국내 여행은 국내 인기 여행지와 여행 장소, 여행자 특성 등 정보를 제공합니다.

## 즐거운 국내 여행, 어떻게 준비하면 좋을까?

코로나 이후 주말 또는 휴가철에 국내 여행을 떠나는 사람들이 많아졌습니다. 가족과 캠핑을 즐기는 사람들, 아이와 키즈 펜션을 찾는 사람들, 골프 여행을 즐기는 사람들... 여행자에 따라, 누구와 함께 하는지에 따라 여행의 모습도 다양합니다.

짧지만 알찬 여행을 위해서는 계획을 잘 세우는 것이 중요합니다. 우리는 여행 전 열심히 정보를 검색하고 찾아보지만 너무 많은 정보와 광고 사이에서 어느 것이 진짜 정보인지 판단하기 어렵습니다.

만약 실제 여행자들의 정보를 바탕으로 여행지별 방문자 특성과 인기 있는 장소가 어디인지 알 수 있다면 어떨까요?

**SK텔레콤의 국내 여행 데이터는 이런 일상의 고민과 필요에서 출발**하였습니다. 

사람들이 어디로 많이 여행을 가고, 그곳에서 주로 방문하는 장소는 어디인지 데이터에 기반한 정보를 제공합니다.

여행지를 결정했다면 언제 출발해야 이동 시간을 단축시킬 수 있을지 파악하는 것도 중요합니다. PUZZLE을 통해 출발지부터 목적지까지 요일 및 시간대별 이동 소요시간 정보도 확인할 수 있습니다.

 

![900,121](https://s3.ap-northeast-2.amazonaws.com/diaas-puzzle-hub-backend-imagefile-upload-prd/DATA_DESCRIPTION/DATA_DESCRIPTION-20221115064810-02_small%20kv.jpg)

## ‘국내 여행’ 데이터, 이렇게 만들어집니다.

기지국 기반 위치 정보의 패턴 분석을 통해 여행의 시작과 종료를 추정하고, 여행 중 체류를 정의합니다.

 

#### 데이터 생성 방법

![900,579](https://s3.ap-northeast-2.amazonaws.com/diaas-puzzle-hub-backend-imagefile-upload-prd/DATA_DESCRIPTION/DATA_DESCRIPTION-20221115064853-01_%E1%84%83%E1%85%A6%E1%84%8B%E1%85%B5%E1%84%90%E1%85%A5%20%E1%84%89%E1%85%A2%E1%86%BC%E1%84%89%E1%85%A5%E1%86%BC%20%E1%84%87%E1%85%A1%E1%86%BC%E1%84%87%E1%85%A5%E1%86%B8_numbering.gif)

 

#### 데이터 생성 방법에 대해 다시 한번 알아볼까요?

 

![900,480](https://s3.ap-northeast-2.amazonaws.com/diaas-puzzle-hub-backend-imagefile-upload-prd/DATA_DESCRIPTION/DATA_DESCRIPTION-20221115080310-03_%E1%84%83%E1%85%A6%E1%84%8B%E1%85%B5%E1%84%90%E1%85%A5%20%E1%84%89%E1%85%A2%E1%86%BC%E1%84%89%E1%85%A5%E1%86%BC%20%E1%84%85%E1%85%A9%E1%84%8C%E1%85%B5%E1%86%A8.jpg)

## 데이터 기준 

- 여행지는 시군구 단위이며 유동 인구의 특성과 방문 장소의 특성을 고려하여 선정합니다. 

- 방문 지역은 동/리 단위입니다.

- 여행 장소는 관광지/숙박시설/음식점 등으로 분류되어 있는 곳을 대상으로 합니다.

- 여행자 수는 SK텔레콤의 시장 점유율을 고려해 보정한 수치입니다.

- 제공되는 여행자 특성은 성별, 연령, 동반자 유형(가족여행, 아이와 여행)이 있습니다.

<blockquote style="background: #F5F5F5"> 

 **제공 대상**
 
여행지는 전국 250개 시군구 중 여행지 특성을 보이는 123개 시군구 선정
 
</blockquote>

## ‘국내 여행’ 데이터, 어떻게 활용할 수 있나요?

#### 여행지별 여행자 수 트렌드

국내 여행자 수와 특정 여행지의 여행자 수 비교를 통해 해당 여행지의 특징과 여행자 증감 추이를 파악할 수 있습니다.

![900,484](https://s3.ap-northeast-2.amazonaws.com/diaas-puzzle-hub-backend-imagefile-upload-prd/DATA_DESCRIPTION/DATA_DESCRIPTION-20221115065835-04_%E1%84%8C%E1%85%A6%E1%84%8C%E1%85%AE%E1%84%89%E1%85%B5vs%E1%84%80%E1%85%AE%E1%86%A8%E1%84%82%E1%85%A2%20%E1%84%80%E1%85%B3%E1%84%85%E1%85%A2%E1%84%91%E1%85%B3.jpg)

월요일에 감소하기 시작하여 주말이 다가오면서 점차 늘어나는 국내 여행자 수와 달리 제주시의 9월 넷째 주 여행자 수 트렌드를 보면, 9월 19일 월요일에도 여행자 수가 줄어들지 않고 9월 22일 목요일에 주말보다 더 많은 여행자 수를 보입니다. 제주시 여행자 수는 주말에는 국내 여행자의 약 2&#126;4%인 것에 비해 주중에는 국내 여행자의 8&#126;10% 수준으로 높은 비중을 차지하고 있어 주중에도 많이 찾는 여행지임을 알 수 있습니다.

 

#### 여행자 특성에 따른 여행 정보

![900,347](https://s3.ap-northeast-2.amazonaws.com/diaas-puzzle-hub-backend-imagefile-upload-prd/DATA_DESCRIPTION/DATA_DESCRIPTION-20221115065914-05_%E1%84%8B%E1%85%A3%E1%86%BC%E1%84%84%E1%85%A6%E1%84%86%E1%85%A9%E1%86%A8%E1%84%8C%E1%85%A1%E1%86%BC.jpg)

 

**Q.** 30대, 아이와 함께 여행가려하는데 어디가 좋을까요? 

**A.** **강원도 평창군**

'강원도 평창군'은 30대가 아이와 여행할 때 방문율*이 1.93배로, 아이와 여행하는 30대들이 특히 많이 방문하는 여행지입니다.

###### * 방문율은 전체 국내 여행자 중 평창군 방문자 비율 대비 30대, 아이와 여행한 사람 중 평창군 방문자 비율입니다. 1보다 큰 경우 전체 여행자가 해당 지역을 여행할 확률보다 30대 아이와 여행할 확률이 높은 것을 의미합니다.

![900,450](https://s3.ap-northeast-2.amazonaws.com/diaas-puzzle-hub-backend-imagefile-upload-prd/DATA_DESCRIPTION/DATA_DESCRIPTION-20221115065940-06_%E1%84%91%E1%85%A7%E1%86%BC%E1%84%8E%E1%85%A1%E1%86%BC%E1%84%80%E1%85%AE%E1%86%AB.jpg)

 

**Q.** 평창군에서는 어느 지역을 가장 많이 방문하나요? 

**A.** **대관령면 횡계리**

강원도 평창군 내에서 30대 아이와 방문 시 많은 사람이 방문한 지역은 1위 '대관령면 횡계리', 2위 '대관령면 용산리', 3위 '봉평면 면온리'입니다.

![900,450](https://s3.ap-northeast-2.amazonaws.com/diaas-puzzle-hub-backend-imagefile-upload-prd/DATA_DESCRIPTION/DATA_DESCRIPTION-20221115070004-07_%E1%84%83%E1%85%A2%E1%84%80%E1%85%AA%E1%86%AB%E1%84%85%E1%85%A7%E1%86%BC%E1%84%86%E1%85%A7%E1%86%AB%20%E1%84%92%E1%85%AC%E1%86%BC%E1%84%80%E1%85%A8%E1%84%85%E1%85%B5.jpg)

 

**Q.** 대관령면 횡계리에서 많이 찾는 장소는 어디인가요? 

**A.** **대관령주주파크**

횡계리 내에서 30대가 아이와 특히 많이 방문하는 장소는 '대관령주주파크', '대관령 하늘목장', '바람마을 치즈체험장'입니다.

