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..
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..
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