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문제 정의
- 따라서 본 연구에서는 대전시 공유자전거를 대상으로 공유자전거 이용 패턴을 알아보고 이용수요에 미치는 요인을 분석함으로써 향후 공유자전거 서비스의 확대를 위한 이용수요 예측을 위한 기초 연구를 그 목적으로 한다.
- 본 연구는 대전시를 대상으로 공유자전거 이용 특성을 살펴보고 이용 활성화에 미치는 요인을 규명하고 이를 바탕으로 이용수요 예측모형 개발을 위한 방법론을 제시하였다.
- 여기서 절대적 근접 중심성이 높은 노드가 실제로 인접 노드와 이용률도 높은지 살펴보기로 한다. 107개 공유자전거 정거장 간의 이용횟수 O/D 자료를 기반으로 노드 간 O/D와 자기 반환된 자료를 이용하였으며, 노드 i의 자기 반환수요 RDi(trip)와 노드 i의 인근 노드와의 이용수요 Dij(trip)을 나타내면 Eqs.
제안 방법
- 독립변수의 자료 구축을 위해 ArcGIS 10 프로그램을 이용하여 대전지역을 10m × 10m크기의 셀(Cell)로 나눈 뒤 각 정거장별로도보 5분 거리인 반경 300m를 기반으로 데이터를 구축하였다.
- 연구를 위한 기본 데이터는 공유자전거(타슈) 이용자들의 OD(Origin- Destination) 자료, 통계청의 센서스 자료와 GIS 기반 자료(위치, 도로망 등)를 이용하였으며, 이용수요에 영향을 미치는 요인 분석을 위해서 전문가 인터뷰를 추가로 수행하였다.
- 이용수요에 영향을 미치는 요인을 살펴보기 위해 선정된 각각의 독립변수와 종속변수간의 상관관계 분석을 하였다. 상관관계 분석은 두 변수 간의 선형관계를 조사하는 것으로 선정된 종속변수 중 1인 가구밀도를 제외하고 모두 유의 수준이 0.
- 한편, 공유자전거 정거장 입지별 시간대별(주중, 주말 등) 및 이용비율 특성 등을 알아보기 위해 분포함수(distribution function)를 이용하여 이용특성을 살펴보았다.
대상 데이터
- 이러한 공선성문제와 잠재적 독립변수 중 설명력이 높은 변수만을 선정하기 위해 5% 유의수준에서의 단계입력방식(Stepwise method)을 적용하였다. 단계입력방식을 통해 선정된 변수로는 젊은층 비율, 버스 승하차 인원, 수변공간까지의 거리, 공원여부, 자전거도로 연장이 채택되었다. 이중 버스 승하차 인원이 가장 높은 영향력을 나타낸 것을 볼 수 있고 다음으로 자전거도로 연장이 영향력이 높았으며, 결정계수도 설명력이 높게 나타났다.
- 독립변수로는 통계청에서 제공하는 센서스(Census)자료를 기초로 젊은층(10~30대) 비율, 인구밀도, 1인가구 밀도, 지가, 종사자밀도 데이터를 기본적으로 선정하였고, 대전시에서 제공하는 버스정류장 위치와 이용객수, 공유자전거 정거장과 지하철역, 공원(한밭수목원, 유림공원, 엑스포 과학공원), 수변 공간(갑천, 유등천)과의 거리, 자전거도로 연장 등을 사용하였다.
- 본 연구의 지역적 범위는 대전광역시이며 대전광역시에서 운영하고 있는 공유자전거 ‘타슈(Tashu)’는 Fig. 2에서 보는 바와 같이 둔산과 유성지역에 집중적으로 분포되어 있으며, 태평권과 가오권, 송촌권은 도시철도 역과 아파트 밀집지역을 중심으로 운영되고 있다.
- 분석을 위한 자료의 범위는 2013년 일 년간 107개 정거장별 trip 발생분포이며, 1,014건에서 48,565건의 범위를 기록하였으며, 평균 7,736건을 기록하였다.
- 독립변수의 자료 구축을 위해 ArcGIS 10 프로그램을 이용하여 대전지역을 10m × 10m크기의 셀(Cell)로 나눈 뒤 각 정거장별로도보 5분 거리인 반경 300m를 기반으로 데이터를 구축하였다. 수변공간과 지하철역 공간데이터는 실제 도로네트워크상 거리로 하였으며 공원의 경우 모형의 정확성을 위해 반경 300m안의 공원존재 여부를 더미변수로 선정하였다.
- 연구의 범위로는 대전시 전역의 공유자전거정거장 가운데 2013년에 새로 신설되거나 운행중단 되지 않은 정거장 107개를 대상으로 이용객 O/D 자료를 이용하였다.
데이터처리
- 대전시 공유자전거 이용수요에 영향을 미치는 요인을 살펴보기 위해 기존 연구의 고찰 및 전문가 자문을 통해 영향인자를 먼저 선정하였으며 이를 독립변수(X)로 두고, 2013년 공유자전거 이용객수(trip)를 종속변수(Y)로 하는 다중회귀분석(multiple regression)을 실시하였다.
