2016 서울연구논문공모전 정형 / 비정형교통데이터를통한 서울의교통환경및만족도분석 2016 년 11 월 16 일 이화여자대학교사회과교육과지리전공박사과정
목차 I. 연구의배경및필요성 I-1. 연구배경및목적 I-2. 연구방법및범위 II. 관련연구 II-1. 교통환경분석에관한연구 II-2. 교통혼잡도분석연구 III. 교통데이터의지리적시각화및분석 III-1. 교통데이터를활용한비정형데이터의시각화및분석 III-2. 교통데이터를활용한정형데이터의지리적시각화 IV. 결론및정책적시사점 참고문헌 오픈소스 GIS 기초과정 2
Ⅰ. 연구의배경및필요성 연구배경 일상성과반복성을지니는가장대표적인현상인출퇴근길. 교통환경특히, 혼잡도나인구집중도는위치, 시간의영향을크게받음 : 특정시간대 ( 출퇴근시간대 ) 의지역별교통혼잡에관한특성을분석 교통환경 ( 교통혼잡, 만족정도 ) 이란정량적인데이터를분석하는것에서그치는것이아니라정성적인데이터를분석할필요가 있음. 분석결과를토대로지역별실질적인정책적대안을제시함. 2016 년 10 월 10 일오전 6 시 6 분, 출근길 출근길 (2016 년 10 월 10 일오전 6 시 6 분 ) 2016 년 10 월 24 일오후 6 시 57 분, 광역버스좌석현황 행복한출근길을위한교통서비스추진 http://gnews.gg.go.kr/news/news_detail.asp?number=201401101600517055c048 2016 서울연구논문공모전논문발표 3
Ⅰ. 연구의배경및필요성 연구배경 최근빅데이터에대한연구는빅데이터를어떻게저장하고처리하는가를넘어서어떻게빅데이터로부터의미있는새로운정보를도출하고이를서비스에활용할것인가가중요하게연구됨. 객관적인수치를보여주는정량적인데이터뿐만아니라인간의감정이나선호도를표현하는텍스트, 사진, 영상등의형태의데이터까지다양하고복잡해짐. 인문, 사회, 지리데이터에기반한전통적인도시구조분석을위해그동안교통부문에서는교통량및수단분담률과같은총량적데이터가사용되어왔음. 교통분야와관련된 IT 기술의활성화를위해두분야에대한연구가필요하며, 특히설문및전문가인터뷰와같은주관적데이터기반또는정성적분석방법과함께정량적분석기법이연구동향및연구기회발굴에객관적인지표를제시해줄수있기때문에관련데이터를분석할필요가있음. 주변맥락을고려하지않은데이터는절대완벽한결과물을만들어낼수없음. 맥락을이해하기위해서는정성적데이터에대한분석이필수적이다. 단순수치를보여주는데그치지않고정량적데이터를분석하는정당성을부여하기도함. 최근교통부문에서생성되는승용차이용자통행자료와대중교통이용정보등과같은개별통행행태관련자료의활용은서울시민의통행활동을공간적으로해석하고교통활동의공간적집중도를다각적으로분석할수있는좋은계기가되고있음 ( 김원호외, 2009). 특정사회적이슈에대한대중들의의견을정확히파악하기위해서는해당이슈에대한사람들의의견을고려하여야함 ( 조하나외, 2013). 비정형데이터는시민들의일상사중자발적으로공유한의견을대량으로포함하고있어데이터분석시국민여론의경향성을파악하는중요한도구가될수있기때문에비정형데이터로서 SNS 데이터를활용하고자함. 기존의연구에서는소셜데이터를활용하여대중의의견을파악할때특정이슈에관련된키워드를포함하는메시지들을수집하였음. 하지만이러한키워드가포함된데이터만을이용한연구방법은특정이슈에연관되지않은데이터까지도무분별하게수집하여대중의의견을파악하기때문에해당이슈에대한대중의의견을분석하는데문제점이있음 ( 조하나외, 2013). 오준석 (2015) 은텍스트마이닝기법을통해 ICT 분야와교통관련연구동향을정량적으로분석하고교통분야 IoT 활성화를위한연구를진행한바있음. 이를통해두분야가융합하여다양한교통수단및공공교통에대한운영및안전연구를수행할필요성을제시함. 2016 서울연구논문공모전논문발표 4
