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자료유형
연구보고서
저자정보
김종학 (국토연구원)
저널정보
국토연구원 국토정책 Brief 국토정책 Brief 제918호
발행연도
2023.5
수록면
1 - 6 (6page)

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• 개인의 활동은 물리적 공간에서 시간적 연속성을 가지고 발생하므로 인간-시간-공간의 삼간(三間) 데이터가 하나로 결합될 때 개인의 활동패턴 파악이 가능
• 약 6만 8천 개의 개인 활동패턴을 분석하여 32개로 유형화한 결과, 상위 6개 활동패턴이 전체활동의 90% 이상 점유
- 단순활동패턴(SAP, 동일목적지 1회 방문) 비율은 81%, 복합활동패턴(CAP, 동일목적지 2회 방문) 비율은 19%로 단순활동패턴이 복합활동패턴보다 약 4배 높았음
〈그림은 본문 참조〉
• 주중 활동시간(귀가 후 제외)은 10.3시간으로, 이동에 2.1시간, 체류에 8.2시간을 소비
- 단순활동패턴의 경우 목적지 1회 증가 시 주중 활동시간은 25.1분, 주말 활동시간은 63.3분 증가해 주말이 주중보다 38.2분 더 많이 소비

목차

[주요 내용]
[정책방안]
[01. 모빌리티 빅데이터와 활동패턴]
위드라이브 등 스타트업에서는 스마트폰 애플리케이션을 통해 개인의 시공간 이동정보를 빅데이터로 구축하고 있어 이를 활용한 개인 활동패턴 분석이 가능
위드라이브 앱을 사용하는 약 1만 3천 명의 162만 개 이동자료(2022년 3월 14일~4월 3일, 21일간)로 데이터 필터링, 통행순번 파악(TGN), 노드/링크 구분작업 등을 거쳐 활동패턴을 나누고 시각화를 위한 활동패턴 대시보드 개발
[02. 모빌리티 빅데이터 기반 활동패턴 구분]
활동패턴(Activity Pattern: AP)은 하루 중 집 이외 출발지(예: 직장)로 다시 돌아오는 회귀통행(예: 직장복귀) 유무에 따라 단순활동패턴(Simple Activity Pattern: SAP)과 복합활동패턴(Complex Activity Pattern: CAP)으로 구분
애플리케이션 기반 모빌리티 빅데이터 가공을 통해 약 6만 8천 개의 하루단위 개인의 활동패턴을 링크(L)/노드(N)/경유지(S) 기준으로 파악하여 활동패턴 유형을 32개로 구분
[03. 활동패턴별 활동시간]
활동패턴 32개의 주중(월-금)/주말(토-일) 일단위 평균 활동시간(체류+이동) 검토결과, 주중 활동시간(귀가 후 시간 제외)은 615분(10.3시간), 이 중 이동에 127분(2.1시간), 체류에 488분(8.2시간)을 소비하는 것으로 파악
주중과 주말의 목적지 증가에 따른 활동시간 변화는 SAP의 경우 목적지 1회 증가 시 주중 활동시간은 약 25.1분, 주말 활동시간은 63.3분 증가해 주중보다 주말에 더 많이 증가
[04. 시도별 활동패턴 및 주중 누적 활동시간]
SAP1(예: 집-직장) 비율은 수도권이 53.8%로 다소 높았고, 제주특별자치도, 강원도, 세종특별자치시 등은 44.8~49.3%로 다소 낮은 것으로 분석
활동패턴 분석을 통해 시도별 주중(월-금) 누적활동시간 분석결과, 울산광역시가 52.3시간으로 가장 높았고 가장 낮은 강원도가 46.5시간
[05. 정책활용방안]
(지역활동 모니터링) 개인의 하루단위 활동형상을 파악할 수 있어 개인의 지역활동 모니터링 방안으로 활용 가능
(사회여건변화 전후 활동변화) 전염병 확산, 경기 둔화 등에 따른 활동변화 파악 가능

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