수도권 생활이동

「특정 시점」,「특정 지역 간」에 '이동'하는 모든 인구로, 통근·통학 목적 등 수도권 안에서 이동하거나 수도권 외부에서 수도권으로 오고 간 모든 사람들의 이동을 측정한 데이터로 통근·통학·병원·쇼핑 등 서울시의 행정수요를 유발하는 모든 이동을 의미합니다.

서울시 열린데이터광장(data.seoul.go.kr)을 통해 누구나 활용(행정동·1시간 단위)할 수 있으며, 서울시 빅데이터 캠퍼스에서는 보다 세분된 형태(250m 격자·20분 단위)의 데이터를 활용할 수 있습니다.

다양한 활용 분야가 있겠으나, 특히 광역도시계획 측면에서 수도권 전체를 대광역권으로 설정할 수도 있고, 청년주택을 포함한 공공주택 입지 선정에 활용할 수 있습니다. 또, 대중교통 인프라가 부족한 지역에 버스 노선을 신설·조정하거나, 도로·교통 노선 신설 시 이동량 변화를 파악하여 향후 교통 계획에 반영할 수 있을 것으로 기대합니다.

민선8기 정책기조에 따라 경기, 인천시민도 서울시민과 같은 정책수요자 임을 감안 수도권 도시민을 아우르는 정책개발을 위해 서울에서 수도권으로 확장된 수도권 생활이동 데이터를 개발하게 되었습니다. 수도권 생활이동 데이터는 다양한 정책에 활용이 가능합니다. 광역도시계획, 신도시 수요예측, 버스노선개선, 교통수요예측, 대중교통연계 그리고 지역상권활성화나 관광분야에도 두루 사용될 것으로 기대하고 있습니다.

7세 미만 저연령층과 85세 이상 고연령층은 LTE/5G 휴대폰 가입률이 다른 연령대에 비해 현저히 낮습니다. 이에, 해당 연령층의 생활이동은 주변연령층인 7~9세 및 75~84세 주민등록인구 비율만큼 보정하여 대체하였습니다.

대한민국 영역 최남서단(이어도 인근)을 기준으로 250m 정사각형으로 공간을 나눈 것이 250m 격자입니다. 250m 격자는 행정동의 변경과 관계없이 공간을 연속적으로 분석할 수 있다는 장점이 있습니다. 이러한 장점으로, 도시 정책 연구에서 많이 사용되고 있습니다. 예를 들면 등산로, 해안가 등에 존재하는 행안부에서 지정한 "국가 지점 번호"에서 사용되고 있는 것이 격자 단위의 데이터입니다.

이동 목적을 다양하게 추정하기 위해서, 기존 개방하고 있는 데이터와는 일부 다른 방식의 데이터 처리가 진행되었고, 이에 따라서 기존의 데이터와 이동량이 일부 다를 수 있습니다.

생활이동 중 통근·통학 등 정기 통행과 쇼핑·병원 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.

대중교통 환승 중인 인원을 체류하는 인원으로 오판하는 것을 방지하고, (전체 통행량을 인구수로 나눈) 일 단위 평균 통행량의 데이터 정확도가 90% 이상이 되는 기준인 30분 체류 시간으로 정했습니다.

쇼핑 정의에 대해서 이번 개발에서는 생필품 및 식료품을 구매하는 것은 쇼핑으로 보지 않았습니다. 해당 기준에서 명확히 쇼핑을 한다고 볼 수 있는 지역을 설정한 결과로 백화점과 프리미엄 아울렛에 한정하였습니다. 최초 개발된 수도권 생활이동 데이터가 향후 활용성 측면에서 필요하다면, 마트 나 복합쇼핑몰들도 추가 연구할 수 있습니다.

서울삼성병원, 서울대병원, 아산병원 등 3차 의료기관을 대상으로 합니다. 2차 의료기관이나 동네 의원 등은 제외하였는데, 해당 의료 기관들은 병원 단독으로 존재하는 것이 아니라 상점 등과 혼합하여 존재합니다. 건물 내에서 어느 곳을 방문했는지에 대해서 현재 통신데이터로 판별하기에는 한계가 있습니다. 향후에는 건물 내 와이파이 수신, 건물 층별 위치 정보 수집 등을 추가 연구할 예정입니다.

작년(2023)에 이동목적을 추정하면서, 지하철/버스 등 교통수단도 시험산출 했습니다. 올해 기존 자료들과의 비교 검증, 정확도 높이기 위한 추가 연구 후 올 하반기 추가로 개방할 예정입니다.

우리시가 보유한 공공데이터만으로는 실제 인구의 이동을 추계하는데 한계가 있어, 통신데이터와 융합해 새로운 데이터를 생산할 필요가 있었습니다. KT 또한 생활이동 데이터 개발을 통한 분석경험을 통해 통신데이터 기반 유동인구정보 검증 및 품질 제고가 가능하다는 판단으로 협력하게 되었습니다.

생활이동 데이터는 KT의 휴대폰 LTE 및 5G 시그널 데이터를 기반으로 만들어집니다. 시그널 데이터란 KT 서비스 이용자(가입자 및 로밍 서비스를 사용하는 외국인 방문객 포함)의 휴대폰 단말과 기지국간의 통신 이력을 수집한 데이터입니다. 통화나 문자 등 휴대폰 사용유무와 관계없이 평균 1분마다 수집되어, 휴대폰 소지자의 위치와 동선 파악에 용이하다는 특징이 있습니다.

생활이동은 월 1회 직전 월에 해당하는 데이터가 배포됩니다(2024년 5월에는 2024년 4월 데이터 배포). 연령·성별 정보를 포함한 기초 데이터는 매 시각 생성되지만, 생활이동의 유형을 구분하기 위한 주간상주지, 야간상주지 추정이 1달 단위의 데이터를 활용해 이루어지기 때문입니다.

0m 격자 단위 데이터의 경우 용량이 매우 커서 시민들이 활용하기에 어려움이 많을 것으로 판단되어 행정동 단위의 데이터를 개방합니다.

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 끊임없이 개방 예정입니다.

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(250m 격자·20분 단위 집계). 또한 스마트카드 데이터와 달리 이동의 퍼스트·라스트마일까지 포함합니다.

다양한 출·퇴근 소요시간 관련 통계·데이터를 분석한 결과, 모바일 데이터 기반 결과가 현장조사기반 결과보다 더 길게 집계되었습니다. 일례로 서울 관련 평균 출근 소요시간은 인구주택총조사(2020)가 37.2분인 반면, 수도권 생활이동(2024.1.16. 기준)은 42분으로 산출되었습니다. 서베이는 개인 응답에 의한 추정값인 반면, 통신데이터는 실제 측정값이라는 점에서 후자의 신뢰도가 더 높다고 할 수 있겠으나, 구체적인 원인은 추가 연구가 필요합니다.
※ 서울 37.2분 소요(전국 최고), 경기 35.3분, 인천 35.0분 순(통계청, 인구총조사(2020))

2022년 수도권 여객 기준 보고서에 따르면, 기·종점 수단 통행량이 7,680만 건으로 수도권 생활이동 7,135만 건('24.1.16. 기준)보다 약 545만 건 더 많습니다. 이는 수도권 생활이동 데이터가 '체류'를 기준으로 이동을 집계했기 때문입니다. 가구통행은 체류 시간과 관계없이 모든 이동이 수집되는 반면, 생활이동은 특정 공간에서의 체류시간이 30분 이상인 경우에만 기·종점으로 간주하고 이동을 집계합니다. 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.