4. 모바일 데이터를 통한 보행량 산정에 관한 연구: 여의도역을 중심으로 / 장윤정, 구동균, 조준식, 이승재, 나성용

구두 Session 1, 교통계획및정책1, 30(금) 09:30-11:00, 볼룸4, pp.79-80 

모바일 데이터를 통한 보행량 산정에 관한 연구: 여의도역을 중심으로 / 장윤정(서울시립대학교), 구동균(서울시립대학교), 조준식(서울시립대학교), 이승재(서울시립대학교), 나성용(서울시립대학교)

현재 한국에는 차량 교통량과는 다르게 보행량을 측정하는 방법으로는 직접 지점조사를 통한 관측량밖에 존재하지 않는다. 본 연구는 대부분이 소지하고 있는 휴대폰을 통한 위치 정보를 이용해 보행량 추정 알고리즘을 통해 지하철역 중심의 시간대별 보행량을 산정하고, 보행량 활용방안을 고안하고자 한다. 미국 시장조사기관인 퓨 리서치(Pew Research)에 따르면, 한국에서는 1인당 휴대폰 보급률이 100%로 나타났고, 이 중 스마트폰 사용자는 약 95%이다. 즉, 한국의 영유아를 제외하면 대부분의 사람들이 스마트폰을 보유하고 있다고 할 수 있다. 또한 한국의 통신사들은 휴대폰의 위치 정보를 기반으로 모바일 통신 데이터(OD 트립별 이동인구)를 구축하여 제공하고 있다. 이를 통해 휴대폰 이용자 개인의 체류장소 간 이동을 알 수 있다는 것이다. 이 데이터는 단순히 폴리곤 간 이동만 나타내고 있다. 따라서 본 연구에서는 모바일 통신 데이터를 가공하고 분석한 후, 여러 가지 기준을 포함한 알고리즘을 통해 서울시 지하철역을 중심으로 시간대별 보행량을 추정하고자 한다. 먼저 본 연구에서 사용할 모바일 통신 데이터는 KT 기지국 기반의 폴리곤단위로 생성된 데이터이다. 데이터의 대표성을 검증하기 위해 서울시 인구 구성비의 통계값과 데이터의 통계값을 비교한다. 이후, 폴리곤 간 직선거리를 기준으로 보행할만한 가까운 지역과 보행을 통한 이동이 불가능하다고 판단되는 먼 지역을 나눈다. 본 연구에서는 보행으로 이동하는 경우 최대 15분을 걸을 수 있다고 가정하였고, 성인평균 보행속도 4km/h를 반영하여 지하철역을 중심으로 반경 1km를 catchment area로 설정하였다. 또한 본 데이터는 체류기간을 기준으로 산정된 데이터이기 때문에 이에 비해 짧은 시간이 소요되는 가까운 거리는 보행으로 이동한다고 가정한다. 이동거리가 긴 지역 간 통행의 경우 이동수단(자가용, 버스, 지하철, 기타)은 서울시의 수단분담률로 배분한다. 이 때 버스와 지하철을 이용한 사람은 집에서 정류장(station, bus stop)으로 이동할 때, 반드시 일정시간 보행이 필요하기 때문에 보행량에 영향을 미친다고 판단한다. 마지막으로 알고리즘의 타당성은 폴리곤보다 단위가 큰 존 별 보행량으로 검증하며, 존 별 보행량은 가구통행실태조사를 통해 얻을 수 있다. 한 존 내에 포함된 알고리즘을 통해 산정된 폴리곤들의 합과 존 별 보행량을 비교하여 오차율을 보고자 한다.

좌장 : 김채만, 김종형