서울시 공공자전거 · 따릉이INTRODUCTION
연구 질문과 분석 설계
서울 행정동별 따릉이 이용 밀도와 출퇴근 시간대 특화가 어디에서 어떻게 다르게 나타나는지 살펴봅니다.
연구 질문과 분석 대상
평일의 대여소 이용 밀도가 높은 행정동과 출근·퇴근 시간대 이용 비중이 서울 평균보다 높은 행정동은 서로 일치하는가?
분석 단위는 행정동이다. 이용 건수를 행정동 면적과 분석일 수로 나눈 이용 밀도, 특정 시간대 이용 비중을 서울 전체와 비교한 입지계수(Location Quotient, LQ)를 사용한다. 여기서 출근·퇴근 시간대는 시각 구간을 뜻하며, 대여 기록만으로 실제 통근 목적을 확인할 수는 없다.
자료와 전처리
| 자료 | 사용 내용 | 처리 방법 |
|---|---|---|
| 서울열린데이터광장 OA-15245 2026년 6월 시간대별 이용정보 | 대여 날짜·시간·대여소 번호·이용 건수 | CSV를 나누어 읽고, 행 개수가 아닌 이용 건수의 합을 집계했다. 6월 평일 중 24시간 자료가 확인된 날을 사용하고 6월 3일 선거일은 제외했다. |
| 서울열린데이터광장 OA-21229 대여소별 대여·반납 OD, 2026년 6월 | 5분 단위 집계 기준·시각, 시작·종료 대여소 ID·명, 이용 건수 | CP949 CSV를 읽고 출발시각과 도착시각 집계를 분리했다. 시간대별 건수를 합산하고, 대여소명에서 행정동 접두어를 추출해 기존 지표의 동명과 정확히 일치하는 경우만 연결했다. 자료가 있는 19개 분석 평일을 사용했다. |
| 대여소 위치표 이전 저장 API 지도 결과에서 복원 | 대여소 좌표와 이름 | 대여소 번호로 이용 자료와 연결했다. 원자료 대여소명과 위치표 이름이 일치하고 행정동 경계에 연결된 대여소를 주 분석에 포함했다. |
행정동 경계bnd_dong_seoul.shp | 행정동 코드·명칭·면적 | 코드별 경계를 정리하고 EPSG:5179로 맞춰 면적을 계산했다. 파일 내부 기준일은 2025-06-30이다. |
주 분석 기간은 2026년 6월 1~30일 중 월~금이며, 완전성이 확인된 분석일은 21일이다. 출근은 07:00 이상 09:00 미만, 퇴근은 18:00 이상 20:00 미만으로 정의했다. OD 자료는 6월 29·30일 파일이 헤더만 있어 두 날짜를 제외한 19개 평일로 분석했다. 위치표의 조회 기준일은 기록되어 있지 않으며, 원자료 대여소명과 불일치하는 대여소는 주 분석에서 제외했다.
공간 연결이 확인되지 않은 행정동은 이용이 0건이라는 뜻이 아니라, 연결된 이용을 계산할 수 없다는 뜻이다. 426개 경계 중 413개 행정동에서 지표가 산출됐다.
행정동별 따릉이 대여소 분포
저장된 대여소 위치표의 고유 ID 2,741개 중 2,737개를 서울 행정동 경계에 연결했고, 대여소가 확인된 행정동은 426개 중 413개입니다. 지도에서 동에 커서를 올리면 대여소 수를 볼 수 있고, 마우스 휠이나 지도 도구로 확대·축소하며 이동할 수 있습니다.
저장된 위치표 기준이며 조회 기준일은 기록되지 않았습니다. 위치표에서 경계에 연결되지 않은 4개 ID는 지도 집계에 포함되지 않았습니다. 저장된 위치표의 단면이므로 현재 운영 중인 대여소 수로 해석하지 않습니다.
선택한 지표와 계산 방법
연구 질문은 행정동별 이용 밀도와 출근·퇴근 시간대 특화가 같은 지역에 나타나는지를 묻습니다. 수업에서 다룬 지표 중 Density와 Location Quotient(LQ) 두 개를 산출했습니다. 부가적으로 지표 간 순위 관계를 Spearman 상관계수로 요약했으며, 이는 별도의 세 번째 지리적 지표가 아닙니다.
