{
  "block": 106143396,
  "op": [
    "delegate_vesting_shares",
    {
      "delegatee": "fantasian",
      "delegator": "steem",
      "vesting_shares": "7120.983614 VESTS"
    }
  ],
  "op_in_trx": 0,
  "timestamp": "2026-05-18T00:12:30",
  "trx_id": "ac98b7ca66ca0075393a66adeb6483f90bb7a0c7",
  "trx_in_block": 2,
  "virtual_op": 0
}

{
  "block": 105975498,
  "op": [
    "delegate_vesting_shares",
    {
      "delegatee": "fantasian",
      "delegator": "steem",
      "vesting_shares": "4408.773209 VESTS"
    }
  ],
  "op_in_trx": 0,
  "timestamp": "2026-05-12T03:39:48",
  "trx_id": "9578dd112ba74d61f7d2ddf70bb181b3364eda58",
  "trx_in_block": 0,
  "virtual_op": 0
}

{
  "block": 105511048,
  "op": [
    "delegate_vesting_shares",
    {
      "delegatee": "fantasian",
      "delegator": "steem",
      "vesting_shares": "7133.499370 VESTS"
    }
  ],
  "op_in_trx": 0,
  "timestamp": "2026-04-25T23:33:30",
  "trx_id": "7e1e48f198cf2a4a21880e825faec3596c204447",
  "trx_in_block": 0,
  "virtual_op": 0
}

{
  "block": 102851658,
  "op": [
    "delegate_vesting_shares",
    {
      "delegatee": "fantasian",
      "delegator": "steem",
      "vesting_shares": "4450.320028 VESTS"
    }
  ],
  "op_in_trx": 0,
  "timestamp": "2026-01-23T07:40:33",
  "trx_id": "17681f462bd5b19c95a0b2e52c8847db9a696603",
  "trx_in_block": 1,
  "virtual_op": 0
}

{
  "block": 91298071,
  "op": [
    "delegate_vesting_shares",
    {
      "delegatee": "fantasian",
      "delegator": "steem",
      "vesting_shares": "4614.539225 VESTS"
    }
  ],
  "op_in_trx": 0,
  "timestamp": "2024-12-17T02:59:48",
  "trx_id": "98fdfed188e044e1a34a4f9857069d3e16a31b2b",
  "trx_in_block": 9,
  "virtual_op": 0
}

{
  "block": 79852269,
  "op": [
    "delegate_vesting_shares",
    {
      "delegatee": "fantasian",
      "delegator": "steem",
      "vesting_shares": "4783.672757 VESTS"
    }
  ],
  "op_in_trx": 0,
  "timestamp": "2023-11-13T18:42:30",
  "trx_id": "ceeab2a5162117ab897f0a6e71a6ff7193c86fa4",
  "trx_in_block": 2,
  "virtual_op": 0
}

{
  "block": 78347757,
  "op": [
    "delegate_vesting_shares",
    {
      "delegatee": "fantasian",
      "delegator": "steem",
      "vesting_shares": "7720.951543 VESTS"
    }
  ],
  "op_in_trx": 0,
  "timestamp": "2023-09-21T21:46:18",
  "trx_id": "3def0dd0588bdf2a3fa564a8aea323e3ae781c53",
  "trx_in_block": 35,
  "virtual_op": 0
}

{
  "block": 69113112,
  "op": [
    "delegate_vesting_shares",
    {
      "delegatee": "fantasian",
      "delegator": "steem",
      "vesting_shares": "7942.632981 VESTS"
    }
  ],
  "op_in_trx": 0,
  "timestamp": "2022-11-03T11:34:45",
  "trx_id": "b653d05aacc85c0a14ef2a394664252613ec50ce",
  "trx_in_block": 6,
  "virtual_op": 0
}

{
  "block": 60809288,
  "op": [
    "delegate_vesting_shares",
    {
      "delegatee": "fantasian",
      "delegator": "steem",
      "vesting_shares": "8163.166212 VESTS"
    }
  ],
  "op_in_trx": 0,
  "timestamp": "2022-01-17T10:51:09",
  "trx_id": "e51d5f4fefeba4c3baba47c75a537d008b476a85",
  "trx_in_block": 46,
  "virtual_op": 0
}

{
  "block": 54607684,
  "op": [
    "delegate_vesting_shares",
    {
      "delegatee": "fantasian",
      "delegator": "steem",
      "vesting_shares": "8346.934870 VESTS"
    }
  ],
  "op_in_trx": 0,
  "timestamp": "2021-06-14T00:46:48",
  "trx_id": "eb874ee3f34202463908041b92e2601e0cad6185",
  "trx_in_block": 7,
  "virtual_op": 0
}

{
  "block": 49355141,
  "op": [
    "delegate_vesting_shares",
    {
      "delegatee": "fantasian",
      "delegator": "steem",
      "vesting_shares": "8534.356844 VESTS"
    }
  ],
  "op_in_trx": 0,
  "timestamp": "2020-12-11T11:05:33",
  "trx_id": "eaf21cb2193bda729dd0b72e4d31caa322c22b90",
  "trx_in_block": 4,
  "virtual_op": 0
}

{
  "block": 49206708,
  "op": [
    "delegate_vesting_shares",
    {
      "delegatee": "fantasian",
      "delegator": "steem",
      "vesting_shares": "1912.543513 VESTS"
    }
  ],
  "op_in_trx": 0,
  "timestamp": "2020-12-06T04:42:51",
  "trx_id": "f93c924d780af22888726b3394c38b2f8cad5c63",
  "trx_in_block": 2,
  "virtual_op": 0
}

{
  "block": 49190239,
  "op": [
    "delegate_vesting_shares",
    {
      "delegatee": "fantasian",
      "delegator": "steem",
      "vesting_shares": "8540.564698 VESTS"
    }
  ],
  "op_in_trx": 0,
  "timestamp": "2020-12-05T14:43:39",
  "trx_id": "952fc36bca9c025cdf11f019e7d8b77395beda62",
  "trx_in_block": 14,
  "virtual_op": 0
}

{
  "block": 48257655,
  "op": [
    "delegate_vesting_shares",
    {
      "delegatee": "fantasian",
      "delegator": "steem",
      "vesting_shares": "1920.017158 VESTS"
    }
  ],
  "op_in_trx": 0,
  "timestamp": "2020-11-02T15:30:54",
  "trx_id": "ab55c4543ad5a234967fbdc62f8c21435a6e84b4",
  "trx_in_block": 5,
  "virtual_op": 0
}

{
  "block": 43216952,
  "op": [
    "delegate_vesting_shares",
    {
      "delegatee": "fantasian",
      "delegator": "steem",
      "vesting_shares": "8743.370057 VESTS"
    }
  ],
  "op_in_trx": 0,
  "timestamp": "2020-05-09T05:40:03",
  "trx_id": "2263b2960bb6543b995e1848e0a7fe218e259f17",
  "trx_in_block": 4,
  "virtual_op": 0
}

{
  "block": 43193043,
  "op": [
    "delegate_vesting_shares",
    {
      "delegatee": "fantasian",
      "delegator": "steem",
      "vesting_shares": "1953.311140 VESTS"
    }
  ],
  "op_in_trx": 0,
  "timestamp": "2020-05-08T09:15:51",
  "trx_id": "bf9172ad42d16ff8406e99fac074c1339e8927bc",
  "trx_in_block": 9,
  "virtual_op": 0
}

{
  "block": 40611064,
  "op": [
    "comment",
    {
      "author": "steemitboard",
      "body": "Congratulations @fantasian! You received a personal award!\n\n<table><tr><td>https://steemitimages.com/70x70/http://steemitboard.com/@fantasian/birthday2.png</td><td>Happy Birthday! - You are on the Steem blockchain for 2 years!</td></tr></table>\n\n<sub>_You can view [your badges on your Steem Board](https://steemitboard.com/@fantasian) and compare to others on the [Steem Ranking](https://steemitboard.com/ranking/index.php?name=fantasian)_</sub>\n\n\n**Do not miss the last post from @steemitboard:**\n<table><tr><td><a href=\"https://steemit.com/steemitboard/@steemitboard/steemitboard-ranking-update-a-better-rich-list-comparator\"><img src=\"https://steemitimages.com/64x128/https://cdn.steemitimages.com/DQmfRVpHQhLDhnjDtqck8GPv9NPvNKPfMsDaAFDE1D9Er2Z/header_ranking.png\"></a></td><td><a href=\"https://steemit.com/steemitboard/@steemitboard/steemitboard-ranking-update-a-better-rich-list-comparator\">SteemitBoard Ranking update - A better rich list comparator</a></td></tr></table>\n\n###### [Vote for @Steemitboard as a witness](https://v2.steemconnect.com/sign/account-witness-vote?witness=steemitboard&approve=1) to get one more award and increased upvotes!",
      "json_metadata": "{\"image\":[\"https://steemitboard.com/img/notify.png\"]}",
      "parent_author": "fantasian",
      "parent_permlink": "49r6mp",
      "permlink": "steemitboard-notify-fantasian-20200207t124412000z",
      "title": ""
    }
  ],
  "op_in_trx": 0,
  "timestamp": "2020-02-07T12:44:12",
  "trx_id": "64abe1d730c0786286a9c71df1738e3fc42cd97f",
  "trx_in_block": 23,
  "virtual_op": 0
}

