Successfully reported this slideshow.
We use your LinkedIn profile and activity data to personalize ads and to show you more relevant ads. You can change your ad preferences anytime.
공간정보로 풀어보는
빅데이터 세상
2016. 11.
1
신용카드
소비품목
웹사이트교통카드
이동패턴
스마트폰
주거
기록되지 않던 사람들의 생활이 데이터로 남기 시작
돈과사람의흐름,모든것이연결되는사회
2
공간정보의역할
• 데이터는 다른 데이터 소스들과 결합할 때 데이터의 진정한 가치가 발휘됩니다.
• 공간은 많은 데이터 셋이 공존하게 하는 중요한 정보허브 역할을 하며 연결 된 데이터의
웹을 보강하는 주요 프레임워크를 제...
정부3.0 시대 국가 데이터 개방
국가데이터를 민간에서 상업적으로 활용할 수 있도록 개방
정부 3.0의 3대 전략과제
“투명한 정부” 데이터 서비스 시장 확대 새로운 산업분야 창출
• 데이터 개방 기본계획 5개
년 로드...
국민건강보험공단
국민건강정보DB 농림축산식품부
농수축산 조사가격·경락정보,
농수축산가격정보 DB
경찰청
교통사고위치정보
교통사고분석 DB
국토교통부
건축행정시스템 DB
산림청
등산로·국가생물종 DB
행정자치부
시도(새올...
사람 돈
Location
Intelligence
관심사
선호도
어디살고
있나?
어떤사람
인가?
어디서
쓰나?
얼마나
쓰나?
누가/언제
쓰나?
매출추정
입지선정
카드거래
교통카드
O2O App
통화량데이터
점포 (업종)
...
Theme Map – Pinpoint “Who” & “Where”
연남동 상권 홍대역 상권
카드소비패턴 & 통화데이터Resource
새주소 건물DB, 인허가업소정보(행정자치부), 지하철승하차인구(서울메트로)
유동인구 추정모형(오픈메이트), 카드소비패턴
Resource
Theme Map – Pinpoint “Where”
9
활용사례
1. Commercial Sector
2. Public Sector 활용사례
3. IoT 결합 (공간 Pattern 인지)
- Smart Health Care
- 지능공간 Warning Index
빅데이터와공간정보-Commercial
고객과 시장의 잠재성을 바탕으로 의사결정에 필요한 인사이트 제공
Customer Analysis Market Analysis Site Selection
고객 유형화
고객 타게팅
시장...
11
Commercial Sector 활용사례 – Customer Analysis
고객 유형화 (D.A.R.T – Do Analyze Right Target)
• 고객의 성, 연령, 주소만을 이용하여 고객의 가구생애주기...
12
Commercial Sector 활용사례 – Customer Analysis
고객 타게팅 (D.A.R.T – Do Analyze Right Target)
전체고객 300만명
프로모션
대상
40만명
외부정보를 활용한...
13
Commercial Sector 활용사례 – Market Analysis
시장성 평가
Data
Informatio
n
Insight
Intelligence
소상공인 지원 - 골목상권 분석서비스
수요자 지역
• 골목...
14
Commercial Sector 활용사례 – Market Analysis
시장성 평가 및 잠재수요 분석
상권의 특성을 분석하여 목표달성을 위한 시나리오를 제시
0
1
2
3
4
5
6
7
8
9
1 2 3 4 5 ...
15
Commercial Sector 활용사례 – Market Analysis
시장성 평가 및 잠재수요 분석
① 점포 매출 분석 ② 목표 매출 설정
③ 목표 달성을 위한
최적(후보) 시나리오 제시
④ 시나리오별 세부
액...
16
Commercial Sector 활용사례 – Market Analysis
시장성 평가 및 잠재수요 분석 (소상공인 P2P 대출을 위한 대출한도 평가)
대출한도 Rating 모델 컨셉
①
매출평가
③
점포성장률
②
...
Data
Informatio
n
Insight
Intelligence
수요자 점포
• 점포흡인력지수산출(HuffModel)
 경쟁강도와 시장규모
 매장과의 거리, 매장면적, 경쟁점 분포/거리/면적/매출 활용
 매장...
18
Huff
Model
𝒊지역 고객의
𝒋점포 이용 확률
=
𝒋점포 가중치
지역 내 모든
점포 가중치 합
𝐴𝑗
𝑑𝑖𝑗
2
𝑘
𝐴𝑖𝑘
𝑑𝑖𝑘
2
𝑝𝑖𝑗=
단, 𝐴𝑗는
𝑗점포의 규모
𝑑𝑖𝑗는 𝑖지역과
𝑗점포와의 거리
𝑗점포...
