개선된 DBSCAN 알고리즘을 이용한 대중교통 정류장 군집화 기법

이민혁; 전인우; 전철민

doi:10.7319/kogsis.2017.25.4.097

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자료유형: 학술저널

저자정보: 이민혁 (서울시립대학교) 전인우 (서울시립대학교) 전철민 (서울시립대학교)

저널정보: 대한공간정보학회 대한공간정보학회지 한국지형공간정보학회지 제25권 제4호(통권 제82호)

발행연도: 2017.12

수록면: 97 - 106 (10page)

DOI: 10.7319/kogsis.2017.25.4.097

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대중교통 접근성 분석을 위한 O-D 매트릭스 구축 시, 행정구역 단위의 거시적 교통존이 활용되고 있다. 본 연구는 보다 미시적인 교통존을 형성하기 위한 방법으로, 개선된 DBSCAN 알고리즘을 이용한 대중교통 정류장 군집화 기법을 제안한다. 기존 DBSCAN 알고리즘은 서로 다른 두 정류장 간의 이웃관계를 판단할 때, 두 정류장 간의 거리만을 고려한다. 본 연구에서 개발한 개선된 DBSCAN 알고리즘은 거리뿐만 아니라 두 정류장 간의 명칭 유사도를 고려하여 이웃관계를 판단한다. 개선된 DBSCAN 알고리즘을 이용한 대중교통 정류장 군집화 기법은 2단계로 구성된다. 첫 번째 단계에서는 3개 이상의 정류장을 포함하는 군집을 생성하고 두 번째 단계에서는 군집에 포함되지 않은 나머지 정류장들을 분류한다. 본 연구에서는 서울시 대중교통 정류장에 제안하는 군집화 기법을 적용하여 결과를 분석하였고, 기존 DBSCAN 알고리즘만을 이용한 군집 결과와 비교·분석하였다.

#대중교통 #미시적 교통존 #정류장 군집화 #DBSCAN #Public Transit #Microscopic Traffic Zone #Clustering of Transit Stops

참고문헌 (11)

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[학술지(정기간행물)] - 최승우 / 2016 / 정류장 단위의 미시적 대중교통 접근성 분석 - KTX 서울역 사례연구 - / 한국지형공간정보학회지 24 (1) : 9 ~ 16

[학술지(정기간행물)] - Ester, M. / 1996 / A density-based algorithm for discovering clusters in large spatial databases with noise / Kdd 96 (34) : 226 ~ 231

[학술지(정기간행물)] - Hartigan, J. A. / 1979 / Algorithm AS 136: A k-means clustering algorithm / Journal of the Royal Statistical Society. Series C (Applied Statistics) 28 (1) : 100 ~ 108

[학술지(정기간행물)] - Kieu, L. M. / 2015 / A modified Density-Based Scanning Algorithm with Noise for spatial travel pattern analysis from Smart Card AFC data / Transportation Research Part C:Emerging Technologies 58 : 193 ~ 207

[학술대회논문] - Kim, D. H. / 2015 / A study on Customer-Oriented Measure Methodology of Public Transport Accessibility Under Time and Space Constraints / The 73rd Conference of Korean Society of Transportation : 545 ~ 550

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