###### * 방문율은 전체 평창군 여행자 중 해당 장소 방문자 비율 대비 30대, 아이와 여행한 사람 중 해당 장소 방문자 비율입니다. 1보다 큰 경우 전체 여행자가 해당 장소를 방문할 확률보다 30대 아이와 여행할 때 방문할 확률이 높은 것을 의미합니다.

![900,450](https://s3.ap-northeast-2.amazonaws.com/diaas-puzzle-hub-backend-imagefile-upload-prd/DATA_DESCRIPTION/DATA_DESCRIPTION-20221115070339-08_%E1%84%87%E1%85%A1%E1%84%85%E1%85%A1%E1%86%B7%E1%84%86%E1%85%A1%E1%84%8B%E1%85%B3%E1%86%AF%20%E1%84%8E%E1%85%B5%E1%84%8C%E1%85%B3%E1%84%8E%E1%85%A6%E1%84%92%E1%85%A5%E1%86%B7%E1%84%8C%E1%85%A1%E1%86%BC.jpg)

## 제공 데이터

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 **여행지별 여행자 규모** `API`
 
- 여행지별(시군구) 추정 여행자 수, 전체 국내 여행자 수 추정값을 제공합니다.

- 여행지별 여행자 특성에 따른 추정 여행자수를 제공합니다. 여행자 특성은 연령대, 성별, 동반자 유형(가족여행, 아이 동반 가족여행 등)으로 구분됩니다.

</blockquote>

<blockquote>
 
 **여행지 내 방문 지역별 추정 여행자 수 & 체류 시간** `API`
 
- 여행지 내 동/리 단위 추정 여행자 수를 제공합니다.

- 여행지 내 동/리 단위 평균 체류 시간 정보를 제공합니다.

</blockquote>

<blockquote>

 **여행지별 방문 POI**
 
- 여행지 내 POI별 추정 방문자수를 제공합니다. POI는 관광장소, 숙박장소, 음식점을 대상으로 합니다.

- POI의 여행자 특성별 추정 방문자수를 제공합니다. 

</blockquote>

<blockquote>

 **출발지, 여행지 간 이동 소요시간** 
 
시군구 간의 요일 및 시간대별 이동 소요시간 통계를 제공합니다.

</blockquote>

<blockquote>

 **여행지 & 숙소 목록** `API`

- 여행자 수, 체류시간을 분석하여 구성한 여행지 목록을 제공합니다.

- 순위 및 특징을 분석하여 구성한 숙소 목록을 제공합니다.

</blockquote>


<blockquote>

 **숙소 순위** `API`
 
숙소 통화 통계, 기지국 기반 위치 정보를 바탕으로 한 숙소 인기 순위(시도, 시군구)와 순위 변동, 지역 내 숙소 순위(성∙연령별, 테마별) Top 5를 제공합니다.

</blockquote>

<blockquote>

 **숙소 분석** `API`

숙소 통화 정보와 기지국 기반 위치 정보를 결합하여, 숙소 특징, 숙소 방문객 비율, 함께 찾는 숙소, 주변 관광지 등 숙소 분석 데이터를 제공합니다.

</blockquote>

<blockquote>

 **숙소 주변 관광** `API`

숙소 주변에 위치한 인기 음식점, 관광지, 상권 등 여행과 연계되는 주변 정보 데이터를 제공합니다. 

</blockquote>

국내 여행

지오비전 퍼즐 ‘국내 여행’ 데이터를 통해 가을에는 언제 단풍 여행을 많이 떠나며, 어디에서 찾아 오는지 가을 단풍의 대표 명소인 설악산과 내장산을 중심으로 확인해 볼 수 있습니다.

설악산과 내장산, 가을 단풍 여행

지오비전 퍼즐 ‘국내 여행’ 데이터로 제주도 여행 시 연령대별 선호하는 숙소를 알 수 있습니다. 

제주도, 연령대별 숙소 

지오비전 퍼즐의 ‘국내여행’ 데이터로 시기 별 인기 여행지와 여행자의 특성을 알 수 있습니다.

‘22년 여름, 국내 인기 여행지

지오비전 퍼즐의 “국내 여행 리포트”는 ‘국내 여행’ 데이터를 활용하여 국내 여행지별 여행자 트렌드와 인기 여행 장소에 대한 정보를 제공합니다.

국내 여행 리포트, 강원도 강릉시

지오비전 퍼즐의 ‘국내 여행’ 데이터를 바탕으로 계절별 제주도 여행 명소를 알려드립니다.

사계절 사랑받는 제주도, 
계절마다 찾는 명소는 다를까?

제주도 제주시를 아이와 여행할 때 방문이 상대적으로 많은 장소를 확인할 수 있습니다.

제주시, 아이와 여행할 때 갈만한 장소

출발 요일 및 시간대에 따른 여행지까지 이동 소요시간을 확인할 수 있습니다.

출발 요일 및 시간대별 이동 소요시간

관심있는 여행지의 최근 2주간 여행자 수 트렌드를 알아보세요.

여행자 수 트렌드

유동인구는 휴대폰의 접속 기지국 정보를 이용하여 특정 장소의 실시간 유동인구 정보를 제공합니다.

## 건강과 안전 그리고 창업의 밑그림을 그려주는 실시간 유동인구 데이터

우리는 하루 중 많은 부분을 다양한 공간으로 이동하여 시간을 보내고 있습니다. 학교나 직장, 취미생활, 외식 등 다양한 활동을 하고 집으로 돌아옵니다. 우리에겐 매일 비슷한 일상의 반복이지만, 많은 사람들의 일상적인 이동 데이터가 수집되고 축적되면, 새롭고 중요한 정보가 됩니다.

유동인구가 많은 지역과 그 흐름을 이해할 수 있다면 상권과 교통의 발달을 선제적으로 분석할 수 있고, 생활과 안전 인프라 구축을 위한 다양한 시설의 위치 선정 등에도 필요한 정보를 얻을 수 있습니다.

**SK텔레콤의 유동인구 데이터는 이런 일상의 고민과 필요에서 출발**하고 있습니다.

PUZZLE의 유동인구 데이터는 장소/시간대/연령별로 활동하는 인구를 집계한 유동인구 데이터를 실시간으로 제공하고 있습니다.

 

![900,105](https://s3.ap-northeast-2.amazonaws.com/diaas-puzzle-hub-backend-imagefile-upload-prd/DATA_DESCRIPTION/DATA_DESCRIPTION-20221115073655-02_small%20kv.jpg)

## ‘유동인구’ 데이터, 이렇게 만들어집니다.

기지국 신호, Call 신호 등을 통해 위치 정보를 수집・분석하여 50m2 pCell 단위로 위치를 추정합니다.

 

#### 데이터 생성 방법

![900,579](https://s3.ap-northeast-2.amazonaws.com/diaas-puzzle-hub-backend-imagefile-upload-prd/DATA_DESCRIPTION/DATA_DESCRIPTION-20221115094902-01_%E1%84%83%E1%85%A6%E1%84%8B%E1%85%B5%E1%84%90%E1%85%A5%20%E1%84%89%E1%85%A2%E1%86%BC%E1%84%89%E1%85%A5%E1%86%BC%20%E1%84%87%E1%85%A1%E1%86%BC%E1%84%87%E1%85%A5%E1%86%B8_numbering.gif)

 

#### 데이터 생성 방법에 대해 다시 한번 알아볼까요?

 

![900,351](https://s3.ap-northeast-2.amazonaws.com/diaas-puzzle-hub-backend-imagefile-upload-prd/DATA_DESCRIPTION/DATA_DESCRIPTION-20221115073751-03_%E1%84%83%E1%85%A6%E1%84%8B%E1%85%B5%E1%84%90%E1%85%A5%20%E1%84%89%E1%85%A2%E1%86%BC%E1%84%89%E1%85%A5%E1%86%BC%20%E1%84%85%E1%85%A9%E1%84%8C%E1%85%B5%E1%86%A8.jpg)

## 데이터 기준 

- SKT는 국내 통신사 중 유일하게 pCell 포인트별 기지국 RU단위별 유동인구를 배분하는 측위기술을 사용하고 있습니다.

