표제지
목차
발간사 4
주요 내용 및 정책제안 6
요약 7
CHATPER 1. 연구의 개요 31
1. 연구의 배경 및 목적 32
1) 연구의 배경 32
2) 연구의 목적 34
3) 연구의 틀 34
2. 연구의 범위 및 방법 36
1) 연구의 범위 36
2) 연구의 방법 36
3) 연구의 수행절차 37
3. 선행연구와의 차별성 38
1) 선행연구 현황 38
2) 선행연구와의 차별성 41
4. 연구의 기대효과 41
CHAPTER 2. 플로우 빅데이터의 개념과 지역경제 정책지원을 위한 활용요구 증대 42
1. 플로우 빅데이터의 개념 정립 43
1) 플로우 빅데이터의 개념 43
2) 플로우 빅데이터의 구성과 특성 46
3) 플로우 빅데이터의 유형 48
2. 지역정책 수요의 변화와 증거기반 정책 중시 50
3. 지역경제 분석을 위한 기존자료의 한계와 플로우 빅데이터 활용요구 증대 53
1) 지역경제 분석을 위한 기존자료의 한계 53
2) 새로운 지역경제 분석도구로서 플로우 빅데이터 활용요구 증대 55
CHAPTER 3. 국내외 활용사례: 공공부문을 중심으로 59
1. 국내사례 60
1) 플로우 빅데이터의 현황 조사 60
2) 지역경제 발전 관련 사례 70
3) 지역관광 활성화 관련 사례 74
4) 도시 및 지역 모니터링 관련 사례 75
5) 교통관리 사례 76
2. 해외사례 78
1) 지역경제 발전 관련 사례 78
2) 지역관광 활성화 관련 사례 84
3) 도시 및 지역 모니터링 관련 사례 86
4) 교통관리 사례 87
3. 시사점 89
1) 플로우 빅데이터 분석 및 활용의 특징 89
2) 플로우 빅데이터 기반 지역경제 정책지원 방향 90
CHAPTER 4. 플로우 빅데이터의 시범활용 92
1. 개요 93
1) 시범활용의 목적 및 방향 93
2) 시범활용의 분석 초점 94
3) 시범활용의 시공간적 범위 96
2. 시범활용 1: 지역산업 정책지원을 위한 기업간 거래패턴 분석 97
1) 선정 배경 97
2) 데이터 수집 및 가공 98
3) 분석방법 103
4) 분석결과 105
5) 분석결과의 정책적 함의 및 한계 118
3. 시범활용 2: 상권활성화 정책지원을 위한 소비ㆍ통행패턴 분석 119
1) 선정 배경 119
2) 데이터 수집 및 가공 120
3) 분석방법 124
4) 분석결과 124
5) 분석결과의 정책적 함의 및 한계 134
4. 소결 135
CHAPTER 5. 플로우 빅데이터의 정책 활용방안 137
1. 시범활용 결과의 정책 활용방안 138
1) 지역산업정책 측면의 활용방안 138
2) 지역상권 활성화 측면의 정책 활용방안 141
2. 중앙행정기관 및 지방자치단체의 지역경제정책 지원 방안 143
1) 중앙행정기관의 지역경제정책 지원 방안 143
2) 지방자치단체의 지역경제정책 지원 방안 147
3. 플로우 빅데이터 기반의 지역경제 동태 모니터링 개선 방안 150
4. 플로우 빅데이터 활용촉진을 위한 기반환경 조성 방안 152
1) 데이터 및 기술 기반 마련 153
2) 활용지원 체계 구축 155
CHAPTER 6. 결론 157
1. 주요 연구 결과 158
2. 연구의 한계 및 향후과제 160
1) 연구의 한계 160
2) 향후과제 161
참고문헌 162
SUMMARY 171
[부록 1] 2011년 판매거래 네트워크 데이터 산업별 분포 175
[부록 2] 한국산업분류 재분류 표 176
