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문제 정의
- 본 연구를 통해 생성된 분석 결과물을 객관적으로 평가하기 위하여 전문가들의 의견을 조사하였다. 전문가 의견조사는 관련 학계 전문가, 업계 전문가, .
- 시공간데이터를 탐색하고 분석하려는 필요성과 중요성이 점차 증대되고 있는 시점에서 본 연구는 공간차원(승 . 하차역차원)의 차원 항목(지하철역)에 애트리뷰트로 지리좌표를 부여함으로써 시공간 데이터의 지리적 분석을 가능하게 하는 다차원 모델을 제안하였다. 그리고 지하철 패스 카드 데이터와 GIS 마케팅 툴인 Marker[니즈아이, 2005]를 사용하여 시공간데이터를 지도 위에 표현하였다.
제안 방법
- 이에 본 연구는, 시공간데이터인 지하철 패스 카드 데이터(패스카드를 이용한 지하철 승객의 승차와 하차 정보를 기록한 데이터)를 사용하여 SOLAM에적절한 다차원모델을 제안하고 그 분석 결과를 GIS 마케팅 툴인 Marzer[니즈아。], 2005]를 사용하여 실제 지도에 시각적으로 표현하였다. 그리고 연구결과의 유용성을 객관적으로 평가하기 위하여 연구결과에 대한 관련 전문가들의 의견을 조사하였다.
- 그리고 지하철 패스 카드 데이터와 GIS 마케팅 툴인 Marker[니즈아이, 2005]를 사용하여 시공간데이터를 지도 위에 표현하였다. 마지막으로, 시각적 분석결과의 유용성을 객관적으로 평가하기 위하여 분석결과에 대한 관련 전문가들의 의견을 조사하였다.
- 승차 시간 차원과 하차시간 차원은 '시간대 소계 - 시간대' 순으로 레벨간 계층구조를 가지며 상위레벨인 '시간대 소계'는 시간대별로 통행 건수의 분포를 분석하여 설정하였다.
- 승차역 차원과 하차역 차원은 '지역-지하철역' 순으로 각 레벨 사이에 계층구조를 가지며 상위 레벨인 '지역'은 서울시에서 시행한 '가구 통행실태조사[김순관 외, 2003]'에서 지리적 분석단위로 설정한 지역구분을 토대로 하였다. 승차 시간 차원과 하차시간 차원은 '시간대 소계 - 시간대' 순으로 레벨간 계층구조를 가지며 상위레벨인 '시간대 소계'는 시간대별로 통행 건수의 분포를 분석하여 설정하였다.
- 지리좌표 테이블(Coordinates)은 향후 다른 공간 데이터와의 연계를 위하여 승차역 테이블(OnStaion)과 하차 역 테이블(OffStation)로부터 분리되었다. 이를 기반으로 관계형 데이터베이스를 구축하였으며, 구축된 관계형 데이터베이스에 (주)니즈아이의 GIS 마케팅 툴인 Marzer를 사용하여 질의하였다. 이러한 과정을 통하여<그림 6, 그림 7, 그림 8>과 같은 시각적인 분석결과를 생성하였다.
- 시공간 데이터의 분석 시스템인 SOLAP을 지원하는 다차원 모델에 관한 연구는 찾아보기 힘들다. 이에 본 연구는, 시공간데이터인 지하철 패스 카드 데이터(패스카드를 이용한 지하철 승객의 승차와 하차 정보를 기록한 데이터)를 사용하여 SOLAM에적절한 다차원모델을 제안하고 그 분석 결과를 GIS 마케팅 툴인 Marzer[니즈아。], 2005]를 사용하여 실제 지도에 시각적으로 표현하였다. 그리고 연구결과의 유용성을 객관적으로 평가하기 위하여 연구결과에 대한 관련 전문가들의 의견을 조사하였다.
- 지금까지 비즈니스 데이터의 분석은 시간적인(날짜별, 요일별, 월별, 년도별) 분석에 집중하였지만, 본 연구에서는 시공간데이터의 지리적 분석을 가능하게 하는 다차원 모델을 제안하고 이를 구현함으로써 공간적인 분석의 유용성을 보여주었고 이를 전문가들의 의견을 통하여 객관적으로 평가하였다. 지도 위에 비즈니스 정보가 제공되기 때문에 의사결정자는 정보를 직관적으로 해석하고 이해하여 궁극적으로 보다 효율적이고 효과적인 의사결정을 할 수 있다.