- 각 pCell에서 집계된 유동인구 데이터는 전국 250개 시군구에서 제공됩니다.

<blockquote style="background: #F5F5F5"> 

 **pCell 이란?**
 
SK텔레콤이 상용화한 네트워크 방식의 위치 기반 솔루션입니다. 위성 위치 확인 시스템(GPS)이 아닌 네트워크 방식으로 가입자의 동선을 유추해 건물 내부 등 GPS 음영 지역에서도 수십 미터 오차로 위치를 파악할 수 있는 위치 추적 기술입니다. 따라서 수 km에 이르는 셀 단위의 위치 정보를 제공하는 셀 ID 방식보다 5배 이상의 정밀한 정보 제공이 가능합니다.
 
</blockquote>

- 유동인구 데이터가 다양하게 활용될 수 있도록 세분화하여 집계하고 있습니다.

![900,174](https://s3.ap-northeast-2.amazonaws.com/diaas-puzzle-hub-backend-imagefile-upload-prd/DATA_DESCRIPTION/DATA_DESCRIPTION-20221115073945-%E1%84%90%E1%85%A9%E1%86%BC%E1%84%80%E1%85%A8%E1%84%90%E1%85%A6%E1%84%8B%E1%85%B5%E1%84%90%E1%85%A5List.jpg)

## ‘유동인구’ 데이터, 어떻게 활용할 수 있나요?

#### 성별・연령대별 유동인구

유동인구 데이터가 다양하게 활용될 수 있도록 세분화하여 집계하고 있습니다. 강남역 인근의 유동인구를 성별・연령대에 따라 세분화하여 살펴보겠습니다.

![900,489](https://s3.ap-northeast-2.amazonaws.com/diaas-puzzle-hub-backend-imagefile-upload-prd/DATA_DESCRIPTION/DATA_DESCRIPTION-20221115074011-04_%E1%84%80%E1%85%A1%E1%86%BC%E1%84%82%E1%85%A1%E1%86%B7%E1%84%8B%E1%85%A7%E1%86%A8%20%E1%84%8B%E1%85%B5%E1%86%AB%E1%84%80%E1%85%B3%E1%86%AB%20%E1%84%82%E1%85%A1%E1%86%B7%E1%84%89%E1%85%A5%E1%86%BC%2C%E1%84%8B%E1%85%A7%E1%84%89%E1%85%A5%E1%86%BC%20%E1%84%8B%E1%85%B2%E1%84%83%E1%85%A9%E1%86%BC%E1%84%8B%E1%85%B5%E1%86%AB%E1%84%80%E1%85%AE.jpg)

강남역 인근 유동인구를 성별에 따라 비교해보면 여성은 강남역 기준 북쪽, 남성은 남쪽에 주로 유동인구가 집중되어 있습니다.

![900,828](https://s3.ap-northeast-2.amazonaws.com/diaas-puzzle-hub-backend-imagefile-upload-prd/DATA_DESCRIPTION/DATA_DESCRIPTION-20221115074030-05_%E1%84%80%E1%85%A1%E1%86%BC%E1%84%82%E1%85%A1%E1%86%B7%E1%84%8B%E1%85%A7%E1%86%A8%20%E1%84%8B%E1%85%B5%E1%86%AB%E1%84%80%E1%85%B3%E1%86%AB%20%E1%84%8B%E1%85%A7%E1%86%AB%E1%84%85%E1%85%A7%E1%86%BC%E1%84%83%E1%85%A2%E1%84%87%E1%85%A7%E1%86%AF%20%E1%84%8B%E1%85%B2%E1%84%83%E1%85%A9%E1%86%BC%E1%84%8B%E1%85%B5%E1%86%AB%E1%84%80%E1%85%AE.jpg)

연령대별 유동인구에서도 강남역 인근에서 연령대별 활동 인구가 집중되어 있는 위치에 차이가 있음을 알 수 있습니다.

이처럼 위치별 주로 활동하는 인구의 특징을 이해하고 주변 지역과 비교할 수 있다면 새로 점포를 열거나 기존의 점포에서 마케팅을 하는 등의 의사결정에 큰 도움이 될 것입니다.

## ‘유동인구’ 데이터, 이렇게 적용 되었습니다.

#### 인천광역시 : 송도/남동공단 광역 교통망 분석 및 노선 설계 

인천 송도와 남동공단의 출퇴근 교통혼잡 개선을 위해 출퇴근 유동인구를 분석하여 대중교통 노선설계 및 탄력 배차에 적용하였습니다.

![900,306](https://s3.ap-northeast-2.amazonaws.com/diaas-puzzle-hub-backend-imagefile-upload-prd/DATA_DESCRIPTION/DATA_DESCRIPTION-20221115074050-06_%E1%84%8B%E1%85%B5%E1%86%AB%E1%84%8E%E1%85%A5%E1%86%AB%E1%84%80%E1%85%AA%E1%86%BC%E1%84%8B%E1%85%A7%E1%86%A8%E1%84%89%E1%85%B5.jpg)

 

#### 수원시 : CCTV 설치 최적 위치 분석

한정된 예산으로 필요한 지역에 CCTV를 우선 배치할 수 있도록 청소년과 여성의 유동인구가 많은 지역 및 소득수준 정보를 연계하여 설치 위치를 도출하였습니다.

![900,305](https://s3.ap-northeast-2.amazonaws.com/diaas-puzzle-hub-backend-imagefile-upload-prd/DATA_DESCRIPTION/DATA_DESCRIPTION-20221115074110-07_%E1%84%89%E1%85%AE%E1%84%8B%E1%85%AF%E1%86%AB%E1%84%89%E1%85%B5.jpg)

 

#### 그 밖의 사례들 

이 외에 다양한 공공/민간 분야에서 유동인구 데이터가 활용되고 있습니다. 정부나 공공기관에서는 공공임대주택 후보지를 분석하거나 지역 경제 활성화를 위한 자료로 활용되고 있고, 민간 기업에서는 지역 매출 분석, 마케팅 전략 및 옥외 광고판의 위치 선정, 은행 ATM 설치 위치 등 다양한 분야에 유동인구 데이터가 적용되고 있습니다.

![900,568](https://s3.ap-northeast-2.amazonaws.com/diaas-puzzle-hub-backend-imagefile-upload-prd/DATA_DESCRIPTION/DATA_DESCRIPTION-20221115074140-08_%E1%84%80%E1%85%B3%20%E1%84%87%E1%85%A1%E1%86%A9%E1%84%8B%E1%85%B4%20%E1%84%89%E1%85%A1%E1%84%85%E1%85%A8%E1%84%83%E1%85%B3%E1%86%AF.jpg)

## 제공 데이터

<blockquote>
 
 **유동 인구** `API`
 
지역의 이동인구를 측정한 데이터로, 기지국 변경사항이 있는 사람수를 이용하여 이동하는 활동인구로 구분하여 제공합니다.

</blockquote>

<blockquote>
 
 **서비스 인구 (생활인구, 존재인구)** `API`
 
유니크한 인구를 매시간 스냅샷으로 측정한 데이터로, 거주인구(야간 체류), 직장인구(주간 체류), 방문인구(외부에서 유입되는 인구)로 구분하여 제공합니다.

</blockquote>

<blockquote>

 **기점-종점 통행 인구** `API`
 
주거구역 출발을 기준으로 한 목적지 이동 동선 정보, 직전 체류지 출발을 기준으로 한 목적지 이동 통행량 정보를 제공합니다.
 
