고차원 여행행동 분석(고차원 여행 행동 모델링)

고차원 여행행동 분석(High-Dimensional Travel Behavior Modeling)은 교통수단 선택, 경로 결정, 출발 시간, 이동 목적, 동반자 유무, 사회경제적 배경 등 수많은 변수들이 상호작용하며 형성되는 복합적인 여행행태를 다변량·다차원 관점에서 분석하는 방법론이다. 본 글에서는 고차원 분석이 필요한 배경, 핵심 모델링 기법, 실제 교통정책 적용 사례, 기술적 과제, 그리고 스마트 모빌리티 시대의 확장 방향을 교통공학적 관점에서 정리한다. 서브 키워드로는 다차원 통행행태, 통합 선택모형, 행동기반 교통모델이 있다.

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1. 고차원 여행행동 분석의 필요성과 배경

전통적인 교통모델은 보통 수단 선택, 경로 선택, 출발 시각 결정 등 개별 요소를 독립적으로 분리하여 분석하였다. 하지만 현실 속 여행행동은 매우 복잡하다. 예를 들어, A씨가 자가용을 선택한 것은 단순히 비용 때문이 아니라, 어린 자녀를 동반해야 하고, 직장 후에 장을 보러 갈 계획이며, 날씨가 좋지 않아 보행을 꺼렸기 때문일 수 있다.

이처럼 여행자는 하루 동안 여러 목적지를 방문하며(Trip chaining), 선택을 할 때 여러 요인을 동시에 고려한다. 이에 따라, 단일 차원에서의 분석은 현실을 반영하지 못하며, 통행행태를 더 풍부하고 입체적으로 이해하기 위한 고차원 분석의 필요성이 커지고 있다.

특히 다음과 같은 상황에서 고차원 여행행동 분석이 필요하다:

• 통근 + 쇼핑 + 육아 등 다목적 연쇄 통행 패턴
• 대중교통 ↔ PM ↔ 도보 등 수단 복합 이용 (Multi-modal Trip)
• 개인의 라이프스타일, 소득, 가족구성 등 복합적 영향 분석
• 시간적 순서가 있는 통행(시퀀스) 분석
• 자율주행, 공유모빌리티, 수요반응형(DRT) 서비스 수용성 예측

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2. 고차원 여행행동 모델링 기법

고차원 여행행동을 분석하기 위한 모델은 다음과 같이 구분된다:

▶ 1) 통합 이산선택모형 (Joint Discrete Choice Models)

여러 개의 선택을 동시에 고려하는 모형. 예: 수단+출발시각+경로 선택

Pi,j,k=exp⁡(Vi,j,k)∑i∑j∑kexp⁡(Vi,j,k)P_{i,j,k} = \frac{\exp(V_{i,j,k})}{\sum_{i}\sum_{j}\sum_{k} \exp(V_{i,j,k})}

• ii: 수단, jj: 출발시각, kk: 경로
• Vi,j,kV_{i,j,k}: 통합 효용 함수

복합 선택 요소 간의 상호작용을 반영할 수 있으며, 예측 정밀도가 높음.

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▶ 2) 순서 기반 모형 (Activity-based Model, ABM)

하루 동안 수행하는 활동 순서(Activity sequence)를 중심으로 통행을 설명하는 방식.

• ‘출근 → 회사 → 점심 → 회의 → 퇴근 → 쇼핑 → 귀가’
• 각 활동의 시작시각, 위치, 이동수단, 체류시간 등을 예측
• 통행은 활동의 결과로 파생된 행동으로 해석됨

ABM은 기존 4단계 교통수요모형보다 개인화·현실화된 예측이 가능하여, 유럽과 북미 도시에서 실무 적용이 확대되고 있다.

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▶ 3) 통계적 차원 축소 + 머신러닝 결합

변수가 너무 많을 경우, 차원 축소 기법(PCA, t-SNE, UMAP 등)으로 구조를 단순화한 후, 머신러닝 모델로 예측

• PCA로 주요 여행행동 요인 추출 (예: '자가용 선호', '보행 우선', '유연 출근')
• 군집화(K-means, DBSCAN 등)를 통해 행동유형(Persona) 분류
• Random Forest, XGBoost, ANN 등으로 특정 행동 예측

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▶ 4) 딥러닝 기반 시퀀스 모델

시간 순서가 있는 여행행동을 분석할 때, RNN, LSTM, Transformer 모델 활용

• 앱 기반 GPS 데이터의 시계열 패턴 학습
• 이동 유형, 통행 시나리오 자동 분류
• 수요반응형 교통에서의 실시간 예측에 적합

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3. 실제 적용 사례와 고차원 분석의 정책 활용

▶ 사례 1: 미국 샌프란시스코 Activity-based 교통수요모델 구축

샌프란시스코 지역교통국(MTC)은 활동 기반 모델링 시스템인 Travel Model One을 구축하고, 시민의 하루 일과 전반을 통합적으로 분석하였다.

