KR101744776B1 - 지도 검색 기록을 이용한 유동인구 추정 장치 및 방법 - Google Patents

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Abstract

본 발명은 유동인구 추정장치 및 방법에 관한 것으로, 본 발명에 따른 유동인구 추정장치는 다수의 사용자 단말기로부터 요청된 지도에 소정 장소가 포함된 빈도 수와 상기 장소의 유동인구와의 상관관계를 규정한 유동인구 추정모델을 저장하는 추정모델 저장부; 다수의 사용자 단말기의 지도 요청에 관한 로그 데이터를 획득하는 로그 획득부; 및 상기 로그 데이터와 상기 유동인구 추정모델을 기초로 설정된 장소의 유동인구를 추정하는 유동인구 추정부를 포함한다.
이와 같이, 지도 검색 기록을 이용하여 유동인구를 추정함으로써 종래의 실측방식에 의할 때보다 효율성 및 경제성을 도모할 수 있다.

Description

지도 검색 기록을 이용한 유동인구 추정 장치 및 방법{APPARATUS FOR ESTIMATING A FLOATING POPULATION USING RECORDS OF SEARCH MAPS AND METHOD THEREOF}
본 발명은 유동인구 추정 장치, 및 방법에 관한 것으로, 더욱 상세하게는, 빅데이터를 기초로 유동인구량을 추정하는 장치, 및 방법에 관한 것이다.
풍수해 방재를 위한 투자 우선순위 도출, 풍수해 보험을 위한 보험료 산출, 인명 손실 평가 등을 위한 기초자료로서 인구의 분포 정보는 매우 중요하다. 인구정보는 크게 정적인구와 동적인구로 구분할 수 있으며, 정적인구는 건물 정보(종류, 연면적)등을 활용하여 추산될 수 있다. 한편, 유동인구는 정적인구와 반대되는 개념으로 통행인구라고도 지칭되며, 특정지역을 통과하는 인구라는 의미를 갖는다. 유동인구는 방재 대책 수립, 시설 입지 선정 등을 비롯하여 공익, 사익적 분야 전반에서 중요한 자료가 되므로 국가기관과 기업에서는 유동인구를 분석하여, 이를 다양한 용도로 활용하고 있다.
서울시에서는 2009년부터 현장에 조사원을 파견하여 서울시내 10,000지점의 유동인구를 분석하고 있으며, 이는 조사원이 특정 지점에서 방향에 상관없이 지나가는 사람의 수를 핸드 카운팅하여 측정하는 실측 방식으로 이루어지고 있다.
이와 같은 종래의 실측 방식에 의하면, 많은 인력이 동원되어야 하고 시간이 장시간 소요될 뿐 아니라 조사대상이 되는 공간 범위에도 한계가 존재할 수밖에 없다. 또한, 실측을 매번 시행할 수 없기 때문에 조사된 유동인구 수는 과거 시점의 데이터로서 최근 상황을 반영하지 못하는 문제점이 있다.
따라서, 실측에 의하지 않고 유동인구와 상관관계에 있는 빅데이터를 기초로 유동인구를 추정하는 방안이 강구된다면, 종래의 실측 기반의 유동인구 조사 방법의 문제점을 극복하고, 이를 효과적으로 보완할 수 있을 것으로 기대된다.
본 발명은 전술된 종래 기술의 문제점을 해결하기 위하여 안출된 것으로, 실측 기반의 유동인구 조사 방식을 대체 및 보완할 수 있는 지도 검색 빅데이터를 활용한 유동인구 추정 장치, 및 방법을 제공하는 것을 목적으로 한다.
상기한 목적은 본 발명의 일 양태에 따른 다수의 사용자 단말기로부터 요청된 지도에 소정 장소가 포함된 빈도 수와 상기 장소의 유동인구와의 상관관계를 규정한 유동인구 추정모델을 저장하는 추정모델 저장부; 다수의 사용자 단말기의 지도 요청에 관한 로그 데이터를 획득하는 로그 획득부; 및 상기 로그 데이터와 상기 유동인구 추정모델을 기초로 설정된 장소의 유동인구를 추정하는 유동인구 추정부를 포함하는 것을 특징으로 하는 유동인구 추정장치에 의하여 달성될 수 있다.
