Analysis of Passenger Transfer Patterns Based on Transit Smart Card Data in Seoul

† 교신저자, 정회원, 한국철도기술연구원, 복합교통시스템, 선임연구원 E-mail : [email protected] * 정회원, 과학기술연합대학원-한국철도기술연구원, 교통물류시스템-복합교통시스템 ** 비회원, 한국철도기술연구원, 교통시스템효율화, 연구원 *** 정회원, 한국철도기술연구원, 복합교통시스템, 연구원

서울시 대중교통 통행자 환승패턴 분석

Analysis of Passenger Transfer Patterns Based on Transit Smart Card Data

in Seoul

송지영* 엄진기† 박종훈** 김대성*** 최명훈***

Ji-young Song Jin-Ki Eom Jong-Hoon Park Dae-Sung Kim Myoung-Hun Choi

ABSTRACT

This study analyze the transfer patterns of passengers in Seoul based on transit smart card data that was observed in 2010. The smart card records maximum four times of transfer and reports that approximately 90% of trips were less than one transfer and the remains were more than 2 transfers. We focus on trips with more than 3 transfers to figure out the relationship between transit service and regional connectivities. The results show that the average travel time, distance, fare are 45 minutes, 18.3km, and 1,119(KW) respectively. We develope a map for investigating transfer patterns at a regional level(dong and gu). By doing this, three types of transfers are observed as: 1) trips of which origin and destination is either same or near, 2) trips with short distance, and 3) long distance trip with low transit connectivities.

1. 서론 최근 국내에서는 대중교통 이용자의 편의를 도모하는 동시에 에너지 소비를 줄이는 목적으로 대중 교통과 보행을 우선하는 형태로 교통체계를 재편하고 있다. 특히 정부는 대중교통 이용 촉진과 대중교 통을 체계적으로 육성 지원하기 위해 도시철도 중심의 대중교통망 구축을 주된 내용으로 대중교통 기본 계획을 수립하였다. 이러한 정부의 노력으로 말미암아 향후 도시 교통체계는 대중교통 중심으로 개편될 것으로 예상된다. 대중교통 이용 활성화를 위해 대중교통 서비스의 접근성과 환승성 등의 서비스 수준을 분석하여 지 역연결성에 관한 면밀한 검토가 필요하다. 그러나, 기존 연구에서는 전수화 실측 데이터를 이용하지 않 고 주로 표본 조사자료, 노선체계 기반의 연구가 수행되어 대중교통 이용자의 정확한 통행행태 분석에 한계가 있었다. 따라서 대중교통 이용자의 통행 실측자료인 교통카드 데이터를 이용한 통행행태 분석이 필요하다. 2007년 시행된 수도권 대중교통 통합요금제의 일원화된 교통시스템은 개개인의 환승 정보를 포함 하는 스마트 카드라는 획기적인 지불수단과 함께 도입되었다. 통합요금제 실시 이후 스마트 카드를 이 용한 무료환승이 이루어지고 있고 무료환승 이용건수가 갈수록 증가해 시민들의 교통편익이 증대되고 있다. 카드 시스템의 도입으로 대중교통 이용자 및 수단의 전수화된 실측 자료를 얻을 수 있고 기존연 구의 한계점인 단일노선에 국한된 대중교통평가를 통합대중교통망 상으로 확대할 수 있다.

