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[ 대전시 공공자전거(타슈) 현황 분석 (빅데이터분석과) ]


최근 에너지 및 환경에 대한 관심이 높아지면서, 지속가능한 교통체계 구현에 대한 관심이 대내·외적으로
높아지고 있으며, 특히 지속가능한 교통체계 중 하나인 자전거는 전 세계적으로 주목 받고 있다.

아래 조사 결과에서도 확인할 수 있듯이 공공자전거 도입 국가가 크게 늘어났고<그림 1>, 특히 인구밀도가
높은 아시아 지역에서의 도입이 급속도로 증가하고 있다<그림 2>. 우리나라에서도 이러한 흐름에 맞추어 중앙정부와 지방자치단체에서 자전거에 대한 정책을 수립하고 있다. 대표적인 운영 사례가 따릉이(서울), 타슈(대전) 및 누비자(창원) 등이 있고, 특히 서울시의 경우 현재 5600대 수준의 공공자전거를 2017년 하반기까지 2만대로
늘리는 계획을 발표하였다.

그림1:도입국가그림2:지역별 프로그램


하지만 효과적인 공공자전거 도입과 효율적인 운영을 위해서는 공공자전거 수요나 이용패턴에 영향을 미치는 요인을 파악하는 것이 필요하며, 시간대별 변화나 대여소 위치등에 따라 이용 패턴이 어떻해 달라지는지를
파악하는 빅데이터 분석이 필요하다. 국내·외적으로 공공자전거 이용 패턴 분석 결과와 함께 자전거 대여소
최적화 및 자전거 재배치 문제에 대해서 많은 연구 결과들이 제안되었다.
그림3: 보스턴 최적 대여소 위치그림4: 니스 최적 대여소 위치


그 사례로 보스턴 <그림 3>이나 프랑스 니스 <그림 4>와 같이 자전거 이용 패턴 및 교통 등 분석 결과에
기반하여 신규 공공자전거 대여소의 대한 최적위치를 판단하는 연구를 발표 하였고, 코넬대 에서는 뉴욕시의
공공자전거 재배치 최적화와 관련된 연구를 발표 하였다. 자전거 재배치 최적화 문제는 자전거가 특정 대여소 위주로 대여되거나 반납이 되면, 트럭 등을 이용하여 자전거를 재배치를 해야 하는데, 투입되는 트럭의 수와
이동 경로를 최소화하면서도 자전거 가용율을 최대화 하는 문제이다. 예를 들어 아래 그림 5는 뉴욕시 자전거의 출근과 퇴근시간대의 대여 위주 및 반납 위주의 대여소를 표시한 것이다.

이와 같이 다양한 조건의 대여소가 있을 때 트럭 경로를 최소화하면서 자전거를 재배치하는 방안을 고려해야 한다. 이런 문제는 컴퓨터 알고리즘에서는 NP-Hard 문제로 분류하며 보통 근사적인 방법으로 해결하게 된다.
<그림5>뉴욕시 자전거 대여소: 대여위주(red) 반납위주(purple) 대여소, 출근시간대(왼쪽)과 퇴근시간대(오른쪽)
대전시 공공자전거의 경우에도 신규 대여소 위치 선정 및 재배치 최적화가 필요한 상황으로 이에 대한
빅데이터 분석을 현재 수행중이다. 현재 수행중인 탐색적 분석 중간 결과를 보면 주거지역 대여소
<그림 6의 파란선> 에서는 출근용도로 사용되는 모습을 볼 수 있으며 그 외 지역은 주로 오후 3시부터 오후 9시까지 집중적으로 사용됨을 알 수 있다. 또한 기온과의 선형적 상관관계도 높아서 겨울철의 공공자전거 사용이 매우 낮아짐을 알 수 있다.
그림6:위치별 시간대별 대여 분포그림7: 기온과의 상관관계

<그림 8>의 의사결정트리를 참고하면 대여위치에 있어서도 주거지보다는 주요 상권, 대학, 유원지등에서
대여건수가 윌등히 높으며 지하철 및 버스 정류장의 거리에 따라 대여건수에 차이가 있음을 알 수 있다.

※ Category : 주거지 0, 상권 1, 대학 2, 정부기관 3, 유원지 4
그림8:대여소 사용건수에 대한 의사결정 트리

향후 분석 계획은 상기와 같은 분석 결과를 바탕으로 신규 대여소 위치 및 자전거 재배치 최적화를 진행할 예정이다. 신규 대여소 위치 판단을 위해 대전의 각 위치별 자전거 사용 요구 예측 값을 Random Forest나 Neural Network 등 다양한 Machine Learning 알고리즘을 이용해서 산출할 수 있을 것이고 이를 커널밀도추정 등의
방법을 이용하여 히트맵으로 시각화할 예정이다. 또한 재배치 관련해서는 각 대여소의 대여건수와 반납건수에
대한 정보를 바탕으로 Heuristic Approach를 사용하여 재배치 최적화 방안을 제안할 예정이다.

이러한 데이터 분석이 분석으로만 끝나는 것이 아니라 분석 결과에 기반한 정책이 실제 수립 및 반영되어,
공공 자전거 활성화와 이를 통한 환경 개선에 도움이 되었으면 한다.