런던 vs 뉴욕: 어느 도시의 평균 건물 높이가 더 높은가요? (+상권 분석, 입지 선정)

 

런던 vs 뉴욕. 이 두 상징적인 도시에 대해 많은 비교가 이루어졌습니다. 크기, 인구와 같은 요소는 말할 것도 없고, 삶의 질이나 최고의 피자집 같은 것들에 대한 비교도 있었습니다. 하지만 CARTO에서는 런던과 뉴욕의 부동산의 차이점에 대한 통찰력을 제공하기 위해 공간 데이터를 살펴보기로 했습니다.

이를 위해 지난 포스팅(지난 10년간 영국에 건설된 150만 채의 신규 주택 지도)에서 함께 작업했던 주택 및 공간 정보 전문가 Dan Cookson과 한번 더 함께 했습니다.

 

데이터 시각화

뉴욕시에는 총 6,000개 이상의 고층 빌딩이 있는데, 그 중 274개는 150m가 넘는 초고층 빌딩입니다. 그에 비해 런던에는 33개의 고층 빌딩 밖에 없기 때문에, 사람들은 뉴욕의 평균 건물 높이가 더 높다고 추측할 수도 있습니다. Dan은 이 가정을 테스트하고 뉴욕시 공공 데이터, Ordnance Survey Emu Analytics의 오픈 소스 데이터를 사용하여(OS Open Map Environment Agency LIDAR 데이터를 결합하여 런던에 유용한 빌딩 높이 데이터셋을 생성) 아래 나온 두 가지 맵을 만들 수 있었습니다.

 

 

 

맨해튼 중심부와 런던 중심부를 확대 해보면 뉴욕의 평균 건물 높이가 더 높다는 것을 볼 수 있습니다. 그러나 도시 경계까지 축소를 해 본다면, 두 도시 모두 사실은 8m가 조금 넘는 매우 비슷한 수치를 보인다는 것을 알 수 있습니다.

만약 다음 줌 퀴증 대한 어려운 질문을 찾고 계시다면, 이게 좋겠네요. 어느 도시의 평균 건물 높이가 더 높을까요? 답: 둘 다 아님 – 사실 같음.

 

 

추가 분석

추가 분석을 수행하면 뉴욕시의 5개 자치구에 걸쳐 몇 개의 낮은 건물이 있는지를 알 수 있으며, 쌍 최대치(Twin Peaks) 분포를 확인할 수 있습니다.

런던에 대해 동일한 분석을 수행하면 건물 높이 분포에서 유사하지만 덜 유의미한 쌍 최대치가 나타납니다. 그 이유 중 하나는 런던에 대한 건물 설치 공간 데이터가 낮은 건물 및 차고지를 포함하는 뉴욕의 데이터보다 덜 상세하기 때문일 수 있습니다.

이러한 유형의 건물 높이 분석과 지역 인구 밀도를 결합함으로써 우리 도시의 실제 거주 밀도를 더 잘 이해하고 설명할 수 있습니다. 이것은 세계 COVID-19 감염률이 도시 인구 규모와 밀도, 또는 실제 가구 규모와 어떤 관련이 있는지 알아내는 데도 도움이 될 수 있습니다.

 

 

건물 높이 분석은 부동산에서 쓰이는 하나의 지리 공간 예시입니다. 팀이 고려해야 할 연구에는 훨씬 많은 것들이 있습니다.

 

 

상업 시장 분석

대규모 CRE 회사 & REITS의 연구 및 데이터 사이언스 팀은 공간 분석에 의존하여 투자 전략의 품질을 개선하는 시장 통찰력을 제공합니다. 사무실, 상업용, 가정용 또는 소매용이든, 새로운 종류의 위치 데이터를 이용하여 기회를 확인하고, 수익률을 예측하여 점점 더 경쟁적인 시장에서 우위를 점할 수 있습니다.

 

상권 분석

인수합병에서 상권은 기존 또는 잠재적 사업장과 관련하여 잠재적인 인수 체인의 고객이 어디에 살고 있는지를 파악하는 데 필수적입니다. 분석가는 비즈니스 사이트와 연구 지역의 가구 수 사이의 거리별 고객 수를 비교함으로써 투자가 있을 수 있는 기회 또는 기존의 포트폴리옹 회사가 사라질 수 있는 가능성을 신속하게 알 수 있습니다.

 

 

입지 선정

입지 선정 과정에서 여러 위치 데이터 스트림을 이용하는 것은 최종 고객의 유입 및 상권을 이해하는 데 있어 매우 중요합니다. 소매업, 기업 사무소 또는 산업 단지 등, 모든 판매와 임대에 대해 가격을 정당화하는 것이 그 어느 때보다 중요합니다. 신용카드 거래나 인구 이동과 관련된 새로운 데이터셋을 가져오는 것은 빅딜을 성사시키느냐, 아니면 경쟁 업체에 빼앗기느냐를 결정할 수 있습니다.

