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이동을 이야기하다
by 카카오모빌리티 Oct 11. 2018

2018 kakaomobility Report

이동 데이터를 기록하다

올해도 카카오모빌리티 리포트가 발행되었습니다. 지난해에 비해 책자의 크기는 작아졌지만, 읽어볼거리는 더 풍성해졌습니다. 모빌리티 데이터와 리포트의 변신에 대한 이야기를 덧붙여 2018 카카오모빌리티 리포트를 소개합니다. 


제 1부: 카카오모빌리티 3년의 기록    

카카로모빌리티에서 서비스 중인 택시, 대리, 내비 데이터를 바탕으로 지난 한 해 대한민국은 어떻게 이동을 했는지 기록으로 남겼습니다.


제 2부: 새로운 발견과 일상의 변화 

이동 데이터의 심층적인 분석을 통해 찾아낸 인사이트들 가운데 일상생활과 밀접한 구체적인 사례들을 12가지 에피소드로 정리했습니다.
2018 카카오모빌리티 리포트 외관


#1. 빅데이터가 아닌 모빌리티 데이터 


예전에는 볼 수 없던 수준의 크기와 속도, 다양한 형태로 축적되는 데이터를 빅데이터라고 합니다. 많은 기업들이 나름의 목적을 위해 필요한 빅데이터를 수집하고 분석하는데 많은 비용과 인력을 투입하고 있습니다.  


사람들이 카카오 T와 카카오내비로 이동을 준비하고 목적지에 도달하는 사이에도 많은 데이터가 쌓입니다. 검색어부터 출도착 지점, 소요시간, 비용 등 데이터의 형태도 다양하고, 많은 사람들이 이용하는 만큼 데이터의 양도 방대합니다.  


단순히 규모가 클 뿐만 아니라, 이동의 직접적인 결과물인 동시에 더 나은 이동을 만들 수 있는 힌트가 되는 데이터이기 때문에 우리는 이를 '모빌리티 데이터'라고 부릅니다. 



평소에 많이 보이던 빈 택시는 
왜 내가 필요할 때만 안 잡히는 걸까?

모빌리티 데이터는 모두가 체감상으로만 알고 있던 불편함의 원인을 정확하게 파악하고, 해결책을 찾기 위한 기술 혁신의 단초가 됩니다. 


예를 들어, 택시의 수요와 공급에는 시간대와 지역, 날씨, 계절, 요일에 따라 반복되는 기본적인 패턴이 있습니다. 출퇴근 시간과 자정 무렵은 언제나 공급량이 부족하여 택시 잡기가 어렵습니다.  


수도권 기역 시간대별 택시의 수요와 공급 <2017년 9월 ~ 2018년 8월 기준>


여기에 폭염, 혹한, 폭우, 폭설 등 악천후나 월드컵, 지역축제 같은 이벤트는 이동 수요(승객들의 호출량)를 폭발적으로 증가시켜 수요와 공급의 불균형을 가중시키기도 합니다.  

세계불꽃축제일 카카오 T 택시 호출  <2017년 9월 30일 21시~22시>
월드컵 응원일 카카오 T 택시 호출 <2018년 6월 18일 23시~24시>



이를 해결하기 위해 카카오택시는 서비스 초기부터 택시 호출의 반경과 속도를 탄력적으로 조정하여 최적의 값을 찾아 왔습니다. 최근에는 축적된 데이터를 바탕으로 지역별 호출량 변화와 밀도를 예측하고 실시간으로 반응하는 머신러닝 기반의 인공지능 배차 알고리즘도 사용하고 있습니다. 또한 탄력적인 공급량 조절이나 이동 트래픽의 분산 등 원활한 이동을 만들기 위한 대안을 찾고 검증하는 과정도 모빌리티 데이터를 기반으로 이루어지고 있습니다. 



