42. 전동킥보드 우회경로 주행환경 분석: GPS Trajectory 데이터를 활용하여 / 김혜원, 이수기

구두세션, 교통안전 2, 27(금) 13:20-15:00, 해운

전동킥보드 우회경로 주행환경 분석: GPS Trajectory 데이터를 활용하여 / 김혜원(한양대학교), 이수기(한양대학교)

코로나 19 확산 방지를 위한 ‘사회적 거리두기’ 정책으로 인해 개인형 이동수단인 공유 모빌리티 이용량은 급증한 것으로 나타났다. 그러나 자전거·보행자혼용도로가 70%인 우리나라의 전동킥보드 이용 환경은 보행자, 차량 운전자에게도 영향을 미치므로 안전을 위한 인프라 구축이 시급한 상황이다. 따라서 본 연구는 공유 모빌리티의 주행환경이 전동킥보드 이용자들의 경로선택에 어떠한 영향을 미치는지 분석하였다. 본 연구에서는 서울시 내 실제 전동킥보드 이용자의 GPS Trajectory 데이터를 기반으로 OLS와 해석가능한 기계학습을 도입하여 최단경로 대비 우회경로에 영향을 미치는 변수의 비선형성을 파악하였다. 분석 결과, 전동킥보드 이용환경에서 자전거도로 내 주행비율과 도로 네트워크의 통합도가 높을수록 최단경로와 유사하게 주행하는 것으로 나타나, 보행자와 분리된 인프라를 선호하는 경향을 보였다. 또한 최단경로 간 공유 경로 비율의 주요 기여도는 유동인구, 자전거도로 주행비율, 평균 녹지비율 등으로 확인되어, 이는 이용 만족도를 높이는 쾌적한 공간을 조성하여 공유 모빌리티 이용 환경을 발전시키기 위한 정책적 시사점을 제공하였단 점에서 의의가 있다.