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 [ 우 미래 의 생각 ] 서울시 미세먼지 정책 수소 버스 의 효율 적 운용 방안 
 서울시 미세먼지 정책 수소 버스 의 효율 적 운용 방안 
 - 동일 비용 투자 , 최대 저감 효과 를 위한 버스 노선 발굴 
 박다솜 , 문치웅 , 신해림 
 한국 의 미세먼지 는 단순히 화력 발전 과 산업 에 의해서 만 이 아닌 다양 한 원인 이 결합 된 환경 재난 으로 평가 된다 . 특히 , 인구 1 , 000 만 의 메가 시티 인 서울 미세먼지 의 주요 원인 으로 는 경유 차 에서 배출 되 는 오염물 질 도 포함 되 어 있 다 . 
 그림 1 미세 그림 먼지 발생 요소 별 원인 ( 출처 : “ 대기 오염 물질 배출 저감 을 위한 우리나라 발전소 의 노력 ” , 중앙일보 , 2015 . 06 . 01 ) 
 서울시 는 매년 심화 되 는 미세먼지 로 인해 지난 1 월 15 일 처음 으로 미세먼지 비상 저감 조치 발령 을 시작 으로 시민 참여 형 차량 2 부제 , 출퇴근 시간 대중교통 무료 운행 , 공공 주차장 폐쇄 등 의 조치 를 취해왔 다 . 
 최근 심화 되 는 미세먼지 에 맞서 서울시 를 비롯 한 수도 권 기초 자치 단체장 들 은 2027 년 까지 ‘ 미세먼지 해결 을 위한 정책 간담회 ’ 를 개최 했 고 , 미세먼지 해결 을 최우선 정책 과제 로 설정 하 고 협력 을 강화 하 기 로 했 다 . 미세먼지 저감 효과 를 위해 수도 권 의 경유 버스 를 수소 버스 , 전기 버스 , 압축천연가스 ( CNG ) 버스 등 의 친환경 차량 으로 전면 교체 할 것 을 합의 하 였 다 . 실제로 서울시 는 올해 부터 수소 버스 를 시범 운행 할 예정 이 다 ( 상암동 ~ 양재동 , 470 번 ) . 
 수소 버스 1 대 가 1 km 를 주행 할 때 마다 4 . 86 kg , 연간 41 만 8218 kg 의 공기 를 정화 하 는 효과 가 있 다 . 이 는 성인 76 명 이 1 년 간 마실 수 있 는 공기 량 에 해당 한다 . 서울시 시내버스 6951 대 가 모두 수소 버스 로 대체 된다면 약 53 만 명 이 연간 마실 수 있 는 공기 가 깨끗이 정화 된다고 볼 수 있 다 . 
 따라서 본 연구 는 서울시 미세먼지 저감 이 라는 문제 의식 과 수소 버스 운행 을 확대 하 고자 하 는 지자체 , 중앙 정부 의 정책 을 촉진 할 수 있 는 현실 적 방안 을 제안 하 기 위해 기획 되 었 다 . 본 연구 의 목표 는 수소 버스 의 점진 적 교체 목표 와 미세먼지 와 환경 에 투입 되 는 한정 된 예산 이 라는 정책 적 한계점 을 극복 하 고 수소 버스 를 우선 적 으로 운영 해야 할 지역 과 노선 을 찾 아 동일 비용 최대 효과 를 가져올 수 있 는 버스 노선 추천 및 발굴 하 는 것 이 본 연구 의 목표 이 다 . 구체 적 인 모델링 을 위해 연구 공간 을 서울시 로 한정 하 였으며 미세먼지 저감 을 위한 매개 로서 수소 버스 가 투입 되 어야 할 우선 적 노선 을 연구 하 였 다 . 분석 을 시작 하 기 전 주제 를 선정 하 는 과정 에서 ‘ 수소 ’ 를 키워드 로 하 여 동아일보 , 한겨례 의 뉴스 를 모아 수소 와 가장 많이 언급 되 는 단어 들 의 분포 를 시각 화 하 였 다 . 워드 클라우드 형성 결과 ‘ 친환경 미래 에너지 ’, ‘ 버스 ’, ‘ 미세먼지 ’, ‘ 정부 ’, ‘ 확대 ’ 가 가장 많이 언급 되 었 음 을 확인 할 수 있 다 . 
