[논문]서울시 공공자전거 이용현황 분석을 통한 자전거이용 활성화 정책

김승현; 민소윤

문제 정의

서울시 공공자전거 이용현황을 분석하기 위해 서울시 공공자전거 대여소별 이용정보에서 공공자전거 대여반납 이력 데이터를 처리하여 가장 많이 이용되는 대여소를 선별한다. 대여소 선별 이후 서울시 공공자전거 대여소의 위치정보를 추가하기 위해 서울시 공공자전거 대여소정보와의 조인을 통해 새로운 데이터를 만들어낸다. 다음으로 자전거사고가 많이 일어난 지역을 알아내기 위해 자전거사고 다발지 데이터의 위치정보를 선별한다.
앞서 언급했듯이 서울시의 공공자전거 이용률은 날이 갈수록 증가하고 있으며 이에 따른 자전거사고도 증가하고 있다. 따라서 본 연구에서는 자전거사고를 감소시키기 위한 해결방안으로 빅 데이터 기반의 자전거도로 개편 및 확충 개선안을 제시하였다. 본 개선안이 시행된다면 앞서 언급한 효과들을 기대할 수 있다.
안전모 착용을 의무화하면 이런 사고를 충분히 줄여 생명을 보호할 수 있다는 주장이다. 본 연구가 공공자전거 이용의 안전과 이용률 증대를 위한 개선안인 만큼 안전모 착용 의무화와 같이 자전거 관련 안전법률의 개선을 바라는 바이다.
이러한 결과를 바탕으로 본 연구의 목적인 기존 자전거도로의 개편과 새로운 자전거 도로의 확충 지역을 선정하는 기준을 세울 수 있다.

제안 방법

대여소 선별 이후 서울시 공공자전거 대여소의 위치정보를 추가하기 위해 서울시 공공자전거 대여소정보와의 조인을 통해 새로운 데이터를 만들어낸다. 다음으로 자전거사고가 많이 일어난 지역을 알아내기 위해 자전거사고 다발지 데이터의 위치정보를 선별한다.
대여소를 선출할 때 따릉이 평균 이용거리가 3km인 점을 고려하여 사고 다발지와 대여소와의 거리가 평균 이용거리보다 먼 지역을 선별에서 배제한다. 또한 노선을 확정할 때 기존의 자전거도로를 적극 활용하여 개선 및 보완한다.
그림 11는 서울시 자전거도로 위치정보를 ArcGIS를 사용하여 서울시 지도 위에 시각화한 것이다. 이 기존의 자전거도로 데이터를 기반으로 개편을 시행할 노선과 확충이 필요한 지역의 노선을 선정하고 추가한다.
12632개의 행과 18개의 열로 구성되어 있으며 자전거도로를 고유번호와 링크 ID로 구분하고 시작노드, 끝 노드 ID, 도로 길이, 링크 각도, 위도, 경도 등이 데이터에 포함되어 있다. 이 중 위도와 경도를 추출하여 자전거도로를 지도위에 시각화하고 분석을 진행하였다.
이러한 근거로 사고다발지역의 밀도가 높고 공공자전거 이용률이 가장 높은 마포구를 표본으로 선정하여 분석을 진행하였다.
이용률도 해마다 증가하여 2018년 7월 기준 따릉이앱 가입자는 88만 5622명으로, 서울시민 10명 중 1명이 따릉이를 이용하는 것으로 나타났다. 이를 근거로 공공자전거 이용현황이 서울시 자전거 이용현황을 대체할 수 있다고 판단하였고, 서울시 공공자전거 대여소 정보와 대여소별 이용정보를 본 연구의 데이터 처리 과정에서 사용하였다.
387개의 행과 15개의 열로 구성되어 있으며, 2017년 발생한 교통사고 중 자전거사고가 많이 발생한 지역의 위치, 사상자정보 등이 포함되어 있다. 자전거도로 위치정보와 마찬가지로 위도와 경도를 추출하고 전국단위 데이터이므로 서울특별시에 속하는 데이터만을 추출하여 분석을 진행하였다.
처리된 두 데이터를 서울시 지도에 시각화하여 표현한 후 데이터의 위치정보가 겹쳐지는 지역들을 선별한다. 선별된 지역들은 사고가 잦고 자전거 이용이 많아 자전거도로의 필요성이 높은 지역이라 판단하고 선별된 지역에 자전거도로 노선을 정한다.
최종적으로 서울시 자전거도로 위치정보를 통해 기존의 자전거도로의 위치를 확인하고 기존 자전거도로와 새로운 노선을 연결하여 자전거도로 노선을 확정한다.