본 논문은 2010년 집계된 서울시 대중교통 개별 승객 스마트카드 데이터의 전일 자료를 활용하여 대중교통 통행자의 환승패턴을 분석한다. 대중교통서비스와 지역 연결성을 고려하기 위해 환승 횟수를 기반으로 환승 패턴을 분석한 후 환승 유형별로 분류하였다. 본 논문의 구성은 다음과 같다. 2장에서는 분석 대상 및 방법을 제시하고 3장에서는 대중교통서비 스와 지역 연결성 관계를 고려하기 위해 환승 통행을 분석한다. 분석을 위해 환승데이터를 기종점으로 분류하여 희망선도를 구현하고 구 단위 기종점간의 버스 노선 당 환승 통행량을 계산한다. 4장에서는 결론 및 향후 연구방향을 제시한다. 2. 분석대상 및 분석방법 2.1 분석대상 대중교통 카드 데이터는 대중교통 이용자의 환승횟수, 승차일시, 승차 정류장, 하차 정류장, 하차 일 시, 버스 노선, 승차 금액 등의 다양한 정보를 얻을 수 있다. 이에 본 연구에서는 2010년 3월 8일의 대 중교통 카드 데이터를 이용하여 대중교통서비스와 지역 연결성 관계를 고려한 서울시 대중교통 통행자 환승패턴 분석을 실시하였다. 스마트카드 데이터는 총 18개의 항목으로 구분되며 본 연구는 분석목적에 맞게 자료를 변환하여 사용한다. 수록정보 설 명　 내용 1 PCARD_NUM 카드번호 일별 최초 사용시 해당 카드에 부여되는 번호 2 RUN_DEPART_DTIME 운행출발시간 버스가 종점에서 운행을 출발한 시각 * 3 TRANS_ID 트랜잭션아이디 환승을 구분하기 위한 ID 4 TRANSP_METHOD_CD 교통수단코드 지하철과 버스 유형별로 부여된 ID 5 TRAF_FREQ 환승횟수 하차태그 후 30분 이내에 다시 승차한 횟수 6 BUS_ROUTE_ID 노선아이디 버스 노선별로 부여되는 ID * 7 TRANSP_BIZR_ID 회사아이디 사업자별로 부여ID 8 VEHC_ID 차량아이디 버스 차량별로 부여되는 ID * 9 PCARD_USER_CLASS_CD 사용자구분 일반인, 청소년 등의 사용자를 구분하는 코드 10 RIDE_DTIME 승차일시 사용자가 승차 시 단말기에 카드를 접촉한 시각 11 RIDE_STA_ID 승차정류소 승차한 정류장에 부여된 ID 12 ALIGHT_DTIME 하차일시 사용자가 하차 시 단말기에 카드를 접촉한 시각 13 ALIGHT_STA_ID 하차정류소 하차한 정류장에 부여된 ID 14 PASGR_NUM 승객수 하나의 카드로 지불한 이용객수 15 RIDE_AMT 승차금액 승차시 지불된 금액 16 ALIGHT_AMT 하차금액 하차시 지불된 금액 17 USE_DIST 이용거리 사용자가 이용한 운행거리 18 STAND_DT 사용일자 사용한 일자 표 1. 스마트카드 데이터의 구조 *지하철은 해당사항 없음 2.2 데이터 filtering 본 연구에 활용한 데이터는 2010년 3월 8일 스마트 카드를 이용한 승객에 대한 전일 데이터이다. 데이터의 사용자 구분을 이용하여 일반인에 해당하는 데이터만을 분류하고, 수단은 버스(마을버스, 지선

버스, 간선버스, 기타버스)와 지하철(수도권 지하철) 통행을 고려한다. 지하철 간의 환승은 9호선 환승 을 제외한 내부 환승을 고려할 수 없기 때문에 분석대상에서 제외하고 지하철 단일 통행으로 분석한 다. 또한, 지역 연결성을 고려하기 위해 승하차 정류장의 ID와 행정동 단위가 매칭되는 자료만 분석에 사용하고 하차태그가 이루어지지 않은 통행 자료는 제외 한다. 본 연구의 절차 및 방법은 그림 1과 같다. 그림 1. 분석과정 3. 환승 통행분석 3.1 환승횟수에 따른 통행패턴 데이터 분석 결과 환승횟수 4회 이하의 통행은 버스단일, 지하철단일, 버스-지하철-버스-지하철-버스 등 총 54개의 환승유형으로 나타났고, 환승을 하지 않거나 한번 한 경우가 95%, 2회 이상 환승한 경우가 나머지인 5%인 것으로 분석되었다. 　 환승유형 통행자 수 　% 누적 % 1 Bus 　 5,131,652 37.39% 37.39% 2 Rail 　 4,497,094 32.77% 70.16% 3 Bus - Bus 1,335,048 9.73% 79.89% 4 Bus - Rail 1,077,664 7.85% 87.74% 5 Rail - Bus 1,012,301 7.38% 95.12% 표 2. 통행자 수 기준 상위 5개 환승유형 본 연구에서는 대중교통서비스와 지역 연결성 관계를 고려하기 위해 환승횟수 3번 이상의 통행을 대상으로 환승패턴을 분석하였다. 분석결과 3회 이상 환승통행의 평균 이동시간은 45분, 이동거리는 18.3km, 운임은 1,119원으로 나타났다. 　 총 통행자 수 평균 이동시간(분) 평균 요금(원) 평균 이동거리(m) 4회 환승 6,282 50 1,149 19,566 3회 환승 1,487 27 990 12,702 전체 7,769 45 1,119 18,253 표 3. 3회 이상의 환승통행패턴