1. Density: 행정동별 일평균 이용 밀도
단위: 건/km2/일
분석단위·공간단위: 시간단위는 2026년 6월의 완전한 평일 21일이고, 공간단위는 서울 행정동입니다. 연도가 부여된 행정동 경계를 EPSG:5179로 맞춘 뒤 면적을 km2로 산출했습니다.
높고 낮음의 해석: 값이 높으면 행정동 내 단위면적·하루당 이용 건수가 많습니다. 값이 낮으면 면적 당 관측된 이용이 적습니다. 인구수나 대여소·자전거 공급량으로 나눈 값은 아니므로, 개인별 이용성향이나 잠재적 수요를 직접 뜻하지는 않습니다.
2. Location Quotient(LQ): 출근·퇴근 이용 비중의 상대 특화도
Ct: 서울 전체의 시간대 t 이용 건수 · N: 서울 전체 이용 건수
출근: 07:00이상 09:00미만 · 퇴근: 18:00이상 20:00미만
분석단위·공간단위: Density와 같이 행정동별로 산출하고, 각 동의 시간대 비중을 서울 전체 비중과 비교합니다. 단위는 없는 비율입니다.
높고 낮음의 해석: LQ=1이면 서울 전체와 시간대 이용 비중이 같고, LQ>1이면 해당 동의 비중이 더 높으며, LQ<1이면 더 낮습니다. LQ가 높아도 이용 건수 총량이 많다는 뜻은 아닙니다. 대여 기록은 실제 통근 목적을 확인하지 않으므로 ‘출근·퇴근’은 시각 구간을 의미합니다.
보조 비교: 대여소당 관측 이용량
Ui,퇴근 = Ci,퇴근 / (Si × T)Si: 저장 위치표에서 동 i에 연결된 고유 대여소 수 · T: 21일 · 단위: 건/개/일
행정동 코드로 이용 지표와 대여소 수를 일대일 연결합니다. 값이 높으면 저장된 대여소 수 대비 관측 이용이 많다는 뜻입니다. 대여소 밀도는 Si/Ai(개/km²)로 함께 제시합니다. 대여소당 이용량은 면적당 이용 밀도와 다른 보조 기술통계이며, 자전거 수나 거치 용량으로 정규화한 지표가 아닙니다. 위치표 조회 기준일이 없어 2026년 6월의 실제 운영 규모와 차이가 있을 수 있습니다.
자료와 전처리
- Density와 LQ: 서울열린데이터광장 OA-15245 시간대별 이용정보. 2026년 6월 중 완전한 평일 21일을 사용했고 6월 3일은 제외했습니다. 기록 행수가 아닌 이용 건수를 합산했습니다.
- 동 매칭: 대여소 이름·ID와 저장된 위치표를 연결하고 행정동 경계와 동명을 맞춰 동별로 집계했습니다. 연도가 부여된 경계 파일의 기준일은 2025-06-30이며, 동 면적은 EPSG:5179에서 계산했습니다.
- 유효한 산출 단위: 지표 값이 산출된 행정동 413개. 경계에 있는 모든 동의 값이 산출된 것은 아니므로 회색 동은 0건이 아닌 산출 불가로 표시합니다.
이 분석에서 선택한 수업 지표는 Density와 LQ 두 개입니다. OD 이동량과 대여소 수는 추가적인 기술통계로 지도와 경로 해석을 보조합니다. 위치표 조회 기준일은 기록되지 않아, 대여소 수는 저장된 위치표의 시점으로 해석해야 합니다.
ANALYSIS
공간 분포와 OD 이동 결과
지도와 그래프를 함께 보며 행정동 이용 특성, 구 간 이동 흐름, 주요 경로를 비교합니다.
행정동별 이용 공간 분포
시·구 지명을 숨긴 도로·하천 배경지도 위에 행정동별 분석값을 겹쳐 표시했습니다. 동을 클릭하거나 선택 목록에서 고르면 수치와 순위가 나타납니다. 출근·퇴근 LQ는 같은 구간을 사용하며, 파랑은 서울 평균보다 낮은 비중, 빨강은 높은 비중입니다. 회색 점선 경계는 산출 불가로, 이용 0건을 뜻하지 않습니다.