이때, 상기 로그 획득부는, 상기 사용자 단말기로부터 요청된 지도의 범위, 지도의 축척, 지도 요청 시점 및 사용자 정보를 상기 로그 데이터로 획득할 수 있다.
또한, 상기 로그 획득부는, 지도 제공 서버에 상기 사용자 단말기로부터 지도 요청이 수신될 때마다 로깅을 수행할 수 있다.
그리고, 상기 로그 획득부는, 지도 검색시 디폴트로 요청되는 지도에 관한 로그 데이터를 제외처리할 수 있다.
한편, 상기 유동인구 추정부는, 상기 사용자 단말기에서 요청한 지도의 축척 크기에 비례하여 상기 로그 데이터에 가중치를 부여할 수 있다.
또한, 상기 유동인구 추정부는, 유동인구 분석 대상이 된 장소가 상기 사용자 단말기로부터 요청된 지도상에서 차지하고 있는 위치에 대응하여 상기 로그 데이터에 가중치를 달리 부여할 수 있다.
그리고, 상기 유동인구 추정부는, 유동인구 분석 대상이 된 장소와 상기 사용자 단말기로부터 요청된 지도상의 미리 결정된 일 점 간의 거리에 반비례하여 상기 로그 데이터에 가중치를 부여할 수도 있다.
아울러, 상기 유동인구 추정부는, 상기 사용자 단말기가 제1 지도를 요청한 제1 요청 시점과 제2 지도를 요청한 제2 요청 시점 간격을 기초로 상기 제1 지도에 대한 체류시간을 산출하고, 상기 체류시간에 비례하여 상기 로그 데이터에 가중치를 부여할 수도 있다.
한편, 상기 로그 획득부는, 상기 사용자 단말기로부터 요청된 지도의 범위를 폴리곤 객체로 저장하여 연산의 용이성을 도모할 수 있다.
또한, 본 발명에 따른 유동인구 추정장치는 상기 유동인구 추정부를 통해 산출된 결과를 시각화하여 제공하는 시각화부를 더 포함할 수 있다.
그리고, 상기 유동인구 추정부는, 지도 요청시 상기 사용자 단말기로부터 검색된 검색어로부터 도출되는 테마별로 상기 유동인구를 구분하여 필요에 따라 다양한 분석을 제공할 수 있다.
한편, 전술된 목적은 본 발명의 또 다른 양태에 따른 유동인구 추정방법에 있어서, 사용자 단말기로부터 요청된 지도상에 소정의 장소가 포함된 빈도 수와 상기 장소의 유동인구와의 상관관계를 규정한 유동인구 추정모델을 저장하는 단계; 다수의 사용자 단말기의 지도 요청에 관한 로그 데이터를 획득하는 단계; 및 상기 로그 데이터와 상기 유동인구 추정모델을 기초로 설정된 장소의 유동인구를 추정하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 유동인구 추정방법에 의해서도 달성될 수 있다.
이상에서 설명된 바와 같이, 본 발명에 따르면, 지도 검색 기록을 이용하여 유동인구를 추정함으로써 효율성 및 경제성을 도모할 수 있다.
본 발명에 따르면, 데이터에 가중치를 부여하여 차등적으로 적용함으로써 유동인구 추정의 정확도를 향상시킬 수 있다.
또한, 본 발명에 따르면, 특정 포인트 지점뿐 아니라 경계, 영역을 비롯한 다양한 공간 범위 내의 유동인구 분석이 가능하다.
도 1은 본 발명의 실시예에 따른 유동인구 추정장치를 포함하는 지도 서비스 시스템의 구성도;
도 2는 본 발명의 실시예에 따른 유동인구 추정장치의 블록도;
도 3 및 도 4는 유동인구 분석 대상 장소가 지도상에서 차지하고 있는 위치에 따라 로그 데이터에 가중치를 부여하는 예를 설명하기 위한 참고도;
도 5는 본 발명의 실시예에 따른 유동인구 추정방법의 흐름도; 및
도 6은 유동인구 분석 결과를 제공하는 화면의 일 예이다.