- 지도 위에 분석결과를 표현하기 위하여, 이전 절에서 제안한 다차원 모델을 반영하여《그림 5>와 같이 1개의 사실 테이블과 5개의 차원 테이블을 갖는 스노우플레이크 스키마를 설계하였다. 사실 테이블은 승차역(OnStationlD), 하차역(OffStationlD), 승차시간(OnTimelD), 하차시간(OffTimelD)을 속성으로 가지며 이들은 각각의 차원 테이블과 조인되어있다.
- 측정지표로는 통행건수와 이동시간이 있으며, 이 두 가지 변수를 이용하여 평균 이동 시간을 파생시켰다
대상 데이터
- 하차역차원)의 차원 항목(지하철역)에 애트리뷰트로 지리좌표를 부여함으로써 시공간 데이터의 지리적 분석을 가능하게 하는 다차원 모델을 제안하였다. 그리고 지하철 패스 카드 데이터와 GIS 마케팅 툴인 Marker[니즈아이, 2005]를 사용하여 시공간데이터를 지도 위에 표현하였다. 마지막으로, 시각적 분석결과의 유용성을 객관적으로 평가하기 위하여 분석결과에 대한 관련 전문가들의 의견을 조사하였다.
- 본 연구에 사용된 지하철 패스카드 데이터는 2004년 5월 24일 하루 동안 K 신용카드사의 패스 카드로 승차요금을 결제한 1, 184, 170건의 통행 데이터이며 일련의 전처리 과정을 거쳐 1, 135, 092건을 연구에 사용하였다.
- 시공간데이터 분석을 위한 다차원 모델에서는 차원뿐만 아니라 측정지표도 지역의 범위 또는 경계 등을 나타내는 지리적인 의미를 가질 수 있지 만[Han외 2인, 1998 ; Stefanovic외 2인, 2000], 본 연구에서는 차원만을 연구대상으로 하였다.
- 지하철 현업 담당자 둥을 대상으로 2005년 12월 22일부터 2006년 2월 20일까지 2개월여에 걸쳐 이메일을 통하여 실시되었다. 전문가들에게 연구결과물과 기존 분석시스템 (OLAP)으로부터 생성된 결과물의 비교, 분석 결과물의 유용성 또는 가치, 분석결과물의 문제점 또는 개선사항, 기타의견 등을 묻는 질문과 함께 분석결과물을 첨부한 이메일을 발송하였으며, 의견수렴 결과 총 10명의 전문가들로부터 회신을 받았다.<표 3>은 수집된 전문가 의견을 정리한 것이다.
- 전문가 의견조사는 관련 학계 전문가, 업계 전문가, . 지하철 현업 담당자 둥을 대상으로 2005년 12월 22일부터 2006년 2월 20일까지 2개월여에 걸쳐 이메일을 통하여 실시되었다. 전문가들에게 연구결과물과 기존 분석시스템 (OLAP)으로부터 생성된 결과물의 비교, 분석 결과물의 유용성 또는 가치, 분석결과물의 문제점 또는 개선사항, 기타의견 등을 묻는 질문과 함께 분석결과물을 첨부한 이메일을 발송하였으며, 의견수렴 결과 총 10명의 전문가들로부터 회신을 받았다.
성능/효과
- 첫째, 데이터 분석결과를 실제 지도를 사용하여 시각적으로 표현함으로써 기존의 분석 시스템과 비교하여 사용자(분석가, 의사결정자 등)의 의사결정에 긍정적인 효과를 줄 수 있다. 둘째, SOLAP을 지하철 유동인구 분석에 적용한 분석결과는 지하철 관련 기관의 정책 수립 및 운영 계획을 위한 기반 정보로 유용하게 사용될 수 있다. 이와 관련해서 교통수단별 통행 분석, 연령별/성별 분석; 승객의 이동 경로 분석 등이 보완되어야 할 것이다.
