[데이터 분석] 디지털 사이니지 시청 효과 측정 연구 IV (서울시 중앙버스차로 정류장)

지난 블로그에서  현장 조사와 비전 센서 기반의  유동인구 조사 방법 소개를 위해 [디지털 사이니지/연구보고] - 디지털 사이니지 시청 효과 측정 연구 III (신분당선 강남역 지하철역)  내용을 소개하였다.

이번에는 중앙버스차로 정류장을 대상으로 한 유동 인구 조사 내용을 소개하고자 한다.

연구의 목적은 역시 DEC (Daily Effective Circulation )기반의 현장 조사와 비전 센서를 이용한 People Count를 비교를 하여, Gap 차이에 대한 조사와 향후 디지털 기술을 이용한 유동 인구 및 시청 효과 조사를 수행하기 위한 근거를 마련하기 위한 것이었다.

지속적인 기술의 발전으로 가까운 미래에 현장 조사를 통한 옥외 광고 및 미디어의 시청 효과 측정이 디지털로 대체가 될 것이고, 그에 따른 기술과 이론 및 방법에 대한 연구는 사전에 필요할 것이다. 특히 옥외라는 환경에서 데이터 수집 방법과 측정 그리고 Home Media와 Personal Media 간에 유통되는 콘텐츠 경로 및 사용자의 경험 여정 (User & Customer eXperience Journey)을 연구하는 데 있어서 기초 조사 및 연구가 되었다.

(주)엠앤엠 네트웍스는 옥외 광고 시청 효과 조사를 위한 연구의 경험으로  리테일 매장 및 박물관 전시장의 사용자 행태 분석과 관련한 컨설팅과 연구에 적용을 하고 실제 사례를 구축하게 되었다.  디지털 기술의 접목을 위해서는 현장에서 구축된 사용자와 고객의 경험과 해당 업종에서 일반적으로 그리고 전문적으로 사용되고 있는 방법론에 대한 사전 조사가 기반이 되어야 한다. 이를 토대로 적정 디지털 기술을 선정하여 적용함으로써 의미있는 결과를 얻을 수 있다.

기술은 도구이고, 그 속에 사람과 환경 그리고 문화에 대한 이해를 바탕으로 기술이 최적화 되어야 하기 때문이다.

앞으로 풀어야할 문제들이 많다. 하지만 그것들을 모두 일시 풀수 없기에 기초적이며 더디지만 하나씩 풀어가면서 그 의미와 함께 적용의 범위를 넓혀가면서 상호 공유하고 이해하고 받아들이는 시간이 필요하다. 이를 위한 작업은 꾸준히 해야할 것이다. 

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1. 조사 방법

동일한 날짜에 동시에 3곳을 설치하여 비교하고자 하였다. 

중앙 정류장의 선정은 옥외 광고 사업자의 도움으로 Hot Place에 해당하는 강남권과 강북권을 선정하였다

1)    버스정류장

①    No 01001 – 종로 2가 사거리, 교차로 방면

②    No 22009 – 신분당선 강남역, 강남역 방면

③    No 22011  – 지하철 2호선 강남역, 양재역 방면

       2)   데이터 수집 방법

  ①  기간 : : 2015.07.01 ~ 2015.07.29

  ②  장소 : 중앙 버스 정류장 : 01001, 22009, 22011

  ③  광고 콘텐츠 : 옥외용 아날로그 콘텐츠

  ④  Vision sensor 측정 기간 : 2015.07.01 ~ 2015.07.29

  ⑤  People count 기간 : 2015.07.01 ~ 2015.07.29

DEC 유동 인구 계산 법을 이용하여 7월의 둘째주와 넷째주의 정류장별로 유동인구를 Vision sensor는 7일 24시간 동안의 센서 데이터를 수집하여 비교를 하였다.

그래프 2에 대한 연구 의견이다. 