19
Commercial Sector 활용사례 – Site Selection
시설 적합지 분석 - 매출예측 기반 신규점포 출점
예측점포
경쟁점
M지점
점포이용 확률
점포 M지점 블록별 예상매출 규모
예상 연매출 : 약 ...
빅데이터와공간정보–Public
I. 공간정보를 기반으로 국가데이터를 제공
II. 국가정책 수혜자를 세분화(지역속성, 개인속성)
III. 수요타겟 분석을 통해 효율적인 공급방안 수립
IV. 수요-공급의 적절성을 지속적으로...
Data
Informatio
n
Insight
Intelligence
복지시설
위치정보
복지시설
이용자 정보
소득수준별
인구수 정보
가구생애주기별
인구수 정보
도로
네트워크
수요자 소외지역
• 잠재수요 분석-노인복지시설...
Data
Informatio
n
Insight
Intelligence
수요자 지역
• 범죄-유동인구-CCTV간의 상관관계
• 잠재수요 분석 -범죄,유동인구가 많은 지역
• 소외지역 찾기 -공급현황 분석, CCTV영향반경...
23
Public Sector 활용사례 – Public
공공정책 수립 (CCTV 신규설치 및 관제우선지역 선정)
분석 환경설정 2단계
CCTV적합지분석 모형 설정
500만 화소 이상
300~500만 화소
100~300만...
24
Public Sector 활용사례 – Public
공공정책 수립 (CCTV 신규설치 및 관제우선지역 선정)
분석 환경설정 3-1단계 : 데이터 업로드  데이터 융합
CCTV통합환경 설정
1. 기존 CCTV 설치 ...
25
Public Sector 활용사례 – Public
공공정책 수립 (CCTV 신규설치 및 관제우선지역 선정)
분석 환경설정 3-2단계 : 민원 데이터 업로드  데이터 융합
CCTV통합환경 설정
2. 민원데이터 업로...
26
Public Sector 활용사례 – Public
공공정책 수립 (CCTV 신규설치 및 관제우선지역 선정)
분석환경설정
리포트 예시
결과물 지도
I. 공간정보를 허브로 고객과 병원, 약국 등 헬스케어 시설을 연결, 다양한 정보 제공
II. 공간정보를 허브로 고객 건강상태에 영향을 비치는 환경정보를 수집하여 입체적인 분석
을 위한 데이터 구축
빅데이터와
공간정보의...
28
IoT와 공간정보의 결합 - IoT Pattern 학습
Life-Pattern공간기반의 활동 Deep Learning
Monitoring
• 연령 / 가구유형
• 정상 활동범위 및 시간
• 각종 센서 값
• 위험상...
29
지역경제 활성화 지표 진행단계 모니터링 젠트리피케이션 확인
지역경제 활성화
진행단계
Step1
형성단계
Step2
성장단계
Step3
성숙단계
Step4
진화단계
지표
규모의
변화
구성의
변화
변화의
속도
수요
공...
30
젠트리피케이션 확인진행단계 모니터링지역경제 활성화 지표
참고 – 허자연(2015), 서울대학교 박사학위논문, 서울시 상업가로의 변천과정에 관한 연구
공급 수요인프라
④ 공통 소비업종
(음식점, 카페 업종
비중 변화...
31
지역경제 활성화 지표 젠트리피케이션 확인진행단계 모니터링
수요 성장지역
수요 안정지역
수요 잠재지역
수요 감소지역
홍대상권 인근
수요변화지표
(수요성장/안정/감소)
홍대상권 인근의
공급(ex-임대료)지표
공급(ex...
32
활용데이터 및 컨텐츠
지표 구성
수요 공급 인프라
규모의
변화
구성의
변화
변화의
속도
인구정보
주거인구/가구 (성/연령) ● ● ● ●
유동인구 (성/연령 등) ● ● ● ●
부동산정보
주택정보 (유형/면적/가격...
Big data? Deep data!
Deep Data = 양적으로 많지는 않지만
질적으로 유의미한 정보를 많이 담고 있는 데이터
Big data? Deep data!
Deep Data = Expert’s Domain Knowledge + Data
1. 목적에 맞추어 (Informative)
2.상황과 맥락을 인식할 수 있는 (Behavior)
3...
35
감사합니다.
