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모빌리티 빅데이터를 이용한 개인통행 지표 개발 및 활용 방안 연구
한국교통연구원은 모빌리티 빅데이터를 이용한 개인통행 지표 개발 및 활용 방안을 모색한 보고서를 발표하였다.
- 최근 스마트폰과 차량 내비게이션 등에서 수집되는 모빌리티 빅데이터의 공개로 개인 단위의 이동 경로를 정밀하게 파악할 수 있는 기반이 마련되었음. 과거의 기종점(OD) 중심 통행 데이터는 교통 행태의 세부 특성을 반영하기 어려웠으나, 모바일 궤적 데이터는 개인별 이동 패턴을 시간·공간적으로 추적할 수 있어 정밀한 통행 분석과 맞춤형 교통정책 수립의 필요성이 커지고 있음.
- 기존의 통계화된 모빌리티 데이터는 총통행량, 통행 시간 등 단편적인 지표에 한정되어 개인별 이동 특성을 충분히 설명하지 못함. 또한 국가교통조사(KTDB)의 개인 통행 실태 조사는 개인별로 이동 행태를 상세하게 기록하고 있는 대표적인 표본 자료이지만, 전국적 확대 적용에는 샘플률의 한계가 있음. 이에 따라 표본 조사와 모빌리티 빅데이터를 융합한 지표의 개발이 필요한 상황임. 따라서 기존의 표본 조사를 기반으로 한 개인 통행 지표를 개발하고, 이를 모바일 이동 궤적 데이터로 확장·보완할 수 있는 분석 체계가 필요함.
- 본 연구의 목적은 개인 단위의 통행 특성을 정밀하게 파악할 수 있는 경로형 기반의 데이터베이스(DB)를 구축하고, 이를 활용한 개인 단위 통행 특성인 모빌리티 지표(sMDMI)와 분석 방법론을 개발하는 것임. 이에 따라 4장에서는 개인 단위의 통행 특성을 정밀하게 파악하기 위해 원시 궤적 데이터에 전처리, 수단 판별, 맵 매칭한 경로형 데이터를 구축하여 분석에 활용하였음. 반면 5장에서는 개인 단위 통행 패턴의 유형화를 목적으로 통행의 전체 시·공간적 흐름을 포괄하는 원시 궤적 데이터를 활용하였음.
- 최근 스마트폰과 차량 내비게이션 등에서 수집되는 모빌리티 빅데이터의 공개로 개인 단위의 이동 경로를 정밀하게 파악할 수 있는 기반이 마련되었음. 과거의 기종점(OD) 중심 통행 데이터는 교통 행태의 세부 특성을 반영하기 어려웠으나, 모바일 궤적 데이터는 개인별 이동 패턴을 시간·공간적으로 추적할 수 있어 정밀한 통행 분석과 맞춤형 교통정책 수립의 필요성이 커지고 있음.
- 기존의 통계화된 모빌리티 데이터는 총통행량, 통행 시간 등 단편적인 지표에 한정되어 개인별 이동 특성을 충분히 설명하지 못함. 또한 국가교통조사(KTDB)의 개인 통행 실태 조사는 개인별로 이동 행태를 상세하게 기록하고 있는 대표적인 표본 자료이지만, 전국적 확대 적용에는 샘플률의 한계가 있음. 이에 따라 표본 조사와 모빌리티 빅데이터를 융합한 지표의 개발이 필요한 상황임. 따라서 기존의 표본 조사를 기반으로 한 개인 통행 지표를 개발하고, 이를 모바일 이동 궤적 데이터로 확장·보완할 수 있는 분석 체계가 필요함.
- 본 연구의 목적은 개인 단위의 통행 특성을 정밀하게 파악할 수 있는 경로형 기반의 데이터베이스(DB)를 구축하고, 이를 활용한 개인 단위 통행 특성인 모빌리티 지표(sMDMI)와 분석 방법론을 개발하는 것임. 이에 따라 4장에서는 개인 단위의 통행 특성을 정밀하게 파악하기 위해 원시 궤적 데이터에 전처리, 수단 판별, 맵 매칭한 경로형 데이터를 구축하여 분석에 활용하였음. 반면 5장에서는 개인 단위 통행 패턴의 유형화를 목적으로 통행의 전체 시·공간적 흐름을 포괄하는 원시 궤적 데이터를 활용하였음.
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