서울 생활이동 인구란?

서울 안에서 이동하거나 서울 외부에서 서울로 오고 간 이동으로 통근, 통학, 쇼핑, 여가 등 행정수요를 유발하는 모든 이동

서울 생활이동 현황 (2020. 01 기준)

일평균

유입
15,644,789
유출
15,637,526

월간

총 유입
484,988,445
총 유출
484,763,293

데이터 내려받기

유의사항
서울 생활이동은 통계적 방법에 의해 추정된 데이터로 특정 지역이나 시점에 따라 실제와 다를 수 있습니다.
제공 데이터는 개인정보 비 식별화를 위하여 ‘3명’ 이하인 경우 “ * ” 처리
이동 유형은 H(야간상주지), W(주간상주지), E(기타 지역)를 의미합니다. 예) HW : 야간상주지에서 주간상주지로 이동
행정동, 자치구 단위는 수도권(서울, 경기, 인천) 지역만 나오고 나머지 지역은 시ㆍ도 단위로 나옵니다.

FAQ

A답변
생활이동은 특정 시점에 서울 안에서 이동하거나 서울 외부에서 서울로 오고 간 이동으로,  통근·통학·쇼핑·여가 등 서울시의 행정수요를 유발하는 모든 이동을 의미합니다.
A답변
생활이동 데이터 개발의 초기 목적은,  시민 삶의 질에 미치는 영향이 큰 통근·통학 시간 개선을 위한 객관적인 데이터를 확보하고자 하는 것이었습니다.
개발이 진행되면서 통근·통학 외에도 시민의 이동을 세밀한 시·공간 단위로 분석할 수 있는 데이터를 개발하였고,  이를 통해 주택·교통 분야 등 시의 다양한 정책 수요에 시의성 있게 대응할 수 있을 것으로 생각됩니다.
A답변
서울시 열린데이터광장(data.seoul.go.kr)을 통해 누구나 활용할 수 있으며,  서울시 빅데이터 캠퍼스에서는 보다 세분된 형태(교통폴리곤·20분 단위)의 데이터를 활용할 수 있습니다.
A답변
서울 생활이동은 연령·성별 데이터를 포함하여 일,  시각 단위로 생산되며,  갱신주기(측정주기)는 매일(1개월 전 데이터)입니다.
서울 생활이동 데이터는 열린데이터광장을 통해 요일(월)단위로 집계하여 제공됩니다.
A답변
생활이동 데이터는 연령·성·시간 단위의 모바일 기반 이동(mobility) 데이터를 시민에게 무료 공개하는 첫 사례입니다.
이러한 데이터는 연속성이 매우 중요합니다.
KT와 협약하여 최소 3년간은 지속적으로 공개 예정이며,  시민 활용도가 높을 경우 모델을 지속적으로 발전시켜 구축·배포해나갈 예정입니다.
A답변
교통폴리곤은 한국교통연구원에서 새롭게 개발한 공간 단위입니다.
모바일 데이터를 기반으로 시민 이동을 추정하기 위해,  KT 기지국의 수신 범위를 고려해 통계청의 집계구*를 병합하여 제작했습니다.
집계구는 통계청의 최소 통계 집계 단위로서,  인구총조사 등 국가의 주요 통계가 이 공간 단위로 수집됩니다.
이에,  교통폴리곤이 다른 공간 단위(격자,  교통거점,  국가기초구역 등)보다 다른 사회경제지표와의 결합이 용이하여 생활이동 데이터의 활용도를 높일 수 있을 것으로 판단했습니다.
* 집계구: 통계청에서 통계정보를 제공하기 위해 구축한 최소 통계집계 단위로,  서울은 약 1만9천여개 있음.
    단순히 크기로만 비교한다면 주소 통/반의 통과 비슷하다고 할 수 있음.
A답변
생활이동 중 통근·통학 등 정기 통행과 쇼핑·여가 등의 비정기 통행을 판별하기 위해,  이동의 출발지와 도착지 유형을 구분한 것입니다.
일례로 야간상주지는 집,  주간상주지는 직장 또는 학교로 볼 수 있으며,  야간상주지에서 주간상주지로의 이동은 출근·등교 이동으로 해석할 수 있습니다.
이동자 개인별로 1달 동안 새벽시간대(오전 5시 포함)에 오래 체류한 지역(60시간 이상)을 야간상주지로,  주간에 오래 체류한 지역을 주간상주지로 추정했습니다.
보다 구체적인 상주지 도출 방법은 데이터와 함께 배포되는 매뉴얼을 참고하시기 바랍니다.
A답변
다양한 출·퇴근 소요시간 관련 통계·데이터를 분석한 결과,  모바일 데이터 기반 결과가 현장조사기반 결과보다 더 길게 집계되었습니다.
일례로 서울 관련 평균 출·퇴근 소요시간은 가구통행실태조사(2019)가 41.7분인 반면,  생활이동(2021.5.)은 53분으로 산출되었습니다.
서베이는 개인 응답에 의한 추정 값인 반면,  통신데이터는 실제 측정값이라는 점에서 후자의 신뢰도가 더 높다고 할 수 있겠으나,  구체적인 원인은 추가 연구가 필요합니다.
A답변
다양한 활용 분야가 있겠으나,  특히 도시계획 측면에서 청년주택을 포함한 공공주택의 입지 선정에 활용할 수 있으며,  대중교통 인프라가 부족한 지역에 버스 노선을 신설·조정하거나,  도로·교통 노선 신설 시 이동량 변화를 파악하여 향후 교통 계획에 반영할 수 있을 것으로 기대합니다.
A답변
시민이동을 파악할 수 있는 유사 통계는 국토교통부의 ‘가구통행실태조사’,  ‘대중교통 현황조사’,  통계청의 ‘인구주택총조사’ 중 통근·통학 인구가 있으며,  유사 데이터로는 대중교통(버스·지하철) 이동을 파악할 수 있는 스마트카드사의 ‘서울시 대중교통 및 지하철 1회권 승하차 데이터’가 있습니다(빅데이터 캠퍼스에서 제공).
생활이동은 현장조사로 작성되는 유사 통계(1% 내외)와 달리 전 국민의 약 30%를 대상으로 측정된 데이터로 만들었으며,  시·공간 단위가 세밀하다는 장점이 있습니다(교통폴리곤·20분 단위 집계).
또한 스마트카드 데이터와 달리 이동의 퍼스트·라스트마일까지 포함합니다.
A답변
2019년 기준으로 분석해보니,  하루 평균 기준으로 ‘가구통행실태조사’의 기·종점 통행량이 2,905만 건으로 생활이동 2,275만 건보다 약 630만 건 더 많습니다.
이는 생활이동 데이터가 ‘체류’를 기준으로 이동을 집계했기 때문입니다.
가구통행은 체류 시간과 관계없이 모든 이동이 수집되는 반면,  생활이동은 특정 공간에서의 체류시간이 27분 이상인 경우에만 기·종점으로 간주하고 이동을 집계
합니다.
일례로 생활이동에서는 자녀 등·하교 통행,  동네 산책 등 특정 지점에서의 체류 시간이 짧은 이동 및 매우 가까운 근거리 이동은 제외했습니다.
따라서 다른 통계를 수치적으로 직접 비교하기보다는 상호 보완적으로 활용할 필요가 있습니다.