그림 1–3. 행정동 경계에 마우스를 올려 지표를 확인할 수 있다. 지도를 확대·이동할 수 있으며, 각 지도의 ‘서울 전체’ 버튼으로 범위를 초기화할 수 있다.
지표 관계와 지역별 차이
지표별 상위·하위 지역과 분포 비교
| 지표 | 높은 지역 | 낮은 지역 | 해석 |
|---|---|---|---|
| 이용 밀도 | 신정6동 1,571.8 등촌1동 1,564.2 성내1동 1,439.6 | 평창동 2.4 우이동 2.6 이태원2동 4.9 | 건/km²/일, 면적당 이용 규모 |
| 출근 LQ | 무악동 3.09 천연동 2.53 독산2동 2.25 | 반포본동 0.05 이태원1동 0.22 망원1동 0.23 | 서울 전체 대비 출근 시간대 이용 비중 |
| 퇴근 LQ | 고덕2동 1.64 논현2동 1.55 잠실6동 1.54 | 시흥2동 0.26 시흥4동 0.40 독산2동 0.40 | 서울 전체 대비 퇴근 시간대 이용 비중 |
밀도 1위인 신정6동(1,571.8)은 출근 LQ 0.88, 퇴근 LQ 0.91로 두 시간대 모두 서울 평균보다 낮다. 무악동은 출근 LQ 3.09로 높지만 이용 밀도는 210.5건/km²/일이다. 이용이 많은 지역과 특정 시간대 비중이 높은 지역은 일치하지 않을 수 있다.
등촌1동은 밀도 1,564.2건/km²/일과 출근 LQ 1.29가 함께 높았다. 독산2동은 출근 LQ 2.25, 퇴근 LQ 0.40으로 시간대에 따라 특화 방향이 다르다.
413개 행정동 순위의 Spearman 상관계수는 밀도–출근 LQ 0.046, 밀도–퇴근 LQ 0.282였다. 이 자료에서는 밀도와 출근 LQ의 순위 관계가 거의 없고, 밀도와 퇴근 LQ는 약한 양의 관계를 보였다. 상관계수는 원인이나 통계적 유의성을 입증하지 않는다.
대여소당 이용량과 퇴근시간 특화
서울 전체 행정동에서 대여소 수에 비해 관측 이용이 많은 곳과 퇴근시간 이용 비중이 높은 곳이 일치하는지 비교합니다. 점 하나는 행정동 하나이며, 점 면적은 21일간 전체 이용 건수에 비례합니다. 작은 점에는 식별을 위한 최소 크기를 적용했습니다.
세로 기준선은 비교 대상 전체의 대여소당 일평균 53.0건/개/일, 가로 기준선은 LQ 1입니다. 평균은 행정동별 비율의 단순평균이 아니라 전체 이용 건수를 전체 대여소 수와 21일로 나눈 값입니다. 커서를 올리면 각 동의 수치를 확인할 수 있습니다.
비교 대상 413개 동: 이용량 높음 · 퇴근 특화 58개 · 이용량 낮음 · 퇴근 특화 74개 · 이용량 높음 · 퇴근 비특화 79개 · 이용량 낮음 · 퇴근 비특화 202개. 이용량은 기준값 이상이면 ‘높음’, 미만이면 ‘낮음’, 퇴근 특화는 LQ>1로 구분했습니다. 이는 상대적인 기술통계 분류이며 통계적 유의성 검정 결과가 아닙니다.
유형별 주요 지역 비교
지역을 미리 지정하지 않고 각 유형에서 전체 관측 이용 건수가 가장 많은 두 동씩 선정했습니다. 동률이면 행정동 코드순으로 정렬합니다. 유형의 전형적인 지역이나 공급 부족 지역을 뜻하지 않습니다.