 

 

 

SPH는 CARTO, Google Maps, SuperMap 등 다양한 케이스에 적용될 수 있는 다채로운 제품군을 보유하고 있으며 고객의 사례에 꼭 맞는 무료 세미나 및 개별 컨설팅을 제공하고 있습니다. 각 케이스에 맞춰 더욱 자세한 이야기를 나누고 싶으시다면 여기에서 문의 주시길 바라며, SPH에서 발행하는 GIS/로케이션 인텔리전스 관련 최신 소식을 받아보고 싶으신 분들은 페이스북 페이지 또는 뉴스레터를 구독해 주시길 바랍니다. 감사합니다.

COVID-19 회복 분석에 사용 가능한 새로운 위치 데이터

 

세계보건기구가 COVID-19에 대해 팬데믹을 선언한지 두 달 이상 지났습니다. 전 세계 정부는 코로나 바이러스가 더 이상 퍼지는 것을 막기 위해 사람들이 집에 머물도록 하는 전례없는 조치를 취해야 했습니다. 자가 격리 조치가 바이러스의 재생산 비율을 조절하는 데 효과적이고 수십만 명의 생명을 구하는 데 도움을 준 것으로 입증되었으나, 세계 및 지역 차원의 경제에는 큰 타격을 주었습니다

몇 주간의 엄격한 락다운 조치 이후, 일부 정부는 현재 점진적인 경제 활동 재개 계획을 시행하고 있으며, 동시에 재택 조치도 서서히 해제되고 있습니다. 코로나 바이러스 발생이 다른 지역에 비해 일부 지역에서 더 많은 혼란을 일으켰던 것과 마찬가지로, 뉴 노멀로 접어들기 위한 이 계획은 모든 나라에 동시에 적용되지는 않을 것입니다.

로케이션 인텔리전스는 이미 바이러스 확산의 특성을 이해하는 데 중요한 역할을 수행했으며, 이처럼 불확실한 시기에 보다 효과적으로 대응할 수 있는 도구가 되었습니다. 이제 다음 단계로 나아가면서, 새로운 현상에 적응하고 리소스를 최적화할 때 행정부가 보다 정보에 입각한 의사결정을 내릴 수 있도록 지원함으로써 새로운 차원의 주목을 받을 것입니다.

 

Data Observatory에서 사용 가능한 새로운 공용 데이터셋

과학자와 분석가가 빠르게 변화하는 환경을 이해하는 데 도움이 될 인사이트를 얻을 수 있도록, CARTO팀은 Data Observatory의 새로운 공공 데이터셋을 포함한 데이터 공급 네트워크와 지속적으로 협력하고 있습니다.

 

감염률 및 위험 요인

Data Observatory에서 이용 가능하게 될 새로운 데이터셋 중 하나는 영국의 건강과 가구 데이터 공급업체 Doorda가 관장하는 것입니다. 이 데이터셋은 위험 요인(나이, 거주자 수, 흡연 습관 등) 및.COVID-19 감염률을 지역별로 추정하여 제공합니다. 주간 업데이트 덕분에 이 데이터셋은 영국 코로나 바이러스의 공간과 시간에 미치는 영향을 사회 경제적으로 분석할 수 있게 합니다.

 

 

 

소셜 미디어 반응

COVID-19의 발병은 우리의 일상 활동을 크게 변화시켰고, 평소에 하던 사회 활동의 루틴을 바꿔야만 했습니다. 지난 몇 개월 간 SNS와 디지털 플랫폼에서 사람들이 의사소통한 양상을 보면 이러한 모든 변화를 온라인에서 확인할 수 있습니다. 미국에 본사를 둔 지리 사회 데이터 제공업체인 Spatial.ai는 COVID-19를 언급하는 소셜 미디어 게시물의 정서를 분석하는 데이터셋을 구축했습니다. VADER(Valence Aware Dictionary and Sensitive Reasoner) 모델을 사용하여 계산된 정서 지표는 미국 카운티 별로 집계되고 매주 업데이트됩니다. 역학 지표과 카운티 별 자가격리 수준과 함께 소셜 미디어 정서를 활용하는 것은 사람들의 기분과 행동에 바이러스가 어떤 영향을 미치고 이것이 어떻게 진화하는지를 분석하기 위한 새롭고 통찰력 있는 방법입니다.

 

 

 

유동 인구 데이터

유동 인구 데이터는 COVID-19 위기 동안 가장 큰 영향력 있는 요소 중 하나였습니다. 이를 제한하는 것이 바이러스가 더 이상 퍼지는 것을 막는 가장 효율적인 방법 중 하나라는 것이 증명되었기 때문입니다. 이 주제에 대한 많은 언론 기사에서 볼 수 있듯이, 휴대 전화에 설치된 특정 앱에 의해 포착된 위치 신호의 집계를 바탕으로 한 인구 이동 데이터의 분석은 언론인, 연구가, 행정기관 등이 사회적 거리두기 시책의 유효성을 측정하기 위해 사용하는 가장 강력한 자원 중 하나였습니다. 또한 이 데이터는 소매 영역의 방문 패턴 변화를 측정하여 분석가들이 생필품의 재고를 이해하는 데에도 사용되고 있습니다.

