KR20190104822A - 생활 인구 추정 시스템 및 방법 - Google Patents

Abstract

기지국에 수신되는 개별신호를 집계구 단위로 배분하기 위하여 요일과 시간대를 기준으로 실측치인 주민등록인구, 사업체종사자수, 교통승하자 인원수, 건물유형, 도로유형, 용도별 면적을 결합하여 가중치 할당 모델을 생성할 수 있다. 현존하는 인구 수를 대표하기 위해 각 시간대별로 개개인의 최종위치를 사용하여 특정 시간대의 인구의 합계를 전체 인구수와 유사하게 산출되도록 할 수 있다. 야간 시간대의 체류시간과 체류일수를 기준으로 체류형인지 또는 방문형인지와 숙박일수를 구분하여 지역에 실제 거주하는 인구를 파악할 수 있다. 등록 인구의 추정을 위해 행정동, 성별, 연령대별 LTE 가입 비율을 적용하여 보정할 수 있다. 10세 미만과 80세 이상과 같이 모바일 활용도가 낮은 인구의 경우 보정 로직을 적용하여 전국구 인구를 기준으로 추정할 수 있다. 외국인을 체류형인 장기 외국인과 방문형인 단기 외국인으로 구분하여 생활 인구를 추정하기 위한 자료로 이용할 수 있다.

Description

생활 인구 추정 시스템 및 방법{SYSTEM AND METHOD FOR ESTIMATING LIVING POPULATION}

본 발명은 생활 인구 추정 시스템 및 방법에 관한 것이다.

LTE(Long Term Evolution) 통신 기술은 개인의 위치와 관련된 로그를 수집한다. 개인의 위치와 관련된 로그 중 S1AP(S1 application protocol) 로그는 개인에게 할당할 최적의 기지국을 선정하는데 활용된다. S1AP 로그를 활용하면 개개인의 위치를 파악하여 이동량과 이동동선을 측정할 수 있다. 이를 통해, 개인정보 보호지침에 따라 개인을 식별하지 않고, 특정 지역 내에 존재하는 인구를 파악하여 생활인구로 정의하고, 생활인구의 양과 동선을 확인하여 공공기관의 정책결정 및 상업적인 용도로 활용이 가능하도록 가공된 생활 인구 정보를 제공할 수 있다는 장점을 갖는다.

특정 시간대별 지역 내 인구를 측정하고, 그 이동량을 산출하도록 하는 생활 인구 추정 시스템 및 그 방법을 제공하고자 한다. 생활 인구의 양과 동선을 확인하여 공공 기관의 정책 결정 및 상업적인 용도로 활용 가능하도록 가공하는 생활 인구 추정 시스템 및 그 방법을 제공하고자 한다. 본 실시예가 이루고자 하는 기술적 과제는 상기된 바와 같은 기술적 과제들로 한정되지 않으며, 또 다른 기술적 과제들이 존재할 수 있다.

기지국에 수신되는 개별신호를 집계구 단위로 배분하기 위하여 요일과 시간대를 기준으로 실측치인 주민등록인구, 사업체종사자수, 교통승하자 인원수, 건물유형, 도로유형, 용도별 면적을 결합하여 가중치 할당 모델을 생성할 수 있다. 현존하는 인구 수를 대표하기 위해 각 시간대별로 개개인의 최종위치를 사용하여 특정 시간대의 인구의 합계를 전체 인구수와 유사하게 산출되도록 할 수 있다. 야간 시간대의 체류시간과 체류일수를 기준으로 체류형인지 또는 방문형인지와 숙박일수를 구분하여 지역에 실제 거주하는 인구를 파악할 수 있다. 등록 인구의 추정을 위해 행정동, 성별, 연령대별 LTE 가입 비율을 적용하여 보정할 수 있다. 10세 미만과 80세 이상과 같이 모바일 활용도가 낮은 인구의 경우 보정 로직을 적용하여 전국구 인구를 기준으로 추정할 수 있다. 외국인을 체류형인 장기 외국인과 방문형인 단기 외국인으로 구분하여 생활 인구를 추정하기 위한 자료로 이용할 수 있다.

