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[1] 플로우 빅데이터는 개통 직후 교통시설로 인한 변화 파악이 가능해 기존 통계자료의 문제점 해소
- 플로우 빅데이터는 신용카드와 모바일폰 등의 개인행태와 위치정보를 흐름(flow) 형태로 실시간 파악이 가능한 데이터를 의미함
- 특히, 다양한 공간위계의 분석에 시간적 구애 없이 적용 가능한 장점이 있음
[2] 변화1: KTX 개통에 따른 시간거리 감소 ⇒ 국토공간의 압축적 이용 가능
- 시공간 분석결과, 경부·호남KTX 개통에 따른 국토공간의 압축효과는 22.4%(2만 2천㎢)로 나타남
- 경부KTX 개통으로 압축적 이용이 가능한 국토면적은 전체 국토의 16.3%인 1만 6천㎢로, 호남KTX는 6.1%인 6천㎢로 각각 나타남
[3] 변화2: 신용카드 빅데이터 분석 ⇒ 외부유입인구 개통 전후 카드사용 실적 증가
- 광주거주자의 용산역 카드사용액과 서울거주자의 광주송정역 카드사용액은 개통 전에 비해 각각 43.2%, 71.7% 증가해 KTX 개통이 두 지역에 모두 긍정적 영향을 미치는 것으로 나타남
[4] 변화3: 모바일 빅데이터 분석 ⇒ 정차도시 활동인구 중심점이 정차역으로 이동
- KTX 정차역 방향으로 중심점이 이동한 주요 원인은 역 주변 신규 아파트의 입주민 증가와 KTX 이용관련 활동인구 증가 등에 기인하는 것으로 판단됨
- 플로우 빅데이터는 신용카드와 모바일폰 등의 개인행태와 위치정보를 흐름(flow) 형태로 실시간 파악이 가능한 데이터를 의미함
- 특히, 다양한 공간위계의 분석에 시간적 구애 없이 적용 가능한 장점이 있음
[2] 변화1: KTX 개통에 따른 시간거리 감소 ⇒ 국토공간의 압축적 이용 가능
- 시공간 분석결과, 경부·호남KTX 개통에 따른 국토공간의 압축효과는 22.4%(2만 2천㎢)로 나타남
- 경부KTX 개통으로 압축적 이용이 가능한 국토면적은 전체 국토의 16.3%인 1만 6천㎢로, 호남KTX는 6.1%인 6천㎢로 각각 나타남
[3] 변화2: 신용카드 빅데이터 분석 ⇒ 외부유입인구 개통 전후 카드사용 실적 증가
- 광주거주자의 용산역 카드사용액과 서울거주자의 광주송정역 카드사용액은 개통 전에 비해 각각 43.2%, 71.7% 증가해 KTX 개통이 두 지역에 모두 긍정적 영향을 미치는 것으로 나타남
[4] 변화3: 모바일 빅데이터 분석 ⇒ 정차도시 활동인구 중심점이 정차역으로 이동
- KTX 정차역 방향으로 중심점이 이동한 주요 원인은 역 주변 신규 아파트의 입주민 증가와 KTX 이용관련 활동인구 증가 등에 기인하는 것으로 판단됨
목차
[요약]
[정책적 시사점]
[1. 플로우 빅데이터의 활용가능성]
플로우 빅데이터란?
플로우 빅데이터로 파악 가능한 정보는?
[2. 변화1 : KTX 개통으로 국토공간의 22.4% 압축]
[3. 변화2 : 정차역 주변 외부유입인구의 신용카드 지출 증가]
[4. 변화3 : 정차도시의 활동중심점이 KTX역 방향으로 이동]
[5. 정책적 시사점]
플로우 빅데이터의 통계자료화를 통한 정책대응시간 단축 필요
플로우 빅데이터는 재정투자사업 등의 성과지표로 활용 가능
중장기적으로 초고속교통수단을 이용한 국토발전전략 모색 필요
참고문헌 (0)
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