애플의 이동 동향 보고서는 2020년 1월 13일 발행본과 비교하여 국가, 지역, 도시별 애플 지도의 길찾기 요청량을 보여주는 일일 지표를 제공합니다. CARTO 팀은 애플의 보고서에 추가적으로 다른 출처의 위치 데이터를 활용하여 데이터에 자세히 나와 있는 서로 다른 지리적 지역을 지오코딩하는 작업에 착수했습니다.

CARTO의 유동 인구 데이터 파트너 UnacastSafegraph는 다양한 공간 집합에서 이동을 측정한 특수 COVID-19 관련 데이터셋을 무료로 제공함으로써 연구 기관, 비영리 단체, 공공 기관 등의 연구에 힘을 실어주었습니다. 파트너들과의 긴밀한 협업을 통해, 이 데이터 프로덕트는 이제 “Data for Good” 이니셔티브에 참여하는 기관과 영리 조직의 상업적 라이센스 하에 CARTO의 Data Observatory를 통해 제공될 수 있습니다. CARTO의 플랫폼은 보조금 프로젝트를 통해 코로나 바이러스에 대한 연구를 수행하는 공공 및 민간 부문 기관에서도 사용할 수 있습니다.

Uncast의 사회적 거리두기 측정 지표는 현재 미국, 영국, 브라질, 멕시코, 프랑스를 포함한 몇몇 국가들의 경우 지역 차원에서 이용할 수 있습니다. 참고로 미국의 지표는 카운티 수준에서 집계되었으며 평균 이동 거리 변화 및 사람과의 만남 확률 변화에 대한 일일 측정값을 제공합니다.

SafeGraph는 블록 그룹 수준에서 집계된 지표로 사회적 거리두기 데이터셋을 구성했습니다. 매일 업데이트되며, 미국에 집중되어 있습니다. SafeGraph 데이터는 집에서 이동한 평균 거리, 하루종일 집에서 사용한 기기의 비율, 다른 사람들이 집 밖에서 보내는 시간 분포 등에 대한 정보를 제공합니다. 추가적으로 SafeGraph는 패턴 데이터셋의 “라이트” 버전을 COVID-19 연구에 필요한 리소스로서 매주 제공하고 있습니다.

 

 

저희가 Google Colab를 통해 공유하는 이 노트북은 위에서 언급된 CARTO의 Data Observatory 및 Google BigQuery에서 공개된 데이터셋에 접근하는 방법을 설명하고 있습니다.

 

SPH는 CARTO, Google Maps, SuperMap 등 다양한 케이스에 적용될 수 있는 다채로운 제품군을 보유하고 있으며 고객의 사례에 꼭 맞는 무료 세미나 및 개별 컨설팅을 제공하고 있습니다. 각 케이스에 맞춰 더욱 자세한 이야기를 나누고 싶으시다면 여기에서 문의 주시길 바라며, SPH에서 발행하는 GIS/로케이션 인텔리전스 관련 최신 소식을 받아보고 싶으신 분들은 페이스북 페이지 또는 뉴스레터를 구독해 주시길 바랍니다. 감사합니다.

 

 

미국 시위 & 경찰 폭력 시각화 (#BlackLivesMatter)

얼마 전 조지 플로이드가 경찰 구금 중에 비극적으로 사망한 사건으로 시작된 시위가 미국 전역으로 확대되었습니다. 다른 사회적 문제와 마찬가지로, 경찰 폭력의 규모를 이해하려면 데이터를 분석하고 시각화해야 합니다. 이것이 경찰 폭력 맵핑입니다. 직접 이런 작업을 수행하고 싶다면 CARTO grant를 신청하여 #BlackLivesMatter 운동의 일환으로 지도를 작성할 수 있습니다.

 

 

경찰 폭력 맵핑

2019년 미국에서 경찰이 1099명의 시민을 죽였습니다. 흑인은 인구의 13%에 불과함에도 불구하고 사망자의 24%를 차지했습니다.

이 수치는 경찰 폭력이 지역 사회에 미치는 영향을 계량하기 위해 전국 경찰 살인에 대한 종합적인 자료를 수집한 공동 연구 Mapping Police Violence에 의해 발표되었습니다.

수집한 데이터는 가장 규모가 크고, 포괄적이며, 공정한 세 개의 크라우드 소싱 데이터베이스로부터 가져왔습니다.

 

또한 이 데이터 외에도, 소셜 미디어, 부고 자료, 범죄 기록 데이터베이스, 경찰 보고서 및 기타 출처를 검색하여 데이터베이스 내 전체 피해자의 90%를 식별하는 등 데이터의 품질과 완전성을 더욱 향상시키기 위해 광범위한 독창적인 연구를 수행했습니다.

아래의 애니메이션 지도는 2019년에 일어난 경찰 살인 사건을 시각화한 것입니다.

 

 

 

 

소셜 미디어 반응 맵핑

최근 게시물에서 Spatial.ai와 같은 제공업체의 위치 기반 소셜 미디어 데이터 (Geosotial 데이터)를 분석하고 시각화할 수 있는 방법을 살펴 보았습니다.

