지금 세계의 여러 분야는 이전보다 훨씬 많아진 데이터 와 발전된 데이터 처리기술이 제공하는 새로운 기회를 활용할 수 있는 방법을 고안하기 위해 많은 노력을 기울 이고 있다. 교통분야도 예외는 아니다. 특히, 개인의 활 동 및 통행과 관련된 특성이 실시간으로 기록되는 스마 트 기기와 센서의 활용이 늘어나 교통 분석에 활용할 수 있는 데이터가 폭발적으로 증가하고 있다. 이와 같이 빅 데이터의 활용은 미시적 분석에서 거시적 추세 파악까지 가능하기 때문에 향후 무궁무진한 적용사례가 발굴될 것 으로 기대된다.
교통분야 빅데이터의 활용이 가능한 넓은 스펙트럼 중 에서 이 보고서는 교통수요의 거시적 추이를 실시간으로 누적되는 미시적 데이터로 파악하고자 하는 시도이다.
여기서 사용하고 있는 데이터는 교통분야에서 수집된 고 속도로 통행량과 비(比)교통분야에서 수집된 이동통신
사용자의 공간적 분포다. 이 자료들을 이용한 실증분석 방법론 및 결과는 교통수요 분석에서 빅데이터의 활용성 과 확장 가능성을 가늠할 수 있게 한다.
이 보고서에서 제시하고 있는 실증분석의 의의 중 하 나는 현재 교통분석의 틀로는 접근하기 어려운 부분을 빅데이터를 활용하여 보완하고 있다는 점이다. 첫째, 현 재 5년 단위로 수집 및 보완되고 있는 국가교통DB의 기 종점통행량자료에 기반한 방법론으로는 신도시 개발 등 으로 인한 교통수요의 급격한 변화를 정교하게 반영하기 어렵다. 이 보고서에서는 최근 빠르게 개발이 이루어진 혁신도시와 세종시를 대상으로 한 실증분석을 통해 이러 한 한계점을 빅데이터로 보완할 수 있다고 증명하고 있 다. 둘째, 현 교통수요 분석방법에서 사용하고 있는 평균 적 계수는 지역 교통현황에 밀착된 정책 도출이 어렵다.
이 보고서의 빅데이터를 이용한 도시별 시계열 분석결과 김진희 | 에인트호번공과대학 건설환경부 도시계획학과 교수([email protected])
빅데이터 시대,
교통분야는 어떻게 대응할 것인가
융합 빅데이터를 활용한 교통수요 추정 개선 연구
A Study on Complementing Travel Demand Estimation Methodology by Integrated Use of Big Data from Multiple Sources
윤서연, 정일호, 이춘용, 김혜란, 육동형, 김광호, 이재현 지음 KRIHS 보고서
112 국토 제436호(2018. 2)
에 따르면, 각 도시가 인구와 교통수요에 대해 고유의 성 장패턴을 보이는 것으로 나타난다. 따라서 지역별 고유 성장패턴을 고려한 계수를 기반으로 하여 교통정책을 개 발해야 하며, 이러한 계수산출을 위해 빅데이터가 활용 될 수 있음을 보여주고 있다. 또한, 마지막으로는 교통분 석을 위한 사회 · 경제 데이터가 축적되지 않은 신규 도시 에 대해서도 빅데이터를 활용하여 교통수요 분포패턴을 분석할 수 있음을 보이고 있다. 이를 위해 이동통신 사용 자 분포 데이터를 활용하여 세종시 내 구역별 장 · 단거리 통행 유인 정도를 분석한 결과를 제시하였다.
