KR20110102125A - Apparatus for analyzing of floating population information and method thereof - Google Patents

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KR20110102125A KR1020100109318A KR20100109318A KR20110102125A KR 20110102125 A KR20110102125 A KR 20110102125A KR 1020100109318 A KR1020100109318 A KR 1020100109318A KR 20100109318 A KR20100109318 A KR 20100109318A KR 20110102125 A KR20110102125 A KR 20110102125A
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Abstract

본 발명은 유동인구 정보 분석 장치 및 그 방법에 관한 것으로, 이동객체들 각각의 이동통신 단말기로부터 제공되는 위치 정보와, 외부의 서버에 등록된 상기 이동객체들의 속성정보, 고정객체들의 위치 및 속성 정보를 수집하는 정보 수집부, 정보 수집부로부터 수집되는 정보와 지리정보시스템(GIS)의 국가 통계정보 및, 기 등록된 지도 데이터를 통합하여 통합 데이터를 생성하는 데이터 통합부, 통합 데이터로부터 사용자에 의해 입력된 조건들에 부합하는 데이터를 추출하여, 데이터 마이닝 분석을 통해 지도 데이터 상에서 이동객체들의 지역별 또는 도로별 이동 패턴을 탐색하는 데이터 마이닝 분석부, 및 데이터 마이닝 분석부로부터의 탐색 결과를 지도 데이터에 적용한 지도 서비스를 제공하는 인터페이스부를 포함한다.The present invention relates to an apparatus for analyzing floating population information and a method thereof, comprising: location information provided from a mobile communication terminal of each mobile object, property information of the mobile objects registered in an external server, location and property information of fixed objects; Data collection unit for collecting the information, the national statistical information of the Geographic Information System (GIS) and information collected from the information collection unit, data integration unit for generating integrated data by integrating the pre-registered map data, by the user from the integrated data The data mining analysis unit extracts data meeting the input conditions, and searches the movement pattern for each region or road of moving objects on the map data through data mining analysis, and the search results from the data mining analysis unit are included in the map data. It includes an interface unit that provides the applied map service.

Description

유동인구 정보 분석 장치 및 그 방법{Apparatus for analyzing of floating population information and method thereof}Apparatus for analyzing of floating population information and method

본 발명은 유동인구 정보 분석 장치 및 그 방법에 관한 것으로, 특히 이동 객체의 위치 이동 데이터를 기반으로 데이터 마이닝 분석 기법을 적용하여 유동 인구에 대한 특성 및 성향에 관련된 정보를 분석하고, 분석 정보를 제공하는 유동인구 정보 분석 장치 및 그 방법에 관한 것이다.The present invention relates to an apparatus for analyzing floating population information and a method thereof, in particular, by applying a data mining analysis technique based on positional movement data of a moving object, analyzing information related to characteristics and propensities for a floating population, and providing analysis information. The present invention relates to a floating population information analyzing apparatus and a method thereof.

최근에는 지역상권, 지역경제분석, 입지선정 등의 마케팅과 창업에 대한 지원 기술로서 통계적인 분석기법을 활용한 상권분석 방법과 서비스가 보편화되고 있는 추세이다. Recently, as a supporting technology for marketing and start-ups such as regional business, regional economic analysis and location selection, commercial business analysis methods and services using statistical analysis are becoming more common.

일반적으로, 상권분석은 유동인구에 대한 분석 결과가 가장 중요한 비중을 차지하고 있기 때문에, 현장조사를 통하여 해당지역에 대한 유동인구 조사를 실시하고 있다. 하지만, 유동인구 현장 조사는 모든 시간대의 유동인구에 대한 정확한 분석 결과를 추산하기 용이하지 않다는 문제점이 있다.In general, the analysis of the floating population is the most important part of the analysis of the floating population. Therefore, the floating population survey for the area is conducted through field survey. However, the floating population field survey has a problem that it is not easy to estimate the accurate analysis of the floating population at all times.

또한, 상권분석에는 새로운 대형 문화 센터나 유통업체, 도로 등 유동인구의 변화요인이 발생하였을 경우를 대비하여 주기, 비주기적인 조사가 필요하다. 그러나, 주기, 비주기적인 조사는 비용과 조사요원의 성실성 재고 등의 문제점이 있다.In addition, commercial analysis requires periodic and non-periodic investigations in case of changes in the floating population such as new large cultural centers, distributors, and roads. However, periodic and aperiodic surveys have problems such as cost and inventory of investigators' integrity.

게다가, 종래의 상권 분석은 주거지역이나 회사, 쇼핑몰 등 고정된 건물들을 중심으로 이루어지고 있어, 해당 지역에서의 주요 연령층, 생활수준, 주요이동시간 등과 관련된 유동인구의 성향 분석에 관련된 패턴 탐색에는 한계점을 지니고 있다. In addition, the conventional commercial area analysis is centered on fixed buildings such as residential areas, companies, shopping malls, etc., and therefore, there is a limit in searching patterns related to the analysis of the propensity of the floating population related to the main age groups, living standards, and major travel times in the area. It has

따라서, 본 발명의 목적은, 이동통신단말기의 시간에 따른 좌표 이동정보를 수집 및 통합하고, 데이터 마이닝 분석 기법 적용과 지리정보시스템(GIS) 연계를 통하여, 수치지도 상에서 시간 변화에 따른 유동인구의 특성 및 분석 정보를 제공하기 위한 유동인구 정보 분석 장치 및 그 방법을 제공함에 있다.Accordingly, an object of the present invention is to collect and integrate coordinate movement information according to time of a mobile communication terminal, and to apply a data mining analysis technique and GIS linkage to determine the flow of a floating population on a digital map. An apparatus and method for analyzing floating population information for providing characteristics and analysis information are provided.

또한, 본 발명의 다른 목적은, 수집 통합된 이동객체 정보를 활용하여, 특정 유동인구에 대한 빈발 지역 탐색과 도로단위의 순차패턴 탐색을 이용하여 데이터 마이닝 분석을 시행하도록 하는 유동인구 정보 분석 장치 및 그 방법을 제공함에 있다.In addition, another object of the present invention, by using the integrated information gathered moving object, the floating population information analysis device for performing data mining analysis using the frequent area search for the specific floating population and the sequential pattern search of the road unit and To provide a method.

상기의 목적을 달성하기 위한 본 발명에 따른 유동인구 정보 분석 장치는, 이동객체들 각각의 이동통신 단말기로부터 제공되는 위치 정보와, 외부의 서버에 등록된 상기 이동객체들의 속성 정보, 고정객체들의 위치 및 속성 정보를 수집하는 정보 수집부, 상기 정보 수집부로부터 수집되는 정보와 지리정보시스템(GIS)의 국가 통계정보 및 기 등록된 지도 데이터를 통합하여 통합 데이터를 생성하는 데이터 통합부, 상기 통합 데이터로부터 사용자에 의해 입력된 조건들에 부합하는 데이터를 추출하여, 데이터 마이닝 분석을 통해 상기 지도 데이터 상에서 상기 이동객체들의 지역별 또는 도로별 이동 패턴을 탐색하는 데이터 마이닝 분석부, 및 상기 데이터 마이닝 분석부로부터의 탐색 결과를 상기 지도 데이터에 적용한 지도 서비스를 제공하는 인터페이스부를 포함하는 것을 특징으로 한다.In accordance with another aspect of the present invention, there is provided an apparatus for analyzing floating population information, comprising: location information provided from mobile communication terminals of respective mobile objects, attribute information of the mobile objects registered in an external server, and locations of fixed objects. And an information collecting unit for collecting attribute information, a data integrating unit for generating integrated data by integrating the information collected from the information collecting unit, national statistical information of the Geographic Information System (GIS), and pre-registered map data. A data mining analysis unit for extracting data meeting the conditions input by the user from the data mining analysis unit and searching for a movement pattern for each region or road of the moving objects on the map data through data mining analysis; and from the data mining analysis unit. Interface providing map service applying search results of to the map data Switch characterized by comprising: a.

상기 데이터 마이닝 분석부는, 상기 지도 데이터 상에서 상기 사용자에 의해 선택된 영역 중 기준치 이상의 유동인구를 보유한 지역들을 중심으로 빈발패턴을 탐색하는 빈발패턴 탐색 모듈을 포함하는 것을 특징으로 한다.The data mining analyzer may include a frequent pattern search module for searching for frequent patterns based on regions having a floating population greater than or equal to a reference value among regions selected by the user on the map data.

상기 빈발패턴 탐색 모듈은, 상기 사용자에 의해 입력된 조건들에 대해 일정 비율 이상의 값을 갖는 이동 패턴을 탐색하는 것을 특징으로 한다.The frequent pattern search module may search for a moving pattern having a value greater than or equal to a predetermined ratio with respect to conditions input by the user.

상기 데이터 마이닝 분석부는, 상기 빈발패턴 탐색 모듈에 의해 탐색된 상기 빈발패턴에 근거하여 시간의 변화에 따른 유동인구 밀집지역을 상기 지도 데이터 상에 표시하는 것을 특징으로 한다.The data mining analyzer is configured to display, on the map data, a floating population density area over time based on the frequent pattern search module searched by the frequent pattern search module.

