전기 자전거 충전소 MCLP (2025 세종시 공공데이터 창업경진대회)

퍼스널 모빌리티가 주요 산업 중 하나로 부상하면서, 전기 자전거에 대한 관심이 높아졌습니다. 국내 전기 자전거 판매량은 2018년 2만 4천 대에서 2022년 10만 7천 대로 약 4.5배 증가했으며, 2025년 1월 2일 미국 언론사 CBS에 따르면 뉴욕시는 공공 전기자전거 충전소를 제공하는 프로그램을 확대한다고 밝히는 등 세계 각지에서도 이에 대한 필요성을 느끼고 있다. 세종시 행정중심복합도시 (행복도시)는 전국 최고 수준의 자전거 인프라를 갖추고 있는 도시로써, 이를 활용하기 위한 아이디어를 제안했습니다.

 

프로젝트 소개

• 기간 : 2025년 4월 3일 ~ 2025년 5월 8일
• 역할 분담
  • LDA 댓글 분석 : 민채영
  • POI 데이터 수집 및 KDE 계산 : 김영홍
  • MCLP 입지선정 : 최상록

 

데이터 수집

세종특별자치시	POI 데이터 (음식점, 카페, 주차장, 대형마트, 편의점, 버스 정거장 등)
세종도시교통공사	공공자전거(어울링)_대여소 현황 공공자전거(어울링)_이용 현황
위경도 좌표 추출	카카오 오픈 API

 

모델링 전략

 

1. LDA 댓글 분석 : 문서 집합 내 숨겨진 주제를 발견하는 확률 기반 토픽 모델링 기법으로 비정형 텍스트 데이터를 구조화하고, 텍스트 간 유사성 분석, 클러스터링, 키워드 추출 등에 활용된다. 여기서는 유튜브 댓글 분석에 활용하였습니다.
2. 커널 밀도 추정 (KDE) : 공간상에 분포된 이산적인 점 데이터를 연속적인 밀도 표면으로 변환하는 통계적 기법입니다 . 저희는 POI 데이터를 기반으로 KDE를 활용하여 사람들이 자주 방문하는 지점들을 밀도 값으로 환산하고, 이를 통해 유동인구를 유추하였습니다.
3. MCLP 입지선정 : 제한된 수의 시설을 배치해 가능한 많은 수요를 커버하는 방법으로, 효율적 자원 배분과 접근성 향상을 목표로 한다. 여기서는 어울링 대여소를 후보지로 두고, 각 대여소의 수요 + KDE 밀도를 수요로 설정하였습니다.

 

분석 결과 및 기대 효과

 

LDA를 세종시 공식 유튜브 ‘세종시 살아보니 어때?’ 영상의 시민 댓글에 적용한 결과, 시민들이 체감하는 주요 불편 요소를 5개 주제로 분류할 수 있었습니다. 생활비 부담, 생활 인프라 부족, 교통 불균형, 도심 활력 저하, 상권 연결성 미흡 등이 주요 이슈였으며 여러 주제에서 자전거가 효과적인 대안 수단으로 언급되었습니다.

 

세종특별자치시에 위치한 총 712개의 어울링 대여소 중, 수요를 커버할 수 있는 기준을 95%로 설정하여 MCLP를 진행한 결과, 29개의 대여소를 전정하였으며, 전체 중 95.41%의 수요를 커버할 수 있었습니다. 또한 우선 순위를 두어 파란색 > 노란색 > 주황색 > 빨강색으로 우선적으로 전지 자전거 충전소 플랫폼이 필요한 곳을 찾아보았습니다.

 

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프로젝트 회고

Keep

• 항상 골치 아팠던 유동인구 추정을 POI 데이터와 커널 밀도 추정법을 통해서 해결해냄
• 세종시의 신도시, 조치원 등 지역적 특징을 고려하여 버퍼 처리

 

Problem

• 유동 인구가 집중되는 곳이 너무 국소적임 (행정 구역별로 격차가 너무 큼)
• LDA를 도입했으나 이미 예상 했던 결과와 너무 유사했음

 

Try

• 기획 단계에서 어려움이 많았던 만큼 사전 조사를 더 철저히 하고, 카테부에서 배웠던 프로젝트 기획 방법론을 적용해 봐야겠다.