| 유형 | 행정동 | 대여소 개 | 대여소 밀도 개/km² | 전체 이용 건 | 이용 밀도 건/km²/일 | 대여소당 이용 건/개/일 | 대여소당 퇴근 이용 건/개/일 | 퇴근 LQ |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 이용량 높음 · 퇴근 특화 | 가양1동 | 50 | 10.3 | 130,110 | 1,273.3 | 123.9 | 26.5 | 1.21 |
| 이용량 높음 · 퇴근 특화 | 여의동 | 52 | 6.2 | 69,548 | 392.8 | 63.7 | 13.2 | 1.18 |
| 이용량 낮음 · 퇴근 특화 | 상암동 | 32 | 3.8 | 28,557 | 162.0 | 42.5 | 8.2 | 1.09 |
| 이용량 낮음 · 퇴근 특화 | 문정2동 | 19 | 8.5 | 21,094 | 448.4 | 52.9 | 10.9 | 1.17 |
| 이용량 높음 · 퇴근 비특화 | 발산1동 | 26 | 9.0 | 49,586 | 818.3 | 90.8 | 13.7 | 0.86 |
| 이용량 높음 · 퇴근 비특화 | 방화1동 | 16 | 10.9 | 42,595 | 1,375.6 | 126.8 | 20.3 | 0.91 |
| 이용량 낮음 · 퇴근 비특화 | 독산1동 | 21 | 10.2 | 15,699 | 362.8 | 35.6 | 5.5 | 0.88 |
| 이용량 낮음 · 퇴근 비특화 | 사직동 | 12 | 10.4 | 13,310 | 547.5 | 52.8 | 8.6 | 0.92 |
이용 지표가 없는 동과 대여소 수가 없거나 0인 동은 제외했습니다(경계 426개 중 13개 제외). 분자는 공간 연결이 확인된 이용, 분모는 저장 위치표의 대여소 수이므로 시점·대여소 포함 범위가 완전히 같다고 보장할 수 없습니다. 이 값은 행정동 단위의 탐색적 이용 강도이며 개별 대여소의 가동률·회전율이나 공급 부족을 의미하지 않습니다.
서울시 전체 출발·도착 이동량 분포
서울 전체에서 본 출발·도착량 분포
분석 범위를 서울 전역으로 넓혀 OD 기록이 행정동에 연결된 403개 행정동의 출근·퇴근 시간대별 출발량과 도착량을 각각 집계했다. 출발량은 출발시각 기준 OD, 도착량은 도착시각 기준 OD에서 계산했으며, 값은 자료가 확인된 평일 19일의 행정동별 일평균 이동 건수다. 네 지도의 색상 상한은 같은 기준을 적용해 시간대·방향별 분포를 비교할 수 있게 했다. 진한 색은 실제 이동량이 큰 곳이며, 행정동 면적이나 인구로 나눈 값은 아니다.
동을 선택하면 행정동별 일평균 건수와 순위를 볼 수 있습니다. 지도 도구로 확대·축소하고 드래그해 이동할 수 있습니다. 위 메뉴에서 출발·도착 기준과 출근·퇴근 시간대를 바꾸세요. 인터랙티브 지도를 새 창에서 열기
| 구분 | 이동량 상위 5개 행정동 (건/평일) |
|---|---|
| 출근 출발 | 가양1동 1,030 · 발산1동 577 · 방화1동 508 · 여의동 388 · 공항동 375 |
| 출근 도착 | 가양1동 1,884 · 여의동 989 · 가산동 487 · 발산1동 459 · 목1동 413 |
| 퇴근 출발 | 가양1동 1,423 · 여의동 682 · 목1동 411 · 가산동 354 · 발산1동 346 |
| 퇴근 도착 | 가양1동 1,012 · 발산1동 419 · 여의동 386 · 방화1동 364 · 당산2동 356 |
네 집계에서 가양1동이 모두 가장 높은 이동량을 보이고, 발산1동·방화1동·공항동과 여의동·가산동 등 서남권 행정동이 반복해서 상위권에 나타난다. 이는 강서·마곡권과 여의도·가산 업무·상업 거점 주변에서 따릉이 이동이 많이 관측되는 공간 패턴을 보여준다. 다만 총량은 인구, 대여소·자전거 공급량, 행정동 크기를 보정하지 않았으므로 지역 주민 1인당 이용이나 시설 접근성이 더 높다는 의미는 아니다.
결론 및 해석
이용 규모만으로는
지역별 차이를 설명하기 어렵습니다.
시간대 비중, 대여소당 이용량, 출발·도착 방향을 함께 비교했습니다.
분석에서 확인한 세 가지
이용 밀도와 시간대 특화는 다릅니다.
면적당 이용이 많은 곳이 출근·퇴근 시간대의 비중도 높은 것은 아닙니다.
밀도와 시간대 LQ의 순위상관출근 0.046퇴근 0.282같은 퇴근 특화 지역도 이용 강도가 다릅니다.