상기 데이터 마이닝 분석부는, 기 설정된 시간 구간 동안 발생된 상기 이동객체들의 이동 경로 중 임계값(support)보다 빈발하게 발생된 특정 이동 경로의 순차 패턴을 탐색하는 순차패턴 탐색 모듈을 더 포함하는 것을 특징으로 한다.The data mining analyzer may further include a sequential pattern search module for searching for a sequential pattern of a specific movement path that is generated more frequently than a threshold value of the movement paths of the moving objects generated during a predetermined time interval. do.

상기 순차패턴 탐색 모듈은, 상기 이동객체들의 이동통신 단말기의 위치 이동정보에 포함된 도로식별자(roadID)로부터 상기 순차패턴을 탐색하는 것을 특징으로 한다.The sequence pattern search module may search for the sequence pattern from a road identifier included in location movement information of a mobile communication terminal of the mobile objects.

상기 순차패턴 탐색 모듈은, 상기 이동객체들이 위치 이동하는 경우, 상기 이동객체들의 이동통신 단말기의 위치 이동정보에 포함된 도로식별자(roadID)의 위치를 시간에 따라 순차적으로 연결하여 이동 패턴을 탐색하는 것을 특징으로 한다.The sequential pattern search module searches for a movement pattern by sequentially connecting positions of road IDs included in position movement information of mobile communication terminals of the mobile objects according to time when the moving objects move their positions. It is characterized by.

상기 데이터 마이닝 분석부는, 상기 순차패턴 탐색 모듈에 의해 탐색된 상기 순차패턴에 근거하여 시간의 변화에 따른 도로상의 이동 패턴을 상기 지도 데이터 상에 표시하는 것을 특징으로 한다.The data mining analyzer may display, on the map data, a movement pattern on a road according to a change in time based on the sequence pattern searched by the sequence pattern search module.

상기 정보 수집부는, 상기 이동객체들의 이동통신 단말기 이동정보 및 속성정보, 상기 사용자의 연령, 성별, 거주지, 생활수준, 멤버십카드 사용 데이터, 신용카드 결제정보, 교통카드 이용정보, 국가 통계정보 중 하나 이상을 수집하는 것을 특징으로 한다.The information collecting unit, mobile communication terminal mobile information and attribute information of the mobile objects, one of the age, gender, residence, living standards, membership card usage data, credit card payment information, traffic card usage information, national statistical information of the user It is characterized by collecting the above.

상기 정보 수집부는, 상기 이동객체들의 이동통신 단말기로부터 제공되는 위치 정보를 주기 또는 비주기적으로 수집하는 것을 특징으로 한다.The information collecting unit may collect the location information provided from the mobile communication terminals of the mobile objects periodically or aperiodically.

상기 지도 데이터가 저장되며, 정보 수집부를 통해 수집된 정보, 및 지도 데이터와 정보 수집부를 통해 수집된 정보를 통합한 정보가 저장되는 저장부를 더 포함하는 것을 특징으로 한다.
The map data may be stored, and further comprising a storage unit for storing information collected through the information collection unit and information integrating the information collected through the map data and the information collection unit.

한편, 상기의 목적을 달성하기 위한 본 발명에 따른 유동인구 정보 분석 방법은, 이동객체들 각각의 이동통신 단말기로부터 제공되는 위치 정보와, 외부의 서버에 등록된 상기 이동객체들의 속성 정보, 고정객체들의 위치 및 속성 정보를 수집하는 단계, 상기 수집하는 단계에서 수집되는 정보와 지리정보시스템(GIS)의 국가 통계정보 및 기 등록된 지도 데이터를 통합하여 통합 데이터를 생성하는 단계, 상기 통합 데이터로부터 사용자에 의해 입력된 조건들에 부합하는 데이터를 추출하여, 데이터 마이닝 분석을 통해 상기 지도 데이터 상에서 상기 이동객체들의 지역별 또는 도로별 이동 패턴을 탐색하는 단계, 및 상기 이동 패턴을 탐색하는 단계의 탐색 결과를 상기 지도 데이터에 적용한 지도 서비스를 제공하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 한다.On the other hand, the floating population information analysis method according to the present invention for achieving the above object, the location information provided from the mobile communication terminal of each of the mobile objects, the property information of the mobile objects registered in the external server, the fixed object Collecting location and attribute information of the field; and generating integrated data by integrating the information collected in the collecting step, national statistical information of the Geographic Information System (GIS), and pre-registered map data; Extracting data meeting the conditions input by the method, and searching for a movement pattern for each region or road of the moving objects on the map data through data mining analysis, and searching for the movement pattern. And providing a map service applied to the map data.

상기 수집하는 단계는, 상기 이동객체들의 이동통신 단말기 이동정보 및 속성정보, 상기 사용자의 연령, 성별, 거주지, 생활수준, 멤버십카드 사용 데이터, 신용카드 결제정보, 교통카드 이용정보, 국가 통계정보 중 하나 이상을 수집하는 것을 특징으로 한다.In the collecting step, the mobile communication terminal mobile information and attribute information of the mobile objects, the age, gender, residence, standard of living, membership card usage data, credit card payment information, traffic card usage information, national statistical information of the user It is characterized by collecting one or more.

상기 이동 패턴을 탐색하는 단계는, 빈발패턴 탐색 모듈을 이용하여, 상기 지도 데이터 상에서 상기 사용자에 의해 선택된 영역 중 기준치 이상의 유동인구를 보유한 지역들을 중심으로 빈발패턴을 탐색하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 한다.The searching of the movement pattern may include searching for a frequent pattern centering around regions having a floating population greater than or equal to a reference value among areas selected by the user on the map data using the frequent pattern search module. do.

상기 빈발패턴을 탐색하는 단계는, 상기 사용자에 의해 입력된 조건들에 대해 일정 비율 이상의 값을 갖는 이동 패턴을 탐색하는 것을 특징으로 한다.The searching of the frequent pattern may include searching for a moving pattern having a value of a predetermined ratio or more with respect to the conditions input by the user.

상기 이동 패턴을 탐색하는 단계는, 상기 빈발패턴 탐색 모듈에 의해 탐색된 상기 빈발패턴에 근거하여 시간의 변화에 따른 유동인구 밀집지역을 상기 지도 데이터 상에 표시하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 한다.The searching of the movement pattern may further include displaying, on the map data, a floating population density area according to a change in time based on the frequent pattern searched by the frequent pattern search module. .

상기 이동 패턴을 탐색하는 단계는, 순차패턴 탐색 모듈을 이용하여, 기 설정된 시간 구간 동안 발생된 상기 이동객체들의 이동 경로 중 임계값(support)보다 빈발하게 발생된 특정 이동 경로의 순차 패턴을 탐색하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 한다.The searching of the moving pattern may include searching for a sequential pattern of a specific moving path that is generated more frequently than a support value of the moving paths of the moving objects generated during a preset time interval by using the sequential pattern searching module. It further comprises a step.

상기 순차 패턴을 탐색하는 단계는, 상기 이동객체들의 이동통신 단말기의 위치 이동정보에 포함된 도로식별자(roadID)로부터 상기 순차패턴을 탐색하는 것을 특징으로 한다.The searching of the sequence pattern may include searching the sequence pattern from a road identifier included in location movement information of the mobile communication terminals of the mobile objects.

상기 순차 패턴을 탐색하는 단계는, 상기 이동객체들이 위치 이동하는 경우, 상기 이동객체들의 이동통신 단말기의 위치 이동정보에 포함된 도로식별자(roadID)의 위치를 시간에 따라 순차적으로 연결하여 이동 패턴을 탐색하는 것을 특징으로 한다.The step of searching for the sequential pattern may include, when the mobile objects move in position, sequentially connect the positions of road IDs included in the location movement information of the mobile communication terminals of the mobile objects according to time, thereby obtaining a movement pattern. It is characterized by searching.

상기 이동 패턴을 탐색하는 단계는, 상기 순차패턴 탐색 모듈에 의해 탐색된 상기 순차패턴에 근거하여 시간의 변화에 따른 도로상의 이동 패턴을 상기 지도 데이터 상에 표시하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 한다.The searching of the movement pattern may further include displaying, on the map data, a movement pattern on a road according to a change in time based on the sequence pattern searched by the sequence pattern search module. .

본 발명에 따르면, 이동통신단말기의 시간에 따른 좌표 이동정보를 수집 및 통합하고, 데이터 마이닝 분석 기법 적용과 지리정보시스템(GIS) 연계를 통하여, 수치지도상에서 시간 변화에 따른 유동인구의 특성 및 분석 정보를 제공함으로써, 신뢰성 유동인구 정보의 분석이 가능한 이점이 있다.According to the present invention, the characteristics and analysis of the floating population according to the time change on the digital map by collecting and integrating the coordinate movement information according to the time of the mobile communication terminal and applying the data mining analysis technique and the Geographic Information System (GIS) By providing the information, there is an advantage that the analysis of the reliable floating population information is possible.

