효율적인 조경관리를 위한 빅데이터 기반 고속도로 조경 분석a Big Data based highway analysis for efficient landscape management a
- LanguageKOR
- URLhttp://db.koreascholar.com/Article/Detail/324968
pp.82-83
최근 관광여가를 목적으로 하는 고속도로 이용자가 증가하고 고속도로의 기능 역시 통행기능 외에 관광, 여가, 문화교류의 개념으로 확대되는 등 고속도로의 이용목적 및 패턴변화에 따라 고객들의 쾌적한 고속도로 환경 조성 및 경관관리에 대한 요구가 증가하고 있다. 반면 한국도로공사의 조경 관리 및 경관관리의 경우 조경관리 기계화 확대시행, 직선구간 경관다양화, 자생수목의 관리방법 개선, LID 기법확대, 통일희망나무 프로젝트, 졸음쉼터 확충 등 다양한 형태로 조경 및 경관관리 등을 시행하고 있으나 고속도로를 이용하는 이용자의 요구를 해결하지 못하고 있으며, 실정이다.
이에 본 연구에서는 이용자의 설문과 소셜분석을 이용하여 이용자의 요구를 분석하였으며, 고속도로 조경담당자의 설문을 통해 고속도로공사의 빅데이터 활용방안을 제시하고자 하였다.
소셜분석의 경우 K-ICT 빅데이터센터(https://kbig.kr/)에서 제공하는 소셜분석을 이용였으며, 검색일자는 2016년 12월 03일로 검색일을 기준으로 1년으로 설정하여 조사하였다. 조사 시 키워드는 각각 블로그, 뉴스, TWITTER등 웹 또는 SNS에서 한국도로공사, 고속도로, 고속도로 조경을 검색하여 분석하였다. 또한 이용자의 인식도 및 만족도를 파악하기 위하여 2016.10.31.~2016.11.09.간 고속도로 이용자를 대상으로 설문조사를 실시하였다.
“한국도로공사”에 대한 소셜분석 결과 1년간 한국도로공사에 연관된 데이터소스는 뉴스에서 5,348건, TWITTER에서 119건, 블로그에서 127건이 언급되었다. 연관된 단어로는 스포츠 리그관련 및 정책에 연관된 단어가 대부분 차지하고 있었다. “고속도로”에 대한 소셜분석 결과 뉴스에서 22,948건, TWITTER에서 7,026건, 블로그에서 2,025건이 언급되었으며, 관련 키워드로는 통행료 및 정책, 소음구간, 소음구간 공원화, 방음터널 위 공원에 관련된 키워드가 주를 이루었다. “고속도로 조경”의 분석결과 고속도로조경에 연관된 데이터소스는 뉴스에서 432건에 불과하였으며, 블로그에서 23건이 언급되었다. 연관된 단어로는 지명 관련 부동산 및 신 도로개통에 연관된 단어가 대부분으로 조사되었다. 설문을 통한 이용자의 인식도 및 만족도는 I.C / J.C, 휴게소, 요금소, 터널, 옹벽, 노선, 중앙분리대 등으로 우선 순위가 정해졌으며, 공간별 종합 분석 결과 휴게소와 요금소에서 인식도, 중요도, 만족도가 모두 높은 것으로 분석되었다.
고속도로 관련 소셜분석결과 고속도로 이용자가 아닌 주변 주민의 요구 특히 소음과 노선 및 부동산에 관련된 키워드가 주를 이루었다. 이용자 설문의 경우 휴게소, 요금소에서 높은 관심도와 만족도를 보였으며, 노선과 옹벽에서 낮은 만족도를 보였다. 옹벽의 경우 인식도는 높았지만 만족도가 낮아 관리수준을 상향 조정해야 할 것으로 분석되었다. 설문결과 노선의 경우 낮은 인식도를 보였으나 소셜분석에서는 조경 관리 관련 키워드가 상당부분 차지하고 있는 것으로 분석되었다. 이는 기존 이용자 중심의 조경실시 설계가 이용자 외 고속도로 주변 주민을 함께 고려한 설계와 시공이 필요할 것으로 분석되었다.
고속도로 조경 식물의 하자율 빅데이터 분석은 한국도로공사에 축적된 데이터를 기반으로 연도별 하자공사 시행에 따른 하자량과 하자율을 도출하였다. 하자율에 영향을 미칠것으로 판단되는 기상요소의 경우 각 지역의 기상청 자료를 활용하여 하자발생년도의 각 월별 평균 기온, 월별 강수량, 누적 강수량, 월별 최고기온, 최저기온의 데이터를 분석에 활용하였으며, 하자보수공사 시행시기에 맞추어 춘계와 추계로 구분하였다. 지역 구분의 경우 기존의 데이터를 토대로 본부별로 구분하여 분석을 실시하였다. 춘계 하자발생요인으로는 전해 12월부터 당해 1~2월의 동계기상요소가 하자율에 영향을 미쳤을 것으로 판단하였고 추계 하자발생요인으로는 당해 6,7,8,월의 기상요소가 하자율에 영향을 미쳤을 것으로 판단하여 하자율과의 상관관계 분석을 실시하였다.