통행자 기반의 교통 빅데이터 융합과 교통 자료 완성도 분석

Abstract

통행자는 통행의 출발지와 목적지, 출발시간과 도착시간, 통행수단, 통행궤적 등 모빌리티 특성을 나타낸다. 모빌리티란 통행자 개인이 목적지를 향해 수단을 이용하여 시간의 흐름에 따라 이동하는 통행궤적을 발생시키는 행위를 의미한다. 아무도 알 수 없는 통행자 기반의 모빌리티 특성을 이해하기 위하여 가구통행 실태조사를 수행하고 있지만, 이는 자료 수가 극히 적은 표본에 불과하며 또한 통행자의 기억에 의존하는 설문 형태이다. 본 연구는 모집단의 모빌리티 특성을 파악하기 위한 목적으로 통행자 기반의 교통 빅데이터를 융합하는 알고리즘을 제시하였다. 또한, 교통 빅데이터의 잠재성과 활용성을 제시하기 위하여 모빌리티 통행자료를 토대로 교통 자료의 완성도를 분석하였다. 하지만 교통 빅데이터를 수집하고 융합하는 것은 다음과 같은 두 가지의 현실적인 한계점이 존재한다. 첫째는 교통 빅데이터 간 공통적인 속성이 없다. 카드사, 통신사, 도로관리처 등 다양한 운영사가 자료를 관리하고 운영하고 있기 때문에 빅데이터 간 서로 공통된 속성이 없다. 둘째는 교통 빅데이터의 개별적인 원시 자료를 취득하는 것이 어렵다. 개인정보 보호법으로 원시 자료 형태의 개별적인 통행자 기반의 자료가 개방되어 있지 못한 실정이다. 본 연구는 이러한 두 가지 제약된 환경을 극복하고 교통 빅데이터의 잠재성을 제시하기 위하여 모집단의 모빌리티 가상자료를 발생시켰다. 모집단의 모빌리티 가상자료 안에서 통행자 기반의 교통 빅데이터를 추출하고 원시 자료 형태인 빅데이터를 융합하여 통행자 기반의 모빌리티 특성을 파악하였다. 본 연구의 목적은 모집단 수준의 통행자 기반의 모빌리티 통행자료를 파악하는 것이고 모빌리티 통행자료의 완성도를 분석하고자 한다. 연구의 시공간적인 범위는 가상적으로 구축한 도서 지역에서 하루 단위로 발생시킨 교통 빅데이터를 대상으로 연구하였다. 교통 빅데이터는 휴대폰 자료, 교통카드 자료, TCS 자료, 내비게이션 자료 총 네 개 자료를 대상으로 분석하였다. 또한, 여객 통행을 대상으로 분석하였으며, 화물 통행은 연구의 내용적 범위에서 제외하였다. 연구의 내용은 다음과 같이 네 가지 내용으로 구분된다. 통행자 기반의 모빌리티 가상자료 발생, 개별적인 교통 빅데이터 추출, 교통 빅데이터 융합 알고리즘 분석, 교통 자료 완성도 분석으로 구분된다. 첫째는 통행자 기반의 모빌리티 가상자료를 발생시키는 방법이다. 가상적인 도서 지역 안에서 하루 안에 발생하는 통행 빈도수, 목적지 선택, 출발시간 선택, 수단 선택, 노선 선택 교통수요분석 5단계에 걸쳐 모빌리티 통행자료를 구축하였다. 통행자 기반의 모빌리티 가상자료는 시공간적인 통행 속성과 사회경제적 속성이 모두 포함된 자료이다. 둘째는 모집단의 모빌리티 가상자료에서 개별적인 교통 빅데이터를 추출하는 과정이다. 교통 빅데이터의 개요, 장단점, 자료 형태 등을 검토하고 현실적인 오차를 반영한 원시 자료 형태의 교통 빅데이터를 추출하였다. 셋째는 빅데이터 융합 알고리즘을 제시하고 알고리즘의 성능을 평가하였다. 개별적으로 추출된 교통 빅데이터의 시공간적인 자료를 이용하여 서로 매칭하고 융합하는 알고리즘을 제시하였다. 빅데이터 간 서로 공통적인 속성은 없음에도 불구하고 모빌리티 통행자료는 융합 알고리즘을 통하여 모집단 자료 중 87.2%를 우수하게 추정하였다. 넷째는 교통 빅데이터를 융합한 효과를 제시하기 위하여 교통 자료 완성도를 분석하였다. 교통 빅데이터 융합을 통하여 빅데이터별 누락된 속성을 서로 보완하였으며 이를 통해 도로정책, 대중교통, 수요관리 등 교통 정책에서 활용 가능한 방안을 고찰하였다. 본 연구는 원시 자료 형태의 빅데이터의 공개가 어려운 현실 속에서 궁극적으로 교통 빅데이터의 잠재성과 활용성을 제시하였다. 원시 자료 형태의 교통 빅데이터를 융합한다면, 아무도 알 수 없었던 모집단의 모빌리티 통행자료를 파악할 수 있음을 증명하였다. 나아가, 통행과 통행자의 속성을 파악함으로써, 교통 자료의 완성도를 제고하였다. 모빌리티 통행자료를 기반으로 교통 정책이 수립되고 신뢰성 있는 교통수요분석이 가능할 것으로 기대된다. 또한, 본 연구를 통하여 정보화 사회 속에서 교통 빅데이터의 잠재성과 활용성을 알리고 분석자와 의사 결정자의 통찰력을 도울 것으로 기대한다.