시시스템의 현장 역사 적용에 앞서 무선센서네트워크의 대표라 할 수 있는 ZigBee기반의 현장 무선통신환경 시험을 서울지하철 충무로 역사에서 수행하였고, 본 논문에 충무로역사 내부 승강장 및 대합실에서의 ZigBee기반의 무선통신환경 시험결과를 정리, 분석하였다. 승강장 및 대합실의 무선 스펙트럼분석 결과 ZigBee기반의 센서네트워크의 주파수와 중첩되는 주파수는 없었으며 인접 주파수 또한 10MHz 이상 이격되어 주파수 간섭을 받지 않는 것으로 나타났다. ZigBee를 이용한 무선데이터 전송 시험 결과, 데이터 전송은 열차의 승강장 진출입시의 영향보다 승강장 혹은 대합실의 이용승객 수 및 유동량에 의한 멀티패스 페이딩(multi-path fading) 효과에 더 큰 영향을 받는 것으로 나타나, 역사에 지능형종합감시시스템 구축 시 이를 고려하여야 할 것으로 판단된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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