• 통근/업무/교육/여가/쇼핑/기타 활동 포함
• 개인 수준 분석이 가능해 사회적 형평성 평가에 적합
• 자율주행 도입, 공유차량 정책 등 미래 시나리오 대응력 높음

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▶ 사례 2: 서울시 LBS 데이터 기반 다차원 통행행태 분류

서울시는 통신사 위치기반데이터(LBS)를 활용해 거주지-직장지 간 이동 외에도 다양한 다목적 통행 패턴을 식별하였다.

• ‘주중 쇼핑 중심형’, ‘주말 가족이동 중심형’, ‘PM 혼합 통행형’ 등 5개 유형 도출
• 각 유형별로 대중교통 수요, 혼잡시간, 상권 영향도 등 분석
• 결과는 생활권 중심 대중교통 개선 계획 수립에 활용

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▶ 사례 3: 네덜란드 고차원 모빌리티 시뮬레이터 (ALBATROSS)

ALBATROSS는 약 7,000명의 일상활동 데이터를 기반으로, 개인 특성·시간대·활동 목적·이동 수단을 통합 고려한 예측 모델을 구축

• 모의 시나리오: 전면 자전거도로 확대 시 수단 전환율 예측
• 결과: 특정 연령군, 활동유형에서 자전거 선택 증가
• 정책 반영: 자전거 인프라 배치의 타깃화

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4. 기술적 과제와 고차원 모델링의 유의점

▷ 1. 데이터의 복잡성과 프라이버시 이슈

• 고차원 분석은 개인 수준의 상세 데이터가 필요하므로, 프라이버시 보호와 익명화 처리가 중요
• 다변량 데이터를 정제·구조화하는 전처리 기술이 필요함

▷ 2. 과적합과 해석력 저하

• 변수 수가 많아지면 모델이 학습 데이터에 과적합(overfitting)될 수 있음
• 특히 딥러닝 기반 모델은 정책적 해석력이 떨어질 수 있음 → Explainable AI 필요

▷ 3. 연산 자원과 시간 부담

• 수천~수만 명의 고차원 통행 데이터를 처리하려면 GPU 등 고성능 연산 인프라 필요
• 실시간 적용 시 시스템 부담 증가

▷ 4. 모형 검증의 어려움

• 전통적인 정확도(R², RMSE 등) 외에 행태 일관성, 시나리오 대응성 등 다층적 검증기준 필요

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5. 미래 스마트 모빌리티와의 통합 방향

고차원 여행행동 분석은 단순 수단 선택에서 '삶의 이동 경로' 전체를 설계하는 도구로 진화하고 있다. 스마트 모빌리티 환경에서의 활용 가능성은 다음과 같다.

• MaaS에서의 맞춤형 서비스 추천
  다양한 개인 특성 + 과거 여행행동 기반으로 ‘다음 이동 수단’ 예측 및 자동 제안
• 디지털 트윈과의 연계
  도시의 이동 시뮬레이션에 고차원 행동모형을 반영하여 ‘시민의 하루’를 가상 도시에서 재현
• 자율주행 기반 행동 예측
  차량이 승객의 행동 유형을 학습해 최적 경로, 출발 시간, 정차 지점 등 자동 조정
• 탄소중립 목표 달성 전략 수립
  각 통행 유형의 탄소 기여도 분석 → 고탄소 행동 패턴 전환 유도

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▶ 표: 전통적 vs 고차원 여행행동 분석 비교

항목	전통적 분석	고차원 분석
분석 단위	수단, 시간 등 개별 선택	다중 선택 요소 통합
고려 변수	이동 시간, 비용 중심	목적, 동반자, 시간, 라이프스타일 등
분석 방법	이산선택모형 중심	통합모형, 딥러닝, 행태분석 등
예측 정밀도	중간	매우 높음 (시나리오 대응력 우수)
해석력	높음 (직관적)	낮을 수 있음 (XAI 필요)
활용 분야	교통수요 예측	모빌리티 설계, 정책 타깃 설정

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※ 고차원 여행행동 분석은 교통을 ‘행태의 구조’로 이해하고, 도시의 미래 이동을 입체적으로 설계하는 기술이다.
교통공학자는 더 이상 차량 흐름만을 분석하지 않는다. 이동 속에 담긴 사람의 삶, 선택의 이유, 목적의 연결을 이해하고, 데이터와 기술을 통해 사람 중심의 이동환경을 만들어가는 전략가로 진화해야 한다.

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