지난 주 #ICANTBreathhe, #BlackLivesMatter 및 #HandsUpDontShoot 를 포함한 해시태그 트렌딩을 아래 지도에 시각화했습니다.

 

 

이 시각화는 미국에서 일어난 사건이 미국 국경을 훨씬 넘어서까지 퍼지고 있다는 것을 보여줍니다. 베를린, 런던, 토론토 등 다른 국가의 도시에서도 수많은 시민들도 #BlackLivesMatter 운동에 힘을 실어주기 위해 시위에 나선 것을 알 수 있었습니다.

 

 

 

시위 맵핑

뉴욕 타임즈에서 말표한 아래 지도는 발행한 날짜(5월 31일)에 일어난 시위의 규모를 보여줍니다. 시위는 140개 도시로 확산되었으며 21개 이상의 주에 국가 방위군이 배치되었습니다.

 

 

CARTO는 인종차별과 혐오를 반대하는 지역 사회와 연대합니다. CARTO는 보조금 프로그램을 통해 인종 평등을 달성하기 위한 데이터를 시각화하거나 지리 공간 분석을 수행하는 비영리 단체들을 장려하고 있습니다.

 

 

SPH는 CARTO, Google Maps, SuperMap 등 다양한 케이스에 적용될 수 있는 다채로운 제품군을 보유하고 있으며 고객의 사례에 꼭 맞는 무료 세미나 및 개별 컨설팅을 제공하고 있습니다. 각 케이스에 맞춰 더욱 자세한 이야기를 나누고 싶으시다면 여기에서 문의 주시길 바라며, SPH에서 발행하는 GIS/로케이션 인텔리전스 관련 최신 소식을 받아보고 싶으신 분들은 페이스북 페이지 또는 뉴스레터를 구독해 주시길 바랍니다. 감사합니다.

 

 

21대 국회의원 선거 지도 2탄! – 지도 가공 및 시각화 과정 & 당선 득표율 지도

국회의원 선거 지도 포스팅 1탄 28년만에 가장 높은 총선 투표율! 21대 국회의원 선거결과 지도로 ‘시각화’하여 보기 !! 에 이어, 이번 포스팅에서는 선거 지도를 만드는 과정과 방법에 대해 소개해드리겠습니다.

선거 지도 만들기는 갑자기 결정된 프로젝트라 시간이 너무 오래 걸리거나 어려울까봐 걱정을 했었는데요, CARTO를 통해 걱정과는 달리 빠르고 쉽게 지도를 완성할 수 있었습니다.

지난 포스팅에서는 당선 당/ 당선자 이름을 쉽게 볼 수 있도록 헥사빈 지도를 보여드렸습니다. 이번에는 한 눈에 투표율을 확인할 수 있도록 시/도 구분 지도를 보여드리도록 하겠습니다.

CARTO는 GIS 전문가가 아니더라도 쉽게 지도를 만들 수 있는 툴이니까요, 이번 포스팅을 보시고 한 번 직접 지도를 만들어 보는 것도 좋을 것 같네요!

 

 

전국 투표율 지도

 

1.데이터 수집

지도를 만들려면 우선 필요한 데이터를 수집해야 겠죠?

21대 국회의원 관련 정보는 중앙선거관리의원회의 선거통계시스템에서 얻을 수 있습니다.

 

 

 

 

2. 데이터 CARTO에 Import하기

 

데이터를 엑셀파일로 정리하셨다면 바로 CARTO에 import할 수 있습니다. 엑셀 파일 외에도 csv, shape 파일 등을 import할 수 있습니다.

21대 국회의원선거 데이터와 지도 데이터가 준비되었다면 이제는 CARTO에서 데이터를 가공해 지도를 만들면 됩니다.

 

CARTO는 DB를 PostgreSql을 사용하고 있어서 PostgreSql에서 사용되는 모든 SQL을 사용할 수 있습니다. 21대 국회의원 선거 데이터와 선거구 지도 데이터를 Join해서 데이터를 생성한 후 Create Map 버튼을 클릭해서 지도를 생성합니다.

또한 CARTO에세는 PostGIS 함수를 이용해서 지도 데이터를 가공할 수 있습니다. 선거구 Polygon 데이터가 있으면 해당 선거구를 시군구명으로 그룹 지어서 ST_UNION() 함수를 사용해서 시군구 경계를 만들 수 있습니다.

 

3. 지도 커스텀하기

데이터를 다 준비해 기본 지도를 생성했다면 CARTO를 이용해서 지도 스타일을 간편하게 설정할 수 있으며, 팝업과 위젯도 생성할 수 있습니다.

 

 

지도 스타일은 기본 제공되는 스타일 말고도 CARTO css를 직접 작성해서 커스텀할 수 있습니다. 지도에서는 일정 줌 레벨이 되면 원하는 라벨이 표시되도록 설정할 수 있습니다.

 

HTML태그를 이용해서 팝업을 기본 팝업에서 상단의 제목을 시도명과 선거구명이 같이 합쳐져서 나오도록 수정했습니다.

