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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학위논문
- 저자정보
- 지도교수
- 강영옥
- 발행연도
- 2019
- 저작권
- 이화여자대학교 논문은 저작권에 의해 보호받습니다.
이용수27
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서울시에서 발생하는 불법주정차의 수는 점차 증가하고 있으며 이로 인해 발생하는 사회적 문제는 심각하다. 불법주정차 문제를 해결하기 위해 학계에서는 다양한 연구를 수행하며 지자체에서는 신고 여건을 개선하고 단속을 강화하는 등 적극적인 대응책을 마련하고 있다. 하지만 불법주정차 발생 시 즉각적인 대응을 하기 위한 단속 계획을 세우는 데 있어 필요한 선행연구는 부족한 실정이다.
따라서 본 연구의 목적은 서울시 내에서 발생한 불법주정차 민원신고 데이터를 활용하여 시공간 특성을 분석함으로써 불법주정차의 발생현황을 파악한 뒤 이를 바탕으로 발생건수 예측모델을 구축하는 것이다. 이를 위해 먼저 서울시 내에서 발생한 불법주정차의 월, 요일, 시간대별 공간적 패턴을 분석하고 다양한 공간단위에서 불법주정차 발생건수를 확인하였다. 공간단위의 설정은 자치구, 토지이용유형, 도로 및 도로 외, 그리고 토지이용유형별 도로와 도로가 아닌 지역으로 구분하여 살펴보았다.
다음으로 최근 시계열 예측 분야에서 높은 성능을 보이며 활용되고 있는 인공신경망을 활용하여 발생건수 예측모델을 구축하였다. 학습 데이터의 학습기간과 학습시간 간격은 앞서 분석한 발생현황 결과를 토대로 설정하였다. 시계열 예측 시에는 예측 시간단위 설정이 중요하기 때문에 기존 연구에서의 예측모델은 시간단위를 어떻게 설정할 것인가에 대한 고려가 포함되어 있다. 하지만 본 연구에서는 시간단위 뿐 아니라 공간단위를 설정하는 것에 대한 문제를 분석하고 이에 따른 실험을 통해 최적의 예측 공간단위를 찾고자 하였다는 점에서 의의가 있다. 데이터를 자치구, 토지이용유형, 도로상에서의 발생여부 등 여러가지 공간단위에 따라 구분하고 각각의 예측모델을 생성한 결과 공간단위를 어떻게 설정하여 학습 데이터를 구분하는가에 따라 모델의 성능이 달라지는 것을 확인할 수 있었다.
따라서 본 연구의 목적은 서울시 내에서 발생한 불법주정차 민원신고 데이터를 활용하여 시공간 특성을 분석함으로써 불법주정차의 발생현황을 파악한 뒤 이를 바탕으로 발생건수 예측모델을 구축하는 것이다. 이를 위해 먼저 서울시 내에서 발생한 불법주정차의 월, 요일, 시간대별 공간적 패턴을 분석하고 다양한 공간단위에서 불법주정차 발생건수를 확인하였다. 공간단위의 설정은 자치구, 토지이용유형, 도로 및 도로 외, 그리고 토지이용유형별 도로와 도로가 아닌 지역으로 구분하여 살펴보았다.
다음으로 최근 시계열 예측 분야에서 높은 성능을 보이며 활용되고 있는 인공신경망을 활용하여 발생건수 예측모델을 구축하였다. 학습 데이터의 학습기간과 학습시간 간격은 앞서 분석한 발생현황 결과를 토대로 설정하였다. 시계열 예측 시에는 예측 시간단위 설정이 중요하기 때문에 기존 연구에서의 예측모델은 시간단위를 어떻게 설정할 것인가에 대한 고려가 포함되어 있다. 하지만 본 연구에서는 시간단위 뿐 아니라 공간단위를 설정하는 것에 대한 문제를 분석하고 이에 따른 실험을 통해 최적의 예측 공간단위를 찾고자 하였다는 점에서 의의가 있다. 데이터를 자치구, 토지이용유형, 도로상에서의 발생여부 등 여러가지 공간단위에 따라 구분하고 각각의 예측모델을 생성한 결과 공간단위를 어떻게 설정하여 학습 데이터를 구분하는가에 따라 모델의 성능이 달라지는 것을 확인할 수 있었다.
목차
I. 서론 1A. 연구배경 및 목적 1B. 연구내용 및 방법 2II. 관련연구 5A. 불법주정차 관련연구 5B. 시공간 특성 분석 및 시각화 연구 8C. 시계열 예측 모델링 연구 10III. 불법주정차의 시공간 특성 분석 13A. 데이터 수집 13B. 분석방법 15C. 시공간 특성 분석 17IV. 불법주정차 발생건수 시계열 예측 모델링 28A. 분석방법 28B. 모델 평가 지표 32C. 변수설정 33D. 모델 구축 및 평가 36V. 결론 및 논의 42참고문헌 44부록 1 자치구별 예측모델 구축 결과 48부록 2 토지이용유형별 도로 및 도로 외 예측모델 구축 결과 52ABSTRACT 54
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