Archiving (더이상 업데이트 되지 않습니다)/:P 지도로 생각하는

지도로 생각하는 버스 노선 및 위치

지도쟁이 :P 2014. 6. 3. 17:35



지도와 생활

생활과 이동

이동과 교통

 우리 지도위에서 만납시다



요근래 교통에대한 관심이 높다. 나는 어렸을적 부터 하고싶은것이 굉장히 많았다.

엄청나게 큰 여객선의 선장 -> 천문학자 -> 파일럿 -> 도시계획가  -> 지금은 ...... 직장인... 읭?


위의 것들과 공통된것이 하나있다면 바로 "지도" 이다.


지도는 몇십장이 넘는 테이블데이터를 쉽게 지도한장으로 나타낼 수있다.


예를들면... 어느 버스의 승하차인원을 알고싶다면 주로 기관에선 테이블형태로 주어진다.

요로코롬 생긴녀석을..



아, 서울대입구역 근처로 갈수록 승하차 인원이 많고 서울대 공대쪽에 사람들이 많이 타는구나 라는것을 알 수 있다. 매우 가독성이 뛰어나고 편리하다.


서론이 길었다.

이유가 어찌됫던간에 나는 지도와 운송수단에 관심이 많다.


이번주제는 서울대학교를 지나는 모든 버스노선에 대해 알아보기로 하였다.


서울대학교에서 생활(?)하는 익숙하게도 학교내부를 돌아다니는 버스를 기본적으로 알고있다.

5511

5513

5516

관악02


하지만, 서울대 정문에는 그것 이상의 버스가 멈추는것을 Daum 지도등의 실시간버스를 보면서 확인할 수 있엇다.

공항버스 6003

공항버스 6017

간선버스 501

간선버스 506

간선버스 651

간선버스 750A

간선버스 750B

지선버스 5515

지선버스 5528

지선버스 6511

지선버스 6512

지선버스 6513

지선버스 6514

지선버스 6515

지선버스 8541

....


많다. 생각보다 서울대학교는 좋은곳(?)이었다.

위의 버스 노선중에서 관악02와 공항버스 6003, 6017의 노선 및 정류장 정보는 구하기 어려웠다..

그래서 나머지 데이터를 TOPIS에서 구해서 Geocoding 시키고 노선정보까지 획득하였다 (약간의 프로그래밍?이 필요했다)






생각보다 넓은 지역에서 서울대를 손쉽게(?)올 수 있엇다.




사실상 공항을 이용하는 승객은.. 외국인 교수..정도밖에 없기때문에 공항버스 노선을 배제하기로 하였다.

또한 서울시에서 제공하는 승하차 정보와 TOPIS와의 KeyField가 존재하지 않았기 때문에 같은 정류소명의 버스정류장을 Dissolve 시켜 하나로 취급하였다.

그에 따라 각 버스노선에서 같은 정류장을 갖은것들의 승/하차인원을 Consolidate 하였다.


승차 하차인원을 Graduate Symbol로 나타내어 서울대를 지나는 버스노선중 어디에서 사람이 제일 많이타고 어디에서 제일 많이 내리는지 알아보았다.




문제점은.. 속성테이블이 워낙 저런식이다보니.. 그냥 Object ID가 높은것이 자동으로 버스정류장 POI에 붙는다. 뭐 이런 기술적인 문제는 넘기도록 하자.


약 18개의 버스정류소의 이름이 부정확하거나 이상해서? 누락되고 나머지들은을 표시했다.


승차인원을 먼저확인해보자

최소 0명에서 최대 314,677명을 Graduate Symbol로 표기했다. (승차인원의 합은 501, 5511, 5513등이 그 정류장을 지난다면 이 모든 버스의 승차인원을 집계하였다)





하차인원을 확인해보자

최소 2명에서 최대 275,545명을 Graduate Symbol로 같이표기했다.




어디서 사람들이 많이 타고 내리는지를 확인하기 위해서 Getis-Ord's Gi*를 이용해서 Hotspot을 분석해보았다.


위(승차)

아래(하차)


Gi* Z-score 2.48 이상인 지역은 붉은색으로 표기되었다.

경험적으로 알수있었지만,

신도림, 영등포, 신림사거리, 서울대입구사거리, 숭실대입구, 서울대정문, 낙성대부분에서 승하차인구가 많았음을 확인할 수 있엇다.

승하차 인원에서 대부분 비슷한 양상을 보였으나

승하차인원중에서 약간의 차이가 난 지역이 발생했다.

서울역은 승차보다 하차인원이 조금더 많은것으로 확인이 되었다.

이러한 이유에 대해서는 원인을 찾아야겠다.


PS: 필자가 요새 마음고생이 조금 있어서 연재가 조금 늦었다.

또한, 데이터가 너무많아 혼자만의 힘으로 하기 시일이 조금 걸렸다.

단순히 데이터만을 올려놓는 분석보다는 좀더 심도있는 분석을 해서 다음번에 연재하도록 하겠다.