최근 소규모 창업을 위한 상권분석, 지역 산업 수요 조사 등에 잠재적 서비스 인구 통계에 대한 수요가 점차 증가하고 있다. 하지만 센서스 조사와 같이 장기적 시간 간격을 두고 수행되는 방식으로는 현시성 있는 잠재적 서비스 수요를 파악하는데 한계가 있다. 개인의 모바일폰으로 수집되는 이동통신 빅데이터는 센서스 조사의 이러한 단점을 극복할 수 있으며, 실시간으로 변하는 지역 인구 분포와 유동성을 잘 보여줄 수 있다. 본 연구는 이동통신 빅데이터와 공간통계 기법을 이용하여 지역의 잠재적 서비스 수요인 현주인구를 추정하고자 한다. 이를 위해 먼저, 대구광역시를 사례로 한 민간 이동통신사가 제공하는 '서비스인구'의 성별, 연령별, 시간대별 분포 특성을 살펴보았고, 지역의 인구, 사회, 경제적 특성 변수에 기반한 일반회귀모델(OLS)과 공간회귀모델(SEM, SLM)을 이용하여 집계구별 현주인구를 추정하였다. 사례 분석 결과, 지역 특성을 반영하는 여러 통계 자료를 활용하여 해당 지역의 잠재적 서비스 수요 인구를 유의미하게 추정할 수 있었다. 또한 인구의 공간적 의존성을 명시적으로 반영하는 공간회귀모델이 현주인구를 추정하는데 가장 적합한 모델인 것으로 나타났다. 집계구 수준의 공간 단위에서 추정 오차도 유의미하게 작았으며, 연령별 현주인구의 추정값이 성별, 시간대별 현주인구에 비해 정확하게 산출되었다. 오차의 공간적 분포는 대체로 도심부에서 과대 추정이, 외곽 지역은 과소 추정이 나타났다. 이는 지역간 모바일폰 사용 행태와 이동성의 차이가 추정 정확성에 영향을 미칠 수 있음을 시사한다.

막대나 히스토그램과 같은 그래픽 요소는 통계자료의 탐색적 분석을 위한 정보 시각화 도구로 자주 활용되어왔다. 이에 비해단계구분도나 유선도와 같은 전통적 주제도는 지리참조된 통계자료의 공간 분포 및 패턴 분석을 위한 유용한 시각화 기법으로 인식되었다. 그러나 통계학 분야에서 최근 제안된 연결형 마이크로맵은 공간통계자료의 탐색적 분석을 위한 효과적인 시각화 도구로서 많은 관심을 받고 있다. 이에 본 연구는 서울특별시 자치구를 대상으로 생산된 공간통계자료를 시각화할 수 있는 연결형 마이크로맵을 R 프로그래밍 언어를 이용하여 구현하여 제시하였다. 그리고 본 연구는 기존 주제도와 차별적인 연결형 마이크로맵의 특징을 고찰하였다. 연결형 마이크로맵은 전통적 주제도의 한계를 해결하고 정보 손실을 최소화할 수 있는 효과적인 시각화 기법으로서 그 활용도가 높아질 것으로 기대된다.