이하, 도면을 참조하여 본 발명의 구체적인 실시예들에 대해 설명하기로 한다.
도 1은 본 발명의 실시예에 따른 유동인구 추정장치를 포함하는 지도 서비스 시스템(1)의 구성도이다. 도 1을 참조하면, 시스템(1)은 지도 서비스 서버(S), 사용자 단말기(T), 및 유동인구 추정장치(100)를 포함한다.
지도 서비스 서버(S)는 지도 서비스를 제공하는 서버로서, 사용자 단말기(T)로부터 지도 요청(request)이 수신되면, 요청에 대응하여 지도 데이터를 사용자 단말기(T)에 전송한다.
지도 서비스 서버(S)는 타일(tile) 단위로 지도 서비스를 제공하는 타일 지도 서비스를 비롯하여 공지된 다양한 방식으로 지도 서비스를 제공할 수 있으며, 사용자 단말기(T)는 데스크탑, 이동통신 단말기 등 지도 서비스 서버(S)에 요청하고, 응답(response)받는 클라이언트에 대응된다.
유동인구 추정장치(100)는 다수의 사용자 단말기(T)가 지도 서비스 서버(S)에 지도 요청시 로깅(logging)된 로그 데이터와 저장된 추정모델을 기초로 설정된 장소의 유동인구를 추정하여 제공한다. 이하, 도 2를 참조하여, 유동인구 추정장치(100)의 구성을 살펴본다.
도 2는 본 발명의 실시예에 따른 유동인구 추정장치의 블록도이다. 도 2를 참조하면, 본 발명의 실시예에 따른 유동인구 추정장치(100)는 사용자 인터페이스부(10), 추정모델 저장부(20), 로그 획득부(30), 유동인구 추정부(40), 및 시각화부(50)를 포함한다.
사용자 인터페이스부(10)는 사용자로부터 각종 입력을 받고, 정보를 표시하기 위함으로, 마우스, 키보드, 버튼, 키패드 등의 정보 입력을 위한 입력수단 및 입력 메뉴와 분석 결과 등을 비롯하여 각종 정보를 제공하는 표시수단으로 구현된다.
추정모델 저장부(20)는 지도 서비스 서버(S)에 다수의 사용자 단말기(T)가 요청한 지도에 소정의 장소가 포함된 빈도 수와 그 장소의 유동인구의 상관관계를 규정한 유동인구 추정모델을 저장한다. 유동인구 추정모델은 모바일이나 인터넷을 통한 지도 서비스 및 길찾기 서비스가 활성화되면서, 사용자가 특정 장소에 방문할 때 관련 지도를 검색하는 경우가 많음을 반영하여, 지도 검색과 유동인구량과의 상관관계성을 모델링한 것이다.
유동인구 추정모델은 사용자 단말기(T)가 요청한 지도에 소정 장소가 포함된 빈도 수에 따른 유동인구량과 연관된 함수로 정의될 수 있으며, 이때, 함수는 구체적인 값의 유동인구량이 도출되도록 정의될 수도 있으나, 미리 결정된 기준치와의 비교를 위한 상대적인 수치를 나타내는 지수 형태가 도출되도록 정의될 수도 있다.
이와 같은 유동인구 추정모델은 특정 장소가 사용자 단말기(T)가 요청한 지도에 포함되는 빈도 수가 해당 장소의 유동인구에 어떠한 영향을 주는지에 관한 관련성을 파악하기 위한 회귀분석을 비롯한 각종 통계기법을 기초로 모델링될 수 있으며, 추정모델에는 특정 장소가 사용자 단말기(T)가 조회한 지도에 포함되는 빈도 수 뿐 아니라 사용자 단말기(T)가 지도를 요청한 시간 등의 다른 변수들이 포함될 수 있다. 예컨대, 밤 늦은 시간에 요청된 지도는 당일 유동인구량이 아닌 익일 유동인구량에 영향을 줄 확률이 크다든지, 지도 요청 시간대에 따라 유동인구량에 미치는 영향의 정도가 다를 수 있다. 이와 같이, 사용자 단말기(T)를 통해 조회된 지도에 포함되는 빈도 수 외에도 유동인구에 영향을 미치는 요인이 다양할 수 있음을 고려한 것이다.