이론/모형
- 본 연구에서는 그래프 이론(Graph theory)을 이용하여 근접중심성(closeness centrality)을 산정해 보기로 한다. 근접 중심성은 한 노드(공유자전거 정거장)가 다른 노드에 얼마나 가깝게 있는가를 나타내는 지표로 두 노드 사이의 연결거리를 기준으로 측정하며 근접 중심성이 높은 노드는 네트워크 내 다른 모든 노드들과 가장 짧은 연결거리를 가지고 있음을 의미하는 것으로 노드 i의 절대적 근접 중심성 지수(CI, ci)는 Eq.
- 이러한 공선성문제와 잠재적 독립변수 중 설명력이 높은 변수만을 선정하기 위해 5% 유의수준에서의 단계입력방식(Stepwise method)을 적용하였다. 단계입력방식을 통해 선정된 변수로는 젊은층 비율, 버스 승하차 인원, 수변공간까지의 거리, 공원여부, 자전거도로 연장이 채택되었다.
성능/효과
- 한편 Figs. 2 and 7을 비교해 보면, 대전시 전역을 대상으로 공유자전거 정거장이 균등하게 설치되어 있지 않기 때문에 정부청사역, 시청 등과 같이 절대적 근접 중심성이 높은 곳보다 일부 지역(유성, 둔산 등)을 중심으로 작은 중심점을 형성(Hub-andspoke 특성)하고 있음을 확인할 수 있다.
- 그리고 이용수요가 큰 노드들의 특성이 갑천과 수목원 등 레저를 목적으로 한 이용이 용이한 곳에 위치했을 뿐만 아니라 다소 거리가 먼 노드 간(한밭수목원-유성구청 및 장대4거리, 무역전시관-유성구청 등)에도 레저 이용수요가 많음을 확인할 수 있다.
- 나아가 일부 상업시설이 밀집한 지역(타임월드)과 공원 및 버스정류장 간의 이동과 지하철 역(유성온천 역)과 아파트 간의 이동 패턴도 존재함을 확인할 수 있었다.
- 대전시 공유자전거 정거장을 대상으로 절대적 근접 중심성을 산정한 결과는 상대적으로 중앙에 위치한 정부청사역, 둔산하이마트, 타임월드, 을지대학병원, 갈마역 그리고 시청 순으로 나타났다.
- 대전시에서 제공하는 107개 공유자전거 정거장의 2013년의 이용객 대여 및 반납정보를 활용하여 분석한 결과, 대전시의 공유자전거는 하루 평균 2,268건/일 이용하며, 평균 이용시간은 32분으로 나타났다.
- 또한 공유자전거를 빌린 장소로 다시 회귀하는 비율이 매우 높았으며, 절대적 근접 중심성과 이용 중심성 지표를 기준으로 비교한 결과 공유자전거 정거장의 분포가 균등하게 분포되어 있지 않아 특정 지역(둔산, 유성 등)에 이용패턴이 치우쳐 있음을 확인하였다. 향후 공유자전거 정거장의 추가 설치 혹은 자전거 수리 및 정보 센터 등의 입지선정에 본 연구의 성과를 활용할 수 있을 것으로 기대된다.
- Table 1에서 보는 바와 같이 공유자전거 정거장의 입지에 따른 이용 특성의 경우 특이한 점은 입지에 상관없이 통행발생과 집중의 비율이 거의 차이가 없었다. 또한 지하철 인근의 경우 주말과 주중의 이용비율이 19~20% 수준이며, 대학교 인근의 경우 14~16% 수준으로 거의 차이가 없는 반면, 공원 인근의 정거장의 경우 주중/주말의 비율이 19%~24% 수준으로 다소 차이가 남을 확인할 수 있었다.
- 이용수요에 영향을 미치는 요인을 살펴보기 위해 선정된 각각의 독립변수와 종속변수간의 상관관계 분석을 하였다. 상관관계 분석은 두 변수 간의 선형관계를 조사하는 것으로 선정된 종속변수 중 1인 가구밀도를 제외하고 모두 유의 수준이 0.1보다 작았으며, 이중 자전거도로 연장이 R=0.616으로 상관계수가 가장 높았다.
- 7에서 원으로 표시된 것이 자기 반환수요의 크기이며 화살표로 나타낸 것이 인근 노드와의 이용수요의 크기이다. 여기서 알 수 있는 바와 같이 대전시 공유자전거 정거장 가운데 가장 이용수요가 큰 정거장은 한밭수목원, 장대4거리, 유성구청, 타임월드, 월평역 순이며, 이들 역은 동시에 자기 반환수요도 상대적으로 크게 나타났다.
- 이동거리와 이용시간 특성은 Fig. 3에서 보는 바와 같이 20분 이내 통행이 가장 잦고 한 시간 이상의 통행은 거의 없는 것으로 확인되었으며, 이동거리도 600~1200m의 단거리에 집중되어 있으며 5Km 이상의 장거리 통행도 확인할 수 있었다. 한편 주중이 70%, 주말이 30%의 운행횟수를 보였으며 주말이 주중보다 하루 약 200건(trip) 더 높은 경향을 보였다.