대상 데이터

2017년 9월 기준으로 현장 조사와 데이터 현행화를 통해 작성된 데이터이다. 12632개의 행과 18개의 열로 구성되어 있으며 자전거도로를 고유번호와 링크 ID로 구분하고 시작노드, 끝 노드 ID, 도로 길이, 링크 각도, 위도, 경도 등이 데이터에 포함되어 있다. 이 중 위도와 경도를 추출하여 자전거도로를 지도위에 시각화하고 분석을 진행하였다.
서울 열린 데이터광장에서 제공하고 있는 서울시 자전거도로 위치정보이다(그림 3). 2017년 9월 기준으로 현장 조사와 데이터 현행화를 통해 작성된 데이터이다. 12632개의 행과 18개의 열로 구성되어 있으며 자전거도로를 고유번호와 링크 ID로 구분하고 시작노드, 끝 노드 ID, 도로 길이, 링크 각도, 위도, 경도 등이 데이터에 포함되어 있다.
도로교통공단에서 제공하는 2017년 전국 자전거 사고 다발지 데이터이다(그림 4). 387개의 행과 15개의 열로 구성되어 있으며, 2017년 발생한 교통사고 중 자전거사고가 많이 발생한 지역의 위치, 사상자정보 등이 포함되어 있다. 자전거도로 위치정보와 마찬가지로 위도와 경도를 추출하고 전국단위 데이터이므로 서울특별시에 속하는 데이터만을 추출하여 분석을 진행하였다.
월간 데이터이므로 대여일자에는 해당 연도와 월까지 표시되어 있고 대여소에 대한 위치정보는 포함되어있지 않다. 대여소에 대한 위치정보를 추가하기 위해 서울시 공공자전거 대여소정보와 정보를 통합하여 사용하였다.
도로교통공단에서 제공하는 2017년 전국 자전거 사고 다발지 데이터이다(그림 4). 387개의 행과 15개의 열로 구성되어 있으며, 2017년 발생한 교통사고 중 자전거사고가 많이 발생한 지역의 위치, 사상자정보 등이 포함되어 있다.
본 연구에서는 서울시에서 시행중인 심야버스노선 확정 방법을 데이터 처리 과정에 참고하였다. 서울특별시는 대중교통데이터(시민들이 이용한 심야택시 승•하차 데이터 500만 건)와 KT의 유동인구 데이터(KT 통화량 데이터 30억 건)를 결합해 지리정보시스템(GIS)으로 지도상 유동인구 패턴을 시각화하여 노선을 최종 확정하였다.
서울 열린 데이터 광장에서 제공하는 서울시 공공자전거 대여소 정보이다(그림 5). 1164개의 행과 7개의 열로 구성되어 있으며 대여소가 속한 구, 대여소번호, 대여소명, 주소, 거치대수, 위도, 경도가 포함되어있는 것을 확인할 수 있다.
서울 열린 데이터광장에서 제공하고 있는 서울시 자전거도로 위치정보이다(그림 3). 2017년 9월 기준으로 현장 조사와 데이터 현행화를 통해 작성된 데이터이다.
서울 열린 데이터광장에서 제공하는 2017년 서울시 공공자전거 대여소별 이용정보이다(그림 6). 8563개의 행과 6개의 열로 구성되어 있으며 공공자전거 대여일자, 대여소번호, 대여건수, 반납건수가 포함되어 있다.
서울시 공공자전거 이용현황을 분석하기 위해 서울시 공공자전거 대여소별 이용정보에서 공공자전거 대여반납 이력 데이터를 처리하여 가장 많이 이용되는 대여소를 선별한다. 대여소 선별 이후 서울시 공공자전거 대여소의 위치정보를 추가하기 위해 서울시 공공자전거 대여소정보와의 조인을 통해 새로운 데이터를 만들어낸다.
서울특별시는 대중교통데이터(시민들이 이용한 심야택시 승•하차 데이터 500만 건)와 KT의 유동인구 데이터(KT 통화량 데이터 30억 건)를 결합해 지리정보시스템(GIS)으로 지도상 유동인구 패턴을 시각화하여 노선을 최종 확정하였다. 이에 착안하여 서울시 공공자전거가 가장 많이 이용되고 사고가 많이 일어나는 지역 데이터를 분석하여 새로운 자전거 도로 노선을 구상하였다.

