개인정보 걱정 없이 움직임 데이터로 상업공간의 가치를 바꾸는 솔루션

누구를 위한 이야기인가

공간의 가치를 숫자로 설명해야 하는 조직을 위한 이야기입니다.

• 복합쇼핑몰·백화점·대형 도매상가 등 상업시설 운영사

• 리테일 자산을 운용·개발하는 부동산 운용사와 PM·자산관리 조직

• 도서관·문화시설·전시장 등 공공 다중이용시설 운영 부서

• MD 기획·임대 영업, 상권 분석 및 리테일 컨설팅 조직

• 스마트빌딩·공간 데이터 플랫폼 구축 사업자

이들에게 공통적으로 필요한 것은 "이 공간이 실제로 어떻게 쓰이고 있는가"라는 사실입니다. 임대료를 정하고, 매장을 배치하고, 인력을 투입하는 모든 판단이 이 사실 위에서 이루어져야 하기 때문입니다.

현장의 문제

방문객 수, 구역별 통행, 체류시간, 이동 동선. 이 네 가지를 동시에 확보하기가 생각보다 어렵습니다.

• 의사결정: 임대료 산정, MD 재배치, 이벤트 구역 선정의 근거가 관리자의 경험과 감에 머무릅니다.

• 비용: 정확한 수치를 얻으려면 조사원을 투입해야 하고, 그렇게 얻은 결과도 조사한 며칠 동안만 유효합니다.

• 운영·안전: 어느 시간대에 어느 구역이 붐비는지 알 수 없어, 안내·청소·안전 인력을 시간과 장소에 관계없이 균등하게 배치하게 됩니다.

• 기술: 정작 가장 중요한 지표인 체류시간과 이동 동선은 개인정보 부담 때문에 취득 자체를 포기해 온 경우가 많습니다.

기존 방식은 왜 부족했을까요

문제의 뿌리는 각 계측 수단이 가진 구조적인 한계에 있습니다.

• 수기 카운팅과 설문 조사는 기간과 지점이 제한적이고, 결과가 결국 추정치에 머무릅니다.

• 출입 게이트 카운터는 전체 출입 총량만 남깁니다. 들어온 사람이 안에서 어디로 갔는지는 알 수 없습니다.

• 와이파이·비콘 기반 계측은 방문객이 특정 단말과 설정을 갖추고 있다는 전제에 의존합니다.

• 영상 카메라는 가림과 조도 변화에 취약하고, 무엇보다 개인 식별 가능성 때문에 체류시간이나 동선 같은 개인 단위 데이터를 확보하기 어렵습니다.

• 매출·POS 데이터는 구매가 일어난 이후만 기록합니다. 지나갔지만 사지 않은 다수는 보이지 않습니다.

그동안 오프라인 데이터를 수집하려는 시도는 많았지만, '장비 미착용·지점 단위·상시 수집·개인 비식별'이라는 네 가지 교집합을 모두 만족하는 기술은 단 하나도 없었습니다. 하나를 만족하면 다른 하나를 포기해야 하는 상황이 발생합니다.

LookOut은 이렇게 해결합니다

LookOut은 LiDAR 센서로 공간을 3차원으로 읽고, 다음 순서를 거쳐 방문 데이터를 만듭니다.

1. 검출·추적: 사람을 익명의 점 좌표 객체로 검출하고, 이동 궤적을 연속해서 추적합니다. 얼굴이나 형상이 아니라 위치와 움직임을 인식합니다.

2. 영역 통합: 여러 대의 센서 인지 영역을 하나로 병합해, 넓은 층 전체를 끊김 없는 하나의 공간으로 관측합니다.

3. 가상 분석구역 설정: 점포 앞, 통로, 진출입구처럼 필요한 지점을 소프트웨어상의 구역으로 지정하고, 각 구역의 통행량과 체류시간을 개별적으로 산출합니다.

4. 동선 연결: 진입 지점과 퇴장 지점을 하나의 궤적으로 이어, 어느 입구로 들어와 어느 입구로 나갔는지의 흐름 구조를 그립니다.

5. 누적·연계: 5분 단위로 집계한 값을 시간대·요일·기간별로 누적해 대시보드로 제공하고, 운영·관제 시스템과 연계합니다.