Q & A
Upcoming SlideShare
Loading in …5
×

[2016 데이터 그랜드 컨퍼런스] 2 4(빅데이터). 오픈메이트 공간정보로 풀어보는 빅데이터 세상

909 views

Published on

공간정보의 역할? 데이터는 다른 데이터 소스들과 결합할 때 데이터의 진정한 가치가 발휘됩니다. 이중 고강은 많은 데이터 셋이 공존하게 하는 중요한 허브 역할을 합니다. 이와 함께 국가데이터가 개방되면서 공간정보의 역할은 무궁무진해졌습니다. 기존에 상권정보에만 국한되었던 GIS 분석 서비스가 이제는 Location Intelligence로 다양한 역할을 하기 시작하게 되었습니다. 복지시설의 입지 선정, 공공정책의 수립, 그리고 헬스케어 분야까지! 공간정보로 풀수 있는 빅데이터 세상! 그 가능성을 보여드립니다!

Published in: Technology
  • Be the first to comment

[2016 데이터 그랜드 컨퍼런스] 2 4(빅데이터). 오픈메이트 공간정보로 풀어보는 빅데이터 세상

  1. 1. 공간정보로 풀어보는 빅데이터 세상 2016. 11. 1
  2. 2. 신용카드 소비품목 웹사이트교통카드 이동패턴 스마트폰 주거 기록되지 않던 사람들의 생활이 데이터로 남기 시작 돈과사람의흐름,모든것이연결되는사회 2
  3. 3. 공간정보의역할 • 데이터는 다른 데이터 소스들과 결합할 때 데이터의 진정한 가치가 발휘됩니다. • 공간은 많은 데이터 셋이 공존하게 하는 중요한 정보허브 역할을 하며 연결 된 데이터의 웹을 보강하는 주요 프레임워크를 제공할 것입니다. - 글로벌 공간정보관리(UN-GGIM) 유엔전문가회의 1차- 위치정보 생산 데이터 서비스 다른 데이터와 결합하기 위한 허브 데이터 분석, 인사이트 발굴 개인정보 처리를 위한 데이터 집계 단위 가공 데이터 판매/운영 3
  4. 4. 정부3.0 시대 국가 데이터 개방 국가데이터를 민간에서 상업적으로 활용할 수 있도록 개방 정부 3.0의 3대 전략과제 “투명한 정부” 데이터 서비스 시장 확대 새로운 산업분야 창출 • 데이터 개방 기본계획 5개 년 로드맵 수립(‘13.12) • 민간 주도의 “데이터 개방 발전전략“ 수립(‘14.9) • 민간 활용중심의 데이터 개방 가속화 • 양, 건수 중심의 개방에서 수요, 가치 중심의 개방으로 전환 • 공간정보와 타분야 정보·기술을 기반을 융합하여 새로운 자료· 기기·소프트웨어·서비스 생산 • 공간정보산업에서 융·복합 분야가 차지하는 비중은 전체의 41% (1조 98백억) 규모, 연간 성장 규모 30% 전망 4
  5. 5. 국민건강보험공단 국민건강정보DB 농림축산식품부 농수축산 조사가격·경락정보, 농수축산가격정보 DB 경찰청 교통사고위치정보 교통사고분석 DB 국토교통부 건축행정시스템 DB 산림청 등산로·국가생물종 DB 행정자치부 시도(새올)시스템 DB 해양수산부 수산·수산물안전정보 수산물검사정보 DB 국토교통부 국토정보시스템 DB 중소기업청 상권DB 한국수자원공사 실시간 수도정보 DB 국가데이터 개방 정부3.0 시대 국가 데이터 개방 5
  6. 6. 사람 돈 Location Intelligence 관심사 선호도 어디살고 있나? 어떤사람 인가? 어디서 쓰나? 얼마나 쓰나? 누가/언제 쓰나? 매출추정 입지선정 카드거래 교통카드 O2O App 통화량데이터 점포 (업종) 집객시설 핵심상권 골목상권 성별 연령대 가구생애주기 소득수준 소득패턴 행정구역 주택유형 주택가격 돈과사람의흐름? 6
  7. 7. Theme Map – Pinpoint “Who” & “Where” 연남동 상권 홍대역 상권 카드소비패턴 & 통화데이터Resource
  8. 8. 새주소 건물DB, 인허가업소정보(행정자치부), 지하철승하차인구(서울메트로) 유동인구 추정모형(오픈메이트), 카드소비패턴 Resource Theme Map – Pinpoint “Where”
  9. 9. 9 활용사례 1. Commercial Sector 2. Public Sector 활용사례 3. IoT 결합 (공간 Pattern 인지) - Smart Health Care - 지능공간 Warning Index