3.2 환승패턴에 따른 지역연결성 평가 정규분포 관측빈도 통행거리(100m) 0 100 200 300 400 500 600 0 0.000005 0.00001 0.000015 0.00002 0.000025 0.00003 0.000035 15 45 75 105 135 165 195 225 255 285 315 345 375 405 435 465 495 525 555 585 615 645 675 그림 2. 환승 통행자의 통행거리 도수분포표 그림 2는 3회 이상 환승 통행자의 통행거리를 정규분포화한 결과를 나타낸다. 선으로 표시된 정규 분포에서 평균 통행거리는 19,494m, 표준편차는 12,171로 나타났다. 그리고 최빈값은 17,234이지만 막 대로 표현된 히스토그램에서 가장 많이 관측되는 범위는 12km 부근이었다. 따라서 본 연구에서는 환승 통행의 분석을 위해 통행거리가 12km 이상인 통행을 장거리 통행으로 정하고, 그 이하의 통행을 단거 리 또는 중거리 통행으로 분류한다. 단거리와 중거리 통행의 분류 기준은 통행이 관측되는 거리인 약 1km와 장거리 통행의 기준인 12km의 평균값인 6.5km로 한다. 그림 3은 3회 이상 환승통행의 구 단위 기종점 수요를 희망선도로 나타낸 것이며, 그림 4와 그림 5는 각각 중장거리 통행과 단거리 통행으로 구분하여 기종점 수요를 희망선도로 표현한 것이다. 그림 3. 3회 이상 환승통행의 구 단위 기종점 수요 희망선도

그림 4. 3회 이상 환승통행의 구 단위 기종점 수요 희망선도 - 중장거리 통행 그림 5. 3회 이상 환승통행의 구 단위 기종점 수요 희망선도 - 인접 구 간(단거리) 통행 환승 패턴을 이용하여 대중교통서비스와 지역 연결성 관계를 확인해 보기위해 구 단위 기종점간의 버스 노선 당 환승 통행량을 구하는 식은 다음과 같다.

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출발지에서 도착지까지 스마트카드 데이터를 이용해 대중 교통서비스를 이용한 승객의 수와 승객 개별 단위의 총 환승 횟수를 곱한 값으로 총 통행량을 구할 수 있다. 이 총 통행량을 출발지와 도착지 를 운행하는 버스 노선수로 나누어 구 단위 기종점간 환승 통행량 지표를 산출 하였다. 출발지역 도착지역 버스 노선수 출발지역 도착지역 버스 노선수 1 강남구 서초구 78 16 관악구 동작구 40 2 종로구 중구 70 17 동작구 서초구 39 3 용산구 중구 58 18 서초구 영등포구 39 4 서대문구 은평구 48 19 동작구 영등포구 38 5 성북구 종로구 47 20 서대문구 중구 38 6 서대문구 종로구 46 21 서초구 중구 38 7 강남구 송파구 43 22 서초구 송파구 36 8 강남구 중구 42 23 용산구 종로구 34 9 마포구 서대문구 42 24 은평구 종로구 34 10 강북구 성북구 40 25 강북구 도봉구 33 표 4. 서울시 구 단위 기종점간 버스 노선수 (노선수 상위 20개 구간) 지역 연결성을 고려한 환승 통행량 지표를 산출한 결과, 지표값이 큰 기종점 간의 교통서비스는 환 승 없이 통행할 수 있는 여건이 갖추어지지 않음을 나타낸다. 구단위 기종점간의 버스노선 수는 서울시 교통정보 센터에서 제공하는 버스노선 정보를 이용하였 다. 각 버스가 거쳐가는 모든 지역을 고려하여 출발지 에서 도착지 까지 운행하는 버스 노선수를 구 하였다. 표 4는 버스 노선 수가 많은 상위 20개 기종점 구간을 나타낸 것이며, 그결과 강남구-서초구 간이 버스노선수가 78개로 가장 많다. 이 구간의 환승횟수 3회이상 통행량은 247으로 버스 노선당 환 승 통행량 지표를 계산하면 3.17이다. 버스노선수가 2개로 매우 작은 관악구와 마포구 간 환승 통행수 는 54이므로 이 구간의 버스 노선당 환승 통행량 지표는 16으로 상대적으로 크다. 표 5는 버스 노선 당 환승 통행량 지표가 가장 큰, 즉 지역연계 서비스가 가장 미흡한 구간 상위 12개 기종점 구간이며 강북구-중랑구, 중랑구-강북구, 노원구-은평구, 관악구-광진구 순으로 나타났 다. 출발지 도착지 버스 노선 당 환승 통행량 지표 강북구 중랑구 40 중랑구 강북구 39 노원구 은평구 35 관악구 광진구 35 강서구 은평구 35 관악구 마포구 34 송파구 성북구 34 은평구 강서구 30 마포구 송파구 25 강동구 성북구 25 성동구 관악구 25 구로구 송파구 25 표 5. 버스 노선 당 환승 통행량 지표 상위 12개 기종점 표 6은 서울시 구 단위 기종점간의 버스 노선당 환승통행량 지표를 나타낸 것이다. 음영으로 처리 된 노선은 구간 당 버스노선수가 0으로 지표 계산이 불가능한 구간이며, 가장 지역연결성이 고려되지 않은 서비스 구간으로 평가된다.