또한, 본 발명은, 휴대전화 사용자의 위치 이동 데이터를 수집하기 때문에 유동인구 정보수집에 있어서의 비용을 현저히 줄일 수 있으며, 전국을 대상으로 하는 유동인구 분석이 가능하다는 이점이 있다.In addition, since the present invention collects the location movement data of the mobile phone user, the cost of collecting the floating population information can be significantly reduced, and the floating population analysis for the whole country can be performed.

게다가, 본 발명은, 지리정보시스템과의 연계를 통해 수치지도상에서 실제 유동인구의 흐름과 시간변화에 따른 유동인구의 변화를 보여줌으로써, 도로 광고, 길거리 마케팅, 전단지 배포 등을 위한 특정 지역 분석과 마케팅 대상지역 탐색 등 유동인구를 고려한 상권분석이 가능한 이점이 있다.In addition, the present invention, by linking with the geographic information system shows the actual flow of the floating population on the digital map and the change of the floating population over time, so that the specific area analysis for road advertising, street marketing, flyer distribution, etc. It is possible to analyze commercial areas considering the floating population, such as searching the marketing target area.

도 1 은 본 발명에 따른 유동인구 정보 분석 장치가 적용되는 시스템 구성을 도시한 도이다.
도 2 는 본 발명에 따른 유동인구 정보 분석 장치의 구성을 설명하는데 참조되는 블록도이다.
도 3 은 본 발명에 따른 데이터 마이닝 분석부의 세부 구성을 설명하는데 참조되는 블록도이다.
도 4 는 본 발명에 따른 저장부의 세부 구성을 설명하는데 참조되는 블록도이다.
도 5 내지 도 10 은 본 발명에 따른 유동인구 정보 분석 장치의 동작 설명에 참조되는 예시도이다.
도 11 및 도 12 는 본 발명에 따른 유동인구 정보 분석 방법에 대한 동작 흐름을 도시한 순서도이다.1 is a diagram illustrating a system configuration to which the apparatus for analyzing flow population information according to the present invention is applied.
2 is a block diagram referred to to explain the configuration of the apparatus for analyzing flow population information according to the present invention.
3 is a block diagram referred to describe a detailed configuration of a data mining analyzer according to the present invention.
4 is a block diagram referred to describe a detailed configuration of a storage unit according to the present invention.
5 to 10 are exemplary views referred to for describing the operation of the apparatus for analyzing flow population information according to the present invention.
11 and 12 are flowcharts illustrating an operation flow for a method for analyzing flow population information according to the present invention.

이하, 첨부된 도면을 참조하여 본 발명의 실시예를 설명하도록 한다.
Hereinafter, embodiments of the present invention will be described with reference to the accompanying drawings.

도 1 은 본 발명에 따른 유동인구 정보 분석 장치가 적용되는 시스템 구성을 도시한 도이다.1 is a diagram illustrating a system configuration to which the apparatus for analyzing flow population information according to the present invention is applied.

도 1에 도시된 바와 같이, 본 발명에 따른 유동인구 정보 분석 장치(200)는 여러 지역(A, B, C 등)으로부터 이동객체 및 고정객체의 정보를 수집하고, 수집된 정보를 통합 및 분석하여 그 결과를 사용자에게 제공한다.As shown in FIG. 1, the apparatus for analyzing the floating population information 200 according to the present invention collects information of a mobile object and a fixed object from various regions (A, B, C, etc.), and integrates and analyzes the collected information. To provide the results to the user.

여기서, 이동객체는 정보 수집을 위한 데이터 제공자로 등록된 사람을 의미하고, 고정객체는 건물 등과 같이 위치 이동이 없는 고정된 객체를 의미한다.Here, the moving object refers to a person registered as a data provider for collecting information, and the fixed object refers to a fixed object such as a building that does not move in position.

유동인구 정보 분석 장치(200)는 이동객체들의 이동통신 단말기(100)로부터 위치 정보를 수집하고, 이때 수집된 정보와 이동객체들의 속성정보 및 국가 통계정보를 활용하여, 유동인구에 대한 데이터를 가공 및 분석한다. 이로써, 유동인구 정보 분석 장치(200)는 사용자에게 상권분석 정보를 제공한다.The floating population information analyzing apparatus 200 collects location information from the mobile communication terminal 100 of mobile objects, and processes data on the floating population by using the collected information, attribute information of the moving objects, and national statistical information. And analyze. In this way, the floating population information analysis apparatus 200 provides the business analysis information to the user.

여기서, 이동객체들의 정보는 이동통신 망을 통해 전국의 교환기에서 수집되는 이동통신 단말기(100)의 이동정보와 속성정보, 신용카드 결제정보, 교통카드 정보, 국가 통계정보 등을 포함한다. 추가적으로, 이동객체들의 정보는 이동통신 단말기(100) 사용자의 연령과 성별, 거주지, 멤버십카드 사용 데이터 등을 포함한다.Here, the information of the mobile objects includes mobile information, attribute information, credit card payment information, traffic card information, national statistical information, etc. of the mobile communication terminal 100 collected at exchanges nationwide through the mobile communication network. In addition, the information of the mobile objects includes age, gender, residence, membership card use data, etc. of the user of the mobile communication terminal 100.

이때, 이동객체의 이동정보는 지도상의 x, y 좌표값과 이동객체의 위치가 측정된 시점의 시간정보를 포함한다.In this case, the movement information of the moving object includes x, y coordinate values on the map and time information at the time when the position of the moving object is measured.

또한, 제휴된 카드사의 결제정보(결제위치), 교통카드의 이용 정보(결제 정류장/역 위치정보), 현재 상권이 형성된 업종의 좌표정보와 속성정보 등의 정보를 포함할 수 있다. 국가 통계정보는 공시지가, 거주지 인구정보, 입주 기업 및 업체 정보 등을 포함한다.
In addition, it may include information such as payment information (payment location), transportation card usage information (payment stop / station location information) of the affiliated card companies, coordinate information and attribute information of the current business area is formed. National statistical information includes public announcement price, residential population information, tenant company and company information.

유동인구 정보 분석 장치(200)에 대한 세부 구성 설명은 도 2를 참조한다.Detailed configuration of the floating population information analysis device 200 is described with reference to FIG.

도 2는 본 발명에 따른 유동인구 정보 분석 장치의 구성을 설명하는데 참조되는 블록도이다.2 is a block diagram referred to for explaining the configuration of the apparatus for analyzing the floating population according to the present invention.

도 2에 도시된 바와 같이, 유동인구 정보 분석 장치(200)는, 제어부(210), 인터페이스부(220), 정보 수집부(230), 데이터 통합부(240), 데이터 마이닝 분석부(250), 및 저장부(260)를 포함한다.As shown in FIG. 2, the floating population information analyzing apparatus 200 includes a control unit 210, an interface unit 220, an information collecting unit 230, a data integrating unit 240, and a data mining analyzing unit 250. , And a storage unit 260.

제어부(210)는 유동인구 정보 분석 장치(200)의 각 부 동작을 제어한다.The controller 210 controls operations of each sub-unit of the floating population information analyzing apparatus 200.

인터페이스부(220)는 시스템 사용자에게 지도 서비스를 제공한다.The interface unit 220 provides a map service to a system user.

이때, 인터페이스부(220)는 수치지도 상에서 시스템사용자의 (상권분석에 관련된) 정보 요청을 수신하며, 처리된 결과를 지도상에서 표현하고 추가적으로 그래프나 도표 등을 활용하여 가독성과 활용성이 높은 정보를 표현한다.In this case, the interface unit 220 receives a request for information of a system user (related to commercial analysis) on a digital map, expresses the processed result on a map, and additionally uses information such as graphs and charts to provide information with high readability and utility. Express.

정보 수집부(230)는 데이터제공자로부터 제공되는 이동객체 및 고정객체의 위치 및 속성 정보를 수집한다. The information collecting unit 230 collects position and attribute information of the mobile object and the fixed object provided from the data provider.

이때, 정보 수집부(230)는 일일 단위로 이동객체의 위치정보를 해당 이동통신 단말기로부터 주기/비주기적으로 수집할 수 있다. In this case, the information collecting unit 230 may collect the position information of the mobile object on a daily basis from the mobile communication terminal periodically / aperiodically.

또한, 정보 수집부(230)는 이동통신 단말기의 멤버십카드, 신용카드, 교통카드 등의 이용내역 정보를 수집한다. 여기서, 이동객체의 속성 정보, 고정객체의 위치 및 속성 정보는 외부의 서버에 등록될 수 있으며, 정보 수집부(230)는 외부 서버에 등록된 정보들을 사전에 수집하여, 저장부(260)에 저장할 수 있다.In addition, the information collection unit 230 collects usage history information such as membership card, credit card, traffic card of the mobile communication terminal. Here, the attribute information of the moving object, the position of the fixed object and the attribute information may be registered in an external server, and the information collecting unit 230 collects the information registered in the external server in advance and stores the information in the storage unit 260. Can be stored.

여기서, 제어부(210)는 정보 수집부(230)에 의해 수집된 정보를 데이터 통합부(240)로 전달한다. Here, the controller 210 transmits the information collected by the information collector 230 to the data integrator 240.

