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스마트 셀을 활용한 국가재난 대응방안 연구
기본 15-23
저자 김종학
발행일 2015-12-31
발간물 > 정기간행물 > 국토
[KRIHS 보고서 서평] 모빌리티 빅데이터 기반 지역활동 모니터링 구현방안 연구(김종학 외 지음)
통권510호 (2024. 4)
저자 이승재
발행일 2024-04-10
발간물 > 정기간행물 > 국토정책 Brief
모빌리티 빅데이터를 통해 본 우리 사회의 활동시공간 특성
모빌리티 빅데이터를 통해 본 우리 사회의 활동시공간 특성 김종학 선임연구위원 ➊ 2023년 4~6월 모빌리티 빅데이터로 활동시간을 분석한 결과, 여성의 활동시간은 남성의 86%, 이동거리는 남성의 50%로 활동시간에 비해 활동범위의 성별 차이가 더욱 두드러짐 ➋ 수도권 신도시 활동시공간 특성을 분석한 결과 평촌, 일산, 광교 등 9개(47%) 지역은 이동거리가 짧고 체류시간이 많은 지역외향형으로, 경기도 평균보다 짧은 이동거리와 긴 체류시간을 보임 ➌ 활동시간 분석 결과, 개인이 집 밖에서 보내는 활동시간은 평균 10.3시간이며, 이 중 이동시간은 2.5시간으로 하루 활동시간 중 24.3%를 이동에 소비하고 있었음 ➍ 사회적 거리두기 전후 통행량 변화를 분석한 결과 해제 후 일평균 통행량이 2.6% 증가했고 주중에 비해 주말 증가율이 세 배 높은 것으로 나타나 주말 회복세가 높았던 것을 확인 ➎ 집과 직장만을 오가는 단순활동은 사회적 거리두기 해제 전 53%로 전체 활동의 절반을 넘었으나, 해제 후에는 49.3%로 감소해 직장 이외 장소에서의 개인활동은 증가하였음 정책방안 ➊ (디지털플랫폼 정부 구현: 디지털 통계조사 및 데이터 분석력 제고) 모빌리티 빅데이터 가공과 분석으로 시공간 제약이 낮은 통계 데이터를 생산하여 디지털플랫폼 정부의 디지털 통계와 분석력 제고 - 모빌리티 데이터로 단기간 사회 변화, 불시에 발생하는 대형 사고 등에 대해 신속 대응함으로써 과학적 정책지원 강화 가능 ➋ (인구구조 변화 실태 파악) 모빌리티 빅데이터 가공과 분석을 통해 절대인구 감소와 활동 증가에 따른 객관적인 생활인구 추계가 가능 - 인접한 시군이 함께 버스차고지, 의료시설 등을 공유하는 공유인프라 개념 도입도 가능 ➌ (지역개발 사전 및 사후 평가지표 활용) 모빌리티 빅데이터로 경제특구, 혁신도시 등 다양한 지역발전계획의 생활인구, 체류시간 변화 등을 통한 사전 및 사후 모니터링 실시 가능 - 수도권 신도시의 이동거리와 체류시간을 파악한 결과 경기도 평균보다 이동거리는 짧지만 오래 머무는 지역으로 나타나 신도시 활동 패턴이 공간적으로 콤팩트한 것으로 나타남
등록일 2024-04-05
발간물 > 세미나/공청회자료
[제80회 대한교통학회 2019년도 춘계학술대회 기관세션 발표] 생활교통비용 추정
1. 생활교통비용의 개념 2. 생활교통비용 추정 결과 3. 정책 제언
저자 김종학
연구원소식 (30)
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모빌리티 빅데이터를 통해 본 우리 사회의 활동시공간 특
