분석 배경

• 교통카드 데이터를 이용하여, 지속적인 민원이 발생하고 있는 버스 노선에 대한 최적화를 모색
• 교통카드 데이터를 이용하여 정류장간의 속도를 구해 정류장 중 불필요한 것을 제거해, 속도 개선 확인
• 유동인구, 거주인구, 읍면동간 인구 이동 현황을 융합하여 버스노선 개선책 도출
• 각 버스 노선에 대해, 굴곡도를 계산해 개선책 도출

시나리오

• 화성시는 도농 복합 지역으로 구성되어,
  버스노선에 대한 민원이 많이 발생하여 각 지역별 버스노선 형태를 세밀하게 조절해야 함
• 유동인구와 읍면동간 인구이동 데이터와 교통카드 데이터를 융합하여 버스노선 개선을 진행하도록 함

활용 데이터

• 교통카드 데이터(경기버스에서 수급)
• 버스노선 및 정류장 데이터(경기버스에서 수급)
• 거주인구 데이터(화성시에서 수급)
• 유동인구 및 읍면동간 인구 이동 데이터(SK에서 수급)

분석 방법(절차)

• 버스 노선 데이터와 정류장 데이터를 이용하여 각 노선의 굴곡도 산출
• 교통카드 데이터를 이용하여 정류장간 평균 속도 산출
• 활용도가 낮은 정류장을 제거한 후 실제 속도개선이 어떻게 되는지 시뮬레이션 진행
• 거주인구와 유동인구, 읍면동간 이동인구를 지도상에 표출하여 버스노선이 필요한 지역을 도출
• Deck.GL은 Mapbox.GL을 이용하여, 지도의 시각화를 좀 더 세련되고,
  WebGL을 활용하여 신속한 처리가 가능하게 만든 라이브러리이다.
  해당기능을 이용하여 대용량 데이터인 읍면동간 인구이동이나, 거주인구, 유동인구를 표출해 준다.

분석결과(1/3) 지도상에 데이터 표출

• 유동인구를 3D 그리드 형태로 표출
• 읍면동간 인구이동을 3D Arc 형태로 표출
• 거주인구를 Screen 그리드 형태로 표출

분석결과(2/3): 지도상에 시계열 데이터 표출

• 유동인구 데이터를 시간별로 표출해 준다.(1시간 단위)
• 읍면동간 인구 이동 데이터를 시간별로 표출해 준다.(3시간 단위)

분석결과(3/3) 버스 정류장 이동 시뮬레이션 및 노선 굴곡도 표출

• 운행시 제거될 버스 정류장을 선택하고, 이동시간을 시뮬레이션
• 노선 굴곡도(처음 노선과 최종 노선간의 일직선 거리 대비, 전 노선의 거리) 산출하여 표출