클러스터링 기반 도 분류 (교통 혼잡을 위한 클러스터링)

클러스터링 기반 도 분류(Clustering-based Road Classification)는 교통량, 속도, 정체 시간, 시간대별 흐름 등의 다양한 교통 데이터를 군집화하여, 도로 유형을 기능적으로 분류하고, 혼잡 완화 및 맞춤형 정책 수립을 위한 기초 자료를 제공하는 분석 기법이다. 본 글에서는 클러스터링의 개념과 원리, 교통 혼잡 분석에의 적용 방법, 실제 활용 사례, 한계와 확장 방향까지 교통공학 관점에서 자세히 다룬다. 서브 키워드로는 군집 분석, 기능별 도로 분류, 혼잡도 기반 정책 설계가 있다.

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1. 클러스터링 분석의 개념과 교통 분야에서의 필요성

교통운영과 도로계획에서 도로의 기능적 특성을 파악하는 일은 매우 중요하다. 전통적으로는 법적 등급(고속도로, 국도, 지방도, 시도 등) 또는 설계기준에 따라 도로를 분류했지만, 실제 교통량, 통행 패턴, 정체 정도는 도로마다 큰 차이가 존재한다.

예를 들어, 법적으로는 동일한 ‘지방도’라도 어떤 구간은 하루 종일 정체가 발생하고, 어떤 구간은 통행량이 거의 없는 경우도 있다. 이처럼 기존 분류체계가 실제 교통상황을 제대로 설명하지 못할 때, 클러스터링 기반 도 분류 기법이 효과적으로 활용될 수 있다.

클러스터링은 각 도로의 특성을 정량화한 데이터를 기반으로, 유사한 흐름 또는 혼잡 패턴을 가진 도로들을 자동으로 묶어주는 비지도 학습(Unsupervised Learning) 기법이다. 이를 통해 도시 전역의 도로를 기능적으로 분류하고, 다음과 같은 정책 활용이 가능하다:

• 정체 빈발 도로 → 혼잡 요금제, 신호 우선 배치
• 일시적 집중 도로 → 출퇴근 시간대만 수요관리
• 유동적 도로 → 주차/PM 관리 중심 정책 설계
• 상업 중심 도로 → 물류/배달 교통 대응 전략

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2. 클러스터링 기법의 구조와 적용 방식

클러스터링은 학습데이터에 ‘정답 라벨’ 없이, 유사한 특성을 지닌 데이터를 군집(Cluster)으로 자동 분류하는 기법이다. 교통 데이터 분석에서는 각 도로의 ‘교통 특성 벡터’를 기반으로 거리 계산 후 군집화가 이루어진다.

▶ 1) 도로 특성 벡터 예시

• 평균 일 교통량 (ADT)
• 평균 통행속도
• 속도 표준편차 (시간대별 변동성)
• 정체 지속 시간 (분/일 기준)
• 출퇴근 시간대 통행량 비중
• 버스/자전거 등 혼합교통량 비율
• 도로 폭, 차로 수 (보조 특성)

이러한 수치들을 각 도로의 특징으로 설정하고, 클러스터링 알고리즘에 입력한다.

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▶ 2) 대표 클러스터링 알고리즘

알고리즘	개요	교통 적용 장점
K-means	사전에 K개의 중심점 설정 후 반복 분류	계산 간단, 대규모 도시 적용 가능
DBSCAN	밀도 기반 분류, 이상치 자동 제거	도심/외곽 간 분리, 특이 도로 추출
Hierarchical Clustering	유사도 기반 계층적 군집화	시각화에 유리, 단계별 분석 가능
Spectral Clustering	그래프 기반 클러스터링	복잡한 도로망 구조 반영 가능
GMM (Gaussian Mixture Model)	데이터 분포 가정 기반 확률적 군집화	부드러운 경계, 혼합 특성 분석에 적합

최근에는 딥러닝 기반 임베딩 + 클러스터링 방식도 도입되어, 고차원 이동 데이터에서도 효과적으로 활용되고 있다.

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3. 실제 도시에서의 적용 사례

▶ 사례 1: 서울시 도로 기능별 분류 (K-means)

서울시는 도심부 3000여 개 도로 구간의 교통량, 평균속도, 정체시간 데이터를 활용하여 4개 군집으로 클러스터링을 수행하였다.

• 군집 A: 정체 지속형 도로 (상시 혼잡, 중심업무지구 포함)
• 군집 B: 출퇴근 집중형 도로 (거주지-업무지 연결축)
• 군집 C: 유동형 도로 (주말 혼잡, 쇼핑·문화시설 밀집)
• 군집 D: 원활형 도로 (일반 주택가 주변도로)

이 결과는 도심 혼잡 요금제 대상 도로 선정, 스마트신호 우선 적용 도로 결정, PM 통행 제한구역 설정 등에 활용되었다.

