정부는 앞으로 공공 빅데이터를 활용해 어린이 교통안전 취약지역과 초등돌봄 수요예측, 감염병의 발생 패턴 분석, 국·공유지 불법점유 의심지 도출 분석 자료를 행정의 표준모델로 삼을 방침이다.
행정안전부는 공공부문 빅데이터 분석 우수사례 중 국민의 관심이 많고 지방행정 수요가 높은 5대 과제를 발굴하여 ‘20년도 공공 빅데이터 표준분석모델 정립사업’을 본격 추진한다고 밝혔다.
빅데이터 표준분석모델이란, 공공분야 유사중복분석을 방지하기 위해 공공기관에서 수행한 우수한 빅데이터 분석모델의 활용 데이터, 절차, 기법 등을 표준화하여 정립한 참조모델을 의미한다.
행정안전부는 전라북도, 제주특별자치도, 서울시 성동구, 화성시, 안동시 등 9개 지방자치단체와 함께 재난안전, 공공행정, 교육 분야 5종의 공공 빅데이터 표준분석모델 정립 사업을 9월 초에 준비하여 연내 사업을 마무리할 계획이다.
5개 표준분석모델을 살펴보면, 먼저 전라북도, 경기도 의정부시, 경상남도 사천시는 ‘어린이 교통안전 취약지역 분석’ 모델을 정립한다.
이 모델은 교통사고 발생지역, 등하교 시간, 요일별 교통량 데이터를 분석하여 어린이 사고 주요인과 교통 취약지역을 도출한 후, 어린이 보호구역 및 교통 안전시설물 우선 설치 등 맞춤형 어린이 교통안전 정책 수립에 활용할 예정이다.
두 번째로, ‘2급 감염병 발생위험도 예측 분석’은 서울시 성동구와 경상북도 안동시에서 주관하여 모델을 정립한다.
이 모델은 감염병 기초 데이터, 지역 주민등록인구자료, 어린이집 현황 등 감염병 관련 데이터를 기초로 결핵, 수두, 홍역 등 제2급 감염병의 발생 패턴과 취약계층·연령 등을 분석하여 발생 시기를 예측하고 중점관리 대상 계층을 선정하여 선제적 예방 활동에 적용할 예정이다.
제2급 감염병은 홍역, 콜레라, 장티푸스, 파상풍 등 국가 예방접종 사업의 대상이 되는 감염병 21종을 말한다.
세 번째로, 제주도와 장성군은 ‘귀농·귀촌 의사결정 지원을 위한 빅데이터 분석’ 모델을 정립한다.
이 모델은 농림어업총조사, 귀농·귀촌 통계 데이터를 바탕으로 귀농·귀촌 지역 특성과 희망자 정보를 분석하여 정착지, 작목 추천 등 맞춤형 귀농·귀촌 정보 제공과 정책개발에 활용할 예정이다.
네 번째로, 통영시는 ‘인공지능 기반 국·공유지 무단점유지 분석’모델을 개발한다.
이번 사업을 통해 국·공유지 영상 자료를 수집하고 인공지능 기반으로 이미지 판독 및 시계열 영상 데이터의 변화를 분석하여 국·공유지 불법점유 의심지를 도출할 예정이다.
통영시에서는 그동안 일일이 현장 확인을 통해 수행하던 국·공유지 실태 조사 업무의 한계를 극복할 수 있을 것으로 기대하고 있다.
끝으로, 제주특별자치도, 경기도 화성시는 ‘수요예측기반 돌봄센터 입지분석’ 모델을 정립한다.
이 모델은 가구, 주택, 가계 동향조사 및 초등돌봄 기관 데이터를 기초로 가구별 거주·소득 수준을 분석하여 돌봄 수요를 예측하고, 초등생 거주 현황 등 가구 특성을 고려하여 돌봄센터 우선 설치지역 선정에 활용할 예정이다.
한편, 행정안전부는 2015년부터 매년 선정된 빅데이터 표준분석모델의 성과공유를 위해 연말에 범정부 성과공유대회를 열고 있다.
주요 성과를 살펴보면 지난해 추진했던 창원시 자동차세 체납·영치 분석의 경우, 체납 차량의 이동패턴 분석을 통해 체납 차량이 많이 왕래하는 지역을 집중하여 단속한 결과, 기존 영치 실적 대비 2배 이상의 실적을 거두는 등 분석 효과가 검증되고 지방재정 확충에 도움을 줬다는 평가를 받았다.
전한성 행정안전부 빅데이터분석활용과장은 “공공 빅데이터는 다양한 정책 의사결정 및 사회문제 해결을 위해 필수적인 수단으로 자리매김하고 있다.”라면서, “지방자치단체 다수가 활용할 수 있고 파급효과가 큰 표준분석모델 정립사업이 성공적으로 추진되어, 국민의 삶을 바꾸고, 데이터 기반 행정이 확산하도록 노력하겠다.”라고 밝혔다.
