• 지적과 국토정보
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• 제49권1호
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• pp.181-195
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• 2019

본 연구의 목적은 통신 데이터를 통해 구축한 유동인구 데이터를 활용하여 서울시 도심도보관광코스 내 유동인구 특성을 파악하고 효과적으로 시각화하여 공간적인 맥락을 분석하는 것이다. 도로에 따른 유동인구 추정을 위해 유동인구 데이터 정제 기법을 개발하여 도보관광코스 별 유동인구 데이터를 구축하였다. 도보관광코스 분석에 적합한 형태로 정제하기 도로 주변 유동인구 값을 고려한 유동인구 추정하여 도보관광코스 내 유동인구를 할당하였다. 정제된 데이터를 바탕으로 서울도보관광 18개 코스 각각의 유동인구 특성과 공간 특성을 도출하였다. 도보관광코스 내 유동인구의 공간 밀도와 집중 구간을 분석하기 위해 커널 밀도분석과 Getis-Ord $G^*_i$ 통계를 적용하였으며 3D 시각화를 통해 서울도보관광 18개 코스별 유동인구 특성을 성, 연령, 시간, 요일에 따라 정량적으로 파악하였다. 그 결과 청계천 제1코스, 경희궁-서대문코스, 인사동-운현궁 코스 순으로 유동인구 규모가 크게 나타났으며 주중에는 인사동-운현궁, 주말에는 성북동 코스의 유동인구가 많았다. 남성 유동인구 비율이 가장 높은 코스는 청계천 제1코스, 여성 유동인구 비율이 가장 높은 코스는 몽촌토성 코스였다. 주말 유동인구 비율이 가장 높은 도보관광코스는 성북동 코스임을 확인할 수 있었다.

• 한국조사연구학회지:조사연구
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• 제12권2호
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• pp.27-50
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• 2011

도시의 행정수요 측정과 도시경제 운영을 위해 주간활동인구를 파악해야 할 필요성이 증가하였다. 상주인구를 보완하는 개념으로서 센서스의 통근 통학 자료에 근거를 둔 주간인구가 활용되고 있으나 서비스 경제가 압도적인 서울과 같은 대도시의 주간활동인구 파악에는 한계가 있다. 본 연구에서는 도시의 주간활동인구를 파악하기 위한 개념으로서 유동인구를 제시하고 서울시 유동인구 조사의 방법을 소개하였으며 주요 분석결과를 제시하였다. 유동인구 조사자료의 분석 결과 센서스 기반 주간인구에서는 파악할 수 없었던 시간대별, 공간대별 도시 주간활동인구의 분포를 밝힐 수 있었다. 끝으로 유동인구 조사자료를 통해 파악한 주간인구와 센서스 기반 주간인구를 자치구 수준에서 비교함으로써 유동인구 조사 자료의 주요 특성들을 밝혔다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2021년도 춘계학술발표대회
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• pp.301-304
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• 2021

COVID-19 가 장기간 지속됨에 따라 시민들의 생활패턴, 생계 등에 큰 영향을 미치고 있다. 본 논문에서는 서울시의 유동인구 및 카드 소비데이터를 이용하여 COVID-19 가 어떤 영향을 미쳤는지 알아보려 한다. 이를 분석하기 위하여 대용량 데이터인 2019 년 1 월 ~6 월 그리고 2020 년 1 월 ~ 6월 서울시 유동인구 및 카드 소비 데이터를 이용하였다. 서울시를 각 행정구로 나누어 이에 관련한 유동인구의 변화, 유동인구의 증감의 변화를 추정하고 마찬가지로 카드소비데이터의 증감의 변화를 추정하여 서울시 여러 행정구의 유동인구, 카드데이터 두 데이터 간의 연관 관계를 다방면으로 분석하여 엄밀한 인구 밀집도 분석으로 COVID-19 가 서울 지역경제에 미친 영향에 대하여 실증분석을 진행하였다.

• 한국측량학회지
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• 제34권1호
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• pp.1-10
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• 2016

서울은 많은 인구 및 도시 기능이 집중된 거대 도시로, 재난 및 위급상황이 발생하였을 때 긴급하게 대피할 수 있는 장소는 필수적이다. 현재 서울시 대피소의 숫자는 수용능력 면에서 보면 서울시 인구의 두 배 이상을 상회하고 있다. 하지만 서울의 경우, 거주지의 인구분포와 유동인구를 포함한 낮 시간대의 인구분포는 상이하다. 따라서 대피소의 실질적인 수용성을 분석하기 위해서는 수도권 인구 분포의 유동적인 특성을 고려할 필요가 있다. 이에 본 연구에서는 수도권의 유동인구자료를 활용하여 서울시 대피소의 실질적인 접근성 및 수용능력을 분석하고자 하였다. 이를 위해 보행자 도로망을 이용한 네트워크 분석을 통해 대피소의 접근성을 파악하고 거주인구 및 유동인구에 따른 지역적 수용능력의 차이를 분석하였으며, 연구지역 내 대피소의 분포에 따라 취약한 지역과 현재의 대피소 위치 선정에 대한 문제점을 도출할 수 있었다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2019년도 춘계학술발표대회
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• pp.613-614
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• 2019

유동인구의 정확한 분석은 현대 사회의 중요한 과제이다. 현존하는 population counting 의 방법으로는 인력을 동원하여 수기를 하거나, 센서를 설치하여 지나가는 사람을 감지하여 수를 세는 등의 방식이 있다. 하지만 현재의 유동인구 분석 방법에는 문제점이 존재한다. 따라서 이런 문제점들을 해결하고자 새로운 Population Counting Solution 을 제시하여 좀 더 정확하고 자동화된 유동인구 분석 시스템을 개발하고자 한다. Deep learning 기반의 객체 검출 알고리즘을 이용하여 실시간 영상 내의 사람들의 고유 객체 좌표 값을 추출해 객체의 이동을 정보를 이용하여 유동 인구를 분석한다. 이러한 유동인구 분석 시스템을 다양한 방면에 응용하여 경제효과와 편리함을 사회에 제공하고자 한다.

