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코로나 19로 인한 공유 모빌리티 이용 변화에 미치는 영향요인에 관한 연구 : 신도시 주민을 대상으로
신송현(SHIN, Song Hyeon),추상호(CHOO, Sangho) 대한교통학회 2022 대한교통학회지 Vol.40 No.2
최근, 코로나 19 확산에 대응하기 위한 정부의 다양한 정책들이 사람들의 통행을 제한하고 있으며, 이에 따라 교통부문에는 많은 변화가 발생하였다. 전반적인 변화로는 대중교통과 같은 수단의 이용이 감소하였으며, 새롭게 등장한 공유 경제형 교통서비스인 공유 모빌리티의 이용은 증가한 것으로 나타났다. 특히, 공유 모빌리티 서비스 중 전기자전거, 전동킥보드와 같이, 주로 전기를 동력으로 사용하는 1인용 교통수단인 개인형 이동수단의 이용이 크게 증가하였다. 이처럼 코로나 19 확산에도 이용이 증가하고 있는 공유 모빌리티는 포스트 코로나 시대에 중요한 역할을 할 것으로 판단된다. 따라서, 본 연구에서는 코로나 19 이후 공유 모빌리티의 이용 변화에 미치는 영향요인들을 분석하여, 포스트 코로나 시대에 교통부문 대응 전략을 제시하고자 하였다. 경기주택도시공사에서 실시한 설문조사 자료 중 공유 모빌리티 서비스가 도입된 1, 2기 신도시의 통근자 자료를 활용하여, 공유 모빌리티 이용변화 정도에 대한 순서형 프로빗 모형을 개발하여 영향요인들을 분석하였다. 주요 분석 결과를 살펴보면 첫째, 통근 시 보행 시간이 길수록 코로나 19 이후 공유 모빌리티 이용이 증가한 것으로 나타났다. 둘째, 출퇴근 시 이동수단이 ‘도보와 개인형 이동수단을 함께 이용하는 응답자’, ‘대중교통과 개인형 이동수단을 함께 이용하는 응답자’의 공유 모빌리티 이용이 크게 증가한 것으로 나타났다. 마지막으로 지역특성변수인 상업 ‧ 업무지역 면적비율, 공원 면적비율이 높은 지역에 거주할수록 공유 모빌리티 이용이 감소한 것으로 나타났다. 이러한 결과는 향후 포스트 코로나 시대에 교통부문의 대응전략과 공유 모빌리티의 운영방안 정책에 활용될 수 있을 것으로 기대된다. Currently, in response to the spread of COVID-19, the government has implemented various policies to restrict personal trips. Under these circumstances, the use of public transportation has decreased, while the use of sharing mobility such as sharing e-bikes and sharing e-scooters, a newly emerged sharing economy transportation service, has increased. Therefore, this study tried to explore the influencing factors on change in use of sharing mobility under the pandemic, and to present strategies for the transportation sector in the post-covid era. To this end, we developed ordered probit models for the degree of change in use of sharing mobility, utilizing the survey for residents of the new towns in Seoul Metropolitan Area, conducted by where sharing mobility services were introduced. The model results showed that the longer the walking time of commuters, the more the use of sharing mobility. Secondly, it was found that those who use both walking and personal mobility as commute means, or who use both public transportation and personal mobility, tended to increase the use of sharing mobility. Finally, it was shown that people lived in the area, where either ratio of the commercial/business area or park area was high, were less likely to use sharing mobility. These results can be useful for establishing transport strategies for sharing mobility in the future post-covid era.
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다항 로지스틱회귀모형을 활용한 도시환경이 비만에 미치는 영향에 관한 연구
신송현(SHIN, Songhyeon),구자헌(KOO, Jahun),김수재(KIM, Sujae),추상호(CHOO, Sangho) 대한교통학회 2022 대한교통학회지 Vol.40 No.5
최근 친환경적이며 지속가능한 도시 설계를 위한 연구들이 활발히 진행되고 있다. 이러한 상황 속에서, 제안된 건강도시 이론은 지역의 도시환경과 개인의 건강수준 간의 관계를 기반으로 도시적 차원에서 시민들의 건강을 증진시키고자 하는 이론이다. 이에 본 연구에서는 최근 3개년 간의 지역사회건강조사자료를 활용하여 도시환경이 개인의 건강수준에 미치는 영향 분석을 통해 건강도시 설계에 기여하고자 하였다. 체질량 지수를 활용하여 개인의 건강수준을 저체중, 정상, 비만으로 분류하였으며, 다항 로지스틱회귀모형을 활용하여 정상을 기준으로 저체중과 비만에 미치는 영향요인들을 분석하였다. 주요 분석 결과, 자동차 운전자, 오토바이 운전자인 경우 정상에 비해 비만일 가능성이 높게 나타났으며, 공원 면적비율, 공공체육시설 면적비율이 높은 지역에 거주할수록 비만일 가능성이 낮게 나타났다. 또한, 대중교통 이용량이 많은 지역에 거주할수록 비만일 가능성이 낮게, 공공자전거 서비스 지역에 거주하는 경우, 공유 PM 서비스 지역에 거주하는 경우 비만일 가능성이 낮게 나타났다. 나아가, 장래 건강도시 평가지표로 활용하기 위해 도출된 영향요인들을 활용하여 개인의 건강수준을 예측하였다. 이를 위해 다항 로지스틱회귀모형과 더불어 최근 분류문제에 널리 활용되고 있는 DNN(Deep Neural Network) 알고리즘을 활용하였다. 그리고 두 방법론을 비교 및 평가하기 위해 Confusion Matrix를 활용하여 평가지표를 산출하였다. 분석결과, DNN 모델의 성능이 다항 로지스틱회귀모형에 비해 우수한 것으로 나타났으며 특히, 비만 예측의 정밀도가 크게 우수한 것으로 나타났다. 이러한 결과는 영향요인을 고려한 건강도시 설계의 기초자료로 활용될 수 있을 것이며, 개인의 건강수준 예측을 통한 비만인구 예측으로 건강도시 설계 시 평가지표로 활용될 수 있을 것으로 기대된다. Recently, research for eco-friendly and sustainable city design has been actively attempted. In this situation, the health city theory based on the relationship between the built environment and individual health levels has been proposed to improve the resident’s health at the urban level. In this regard, we aimed to identify the relationship between the built environment and individual health levels by using community health survey data from 2018 to 2020. The individual health level was classified under three categories: low weight, normal, and obesity using BMI (Body Mass Index). Then we tried to investigate how the built environment and individual factors affect individual health levels using multinomial logistic regression. As a main result of the analysis, it was found that car drivers and motorcycle drivers were more likely to be obese than normal weight. The higher the proportion of park and public sports facilities, the lower likely to be obese. In addition, the higher volume of public transit, availability of sharing bike and sharing PM (Personal Mobility) services were significantly inversely associated with obesity. Furthermore, using these factors we predicted the individual health level to use as an evaluation index for health city. To this end, DNN (Deep Neural Network) algorithm, which is widely used in classification problems recently, and the multinomial logistic regression were performed. These two methods were compared by calculating the evaluation using the Confusion Matrix. The performance of the DNN model was found to be superior to that of the multinomial logistic regression model, particularly in the precision of obesity prediction. These findings can be used as basic data and evaluation index when designing a health city through the prediction of the individual health levels and obesity population.
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