데이터 통합부(240)는 정보 수집부(230)로부터 수집된 정보를 가공하고, 가공된 데이터와 지도데이터를 통합하여 저장부(260)에 저장한다.The data integrator 240 processes the information collected from the information collector 230, integrates the processed data and the map data, and stores the data in the storage unit 260.

이때, 데이터 통합부(240)는 이동객체의 위치 이동정보 보정을 위하여 멤버십카드, 신용카드의 결제정보 및 교통카드의 이용정보를 적용하며, 지도 데이터의 공간정보를 활용하여 이동 좌표가 종속되는 도로식별자(roadID)와 지역식별자(localID) 정보를 위치 이동정보에 포함시켜 데이터 마이닝 분석에 활용될 수 있도록 한다At this time, the data integration unit 240 applies the membership card, credit card payment information and traffic card usage information to correct the location movement information of the moving object, the road on which the movement coordinates are dependent by using the spatial information of the map data Include identifiers (roadID) and localID information in location movement information so that they can be used for data mining analysis.

또한, 데이터 통합부(240)는 국가 통계정보와 지도 데이터를 통합하여 데이터 마이닝 분석부(250)의 입지분석에 활용될 수 있도록 한다.In addition, the data integration unit 240 integrates the national statistical information and the map data so that it can be used in the location analysis of the data mining analysis unit 250.

일 예로서, 표준지공시지가정보는 (x, y)의 좌표값으로 표기되어 있고 지도상의 지역은 폴리곤 형태로 표현되어 있으므로, 데이터 통합부(240)는 공간통합연산을 통하여 표준지공시지가정보, 주거인구 정보 등의 통계정보와 지역 ID를 통합하여 저장부(260)에 저장한다.As an example, since the standard land price information is represented by the coordinate values of (x, y) and the area on the map is expressed in the form of polygons, the data integration unit 240 uses the standard land price information and residential population information through spatial integration operation. Statistical information such as the area ID and the like are stored in the storage unit 260.

데이터 마이닝 분석부(250)는 시스템 사용자의 요청에 의하여 저장부(260)에 저장된 데이터를 기반으로 유용한 지식을 추출하여 반환한다.The data mining analyzer 250 extracts and returns useful knowledge based on the data stored in the storage unit 260 at the request of the system user.

이때, 데이터 마이닝 분석부(250)는 시스템 사용자가 질의하는 영역에 포함된 데이터를 저장부(260)로부터 수집하여, 도로 단위의 순차패턴과 지역단위(집계구 또는 행정동)의 유동인구 빈발패턴을 탐색하고, 유동인구의 이동 형태를 수치지도에 표현하도록 한다.At this time, the data mining analysis unit 250 collects data included in the area that the system user inquires from the storage unit 260, and calculates the sequential pattern of the road unit and the floating population frequent pattern of the regional unit (county district or administrative building). Explore and display the movement of the floating population on a digital map.

데이터 마이닝 분석부(250)에 대한 세부적인 구성 설명은 도 3을 참조하도록 한다.Detailed configuration of the data mining analyzer 250 will be described with reference to FIG. 3.

한편, 저장부(260)는 지도 데이터가 저장되며, 정보 수집부(230)를 통해 수집된 정보가 저장된다. 또한, 저장부(260)는 지도 데이터와 정보 수집부(230)를 통해 수집된 정보를 데이터 통합부(240)가 통합한 정보가 저장된다.On the other hand, the storage unit 260 stores the map data, the information collected through the information collecting unit 230 is stored. In addition, the storage unit 260 stores map data and information collected by the data integrator 240 through information collected through the information collector 230.

저장부(260)에 대한 세부적인 구성 설명은 도 4를 참조하도록 한다.
Detailed configuration of the storage unit 260 will be described with reference to FIG. 4.

도 3은 본 발명에 따른 데이터 마이닝 분석부(250)의 세부 구성을 설명하는데 참조되는 블록도이다.3 is a block diagram referred to describe the detailed configuration of the data mining analysis unit 250 according to the present invention.

도 3에 도시된 바와 같이, 데이터 마이닝 분석부(250)는 영역기반의 빈발패턴 탐색 모듈(251)과 도로기반의 순차패턴 탐색 모듈(255)을 포함한다.As shown in FIG. 3, the data mining analyzer 250 includes an area-based frequent pattern search module 251 and a road-based sequential pattern search module 255.

먼저, 영역기반의 빈발패턴 탐색 모듈(251)은 시스템 사용자가 선택된 영역 중 상대적으로 많은 유동인구를 보유한 지역들을 중심으로 빈발패턴을 탐색한다.First, the area-based frequent pattern search module 251 searches for the frequent pattern centering around regions having a relatively large number of floating populations among the system users.

여기서, 빈발패턴은 전체 데이터 중에 사용자가 입력한 비율 이상의 값을 갖는 패턴들을 말한다.Here, the frequent patterns refer to patterns having a value equal to or greater than a ratio input by the user among all data.

본 발명의 실시예에서는 사용자 임계값 이상으로 많은 유동인구를 보유한 지역에 대한 정보를 시간 단위로 표현하기 위하여 전체 시간 간격과 애니메이션 시간구간을 설정하고, 시간의 변화에 따른 유동 밀집지역을 지도상에 표현한다.In the embodiment of the present invention, the total time interval and the animation time interval are set in order to express the information about the region having a large number of the floating population above the user threshold in time units, and the flow dense region according to the change of time is displayed on the map. Express.

한편, 도로기반의 순차패턴 탐색 모듈(255)은 각 이동객체의 위치 이동정보에 포함된 도로식별자(roadID)와 시간 정보를 이용하여, 한정된 영역 내에서 유동인구가 상대적으로 빈발하게 이동하는 경로에 대한 정보로서 순차패턴을 탐색한다. On the other hand, the road-based sequential pattern search module 255 uses a road identifier (roadID) and time information included in the location movement information of each moving object, so that the moving population moves relatively frequently within a limited area. The sequential pattern is searched for.

이때, 이동객체의 위치정보는 이동하는 좌표들에 대한 시간정보를 포함하기 때문에, 순차패턴 탐색 모듈(255)은 이러한 위치정보들을 시간에 따라 순차적으로 연결함으로써, 각 객체의 이동 경로를 알 수 있다.In this case, since the location information of the moving object includes time information about moving coordinates, the sequential pattern search module 255 may sequentially connect the location information according to time, thereby identifying the moving path of each object. .

여기서, 순차패턴 탐색은 정해진 시간 간격 안에서 발생된 모든 이동객체의 연속된 이동 경로 구간 가운데 사용자가 정한 임계값(support)보다 빈발하게 발생된 특정 구간들을 찾아내는 기법을 말한다. Here, the sequential pattern search refers to a technique for finding specific sections that occur more frequently than a user-defined threshold value among consecutive moving path sections of all moving objects generated within a predetermined time interval.

일 예로서, 사람 A가 지도상의 위치 a를 경유하여 b, c, d 순으로 이동하였을 경우의 이동 경로를 <a, b, c, d>라고 표기한다면, 사람 B는 <b, c, e>, 사람 C는 <a, b, c, e, f>의 이동 경로로 이동한다고 가정하다.As an example, if a person A moves in the order of b, c, and d via the position a on the map in order of <a, b, c, d>, person B is <b, c, e >, Person C is assumed to move in the movement path of <a, b, c, e, f>.

3가지 이동 경로에 대한 사용자 임계값이 2일 경우, 3가지 이동 경로 중에서 2번 이상 발생한 이동 경로인 <b, c>, <a, b, c>, <b, c, e>를 추출할 수 있다. 이때, 추출된 부분 경로들을 순차패턴이라고 한다.If the user threshold value for the three moving paths is 2, the moving paths <b, c>, <a, b, c>, <b, c, e> that have occurred more than two times among the three moving paths may be extracted. Can be. At this time, the extracted partial paths are called a sequential pattern.

실제로 하나의 도로를 지나가는 각 이동객체의 위치지점은 동일한 좌표 값을 갖지 않으며, b 와 c 사이에 길이 아닌 건물이나 강이 존재할 수 있기 때문에, 본 발명에 따른 순차패턴 탐색 모듈(255)은 휴대폰 사용자의 좌표정보가 아닌 도로 식별자를 순서적으로 연결하여 순차패턴을 탐색한다.In fact, since the location point of each moving object passing through one road does not have the same coordinate value, and there may be a non-length building or river between b and c, the sequential pattern search module 255 according to the present invention is a mobile phone user. The sequential pattern is searched by connecting road identifiers, not coordinate information, in order.

또한, 순차패턴 탐색 모듈(255)은 순차패턴 탐색할 때 사용할 유동인구의 성별, 연령, 생활수준 등의 속성정보를 선택 및 제한하고, 사용자가 정한 시간단위로 순차패턴을 탐색하여 수치지도상에 보여주도록 한다.
In addition, the sequential pattern search module 255 selects and restricts attribute information such as gender, age, living standard, etc. of the floating population to be used in the sequential pattern search, and searches the sequential pattern by the unit of time determined by the user on the numerical map. Show it.

도 4는 본 발명에 따른 저장부(260)의 세부 구성을 설명하는데 참조되는 블록도이다.4 is a block diagram referred to describe the detailed configuration of the storage unit 260 according to the present invention.

