빅데이터 – 도시를 보다 스마트하게 만드는 모바일 데이터

휴대전화로 통화하거나 메시지를 보낼 때, 인터넷에 접속할 때 모바일 데이터를 만들 수 있습니다. 모바일 데이터는 도시 관리에 대한 폭넓은 커버리지, 높은 연속성 및 거대한 사용자 기반을 특징으로 하는 탁월한 데이터 소스입니다

오늘 포스팅에서 소개할 내용은 스마트 류저우(柳州) 공간 정보 클라우드 플랫폼 프로젝트의 예비 연구 결과입니다. 모바일 신호 데이터의 시각화를 이해하여 프로세스를 분석한 다음, 도시 관리에서의 모바일 데이터 적용 방법을 살펴볼 수 있습니다

 

인구 관리에 이동신호 적용

모바일 데이터 분석 기술은 인구 분포 분석에 도움이 됩니다. 스마트 시티의 인구 데이터는, 가족 계획 인구 데이터를 이용하여 구체화된 데이터베이스를 구축하는 한편, 인구 위치 적시성의 문제를 해결하기 위해, 모바일 데이터를 도입하여 인구 분포, 생활 반격 등의 데이터 마이닝 및 분석 작업을 실시합니다. 이는 정부 의사결정의 객관성과 과학성을 효과적으로 향상시킵니다.

 

 

인구 분포 및 위치 분석

그림 2는 하루 다른 시간대에 류저우의 모바일 데이터의 공간적 변화를 보여주는 그림입니다. 류저우의 인구 중심이 도심에서 주변과 사무실이 있는 곳으로 점차 확산되는 모습을 볼 수 있습니다. 시간 및 도시 건설 배치에 따른 데이터 변동을 비교하기 위해 도시 도로 계획 및 건설, 버스 노선 계획에 대한 데이터 분석을 제공할 수 있습니다.

 

 

인구집중 분석

그림 3은 모바일 데이터를 기반으로 한 인구집중 분석으로, 분석 대상은 야간과 주간 시간대 중 인구유입이 가장 많은 지역입니다. 이동 데이터와 도시시간대별 인구집중 상황 분석을 바탕으로 도시인구의 실시간 동적 변화를 파악할 수 있습니다. 이를 통해 도시 관리자가긴급 상황, 도시 건설 및 도시 계획에 대응할 수 있도록 실시간의 신뢰할 수 있는 인구 빅데이터를 제공할 수 있습니다.

 

 

인구 유입의 법칙 분석

휴대전화의 실시간 위치정보에 따라 15분 간격으로 갱신되는 데이터를 데이터베이스에 입력하고 1년 단위의 데이터를 분석한 후 소유주의 상세한 개인정보와 도시교통배치를 종합하여 인구유입의 법칙을 분석합니다. 그림 4는 류저우의 이주자 인구 추세가 기본적으로 고속 및 철도 노선과 함께 분포되어 있으며, 가장 집중된 위치는 도시 지역의 철도역입니다.

 

 

도시 계획에 모바일 데이터 활용

3년동안의 모바일 데이터와 변화하는 법률의 종합적인 분석을 통해 도시 계획, 모니터링 및 평가에서 도시에 의사결정 지원을 제공할 수 있습니다. 계획 단계에서, 미래 인구 증가 레이아웃을 예측하여 수년간 도시의 인구 변화 및 도시 실시간 유동인구의 분석에 따라 도시 전체 계획과 다양한 단위 주제 계획을 참조할 수 있습니다. , 시 전체의 기획과 다양한 단위 테마 기획의 참고자료를 제공하기 위해서는, 향후의 계획 합리성·실시 과정의 평가를 위한 중요한 근거가 됩니다.

 

 

긴급상황 시의 모바일 데이터 활용 

도시종합비상사태는 도시경영의 최우선 과제입니다. 대규모 활동에는 항상 높은 인구 밀도가 발생합니다. 자연재해나 안전사고와 같은 재난이 발생했을 때 긴급지휘센터는 현장 인력의 상황을 파악하고 재난 상황에 따라 신속하게 구조 자원을 배분해야 합니다. 모바일 데이터의 실시간 분포는 도시 인구 분포의 실시간 분포를 반영할 수 있으며, 이는 사고 전후의 인구 분포 차이를 통해 잠재적 피해자를 판단할 수 있어 비상 명령에 대한 의사결정 근거를 제공할 수 있습니다.

 

또한, 빅데이터를 신호화하는 것은 도시 교통 감독, 인구 모니터링, 스마트 관광 및 기타 관리, 서비스 및 의사 결정 영역의 과학성과 진실성을 향상시키며 도시 개발에 새로운 요소를 추가할 수 있습니다.

 

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