도착지 출발지 강남 구 강동구 강북구 강서 구 관악 구 광진 구 구로 구 금천구 노원구 도봉 구 동대문구 동작 구 마포 구 서 대 문 구 서초구 성동 구 성북 구 송파 구 양천 구 영 등 포 구 용산구 은평 구 종로 구 중구 중랑 구 총합계 강남구 　 3 .0 7 .4 3.6 1 0.8 11.1 4.2 7 .5 5 .0 9.3 6.1 5.4 3.8 2 .4 4 .0 3.3 5.0 3.8 16.0 5 .2 2 .5 2.9 4.6 3.2 2.9 1 33.0 강동구 4.8 　 9 .0 0 .0 5 .0 1 .0 　 　 　 4 .0 1 .3 5 .0 　 5 .0 4 .4 0 .0 2 5.0 3.8 　 　 　 0 .0 1 2.5 　2 .5 83.3 강북구 7.2 0 .0 　 7 .3 5 .0 5 .0 2 .5 1 0 .0 1 2 .1 4 .2 8 .9 2 .5 5 .0 4 .5 5 .0 2 .5 6 .9 　 　 0 .8 2 .0 1 9.0 8.0 9.6 40.0 1 68.0 강 서 구 2 .1 0. 0 0. 0 　 2 .0 4 .0 2 .3 3 .8 0 .0 3 .5 0 .0 2 .1 2 .4 3 .0 3 .2 5 .0 2 .3 0 .0 3 .8 0 .9 3. 3 35 .0 2 .7 5 .5 0 .0 87.0 관악구 11.0 5 .0 16 .0 5.0 　 35.0 4.8 3 .9 2 .2 9.0 1 7 .5 3 .2 34.0 3 .8 7 .0 5.0 4.4 6.7 2.5 5 .6 5 .0 5.0 1 3.3 4.9 3.0 2 12.7 광진구 7.3 0 .8 9 .0 5.0 5.0 　 　 　 1 2 .0 2.5 3.4 4.0 0.0 2 .5 8 .0 1.0 9.0 2.6 　 　 1 0 .0 5.0 4.9 3.3 4.3 99.7 구로구 9.0 　 0 .0 3 .0 7 .5 　 　 2 .1 1 .7 1 .3 0 .0 2 .5 1 .0 2 .1 2 .5 2 .5 1 .2 2 5 .0 1 .6 3 .5 2 .3 7 .5 2 .9 1 .5 2 .5 83.2 금천구 5.8 　 2 .0 2 .0 4 .6 　1 .0 　 0 .0 0 .0 5 .0 3 .0 5 .5 2 .5 3 .0 　0 .0 　 1.9 4 .0 1 .9 4.0 1 2.0 0.8 　 58.9 노원구 2.6 　 1 1 .5 0.0 1.7 0.0 0.8 0 .0 　 9 .4 4 .2 1 .1 6 .7 5 .0 2 .8 4 .0 3 .8 6 .3 0 .0 1 .7 0 .5 3 5 .0 1 0 .8 1 .7 4.3 1 13.6 도봉구 7.3 0 .0 7 .0 2.5 0.0 0.0 0.0 0 .0 7 .6 　 4 .8 3 .3 5 .0 3 .8 3 .8 0 .7 3 .3 　 　 1 .0 2 .0 2 .0 4 .3 5 .0 8 .3 71.9 동대문구 3 .4 5 .0 7 .0 0 .2 1 5 .0 3 .1 2 .5 1 0 .0 4 .9 6 .0 　 1 .0 1 .2 1 .3 3 .5 2 .2 4 .5 7 .8 0 .9 0 .9 0 .7 2 .3 3 .2 2 .5 3 .2 92.3 동 작 구 2 .4 4 .0 1 0 .5 2 .1 3 .3 5 .0 1 .5 0 .7 0 .6 9 .7 5 .0 　 7 .8 3 .4 2 .4 9 .0 1 .4 5 .0 1 .1 2 .6 4 .2 7 .2 7 .1 3 .5 3 .0 1 02.5 마포구 3.8 　 1 1 .0 2 .1 2 0 .0 5 .0 2 .1 5 .0 3 .3 0 .0 1 .7 4 .0 　 1 .2 3 .8 0.8 0.9 25.0 2.4 1 .0 2 .2 1.4 