본 연구에서 제시하는 스마트 셀 활동인구의 교통측면의 정책 활용방안은 다음과 같이 3가지로 제시하였다.
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시간대별 이동축 파악활동인구 무게중심점 분석결과는 동적 활동인구의 주요 이동축 파악이 가능해 주요 교 통축 선정 및 공간구조 변화에 활용될 수 있을 것이다. 본 연구 분석결과, 수도권 활동인구
의 이동패턴은 동서 보다는 남북방향이 두드러져 남북 교통축 혼잡(경부선, 국지도23, 국 도1호선 등)을 설명할 수 있었다. 이러한 분석을 주기적으로 시행하여 시계열 자료를 구축 한다면 대도시권, 도 단위 등의 시공간구조 변화를 동적으로 분석 가능할 것이다. 예를 들어 택지개발, 신도시 이주 후 별도의 조사 없이 직주분리 현상의 변화정도를 손쉽게 파 악할 수 있을 것이다.
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교통량 보완자료 활용모바일 빅데이터 활동인구 정보는 외곽지역 교통량 보안자료로 활용가능하다. 본 연구 에서 모바일 빅데이터와 교통량과의 상관관계 분석결과 인구밀도가 낮은 수도권 외곽지 역에서 활동인구와 교통량과의 상관성이 0.745로 높게 나타났다. 도심부는 지자체에서 검 지기 등을 이용해 교통량을 측정하고 있지만 외곽지역의 교통량 측정지점은 많지 않아 본 연구의 활용도는 높을 수 있다.
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기종점 통행량 구축셀 기반 모바일 빅데이터 활동인구 정보와 향후 유입셀과 유출셀에 대한 정보를 구축 한다면 5년마다 조사하는 가구통행실태 조사자료의 통행패턴 자료를 단기간에 업데이트 가능할 것이며 또한, 관광지 등의 유발수요를 추정하는데 활용할 수 있을 것이다.
정책활용 연구내용 연구결과
교통축 선정 주요 교통축 선정 및 공간구조 변화에 활용
활동인구 무게중심점 분석
동서방향 보다는 남북중심의 활동패턴
파악 교통량
보완자료
교통량 미조사 외곽지역 교통량 개략적 추정
활동인구와 교통량과의 상관성
분석
상관계수가 0.745로 높게 나타남 통행 기종점
자료
교통수요 기종점 자료 구축 가능
활동인구 통행패턴 검토
수도권 광역지자체간 통행패턴을 파악 [표 4] 교통 측면의 정책활용방안
5. 맺음말
본 연구는 모바일 빅데이터의 공간정책 활용가능성을 검증하기 위해 다양한 실증분석 을 통해 가시적인 결과를 도출하였다는 점에서 의미가 있다. 그 동안의 빅 데이터 연구는 현상의 흐름이나 경향을 표시하는데 그친 경우가 많았으나 본 연구는 빅데이터 셀의 실제 공간위치를 파악하여 활동인구 변화에 현실적 인 통찰력을 제고시킬 수 있었다. 연구방법 측면에서 MS office의 Powermap을 적용해 빅데이터의 시각화 분석을 시도하였다. 미시 자료의 신뢰성을 거시자료로 파악한 것은 본 연구의 한계로 향후 다양한 자료로 활동인구 빅 데이터의 신뢰성 검토가 필요하다. 또한, 모바일 빅데이터 활동인구 원천 자료를 SKT 에서 제공받았기 때문에 자료가공 절차를 파악하기 어려운 한계가 있었다.
향후, 빅 데이터 생산자와 공간분석가와의 미팅을 통해 빅 데이터 정보의 항목과 신뢰 도를 제고시키는 노력과 함께 교통, 안전, 경제 등 일상생활과 밀접한 분야의 연구도 필요 할 것이다. 본 연구는 수도권에 한정되어 분석하였으므로 향후 전국으로 확대한다면 다양 한 공간규모에 대한 시사점과 정책활용 방안이 도출될 수 있을 것이다.
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해외사례 인터넷
http://www.google.org/flutrends/about/how.html http://www.casa.ucl.ac.uk/rits/
http://senseable.mit.edu/bbva/
MS office power map
http://www.microsoft.com/en-us/download http://www.youtube.com (파워맵 소개)
［ 거주성 제고를 위한 임차시장 정책방안
: 전월세 전환을 중심으로 ］
박미선 책임연구원
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