All Issue

2022 Vol.57, Issue 4 Preview Page

Research Article

Measuring Network Vulnerability of Seoul Subway Network Considering the Structure of Subway Facilities

지하철 시설 구조를 고려한 서울시 지하철 네트워크의 취약성 평가

Jiwoo Kim1
,
Gunhak Lee2*
김 지우1
,
이 건학2*
1Doctor Student, Department of Geography, Seoul National University
2Professor, Department of Geography and Institute for Korean Regional Studies, Seoul National University
1서울대학교 지리학과 박사과정
2서울대학교 지리학과 교수 및 국토문제연구소 겸무연구원
*Corresponding Author
31 August 2022. pp. 411-424
PDF XML Citation
Abstract

Today, the subway is a core transport mode of urban mobility for supporting functional interactions in a city and is an essential urban infrastructure. Although the urban subway system should be established and operated in a stable way, the subway network is always exposed to the system collapse by unexpected accidents, natural disasters and intended terror attacks. A bigger and complex system just like Seoul subway system can have more serious propagation of such risks. In this regard, this study attempted to evaluate the network vulnerability for Seoul subway system systematically. Particularly, we investigated the real network vulnerability by considering the subway facilities such as crossovers and transfer stations which play a critical role in the operation of the subway. As a result, it is confirmed that the vulnerability of individual stations varies over time, and is influenced by the commuting pattern in the city. For the analysis based on the network section of crossovers, it confirms that the routes with longer detours and more passengers are more vulnerable. This study is significant because it provides the proactive evaluation index for the potential risks of the subway network by examining vulnerability from the system collapse in a quantitative manner. Further, this study can be utilized for the framework for predicting the change of the network vulnerability from the extended networks.

Keywords
network vulnerability
risk propagation
subway network
travel pattern
crossover
transfer station

오늘날 지하철은 도시의 기능적 상호작용을 지탱하는 도시 모빌리티의 핵심 수단이자 필수적인 도시 기반 시설이다. 따라서 안정적인 도시 지하철 시스템의 구축과 운영이 요구되지만, 현실에서는 예측하기 어려운 사고나 자연재해, 또는 의도적인 테러 공격 등으로 시스템 붕괴의 위험에 항상 노출되어 있다. 특히, 서울시 지하철 네트워크와 같이 규모가 크고 복잡한 시스템일수록 이러한 위험의 파급력은 더욱 크다. 이러한 맥락에서 본 연구는 서울시 지하철 시스템을 대상으로 네트워크 취약성을 체계적으로 평가하였다. 특히, 건넘선과 환승역 같이 지하철 운영에 중요한 기능을 담당하는 시설 구조를 고려함으로써 보다 실제적인 네트워크 취약성을 살펴보았다. 분석 결과, 서울시 지하철 개별 역의 취약성은 시간대에 따라 다르게 나타났고 이는 도시 내 통근 패턴이 큰 영향을 주는 것으로 확인되었다. 또한 건넘선 구간 단위 분석의 경우 우회 경로가 길고 이용객이 많은 구간일수록 네트워크 취약성이 높은 것으로 나타났다. 본 연구는 지하철 시스템 붕괴에 따른 네트워크 취약성을 정량적으로 살펴봄으로써 지하철 네트워크의 잠재적 위험성에 대한 사전 평가 지표를 제공할 수 있다는 점에서 의의가 있다. 또한 향후 네트워크 확장에 따른 지하철 시스템의 취약성 변화를 예측하기 위한 중요한 프레임워크로 활용할 수 있을 것이다.