- 이용수요 예측을 위한 모형에서 최종적으로 버스승하차 인원, 자전거도로 연장, 공원여부, 수변공간까지의 거리, 젊은층 비율순으로 영향력이 있었으며, 선정된 변수의 신뢰도(R-Square)는 0.74 정도로 우수한 것으로 나타났다. 이는 자전거도로 인프라가 잘 구축되어있는 곳일수록 이용수요가 많고, 젊은층이 많고 유동인구가 많은 대학교나 상업시설 주위에서 공유자전거 이용수요가 높게 나타났다.
- 이용특성을 살펴본 결과 공원 인근에서 공유자전거 정거장의 설치 비율에 비해 이용비율이 상대적으로 높았으며, 주중보다 주말 이용수요가 높은 것으로 나타나 대전의 경우 레저를 주목적으로 이용하고 있음을 알 수 있었다.
- 이중 버스 승하차 인원이 가장 높은 영향력을 나타낸 것을 볼 수 있고 다음으로 자전거도로 연장이 영향력이 높았으며, 결정계수도 설명력이 높게 나타났다.
- 입지에 따른 차이를 살펴보면 먼저 지하철 역 인근의 통행발생과 집중 비율이 20% 수준인 것으로 나타났으며, 대학 인근과 공원의 경우 15%와 22% 수준으로 나타나 공원 인근에 공유자전거의 이용비율이 가장 높은 것으로 나타났다.
- 정거장에서 도보 5분 거리인 반경 300m을 기준으로 자전거 정거장의 입지를 지하철 인근, 대학교 인근 및 공원과 기타로 구분하여 분석하였으며, 먼저 지하철 인근 공유자전거 정거장수는 전체 107개 가운데 15개(14%), 공원은 11개(10%), 대학교 근처 정거장은 9개(8.4%)로 나타났다.
- 즉, 지하철과 대학 인근의 경우에는 공유자전거 정거장 설치비율(14%와 10%)에 비해 이용률은 전체에서 차지하는 비율이 20%와 15%로 약 5% 정도 높은 반면 공원 인근의 경우에는 공유자전거 정거장의 설치 비율이 10%인데 비해 이용률은 전체 통행에서 22% 수준으로 상대적으로 크게 높게 나타났다. 즉, 대전의 공유자전거의 이용은 공원과 수변공간을 중심으로 주말에 레저를 주목적으로 하고 있음을 알 수 있다.
- 4 참조). 한편 시간별 이용객은 Fig. 4에서 보는 바와 같이 18시에서 가장 높게 관측되었으며, 주말은 이용객이 하루 중 시간이 지날수록 점차 상승하는 곡선을 그리는 반면 주중은 출퇴근시간(오전8시, 오후 18시)을 기점으로 오전 오후에 각각 상승곡선을 그리는 것을 확인하였다.
- 현재 우리나라의 자전거 수단분담률은 약 2% 수준으로 자전거 선진도시의 15~20%에 비해 매우 낮은 수준이며, 행정안전부(2010)의 조사결과에서와 같이 자전거 이용 목적이 레저/스포츠 53.9%, 쇼핑 18.2%, 친교 12.5%, 출퇴근 7.4%로 이동성 지원의 본래의 목적보다는 레저 등의 목적으로 활용되고 있음을 확인할 수 있다.
후속연구
- 그러나 대부분의 기존 연구는 각 지역 및 도시가 가지는 통행과 관련한 지역적 고유 특성(수단분담, 기상변화, 지리적 혹은 도로 네트워크 특성, 인구 구성 등)에 따른 영향을 간과하고 있으며, 우리나라와 같이 아직 공유자전거가 주요 교통수단으로서의 역할을 담당하지 못하고 있는 현실에서 각 지역이 가지고 있는 특성을 고려한 이용수요의 영향 분석과 수요예측 모형의 개발은 공유자전거의 활성화와 정거장 위치결정을 위한 기초자료로 활용될 것이다.
- 절대적 근접 중심성이 높은 곳은 공유자전거의 수리 및 주차 시설 혹은 정보센터 등의 입지 선정에 유리하며 향후 공유자전거 정거장의 추가 설치 시에 중요한 기초 자료가 될 수 있을 것으로 판단된다.
- 또한 공유자전거를 빌린 장소로 다시 회귀하는 비율이 매우 높았으며, 절대적 근접 중심성과 이용 중심성 지표를 기준으로 비교한 결과 공유자전거 정거장의 분포가 균등하게 분포되어 있지 않아 특정 지역(둔산, 유성 등)에 이용패턴이 치우쳐 있음을 확인하였다. 향후 공유자전거 정거장의 추가 설치 혹은 자전거 수리 및 정보 센터 등의 입지선정에 본 연구의 성과를 활용할 수 있을 것으로 기대된다.
- 향후 연구과제로는 계절별, 월별, 소규모 지역별 이용특성에 대한 심도있는 연구와 함께 통행 목적별, 이용자 연령, 기상상태 등 이용수요에 영향을 미치는 다양한 환경 인자들을 고려한 연구가 필요할 것으로 판단된다.
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