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A Study on Factors Influencing Floating Population using Mobile Phone Data in Urban Area

이동통신 자료를 활용한 대도시 유동인구 영향요인 분석

  • Kwak, Ho-Chan (Future Transportation Policy Research Division, Korea Railroad Research Institute) ;
  • Song, Ji Young (Future Transportation Policy Research Division, Korea Railroad Research Institute) ;
  • Eom, Jin Ki (Future Transportation Policy Research Division, Korea Railroad Research Institute) ;
  • Kim, Kyoung Tae (Future Transportation Policy Research Division, Korea Railroad Research Institute)
  • 곽호찬 (한국철도기술연구원 미래교통정책본부) ;
  • 송지영 (한국철도기술연구원 미래교통정책본부) ;
  • 엄진기 (한국철도기술연구원 미래교통정책본부) ;
  • 김경태 (한국철도기술연구원 미래교통정책본부)
  • Received : 2018.11.15
  • Accepted : 2018.12.28
  • Published : 2018.12.30

Abstract

The floating population that is index to figure out dynamic activities in urban area will be important in urban railway planning, but it is not useful because it is collected by posterior method. This study aims to investigate factors influencing floating population. The floating population data that was collected in Seoul for a month in December 2013 is used as dependent variable, and the negative binomial regression analysis is used in modelling. The number of households, number of employees, number of subway stations, and number of bus lines variables are statistically significant in predicting floating population.

유동인구 자료는 도시의 동적 활동을 파악하는 지표로서, 도시철도 등 교통 분야에서 장기적 측면의 계획 수립에 유용한 자료로 활용 가치가 높다. 하지만 현재 유동인구 자료는 현장 조사 및 이동통신 자료에 기반한 사후 수집 방식으로, 장래 계획 수립에 활용성이 낮은 실정이다. 이에 본 연구에서는 유동인구에 영향을 미치는 다양한 요인들에 대한 분석을 통해 향후 유동인구 예측을 위한 기초를 마련하였다. 이를 위해 2013년 12월에 수집된 서울시 6개 구(강남구, 서초구, 송파구, 영등포구, 종로구, 중구)의 유동인구 자료를 활용하여 음이항 회귀모형을 구축하였으며, 모형 구축 결과, 세대수, 종사자수, 지하철 역사수 및 버스 노선수 변수가 유동인구 예측에 통계적으로 유의성을 가지는 것으로 나타났다. 이처럼 유동인구에 영향을 미치는 요인에 대한 분석을 통해 향후 도시철도 등 교통 분야의 장기적 계획 수립에 해당 자료의 활용성을 높일 수 있을 것으로 판단된다.

Keywords

Acknowledgement

Supported by : 한국철도기술연구원

References

  1. Kim, J.T., Lee, J.S., and Jeong, I.B. (2015) Development of a regression model for grasping the supply level of urban railways, Journal of Korean Society for Urban Railway, KOSUR, Vol. 3, No. 4, pp. 425-436.
  2. Eom, J.K. and Min, J.H. (2016) The Potential Use of Mobile Phone Data for Urban Railway Route Planning, Journal of Korean Society for Urban Railway, KOSUR, Vol. 4, No. 3, pp. 551-555.
  3. Kim, K.T., Lee, I., Kwak, H-.C., and Min, J.H. (2016) An Estimation of Occupancy Population Using the Expanded Mobile Phone Data, Journal of Korean Society of Transportation, KST, Vol. 34, No. 3, pp. 222-233. https://doi.org/10.7470/jkst.2016.34.3.222
  4. Byun, M. and Seo, U-.S. (2011) How to Measure Daytime Population in Urban Streets?: Case of Seoul Pedestrian Flow Survey, Survey Research, KASR, Vol. 12, No. 2, pp. 27-50.
  5. Kim, J.H., Ko, Y.S., and Kim, J.K. (2015) Application and Implication of Mobile Big Data in Land and Transportation Fields, KRIHS Policy Brief, KRIHS, Vol. 499, pp.1-6.
  6. Kim, K.T., Lee, I.M., Kwak, H-.C., and Min, J.H. (2015) Application Study of Telecommunication Record Data in Floating Population Estimation, Seoul Studies, Sl, Vol. 16, No. 3, pp. 181-191.
  7. Hayes, A.F. (2005) Statistical Methods for Communication Science, Lawrence Erlbaum Associates.
  8. Fox, J. (1997) Applied Regression Analysis and Generalized Linear Models, Sage Publications.