Framework for Key Performance Index of Use Cases in Smart Transportation Using Text Mining: Focusing on Daegu Metropolitan City
Wooyoung Go, Jungyeol Hong · 대한교통학회지 · 2022
MaaS, DRT, Smart parking 등과 같은 스마트시티 교통부문의 Use Case 서비스 구현과 지속적인 기술력 향상을 위해서는 각 Use Case의 성과 평가가 필수적이다. 그러나 현재 국내에는 스마트시티 Use Case 서비스 평가지표 개발을 위해 다양한 통계적 또는 데이터 기반의 접근방법론의 시도가 미미한 실정이다. 따라서 본 연구에서는 다양한 접근방법 중 하나로 국내외에서 발표된 스마트시티 교통부문의 Use Case 관련 연구 문헌들의 수집을 통하여 텍스트 빅데이터를 구축하고 데이터 마이닝 분석을 통해 정량적 평가지표를 선정하는 프레임워크의 구축을 제시하고자 하였다. 텍스트마이닝의 단어빈도-역문서빈도 분석 결과를 이용하여 각 Use Case의 핵심어 또는 핵심토픽을 도출하였으며, 이들을 근거로 평가 가능한 지표 리스트를 구축하였다. 각 Use Case의 지표들에 대하여 IPA(Importance-Performance Analysis) 분석을 수행하여, 유의한 최종 평가지표를 선정하고자 하였다. 본 연구에서 제시한 지표선정을 위한 접근방법의 틀은 Use Case 서비스의 주요 목표를 파악하고 평가지표 정량화 가능성 및 데이터 수집의 용이성을 반영할 수 있다는 장점이 있다. 향후에는 본 연구에서 제시한 접근방법을 기반으로 스마트시티 타 부문 Use Case의 지표 선정 시 적용이 가능할 것으로 기대하며, 정량적 지표를 통한 사회경제 파급효과 추정으로 스마트시티 정책의 투자 우선순위를 결정하는데 이용할 수 있을 것이다.