Updating station express status based on review data by GCN

대도시권의 지하철 운행의 경우, 많은 이용객들의 원활한 이동을 위해 급행 열차 운행을 지원하고 있다. 급행 열차운영을 위해서 시행되는 예비타당성 조사의 경우, 1990년대 시행되었던 기준을 가지고 가는 만큼 현재의 시대상을 적절하게 반영한다고 보기 어려운 단점을 가지고 있다. 이러한 한계를 넘어서기 위해 본 연구는 지하철역 정보 데이터, 이용객의 리뷰 데이터, 그리고 지하철 역간의 관계를 Graph Convolutional Network의 입력값으로 활용하여 더욱 현재 상황을 반영하고 이용객의 의견을 잘 반영한 급행 정차역 선정 방법을 제시하며 DEA 분석을 통한 효율성 평가방법을 제시한다. 일본과 뉴욕의 노선에서 유의미한 효율성 증가를 발견하였으며, 이를 통해 리뷰 데이터를 이용한 급행 정차역 선정의 잠재력을 확인할 수 있다. 본 논문의 결과는 이용객의 요구를 반영한 효과적인 정차역 선정 기준을 제시하며, 예산의 효율적인 사용과 폭넓은 지원의 길을 열어준다.