</blockquote>

유동인구

지오비전 퍼즐의 ‘유동인구' 데이터를 바탕으로 2023년 인기 해맞이 명소와 명소를 찾은 인파의 특성을 확인할 수 있습니다.

새해 해맞이 명소, 어느 지역에서 많이 찾을까?

지오비전 퍼즐의 “지하철 리포트”는 ’지하철 혼잡도’ 데이터를 활용하여 지하철역별 이용 현황 및 특성 정보를 제공합니다.

지하철 리포트, 사당역 이용 고객 분석

서울에서 가장 붐비는 곳중 하나인 '강남역 상권'
이렇게 작은 지역 안에서도 시간대별,연령대별 쏠림 현상이 있다는 것 아시나요?
지오비전 유동인구 데이터를 통해 천천히 알아봅시다.

서울 강남 시간대별 유동인구 변화

서울 주요 상권인 ‘강남, 홍대, 이태원’ 세 곳의 유동인구 데이터를 분석한 결과입니다.

위드 코로나에 활기를 되찾는 상권

화요일 오후 9시, 홍대입구역/합정역/상수역/망원역 인근의 실시간 유동인구를 확인할 수 있습니다.


홍대입구/합정/상수/망원역 유동인구 비교

쇼핑,여가 장소 혼잡도는 장소(POI)의 혼잡한 정도를 준실시간으로 제공합니다.

## 포스트 코로나 시대에도 필수, 혼잡도 정보 미리 체크하세요!

포스트 코로나 시대를 살고 있는 우리, 예전의 일상을 대부분 회복했지만 실생활에서 안전한 거리두기에 대한 생각은 크게 달라지지 않았습니다. 

"온 가족이 모처럼 놀이공원으로 나들이를 갈 계획입니다. 재미와 안전 둘 다 챙길 수는 없을까요?"

혼잡함이 더 이상 불편함이 아닌 안전의 문제로 받아들여지는 오늘, 시간과 공간에 대한 단계별 예측은 일상에 안전함과 스마트함을 더해줍니다.

**SK텔레콤은 백화점, 쇼핑센터, 테마파크 등 붐비는 장소의 시간대별 혼잡도 데이터를 통계 및 실시간으로 제공하여 보다 안전하고 스마트한 일상을 지원**하고 있습니다.

PUZZLE 장소 혼잡도에서 여유롭고 쾌적한 장소를 찾고, 방문하기 위한 최적의 시간대를 확인할 수 있습니다.

 

![900,135](https://s3.ap-northeast-2.amazonaws.com/diaas-puzzle-hub-backend-imagefile-upload-prd/DATA_DESCRIPTION/DATA_DESCRIPTION-20221115063543-02_small%20kv.jpg)

## '쇼핑, 여가 장소 혼잡도', 이렇게 만들어집니다.

대상 장소의 주변 기지국 데이터를 수집 및 분석하여 쇼핑, 여가 장소 혼잡도를 생성합니다.

 

#### 데이터 생성 방법

![900,527](https://s3.ap-northeast-2.amazonaws.com/diaas-puzzle-hub-backend-imagefile-upload-prd/DATA_DESCRIPTION/DATA_DESCRIPTION-20221115063620-01_%E1%84%83%E1%85%A6%E1%84%8B%E1%85%B5%E1%84%90%E1%85%A5%20%E1%84%89%E1%85%A2%E1%86%BC%E1%84%89%E1%85%A5%E1%86%BC%20%E1%84%87%E1%85%A1%E1%86%BC%E1%84%87%E1%85%A5%E1%86%B8_numbering.gif)

 

#### 데이터 생성 방법에 대해 다시 한번 알아볼까요?

 

![900,633](https://s3.ap-northeast-2.amazonaws.com/diaas-puzzle-hub-backend-imagefile-upload-prd/DATA_DESCRIPTION/DATA_DESCRIPTION-20221115063649-03_%E1%84%83%E1%85%A6%E1%84%8B%E1%85%B5%E1%84%90%E1%85%A5%20%E1%84%89%E1%85%A2%E1%86%BC%E1%84%89%E1%85%A5%E1%86%BC%20%E1%84%85%E1%85%A9%E1%84%8C%E1%85%B5%E1%86%A8.jpg)

## 데이터 기준 

장소 혼잡도는 장소의 추정 방문자 수를 해당 장소의 연면적(m2)으로 나눈 값으로, 단위 면적당(m2) 추정 방문자 수를 나타냅니다. 장소 혼잡도 데이터의 직관적 이해를 돕기 위해 100m2를 기준으로 환산한 뒤, 총 1~10단계로 구분하여 사용합니다. 

단계가 높을수록 혼잡함을 의미하며 5단계는 약 2명, 10단계는 10명 이상 있는 정도를 나타냅니다.

 

#### 장소 혼잡도 기준 *단위 면적당(100m2) 추정 방문자수

![900,402](https://s3.ap-northeast-2.amazonaws.com/diaas-puzzle-hub-backend-imagefile-upload-prd/DATA_DESCRIPTION/DATA_DESCRIPTION-20221115063745-04_%E1%84%8C%E1%85%A1%E1%86%BC%E1%84%89%E1%85%A9%20%E1%84%92%E1%85%A9%E1%86%AB%E1%84%8C%E1%85%A1%E1%86%B8%E1%84%83%E1%85%A9%20%E1%84%80%E1%85%B5%E1%84%8C%E1%85%AE%E1%86%AB.jpg)

 

<blockquote style="background: #F5F5F5"> 

 **제공 대상**
 
쇼핑 장소, 테마파크, 공항 중 유동인구가 많은 203개(2022.09.26 기준) 장소를 대상으로 하며, 지속적으로 확대 예정
 
</blockquote>

## '쇼핑, 여가 장소 혼잡도', 어떻게 활용할 수 있나요? 

#### 장소 간 혼잡도 비교 

PUZZLE 장소 혼잡도는 장소별 10분 단위로 업데이트되는 실시간 혼잡도를 통해 서로 다른 장소의 혼잡도를 쉽게 비교할 수 있습니다.

![900,579](https://s3.ap-northeast-2.amazonaws.com/diaas-puzzle-hub-backend-imagefile-upload-prd/DATA_DESCRIPTION/DATA_DESCRIPTION-20221115063844-05_%E1%84%8C%E1%85%A1%E1%86%BC%E1%84%89%E1%85%A9%20%E1%84%80%E1%85%A1%E1%86%AB%20%E1%84%92%E1%85%A9%E1%86%AB%E1%84%8C%E1%85%A1%E1%86%B8%E1%84%83%E1%85%A9%20%E1%84%87%E1%85%B5%E1%84%80%E1%85%AD.jpg)

평일 오후, 잠실지역의 혼잡도 상황입니다. 

롯데월드 잠실점은 10단계로 매우 혼잡하며, 주변의 롯데백화점 잠실점과 롯데백화점 에비뉴얼월드타워점 역시 8단계로 혼잡한 상황입니다. 그러나 인근에 있는 롯데월드몰은 4단계로 다소 여유로운 것을 알 수 있습니다. 롯데월드몰로 간다면 좀 더 여유로운 쇼핑을 즐길 수 있을 것 같습니다. 

 

#### 장소의 방문자 특징

장소의 방문자 성별, 연령대 분포를 통해 이 장소를 찾는 사람들의 특징을 파악할 수 있습니다.

![900,905](https://s3.ap-northeast-2.amazonaws.com/diaas-puzzle-hub-backend-imagefile-upload-prd/DATA_DESCRIPTION/DATA_DESCRIPTION-20221115063921-06_%E1%84%8C%E1%85%A1%E1%86%BC%E1%84%89%E1%85%A9%E1%84%8B%E1%85%B4%20%E1%84%87%E1%85%A1%E1%86%BC%E1%84%86%E1%85%AE%E1%86%AB%E1%84%8C%E1%85%A1%20%E1%84%90%E1%85%B3%E1%86%A8%E1%84%8C%E1%85%B5%E1%86%BC.jpg)

더현대 서울의 방문자를 살펴보면 20~30대의 비율이 높게 나타납니다. 특히 20대 여성의 비율이 23%로 전국 쇼핑몰의 20대 방문자 비율 대비 3배 가량 높은 것을 확인할 수 있습니다.

