기본
위치기반 빅데이터를 활용한 시공간 활동패턴 분석연구: 활동패턴의 유형 구분 및 특징을 중심으로 (Spatio-temporal Activity Pattern Analysis by Mobile Big Data: Activity Pattern Type and Characteristics)
- 연구진
김종학
김호정
윤서연
연치형
- 보고서번호기본 22-28
- 페이지수149p.
- 발행일2022-12-31
- 조회수228
초록
□ 스마트폰 앱으로 구축한 인간-시간-공간이 통합(joint)된 모빌리티 빅데이터로 하루 단위 개인의 활동패턴 구분기준과 특징을 데이터 가공 및 분석을 통해 파악함
□ 개인의 하루 활동패턴 유형을 LNS(Link/Node/Stop over) 3가지 요인으로 구분하고 그 유형을 32가지로 제시
- 활동패턴은 단순 활동패턴(SAP, Simple Activity Pattern), 복합 활동패턴(CAP, Complex Activity Pattern)으로 구분하였고 SAP가 CAP보다 약 4배 높았음
* 단순 활동패턴 : 하루 중 동일 목적지 1회 방문, 복합 활동패턴 : 하루 중 동일 목적지 2회 방문
- 활동패턴을 지도상에 표출하기 위해 LNS로 구현되는 활동패턴 대시보드 개발
- 단순 활동패턴(SAP) 81%, 복합 활동패턴(CAP)은 19%로 나타났고 SAP 유형 중 하나인 SAP 1(집-직장)이 52.8%로 32개 유형 중 가장 높았음
□ 주중 활동시간(귀가 후 제외)은 10.3시간으로 2.1시간에 이동, 체류에 8.2시간 소비
- 주중 활동시간이 가장 높은 곳은 울산 52.3시간, 낮은 곳은 강원 46.5시간으로 나타남
- SAP 목적지 1회 증가 시 활동 시간은 주중 25분, 주말 63분 증가해 주말이 높았음
목차
주요 내용 및 정책 제안
요약
제1장 서론
제2장 국내외 관련 연구
제3장 데이터 가공 및 활동패턴 대시보드 개발
제4장 활동패턴 유형의 구분 및 분석
제5장 시사점 및 결론
참고문헌
SUMMARY
