텍스트마이닝을 활용한 교통영향평가 교통개선대책 분석 : 경기도 도시개발사업을 대상으로
Analysis of Traffic Improvement Measures in Transportation Impact Assessment Using Text Mining : Focusing on City Development Projects in Gyeonggi Province
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초록
교통영향평가는 도시‧교통 사업 시행 시에 발생할 수 있는 교통문제를 사전에 해결하는 주요한 역할을 하는 제도이지만 사업의 특성을 고려한 작성 지침과 명확한 심의 기준이 없어 심의 결과의 일관성이 떨어지는 문제점이 있다. 본 연구에서는 교통영향평가에서 심의 의결된교통개선대책을 분석하여 심의 결과의 핵심 키워드를 찾고 교통영향평가에서 주요하게 검토해야 하는 항목을 제시하고자 한다. 이를 위해 경기도에서 심의 의결된 도시개발사업의 교통개선대책을 중심으로 TF-IDF 및 N-gram 분석을 활용한 텍스트마이닝을 하였다. 도시개발사업에 주요하게 고려되는 사항은 도로, 교차로 등 교통 기반시설의 신설이 주요한 키워드였으며다음으로 진출입구 위치 설정, 보행 동선 연결이 주요한 사항이었다. 향후 교통영향평가 지침과 심의 기준 마련 시 본 연구에서 제시한 주요 항목을 반영함으로써, 교통영향평가의 일관성과 객관성을 높이는 심의 운영에 이용할 수 있을 것으로 기대한다.
Abstract
Traffic impact assessment plays a crucial role in resolving traffic issues that may arise during the implementation of urban and transportation projects. However, reported results diverge, presumably because the items reviewed differ. In this study, we analyze traffic improvement measures approved for traffic impact assessment, identify key items, and present items that should be included in assessments. Specifically, TF-IDF and N-gram analysis and text mining were performed with focus on urban development projects approved in Gyeonggi Province. The results obtained show that keywords associated with newly established transportation infrastructure, such as roads and intersections, were essential assessment items, followed by the locations of entrances and exits and pedestrian connectivity. We recommend that considerations of the items presented in this study be incorporated into future traffic impact assessment guidelines and standards to improve the consistency and objectivity of the assessment process.
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