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.
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.
국내 마케팅 시장은 전체 분야에 걸쳐 출혈경쟁이 이뤄지고 있다. 이와 같은 환경에서 기업들이 올바른 의사결정을 통해 경쟁력을 확보하려면 시장의 잠재력을 정량적으로 파악하는 노력이 필요하다. 특히, 배후지의 인구, 직장인, 그리고 유동인구 규모 등은 시장의 잠재력을 판단하는 기본 정보다. 배후지의 인구와 직장인 정보는 국가통계 자료 등을 활용하거나 기타 추정방법에 의해 산정되어 활용되고 있다. 하지만, 유동인구에 관한 정보는 실제 거리에 나가 인구를 측정하여 활용하는 방안 외에는 마땅한 추정방법이 없는 실정이다. 이러한 이유로 유동인구가 매출에 직접적인 영향을 주는 기업들은 많은 시간과 인력을 투입하여 유동인구 수를 측정하고 있다. 하지만, 비용적인 측면에서 한계가 있다. 본 연구에서는 Point 기반의 인문사회 Spatial DB를 활용하여 전국단위의 유동인구를 추정하는 방법론을 제안했다. 또한, 유동인구 정보에는 연령 및 성별 비율까지 추정하여 다양한 활용이 가능하도록 하였다.
컴퓨터 비전이나 감시영상 시스템에서 유동인구 수 측정은 보안 및 경제적 측면에서 중요한 과제이다. 본 논문에서는 RGB센서와 Depth센서를 이용해서 유동 인체를 식별하고 추적하며, 유동인구 수를 측정하는 방법을 제안한다. 제안된 방법은 받아온 영상에서 유동인체를 검출하고, 검출된 인체를 추적한다. 추적된 정보는 이동방향 인식을 하기 위해 사용된다. 중첩에 대한 문제를 해결하기 위해 Merge&Separate 방법과 Kinect Merge&Separate방법을 제안한다. 검출된 유동인체에 대한 정보는 다양한 변수들로 저장된다. 또한 RGB센서와 Depth센서의 장단점을 상호 보완할 수 있는 인체 매칭 시스템을 제안한다. 본 논문의 실험은 자체적으로 제작한 영상을 사용하여 실험을 진행하였다. 실험을 통하여 제안된 유동인구 수 측정 시스템이 유동인구 검출률을 향상시킬 수 있음을 보여준다.
유동인구는 상권 분석에서 중요하게 사용되는 지표 중 하나로 유동인구 수와 속성에 따라 점포의 개점 가능성이 달라진다. 그중 유동인구 수는 상권의 이익과 직결되는 항목으로 그 수가 많을수록 기대되는 수익이 높다. 하지만 유동인구 조사는 사람이 직접 길목에 서서 세는 방식을 사용하고 있어 조사에 소모되는 비용이 크다. 본 논문에서는 통계 대이터와 일반 근사 이론에 기반한 심층신경망을 통해서 유동인구를 예측하는 방법을 제시하고자 한다.
유동인구 예측은 상권의 특성에 따른 점포의 입지 선정 및 고객 맞춤형 마케팅 등 민간 분야에서부터 교통망 등 사회 간접 자본 설계를 위한 공공 분야에 이르기까지 다양한 목적으로 연구되어 왔으며, 최근에는 Covid-19 의 확산에 따라 그 중요도가 더욱 높아지고 있다. 보다 정교한 예측을 위해서는 전체적인 유동 인구 뿐만 아니라 특성 별로 세분화된 하위 그룹에 대해서도 정확한 예측이 요구되나, 기존의 예측 모델들은 이러한 데이터의 계층 구조를 고려하지 않았다. 본 연구에서는 세분화된 하위 그룹 별 유동인구의 예측 정확도를 높이기 위해 전체 유동인구의 패턴을 동시에 활용하는 Global-Local 구조 기반의 Deep Learning 유동인구 분석 모델을 제안한다. 실험 결과 단일 시계열 데이터만을 사용하는 경우 대비 5.4%~52.6%의 예측 오류 감소 효과가 있음을 확인하였다.
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.
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.
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.
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.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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