로그 획득부(30)는 다수의 사용자 단말기(T)가 지도 서비스 서버(S)에 지도를 요청할 때마다 로깅된 로그 데이터를 획득한다.
로깅은 지도 서비스 서버(S)에 사용자 단말기(T)의 요청이 수신될 때마다 이루어진다. 예컨대, 사용자 단말기(T)에서 사용자가 지도를 확대/축소하거나 위치를 이동하면 사용자 단말기(T)는 지도 서비스 서버(S)에 새로운 요청을 수행하는데, 이때마다 로깅이 이루어진다. 로깅되는 항목은 사용자 단말기(T)로부터 요청된 지도의 범위, 지도의 축척, 지도 요청 시점, 사용자 성별, 나이 등 사용자 정보, 지도 요청시 함께 검색된 검색어 등을 포함할 수 있다. 이때, 지도의 범위는 요청되는 지도의 영역을 정의할 수 있는 꼭지점 좌표로 로깅될 수 있으며, 또는 지도 서비스가 타일 단위로 제공될 때에는 요청된 타일 인덱스(index)가 로깅될 수도 있다.
한편, 로그 획득부(30)는 지도 검색시에 디폴트로 요청되는 지도에 관한 로그 데이터는 제외처리할 수 있다. 이는 사용자 단말기(T)의 현재 위치나 기설정된 위치에 대응하여 지도 앱(app) 실행시에 디폴트로 요청되는 지도에 대한 로그 데이터는 유동인구와의 연관성이 적음을 반영한 것이다.
유동인구 추정부(40)는 추정모델 저장부(20)에 저장된 유동인구 추정모델과 로그 획득부(30)를 통해 획득된 로그 데이터를 기초로 사용자 인터페이스(10)를 통해 설정된 장소의 유동인구를 추정한다. 여기서, 유동인구 분석대상 장소는 예컨대, 강남역과 같이 특정 지점으로 설정될 수 있을 뿐 아니라 필요에 따라 지역을 구분하기 위한 특정 경계로 설정될 수도 있다. 예를 들면, 서울시 상계동과 의정부시 호원동의 경계와 같이 행정동 경계로 설정되거나 또는 도로 경계로도 설정될 수 있다. 또한, 특정 포인트 지점 뿐 아니라 상계동과 같이 일정 범위의 영역도 분석 대상으로 설정될 수 있다.
유동인구 추정부(40)는 로그 데이터를 이용하여 유동인구 추정모델에 적용되는 변수값들을 추출하고, 이를 추정모델에 적용하여 유동인구를 추정한다. 이때, 유동인구 추정 시점, 추정되는 유동인구의 성별, 나이 등의 기준에 따라 로그 데이터를 필터링하는 작업이 선행될 수 있다. 예컨대, 30대 남성에 해당하는 유동인구량을 추정하기 위해서는 획득된 로그 데이터의 사용자 정보를 기초로 30대 남성에 대응하는 로그 데이터를 선별하게 된다.
또한, 유동인구 추정부(40)는 로그 데이터 반영시 유동인구에 영향을 미치는 정도에 따라 로그 데이터별로 가중치를 달리하여 반영할 수 있다. 예컨대, 유동인구 추정부(40)는 사용자 단말기(T)를 통해 요청된 지도의 축척 크기, 유동인구 분석 대상이 되는 장소가 지도상에서 차지하고 있는 위치, 사용자의 지도 체류시간 등에 따라 로그 데이터에 가중치를 부여할 수 있다.
가중치 부여항목에 대하여, 먼저 지도의 축척 크기에 관해 살펴보면, 사용자 단말기(T)가 요청한 지도에 특정 장소가 동일하게 포함되어 있더라도, 지도의 축척에 따라 해당 장소에 대한 관심도가 다르다고 판단할 수 있다.
