주거 유형 건물: 주거건물(아파트, 오피스텔, 기숙사), 기타주거건물(단독주택, 연립주택 등)
시설물: 지하철역, 자전거 도로, 공공구역, 문화구역, 관광구역, 교육구역, 상업구역, 의료구역, 주차구역, 체육시설구역, 하천구역 등
- 관광구역: 테마파크 및 역사 관련 명소 (e.g., 어린이대공원, 경복궁, 창경궁 등 )
- 특화구역: 서울시 젠트리피케이션 종합대책을 기반으로 상업 젠트리피케이션 현상이 발생한 지역 (e.g., 연남동, 경리단길, 북촌 등)
인구: 주거인구, 유동인구
-
주거인구: 주거인구의 경우 50m$\times$50m 셀 단위로 제공된 데이터를 구할 수 있었다.
-
유동인구: 생활인구 데이터와 건축물 연면적(건축물 층별 바닥 면적의 합) 데이터를 이용하여, 다음의 식을 통해 대여소 반경 200m 내의 $j$ 연령대 유동인구 $F_j$를 계산하였다.
$$ \normalsize{F_j = \sum_{(l,k)\in P}(\frac{GFA_k}{\sum_{k\in G_l}GFA_k}\cdot \frac{1}{|D|}\sum_{i\in D}\sum_{t\in H}|L^l_{t+1, i, j} - L^l_{t,i,j}|), \quad j \in A, k\in G_l.} $$
이때, $\footnotesize{D}$는 날짜, $\footnotesize{H\in \{0,1,...,23\}}$는 시간대, $\footnotesize{A\in \{10대 미만, 10}대,...,70대이상\}$는 연령대, $\footnotesize{G_l}$ 은 $\footnotesize{l}$집계구에 속한 건물들의 집합을, $\footnotesize{L_{t,i,j}}$는 $\footnotesize{l}$집계구 $\footnotesize{i}$날짜, $\footnotesize{t}$시간, $\footnotesize{j}$연령대의 생활인구를, $\footnotesize{P = \{(l, k)\mid \text{대여소 반경 200m 내에 속하는 } l \text{집계구 } k\text{번째 건물}\}}$을 의미함.
Note: 유동인구가 직접 제공되는 데이터를 쉽게 구할 수 없어 생활인구로부터 유동인구를 추정하였다. 여기서 유동인구는 집계구 단위로 주어졌지만 이를 자전거대여소의 특성으로 유의미하고 효율적으로 녹이기 위해 위와 같은 아이디어를 제시하였다.
경사도
-
각 대여소별 평균 경사도를 구하기 위해 서울시를 작은 셀로 나누어 경사도를 벡터화하는 것이 필요하였고, 이를 제공하는 데이터가 존재하지 않아 수치표고모형을 사용하였다.
좌측그림은 수치표고모형을 서울시에 나타낸 그림이고, 우측그림은 QGIS를 이용해 수치표고 모형을 이용하여 각 셀에 대한 고도 변화율을 통해 픽셀 크기의 경사도를 산출한 그림이다.
Note: QGIS를 다루는데 미숙하여 이 부분이 굉장히 어려웠으나 수치표고모형의 Raster 형식의 데이터를 이용하면 경사도로의 직접적인 변환이 가능하였다.