 그림 2 ‘ 수소 ’ 뉴스 에 대한 워드 클라우드 
 데이터 분석 의 주요 툴 로 R 을 사용 하 였 고 , 모델링 라이브러리 는 H 20 , 데이터 병합 및 전처리 에 는 readcsv , ggplot 2 , dplyr , lubricate 를 사용 하 였 다 . 오버 샘플링 에 는 ROSE 라이브러리 를 사용 하 였 고 , 평가 법 에 는 ROCR 과 H 20 를 사용 하 였 다 . 
 미세먼지 와 버스 의 관계 를 분석 하 기 에 앞서 , 미세먼지 와 기상 데이터 의 상관 성 을 밝히 기 위해 기상 데이터 는 기상청 2017 년 데이터 를 사용 하 였 다 . 서울시 대기 오염 데이터 는 미세먼지 와 관련 하 여 서울시 대기 환경 정보 에서 가져왔 다 . 서울시 에서 현재 운행 중 인 버스 에 대한 정보 를 위해서 는 서울시 열린 데이터 광장 에서 버스 관련 데이터 ( 버스 정류장 좌표 , 승하차 횟수 , 버스 노선 , 노선 의 거리 , 운행 횟수 ) 를 추출 하 였 다 . 마지막 으로 본 연구 에서 정의 하 는 유동 인구 데이터 는 서울시 에 운행 중 인 각 버스 의 승하차 데이터 를 합산 하 여 해당 정류장 의 유동 인구 값 으로 환산 하 였 다 . 
 표 1 활용 데이터 출처 
 데이터 종류 
 서울시 기상 데이터 ( 일별 , 지역 구별 ) . 2017 년 기준 
 기상청 , https : / / bd . kma . go . kr / kma 2017 / 
 서울시 대기 오염 데이터 ( 2017 년 기준 ) 
 서울 특별시 대기 환경 정보 , http : / / cleanair . seoul . go . kr 
 서울시 유동 인구 데이터 
 서울시 열린 데이터 광장 ( 유동 인구 , 정류소 ID , 좌표 ) 
 버스 데이터 선정 이유 
 울산 시 에서 시범 적 으로 수행 되 었 던 수소 택시 와 다른 친환경 차량 을 고려 하 였을 때 본 연구 가 수소 버스 를 선정 한 이유 는 다음 과 같 다 . 
 수소 버스 의 수소 자동차 대비 높 은 미세먼지 정화 능력 
 승용차 대비 많 은 배출 가스 를 배출 하 는 만큼 수소 전기 버스 가 대중교통 으로 적합 
 노후화 되 어 교체 시점 의 CNG 버스 에 투입 될 예산 의 대체 효과 ( 예산 절감 ) 
 지하철 다음 으로 이용 률 이 높 은 대중교통 이 라는 점 에서 버스 의 높 은 주행 거리 및 횟수 
 따라서 , 본 연구 는 미세먼지 저감 최적 의 매개 로서 수소 버스 를 선정 하 였 고 날씨 , 미세먼지 , 유동 인구 , 버스 데이터 를 부석 함 으로써 결과 적 으로 저 비용 고 효율 의 최적 의 버스 노선 추천 및 발굴 에 목적 이 있 다 . 분석 의 도구 로서 R 을 사용 하 였 고 정의 한 변수 는 다음 과 같 다 . 
 표 2 활용 변수 소개 
 미세 먼지 가 풍향 에 영향 을 미칠 것 이 라는 예상 을 바탕 으로 풍향 16 위 를 기준 으로 8 개 의 유의 한 구간 으로 범주 화 하 였 다 . 
 미세먼지 에 영향 을 받 는 시정 을 주요 변수 로 설정 하 고 미세먼지 가 나쁜 날 과 좋 은 날 을 970 기준 으로 범주 화 하 였 다 . 
 날씨 데이터 에서 변수 를 처리 하 는 과정 에서 다중 공선 성 을 고려 한 상관 성 이 높 은 변수 ( dew _ temp [ 이슬점 ] , rand _ temp [ 지면 온도 ] , 0 . 9 이상 ) 를 제거 하 였 다 . 