이 보고서를 포함하여 교통분야에서 추진되고 있는 여 러 빅데이터 관련 연구 결과들은 교통에 대한 분석 또한 예외 없이 현재의 정형화된 양식을 변화시킬 수 있는 커 다란 전기를 맞이하고 있음을 시사한다. 더불어 자율주 행, C-ITS와 같은 새로운 기술체계의 도입이 가시화되 고 있어, 가까운 미래에 현재와는 확연히 다른 교통체계 가 마련될 것이라는 인식이 일반적이다. 따라서 거시적 인 추세를 가정한 집계적 교통분석보다는 다양한 데이터 를 통해 파악한 지역특성을 반영하여 교통체계를 효율적 이고 균형적으로 발전시키는 방안을 찾는 것이 앞으로 교통분석가에게 요구되는 역할이라 하겠다.
이 보고서는 단년도에 수행된 한계 때문에 사례분석 제시를 중심으로 하고 있으나, 장기적으로는 빅데이터 분석방법을 현재의 교통 분석방법과 조합하여 상호 보완 적인 체계를 정립하는 것이 필요하다. 이를 위해서는 데 이터를 확보하고 방법론을 개발하는 두 가지 노력이 동 시에 이루어져야 할 것이다. 교통분야에서 상시적으로 수집되는 대표적인 빅데이터인 대중교통 스마트카드 데 이터와 고속도로에서 수집되는 통행 데이터뿐만 아니라, 이동통신 데이터나 신용카드 매출 데이터 등 교통분야가 아닌 타 분야에서 수집된 데이터까지 활용하기 위한 방 안에 대한 연구도 활발히 이루어지고 있는데, 이를 실용 화하기 위해서는 민간기업의 데이터를 안정적으로 확보
할 수 있는 방안이 필요하다. 현재는 데이터가 가치라는 인식하에 수요가 많은 데이터를 보유한 민간기업들이 고 가에 데이터를 판매하고 있는데, 이 보고서에서 지적한 바대로 이러한 데이터 공급 상황하에서는 공공의 목적으 로 시계열 빅데이터를 누적하고 이로부터 정책적 시사점 을 도출하는 분석은 이루어지기가 어렵다. 앞으로는 민 간과 공공 양측이 합의할 수 있는 데이터 공급협약 또는 이 보고서에서 제시한 구독서비스 등을 통해 안정적인 데이터 공급체계 마련이 무엇보다 중요하다.
또한, 향후 교통시설에 IoT가 적용되고 여러 가지 센 서를 장착한 자율주행 차량이 도로 위 상황에 대한 데이 터를 대량으로 수집할 수 있게 되면, 교통류를 관제하고 교통시스템을 유지하기 위해 처리해야 할 데이터가 현재 와는 비교되지 않을 정도로 급격히 팽창하게 될 것이다.
따라서 기존의 도로 및 교통체계에 대한 데이터 관리 및 활용기술보다 훨씬 진화된 형태의 데이터 관리가 필요 할 것이며, 이 연구에서 제시한 바대로 교통분야가 정보 처리분야로 영역을 확대할 수 있는 노력과 관련 인력 양 성이 향후 4차 산업혁명 시대를 맞은 교통분야의 미래를 결정짓는 중요한 요소가 될 것이다.
이 보고서는 빅데이터 및 4차 산업혁명이라는 기 술 · 사회적 변화기를 맞아 교통분야에서도 혁신적인 대 응이 필요하다는 것을 직 · 간접적으로 제시하고 있다.
빅데이터를 활용하여 기존의 교통수요 추정의 한계를 보 완할 수 있는 구체적인 사례를 제시하여 향후 교통분석 의 발전 가능성을 보이고, 제안된 빅데이터의 활용방법 을 실용화하기 위해 필요한 정책방안을 제시하여 교통분 야의 빅데이터 활용 활성화 방향을 제시하였다. 이 보고 서에서 도출된 결과는 후속 연구를 통한 지속적인 발전 이 필요하며, 다음 단계에서는 사례분석 연구에서 그치 지 않고 빅데이터를 교통계획에 활용할 수 있는 구체적 인 방법론을 개발하여 현 방법론과 융합할 수 있는 방안 이 마련되어야 할 것이다.
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