퇴근 비중이 높다는 이유만으로 대여소당 이용이 많다고 볼 수는 없습니다.
퇴근 특화 132개 동의 대여소당 이용량높음 58개낮음 74개전체 비교 기준: 53.0건/개/일출발지와 도착지로 볼 때 다른 모습이 나타납니다.
한 지역에서 시작된 대여만으로는 다른 지역에서 들어오는 이동까지 설명할 수 없습니다.
출근 시간대 상위 지역에 포함된 동출발발산1동 · 방화1동도착여의동 · 가산동
이용 규모·시간대·이동 방향을 함께 비교해 추가로 조사할 지역을 선정할 수 있습니다. 실제 증설·재배치의 필요성은 재고와 거치 용량 등 운영 자료로 확인해야 합니다.
분석 범위와 해석 기준
2026년 6월 평일 21일 · 공간 연결 이용 3,046,084건 · 413개 동. OD는 19일입니다. 대여소당 이용량 ‘높음’은 53.0건/개/일 이상이며, 퇴근 특화는 LQ>1입니다. 공급 부족·인과관계·통계적 유의성을 확정한 결과는 아닙니다.
대여소당 이용량: 비중과 실제 건수는 다르다
퇴근 LQ가 낮은 발산1동이 높은 상암동보다 대여소당 퇴근 이용량은 많았습니다.
| 지역 | 퇴근 LQ | 대여소당 퇴근 이용량 | 읽을 점 |
|---|---|---|---|
| 발산1동 | 0.86 · 비특화 | 13.7건/개/일 | 시간대 비중이 낮아도 실제 이용은 많을 수 있음 |
| 상암동 | 1.09 · 특화 | 8.2건/개/일 | 특화 여부가 이용 건수의 크기를 뜻하지 않음 |
413개 동의 교차 분류와 기준
대여소당 전체 이용량은 전체 이용 ÷ 2,737개 대여소 ÷ 21일로 계산한 53.0건/개/일 이상이면 ‘높음’입니다. 동별 비율의 단순평균이 아닙니다. 퇴근 특화는 LQ>1입니다.
| 구분 | 퇴근 특화 | 퇴근 비특화 | 합계 |
|---|---|---|---|
| 대여소당 이용량 높음 | 58 | 79 | 137 |
| 대여소당 이용량 낮음 | 74 | 202 | 276 |
| 합계 | 132 | 281 | 413 |
문정2동 52.9건/개/일처럼 기준 부근의 동은 유형명보다 실제 값을 확인해야 합니다. 분석의 유형별 8개 사례는 이용 총량 상위 지역이며, 전형적이거나 공급이 부족한 지역으로 선정한 것이 아닙니다.
저장 위치표의 조회일과 이용 자료 시점이 일치한다고 보장할 수 없습니다. 대여소당 이용량은 탐색적 비율이며 개별 대여소의 가동률·회전율이 아닙니다.
서울 전체 OD: 집계 방향에 따라 상위 지역이 달라진다
출근 출발 상위에는 발산1동·방화1동, 도착 상위에는 여의동·가산동이 포함됩니다. 아래 지역별 사례는 이러한 차이를 구체적인 연결 관계로 읽은 것입니다.
시간대·방향별 상위 3개 동 확인
평일 19일의 일평균 · 건/일. 면적이나 대여소 수로 정규화한 값이 아닙니다.
| 집계 기준 | 일평균 이동량 상위 3개 동 · 건/일 |
|---|---|
| 출근 시간대 출발 | 가양1동 1,029.8, 발산1동 577.1, 방화1동 508.1 |
| 출근 시간대 도착 | 가양1동 1,884.4, 여의동 989.2, 가산동 487.2 |
| 퇴근 시간대 출발 | 가양1동 1,423.3, 여의동 681.6, 목1동 411.2 |
| 퇴근 시간대 도착 | 가양1동 1,011.8, 발산1동 419.5, 여의동 386.2 |
지역별 OD 흐름으로 이렇게 해석해 보았다
대여가 시작된 시간대의 비중만으로는 다른 지역에서 들어오는 이동까지 설명하기 어렵습니다.