{
  "block": 34988248,
  "op": [
    "delegate_vesting_shares",
    {
      "delegatee": "fantasian",
      "delegator": "steem",
      "vesting_shares": "8908.361512 VESTS"
    }
  ],
  "op_in_trx": 0,
  "timestamp": "2019-07-26T02:59:27",
  "trx_id": "521555dd76d6061cba141e78bdf5c81f99363b0c",
  "trx_in_block": 22,
  "virtual_op": 0
}

{
  "block": 30138123,
  "op": [
    "comment",
    {
      "author": "steemitboard",
      "body": "Congratulations @fantasian! You received a personal award!\n\n<table><tr><td>https://steemitimages.com/70x70/http://steemitboard.com/@fantasian/birthday1.png</td><td>Happy Birthday! - You are on the Steem blockchain for 1 year!</td></tr></table>\n\n<sub>_[Click here to view your Board](https://steemitboard.com/@fantasian)_</sub>\n\n\n> Support [SteemitBoard's project](https://steemit.com/@steemitboard)! **[Vote for its witness](https://v2.steemconnect.com/sign/account-witness-vote?witness=steemitboard&approve=1)** and **get one more award**!",
      "json_metadata": "{\"image\":[\"https://steemitboard.com/img/notify.png\"]}",
      "parent_author": "fantasian",
      "parent_permlink": "49r6mp",
      "permlink": "steemitboard-notify-fantasian-20190207t120012000z",
      "title": ""
    }
  ],
  "op_in_trx": 0,
  "timestamp": "2019-02-07T12:00:12",
  "trx_id": "681d3295e9d13c78fc6c78c6f76cdbb0886b4388",
  "trx_in_block": 6,
  "virtual_op": 0
}

{
  "block": 24885497,
  "op": [
    "delegate_vesting_shares",
    {
      "delegatee": "fantasian",
      "delegator": "steem",
      "vesting_shares": "9106.998259 VESTS"
    }
  ],
  "op_in_trx": 0,
  "timestamp": "2018-08-08T10:45:15",
  "trx_id": "b81478325ac23ec3808e6787f2645550193d0e73",
  "trx_in_block": 19,
  "virtual_op": 0
}

{
  "block": 22551786,
  "op": [
    "delegate_vesting_shares",
    {
      "delegatee": "fantasian",
      "delegator": "steem",
      "vesting_shares": "29496.518517 VESTS"
    }
  ],
  "op_in_trx": 0,
  "timestamp": "2018-05-18T23:54:45",
  "trx_id": "dbf7eec0e167ce5865e3671c6939702fb5c1c6ab",
  "trx_in_block": 78,
  "virtual_op": 0
}

{
  "block": 22274388,
  "op": [
    "custom_json",
    {
      "id": "follow",
      "json": "[\"follow\",{\"follower\":\"fantasian\",\"following\":\"steemitboard\",\"what\":[\"blog\"]}]",
      "required_auths": [],
      "required_posting_auths": [
        "fantasian"
      ]
    }
  ],
  "op_in_trx": 0,
  "timestamp": "2018-05-09T08:43:03",
  "trx_id": "2ca427013d80b64b749c72428db23d39c150fbaa",
  "trx_in_block": 25,
  "virtual_op": 0
}

{
  "block": 21813236,
  "op": [
    "comment",
    {
      "author": "steemitboard",
      "body": "Congratulations @fantasian! You have completed some achievement on Steemit and have been rewarded with new badge(s) :\n\n[![](https://steemitimages.com/70x80/http://steemitboard.com/notifications/firstcomment.png)](http://steemitboard.com/@fantasian) You made your First Comment\n\nClick on any badge to view your own Board of Honor on SteemitBoard.\nFor more information about SteemitBoard, click [here](https://steemit.com/@steemitboard)\n\nIf you no longer want to receive notifications, reply to this comment with the word `STOP`\n\n> Upvote this notification to help all Steemit users. Learn why [here](https://steemit.com/steemitboard/@steemitboard/http-i-cubeupload-com-7ciqeo-png)!",
      "json_metadata": "{\"image\":[\"https://steemitboard.com/img/notifications.png\"]}",
      "parent_author": "fantasian",
      "parent_permlink": "49r6mp",
      "permlink": "steemitboard-notify-fantasian-20180423t074742000z",
      "title": ""
    }
  ],
  "op_in_trx": 0,
  "timestamp": "2018-04-23T07:47:42",
  "trx_id": "b55f806344f75645991d701ba89efba8470f8b76",
  "trx_in_block": 1,
  "virtual_op": 0
}

{
  "block": 21809473,
  "op": [
    "comment",
    {
      "author": "fantasian",
      "body": "꼭 아이가 무사히 돌아오길 빌어요. 리스팀했어요!",
      "json_metadata": "{\"tags\":[\"kr\"],\"app\":\"steemit/0.1\"}",
      "parent_author": "tlstmdfkd",
      "parent_permlink": "xkq46",
      "permlink": "re-tlstmdfkd-xkq46-20180423t043931507z",
      "title": ""
    }
  ],
  "op_in_trx": 0,
  "timestamp": "2018-04-23T04:39:33",
  "trx_id": "2bae237016696578d2c3402a5c574f6a0e5415af",
  "trx_in_block": 29,
  "virtual_op": 0
}

{
  "block": 21809460,
  "op": [
    "custom_json",
    {
      "id": "follow",
      "json": "[\"reblog\",{\"account\":\"fantasian\",\"author\":\"tlstmdfkd\",\"permlink\":\"xkq46\"}]",
      "required_auths": [],
      "required_posting_auths": [
        "fantasian"
      ]
    }
  ],
  "op_in_trx": 0,
  "timestamp": "2018-04-23T04:38:54",
  "trx_id": "b55543416cd66551dbbae63e77fe4d636f735792",
  "trx_in_block": 53,
  "virtual_op": 0
}

{
  "block": 20680715,
  "op": [
    "curation_reward",
    {
      "comment_author": "dr-papa",
      "comment_permlink": "good-bad",
      "curator": "fantasian",
      "reward": "12.249309 VESTS"
    }
  ],
  "op_in_trx": 0,
  "timestamp": "2018-03-14T23:07:39",
  "trx_id": "0000000000000000000000000000000000000000",
  "trx_in_block": 4294967295,
  "virtual_op": 12
}

{
  "block": 20557249,
  "op": [
    "author_reward",
    {
      "author": "fantasian",
      "permlink": "49r6mp",
      "sbd_payout": "0.044 SBD",
      "steem_payout": "0.000 STEEM",
      "vesting_payout": "34.714217 VESTS"
    }
  ],
  "op_in_trx": 0,
  "timestamp": "2018-03-10T16:05:33",
  "trx_id": "0000000000000000000000000000000000000000",
  "trx_in_block": 4294967295,
  "virtual_op": 17
}

{
  "block": 20557119,
  "op": [
    "author_reward",
    {
      "author": "fantasian",
      "permlink": "location-based-service-lbs",
      "sbd_payout": "0.084 SBD",
      "steem_payout": "0.000 STEEM",
      "vesting_payout": "65.344424 VESTS"
    }
  ],
  "op_in_trx": 0,
  "timestamp": "2018-03-10T15:59:03",
  "trx_id": "0000000000000000000000000000000000000000",
  "trx_in_block": 4294967295,
  "virtual_op": 40
}

{
  "block": 20556892,
  "op": [
    "author_reward",
    {
      "author": "fantasian",
      "permlink": "5uccwb",
      "sbd_payout": "0.084 SBD",
      "steem_payout": "0.000 STEEM",
      "vesting_payout": "65.344451 VESTS"
    }
  ],
  "op_in_trx": 0,
  "timestamp": "2018-03-10T15:47:39",
  "trx_id": "0000000000000000000000000000000000000000",
  "trx_in_block": 4294967295,
  "virtual_op": 50
}

{
  "block": 20479669,
  "op": [
    "vote",
    {
      "author": "dr-papa",
      "permlink": "good-bad",
      "voter": "fantasian",
      "weight": 10000
    }
  ],
  "op_in_trx": 0,
  "timestamp": "2018-03-07T23:21:24",
  "trx_id": "898e3a5931eb9203f540bf6367b6c488ad85979a",
  "trx_in_block": 50,
  "virtual_op": 0
}

{
  "block": 20391471,
  "op": [
    "custom_json",
    {
      "id": "follow",
      "json": "[\"follow\",{\"follower\":\"fantasian\",\"following\":\"hr1\",\"what\":[\"blog\"]}]",
      "required_auths": [],
      "required_posting_auths": [
        "fantasian"
      ]
    }
  ],
  "op_in_trx": 0,
  "timestamp": "2018-03-04T21:44:42",
  "trx_id": "7e473882f90af76ee9c63fe6abe2a037ab88677b",
  "trx_in_block": 26,
  "virtual_op": 0
}

{
  "block": 20391456,
  "op": [
    "custom_json",
    {
      "id": "follow",
      "json": "[\"follow\",{\"follower\":\"fantasian\",\"following\":\"zeldam\",\"what\":[\"blog\"]}]",
      "required_auths": [],
      "required_posting_auths": [
        "fantasian"
      ]
    }
  ],
  "op_in_trx": 0,
  "timestamp": "2018-03-04T21:43:57",
  "trx_id": "8d85d5e989f25a9a185b27178663d83384779124",
  "trx_in_block": 9,
  "virtual_op": 0
}