성능/효과

서울 열린 데이터 광장에서 제공하는 서울시 공공자전거 대여소 정보이다(그림 5). 1164개의 행과 7개의 열로 구성되어 있으며 대여소가 속한 구, 대여소번호, 대여소명, 주소, 거치대수, 위도, 경도가 포함되어있는 것을 확인할 수 있다.
Christopher Monsere 교수의 연구결과를 통해 자전거도로의 존재가 자전거 이용률 상승에 기여함을 알 수 있으며, 결과를 기반으로 본 개선안 시행 시 자전거 이용률 증가를 기대할 수 있다. 또한 자전거 이용률증가에 따른 환경문제 해소 효과도 기대할 수 있다.
가천대학교 의과대학 길병원 응급의학교실에서 발표한 논문 “국내 자전거사고에서 자전거도로와 그 외 장소에서의 비교”에서는 다변량 로지스틱 회귀분석을 통해 자전거도로와 낮은 사망률 간에 통계적 유의성을 보였으며, 이는 자전거 관련 손상에서 자전거도로의 존재가 중증도 및 사망률을 낮추는데 기여함을 의미한다. 따라서 본 개선안이 시행되었을 때 자전거관련 교통사고가 줄어들어 시민의 안전도 증가를 기대할 수 있다.
연구를 진행한 결과 자전거사고 다발지 데이터와대여반납 상위30개 데이터를 결합하여 대여소를 선출했을 때, 기존의 자전거 도로에 선별된 대여소가 포함되는 경우도 있었지만 대여소가 기존의 자전거도로에 포함되지 않은 경우도 있었다.

후속연구

자전거도로 형태별 사고율을 분석하여 도로에 따른 적절한 자전거도로를 제시한다면 본 연구의 효과가 더 극대화 될 것으로 예상 한다. 또한 본 연구에서 사용한 데이터는 2017년 한 해 동안의 자료인데 데이터의 양이 더 많았다면 결과의 신뢰도가 더욱 높아졌을 것으로 예상한다.
이와 같은 결과를 근거로 서울시 공공자전거이용을 수도권 대중교통 통합 환승 할인제와 결합시킨다면 대중교통이용률은 물론 공공자전거 이용률도 증가함을 예상한다. 이를 통해 본 연구의 효과도 극대화됨을 기대하는 바이다.
하지만 자전거 도로의 형태에 따른 자전거사고율은 데이터의 부재로 감안하지 못한 점이 한계로 남아있다. 자전거도로 형태별 사고율을 분석하여 도로에 따른 적절한 자전거도로를 제시한다면 본 연구의 효과가 더 극대화 될 것으로 예상 한다. 또한 본 연구에서 사용한 데이터는 2017년 한 해 동안의 자료인데 데이터의 양이 더 많았다면 결과의 신뢰도가 더욱 높아졌을 것으로 예상한다.

핵심어	질문	논문에서 추출한 답변
	자전거 경험이 있는 만 19세~59세 수도권 성인남녀의 설문조사 결과 자전거사고 경험 1위는 무엇인가?	또한 시장조사전문기업 엠브레인 트렌드모니터가 자전거 이용 경험이 있는 만 19세~59세 수도권 성인남녀 1,000명을 대상으로 ‘자전거’ 이용과 관련한 설문조사를 실시한 결과, 자전거사고 경험의 원인 1위는 불규칙한 도로문제였다.
	서울시 자전거도로 위치정보에 포함되어 있는 데이터는 무엇이 있는가?	2017년 9월 기준으로 현장 조사와 데이터 현행화를 통해 작성된 데이터이다. 12632개의 행과 18개의 열로 구성되어 있으며 자전거도로를 고유번호와 링크 ID로 구분하고 시작노드, 끝 노드 ID, 도로 길이, 링크 각도, 위도, 경도 등이 데이터에 포함되어 있다. 이 중 위도와 경도를 추출하여 자전거도로를 지도위에 시각화하고 분석을 진행하였다.
	본 논문에서 제시한 개선안이 시민의 안전도 증가를 시킨다는 기대를 주는 근거는 무엇인가?	가천대학교 의과대학 길병원 응급의학교실에서 발표한 논문 “국내 자전거사고에서 자전거도로와 그 외장소에서의 비교”에서는 다변량 로지스틱 회귀분석을 통해 자전거도로와 낮은 사망률 간에 통계적 유의성을 보였으며, 이는 자전거 관련 손상에서 자전거도로의 존재가 중증도 및 사망률을 낮추는데 기여함을 의미한다. 따라서 본 개선안이 시행되었을 때 자전거관련 교통사고가 줄어들어 시민의 안전도 증가를 기대할 수 있다.

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