<목  차>

1. 서론 3P
2. 본론 4p
 2.1 유동인구 분석을 위한 위치기술
 2.2 유동인구 분석 활용 시장
 2.3 유동인구 분석 해외 기업 소개
3. 결론 13p

■ COVID19 대유행 기간 동안 온라인 커머스는 급격한 성장을 이루었다. 집에 머무르는 시간이 높아지면서 온라인 사이트 방문 횟수가 늘었기 때문이다. 오프라인과 달리 온라인에서는 사이트 방문자에 대한 데이터 추적이 용이하다. 온라인 커머스 기업에서는 이러한 데이터를 활용하여 사업 기회를 높일 수 있었다. 커머스의 성과는 방문자 중 몇 명이 구매하는지와, 얼마나 많은 사람이 방문하는 지로 결정된다. 사이트 방문자 중 구매가 이루어지지 않는 경우를 분석하여 구매로 유인하기 위한 혜택을 제공할 수 있으며, 효과적인 마케팅 수단을 이용해 방문자를 늘릴 수 있다. 이 모든 것에 가장 기본은 사이트 방문자를 알 수 있다는 것이다. ■ 최근 COVID19 완화로 사람들은 다시 거리로 나오고 있고, 오프라인 매장 방문은 점점 늘어나고 있다. 리테일 기업들은 온라인 기업들과 마찬가지로 오프라인 매장에서도동일하게 매장 방문자 데이터를 확인하고 성과를 개선할 수 있다. 매장 방문자 수를 파악하여 매출로 이어지는 전환율을 파악하고, 매장 방문자의 유입 경로를 파악하여 지리적으로 효과적인 마케팅 수단 및 대상을 찾아야 한다. ■ 수년 전 서울시는 KT의 심야시간 유동인구를 분석하여 최적화된 심야버스 노선을 만들었던 사례가 있다. 우리가 살아가는 시공간에서 사람들의 위치 데이터와 이들의 이동은 실제 세상을 이해하는 가장 기본적인 정보이다. 정부와 기업은 오프라인에서 가장 기본적인 유동인구 데이터를 바탕으로 사회적 활동을 최적화할 수 있고, 다양한 기업들 또한 데이터에 기반한 의사결정을 수립할 수 있다. 본 보고서에서는 유동인구 분석 관점에서 사람들의 위치를 인식하는 기술과, 유동인구를 활용하는 사례 및 관련 해외 기업을 소개한다. 2.1 유동인구 분석을 위한 위치 기술 2.1.1 기지국기반 위치 인식 ■ 국내에서 유동인구 분석에 사용되는 가장 대표적인 데이터는 네트워크 기반으로 인식한 위치정보이다. 휴대폰은 전화 수발신, 문자 수발신 등의 서비스를 제공하기 위하여, 서비스 가능한 기지국과 신호를 지속적으로 주고받으며 연결을 유지한다. 이 과정에서 통신사는 현재 신호를 주고받고 있는 기지국과 이 기지국이 설치되어 있는 위치를 기반으로 휴대폰의 위치를 인식한다. 이 방식은 통신이 가능한 가입자 전체의 위치를 확인할 수 있는 장점이 있다. ■ 기지국은 복잡한 도심의 경우 수백 미터 간격으로 설치되어 있지만, 지방으로 가면 수 km까지 설치 간격이 늘어난다. 그렇기 때문에 단일 기지국 하나의 정보만으로는 최소 수백 미터의 위치 오차가 발생할 수 있다. 이동통신사들은 위치정보의 정확도를 높이기 위해 현재 서비스되고 있는 기지국 정보뿐만 아니라 주변 기지국 정보를 같이 활용하여 그 정확도를 높이고 있다. 

5 ■ 위 그림에서 소개된 pCell은 SK텔레콤이 상용화한 네트워크 방식의 위치기반 솔루션으로, 위성 위치 확인 시스템(GPS)이 아닌 네트워크 방식으로 가입자의 동선을 유추해 건물 내부 등 GPS 음영 지역에서도 수십 미터 오차로 위치를 파악할 수 있는 위치 추적기술이다. 따라서 수 km에 이르는 셀 단위의 위치정보를제공하는 셀 ID 방식보다 5배 이상의 정밀한 정보제공이 가능하다. 국내에서 KT와 SKT는 기지국 기반으로 50m 단위의 유동인구 정보를 제공하고 있어, 기지국 기반의 유동인구 정보는 일정 이상 크기의 지역 혹은 상권 단위의 유동인구 분석에서 많이 활용되고 있다.