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서울 체류인구

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서울 체류인구란?

서울시 공공데이터와 KT 통신데이터를 활용하여 추계한 데이터로, 서울 내 특정 지역에서 특정 시점부터 일정 시간 동안 체류하고 있는 모든 인구

생활인구 vs 체류인구 비교

생활인구는 서울시의 특정 지역·특정 시각에 존재하는 사람의 수를 측정하는 데이터이며, 체류인구는 ‘그 사람들이 이 지역에 얼마나 오래 머무는가’를 측정하는 데이터
업무 중심지와 주거·여가 중심지의 데이터 분포가 다를 수 있으며, 분석 목적에 따라 상호 보완적으로 활용 요망
생활인구, 체류인구 비교
비교항목 생활인구 생활체류인구
측정 기준 특정 시각 존재 여부 체류 시작 시간 및 체류 시간(분)
데이터 핵심 존재(Presence) 체류(Stay)
중복 집계 미발생(1인 1격자 기준) 발생 가능(1인 다격자 체류 시)
분석 단위 시각별 체류 시작 시간
활용 관점 인구 밀집도 파악 장소별 머무는 특성 파악

데이터셋 바로가기

유의사항

1. 데이터 신뢰성 및 개선

  • 통계적 추정치로, 특정 지역·시점의 실제 인구와 차이 발생 가능
  • 이용자 의견 수렴 등을 통해 지속적인 품질 개선 예정

2. 개인정보 및 보안

  • 집계 인원 3명 미만인 격자는 [ * ]로 비식별화 처리

3. 데이터 정밀도 및 구조

  • 통계 추정 과정에서 소수점(5자리) 이하 값 포함
  • 세부 항목의 합이 전체 합계와 일치하지 않을 수 있음
  • 데이터 개방 범위: 2025년 1월 1일 이후 데이터부터 제공

4. 데이터 처리 로직(보정 및 기술 표준)

  • 야간 체류 보정:자정(00:00) 기준 일자 분절에 따른 체류시간 과소 측정 방지(전·후일 로그 연결)
  • 주체류 격자 치환:주거·직장 등장기 체류지 인접 격자(3km 이내)를 1개 대표 격자로 통합하여 편차 최소화
  • 결측치 보간:통신 신호 미수신 구간은 직전(또는 직후) 위치 격자값으로 보간

5. 분석 시 주의사항

  • 중복 집계:개인의 이동 경로에 따라 여러 격자에 체류 기록이 생성될 수 있어 중복 집계 발생 가능

FAQ

A답변
특정 지역의 인구 규모를 파악하는 것을 넘어, 사람들이 해당 장소에 '얼마나 오래 머무는지'를 정량화하여 공공시설 입지 선정, 축제 성과 분석, 상권의 체류 특성 분석 등에 활용하기 위함입니다.
A답변
생활인구는 ‘매 시각 해당 격자에 얼마나 많은 사람이 존재하는가’를 나타내는 데이터인 반면, 체류인구는 ‘사람들이 해당 격자에 얼마나 오래 머무는가(체류 시간)’를 표현하는 데이터입니다. 사람들이 많이 존재하는 지역과 오래 체류하는 지역은 서로 다를 수 있어, 분석 목적에 따라 적합한 데이터를 선택하거나 융합 활용할 수 있습니다.
A답변
체류인구는 250m 격자 단위로 구축됩니다. 이는 서울시 생활인구의 기존 공간 단위(집계구, 행정동 등)보다 세밀한 공간 단위로, 특정 장소(POI) 수준의 정밀한 분석이 가능합니다.
A답변
생활인구는 매 시각(정시 기준)에 해당 격자에 존재하는 인구를 집계합니다. 체류인구는 체류를 시작한 시간 기준으로 집계하므로, 동일인이 오전 9시부터 12시까지 같은 격자에 있을 경우 생활인구는 9시·10시·11시·12시 각각 1회씩 집계되지만, 체류인구는 체류 시작 시간인 9시에 1회 집계됩니다.
A답변
체류인구는 일별 중복 집계가 가능합니다. 예를 들어 A 격자에서 오전에 체류하고 B 격자에서 오후에 체류했다면, A 격자와 B 격자 각각에 1건씩 집계됩니다. 반면 생활인구는 특정 시각에 반드시 1개 격자(최장 체류 격자)에만 존재하는 것으로 처리됩니다.
A답변
체류인구는 특정 시점의 점유를 측정하는 것이 아니라, 개인의 '통행사슬(이동 경로)'에 따른 '체류 시간'을 기록하기 때문에 여러 장소를 방문하는 개인의 행동 특성이 반영되어 여러 격자에 기록될 수 있습니다.
A답변
야간에 주거지(상주지)에 체류하는 경우, 자정(00시)을 기준으로 날짜가 나뉘면서 체류 시간이 과소 추정되는 문제가 발생합니다. 이를 방지하기 위해 전날의 마지막 로그와 다음날의 첫 번째 로그를 동시에 고려하여 체류 시간을 합산 보정합니다. 예를 들어 19:25~23:55 체류(270분)와 다음날 00:00~03:45 체류(225분)가 같은 격자이면 최종 체류 시간은 495분으로 추정됩니다.
A답변
직장이나 주거지처럼 장시간 체류하는 지역은 실제로는 동일한 장소임에도 이동 경로에 따라 인접한 여러 격자에 분산 기록될 수 있습니다. 이 경우 데이터 편차를 줄이기 위해 주간/야간 주요 체류 격자를 1개로 통합 치환합니다. 상주지 후보는 월별 최대 3개까지 산정되며, 2·3위 후보는 1위 격자로부터 3km 이내에 위치한 격자만 인정됩니다.
A답변
대표적인 활용 방안은 다음과 같습니다.
① 격자별 지역 특성 분류: 250m 격자 단위로 방문객 특성과 체류 특성을 종합하여 업무/상권/주거 지역 등 분류
② 공공시설 운영 수요·입지 선정: 생활인구와 체류 시간을 동시 고려하여 스마트쉼터·온열의자·쿨링로드 등 공공시설 입지 우선순위 고도화
③ 프로그램·축제 정량적 성과 분석: 소비 데이터와 함께 체류 시간을 반영하여 콘텐츠 만족도 분석 정밀화
④ 관광지·공공시설 주요 방문객 분석: 영역별 체류 특성을 분석하여 홍보 대상 시간대 선정에 활용