서울시 공공 자전거의 이용 현황 분석
Anaysis for Public Bike Utilization Status of Seoul City
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초록
자전거는 친환경 교통수단으로써 뿐만 아니라 레저 및 건강을 위한 운동 장비로서도 훌륭한 역할을 하고 있다. 여러 나라의 여러 도시들에서 시민의 건강과 교통 정체를 해소하고 자동차 등으로 인한 환경 문제를 해결하기 위하여 공공 자전거 서비스를 실시하고 있다. 효과적인 자전거 공유 서비스를 제공하기 위해서 자전거 활요 현황을 파악하는 것이 필요하다. 서울시의 공공 자전거 데이터 셋을 분석하여 서울시 자전거 이용 형태의 시간적, 공간적 특성을 알아 보았다. 자전거 대여 장소와 반납 장소의 위도, 경도 그리고 이동 시간 등을 Kmeans 클러스터링을 이용하여 50개의 클러스터로 나누고 이들을 공간적 특성을 표현할 수 있도록 시각화 하였다. 이를 통하여 서울시 위치에 따른 자전거 이용 패턴을 확인하였다. 또한 클러스터를 년간 날짜, 요일, 시간 등으로 분류하고 시각화하였다. 주중의 시간에 따른 이용 패턴 및 주말의 이용 패턴을 확인할 수 있다. 주중에는 자전거를 출근과 퇴근에 이용하고 있는 것을 확인할 수 있다. 주말에는 자전거의 이용이 오전부터 서서히 늘어서 오후 6시 경에 최고치를 기록하고 있다. 주중에는 단거리 이용이 많으며 주말에는 다양한 이동 거리 패턴을 보임을 확인하였다.
Abstract
Bicycles have played a great role not only as eco-friendly transportation, but also as exercise equipments for leisure and health. Cities in many countries offer public bicycle sharing services to help solve the health and traffic jams of citizens and to solve environmental problems caused by automobiles. To serve the efficient bike sharing, the knowledge of the status of bike use will be necessary. We have analyzed the data set of public bicycle service in Seoul to determine the temporal and spatial characteristics of bicycle use status in Seoul. The travel time and the latitude and longitude of the bike rental place and return places were transformed into 50 clusters using K-means clustering method. Spartial and temporal characteristics have been obtained and visualized. We can know the bicycle retal and return status according to the location of the City of Seoul. In addition, these clusters were classified and visualized for year, such as date, day of the week, time, etc. From the analysis, we could show the bike use patterns of weekday and weekend. During the weekday, the bikes are being guessed to be used for commute devices and for working assistance. On weekends, bicycles are slowly increasing from morning to high, peaking around 6pm. It is confirmed that during the week, there are many short-distance uses, and on weekends various travel distance patterns were seen.
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