## '쇼핑, 여가 장소 혼잡도', 이렇게 적용되었습니다.

#### A.(에이닷)

SK텔레콤의 나만의 AI 개인비서 **A.(에이닷)** 앱에서 PUZZLE이 제공하는 장소 실시간 혼잡도, 일자별 추정 방문자수, 방문자 성별/연령대별 분포를 이용할 수 있습니다.


![900,514](https://s3.ap-northeast-2.amazonaws.com/diaas-puzzle-hub-backend-imagefile-upload-prd/DATA_DESCRIPTION/DATA_DESCRIPTION-20240119063448-adot_place.png)

## 제공 데이터

<blockquote>
 
 **실시간 장소 혼잡도** `API`
 
장소별 10분 단위 실시간 혼잡도를 제공합니다. 혼잡도는 면적당(m2) 방문자수를 추정하여 제공합니다. 
 
</blockquote>

<blockquote>
 
 **시간대별 장소 혼잡도** `API`
 
장소의 과거 30일간의 일자/시간대별 혼잡도를 제공합니다. 면적당(m2) 추정 방문자수와 1~10단계로 구분된 혼잡도 단계를 제공합니다.
 
</blockquote>

<blockquote>

 **통계성 장소 혼잡도** `API`
 
통계성 장소 혼잡도는 대상 장소에 대해 30일간의 요일/시간대별 평균 혼잡도를 제공합니다.
 
</blockquote>

<blockquote>

 **일자별 추정 방문자수** `API`
 
장소의 과거 추정 방문자수를 일자별로 제공합니다.
 
</blockquote>

<blockquote>

 **장소별 방문자 특징** `API`
 
과거 30일 장소별 방문자의 성별/연령대별 비율을 일자별로 제공합니다.
 
</blockquote>

쇼핑,여가 장소 혼잡도

지오비전 퍼즐의 ‘쇼핑, 여가 장소 혼잡도’ 데이터를 활용하 여, 쇼핑몰 관점에서는 고객 분석과 경쟁업체와의 비교 분석을 통해 비즈니스 전략을 수립할 수 있고, 고객은 각자의 니즈를 가장 충족시켜줄 수 있는 쇼핑몰을 선택할 수 있습니다.

데이터로 알아보는 쇼핑몰, 신세계 프리미엄 아울렛 시흥점

지오비전 퍼즐의 ‘쇼핑, 여가 장소 혼잡도’ 데이터를 활용하여, 크리스마스 시즌 동안 사람들의 방문 장소를 확인할 수 있습니다.

‘22년 크리스마스, 가장 많이 방문한 곳은 어디일까?

지오비전 퍼즐의 ‘쇼핑, 여가 장소 혼잡도’ 데이터를 활용하여, 쇼핑몰 관점에서는 고객 분석과 경쟁업체와의 비교 분석을 통해 비즈니스 전략을 수립할 수 있고, 고객은 각자의 니즈를 가장 충족시켜줄 수 있는 쇼핑몰을 선택할 수 있습니다.

데이터로 알아보는 쇼핑몰,
롯데백화점 강남점

지오비전 퍼즐의 ‘쇼핑, 여가 장소 혼잡도'를 통해 국제공항의 혼잡도 변화와 해외 출국자 추세, 선호하는 해외 여행지를 살펴봤습니다.

국제공항 혼잡도 변화 및 해외 출국 트렌드

지오비전 퍼즐은 일평균 방문자 수를 토대로 일반적인 겨울 시즌 대비 크리스마스 시즌 중 대형 쇼핑몰 방문자 수 변화와 특성에 대한 정보를 알기 쉽게 제공합니다.

크리스마스 시즌,
대형 쇼핑몰의 방문 변화 

지오비전 퍼즐의 ‘쇼핑, 여가 장소 혼잡도’ 데이터를 통해 에르메스 매장 오픈 전·후의 백화점 방문 고객 데이터를 비교함으로써, 현대백화점 판교점 방문율 변화와 방문 고객 특성의 변화를 확인할 수 있습니다.

현대백화점 판교점 에르메스 오픈, 방문 고객의 변화

지오비전 퍼즐의 쇼핑, 여가 장소 혼잡도 데이터를 활용하여 추석 연휴 전과 추석 연휴 기간(연휴 및 이후 주말)의 백화점, 아울렛의 이용 패턴을 확인할 수 있습니다.

추석 연휴와 이후 주말, 백화점과 아울렛 방문

쇼핑/여가 장소를 검색하여 혼잡도를 요일, 시간대별로 비교할 수 있습니다.

쇼핑/여가 장소 혼잡도 비교

쇼핑몰별 방문자의 연령대 및 성별 분포 통해 10대, 20대가 많이 방문하는 백화점을 확인할 수 있습니다.

10대, 20대 방문 비율이 높은 백화점

쇼핑몰의 혼잡도를 알아보세요.

요일 및 시간대별 장소 혼잡도

주거생활은 아파트별 거주자 특징과 라이프스타일 정보를 제공합니다.

## 데이터로 알아보는 슬기로운 주거생활

예전처럼 발품 팔지 않아도 우리는 스마트폰으로 아파트의 시세・매물 정보뿐 아니라 주변 상권, 교통 인프라 정보까지 알 수 있는 세상에 살고 있습니다. 이른바 ‘프롭 테크(Prop Tech)’ 시대라 하여 스마트폰이나 인터넷을 이용한 부동산 거래, 빅데이터를 활용한 부동산 가치 평가, 부동산 임대 관리 플랫폼 등 서비스들이 생겨나고 있습니다.

그러나 막상 이사를 준비하게 되면, 이런 서비스에서 주는 정보만으로는 알기 어려운 부분이 있습니다. 분주히 희망 거주지를 찾아 발품 팔 범위를 줄였다 할지라도, 실제 거주하게 될 곳의 생활이 어떤지 가늠할 수 없습니다. 결국 부동산의 마지막 퍼즐 한 조각은 앞으로 살아갈 동네의 결을 나타내는 생활환경입니다. ‘출근하는데 시간이 얼마나 걸리는지’, ‘우리 아이가 다닐 학원이 주변에 있는지’ 그 외에 숱한 질문들을 데이터를 통해 확인할 수는 없을까요?

**SK텔레콤의 주거생활 데이터는 이런 일상의 경험과 고민에서 출발**하였습니다. 

PUZZLE의 주거생활 데이터는 단순 메타 정보가 아닌 그곳에 살아가는 사람들에 집중합니다. 실제 거주민의 교육, 쇼핑, 이사 등 다양한 생활 정보와 유사한 라이프 스타일을 보이는 거주지 정보를 제공합니다.

 

![900,113](https://s3.ap-northeast-2.amazonaws.com/diaas-puzzle-hub-backend-imagefile-upload-prd/DATA_DESCRIPTION/DATA_DESCRIPTION-20221115070903-02_small%20kv.jpg)

## ‘주거생활’ 데이터, 이렇게 만들어집니다.

기지국 기반 위치 정보와 전화 정보를 결합하여 거주지 이동 및 거주지별 생활 정보를 생성합니다.

 

#### 데이터 생성 방법

![900,579](https://s3.ap-northeast-2.amazonaws.com/diaas-puzzle-hub-backend-imagefile-upload-prd/DATA_DESCRIPTION/DATA_DESCRIPTION-20221115070939-01_%E1%84%83%E1%85%A6%E1%84%8B%E1%85%B5%E1%84%90%E1%85%A5%20%E1%84%89%E1%85%A2%E1%86%BC%E1%84%89%E1%85%A5%E1%86%BC%20%E1%84%87%E1%85%A1%E1%86%BC%E1%84%87%E1%85%A5%E1%86%B8_numbering.gif)

 

#### 데이터 생성 방법에 대해 다시 한번 알아볼까요?

 

![900,352](https://s3.ap-northeast-2.amazonaws.com/diaas-puzzle-hub-backend-imagefile-upload-prd/DATA_DESCRIPTION/DATA_DESCRIPTION-20221115071009-03_%E1%84%83%E1%85%A6%E1%84%8B%E1%85%B5%E1%84%90%E1%85%A5%20%E1%84%89%E1%85%A2%E1%86%BC%E1%84%89%E1%85%A5%E1%86%BC%20%E1%84%85%E1%85%A9%E1%84%8C%E1%85%B5%E1%86%A8.jpg)

## 데이터 기준 

- 거주자 특징 정보는 가구의 특징(1인가구, 신혼부부)과 세대원의 연령대(영유아, 초등학생, 중학생, 고등학생, 대학생, 2030, 4050, 60대 이상)에 따른 구분이 있습니다.