Ⅰ. 연구의배경및필요성 연구목적 본연구의목적은정량적데이터와정성적인데이터를고려하여서울의인구집중에따르는 교통환경을분석하고시각화하기위함. 첫째 교통혼잡도를지수화하기위해도로차선, 도로속도, 도로길이등의도로요인과유동인구, 상주인구등의인구요인을중심으로교통혼잡도를산정 둘째 교통과관련된정형데이터를대상으로다차원적인시각화와분석을시도하고특정시간대별 교통혼잡도를분석 셋째 기존구축된정형데이터와더불어소셜미디어에서생산하는비정형데이터를분석함. 교통 환경 ( 차막힘, 교통체증 ) 이라는키워드를중심으로비정형데이터를분석하여정량적데이터를 분석하여찾지못하는의미를분석하고실질적인교통분야의정책도제안하고자함. 2016 서울연구논문공모전논문발표 5
Ⅰ. 연구의배경및필요성 연구방법및범위 서울의교통환경관련정형, 비정형데이터의다각적인분석을통한예측 도로속도, 차선수, 도로길이등교통데이터, 유동인구 ( 출퇴근시간대 ), 상주인구데이터분석 SNS 에드러난교통환경 ( 출퇴근길 ) 관련비정형데이터분석 서울의교통환경, 인구밀집에관한지리적시각화및분석을통한정책적제안 2016 서울연구논문공모전논문발표 6
Ⅰ. 연구의배경및필요성 교통환경분석 1 정형데이터분석 도로요인 구별도로속도 도로차선 도로길이 유동인구 상주인구 인구요인 심리적요인 만족도 ( 서울서베이교통부문 ) 혼잡도도출 도로요인은낮을수록 : (-) 상관 인구요인은높을수록 : (+) 상관 예측 : 혼잡도가높은지역 혼잡도가높은지역은교통환경만족도가낮다. 2 비정형데이터분석 SNS data 활용 수집기간 : 2016.04.01 ~ 2016.06.30. 대상 : 트위터에게시된트윗중키워드를포함하는총 7080 개트윗추출 키워드 : 차막힘 ( 차막힌다, 버스막힌다, 교통체증포함 ) Text-mining 교통환경과관련된대중의여론파악및시간대별관련트윗분포분석 * 분석및시각화* 분석툴 : 및QGIS 시각화2.16 툴 : QGIS 버전, 2.16 R project 버전, R 3.1.3 project 3.1.3 2016 서울연구논문공모전논문발표 7
II. 관련연구 교통환경관련연구 김경환 (2011) 은설문조사를통해요금수준이나버스의불규칙한운행간격등과같은문제, 대중교통과관련된시설물개선방안 등을제시하고이용자들의대중교통서비스에대한의식분석 이원도, 조창현 (2011) 은유동인구의특성을시계열적인변화를중심으로분석. 이연구에따르면, 교통수요예측및 도시계획은상주인구에만국한됨으로써태생적한계를지닌다고보았고이러한한계점을보완하기위해상주인구와더불어 유동인구에대한연구가시행되어야한다고봄. 김원길 (2009) 은버스운영계획수립모형을기반으로서비스평가지표중운행서비스측면에서이용자접근시간, 대기시간, 차내 혼잡, 교통혼잡, 돌발상황, 교통법규위반, 운행규정등을고려해서승객불편등을비용함수로정량화하여노선및정류소별 대중교통이용자서비스수준을상세하게평가 10 년 (2000-2010 년 ) 동안수도권도시를대상으로도시특성을따라지역간통근행태가어떻게이루어졌는지회귀분석을 통해분석한연구 ( 진은애외, 2013), 도시간버스, 승용차, 철도의 3 개부분으로세분화시킨통근통행데이터를기반으로 수도권지역내의도시간상호작용및공간구조를분석한연구도있음 ( 노진아외, 2010). 2016 서울연구논문공모전논문발표 8
II. 관련연구 교통혼잡도분석연구 지역별혼잡비용산정과관련하여경기도시군별 km( 차로 ) 당혼잡비용을책정한연구 ( 우왕희외, 2008) 수도권의시군별, 도로위계별로운행속도편익비용과기준속도편익비용의차를이용하여혼잡비용을산정 미국의경우, 지체비용 ( 승용차의손실시간추정치, 혼잡시상업용차량의증가된운영비용추정치 ) 와연료비용 ( 첨두시혼잡통행속도, 평균연료소모량및차량의지체시간 ) 으로산정 일본의경우, 시간대별교통량과혼잡시의여행속도등으로측정 캐나다의경우, 첨두시간대에발생하는혼잡에대해이용자가어느정도의혼잡은수용하나그정도가심해져더이상수용할수없는한계가존재한다고가정하여이에따른혼잡비용추정 박준식외 (2014) 는출퇴근통행에초점을두고수급불균형을해소하거나완화하기위한대중교통서비스개선방안을 제시한바있으며. 