서울이슈큐레이터 - 교통데이터 활용 전략 대방출
글쓴이: siadmin / 작성시간: 월, 10/25/2021 - 08:45등록일:
2021.10.25
조회수:
860
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시민의 관심이슈에 정책연구로 답합니다
데이터가 중요하지 않은 분야는 없지만, 교통만큼 데이터가 필수인 분야도 없을 것입니다. 일찍부터 데이터에 목말라했고, 최근 빅데이터 등 신기술에 힘입어 더 뛰어난 활용성을 보여주고 있습니다. 그러한 연구 결과가 어떻게 우리 생활에 도움을 주고 있는지를 보여드리고자 합니다.
여기 20년간 서울의 교통을 살펴보고 있는 통계조사가 있습니다. 바로 ‘가구통행실태조사’인데요, 서울시 교통문제에 직·간접적으로 영향을 주는 수도권 거주 가구의 하루 통행을 파악해 서울교통의 기초자료를 구축하고 있습니다. 서울시 교통분석에 빠질 수 없는 데이터로, 장기간 자료가 축적되고 있어 시대의 변화를 한눈에 확인할 수 있습니다. 예를 들어 신도시-서울 출근통행은 늘어나고 있을까요, 줄어들고 있을까요? 줄어든다면 그 이유가 무엇일지 아래 단행본에서 확인할 수 있습니다.
어쩌면 우리가 교통데이터를 파악해 가장 예방하고 싶은 것은 바로 ‘사고’ 아닐까요? 서울연구원은 2018년부터 교통사고 예측기술을 개발했습니다. 이 보고서 이전의 교통사고 예방사업은, ‘이미 많은 사고가 일어난 곳’을 개선하는 것에 그쳤습니다. 이 보고서의 교통사고 예측기술은 교통량·속도는 물론, 인구구조, 토지구획, 도로시설물 등의 다양한 영향요인을 포함해 ‘앞으로 많은 사고가 일어날 가능성이 있는 곳’을 가려낼 수 있게 합니다!
교통데이터 분석 기술의 최첨단 활용 사례는 어떨까요? 딥러닝 기술은 보행사고 데이터를 학습하여 ‘예측’을 하는 경지에 올랐습니다! 보행사고 예측을 시작으로 도심 교통혼잡 예측, 대중교통 수요분석 등 다양한 분야에 딥러닝 기술이 적용되기를 기대해봅니다.
서울 하면 대중교통, 대중교통 하면 서울이라고 할 정도로 서울시 교통을 논의할 때는 대중교통을 빼놓을 수 없습니다. 대중교통 편의 향상을 위해 교통데이터를 어떻게 활용하면 좋을까요?
데이터의 양·처리속도가 비약적으로 증가한 덕분에, 이런 것도 가능해졌습니다. 서울시 전체를 100m*100m 단위의 셀 61,650여 개로 분해하여, 그 모든 셀의 대중교통 접근성 지표를 산출하였습니다. 길 하나를 사이에 두고 대중교통 이용 편의성이 극단적으로 대비되는 지역을 족집게처럼 찾아낼 수 있게 되었습니다.
대중교통 데이터 분석 사례 하나 더! 서울 주요 출퇴근 구간에서 대중교통과 승용차 중 무엇이 통행시간이 더 오래 걸릴까요? 대중교통 취약구간을 찾아낸 결과, 무려 전체 통행량 중 38.5%가 대중교통 통행시간이 승용차 통행시간보다 더 소요된다고 합니다.
교통카드 데이터의 빈틈을 메꾸는 연구를 소개합니다. 승객 입장에서는 지하철 역사 내부 이동 시 혼잡도도 중요합니다. 하지만, 교통카드 데이터로는 이 정보를 파악할 수 없습니다. 이 보고서는 개인정보를 침해하지 않고 역사 내 이동 동선과 혼잡 현황을 분석할 수 있는 방법을 탐구합니다.
수도권광역급행철도(GTX), 들어보셨죠? 혹시, “그거 다 깔리면 서울 지하철은 얼마나 복잡해질까?” 걱정해본 적 있으신가요? 서울연구원이 미리 파악해 보았습니다. 힌트를 드리자면, GTX는 단순 교통시설이 아닌 교통체계 패러다임을 바꿀 열쇠입니다. 대중교통체계도 지금과는 확연히 달라질 수 있습니다.
서울 택시는 디지털 운행 기록계(DTG)를 의무 장착하고 있어 훌륭한 교통데이터 제공자로 기능하고 있습니다. DTG 데이터의 오류 비율은 점차 감소하고 있긴 하지만, 2018년 기준 6.2%로 아직 개선이 필요한 상황입니다. DTG 데이터의 정확성과 활용도를 높이는 방안이 궁금하시면, 아래 보고서를 참고해 주세요!
올림픽대로·동부간선도로 등 도시고속도로는 서울 교통의 대동맥입니다. 서울시는 현재 도시고속도로 총 171.7km 구간에서 교통관리시스템을 운영하고 있지만, 현장 설비 노후화로 검지 오차가 늘어나는 등 다양한 문제점이 발견되고 있습니다. 이 보고서는 첨단 기술을 활용해 도시고속도로의 ‘완전한 이용’을 가능하게 하는 전략을 개발했습니다.
이번 달 준비한 큐레이션은 여기까지입니다.
교통체계가 시민편의를 증진하는 방향으로 발전하려면 데이터 분석과 활용이 필수적입니다. 아직 걸음마 단계라고 생각하실 수도 있겠지만, 이미 빅데이터와 딥러닝 등 다양한 기술이 우리 바로 곁에서 활용되고 있습니다. 서울시민 여러분이 출발지부터 도착지까지 더 안전하고 편리하게 이동할 수 있도록 서울연구원의 교통 데이터 연구는 계속될 것입니다.
읽어주셔서 감사합니다.
서울이슈큐레이터 드림
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