예컨대, 전국 지도에서 의정부역을 보는 것과, 동네 수준 지도에서 의정부역을 보는 것은 지도상에 의정부역이 포함되어 있는 것은 동일하지만 동네 수준 지도에서 볼 때 의정부역에 대한 실질적인 관심도가 더 크다고 볼 수 있다. 이 때문에, 양자에 관한 로그 데이터 비중은 달리 적용되어야 한다. 따라서, 유동인구 추정부(40)는 유동인구 분석 대상 장소가 지도에 포함된 빈도 수 등을 산출할 때, 지도의 축척 크기에 비례하여 해당 로그 데이터에 가중치를 부여하며, 이에 따르면, 사용자 단말기(T)가 요청한 지도가 대축척 지도일수록 가중치가 크게 부여된다.
또한, 유동인구 추정부(40)는 사용자 단말기(T)가 요청한 지도를 장시간 조회할수록, 즉 지도에 대한 체류시간이 더 길수록 해당 로그 데이터에 더 큰 가중치를 부여할 수 있다. 이는 지도를 오랫동안 살펴볼수록 해당 장소에 대한 관심도가 더 크다고 판단할 수 있기 때문이다. 참고로, 제1 지도를 요청한 제1 요청 시점과 이어서 제1 지도와 다른 새로운 지도인 제2 지도를 요청한 제2 요청 시점 간격을 기초로 제1 지도에 대한 체류시간을 산출할 수 있으며, 이때, 제1 요청 시점과 제2 요청 시점 간격이 지나치게 긴 경우에는 조회가 아닌 방치로 간주할 수 있으므로, 미리 결정된 기준 시간을 넘어섰을 때에는 가중치 부여에서 배제하는 것도 가능하다.
이어서, 유동인구 추정부(40)는 요청된 지도상에서 유동인구 분석 대상 장소가 지도에서 차지하고 있는 위치에 따라 로그 데이터에 가중치를 달리 부여할 수 있다.
도 3 및 도 4는 유동인구 분석 대상 장소가 지도상에서 차지하고 있는 위치에 따라 로그 데이터에 가중치를 부여하는 예를 설명하기 위한 참고도이다.
먼저 도 3을 참조하면, 사용자 단말기(T)에 의하여 지도(M)가 조회되었을 때, 지도(M)를 A, B, C와 같이 세 영역으로 구분하고, A, B, C 순으로 영역별로 가중치를 부여할 수 있다. 예컨대, 의정부역의 유동인구를 추정한다고 가정할 때, 의정부역은 지도(M)에서 중심부에 해당하는 A영역에 속하므로 해당 로그 데이터에는 가중치를 상대적으로 크게 부여할 수 있다. 이는, 사용자 단말기(T)를 통해 지도를 파악할 때, 사용자가 확인하고자 하는 장소는 확률적으로 지도의 외곽 영역보다 화면의 중심에 가깝게 두고 보는 경향이 있기 때문이다.
한편, 도 3에서는 중심부에서 멀어지는 방향으로 세 영역으로 구분하였으나, 좌측에서 우측으로 글을 읽는 문화권의 경향을 반영하여 도 4와 같이 좌측에서 우측으로 지도(M)를 분할하여, 우측에 비하여 좌측에 상대적으로 큰 가중치를 부여할 수도 있음은 물론이다. 이처럼, 유동인구 추정부(40)는 사용자 단말기(T)에 디스플레이되는 지도를 소정의 영역으로 분할하고, 영역별로 가중치를 부여할 수 있으며, 이때, 영역 분할 형태 및 가중치 크기는 다양하게 결정될 수 있다.
또한, 유동인구 추정부(40)는 전술된 바와 같이 분할된 영역 기반으로 가중치를 부여할 수도 있으나, 유동인구 분석 대상 장소와 사용자 단말기(T)로부터 요청된 지도상의 일 점 간의 거리 기반으로 로그 데이터에 가중치를 부여할 수도 있다. 여기서, 기준이 되는 일 점은 사용자의 관심 지점으로서, 예컨대, 지도의 중심이 적용될 수 있다. 즉, 유동인구 분석 대상 장소가 'P1'이고, 사용자 단말기(T)로부터 요청된 지도의 중심이 'O'라고 가정할 때, 유동인구 추정부(40)는 'P1'과 'O'와의 거리가 가까울수록 가중치를 상대적으로 크게 부여할 수 있다. 이 또한 확률적으로 사용자의 관심 영역은 화면의 중심과 가깝다는 것에 기초한 것으로 도 3에서와 같이 분할된 영역 기반으로 가중치를 부여하는 케이스와 기본적인 개념은 동일하다.
