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ㆍ	기고칼럼
ㆍ년/월/일	2014-10

의사결정나무 모형을 이용한 불법주차 영향요인에 관한 연구
의사결정나무 모형을 이용한 불법주차 영향요인에 관한 연구
A Study of the Effect Factors of Illegal Parking by the Use of
Decision-Making Tree Model

서소민·김명수·조경남(한밭대학교 도시공학과)
이창희(명지대학교 교통공학과)

Ⅰ. 서론

1. 연구 배경 및 목적
우리나라는 급속한 경제발전과 고속성장으로 생활수준이 향상되면서 자동차 수요가 급격히 증가했으며 2013년 기준 전국 자동차 등록대수는 1,940만대를 기록했다. 자동차 증가에 의한 교통혼잡, 교통사고, 대기오염 등은 사회적 문제로 대두되고 있는 실정이다. 특히 주차문제는 대도시에서 발생하는 교통문제 중 심각한 사회문제로 인식되고 있으며 주차문제의 근본적인 원인은 주차수요에 비해 턱없이 부족한 주차공간의 문제라 할 수 있다.(윤대식, 2008)
주차문제 중에서도 불법주차는 교통혼잡 야기 뿐만 아니라 주차차량 사이로 운전자 시야를 가려 보행자 안전을 위협하는 교통사고 원인이 되고 있으며, 소방차의 통행 방해, 주차공간으로 인한 이웃간 분쟁 등 가장 심각한 문제로 손꼽히고 있다. 주차문제 해결을 위해 지자체에서는 건축물 부설주차장 설치기준 강화, 주거지역 및 주요지역에 공영주차장 공급, 불법주차 단속강화정책을 시행하고 있으나 실효를 거두지 못하고 있는 실정이다.
이에 본 연구에서는 불법주차에 대한 원론적 문제 파악을 위해 운전자들의 주차행위에 있어 불법주차를 선택하는 과정과 그에 따른 영향요인을 분석해 불법주차 원인을 파악하고 해결방안을 제시하고자 한다.
2. 연구의 범위 및 방법
본 연구의 공간적·시간적 범위는 승용차 수단분담률이 58%(국토부, 2009)로 타 광역권에 비해 가장 높음에도 불구하고 불법주차 단속 및 건수가 감소하고 있는 대전광역시를 대상으로 실시했으며, 2013년 11~12월 두 달 간 불법주차 실태에 대한 설문조사를 실시했다.
연구 방법은 불법주차 관련 선행연구와 의사결정나무모형을 통한 선행연구를 고찰했다.
다음으로 의사결정나무모형 분석방법을 검토해 본 연구에 최적인 연구모형을 도출한 결과 exhaustive CHAID 분석을 통해 불법주차를 선택하는데 영향을 미치는 요인을 도출했다.

Ⅱ. 선행연구 검토
주차에 관련한 선행연구는 다양하게 진행되고 있다. 그 중 불법주차에 미치는 영향에 관한 선행연구로 김태일(1998)은 정부나 지자체가 직·간접적으로 수행해야 하는 ‘주체적 요인’과 불법주차를 행하는 운전자 개개인의 의식수준의 ‘객체적 요인’, 주차시설과 주차요금 등의 ‘주차환경적 요인’이 상호작용해 주차수요를 결정짓게 되며, 단속 소홀이나 주차의식 결여 요인이 불법주차에 미치는 영향요인이라고 나타났다.
오석기·고상선(1989)은 ‘도심 지역의 불법주차대책에 관한 연구’에서 불법주차대책이 필요하다고 생각하는 운전자군과 현행 유지가 좋다고 생각하는 운전자군 등 2개로 구분하고, 이에 영향을 미치는 요인들을 수량화이론으로 분석했다.
분석 결과 개인속성상 남성, 41세 이상인 경우 불법주차 대책을 희망하는 반응이 강했고, 도심 주차장 이용빈도가 높은 운전자들이 불법주차 대책에 대해 관심이 높은 것으로 나타났다.
데이터마이닝의 활용분야는 다양하며 활발한 연구가 이루어지고 있다. 그 중에서 다양한 의사결정과 향후 대처에 대한 문제에서 많이 활용되고 있다. 최상일(2011)은 주택의 최대 소비계층이자 주거문화의 변화를 선도해 온 베이비붐 세대가 향후 노년기의 주거유형 선택에 어떤 변화를 보일 것인지를 예측하는 모형을 연구하고자 했다. 연구모형으로는 기존 연구에서 사용된 판별분석이나 로지스틱 회귀분석에 추가적으로 최적의 예측모형을 도출하기 위해 의사결정나무모형 CART 분석을 실시했다.
김정인(2012)는 대학 내 에너지 소비와 관련된 생활방식과 에너지 절약 및 환경 활동 의사를 파악하고자 연구했으며 연구모형으로는 모든 가능한 조합을 탐색해 최적분리를 찾을 수 있도록 보완한 의사결정나무모형 Exhaustive CHAID 분석을 실시했다.
데이터마이닝 기법 관련 선행연구를 고찰한 결과, CART 분석과 exhaustive CHAID 분석을 이용한 의사결정에 따른 영향요인분석에 대한 연구가 많이 진행되고 있는 것으로 나타났다.

