62. 교통약자 통행데이터를 활용한 교통약자 맞춤형 대중교통 경로탐색알고리즘 개발 / 나예진, 장찬우, 모창현, 이소연, 김승…

구두 Session 2, 대중교통1, 30(금) 13:10-14:40, 볼룸2, pp.262-267 

교통약자 통행데이터를 활용한 교통약자 맞춤형 대중교통 경로탐색알고리즘 개발 / 나예진((주)스마트모빌러티), 장찬우((주)스마트모빌러티), 모창현((주)스마트모빌러티), 이소연((주)스마트모빌러티), 김승현((주)스마트모빌러티)

최근 MaaS(Mobility as a Service)에 대한 관심이 증가하고 있으며, 국내에서는 다양한 교통수단의 연계를 통한 맞춤형 교통서비스가 개발되고 있다. 특히, 스마트카드데이터 등의 다양한 데이터를 기반으로 이용자 통행특성을 파악하여 전용서비스를 제공하는 면에서 교통 편의성 증대 효과를 기대할 수 있다. 하지만, 현재 상용화된 정보기반의 경로안내서비스는 대체적으로 최단 시간, 대중교통-개인형 교통수단의 연계에 치중되어 있으며, 정보의존도가 높은 교통약자가 활용하기에는 한계가 존재한다. 실제 교통약자들의 설문결과 지하철을 선호하는 것으로 파악되었으며, 통행특성(통행시간, 환승특성 등)은 교통약자별로 상이하게 분석되었다. 지체장애인의 경우 승강기 및 휠체어 시설여부에 따라 통행이 결정되었으며, 시각장애인은 버스를 이용하지 않은 경로를 선택하였다. 본 연구에서는 교통약자 맞춤형 대중교통 경로탐색알고리즘을 개발하였다. 교통약자의 설문데이터를 통해 서울시 내 지하철역별 환승 패널티를 점수화 하였으며, 각 지하철역사별 출구별 교통약자편의시설을 조사하여 대중교통 네트워크에 반영하였다. 알고리즘에 활용한 대중교통 네트워크는 서울시에서 제공하는 대중교통노선도 및 역별 운행시간표(버스, 지하철)을 반영하였고, 지하철의 경우 교통약자정보에 따른 출구 경로를 배정하기 dummy node를 통해 네트워크를 설계하였다. 알고리즘의 정확도를 파악하기 위해 실제 교통약자들의 통행데이터와 매칭하였으며, 유사도가 90%이상으로 분석되었다. 교통약자 데이터는 지체장애인, 시각장애인, 청각장애인 20명을 대상으로 직접 제작한 맞춤형 IoT 센서를 통해 통행경로를 수집하였다. 최단 시간을 전제로 하는 경로탐색과 비교하였을 때 교통약자의 이동시간은 평균적으로 약 10분정도 증가하는 차이를 보였다. 이는 지하철 출구 배정으로 인한 보도 우회구간 증가가 요인으로 판단된다. 본 연구는 교통약자의 접근통행 및 환승통행에 관한 부분은 포함시키지 못하는 한계가 존재한다. 설문조사 결과 교통약자들은 대부분 보행을 통해 주 교통수단을 이용하게 되는데, 본 알고리즘에 반영하기 위해서는 보행네트워크가 기본적으로 구축되어야 하기 때문이다. 하지만, 본 연구를 통해 교통약자의 대중교통 이용 편의성에 대해 정량적인 분석이 가능해졌으며, 향후 교통약자의 대중교통 이용 편의를 위해 개선되어야 할 근거자료로 활용이 가능할 것으로 판단된다.

좌장 : 조준한, 김진희