  10. 10. 빅데이터와공간정보-Commercial 고객과 시장의 잠재성을 바탕으로 의사결정에 필요한 인사이트 제공 Customer Analysis Market Analysis Site Selection 고객 유형화 고객 타게팅 시장성 평가 잠재수요 분석 매출예측 입출점전략/ Network 분석 • 고객정보 Enrichment를 통하여 고 객의 잠재속성을 파악 • 고객의 잠재속성에 부합하는 타겟 마케팅 • 각종 상권정보를 융합 • 소상공인을 위한 마케팅 지원 플랫 폼 제공 (Where) • Who&how: 고객 공략 방법 및 관 련 정보 제공 • 신규매장 출점 시 발생할 매출에 대한 예측모형 제공 • 신규출점 지역에 대한 의사결정 지원 I. 공간을 중심으로 고객과 매장에 대한 정보 Enrichment를 통해 잠재성을 파악 II. 고객과 시장의 잠재력을 실현시킬 수 있는 타겟팅 방법, 마케팅 시나리오, 입/출점전략 수 립 가능 III. 4M 기준에 따른 상품군-타겟시장-적정채널-유효 메시지를 작성, 비즈니스 가치창출 선 순환 구조 창출 빅데이터와 공간정보의 활용
  11. 11. 11 Commercial Sector 활용사례 – Customer Analysis 고객 유형화 (D.A.R.T – Do Analyze Right Target) • 고객의 성, 연령, 주소만을 이용하여 고객의 가구생애주기, 소득수준, 소비패턴을 추정 • 가구생애주기, 소득수준을 바탕으로 고객을 30가지 유형 중 하나로 판별 쇼핑. 외식 여가, 금융 패턴 고객 기본 정보 입력 서울시 강남구 논현동 현대APT 101동 102호 32세 남성 클러스터 판별 지역 FLC 소득 소비 Enrichment 결과 출력 고객 히스토리 데이터 30가지 유형 Enrichment DART로 추정된 가구정보와 고객사패턴 데이터를 결합하여 분석 · 가구유형: 신혼영유아 · 주거면적 : 84.69m2 · 주택가격 : 5억6천만원 · 소득분위 : 5분위 · 가구소득 : 월 820만원 · 선호유형 : 백화점쇼핑선호 30개 클러스터 FLC (Family Life Cycle) 대학생 직장인 신혼 영유아 초등생 자녀 중고생 자녀 성인 자녀 노인 가구 도 시 High ↑ 소득 ↓ Low 대학생 도시 직장인 5분위 5분위 5분위 5분위 고소득4분위 4분위 4분위 4분위 3분위 3분위 3분위 3분위 2분위 2분위 2분위 2분위 저소득 1분위 1분위 1분위 1분위 비도시 비도시 직장인 비도시 신혼영유아 비도시 초등 비도시 중고생 비도시 성인자녀 비도시 노후
  12. 12. 12 Commercial Sector 활용사례 – Customer Analysis 고객 타게팅 (D.A.R.T – Do Analyze Right Target) 전체고객 300만명 프로모션 대상 40만명 외부정보를 활용한 타겟 그룹 선정 36만명 4만명 컨트롤 그룹 : 5.2% 타겟 그룹 반응률 17.2% 1차 프로모션 전체 반응률 : 6.3% 컨트롤 그룹 : 3.5% 타겟 그룹 반응률 19.8% 2차 프로모션 전체 반응률 : 5.3% 56% 40% 16% 12% 50% 28% 10% 4% 0% 10% 20% 30% 40% 50% 60% Royal Gold Blue Green 내부 고객등급별 반응률 타겟그룹 컨트롤그룹 내부고객등급은 낮으나 잠재성 높은 고객을 선정가능 • 고객분석엔진 활용사례 (건강식품 리테일) • 내부 고객정보만으로 확인하기 어려운 인사이트 (소득, 소비, 가구특성) 를 도출 • 고객 잠재성을 통해 타겟팅의 효율성 증가
  13. 13. 13 Commercial Sector 활용사례 – Market Analysis 시장성 평가 Data Informatio n Insight Intelligence 소상공인 지원 - 골목상권 분석서비스 수요자 지역 • 골목상권 영역 • 특정 업종의 밀집 정도 • 지역별 상권트렌드 소자본 자영업자들이 어디에 창업하는 것이 좋은가? 자영업자들이 어떤 고객을 공략해야 하는가? 상가정보 (위치, 업종, 매출) 업소 인허가 정보 (창업, 폐업 정보) 이동통신 통화량 데이터 SNS 정보 유동인구 거주인구 도로네트워크 대중교통정보 골목상궘 핵심상권 골목상권의 개념 골목상권 예시 (홍대, 연남동)