더 나아가, 유동인구 추정부(40)는 지도 요청시 사용자 단말기로부터 검색된 검색어로부터 도출되는 테마별로 유동인구를 구분하여 추정할 수 있다. 예컨대, 사용자 단말기에서 강남역 주변 레스토랑이라는 검색어와 함께 강남역 지도를 요청하였을 때, 음식점과 관련된 유동인구로 처리하여 유동인구를 다양한 목적별로 구분할 수 있다. 이와 같은 정보는 추후 시설 입지 선정 등에 효과적으로 활용될 수 있다.
시각화부(50)는 유동인구 추정부(40)를 통해 산출된 결과를 시각화하여 사용자 인터페이스부(10)를 통해 제공한다. 시각화부(50)는 장소별로 추정된 유동인구량에 따라 색깔이나 표식을 달리하여 상대적인 비교가 될 수 있도록 시각화할 수 있다.
도 5는 본 발명의 실시예에 따른 유동인구 추정방법의 흐름도이다. 이하, 도 5를 참조하여, 전술된 유동인구 추정장치(100) 구성의 유기적 동작을 살펴본다.
도 5를 참조하면, 사용자 단말기로부터 요청된 지도상에 소정 장소가 포함된 빈도 수와 그 장소의 유동인구량과의 상관관계를 규정하는 유동인구 추정모델이 저장된 데이터베이스 구축이 전제된다(S10). 유동인구 추정모델은 유동인구 분석 대상 장소가 서비스를 통해 제공된 지도상에 포함된 빈도 수, 지도 요청 시간 등을 비롯하여 유동인구에 영향을 미치는 다양한 변수들과 해당 장소의 유동인구량과의 상호관련성을 파악하기 위한 각종 통계분석을 통해 모델링될 수 있음은 전술된 바와 같다.
유동인구 추정장치(100)는 유동인구 추정모델에 적용할 데이터 값들을 다수의 사용자 단말기의 지도 요청에 관한 로그 데이터로부터 획득한다(S20). 로깅은 사용자 단말기로부터 요청이 있을 때마다 수행되며, 로깅되는 구체적 항목은 요청된 지도의 범위, 축척, 요청 시점, 사용자 정보 등을 비롯하여 유동인구 추정모델 적용에 필요한 데이터에 따라 결정될 수 있다.
로깅작업은 로그 획득부(30)에서 직접 수행할 수도 있으며, 또는 지도 서비스 서버(S)로부터 로깅된 데이터를 수신할 수도 있다. 한편, 로그 획득부(30)는 사용자 단말기로부터 요청된 지도의 범위에 관한 데이터를 폴리곤 객체로 저장관리할 수 있다. 예컨대, OGC Geometry 폴리곤 객체로 저장하면, 추후 유동인구 분석 대상장소가 요청된 지도에 포함된 빈도 수 등을 산출할 때, CONTAIN, INTERSECT 등과 같은 OGC 표준연산을 용이하게 수행할 수 있다. 참고로, 유동인구 분석 대상 장소가 특정 포인트로 설정되었을 때에는 CONTAIN 연산을, 특정 경계로 설정되었을 때에는 INTERSECT 연산이 활용될 수 있다.
이어서, 유동인구 추정부(40)는 획득된 로그 데이터와 사전에 마련된 유동인구 추정모델을 기초로 분석 대상 장소에 대한 유동인구를 추정한다(S30).