전술한 본 발명의 과제 해결 수단 중 어느 하나에 의하면, 특정 시간대별 지역 내 인구를 측정하고, 그 이동량을 산출하도록 하는 생활 인구 추정 시스템 및 그 방법을 제공할 수 있다. 생활 인구의 양과 동선을 확인하여 공공 기관의 정책 결정 및 상업적인 용도로 활용 가능하도록 가공하는 생활 인구 추정 시스템 및 그 방법을 제공할 수 있다.

도 1a 내지 도 1m은 본 발명의 일 실시예에 따른 서울시의 생활 인구를 추계한 결과를 설명하기 위한 예시적인 도면이다.
도 2a 내지 도 2f는 본 발명의 일 실시예에 따른 생활 인구를 작성하는 과정을 설명하기 위한 예시적인 도면이다.
도 3a 및 도 3b는 본 발명의 일 실시예에 따른 생활 인구의 추계 결과의 정확도를 검증하는 과정을 설명하기 위한 예시적인 도면이다.

아래에서는 첨부한 도면을 참조하여 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자가 용이하게 실시할 수 있도록 본 발명의 실시예를 상세히 설명한다. 그러나 본 발명은 여러 가지 상이한 형태로 구현될 수 있으며 여기에서 설명하는 실시예에 한정되지 않는다. 그리고 도면에서 본 발명을 명확하게 설명하기 위해서 설명과 관계없는 부분은 생략하였으며, 명세서 전체를 통하여 유사한 부분에 대해서는 유사한 도면 부호를 붙였다.

명세서 전체에서, 어떤 부분이 다른 부분과 "연결"되어 있다고 할 때, 이는 "직접적으로 연결"되어 있는 경우뿐 아니라, 그 중간에 다른 소자를 사이에 두고 "전기적으로 연결"되어 있는 경우도 포함한다. 또한 어떤 부분이 어떤 구성요소를 "포함"한다고 할 때, 이는 특별히 반대되는 기재가 없는 한 다른 구성요소를 제외하는 것이 아니라 다른 구성요소를 더 포함할 수 있는 것을 의미하며, 하나 또는 그 이상의 다른 특징이나 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부분품 또는 이들을 조합한 것들의 존재 또는 부가 가능성을 미리 배제하지 않는 것으로 이해되어야 한다.

본 명세서에 있어서 '부(部)'란, 하드웨어에 의해 실현되는 유닛(unit), 소프트웨어에 의해 실현되는 유닛, 양방을 이용하여 실현되는 유닛을 포함한다. 또한, 1 개의 유닛이 2 개 이상의 하드웨어를 이용하여 실현되어도 되고, 2 개 이상의 유닛이 1 개의 하드웨어에 의해 실현되어도 된다.

본 명세서에 있어서 단말 또는 디바이스가 수행하는 것으로 기술된 동작이나 기능 중 일부는 해당 단말 또는 디바이스와 연결된 서버에서 대신 수행될 수도 있다. 이와 마찬가지로, 서버가 수행하는 것으로 기술된 동작이나 기능 중 일부도 해당 서버와 연결된 단말 또는 디바이스에서 수행될 수도 있다.

이하 첨부된 도면을 참고하여 본 발명의 일 실시예를 상세히 설명하기로 한다.

LTE(Long Term Evolution) 통신 기술은 개인의 위치와 관련된 로그를 수집한다. 개인의 위치와 관련된 로그 중 S1AP(S1 application protocol) 로그는 개인에게 할당할 최적의 기지국을 선정하는데 활용된다. S1AP 로그를 활용하면 개개인의 위치를 파악하여 이동량과 이동동선을 측정할 수 있다. 이를 통해, 개인정보 보호지침에 따라 개인을 식별하지 않고, 특정 지역 내에 존재하는 인구를 파악하여 생활인구로 정의하고, 생활인구의 양과 동선을 확인하여 공공기관의 정책결정 및 상업적인 용도로 활용이 가능하도록 가공된 생활 인구 정보를 제공할 수 있다는 장점을 갖는다.

본 발명에서는 특정 시간대별 지역 내 인구를 측정하고, 그 이동량을 산출하도록 하는 생활 인구 추정 시스템 및 그 방법을 제공하고자 한다. 또한, 생활 인구의 양과 동선을 확인하여 공공 기관의 정책 결정 및 상업적인 용도로 활용 가능하도록 가공하는 생활 인구 추정 시스템 및 그 방법을 제공하고자 한다.

