Cluster Analysis of Bus Stops Based on Point of Interest and Travel Characteristics by Transportation Vulnerable Groups

Abstract

본 연구는 수도권 지역을 대상으로 스마트카드 교통 데이터와 관심지점(Point of Interest, POI) 데이터를 결합하여 교통약자(어린이, 고령자, 장애인)의 통행 목적과 이동 패턴을 분석하는 것을 목적으로 한다. 기존의 스마트카드 기반 연구는 승·하차 시점의 시공간 정보에 의존함으로써 이동량 분석에는 유용하였으나, 구체적인 통행 목적을 해석하는 데에는 한계가 있었다. 이에 본 연구는 버스 정류장 주변의 POI 데이터를 활용하여 정류장 환경의 공간적 특성을 정량화하고, 이를 통행 분석에 반영하였다. 정류장 반경 내 POI 유형의 구성 비율에 TF-IDF(Term Frequency –Inverse Document Frequency) 알고리즘을 적용하여 시설 분포의 불균형을 보정하고, 정류장별 특성 벡터를 산출하였다. 이를 기반으로 K-means 군집 분석을 수행하여 수도권 버스 정류장을 13개의 기능적 유형으로 분류하였다. 도출된 정류장 유형은 교통카드 OD(Origin–Destination) 데이터와 결합되어 교통약자 유형별 방문 특성 분석에 활용되었으며, 카이제곱 검정을 통해 집단 간 방문 패턴의 통계적 유의성을 검증하였다. 분석 결과, 교통약자 유형에 따라 정류장 유형별 방문 분포에 유의미한 차이가 나타났다. 어린이는 교육 관련 시설이 밀집된 정류장 유형을 상대적으로 선호하였으며, 장애인은 상업 및 의료 시설이 복합된 유형을, 고령자는 문화·여가 시설 및 교통 결절점 기능을 포함한 유형을 주로 이용하는 경향을 보였다. 본 연구는 정류장 유형화를 통해 대중교통 이용 환경의 공간적 맥락을 체계적으로 반영하고, 이를 교통약자 통행 목적 분석에 연결하였다는 점에서 의의를 가지며, 교통약자 맞춤형 교통 정책 및 정류장 환경 개선을 위한 기초 자료를 제공한다.