{
  "block": 20391455,
  "op": [
    "custom_json",
    {
      "id": "follow",
      "json": "[\"follow\",{\"follower\":\"fantasian\",\"following\":\"raise-me-up\",\"what\":[\"blog\"]}]",
      "required_auths": [],
      "required_posting_auths": [
        "fantasian"
      ]
    }
  ],
  "op_in_trx": 0,
  "timestamp": "2018-03-04T21:43:54",
  "trx_id": "84dbcaeed74e3b4fe16bdd3e5b061b8b3962f680",
  "trx_in_block": 28,
  "virtual_op": 0
}

{
  "block": 20391455,
  "op": [
    "custom_json",
    {
      "id": "follow",
      "json": "[\"follow\",{\"follower\":\"fantasian\",\"following\":\"nonstop\",\"what\":[\"blog\"]}]",
      "required_auths": [],
      "required_posting_auths": [
        "fantasian"
      ]
    }
  ],
  "op_in_trx": 0,
  "timestamp": "2018-03-04T21:43:54",
  "trx_id": "37745c6ed99fb380f3fb69b237284506920c5510",
  "trx_in_block": 7,
  "virtual_op": 0
}

{
  "block": 20391454,
  "op": [
    "custom_json",
    {
      "id": "follow",
      "json": "[\"follow\",{\"follower\":\"fantasian\",\"following\":\"noganoo\",\"what\":[\"blog\"]}]",
      "required_auths": [],
      "required_posting_auths": [
        "fantasian"
      ]
    }
  ],
  "op_in_trx": 0,
  "timestamp": "2018-03-04T21:43:51",
  "trx_id": "e3ab6289cf5aa007bc7d3e313b67061a9a3a6b32",
  "trx_in_block": 37,
  "virtual_op": 0
}

{
  "block": 20391454,
  "op": [
    "custom_json",
    {
      "id": "follow",
      "json": "[\"follow\",{\"follower\":\"fantasian\",\"following\":\"melindaa\",\"what\":[\"blog\"]}]",
      "required_auths": [],
      "required_posting_auths": [
        "fantasian"
      ]
    }
  ],
  "op_in_trx": 0,
  "timestamp": "2018-03-04T21:43:51",
  "trx_id": "1d6e79af289672ec853a12288802e7522e01bea4",
  "trx_in_block": 19,
  "virtual_op": 0
}

{
  "block": 20391454,
  "op": [
    "custom_json",
    {
      "id": "follow",
      "json": "[\"follow\",{\"follower\":\"fantasian\",\"following\":\"cryptoriddler\",\"what\":[\"blog\"]}]",
      "required_auths": [],
      "required_posting_auths": [
        "fantasian"
      ]
    }
  ],
  "op_in_trx": 0,
  "timestamp": "2018-03-04T21:43:51",
  "trx_id": "c62d0aaeb300360c9d2e099fb9084843e89e38c1",
  "trx_in_block": 1,
  "virtual_op": 0
}

{
  "block": 20391453,
  "op": [
    "custom_json",
    {
      "id": "follow",
      "json": "[\"follow\",{\"follower\":\"fantasian\",\"following\":\"charlott\",\"what\":[\"blog\"]}]",
      "required_auths": [],
      "required_posting_auths": [
        "fantasian"
      ]
    }
  ],
  "op_in_trx": 0,
  "timestamp": "2018-03-04T21:43:48",
  "trx_id": "619a81ab374a387c526096916f573677e8fc8d58",
  "trx_in_block": 24,
  "virtual_op": 0
}

{
  "block": 20357623,
  "op": [
    "vote",
    {
      "author": "fantasian",
      "permlink": "49r6mp",
      "voter": "cjsdns",
      "weight": 200
    }
  ],
  "op_in_trx": 0,
  "timestamp": "2018-03-03T17:31:51",
  "trx_id": "eb0d573f9e724945e055ef76e22261c2998d1781",
  "trx_in_block": 25,
  "virtual_op": 0
}

{
  "block": 20356382,
  "op": [
    "vote",
    {
      "author": "fantasian",
      "permlink": "location-based-service-lbs",
      "voter": "hr1",
      "weight": 2
    }
  ],
  "op_in_trx": 0,
  "timestamp": "2018-03-03T16:29:48",
  "trx_id": "92aa762226124fef8eb451b827975219513577d0",
  "trx_in_block": 7,
  "virtual_op": 0
}

{
  "block": 20356149,
  "op": [
    "vote",
    {
      "author": "fantasian",
      "permlink": "5uccwb",
      "voter": "hr1",
      "weight": 2
    }
  ],
  "op_in_trx": 0,
  "timestamp": "2018-03-03T16:18:09",
  "trx_id": "2d57b7c05884c0a44b29edc5caef1adaa8dd1d15",
  "trx_in_block": 39,
  "virtual_op": 0
}

{
  "block": 20355983,
  "op": [
    "comment",
    {
      "author": "fantasian",
      "body": "물리적 위치정보의 가치\n\n정보기술, 특히 센서, 네트워크, 모바일 기술 발달의 가치는 정보접근의 시공간적 한계를 줄였다는 것에 있습니다. 즉 인터넷에 연결된 컴퓨터가 있으면 언제든 정보에 접근할 수 있었으며, 여기에 모바일 디바이스가 더해지면서 어디서나 원하는 정보에 접근할 수 있습니다.\n\n그런데 모바일 디바이스를 기준으로 고객의 위치를 측정하는 통신기술이 발달하면서 고객이 정보에 접근하는 것과 반대로, 고객의 위치와 상황에 맞춰 시스템이 고객에게 정보를 전달해주는 방식이 나타납니다. 즉 정보 중심에서 사람 중심으로 바뀐 것이죠. 많은 산업에서 나타나고 있는 고객 요구의 다양화, 복잡성의 심화는 점차 이러한 위치 기반의 정보전달 방식의 서비스 가치를 높여갈 것입니다.\n\n \n\nLBS(Location Based Service) 시장 동향\n\n스마트 모바일 디바이스 발달과 보급률의 증가, GPS, WiFi, Beacon 등 통신기술을 활용한 위치정보 기술의 발달은 고객의 현재 위치와 상황에 맞춘 혁신적인 서비스를 등장시켰습니다. 사용자의 현재 위치정보를 활용해 우버, 카카오택시 등 교통서비스가 발달하고 지역의 식당, 상점의 마케팅을 고객 위치에 맞춰 실시하는 다양한 O2O 서비스가 등장하였습니다.\n\n나아가 최근에는 전통적인 서비스업, 제조업이 경쟁력을 강화하기 위한 수단으로 위치정보를 활용하여 유사한 서비스를 시도하고 있습니다. 대표적인 유통업인 백화점이 비콘(Beacon)기술을 활용해 고객에게 맞춤 서비스와 프로모션에 활용하는 것이 대표적인 예입니다(미국 Macy’s, 한국 신세계, 롯데 등).\n\n아래와 같이 LBS 관련 솔루션 시장은 연평균 22.5% 성장, 2020년 43.5조원에 이를 전망입니다.\n\n![LBS_Market2.jpg](https://steemitimages.com/DQmQAfLyQ2WA2VpoFb9Cp2sLHWixYvXPZcMFFYB76insY8F/LBS_Market2.jpg)\n\n(Source : 글로벌 LBS 시장 규모 추이 및 전망, Berg Insight, 한국투자증권. 2016. 11. 23)\n \n\nLBS 활용 산업분류\n\n공간에 사물, 또는 사람이 있으면 LBS 활용의 기본요건을 갖춘 셈입니다. 물론 무선 네트워크가 가능해야겠죠.\n\n빅데이터 분석 및 제공 : 위치정보를 분석 또는 가공하여 제공하는 서비스\n - 안전서비스(Safety, 보안) : 개인 안전 및 보안회사 등의 현장출동 서비스\n - 교통정보 서비스 : 실시간 도착 정보, 교통량 정보 등 제공\n - 지도 및 주변정보 서비스 : 위치기반 정보 및 POI(Point of Interest) 정보 제공\n - 광고 마케팅 서비스 : 위치를 기반으로 한 광고 및 마케팅\n - 관제 서비스(차량, 환경, 물류) : 개인, 차량 등의 위치관제 및 위치추적 서비스\n - 엔터테인먼트 서비스 : 위치기반 소셜, 게임 등의 서비스\n - 네비게이션 서비스 : 차량, 보행자 등 이동체의 최적경로 안내, 실내 네비게이션\n - 웨어러블 서비스 : 운동 구간 관련정보 제공\n - O2O 서비스 : 모바일 웰렛, 대리기사, 콜택시\n \n\n디지털과 3차원 공간이 연결되어 우리 라이프스타일을 다양한 방식으로 진화시키고 있는 LBS는 일시적인 트렌드가 아닌 지속적으로 변화 발전할 분야입니다. 그리고 위와 같은 산업 외 분야에서 디지털화를 고민하고 계시다면 가상세계과 실제적 물리공간, 그리고 사람의 위치 정보를 연결하는 사고의 프레임을 활용해보세요. 아이디어가 풍부해질 것입니다.\n\n다음 포스트에서는 LBS 중에서 특정 공간의 방문자수를 파악하는 피플카운트(People Count)와 이를 기초로 발전하여 빅데이터 분석, 안전, 마케팅서비스, 관제서비스, O2O서비스 등 사람의 이동행태를 폭넓게 이해하는 진화된 방식에 대해 알아보겠습니다.",
      "json_metadata": "{\"tags\":[\"lbs\",\"kr\",\"it\",\"iot\",\"o2o\"],\"image\":[\"https://steemitimages.com/DQmQAfLyQ2WA2VpoFb9Cp2sLHWixYvXPZcMFFYB76insY8F/LBS_Market2.jpg\"],\"app\":\"steemit/0.1\",\"format\":\"markdown\"}",
      "parent_author": "",
      "parent_permlink": "lbs",
      "permlink": "location-based-service-lbs",
      "title": "위치기반서비스(Location-Based Service, LBS)의 가치와 활용"
    }
  ],
  "op_in_trx": 0,
  "timestamp": "2018-03-03T16:09:51",
  "trx_id": "7d0ae7a604c79606a6f6a82320743c8791c33c54",
  "trx_in_block": 51,
  "virtual_op": 0
}

