피플카운트에서 행동패턴 분석으로의 진화

위치기반서비스 중에서 피플카운트 시스템은 특정 오프라인 공간에 있는 사람의 수와 동선을 측정하고 결과를 분석하여 비즈니스에 활용하도록 돕는 시스템입니다. 자신의 위치정보를 활용해 서비스를 이용하는 B2C 서비스와 달리 사람, 집단이 분석과 이해의 대상이 되고 이를 위한 솔루션을 민간기업, 공공기관이 활용해오고 있습니다.

사람이 직접 사람의 수를 세는 것에서 시작하여 디지털 기술을 활용한 방식까지 피플카운트 기술은 계속 발전하고 있습니다. 어떤 공간이든 그 목적이 정의되어 있는 곳, 즉 상점, 교통시설, 보행자 도로와 같은 곳을 운영하고 있는 주체라면 그 공간에 얼마나 많은 사람이 다녀갔으며, 얼마나 머물렀는지, 그리고 어떤 경로로 이동했는지 궁금하지 않을 수 없습니다. 피플카운트는 이러한 질문에 정량적인 답을 제시하여 해당 공간의 운영 목적에 더 가까워 지는 인사이트를 제공하고 있습니다. 따라서 많은 기업, 기관이 피플카운트 솔루션을 도입하여 활용하고 있으며 시장은 점차 커질 것으로 예상하고 있습니다.

시장규모

세계 피플카운팅 시스템 시장은 2015년 약 5,400억원에서 2022년 약 1조 8천억원으로 연평균 18.9 % 성장할 것으로 예상합니다(영국, PRNewswire, 2017. 1. 25). 소매 경쟁의 심화와 서비스의 다양화, 공공인프라의 확대와 경쟁, 피플카운트 기술의 고도화, 도입 가능한 수준으로 낮춰지고 있는 비용 수준, 용이한 설치 등이 시장 확대를 이끌어 갈 것으로 보입니다.

특히 한국, 중국, 일본, 인도, 호주, 싱가포르, 말레이시아, 태국 등 APAC 지역은 경제 규모와 성장세 유지, 인구통계학적 구성의 변화, 소득의 증가, 도시화, 소비자 취향과 선호도의 변화, 소매 경쟁의 심화 등으로 인해 피플카운트 시스템에 대한 수요가 증가하고 있습니다. 예를 들어 APAC 지역은 세계에서 가장 많은 공항, 기차역 및 정류장이 있습니다(중국의 공항수가 502개). 대규모 사람들의 트래픽을 관리하기 위해 운송 분야에서 피플카운팅에 대한 요구가 있습니다. 또한 증가하는 서비스산업과 스마트 빌딩 프로젝트의 증가로 인한 수요 또한 증가하고 있습니다(발췌 및 편집: People Counting System Market by Technology, Application, and Geography - Global Forecast to 2022, MarketsandMarkets).

피플카운트 솔루션 유형

1세대: 적외선 빔카운터(Infrared Beam Counters)

가장 간단한 형태의 카운터로 출입구에 빔카운터를 설치하여 수평 적외선 빔을 통해 방문자를 측정합니다. 사람이 지나가면 적외선이 끊어지면서 방문자 수를 더합니다. 빔 카운터는 대개 2.5 ~ 6 m의 범위에서 설치합니다. 단순하고 설치환경의 제약이 있음에도 불구하고 설치가 간단하기 때문에 적외선 카운터가 널리 사용되어 왔습니다. 공간 전체에 적용하기보다는 출입구의 트래픽을 측정하는데 적합하며 동선분석은 불가능합니다.

2세대: 열화상 카운터(Thermal Counters)

열화상 시스템은 인체의 열원을 감지하는 센서를 사용합니다. 복잡한 알고리즘으로 비디오 계산을 수행 할 수 있는 컴퓨터 기술이 발전하기 전에는 대부분의 비즈니스에서 이 시스템을 활용해왔습니다. 아쉽게도 다음과 같은 제한 사항이 있습니다.