서울의 주민등록상의 인구는 2010년 1,058만, 2013년 1,039만, 2017년 1,013만(외국인 제외시 986만)으로 2010년 이후 꾸준히 감소하고 있다. 이로 인해, 서울의 행정 수요가 감소될 것으로 예측되고 있으나, 도시 활력의 척도인 경제 활동 인구와 주간 인구는 오히려 증가하고 있다.

이와 같이, 상주 인구(Residence Population)가 도시 서비스의 수요를 잘 설명하지 못하는 경우, UN에서는 서비스 인구(Service Population)를 작성하도록 권고하고 있다.

생활 인구란 특정 시점, 특정 지역에 존재하는 모든 인구를 의미하는 것으로, 예를 들어, 서울에 거주하거나 업무, 관광 쇼핑 등 일시적으로 서울을 찾아 행정 수요를 유발하는 인구를 의미한다. 여기서, 특정 시점은 00시, 01시, ..., 23시와 같이 1시간 단위의 시각을 의미하고, 특정 지역은 서울시(전체), 자치구(25개), 행정동(424개), 집계구(19,153개)의 각 지역 단위를 의미하는 것일 수 있다.

기존의 유동인구의 경우, 연 1회, 1천개지점의 표본 조사를 계측기를 활용하여 측정하였으나 고비용에 활용이 제한적이라는 단점을 가졌다. 그러나 생활 인구의 경우, 매일 5일 전의 데이터를 이용하여, 서울 전역(19,153개)에 대해 휴대폰의 LTE 시그널 데이터를 활용하여 측정함으로써, 무료로 생활 인구를 측정할 수 있고, 모든 공공 기관에서 생활 인구 정보를 이용할 수 있도록 전면 개방이 가능하다는 장점을 갖는다.

따라서, 본 발명에서는 서울시가 보유한 공공의 빅데이터와 휴대폰의 LTE 시그널 데이터를 이용하여 생활 인구를 추계하고, 추계된 생활 인구는 서울시에서 운영 중인 서울열린데이터광장를 통해 일단위의 생활 인구 데이터가 제공되도록 할 수 있다.

도 1a 내지 도 1m은 본 발명의 일 실시예에 따른 서울시의 생활 인구를 추계한 결과를 설명하기 위한 예시적인 도면이다.

도 1a는 본 발명의 일 실시예에 따른 주민등록인구와 생활 인구를 비교한 예시적인 도면이다. 도 1a를 참조하면, 서울시의 생활 인구는 평균 1,151만명으로, 12월 20일(수) 14시경에 최대 1,225만명으로, 10월 2일(월, 임시휴일) 7시경에 최소 896만명으로 추계되었다. 이는, 10,125천명인 주민등록인구와 대비하여 최대 213만명이 차이가 나게 된다.

도 1b는 본 발명의 일 실시예에 따른 내국인과 외국인의 생활 인구를 비교한 예시적인 도면이다. 도 1b를 참조하면, 전체 생활 인구는 11,511천명으로, 12월 20일(수) 14시경에 최대 12,249천명으로, 10월 2일(월, 임시휴일) 7시경에 최소 8,963천명으로 추계되었다. 이 중 내국인의 평균 생활 인구는 10,896천명으로, 12월 20일 수요일 14시경에 최대 11,654천명으로, 10월 2일(월, 임시휴일) 7시경에 최소 8,381천명으로 추계되었다. 또한, 이 중 외국인의 평균 생활 인구는 615천명으로, 12월 31일(일) 22시경에 최대 700천명으로, 10월 10일(화) 9시경에 538천명으로 추계되었다. 외국인은 장기 체류 외국인과 단기 체류 외국인을 포함하며, 장기 체류 외국인의 평균 생활 인구는 416천명으로, 12월 31일(일) 17시경에 448천명으로, 10월 2일(월, 임시휴일) 8시경에 최소 377천명으로 추계되었으며, 단기 체류 외국인의 평균 생활 인구는 199천명으로, 12월 31일(일) 3시경에 최대 262천명으로, 10월 10일(화) 12시 경에 최소 129천명으로 추계되었다.

