그 결과, 청주지역 교통카드 이용자는 ①조치원-시외터미널-도청-동부종점 구간, ②교원대-도청-금천동-동부종점 구간, ③시외버스터미널-지하상가와 지하상가-사창사거리구간, ④도청-증평우체국-교통대 증평캠퍼스 구간, ⑤수곡동-꽃다리-육거리 구간 등의 노선에서 이동토픽 현상이 두드러진 것으로 밝혀졌다.
청주지역 502번 시내버스 노선도. 원은 좌측부터 조치원역, 가경동 시외버스터미널, 시내 지하상가 일대 등이다.
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①번 이동토픽은 502번 시내버스에서 가장 두드러지게 나타났다. 이 노선은 조치원역~용암동 동부종점 구간으로, 청주 시외지역에서 역과 터미널 등을 이용해 청주로 진입할 때 주로 이용되는 패턴이라고 논문은 밝혔다.
②번 이동 토픽은 교원대 지역에서 청주 중심가로 유입되는 노선으로 513번 시내버스에서 가장 높게 나타났다. 이들은 중심가로 진입한 후 청주대와 분평동 등 남북 T자 모습으로 분기하는 이동 토픽을 보여였다고 논문은 밝혔다.
청주지역 105번 시내버스 노선도. 원은 가경동 시외버스터미널, 사창동 충북대후문, 시내 지하상가 일대 등 청주시내 3개 번화가 섬이다.
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③은 서술한 5개 가운데 가장 높은 비율을 나타낸 이동 토픽으로, 105번에서 가장 뚜렷하게 나타났다. 이 노선은 가경동 시외버스터미널, 사창사거리, 시내 지하상가 등 청주 번화가 3개 섬을 셔틀 형식으로 왕래하는 패턴을 보여주고 있다.
④은 청주 중심가와 한국교통대 증평캠퍼스 구간의 노선으로, 111번 시내버스에서 가장 강하게 나타났다. 논문은 "105번을 이용한 이용한 승객은 증평우체국에서 하차해 111번으로 환승해 교통대 증평캠퍼스로 이용하는 패턴을 보인다"고 부연 설명했다.
⑤ 이동 토픽은 수곡동-한솔초등-꽃다리-육거리 구간의 노선으로, 30-1번에서 가장 뚜렷하게 나타났다. 논문은 ⑤이동 토픽은 수곡, 산남동 주민들이 전통시장이 있는 육거리로 이동할 가장 많이 이용하는 패턴"이라고 밝혔다.
조 교수는 "빅데이터 속의 숨어 있는 의미를 파악하면 도시계획, 대중교통 서비스, 버스노선 신설 등에 매유 유용한 도움을 받을 수 있다"며 "따라서 교통정책을 수립하는데 있는 빅데이터의 가치는 더윽 커질 것"이라고 밝혔다.
이같은 내용이 담긴 조 교수의 'LDA기법을 이용한 버스 승객의 잠재적 이동패턴 분석' 논문은 <한국데이터정보과학회지> 26집에 실렸다.
/ 조혁연 객원대기자