도 4에 도시된 바와 같이, 본 발명에 따른 저장부(260)는 이력 데이터 DB(261), 분석 데이터 DB(263), 및 지도 데이터 DB(265)를 포함한다.As shown in FIG. 4, the storage unit 260 according to the present invention includes a history data DB 261, an analysis data DB 263, and a map data DB 265.

지도 데이터 DB(265)는 지리정보시스템(GIS)을 이용한 웹 지도, 수치 지도 등이 저장된다.The map data DB 265 stores web maps, numerical maps, and the like using a geographic information system (GIS).

이력 데이터 DB(261)는 정보 수집부(230)를 통해 수집된 정보들이 저장된다.The historical data DB 261 stores the information collected through the information collecting unit 230.

여기서, 이력 데이터 DB(261)에는 이동통신 망을 통해 전국의 교환기에서 수집되는 이동통신 단말기(100)의 이동정보(지도상의 x, y 좌표값, 이동객체의 위치가 측정된 시점의 시간정보 등)와 속성정보, 신용카드 결제정보(결제위치 등), 교통카드 정보(결제 정류장/역 위치정보 등), 국가 통계정보(공시지가, 거주지 인구정보, 입주 기업 및 업체 정보 등), 이동통신 단말기(100) 사용자의 연령과 성별, 거주지, 멤버십카드 사용 데이터 등이 저장된다.Here, the history data DB 261 includes movement information (x, y coordinate values on the map, time information at the time when the position of the mobile object is measured, etc.) of the mobile communication terminal 100 collected at exchanges nationwide through the mobile communication network. ), Attribution information, credit card payment information (payment location, etc.), traffic card information (payment stop / station location information, etc.), national statistical information (publicity, residential population, company and company information), mobile terminal ( 100) User's age, gender, residence, membership card usage data, etc. are stored.

분석 데이터 DB(263)는 데이터 통합부(240)에 의해 통합된 정보가 저장된다. 즉, 분석 데이터 DB(263)에는 이력 데이터 DB(261)와 지도 데이터 DB(265)에 저장된 정보가 통합된 정보가 저장된다.
The analysis data DB 263 stores information integrated by the data integrator 240. That is, the analysis data DB 263 stores information in which the information stored in the history data DB 261 and the map data DB 265 are integrated.

도 5 내지 도 10 은 본 발명에 따른 유동인구 정보 분석 장치의 동작 설명에 참조되는 예시도이다.5 to 10 are exemplary views referred to for describing the operation of the apparatus for analyzing flow population information according to the present invention.

도 5는 실시예로 데이터제공자로부터 수집된 휴대폰사용자의 위치정보와 속성정보가 데이터 통합부(240)에 의해 통합된 결과를 나타낸 예시도이다.FIG. 5 is an exemplary view illustrating a result of integrating location information and attribute information of a mobile phone user collected from a data provider in an embodiment by the data integrator 240.

도 5에 도시된 바와 같이, 데이터 통합부(240)는 사용자 식별자, 연령, 성별, 거주지 등의 사용자 정보와 휴대폰 사용자의 위치 정보를 통합한다. 더불어, 데이터 통합부(240)는 사용자의 생활수준 정보를 더하여 통합한다.As shown in FIG. 5, the data integrating unit 240 integrates user information such as user identifier, age, gender, residence, etc. with location information of the mobile phone user. In addition, the data integration unit 240 adds and integrates the living standard information of the user.

여기서, 생활수준 속성은 각 유동인구가 잠재 고객이 될 수 있는가를 표현하기 위한 속성으로 상대적인 구매력과 생활수준을 단편적으로 알려주기 위하여 사용된다.Here, the standard of living attribute is used to express the relative purchasing power and standard of living as a property for expressing whether each floating population can be a potential customer.

따라서, 데이터 통합부(240)는 국가 통계정보의 공시지가 정보를 이용하여 휴대폰 사용자 거주지의 평당 평균지가를 적용한다.Therefore, the data integrator 240 applies the average land price per square of the user's residence of the mobile phone using the published land price information of the national statistical information.

한편, 데이터 통합부(240)는 휴대폰 사용자의 위치 이동정보 보정을 위하여 멤버십카드, 신용카드의 결제정보 및 교통카드의 이용정보를 적용하고, 지도 데이터 DB(265)의 공간정보를 활용하여 이동 좌표가 종속되는 도로식별자(roadID)와 지역식별자(localID) 정보를 위치 이동정보에 포함시켜 데이터 마이닝 분석에 활용될 수 있도록 한다.On the other hand, the data integration unit 240 applies the membership card, credit card payment information and traffic card usage information to correct the location movement information of the mobile phone user, using the spatial information of the map data DB 265 to move coordinates Includes roadID and localID information dependent on the location movement information to be used for data mining analysis.

이때, 도 6은 도로식별자(roadID) 정보를 위치 이동정보에 포함시킨 예를 나타낸 것이고, 도 7은 지역식별자(localID) 정보를 위치 이동정보에 포함시킨 예를 나타낸 것이다.6 illustrates an example in which roadID information is included in location movement information, and FIG. 7 illustrates an example in which localID information is included in location movement information.

일 예로서, 데이터 통합부(240)는 사용자 A의 휴대폰 위치정보가 시간 t1의 위치 L1로부터 시간 t3의 위치 L3으로 이동하였을 경우 사용자 A의 이동패턴을 (L1-L3)으로 정의한다. 만약, 시간 t2에서 위치 L2의 상점에서 카드 결제를 하였을 경우(시간 t1<t2<t3 일 때), 데이터 통합부(240)는 사용자 A의 이동 패턴을 (L1-L2-L3) 순으로 갱신하고, 각 위치 Li가 종속된 도로식별자(roadID) 정보와 지역식별자(localID) 정보를 각 포인트 정보에 포함시킨다.In one example, the data integration unit 240 is a moving pattern in a case where the mobile phone position information of the user A is moved from the position L 1 of a time t 1 to time t 3 where L 3 of the user A (L 1 -L 3) It is defined as If, when the hayeoteul card payment at the store location L 2 at time t 2 (time t 1 <t 2 <t time 3), data integration section 240 is a movement pattern of the user A (L 1 -L 2 -L 3 ) in order, and include roadID information and localID information dependent on each location L i in each point information.

또한, 데이터 통합부(240)는 국가 통계정보와 지도 데이터 DB(265)를 통합하여 입지분석에 활용될 수 있도록 한다.In addition, the data integration unit 240 integrates the national statistical information and map data DB (265) to be used for location analysis.

일 예로서, 데이터 통합부(240)는 표준지공시지가정보는 (x, y)의 좌표값으로 표기되어 있고 지도상의 지역은 폴리곤 형태로 표현되어 있기 때문에 공간통합연산을 통해 표준지공시지가정보, 주거인구 정보 등의 통계정보와 지역식별자(localID)를 통합하여 분석 데이터 DB(263)에 저장한다.
As an example, the data integration unit 240 is because the standard land price information is represented by the coordinate value of (x, y) and the area on the map is represented in the form of a polygon, so the standard land price information, residential population information through spatial integration operation Statistical information such as local identifier (localID) is integrated and stored in the analysis data DB (263).

도 8은 사용자 정의 탐색 속성을 설정하는 동작 실시예를 나타낸 것으로, 상세하게는 빈발패턴을 탐색하기 위한 속성을 설정하는 예를 나타낸 것이다.8 illustrates an embodiment of setting a user-defined search attribute, and in detail, illustrates an example of setting an attribute for searching for a frequent pattern.

도 8에 도시된 바와 같이, 데이터 마이닝 분석부(250)는 유동인구의 지역단위 빈발패턴을 탐색하기 위한 영역을 지도상에 설정한다. 이후, 데이터 마이닝 분석부(250)는 사용자 임계값과 애니메이션을 위한 전체 시간간격 및 애니메이션 시간구간을 설정하고 전체 유동인구 데이터 가운데 필요한 데이터만을 추출하기 위한 속성을 설정한다.As shown in FIG. 8, the data mining analyzer 250 sets an area on the map for searching for a regional unit frequent pattern of the floating population. Thereafter, the data mining analyzer 250 sets a user threshold value, an entire time interval and an animation time interval for animation, and sets an attribute for extracting only necessary data from the entire floating population data.

또한, 데이터 마이닝 분석부(250)는 빈발패턴 탐색 영역에 해당되는 데이터를 이력 데이터 DB(261)로부터 추출하여 선택된 모든 탐색 영역에 대한 지지도를 계산한다.In addition, the data mining analyzer 250 extracts data corresponding to the frequent pattern search area from the historical data DB 261 and calculates support for all selected search areas.

여기서, Ki가 각 영역의 유동인구 수일 때, 정해진 시간구간에서 집계구 m의 지지도 계산 방법은 아래 [수학식 1]을 참조한다.Here, when K i is the number of floating populations in each region, a method of calculating the support of the aggregate sphere m in a predetermined time interval is referred to Equation 1 below.

Figure pat00001
Figure pat00001

도 9는 도 8의 데이터 마이닝 분석에 의한 빈발패턴 탐색 결과를 수치지도 상에 표시한 예를 나타낸 것이다.FIG. 9 illustrates an example of displaying a frequent pattern search result by data mining analysis of FIG. 8 on a digital map.

