지리적으로 인접되어 있으면서 이동관점에서 같은 역할을 수행하는 Zone의 파악은 사람들의
이동흐름을 이해하고 도시개발 및 이동편의성 개선 등을 위한 중요한 정보로 활용된다. 그러나
기존의 연구는 특정 지점간의 이동과 Zone 발견을 개별적으로 수행하여, 거시적 관점에서의
이동패턴을 이해하는 데에는 한계가 존재한다. 따라서 본 연구에서는 스마트카드 전자거래
빅데이터로부터 Zone들을 발견하고 동시에 Zone들 간의 관계를 설명하는 클러스터링 기반의
이동패턴 분석기법을 제안한다. 또한, 설명력과 종속성 관점에서 이동패턴을 정량적으로
평가하는 지표를 제안한다. 제안된 분석기법을 이용하여 서울시 지하철에서 수집된 실 데이터를
분석하여 서울시에서의 이동패턴을 밝혀내고 시각화하였다.Discovering zones which a1re sets of geographically adjacent regions are essential in
sophisticated urban developments and people's movement improvements. While there are
some studies that separately focus on movements between particular regions and zone
discovery, they show limitations to understand people’s movements from a wider viewpoint.
Therefore, in this research, we propose a clustering based analysis method that aims at
discovering movement patterns, which involves zones and their relations, based on a big
data of smart card transaction systems. Moreover, the effectiveness of discovered movement
patterns is quantitatively evaluated by using the proposed metrics. By using a real-world
dataset obtained in Seoul metropolitan subway networks, we investigate and visualize hidden
movement patterns in Seoul.