- 라이프스타일 정보는 출퇴근, 대형마트, 백화점, 학원 등 주 이용 시설에 관한 정보를 담고 있으며 계속해서 확장해 나가고 있습니다.

- 제공되는 모든 정보는 익명 처리 후 충분히 모수가 확보된 경우에 한하여 정보를 생성하도록 처리되어 있습니다.

<blockquote style="background: #F5F5F5"> 

 **제공 대상**
 
국토교통부 공동주택 기준 전국 약 18,000개 아파트 중 SKT 추정 기준 100회선 이상 속한 약 16,000개 아파트
 
</blockquote>

## ‘주거생활’ 데이터, 어떻게 활용할 수 있을까?

#### 주요 출근 지하철역

출근의 용이성은 우리가 거주지를 정할 때 주요한 고려사항 중 하나 입니다. 이사를 고려하고 있는 거주지에서 주로 어디로 출근하는지를 안다면 출근의 용이성을 판단하는데 도움이 될 수 있습니다.

![900,566](https://s3.ap-northeast-2.amazonaws.com/diaas-puzzle-hub-backend-imagefile-upload-prd/DATA_DESCRIPTION/DATA_DESCRIPTION-20221115071029-04_%E1%84%8C%E1%85%AE%E1%84%8B%E1%85%AD%20%E1%84%8E%E1%85%AE%E1%86%AF%E1%84%80%E1%85%B3%E1%86%AB%20%E1%84%8C%E1%85%B5%E1%84%92%E1%85%A1%E1%84%8E%E1%85%A5%E1%86%AF%E1%84%8B%E1%85%A7%E1%86%A8.jpg)

올림픽선수기자촌 아파트를 살펴보면, 5호선 라인 광화문, 여의도역과 9호선 신논현역 출근이 많음을 알 수 있습니다.

 

#### 주요 이용 시설

주거생활 데이터를 통해 특정 거주지 거주민들이 주로 이용하는 생활 편의시설에 대한 정보를 알 수 있습니다. 특히 거주지 주변의 학원 정보는 학령기 자녀를 둔 가정이 거주지를 결정하는데 매우 중요한 정보 중 하나입니다.


![900,514](https://s3.ap-northeast-2.amazonaws.com/diaas-puzzle-hub-backend-imagefile-upload-prd/DATA_DESCRIPTION/DATA_DESCRIPTION-20221115071052-05_%E1%84%8C%E1%85%AE%E1%84%8B%E1%85%AD%20%E1%84%8B%E1%85%B5%E1%84%8B%E1%85%AD%E1%86%BC%20%E1%84%89%E1%85%B5%E1%84%89%E1%85%A5%E1%86%AF.jpg)

올림픽선수기자촌 아파트 거주민들이 많이 이용하는 학원은 주로 아파트 단지의 남서쪽에 위치해 있습니다. 지하철 한 정거장 이내에 위치해 있어 아이들이 이용하기에 용이해 보입니다.

 

#### 유사 아파트 

라이프스타일이 유사한 아파트 정보를 제공할 수 있습니다. 이사를 준비할 때 유사한 여러 거주지를 비교해 보거나, 내가 지금 살고 있는 곳과 유사한 곳을 찾을 때 유용하게 활용될 수 있습니다.

![900,765](https://s3.ap-northeast-2.amazonaws.com/diaas-puzzle-hub-backend-imagefile-upload-prd/DATA_DESCRIPTION/DATA_DESCRIPTION-20221115071119-06_%E1%84%8B%E1%85%B2%E1%84%89%E1%85%A1%20%E1%84%8B%E1%85%A1%E1%84%91%E1%85%A1%E1%84%90%E1%85%B3.jpg)

올림픽선수기자촌 아파트와 유사한 라이프스타일을 보이는 아파트는 1위 신천장미1차2차, 2위 방이코오롱, 3위 오금현대아파트 입니다. 올림픽선수기자촌으로 이사를 고민하고 계시다면 이 세 곳도 함께 고려해 보시면 좋을 것 같습니다.

## 제공 데이터

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 **인구통계학적 특성**
 
아파트 거주민의 성별 분포 및 평균 연령과 동일 시도의 타 아파트 대비 두드러지는 거주민의 Life stage 특징을 제공합니다.

</blockquote>

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 **이사**
 
아파트 거주민의 생활 양식이 유사한 아파트와 이사를 많이 오고 가는 아파트 리스트를 제공합니다.

</blockquote>

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 **지하철 이용**
 
아파트 거주민의 평균적인 지하철 이용률과 주요 이용 역, 주요 목적지 역 정보를 제공합니다.

</blockquote>

<blockquote>

 **교육** 
 
아파트 거주민 중 학생들이 다니는 학교(초/중/고), 유치원, 학원 리스트를 제공합니다.

</blockquote>

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 **쇼핑** 
 
아파트 거주민이 자주 이용하는 쇼핑몰과 대형마트 리스트를 제공합니다.
 
</blockquote>

주거생활

지오비전 퍼즐은 전국의 부동산 중개업소 통화량을 기반으로 부동산 관심 트렌드 변화를 알기 쉽게 제공합니다.

 #31 데이터로 알아보는 부동산 정보, 지난주 부동산 관심 트렌드

 #30 데이터로 알아보는 부동산 정보, 지난주 부동산 관심 트렌드

 #29 데이터로 알아보는 부동산 정보, 지난주 부동산 관심 트렌드

 #28 데이터로 알아보는 부동산 정보, 지난주 부동산 관심 트렌드

 #27 데이터로 알아보는 부동산 정보, 지난주 부동산 관심 트렌드

 #26 데이터로 알아보는 부동산 정보, 지난주 부동산 관심 트렌드

 #25 데이터로 알아보는 부동산 정보, 지난주 부동산 관심 트렌드

 #24 데이터로 알아보는 부동산 정보, 지난주 부동산 관심 트렌드

 #23 데이터로 알아보는 부동산 정보, 지난주 부동산 관심 트렌드

 #22 데이터로 알아보는 부동산 정보, 지난주 부동산 관심 트렌드

 #21 데이터로 알아보는 부동산 정보, 지난주 부동산 관심 트렌드

 #20 데이터로 알아보는 부동산 정보, 지난주 부동산 관심 트렌드

 #19 데이터로 알아보는 부동산 정보, 지난주 부동산 관심 트렌드

 #18 데이터로 알아보는 부동산 정보, 지난주 부동산 관심 트렌드

 #17 데이터로 알아보는 부동산 정보, 지난주 부동산 관심 트렌드

 #16 데이터로 알아보는 부동산 정보, 지난주 부동산 관심 트렌드

 #15 데이터로 알아보는 부동산 정보, 지난주 부동산 관심 트렌드

 #14 데이터로 알아보는 부동산 정보, 지난주 부동산 관심 트렌드

 #13 데이터로 알아보는 부동산 정보, 지난주 부동산 관심 트렌드

 #12 데이터로 알아보는 부동산 정보, 지난주 부동산 관심 트렌드

 #11 데이터로 알아보는 부동산 정보, 지난주 부동산 관심 트렌드

 #10 데이터로 알아보는 부동산 정보, 지난주 부동산 관심 트렌드

 #09 데이터로 알아보는 부동산 정보, 지난주 부동산 관심 트렌드

 #08 데이터로 알아보는 부동산 정보, 지난주 부동산 관심 트렌드

 #07 데이터로 알아보는 부동산 정보, 지난주 부동산 관심 트렌드

 #06 데이터로 알아보는 부동산 정보, 지난주 부동산 관심 트렌드

 #05 데이터로 알아보는 부동산 정보, 지난주 부동산 관심 트렌드

 #04 데이터로 알아보는 부동산 정보, 지난주 부동산 관심 트렌드

 #03 데이터로 알아보는 부동산 정보, 지난주 부동산 관심 트렌드

 #02 데이터로 알아보는 부동산 정보, 지난주 부동산 관심 트렌드

 #01 데이터로 알아보는 부동산 정보, 지난주 부동산 관심 트렌드

지오비전 퍼즐의 ‘주거생활’ 데이터를 활용하여 수도권 대표 업무지구로 출퇴근하는 사람들이 주로 거주하는 지역에 관한 정보를 확인할 수 있습니다.