{
  "block": 20355974,
  "op": [
    "comment",
    {
      "author": "fantasian",
      "body": "사물인터넷은 우리가 살고 있는 물리적 세계에 디지털이 효과적으로 결합되어야 실현 가능합니다. 그리고 사물인터넷을 통해 혁신적 미래를 그리고 있는 인더스트리4.0에서 핵심 기술요소인 가상물리시스템(CPS: Cyber Physical System)은 이러한 물리적인 실제 시스템과 사이버 공간의 소프트웨어 및 주변 환경을 실시간으로 통합하는 시스템을 일컫는 개념입니다.\n\n제조 공장을 비롯하여 에너지 관리, 원격 진료, 수자원 관리, 공공시설 운영, 운송시스템 활용 등 대부분의 산업과 사회 인프라가 사이버물리시스템의 적용대상에 해당합니다. 이러한 사물인터넷, 가상물리시스템은 모두 물리적인 세계가 디지털화되어 가상과 연결된다는 점에서 맥락을 함께 합니다. 그리고 이 시스템들은 모두 방대한 데이터를 생산합니다.\n\n\n사물 인터넷의 본질은 사물로부터 수집되는 수많은 데이터를 활용하는데 의의가 있는 것이기 때문에 빅데이터야말로 사물 인터넷의 가치를 나타낸다.\n\n-마이크로소프트-\n\n \n\n그런데 가상세계는 이미 충분한 데이터를 가지고 있는 반면 물리적 세계에 대한 데이터는 충분하지 않습니다. 사물인터넷 기술의 발달은 앞으로 많은 물리적 세계에 대한 데이터를 생산할 것입니다. 그리고 이 데이터가 어떻게 가치를 창출할 것인지 다양한 고민과 시도가 나타날 것입니다.\n\n아쉽게도 아직 사물인터넷 시장은 무르익지 않았습니다. IT기업이라면 이 시장에 여전히 큰 기회가 있으며, 아니라해도 비즈니스의 경쟁력 강화를 위해 사물인터넷과 데이터를 활용하는 상황에 이르렀습니다. (최근 인공지능이 주목받고 있는데 사물인터넷 → 빅데이터 → 인공지능으로 이어지는 IT 벨류체인을 이해한다면 물리적인 세계의 디지털화를 실현하는 사물인터넷에 대한 가치를 이해할 수 있습니다).\n\n\n① 유통 분야\n\n예를 들어 유통분야에 있어서 최근 오픈마켓을 비롯하여 대형 온라인쇼핑몰들은 고객이 관심을 보이거나 구매한 제품을 기반으로 재방문 시 상품을 추천하여 추가 및 교차 판매를 유도합니다. 또한 동일한 상품을 구매한 다른 고객이 구매한 상품을 추천하거나, 인구통계학적으로 비슷한 유형의 다른 고객이 구매한 상품을 추천하기도 합니다. 이렇듯 고객의 온라인 행동데이터를 분석하여 고객을 이해한 후 상품을 추천하거나 서비스를 강화하기 위한 노력은 아마존뿐 아니라 대부분 온라인커머스에서 활용하고 있습니다.\n반면 전통적인 오프라인 매장의 고객 데이터 활용 수준은 아직 미미합니다. 매장직원의 주관적 경험을 활용해 예측하거나 사람이 직접 일정시간 동안 방문한 고객 수와 특징을 직접 기록하는 등 아날로그 방식에서 크게 벗어나고 있지 못합니다. 과거 적외선으로 카운트하는 방식에서부터 최근 지능형 영상분석까지 디지털 기술을 활용하고 있으나 극히 일부만 활용하고 있을 뿐입니다.  여전히 결제정보, 재고현황, 직원근태 데이터가 매장을 통해 생산되는 대표적인 데이터입니다.\n그런데 최근 유통의 화두는 단연 O2O, 옴니채널입니다. 고객은 온라인과 오프라인 매장에서 가격, 서비스에 있어 차별 받거나 부족한 서비스를 경험하고 싶어하지 않습니다. 과거에 비해 정보 접근성이 급격히 높아진 요즘의 고객은 온오프라인을 넘나들면서 합리적인 소비를 계속 지향합니다. 쇼루밍, 역쇼루밍이 대표적인 행태들입니다. 따라서 이에 대비하여 옴니채널을 위한 매장과 온라인의 연결을 통해 고객에게 만족스러운 서비스를 제공하기 위한 노력이 계속 나타날 것입니다. 유통산업은 고객의 매장 내 행동을 디지털을 통해 세밀히 이해하고, 온라인과 통합 분석하여 사업의 경쟁력을 높이는 노력이 반드시 필요합니다.\n\n\n② 공공, 서비스\n\n유통매장과 마찬가지로 물리적 세계가 비즈니스의 핵심자산인 지하철, 공항 등 교통 인프라와 박물관, 경기장, 테마파크 등 레저시설, 그리고 사우나, PC방 등 이용객이 많은 서비스업에서는 안전, 편의, 효율적인 운영, 서비스 강화를 위해 디지털 기술을 적극 활용할 것입니다. 예를 들어 끊임없이 발생하는 지하철 스크린도어 사고와 같은 안전사고는 공공 서비스에 있어 가장 큰 부담요소입니다. 따라서 보다 세밀하고 자동화된 관제시스템에 대한 요구는 계속 나타날 것입니다.\n제천화재참사와 같이 민간시설의 안전 또한 디지털 기술을 활용해 시설을 지속 모니터하고 신속하게 상황에 대응하는 체계를 만들기 위해 정부, 지자체의 많은 연구과제가 준비되고 있습니다.\n③ 제조\n\n업종에 따라 차이가 크지만 제조환경의 디지털화는 누구도 부정할 수 없습니다. 비단 최첨단 로봇 활용이나 디지털트윈(Digital Twin*)과 같이 거창한 모델이 아니더라도 자재입출고, 생산과정의 관리, 인력관리, 자산관리 등 현장의 주요 프로세스에 센서와 통신기술을 활용한 디지털화가 더욱 시도될 것이며, 이는 해당 제조기업의 핵심적인 경쟁력이 될 것입니다.\n위와 같은 산업 외에 농업, 교육, Home, 건설 등 사실상 사람과 공간이 있는 곳, 즉 대부분의 영역에서 사물인터넷을 활용하여 데이터에 기반한 사업을 전개할 수 있습니다. 즉 사물인터넷의 시도는 물리적 세계의 디지털화와 가상 세계와의 접목으로 이어져 디지털 트랜스포메이션을 실현하는 첫걸음이 될 것입니다.\n\n요즘 블록체인이 가장 hot한 트랜드인데요. 블록체인은 데이터를 저장하는 방식과 해당 정보의 신뢰성에 초점이 맞춰져 있다면 사물인터넷은 그 이전에 데이터를 어떻게 수집하는데 초점을 맞추고 있습니다. 만약 블록체인을 활용한 신규 사업을 고민하신다면 그 전에 데이터의 수집 방법도 꼭 고민해보시기 바랍니다.\n\n다음 글에서는 사물인터넷의 한 영역이라 할 수 있는 위치기반서비스에 대해 살펴보겠습니다.\n\n\n*디지털 트윈(digital twin)은 미국 제너럴 일렉트릭(GE)이 주창한 개념으로, 컴퓨터에 현실 속 사물의 쌍둥이를 만들고, 현실에서 발생할 수 있는 상황을 컴퓨터로 시뮬레이션함으로써 결과를 미리 예측하는 기술이다. (인용 : wikipedia)",
      "json_metadata": "{\"tags\":[\"kr\",\"it\",\"trend\",\"iot\"],\"app\":\"steemit/0.1\",\"format\":\"markdown\"}",
      "parent_author": "",
      "parent_permlink": "iot",
      "permlink": "5uccwb",
      "title": "사물인터넷 : 물리적 세계의 디지털화 시작"
    }
  ],
  "op_in_trx": 0,
  "timestamp": "2018-03-03T16:09:24",
  "trx_id": "accceb544f52b3d9c526b67a12d1c92015707743",
  "trx_in_block": 3,
  "virtual_op": 0
}