Ⅲ. 평가모형 정립
데이터마이닝이란 지식발견(Knowledge Discovery in Database : KDD) 과정 중에서 지식의 탐사 단계를 의미하는데, KDD란 데이터로부터 유용한 정보를 발견하는 전 과정을 말한다.
과정의 순서로는 먼저 지식을 탐색할 데이터를 선정해 중복된 정보나 잘못된 데이터를 걸러내는 작업을 거친 후 필요한 추가 정보를 입력하는 보강 작업과 보강된 데이터를 적절한 형태로 변환하는 코딩 작업을 거친다.
이후 준비된 데이터를 대상으로 숨겨진 지식을 탐사하는 데이터마이닝이 이루어지고, 이 과정에서 습득된 지식은 분석돼 새로운 응용에 적용된다.(김철 외 2인, 2001) 데이터마이닝 기법은 일반적으로 통계학에서 사용하는 분석기법을 포함하는데, 이는 연관규칙(Associations), 클러스터링(Clustering), 의사결정나무(Decision Tree), 신경망(Neural networks) 등이 있다.(Brachman, Ronald J, 1994)
의사결정나무분석은 의사결정 진행과정을 나무형태로 표현해 분류와 예측을 수행하는 분석방법이다. 이는 대상 집단을 몇 개의 소집단으로 구분하는 분할 모형화 기법을 관심변수와 기타 변수들 사이의 연관성 정도에 따라 중요변수를 선별해 효율적인 의사결정을 지원한다.
이러한 의사결정나무는 나무구조에 의해 모형이 표현되기에 사용자가 쉽게 이해할 수 있다는 장점이 있는 반면, 분석용 자료에만 의존하기 때문에 새로운 자료의 예측에서는 불안정할 가능성이 많다는 단점이 있다.
의사결정나무를 형성하는 알고리즘으로 널리 사용되는 CHAID는 이산형 반응변수일 경우에는 카이제곱 검정, 연속형 반응변수일 경우에는 F검정을 이용해 다지분리를 수행한다.(Thearling, k, 1995) CHAID는 각 설명변수 범주들이 자료를 반응변수의 각 범주들로 구분하는 판별력의 크기에 따라 설명변수의 범주들을 이용해 나무구조를 만드는 분석방법으로 전체 자료를 둘 이상의 하위노드로 반복적으로 분할한다. 이 과정에서 설명변수의 범주의 쌍에 대한 반응 변수의 유의한 차이가 없으면 설명변수의 범주들을 병합하며, 유의적이지 않은 쌍들이 없을 때까지 과정을 계속한다.(김현수, 2012)
본 연구는 불법주차를 선택하는 최적의 영향요인을 도출해 불법주차에 관한 해결책을 제시하는 것이 목적이다. 이에 따라 최적의 영향요인을 도출하고 데이터가 범주형인 것을 고려해 Exhaustive CHAID 분석을 선택해 실시했다.

Ⅳ. 자료수집 및 분석

1. 설문작성 및 설문과정
불법주차 관련논문을 검토해 결과변수로는 자주 이용하는 주차방식(주차장 주차, 불법주차), 예측변수로는 [표 1]의 변수와 같이 설문항목을 작성했다.
본 연구의 설문과정으로는 대전광역시에 주차(불법주차 또는 주차장주차)를 해본 경험이 있는 승용차 운전자를 대상으로 실시했으며, 설문기간은 2013년 11월 11일~2013년 12월 29일, 설문장소는 불법주차 문제가 심각한 원도심(중구 대흥동, 은행동)과 업무지역이 위치한 신도심(서구 둔산동, 탄방동)을 대상으로, 총 420부 중 불성실한 응답 및 데이터가 누락된 20부를 제외하고 총 400부(95.2%)의 유효설문이 이루어졌다.

