Analysis of Spatiotemporal Pattern Differences in Passenger Search Routes Using GPS-based Taxi Data

서울의 대중교통 시스템은 지속적으로 발전을 거듭하고 있다. 그러나, 택시 회사 및 운전기사들의 효율적인 운영을 정량적으로 분석하고 이해하는 데에는 여전히 제약이 존재한다. 이에 본 연구는 위치 기반 GPS (Global Positioning System) 택시 데이터를 활용하여 수익성에 기반한 운행 효율성에 따라 택시 기사들을 효율성이 높은 운전자(Best Driver)와 낮은 운전자(Worst Driver)로 분류하고, 이들의 손님을 찾기 위한 빈 차 경로 데이터를 추출하여 분석함으로써 두 그룹의 운전자가 손님을 찾기 위한 시공간적 운행 패턴에 차이가 있는지를 탐색하였다. 핫스팟 분석, 공간적자기상관성 분석 및 다중회귀분석을 사용하여 빈 차시 시공간적 운행 패턴 차이를 입증하였다. 핫스팟 분석과 공간적자기상관성 분석을 통해 두 그룹 간의 시공간적 클러스터링 차이를 확인하였고, 다중회귀분석을 통해 Best Driver가 주로 주거지역과 상업지역에서 승객을 찾는 경향이 존재하고 Worst Driver에 비해 시공간적으로 일관적인 운행 패턴을 보임을 확인하였다. 분석 결과들을 통해 Best Driver가 빈차시 선호하는 시공간적 패턴을 이해할 수 있었고, 본 연구 결과를 토대로 택시 운전자들이 승객을 찾기 위해 특정 지역과 시간대를 선택할 수 있도록 도와주며, 택시 운영의 효율성을 개선하고, 서비스를 최적화하기 위한 전략 수립에 기초 자료로 활용될 수 있다.