 

CARTO에서는 여러 가지 기본 위젯을 제공합니다. 원하는 위젯 모양과 어떤 데이터를 보여줄 것인지 선택하면 간단하게 위젯을 생성할 수 있습니다.

 

 

위젯은 총 유권자, 총 투표 수, 투표율 분포, 시도 구분을 추가했습니다.

투표율 분포는 기본으로 제공되는 HISTOGRAM 위젯에 투표율을 표시한 것입니다.

투표율 분포의 그래프에서 일정 영역을 선택하면 해당 투표율 범위의 지역만 지도에 표시됩니다.

 

 

시도 구분 위젯은 기본으로 제공되는 CHOOSE THE WIDGET TYPE 위젯에 각 선거구의 시도명을 COUNT로 집계해서 표시한 것입니다.

시도 구분 위젯에서 원하는 지역을 선택하면 해당 지역만 지도에서 볼 수 있습니다.

그 밖에도 CARTO에서는 기본 제공되는 베이스맵, 범례, 지도 데이터 분석 기능 등이 있어 가지고 있는 데이터를 사용해서 지도를 마음대로 커스텀 할 수 있습니다.

 

 

당선 득표율 지도

비슷한 방식으로 이번에는 ‘당선 득표율 지도’까지 만들어보았습니다. 당선된 각 후보가 어떤 득표율로 당선되었는지도 궁금하지 않으셨나요? 지도로 한 눈에 살펴볼 수 있습니다.

 

먼저 전체 지도의 모습입니다.

오른쪽에 총 투표율과 당선 투표율 분포 위젯이 있는데요, 이 위젯으로 보고싶은 투표율 구간을 선택하면 지도에 바로 반영됩니다.

 

저는 가장 큰 득표율로 당선된 곳이 어딘지가 제일 궁금했는데요, 오른쪽에 득표율 81-84.1% 구간을 클릭해보았습니다.

전남 담양·함평·영광·장성 선거구의 더불어민주당 이개호 의원이 81.96%라는 가장 큰 득표율로 당선이 되었네요.

 

이번엔 격전을 벌인 지역구를 살펴보겠습니다. 가장 낮은 득표율 범위인 38.4%와 41.4%를 클릭해보았습니다.

총 다섯 곳(경기도 고양시 갑, 강원도 강릉시, 인천 동구미추홀구 을, 대구 수성구 을, 울산 동구 선거구)이 38.4-41.4%의 범위에 있었습니다. 다섯 선거구 중 3곳이 무소속 후보가 당선되었는데요, 당선 득표율이 낮은 지역일수록 무소속이 많았다고 해석할 수도 있겠습니다.

이 중에서도 가장 낮은 득표율로 당선된 후보는 38.36%의 미래통합당 권명호 의원이네요!

 

 

위 지도에서 지역이나 득표율 구간을 눌려보며 살펴보시거나, 위의 지도 만드는 방법을 통해 직접 지도를 만들어보셔도 좋을 것 같습니다.

여기서 CARTO 평가판을 다운받아 사용해보세요!

 

SPH는 CARTO, Google Maps, SuperMap 등 다양한 케이스에 적용될 수 있는 다채로운 제품군을 보유하고 있으며 고객의 사례에 꼭 맞는 무료 세미나 및 개별 컨설팅을 제공하고 있습니다. 각 케이스에 맞춰 더욱 자세한 이야기를 나누고 싶으시다면 여기에서 문의 주시길 바라며, SPH에서 발행하는 GIS/로케이션 인텔리전스 관련 최신 소식을 받아보고 싶으신 분들은 페이스북 페이지 또는 뉴스레터를 구독해 주시길 바랍니다. 감사합니다.

 

 

온라인 장보기 – COVID19 동안의 경로 최적화 및 공간 분석

COVID-19 대유행의 여파로 고립된 세계 대규모 인구로 인해, 온라인 식료품 쇼핑에 대한 수요가 급격히 증가했습니다. 영국의 Ipsos MORI가 3월 중순에 영국 성인들을 대상으로 실시한 조사에서 40% 이상이 슈퍼마켓에서 평소보다 더 많은 물품을 구입하고 있으며, 영국 전체 인터넷 사용자의 14.2%는 식료품을 온라인에서 더 많이 구입하고 있다고 답했습니다. 이러한 추세는 격리가 엄격해지면서 계속 증가하고 있습니다.

 

 

이러한 증가에 대처하기 위해 식료품 공급업체들은 배달 구역을 확보하기 위한 가상 대기열 시스템, 의료 종사자 및 취약 계층을 위한 사용 제한, 신규 고객에 대한 서비스 폐쇄 등 수많은 시스템과 정책을 시행하고 있으며, 경우에 따라 사업을 효과적으로 중단시키기도 합니다.

최근 파이낸셜 타임즈 기사에서 Ocado의 CFO는 “가장 큰 제약은 차량이나 운전자의 수가 아니라 고객 센터의 수용량입니다. 마술 지팡이를 흔들어 주당 20만개의 주문을 받고 싶지만, 인생은 그렇지가 않잖아요.”라고 말했습니다. 현재 Ocado는 주당 8만 건의 주문을 처리하고 있다고 합니다.