도 1c는 본 발명의 일 실시예에 따른 평균 생활 인구와 연휴 기간의 생활 인구를 비교한 예시적인 도면이다. 도 1c를 참조하면, 서울시의 추석 연휴 기간의 생활 인구는 평균 1,015만명으로, 10월 2일 7시경에 최소 896만명, 10월 9일 18시 경에 최대 1,138만명으로 추계되었으며, 추석 연휴 기간 동안의 생활 인구는 평균 생활 인구(1,151만명) 대비 255만명이 일시적으로 감소한 것을 알 수 있다.

도 1d는 본 발명의 일 실시예에 따른 시간대별 및 요일별 생활 인구를 비교한 예시적인 도면이다. 도 1d를 참조하면, 서울시의 평균 생활 인구는 1,151만명이지만, 평일의 경우 새벽 시간 대비 낮 시간에 생활 인구가 70만명이 증가하며, 주말보다 평일에 생활 인구가 36만명이 증가한 것을 알 수 있다.

도 1e는 본 발명의 일 실시예에 따른 성별 및 연령대별 생활 인구와 주민등록인구를 비교한 예시적인 도면이다. 도 1e를 참조하면, 서울시의 내국인 성별 및 연령별 생활 인구 및 주민등록인구를 비교하면, 연령대별 생활 인구와 주민등록인구는 20~30대에서 가장 큰 차이를 보이는 것을 알 수 있다.

도 1f는 본 발명의 일 실시예에 따른 사업체와 대학가가 밀집한 자치구의 생활 인구 및 주민등록인구를 도시한 예시적인 도면이다. 도 1f를 참조하면, 사업체가 집중된 중구와 대학가인 성북구의 경우, 생활 인구 및 주민등록인구 간의 차이가 많이 발생하는 것을 알 수 있다.

도 1g는 본 발명의 일 실시예에 따른 자치구별 생활 인구 및 주민등록인구를 비교한 예시적인 도면이다. 도 1g를 참조하면, 주민등록인구는 송파구(67만)>강서구(61만)>강남구(56만) 순으로 산출되었지만, 생활 인구는 강남(85만)>송파(77만)>서초구(62만) 순으로 산출된 것을 알 수 있다.

도 1h는 본 발명의 일 실시예에 따른 시간대별 생활 인구를 도시한 예시적인 도면이다. 도 1h를 참조하면, 낮시간대의 경우 강남구, 중구, 종로구 등은 생활 인구가 증가하는 반면, 관악구, 중랑구, 은평구 등은 생활 인구가 감소한 것을 알 수 있다.

도 1i는 본 발명의 일 실시예에 따른 행정동별 주민등록인구와 생활 인구를 비교한 예시적인 도면이다. 도 1i를 참조하면, 주민등록인구는 은평구 진관동(55,348명)>강서구 화곡제1동(53,666명)>양천구 신정3동(50,297명) 순으로 도출되었지만, 생활 인구는 강남구 역삼1동(117,706명)>마포구 서교동(100,856명)>영등포구 여의도동(96,772명) 순으로 도출된 것을 알 수 있다.

도 1j는 본 발명의 일 실시예에 따른 생활 인구의 밀도를 도시한 예시적인 도면이다. 도 1j를 참조하면, 자치구 중 생활인구 밀집지역은 중구>동대문구>동작구>영등포구 순으로 도출되었으며, 행정동의 생활 인구 밀집지역은 중구 명동>관악구 신림동>노원구 상계2동>마포구 서교동 순으로 도출된 것을 알 수 있다.

도 1k는 본 발명의 일 실시예에 따른 홍대의 시간대별 및 연령대별 생활 인구를 도시한 예시적인 도면이다. 도 1k를 참조하면, 홍대앞의 생활 인구의 경우, 시간대는 금요일부터 일요일 밤늦게까지 20대의 생활 인구가 많은 것을 알 수 있다.

도 1l은 본 발명의 일 실시예에 따른 자치구별 장기 체류 외국인 및 단기 체류 외국인의 생활 인구를 비교한 예시적인 도면이다. 도 1l을 참조하면, 장기 체류 외국인의 생활 인구의 경우, 영등포구(37천명)>구로구>동대문구 순으로 도출되고, 단기 체류 외국인의 생활 인구의 경우, 중구(69천명)>강남구>종로구 순으로 도출된 것을 알 수 있다.

