모바일 통신 빅데이터를 활용한 공항 이용자 특성 연구 = A Study on Characteristics of Airport Users using Mobile Big Data

다국어 초록 (Multilingual Abstract)

This is a research on developing an algorithm for extracting airport users from mobile communication big data and analyzing their characteristics. The study aims to provide insights into policy decisions related to airport development and operations. The research analyzed six aspects of mobile communication big data, including: 1) the number of travels and usage rates per capita for domestic and international flights, 2) regional airport user statistics and access time analysis, 3) analysis of potential passenger demand for airport candidates, 4) domestic airport influence analysis, 5) analysis of overseas destinations by region, and 6) analysis of departure airport selection for Jeju routes. The results of the analysis are as follows: 1) Based on 2019 data, the overall number of travels per capita was 2.7 times, with domestic flights at 1.5 times and international flights at 1.2 times. The age groups of 30s, 40s, and 50s showed the highest number of travels at 2.9 times. 2) In analyzing regional airport user statistics and access time, the main users were found to be the surrounding cities of each regional airport, and the average access time was longest in Samcheok City (173 minutes), Taebaek City (169 minutes), and Jeongseon County (163 minutes). 3) In analyzing potential passenger demand for airport candidates, the study focused on Pocheon Airport, which was suggested as an additional consideration in the 6th comprehensive airport development plan. Within a radius of 30km from the airport, cities such as Pocheon, Gapyeong, Guri, Namyangju, Dongducheon, Yangju, Yeoncheon, and Uijeongbu, as well as some parts of Seoul, including Gangbuk-gu, Nowon-gu, and Dobong-gu, were located. The estimated number of domestic and international passengers based on KT subscribers was about 400,000, the average travel time was 62 minutes, the population was about 3.05 million, the number of businesses was about 100,000, and the number of employees was about 700,000.
4) In analyzing the overlap of domestic airport influence, six cities in Gangwon Province were found to be part of two or more domestic airport influence zones. 5) In analyzing overseas destinations by region, Southeast Asia was found to be the most popular region for travel, followed by Northeast Asia, Oceania, and North America. 6) In analyzing departure airport selection for Jeju routes, the study found that the majority of travelers from Gyeongsangnam-do and Gyeongsangbuk-do regions used Busan’s Gimhae International Airport, while travelers from Jeolla-do and Chungcheong-do regions used Incheon International Airport.
The study suggests that the use of mobile communication big data can provide insights into policy decisions related to airport development and operations.

국문 초록 (Abstract)

공항 개발 및 운영에는 대규모 재원이 투입되는 만큼 데이터 기반의 과학적인 의사결정이 필요하다. 최근 교통 분야를 포함해 많은 산업군에서 빅데이터를 활용한 연구가 활발하다. 하지만 개인정보보호법과 관계기관의 협조가 어려워 공항 이용객 특성에 어떤 차이가 있는지에 대한 체계적인 빅데이터 수집에 한계가 있다. 이로 인해 항공 및 공항 분야에서의 빅데이터 활용은 아직까지 미진한 실정이다.
본 연구는 모바일 통신 빅데이터로부터 공항 이용자를 추출하는 알고리즘을 개발하고, 추출한 데이터를 실적치를 비교하여 검증하였다. 이어서 추출 데이터로부터 공항 이용자 특성을 분석하여 1) 내국인 1인당 통행 횟수 및 이용 비율, 2) 지역별 공항 이용자 수 및 접근시간 분석, 3) 잠재 여객 수요 분석을 통한 신공항 후보지 검토, 4) 국내선 공항 영향권 분석, 5) 지역별 해외 목적지 분석, 6) 국내선 제주노선에 대한 출발 공항선택 형태 분석을 통해 공항 개발 및 운영 정책 분야의 활용 가능성을 제시하였다. 6개 항목의 모바일 통신 빅데이터 분석 결과는 다음과 같다.
첫째, 내국인 1인당 통행 횟수 및 이용 비율은 2019년 기준 전체 2.7회로 국내선 1.5회, 국제선 1.2회로 분석되었다. 연령대별로 구분해보면 30, 40, 50대가 전체 2.9회로 가장 높은 것으로 나타났다.
둘째, 지역별 공항 이용자 수 및 접근시간을 분석한 결과, 예상한 대로 주 이용자들은 지역별 공항의 주변 배후 도시로 나타났고, 평균 접근시간은 강원도 삼척시 173분, 태백시 169분, 정선군 163분으로 공항까지 접근이 가장 많이 소요되는 지역으로 분석되었다.
셋째, 잠재 여객 수요 분석을 통한 신공항 후보지 검토에서는 제6차 공항개발 종합계획에서 중장기 추가 검토 대상으로 제시한 포천 공항 후보지를 대상으로 하였다. 대상 후보지의 반경 30km 내에는 포천시를 포함하여 경기 북부 지역(가평군, 구리시, 남양주시, 동두천시, 양주시, 연천군, 의정부시)과 서울 일부 지역(강북구, 노원구, 도봉구)가 위치하고, KT 가입자 기준 국내/국제 여객 수요가 약 40만 명, 평균 이동시간은 62분, 인구는 약 305만 명, 사업체는 약 10만 개, 종사자 수는 약 70만 명 수준으로 분석되었다.
넷째, 국내선 공항 영향권이 중복되는 시군구를 분석한 결과, 2개 이상의 국내선 공항 영향권에 속하는 시군구는 강원도 6개, 경기도 12개, 경상남도 13개, 경상북도 6개, 울산 2개, 부산 2개, 전라남도 14개, 전라북도 7개, 충청남도 11개 등인 것으로 분석되었다.
다섯째, 지역별 해외 목적지 분석 결과, 전체 국제선 노선 중 수도권 지역의 점유율이 59.5%로 가장 높고, 가덕도 신공항과 대구통합 신공항을 추진 중인 영남지역(부산, 대구, 울산, 경상북도, 경상남도)은 18%를 차지하는 것으로 분석되었다.
여섯째, 모바일 통신 빅데이터와 국가교통(KTDB) 분석 자료를 활용하여 국내선 제주노선에 대한 출발 공항선택 형태를 분석하였다. 이때 랜덤 포레스트(Random Forest) 분석을 거쳐 유의미한 설명변수들을 선정한 후 다항 로짓모형을 추정하였고, 내외국인이나 내국인 연령대와 같은 계층 구분을 통해 수요예측 등 정책 활용 가능성을 제시하였다.
본 연구는 모바일 통신 빅데이터를 활용하여 실제 공항개발 및 운영 정책 상황을 적용했다는 데 의의가 있다. 더 나아가 공항 개발 정책 분야뿐만 아니라 관광, 타 교통분야 정책의 전략적 방안을 제시하는 데 도움 될 것으로 기대한다.