온라인 식료품 쇼핑은 영국에서 비교적 안정된 시장임에도 불구하고 최근 어려움을 겪고 있습니다. 영국의 가장 인기 있는 슈퍼마켓과 식료품 배달 회사들이 시행한 최근 정책을 살펴보고 비교해보았습니다.

 

* Tesco – 대부분의 제품 수량 3개로 제한 (일부 제품에는 2개). 최대 80개 아이템 주문 가능. 온라인 배달에 대해 온라인 주문 가능
* Sainsbury’s – 모든 식료품에 수량 3개로 제한, 화장지, 비누, 우유를 포함한 가장 인기 있는 제품은 2개로 제한. 노약자, 장애인, 취약계층 고객에게 우선권. 모든 고객 온라인 주문 가능
* ASDA -모든 식품 세면도구, 청소 제품에 대해 수량 3개로 제한. 다음 2주 동안만 배달 슬롯 표시
* Morrisons – 온라인의 모든 제품에 한 사람당 3개 아이템으로 제한
* Ocado – 신규 고객 예약 불가능. 노약자, 장애인, 취약계층에 우선권. 고객이 이웃과 배달 슬롯을 공유하도록 권장. 한 고객 당 일주일에 한 번 배송으로 제한. 주문당 동일한 품목은 하나 또는 두 개로 제한.
* Amazon Fresh – 한 번에 구매할 수 있는 일부 제품의 수량 제한
* Amazon Prime Pantry – 세부 정보 없음
* Iceland – 노인, 장애인 및 취약계층 우선권. 제품의 수량 제한 (파스타, 휴지, 항균 비누, 물티슈 등과 같은 필수 품목은 더 낮은 수량 제한이 있을 수 있음)
* Abel & Cole – 신규 고객 등록 일시 중단
* Riverford Organic Farmers – 신규 고객은 대기자 명단
* ODDBOX – 신규 고객 등록 일시 중단

 

소비자로서, 우리는 모두 변화하는 정책이나 이용 가능성을 탐색하기 위해 노력하고 있습니다. 이러한 정책은 더 많은 고객들이 주문할 수 있게하자는 하나의 목표를 가지고 시행되고 있습니다. 이를 달성하기 위한 한 가지 핵심 방법은 공급망 네트워크를 공간적으로 최적화하는 것, 즉, 경로 수를 줄이고 배달 수를 늘리는 것입니다.

 

 

공간 최적화가 어떻게 도움이 되나요?

공황 상태에 빠진 국가에 공간 최적화가 얼마나 도움이 될 수 있을까요? Ocado Technology는 오랫동안 이러한 유형의 분석(유통 센터의 최첨단 로보스틱스 등)을 정확하게 사용하여 고객 경험을 차별화하고 1시간 이내에 매우 안정적인 서비스를 제공할 수 있었습니다.

미국과 달리, 영국의 슈퍼마켓은 모든 고속도로에 쉽게 접근할 수 있으며, 영국의 유통 센터 허브(East Midlands, 일명 Golden Triangle)에서 불과 4시간 이내에 영국의 90% 지역에 도달하 수 있습니다. 때문에 영국은 일반적으로 적시 모델을 활용할 수 있습니다. 즉, 슈퍼마켓이 개별 매장의 수요에 따라 매일 재고를 주문할 수 있도록 하는 것입니다.

일반적으로, 이는 공급망 네트워크를 운영하는 데 매우 효율적인 방법이지만 수요가 극도로 증가하면 공급망에 지속적인 연쇄 영향을 미칩니다.

물론 COVID-19 위기를 계기로 전체 공급망 시스템을 변경하는 것은 어려운 일입니다. 하지만 라스트 마일 단계에서 온라인 소매업체와 물류 회사는 더 많은 제어권을 가질 수 있습니다. 어떻게요? 아래에 공간 공급망 최적화 사례에서 말씀드리도록 하겠습니다.

 

 

마드리드의 온디맨드 라스트 마일 딜리버리

(라스트 마일 딜리버리: 유통업체의 택배 상품이 목적지에 전달되기까지의 모든 과정과 요소를 뜻하는 말. 유통업계의 미래전략으로 서비스 측면에서 안전과 편의성이 높은 새로운 배송 서비스를 제공하는 것)

이 익명화된 예시는 마드리드에서 음식 배달 문제를 해결하기 위해 최적화를 적용하는 방법과, 이를 통해 얻을 수 있는 이점에 대한 첫 번째 단계를 보여줍니다. 출도착지 매트릭스와 일괄 할당 알고리즘(Origin Destination Matrices and Batch Assignment Algorithm)을 통해 실시간 위치 데이터로 경로를 최적화할 수 있습니다. CARTOframes는 서로 다른 알고리즘에 의해 이루어진 이러한 단계와 결정을 시각화할 수 있는 도구이며, 매우 시간이 많이 걸리는 작업에 큰 도움이 됩니다. 여기에서 전체 데이터 사이언스 워크플로우를 확인하실 수 있습니다.