2.2 2.2 3.3 1 04.4 서대문구 2 .9 0 .0 7 .5 1 1 .7 5 .0 1 .3 1 .4 5 .0 0 .0 2 .0 2 .7 1 .9 1 .5 　 4 .0 0 .5 1 .0 5 .0 0 .0 2 .3 2 .1 1 .7 2 .8 3 .4 1 .3 66.9 서초구 3.3 2 .4 6 .9 4.9 6.7 8.0 5.0 3 .7 1 .8 4.2 3.8 3.4 4.5 2 .1 　 6 .4 4 .2 3 .1 3 .6 1 .0 3 .3 5 .3 3 .9 2 .2 2 .7 96.4 성 동 구 2 .0 1. 3 2. 9 2 .5 25 .0 1 .6 0 .0 　 3 .0 1 .4 1 .4 9 .0 0 .8 3 .1 5 .3 　 2 .8 2 .0 5 .0 0 .0 3 .0 0 .0 3 .0 4 .6 0 .8 80.4 성북구 4.8 10 .0 5 .2 9.5 4.9 10.0 1.8 1 .9 3 .3 2.3 4.4 1.6 1.7 1 .1 2 .6 0.6 　 20.0 3.3 1 .1 0 .5 1.3 3.8 3.1 2.1 1 00.9 송파구 4.3 3 .5 　 2 .5 6 .7 1 .5 15.0 　6 .0 　 6 .4 4 .2 2 0 .0 1. 3 2. 6 2 .2 34 .0 　 10.0 3 .2 1 .0 7.0 2.8 3.7 1.0 1 38.7 양천구 13.0 　 　 3 .2 3 .6 　 1 .7 1 .9 1 .7 　 0 .7 1 .1 1 .6 1 .0 4 .1 5 .0 2 .6 5 .0 　 2 .4 2 .0 1 4.5 3.1 1.6 1.7 71.4 영등포구 2 .7 　 4 .6 1 .8 7 .4 　 3 .2 2 .9 0 .0 3 .0 1 .1 2 .1 1 .1 1 .4 1 .5 3 .3 2 .7 2 .3 2 .0 　 0 .5 4 .3 2 .5 1 .9 3 .0 55.3 용산구 2.3 　 4 .6 1 .3 3 .1 10.0 1.7 2 .4 2 .2 2.8 3.5 1.9 2.6 2 .1 3 .6 0.9 2.2 1 .9 2 .0 1 .5 　 6 .3 2 .6 1 .4 0 .8 63.6 은 평 구 3 .3 0 .0 9 .0 3 0 .0 2 .5 0 .0 2 .5 5 .0 5 .0 7 .0 1 .3 6 .0 0 .8 2 .2 7 .2 7 .5 1 .6 7 .5 0 .0 1 .3 4 .5 　 2 .6 2 .3 5 .0 1 14.1 종로구 5.2 11 .5 7 .8 5.4 1 1.5 3.6 2.1 7 .5 6 .8 3.8 4.3 8.6 1.3 2 .0 3 .4 2.2 6.0 3.3 3.1 1 .8 2 .3 3.1 　 1 .6 4 .2 1 12.3 중구 3.1 　 7 .2 2 .2 5 .9 6 .2 4 .0 3 .1 2 .9 6 .9 4 .0 3 .3 1 .5 1 .8 2 .2 2 .1 5 .3 3 .7 1.1 1 .3 1 .2 1.9 2.7 　4 .0 77.6 중 랑 구 3 .1 4 .5 3 9 .0 0 .0 6 .7 1 .7 2 .5 　 3 .8 1 5.0 4.0 1.7 0.0 0 .6 2 .7 0. 7 3.5 4.0 0.0 5 .0 1 .0 0.0 1.6 2 .5 　 1 03.5 총합계 116. 9 51. 0 185. 0 107. 8 168. 8 113. 0 62. 5 76. 2 86. 0 107. 1 95. 3 81 .9 109. 7 59. 1 92. 8 67. 6 133. 7 143. 8 60. 5 47. 9 58. 0 171. 6 120. 1 71. 8 103. 7 표 6. 서울 시 구 단위 기종 점간의 버 스 노선 당 환승 통 행량 지표

