PURPOSES : Transportation researchers have contributed to try to both understand and accumulate scientifically how individuals move across time and space. Currently, data generated from household travel diary surveys have been used as the basis of travel behavior (or human mobility patterns) analysis in transportation planning and have been buoyed in a sustainability for decades. Against this backdrop, this study introduces mobile phone signaling big data that can convey more detailed human mobility information across time and space and supplement travel behavior analysis. METHODS: We propose a usable and useful dataset driven from the mobile phone signaling data for better travel behavior analysis. Several data-driven approaches have been tried to estimated and calculate variables inserted into the dataset. RESULTS: In the result, this paper discussed the promise of mobile phone based dataset to applications for inferring human mobility patterns applied to directly transport policy. CONCLUSIONS: It is our hope that this study will stimulate future studies on transportation planning and mobility analysis using mobile phone signaling data in Korea.

현재까지 모바일 게임 사용자 연구는 개별 콘텐츠의 재미, 중독성, 편의성과 같은 1차적 정서 를 분석하는 차원에 머물러 있다. 그러나 스마트폰의 확산 이후 사용자들의 멀티태스킹이 보편 화되면서 사용자의 게임 콘텐츠 경험은 복잡해지고 있다. 따라서 다양한 행위를 동시에 수행하 는 사용자의 관점에서 모바일 게임에 대한 보다 깊이 있는 분석이 필요한 상황이다. 본 연구는 집단 감성의 관점에서 모바일 게임 사용자들의 연결된 심성 모형을 포착하고자 했다. 이를 위 해 사용자들의 비의도성과 의도성을 동시에 포착할 수 있는 소셜 데이터 분석을 실시했으며, 그 결과로 서비스의 교차 소비, 정보 추천방식의 다양화, 관계 기반의 과제 경험을 주요 이슈로 제시했다.