DOI QR코드

DOI QR Code

R을이용한 서울시 교통약자 생활권 분석에 따른 저상버스 확대 제안

A Proposal for expansion of the low-floor bus based on analysis of living area for the handicapped mobility people in Seoul Using R

  • 윤상희 (한국산업기술대학교 컴퓨터공학과) ;
  • 김정준 (한국산업기술대학교 컴퓨터공학과) ;
  • 전광일 (한국산업기술대학교 컴퓨터공학과)
  • 투고 : 2017.02.21
  • 심사 : 2017.12.08
  • 발행 : 2017.12.31

초록

2016년 현재, 총 교통이용 인구대비 교통약자의 비율은 24.8%이다. 이러한 교통약자들의 주요 이동수단은 '도보(33.5%)'를 제외하고 '버스(25.6%)'가 가장 높은 이용률을 보이고 있다. 이에 서울시는 교통약자를 위한 이동수단인 저상버스를 2015년 기준 30%까지 확대 하였지만 교통약자들의 이동편의 증진 만족도는 2%밖에 증가하지 않았고, 이에 따라 서울시는 2017년까지 전체 버스 중 저상버스의 비율을 55%까지 확대 하겠다는 계획을 발표했으나 사실상 저상버스의 비율을 늘리는 것은 단순히 표면적인 해결책일 뿐이며 한정된 예산에 의하여 근본적인 문제를 해결하기에는 많은 제약이 따른다. 따라서 본 연구에서는 통계분석과 다양한 데이터 조작 및 시각화 기능을 가진 R을 이용하여 서울시 교통약자의 생활권과 생활 패턴을 파악하고 저상버스의 확장 우선 지역과 확장 배차시간을 제안한다.

As of 2016, the total traffic usage of handicapped people were 24.8%. Buses (25.6%) have the highest rate of travel, with the exception of "walking (33.5%)" as the main means of transportation for these handicapped people. Therefore, the Seoul Metropolitan Government expanded the low-floor bus, which is a means of transportation for the underbelly, to 30% by 2015, but the satisfaction level of mobility improvement of the underbelly was only 2% To 55%. In fact, increasing the percentage of low-floor buses is merely a superficial solution, and there are many restrictions on solving fundamental problems with limited budgets. Therefore, in this study, we use statistical analysis R, with a simple data manipulation and visualization function, to grasp the living area and life pattern of handicapped people in Seoul city.

키워드

참고문헌

  1. Jaehoon Sul, Yeonsik Shin, Inkee Park (2004), Improvement Measures in the Welfare Transportation Services for the Mobility Handicapped and Elderly People,
  2. Shinhae Lee, (2009), A Study on the Transportation Policy for the Mobility Handicapped Using Satisfaction Level
  3. Doohee Nam, (2011), Design of Information System For Assisted Living, The Journal of The Institute of Webcasting, Internet and Telecommunication VOL. 11 No. 2
  4. Open data, Seoul Metropolitan Facilities Management Corporation, https://www.sisul.or.kr/open_content/main/
  5. Open data, Seoul Open Data Plaza, http://data.seoul.go.kr/
  6. Minsoo Soe, (2014), R for Practical Data Analysis