| 사례 | 출근 시간대 도착 | 퇴근 시간대 출발 |
|---|---|---|
| 강남구 상대 동별 합산 | 잠실본동 → 강남구 17.9 잠실7동 → 강남구 15.7 서초2동·양재1동 → 강남구 각각 15.0 | 강남구 → 잠실2동 20.3 강남구 → 양재1동 19.5 강남구 → 잠실본동 19.4 |
| 가양1동 개별 동–동 이동 | 방화1동 → 가양1동 291.6 발산1동 → 가양1동 205.1 공항동 → 가양1동 185.0 | 가양1동 → 방화1동 151.1 가양1동 → 발산1동 146.5 가양1동 → 공항동 138.6 |
| 사례 | 이렇게 해석해 보았다 | 해석할 때 구분할 점 |
|---|---|---|
| 강남구 | 주변 지역과 연결되는 아침 도착·저녁 출발 기능이 함께 관측됩니다. | 논현2동 출근 LQ 0.45는 해당 동의 대여 시작 비중입니다. 강남구 전체 LQ나 유입량을 뜻하지 않습니다. |
| 가양1동 | 주변 동에서 아침에 들어오고 저녁에 주변 동으로 나가는 방향성이 나타납니다. | 출근 LQ 0.91·퇴근 LQ 1.21은 출발 이용의 비중입니다. 같은 사람의 왕복·통근을 입증하지는 않습니다. |
지도에서 이동 방향과 규모 확인하기
지역을 선택하면 출근 도착과 퇴근 출발을 두 지도에서 함께 비교할 수 있습니다. 각 지도는 해당 조건의 개별 동–동 경로 상위 6개입니다. 강남구의 위 표는 상대 동별 합산이므로 지도 값과 다를 수 있습니다.
화살표 = 이동 방향 · 굵기 = 일평균 이동량. 행정동 대표점 간 연결이며 실제 주행 도로는 아닙니다. 지도 크게 보기
해석에 사용한 상대 행정동별 수치와 집계 방법
아래 표와 막대그래프는 상대 행정동별 합계입니다. 강남구 사례는 구 외부와의 이동만, 가양1동 사례는 동 외부와의 이동만 비교하며 내부 이동은 제외합니다.
| 이동 시각·방향 | 가장 많은 상대 행정동 | 19일 합계 | 평일 일평균 |
|---|---|---|---|
| 출근 시간대 도착 → 강남구 | 잠실본동에서 출발 | 341건 | 17.9건/일 |
| 퇴근 시간대 출발 ← 강남구 | 잠실2동으로 도착 | 385건 | 20.3건/일 |
| 출근 시간대 도착 → 가양1동 | 방화1동에서 출발 | 5,540건 | 291.6건/일 |
| 퇴근 시간대 출발 ← 가양1동 | 방화1동으로 도착 | 2,871건 | 151.1건/일 |
출근 도착은 07:00–09:00의 도착시각 집계, 퇴근 출발은 18:00–20:00의 출발시각 집계를 사용했습니다. 두 집계의 건수는 서로 더하지 않습니다. OD 출발 기준 총건수는 19일간 2,709,220건으로 같은 날짜의 시간대별 이용정보 2,760,475건의 98.14%입니다. 주 분석의 21일과 기간이 다르며 동명 중복 등으로 일대일 연결되지 않은 지역은 동별 비교에서 제외했습니다.
두 사례는 탐색적 해석입니다. 서울 전체의 대표 통근 패턴, 업무·주거 기능, 환승 여부로 일반화하지 않습니다.
운영 검토: 어떤 질문에 활용할 수 있나?
| 지표 | 후속 조사에서 확인할 질문 | 추가로 필요한 자료 |
|---|---|---|
| 이용 밀도·이용 총량 | 어디에 실제 이용이 집중되는가? | 동일 시점의 운영 대여소·인구·토지이용 |
| 대여소당 이용량 | 저장된 시설 규모 대비 이용이 많은 곳은 어디인가? | 자전거 재고·거치 용량·대여소 포함 범위 |
| 시간대 LQ·OD 방향 | 언제, 어느 방향의 연결에서 이용이 집중되는가? | 시간대별 재고 변화·대여 및 반납 불가 기록 |
이 지표들은 조사 대상 선정에 활용할 수 있습니다. 실제 증설·재배치의 필요성과 효과는 운영 자료로 추가 검증해야 합니다.
