모빌리티 데이터

사람의 성품을 알려면

그 사람이 어떻게 운전하느냐를 보면

대강 이해가 가능하다.

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급한 사람, 느긋한 사람

규칙을 잘 지키는 사람

아니면 무시를 하는 사람인지.

계획성 있는 사람인지.

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어떤 도시를 가든

그 도시의 운전 및 주차질서을 보면

그 도시의 도덕지수를 가늠할 수도 있다.

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이제 개인 차원을 넘어

모바일 데이터를 분석하여

보험, 신용을 평가하는

무서운 세상이 되고 있다.

 

모빌리티 데이터는 사람과 상품의 이동과 관련한 데이터를 이야기한다. 경로, 교통수단, 이동 시간 등의 정로를 포함한다. 이 데이터는 GPS 추적, 교통 센서 등의 다양한 수단을 이용해 수집된다. 

   대부분의 모빌리티 데이터는 지도로 대변되는 공간정보를 기반으로 한다. 2D 혹은 3D에 기반한 지도 정보와 연관하여 대부분의 모빌리티 데이터가 수집된다. 구글의 경우 2D 지도정보를 일찍부터 구축하여 검색과 연관하여 사용하였다. 또한 3D 공간정보를 수집하기 위하여 SketchUp이라는 CAD 도구를 무료로 배포하여 사용하게 함으로써 구축에 나섰다 그 후 카메라를 이용한 공간정보 구축을 진행하고 있다.

   모빌리티 데이터는 공간정보 위에 자동차를 포함한 모바일 기기의 GPS 추적, 교통 센서 등을 통하여 수집된다. 이를 기반으로 교통 흐름의 이해와 계획과 개선을 위한 노력에 사용될 수 있다. 스마트폰의 보급과 함께 지금 진행되고 있는 자동차의 전장화는 모빌리티 데이터 수집과 다양한 활용을 원활하게 해 주고있다. 이제 실시간 내비게이션이 개인의 이동뿐만 아니라, 배송, 물류 등에 광범위하게 사용되고 있다. 이와 더불어, 운전 습관 데이터를 이용한 운전자 보험료 산정, 개인 생활 이동 패턴에 따른 개인 신용 등급 산정 등 다양한 분야에서의 활용 가능성을 갖추고 있다.