여기서, 도 9의 실시예는, 지역단위의 빈발패턴을 탐색한 결과로서 15분 단위로 유동인구가 밀집되는 지역을 나타낸 것이다.Here, the embodiment of FIG. 9 shows an area in which the floating population is concentrated in units of 15 minutes as a result of searching for a frequent pattern of a regional unit.

일 예로서, 데이터 마이닝 분석부(250)는 전체 유동인구 데이터 가운데 필요한 데이터만을 추출하기 위한 속성(사용자에 의해 선택된 집계구가 총 50개, 사용자가 입력한 지지도가 5%, 전체 시간 간격이 어제 하루 동안, 애니메이션 시간구간을 15분)을 설정한다.As an example, the data mining analysis unit 250 extracts only the necessary data from all the floating population data (50 aggregate counts selected by the user, 5% of the support input by the user, and a total time interval yesterday). During the day, set the animation time period to 15 minutes).

이때, 데이터 마이닝 분석부(250)는 각 15분 단위로 선택된 집계구의 모든 유동인구 지지도를 계산하여 5% 이상의 지지도를 갖는 지역에 대해서만 지도상에 표시한다.At this time, the data mining analyzer 250 calculates the support of all the floating populations of the selected counting unit every 15 minutes and displays only the area having the support of 5% or more on the map.

이후, 데이터 마이닝 분석부(250)는 애니메이션을 통해 시간 흐름에 따라 변화하는 유동인구 지지도를 범례로 표시한다.
Thereafter, the data mining analyzer 250 displays a floating population support that changes with time as a legend through animation.

도 10은 데이터 마이닝 분석부(250)에 의한 순차패턴 탐색 결과를 수치지도 상에 표시한 예를 나타낸 것이다.10 illustrates an example of displaying a sequential pattern search result by the data mining analyzer 250 on a digital map.

여기서, 도 10의 실시예는, 수치 지도상에서 애니메이션 기능을 통해 해당 지역의 유동인구 흐름을 방향성과 빈발성을 동시에 나타낸 것이다.Here, the embodiment of FIG. 10 shows both the directionality and the frequentness of the floating population flow of the region through an animation function on the numerical map.

일 예로서, 데이터 마이닝 분석부(250)는 휴대폰사용자가 20대 남성 가운데 생활수준이 다소 높은 사람들의 유동 정보를 순차패턴 탐색을 위한 데이터로 사용한다.As an example, the data mining analyzer 250 uses mobile phone users' flow information of people with a slightly higher standard of living among men in their 20s as data for sequential pattern search.

또한, 데이터 마이닝 분석부(250)는 순차패턴 탐색을 위한 시간 구간은 어제 하루 동안, 15분(애니메이션 시간구간) 단위의 순차패턴으로 설정한다.In addition, the data mining analyzer 250 sets the time interval for the sequential pattern search to the sequential pattern in units of 15 minutes (animation time interval) for one day yesterday.

도 10을 참조하면, 지지도가 높은 이동 패턴은 a1과 a5에 표시된 것을 확인할 수 있으며, 중간 지지도의 이동 패턴은 a3에서 확인할 수 있다. 또한, 지지도가 낮은 이동 패턴은 a2에서 확인할 수 있다.
Referring to FIG. 10, it can be seen that the movement pattern with high support is indicated in a1 and a5, and the movement pattern of the intermediate support can be seen in a3. In addition, the movement pattern with low support can be confirmed by a2.

도 11 및 도 12 는 본 발명에 따른 유동인구 정보 분석 방법에 대한 동작 흐름을 도시한 순서도이다.11 and 12 are flowcharts illustrating an operation flow for a method for analyzing flow population information according to the present invention.

먼저, 도 11은 빈발패턴 탐색 과정에 대한 동작 흐름을 나타낸 순서도이다.First, FIG. 11 is a flowchart illustrating an operation flow of a frequent pattern search process.

도 11에 도시된 바와 같이, 빈발패턴 탐색 모듈(251)은 지역 단위의 빈발패턴 탐색을 위한 탐색 영역을 설정한다(S1100). 'S1100' 과정에서, 빈발패턴 탐색 모듈(251)은 지도상에 탐색 영역을 설정한다.As illustrated in FIG. 11, the frequent pattern search module 251 sets a search area for frequent pattern search in a region unit (S1100). In step S1100, the frequent pattern search module 251 sets a search area on the map.

또한, 빈발패턴 탐색 모듈(251)은 사용자 지지도 등의 사용자 임계값과, 애니메이션을 위한 전체 시간간격 및 애니메이션 시간구간 등을 설정한다(S1110, S1120).In addition, the frequent pattern search module 251 sets user threshold values such as user support, an overall time interval and an animation time interval for animation (S1110 and S1120).

그 외에, 빈발패턴 탐색 모듈(251)은 전체 유동인구 데이터 가운데 필요한 데이터만을 추출하기 위한 탐색 속성과, 탐색 결과 보고를 위한 분석 주기를 설정한다(S1130, S1140).In addition, the frequent pattern search module 251 sets search attributes for extracting only necessary data from all the floating population data and analysis cycles for searching the search results (S1130 and S1140).

이후, 빈발패턴 탐색 모듈(251)은 'S1100' 과정에서 설정된 빈발패턴 탐색 영역에 해당되는 데이터를 이력 데이터 DB(261)로부터 수집하고(S1150), 수집된 데이터로부터 선택된 모든 탐색 영역에 대한 지지도를 계산하여, 지역 단위의 빈발 패턴을 탐색한다(S1160).Subsequently, the frequent pattern search module 251 collects data corresponding to the frequent pattern search area set in step S1100 from the historical data DB 261 (S1150), and supports support for all the search areas selected from the collected data. By calculating, the frequent pattern of the area unit is searched (S1160).

이때, 빈발패턴 탐색 모듈(251)은 Ki가 각 영역의 유동인구 수일 때, [수학식 1]로부터 정해진 시간구간에서 집계구 m의 지지도를 계산한다.At this time, the frequent pattern search module 251 calculates the support of the aggregate sphere m in a time interval determined from [Equation 1] when K i is the number of the floating population in each region.

마지막으로, 빈발패턴 탐색 모듈(251)은 'S1160' 과정의 빈발패턴 탐색 결과를 수치지도 상에 표시한다(S1170).
Finally, the frequent pattern search module 251 displays the frequent pattern search result of the process 'S1160' on the numerical map (S1170).

한편, 도 12는 순차패턴 탐색 과정에 대한 동작 흐름을 나타낸 순서도이다.12 is a flowchart illustrating an operation flow of a sequential pattern search process.

도 12에 도시된 바와 같이, 순차패턴 탐색 모듈(255)은 도로 단위의 순차패턴 탐색을 위한 탐색 영역을 설정한다(S1200). 'S1200' 과정에서, 순차패턴 탐색 모듈(255)은 지도상에 탐색 영역을 설정한다.As shown in FIG. 12, the sequential pattern search module 255 sets a search area for sequential pattern search in units of roads (S1200). In step S1200, the sequential pattern search module 255 sets a search area on a map.

또한, 순차패턴 탐색 모듈(255)은 사용자 지지도 등의 사용자 임계값과, 애니메이션을 위한 전체 시간간격 및 애니메이션 시간구간 등을 설정한다(S1210, S1220).In addition, the sequential pattern search module 255 sets user threshold values such as user support, an entire time interval and an animation time interval for animation (S1210 and S1220).

그 외에, 순차패턴 탐색 모듈(255)은 전체 유동인구 데이터 가운데 필요한 데이터만을 추출하기 위한 탐색 속성과, 탐색 결과 보고를 위한 분석 주기를 설정한다(S1230, S1240).In addition, the sequential pattern search module 255 sets search attributes for extracting only necessary data from all the floating population data and analysis cycles for searching the search results (S1230 and S1240).

이후, 순차패턴 탐색 모듈(255)은 'S1200' 과정에서 설정된 순차패턴 탐색 영역에 해당되는 데이터를 이력 데이터 DB(261)로부터 수집한다(S1250).Thereafter, the sequence pattern search module 255 collects data corresponding to the sequence pattern search region set in step S1200 from the historical data DB 261 (S1250).

이때, 순차패턴 탐색 모듈(255)은 'S1250' 과정에서 수집된 데이터를 'S1220' 과정에서 설정된 애니메이션 시간구간으로 분할하고, 분할된 각 시간구간에 대해 순차패턴을 탐색한다(S1260).At this time, the sequential pattern search module 255 divides the data collected in the process S1250 into the animation time interval set in the process S1220, and searches for the sequential pattern for each divided time interval (S1260).

마지막으로, 순차패턴 탐색 모듈(255)은 'S1260' 과정의 순차패턴 탐색 결과를 수치지도 상에 표시한다(S1270).
Finally, the sequential pattern search module 255 displays the sequential pattern search result of the process 'S1260' on the numerical map (S1270).

