기상요인이 대중교통 수단 선택 확률에 미치는 영향 분석: 랜덤 포레스트 기반 변수 중요도 평가를 중심으로 = Analyzing the Impact of Weather Conditions on Public Transport Mode Share: A Random Forest-Based Variable Importance Assessment

국문 초록 (Abstract)

본 연구는 기상 및 대기오염 요인이 서울특별시의 대중교통 수단(버스ㆍ도시철도) 분담률에 미치는 구조적 영향을 정량적으로 규명하는 것을 목적으로 하였다. 이를 위해 2022~2024년 시간대별 버스ㆍ도시철도 이용량 자료와 기상ㆍ대기오염 자료를 통합하여 패널 데이터를 구축하고, 랜덤 포레스트 회귀 모형을 활용하여 변수 중요도와 영향 방향성을 다층적으로 분석하였다. 또한, 월별 모형 비교와 K-means 클러스터링을 통해 계절적 특성과 기상 조건별 반응 패턴을 추가로 해석하였다. 분석 결과, 불쾌지수ㆍ상대습도ㆍ미세먼지(PM10)ㆍ오존(O₃)이 연중 지속적으로 높은 중요도를 보이며 대중교통 수단 선택에 핵심적인 영향을 미치는 변수로 나타났다. 특히 혹서기와 혹한기에는 체감 환경의 악화로 인해 버스 분담률이 감소하고, 도시철도 이용이 증가하는 구조가 뚜렷했다. 반면, 강수량과 일산화탄소(CO), 이산화황(SO₂)은 모든 월에서 낮은 중요도를 보였다. 방향성 분석에서는 대부분의 변수가 버스 분담률과 음의 관계를 보였으며, 상대습도ㆍ강수량 등 일부 변수는 버스 정류장의 접근성으로 인해 양의 관계를 나타냈다. 이러한 결과는 기상ㆍ대기환경의 변화가 대중교통 수요에 구조적ㆍ계절적으로 반영됨을 의미하며, 예측 기반의 탄력적 교통운영 정책의 가능성을 제시한다. 특히 습도ㆍ불쾌지수 등 주요 지표를 활용한 버스ㆍ도시철도 배차 체계 조정은 기후변화 시대의 효율적인 대중교통 운용 전략으로 활용될 수 있을 것이다.

목차 (Table of Contents)

• Ⅰ. 서론 1
• 1. 연구의 배경 및 범위 1
• 2. 연구의 목적 4
• Ⅱ. 이론적 배경 및 선행연구 검토 5
• 1. 랜덤 포레스트(Random Forest) 5
• 2. K-means 클러스터링 8
• 3. 선행연구 검토 9
• Ⅲ. 분석 방법론 14
• 1. 연구 수행 절차 14
• 2. 자료 수집 및 전처리 15
• 3. 변수 구성 및 다중공선성 점검 18
• 4. 변수 중요도 산정 20
• 5. 영향 방향성 분석 21
• Ⅳ. 분석 결과 23
• 1. 모형 성능 평가 23
• 2. 서울특별시 전체 변수 중요도 및 방향성 27
• 3. 월별 변수 중요도 변화 30
• 4. 군집 형성 및 계절 비교 37
• Ⅴ. 결론 50
• 1. 분석 결과 요약 50
• 2. 정책적 시사점 52
• 3. 연구의 한계 및 향후 과제 53