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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학위논문
- 저자정보
- 지도교수
- 강영옥
- 발행연도
- 2020
- 저작권
- 이화여자대학교 논문은 저작권에 의해 보호받습니다.
이용수17
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평균수명의 연장과 급속한 고령화로 고령인구 개인의 신체적, 경제적, 사회적 여건이 상이해짐에 따라 해당 연령층을 하나의 집단으로 정의하기 어려워지고 있다. 이에 해당 연령층을 다양한 특성을 가지는 집단으로 보고, 각 특성에 따른 정책 수립이 요구되고 있다. 특히 고령 인구의 이동성은 지역사회에서 일상적 생활의 지속에 필수적인 요소이며, 독립적 이동성을 유지하는 것은 개인의 삶의 질 보장과 사회적 비용 감소에 중요한 역할을 수행한다. 국내 고령 인구의 경우 외출 시 대중교통을 주 교통수단으로 이용하고 있어, 이러한 특성을 고려한 분석이 수행되어야 한다. 이에 본 연구는 대중교통 이용 기록 데이터인 스마트카드 자료를 활용하여 고령 인구 개인이 가지는 통행의 특성에 따라 유형을 분류하고, 유형별 통행의 시공간적 특성을 분석하는 것을 목적으로 한다.
이를 위해 고령 인구의 통행을 분석한 연구와 스마트카드 자료를 활용하여 통행 분석을 수행한 연구의 연구 목적과 방법론에 대해 고찰하였다. 또한, 스마트카드 자료의 전처리를 통한 개별 사용자의 통행 특성을 정의하였으며, 이에 따라 유사한 통행 특성을 보이는 사용자의 유형을 분류하였다. 분류한 4개의 유형에 따라 각 유형의 일자별/시간대별 통행량의 변동성을 살펴보았으며, 해당 유형이 주로 체류하는 지역을 확인하였다.
개별 사용자의 통행 특성 정의를 위해 스마트카드 자료가 가지는 속성을 활용하여 개별 사용자의 일자별 통행 자료를 구축하였다. 일자별 통행 자료는 개별 사용자의 최초 승차시간, 승차 및 하차의 시공간적 기록, 최종 하차시간 등의 통행 기록을 포함하며, 이를 활용하여 활동시간, 활동범위, 체류시간 등의 통행 속성을 정의하였다. 추출된 일자별 통행 속성과 7일 중 개인의 활동 일자를 중심으로 통행이력, 통행의 시공간, 통행 일자를 포함하는 사용자 통행 속성을 정의하였다. 정의한 사용자 통행 속성을 활용하여 유사한 통행 특성을 보이는 사용자 유형을 분류하였다. 이를 위해 요인분석을 수행하여 3개의 요인을 추출하였다. 3개의 요인의 유사도를 기준으로 K-평균 군집분석 방법론을 활용하여 4개의 사용자 유형으로 분류하였다. 분류한 유형별 통행 특성을 살펴보기 위해 일자별/시간대별 통행량의 변동성을 확인하였다. 체류의 시공간적 분포를 확인하기 위해 체류 데이터의 공간적 분포를 커널 밀도 분석을 통해 체류 집중 지역을 시각화하였으며, 시간대별 체류 집중 정도를 체류인구 그래프를 통해 시각화하였다. 이를 통해 각 사용자 그룹에 따른 통행량의 변동성을 확인하였으며, 체류의 시공간적 특성이 상이하게 나타나는 것을 확인하였다.
본 연구는 기존 고령 인구를 대상으로 수행하는 소규모 설문조사 혹은 통행실태조사 자료를 통해 조사되었던 통행의 빈도, 목적지 등의 특성을 스마트카드 자료를 통해 파악할 수 있음을 확인하는 계기가 되었다. 또한, 기존 고령 인구를 하나의 집단으로 정의하는 방식에서 벗어나 각 개인의 특성에 따라 유형이 분류될 수 있으며, 그에 따라 목적지의 분포 및 활동의 시간대가 달라질 수 있음을 확인했다는 의의가 있다. 각 개인의 통행 특성에 따라 통행의 형태는 상이하게 나타나는 것을 해석함으로써 향후 고령 인구를 위해 교통정책 수립에 기초자료로써 활용할 가능성을 제시하였다는 점에서 의의가 있다.