6. 비식별: 영상 원본이 아닌 3차원 좌표 데이터를 사용하기 때문에 개인정보 노출을 최소화합니다.

그동안 시장이 해결하지 못했던 네 가지 과제인 비접촉식 측정, 공간별 정밀 데이터 확보, 지속적인 데이터 파이프라인, 완벽한 프라이버시 보호를 LookOut은 한 번에 만족시키며 오프라인 공간 분석의 새로운 표준을 제시합니다.

무엇이 달라지는가

계측 방식이 바뀌면 운영과 임대의 판단 기준도 함께 바뀝니다.

• 구역별 통행량과 체류시간을 근거로 임대료 산정과 MD 배치를 설명할 수 있습니다.

• 시간대별 혼잡 데이터를 바탕으로 인력과 안내·청소 자원을 필요한 시점에 집중할 수 있습니다.

• 주 출입구와 지배적 동선을 파악해 사이니지와 프로모션의 위치를 정할 수 있습니다.

• 리뉴얼과 이벤트의 전후 효과를 같은 지표로 정량 비교할 수 있습니다.

• 개인정보 부담을 낮추면서, 매출 데이터가 담지 못하는 구매 이전의 행동까지 확보할 수 있습니다.

대표 적용 사례 소개

대형 도매상가 한 개 층 실증

국내 대형 도매·패션 상가의 한 개 층에 LiDAR 2대를 설치해, 사흘(목~토, 매일 09:00~18:00) 동안 8개 점포와 5개 진출입구를 관측했습니다. 아래 수치는 설문이나 추정이 아니라, 해당 기간과 해당 층에서 익명 좌표로 관측된 실측값입니다.

붐빔은 사람 수가 아니라 활동량에서 왔습니다.

토요일 구역 방문 인원은 23,085명으로 목요일 15,804명의 1.46배였습니다. 그런데 점포 앞 통행량은 124,573건으로 목요일 41,221건의 3.02배에 달했습니다. 방문객 한 명이 지나간 점포 수가 2.61개에서 5.40개로 늘어난 결과입니다. 방문객 수만 세는 계측이었다면 이 차이는 드러나지 않았을 것입니다.

많이 오는 것과 오래 머무는 것은 다른 지표였습니다.

같은 층에서, 통행 점유율이 27.3%인 앵커 점포는 체류 확보율이 31.2%로 올라간 반면, 통행 점유율 18.9%인 통과형 점포는 체류 확보율이 14.4%로 내려갔습니다. 통행량 순위만으로는 보이지 않던 점포의 성격이 두 지표의 격차에서 드러납니다.

이동 구조는 방문 규모와 무관하게 안정적이었습니다.

사흘간 관측된 입구 간 이동 15,468건 가운데, 서쪽 상단 입구가 전체 진입의 35.7%를 차지하며 사실상 정문 역할을 했습니다. 입구별 이용 순위는 사흘 내내 동일했고, 평일 기준 방문객의 약 77%가 들어온 입구와 다른 입구로 나가며 층을 관통했습니다.

평균 체류시간은 목요일 93초에서 토요일 54초로 짧아졌습니다.

붐비는 날의 방문객은 한 곳에 오래 머물기보다 여러 점포를 빠르게 훑고 지나갔습니다. 이 역시 개인을 식별하지 않는 익명 좌표만으로 관측한 값입니다.

다만 이 결과는 3일, 1개 층, 주간 9시간이라는 표본에 대한 사실입니다. 다른 기간이나 다른 층으로 일반화하려면 추가 관측이 필요하며, 상시 운영 단계에서는 이 표본이 끊기지 않는 연속 데이터로 대체됩니다.

오프라인 현장의 운영 효율화, LookOut이 함께합니다

운영 중인 상업·공공 공간에 맞는 LiDAR 유동인구·혼잡도 분석 상세 소개서가 필요하시다면, “맞춤 상담 신청하기” 폼을 통해 요청해 주세요. 대상 공간의 구조와 관측 목적을 알려주시면, 센서 배치안과 산출 가능한 지표를 함께 제안해 드리겠습니다.