- 본 연구에 사용한 분석 툴과 제안한 다차원모델은 앞서 전문가가 지적한 바와 같이, 공간 데이터의 시각적 표현에 있어서는 우수하나 에서 소개한 SOLAP의 특징과 비교하여볼 때 탐색과 분석 기능은 상대적으로 미약한 수준이다.
- 다음과 같다. 첫째, 데이터 분석결과를 실제 지도를 사용하여 시각적으로 표현함으로써 기존의 분석 시스템과 비교하여 사용자(분석가, 의사결정자 등)의 의사결정에 긍정적인 효과를 줄 수 있다. 둘째, SOLAP을 지하철 유동인구 분석에 적용한 분석결과는 지하철 관련 기관의 정책 수립 및 운영 계획을 위한 기반 정보로 유용하게 사용될 수 있다.
후속연구
- 따라서 본 연구는 데이터의 분석적인 측면에서 시각적인 표현에만 머무르고 진정한 SOLAP 개념에 부합하는 기능을 소개하지 못하는 한계를 갖고 있다. 그러므로, 앞으로 GIS 기능과 OLAP 기능을 효과적으로 통합한 SOLAP 툴이 개발되기를 기대한다.
- 본 연구에 사용한 분석 툴과 제안한 다차원모델은 앞서 전문가가 지적한 바와 같이, 공간 데이터의 시각적 표현에 있어서는 우수하나 <표 1>에서 소개한 SOLAP의 특징과 비교하여볼 때 탐색과 분석 기능은 상대적으로 미약한 수준이다. 따라서 본 연구는 데이터의 분석적인 측면에서 시각적인 표현에만 머무르고 진정한 SOLAP 개념에 부합하는 기능을 소개하지 못하는 한계를 갖고 있다. 그러므로, 앞으로 GIS 기능과 OLAP 기능을 효과적으로 통합한 SOLAP 툴이 개발되기를 기대한다.
- 이와 관련해서 교통수단별 통행 분석, 연령별/성별 분석; 승객의 이동 경로 분석 등이 보완되어야 할 것이다. 셋째, 단색의 원의 크기로 모든 역의 정보를 표현하는 표현방식은 사용자가 이해하기에 복잡하므로 표현방식을 개선할 필요가 있다. 넷째, 공간정보의 분석이라고 하기에는 분석의 기능적 한계가 있다.
- 시공간데이터 분석의 중요성에도 불구하고 비즈니스 영역에서의 시공간데이터 분석 예는 극히 초보적인 단계이다. 이에 앞으로 비즈니스 분야를 포함한 여러 분야의 시공간 데이터를 분석하는 연구를 통해 시공간데이터 분석을 위한 다차원 모델을 보완해야 할 필요가 있다.
- 둘째, SOLAP을 지하철 유동인구 분석에 적용한 분석결과는 지하철 관련 기관의 정책 수립 및 운영 계획을 위한 기반 정보로 유용하게 사용될 수 있다. 이와 관련해서 교통수단별 통행 분석, 연령별/성별 분석; 승객의 이동 경로 분석 등이 보완되어야 할 것이다. 셋째, 단색의 원의 크기로 모든 역의 정보를 표현하는 표현방식은 사용자가 이해하기에 복잡하므로 표현방식을 개선할 필요가 있다.
- 지도 위에 비즈니스 정보가 제공되기 때문에 의사결정자는 정보를 직관적으로 해석하고 이해하여 궁극적으로 보다 효율적이고 효과적인 의사결정을 할 수 있다. 향후 본 연구에서 제안한 것과 같은 시스템을 고객, 물류, 수송수단 등과 같은 이동객체의 분석에 적용한다면, 이동성(시간 변화에 따른 공간이동), 방향성, 공간성 등이 추가로 분석되어 비즈니스 객체에 대한 이해가 높아질 것이다. 본 연구에 사용한 분석 툴과 제안한 다차원모델은 앞서 전문가가 지적한 바와 같이, 공간 데이터의 시각적 표현에 있어서는 우수하나 <표 1>에서 소개한 SOLAP의 특징과 비교하여볼 때 탐색과 분석 기능은 상대적으로 미약한 수준이다.
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