도 1m은 본 발명의 일 실시에에 따른 수도권의 생활 인구를 도시한 예시적인 도면이다. 도 1m을 참조하면, 서울에서 생활하는 서울 외의 지역의 생활 인구는 최대 165만명으로, 고양시(15만4천명)>성남시(14만3천명)>부천시(11만9천명)>남양주(11만명)>용인시(9만3천명)>의정부(6만9천명) 순으로 경기도(78.6%) 및 인천(10.5%)가 전체의 89.2%를 차지하는 것을 알수 있다.

이와 같이, 생활 인구의 분석을 통해 상권 분석을 통한 창업 지원 및 중소기업의 마케팅 지원과 같이 서울 경제를 활성화시킬 수 있으며, 정확한 시민생활상을 측정 및 데이터에 기반한 과학적 정책 결정과 같이 행정 패러다임을 전환시킬 수 있으며, 행정기관과 기업의 보유 데이터 공개 및 학술 연구 지원 등 데이터 이용 활성화와 같이 데이터를 공유하고 활용할 수 있다는 장점을 갖는다.

도 2a 내지 도 2f는 본 발명의 일 실시예에 따른 생활 인구를 작성하는 과정을 설명하기 위한 예시적인 도면이다. 도 2a 내지 도 2f를 참조하면, 본 발명은 기지국에 수신되는 개별신호를 집계구 단위로 배분하기 위하여 요일과 시간대를 기준으로 실측치인 주민등록인구, 사업체종사자수, 교통승하자 인원수, 건물유형, 도로유형, 용도별 면적을 결합하여 가중치 할당 모델을 생성할 수 있다. 현존하는 인구 수를 대표하기 위해 각 시간대별로 개개인의 최종위치를 사용하여 특정 시간대의 인구의 합계를 전체 인구수와 유사하게 산출되도록 할 수 있다. 야간 시간대의 체류시간과 체류일수를 기준으로 체류형인지 또는 방문형인지와 숙박일수를 구분하여 지역에 실제 거주하는 인구를 파악할 수 있다. 등록 인구의 추정을 위해 행정동, 성별, 연령대별 LTE 가입 비율을 적용하여 보정할 수 있다. 10세 미만과 80세 이상과 같이 모바일 활용도가 낮은 인구의 경우 보정 로직을 적용하여 전국구 인구를 기준으로 추정할 수 있다. 외국인을 체류형인 장기 외국인과 방문형인 단기 외국인으로 구분하여 생활 인구를 추정하기 위한 자료로 이용할 수 있다.

도 2a는 본 발명의 일 실시예에 따른 LTE 시그널을 기반으로 생활 인구를 작성하는 과정을 설명하기 위한 예시적인 도면이다. 도 2a를 참조하면, 본 발명에서는 LTE 시그널 데이터를 활용하여 생활 인구를 추계하는 방법을 제공할 수 있다.

기존의 통화/문자 기반으로 하는 생활 인구를 추계하는 방법은 개인이 이용하는 데이터의 발생량에 대한 개인차가 크고, 통화 착/발신 또는 문자 수/발신 시점에 데이터가 발생됨에 따라 데이터의 발생 간격이 불규칙하고, 야간 시간 신호의 발생이 축소되며, 사용자가 휴대폰을 사용하지 않으면 레코드가 존재하지 않는다는 단점을 가지고 있었다.

그러나 LTE 시그널 데이터를 기반으로 하는 생활 인구를 추계하는 방법은 개인이 이용하는 데이터의 발생량에 대한 개인차가 적고, 데이터가 주기적으로 발생되며, 기지국의 변경 시, 데이터의 사용 등으로 발생됨에 따라 데이터가 고르게 발생되고, 사용자가 휴대폰을 사용하는지의 여부와 관계없이 레코드가 발생한다는 장점을 갖는다.

도 2b 내지 도 2e는 본 발명의 일 실시예에 따른 내국인 통신가입자의 생활 인구를 산출하는 과정을 설명하기 위한 예시적인 도면이다.

도 2b는 본 발명의 일 실시예에 따른 시각별로 내국인 통신가입자가 위치하는 기지국을 산출하는 과정을 도시한 예시적인 도면이다. 도 2b를 참조하면, 특정 시점의 생활인구를 내국인 통신 가입자의 특정 시점에서 가장 최근 시그널과 시그널이 잡힌 기지국을 기준으로 작성할 수 있다. 예를 들어, 제 1 시점에서 A 기지국, 제 2 시점에서 B 기지국, 제 3 시점에서 C 기지국, 제 4 시점에서 C 기지국, 제 5 시점에서 A 기지국으로 기지국을 산출할 수 있다.

