지역 분석을 위한 데이터의 변화: 정적 통계에서 동적 이동 패턴으로
도시 계획, 부동산 개발, 리테일 분야에서 지역 분석을 할 때 전통적으로 활용되는 데이터는 주로 도시 생활의 정적인 상태를 보여준다.

• 인구조사 데이터: 특정 지역에 거주하는 주민의 인구 및 기타 통계 정보 등
• 차량 통계: 특정 지역에 등록된 차량의 수 등
• 교통 통계: 통근 방법 및 통근에 소요되는 시간 등
• 신용카드 거래: 카드 결제를 하는 위치를 통해 추정되는 상가 방문 패턴 등

이러한 전통적인 데이터는 거주 인구의 통계 및 생활 패턴을 이해하는 데는 유용하지만, 사람들의 역동적인 움직임을 포착하는 데는 한계가 있다. 즉, 사람들이 어느 목적지로 향하는 지, 몇 명이 이동하는지, 어떤 장소에서 출발하고 어디를 경유하는 지 파악할 수 없다. 반면, 이동 데이터는 사람들의 최종 방문지나 이동 경로, 구매 행위에 대한 더 깊은 이해를 제공한다.

이동 데이터의 종류

본 리포트는 두 가지의 주요한 이동 데이터 유형인 유동 인구와 교통 흐름 데이터에 초점을 맞추고 있다.

유동 인구 데이터

특정 시간대, 특정 지역 내에 존재하는 일시적인 인구를 의미한다. 방문객, 관광객, 쇼핑객 등 거주자가 아닌 모든 개인을 포함한다. 일시적으로 머무르는 인구만을 분리하기 위해 일부 데이터 제공 업체는 특정 시간 이상 한 장소에 머무르는 사람의 수, 즉 거주자나 정기 통근자로 간주되는 인구를 의도적으로 제외하기도 한다.

유동 인구 데이터는 대체로 다음과 같은 방법으로 수집한다.

• 이동통신 기지국 및 소형 Wi-Fi 신호기의 모바일 네트워크 신호
• 모바일 앱에서 수집된 익명화된 GPS 위치 데이터

일부 기업은 다양한 신호를 결합하여 매우 정확한 위치 추정치를 생성하는 기술을 보유하고 있다.

 

유동 인구 데이터를 통해 다음과 같은 다양한 분석을 수행할 수 있다.

• 맞춤형 영역 분석: 사용자가 정의한 영역 내 유동 인구 수 및 이동 패턴
• 대중교통 이용 유동인구 분석: 지하철 또는 버스 정류장에서 승하차하는 승객의 수, 지하철 역의 특정 출구로 이동하는 보행자의 수
• 인구 통계 프로파일링: 주요 상업 지구 또는 관광 명소의 인구 특성 및 통계
• 출발지 – 목적지 분석: 사람들이 특정 장소를 방문하기 전에 어디에서 왔는지, 그리고 다음 목적지가 어디인지 파악

최근 일부 기업은 쇼핑몰이나 전시장과 같은 실내 공간에 대한 인사이트도 제공한다. 이를 통해 신용카드 결제 여부와 상관없이, 특정 층의 특정 상점을 방문하는 사람의 수를 추적할 수 있다. 또한 방문객이 특정 상점을 거쳐 다음은 어떤 상점으로 이동하는지 연속적인 패턴을 파악할 수도 있다.

교통 흐름 데이터

도로망에서의 차량 이동을 파악할 수 있는 데이터를 의미한다. 차량 수, 평균 속도, 혼잡도, 이동 패턴 등을 측정한다. 많은 글로벌 혹은 지역 기반 내비게이션 서비스가 실시간 교통 정보를 제공하는데, 이들 중 일부는 분석 목적으로 이 데이터의 과거 기록을 보관하고 서비스하기도 한다.

교통 흐름 데이터는 다음과 같은 방법으로 수집한다.

• 도로 상에 설치된 센서 및 교통 카메라
• 차량 내 장착된 GPS 장치 및 모바일 어플리케이션

지방 정부는 주로 도로 모니터링 및 유지보수 목적으로 센서와 카메라 데이터를 사용하는 반면, 광범위한 지역 혹은 국가를 포괄하는 교통 흐름 데이터 상품은 모바일 내비게이션 업체에서 제공한다.

교통 흐름 데이터를 통해 다음과 같은 다양한 분석을 수행할 수 있다.