[부록 3] 주요 기업 커뮤니티의 특성 177
[부록 4] 신한카드 신용카드 매출 업종 분류 180
판권기 183
표 1-1. 주요 선행연구 현황 38
표 1-2. 선행연구와의 차별성 40
표 2-1. 공간 빅데이터와 플로우 빅데이터의 특성 비교 45
표 2-2. 플로우 빅데이터의 특성과 한계 47
표 2-3. 플로우 빅데이터의 구조에 따른 유형구분 49
표 2-4. 지역경제 연관 키워드 분석 결과 52
표 2-5. 지역정책 수요의 변화 속성과 방향성 53
표 2-6. 기존의 지역경제 진단을 위한 통계자료 54
표 2-7. 주요 지역경제 분석방법과 플로우 빅데이터 방법의 차별성 57
표 3-1. 국내 플로우 빅데이터 현황 62
표 4-1. 시범활용 요약 96
표 4-2. ㈜한국기업데이터 CRETOP+ DB의 기업개요 및 주요거래처 속성 99
표 4-3. 2016년 한국기업데이터 판매거래 네트워크 표본기업의 산업별 분포 101
표 4-4. 판매거래 네트워크 참여기업의 구성 103
표 4-5. 판매거래의 구성 103
표 4-6. 거래액 규모별 판매거래 분포 103
표 4-7. 기업수에 따른 커뮤니티 구성분포 105
표 4-8. 거래금액에 따른 커뮤니티 구성분포 106
표 4-9. 종사자수에 따른 커뮤니티 구성분포 106
표 4-10. 기업 커뮤니티 규모(기업 수 기준)별 총 거래금액 및 종사자수 106
표 4-11. 기업 커뮤니티 규모(기업 수 기준)별 평균 거래금액 및 종사자수 107
표 4-12. 커뮤니티 규모별 주요 산업 107
표 4-13. 전문건설업 중심 기업 커뮤니티의 공간분포 109
표 4-14. 자동차 중심 기업 커뮤니티의 공간분포 110
표 4-15. 도소매ㆍ식음료 중심 기업 커뮤니티의 공간분포 111
표 4-16. 조선업 중심 기업 커뮤니티의 공간분포 112
표 4-17. 전자산업 중심 기업 커뮤니티의 공간분포 113
표 4-18. 석유화학ㆍ도매업 중심 기업 커뮤니티의 공간분포 114
표 4-19. 출판업 중심 기업 커뮤니티의 공간분포 115
표 4-20. 신용카드 매출 및 택시운행 분석데이터의 속성 120
표 4-21. 소비자 유입지별 신용카드 매출액 및 매출건수 122
표 4-22. 신용카드 매출통계와 택시 승하차횟수의 상관분석 결과(국가기초구역단위) 130
표 4-23. 신용카드 매출통계와 택시 승하차횟수의 상관분석 결과(역세권 단위) 131
표 5-1. 플로우 빅데이터 기반의 산업위기 대응지역 선정 예시 141
표 5-2. 5개 중앙행정기관의 지역경제정책과 플로우 빅데이터의 활용가능성(예시) 144
표 5-3. 5개 중앙행정기관의 주요 지역경제정책과 플로우 빅데이터의 활용방향 요약 146
표 5-4. 5개 지방자치단체의 지역경제정책과 플로우 빅데이터의 활용가능성(예시) 148
그림 1-1. 공간정보 범위의 확대 33
그림 1-2. 연구의 틀 35
그림 1-3. 연구의 수행절차 37
그림 2-1. 플로우 빅데이터의 대상 44
그림 2-2. 플로우 빅데이터와 공간 빅데이터의 관계 45
그림 2-3. 국토ㆍ지역정책 목표의 중요도 변화 50
그림 2-4. 플로우 빅데이터 기반 분석방법과 기존 지역경제 분석방법의 비교 56
그림 2-5. 지역정책 지원을 위한 플로우 정보 활용요구 증대 58
그림 3-1. 모바일 빅데이터를 활용한 상권분석 시스템 74