ㆍ 높은 천장에 열 카운터를 장착하려면 좁은 앵글렌즈를 사용해야 함(좁은 범위)
ㆍ 열 카운터는 몇 초 이상 목표물의 체류 시간을 측정하는데 어려움
ㆍ 열 조건에 큰 변화가 있는 곳에서는 정확도가 떨어짐

3세대 : 비디오 카운터(Video Counters)

비디오 카운터는 카메라로 확보한 비디오 영상을 복잡한 알고리즘을 통해 분석합니다. 선을 지나가는 피사체 수를 세거나 사각형 영역을 그린 후 체류하는 시간을 측정합니다. 피사체의 동선을 볼 수 있습니다. 나아가 딥러닝 기술이 발전함에 따라 사람 얼굴의 표정, 성별, 나이를 측정하는 시도도 나타나고 있습니다. 다음의 두 가지 방식을 활용합니다.

ㆍ TOF(Time of Flight) 카메라 : 적외선을 이용한 거리 측정방식으로 어두운 환경에서도 측정 가능합니다. 3세대에 해당하지만 비디오 기반은 아닙니다.

ㆍ 지능형 CCTV : CCTV에서 수집되는 영상을 분석합니다. CCTV에 프로세서가 탑재되어 실시간으로 처리하거나 서버로 전송하여 처리합니다.

ㆍ Stereo 카메라 : 2개의 카메라 렌즈를 설치하여 하나의 피사체를 동시에 2개의 화상으로 촬영하여 입체적으로 이해합니다. 최근 다수의 비디오 카운터가 이 방식을 사용합니다.

어떠한 방식이든 카메라 영상을 기반으로 카운팅하는 기법은 향후 인공지능(딥러닝) 기술의 발전에 따라 활용성이 높아질 것입니다. 사용자 입장에서 비디오 카운터는 혼잡도, 동선을 히트맵 등 시각적, 직관적으로 확인하는 큰 장점도 가지고 있습니다. 반면 여전히 아래와 같은 단점으로 인해 시장에서 활용하기 위해서는 더 고도화 되어야 하는 방식입니다.

ㆍ 혼잡할 경우(피사체가 밀집한 경우) 인식이 되지 않는 경우가 적지 않으며 여러 피사체가 겹치면 누락 발생
ㆍ 카메라가 포착하는 지역이 넓을수록 정확도는 낮아짐(정확성을 위해서는 피사체와 직각으로 설치 필요)
ㆍ 사각지대가 존재하므로 빈틈없이 확인하기 위해서는 많은 카메라를 설치해야 하는 비용적, 공간적 부담
ㆍ 넓은 공간의 경우 각 카메라를 통해 확보한 데이터를 통합
ㆍ 빅데이터 분석에 활용할 수 있는 데이터 속성의 부족

4세대 : 무선신호 기반 분석(Wireless signal - based Analytics)

최근에 활용 빈도가 높아진 방식으로 대다수의 방문자가 보유한 스마트폰 등 스마트디바이스의 WiFi, 또는 Bluetooth 신호를 스캐너를 통해 감지하여 위치를 추적하는 방식입니다. 이 때 스마트디바이스가 가진 고유값인 MAC주소를 수집함으로써 대상을 구분하고, 지속적으로 신호를 감지함으로써 이동을 파악합니다.

이렇게 구현하기 위해서는 스캐너 여러 대를 천정이나 벽면에 부착하고 최소한 스캐너 3대가 감지하는 스마트디바이스의 무선신호의 세기값을 삼각측량법으로 연산함으로써 스마트디바이스의 위치를 파악하게 됩니다.

무선신호 스캐너를 사용하여 최대 100m 범위의 스마트디바이스에서 방출되는 신호를 감지하므로 기존 카운팅 방식 중 가장 넓은 범위에 적용할 수 있는 장점이 있습니다. 모든 사람들이 스마트폰을 휴대하는 것은 아니지만 무선신호 기반 카운팅은 사용 가능한 샘플 크기가 타방식에 비해 훨씬 크기 때문에 통계적으로 중요한 트렌드 정보를 생성할 수 있습니다. 이를 통해 해당 공간의 방문객, 서비스 이용객, 사업장 직원에 대한 카운트, 체류시간과 동선을 파악합니다. 또한 방문자 위치를 실시간으로 모니터할 수 있습니다.

