• Survey Research
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• v.12 no.2
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• pp.27-50
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• 2011

It is increasingly important to estimate daytime population for the sake of urban administration and urban economy. The estimation of daytime population using a census data on commute, however, has its own limits, particularly when applying to the metropolis such as Seoul which is dominated by the service industry. This study suggests a pedestrian flow as another estimate of daytime population and presents a methodology of Seoul Pedestrian Flow Survey. The data of pedestrian flow gives us a view into hourly and spatial distribution of daytime population, which cannot be provided by the use of census data. In addition, comparing with a census-based daytime population on the borough level show some features of a pedestrian flow as another estimate of daytime population.

• Journal of Cadastre & Land InformatiX
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• v.49 no.1
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• pp.181-195
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• 2019

This study aims to analyze the spatial context by analyzing the flow characteristics of the walking tour course and visualizing effectively using the floating population data constructed through the communication data. The floating population data refinement algorithm was developed for estimation flow population along the road and the floating population data for each walking tour courses was constructed. In order to adopt the algorithm for forming suitable for the analysis of the walking tour courses, the estimation of floating population considering the area of the road and the estimation of floating population considering the value of floating population around the road were compared. As a result, the estimation of floating population considering ambient the values of flow population was adopted, which is more appropriate to apply analysis method due to the relatively consistent data. Then, a datamining algorithm for walking tour course was constructed according to the characteristics of the floating population data, the absence of missing values. Finally, this study analyzed the flow characteristics and spatial patterns of 18 walking trails in Seoul through the floating population data according to walking tour course. To do this, the kernel density analysis and the Getis-Ord $G^*_i$ statistical hotspot analysis were applied to visualize the main characteristics of each walking tour course.

• Proceedings of the Korean Association of Geographic Inforamtion Studies Conference
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• 2009.04a
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• pp.262-264
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• 2009

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.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2015.07a
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• pp.518-521
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• 2015

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.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2018.10a
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• pp.25-28
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• 2018

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.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2021.11a
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• pp.458-461
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• 2021

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.

• Journal of The Korean Society For Urban Railway
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• v.6 no.4
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• pp.373-381
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• 2018

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.

• Journal of the Korean Society of Surveying, Geodesy, Photogrammetry and Cartography
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• v.34 no.1
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• pp.1-10
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• 2016

Seoul, a mega city, contains many features of the modern city. When the disaster or emergency occurs in Seoul, the place for shelter is required for evacuation urgently. There are currently the numbers of shelters in Seoul City, which can hold the twice more capacity of population of Seoul. However, the population distribution fluctuation in the day and the night needs to be considered. Therefore, in order to analyze the actual capacity of shelter, it is necessary to consider the dynamic characteristics of population distribution in the metropolitan area. In the study, the substantial accessibility and the capacity of shelters in Seoul were analyzed by the floating population data of the metropolitan area. The accessibility of shelter was investigated through a network analysis that includes the pedestrian road data, while the capacity of shelter was analyzed by the local differences of daytime population distributions. Finally it was possible to identify the vulnerable areas on the basis of the distribution of shelter in the region.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2021.05a
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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.

• Journal of the Korean Association of Geographic Information Studies
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• v.27 no.1
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• pp.12-28
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• 2024

This study aims to identify the trend of changes in tourist floating population before and after COVID-19 in major tourist destinations in Jeju Island through spatial analysis. Seongsan-eup and Andeok-myeon in Jeju Island were selected as the research area, and the research period was set at 1 year before and 2 years after the COVID-19 outbreak. For the analysis, mobile floating population data was refined and processed to calculate floating population distribution and floating population increase/decrease data. This was converted into spatial data and an overlay analysis was performed with location data of major tourist attractions. As a result of the analysis, it was confirmed that the floating population of indoor tourist attractions and small facilities decreased immediately after COVID-19, and that in open coastal areas or large facilities, the floating population decreased less or actually increased. In conclusion, in tourism development, it is necessary to identify changes in floating population according to the characteristics of tourist facilities, and it is necessary to develop tourism facilities and strategies that can respond to risk situations such as pandemics when developing tourist destinations.