서울시강남구지역일대를대상으로 GIS 기능중의하나인공간결합기능을활용한실시간교통정보를위한 핵심요소를제시한연구도있음 ( 김시곤외, 1999). 교통혼잡관련연구사례에서는혼잡지표의개발이중심을이루고있으며 Lindlrya(1986) 의혼잡심각도지표 (CSI), Lomax et al.(1982) 의도로혼잡지표 (RCI), Cottrell(1992) 의도로차선연장체류시간지표 (LM 야 ),Thurgood(1994) 의혼잡지표정규화 지수 (FCI), 최기주외 (2004) 의 GPS Prove 차량을이용한간선도로의실시간혼잡지표 (RACI) 등이있음. GPS Probe 차량을이용하여실시간으로간선도로상의혼잡유무를가릴수있는모형을개발하여교통상황에대한정보를 링크혼잡정보와링크통행속도정보를구하여도로이용자들에게제공하는방안을연구한바도있음 ( 최기주외, 2004). 2016 서울연구논문공모전논문발표 9
II. 관련연구 교통혼잡의정의 교통혼잡 정의 혼잡도 : ( 교통분야에서의사전적의미 ) 차량이여럿이한데뒤섞이어어수선한상태를말하며이러한도로교통의혼잡한정도를나타내는지표임 ( 조순기, 2008). 혼잡도의결과는그정도에따라 정체극심, 정체, 지체, 서행, 지체서행, 차단 등으로표현 이상건외 (1997) 는도로의혼잡을용량을초과하는과다한교통수요등의다양한원인에의해발생하는차량흐름의지정체및대기행렬현상으로설명 본연구의차별점 대다수의교통혼잡에관한연구를살펴보면도로교통에관한요인을기준으로지표를선정한경우가많음. 실제 교통이혼잡하다, 교통환경이열악하다, 교통환경이만족스럽다. 그렇지못하다 는도로교통요인뿐만아니라인구가집중되는버스정류장이나지하철역의분포, 인구집중정도등이영향을미친다고생각됨. 그러므로도로요인이외에인구가집중되는교통환경을반영하여인구요인을추가적으로요인으로고려하여교통환경에관한분석을실시 교통과관련된정량적데이터에대한분석또는설문지를통한의식분석정도의연구가주를이루었지만본연구에서는이를개선하는방안으로정량적데이터와정성적인데이터를고려한분석을실시하고자함. 2016 서울연구논문공모전논문발표 10
III. 교통데이터의지리적시각화 활용데이터및요인구축방법 요인구축과정활용데이터 상주인구 속성결합 인구요인 유동인구 공간결합 도로차선 불필요한값제거 공간결합 도로요인 도로속도 속성결합 도로길이 공간결합 길이 / 면적 ( 비거주지제거 ) 2016 서울연구논문공모전논문발표 11
III. 교통데이터의지리적시각화 교통데이터를활용한비정형데이터의시각화 교통환경관련 SNS 데이터분석 1) 비정형데이터를분석하기위해 SNS 상의교통혼잡도와관련된키워드인 차막힘, 교통체증 등의단어가포함된트윗을수집 2) 해석이불가하거나불필요한노이즈제거 1 2 3 명사 / 상태동사등설정된특징어휘만남김 한글자어휘는모두제거, 2 음절이상의단어추출 숫자는의미파악이어려우므로모두제거 3) 텍스트자료내단어들의사용빈도를통계적으로분석 : 교통과관련된대중들의감정, 단순교통관련텍스트중주제들간의연관관계나부정적인교통관련단어들이비교적빈번하게나타나는시간대가언제인지살펴보는텍스트마이닝을통해교통환경과관련된대중의여론을살펴봄. < 교통환경관련텍스트마이닝결과 ( 워드클라우드 )> < 교통환경관련상위 10 개텍스트 > 2016 서울연구논문공모전논문발표 12
III. 교통데이터의지리적시각화 교통데이터를활용한비정형데이터의시각화 교통환경관련 SNS 데이터분석 2) 분석결과 비정형데이터를분석한결과, 교통환경 ( 교통체증, 차막힘 ) 과관련된 SNS 데이터에서주제어인 교통체증 을제외한텍스트중버스가차지하는비율이상당히높았음. 퇴근길이라는텍스트와시간대별그래프에서의오후첨두시간대 (18-20 시 ) 의빈도수가높다는점은서로상통하는결과라볼수있음. 또한 아침 의빈도수와 SNS 의시간대별분포에서본격적인출퇴근러시아워시간대인 7 시에급격히 SNS 빈도수가증가한다는점은향후교통환경분석시, 비정형데이터가객관적인수치에서찾아내지못하는숨겨진의미를제시할수있음을보여줌. < 교통환경관련트윗의시간대별빈도수 > 2016 서울연구논문공모전논문발표 13
