도시 도로 비모터 교통 인기 평가: 스포츠 GPS 트랙 기반 p‑인덱스

초록

스마트폰·웨어러블에서 수집된 사이클링·러닝·워킹 GPS 데이터를 활용해 도로 구간별 비모터 교통 인기(p‑인덱스)를 정의하고, 중국 우한시를 대상으로 시간대별 공간 분석을 수행한 연구이다.

상세 분석

본 논문은 급증하는 비모터 교통 수요를 정량화하기 위해 기존 교통량 조사 방식의 한계를 극복하고자, 대규모 스포츠 GPS 트랙을 데이터 원천으로 채택하였다. 데이터 수집 단계에서는 Strava, Keep, Nike+ 등 3대 야외 활동 로깅 앱에서 2019‑2021년 사이에 기록된 2.3백만 건 이상의 트랙을 확보했으며, 이 중 GPS 오차와 중복 기록을 제거하기 위해 30 m 이하의 위치 오차와 5 min 이하의 시간 간격을 기준으로 필터링하였다. 이후 도로 네트워크와의 매칭은 Dijkstra 기반의 최단거리 매칭 알고리즘을 변형한 ‘Map‑Matching with Temporal Smoothing’를 적용해, 트랙 포인트가 실제 도로 위에 존재할 확률을 0.85 이상인 경우에만 매칭 성공으로 판단하였다.

p‑인덱스는 h‑인덱스 개념을 차용해 “한 구간을 최소 p명의 사용자가 각각 p번 이상 이용했다”는 조건을 만족하는 최대 p값으로 정의된다. 이는 단순 이용 횟수 합계보다 이용자 다양성과 재방문 빈도를 동시에 반영한다는 장점을 가진다. 논문은 세 가지 활동(자전거, 달리기, 보행)을 각각 별도 p‑인덱스로 계산한 뒤, 가중 평균을 통해 종합 비모터 교통 인기 점수를 산출하였다. 가중치는 국가별 교통 정책 목표와 지역 주민의 이동 패턴을 고려해 자전거 0.4, 달리기 0.3, 보행 0.3으로 설정하였다.

시간대별 분석에서는 평일 07‑09시, 17‑19시 출퇴근 피크와 주말 10‑14시 레저 피크를 구분하여 p‑인덱스 변동을 시각화하였다. 결과적으로 주요 강변 자전거 도로와 대학가 주변 보행자 전용 도로가 전반적으로 높은 p‑인덱스를 보였으며, 일부 산업단지 내 도로는 야간(22‑24시) 활동이 집중돼 특수한 p‑인덱스 패턴을 나타냈다. 또한, 기존 교통 조사와 비교했을 때 GPS 기반 p‑인덱스는 15 % 이상 높은 비모터 교통 수요를 포착했으며, 특히 비공식 경로(공원 산책로, 골목길)에서 기존 조사에 비해 2‑3배 높은 이용률을 기록하였다.

정책적 함의로는 p‑인덱스가 높은 구간을 우선적으로 보행·자전거 전용 인프라(보도 확대, 조명 설치, 교통 신호 최적화) 개선 대상에 지정하고, 낮은 p‑인덱스 구간은 잠재적 수요를 유도하기 위한 ‘스마트 팝업 라인’이나 ‘임시 자전거 차선’ 시범사업을 제안한다. 또한, 시간대별 p‑인덱스 변동을 활용해 동적 교통 관리(예: 피크 시간대 차량 제한)와 연계할 수 있음을 강조한다.

본 연구는 대규모 실시간 GPS 데이터를 활용한 비모터 교통 인기 평가 방법론을 제시함으로써, 도시 교통 계획·정책 수립에 데이터 기반 의사결정을 지원하는 새로운 지표 체계를 제공한다는 점에서 학술적·실무적 의의가 크다.