#2.  모빌리티 데이터로 읽는 사회상


<조선왕조실록>이 역사적 사실을 직접적으로 서술한 문헌이라면 <안내의 일기> 같이 개인의 삶을 담은 소소한 기록을 통해서도 당시의 사회상을 엿볼 수 있습니다. 그리고, 모빌리티 데이터도 이동의 실태 뿐만 아니라 현시대를 살아가는 사람들의 삶과 사회 현상을 이해하는데 참고가 될 수 있습니다.  


지난 7월 ‘주 52시간 근로제’가 시행된 이후 
직장인들의 삶이 달라졌을까?

물론, 직장인들의 생활이 달라졌는지는 확인하기 위해서는 출퇴근 시간을 기록하여 통계를 내고, 직장인들을 대상으로 설문조사를 진행하는 것이 가장 직접적인 방법입니다. 하지만, 모빌리티 데이터를 통해서도 간접적으로 확인이 가능했습니다. 


정책 시행전과 비교하여 퇴근시간 이후의 택시 이용 패턴의 변화와 여가시설로 향하는 호출량의 증가를 보면 어느정도 직장인들의 생활의 변화를 미뤄 짐작할 수 있습니다. 


이외에도 맛집이 방송에 소개되면 목적지 검색이 늘어나고, 계절에 따라 해수욕장과 스키장의 방문수가 달라지며, 명절 직전에는 대형마트와 시장을 향하는 길안내가 폭증합니다.  


단편적인 예를 들어서 설명하긴 했지만, 이동은 일상에서 필연적으로 발생하고 그 흔적은 데이터의 형태로 남습니다. 따라서 모빌리티 데이터는 사람들의 실생활을 반영하고, 그 발자취들이 향하는 방향은 크건 작건 사회적 트렌드와 맥락을 함께 한다고 할 수 있습니다.  




경제 지표를 이야기할 때 실시간 주가지수와 환율과 같은 지표들은 단기간의 수익뿐만 아니라 실물경제와도 밀접한 연관성이 있습니다. 하지만, 누적된 과거 지표는 현재의 흐름을 정확히 파악하고, 미래를 예측하여 경제 정책을 수립하는 중요한 자료가 되기도 합니다.  


모빌리티 데이터 역시 실시간 교통정보를 빠르게 제공하고, 정확한 예측을 통해 이동을 수월하게 하는 것이 중요하지만, 앞으로의 더 나은 이동을 만들고 사람들의 일상을 개선하기 위한 다양한 시도에 요긴하게 쓰일 수 있습니다. 


데이터는 다양한 시각으로 분석되고 여러 분야에 응용되어 새로운 가치를 창출할 때 빛이 납니다. 그래서 이번 리포트는 많은 사람들이 모빌리티 데이터에 관심을 갖고 가볍게 읽어볼 수 있도록 많은 양의 데이터를 나열하는 대신 우리 일상과 밀접한 모빌리티 데이터 분석 사례들을 중심으로 다루었습니다.  


앞으로는 시간이 허락하는 대로 2018 카카오모빌리티 리포트의 세부적인 내용을 살펴보면서 이동에 대한 이야기를 더 풀어볼 예정입니다. 많은 관심 부탁드립니다. 


이어지는 이야기들

    0. 2018 카카오모빌리티 리포트 (현재글)

    1. 머피의 법칙이 아닌 수요와 공급의 법칙

    2. 카카오 T 택시와 함께 달라진 우리 모습들

    3. 택시를 잘 타는 방법



아래 링크 버튼을 클릭하시면 '2018 카카오모빌리티 리포트’ 전문을 다운로드하여 보실 수 있습니다. (*PDF, 192p, 7.4MB

2018 kakaomobility Report의 판권은 (주)카카오모빌리티가 소유하고 있습니다. 본 리포트에 대한 상업적 이용은 금지되어 있으며, 인용 시에는 반드시 출처를 밝혀주시기 바랍니다. 


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카카오모빌리티의 브런치입니다. : 카카오 T, 카카오내비
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