유동인구 추정부(40)는 로그 데이터로부터 유동인구 추정모델에 적용되는 항목을 추출하여 유동인구 분석 대상 장소가 다수의 사용자 단말기가 요청한 지도상에 포함되는 빈도 수 등을 계산한다. 이때, 유동인구량에 실질적으로 미치는 영향을 고려하여 지도의 축척, 지도 체류시간, 분석 대상 장소가 지도상에서 차지하고 있는 위치 등에 따라 로그 데이터별로 가중치를 부여한다.
또한, 유동인구 추정부(40)는 소정의 공간을 복수의 격자 셀로 구분하여 각 격자 셀을 순회하면서 연산하여 격자 셀별로 포함되는 빈도 수를 계산할 수 있다. 이때, 요청된 지도 범위에 격자 셀의 일부만이 포함되는 경우에는 포함되는 영역의 비율을 고려하여 빈도 수를 계산할 수 있다.
한편, 유동인구 추정부(40)는 사용자 인터페이스부(10)를 통해 입력된 기준을 적용하여 로그 데이터에 대한 필터링을 수행할 수 있다. 예컨대, 로그 데이터 시점을 한정하여 특정 시점 이전/이후에 획득된 로그 데이터만을 선택할 수 있으며, 사용자 정보를 기초로 입력된 성별, 나이 등에 해당하는 로그 데이터만을 선택할 수 있다. 이와 같이, 사용자 인터페이스부(10)를 통해 분석 목적에 부합하는 로그 데이터를 선별하여 의미있는 데이터를 획득할 수 있다.
추정된 유동인구 분석 결과는 도 6과 같이 유동인구량에 따라 색깔 등을 달리하여 공간별로 유동인구를 상대적으로 쉽게 파악할 수 있도록 시각화되어 제공된다(S40). 이때, 사용자 정보, 지도 요청시의 검색어 등과 연관된 테마별 유동인구에 관한 정보를 선택적으로 볼 수 있도록 제공될 수 있다.
제공된 유동인구 분석 결과는 방재 대책 수립, 각종 시설 입지 선정 등을 위한 기초자료로서 유용하게 활용될 수 있다.
이상에서 설명된 바와 같이, 본 발명에 따른 유동인구 추정 장치(100) 및 방법에 따르면 지도 서비스의 활성화에 따라 지도 서비스 이용과 유동인구와의 관계성에 주목하여 지도 검색 결과를 기초로 유동인구를 추정함으로써 종래 실측 기반의 유동인구 조사 방식을 효과적으로 보완할 수 있을 것으로 기대된다.
한편, 본 발명에 따른 유동인구 추정 방법은 컴퓨터에서 실행될 수 있는 프로그램으로 작성되어 마그네틱 저장매체, 광학적 판독매체, 디지털 저장매체 등 다양한 기록매체로도 구현될 수 있다.
지금까지 본 발명의 몇몇 실시예들에 대해 설명하였으나, 본 발명이 속하는 기술분야의 통상의 지식을 가진 당업자는 본 발명의 기술적 사상을 벗어나지 않는 범위 안에서 상기 본 발명의 실시예의 변형이 가능하다는 것을 이해할 수 있을 것이다.
예컨대, 전술된 실시예에서는 지도 서비스 서버(S)와 유동인구 추정장치(100)가 물리적으로 분리된 것으로 설명되었으나, 지도 서비스 서버(S)와 유동인구 추정장치(100)가 일체화되어 구현될 수 있다.
또한, 전술된 실시예에서와 같이 지도 서비스 서버(S)로부터 지도 요청에 관한 로그 데이터를 획득하거나, 유동인구 추정 장치(100)가 직접 로깅을 수행하는 것 외에도, 사용자 단말기(T)에 저장된 앱을 통해 로깅을 수행하고, 유동인구 추정 장치(100)가 사용자 단말기(T)로부터 로그 데이터를 수신하도록 구현될 수도 있다.
따라서, 본 발명의 실시예는 단지 예시적인 것으로 이해되어야 하며, 본 발명의 기술적 사상은 특허청구범위의 기재로부터 정의되고, 그 보호범위는 균등물에 미치는 것으로 보아야 할 것이다.