도 2c는 본 발명의 일 실시예에 따른 기지국의 산출을 통해 도출된 생활 인구에 보정 계수를 적용하는 과정을 설명하기 위한 예시적인 도면이다. 도 2c를 참조하면, 특정 시점의 지역별로 존재하는 내국인 통신가입자를 전국에 존재하는 인구로 보정할 수 있다. 제 1 단계에서, MS 보정 계수를 적용할 수 있다. MS 보정 계수는 통신사의 휴대폰 시장점유율의 역수를 나타내는 것일 수 있다. 제 2 단계에서, LTE 가입률 보정계수를 적용할 수 있다. 보정계수는 (행정동*성*연령)으로 구성될 수 있으며, 이는 통신사의 휴대폰 가입자 중 LTE 가입자의 비중을 나타내는 것일 수 있다. 제 3 단계에서, 휴대폰 온(on) 비율에 대한 보정계수를 적용할 수 있다. 휴대폰 온 비율은 휴대폰 오프(off), 기기결함, 기지국 통신 결함 등을 포함할 수 있다. 제 4 단계에서, 성*연령을 비교하여 추가 보정할 수 있다. 이는, 제 1 단계~제 3 단계에서 보정을 수행한 후, 전국의 통신가입자 수와 전국의 주민등록인구와 비교함으로써, 추가 보정을 수행할 수 있다.

도 2d는 본 발명의 일 실시예에 다른 기지국 생활 인구의 집계구를 배분하는 과정을 설명하기 위한 예시적인 도면이다. 도 2d를 참조하면, 기지국의 생활 인구를 기지국과 집계구가 교차하는 지역을 서브(sub) 집계구 단위로 배분하여, 서브 집계구의 생활 인구 배분을 위한 생활 인구 추정 모형을 개발할 수 있다. 예를 들어, 제 1 지역, 제 2 지역, 제 3 지역을 기지국과 집계구 교차하는 지역인 서브 집계구로 산출할 수 있다. 또한, 생활 인구와 기지국 단위의 지역공공정보의 통계모형을 개발하여, 요일(7)x시각(24)=총 168개의 모형을 개발할 수 있다. 지역공공정보의 통계모형은 주민등록인구, 근무인구, 사업체수, 대중교통승하차인구, 건물연면적, 도로면적, 토지유형(주거지, 준주거지 등) 등을 포함할 수 있다.

도 2e는 본 발명의 일 실시예에 따른 저연령대 및 고연령대의 생활 인구를 대체하는 과정을 설명하기 위한 예시적인 도면이다. 도 2e를 참조하면, LTE 가입률이 떨어지는 저연령층(0~9세) 및 고연령층(80세이상)에 대한 생활 인구를 대체할 수 있다. 예를 들어, 저연령층의 경우, 10~14세 생활인구에 주민등록인구비율을 반영하여 저연령층의 생활인구 산출비율(남자 10~14세 대비 10세 미만, 1.5891)에 집계구(10~14세 남자 생활인구, 100)를 곱함으로써, 집계구의 10세 미만의 남자의 생활 인구(159)를 산출할 수 있다. 다른 예를 들어, 고연령층의 경우, 70~79세 생활인구에 주민등록인구비율을 반영하여 저연령대 생활인구 산출비율(남자 70~79세 대비 80세 이상, 0.4493)에 집계구(70~79세 남자 생활인구, 100)를 곱함으로써, 집계구의 80세 이상의 남자의 생활 인구(45)를 산출할 수 있다.

도 2f는 본 발명의 일 실시예에 따른 외국인의 생활 인구를 추계하는 과정을 설명하기 위한 예시적인 도면이다. 도 2f를 참조하면, 외국인 LTE 시그널 정보를 이용하여 장기 체류 외국인을 추계하고, 외국인 로밍 정보를 이용하여 단기 체류 외국인을 추계할 수 있다. 장기 체류 외국인의 경우, 국내 휴대폰에 가입한 외국인의 이용 정보 및 외국인 등록증이 있는 외국인에 대한 외국인 LTE 시그널 정보를 이용하여 추계하고, 단기 체류 외국인의 경우, 자국이동통신을 이용하면서 국내의 로밍서비스를 제공받는 외국인에 대한 외국인 로밍정보를 이용하여 추계할 수 있다.

