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연구자 인터뷰를 통해 보고서에서는 볼 수 없는 연구 수행 과정의 이야기를 전해 드립니다.

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융합 빅데이터를 활용한 교통수요 추정 개선 연구 2017-08-28 KRIHS 우수연구자 윤서연 책임연구원
윤서연 책임연구원

빅데이터를 활용하면 사람들의 이동패턴을 상시적으로 파악할 수 있고, 공간적 분석 또한 매우 구체적인 단위로 수행할 수 있기 때문에 현재 사용하는 5년 주기의 교통수요추정방법을 보완할 수 있는 자료로 부상하고 있다. 윤서연 책임연구원이 수행한 「융합 빅데이터를 활용한 교통수요 추정 개선 연구」는 현재 교통수요추정방법의 틀 안에서 빅데이터를 활용하여 보완할 수 있는 방안을 실증분석을 통해 보여주며, 향후 빅데이터를 활용한 교통분석의 발전 방향성 및 이를 위해 요구되는 기술적, 제도적 개선점을 제시하고 있다.


KRIHS: 이 연구를 수행하게 된 동기는?
윤서연: 생활에 밀착된 구체적인 연구결과를 도출할 수 있다는 점에서 미시적 데이터를 활용한 행태 분석에 관심이 많아 지속적으로 관련 연구를 수행하고 있었습니다. 최근에는 구득 가능한 빅데이터가 늘어나 이를 이용하여 교통에 관련한 행태를 구체적으로 파악할 수 있게 되었고, 현재 활용되고 있는 교통수요추정방법을 보완하는 것이 현 제도에 가장 큰 도움이 될 수 있을 것이라 판단되어 이 연구를 수행하게 되었습니다.


KRIHS: 이 연구의 의미는 무엇인가?
윤서연: 가장 큰 의미는 역시 현재 교통수요추정방법을 빅데이터를 활용하여 보완할 수 있는 방법을 제시하였다는 점입니다. 우리나라는 도시의 개발과 인구의 이동이 매우 다이내믹하게 일어나고 있어 5년 주기의 조사와 분석만으로는 그 변화에 대응하는 교통정책 수립이 어려운 것이 현실입니다. 특히 최근에는 전국 곳곳에 혁신도시가 건설되어 인구의 분포와 교통행태가 빠르게 변화하고 있어, 이에 대응할 수 있는 분석방법론과 사례를 제시하였다는 점이 이 연구의 의의라 할 수 있겠습니다.


KRIHS: 연구 수행과정에서 있었던 에피소드는?
윤서연: 빅데이터의 분석은 이제 막 시작되고 있는 분야이기 때문에 이미 정립되어 있는 분석방법론이 없고, 연구자가 시행착오를 거치며 적합한 분석방법론을 찾아내어야 합니다. 보고서에 최종적으로 싣게 된 분석 사례는 세 가지이지만, 현재 제도상에서 가장 의미가 있다고 판단되는 최종적인 분석사례를 도출하기 위해서 몇 번이나 분석대상 데이터를 새로 가공하고 분석방법을 시도해야 했던 것이 기억에 남습니다.


KRIHS: 연구수행 시 보람을 느꼈거나 아쉬웠던 점은?
윤서연: 가장 보람이 있었던 때는 여러 번 반복적인 분석을 거쳐서 기존의 교통수요분석 방법론이 보여주지 못하는 구체적인 사항까지 보여줄 수 있는 실증분석이 이루어졌을 때입니다. 가장 아쉬웠던 부분은 역시 교통분야 빅데이터의 초기연구인 만큼 빅데이터를 전문적으로 분석하는 컴퓨터공학 분야에서 사용하는 하드웨어와 소프트웨어에 대한 지식이 많지 않아 한계에 부딪혔을 때입니다.


KRIHS: 앞으로 더 하고 싶은 연구가 있다면?
윤서연: 앞서 말씀드린 것처럼 미시적 데이터를 활용한 분석에 관심이 많습니다. 기존의 미시적 행태모델링 방법과 빅데이터로부터 얻은 시계열적 패턴을 융합하여 새로운 분석방법을 시도하고 싶습니다. 그리고 이 연구가 기존 교통수요방법론을 보완하는 데 집중했다면, 앞으로는 빅데이터에 특화된 분석방법론과 결과를 도출할 수 있는 연구를 수행하고 싶습니다.

 

 윤서연 책임연구원은 2010년 미국 University of California, Santa Barbara 지리학과에서 교통모델링 및 공간분석에 대한 주제로 박사를 마친 후 현재 국토연구원 국토인프라연구본부 책임연구원으로 재직 중이다. 미국 남캘리포니아정부연합(SCAG)의 활동기반 시뮬레이션모형 개발에 참여했으며, 국토연구원에서는 도로, 교통, 공간정보 분야의 다양한 융복합 분야 연구를 수행하고 있다.

 



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융합 빅데이터를 활용한 교통수요 추정 개선 연구

윤서연 책임연구원
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