참고문헌 (Reference)

• 1 국토교통부, "항공교통서비스 평가" 2022
• 2 국토교통부, "항공교통서비스 보고서" 2019
• 3 국토교통부, "제5차 공항개발 종합계획(2021~2025년)" 2021
• 4 손정웅, "우리나라 국제 항공시장 경쟁상황 분석에 관한 연구" 한국항공경영학회 19 (19): 41-53, 2021
• 5 국토교통부, "영남지역 항공 수요조사 연구" 2015
• 6 유경상, "빅데이터와 교통정책의 연계 방향" 서울연구원 2016
• 7 이신, "빅데이터를 이용한 교통계획: 심야버스와 사고줄이기, 서울시 교통정책 패키지"
• 8 이일호 ; 김기홍, "빅데이터는 누구의 소유인가?: 빅데이터의 저작권법에 의한 보호와 공공부문의 빅데이터 활용 문제" 한국지역정보화학회 19 (19): 37-62, 2016
• 9 김진아 ; 김진기, "빅데이터 분석을 활용한 공항 혼잡도 분석 - 김포공항 사례를 중심으로 -" 한국항공운항학회 28 (28): 36-46, 2020
• 10 홍성태 ; 이용국, "복수공항시스템 현황과 발전 전략 - 동아시아 MAS 분석을 통한 전략 개발을 중심으로 -" 한국항공경영학회 17 (17): 3-22, 2019
• 11 조범철 ; 권기훈 ; 안덕배, "모빌리티 빅데이터 가상결합 분석방법론 연구" 사)한국빅데이터학회 7 (7): 75-90, 2022
• 12 김진유 ; 강명수 ; 이정훈, "마이데이터 서비스에 대한 인식이 만족도 및 금융서비스 전환사용의도에 미치는 영향 - 관광, 항공산업에 대한 함의 -" 한국항공경영학회 20 (20): 89-110, 2022
• 13 한국개발연구원, "김해 신공항 건설사업" 2015
• 14 김미숙, "국내 공항 이용자의 행동특성에 관한 연구" 한국항공협회 2004
• 15 Huang, H., "Transport mode detection based on mobile phone network data: A systematic review" 101 : 297-312, 2019
• 16 Breiman, L., "Random Forests" 45 (45): 5-32, 2001
• 17 Garceau, T. J., "Peak Travel and the Decoupling of Vehicle Travel from the Economy: A Synthesis of the Literature" 2412 : 41-48, 2014
• 18 Mak J, "Impact of Population Aging on Japanese International Travel to 2025" 44 (44): 151-162, 2005
• 19 정보통신정책연구원, "2021년도 통신시장 경쟁상황 평가" 2022