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자전거 주행궤적 빅데이터를 활용한 공공자전거 통행거리 영향요인 분석

Title
자전거 주행궤적 빅데이터를 활용한 공공자전거 통행거리 영향요인 분석
Other Titles
Influential Factors of Public Bike Travel Distance : Application of Bike Trajectory Big Data
Author
박종한
Advisor(s)
고준호
Issue Date
2023. 8
Publisher
한양대학교
Degree
Doctor
Abstract
전 세계의 국가들은 기후변화로 인한 문제를 개선하기 위해 탄소중립 계획을 실행하고 있으며, 해외 주요 도시들은 점진적으로 자동차 운행 제한을 강화하고 있다. 이러한 상황 속에서 자동차 이용 감축 및 탄소중립의 대안으로서 자전거가 주목받고 있다. 자전거는 대기오염을 줄이고, 교통 혼잡을 완화하며, 이용자의 공중보건을 향상하는 지속 가능한 교통수단이다. 지속 가능한 측면에서 교통수단의 탄소 배출량 및 편익 등은 통행거리를 이용하여 측정되므로, 교통수단의 효과 추정을 위해서는 통행거리에 대한 고려가 필요하다. 자전거의 통행거리는 동력 수단과 달리 이용자가 에너지를 직접적으로 소모하여 움직이는 통행의 결과이자 과정으로서 자전거의 통행행태를 파악하는 핵심 지표이다. 자전거의 통행행태는 이용하는 사람, 장소, 주행 경로 등에 영향을 받는다. 따라서 본 연구에서는 GPS 기반의 주행궤적 데이터를 이용하여 주행경로를 산출하고 대여소 주변 특성과 이용자 간의 상호영향을 고려한 공공자전거 통행거리에 영향을 미치는 요인을 파악하고자 한다. 공유자전거 시스템(서울시설공단)을 통해 이용자가 서울시 전역에 걸쳐 수일간 공유자전거를 이용하여 수집된 데이터는 대규모 정보의 처리가 필요한 빅데이터이다. 더군다나 GPS 기반의 주행궤적 데이터는 일반 대여이력 데이터와 달리 이동하는 객체의 공간적 좌표가 시간순으로 발생하는 만큼 데이터의 규모 면에서 그 크기를 달리한다. 주행궤적 데이터를 사용하기 위해 본 연구에서는 다음과 같은 경로 전처리 과정을 거쳤다. 첫째, GPS의 불량신호로 발생하는 노이즈 포인트를 필터링하였다. 둘째, 경위도 좌표를 도로 구간의 시퀸스로 변환하는 맵 매칭을 하였다. 셋째, 이동하는 객체가 일정 시간 동안 머문 위치를 식별하는 체류 지점을 탐지하였다. 맵 매칭을 위해 기존의 자전거도로에 보도와 이면도로를 결합하여 새로운 자전거도로 네트워크를 생성하였다. 이를 통해 실제 이용자가 이용한 주행경로 내 토지이용 비율과 이용된 자전거도로 유형별 비율, 체류 지점 유무를 산출하였다. 먼저 공공자전거의 전반적인 이해를 위하여 대여소에서 집계한 통행빈도와 총 통행거리를 분석하였다. 통행빈도와 총 통행거리는 높은 상관관계를 가지나 종속변수로 총 통행거리, 독립변수로 통행빈도를 한 회귀분석의 결정계수(R2)를 보면 통행빈도만으로는 총 통행거리를 설명하기에 여전히 약 25% 정도는 여전히 부족한 것으로 나타났다. 대여소에서 집계한 통행빈도와 총 통행거리 각각에 영향을 미치는 요인을 주중과 주말로 구분하여 살펴보았다. 가산변수이면서 과분산 현상을 가지는 통행빈도는 음이항 회귀모형을 이용하였으며, 왼쪽으로 치우쳐진 분포를 가지는 통행거리는 로그 변환을 통해 선형회귀모형을 이용하였다. 주중/주말 통행빈도 모형과 총 통행거리 모형 모두 시설물 면적에 따른 주용도, 토지이용 혼합도, 지하철 출입구가 있을수록 통계적으로 유의한 것으로 나타났다. 하지만 총 통행거리 모형의 결정계수(R2)는 10% 미만으로 나타나 모형의 설명력이 낮은 것으로 보인다, 이러한 이유는 통행거리의 경우 이용자 특성과 주행경로 특성과 같은 추가적인 요인의 영향이 존재하는 것으로 추측된다. 공공자전거의 개별 통행은 이용자의 반복적인 이용뿐만 아니라 자전거대여소를 이용한 다중 대여가 나타난다. 이러한 개별 통행 자료는 동일한 대여소와 동일한 이용자(회원)라는 집단이 교차로 내재된(nested) 불완전한 위계적 자료이다. 따라서 기존의 전통적인 다층모형에서 통계적 가정을 완화하여 불완전한 다층자료의 복잡성을 반영할 수 있는 교차분류 다층모형이 대여소와 이용자의 계층적 구조의 상호영향을 동시에 분석하기 위한 최적화된 데이터 분석기법이다. 