도시철도 혼잡도 정보제공을 통한 서비스 향상

본 연구는 도시철도 혼잡 문제를 해결하기 위한 연구입니다. 이용자 증가로 특정 시간대 및 구간의 혼잡이 심화되면서 이용자 불편과 안전 위험이 커지고 있습니다. 이에 본 연구는 이용자에게 혼잡도 정보를 제공하여 나은 통행 경험을 제공하는 것을 목적으로 합니다.

연구는 도시철도 이용 데이터를 통계적으로 분석하고, LSTM과 같은 딥러닝 기법을 활용하여 혼잡도를 예측하는 모델을 개발했습니다. 또한, 혼잡도 정보 제공이 이용자의 통행 행동 변화에 미치는 영향을 조사하여 서비스의 잠재적 효과를 추정하였습니다.