 

 

 

애틀란타의 Gap 매장: 영역 정의

이 예에서는 150만 개의 과거 제공 데이터에서 파생된 9개의 Gap 스토어 위치에 대해 관리 가능하고 수익성이 높은 제공 네트워크를 구축하는 방법을 확인할 수 있습니다. ODM(Origin Destination Matrix)을 사용하여 2시간 지정 슬롯에 맞춰 최적의 경로를 구축할 수 있는 최적의 영역을 설계할 수 있습니다. 나머지 최적화 내용은 이 블로그 포스트에서 확인할 수 있습니다.

 

 

 

Publix 슈퍼마켓: 공급망 네트워크 디자인

Publix는 미국 남동부의 대표적인 식료품점 체인으로, 플로리다에서 주로 영업하고 있으며 8개 유통 센터에서 1,110개 이상의 점포를 운영하고 있습니다. Publix 스토어 및 유통 센터 위치를 평가하여 Publix가 현재 매장에 어떻게 서비스를 제공하고 있는지, 새로운 위치에 서비스를 제공하기 위해 신규 유통 센터를 배치해야 하는지를 파악하고, 유통 센터를 여는 데 대한 ROI를 정량화했습니다. 전체 분석을 보려면 이 게시물을 읽어보세요.

 

온라인 식료품점들은 코로나 바이러스 때문에 변화한 소비자 행동에 적응하려고 안간힘을 쓰고 있습니다. 정부는 경쟁법을 바꾸고 사업을 지우너할 수 있는 충분한 노동자를 확보하고 있습니다.

그러나 다른 기업과 마찬가지로, 식료품점 역시 코로나 바이러스가 끝난 후 수요가 감소하고 고객 기대치가 정상으로 돌아가는 때를 위한 사업을 준비하고 있습니다. 정상화 될 시기를 예측하는 것은 어려운 일이지만, 이 프로세스를 통해 분석을 활용하는 것이 성공의 기본이 될 것입니다.

 

SPH는 CARTO, Google Maps, SuperMap 등 다양한 케이스에 적용될 수 있는 다채로운 제품군을 보유하고 있으며 고객의 사례에 꼭 맞는 무료 세미나 및 개별 컨설팅을 제공하고 있습니다. 각 케이스에 맞춰 더욱 자세한 이야기를 나누고 싶으시다면 여기에서 문의 주시길 바라며, SPH에서 발행하는 GIS/로케이션 인텔리전스 관련 최신 소식을 받아보고 싶으신 분들은 페이스북 페이지 또는 뉴스레터를 구독해 주시길 바랍니다. 감사합니다.

 

28년만에 가장 높은 총선 투표율! 21대 국회의원 선거결과 지도로 ‘시각화’하여 보기 !!

다들 이번 21대 국회의원 선거 하셨나요? 저 또한 이번에는 사전투표날을 이용해서 투표를 하고 왔답니다. 마스크를 잘 착용하고 줄을 설 때도 1m 간격으로 줄을 서고~ 체온을 잰 담에 나눠주시는 비닐장갑을 끼고 투표장에 입장을 했답니다. 이러한 것들을 잘 따르고 무탈하게 투표를 마쳐 28년만에 가장 높은 투표율 66.2% 을 기록하였다는 것은 우리의 시민의식이 그만큼 발달했구나!를 몸소 느꼈던 하루였습니다.

사진 출처 = YTN

코로나19라는 전 세계적 위기 속에서도 체계적으로 사회적 거리를 유지하면서 큰 탈 없이 잘 진행된 선거였다고 개인적으로 생각이 듭니다. 21대 국회의원 선거는 해외에서도 관심을 많이 가졌던 것으로 알 고 있습니다. 왜냐하면 코로나19 펜데믹 상황인 초유의 위기 속에서 전 세계 유일하게 처음으로 치뤄졌던 대규모 선거였기 때문입니다.

선거 전 날, 저는 이미 사전투표로 투표를 마쳤기 때문에 간만에 오는 빨간 날 휴일에 설레여 하고 있었답니다. 다른 팀원들과 티 타임을 가지다가 21대 국회의원 선거결과를 CARTO를 활용하여 지도에 더욱더 직관적으로 시각화해보면 어떨까? 라는 생각으로 이 프로젝트가 시작하게 되었습니다. 기존에 미디어에서 다루고 있는 개표 결과 지도는 어쩌면 2차원적이고 상세하고 방대한 데이터를 한 번에 시각화하기에는 한계가 있다고 모두가 같은 생각을 하고 있었습니다. 그래서 CARTO로 21대 국회의원 선거 결과의 방대한 데이터를 지도에다가 깔끔하게 시각화해보게 되었습니다.

기존 개표 방송에서 보여주는 ‘컬러’만 강조된 개표 결과

먼저 저희는 2가지 타입의 지도를 만들었습니다. 첫 번째는 21대 국회의원 투표 결과를 시각화 해보았습니다. 두번 째는 지역 별로 투표율을 비교해 본 지도입니다. 먼저 21대 국회의원 투표 결과를 시각화한 지도에 대한 설명을 드리겠습니다. 여러 방송국이나 신문사에 다뤘던 컬러만을 강조한 지도가 아닌, 당선 당 / 당선자 이름/ 실제 득표 수/ 득표율 또한 한 지도에 담아서 시각화와 더불어 실제적인 더 깊은 데이터도 살펴볼 수 있습니다.