수도권 출퇴근 시민들 인기 거주지

지오비전 퍼즐의 ‘주거생활’ 데이터를 활용하여 신혼부부가 첫 신혼집으로 많이 선택한 동네와 아파트를 확인해 볼 수 있습니다.


수도권에서 신혼집 찾기

지오비전 퍼즐의 ‘주거 생활' 데이터를 통해 자녀의 중학교 입학을 앞둔 가족들이 선호하는 이사 지역을 확인할 수 있습니다.

자녀의 중학교 입학 전 어디로 많이 이사 갔을까?

지오비전 퍼즐의 “우리 동네 리포트”는 ‘주거생활’ 데이터를 활용하여 살아보지 않으면 알기 어려운 거주자 중심의 주거생활 정보를 제공합니다. 

우리 동네 리포트,
성남시 분당구 수내동

지오비전 퍼즐의 ‘주거생활’ 데이터를 바탕으로 검단신도시 거주민의 특성과 입주 전 거주 지역을 확인할 수 있습니다.

검단신도시, 주거 생활 알아보기

주거생활의 라이프스타일 쇼핑 데이터로 각 쇼핑센터별 가장 많이 방문하는 아파트의 순위를 확인할 수 있습니다.

스타필드 지점별 이용 아파트 비교

주거생활의 낮 체류 지역(법정동) 데이터는 아파트별 거주자의 낮 시간대 체류지역을 알려드립니다.

종로구 세종로에 낮에 많이 체류하는 아파트

초등학생/중학생/고등학생 비율이 높은 전국 아파트를 확인할 수 있습니다.

초/중/고등학생 비율이 높은 아파트 Top 10

검색한 아파트와 유사한 라이프스타일을 가지고 있는 다른 아파트들을 알아보세요.

유사 아파트

지하철 혼잡도는 수도권 1~9호선, 신분당선, 공항철도 모든 역사에 대한 혼잡도 정보를 제공합니다.

## 출퇴근길 붐비는 지하철, 좀 더 편하게 갈 수 있을까?

출퇴근 시간 수도권의 지하철은 항상 발 디딜 틈 없이 혼잡합니다. 코로나 이전에도 붐비는 지하철은 우리에게 불편한 존재였지만 코로나를 겪으며 “혼잡”은 안전과도 연결된 주제가 되었습니다. 지하철의 열차별, 칸별 혼잡도를 미리 알고 열차의 탑승 시간이나 탑승 칸을 선택할 수 있다면 조금이라도 편하게, 안전하게 출퇴근할 수 있지 않을까 하는 상상을 하게 됩니다.

"언제 어떤 칸의 사람들이 많이 타고 내리는지 알 수 있다면 상상이 현실에 조금 더 가까워질 수 있을텐데…"

**SK텔레콤의 지하철 혼잡도 데이터는 이런 일상의 고민과 상상에서 출발**하였습니다.

PUZZLE의 지하철 혼잡도는 출발역부터 도착역 사이에 언제 사람들이 많이 타고 내리는지(경로 혼잡도), 각 열차별로 어느 칸에 이용객이 많고 적은지(칸 혼잡도) 통계성 데이터를 제공합니다. 또 현재 운행 중인 열차의 혼잡도를 실시간으로도 제공하고 있습니다.

 

![900,110](https://s3.ap-northeast-2.amazonaws.com/diaas-puzzle-hub-backend-imagefile-upload-prd/DATA_DESCRIPTION/DATA_DESCRIPTION-20221115023743-02_small%20kv.jpg)

## '지하철 혼잡도', 이렇게 만들어집니다. 

역사 및 선로 주변 기지국 또는 지하철 객차(칸) 내 AP와의 모바일 통신 이력을 토대로 이용객들의 승하차 및 혼잡도 데이터를 생성합니다.

 

#### 데이터 생성 방법

![900,507](https://s3.ap-northeast-2.amazonaws.com/diaas-puzzle-hub-backend-imagefile-upload-prd/DATA_DESCRIPTION/DATA_DESCRIPTION-20221115023812-01_%E1%84%8B%E1%85%B5%E1%84%83%E1%85%A9%E1%86%BC%20%E1%84%80%E1%85%A7%E1%86%BC%E1%84%85%E1%85%A9_Numbering.gif)

![900,507](https://s3.ap-northeast-2.amazonaws.com/diaas-puzzle-hub-backend-imagefile-upload-prd/DATA_DESCRIPTION/DATA_DESCRIPTION-20221115023822-02_%E1%84%8F%E1%85%A1%E1%86%AB%20%E1%84%87%E1%85%A7%E1%86%AF%20%E1%84%92%E1%85%A9%E1%86%AB%E1%84%8C%E1%85%A1%E1%86%B8%E1%84%83%E1%85%A9_Numbering.gif)

 

#### 데이터 생성 방법에 대해 다시 한번 알아볼까요?

 

![900,612](https://s3.ap-northeast-2.amazonaws.com/diaas-puzzle-hub-backend-imagefile-upload-prd/DATA_DESCRIPTION/DATA_DESCRIPTION-20221115023930-03_%E1%84%83%E1%85%A6%E1%84%8B%E1%85%B5%E1%84%90%E1%85%A5%20%E1%84%89%E1%85%A2%E1%86%BC%E1%84%89%E1%85%A5%E1%86%BC%20%E1%84%85%E1%85%A9%E1%84%8C%E1%85%B5%E1%86%A8.jpg)

## 데이터 기준 

SK텔레콤의 기지국 및 WiFi 정보와 공공 열차 운행 정보, 시간표 정보를 결합하여 지하철 이용 패턴을 추정하였으며, 이를 기반으로 열차별, 객차(칸)별, 역사별 혼잡도 정보를 산출하였습니다.

지하철 혼잡도는 국토교통부의 지하철 혼잡도 기준을 따르고 있으며, **한 칸의 승객 수가 160명일 때를 100%로 환산**하여 제공됩니다.

 

#### 지하철 혼잡도 기준 *지하철 한 칸을 기준으로 합니다.

![900,922](https://s3.ap-northeast-2.amazonaws.com/diaas-puzzle-hub-backend-imagefile-upload-prd/DATA_DESCRIPTION/DATA_DESCRIPTION-20221115024803-04_%E1%84%8C%E1%85%B5%E1%84%92%E1%85%A1%E1%84%8E%E1%85%A5%E1%86%AF%20%E1%84%92%E1%85%A9%E1%86%AB%E1%84%8C%E1%85%A1%E1%86%B8%E1%84%83%E1%85%A9%20%E1%84%80%E1%85%B5%E1%84%8C%E1%85%AE%E1%86%AB.jpg)

 

<blockquote style="background: #F5F5F5"> 

 **제공 대상**
 
수도권 지하철 1~9호선, 신분당선 및 공항철도
 
</blockquote>

## '지하철 혼잡도', 어떻게 활용할 수 있나요?

#### 경로 혼잡도

![900,579](https://s3.ap-northeast-2.amazonaws.com/diaas-puzzle-hub-backend-imagefile-upload-prd/DATA_DESCRIPTION/DATA_DESCRIPTION-20221115024852-03_%E1%84%80%E1%85%A7%E1%86%BC%E1%84%85%E1%85%A9%20%E1%84%92%E1%85%A9%E1%86%AB%E1%84%8C%E1%85%A1%E1%86%B8%E1%84%83%E1%85%A9_Final.gif)

역에서 출발한 열차가 도착역에 이를 때까지의 경로별 혼잡도를 확인할 수 있습니다.
오후 6시 20분, 강남역에서 신도림역으로 가는 열차는 혼잡한 상태로 출발하나, 일부 구간에서는 보통 수준의 혼잡도를 보이고 있습니다. 혼잡도가 보통으로 다소 여유로워지는 사당역에서 앉아갈 수 있는 기회를 기대해볼 수 있을 것 같습니다.