  14. 14. 14 Commercial Sector 활용사례 – Market Analysis 시장성 평가 및 잠재수요 분석 상권의 특성을 분석하여 목표달성을 위한 시나리오를 제시 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 현재 매출 분석 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 A B C 미래 매출 예측 수익 최적화 시나리오 제시 시점(T1): 홍보물 배포 (30대 전후/여성/화 저녁/OO동 OO블록) 시점(Tk): 직원 증가-아르바이트3명 (벚꽃 향춘객 손님 증가 대비) 시점(Tn): 여름 계절 음식 추가 • 미래 수익 예측 모델 및 수익 최적화 기반 비즈니스 시나리오 추천 모델 개발 *참고 – 미래창조과학부 연구과제로 수행 중
  15. 15. 15 Commercial Sector 활용사례 – Market Analysis 시장성 평가 및 잠재수요 분석 ① 점포 매출 분석 ② 목표 매출 설정 ③ 목표 달성을 위한 최적(후보) 시나리오 제시 ④ 시나리오별 세부 액션 플랜 제시
  16. 16. 16 Commercial Sector 활용사례 – Market Analysis 시장성 평가 및 잠재수요 분석 (소상공인 P2P 대출을 위한 대출한도 평가) 대출한도 Rating 모델 컨셉 ① 매출평가 ③ 점포성장률 ② 상권평가 평가요인 활용컨텐츠 판단기준 Rating 예시 ① 매출평가 Free Cash Flow 매출추정모형 실제 점포매출정보 • 추정치와 실제매출 비교 • 추정매출과 추정 비용으 로 FCF 예측 A B C ② 상권평가 상가업소정보 카드매출정보 • 상권의 성장가능성 • 상권 내 점포의 업력 (영업의 안정성) • 상권 내 경쟁강도 A B C ③ 점포성장률 점포매출정보 • 매출 성장추세 • 매출 안정추세 • 매출 하락추세 A B C 평가요인 별 Rating을 조합하여 최종 Rating 모델 구성
  17. 17. Data Informatio n Insight Intelligence 수요자 점포 • 점포흡인력지수산출(HuffModel)  경쟁강도와 시장규모  매장과의 거리, 매장면적, 경쟁점 분포/거리/면적/매출 활용  매장면적↑, 고객과의거리↓, 경쟁점면적↓ 흡입력지수↑ • 가구유형 (가구생애주기,소득수준)별 구매력을 고려 일반적인 Huff 모형 (흡인력) 에서 반영할 수 없었던 잠재고객의 라이프스타일, 구매력을 반영한 매출예측 • 기존점포 매출 평가 • 신규점포 출점 위치 선정 17 Commercial Sector 활용사례 – Site Selection 시설 적합지 분석 - 매출예측 기반 신규점포 출점 매장층수 주차대수매장면적 인구정보 소득수준 임대보증금영업기간 상권활성도 상권유형 공시지가 대중교통 도로네트워크 유동인구 자점위치가구생애주기 주택면적/가격 경정잼매출 서비스센터 유무 내부 데이터
  18. 18. 18 Huff Model 𝒊지역 고객의 𝒋점포 이용 확률 = 𝒋점포 가중치 지역 내 모든 점포 가중치 합 𝐴𝑗 𝑑𝑖𝑗 2 𝑘 𝐴𝑖𝑘 𝑑𝑖𝑘 2 𝑝𝑖𝑗= 단, 𝐴𝑗는 𝑗점포의 규모 𝑑𝑖𝑗는 𝑖지역과 𝑗점포와의 거리 𝑗점포 이용확률: 𝑝𝑗 = 𝑖 𝑝𝑖𝑗 ① 블록(고객)과 점포의 거리 (제곱에 반비례) ② 경쟁점의 수 (반비례) ③ 점포의 면적 (비례) * 추가가중치 : 브랜드파워지수, 임차료, 주차장대수 등 Shop 각 블록별 매장이용확률 산출 • Huff 모형을 이용하여 블록별 매장 방문확률 산출 • 경쟁요인, 경쟁점과의 거리반영 블록코드 매장 이용확률 134751 0.15 134752 0.13 … 합계 0.34 Commercial Sector 활용사례 – Site Selection 시설 적합지 분석 - 매출예측 기반 신규점포 출점 매장별 잠재규모 산출 가구유형 예상고객 가구수 1인가구 90.8 신혼 소득1 220.4 신혼 소득2 441.2 … … 노인 소득5 102.2 합계 13,054 객단가 670,387 921,750 998,420 … 1,054,440 - X 잠재시장규모 : 15,093 백만원 잠재규모  흡인력 지수로 변환 잠재시장규모액을 최소값을 0 평균값을 100점으로 하는 흡인력 지수 산출 매출변수를 반영한 매출예측 모형 내부데이터 (매장면적, 주차대수 등), 외부데이터 (도로시설, 상권 활성도 등)을 반영한 모델링
