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불법 주정차에 영향을 미치는 도시 환경 요인 분석: 서울시 스마트 불편신고 민원자료를 중심으로
Analysis of Urban Environmental Factors Affecting Illegal Parking: Focused on the Smart Civil Complaints Data in Seoul, Korea 원문보기

地域硏究 = Journal of the Korean Regional Science Association, v.38 no.3, 2022년, pp.3 - 17  

박준상 (한양대학교 도시공학과) ,  이수기 (한양대학교 도시공학과)

초록
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자동차 중심의 생활방식은 도시 공간에서 이점을 제공해 주었지만 교통체증, 대기오염, 교통사고 등 여러 가지 문제를 야기하고 있는 실정이다. 그중 불법 주정차는 도시 공간에서 부정적인 영향을 미치는 대표적인 도시문제 중 하나이다. 본 연구의 목적은 2019년 접수된 서울시 스마트 불편신고 민원 자료 중 불법 주정차 관련 자료를 활용하여 불법 주정차에 영향을 미치는 도시 환경 요인을 분석하고 정책적 시사점을 제공하는 것이다. 불법 주정차 민원의 경우 민원이 발생하는 시간대에 따라 영향요인이 다를 것으로 가정하고, 민원이 발생한 시간대를 전체 시간대, 낮 시간대, 밤 시간대로 구분하여 분석을 진행하였다. 본 연구의 분석 결과로는 토지이용과 POI 시설 수와 지하철 역세권, 도로폭 등의 변수가 불법 주정차와 밀접한 관련이 있는 것으로 나타났다. 반면 주차장 시설은 시설의 유형에 상관없이 불법 주정차 민원과 유의미한 결과가 나타나지 않았다. 본 연구는 스마트 불편신고 민원 빅데이터의 활용을 통해 도시민이 실제 체감하는 도시문제인 불법 주정차 문제를 분석하고 정책적 시사점을 제시하는 데 의의가 있다.

Abstract ▼ AI-Helper 아이콘AI-Helper

The automobile-centered lifestyle has provided many advantages to urban residents, but it is also causing various problems. Among them, illegal parking is one of the representative urban problems that negatively affect them. The purpose of this study is to derive the urban environmental factors affe...

주제어

#생활불편 민원   #불법 주정차   #공간 회귀분석   #핫스팟 분석   #물리적 환경  

표/그림 (7)

참고문헌 (33)

  1. 국토교통부, 2021, 「자동차등록현황보고」, 세종. 

  2. 권오식, 2007, "불법 주정차행위의 공간적 특성에 관한 연구", 경일대학교 대학원 석사학위논문. 

  3. 김광구, 2003, "공간자기상과의(Spatial Autocorrelation) 탐색과 공간회귀분석(Spatial Regression)의 활용", 「정책분석평가학회보」, 13(1), 273-294. 

  4. 김동은.강영옥, 2019, "LSTM을 활용한 불법 주정차 시공간 예측 모델링: 서울시 민원신고 데이터를 중심으로", 「대한공간정보학회지」, 27(3), 39-47. 

  5. 김상기.김지훈, 2019, "도로 불법 주.정차로 인한 사회적 비용 추정방안 연구", 「한국도로학회 논문지」, 23(1), 189-195. 

  6. 김선재.하재현.이수기, 2020, "주거환경 만족도와 생활불편 민원의 연관성 분석: 서울스마트 불편신고 서비스를 중심으로", 「국토계획」, 55(4), 35-49. 

  7. 김승균.김효각.장동니.박상희.고성제, 2009, "불법 주정 차 차량 단속을 위한 차량 검지 및 추적 기법", 「전기전자학회 논문지」, 13(2), 232-240. 

  8. 김현종.이태헌.유승의.김나랑, 2018, 민원 분석을 위한 텍스트 마이닝 기법 연구: 계층적 연관성 분석, 한국산업정보학회논문지, 23(3), 13-24. 

  9. 박수진, 2016, "불법 주정차가 교통소통과 안전성에 미치는 영향분석" 「한국 ITS학회 학술대회」, 553-558. 

  10. 사경은.이수기, 2018, "서울시 공공자전거 이용에 영향을 미치는 물리적 환경 요인 분석: 대여소별 거리에 따른 요인의 영향력 차이를 중심으로", 「국토계획」, 53(6), 39-59. 

  11. 염성관.신성윤.신광성.박상현, 2021, "적응적 가우시안 혼합모델을 이용한 불법 주정차 무인단속시스템", 한국정보 통신학회 논문지」, 25(3), 396-402. 

  12. 원태홍.유환희, 2016, "텍스트마이닝에 의한 지자체 민원청구 패턴 분석", 「한국측량학회지」, 34(3), 319-327. 

