▲ 출처=플리커

앞으로는 내가 움직인 방향, 속도 심지어 체류 시간까지 위치정보에 관한 모든 데이터가 더욱 중요해질 전망이다. 

빅데이터 기술이 발달하면서 ‘라이프로그’의 개념도 중요해지고 있다. 라이프로그(Life Log)란, 개인의 일상과 행동 패턴을 데이터로 저장하고 활용하는 것을 말한다.

특히 개인의 위치정보에 관한 라이프로그가 중요해질 것으로 보인다. 위치정보는 이동과 체류에 관련한 행동 패턴을 정의하고 분석하는 데 기반이 되기 때문이다. 라이프로그를 통해 과거 실현이 불가능했던 새로운 서비스나 상품 개발이 가능해질 전망이다.

비교적 정확한 위치 파악 가능해져

기술의 발달로 이동 및 체류 패턴 분석이 쉬워졌다. GPS 등 별도 측위 기술을 사용하지 않고도 LTE Signal을 통해 비교적 정확하게 단말기의 위치정보를 분석할 수 있는 방법이 마련된 것.

현재 대략 하루에 40~60억 건의 LTE Signal Log가 발생하고 있다. 이를 저장·보관하는 데에만 260~390GB가 소요되며 한 달 분량이면 그 용량이 11TB 규모에 달한다. 이 방대한 데이터를 핸들링하기 위하여 사용되는 빅데이터 인프라는 하둡이다.

이렇게 파악된 위치정보는 시간 기준으로 불연속적인 포인트형 데이터로 표현된다. 연속적으로 이어진 선분형 이력으로 변환하는 작업을 통해 개인의 연속적인 체류 상황을 파악하고 분석할 수 있다.

개인 위치정보에 ‘마케팅 인사이트’ 담겨

LTE Signal 정보를 기반으로 ‘홈 체류 시간’, ‘교통수단 이동 거리’ 등 개인의 이동과 체류 패턴을 정의하고 계량화하는 것도 덩달아 중요해졌다.

개인의 이동 및 체류 패턴이 모바일 서비스 이용에 미치는 영향에 대해 분석한 결과, 집에 오래 머물수록 모바일 데이터를 적게 사용하고, 집 밖 장소에 오래 머물수록 모바일 데이터를 많이 사용하는 것으로 나타났다. 또한 외출시 도보와 교통수단 이용 여부를 불문하고 이동시간이나 이동거리가 긴 사람일수록 모바일 데이터 사용량도 함께 증가하는 것으로 확인됐다.

이러한 분석 결과를 통해 통신 사업 전략이나 마케팅에 적용할 수 있는 인사이트를 내포하고 있다. 예를 들면, 교통수단 이용이 많은 고객은 모바일 데이터 이용이 많은 것으로 확인되었으므로 이들에게 데이터 무제한 요금제 또는 모바일 영상/음악 부가서비스 등을 권유하는 등의 마케팅 활동을 고려할 수 있다.

고도화 분석으로 더 유용한 라이프로그 구축해야

향후 위치·이동 기반 라이프 스타일을 더욱 구체화하는 등의 개선이 가능할 전망이다. 예를 들어 도보행위를 노동과 순수이동 목적의 보행으로 구분하거나, 교통수단 이동시 일상적 통근형, 원거리 출장형, 간헐적 외출형 등으로 세분화하면 개인의 일상을 보다 잘 설명할 수 있게 된다. 위치정보 정의와 분류에 대한 다양한 시도는 향후 더 유용한 라이프로그를 구축하는 토대가 될 것으로 기대된다.