그림 3-2. 모바일 빅데이터 기반 국립공원 탐방경로 분석시스템 개념도 75
그림 3-3. 모바일 빅데이터를 활용한 감염병 차단 시스템의 개념도 76
그림 3-4. 인천시 대중교통 노선 효율화를 위한 빅데이터 분석 Map 77
그림 3-5. 국토교통부 혼잡지도 예시 78
그림 3-6. RESAS 관광지도 예시 79
그림 3-7. TTP 효과의 지방파급을 위한 RESAS 활용방안 80
그림 3-8. HubCab 시스템 홈페이지 82
그림 3-9. 이탈리아 거주자의 검색동향과 호주로의 이주경향 간의 상관성 83
그림 3-10. 후지산 지역의 관광객 혼잡도 84
그림 3-11. 교토시의 관광안내앱 데이터 분석의 예시 85
그림 3-12. 이동전화 데이터 기반 관광통계와 페리 사용자 수의 연관성 86
그림 3-13. 세네갈 주민의 Mobility Profile에 따른 월별 이동패턴 87
그림 3-14. 프랑스 리옹시 Optimod'Lyon 플랫폼 개념도 88
그림 3-15. 영국 런던과 스위스의 교통혼잡도 분석사례 89
그림 4-1. 플로우 빅데이터 시범활용의 방향 94
그림 4-2. 플로우 빅데이터 시범활용의 분석초점 95
그림 4-3. 기업 판매거래 네트워크 자료구축 과정 100
그림 4-4. 기업 판매거래 네트워크의 예시 100
그림 4-5. 광업 및 제조업 중분류별 기업구성 비교 102
그림 4-6. 네트워크 군집분석의 개념도 104
그림 4-7. 인포맵 알고리즘 적용 예시 104
그림 4-8. 기업 커뮤니티간 연계구조 116
그림 4-9. 조선업 커뮤니티간 연계관계의 공간분포 117
그림 4-10. 강남구 공간분석 단위 121
그림 4-11. 주중/주말 시간대별 강남구 택시 승차횟수(2014년 11월~2015년 10월) 123
그림 4-12. 주중/주말 시간대별 강남구 택시 하차횟수(2014년 11월~2015년 10월) 123
그림 4-13. 지방 소비자의 강남구 지출액(2015년 10월(좌), 2016년 4월(우)) 125
그림 4-14. 지방 소비자의 유입지별 매출액 변화(2015년 10월 대비 2016년 4월) 125
그림 4-15. 지방 소비자의 강남구 의료서비스 지출액(2016년 4월) 126
그림 4-16. 지방 소비자의 강남구 의료서비스 건당 지출액(2016년 4월) 127
그림 4-17. 지방 소비자의 강남구 학원교육서비스 지출액(2015년 10월(좌), 2016년 4월(우)) 128
그림 4-18. 지방 소비자의 강남구 학원교육서비스 건당 지출액(2015년 10월(좌), 2016년 4월(우)) 128
그림 4-19. 지방 소비자의 강남구 유흥서비스 지출액(2015년 10월(좌), 2016년 4월(우)) 129
그림 4-20. 지방 소비자의 강남구 유흥서비스 건당 지출액(2015년 10월(좌), 2016년 4월(우)) 129
그림 4-21. 경기/인천행 강남지역 심야택시의 목적지별 승차횟수(2014년 11월~2015년 10월) 133
그림 4-22. 역세권별 경기/인천행 강남지역 심야택시 승차횟수(2014년 11월~2015년 10월) 133
그림 5-1. 시범활용 결과의 지역산업정책 적용방안 139
그림 5-2. 시범활용 결과의 지역상권 활성화 정책 적용방안 141
그림 5-3. 플로우 빅데이터 활용촉진을 위한 기반환경 조성 방안 154
표 1. 한국기업데이터 표본기업(54,114개)의 산업별 분포 175