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모빌리티 빅데이터를 통해 본 우리 사회의 활동시공간 특성

  • 저자 김종학 
  • 권호961
  • 발행일2024-04-08
  • 조회수1580

모빌리티 빅데이터를 통해 본 우리 사회의 활동시공간 특성

 

김종학 선임연구위원



 2023년 4~6월 모빌리티 빅데이터로 활동시간을 분석한 결과, 여성의 활동시간은 남성의 86%, 이동거리는 남성의 50%로 활동시간에 비해 활동범위의 성별 차이가 더욱 두드러짐


 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


 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


 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


 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


   (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


   (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


   (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

첨부파일
  • pdf 첨부파일 국토정책Brief 961호.pdf (628.79KB / 다운로드:490) 다운로드

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