Understanding regular travel pattern of people is important for planning and managing urban systems. The Seoul government introduced smart card system for public transportation in 2004. While the main purpose of the system was to automate payment process, they also have produced large quantities of very detailed transaction data. The big data of transportation transactions leads us to analyze travel patterns of large size of urban citizens. In this paper, we analyzed regularity of travel patterns in Seoul metropolitan area using Korean smart-card data. It contains approximately 160 million transactions collected from 13 million Korean smart-card users. We turned the transactions into spatio-temporal data by splitting departure and arrival information. We also suggested criteria to approximate users’ hourly locations because of limitation of the smart-card data. Algorithms to calculate regularity of mobility patterns were introduced based on the approximation. And then we verified whether the regularity result is valid or not. To do that, we calculated the regularity respectively before and after approximating user locations. And then we compared the regularity results with previous studies and regularity related common sense. The regularity of human mobility patterns showed similar patterns with previous study. But the results can vary by means of data collection or country where data was collected. In this paper, even though there were some limitations in the smart-card data, we showed that it can be used for spatio-temporal analysis by suggesting criteria to approximate locations based on mobility patterns.
사람들의 이동 패턴을 이해하는 것은 도시 시스템을 계획하고 운영하는 데에 있어서 중요한 요소이다. 서울시는 2004년 스마트 카드 시스템을 도입하였고, 이는 정확하고 편리한 대중교통 거래 기능을 제공할 뿐만 아니라 승객들의 이동 경로를 기반으로 한 대규모 데이터 분석을 가능하게 만들었다. 본 논문에서는 대용량의 한국 스마트 카드 데이터를 활용하여 수도권 대중교통 이용자들의 이동 시간과 공간을 고려한 이동 패턴 규칙성을 분석하였다. 약 1300만명의 수도권 스마트 카드 사용자들의 1억 5천만건의 거래 기록을 기반으로 승차와 하차 트랜잭션을 한 시간 단위의 시공간 데이터로 변환하였으며, 이 때 대부분의 시간대가 비어있는 데이터의 한계를 보완하기 위해 이동 패턴에 따라 시간대별 위치를 판별하는 기준을 제시하였다. 이를 바탕으로 이동 패턴 규칙성 계산 알고리즘을 제안하였으며, 위치 판별 전후의 이동 규칙성 차이를 확인하였다. 또한 해당 이동 규칙성이 기존의 연구 결과 및 상식과 얼마나 일치하는지를 비교 분석하였다. 그 결과 인간의 이동 규칙성은 기존 연구 결과와 비슷한 양상을 보였으나 데이터를 수집한 수단 또는 국가에 따라 다소 차이를 보일 수 있음을 밝혔다. 또한 출퇴근 시간대에 이용하는 승객의 규칙성이 높을 것이라는 상식에 부합하는 분석 결과를 보였다. 따라서 본 논문에서는 연속적인 위치 정보를 제공하지 못하는 스마트 카드 데이터의 한계에도 불구하고 승객의 이동 기록에 따른 위치 판별 기준을 제안하여 한국 스마트 카드 데이터가 인간 이동 패턴 분석 연구에 충분히 활용될 수 있음을 보였다.