{
  "block": 20355958,
  "op": [
    "comment",
    {
      "author": "fantasian",
      "body": "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.\n\n사람이 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.\n\n\n\n시장규모\n\n세계 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.\n\n특히 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).\n\n\n\n피플카운트 솔루션 유형\n\n1세대: 적외선 빔카운터(Infrared Beam Counters)\n\n가장 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.\n\n\n\n2세대: 열화상 카운터(Thermal Counters)\n\n열화상 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.\n\nㆍ 높은 천장에 열 카운터를 장착하려면 좁은 앵글렌즈를 사용해야 함(좁은 범위)\nㆍ 열 카운터는 몇 초 이상 목표물의 체류 시간을 측정하는데 어려움\nㆍ 열 조건에 큰 변화가 있는 곳에서는 정확도가 떨어짐\n\n\n\n3세대 : 비디오 카운터(Video Counters)\n\n비디오 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.\n\nㆍ TOF(Time of Flight) 카메라 : 적외선을 이용한 거리 측정방식으로 어두운 환경에서도 측정 가능합니다. 3세대에 해당하지만 비디오 기반은 아닙니다.\n\nㆍ 지능형 CCTV : CCTV에서 수집되는 영상을 분석합니다. CCTV에 프로세서가 탑재되어 실시간으로 처리하거나 서버로 전송하여 처리합니다.\n\nㆍ Stereo 카메라 : 2개의 카메라 렌즈를 설치하여 하나의 피사체를 동시에 2개의 화상으로 촬영하여 입체적으로 이해합니다. 최근 다수의 비디오 카운터가 이 방식을 사용합니다.\n\n어떠한 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.\n\nㆍ 혼잡할 경우(피사체가 밀집한 경우) 인식이 되지 않는 경우가 적지 않으며 여러 피사체가 겹치면 누락 발생\nㆍ 카메라가 포착하는 지역이 넓을수록 정확도는 낮아짐(정확성을 위해서는 피사체와 직각으로 설치 필요)\nㆍ 사각지대가 존재하므로 빈틈없이 확인하기 위해서는 많은 카메라를 설치해야 하는 비용적, 공간적 부담\nㆍ 넓은 공간의 경우 각 카메라를 통해 확보한 데이터를 통합\nㆍ 빅데이터 분석에 활용할 수 있는 데이터 속성의 부족\n\n\n\n4세대 : 무선신호 기반 분석(Wireless signal - based Analytics)\n\n최근에 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.\n\n이렇게 구현하기 위해서는 스캐너 여러 대를 천정이나 벽면에 부착하고 최소한 스캐너 3대가 감지하는 스마트디바이스의 무선신호의 세기값을 삼각측량법으로 연산함으로써 스마트디바이스의 위치를 파악하게 됩니다.\n\n무선신호 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.\n\n비디오나 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.\n\n최근 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.\n\n무선신호 기반 분석은 아래와 같은 단점이 있습니다.\nㆍ 대상자를 식별할 수 없음. 단, MAC주소를 통해 방문횟수는 확인할 수 있음\nㆍ 실제 화면을 통해 혼잡도, 동선을 확인할 수 없음\nㆍ 대상자의 얼굴을 확인할 수 없음\n\n이러한 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.\n\n![1-3-1024x528.jpg](https://steemitimages.com/DQmVcZY2u5KsXAmbgnXwHFqrhWSEMX4rYHCqKC6mF2dHQvr/1-3-1024x528.jpg)\n만약 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.\n\n\n\n공공서비스의 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.\n\n![tfl-1024x683.jpg](https://steemitimages.com/DQmZNvjMMmjyPiYg4sGFCK5jqrg6be2hAbm3KNCRSEEA22Z/tfl-1024x683.jpg)\n\n(Source : Review of the TfL WiFi Pilot, Mayor of London)\n\n\n\n앞서 소개한 피플카운트의 여러 방식과 고도화된 무선신호 기반 분석까지 전체 특징을 정리하면 다음과 같습니다.\n![peoplecountsumup.PNG](https://steemitimages.com/DQmePgXt4dW4gNsqFbo29eJmHNcfW1SMjismi6fT2LTf3py/peoplecountsumup.PNG)\n\n\n\n위의 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.\n\n\n\n다음은 무선신호기반 분석을 다양한 업종과 비즈니스 목적에 따라 활용하는 모델을 소개하겠습니다.",
      "json_metadata": "{\"tags\":[\"kr\",\"it\",\"trend\",\"peoplecount\"],\"image\":[\"https://steemitimages.com/DQmVcZY2u5KsXAmbgnXwHFqrhWSEMX4rYHCqKC6mF2dHQvr/1-3-1024x528.jpg\",\"https://steemitimages.com/DQmZNvjMMmjyPiYg4sGFCK5jqrg6be2hAbm3KNCRSEEA22Z/tfl-1024x683.jpg\",\"https://steemitimages.com/DQmePgXt4dW4gNsqFbo29eJmHNcfW1SMjismi6fT2LTf3py/peoplecountsumup.PNG\"],\"app\":\"steemit/0.1\",\"format\":\"markdown\"}",
      "parent_author": "",
      "parent_permlink": "peoplecount",
      "permlink": "49r6mp",
      "title": "피플카운트에서 행동패턴 분석으로의 진화"
    }
  ],
  "op_in_trx": 0,
  "timestamp": "2018-03-03T16:08:36",
  "trx_id": "9927c9918d5afe21920a9bc4ee5216730aef3022",
  "trx_in_block": 42,
  "virtual_op": 0
}

{
  "block": 20355947,
  "op": [
    "comment",
    {
      "author": "fantasian",
      "body": "물리적 위치정보의 가치\n\n정보기술, 특히 센서, 네트워크, 모바일 기술 발달의 가치는 정보접근의 시공간적 한계를 줄였다는 것에 있습니다. 즉 인터넷에 연결된 컴퓨터가 있으면 언제든 정보에 접근할 수 있었으며, 여기에 모바일 디바이스가 더해지면서 어디서나 원하는 정보에 접근할 수 있습니다.\n\n그런데 모바일 디바이스를 기준으로 고객의 위치를 측정하는 통신기술이 발달하면서 고객이 정보에 접근하는 것과 반대로, 고객의 위치와 상황에 맞춰 시스템이 고객에게 정보를 전달해주는 방식이 나타납니다. 즉 정보 중심에서 사람 중심으로 바뀐 것이죠. 많은 산업에서 나타나고 있는 고객 요구의 다양화, 복잡성의 심화는 점차 이러한 위치 기반의 정보전달 방식의 서비스 가치를 높여갈 것입니다.\n\n \n\nLBS(Location Based Service) 시장 동향\n\n스마트 모바일 디바이스 발달과 보급률의 증가, GPS, WiFi, Beacon 등 통신기술을 활용한 위치정보 기술의 발달은 고객의 현재 위치와 상황에 맞춘 혁신적인 서비스를 등장시켰습니다. 사용자의 현재 위치정보를 활용해 우버, 카카오택시 등 교통서비스가 발달하고 지역의 식당, 상점의 마케팅을 고객 위치에 맞춰 실시하는 다양한 O2O 서비스가 등장하였습니다.\n\n나아가 최근에는 전통적인 서비스업, 제조업이 경쟁력을 강화하기 위한 수단으로 위치정보를 활용하여 유사한 서비스를 시도하고 있습니다. 대표적인 유통업인 백화점이 비콘(Beacon)기술을 활용해 고객에게 맞춤 서비스와 프로모션에 활용하는 것이 대표적인 예입니다(미국 Macy’s, 한국 신세계, 롯데 등).\n\n아래와 같이 LBS 관련 솔루션 시장은 연평균 22.5% 성장, 2020년 43.5조원에 이를 전망입니다.\n\n![LBS_Market2.jpg](https://steemitimages.com/DQmQAfLyQ2WA2VpoFb9Cp2sLHWixYvXPZcMFFYB76insY8F/LBS_Market2.jpg)\n\n(Source : 글로벌 LBS 시장 규모 추이 및 전망, Berg Insight, 한국투자증권. 2016. 11. 23)\n \n\nLBS 활용 산업분류\n\n공간에 사물, 또는 사람이 있으면 LBS 활용의 기본요건을 갖춘 셈입니다. 물론 무선 네트워크가 가능해야겠죠.\n\n빅데이터 분석 및 제공 : 위치정보를 분석 또는 가공하여 제공하는 서비스\n - 안전서비스(Safety, 보안) : 개인 안전 및 보안회사 등의 현장출동 서비스\n - 교통정보 서비스 : 실시간 도착 정보, 교통량 정보 등 제공\n - 지도 및 주변정보 서비스 : 위치기반 정보 및 POI(Point of Interest) 정보 제공\n - 광고 마케팅 서비스 : 위치를 기반으로 한 광고 및 마케팅\n - 관제 서비스(차량, 환경, 물류) : 개인, 차량 등의 위치관제 및 위치추적 서비스\n - 엔터테인먼트 서비스 : 위치기반 소셜, 게임 등의 서비스\n - 네비게이션 서비스 : 차량, 보행자 등 이동체의 최적경로 안내, 실내 네비게이션\n - 웨어러블 서비스 : 운동 구간 관련정보 제공\n - O2O 서비스 : 모바일 웰렛, 대리기사, 콜택시\n \n\n디지털과 3차원 공간이 연결되어 우리 라이프스타일을 다양한 방식으로 진화시키고 있는 LBS는 일시적인 트렌드가 아닌 지속적으로 변화 발전할 분야입니다. 그리고 위와 같은 산업 외 분야에서 디지털화를 고민하고 계시다면 가상세계과 실제적 물리공간, 그리고 사람의 위치 정보를 연결하는 사고의 프레임을 활용해보세요. 아이디어가 풍부해질 것입니다.\n\n다음 포스트에서는 LBS 중에서 특정 공간의 방문자수를 파악하는 피플카운트(People Count)와 이를 기초로 발전하여 빅데이터 분석, 안전, 마케팅서비스, 관제서비스, O2O서비스 등 사람의 이동행태를 폭넓게 이해하는 진화된 방식에 대해 알아보겠습니다.",
      "json_metadata": "{\"tags\":[\"kr\",\"it\",\"trend\",\"lbs\",\"o2o\"],\"image\":[\"https://steemitimages.com/DQmQAfLyQ2WA2VpoFb9Cp2sLHWixYvXPZcMFFYB76insY8F/LBS_Market2.jpg\"],\"app\":\"steemit/0.1\",\"format\":\"markdown\"}",
      "parent_author": "",
      "parent_permlink": "lbs",
      "permlink": "location-based-service-lbs",
      "title": "위치기반서비스(Location-Based Service, LBS)의 가치와 활용"
    }
  ],
  "op_in_trx": 0,
  "timestamp": "2018-03-03T16:08:03",
  "trx_id": "a46b53a3f2b17ea46c79e70e27dd5c491b29c22b",
  "trx_in_block": 57,
  "virtual_op": 0
}

