스마트카드 데이터는 대중교통의 기·종점(O-D) 행렬을 생성하는 데 널리 사용되며, 이는 교통 계획과 운영에 중요한 정보를 포함한다. 그러나 O-D 행렬의 생성은 스마트카드 데이터에 포함된 정보의 한계로 인해 제약을 받는데, 해당 데이터는 하차(목적지) 정보 없이 승차(기점) 정보만을 포함하기 때문이다. 이 문제를 해결하기 위해 trip chain 방법이 제안되어, 스마트카드 데이터를 이용해 목적지를 추정하는 데 크게 기여해 왔다. 그럼에도 불구하고, 목적지가 확인되지 않은 연결되지 않은 여행(즉, 목적지가 불명확한 여행)은 지속적으로 남아 있는 과제이다. 본 연구의 목적은 trip chain 방법을 적용할 수 없는 연결되지 않은 여행의 목적지를, 장기간의 스마트카드 데이터에 기반하여 승객의 시간대별 이동 패턴과 과거 승차 기록을 활용해 추정하는 방법을 개발하는 데 있다. 승객은 k-means 군집화로 군집화하였고, 각 군집에 대해 가우시안 혼합모형을 이용하여 시간대별 이동 패턴을 추정하였다. 이러한 이동 패턴은 스마트카드 데이터로부터 승객의 목적지를 추정하도록 정식화되었다. 제안된 방법은 대한민국 세종시에서 수집된 2018년 스마트카드 데이터를 사용하여 검증되었다. 기존의 trip chain 방법은 전체 여행의 60.0%에 해당하는 목적지를 일치시킨 반면, 제안 방법은 연결되지 않은 여행의 37.2%에 해당하는 목적지를 추가로 일치시킴으로써 일치율을 74.9%까지 향상시켰다.

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