이상과 같이 본 발명에 의한 유동인구 정보 분석 장치 및 그 방법은 예시된 도면을 참조로 설명하였으나, 본 명세서에 개시된 실시예와 도면에 의해 본 발명은 한정되지 않고, 기술사상이 보호되는 범위 이내에서 응용될 수 있다.
As described above, the apparatus for analyzing flow population information and the method thereof according to the present invention have been described with reference to the illustrated drawings. However, the present invention is not limited by the embodiments and drawings disclosed herein, and the technical idea is within the scope of protection. Can be applied.

100: 이동통신 단말기 200: 유동인구 정보 분석 장치
210: 제어부 220: 인터페이스부
230: 정보 수집부 240: 데이터 통합부
250: 데이터 마이닝 분석부 251: 빈발패턴 탐색 모듈
255: 순차패턴 탐색 모듈 260: 저장부
261: 이력 데이터 DB 263: 분석 데이터 DB
265: 지도 데이터 DB100: mobile communication terminal 200: floating population information analysis device
210: control unit 220: interface unit
230: information collection unit 240: data integration unit
250: data mining analysis unit 251: frequent pattern search module
255: sequence pattern search module 260: storage unit
261: historical data DB 263: analysis data DB
265: map data DB

Claims (20)

이동객체들 각각의 이동통신 단말기로부터 제공되는 위치 정보와, 외부의 서버에 등록된 상기 이동객체들의 속성정보, 고정객체들의 위치 및 속성 정보를 수집하는 정보 수집부;
상기 정보 수집부로부터 수집되는 정보와 지리정보시스템(GIS)의 국가 통계정보 및, 기 등록된 지도 데이터를 통합하여 통합 데이터를 생성하는 데이터 통합부;
상기 통합 데이터로부터 사용자에 의해 입력된 조건들에 부합하는 데이터를 추출하여, 데이터 마이닝 분석을 통해 상기 지도 데이터 상에서 상기 이동객체들의 지역별 또는 도로별 이동 패턴을 탐색하는 데이터 마이닝 분석부; 및
상기 데이터 마이닝 분석부로부터의 탐색 결과를 상기 지도 데이터에 적용한 지도 서비스를 제공하는 인터페이스부;를 포함하는 것을 특징으로 하는 유동인구 정보 분석 장치.An information collection unit for collecting location information provided from mobile communication terminals of the mobile objects, property information of the mobile objects registered in an external server, location and property information of fixed objects;
A data integration unit for generating integrated data by integrating information collected from the information collection unit, national statistical information of a geographic information system (GIS), and pre-registered map data;
A data mining analyzer extracting data corresponding to the conditions input by the user from the integrated data and searching for a movement pattern for each region or road of the moving objects on the map data through data mining analysis; And
And an interface unit for providing a map service applying the search result from the data mining analysis unit to the map data. 청구항 1에 있어서,
상기 데이터 마이닝 분석부는,
상기 지도 데이터 상에서 상기 사용자에 의해 선택된 영역 중 기준치 이상의 유동인구를 보유한 지역들을 중심으로 빈발패턴을 탐색하는 빈발패턴 탐색 모듈;을 포함하는 것을 특징으로 하는 유동인구 정보 분석 장치.The method according to claim 1,
The data mining analysis unit,
And a frequent pattern search module for searching for frequent patterns centered on regions having a floating population equal to or greater than a reference value among the regions selected by the user on the map data. 청구항 2에 있어서,
상기 빈발패턴 탐색 모듈은,
상기 사용자에 의해 입력된 조건들에 대해 일정 비율 이상의 값을 갖는 이동 패턴을 탐색하는 것을 특징으로 하는 유동인구 정보 분석 장치.The method according to claim 2,
The frequent pattern search module,
And a moving pattern having a value greater than or equal to a predetermined ratio with respect to the conditions input by the user. 청구항 2에 있어서,
상기 데이터 마이닝 분석부는,
상기 빈발패턴 탐색 모듈에 의해 탐색된 상기 빈발패턴에 근거하여 시간의 변화에 따른 유동인구 밀집지역을 상기 지도 데이터 상에 표시하는 것을 특징으로 하는 유동인구 정보 분석 장치.The method according to claim 2,
The data mining analysis unit,
And a floating population density area over time on the map data based on the frequent pattern search module searched by the frequent pattern search module. 청구항 1에 있어서,
상기 데이터 마이닝 분석부는,
기 설정된 시간 구간 동안 발생된 상기 이동객체들의 이동 경로 중 임계값(support)보다 빈발하게 발생된 특정 이동 경로의 순차 패턴을 탐색하는 순차패턴 탐색 모듈;을 더 포함하는 것을 특징으로 하는 유동인구 정보 분석 장치.The method according to claim 1,
The data mining analysis unit,
A floating pattern search module for searching for a sequential pattern of a specific moving path that is generated more frequently than a threshold value of the moving paths of the moving objects generated during a preset time interval; Device. 청구항 5에 있어서,
상기 순차패턴 탐색 모듈은,
상기 이동객체들의 이동통신 단말기의 위치 이동정보에 포함된 도로식별자(roadID)로부터 상기 순차패턴을 탐색하는 것을 특징으로 하는 유동인구 정보 분석 장치.The method according to claim 5,
The sequential pattern search module,
And analyzing the sequential pattern from a road identifier included in the position movement information of the mobile communication terminals of the mobile objects. 청구항 6에 있어서,
상기 순차패턴 탐색 모듈은,
상기 이동객체들이 위치 이동하는 경우, 상기 이동객체들의 이동통신 단말기의 위치 이동정보에 포함된 도로식별자(roadID)의 위치를 시간에 따라 순차적으로 연결하여 이동 패턴을 탐색하는 것을 특징으로 하는 유동인구 정보 분석 장치.The method of claim 6,
The sequential pattern search module,
When the mobile objects move in position, the floating population information characterized in that the movement pattern is searched by sequentially connecting the positions of roadIDs included in the location movement information of the mobile communication terminals of the mobile objects according to time. Analysis device. 청구항 5에 있어서,
상기 데이터 마이닝 분석부는,
상기 순차패턴 탐색 모듈에 의해 탐색된 상기 순차패턴에 근거하여 시간의 변화에 따른 도로상의 이동 패턴을 상기 지도 데이터 상에 표시하는 것을 특징으로 하는 유동인구 정보 분석 장치.The method according to claim 5,
The data mining analysis unit,
And a moving pattern on a road according to a change of time on the map data based on the sequence pattern searched by the sequence pattern search module. 청구항 1에 있어서,
상기 정보 수집부는,
상기 이동객체들의 이동통신 단말기 이동정보 및 속성정보, 상기 사용자의 연령, 성별, 거주지, 생활수준, 멤버십카드 사용 데이터, 신용카드 결제정보, 교통카드 이용정보, 및 국가 통계정보 중 하나 이상을 수집하는 것을 특징으로 하는 유동인구 정보 분석 장치.The method according to claim 1,
The information collecting unit,
Collecting one or more of the mobile terminal's mobile information and attribute information, the user's age, gender, residence, living standard, membership card usage data, credit card payment information, traffic card usage information, and national statistical information of the mobile objects Floating population information analysis device, characterized in that. 청구항 1에 있어서,
상기 정보 수집부는,
상기 이동객체들의 이동통신 단말기로부터 제공되는 위치 정보를 주기 또는 비주기적으로 수집하는 것을 특징으로 하는 유동인구 정보 분석 장치.The method according to claim 1,
The information collecting unit,
Floating population information analysis device, characterized in that for collecting the location information provided from the mobile communication terminal of the mobile objects periodically or aperiodic. 청구항 1에 있어서,
상기 지도 데이터가 저장되며, 상기 정보 수집부를 통해 수집된 정보, 및 상기 지도 데이터와 상기 정보 수집부를 통해 수집된 정보를 통합한 상기 통합 데이터가 저장되는 저장부;를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 유동인구 정보 분석 장치.The method according to claim 1,
And a storage unit for storing the map data and storing the information collected through the information collecting unit and the integrated data integrating the map data and the information collected through the information collecting unit. Demographic Analysis Device. 이동객체들 각각의 이동통신 단말기로부터 제공되는 위치 정보와, 외부의 서버에 등록된 상기 이동객체들의 속성 정보, 고정객체들의 위치 및 속성 정보를 수집하는 단계;
상기 수집하는 단계에서 수집되는 정보와 지리정보시스템(GIS)의 국가 통계정보 및, 기 등록된 지도 데이터를 통합하여 통합 데이터를 생성하는 단계;
상기 통합 데이터로부터 사용자에 의해 입력된 조건들에 부합하는 데이터를 추출하여, 데이터 마이닝 분석을 통해 상기 지도 데이터 상에서 상기 이동객체들의 지역별 또는 도로별 이동 패턴을 탐색하는 단계; 및
상기 이동 패턴을 탐색하는 단계의 탐색 결과를 상기 지도 데이터에 적용한 지도 서비스를 제공하는 단계;를 포함하는 것을 특징으로 하는 유동인구 정보 분석 방법.Collecting location information provided from a mobile communication terminal of each mobile object, property information of the mobile objects registered in an external server, location and property information of fixed objects;
Generating integrated data by integrating the information collected in the collecting step, national statistical information of a geographic information system (GIS), and pre-registered map data;
Extracting data corresponding to conditions input by a user from the integrated data and searching for movement patterns of regions or roads of the moving objects on the map data through data mining analysis; And
And providing a map service by applying the search result of the step of searching for the movement pattern to the map data. 청구항 12에 있어서,
상기 수집하는 단계는,
상기 이동객체들의 이동통신 단말기 이동정보 및 속성정보, 상기 사용자의 연령, 성별, 거주지, 생활수준, 멤버십카드 사용 데이터, 신용카드 결제정보, 교통카드 이용정보, 및 국가 통계정보 중 하나 이상을 수집하는 것을 특징으로 하는 유동인구 정보 분석 방법.The method of claim 12,
The collecting step,
Collecting one or more of the mobile terminal's mobile information and attribute information, the user's age, gender, residence, living standard, membership card usage data, credit card payment information, traffic card usage information, and national statistical information of the mobile objects Floating population information analysis method, characterized in that. 청구항 13에 있어서,
상기 이동 패턴을 탐색하는 단계는,
빈발패턴 탐색 모듈을 이용하여, 상기 지도 데이터 상에서 상기 사용자에 의해 선택된 영역 중 기준치 이상의 유동인구를 보유한 지역들을 중심으로 빈발패턴을 탐색하는 단계;를 포함하는 것을 특징으로 하는 유동인구 정보 분석 방법.The method according to claim 13,
Searching for the movement pattern,
And using the frequent pattern search module, searching for frequent patterns based on regions having a floating population greater than or equal to a reference value among areas selected by the user on the map data. 청구항 14에 있어서,
상기 빈발패턴을 탐색하는 단계는,
상기 사용자에 의해 입력된 조건들에 대해 일정 비율 이상의 값을 갖는 이동 패턴을 탐색하는 것을 특징으로 하는 유동인구 정보 분석 방법.The method according to claim 14,
The searching for the frequent pattern may include:
And a moving pattern having a value greater than or equal to a predetermined ratio with respect to the conditions input by the user. 청구항 14에 있어서,
상기 이동 패턴을 탐색하는 단계는,
상기 빈발패턴 탐색 모듈에 의해 탐색된 상기 빈발패턴에 근거하여 시간의 변화에 따른 유동인구 밀집지역을 상기 지도 데이터 상에 표시하는 단계;를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 유동인구 정보 분석 방법.The method according to claim 14,
Searching for the movement pattern,
And displaying the floating population density area on the map data according to a change of time based on the frequent pattern search module searched by the frequent pattern searching module. 청구항 13에 있어서,
상기 이동 패턴을 탐색하는 단계는,
순차패턴 탐색 모듈을 이용하여, 기 설정된 시간 구간 동안 발생된 상기 이동객체들의 이동 경로 중 임계값(support)보다 빈발하게 발생된 특정 이동 경로의 순차 패턴을 탐색하는 단계;를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 유동인구 정보 분석 방법.The method according to claim 13,
Searching for the movement pattern,
Searching for a sequential pattern of a specific movement path that is generated more frequently than a threshold value of the movement paths of the moving objects generated during a preset time interval by using the sequential pattern search module. Floating population information analysis method. 청구항 17에 있어서,
상기 순차 패턴을 탐색하는 단계는,
상기 이동객체들의 이동통신 단말기의 위치 이동정보에 포함된 도로식별자(roadID)로부터 상기 순차패턴을 탐색하는 것을 특징으로 하는 유동인구 정보 분석 방법.18. The method of claim 17,
The step of searching for the sequential pattern,
And analyzing the sequential pattern from a road identifier included in the location movement information of the mobile communication terminals of the mobile objects. 청구항 18에 있어서,
상기 순차 패턴을 탐색하는 단계는,
상기 이동객체들이 위치 이동하는 경우, 상기 이동객체들의 이동통신 단말기의 위치 이동정보에 포함된 도로식별자(roadID)의 위치를 시간에 따라 순차적으로 연결하여 이동 패턴을 탐색하는 것을 특징으로 하는 유동인구 정보 분석 방법.The method according to claim 18,
The step of searching for the sequential pattern,
When the mobile objects move in position, the floating population information characterized in that the movement pattern is searched by sequentially connecting the positions of roadIDs included in the location movement information of the mobile communication terminals of the mobile objects according to time. Analytical Method. 청구항 17에 있어서,
상기 이동 패턴을 탐색하는 단계는,
상기 순차패턴 탐색 모듈에 의해 탐색된 상기 순차패턴에 근거하여 시간의 변화에 따른 도로상의 이동 패턴을 상기 지도 데이터 상에 표시하는 단계;를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 유동인구 정보 분석 방법.18. The method of claim 17,
Searching for the movement pattern,
And displaying, on the map data, a movement pattern on a road according to a change in time based on the sequence pattern searched by the sequence pattern search module.
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Cited By (13)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR20140056461A (en) * 2012-10-25 2014-05-12 에스케이텔레콤 주식회사 Supporting method for forecasting population density and apparatus supporting the same
KR101481895B1 (en) * 2012-11-13 2015-01-12 인스티튜트 포 인포메이션 인더스트리 Method, device and recording media for searching target clients
KR20170011780A (en) 2015-07-24 2017-02-02 울산과학기술원 Population statistic simulation method
KR101712022B1 (en) * 2015-10-29 2017-03-13 김명락 Method and server for constructing and utilizing needs traffic information database
KR20180017085A (en) * 2015-06-12 2018-02-20 알리바바 그룹 홀딩 리미티드 Location information providing method and device
KR20180087594A (en) * 2017-01-25 2018-08-02 초록소프트 주식회사 Method and server for constructing people flow information comprising user's needs
KR20180124931A (en) * 2016-03-16 2018-11-21 알리바바 그룹 홀딩 리미티드 Method and device for determining attribute information of a geographic location
KR101982159B1 (en) * 2018-06-07 2019-05-24 넥스엔정보기술(주) A method of measuring floating population using information on floating population divided by category
KR20190138982A (en) * 2018-06-07 2019-12-17 에스케이플래닛 주식회사 Service apparatus, and control method thereof
KR20200030044A (en) * 2018-04-12 2020-03-19 (주)에어포스 Operating method analysis of commercial power big data system using floating population data
JP2021093088A (en) * 2019-12-12 2021-06-17 ヤフー株式会社 Processing device, processing method, and processing program
CN114187150A (en) * 2021-11-04 2022-03-15 安捷中科(北京)数据科技有限公司 Multi-dimensional real-time monitoring method and system for floating population
WO2024096673A1 (en) * 2022-11-04 2024-05-10 안은희 Method for calculating congestion in real time, and device for performing same

