역할 분석의 역할 분산 분석 (이동성 지표의 상관 분석, Role-Based Mobility Correlation Analysis)

역할 분석의 역할 분산 분석(Role-Based Mobility Correlation Analysis)은 도시 내 다양한 교통 주체(예: 통근자, 통학자, 배달 종사자, 관광객 등)의 이동성과 관련된 주요 지표들 간의 상관관계를 분석함으로써, 각 집단이 도시 교통 흐름과 수요에 어떤 방식으로 영향을 미치는지 파악하는 고급 분석 기법이다. 이 분석은 교통계획, 수요관리, 인프라 설계, 서비스 분담 정책 등 다층적인 교통정책 설계에 기반 데이터를 제공하며, 데이터 중심 도시교통 운영의 핵심 도구로 자리 잡고 있다. 서브 키워드로는 역할기반 통행 분석, 교통행태 상관분석, 다변량 이동성 지표 해석이 있다.

 

1. 역할 분석이란 무엇인가?

‘역할 분석’이란 도시를 이용하는 사람들을 이동 목적 및 사회적 기능에 따라 분류하고, 각 역할군(role group)의 통행 특성과 도시 교통에 미치는 영향을 분석하는 접근 방식이다. 대표적인 이동성 역할군은 다음과 같다:

역할군	정의	주요 특성
통근자	직장에 정기적으로 출퇴근하는 사람	시간 고정성 높음, 피크 시간 집중
통학자	학교로 등·하교하는 학생	시간·노선 규칙성, 대중교통 의존
배달종사자	음식·택배 등 배달 업무 수행자	짧은 거리 반복, PM·이륜차 활용
관광객	비정기 방문자	특정 지역 집중, 낮 시간대 활동
보행자	도보 위주 이동자 (노약자 포함)	접근성 중요, 속도 느림, 안전 취약

이러한 역할군별 통행 특성은 교통량 변화, 혼잡도, 사고 발생, 서비스 수요 등에 서로 다른 영향을 미친다. 역할 분산 분석은 이들이 남긴 이동성 지표를 바탕으로 행동 간의 상관관계와 도시교통 기여도를 수치적으로 해석한다.

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2. 이동성 지표의 구성과 상관 분석 방식

역할 분석을 위해 필요한 핵심 이동성 지표(Mobility Indicators)는 다음과 같다:

지표	설명	분석 목적
이동 거리	평균 이동 거리 또는 누적 거리	수단 분담률, 통행 부담도 분석
이동 시간	이동에 소요된 시간	정체 구간 식별, 시간대 분석
이동 속도	이동 거리/시간	도로 효율성 및 혼잡도 추정
체류 시간	목적지에서의 평균 체류 시간	목적 파악, 공간 수요 분석
출발/도착 시간대	하루 중 이동 시작·종료 시각	피크 시간대 도출
정류 횟수	경로 내 멈춤 횟수	도보 통행, PM 수단 특성 분석
경로 다양성	동일 출발지의 경로 분산도	유연성·통행 경로 안정성 분석

▶ 상관 분석 적용 방식

역할 분산 분석에서는 이 지표들 간의 상관관계를 확인하기 위해 다음과 같은 기법이 활용된다:

• 피어슨 상관계수(Pearson Correlation Coefficient): 지표 간 선형 관계 분석 (예: 이동 거리 ↔ 체류 시간)
• 스피어만 순위 상관분석(Spearman Correlation): 비선형·비정규 데이터 간 관계 도출 (예: 정류 횟수 ↔ 통행 시간)
• 주성분 분석(PCA): 다차원 지표를 소수의 대표요소로 축소하여 이해도 향상
• 역할군별 분산분석(ANOVA): 각 역할군 간 지표 차이가 통계적으로 유의한지 확인

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3. 실제 적용 사례와 주요 인사이트

▶ 사례 1: 서울시 통근자 vs 배달 종사자 이동 특성 비교

• GPS 궤적 데이터를 활용해 각 그룹의 이동 거리·속도·정류 횟수 분석
• 통근자는 평균 14.2km, 평균 속도 28km/h
• 배달자는 평균 4.8km, 평균 속도 17km/h, 정류 6회 이상 빈번
• 역할군별 교통수단 계획, 이륜차 전용도로 설치 정책에 근거 제시