III. 교통데이터의지리적시각화 교통데이터를활용한정형데이터의지리적시각화 교통혼잡도요인 - 본연구의주요대상인혼잡도를도출하기위해다음의표와같은요인을활용 - 교통환경과관련된다양한요인이존재하지만그중도로요인과인구요인을고려하여도출함. 관련연구를살펴보면김원호외 (2009) 는혼합율계산시, 재차인원 / 버스의용량 ( 운행횟수 * 정원 ) 으로도출하기도함. 요인명설명비고 상주인구유동인구도로속도도로차선도로길이 기본적으로인구가많이상주하는지역의교통혼잡도가높을것으로전제함. 실제상주인구가많은지역에서인구이동이많이나타나며특히, 출퇴근시간대는거주로부터 / 거주지로의이동이많은시간대임. 유동인구가많은지역은교통량이집중되는지역으로예상가능하므로유동인구가많은지역일수록혼잡도가높음. 연구대상인출퇴근시간대에해당되는오전첨두시간 (7-9 시 ) 와오후첨두시간 (18-20시 ) 에는유동인구가가장많을것으로예측함. 도로속도가빠른지역이혼잡도가낮을것으로전제함. 수용가능한도로의용량에비해실제교통량이적정이상인것으로판단되므로도로속도와혼잡도는음의상관관계를가진다고예측함. 도로차선의수가많을수록혼잡도가낮을것으로전제함. 도로차선이넓은지역은기존의교통수요가많은지역으로예측되고그에따른교통서비스가이루어진것으로예측함. 도로길이가길수록혼잡도가낮을것으로전제함. 면적대비도로가잘발달된지역은도로접근성이좋은지역으로교통서비스가이루어진것으로예측함. (+) (+) (-) (-) (-) 주 : 혼잡도 = ( 도로차선 + 도로속도 + 도로길이 + 유동인구 + 상주인구 ) 를각각 5 점척도로지수화하여계산함. 자료출처 : 도로차선, 도로길이 ( 국가공간정보포털제공 ), 도로속도 유동인구 ( 서울시제공 ), 상주인구 ( 통계청제공 ) 공간단위 : 서울 2016 서울연구논문공모전논문발표 14
III. 교통데이터의지리적시각화 교통데이터를활용한정형데이터의지리적시각화 교통관련정형데이터분석요인 1) 상주인구 2) 유동인구 < 서울시동별인구현황 (2015 년기준 ) > < 서울시주중평균유동인구현황 (2012 년기준 ) > 연도수도권서울특별시인천광역시경기도 [ 단위 : 명 ] 2005 22,621,232 9,762,546 2,517,680 10,341,006 2010 23,459,570 9,631,482 2,632,035 11,196,053 2015 25,273,824 9,904,312 2,890,451 12,479,061 인구증감율 11.726% 1.452% 14.806% 20.676% 주 : 인구증감율 (%) = (2015 년인구-2005 년인구 )/ 2005 년인구 * 100 자료출처 : 행정동별인구통계 ( 통계청, 2005-2015) 상주인구를살펴보면서울시의인구증감율은크지않지만인천과경기의인구증감율이매우크다는점을알수있음. 이는서울내부에서의이동보다는서울과외부지역에서의진출입인구가많음을시사함. 실제광화문이나종로일대의출근인구는일산, 파주등경기북부지역거주인구에서의출근양상이많이나타나며경기남동부지역에서강남지역으로의인구진입이많음. 이는출퇴근시간대에서울의중심부보다외곽지역에서의혼잡도가높을것임을예상할수있음. 2016 서울연구논문공모전논문발표 15
III. 교통데이터의지리적시각화 교통데이터를활용한정형데이터의지리적시각화 교통관련정형데이터분석요인 2) 유동인구 < 서울시동별평일오전첨두유동인구현황 > < 서울시동별평일오후첨두유동인구현황 > < 서울시동별평일오전첨두유동인구현황 (Moran s I 통계 )> < 서울시동별평일오후첨두유동인구현황 (Moran s I 통계 )> 2016 서울연구논문공모전논문발표 16