  19. 19. 19 Commercial Sector 활용사례 – Site Selection 시설 적합지 분석 - 매출예측 기반 신규점포 출점 예측점포 경쟁점 M지점 점포이용 확률 점포 M지점 블록별 예상매출 규모 예상 연매출 : 약 76억원, 잠재고객수 : 약 20,300명 Meters 200 400 800 예측점포 경쟁점 J지점 애플리셀러 점포 J지점 블록별 예상매출 규모 예상 연매출 : 약 36억원, 잠재고객수 : 약 25,600명 점포이용 확률 Meters 200 400 800
  20. 20. 빅데이터와공간정보–Public I. 공간정보를 기반으로 국가데이터를 제공 II. 국가정책 수혜자를 세분화(지역속성, 개인속성) III. 수요타겟 분석을 통해 효율적인 공급방안 수립 IV. 수요-공급의 적절성을 지속적으로 모니터링 빅데이터와 공간정보의 활용 맞춤형 정책수립 노인복지시설 입지선정 • 복지시설의 공급현황, 수요현황을 분석하여 복지시 설 신규설치 적합지 분석 • 과학적 접근을 통해 공간의 중복과 소외지역 발생 방지 CCTV 설치지역 선정 • 기존CCTV 위치평가, 민원평가 등을 통해 CCTV 신규설치 적합지 분석 • CCTV 신규설치에 대한 기준을 마련하여 효율적 정 책수립을 도움 데이터 기반의 분석 행복주택 수요공급 분석 및 주거환경 지표 • 지역속성, 연령대, 소득수준을 바탕으로 지역별 행 복주택 수요자 규모 분석 • 주거의 안정성, 편리성, 쾌적성, 보건성을 판단할 수 있는 척도로 주거환경 지표 제공 범죄지수 및 치안블록 • 범죄데이터와 공간정보를 결합하여 범죄종류별 범 죄지수와 범죄 및 치안활동의 기본지역단위인 치안 블록 개발 • 범죄예측의 정확성 및 치안활동의 효율성 재고
  21. 21. Data Informatio n Insight Intelligence 복지시설 위치정보 복지시설 이용자 정보 소득수준별 인구수 정보 가구생애주기별 인구수 정보 도로 네트워크 수요자 소외지역 • 잠재수요 분석-노인복지시설잠재이용자의거주지 • 소외지역 분석 – 잠재이용자 중 혜택을 못 받는,즉 시설 과 거리가 먼 사람들의거주지 찾기 노인복지시설이 필요한 지역은 어디인가? • 복지시설 설치지역 변경 • 성과측정 및 향후 정책수립 시 결과반영 21 Public Sector 활용사례 – Public 복지시설 입지선정 복지시설 입지선정 잠재수요 분석 공급현황 분석
  22. 22. Data Informatio n Insight Intelligence 수요자 지역 • 범죄-유동인구-CCTV간의 상관관계 • 잠재수요 분석 -범죄,유동인구가 많은 지역 • 소외지역 찾기 -공급현황 분석, CCTV영향반경 /민원분석 CCTV 신규설치가 필요한 지역은 어디인가? CCTV 관제지역 우선순위는? • CCTV 설치지역 우선순위 도출 • CCTV 관제 우선순위 도출 • 성과측정 및 향후 정책수립 시 결과반영 CCTV 현재위치 CCTV 민원정보 범죄발생 정보 유동인구 정보 거주자 가구특성정보 22 Public Sector 활용사례 – Public 공공정책 수립 (CCTV 신규설치 및 관제우선지역 선정)
