학생활동 지하철 승하차 인원수로 살펴보는 도시구조
// 인공지능 활용 //
배경
- 지하철의 시간대별 승하차 인구 수를 통해 도시의 구조를 이해할 수 있다.
- 인공지능(ChatGPT)을 활용해 데이터를 쉽게 분석, 시각화하는 것이 가능하다.
데이터 수집
공공데이터 포털에 가서 지하철의 역별 시간대별 승하차 인구 수 데이터("서울교통공사_역별 일별 시간대별 승하차인원 정보")를 검색한다. 혹은 아래 파일을 활용할 수 있다.
데이터 분석 및 시각화
다운받은 데이터를 ChatGPT에 올리고 분석을 요청한다. 질문의 요지는 다음과 같습니다("아침에 하차하는 인원은 많지만 승차 인원은 적은 역 5개, 반대로 저녁에 하차하는 인원은 많지만 승차 인원은 적은 역 5개를 찾아줘").
전자는 도심이나 부도심을, 후자는 주거단지에 위치한 지하철 역을 의미한다.
인공지능이 계산한 답 아래와 같다(언제 데이터를 다운받느냐, 혹은 어떤 시간대를 기준대로 분류하느냐에 따라 결과는 다르게 나타난다).
아침(6-9시)에 하차 인원이 많지만 승차 인원은 적은 역: 역삼, 가산디지털단지, 삼성(무역센터), 을지로입구, 강남
저녁(17-20시)에 하차 인원이 많지만 승차 인원은 적은 역: 신림, 까치산, 연신내, 서울대입구, 화곡
하루 중 승하차 인원의 변화를 그래프로 표현해 보자. 다음과 같이 요청한다("평일 하루를 골라, 종각역의 24시간 승하차 인원수의 변화를 그래프로 작성해줘"). 종각역 외에 원하는 지하철 역을 선정할 수 있다.
위 그래프를 토대로 이 지역(예, 종각역)의 특성에 대한 설명을 요청한다(예, "위 그래프를 토대로 도시의 내부구조 측면에서 종각역의 특징을 설명해 줘").
심화 활동
'홍대입구'역은 일반적인 도심(부도심) 및 주거 지역과는 다른 패턴을 보인다. 홍대입구 역과 유사한 승하차 인원 패턴을 가진 지하철 역을 찾고 싶다면, 인공지능을 활용할 수 있다(예, "홍대입구역과 시간대별 승하차 인구수의 패턴이 비슷한 역을 찾아줘"). 이런 종류의 과제에서 인공지능의 능력이 가장 잘 발휘되는 듯 합니다. ChatGPT는 모든 지하철역의 시간대별 승하차 인구수를 그린 다음 홍대입구의 승하차 그래프와 유클리트 거리를 기준으로 가장 차이가 적은 것을 추천해줍니다. 작업방식과 결과는 아래쪽에 있습니다.
참고자료
위 자료에 제시된 지하철 역의 시간대별 승하차 인원수 그래프이다.
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