비디오나 적외선 방식은 좁은 지역에 집중하여 카운팅하는 방식이지만 무선신호 방식은 신호가 유효하게 닿을 수 있는 공간이면 모두 카운팅할 수 있습니다. 실내의 경우 신호세기에 영향을 주는 기둥, 가구 등 구조물의 영향을 고려하여 실질적으로 스캐닝이 가능한 유효범위는 20~30m 수준이고 실외는 장벽이 없을 경우 80m까지 유효합니다.

최근 무선신호 기반 분석을 활용해 사람 뿐 아니라 사물을 식별하는 것으로 활용범위가 확대되고 있습니다. 대상 사물에 해당 모듈을 탑재하여 실시간으로 위치를 확인하거나 경로를 분석하는데 활용하고 있습니다. 예를 들어 공장 생산라인의 제품 위치 추적관리, 지게차 등 장비 운용 모니터링에 활용하는 시도가 나타나고 있습니다.

무선신호 기반 분석은 아래와 같은 단점이 있습니다.
ㆍ 대상자를 식별할 수 없음. 단, MAC주소를 통해 방문횟수는 확인할 수 있음
ㆍ 실제 화면을 통해 혼잡도, 동선을 확인할 수 없음
ㆍ 대상자의 얼굴을 확인할 수 없음

이러한 단점에도 불구하고 무선신호 기반 분석은 기존의 피플카운트에 비교해 월등하게 진화한 서비스라고 볼 수 있습니다. 단순한 계수가 아니라 위치값을 활용해 동선, 특정 Zone 체류시간을 누적하여 분석함으로써 위치데이터를 Analytics 수준으로 활용한다는 점입니다. 또한 다른 데이터와 결합할 경우 더 큰 의미를 가지는데, 예를 들어 유통의 경우 POS, 온라인쇼핑몰 등 데이터와 결합하여 분석할 경우 옴니채널 비즈니스 전략수립에 중요한 단서를 제공할 것으로 기대할 수 있습니다.

만약 신세계백화점에 무선신호 기반 분석을 활용하는 것으로 가정할 경우 아래와 같이 고객의 구매여정 전반을 이해한 후 동선계획과 시설배치 계획의 수립, VMD(Visual Merchandising) 정밀화, 마케팅, 직원운용 등에 데이터 분석결과를 활용하게 됩니다. 백화점처럼 공간 운용이 중요한 사업의 경우 경쟁력을 강화할 수 있는 인사이트를 확보하게 되는 것입니다.

공공서비스의 경우 무선신호 기반 분석은 더 큰 가치를 가질 수 있습니다. 아래는 영국 런던의 TfL(Transfort for London, 런던교통청)이 동일한 방식으로 런던 지하철 차량과 역의 혼잡도를 파악한하여 공개한 리포트 중에서 고객 이동 여정에 대한 부분입니다. 최적경로를 찾는 것 뿐 아니라 시간별, 위치별 트래픽을 지하철 편성계획에 반영하여 운영 효율을 꾀한 것입니다.

(Source : Review of the TfL WiFi Pilot, Mayor of London)

앞서 소개한 피플카운트의 여러 방식과 고도화된 무선신호 기반 분석까지 전체 특징을 정리하면 다음과 같습니다.

위의 방식들은 서로 배타적이지 않습니다. 오히려 상호 보완적이므로 비즈니스에 활용할 경우 다음과 같이 융합하는 방식이 합리적일 것입니다. 죽, 광역을 탐지하면서 세밀한 위치데이터를 수집할 수 있는 무선신호기반 분석도구를 기본으로 공간에 적용하고, 세밀한 확인이 필요한 특정 위치의 경우(예:계산대)나 외부 데이터(예:고객구매정보)를 결합하여 보다 구체적인 정보가 필요한 경우는 비디오 카운터를 추가 적용하여 비즈니스의 요구에 맞춰 고객 행동을 이해할 수 있을 것입니다.

다음은 무선신호기반 분석을 다양한 업종과 비즈니스 목적에 따라 활용하는 모델을 소개하겠습니다.