80. 특이값 분해(SVD)를 활용한 대중교통 출발-도착 데이터의 통행 특성 분석에 관한 연구 / 탁세현, 김정윤, 윤진원, …

구두 Session 4, 스마트모빌리티, 30(금) 16:30-18:00, 볼룸3, pp.331-336 

특이값 분해(SVD)를 활용한 대중교통 출발-도착 데이터의 통행 특성 분석에 관한 연구 / 탁세현(한국교통연구원), 김정윤(한국과학기술원), 윤진원(한국과학기술원), 여화수(한국과학기술원)

기종점 데이터는 수요 분석 및 서비스 설계를 위해서 대중교통, 도로운영 등 다양한 분야에서 저장 및 활용되고 있다. 최근 모빌리티 서비스에 대한 수요가 다양화되고 모빌리티 서비스의 종류가 다양해 짐에 따라 기종점 빅데이터의 분석 및 활용에 대한 수요도 함께 증가하고 있다. 기존의 일반적인 교통 정보 데이터 대비 기종점 데이터는 데이터의 높은 복잡성과 무작위 성향의 데이터 내포로 인하여 분석이 어려운 문제를 가지고 있다. 예를 들어 기존의 교통 시스템은 수집장비 수( )에 비례하여 데이터양이 증가( )하는 것과는 다르게, 기종점 데이터는 수집지점 수( )의 증가에 따라 수집 데이터의 양이 기하급수적으로 증가( )하는 경향이 있고, 데이터의 양이 증가함에 따라 데이터의 복잡성도 함께 급격하게 증가한다. 이와 함께 수요 데이터의 경우 대상지에 따라 크기는 다르지만 1~10 정도의 무작위 성향 데이터가 주요 기종점 패턴 데이터와 섞여 있어 모빌리티 서비스 제공에 필요한 데이터의 추출이 어려운 문제점이 있다. 이러한 문제점을 해결하고자 본 연구에서는 주성분분석을 활용한 대중교통 기종점 데이터의 분석 방법을 제안하였다. 본 연구에서는 서울시와 세종시의 대중교통 이용 데이터를 활용하여 모빌리티 데이터를 분석하고, 모빌리티 기종점 데이터에 포함된 무작위 성향이 높은 데이터를 제거하고 수요 데이터를 그룹화하는데 주성분분석을 활용하였다. 분석결과 세종시에서는 21~40 특이값으로 복원된 데이터에서 수요응답형 수단에 적합한 수요가 관측되었고, 서울시에서는 81~101 특이값으로 복원된 데이터에서 수요응답형 수단에 적합한 수요가 관측되었다.

좌장 : 김태형, 송태진