전통적인 현장 조사 방식의 유동 인구 조사 방식과 Vision Sensor를 이용한 데이터 수집을 비교를 하였을 때, 유동 인구를 수집하는 방법에서 둘다 한계는 갖고 있는 것을 감안할 때 Vision Sensor 및 디지털 데이터를 이용한 조사가 유의미할 수 있음을 찾을 수 있었다. DEC는 특정 일, 특정 시간의 대표적인 유동인구를 기반으로 한 통계적 수치를 제시하고 있고, Vision Sensor는 기기의 특성과 환경적 영향으로 모든 유동 인구를 캐치할 수 없음을 감안할 때  옥외에서의 유동 인구 조사를 위한 기술로 적용을 적극 검토할 수 있는 비교 분석 표라고 본다.

 그래프 3에 대한 연구 의견이다.

Vision Sensor에 의해 수집된 데이터 기반으로 그래프 3으로 표현을 하였다. 22009와 22011은 강남역 지역으로 대체적으로 그래프가 유사한 흐름을 보이고 있다. 01001의 종로 2가는 강남과는 다른 흐름을 보이고 있다. 지역적 특성인지, 장소적 특성인지에 대한 부분은 추가적인 연구가 필요하다.

현장 조사에서의 차이점은 정류장에 정차하는 버스의 노선과 종로, 강남이라는 지역적 차이 등이 정류장에서의 유동 인구에 영향을 미치는 요인임을 알수 있었다. 이러한 연구 조사를 좀 더 면밀히 하기 위해서는 영국의 옥외 광고 시청 효과 분석에서 처럼, 주변 상권에 대한 조사와 버스 노선 및 주요 유동 인구 성별, 연령에 대한 조사를 일부 하였다. 다만 아쉬운 부분은 이들의 연구와 유동 인구와의 상관 관계 조사 연구까지는 이어지지 못했다는 부분이다. 이를 위해 향후 연구 과제로 남겨진 숙제이기도 하다.

강남지역은 특정 날짜 7월 5일, 12일, 19일, 26일의 경우 유동인구수가 줄어드는 것을 나타난다. 해당일은 일요일이다. 

특히 7월 12일과 23일, 24일, 25일, 26일은 서울 지역에 비가 온날이다. 외부에 노출이 된 정류장의 특성상 비가 오는 날에 유동인구 수가 줄어 드는 것으로 나타났다. 또한 비가 오는 지역이 과거와 달리 지역적으로 내리는 경우가 많아 강남과 종로의 비가 온 시간과 강우량에 따라 차이가 날 수 있다. 

이를 위해 향후에는 강수와 온도를 측정 가능한 센서의 부착도 고려해야할 요소라고 본다.  환경 변수 중의 하나로 비와 함께 Vision sensor가 사람을 인지하기 데 따른 기계적인 외부 환경에 따른 장애 요인이 있을 수 있다. 우산을 든 경우 또는 물에 의한 장비의 오작동 부분 등이 추측 가능한 시나리오이다. 7월 2일 22011 정류장의 경우 장비 연결 불량으로 AS를 수행하였다. 강남역 인근의 22009는 신분당선과 인접한 곳으로 22011 보다는 사무실이 밀집해 있는 곳이다. 22009와 22011의 주변 공간의 환경적 영향을 받음으로써 흐름의 패턴은 유사하지만, 유동인구 수에 있어 차이가 나는 것으로 추정된다.

그래프 4는 조사 기간 동안의 기간대별 평균 유동 인구에 대한 데이터 흐름이다.

강남역 인근과 종로 지역 모두 공통적으로 늦은 오후(PM 04~07) 시간에 가장 많은 유동인구를 보이고 있다.  강남역과 종로는 공통적으로 오후(PM 01 ~ 04)와 늦은 오후 (PM 04~07)가 가장 많은 유동인구를 보이고 있다. 

강남역 인근은 아침(AM 07~10) 시간대가 높은 것은 출근으로 인한 유동인구 증가로 풀이된다. 주말의 늦은 오후 (PM 04~07), 저녁(PM 07~ 10), 밤(PM 10~ AM 01)에도 유동인구가 주중과 주말의 다른 시간대에 비해 많다.