 앞서 정의 한 변수 를 도출 하 기 위해 주성분 분석 ( PCA ) 과 요인 분석 ( FA ) 을 통해 이상 치 를 제거 하 였 다 . 
 타 겟 변수 의 생 성 을 위한 2017 년 1 월 1 일 부터 12 월 31 일 까지 발생 한 미세먼지 ( PM 10 ) 를 시계열 분석 으로 시각 화 했 다 . 이 를 통해 Target 변수 ( 평균 미세먼지 농도 ) 를 평균 미세먼지 농도 47 . 27589 ( 2017 년 도 전체 평균 ) 기준 으로 0 또는 1 즉 , 미세먼지 가 좋 다 혹은 나쁘 다는 기준 을 설정 하 였 다 . 
 요소 간 의 연관 관계 를 명확히 분석 하 기 위해 날씨 와 미세먼지 를 시간 단위 로 나누 었 다 . Jitter 하 여 서울시 전체 가 똑같 은 날씨 가 아니 라더라 도 편차 안 에서 변화 할 수 있 도록 데이터 셋 을 조정 하 였 다 . 
 학습 데이터 에서 종속 변수 인 타 겟 변수 의 비율 이 불 균형 하 여 oversampling 기법 을 통해 비율 을 재 조정 하 여 분석 을 실시 하 였 다 . 
 버스 데이터 는 서울 시내 운행 버스 의 2015 . 01 ~ 2018 . 06 의 데이터 를 분석 하 였 고 버스 노선 과 정류장 , 시간 을 기준 으로 승하차 인원 을 표시 하 였 다 . 또한 , 버스 정류장 의 위치 정보 ( 위도 와 경도 ) 를 추가 하 여 표시 하 였 다 . 유동 인구 의 밀도 를 측정 하 기 위해 시간 별 버스 승하차 데이터 를 버스 정류장 위치 정보 를 이용 하 여 데이터 를 재 구성 하 였 다 . 
 그림 3 구별 유동 인구 TOP 5 , 구로구 ( 17 ) > 관악구 ( 21 ) > 강북구 ( 09 ) > 광진구 ( 05 ) 
 미세먼지 가 많 았 던 2017 년 5 월 버스 승하차 인원 의 데이터 를 버스 노선 과 버스 정류장 별 승하차 인원 으로 재정 의 하 였 다 . 
 그림 4 유동 인구 가 많 은 정류장 TOP 10 
 apriori 를 이용 하 여 버스 노선 과 정류장 의 연관 관계 를 시각 적 으로 표현 하 였 다 . 그림 에서 보 는 것 같이 그룹 화 ( 그룹 1 서초구 , 강남구 , 그룹 2 금천구 , 구로구 , 그룹 3 강북구 ) 되 어 서로 연관 성 ( Transaction ) 이 높 다고 판단 된다 . 
 그림 5 버스 정류장 밀집 도 등고선 시각 화 및 구별 유동 인구 밀집 도 
 2017 년 서울시 기상 데이터 , 대기 오염 데이터 , 버스 운영 데이터 간 의 상관관계 분석 을 통해 요약 및 파생 변수 를 추출 / 가공 하 였 다 . 머신 러닝 기법 인 로지스틱 ( Generalized Linear Model ) , 랜덤 포레스트 ( Random Forest ) , 딥 뉴 럴 네트워크 ( Deep Neural Network ) 의 분석 기법 을 이용 해 최대 의 미세먼지 저감 효과 를 높일 수 있 는 서울시 행정 구역 을 추출 하 는 모형 을 만들 었 다 . 
 표 3 모형 평가 Martix 
 최종 적 으로 예측 모형 중 가장 예 측력 이 높 은 랜덤 포레스트 를 최종 모형 으로 산출 하 였 다 . 또한 , 타 겟 변수 의 범주 비율 이 불 균형 하 여 oversampling 기법 을 통해 비율 을 재 조정 후 , f 1 - score 를 고려 해 최종 모형 을 산출 하 였 다 . 
 분석 결과 강서 > 영등포 > 서초 > 성북 순 으로 기상 과 대기 오염 에 의한 미세먼지 의 영향 을 많이 받 는 것 을 도출 할 수 있 었 다 . 
