논의를 이어나가기 전에, 어떤 도로구간의 평균속도라는 것에 대해 다시 잠깐 이야기해야 할 것 같다. 앞서 서울시가 도로구간(링크)별 평균속도 데이터를 산출하는 방식에 대해 설명했지만, 평균속도란 일정 기간(이 데이터는 1시간) 도로구간을 지나간 택시 주행정보를 기초로 실제 도로상황을 추정하는 일종의 대리변수(surrogate variable)다. 이렇게 도출된 평균속도값이 실제를 얼마나 반영하는지는 따져볼 일이다.한편 복수의 평균속도를 대변할 수 있는 하나의 값을 얻기 위해서는 다시 여러 값을 가지고 연산을 해야 한다. 그런데 이것도 계산기 두드리듯 명쾌하지는 않다. 어떤 도로구간의 매주 월요일 8-9시 평균속도값 1년치를 모았을 때, 그것을 가장 잘 대표하는, 가령 중심경향값(central tenden..
이 글은 서울의 도로교통 패턴을 살펴보는 현재 작업의 일부인 동시에, 최근 눈에 띈 한 언론보도에 대한 나의 피드백이다.지난 12월 21일 공개된 '[단독] 고가도로 폐쇄 서울역, 교통지옥 됐다’라는 기사는 요약하면 이렇다: 도심 차도 축소로 “출근길이 오히려 빨라진다”는 서울시 홍보와 달리 지난 2년간 서울역 일대 교통혼잡이 크게 늘어났다.서울시는 고가도로 폐쇄 이튿날인 2015.12.14. 퇴계로(서울역-회현역), 만리재로(서울역-공덕역) 등 일대 도로 평균속도가 이전보다 개선됐다고 홍보하였다. 그러나 신문사가 단독 입수한 자료에 의하면 2015.12.14.에 비해 2017.12.11. 출근시간대 퇴계로와 만리재로 도로 평균속도가 20% 이상 감소하였다. 또한 이들 도로 통행량도 폐쇄 직후 일시 반감..
앞의 과정을 통해 내려받은 링크별 휴일/평일 평균속도 숫자들을 QGIS로 뿌려 보았다. 그리고 앞서의 속도구간 설정을 좀 바꾸었다. 40-60km/h, 60- km/h 대신 40-80, 80- 으로 나누어, 구간의 양적 비례를 조정하고 도시고속도로와 일반도로를 확실히 구분하였다. 6단계 이상으로 구분하는 길도 있었지만 가독성이 너무 떨어져 택하지 않았다.QGIS에서 지도를 한 장씩 뽑아낸 다음 Photoshop의 Motion 기능을 이용 - 뽀샵질하여 애니메이션으로 만들었다. QGIS에도 Time Manager와 같이 지도 애니메이션 제작을 도와주는 플러그인이 있다. 그러나 아직은 불안정하고 사용성이 떨어진다.흥미로운 포인트들을 포착하기에는 속도가 좀 빠르고 복잡하지만, 아무튼 일단 전체적 흐름은 이 영..
이제부터는 링크별 매시간 평균속도 데이터와 놀 차례다. 원시데이터의 신뢰성을 전제한다면 이것은 통계학적으로 놀 거리가 굉장히 풍부한 panel data다. 다만 나에게 어울려 놀 재주가 부족할 따름이다. 숫자가 내 눈앞에 보기 좋게 펼쳐지지 않으면 찌르고 들어갈 각이 보이지 않기에, 일단은 성실하게 펼쳐 볼 수밖에 없다.panel data가 대부분 그렇듯 이 데이터도 이 빠진 데가 있다. 가령 이번 작업에 사용할 2017년 10월의 데이터는 4797개 전체 링크 중 스무 개가 빠진 4777개를 포함하고 있다. 매시 평균속도가 빠짐없이 계산되어 4777×24×31 = 3,568,968개의 값이 있으면 좋겠지만 실제로는 28,314개가 결측으로 남아 3,525,774개의 유효값이 있다. 원칙적으로 해당 시간..
실행 결과 4797번의 응답을 받아내는 데는 역시 5분 이상이 걸렸다. 실행마다 request 완료에 걸리는 시간도 상이하고 성공적으로 속도값을 알려오는 링크의 개수도 서로 달라 똑부러지게 말할 수는 없지만, 내 랩탑으로는 대략 10분 정도가 걸렸다. 200(OK)을 돌려주지 못하고 에러를 토하는 링크는 매번 60-120개 정도였다. 비율로는 전체의 2% 안팎이어서 지도에 큰 구멍은 나지 않을 것 같다. 혹시 반복적으로 에러를 토하는 죽은 링크가 있는지 확인해보고 싶었지만, 그러려면 10분짜리 request를 일정한 시간 간격으로 적어도 3번 이상 실행해야 하는, TOPIS가 해야 할 것 같은 일을 대신 하는 것만 같은 느낌에 그만두었다. 더구나 막상 데이터를 굴려보고 나니, 실시간 속도 데이터는 이상적..