• 한국지리정보학회지
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• 제27권1호
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• pp.12-28
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• 2024

본 연구는 제주도의 주요 관광지별 COVID-19 전후 관광객 유동인구 변화 추세를 공간분석을 통하여 확인하고, 이를 통하여 관광객 유동인구 패턴 변화에 대한 이해를 하고자 한다. 제주도의 성산읍과 안덕면을 연구지역으로 선정하였으며, 연구기간은 COVID-19 발생전 1년과 발생후 2년으로 설정하였다. 공간분석을 위하여 이동통신 유동인구 데이터를 정제 및 가공하여 유동인구 분포와 유동인구 증감 데이터를 산출하였으며, 이를 공간데이터화 하여 주요 관광지의 위치데이터와 중첩분석을 실시하였다. 분석결과 실내 관광지와 소규모 시설은 COVID-19 직후 유동인구가 감소하였으며, 개방된 해안지역 또는 대규모 시설의 경우 유동인구 감소가 적거나 오히려 유동인구가 증가한 것으로 확인되었다. 결론적으로 관광개발에서 관광시설 특성에 따른 유동인구의 변화를 파악할 필요가 있으며, 관광지 개발시 팬데믹과 같은 위험상황에 대응할 수 있는 관광시설 및 전략의 개발이 필요하다.

• 한국도시철도학회논문집
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• 제6권4호
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• pp.373-381
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• 2018

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.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제22권3호
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• pp.62-70
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• 2022

이 연구는 통신사 유동인구 데이터를 활용하여 코로나 기간 전후 대구의 대학가 유동인구 변화를 집중적으로 분석하였다. 이 과정에서 서울 대학가와 비교하면서, 대구에서 나타난 현상의 특징을 파악하였다. 연구 대상은 비슷한 재학생 수를 지닌 경북대와 고려대로 선정하였다. 통신사 데이터를 제공하는 공공 웹사이트에서 각 대학 소재지 인근의 유동인구를 수집하였다. 데이터를 시각화하여 두 도시 간 유동인구에서 나타난 차이를 분석하였다. 통계적 검정을 위해 T-검정을 실시하였다. 마지막으로 시간에 따른 변화를 확인하기 위해 기간을 나누어 선형회귀 분석을 실시하였다. 그 결과, 2020년 상반기에서는 두 도시의 패턴이 유사하였지만, 하반기 코로나의 확산세가 안정된 대구는 유동인구가 2019년 대비 오히려 증가하였고 서울은 감소한 형태를 나타냈으며, 단기적인 선형성 또한 관찰할 수 있었다. 연구를 통해서 도시의 특성과 코로나의 확산 정도 등에 따라 유동인구가 변화하는 패턴을 확인하였다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2021년도 추계학술대회
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• pp.24-34
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• 2021

실시간으로 유동인구를 계측하는 기술은 다양한 산업 분야에서 공간 밀집도에 대한 통찰력을 제공하여 더 좋은 서비스 환경을 만들어준다. 이에 따라 여러 기업과 학계에서는 특정 공간의 유동인구 데이터를 계측하기 위해 오랫동안 다양한 연구를 시도해왔으며, 최근에는 스마트시티와 디지털트윈의 일환으로 Wi-Fi 신호를 활용한 유동인구 분석 사업화가 더욱 활발한 추세이다. 본 논문에서는 유동인구 데이터를 활용하는 일반 수요자(비전문가)의 관점에서 유동인구 계측 시스템에 대해 쉽게 이해할 수 있도록 설명한다. 구체적으로는 사람들이 소지한 스마트폰으로부터 수집되는 MAC-address 값 기반의 유동인구 추정 방법을 제시하는데, 추정값의 정확도를 분석하기 위해 Real MAC-address와 Random MAC-address 값을 구분한 뒤, Real MAC-address가 추출된 실제 스마트폰 기기 수와 CCTV 화면에 집계된 사람 수를 비교하는 실험을 진행한다. 그 결과 두 데이터 간의 유사한 상관 계수가 나타났다. 이러한 결과에 근거하여 MAC-address 분류를 통한 Wi-Fi Probe Request 기반 유동인구 분석 방법을 제시한다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제26권4호
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• pp.612-623
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• 2022

실시간으로 유동인구를 계측하는 기술은 다양한 산업 분야에서 공간 밀집도에 대한 통찰력을 제공하여 더 좋은 서비스 환경을 만들어준다. 이에 따라 여러 기업과 학계에서는 특정 공간의 유동인구 데이터를 계측하기 위해 오랫동안 다양한 연구를 시도해왔으며, 최근에는 스마트시티와 디지털트윈의 일환으로 Wi-Fi 신호를 활용한 유동인구 분석 사업화가 더욱 활발한 추세이다. 본 논문에서는 사람들이 소지한 스마트폰으로부터 수집되는 MAC-address 값 기반의 유동인구 추정 방법을 제시하는데, 추정값의 정확도를 분석하기 위해 Real MAC-address와 Random MAC-address 값을 구분한 뒤, Real MAC-address가 추출된 실제 스마트폰 기기 수와 CCTV 화면에 집계된 사람 수를 비교하는 실험을 진행한다. 그 결과 두 데이터 간의 유사한 상관 계수가 나타났다. 이러한 결과에 근거하여 MAC-address 분류를 통한 Wi-Fi Probe Request 기반 유동인구 분석 방법을 제시한다.