본 연구에서는 교차분류 다층모형을 이용하여 회원과 대여소의 상호영향을 살펴보고, 개별 통행거리에 영향을 미치는 영향요인을 분석하였다. ICC 값을 살펴보면, 대여소에 따른 주 효과는 5.4%, 회원에 따른 주 효과는 22.7%, 대여소와 회원 차이의 상호작용효과는 27.7%로 나타났다. 대여소 속성의 영향력은 약하지만, 회원 속성에서는 볼 수 없었던 효과를 파악할 수 있으므로 개별 통행거리를 분석하기 위해서는 대여소, 회원, 그리고 상호작용에 대한 고려가 모두 필요함을 시사한다. 교차분류 다층모형(통합 모형)의 분석결과, 주말일수록, 이용 시간대가 새벽일수록, 순환통행일수록, 체류 지점이 있을수록, 남성일수록, 연령이 많을수록, 이용된 녹지 경로 비중이 높을수록, 이용된 자전거전용도로와 자전거·보행자 겸용도로(분리) 연장 비율이 높을수록, 기종점의 대여소가 녹지 밀집지역이 아닐 때 자전거를 길게 타는 것으로 나타났다. 요일 중 주중(50.9%)이거나 주말(45.7%)만 이용하는 이용자의 비중이 절반으로 높은 수준이며, 통행목적 또한 상이할 것으로 판단된다. 따라서 앞서 통합 모형을 주중과 주말로 구분하여 비교하였다. 성별과 관련하여 주중에는 남성과 여성의 통행거리 차이가 통계적으로 유의하지 않은 것으로 나타났다. 그러나 주말에는 남성이 여성보다 자전거를 길게 타는 것으로 나타났다. 주중의 토지이용 혼합도가 높은 도착지에서 통행거리가 길게 나타났다. 또한 주중에 도착지를 기준으로 지하철 출입구가 있을수록, 대학교가 있을수록 자전거를 짧게 타는 것으로 나타났다. 통행 특성과 경로 특성에서는 주중과 주말에 큰 차이가 없었다. 분석결과를 통한 활용방안은 다음과 같다. 공공자전거는 새벽 시간대 대중교통의 대체 수단으로 길게 이용되는 것으로 보인다. 서울시 공공자전거의 도입 취지에 따라 서울시민들의 교통편의 증진을 위하여 시간적·공간적으로 대중교통이 소외된 곳에 자전거대여소의 추가적인 설치를 통해 자전거 이용의 활성화를 도모할 수 있을 것으로 보인다. 20~30대가 전체 이용자의 다수이지만 단거리 수단으로 이용되며, 중장년층은 통행거리는 길게 나타나나 이용하는 사람은 적은 것으로 나타났다. 따라서 보다 넓은 연령층이 이용 가능한 체계 도입이 필요하며, 중장년층을 대상으로 한 광고 또는 기타 공공 커뮤니케이션 방법이 효율적인 접근 방법이 될 수 있다. 자전거전용도로와 자전거·보행자 겸용도로(분리) 위주의 자전거도로 공급 및 전환과 더불어 자전거 인프라 주변에 녹지 경관을 조성하여 이용자의 안전성 및 주행 쾌적성을 향상시킨다면, 이용자의 자전거 이용을 증가시킬 수 있을 것으로 기대된다. 본 연구는 기존 자전거 관련 이전 연구에서 시도되지 않았던 교차분류 다층모형을 이용하여 대여소, 회원, 그리고 그 상호작용효과까지 고려한 공공자전거 통행거리에 미치는 영향요인을 파악했다는 점에서 학술적인 기여가 예상된다. 또한 본 연구의 결과를 통해 교통계획가와 정책입안자가 공공자전거 이용자의 통행행태에 대한 이해를 높이고 이용자 맞춤형 정책 및 운영전략을 수립하는 데 도움이 되기를 기대한다. 의사결정자와 지방정부는 한정된 예산에서 공공자전거 이용을 촉진하기 위한 정책의 우선순위 선정에 있어 참고하는 자료로 사용할 수 있다. 공공자전거 공급자는 고객 중심의 관점에서 서비스를 개선하고 신규 고객을 유치하기 위한 전술에 활용할 수 있다. 마지막으로 실제 통행거리를 이용함으로써 교통사업 평가 및 탄소 배출량 등과 같은 현실적인 공공자전거 효과 추정에 활용될 수 있을 것으로 생각되며, 높은 수준의 자전거 네트워크를 구축하여 향후 이루어지는 연구에서의 활용도가 높을 것으로 기대한다.
URI
http://hanyang.dcollection.net/common/orgView/200000687153https://repository.hanyang.ac.kr/handle/20.500.11754/187014
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GRADUATE SCHOOL OF URBAN STUDIES[S](도시대학원) > DEPARTMENT OF URBAN AND REGIONAL DEVELOPMENT(도시·지역개발경영학과) > Theses (Ph.D.)
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