95. MFP(Multivariate Fractional Polynomial) 모형을 활용한 서울시 택시 수요 추정 연구 / …

학부구두세션, 교통계획/정책 1, 27(금) 13:20-15:00, 샌드파인룸

MFP(Multivariate Fractional Polynomial) 모형을 활용한 서울시 택시 수요 추정 연구 / 양민수(계명대학교), 홍정열(계명대학교), 김강현(계명대학교)

택시 수요는 사회·환경·경제·정책 변화 및 예측불가능한 이벤트 등 다양한 요인에 의해 변화해왔다. 특히 2020년 초반 COVID 19 발병으로 사회적 거리두기 등이 시행되면서 택시 수요가 급격히 증가하였고, 최근 모빌리티 플랫폼이 활성화되면 택시시장의 경쟁이 더욱 심화되고 있다, 따라서 기존연구들과 같이 과거의 시계열적인 추세에 따라 택시의 수요를 추정하는데에는 한계가 있으며, 보다 정확한 택시수요예측을 위해서는 예측모형에 사회적 변화나 이벤트와 같은 외생요인들의 반영이 필수적이다. 본 연구에서는 다양한 방법론의 비교를 통하여 최종적으로 MFP(multivariate fractional polynomials) 모형을 선정하였으며, 해당 방법론을 기반으로 택시수요를 예측하였다. MFP는 날씨, 유동인구 등 복잡한 패턴을 모델링하는데 효과적이며, 변수의 로그 변환, 제곱근 변환 등 다양한 형태의 변환을 포함하여, 데이터에 내재된 다양한 형태의 관계를 반영할 수 있다는 장점이 있다. 본 연구의 결과로 구축된 택시 수요예측모형을 통하여 생활인구, 유동인구, 지하철 및 버스승하차 수 등의 영향요인이 통계적으로 유의한 것으로 나타났으며, 특히 강수량 및 기온이 높고, 코로나확진자수가 많을수록 택시의 수요는 높아지는 경향을 발견하였다. 모형의 정확도 테스트를 통하여 본 연구를 통하여 구축된 최종모형의 신뢰도에 대한 우수성이 검증되었으며, 택시수요에 유의한 영향을 주는 요인들을 도출함으로써 향후 사회환경변화에 대비하여 택시시장 내의 수요를 예측하고 공급을 조정하는 등의 정책마련에 도움을 줄 수 있을 것으로 기대한다.