{
  "block": 20355922,
  "op": [
    "comment",
    {
      "author": "fantasian",
      "body": "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.\n\n사람이 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.\n\n\n\n시장규모\n\n세계 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.\n\n특히 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).\n\n\n\n피플카운트 솔루션 유형\n\n1세대: 적외선 빔카운터(Infrared Beam Counters)\n\n가장 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.\n\n\n\n2세대: 열화상 카운터(Thermal Counters)\n\n열화상 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.\n\nㆍ 높은 천장에 열 카운터를 장착하려면 좁은 앵글렌즈를 사용해야 함(좁은 범위)\nㆍ 열 카운터는 몇 초 이상 목표물의 체류 시간을 측정하는데 어려움\nㆍ 열 조건에 큰 변화가 있는 곳에서는 정확도가 떨어짐\n\n\n\n3세대 : 비디오 카운터(Video Counters)\n\n비디오 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.\n\nㆍ TOF(Time of Flight) 카메라 : 적외선을 이용한 거리 측정방식으로 어두운 환경에서도 측정 가능합니다. 3세대에 해당하지만 비디오 기반은 아닙니다.\n\nㆍ 지능형 CCTV : CCTV에서 수집되는 영상을 분석합니다. CCTV에 프로세서가 탑재되어 실시간으로 처리하거나 서버로 전송하여 처리합니다.\n\nㆍ Stereo 카메라 : 2개의 카메라 렌즈를 설치하여 하나의 피사체를 동시에 2개의 화상으로 촬영하여 입체적으로 이해합니다. 최근 다수의 비디오 카운터가 이 방식을 사용합니다.\n\n어떠한 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.\n\nㆍ 혼잡할 경우(피사체가 밀집한 경우) 인식이 되지 않는 경우가 적지 않으며 여러 피사체가 겹치면 누락 발생\nㆍ 카메라가 포착하는 지역이 넓을수록 정확도는 낮아짐(정확성을 위해서는 피사체와 직각으로 설치 필요)\nㆍ 사각지대가 존재하므로 빈틈없이 확인하기 위해서는 많은 카메라를 설치해야 하는 비용적, 공간적 부담\nㆍ 넓은 공간의 경우 각 카메라를 통해 확보한 데이터를 통합\nㆍ 빅데이터 분석에 활용할 수 있는 데이터 속성의 부족\n\n\n\n4세대 : 무선신호 기반 분석(Wireless signal - based Analytics)\n\n최근에 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.\n\n이렇게 구현하기 위해서는 스캐너 여러 대를 천정이나 벽면에 부착하고 최소한 스캐너 3대가 감지하는 스마트디바이스의 무선신호의 세기값을 삼각측량법으로 연산함으로써 스마트디바이스의 위치를 파악하게 됩니다.\n\n무선신호 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.\n\n비디오나 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.\n\n최근 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.\n\n무선신호 기반 분석은 아래와 같은 단점이 있습니다.\nㆍ 대상자를 식별할 수 없음. 단, MAC주소를 통해 방문횟수는 확인할 수 있음\nㆍ 실제 화면을 통해 혼잡도, 동선을 확인할 수 없음\nㆍ 대상자의 얼굴을 확인할 수 없음\n\n이러한 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.\n\n![1-3-1024x528.jpg](https://steemitimages.com/DQmVcZY2u5KsXAmbgnXwHFqrhWSEMX4rYHCqKC6mF2dHQvr/1-3-1024x528.jpg)\n만약 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.\n\n\n\n공공서비스의 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.\n\n![tfl-1024x683.jpg](https://steemitimages.com/DQmZNvjMMmjyPiYg4sGFCK5jqrg6be2hAbm3KNCRSEEA22Z/tfl-1024x683.jpg)\n\n(Source : Review of the TfL WiFi Pilot, Mayor of London)\n\n\n\n앞서 소개한 피플카운트의 여러 방식과 고도화된 무선신호 기반 분석까지 전체 특징을 정리하면 다음과 같습니다.\n![peoplecountsumup.PNG](https://steemitimages.com/DQmePgXt4dW4gNsqFbo29eJmHNcfW1SMjismi6fT2LTf3py/peoplecountsumup.PNG)\n\n\n\n위의 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.\n\n\n\n다음은 무선신호기반 분석을 다양한 업종과 비즈니스 목적에 따라 활용하는 모델을 소개하겠습니다.",
      "json_metadata": "{\"tags\":[\"kr\",\"peoplecount\",\"customeranalytics\"],\"image\":[\"https://steemitimages.com/DQmVcZY2u5KsXAmbgnXwHFqrhWSEMX4rYHCqKC6mF2dHQvr/1-3-1024x528.jpg\",\"https://steemitimages.com/DQmZNvjMMmjyPiYg4sGFCK5jqrg6be2hAbm3KNCRSEEA22Z/tfl-1024x683.jpg\",\"https://steemitimages.com/DQmePgXt4dW4gNsqFbo29eJmHNcfW1SMjismi6fT2LTf3py/peoplecountsumup.PNG\"],\"app\":\"steemit/0.1\",\"format\":\"markdown\"}",
      "parent_author": "",
      "parent_permlink": "peoplecount",
      "permlink": "49r6mp",
      "title": "피플카운트에서 행동패턴 분석으로의 진화"
    }
  ],
  "op_in_trx": 0,
  "timestamp": "2018-03-03T16:06:48",
  "trx_id": "d08018e2b487e5314b1a70fcd33688ee82b4f764",
  "trx_in_block": 27,
  "virtual_op": 0
}