“모빌리티 빅데이터를 통해 본 우리 사회의 활동시공간 특성" 국토硏, 국토정책brief 제961호 □ 국토연구원(원장 심교언) 스마트인프라연구센터 김종학 선임연구위원은 국토정책Brief 제961호 “모빌리티 빅데이터를 통해 본 우리 사회의 활동시공간 특성”을 발표하였다. ◦ 2023년 4~6월 모빌리티 빅데이터로 활동시간을 분석한 결과, 여성의 활동시간은 남성의 86%, 이동거리는 남성의 50%로 활동시간에 비해 활동범위의 성별 차이가 더욱 두드러짐 ◦ 모빌리티 빅데이터 분석 결과 개인이 집 밖에서 보내는 평균 활동시간은 10.3시간이며 이 중 이동은 2.5시간으로, 하루 활동시간 중 24.3%를 이동에 할애하는 것으로 나타남 □ 모빌리티 빅데이터를 활용하여 수도권 19개 신도시 거주자의 이동거리와 체류시간을 분석한 결과 평촌, 일산, 광교 등 9개(47%)는 지역외향형으로 경기도 평균보다 이동거리가 짧고 체류시간이 긴 것으로 나타남 ◦ 이동거리가 길고 체류시간이 긴 광역외향형에는 최근에 조성된 2기 신도시(위례, 판교, 동탄2)가 포함 □ 사회적 거리두기 해제 후 주중・주말 통행량과 이동거리 변화를 살펴보면 ◦ 해제 후 주중 통행량은 1.7%, 주말은 5.1% 증가해 주말 증가율이 주중에 비해 세 배 정도 높았음 ◦ 해제 전에는 주말 이동거리가 주중보다 0.34km 낮았으나 해제 후에는 주말 이동거리가 주중보다 3.62km 높아 주말 여가통행의 회복세가 높았음 □ 김종학 선임연구원은 모빌리티 빅데이터 분석을 통한 정책활용방안을 다음과 같이 제시하였다. ◦ 모빌리티 빅데이터 가공과 분석으로 시공간 제약이 낮은 통계 데이터를 생산하여 디지털플랫폼 정부의 디지털 통계와 분석력 제고 ◦(인구구조 변화 실태 파악) 모빌리티 빅데이터 가공과 분석을 통해 절대인구 감소와 활동 증가에 따른 객관적인 생활인구 추계가 가능 ◦(지역개발 사전 및 사후 평가지표 활용) 모빌리티 빅데이터로 경제특구, 혁신도시 등 다양한 지역발전계획의 생활인구, 체류시간 변화 등을 통한 사전 및 사후 모니터링 실시 가능
등록일 2024-04-09
연구원소식 > 우수보고서 소개
위치기반 빅데이터를 활용한 시공간 활동패턴 분석연구: 활동패턴의 유형 구분 및 특징을 중심으로
스마트폰의 GPS 기능으로 애플리케이션을 통한 시공간 이동 정보를 활용해 개인 활동패턴 분석이 가능하게 되었다. 김종학 선임연구위원이 수행한 「위치기반 빅데이터를 활용한 시공간 활동패턴 분석연구」는 시공간적 연속성이 확보된 활동패턴 유형의 구분방법을 제시하고 사례분석을 통해 그 유용성을 제시하고 있다. KRIHS: 이 연구를 수행하게 된 동기는? 김종학: 단순한 출발지와 도착지 통행만을 파악하는 것으로는 복잡한 사회현상을 설명하기에 부족하다고 생각하였다. 일상생활이 집에서 출발하여 집에서 끝나고 중간에 머무르거나 잠시 들르는 장소를 공간적·시간적으로 연속성 있게 파악하는 것이 지역발전, 정책 수립 등을 위해 필요하다고 생각되어 연구를 진행하게 되었다. KRIHS: 이 연구의 의미는 무엇인가?김종학: 기존에는 가구통행실태조사 자료로 파악하는 통행발생, 통행경유지 등을 모빌리티 빅데이터로 파악한다는 점에서 차별성이 있다. 이동통신사의 기지국 위치정보보다 위치정확도가 더 높은 앱 기반 위치정보로 통행의 시공간적 연속성 구현 알고리즘을 개발하였다. 특히, 다양한 개인의 활동패턴 구분을 링크, 노드, 경유지 3가지 요소로 구분해 학술적·정책적 활용도가 높을 것으로 기대된다. KRIHS: 연구 수행과정에서 있었던 에피소드는?김종학: 모빌리티 빅데이터 원시자료 자체로는 활동패턴을 구현할 수가 없다는 것을 여러 번 시행착오를 통해 알기까지 시간이 많이 걸렸다. 흙 속의 진주를 찾는 것처럼 많은 데이터 속에서 의미 있는 데이터를 골라내는 작업이 용이하지 않았다. 수치데이터만으로는 결과물의 신뢰도를 평가할 수 없어 시각화하는 작업을 병행하기 위해 고생한 것이 기억에 남는다. KRIHS: 연구수행 시 보람을 느꼈거나 아쉬웠던 점은?