*지도를 크게 확대해서 보시려면 여기를 클릭하세요!

지역구 투표 결과만을 다루고 있는 지도입니다. 민주당 163석, 미래통합당 84석, 정의당 1석, 무소속 5석으로 전체적인 결과를 볼 수 있습니다.

마곡동 주민인 저는 서울 강서을 지역구를 투표하였는데요, 저 강서을 지역구를 클릭하면 누가 당선이 되었고 득표수는 어떠하고, 득표율은 어땠는 지 상세하게 볼 수 있답니다. 오른쪽에 ‘더불어민주당’ ‘미래통합당’ ‘무소속’ ‘정의당’ 을 각각 클릭하면 그 결과값만 따로 필터링이 되어서 지도에 시각화되는 것을 확인하 실 수 있습니다.

*지도를 크게 확대해서 보시려면 여기를 클릭하세요!

두번째 지도는, 저도 굉장히 결과가 어떠할 지 흥미로웠던 지도입니다. 바로 21대 국회의원 선거 지역별로 투표율이 어떻게 다른 지 그 데이터 값을 지도에 시각화 하여서 좀 더 뚜렷하게 비교하며 볼 수 있는 지도입니다.  저는 또 개인적으로 저희 동네는 어떠한 지 궁금해서 눌러보았습니다.

서울특별시 강서구 을 선거구는 투표율 68.33%로 평균 66.28%보다도 높게 측정됬네요! 그럼 저의 궁금증은.. ‘가장 높은 투표율을 가진 지역은 어디일까??’

바로바로 경기도 안양시 동안구 을 선거구 였습니다. 75.82%의 투표율을 기록했습니다. 그 다음으로는 경기도 성남시 분당구 갑 선거구 입니다. 75.64%를 기록했구요 세번째로는 대구광역시 수성구 갑선거구로 74.91%를 기록했습니다.

반대로 투표율이 가장 낮았던 지역은 경기도 시흥시 을 선거구 56,28%를 기록했구요, 그 다음으로는 충청남도 천안시 갑 선거구 56.49%를 기록하였습니다.

이렇게 한눈에 좀 더 초록색이 짙은 부분이 투표율이 높았던 지역이고 색깔이 옅어질 수록 투표율이 낮은 지역이라고 보시면 됩니다.

1992년 14대 총선 (71.9%) 이후 28년 만에 가장 높은 투표율을 기록한 21대 국회의원 선거결과 지도를 요목조묙 살펴보니 참 재미있네요! 현재 선거 결과를 표현한 지도의 전통은 적어도 1800년 대 후반까지 거슬러 올라가는 풍부한 역사를 가지고 있답니다.

1883년에 출판된 Scribner의 미국 통계지도 책 11번 판, 출처-워싱턴포스트

위의 예시는 선거 결과에 대해 다른 음영으로 친숙한 빨강 및 파랑 색 구성표를 사용하여 1880년 선거 결과를 보여주는 것입니다. 어쩌면 선거 결과 지도의 시초라고 볼 수 있지요. (한 가지 주의할 점은 이 당시에 Republicans(공화당)이 파랑색이고 Democrats(민주당)이 빨간색입니다.)

선거 결과는 국민들이 직접 참여한, 실제 국민들이 정부에 대해 목소리를 직접 표현한 만큼 크기를 가늠할 수 없을정도로 많은 정보가 담겨져 있다고 생각합니다. 미국에서도 선거 결과에 대한 지도 시각화들을 다방면으로 시도한 케이스들이 있습니다. 색 지도를 비롯하여 인구 대응 카토그램, 3d 지도, 점밀도 지도 등 다양한 형태의 지도들이 시도 되었답니다. 다만, 선거 결과를 시각화하여서 어떠한 ‘정답’을 얻을 수는 없지만 재미로 한번 씩 직접 눌러보면서 데이터를 쉽고 직관적으로 살펴보시기 바랍니다.

이 컨텐츠의 2탄으로는 이 2개의 지도의 데이터를 어떻게 가공하였고, 어떻게 지도에 시각화하였는 지 과정들을 좀 더 상세하게 다뤄보도록 하겠습니다.

 

SPH는 CARTO, Google Maps, SuperMap 등 다양한 케이스에 적용될 수 있는 다채로운 제품군을 보유하고 있으며 고객의 사례에 꼭 맞는 무료 세미나 및 개별 컨설팅을 제공하고 있습니다. 각 케이스에 맞춰 더욱 자세한 이야기를 나누고 싶으시다면 여기에서 문의 주시길 바라며, SPH에서 발행하는 GIS/로케이션 인텔리전스 관련 최신 소식을 받아보고 싶으신 분들은 페이스북 페이지 또는 뉴스레터를 구독해 주시길 바랍니다. 감사합니다.