III. 교통데이터의지리적시각화 교통데이터를활용한정형데이터의지리적시각화 교통관련정형데이터분석요인 3) 도로차선 4) 도로속도 5) 도로길이 본연구에서는서울에구축된전도로를모두반영하여보도와차도가구분되지않은이면도로등차선이명확치않은도로를제외하고분석에활용 혼잡도를계산시도로차선이높을수록혼잡도가낮다는부적인상관관계로전제하였는데도로차선이높은지역은기존의교통수요가많은지역으로예측되고그에따른교통서비스가이루어진것으로예측함. 실제로교통서비스가이루어진지역의경우시민들이느끼는만족도는혼잡도에비해높았음. 도로길이는각구별면적대비도로의길이를산출하여혼잡도계산에활용함. 도로의발달은곧, 도로로의접근성이용이함을의미하므로도로차선과더불어상대적으로수요에따른교통서비스가이루어진지역으로가정함. 도로속도는곧교통량과관련이깊음. 교통량이많을수록속도는낮아지므로혼잡도계산시, 중요한고려요인이됨. 본연구에서활용한속도데이터는구별속도데이터로서지역별정확성이떨어지는한계점을가지고있으며주말을제외한특정시간대에출퇴근이주로나타나는주중의평균속도를기준으로분석하였음. 2016 서울연구논문공모전논문발표 17
III. 교통데이터의지리적시각화 교통환경에대한예측 교통혼잡도결과도출 2) 혼잡도표현을위한각요인별척도화 (5 점 ) 유동인구와상주인구는양의상관관계를가지므로인구가많을수록 5 점, 작을수록 1 점에가까운점수부여 도로속도와도로차선, 도로길이는음의상관관계를가지므로속도가느리거나차선이낮을수록 5 점, 빠르거나차선이높을수록 1 점을부여 요인범위요인범위 유동인구 상주인구 0<= mob_pop <9561 2<= lanes < 5 9561<= mob_pop < 19122 5<= lanes < 8 19122 <= mob_pop < 28683 도로차선 8<= lanes < 11 28683 <= mob_pop < 38244 11<= lanes < 14 38244 <= mob_pop < 47806 14<= lanes < 17 746 <= settle_pop < 11373 20.4 <= speed < 22 11373 <= settle_pop < 22000 22 <= speed < 23.7 22000 <= settle_pop < 32626 도로속도 23.7 <= speed < 25.3 32626 <= settle_pop < 43253 25.3 <= speed < 27 43253 <= settle_pop < 53881 27 <= speed < 28.7 0.320 <= road < 0.398 도로길이 0.398 <= road < 0.475 0.475 <= road < 0.553 0.553 <= road < 0.631 0.631 <= road < 0.709 < 도로길이 > 2016 서울연구논문공모전논문발표 18
III. 교통데이터의지리적시각화 교통환경에대한예측 교통혼잡도결과도출 3) 혼잡도분석결과 분석결과, 어두울수록혼잡도가높은지역임. 업무지구나상업지구가많이분포하는강남구와종로구, 중구일부지역의혼잡도가매우높은것으로나타났으며그밖에도은평구, 도봉구일대도혼잡도가높음을알수있음. 상대적으로주거지가많이분포하는양천구, 용산구, 성동구, 성북구지역이비교적혼잡도가낮게나타남. 이는유동인구가특정지역에집중되어높게나타나는강남구와중구일대에서혼잡도에크게반영되었음을알수있음. 혼잡도와는별도로강남구의경우다른지역에비해다양한버스노선이나택시등교통서비스가잘이루어지고있어만족도가높음을추측할수있음. < 교통혼잡도 > 2016 서울연구논문공모전논문발표 19
III. 교통데이터의지리적시각화 교통환경에대한예측 교통만족도조사결과 < 교통부문에대한평균만족도 > < 버스이용에대한만족도 > 교통환경에대한만족도는 2014 년을기준으로서울시민들이느끼는교통부문만족에대한조사결과를지도화한것. 전반적인만족도는강남구, 강동구, 양천구, 영등포구등이높게나타났음. 교통수단별로차이점이나타났는데지하철이용과관련해서는종로구에서가장높게나타났으며버스이용이나택시이용부분에서는양천구와강남구지역의만족도가높게나타났음. 강남구지역은다수의버스노선이발달하고택시운행서비스등교통서비스가발달한점이만족에영향을준것으로보임. < 지하철이용에대한만족도 > < 택시이용에대한만족도 > 2016 서울연구논문공모전논문발표 20
