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모빌리티 빅데이터를 통해 본 우리 사회의 활동시공간 특성

  • 작성일2024-04-09
  • 분류보도자료
  • 조회수941

“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

첨부파일
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