  23. 23. 23 Public Sector 활용사례 – Public 공공정책 수립 (CCTV 신규설치 및 관제우선지역 선정) 분석 환경설정 2단계 CCTV적합지분석 모형 설정 500만 화소 이상 300~500만 화소 100~300만 화소 50~100만 화소 50만 화소 미만 다음 300m 300m 300m 300m 500m CCTV기본 30만화소 50만 화소 100만 화소 300만 화소 500만 화소 이상 (화소수를 설정하지 않은 경우 기본 CCTV 화소수) 분석 환경설정 1단계 환경적 특성선택 CCTV적합지분석 모형 설정 다음 도시형 농촌형 도농복합형도시의 유형을 선택 CCTV 가시거리 데이터 업로드 보고서 형식 완료 환경적 특성선택 CCTV 가시거리 데이터 업로드 보고서 형식 완료 0 보통 매우 반영반영 0 보통 매우 반영반영 0 보통 매우 반영반영 0 보통 매우 반영반영 CCTV적합지선택 가중치 선택 강절도범죄취약지 폭력범죄취약지 성폭력범죄취약지 유동인구지수 적은 곳 CCTV 사각지대 0 보통 매우 반영반영 0 보통 매우 반영반영 0 보통 매우 반영반영 0 보통 매우 반영반영 0 보통 매우 반영반영 민원데이터 학교 근처 1인가구 근처 외국인유동인구 유흥시설 근처 0 보통 매우 반영반영 여성/아동 보 호형 전체 주거지구 상업지구분석 대상 공업지구
  24. 24. 24 Public Sector 활용사례 – Public 공공정책 수립 (CCTV 신규설치 및 관제우선지역 선정) 분석 환경설정 3-1단계 : 데이터 업로드  데이터 융합 CCTV통합환경 설정 1. 기존 CCTV 설치 데이터 업로드(필수사항) 업로드하기 파일찾기 엑셀 파일의 해당 엑셀열을 선택해주세요. CCTV 번호(기관에서 정한 임의의 이름) CCTV 위치(X좌표) CCTV 위치(Y좌표) 화소수(선택 : 없을 경우 기본 화소로 지정) 설치일(YYYY-MM-DD 형식) B열 A열 C열 D열 CCTV통합환경 설정 1. 기존 CCTV 설치 데이터 업로드 다음이전 총 152개의 CCTV가 검색되었습니다.(중복 건수 2건 제외) CCTV 번호 X좌표 Y좌표 화소수 설치일 A1 A2 A3 A4 A5 A6 a7 53121 42322 35212 54531 21535 55123 42123 53121 42322 35212 54531 21535 55123 42123 30만 30만 50만 50만 50만 100만 100만 2012-01-02 2012-01-02 2012-01-02 2012-01-03 2012-01-03 2012-01-05 2012-01-07 환경적 특성선택 CCTV 가시거리 데이터 업로드 보고서 형식 완료 환경적 특성선택 CCTV 가시거리 데이터 업로드 보고서 형식 완료
  25. 25. 25 Public Sector 활용사례 – Public 공공정책 수립 (CCTV 신규설치 및 관제우선지역 선정) 분석 환경설정 3-2단계 : 민원 데이터 업로드  데이터 융합 CCTV통합환경 설정 2. 민원데이터 업로드(선택사항) 업로드하기 파일찾기 엑셀 파일의 해당 엑셀열을 선택해주세요. 주소 민원인(선택) 민원 재기일(선택, YYYY-MM-DD 형식) 민원내용(선택) B열 A열 C열 D열 CCTV통합환경 설정 2. 민원데이터 업로드(선택사항) 다음이전 업로드 한 302개의 민원 중 주소정제결과 285개의 민원이 셀프맵에 반연되었습니다. 주소 민원인 민원 재기일 경기도 수원시 영통구 영통동 152-7번지 경기도 수원시 권선구 권선동 23-8번지 경기도 수원시 팔달구 매탄동 71-2번지 경기도 수원시 영통구 영통동 152-7번지 경기도 수원시 권선구 권선동 23-8번지 경기도 수원시 팔달구 매탄동 71-2번지 경기도 수원시 권선구 권선동 23-8번지 홍길동 홍길동 홍길동 홍길동 홍길동 홍길동 2012-01-02 2012-01-02 2012-01-02 2012-01-03 2012-01-03 2012-01-05 2012-01-07 환경적 특성선택 CCTV 가시거리 데이터 업로드 보고서 형식 완료 환경적 특성선택 CCTV 가시거리 데이터 업로드 보고서 형식 완료 건너뛰기
  26. 26. 26 Public Sector 활용사례 – Public 공공정책 수립 (CCTV 신규설치 및 관제우선지역 선정) 분석환경설정 리포트 예시 결과물 지도
  27. 27. I. 공간정보를 허브로 고객과 병원, 약국 등 헬스케어 시설을 연결, 다양한 정보 제공 II. 공간정보를 허브로 고객 건강상태에 영향을 비치는 환경정보를 수집하여 입체적인 분석 을 위한 데이터 구축 빅데이터와 공간정보의 활용 IoT와 공간정보의 결합 - Smart Health Care Health Related Data 운동량 추적 식단 조절 체중감량 운동지도 체온관리 수면패턴 스트레스 조정 복약가이드 빅데이터와공간정보–공간패턴인지
