사람들의 이동경로를 정확히 파악할 수 있는 새로운 통계적 모델(SLAW)이 국내·외 한국연구진에 의해 개발됐다.

이 모델을 통해 사람들의 실제 움직임을 정확하게 묘사해낼 수 있어 신종 인플루엔자나 에이즈 같은 전염병 확산 경로를 알 수 있게 될 전망이다.

또 이동패턴을 분석, 도시·교통망 설계 등 다양한 분야에 활용할 수 있을 것으로 보인다.

5일 KAIST 전자공학과 정 송 교수팀과 미국 노스캐롤라이나주립대 전산학과 이인종 교수팀은 사람의 주기적인 이동행태를 묘사할 수 있는 통계모델을 개발했다고 밝혔다.

연구진은 한국 및 미국의 대학캠퍼스, 뉴욕 맨해튼, 디즈니월드 등 서로 다른 다섯 곳에서 100명 이상의 자원자들에게 GPS(위치정보시스템)를 나눠주고 226일 동안 이들의 움직임을 분석했다.

연구진은 실험참가자들이 머물렀던 장소를 2차원 지도 상에 도식화하고 이동경로를 그위에 겹쳐 그렸다.

이에 연구진은 사람들이 지리적으로 가까운 장소들의 군집(Cluster)에서 다양한 활동들을 하는 것으로 나타났다.

실험참가자들의 일상생활이 가까운 장소내에서 연이어 이뤄진다는 뜻이다.

또 사람들 사이에서 인기가 높은 장소를 방문 횟수도 많은 것으로 조사됐다.

연구진은 "사람들은 지리적으로 근접한 곳에서 해야 할 활동들을 군집화(Clustering)해 시간과 에너지를 효율적으로 사용한다"고 분석했다..

연구진은 이런 이동패턴의 통계적 속성들을 이용, 사람들이 하루 동안 보여주는 정규이동 패턴을 묘사하는 모델(SLAW)을 개발했다.

이 모델을 이용하면 실제 차량이나 사람들의 움직임을 일일이 추적하지 않고도 특정 장소나 거리에서의 유동인구나 교통량, 이동통신 사용자 수 등 다양한 정보들을 예측할 수 있다는게 연구진의 설명이다.

연구진은 이에 공중보건 당국의 질병전파 및 통제연구나 도시 및 교통망 설계, 통신 사업자들의 이동통신망 설계 등 사람들이 어떤 방식으로 움직이는지에 대한 예측이 필요한 다양한 분야에 효과적으로 이용될 수 있을 것으로 분석했다.

노형일 기자 gogonhi@asiae.co.kr
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