Families Citing this family (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR102313229B1 (en) 2019-12-26 2021-10-19 주식회사 디파인 System for counting floating based on direction of movement

Family Cites Families (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20010043721A1 (en) * 2000-03-21 2001-11-22 Sarnoff Corporation Method and apparatus for performing motion analysis on an image sequence

Cited By (16)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR20140056461A (en) * 2012-10-25 2014-05-12 에스케이텔레콤 주식회사 Supporting method for forecasting population density and apparatus supporting the same
KR101481895B1 (en) * 2012-11-13 2015-01-12 인스티튜트 포 인포메이션 인더스트리 Method, device and recording media for searching target clients
US9288650B2 (en) 2012-11-13 2016-03-15 Institute For Information Industry Method, device and recording media for searching target clients
KR20180017085A (en) * 2015-06-12 2018-02-20 알리바바 그룹 홀딩 리미티드 Location information providing method and device
KR20170011780A (en) 2015-07-24 2017-02-02 울산과학기술원 Population statistic simulation method
KR101712022B1 (en) * 2015-10-29 2017-03-13 김명락 Method and server for constructing and utilizing needs traffic information database
WO2017073966A1 (en) * 2015-10-29 2017-05-04 김명락 Method for building and utilizing database of needs movement information and server therefor
KR20180124931A (en) * 2016-03-16 2018-11-21 알리바바 그룹 홀딩 리미티드 Method and device for determining attribute information of a geographic location
US11449530B2 (en) 2016-03-16 2022-09-20 Advanced New Technologies Co., Ltd. Determining attribute information of geographical locations
KR20180087594A (en) * 2017-01-25 2018-08-02 초록소프트 주식회사 Method and server for constructing people flow information comprising user's needs
KR20200030044A (en) * 2018-04-12 2020-03-19 (주)에어포스 Operating method analysis of commercial power big data system using floating population data
KR101982159B1 (en) * 2018-06-07 2019-05-24 넥스엔정보기술(주) A method of measuring floating population using information on floating population divided by category
KR20190138982A (en) * 2018-06-07 2019-12-17 에스케이플래닛 주식회사 Service apparatus, and control method thereof
JP2021093088A (en) * 2019-12-12 2021-06-17 ヤフー株式会社 Processing device, processing method, and processing program
CN114187150A (en) * 2021-11-04 2022-03-15 安捷中科(北京)数据科技有限公司 Multi-dimensional real-time monitoring method and system for floating population
WO2024096673A1 (en) * 2022-11-04 2024-05-10 안은희 Method for calculating congestion in real time, and device for performing same

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