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이동통신 빅데이터를 이용한 현재인구 추정과 개선 방안 연구 = A Study on Improvement of Estimating de facto Population Using Mobile Telecommunications Big Data
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2016
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Korean
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181-196(16쪽)
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이동통신 빅데이터는 상세한 공간 단위에서 실시간에 가깝게 인간 활동의 공간적 분포를 보여줄 수 있기 때문에 정적인 센서스의 보완물로, 공간분석으로 지원하는 데이터 원천으로 각광을 받고 있다. 그러나 이동통신 빅데이터에 기반한 통계는 고객의 통화기록을 기반으로 생성되기 때문에 그 과정이 이동통신 사업자에 의존적이고 외부에 잘 알려져 있지 않다. 본 연구에서는 이동통신 네트워크에서 산출된 위치 데이터의 유형과 특성을 바탕으로 이동통신 빅데이터로부터 어떻게 현재인구를 추정하는지 그 과정을 개념적으로 기술하고, 통계로서의 엄정성을 높이기 위한 개선 방안을 논의하였다. 통화내역기록(CDR)과 방문자위치등록(VLR) 데이터를 결합한 현재인구 추정 과정은 교환기 서비스 인구로부터 최상위 수준의 공간 단위에 대한 현재인구 외삽, 추정된 현재인구의 기지국 단위 배분, 기지국별 현재인구의 임의 공간 단위 배분 등 3단계로 구성될 수 있다. 이러한 과정을 통하여 산출된 현재인구의 통계적 엄정성을 높이기 위해서는 모바일폰 가입자의 이동성 및 인구학적 구조 분석, 모바일폰 사용 실태조사가 선행되어야 한다. 또한, 배분과정에서 추정의 공간적 편기를 줄이기 위한 대안적인 방법을 개발할 필요가 있다.
더보기Mobile telecommunications big data is in the spotlight as data sources of spatial analysis and a complement of a static census because it can represent the spatial distribution of human activities on a near real-time basis at high spatial resolution. However, since the mobile telecommunications big data based statistics are generated from customers call records, the process of generating statistics is dependent on mobile carriers and is not well known outside. This paper described the process estimating de facto population from mobile telecommunications big data based on the types and characteristics of location data produced from mobile network operation and discussed the ways improving the severity of the estimated statistics. The process estimating de facto population by combining Call Detail Records (CDR) and Visitor Location Resister (VLR) can be comprised of three steps; extrapolating de facto population of top-level spatial units from the service population of mobile switching centers, allocating estimated de facto population to each base station according to its traffic rate, and reallocating de facto population of each base station to arbitrary spatial units. In order to improve the quality of estimated statistics from the big data, analyses of demographic characteristics and mobility of mobile phone subscribers and an in-depth survey on mobile phone usage should be preceded. In addition, an alternative method reducing the spatial bias of estimation should be developed in the two allocation steps.
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연월일 | 이력구분 | 이력상세 | 등재구분 |
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2026 | 평가예정 | 재인증평가 신청대상 (재인증) | |
2020-01-01 | 평가 | 등재학술지 유지 (재인증) | KCI등재 |
2017-01-01 | 평가 | 등재학술지 유지 (계속평가) | KCI등재 |
2013-01-01 | 평가 | 등재학술지 유지 (등재유지) | KCI등재 |
2010-01-01 | 평가 | 등재학술지 유지 (등재유지) | KCI등재 |
2008-01-01 | 평가 | 등재학술지 유지 (등재유지) | KCI등재 |
2005-01-01 | 평가 | 등재학술지 선정 (등재후보2차) | KCI등재 |
2004-01-01 | 평가 | 등재후보 1차 PASS (등재후보1차) | KCI후보 |
2003-01-01 | 평가 | 등재후보학술지 선정 (신규평가) | KCI후보 |
기준연도 | WOS-KCI 통합IF(2년) | KCIF(2년) | KCIF(3년) |
---|---|---|---|
2016 | 1.22 | 1.22 | 1.08 |
KCIF(4년) | KCIF(5년) | 중심성지수(3년) | 즉시성지수 |
1.07 | 1.01 | 1.261 | 0.34 |
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