Passenger Flows in the Metropolitan Seoul Public Transportation: Maximum Spanning Tree and Community Detection

Abstract

본 논문에서는 서울 수도권의 대중교통 시스템에서의 승객 흐름을 최대신장나무와 지역사회 찾기를 통해 살펴보았다. 대중교통 수단인 버스와 지하철은 사람들의 주된 교통 수단으로 제공된다. 사람들의 움직임의 특성은 승객 흐름 데이터를 통해 분석할 수 있다. 이 논문에서는 역을 출발역과 도착역으로 나누어 승객흐름의 최대신장나무를 구성하였다. 최대신장나무에서 출발역과 도착역의 연결 수 분포는 거듭제곱 법칙을 따르며 시간대에 따라 지수는 달랐다. 이 논문에서는 또한 서울 수도권의 지역사회 구조를 연구하였다. 버스와 지하철 역을 사각 격자로 대충 갈기 한 뒤 모듈럴리티 최대화를 도입하여 사각 영역으로 표현되는 노드들로 구분된 지역사회를 구하였다. 단일 연결 합치기 방법과 분할 밀도 최대화를 통해 구분된 링크들의 지역사회를 구하여 중첩된 지역사회를 발견하였다. 한 지역사회 안의 노드 수와 링크 수의 분포는 역시 거듭제곱 법칙을 따른다. 이 지역사회들은 사람들의 실제 이동 자료를 통해 찾았다는 측면에서 실제 서울 수도권의 지역사회 특성을 보여준다고 생각할 수 있다.

In this thesis, passenger flow of Metropolitan Seoul public transportation system is examined through maximum spanning tree and community detection. The public transportation system, consisting bus and subway, provides major transportation modes to the people. The characteristic of movement of people can be analyzed by the passenger flow data of public transportation system. We divide one station by departure station and arrival station and construct maximum spanning tree of the passenger flow. The degree distribution of the departure stations and arrival stations in the maximum spanning tree follows power law with different exponent according to the time zones. We also investigate the community structure of Metropolitan Seoul. The bus and subway stations are coarse grained by square grid and the modularity maximization method using simulated annealing is employed first to find disjoint node(square area) communities. The disjoint link community, using single-linkage agglomerate method and partition density maximization, is also found to reveal overlapped communities. The distribution of number of links and nodes per community in the disjoint link community also follows power law distribution. These communities can be regarded showing real community character of Metropolitan Seoul in the sense of the lexical meaning of community.