위치기반 빅데이터를 활용한 시공간 활동패턴 분석연구: 활동패턴의 유형 구분 및 특징을 중심으로 (Spatio-temporal Activity Pattern Analysis by Mobile Big Data: Activity Pattern Type and Characteristics)

도서 상세정보
서명사항
서명	위치기반 빅데이터를 활용한 시공간 활동패턴 분석연구: 활동패턴의 유형 구분 및 특징을 중심으로 (Spatio-temporal Activity Pattern Analysis by Mobile Big Data: Activity Pattern Type and Characteristics)
저자사항(개인명)
글쓴이(연구진)	김종학, 김호정, 윤서연, 연치형
과제구분(collection)	기본
TOT 장르	연구보고서
발행사항
발행일	20221231
형태사항
페이지 수	149p.
가격	7,000원
과제코드	위치기반 빅데이터를 활용한 시공간 활동패턴 분석연구
보고서번호	기본 22-28
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원문정보

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초록

초록 일부

□ 스마트폰 앱으로 구축한 인간-시간-공간이 통합(joint)된 모빌리티 빅데이터로 하루 단위 개인의 활동패턴 구분기준과 특징을 데이터 가공 및 분석을 통해 파악함
□ 개인의 하루 활동패턴 유형을 LNS(Link/Node/Stop over) 3가지 요인으로 구분하고 그 유형을 32가지로 제시
- 활동패턴은 단순 활동패턴(SAP, Simple Activity...

초록 전체

□ 스마트폰 앱으로 구축한 인간-시간-공간이 통합(joint)된 모빌리티 빅데이터로 하루 단위 개인의 활동패턴 구분기준과 특징을 데이터 가공 및 분석을 통해 파악함
□ 개인의 하루 활동패턴 유형을 LNS(Link/Node/Stop over) 3가지 요인으로 구분하고 그 유형을 32가지로 제시
- 활동패턴은 단순 활동패턴(SAP, Simple Activity Pattern), 복합 활동패턴(CAP, Complex Activity Pattern)으로 구분하였고 SAP가 CAP보다 약 4배 높았음
* 단순 활동패턴 : 하루 중 동일 목적지 1회 방문, 복합 활동패턴 : 하루 중 동일 목적지 2회 방문
- 활동패턴을 지도상에 표출하기 위해 LNS로 구현되는 활동패턴 대시보드 개발
- 단순 활동패턴(SAP) 81%, 복합 활동패턴(CAP)은 19%로 나타났고 SAP 유형 중 하나인 SAP 1(집-직장)이 52.8%로 32개 유형 중 가장 높았음
□ 주중 활동시간(귀가 후 제외)은 10.3시간으로 2.1시간에 이동, 체류에 8.2시간 소비
- 주중 활동시간이 가장 높은 곳은 울산 52.3시간, 낮은 곳은 강원 46.5시간으로 나타남
- SAP 목적지 1회 증가 시 활동 시간은 주중 25분, 주말 63분 증가해 주말이 높았음

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