• 도로 통행 패턴: 특정 시간 및 날짜에 분석하고자 하는 도로의 방향별 평균 차량 속도와 통행량
• 교차로 분석: 특정 교차로를 통과하는 데 걸리는 시간
• 출발지 – 목적지 분석: 특정 출발지에서 목적지로 도착하는 여러 경로 상의 차량 속도와 수, 운전 패턴 등

개인정보 보호

이러한 데이터는 주로 모바일 기기를 통해 수집되기 때문에 개인 정보 보호의 문제는 민감하게 다루어질 수 밖에 없다. 많은 국가에서는 데이터 제공 업체가 개인 정보를 책임감 있게 다루도록 의무화하고 있다. 대부분 법적으로 개인의 이동 데이터는 수집, 처리, 전달 과정에서 식별 불가능한 상태로 다뤄져야 하고, 데이터 수집자 혹은 최종 사용자가 이 정보를 활용해 특정 개인이나 운전자를 추적하는 것이 불가능해야 한다.

산업별 적용 가능성

이동 데이터를 활용한 분석으로 각 산업 분야에서 경쟁 우위를 가질 수 있다.

부동산

이동 데이터를 통해 부동산 개발, 투자, 관리 등에서 필요한 정보를 얻을 수 있다.

• 부지 선정: 유동 인구와 차량 흐름을 분석하여 주거, 상업, 복합 용도 등의 부동산의 최적 위치를 선정하여 해당 물건의 높은 접근성을 보장할 수 있다.
• 자산 가치 평가: 일관되고 지속적인 인구 및 교통 이동패턴을 보이는 지역은 소비자의 수요와 시장의 성장 잠재력이 높다고 판단할 수 있다. 부동산 가격과 연관시킬 경우 더 정확한 부동산 가치평가가 가능하다.
• 자산 최적화: 방문객의 인구 통계 및 출발지-목적지 패턴을 이해함으로써 사무실, 상업시설, 호텔 등 기존 자산의 활용목적과 서비스를 실제 이용자에게 더 잘 맞도록 재조정할 수 있다.
• 교통영향 분석: 새로운 개발 부지 주변의 교통을 분석함으로써 신규 혹은 재건축 사업이 지역 도로망에 미치는 영향을 예측하고, 주변 주요 위치와 개발부지 간의 이동 패턴도 이해할 수 있다.

도시계획 및 관리

도시 내 이동 패턴을 이해하면 효율적인 도시 관리가 가능하다.

• 지역 계획: 유동 인구 데이터를 통해 사람들이 실제로 지역을 어떻게 이용하는지 파악할 수 있다. 많이 찾는 위치에 더 효율적인 공공 공간, 교통 경로, 기반 시설 등을 설계할 수 있다.
• 공공 안전: 이동 패턴 분석을 통해 응급 서비스를 더 효과적으로 배치할 수 있고, 인구 과밀이나 교통사고 다발 지역을 식별하여 사고를 예방할 수 있다.
• 자원 배분: 실시간 인구 밀도와 분포를 기반으로 대중교통 및 폐기물 관리 등의 공공자원 배분을 최적화 할 수 있다.
• 행사 별 분석: 과거 있었던 특정 행사 시 교통 흐름 및 유동 인구를 분석해, 그 영향을 이해할 수 있다. 향후 유사 행사를 기획할 때 사고 예방 등의 계획을 세울 수 있다.

리테일

이동 데이터의 분석을 통해 전략적 운영 계획을 세우고 효율성을 높인다.

• 매장 위치 최적화: 높은 유동 인구 혹은 타깃 고객층과 일치하는 유동 인구 통계를 가진 위치에 새로운 매장을 선정하고 매출 잠재력을 극대화 할 수 있다.
• 타깃 마케팅: 보행자의 경로와 교통흐름을 파악하여 온, 오프라인 광고를 전략적으로 배치하고 프로모션을 계획할 수 있다.
• 재고 관리: 수요 변동을 예측하여, 재고 수준을 최적화할 수 있다.

이동 데이터를 잘 이용하려면

데이터를 확보하고 나면 여러가지 방식을 통해 실제로 분석하는 과정을 거쳐야 인사이트를 얻을 수 있다. 일반적인 접근 방식은 특정 분석 목적에 맞게 맞춤화 된 차트와 그래프로 대시보드를 만드는 것이다. 혹은 지리정보시스템 (GIS) 도구에 업로드하여 다른 공간정보 데이터와 결합함으로써 더욱 종합적인 분석도 가능하다. 최근에는 GIS나 코딩 기술을 요하지 않는 사용자 친화적 도구도 나오기 시작했다.

데이터 취득 시 올바른 속성 정보를 선택하는 것이 중요하다. 특정 시간대 (예: 주중 혹은 주말), 공간적 좌표, 인구 통계 정보(예: 성별, 연령 등)를 지정해야 한다.

 

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