2. 일반사항 분석 결과
설문조사 결과 개인속성 특성을 살펴보면 성별은 여성이 219명(54.7%), 남성이 181명(45.3%)이며, 연령은 30대가 156명(39.0%)으로 가장 많고 40대 106명(26.5%), 20대 79명(19.7%), 50대 40명(10.0%), 60대 이상 19명(4.8%) 순으로 나타났다. 직업은 전문직 94명(23.5%), 회사원·공무원 83명(20.8%), 주부·기타 82명(20.5%), 자영업·서비스 75명(18.7%), 학생 66명(16.5%)으로 항목별 인구분포가 고른 것으로 나타났다. 월평균 수입은 200~300만원이 151명(37.8%)으로 가장 많고 300~400만원 103명(25.8%), 200만원 미만 95명(23.8%), 400만원 이상 50명(12.6%)으로 나타났다.
주차이용실태 분석 결과, 일주일을 기준으로 주차 이용빈도는 1~2회 152명(38.0%), 3~4회가 140명(35.0%), 5~6회 43명(10.8%)순으로 나타났다.
이용목적의 경우 개인용무가 143명(35.7%), 쇼핑이 101명(25.2%), 출퇴근 49명(12.3%), 업무 44명(11.0%) 순으로 나타났다. 이용시간대의 경우 오후인 13시~15시 110명(27.5%), 11~13시 75명(18.7%), 17시 이후 71명(17.8%)으로 나타나 이용시간의 경우 점심시간대인 11시부터 주차장 이용이 빈번한 것으로 나타났다.
평균주차시간의 경우 1~2시간이 143명(35.8%)로 가장 많았으며 2-3시간 87명(21.8%), 30-60분 64명(16.0%) 순으로 나타났다. 또한 부득이하게 불법주차 하는 경우 주차장소로는 이면도로 182명(45.5%), 노상주차장 주변 125명(31.2%), 노외주차장 주변 71명(17.8%)으로 나타났다.

3. 의사결정나무모형을 이용한 분석 결과
본 연구에서는 불법주차 선택에 대한 영향요인 을 도출하고자 데이터를 SPSS 18.0프로그램을 사용해 분석했고 의사결정 나무모형의 exhaustive CHAID 분석을 통해 결과를 분류했다. exhaustive CHAID 분석을 통한 모형에서 의사결정규칙의 분리 및 병합 기준 a값은 0.05로 설정했고, 부모마디의 수는 50명, 자식마디의 수는 20명으로 제한했다. 모형의 타당성 평가는 10-fold 교차 타당성 검정을 이용해 검증했다.
1) 불법주차 선택요인 의사결정나무
불법주차 선택요인을 exhaustive CHAID 분석 결과, 분류모델의 최대 트리깊이는 3, 노드 수는 11, 터미널 노드 수는 6으로 나타났다. 또 타당성 및 안정성을 알아보기 위한 10-fold 교차타당성 검정결과 위험지수 0.31이었으며 분류의 정확도는 71.5%로 나타났다. [그림 1]은 불법주차 선택요인을 exhaustive CHAID 다이어그램으로 나타낸 것으로 이 모델을 통해 주차방식결정에 있어 주차장과 목적지의 거리, 단속경험, 직업 순으로 영향을 미치고 서로가 상호작용패턴 효과를 보이고 있는 것을 알 수 있다.
2) 주차방식 선택요인 분석
주차방식 불법주차 선택에 유의한 영향을 미치는 요인는 거리, 단속경험, 직업, 이용시간대로 나타났으며 가장 우선적으로 관여하는 분류요인은 거리였다. 다음으로 거리가 가까운 경우 직업이, 거리가 먼 경우에는 단속경험이 관여하는 분류요인이였으며, 마지막으로 거리가 멀고 단속경험이 있을 때 직업이, 거리가 멀고 단속경험이 없을 때 이용시간대가 의사결정에 관여하는 분류요인으로 분석됐다. 각 노드에 대한 이익지표를 도출했을 때, 주차방식 중 불법주차를 결정짓는 경로로 6개의 노드가 [표 2]와 같이 분석됐다.