김종학: 이동과 체류에 대한 위치기반 정보를 어떻게 활용할 것인지에 대한 연구를 진행하였다는 점에서 개인적으로 보람이 있었다. 원시자료부터 최종결과물 도출까지 일련의 과정을 거치면서 쌓은 노하우들은 관련 연구를 진행하는 데 많은 도움이 될 것이라 생각된다. 다만, 분석데이터 기간이 짧았던 것은 아쉬움이 있다. KRIHS: 앞으로 더 하고 싶은 연구가 있다면?김종학: 빅데이터는 쌓아두는 것이 아니라 가공과 분석을 통해 우리 일상에 도움이 될 만한 정보들을 추출할 수 있어야 한다. 구글의 ‘코로나19 지역사회 이동성 보고서’, 애플의 ‘모빌리티 트렌드 리포트’와 같은 보고서처럼 다양한 일상의 현상들을 모빌리티 빅데이터로 파악하여 사회 발전에 이바지하는 연구를 하고 싶다. 김종학 선임연구위원은 2011년 한양대학교 교통물류공학과에서 공학박사를 취득하였고 현재 국토연구원 국토인프라·공간정보연구본부 스마트인프라연구센터에서 재직 중이다. 미국 UC. Davis ITS 초빙연구원을 역임했으며, 주요 연구분야는 모빌리티 빅데이터 분석, 교통계획, ODA 사업 등이다.
등록일 2023-12-14
연구원소식 > 보도자료
모빌리티 빅데이터 기반 활동패턴/시간 분석
“모빌리티 빅데이터 기반 활동패턴/시간 분석” 국토硏, 국토정책Brief 제918호 □ 개인의 활동은 물리적 공간에서 시간적 연속성을 가지고 발생하므로 인간-시간-공간의 삼간(三間) 데이터가 하나로 결합될 때 개인의 활동패턴 파악이 가능하다. ◦ 위드라이브* 등 스타트업에서는 스마트폰 애플리케이션을 통해 개인의 시공간 이동정보를 빅데이터로 구축하고 있어 이를 활용한 개인 활동패턴 분석 가능 * 위드라이브: 해당 앱 이용자(개인정보 비인식)의 위치정보로 운전습관 분석, 차량정비 위치안내 등의 정보를 제공하는 스타트업. □ 국토연구원(원장직무대행 김태환) 김종학 연구위원은 국토정책Brief 제918호 “모빌리티 빅데이터 기반 활동패턴/시간 분석”에서 애플리케이션 기반 모빌리티 빅데이터 가공을 통해 개인 활동패턴을 유형화하고, 활동패턴/시간 분석에 대한 정책 활용방안을 제시했다. □ 약 6만 8천 개의 개인 활동패턴을 분석하여 32개로 유형화한 결과, 상위 6개 활동패턴이 전체활동의 90% 이상을 점유했다. ◦ 단순활동패턴(SAP, 동일목적지 1회 방문) 비율은 81%, 복합활동패턴(CAP, 동일목적지 2회 방문) 비율은 19%로 단순활동패턴이 복합활동패턴보다 약 4배 높았음 □ 활동패턴별 활동시간을 분석한 결과, 주중 활동시간(귀가 후 시간 제외)은 10.3시간으로, 이동에 2.1시간, 체류에 8.2시간을 소비했다. ◦ 단순활동패턴의 경우 목적지 1회 증가 시 주중 활동시간은 25.1분, 주말 활동시간은 63.3분 증가해 주말이 주중보다 38.2분 더 많이 소비 □ 시도별 활동패턴을 분석한 결과, SAP1(예: 집-직장) 비율은 수도권이 53.8%로 다소 높았고, 제주특별자치도, 강원도, 세종특별자치시 등은 44.8~49.3%로 다소 낮았다. ◦ 시도별 주중(월-금) 누적활동시간 분석 결과, 울산광역시가 52.3시간으로 가장 높았고 가장 낮은 강원도가 46.5시간 □ 김종학 연구위원은 개인단위 모빌리티 빅데이터의 공익성 제고를 위한 분석방법 및 대시보드 등을 개발해 빅데이터의 정책적 활용가치를 제고할 필요가 있다고 설명하며, 두 가지 정책 활용방안을 제시했다. ◦ (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
등록일 2023-05-30
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