종로 지역은 오후(PM 01 ~ 04)와 늦은 오후 (PM 04~07), 저녁(PM 07~ 10) 시간 대가 다른 시간대에 비해 유동인구가 높으며, 특히 늦은 오후 (PM 04~07) 시간 대의 유동인구가 높았다.

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그림 1의 강남역 인근 지적도는   No 22009 & No 22011  환경 분석을 통해 유동 인구 형성과 흐름 그리고 주변 공간과 장소에 대한 이해하는 데 도움을 준다. 다만 향후 유동인구와 환경 분석 (상권, 교통, 도로 폭, 거주 인구, 날씨 등등) 간의 상관 관계 연구는 필요할 것으로 보인다.

현재는 유동 인구를 측정하고, 향후 시청 인구와 사용자 행동에 대한 연구를 통해 실질적으로 미디어를 통해 효과를 측정할 수 있는 요소와 요인을 찾는 과정에 대한 연구가 추가되어야 할 것이다.

공공 데이터를 활용하여 정류장 No22009와 No 22011의 주변 상권을 비교하면 차이가 나는 것을 알 수 있다.  

No22011은 2호선 강남역 인근으로 숙박 및 음식점, 교육 서비스 업종이 많았다. No 22009의 신분당선 강남역 인근은 과학,기술 서비스업종이 많았다.

유동인구 변화와 주변 업종을 비교하면 상호 유측 가능한 상관 관계를 가정할 수 있다.  그래프 4와 비교해 보면 오전에 두 정류장의 유동 인구가 비슷하다가 오전이후 부터는 2호선 강남역 주변의 인구가 증가하는 것을 볼 수 있다. 이는 숙박, 음식점업의 밀집에 따른 유동 인구의 증가를 의미한다고 볼 수 있다.

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종로의 중앙 버스차로 정류장 주변은 전통적인 상업 지구이다. 업종 분류에서 특이 사항은 제조업으로 등록된 업종 상당 수 있었다. 

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조사에 중점을 두고 진행된 연구라서 조사된 항목들 간의 상호 영향도 및 상관 관계 및  상세 조사 부분까지 접근하지 못한 부분은 분명히 한계가 있다.

옥외 광고 및 미디어의 시청 효과 측정을 위해서는 유동 인구 조사를 통해 얻어진 조사 내용을 바탕으로 미디어의 효과를 거두기 위한 방법 제안과 전략 수립으로 이어져야 할 것이다. 

사람과 공간과 콘텐츠간 상호 영향을 미치는 요인에 대한 조사와 실험을 통해 의미 있는 행동과 메세지를 전달하고 주고 받을 수 있도록 미디어를 설계하고 수행하는 작업들이 필요하다.  이제 겨우 옥외 광고 효과 측정을 위한 수 많은 방법 중에서 한 걸음을 내딛은 느낌이다. 해야할 일들이 너무 많기에 욕심부리지 않고 한 걸음씩 나아가는 것이 중요한 듯 하다. 그러기 위해서는 연구를 위한 환경 여건 조성과 지속적인 연구를 위한 지원이 절실하다.

여기서는 그래프를 기입하기 않았지만, 재미있는 것은 DEC 조사와 Vision Sensor 데이터를 각 정류장의 승하차 인원의 공공 데이터와 비교하였을 때도 비슷한 흐름을 보였다는 것이다. 이 부분에 대해서는 추후 다시 블로그에 기록을 할 예정이다. 

서울 중앙버스차로 정류장 3곳을 대상으로 한 유동 인구 조사를 통해 우리는 향후 옥외 광고 및 미디어의 측정 방법 및 효과에 대한 방향성을 찾을 있었다는 작은 성과를 가지게 되었다.

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(주)엠앤엠네트웍스

이사  김성원  

e-Mail : heamosu12@gmail.com

 Digital Signage, 공공 미디어 & 디지털 사이니지 / 서비스 모델  &  Consulting / Speaker / 

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