10: 사용자 인터페이스부 20: 추정모델 저장부
30: 로그 획득부 40: 유동인구 추정부
50: 시각화부 100: 유동인구 추정장치
S: 지도 서비스 서버 T: 사용자 단말기

Claims (12)

  1. 다수의 사용자 단말기로부터 요청(request)된 지도에 소정 장소가 포함된 빈도 수와 상기 장소의 유동인구와의 상관관계를 규정한 유동인구 추정모델을 저장하는 추정모델 저장부;
    다수의 사용자 단말기의 지도 요청에 관한 로그 데이터(log data)를 획득하는 로그 획득부; 및
    상기 로그 데이터와 상기 유동인구 추정모델을 기초로 설정된 장소의 유동인구를 추정하는 유동인구 추정부를 포함하는 것을 특징으로 하는 유동인구 추정장치.
  2. 제1항에 있어서,
    상기 로그 획득부는,
    상기 사용자 단말기로부터 요청된 지도의 범위, 지도의 축척, 지도 요청 시점 및 사용자 정보를 상기 로그 데이터로 획득하는 것을 특징으로 하는 유동인구 추정장치.
  3. 제1항에 있어서,
    상기 로그 획득부는,
    지도 제공 서버에 상기 사용자 단말기로부터 지도 요청이 수신될 때마다 로깅을 수행하는 것을 특징으로 하는 유동인구 추정장치.
  4. 제1항에 있어서,
    상기 로그 획득부는,
    지도 검색시 디폴트(default)로 요청되는 지도에 관한 로그 데이터를 제외처리하는 것을 특징으로 하는 유동인구 추정장치.
  5. 제1항에 있어서,
    상기 유동인구 추정부는,
    상기 사용자 단말기에서 요청한 지도의 축척 크기에 비례하여 상기 로그 데이터에 가중치를 부여하는 것을 특징으로 하는 유동인구 추정장치.
  6. 제1항에 있어서,
    상기 유동인구 추정부는,
    유동인구 분석 대상이 된 장소가 상기 사용자 단말기로부터 요청된 지도상에서 차지하고 있는 위치에 대응하여 상기 로그 데이터에 가중치를 달리 부여하는 것을 특징으로 하는 유동인구 추정장치.
  7. 제1항에 있어서,
    상기 유동인구 추정부는,
    유동인구 분석 대상이 된 장소와 상기 사용자 단말기로부터 요청된 지도상의 미리 결정된 일 점 간의 거리에 반비례하여 상기 로그 데이터에 가중치를 부여하는 것을 특징으로 하는 유동인구 추정장치.
  8. 제1항에 있어서,
    상기 유동인구 추정부는,
    상기 사용자 단말기가 제1 지도를 요청한 제1 요청 시점과 제2 지도를 요청한 제2 요청 시점 간격을 기초로 상기 제1 지도에 대한 체류시간을 산출하고, 상기 체류시간에 비례하여 상기 로그 데이터에 가중치를 부여하는 것을 특징으로 하는 유동인구 추정장치.
  9. 제1항에 있어서,
    상기 로그 획득부는,
    상기 사용자 단말기로부터 요청된 지도의 범위를 폴리곤 객체로 저장하는 것을 특징으로 하는 유동인구 추정장치.
  10. 제1항에 있어서,
    상기 유동인구 추정부를 통해 산출된 결과를 시각화하여 제공하는 시각화부를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 유동인구 추정장치.
  11. 제1항에 있어서,
    상기 유동인구 추정부는,
    지도 요청시 상기 사용자 단말기로부터 검색된 검색어로부터 도출되는 테마별로 상기 유동인구를 구분하는 것을 특징으로 하는 유동인구 추정장치.
  12. 유동인구를 추정하는 장치에 의한 유동인구 추정방법에 있어서,
    사용자 단말기로부터 요청된 지도상에 소정의 장소가 포함된 빈도 수와 상기 장소의 유동인구와의 상관관계를 규정한 유동인구 추정모델을 저장하는 단계;
    다수의 사용자 단말기의 지도 요청에 관한 로그 데이터를 획득하는 단계; 및
    상기 로그 데이터와 상기 유동인구 추정모델을 기초로 설정된 장소의 유동인구를 추정하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 유동인구 추정방법.
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