 

#### 열차·칸별 혼잡도

역으로 진입하는 열차의 열차 전체 및 칸별 혼잡도를 확인할 수 있습니다.

![900,228](https://s3.ap-northeast-2.amazonaws.com/diaas-puzzle-hub-backend-imagefile-upload-prd/DATA_DESCRIPTION/DATA_DESCRIPTION-20221115024927-05_%E1%84%8F%E1%85%A1%E1%86%AB%20%E1%84%92%E1%85%A9%E1%86%AB%E1%84%8C%E1%85%A1%E1%86%B8%E1%84%83%E1%85%A9.jpg)

오후 6시 10분, 퇴근을 위해 강남역에서 신도림으로 가는 교대행 열차를 기다립니다. 지금 들어오는 열차는 4&#126;9번 칸이 모두 붐비는 상태로, 해당 칸은 피하는 것이 좋습니다.

![900,228](https://s3.ap-northeast-2.amazonaws.com/diaas-puzzle-hub-backend-imagefile-upload-prd/DATA_DESCRIPTION/DATA_DESCRIPTION-20221115024951-06_%E1%84%8F%E1%85%A1%E1%86%AB%20%E1%84%92%E1%85%A9%E1%86%AB%E1%84%8C%E1%85%A1%E1%86%B8%E1%84%83%E1%85%A92.jpg)

10분 정도 기다리면, 각 칸별로 조금씩 여유가 생기는 것을 알 수 있습니다. 1&#126;3번 칸 또는 9&#126;10번 칸이 다른 칸에 비해 여유가 있습니다.

## '지하철 혼잡도', 이렇게 적용되었습니다.

#### A.(에이닷)

SK텔레콤의 나만의 AI 개인비서 **A.(에이닷)** 앱에서 PUZZLE이 제공하는 지하철 열차 혼잡도와 칸 혼잡도를 실시간으로 확인할 수 있습니다.

![900,514](https://s3.ap-northeast-2.amazonaws.com/diaas-puzzle-hub-backend-imagefile-upload-prd/DATA_DESCRIPTION/DATA_DESCRIPTION-20240119061346-adot_subway.png)

#### 또타지하철

서울교통공사 **또타지하철** 앱에서 PUZZLE이 제공하는 지하철 열차 혼잡도와 칸 혼잡도를 실시간으로 확인할 수 있습니다.

![900,513](https://s3.ap-northeast-2.amazonaws.com/diaas-puzzle-hub-backend-imagefile-upload-prd/DATA_DESCRIPTION/DATA_DESCRIPTION-20221115025019-07_%E1%84%84%E1%85%A9%E1%84%90%E1%85%A1%E1%84%8C%E1%85%B5%E1%84%92%E1%85%A1%E1%84%8E%E1%85%A5%E1%86%AF.jpg)

 

#### 지하철 종결자

**지하철 종결자** 앱에서 PUZZLE이 제공하는 지하철 칸 혼잡도를 실시간으로 확인할 수 있습니다.

![900,514](https://s3.ap-northeast-2.amazonaws.com/diaas-puzzle-hub-backend-imagefile-upload-prd/DATA_DESCRIPTION/DATA_DESCRIPTION-20230926085011-smarter_subway.jpg)

## 제공 데이터

<blockquote>
 
 **열차·칸 혼잡도(3개월 통계)** `API`
 
최근 3개월 간 지하철 이용 이력을 기반으로 호선, 방향, 일반/급행, 요일, 시간대(10분), 구간별 혼잡도를 제공합니다. 
 
</blockquote>

<blockquote>
 
 **실시간 열차·칸 혼잡도** `API`
 
운행 중인 열차의 열차 번호별 실시간 혼잡도를 제공합니다. 현재 수도권 2호선, 3호선에 대해서 제공되고 있습니다. (’22년 9월 기준)
 
</blockquote>

<blockquote>

 **경로 혼잡도**
 
출발지-목적지 경로에 대한 구간별 혼잡도를 제공합니다.
 
</blockquote>


<blockquote>

 **출구별 통행량** `API`
 
지하철 역사의 출구별 통행량을 성별/연령대, 시간대로 구분하여 제공합니다.
 
</blockquote>

지하철 혼잡도

지오비전 퍼즐의 지하철 혼잡도 데이시간대별 열차 혼잡도와 칸 혼잡도 정보를 통해 지오씨가 몇 시에, 몇 번째 칸을 타야 하는지 알아보았습니다.

지하철, 앉아갈 확률이 높은 칸은 어디일까?

지오비전 퍼즐의 ‘지하철 혼잡도’ 데이터를 활용하여 지하철의 구간별 혼잡도 및 열차 탑승객의 특성을 살펴볼 수 있습니다.

지하철 광고, 언제 어디에서 하는 것이 효과적일까?

지오비전 퍼즐의 ‘지하철 혼잡도’ 데이터로 특히 양재역에서 신사역으로 이동할 때, 3호선과 신분당선 중 사람들은 어떤 선택을 했을지 실제 탑승객들의 데이터를 통해 확인해 보았습니다.


신분당선 연장 개통 후
양재역→신사역 지하철 이용 

지오비전 퍼즐의 ‘지하철 혼잡도’ 데이터를 활용하여 축제 당일, 사람들은 어느 지하철역을 이용하고, 몇 번 출구로 나갔는지 그리고 집으로 돌아갈 때 이용한 지하철역은 어떻게 달라졌는지 확인해 볼 수 있습니다.

‘22년 서울세계불꽃축제, 지하철 이용

SK텔레콤은 통신 빅데이터를 분석하여 지하철 이용의 시간대 별, 장소 별, 객차 별 혼잡도를 산출하였습니다. 이를 바탕으로 지하철 이용의 효율적인 방법을 찾았습니다. 한번쯤 궁금했지만 아무도 알려주지 않았던 지하철에 관한 궁금증을 데이터로 명쾌하게 소개합니다. 

지하철 리포트

검색한 역으로 진입하는 지하철의 혼잡도를 시간대별로 확인할 수 있습니다.

지하철 열차 혼잡도

수도권 지하철의 연령대에 따른 시간대별 지하철 탑승 건수를 확인할 수 있습니다.

연령대에 따른 시간대별 지하철 이용 규모

수도권 지하철역의 연령대별 이용 순위를 확인할 수 있습니다.

연령대별 수도권 지하철역 이용 순위

수도권 1~9호선의 일자별 지하철 이용 건수를 확인할 수 있습니다.

'22년 1월~2월 지하철 이용 건수

하차하는 역에 따라 사람들이 선호하는 탑승 칸이 다른 것을 확인할 수 있습니다.

하차 역별 탑승 선호 칸

지하철 칸 혼잡도를 확인할 수 있습니다.

지하철 칸 혼잡도

공유 킥보드 이용은 지역구별 공유 킥보드 이용 관련 정보를 제공합니다.

공유 킥보드 이용

리뷰나 별점이 아닌 음식점의 통화량 통계에 기반하여 신뢰할 만한 음식점 순위 데이터를 제공합니다.

음식점

학원의 통화 정보와 기지국 기반 위치 정보를 결합하여 학원 통화 순위를 생성합니다.