키워드
네트워크 취약성
위험성 파급
지하철 네트워크
통행 패턴
건넘선
환승역
References
1
국토교통부, 2021, 제4차 국가철도망 구축계획(2021~2030).
2
국토교통부, 2022, 2021 국토교통 통계연보.
3
김민수･주재영･신형식･양회성, 2012, "도시철도 차량기지 설계시 본선 주박기지 적용을 통한 차량기지 축소방안 검토," 한국철도학회 추계학술대회 논문집, 1-6.
4
김현, 2009, "대중 교통망의 네트워크 신뢰도에 관한 지리학적 분석 -서울시 지하철망을 대상으로-," 대한지리학회지, 44(2), 187-205.
5
김호성･박종수･이금숙, 2010, "서울 수도권 지하철 교통망 승객 흐름의 시각화," 한국콘텐츠학회논문지, 10(4), 397- 405. 10.5392/JKCA.2010.10.4.397
6
백남욱･이상진, 2007, 철도관련큰사전, 골든벨, 서울.
7
서울특별시･인천광역시･경기도, 2019, 수도권 여객 기･종점통행량(O/D) 현행화 공동사업.
8
안용익･오석문･이경철･김경민･장윤호, 2015, "고속철도 도중 건넘선의 합리적인 설치간격에 관한 연구," 한국철도학회 추계학술대회 논문집.
9
오석문･배태회･이용희･장윤호, 2015, "합리적인 선로 배선계획," 한국철도학회 춘계학술대회 논문집.
10
이금숙･박소현･함유희, 2021, "COVID-19 확산에 따른 사회적 거리두기 동안 나타나는 서울시 지하철 통행 변화와 역 배후지역의 지리적 특성," 한국경제지리학회지, 24(2), 127-142.
11
이승민･이건학, 2021, "유동 클러스터 탐지 기법의 개발과 적용: 서울시 대중교통 통행을 사례로," 한국지도학회지, 21 (2), 129-144. 10.16879/jkca.2021.21.2.129
12
이재건･손정렬, 2021, "COVID-19 대유행기에 나타난 서울시 고령층의 통행격차 - 사회경제적 요인과 공간적 요인에 따른 목적지 다변화의 차이를 중심으로," 지역연구, 37 (4), 75-93.
13
장시영･이강원, 2016, "진화하는 서울 지하철 망의 특성과 효율성 분석," 한국철도학회논문집, 19(3), 388-396. 10.7782/JKSR.2016.19.3.388
14
정성훈, 2021, "거리경제의 경제지리 -서울시 강남터미널 지하상가를 사례로-," 한국사진지리학회지, 31(3), 81-90.
15
AASHTO, 2017, Understanding Transportation Resilience: A 2016-2018 Roadmap, American Association of State Highway and Transportation Officials, Washington D.C.
16
Berche, B., von Ferber, C., Holovatch, T. and Holovatch, Y., 2009, Resilience of public transport networks against attacks, The European Physical Journal B, 71, 125- 137. 10.1140/epjb/e2009-00291-3
17
Berdica, K., 2002, An introduction to road vulnerability: what has been done, is done and should be done, Transport Policy, 9(2), 117-127. 10.1016/S0967-070X(02)00011-2
18
Dial, R. B., 1971, A probabilistic multi-path traffic assignment mode1 which obviates path enumeration, Transportation Research, 5, 83-111. 10.1016/0041-1647(71)90012-8
19
Gattuso, D. and Miriello, E., 2005, Compared analysis of metro networks supported by graph theory, Networks and Spatial Economics, 5, 395-414. 10.1007/s11067-005-6210-5
20
Jiang, R., Lu, Q. and Peng, Z., 2018, A station-based rail transit network vulnerability measure considering land use dependency, Journal of Transport Geography, 66, 10-18. 10.1016/j.jtrangeo.2017.09.009
21
Mattsson, L. G. and Jenelius, E., 2015, Vulnerability and resilience of transport systems - a discussion of recent research, Transportation Research Part A: Policy and Practice, 81, 16-34. 10.1016/j.tra.2015.06.002
22
Murray, A. T., Matisziw, T. C. and Grubesic, T. H., 2008, A methodological overview of network vulnerability analysis, Growth and Change, 39(4), 573-592. 10.1111/j.1468-2257.2008.00447.x
23
O'Kelly, M. E., Kim, H. and Kim, C., 2006, Internet reliability with realistic peering, Environment and Planning B: Planning and Design, 33(3), 325-343. 10.1068/b3187
24
Reggiani, A., Nijkamp, P. and Lanzi, D., 2015, Transport resilience and vulnerability: the role of connectivity, Transportation Research Part A, 81, 4-15. 10.1016/j.tra.2014.12.012
25
Rodríguez-Núñez, E. and García-Palomares, J. C., 2014, Measuring the vulnerability of public transport networks, Journal of Transport Geography, 35, 50-63. 10.1016/j.jtrangeo.2014.01.008
26
Si, B., Zhong, M., Zhang, H. and Jin, W., 2010, An improved Dial's algorithm for logit-based traffic assignment within a directed acyclic network, Transportation Planning and Technology, 33(2), 123-137. 10.1080/03081061003643705
27
Sun, D. and Guan, S., 2016, Measuring vulnerability of urban metro network from line operation perspective, Transportation Research Part A: Policy and Practice, 94, 348-359. 10.1016/j.tra.2016.09.024
28
Taaffe, E. J., Gauthier, H. L. and O'Kelly, M. E., 1996, Geography of Transportation, Prentice Hall, New Jersey.
29
Xiao, X., Jia, L. and Wang, Y., 2018, Correlation between heterogeneity and vulnerability of subway networks based on passenger flow, Journal of Rail Transport Planning & Management, 8(2), 145-157. 10.1016/j.jrtpm.2018.03.004
30
Xing, Y., Lu, J., Chen, S. and Dissanayake, S., 2017, Vulnerability analysis of urban rail transit based on complex network theory: a case study of Shanghai Metro, Public Transport, 9, 501-525. 10.1007/s12469-017-0170-2
31
Zhang, J., Wang, S. and Wang, X., 2018, Comparison analysis on vulnerability of metro networks based on complex network, Physica A: Statistical Mechanics and its Applications, 496, 72-78. 10.1016/j.physa.2017.12.094
Information
  • Publisher :The Korean Geographical Society
  • Publisher(Ko) :대한지리학회
  • Journal Title :Journal of the Korean Geographical Society
  • Journal Title(Ko) :대한지리학회지
  • Volume : 57
  • No :4
  • Pages :411-424
  • Received Date : 2022-07-21
  • Revised Date : 2022-08-18
  • Accepted Date : 2022-08-20
  • DOI :https://doi.org/10.22776/kgs.2022.57.4.411
Journal Informaiton Journal of the Korean Geographical Society Journal of the Korean Geographical Society
online submission
  • NRF
  • KISTI Current Status
  • KISTI Cited-by
  • KCI 문헌 유사도 검사
  • orcid
  • open access
  • ccl
Journal Informaiton Journal Informaiton - close