[활용사례] 젊은여성/1인가구는 어디에서 많이 살까?

서울에서 젊은 여성과 1인가구는 어디에서 많이 살까?

이번 글에서는 "KT-서울시 생활인구데이터"를 활용하여 서울에서 젊은 여성과 1인가구는 어디에서 많이 생활하는지를 살펴보도록 하겠습니다.

1. 생활인구데이터

생활인구데이터는 서울시와 KT가 함께 만든 데이터로, 이동통신 데이터를 활용해 해당 사용자가 언제, 어디에 있었는지를 매우 구체적으로 알려줍니다. 

이는 주민등록인구 데이터와 달리 자택이 아닌 직장, 여가지 등 실질적으로 사용자가 존재했던 지역을 가감없이 보여준다는 장점이 있습니다.

2. 서울에서 젊은 여성은 어디에서 많이 살까?

심야시간의 젊은 여성 (15세-34세) 생활인구 데이터를 시각화한 결과는 이와 같았습니다.

1위는 서대문구에 위치한 집계구였는데요, 무려 집계구 내에 젊은 여성이 605명이나 거주하고 있었어요.

이곳은 어디일까요? 

바로 이화여대였습니다!

이 집계구가 이화여대 기숙사인 I-house를 포함해서 큰 수치가 나온 거 같네요.  

2위는 관악구 낙성대동에 위치한 집계구로, 375명이었습니다.

바로 서울대학교 기숙사가 위치한 집계구였어요.

3위는 광진구에 위치한 집계구로, 젊은 여성 인구가 372명이었습니다.

바로 건국대학교가 위치한 집계구였어요.

대학교 자체가 하나의 집계구가 되는 게 신기했습니다. (거기에 초등학교를 곁들인)

이 집계구도 기숙사를 포함하고 있었어요.

4위는 노원구에 위치한 집계구로, 338명의 젊은 여성 인구가 있었어요.

이곳은 서울 과학기술대학교의 기숙사가 위치한 곳이었어요.

5위는 종로구에 위치한 집계구로, 308명의 젊은 여성인구가 있었습니다.

서울국제고등학교가 위치한 곳이었어요.

6위는 송파구에 위치한 집계구로,  299명의 젊은 여성인구가 있었습니다. 문정동 오피스텔이 위치한 곳이었습니다.

7위는 서대문구에 위치한 집계구로,  268명의 젊은 여성인구가 있었습니다. 연세대 기숙사가 있습니다.

8위는 노원구에 위치한 집계구로,  254명의 젊은 여성인구가 있었습니다. 서울여대가 위치해 있는 곳이었어요. 

공동 9위는 강서구 마곡동에 위치한 집계구로, 211명의 젊은 여성인구가 있었습니다.

공동 9위는 동작구에 위치한 집계구로,  211명의 젊은 여성인구가 있었습니다. 남도학숙이 위치해 있기 때문인 것으로 보이네요.

3. 서울에서 1인가구는 어디에서 많이 생활할까?

다음으로는 집계구별 1인가구 분포를 시각화해보았습니다.

그런 후 집계구별로 1인가구가 1000명 이상이 되는 곳은 어디인지 살펴보았습니다.

집계구별 1인가구가 가장 많은 곳은 송파푸르지오 오피스텔과 송파한화오벨리스크 오피스텔이 있는 집계구로, 

1인가구가 무려 1,720명이었어요.

두 번째로 많은 곳은 강서구 마곡의 대방디엠시티 오피스텔로, 1704명이었습니다.

3위는 또 마곡인데, 힐스테이트 에코마곡나루역 오피스텔, 마곡나루역 캐슬파크 오피스텔, 마곡나루역 보타닉 푸르지오시티 오피스텔이 위치한 집계구였습니다.

1672개의 1인 가구가 있었습니다.

4위는 또 마곡입니다. 힐스테이트 에코 마곡역, 마곡역 센트럴푸르지오, GMG타워, 힐스테이트 에코동익 오피스텔이 위치한 집계구로 1인가구가 1296개였습니다.

5위는 벽산상암스마트큐브오피스텔, 상암미르웰한올림오피스텔, 동우자인채스토리상암오피스텔, 상암카리스다올림오피스텔, 마포상암시티프라디움리버오피스텔 등이 위치한 집계구로, 1인가구가 1228개였습니다.

6위는 경동미르웰, 유일스카이오피스텔, 경동미르웰 플러스, 대명트웨니퍼스트, 오드카운티 2차, 오드카운티 1차, 아르디에 등이 있는 마곡동이었으며 1인가구는 1,201명이었습니다.

7위는 마곡럭스나인오피스텔이 있는 마곡동이었고 1,187명이었어요.

8위은 문정역 근처로 1,122명이었어요. 문정아이파크오피스텔, 힐스테이트에코문정오피스텔, 문정오벨리스크오피스텔이 위치해 있어요.

나가며

이와 같이 생활인구 데이터를 활용하면 실제로 해당 지역, 특정 시간대에 어느 연령대의 사람들이 얼마나 많이 생활하는지를 확인할 수 있습니다.

거주지를 기준으로 하는 주민등록인구와는 달리, 생활인구는 시간대별로 각기 달리 생활하는 패턴도 파악할 수 있지요.

공간데이터의 매력, 엄청나지 않나요? 

공간데이터 활용한 예시는 다음 편에서 이어집니다.