이 시도는 현재 서울의 도로교통 패턴을 눈으로 보고 싶다는 생각에서 시작하였다. 말은 간단하지만 보기보다 간단치 않다. 이 생각은 도시와 자율주행의 상호작용이라는 보다 커다란 (매우 커다란) 질문의 과정에서 떠오른 것인데, 그 맥락 속에서도 ‘현재’라는 시간 단위와 ‘패턴’이라는 공간 또는 시공간 단위를 어떻게 정의하는 것이 좋을지 결정하기는 쉽지 않다. 오히려 많은 경우 그렇듯 자료의 유무와 가용도에 따라 결과물의 내용이 좌우될 것이어서, 일단은 어떤 자료를 끌어올 수 있는지 살펴보았다. 사실 교통분야는 다른 도시분야에 비해 공인된 대규모 데이터가 풍부한 편이다. 2017년 현재 국토교통부 산하 국가교통정보센터와 서울시 산하 서울교통정보센터(이하 TOPIS)에서는 실시간 도로소통 현황을 포함해 몇 가지..
한때 나는 사진을 열심히 찍었다. '폰카'는커녕 '디카'라는 단어가 탄생하기도 전이니까 좀 아득한 시절의 추억 되겠다. '좀'이라는 부사가 머쓱하다. 그리고 '찍었다'는 동사는 어색하다. 돌이켜 보면 그때 나는 실제 사진 촬영보다는 촬영에 수반하는 작업에 훨씬 많은 시간과 노력을 쏟았다. 그때 내 사진은 현장에서 만들어졌다기보다는 암실에서 만들어졌다고 하는 편이 적합해 보인다. 그래서 내세울 만한 결과물을 남기지 못했나 싶기도 하다. 사진이 값비싼 취미인 줄 미처 모르고 빠져들었던 여느 학생들처럼 나는 필름 준비부터 사진 끼울 종이액자를 만드는 것까지 수많은 절차를 직접 겪어내야 했다: 밥 한 끼 값이던 흑백필름 코닥 T-max를 매거진 단위로 사 쓰는 대신, 사진소모임 친구들과 돈을 모아 종로나 남대문..
유럽에서의 참극은 그러나 피셔와 같은 자동차쟁이들로 하여금 더 좋은 레이싱 환경을 갈망하도록 자극할 따름이었다. 피셔의 친구와 라이벌들도 레이스 도중 사고로 크고 작은 부상을 당했고, 그들의 차에 치여 사망한 관중들도 있었다. 이러한 경험은 트라우마를 남길 만도 한데, 그러나 남아있는 기록 어디에서도 그가 레이싱 자체를 회의적으로 바라보았다는 흔적은 찾을 수 없다. 대신 그의 서른 즈음에 대한 기록은 사업가로서의 활동 외 대부분의 정력을 레이싱에 투자하며 레이싱 전용 트랙을 꿈꾸고 구상한 흔적으로 채워져 있다. 레이싱 전용 트랙의 필요성에 대한 피셔의 생각은 그가 속한 맥락에서 대담하고 창의적인 것이었을 수 있지만, 사실 그런 생각은 피셔 말고도 여럿이 하고 있었다.* 1903년경에는 프랑스뿐 아니라 많..
레이싱앞서 보았듯 피셔는 뉴비와 함께 잠깐이나마 자전거 트랙 Newby Oval 사업에 참여한 경험이 있었다. 무엇보다 그 자신 소문난 속도광이자 자전거 레이싱계의 언더독이기도 했다. 이런 상황을 감안하면, 피셔가 자동차 레이싱에 뛰어든 것은 전략적 선택이라기보다는 본능과 관성에 따른 자연스런 반응이라고 보는 것이 타당할 것이다. 하지만 인디애나폴리스에 자동차 레이싱 전용 트랙을 구상을 시작할 때 그는 자동차 레이싱의 전략적 중요성도 충분히 알고 있었던 것으로 보인다. 그렇다면 당시 자동차 레이싱의 전략적 중요성이란 무엇인가? 인류와 함께 해온 레이싱의 기나긴 역사를 차치하고라도, 각종 스포츠 관람 문화가 발달한 당시 유럽과 미국에서 레이싱은 대중적으로 친숙한 오락거리이자 검증된 홍보수단이었다. 한편 1..
속도광피셔는 1874년 미국 인디애나 주의 넉넉하지 않은 가정에서 삼형제 중 장남으로 태어났다. 그는 어릴 때부터 운동신경이 남달랐고 재주가 많았지만, 선천적인 고도난시를 겪어 학업에는 집중하기 힘들었던 것으로 보인다. 미국에서도 의무교육이 보편화되지 않았던 시대, 일찌감치 12세에 학교를 관둔 그는 알코올 중독자였던 아버지가 떠나버린 가계를 돕기 위해 직업전선에 뛰어들었다.그가 뛰어든 전선은 고향 근처 급성장하던 도시 인디애나폴리스였다. 유년기 피셔가 겪었던 19세기 후반은 철도가 수운을 꺾고 골드러시를 이끌며 미국의 가장 중요한 교통수단으로 등극하던 철도 황금기였다. 지리적으로 당시 이미 세계적 대도시 중 하나였던 시카고 바로 아래 위치하면서 중서부 철도교통의 허브로 기능했던 인디애나폴리스는 그에게 ..
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