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 |
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