COMPAS에서 주최한 고양시의 자전거 대여소(피프틴)의 새로운 장소를 데이터로 도출하는 입지 분석 프로젝트를 수행하였습니다.
2020년 7월~8월 동안 진행되었으며, 이 공모전에서 장려상 을 수상하였습니다.
위 코드는 COMPAS의 다음 링크에서도 다운받으실 수 있습니다.
A location analysis project was conducted to derive data from a new location at a bicycle rental station (Fifteen) in Goyang City hosted by COMPAS. It was held from July to August of 2020, and was awarded the Encouragement Prize in this competition. The above code can also be downloaded from the following link of COMPAS.
- 고양시 공공자전거의 운영이력 데이터 및 공간정보 데이터를 활용하여, 신규 자전거 스테이션의 위치를 선정하는 프로젝트
- 분석에 사용한 데이터는 모두 COMPAS에서 제공
- EDA: 피프틴의 이용 현황을 다양하게 시각화(이용시간, 대여시간대별/요일별 이용건수, 주요 이용 스테이션, 경로분석 등)
- 선행 연구 검토: 공공자전거에 대해 연구한 논문을 바탕으로 자전거 이용에 영향을 미치는 요인에 대해 검토
- 서울시 공공자전거 이용에 영향을 미치는 물리적 환경요인 분석(사경은 외, 2018)
- 계절 및 회원 특성이 공공자전거 통행에 미치는 영향분석: 서울시 따릉이를 대상으로(장재민 외, 2018)
- 고양시 관련 기사 검토: 최근 고양시의 개발 이슈를 뉴스기사를 토대로 알아보고, 이를 새로운 입지를 도출하는 데 활용
- H3 라이브러리를 활용하여 고양시의 도시화 지역을 그리드로 나눈 뒤, 각종 공간 정보를 매핑한 뒤 기존 스테이션을 포함하는 그리드의 데이터를 학습하는 지도학습 모델링 진행
- 새롭게 개발한 피처는 크게 인구특성 변수, 토지이용특성 변수, 대여소 접근성 변수 로, 세부적으로는 16개의 피처 생성
- 기본모델은 피프틴 이용에 영향을 미치는 요인이 무엇인지를 알기 위한 다중회귀 모델
- 데이터 스케일링, 잔차분석, Stepwise Selection 등을 활용하여 유의한 피처만 선별, 최종 12개의 피처 선택.
- 만들어진 최종 피처를 대상으로, 예상 수요를 타겟으로 하는 예측 모델링
- 크게 선형회귀 모델과 Tree 기반 모델 을 만들었으며, 가장 좋은 예측 성능을 보인
XGBRegressor채택
- 학습된 모델에 기반한 일 평균 수요 예측 결과와, 향후 지역 개발 정보들을 반영하여 신규 스테이션 위치 선정 및 거치대수 결정
- 의의: 도시화 지역을 그리드화+모델링을 결합한 분석은 새로운 접근이었다고 생각, 피프틴 사용자의 이용특성을 반영한 입지분석으로 사용자들이 만족할 최적 위치에 입지할 수 있을 것을 기대
- 한계: 기존 피프틴 스테이션의 수가 적어 학습 데이터의 수가 적었다는 점, 좀 더 세부적인 위치에 해당하는 데이터의 부족으로 모델링에 아쉬움이 있었음