  28. 28. 28 IoT와 공간정보의 결합 - IoT Pattern 학습 Life-Pattern공간기반의 활동 Deep Learning Monitoring • 연령 / 가구유형 • 정상 활동범위 및 시간 • 각종 센서 값 • 위험상황 인식 • 생활패턴 변경인식 진단 및 대응 IoT 결합 (공간 Pattern 인지) Smart Health Care 공공(보건소) 민간 (피트니스) 의료시설
  29. 29. 29 지역경제 활성화 지표 진행단계 모니터링 젠트리피케이션 확인 지역경제 활성화 진행단계 Step1 형성단계 Step2 성장단계 Step3 성숙단계 Step4 진화단계 지표 규모의 변화 구성의 변화 변화의 속도 수요 공급 인프라 유동인구 30% 증가 20대 비율증가 서울평균 대비 1.3배 점포개수 증가 화장품 비율 증가 유사상권 대비 1.4배 지하철역 신설 상업용 면적 비율 증가 동 평균 대비 1.2배 인구구조 및 변화 특성 배후주거인구, 유동인구 유입량 주택공급, 상권활성화 고용기반 기반(도로/교통)시설 문화시설, 복지시설, 공공시설 급격한 변화여부 파악  안정성 규모의 유지 or 성장  지속성 지역경제 구성 요소 인구•사회 영역 물리적/환경 영역 산업•경제 영역 IoT 결합 (공간 Pattern 인지) 지능공간 “Warning Index”
  30. 30. 30 젠트리피케이션 확인진행단계 모니터링지역경제 활성화 지표 참고 – 허자연(2015), 서울대학교 박사학위논문, 서울시 상업가로의 변천과정에 관한 연구 공급 수요인프라 ④ 공통 소비업종 (음식점, 카페 업종 비중 변화) 프랜차이즈 개척자 (구별짓기) 모방적 소비층 대중 인근상권의 확장 투기적 자본 진입 대자본 진입 (임대수익 추구) ② 특징적 문화요소 및 업종 발생 ③ 미디어 (구전, 기사, 블로그, SNS 언급 빈도) ① 지대격차 상호작용 상점수요 증가 ⑥ 소자본 구축 (근린상가 및 업종 감소) 위험회피성 젠트리피케이션 발생가능 영역 IoT 결합 (공간 Pattern 인지) 지능공간 “Warning Index”
  31. 31. 31 지역경제 활성화 지표 젠트리피케이션 확인진행단계 모니터링 수요 성장지역 수요 안정지역 수요 잠재지역 수요 감소지역 홍대상권 인근 수요변화지표 (수요성장/안정/감소) 홍대상권 인근의 공급(ex-임대료)지표 공급(ex-임대료)지표를 활용하여 급격한 지대격차 발생지역 탐색 Step 1 수요(수요성장/안정/감소)의 급격한 변화지역을 탐색 Step 2 Step 1, 2 에서 탐색한 지역 중 중첩하는 곳이 ‘재생가능지역’으로 향후 ‘긍정적 젠트리피케이션‘ 발생가능 지역 Step 3 재생가능지역 IoT 결합 (공간 Pattern 인지) 지능공간 “Warning Index”
  32. 32. 32 활용데이터 및 컨텐츠 지표 구성 수요 공급 인프라 규모의 변화 구성의 변화 변화의 속도 인구정보 주거인구/가구 (성/연령) ● ● ● ● 유동인구 (성/연령 등) ● ● ● ● 부동산정보 주택정보 (유형/면적/가격) ● ● ● ● ● ● 토지 가격정보 ● ● ● 상권임대시세 ● ● ● 건축물정보 ● ● ● ● ● 카드거래정보 업종별 매출건수 ● ● ● ● 소비패턴 (성/연령/거주지역) ● ● ● 소비정보 상가업소정보 ● ● ● ● 프랜차이즈정보 ● ● ● 상권지수 ● ● ● ● 상권유형 ● ● ● 시설물정보 교통시설 ● ● ● 집객시설 ● ● ● ● IoT 결합 (공간 Pattern 인지) 지능공간 Warning Index
  33. 33. Big data? Deep data! Deep Data = 양적으로 많지는 않지만 질적으로 유의미한 정보를 많이 담고 있는 데이터
  34. 34. Big data? Deep data! Deep Data = Expert’s Domain Knowledge + Data 1. 목적에 맞추어 (Informative) 2.상황과 맥락을 인식할 수 있는 (Behavior) 3. 지속적으로 ( Time Serial)
  35. 35. 35 감사합니다. Q & A

×