 버스 정류장 별 버스 승하차 유동 인구 가 높 은 지역 과 1 번 의 분석 결과 와 최종 추천 지도 시각화 ( 그림 20 ) 를 종합 하 였을 때 , 서울시 내 의 최적 의 미세먼지 저감 정책 효과 를 나타낼 수 있 는 수소 버스 운용 방 안 으로 4 노선 [ 파랑 색 ( 152 번 ) , 노란색 ( 360 번 ) , 빨 강색 ( 143 번 ) , 검은색 ( 360 번 ) ] 구역 을 경유 하 는 노선 이 라 판단 된다 . 
 그림 6 최종 추천 지도 시각 화 
 본 연구 를 통해 수소 버스 교체 의 정책 적 완료 시점 과 점진 적 진행 , 한정 적 인 예산 이 라는 한계점 을 고려 하 여 투입 대비 높 은 효율 을 가져올 수 있 는 유동 인구 , 버스 운행 횟수 , 거리 , 지역 별 미세먼지 농도 를 분석 하 여 최적 의 노선 을 추천 하 고 발굴 하 였 다 . 본 연구 를 통해 미세먼지 발생 의 국내외 적 요인 , 특히 나 기존 버스 와 승용차 를 통해 발생 되 었 던 도로 이동 오염원 ( 그림 1 미세 그림 먼지 발생 요소 별 원인 참고 ) 을 줄이 고 수소 버스 운행 함 으로써 미세먼지 저감 효과 를 얻 을 수 있 음 을 예상 한다 . 
 본 연구 는 미세먼지 라는 기상 데이터 를 분석 하 여 예측 함 으로써 일별 , 시간 별 미세먼지 양 을 분석 하 여 해당 하 는 운행 되 어야 할 수소 버스 의 노선 을 예측 함 으로써 서울시 의 미세먼지 저감 정책 추진 과 장기 적 수소 버스 확대 의 근거 와 지표 로 활용 될 것 으로 기대 한다 . 나아가 해당 연구 는 서울시 를 넘 어 다른 광역시 에 도 모범 사례 가 되 어 해당 분석 기법 을 바탕 으로 대중교통 에서 수소 버스 의 확대 하 는 정책 추진 의 분석 모델 로서 작용 할 것 을 기대 한다 . 
 또한 , 올 4 / 4 부기 에 시행 될 ‘ KT 에어 맵 코리아 ’ 프로젝트 와 협력 하 여 개방 형 IoT 플랫 폼 통해 동 단위 ' 미세먼지 ' 정보 를 바탕 으로 본 연구 가 제안 하 는 최적 의 ‘ 수소 버스 ’ 투입 노선 을 고려 하 여 서비스 화 단계 까지 이를 수 있 음 을 제안 하 는 바 이 다 . 
 “ ' 미세먼지 먹 는 하마 ' 수소 전기 버스 , 5 월 울산 서 정기 노선 투입 ” , 머니 투데이 , 2018 . 05 . 30 
 “ 수도 권 , 2027 년 까지 수소 버스 등 친환경 버스 로 교체 ” , 월간 수소 경제 , 2018 . 07 . 10 
 “ 울산 에서 국내 최초 로 친환경 수소 택시 달린다 ” , 연합뉴스 , 2016 . 12 . 12 
 “ 서울시 고농 도 미세먼지 오염 현상 의 원인 분석 및 지역 별 맞춤 형 관리 대책 ” , 김정아 , 김운수 , 서울 연구원 
 “ 서울시 초미세 먼지 ( PM 2 . 5 ) 관리 방안 ” , 김운수 , 서울 연구원 
 “ 1 분 마다 재 보 니 . .. 서울 구별 미세먼지 농도 차 최대 60 %”, 서울 신문 , 2018 . 05 . 24 . 
 “ KT 에어 맵 코리아 ( Air Map Korea ) ’ 프로젝트 , 에너지 데일리 , 2018 . 05 . 24 . 
 첨부 파일 : [ 201810 _ 박다솜 ] 서울시 미세먼지 정책 수소 버스 의 효율 적 운용 방안 . pdf