▶ 사례 2: 대전시 보행자 안전 구간 도출

• 도보 통행자의 출발/도착 시간대, 체류 밀도, 정류 횟수 분석
• 고령 보행자의 체류 밀도와 사고 발생 지역 상관계수 0.81
• 해당 구역에 신호 연장, 무단횡단 방지시설 우선 배치

▶ 사례 3: 제주도 관광객 통행 특성과 대중교통 효율성 상관 분석

• 관광객은 체류 시간 길고 경로 다양성 높음
• 대중교통 이용 시 평균 이동 시간 1.7배 증가 → 속도와 만족도 음의 상관
• 결과를 기반으로 순환형 관광 셔틀 도입 타당성 확보

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4. 정책 활용을 위한 분석 프레임워크

▶ 1) 역할군별 OD 행렬 생성

• 각 역할에 따라 구분된 출발지-도착지(OD) 행렬 도출
• 통근자 ↔ 산업단지, 통학자 ↔ 교육시설 등 주요 거점 연결성 확인

▶ 2) 역할군별 혼잡 기여도 분석

• 시간대별 이동 비율, 속도 감소율 분석 → 정체 발생의 원인이 되는 역할군 식별

▶ 3) 교통 수단 전환 분석

• 동일 OD 구간에서 차량 이용 ↔ 자전거·PM 전환 가능성 평가
• 탄소배출량, 시간비용 등으로 전환 유도 전략 설계

▶ 4) 복합 목적 이동자의 행태 분석

• 출근 도중 쇼핑, 통학 후 여가 활동 등 복수 목적의 이동행태 파악 → 서비스/노선 연계 최적화

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5. 분석 시 유의사항 및 과제

▷ 1. 역할 분류의 정교화 필요

• 일부 사용자는 다중 역할을 수행함 (예: 워킹맘 = 통근자 + 보호자) → AI 기반의 역할 추정 알고리즘 도입 필요

▷ 2. 프라이버시 보호

• 개인 궤적 분석은 민감 정보 포함 가능성 높음 → 익명화, 통계적 격자화, 공간 마스킹 등 적용

▷ 3. 시계열 분석의 필요성

• 특정 역할군의 이동은 요일·계절·이벤트에 따라 상이함 → 장기적 패턴 분석 통한 유형화(Profiling) 필요

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6. 확장 방향과 스마트 도시 연계

▶ 1) 디지털 트윈에 역할군 기반 흐름 시뮬레이션 연동

• 역할별 OD, 속도, 밀도를 반영한 정밀 시뮬레이션 통한 도시 운영 최적화

▶ 2) 탄소중립·보행친화 정책 연계

• 고탄소 역할군의 이동 패턴 분석 → 수단 전환, 경로 조정, 인센티브 제공 전략 수립

▶ 3) 대중교통·PM 통합 서비스 설계

• 역할군별 ‘하루 이동 시나리오’ 기반의 수단 연계 시나리오 개발
• 예: 통근자용 → 버스+PM 연계 상품, 관광객용 → 순환형 셔틀+도보 경로 제공

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[ 역할군별 이동성 지표 요약 ]

역할군	평균 거리	평균 속도	정류 빈도	주요 특성
통근자	10~20km	중	낮음	시간 고정, 경로 규칙
통학자	5~12km	중	중간	반복 경로, 집중 시간대
배달자	3~6km	낮음	매우 높음	다중 목적지, 단거리 집중
관광객	지역별 다양	낮음	중간	자유 이동, 여가 목적
보행자	0.5~2km	매우 낮음	낮음	근거리, 접근성 중요

 

※ 역할 기반 이동성 분석은 교통을 ‘총량’이 아닌 ‘의미 있는 움직임’으로 보는 시각의 전환이다. 교통공학자는 이제 단순 수요 분석가에서, 도시 속 다양한 사람들의 역할과 목적을 이해하고, 그들의 길을 설계하는 인간 중심 교통 해석자로 거듭나야 한다.