해석의 한계와 후속 검증
| 구분 | 현재 해석의 한계 | 후속 검증 |
|---|---|---|
| 기간·집계 | 주 분석 21일 / OD 19일. 출발·도착시각 집계를 합산할 수 없음 | 기간과 집계 기준을 맞춘 비교 |
| 공간 연결·시점 | 주 지표 미산출 13개 동은 0건이 아님. OD 연결 누락·중복 동명 제외, 위치표 조회일 미기록, 경계 2025-06-30 | 동일 시점의 대여소 목록·경계로 연결 재검증 |
| 관측 이용·수요 | 성사된 이용만 기록. 대여소 수는 자전거 재고·거치 용량이 아님 | 재고·용량·이용 실패 기록 결합 |
| 이동 목적 | 시간대와 방향만으로 통근·환승·개인의 왕복을 입증할 수 없음 | 이동 목적에 관한 별도 자료 확인 |
| 지표 관계 | 공간 자기상관·토지이용·교통 접근성을 통제하지 않음. 비율 지표끼리 이용 건수를 공유 | 인과 추론과 운영 성과 평가에 직접 사용하지 않기 |
| 대표성·분류 | 한 달 평일 자료이며 기준값 부근의 유형은 달라질 수 있음 | 여러 달·주말·날씨 및 종사자·생활인구·대중교통 접근성 비교 |
최종 결론
이번 분석을 통해 서울 따릉이의 지역별 이용 특성은 이용량의 많고 적음만으로 설명하기 어렵다는 것을 확인했습니다. 이용 밀도가 높은 지역과 출근·퇴근 시간대의 이용 비중이 높은 지역은 반드시 일치하지 않았으며, 같은 퇴근 특화 지역에서도 대여소 수 대비 관측 이용량은 달랐습니다. 따라서 이용 규모, 시간대 비중, 대여소당 이용량을 함께 보아야 지역 간 차이를 이해할 수 있습니다.
OD를 함께 살펴보면 지역의 역할은 이동 방향에 따라서도 달라집니다. 강남구와 가양1동에서는 주변 지역에서 도착하는 출근 시간대 이동과 주변 지역으로 출발하는 퇴근 시간대 이동이 관측됐습니다. 특히 가양1동은 출근 LQ가 서울 평균보다 낮아도 다른 동에서 도착하는 출근 시간대 이동이 많았습니다. 이는 한 지역에서 시작된 대여의 시간대 비중만으로 그 지역과 관련된 이동 전체를 판단하기 어렵고, 주변 지역과의 연결을 함께 고려해야 한다는 의미입니다.
이 보고서의 최종적인 의의는 특정 지역의 공급 부족을 확정한 것이 아니라, 어느 지역을 어느 시간대와 이동 방향에서 더 살펴보아야 하는지 판단할 근거를 마련한 데 있습니다. 분석 결과는 대여소 배치·수용 규모나 자전거 재배치의 필요성을 조사할 지역을 선정하는 데 활용할 수 있습니다. 다만 실제 증설이나 재배치를 결정하려면 동일 시점의 자전거 재고, 거치 용량, 대여·반납 불가 기록을 추가로 확인해야 합니다. 또한 한 달의 평일 관측 결과이므로 실제 통근 목적이나 개인의 왕복 이동, 장기적인 이용 패턴까지 일반화할 수는 없습니다.
자료 출처
- 서울열린데이터광장, 서울시 공공자전거 이용정보(시간대별) OA-15245 (2026년 6월)
- 서울열린데이터광장, 서울시 공공자전거 따릉이 대여소별 대여·반납 승객수 정보 OA-21229 (2026년 6월 월별 CSV)
- 행정동 경계: 프로젝트 제공
bnd_dong_seoul.shp, 파일 내부 기준일 2025-06-30, EPSG:5179. 외부 제공기관은 파일에 기록되어 있지 않음. - 주변 행정구역 경계: 프로젝트 제공
bnd_sido_00_2025_2Q.shp에서 인천·경기만 표시. 파일 내부 기준일 2025-06-30, EPSG:5179. - 대여소 위치:
station_location_lookup_from_saved_api_output.csv. 이전 저장 API 지도 결과에서 복원했으며 조회일과 당시 전체 대여소 ID 대조표는 보존되지 않음. - 산출물 및 방법: 분석 노트북(로컬 보관)과 같은 폴더의
analysis_outputs/.