이를 위해 고령 인구의 통행을 분석한 연구와 스마트카드 자료를 활용하여 통행 분석을 수행한 연구의 연구 목적과 방법론에 대해 고찰하였다. 또한, 스마트카드 자료의 전처리를 통한 개별 사용자의 통행 특성을 정의하였으며, 이에 따라 유사한 통행 특성을 보이는 사용자의 유형을 분류하였다. 분류한 4개의 유형에 따라 각 유형의 일자별/시간대별 통행량의 변동성을 살펴보았으며, 해당 유형이 주로 체류하는 지역을 확인하였다.
개별 사용자의 통행 특성 정의를 위해 스마트카드 자료가 가지는 속성을 활용하여 개별 사용자의 일자별 통행 자료를 구축하였다. 일자별 통행 자료는 개별 사용자의 최초 승차시간, 승차 및 하차의 시공간적 기록, 최종 하차시간 등의 통행 기록을 포함하며, 이를 활용하여 활동시간, 활동범위, 체류시간 등의 통행 속성을 정의하였다. 추출된 일자별 통행 속성과 7일 중 개인의 활동 일자를 중심으로 통행이력, 통행의 시공간, 통행 일자를 포함하는 사용자 통행 속성을 정의하였다. 정의한 사용자 통행 속성을 활용하여 유사한 통행 특성을 보이는 사용자 유형을 분류하였다. 이를 위해 요인분석을 수행하여 3개의 요인을 추출하였다. 3개의 요인의 유사도를 기준으로 K-평균 군집분석 방법론을 활용하여 4개의 사용자 유형으로 분류하였다. 분류한 유형별 통행 특성을 살펴보기 위해 일자별/시간대별 통행량의 변동성을 확인하였다. 체류의 시공간적 분포를 확인하기 위해 체류 데이터의 공간적 분포를 커널 밀도 분석을 통해 체류 집중 지역을 시각화하였으며, 시간대별 체류 집중 정도를 체류인구 그래프를 통해 시각화하였다. 이를 통해 각 사용자 그룹에 따른 통행량의 변동성을 확인하였으며, 체류의 시공간적 특성이 상이하게 나타나는 것을 확인하였다.
본 연구는 기존 고령 인구를 대상으로 수행하는 소규모 설문조사 혹은 통행실태조사 자료를 통해 조사되었던 통행의 빈도, 목적지 등의 특성을 스마트카드 자료를 통해 파악할 수 있음을 확인하는 계기가 되었다. 또한, 기존 고령 인구를 하나의 집단으로 정의하는 방식에서 벗어나 각 개인의 특성에 따라 유형이 분류될 수 있으며, 그에 따라 목적지의 분포 및 활동의 시간대가 달라질 수 있음을 확인했다는 의의가 있다. 각 개인의 통행 특성에 따라 통행의 형태는 상이하게 나타나는 것을 해석함으로써 향후 고령 인구를 위해 교통정책 수립에 기초자료로써 활용할 가능성을 제시하였다는 점에서 의의가 있다.
목차
Ⅰ. 서론 1A. 연구의 목적 1B. 연구내용 및 방법 2Ⅱ. 이론적 배경 및 선행연구 검토 4A. 고령인구 통행 분석 4B. 스마트카드 자료 활용 통행 분석 8Ⅲ. 서울시 고령인구 통행특성분석 12A. 개별 사용자 통행자료 구축 및 통행속성 추출 13B. 서울시 고령인구 통행특성 분석 24Ⅳ. 통행 유형 분류에 따른 통행특성분석 35A. 통행기반 사용자 유형 분류 35B. 사용자 유형별 통행특성분석 50Ⅴ. 결론 87참 고 문 헌 89ABSTRACT 92
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