  13. 원태홍.유환희.서민송, 2017, "진주시 주차관련 전자민원의 공간패턴분석 및 추이분석", 「지적과 국토정보」, 47(1), 20-31. 

  14. 이근상, 2020, "드론 영상 기반 딥러닝 알고리즘을 이용한 불법 주정차 번호 인식 기술", 「지적과 국토정보」, 47(1), 5-14. 

  15. 이상원, 2018, "불법 주정차 영향요인 분석: 서울시 자치구를 대상으로", 서울시립대학교 대학원 석사학위논문. 

  16. 이호준.고준호.장준석.이수기, 2019, "자율주행 공유 자동차 도입에 따른 서울시 주차수요 변화 예측", 「국토계획」, 54(4), 48-60. 

  17. 장재민.김태형, 2017, "불법 주정차의 사회적 비용에 기반한 주차정책방향에 대한 연구", 「교통연구」, 24(3), 45-59. 

  18. 정기수.이영우, 2010, "주차장 운영방식에 따른 주차특성 분석", 「한국산업융합학회 논문집」, 13(1), 5-13. 

  19. 조월.김선재.이수기, 2021, "근린환경이 도시활력에 미치는 영향 분석: 도시 빅데이터와 해석 가능한 기계학습을 활용하여", 대한국토도시계획학회 춘계산학학술 대회 논문집, pp.1-23, 온라인학회. 

  20. 최관.김민지, 2017, "한국의 불법 주정차 실태와 효과적 법집행 방안", 「한국경찰연구」, 16(3), 337-356. 

  21. 홍유식.김천식,.한창평.오선.윤은준, 2009, "RFID 기술과 신경망 알고리즘을 이용한 불법 주차 차량 감시 방법", 「전자공학회 논문지-CI」, 46(4), 13-20. 

  22. Aljoufie, M., 2016, Analysis of illegal parking behavior in Jeddah, Current Urban Studies, 4(04), 393. 

  23. Anselin, L., 2013, Spatial Econometrics: Methods and Models, Kluwer Academic Publishers, Zuid Holland: Dordrecht. 

  24. Anselin, L., 2005, Exporting Spatial Data with GeoDaTM: A Workbook, Spatial Analysis Laboratory, Illinois: Spatial Analysis Laboratory, University of Urbana-Champaign. 

  25. Cao, X. J., and Wang, D., 2016, "Environmental Correlates of Residential Satisfaction: An Exploration of Mismatched Neighborhood Characteristics in the Twin Cities", Landscape and Urban Planning, 150, 26-35. 

    상세보기

  26. Cullinane, K., and Polak, J., 1992, "Illegal parking and the enforcement of parking regulations: causes, effects and interactions", Transport Reviews, 12(1), 49-75. 

    상세보기

  27. Kontokosta, C., Hong, B., and Korsberg, K., 2017, "Equity in 311 Reporting: Understanding Socio-spatial Differentials in the Propensity to Complain", Paper Presented at the Data for Good Exchange 2017, New York: 731 Lexington Avenue. 

  28. Lasse, T., M. Pekka, L. Mikko and H. L. Alastair, 2010, "Comparing the effects of neighborhood characteristics on all-cause mortality using two hierarchical areal units in the capital region of Helsinki", Health & Place 16(2), 409-412. 

  29. Tobler, W. R., 1970, "A Computer Movie Simulating Urban Growth in the Detroit Region", Economic Geography, 46(1), 234-240. 

  30. Wu, C., Ye, X., Ren, F., and Du, Q., 2018, "Check-in Behaviour and Spatio-temporal Vibrancy: An Exploratory Analysis in Shenzhen, China", Cities, 77, 104-116. 

    상세보기

  31. Yang, Y., Yan, Z., Anthony G. Y., Xie, J. Y., Ma, C. L., and Li, Q. Q., 2017, "Measurements of POIbased Mixed Use and Their Relationships With Neighbourhood Vibrancy", International Journal of Geographical Information Science, 31(4), 658-675. 

    상세보기

  32. Zheng, Y., Liu, T., Wang, Y., Zhu, Y., Liu, Y., and Chang, E., 2014, "Diagnosing New York City's Noises with Ubiquitous Data", In Proceedings of the 2014 ACM International Joint Conference on Pervasive and Ubiquitous Computing, 715-725. 

  33. Zoika, S., Tzouras, P. G., Tsigdinos, S., and Kepaptsoglou, K., 2021, "Casual Analysis of Illegal Parking in Urban Roads: The Case of Greece", Case Studies on Transport Policy, 1-13. 

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