{
  "block": 20355897,
  "op": [
    "comment",
    {
      "author": "fantasian",
      "body": "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.\n\n사람이 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.\n\n\n\n시장규모\n\n세계 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.\n\n특히 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).\n\n\n\n피플카운트 솔루션 유형\n\n1세대: 적외선 빔카운터(Infrared Beam Counters)\n\n가장 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.\n\n\n\n2세대: 열화상 카운터(Thermal Counters)\n\n열화상 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.\n\nㆍ 높은 천장에 열 카운터를 장착하려면 좁은 앵글렌즈를 사용해야 함(좁은 범위)\nㆍ 열 카운터는 몇 초 이상 목표물의 체류 시간을 측정하는데 어려움\nㆍ 열 조건에 큰 변화가 있는 곳에서는 정확도가 떨어짐\n\n\n\n3세대 : 비디오 카운터(Video Counters)\n\n비디오 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.\n\nㆍ TOF(Time of Flight) 카메라 : 적외선을 이용한 거리 측정방식으로 어두운 환경에서도 측정 가능합니다. 3세대에 해당하지만 비디오 기반은 아닙니다.\n\nㆍ 지능형 CCTV : CCTV에서 수집되는 영상을 분석합니다. CCTV에 프로세서가 탑재되어 실시간으로 처리하거나 서버로 전송하여 처리합니다.\n\nㆍ Stereo 카메라 : 2개의 카메라 렌즈를 설치하여 하나의 피사체를 동시에 2개의 화상으로 촬영하여 입체적으로 이해합니다. 최근 다수의 비디오 카운터가 이 방식을 사용합니다.\n\n어떠한 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.\n\nㆍ 혼잡할 경우(피사체가 밀집한 경우) 인식이 되지 않는 경우가 적지 않으며 여러 피사체가 겹치면 누락 발생\nㆍ 카메라가 포착하는 지역이 넓을수록 정확도는 낮아짐(정확성을 위해서는 피사체와 직각으로 설치 필요)\nㆍ 사각지대가 존재하므로 빈틈없이 확인하기 위해서는 많은 카메라를 설치해야 하는 비용적, 공간적 부담\nㆍ 넓은 공간의 경우 각 카메라를 통해 확보한 데이터를 통합\nㆍ 빅데이터 분석에 활용할 수 있는 데이터 속성의 부족\n\n\n\n4세대 : 무선신호 기반 분석(Wireless signal - based Analytics)\n\n최근에 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.\n\n이렇게 구현하기 위해서는 스캐너 여러 대를 천정이나 벽면에 부착하고 최소한 스캐너 3대가 감지하는 스마트디바이스의 무선신호의 세기값을 삼각측량법으로 연산함으로써 스마트디바이스의 위치를 파악하게 됩니다.\n\n무선신호 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.\n\n비디오나 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.\n\n최근 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.\n\n무선신호 기반 분석은 아래와 같은 단점이 있습니다.\nㆍ 대상자를 식별할 수 없음. 단, MAC주소를 통해 방문횟수는 확인할 수 있음\nㆍ 실제 화면을 통해 혼잡도, 동선을 확인할 수 없음\nㆍ 대상자의 얼굴을 확인할 수 없음\n\n이러한 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.\n\n![1-3-1024x528.jpg](https://steemitimages.com/DQmVcZY2u5KsXAmbgnXwHFqrhWSEMX4rYHCqKC6mF2dHQvr/1-3-1024x528.jpg)\n만약 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.\n\n\n\n공공서비스의 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.\n\n![tfl-1024x683.jpg](https://steemitimages.com/DQmZNvjMMmjyPiYg4sGFCK5jqrg6be2hAbm3KNCRSEEA22Z/tfl-1024x683.jpg)\n\n(Source : Review of the TfL WiFi Pilot, Mayor of London)\n\n\n\n앞서 소개한 피플카운트의 여러 방식과 고도화된 무선신호 기반 분석까지 전체 특징을 정리하면 다음과 같습니다.\n![peoplecountsumup.PNG](https://steemitimages.com/DQmePgXt4dW4gNsqFbo29eJmHNcfW1SMjismi6fT2LTf3py/peoplecountsumup.PNG)\n\n\n\n위의 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.\n\n\n\n다음은 무선신호기반 분석을 다양한 업종과 비즈니스 목적에 따라 활용하는 모델을 소개하겠습니다.",
      "json_metadata": "{\"tags\":[\"peoplecount\",\"customeranalytics\"],\"image\":[\"https://steemitimages.com/DQmVcZY2u5KsXAmbgnXwHFqrhWSEMX4rYHCqKC6mF2dHQvr/1-3-1024x528.jpg\",\"https://steemitimages.com/DQmZNvjMMmjyPiYg4sGFCK5jqrg6be2hAbm3KNCRSEEA22Z/tfl-1024x683.jpg\",\"https://steemitimages.com/DQmePgXt4dW4gNsqFbo29eJmHNcfW1SMjismi6fT2LTf3py/peoplecountsumup.PNG\"],\"app\":\"steemit/0.1\",\"format\":\"markdown\"}",
      "parent_author": "",
      "parent_permlink": "peoplecount",
      "permlink": "49r6mp",
      "title": "피플카운트에서 행동패턴 분석으로의 진화"
    }
  ],
  "op_in_trx": 0,
  "timestamp": "2018-03-03T16:05:33",
  "trx_id": "009c6f37314cdb92fe7bf76eccf8b510552c0018",
  "trx_in_block": 41,
  "virtual_op": 0
}

{
  "block": 20355767,
  "op": [
    "comment",
    {
      "author": "fantasian",
      "body": "물리적 위치정보의 가치\n\n정보기술, 특히 센서, 네트워크, 모바일 기술 발달의 가치는 정보접근의 시공간적 한계를 줄였다는 것에 있습니다. 즉 인터넷에 연결된 컴퓨터가 있으면 언제든 정보에 접근할 수 있었으며, 여기에 모바일 디바이스가 더해지면서 어디서나 원하는 정보에 접근할 수 있습니다.\n\n그런데 모바일 디바이스를 기준으로 고객의 위치를 측정하는 통신기술이 발달하면서 고객이 정보에 접근하는 것과 반대로, 고객의 위치와 상황에 맞춰 시스템이 고객에게 정보를 전달해주는 방식이 나타납니다. 즉 정보 중심에서 사람 중심으로 바뀐 것이죠. 많은 산업에서 나타나고 있는 고객 요구의 다양화, 복잡성의 심화는 점차 이러한 위치 기반의 정보전달 방식의 서비스 가치를 높여갈 것입니다.\n\n \n\nLBS(Location Based Service) 시장 동향\n\n스마트 모바일 디바이스 발달과 보급률의 증가, GPS, WiFi, Beacon 등 통신기술을 활용한 위치정보 기술의 발달은 고객의 현재 위치와 상황에 맞춘 혁신적인 서비스를 등장시켰습니다. 사용자의 현재 위치정보를 활용해 우버, 카카오택시 등 교통서비스가 발달하고 지역의 식당, 상점의 마케팅을 고객 위치에 맞춰 실시하는 다양한 O2O 서비스가 등장하였습니다.\n\n나아가 최근에는 전통적인 서비스업, 제조업이 경쟁력을 강화하기 위한 수단으로 위치정보를 활용하여 유사한 서비스를 시도하고 있습니다. 대표적인 유통업인 백화점이 비콘(Beacon)기술을 활용해 고객에게 맞춤 서비스와 프로모션에 활용하는 것이 대표적인 예입니다(미국 Macy’s, 한국 신세계, 롯데 등).\n\n아래와 같이 LBS 관련 솔루션 시장은 연평균 22.5% 성장, 2020년 43.5조원에 이를 전망입니다.\n\n![LBS_Market2.jpg](https://steemitimages.com/DQmQAfLyQ2WA2VpoFb9Cp2sLHWixYvXPZcMFFYB76insY8F/LBS_Market2.jpg)\n\n(Source : 글로벌 LBS 시장 규모 추이 및 전망, Berg Insight, 한국투자증권. 2016. 11. 23)\n \n\nLBS 활용 산업분류\n\n공간에 사물, 또는 사람이 있으면 LBS 활용의 기본요건을 갖춘 셈입니다. 물론 무선 네트워크가 가능해야겠죠.\n\n빅데이터 분석 및 제공 : 위치정보를 분석 또는 가공하여 제공하는 서비스\n - 안전서비스(Safety, 보안) : 개인 안전 및 보안회사 등의 현장출동 서비스\n - 교통정보 서비스 : 실시간 도착 정보, 교통량 정보 등 제공\n - 지도 및 주변정보 서비스 : 위치기반 정보 및 POI(Point of Interest) 정보 제공\n - 광고 마케팅 서비스 : 위치를 기반으로 한 광고 및 마케팅\n - 관제 서비스(차량, 환경, 물류) : 개인, 차량 등의 위치관제 및 위치추적 서비스\n - 엔터테인먼트 서비스 : 위치기반 소셜, 게임 등의 서비스\n - 네비게이션 서비스 : 차량, 보행자 등 이동체의 최적경로 안내, 실내 네비게이션\n - 웨어러블 서비스 : 운동 구간 관련정보 제공\n - O2O 서비스 : 모바일 웰렛, 대리기사, 콜택시\n \n\n디지털과 3차원 공간이 연결되어 우리 라이프스타일을 다양한 방식으로 진화시키고 있는 LBS는 일시적인 트렌드가 아닌 지속적으로 변화 발전할 분야입니다. 그리고 위와 같은 산업 외 분야에서 디지털화를 고민하고 계시다면 가상세계과 실제적 물리공간, 그리고 사람의 위치 정보를 연결하는 사고의 프레임을 활용해보세요. 아이디어가 풍부해질 것입니다.\n\n다음 포스트에서는 LBS 중에서 특정 공간의 방문자수를 파악하는 피플카운트(People Count)와 이를 기초로 발전하여 빅데이터 분석, 안전, 마케팅서비스, 관제서비스, O2O서비스 등 사람의 이동행태를 폭넓게 이해하는 진화된 방식에 대해 알아보겠습니다.",
      "json_metadata": "{\"tags\":[\"lbs\",\"o2o\"],\"image\":[\"https://steemitimages.com/DQmQAfLyQ2WA2VpoFb9Cp2sLHWixYvXPZcMFFYB76insY8F/LBS_Market2.jpg\"],\"app\":\"steemit/0.1\",\"format\":\"markdown\"}",
      "parent_author": "",
      "parent_permlink": "lbs",
      "permlink": "location-based-service-lbs",
      "title": "위치기반서비스(Location-Based Service, LBS)의 가치와 활용"
    }
  ],
  "op_in_trx": 0,
  "timestamp": "2018-03-03T15:59:03",
  "trx_id": "7dd382b375292d2e3bb4cf769600d72b44e860ee",
  "trx_in_block": 44,
  "virtual_op": 0
}

{
  "block": 20355639,
  "op": [
    "account_update",
    {
      "account": "fantasian",
      "json_metadata": "{\"profile\":{\"profile_image\":\"https://www.facebook.com/photo.php?fbid=739770986090767&set=a.148962721838266.32860.100001736185171&type=3&source=11&referrer_profile_id=100001736185171\",\"name\":\"Fantasian\"}}",
      "memo_key": "STM7GMQwDy3CbnjKbqnx1XwHrhnGYW9qRHrTx9BV7tjNmoExV6TRM"
    }
  ],
  "op_in_trx": 0,
  "timestamp": "2018-03-03T15:52:39",
  "trx_id": "43808d662bae2a77db359868721761e14e84d906",
  "trx_in_block": 20,
  "virtual_op": 0
}