그림 6은 버스 노선당 환승 통행량 지표의 분포를 파악하기 위한 히스토그램이다. 지표 2와 4 사이 가 가장 많이 관측되고 5 이상으로 가면서 확연히 줄어듦을 확인할 수 있다. 지표값 0 20 40 60 80 100 120 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 빈도수 그림 6. 서울시 구 단위 기종점간의 버스 노선 당 환승 통행량 지표 히스토그램 강남구-서초구 구간의 지표값이 최빈값 구간에 속하여 이구간은 버스 노선수가 많으면서 환승통행 량도 많은 구간이다. 지표 값 5 이상은 관악구-마포구 구간과 같이 노선수가 적지만 환승통행량이 많 은 구간이며, 지표값이 클수록 지역 연계 서비스가 미흡한 지역이다. 4. 결론 및 향후 연구방향 본 연구는 환승이 3번 이상 이루어지는 통행을 중심으로 환승 패턴을 분석하여 대중교통서비스의 지역 연결성을 평가하였다. 분석을 위해서 2010년 집계된 서울시 대중교통 개별 승객 스마트카드 데이 터의 전일 자료를 활용해 대중교통 통행자의 환승패턴을 분석하였다. 환승 유형을 분류하기 위해 환승 횟수 3회 이상의 행정 구단위 기종점간 수요를 희망선도로 표현하였으며 그 결과 3회 이상의 다회환승 은 기종점이 같거나 기종점 사이의 거리가 매우 가까운 경우, 짧은 통행이 다회 반복된 경우, 중장거리 의 통행 건이 많이 관측되는 경우에 나타났다. 구 단위 기종점간의 버스 노선 당 환승 통행량 지표를 계산하여 환승 패턴을 이용한 대중교통서비스와 지역 연결성 관계를 확인하였다. 지표 2와 4 사이는 버 스 노선수가 많으면서 환승통행량이 소수 관측되는 구간이며 지표가 5 이상으로 가면서 지표 별 관측되 는 구간이 확연히 줄어듦을 확인할 수 있다. 이 구간은 관악구-마포구 구간과 같이 버스 노선수가 적지 만 환승통행량이 많은 구간이며, 지표값이 클수록 지역 연계 서비스가 미흡한 지역으로 평가할 수 있다. 향후 본 연구의 구 단위 분석을 확장한 행정동 단위의 분석을 통해 보다 정밀한 교통서비스의 지역 연 결성 연구가 필요하다. 참고문헌 1. 한국스마트카드, 2009년 수도권 교통카드 데이터, 2010 2. 신성일, 대중교통 카드 자료를 이용한 지역 간 대중교통 서비스 평가 체계, 대한교통학회 2007 년도 제57회 학술발표회논문집, pp.731-740, 2007 3. 최명훈, 스마트 카드 데이터를 활용한 대중교통 서비스 평가, 한국철도학회 2011년도 춘계 학술 대회 논문집, pp.1811-1825, 2011