부산항 입출항 선박의 정박시 온실가스 배출량 산정 연구

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

문(問) 생각의 테마 3 : 빅데이터와 교통

신강원 대한지방행정공제회 2015 도시문제 Vol.50 No.557

부산시 도심ㆍ레저형 해수욕장의 Barrier Free 인증을 위한 기초연구

신강원,이석환,남광우,최서연 부산연구원 2010 연구보고서 학연연구 Vol.2010 No.0

한국대기환경학회의 현재와 미래

신강원 한국대기환경학회 2010 한국대기환경학회지 Vol.26 No.4

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.

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.

KNN 알고리즘을 활용한 고속도로 통행시간 예측

신강원,심상우,최기주,김수희,Shin, Kangwon,Shim, Sangwoo,Choi, Keechoo,Kim, Soohee 대한토목학회 2014 대한토목학회논문집 Vol.34 No.6

실시간 자료를 반영한 통행시간 예측 기법은 다양하지만 관련 연구 검토 결과 과거이력데이터가 충분하다면 타 모형에 비해 K 최대근접이웃(K-Nearest Neighbors)의 정확도가 우수하므로 본 연구에서는 이에 대한 적용 방법 도출 및 가능성 평가를 목적으로 한다. 본 연구에서는 KNN의 입력 자료로 TCS 교통량 및 DSRC 구간통행시간의 실시간 및 과거 이력자료, 경로통행시간 이력자료를 활용하였다. 통행시간 예측치는 TCS 교통량 및 DSRC 구간통행시간의 실시간 자료와 유사한 경로통행시간을 탐색한 후 이를 가중평균하여 산출하였다. 예측 기법을 적용한 결과 DSRC 구간통행시간의 가중치가 증가할수록 정확도는 증가하였으며, 이는 실시간 교통상황 변화를 DSRC 구간통행시간이 잘 반영하기 때문이다. 그러나 TCS 교통량을 기반으로 한 경우 역시 정확도의 차이가 크지 않으며, 변화 추이도 유사하게 나타났다. 이러한 결과를 볼 때 향후 대용량의 과거이력자료가 축적될 경우 예측오차는 더욱 감소될 것으로 기대된다. There are various methodologies to forecast the travel time using real-time data but the K-nearest neighborhood (KNN) method in general is regarded as the most one in forecasting when there are enough historical data. The objective of this study is to evaluate applicability of KNN method. In this study, real-time and historical data of toll collection system (TCS) traffic flow and the dedicated short range communication (DSRC) link travel time, and the historical path travel time data are used as input data for KNN approach. The proposed method investigates the path travel time which is the nearest to TCS traffic flow and DSRC link travel time from real-time and historical data, then it calculates the predicted path travel time using weight average method. The results show that accuracy increased when weighted value of DSRC link travel time increases. Moreover the trend of forecasted and real travel times are similar. In addition, the error in forecasted travel time could be further reduced when more historical data could be available in the future database.

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.

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.