{
  "block": 20355539,
  "op": [
    "comment",
    {
      "author": "fantasian",
      "body": "사물인터넷은 우리가 살고 있는 물리적 세계에 디지털이 효과적으로 결합되어야 실현 가능합니다. 그리고 사물인터넷을 통해 혁신적 미래를 그리고 있는 인더스트리4.0에서 핵심 기술요소인 가상물리시스템(CPS: Cyber Physical System)은 이러한 물리적인 실제 시스템과 사이버 공간의 소프트웨어 및 주변 환경을 실시간으로 통합하는 시스템을 일컫는 개념입니다.\n\n제조 공장을 비롯하여 에너지 관리, 원격 진료, 수자원 관리, 공공시설 운영, 운송시스템 활용 등 대부분의 산업과 사회 인프라가 사이버물리시스템의 적용대상에 해당합니다. 이러한 사물인터넷, 가상물리시스템은 모두 물리적인 세계가 디지털화되어 가상과 연결된다는 점에서 맥락을 함께 합니다. 그리고 이 시스템들은 모두 방대한 데이터를 생산합니다.\n\n\n사물 인터넷의 본질은 사물로부터 수집되는 수많은 데이터를 활용하는데 의의가 있는 것이기 때문에 빅데이터야말로 사물 인터넷의 가치를 나타낸다.\n\n-마이크로소프트-\n\n \n\n그런데 가상세계는 이미 충분한 데이터를 가지고 있는 반면 물리적 세계에 대한 데이터는 충분하지 않습니다. 사물인터넷 기술의 발달은 앞으로 많은 물리적 세계에 대한 데이터를 생산할 것입니다. 그리고 이 데이터가 어떻게 가치를 창출할 것인지 다양한 고민과 시도가 나타날 것입니다.\n\n아쉽게도 아직 사물인터넷 시장은 무르익지 않았습니다. IT기업이라면 이 시장에 여전히 큰 기회가 있으며, 아니라해도 비즈니스의 경쟁력 강화를 위해 사물인터넷과 데이터를 활용하는 상황에 이르렀습니다. (최근 인공지능이 주목받고 있는데 사물인터넷 → 빅데이터 → 인공지능으로 이어지는 IT 벨류체인을 이해한다면 물리적인 세계의 디지털화를 실현하는 사물인터넷에 대한 가치를 이해할 수 있습니다).\n\n\n① 유통 분야\n\n예를 들어 유통분야에 있어서 최근 오픈마켓을 비롯하여 대형 온라인쇼핑몰들은 고객이 관심을 보이거나 구매한 제품을 기반으로 재방문 시 상품을 추천하여 추가 및 교차 판매를 유도합니다. 또한 동일한 상품을 구매한 다른 고객이 구매한 상품을 추천하거나, 인구통계학적으로 비슷한 유형의 다른 고객이 구매한 상품을 추천하기도 합니다. 이렇듯 고객의 온라인 행동데이터를 분석하여 고객을 이해한 후 상품을 추천하거나 서비스를 강화하기 위한 노력은 아마존뿐 아니라 대부분 온라인커머스에서 활용하고 있습니다.\n반면 전통적인 오프라인 매장의 고객 데이터 활용 수준은 아직 미미합니다. 매장직원의 주관적 경험을 활용해 예측하거나 사람이 직접 일정시간 동안 방문한 고객 수와 특징을 직접 기록하는 등 아날로그 방식에서 크게 벗어나고 있지 못합니다. 과거 적외선으로 카운트하는 방식에서부터 최근 지능형 영상분석까지 디지털 기술을 활용하고 있으나 극히 일부만 활용하고 있을 뿐입니다.  여전히 결제정보, 재고현황, 직원근태 데이터가 매장을 통해 생산되는 대표적인 데이터입니다.\n그런데 최근 유통의 화두는 단연 O2O, 옴니채널입니다. 고객은 온라인과 오프라인 매장에서 가격, 서비스에 있어 차별 받거나 부족한 서비스를 경험하고 싶어하지 않습니다. 과거에 비해 정보 접근성이 급격히 높아진 요즘의 고객은 온오프라인을 넘나들면서 합리적인 소비를 계속 지향합니다. 쇼루밍, 역쇼루밍이 대표적인 행태들입니다. 따라서 이에 대비하여 옴니채널을 위한 매장과 온라인의 연결을 통해 고객에게 만족스러운 서비스를 제공하기 위한 노력이 계속 나타날 것입니다. 유통산업은 고객의 매장 내 행동을 디지털을 통해 세밀히 이해하고, 온라인과 통합 분석하여 사업의 경쟁력을 높이는 노력이 반드시 필요합니다.\n\n\n② 공공, 서비스\n\n유통매장과 마찬가지로 물리적 세계가 비즈니스의 핵심자산인 지하철, 공항 등 교통 인프라와 박물관, 경기장, 테마파크 등 레저시설, 그리고 사우나, PC방 등 이용객이 많은 서비스업에서는 안전, 편의, 효율적인 운영, 서비스 강화를 위해 디지털 기술을 적극 활용할 것입니다. 예를 들어 끊임없이 발생하는 지하철 스크린도어 사고와 같은 안전사고는 공공 서비스에 있어 가장 큰 부담요소입니다. 따라서 보다 세밀하고 자동화된 관제시스템에 대한 요구는 계속 나타날 것입니다.\n제천화재참사와 같이 민간시설의 안전 또한 디지털 기술을 활용해 시설을 지속 모니터하고 신속하게 상황에 대응하는 체계를 만들기 위해 정부, 지자체의 많은 연구과제가 준비되고 있습니다.\n③ 제조\n\n업종에 따라 차이가 크지만 제조환경의 디지털화는 누구도 부정할 수 없습니다. 비단 최첨단 로봇 활용이나 디지털트윈(Digital Twin*)과 같이 거창한 모델이 아니더라도 자재입출고, 생산과정의 관리, 인력관리, 자산관리 등 현장의 주요 프로세스에 센서와 통신기술을 활용한 디지털화가 더욱 시도될 것이며, 이는 해당 제조기업의 핵심적인 경쟁력이 될 것입니다.\n위와 같은 산업 외에 농업, 교육, Home, 건설 등 사실상 사람과 공간이 있는 곳, 즉 대부분의 영역에서 사물인터넷을 활용하여 데이터에 기반한 사업을 전개할 수 있습니다. 즉 사물인터넷의 시도는 물리적 세계의 디지털화와 가상 세계와의 접목으로 이어져 디지털 트랜스포메이션을 실현하는 첫걸음이 될 것입니다.\n\n요즘 블록체인이 가장 hot한 트랜드인데요. 블록체인은 데이터를 저장하는 방식과 해당 정보의 신뢰성에 초점이 맞춰져 있다면 사물인터넷은 그 이전에 데이터를 어떻게 수집하는데 초점을 맞추고 있습니다. 만약 블록체인을 활용한 신규 사업을 고민하신다면 그 전에 데이터의 수집 방법도 꼭 고민해보시기 바랍니다.\n\n다음 글에서는 사물인터넷의 한 영역이라 할 수 있는 위치기반서비스에 대해 살펴보겠습니다.\n\n\n*디지털 트윈(digital twin)은 미국 제너럴 일렉트릭(GE)이 주창한 개념으로, 컴퓨터에 현실 속 사물의 쌍둥이를 만들고, 현실에서 발생할 수 있는 상황을 컴퓨터로 시뮬레이션함으로써 결과를 미리 예측하는 기술이다. (인용 : wikipedia)",
      "json_metadata": "{\"tags\":[\"iot\",\"cyberphysicalsystem\",\"digitaltwin\"],\"app\":\"steemit/0.1\",\"format\":\"markdown\"}",
      "parent_author": "",
      "parent_permlink": "iot",
      "permlink": "5uccwb",
      "title": "사물인터넷 : 물리적 세계의 디지털화 시작"
    }
  ],
  "op_in_trx": 0,
  "timestamp": "2018-03-03T15:47:39",
  "trx_id": "ad8d451c587d0cf4fad06fadc208dbe9c7884218",
  "trx_in_block": 8,
  "virtual_op": 0
}

{
  "block": 19659391,
  "op": [
    "account_create_with_delegation",
    {
      "active": {
        "account_auths": [],
        "key_auths": [
          [
            "STM7d9cSmkzSzx6iB16rKtv4BgzLWGxHTCjmJvC4D3wPEaYF4kCKb",
            1
          ]
        ],
        "weight_threshold": 1
      },
      "creator": "steem",
      "delegation": "29700.000000 VESTS",
      "extensions": [],
      "fee": "0.500 STEEM",
      "json_metadata": "",
      "memo_key": "STM7GMQwDy3CbnjKbqnx1XwHrhnGYW9qRHrTx9BV7tjNmoExV6TRM",
      "new_account_name": "fantasian",
      "owner": {
        "account_auths": [],
        "key_auths": [
          [
            "STM8RkFRD6idRke6wqqoGsbTcMDPHGDbg2eKNuckrWtDTwEfzGsVv",
            1
          ]
        ],
        "weight_threshold": 1
      },
      "posting": {
        "account_auths": [],
        "key_auths": [
          [
            "STM6ierKwK1PzbPW2G832U3pDoYcvJP3wC1sKvjbXT5FkVprSMEJZ",
            1
          ]
        ],
        "weight_threshold": 1
      }
    }
  ],
  "op_in_trx": 0,
  "timestamp": "2018-02-07T11:03:54",
  "trx_id": "ca092bb319e16c965e517d1f4475e1c7d562fc47",
  "trx_in_block": 65,
  "virtual_op": 0
}