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모빌리티 빅데이터로 그려본 우리의 일상: 이동과 체류를 중심으로
국토연구원은 우리의 일상을 모빌리티 빅데이터로 분석한 브리프를 발표하였다.
- 경기와 충북 거주자의 전국 시도별 체류시간 분석결과 경기도 거주자의 거주지 이외 활동이 충청북도 거주자에 비해 시공간적으로 더 활발한 것으로 나타남
- 단축, 유연근무 등 근무형태 변화로 15시부터 퇴근통행량 증가율이 높아졌고 서울→경기로의 퇴근은 서울↔서울(18시)보다 1시간 늦은 19시에 피크를 이루고 있었음
- 부산→서울 통행자는 서울역, 수서역, 김포공항 등 핵심 교통시설에서 체류하는 경향이 높은 반면, 강원→서울 통행자는 서울 동측인 노원, 중랑, 강동구에 머무르는 경향이 높았음
- 가상공간 사회연결망 개념을 적용한 이동자료로 생활권을 분석해 서울시를 8개의 생활권으로 구분하였고, 이는 계절, 성연령별로 확장 가능해 사회변화 파악에 유용
- 빅데이터로 KTX 이용행태를 분석한 결과, 전국 읍면동의 48%(1,710개)에서 8.8km를 평균 30.1분 동안 이동해 KTX역에 도착하고 26.7분 정도 체류 후 KTX에 탑승하는 것으로 나타남
[정책방안]
① (성연령별 생활권 파악) 빅데이터 기반의 생활권 분석은 경제·사회 등 불확실성 확산 시기에 국민의 니즈를 단기간에 파악할 수 있는 새로운 정책대응 수단이 될 수 있음
② (빅데이터 기능 모니터링) 모빌리티 빅데이터로 읍면동, 시군 등의 행정위계는 물론 역, 공항 등의 대규모 특정시설에 대한 기능을 시간 제약없이 모니터링 할 수 있음
③ (전국 차원의 생활이동 데이터 구축) 전국 차원의 생활이동 데이터를 구축하여 지역균형발전, 지역개발 정책 등에 적극적으로 활용할 필요가 있음
- 경기와 충북 거주자의 전국 시도별 체류시간 분석결과 경기도 거주자의 거주지 이외 활동이 충청북도 거주자에 비해 시공간적으로 더 활발한 것으로 나타남
- 단축, 유연근무 등 근무형태 변화로 15시부터 퇴근통행량 증가율이 높아졌고 서울→경기로의 퇴근은 서울↔서울(18시)보다 1시간 늦은 19시에 피크를 이루고 있었음
- 부산→서울 통행자는 서울역, 수서역, 김포공항 등 핵심 교통시설에서 체류하는 경향이 높은 반면, 강원→서울 통행자는 서울 동측인 노원, 중랑, 강동구에 머무르는 경향이 높았음
- 가상공간 사회연결망 개념을 적용한 이동자료로 생활권을 분석해 서울시를 8개의 생활권으로 구분하였고, 이는 계절, 성연령별로 확장 가능해 사회변화 파악에 유용
- 빅데이터로 KTX 이용행태를 분석한 결과, 전국 읍면동의 48%(1,710개)에서 8.8km를 평균 30.1분 동안 이동해 KTX역에 도착하고 26.7분 정도 체류 후 KTX에 탑승하는 것으로 나타남
[정책방안]
① (성연령별 생활권 파악) 빅데이터 기반의 생활권 분석은 경제·사회 등 불확실성 확산 시기에 국민의 니즈를 단기간에 파악할 수 있는 새로운 정책대응 수단이 될 수 있음
② (빅데이터 기능 모니터링) 모빌리티 빅데이터로 읍면동, 시군 등의 행정위계는 물론 역, 공항 등의 대규모 특정시설에 대한 기능을 시간 제약없이 모니터링 할 수 있음
③ (전국 차원의 생활이동 데이터 구축) 전국 차원의 생활이동 데이터를 구축하여 지역균형발전, 지역개발 정책 등에 적극적으로 활용할 필요가 있음
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