Ⅲ. 결론 및 향후 연구과제

1. 결론
본 연구에서는 대전광역시에 거주하며 불법주차를 경험해 본 사람을 대상으로 주차 실태조사를 실시했으며 이를 통해 불법 주차를 선택하는 영향요인을 도출했다. 불법주차 선택에 따른 영향요인 분석결과 거리, 단속경험, 직업, 이용시간대 순으로 나타났으며 예측모형으로는 6개의 경로가 확인됐다. 6개의 경로 중 불법주차 응답 50.0% 이상인 노드 9, 6, 8, 10경로 4가지를 최종결론으로 분석했다.
노드 9는 불법주차를 선택하는 기본적인 패턴으로 주차장과 목적지의 거리가 멀어 목적지와 가까운 장소에 불법주차를 하고 단속경험이 없으며 이용시간대가 점심시간(11-13시)을 제외한 모든 시간대에 불법주차를 선택하는 것으로 보아 주차장 및 주차공간이 부족하고 현재 불법주차 단속이 실정에 맞지 않고 단속에 대한 시민들의 인식이 낮아 불법주차를 선택하는 것으로 분석됐다. 노드 6은 주차장과 목적지의 거리가 가까움에도 불구하고 자영업, 서비스업의 직업군이 불법주차를 선택하는 것으로 보아 생계형 차량(화물, 택배)의 주차공간 또는 상업지역에서 물건 등을 싣거나 내리기 위한 주차공간인 조업주차공간 부족으로 인해 불법주차를 선택하는 것으로 분석됐다.
노드 8은 주차장과 목적지의 거리가 멀고 단속경험이 있으며 직업이 자영업, 서비스업, 학생인 집단이 불법주차를 선택하는것으로 보아 노드 9와 노드 6의 공통적인 원인으로 주차장 및 주차공간, 조업주차공간 부족이 불법주차를 선택하는 것으로 분석됐다. 학생의 경우 단속경험이 있음에도 불구하고 불법주차를 선택하는 것으로 보아 불법주차 단속에 대한 인식이 매우 낮은 것으로 나타났다.
노드 10은 주차장과 목적지의 거리가 가깝고 단속경험이 없는 집단이 점심시간(11-13시)에 불법주차를 선택하는 것으로 보아 주차장이 가깝더라고 무료인 식당 전용 주차장을 이용하려 하므로 주차장까지 이동하지 않고 우리나라의 직장인들 식사시간은 평균 15분 미만(취업포털 인크루트 조사결과)으로 점심식사시 주차시간이 매우 짧으며 점심시간에는 불법주차 단속을 하지 않을 거라는 인식이 자리 잡고 있기에 불법주차를 선택하는 것으로 분석됐다.
위와 같이 영향요인을 도출해 현재 실정에 맞는 불법주차 개선방안을 제시했다. 첫째, 주차장 확대 설치가 필요하다. 분석결과 주차장과 목적지와의 거리가 불법주차를 선택하게 되는 가장 큰 요인으로 도출됐으므로 불법주차가 빈번한 지역에 공영주차장을 확대·설치해야 할 것이다.
그러나 대전광역시에서는 하상도로 철거로 인한 천변주차장 폐쇄를 실시했으며 이로 인해 운전자 및 상인들이 원도심 이용에 문제를 제기하고 있고 불법주차가 증가하고 있다. 그러므로 대전광역시에서는 원도심 뿐만 아니라 불법주차가 빈번한 지역, 중심상업·업무지역, 관광지 등에 공영주차장을 추가 설치해 운전자들이 불법주차를 선택하지 않는 환경을 제공해줘야 할 것이다.
둘째, 생계유지 및 조업차량의 주차공간을 확보해줘야 한다. 분석 결과 불법주차를 선택하는 두 번째 요인으로 자영업 및 서비스직 집단이 도출됐다. 이는 택배나 화물차량, 상업·업무지역의 조업차량의 경우 불법주차를 선택하는 것이 여건상 불가피한 것으로 분석됐으며 해결방안으로는 조업차량운전자가 시청에 차량주차시간, 차주명, 차량번호 등을 등록해 불법주차 단속시 등록된 정보에 따라 유동적으로 단속하거나 차량의 주차공간을 주차장 외에 다른 장소에 제공해줘야 할 것이다.
셋째, 불법주차 단속강화 및 캠페인으로 인한 불법주차 금지에 대한 시민의식을 높여야 한다. 불법주차를 선택하는 경로를 살펴보면 단속경험에 따른 불법주차 선택률이 단속경험이 있을때 41.5%, 단속경험이 없을 때 79.2%로 단속경험이 없을 때 불법주차를 많이 하는 것으로 나타났으며, 이용시간대에 따른 불법주차 선택률은 시간에 상관없이 불법주차를 선택하는 것으로 나타났다.

2. 향후 연구과제
본 연구는 대전광역시에 거주하는 시민을 대상으로 개인속성 변수만을 영향요인으로 자료를 수집·분석함으로써 대전광역시에서 운영중인 정책에 대한 변수들의 영향력을 분석하는데 한계가 있었다. 또 대전광역시로 국한된 분석이 지역적 특성에 따른 영향이 반영되지 못한 문제가 있다. 향후 주차시설 확충 및 주차요금에 대한 연구가 이루어져야 하고 지역적 특성을 고려한 지역간 비교 연구가 수행돼야 할 것으로 판단된다.