이동통신 빅데이터를 통해 살펴본 도시의 시공간 점유 패턴에 관한 연구

Abstract

본 연구는 시공간적으로 달라지는 도시 유동인구에 따라 유의미한 시공간 점유패턴이 형성되고 있음을 통계적인 기법을 통해 파악하였다. 기존의 연구는 자료의 문제로 인해 유동인구의 시공간 분포를 체계적으로 탐지하지 못하였으며, 그 결과 역동적으로 변화하는 양상을 정확하게 포착하기 어려웠다. 이에 따라 본 연구에서는 정밀성, 상시성의 문제로부터 자유로운 이동통신 빅데이터를 연구자료로 활용하였고, 불규칙적인 클러스터를 파악하는 데에 효과적인 시공간군집방법인 Spatio-temporal AMOEBA기법을 방법론으로 적용하여 유동인구의 시공간군집 분석을 진행하였다.

분석 결과 및 의의는 다음과 같다. 첫째, 시공간군집기법의 통계적 방법론을 통해 기존의 연구에서는 볼 수 없었던 유동인구의 시공간적 분포를 체계적으로 포착할 수 있었다. 이를 통해 유동인구의 군집을 탐지하였으며, 군집이 시계열적으로 변화하는 모습을 통해 유의미한 점유 패턴이 나타나는 것을 파악하였다. 이러한 시공간적 점유 패턴은 해당 지역의 공간적 특성을 반영하는 것으로 나타났다. 더불어 본 연구에서 활용한 이동통신 빅데이터의 경우 상시적인 특성을 갖고 있으므로, 타 지역에서도 활용 가능할 것이다.

둘째, 성별 및 연령에 따라 유동인구의 분포 및 도시 점유 패턴이 서로 상이하게 분포하고 있음을 확인하였다. 즉 특정 계층에 의한 도시공간의 점유 및 소비에 대한 담론의 실증적인 분석을 제시하였다. 이는 규범적이고 추상적인 부분에서 논의만 이루어져왔던 기존의 연구 분야에 양적인 측면에서 기여를 할 수 있을 것이다.

셋째, 일부 군집은 특정 시간대에서만 분포하고 있음을 확인하였다. 특정 계층에 의해 일시적으로 공간이 장악된다는 한시적 경관 혹은 일시적 도시공간의 점유 등의 개념을 양적인 연구를 통해 실증하였다.

하지만 연산의 간소화를 위해 시간단위를 임의적으로 합역하였기 때문에 MTUP를 고려하지 못하였다. 이러한 한계점을 개선하면 보다 시간적 정밀성을 높인 추가적인 연구를 진행할 수 있을 것으로 판단된다.

주요어 : 유동인구, 시공간 점유, 시공간 군집, 이동통신 빅데이터, Spatio-temporal AMOEBA