III. 교통데이터의지리적시각화 교통혼잡도와만족도비교결과 지역별차별적인교통문제정책적대안제시 - 강남구는다수의버스노선이분포하고조밀한지하철망과상대적으로집중된택시운행등우수한교통서비스가제공되므로혼잡도에상관없이교통부문만족도에서높은점수를받음. - 양천구와영등포구는대체로혼잡도가낮은지역이대다수이며만족도또한높게나타났음. - 은평구, 관악구, 서대문구, 강서구지역은혼잡도가높은지역이대다수이며불만족도또한상대적으로높게나타났음. 대부분위와같은교통서비스혜택을받지못하므로교통문제에있어서소외지역으로해석될수있음. - 비교적혼잡도가높은지역과낮은지역이섞여나타나는노원구, 광진구, 동대문구지역은만족도에있어서도상대적으로중간수준인것으로나타남. 2016 서울연구논문공모전논문발표 21
III. 교통데이터의지리적시각화 교통혼잡도와만족도비교결과 혼잡도높음 혼잡도낮음 혼잡도와만족도와의관계를기준으로 4 가지유형으로분류 은평구관악구서대문구강서구중랑구 성동구마포구송파구 만족도낮음 강남구강북구 양천구영등포구성북구중구 만족도높음 구분혼잡도순위만족도순위 1 은평구 강동구 2 관악구 강남구 3 강북구 양천구 4 서대문구 영등포구 5 강남구 강북구 6 중랑구 종로구 7 강서구 성북구 8 노원구 중구 9 강동구 동작구 10 종로구 노원구 11 서초구 서초구 12 구로구 광진구 13 동작구 동대문구 14 도봉구 중랑구 15 광진구 용산구 16 동대문구 금천구 17 중구 은평구 18 금천구 관악구 19 영등포구 송파구 20 송파구 성동구 21 성북구 도봉구 22 마포구 서대문구 23 용산구 구로구 24 양천구 마포구 25 성동구 강서구 2016 서울연구논문공모전논문발표 22
IV. 결론및정책적시사점 결론및정책적제안 정형데이터와비정형데이터를함께고려하여분석함으로써교통에관한지역별실질적인대안을제시할수있을것으로기대됨. 교통분야만족도와비교하여혼잡도와시민들이느끼는만족과의경향성을파악할수있을것으로사료됨. 비정형데이터를분석한결과, 대중교통중에서도버스와같은특정교통수단을이용하거나퇴근시간과같은특정시간대에교통에대한부정적인여론이나타남을확인할수있음. 비정형데이터를분석한결과, 교통환경관련트윗이특정시간대, 즉오전첨두시간 (7 시 - 9 시대 ) 와오후첨두시간 (18 시 -20 시대 ) 에나타남을확인할수있었으며교통환경에대한만족도가특정시간대의교통환경과관련성이있음을확인할수있음. 교통환경을분석하기위한요인으로도로속도나차선, 도로길이와같은도로요인뿐만아니라유동인구와상주인구와같은인구학적요인을고려할필요가있음. 정형데이터를활용하여출퇴근시간대에교통의혼잡도를도출한결과, 교통이혼잡한지역으로나타난지역과교통부문만족도조사에서만족도가비교적낮게나타난지역에대한상관관계가있음을확인할수있음. 지역별로차별화된교통정책을시행할필요가있음. 2016 서울연구논문공모전논문발표 23
IV. 결론및정책적시사점 연구의한계점및향후과제 연구지역을서울지역으로한정시킨점 - 실제교통혼잡은서울내부에서의이동만이아닌서울과경기도간의유출입인구의영향을받음. 향후수도권전지역으로확대적용하여분석 구별, 동별데이터를대상으로분석 - 향후그리드 (grid) 기반의데이터로분석하는방법을제안함. 각요인에따라가중치를두어차등화할필요가있음에도불구하고동일하다고전제한점이나활용된데이터의년도가상이함. - 경향성을파악할수있는자료로활용가능 2016 오픈소스서울연구논문 GIS 기초과정공모전논문발표 24
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감사합니다. 오픈소스 GIS 기초과정 26