외국인의 생활 추계과정은 외국인의 추계과정과 동일하나, 보정 계수는 국적별 보정을 적용할 수 있다. 예를 들어, 휴대전화 사용률이 저조한 저연령대의 경우, 전국의 국내 장기 체류 외국인의 저연령대 보정 계수(1.0377)를 전국의 통신사를 이용하는 장기 외국인 수(106,223)에 적용하여 저연령대의 생활 인구(110,222)를 보정할 수 있다. 다른 예를 들어, 국적별 국내 체류 외국인을 참고하는 경우, 전국의 국내 장기 체류 외국인(821,785) 및 저연령대 보정계수가 적용된 전국의 통신사를 이용하는 장기 외국인 수(110,222)에 기초하여 국적별 보정계수(7.4557)를 산출하여, 기지국 단위의 통신사 가입자 수에 반영함으로써 외국인의 생활 인구를 산출할 수 있다.

도 3a 및 도 3b는 본 발명의 일 실시예에 따른 생활 인구의 추계 결과의 정확도를 검증하는 과정을 설명하기 위한 예시적인 도면이다.

도 3a는 본 발명의 일 실시예에 따른 어린의 대공원에 대한 생활 인구의 추계 결과의 정확도를 검증하는 과정을 설명하기 위한 예시적인 도면이다. 도 3a를 참조하면, 어린이 대공원은 센서를 이용하여 입장객수를 자동으로 집계한다. 이 때, 어린이 대공원이 포함된 집계구의 경우 A 지역인 선화예술고등학교와 B지역인 육영재단어린이회관은 입장객수로 파악이 되지 않는 지역이라는 특성을 갖는다. 어린이 대공원은 입장객수와 생활인구 그래프를 통해 운영시간의 입장객 수와 생활인구가 상당히 높은 연관성이 있는 것으로 나타난 것을 알 수 있다.

도 3b는 본 발명의 일 실시예에 따른 월드컵 경기장에 대한 생활 인구의 추계 결과의 정확도를 검증하는 과정을 설명하기 위한 예시적인 도면이다. 도 3b를 참조하면, 월드컵 경기장은 판매 입장권수를 이용하여 입장객수를 집계하며, 월드컵 경기장이 포함된 집계구의 경우 A지역에 마포구정 및 마포보건소가 위치하며 월드컵 경기장 내에 홈플러스 할인마트가 위치하여 입장객수로 파악이 되지 않는 지역이라는 특성을 갖는다. 월드컵 경기장은 판매 입장권수 63,124매이고, 경기시작 시각인 21시의 생활 인구는 46,035명으로 산출될 수 있다. 이 때, 경기 진행 시간 동안의 생활 인구는 63,049명이고, 경기 전후 1시간까지 포함한다면 66,561명으로 산출될 수 있다.

이러한 서울시의 생활 인구는 인구통계학적으로 작성되어, LTE 시그널 데이터를 이용하여 존재하는 인구 추계를 산출하고, 관광 인구의 개념을 반영함으로써 생활 인구의 생산 기반을 마련할 수 있다. 또한, 향후 인구통계학을 뛰어 넘어 LTE 시그널 데이터의 시공간적 패턴을 분석하여 학업을 위한 인구, 쇼핑하는 인구, 재난 피해규모에 대한 인구, 교통수단을 이용하는 인구, 행정서비스에서 요구하는 인구와 같이 목적별 생활 인구를 작성하여 고도화 작업을 진행할 수 있다.

이를 통해, 본 발명은 특정 시간대별 지역 내 인구를 측정하고, 그 이동량을 산출하도록 하는 생활 인구 추정 시스템 및 그 방법을 제공할 수 있다. 생활 인구의 양과 동선을 확인하여 공공 기관의 정책 결정 및 상업적인 용도로 활용 가능하도록 가공하는 생활 인구 추정 시스템 및 그 방법을 제공할 수 있다.

Claims (1)

1. 특정 시간대별 지역 내 인구를 측정하고, 그 이동량을 산출하도록 하는 생활 인구를 추정하고, 추정된 생활 인구의 양과 동선을 확인하여 용도별 생활 인구를 추정하는 방법.

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