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▶ 사례 2: 싱가포르 – DBSCAN 기반 혼잡 도로 군집화

싱가포르는 GPS 기반 실시간 교통 데이터를 분석하여, 밀도 기반 클러스터링(DBSCAN)으로 도로군을 분류하고, 정체 우려 구간을 실시간 예측하였다. 이를 통해:

• 고속도로 진입 혼잡 구간을 자동 탐지
• 출퇴근 시간대 탄력요금 정책에 활용
• BRT 노선 조정 시 대상 도로로 반영

DBSCAN은 ‘정체가 자주 발생하는 구간’과 ‘이상적으로 교통량이 급변하는 구간’을 자동 식별할 수 있어 실무에 유용하였다.

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▶ 사례 3: 미국 시카고 – 혼잡 유형별 도로 패턴 분류

시카고는 도로망 상의 속도변화와 정체 지속 시간 데이터를 기반으로 GMM 기반 도로 혼잡 유형 분류를 실시하였다. 각 유형별로:

• 유형 1: 지속적 정체형 (상시 신호제어 강화)
• 유형 2: 간헐적 폭발형 (비상 상황 대응 집중)
• 유형 3: 평시 원활형 (노후 시설 집중 투자 대상)

해당 결과는 도시 재건축 구역 선정, 도로정비 우선순위 도출에 활용되었다.

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4. 분석 한계와 실무적 유의사항

클러스터링 기반 도 분류는 강력한 정책도구이지만, 다음과 같은 한계점과 고려사항이 존재한다.

▷ 1. 군집 수(K) 결정의 주관성

• K-means의 경우 군집 수를 사전에 설정해야 하며, 너무 많거나 적으면 정책 활용이 어렵다
• 엘보우법(Elbow Method), 실루엣 계수(Silhouette Score) 등을 활용해 최적 K 설정 필요

▷ 2. 데이터 정규화 필요성

• 교통량, 속도, 정체시간 등 단위가 다른 지표를 그대로 사용할 경우 편향된 군집화 발생
• 사전 정규화 및 주성분분석(PCA) 등의 전처리 필수

▷ 3. 시간대 특성 누락 시 왜곡

• 시간대별 혼잡도 차이를 반영하지 않으면, 평균 값 기준의 군집화로 본질을 놓칠 수 있음
• 출퇴근, 주말, 야간 등 시간 분리 분석 필요

▷ 4. 도로물리적 조건 미반영

• 차로 수, 보행자 시설, 버스 전용차로 등 실제 물리적 요소를 반영하지 않으면, 해석 및 정책 연결성이 떨어질 수 있음

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5. 미래 확장 방향과 스마트 교통과의 연계

클러스터링 기반 도 분류는 단기적 혼잡 분석을 넘어서, 도시 전체의 교통 기능 구조를 재설계하는 데 활용될 수 있다.

• 자율주행차 통행 구역 선정: 유사 흐름 도로 군집을 바탕으로 자율주행 차량의 주행 최적 구역 결정
• 환경 정책 연계: 탄소 배출량과 혼잡 군집을 결합하여 저탄소 도로망 설계 가능
• MaaS 서비스 배치 전략: 출퇴근 중심 클러스터에는 통근형 셔틀 배치, 유동형 클러스터에는 PM 및 공유차량 우선 공급
• 도심 재구조화: 클러스터링 결과를 기반으로 도심의 도로 기능 분담, 주차정책, 신호체계 등을 재편성 가능

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▶ 표: 클러스터링 기반 도로 분류 유형 예시 (서울시 사례 기준)

군집 유형	주요 특성	정책 적용 예
A: 정체 지속형	하루 평균 속도 20km/h 미만, 정체시간 길고 교통량 높음	혼잡 요금제, 신호우선 운영
B: 출퇴근 집중형	출근·퇴근 시간대만 혼잡, 나머지 시간은 원활	시간대별 탄력 운영, BRT 투입
C: 유동형	주말 또는 특정 시간대 집중, 상업시설 인접	주차 관리, PM 규제 도입
D: 원활형	속도 안정적, 교통량 중간 이하	도로시설 유지보수 우선 대상

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※ 클러스터링 기반 도 분류는 도로를 ‘이름’이 아닌 ‘기능’으로 해석하는 교통 빅데이터 전략이다.
단순한 도로법상 분류를 넘어, 실제 혼잡 양상과 교통 특성을 중심으로 도시를 설계하는 시대. 교통공학자는 데이터를 읽고, 패턴을 해석하고, 도시 흐름의 코드를 분류하는 ‘교통 디자이너’로서의 역할을 수행해야 한다.