치매 우선 검진 대상자도 가려내는 지자체의 ‘빅데이터 행정’

대전시는 2018년 하반기부터 교통혼잡이나 불법 주정차에 따른 소방차와 구급차 출동 지연 문제를 상당 부분 풀었다. 신고 지역으로부터 직선거리로 가장 가까운 소방센터에서 출동하다가 다양한 빅데이터 분석을 통해 추출한 최단 도달 시간 기준으로 소방차와 구급차가 출동하면서다.

대전시와 소방본부가 ‘최단 거리’를 파악하는 데 활용한 데이터는 적지 않다. 우선 소방본부가 보유한 구급 차량의 위성항법장치(GPS) 운행정보 3천만건과 재난별 출동 차량 정보 210건을 분석했다. 여기에다 9천건의 도로 특성 정보를 도로명, 도로번호, 차선정보 등으로 분류한 뒤 기계학습(컴퓨터가 여러 데이터를 이용해 학습한 내용을 기반으로 새로운 데이터를 만들어내는 알고리즘과 기술을 개발하는 인공지능의 한 분야) 과정을 거쳤다. 이를 통해 긴급차량이 5분 안에 출동하기 힘든 취약 지역 7곳과 상습 지연 구간 800여곳을 발굴했고, 그 결과 최단 시간 도달 거리를 찾아냈다.

지방행정에서도 빅데이터 기술 활용이 활발하다. 2020년 12월 ‘데이터기반행정 활성화에 관한 법률’이 시행되면서 광역지자체마다 데이터기반행정 책임관 아래 빅데이터 분석·활용을 위한 전담부서를 두고 있다. 기초지자체도 전담팀을 꾸려가는 중이다. 데이터기반행정 활성화법은 데이터를 기반으로 한 과학적인 행정을 통해 공공기관의 책임성·대응성·신뢰성을 높이기 위한 목적으로 제정됐다.

행정안전부 산하 한국지능정보사회진흥원의 이창민 공공데이터활용팀장은 “빅데이터는 직관이 아니라 과학적으로 행정 의사결정을 하기 위한 수단”이라며 “예를 들어 아동돌봄센터를 세우고 폐회로텔레비전(CCTV)을 설치할 때 대충 여기저기 두는 방식이 아닌 돌봄 수요나 범죄 발생률 등 정보를 분석해 가장 최적지를 정하는 것”이라고 설명했다.

경남 김해시는 치매 환자가 발생할 위험이 큰 지역과 치매 우선 검진 대상자를 가려내는 데 빅데이터 기술을 활용했다. 김해시가 자체 확보한 노인 개인별 검진자료와 통계청의 인구·공동주택 정보, 가구별 거주·소득수준 등의 데이터가 분석 대상이었다. 김해시처럼 공공데이터는 지자체 빅데이터 분석의 주재료가 된다. 데이터기반행정 활성화법에 따라 공공기관은 공동 활용할 필요가 있는 데이터를 데이터통합관리 플랫폼에 등록하고 기관끼리 공유할 수 있다.

민간 데이터 역시 빅데이터 분석에서 중요한 구실을 한다. 대전시는 이태원 참사와 같은 사고를 예방하기 위해 내년 7월까지 ‘실시간 혼잡도 경보 시스템’을 구축하는데, 여기에 통신사의 휴대전화 위치정보가 활용된다. 이를 이용해 축제·행사장의 실시간 인구 혼잡도와 이동 추이 등을 파악하고 과밀 위험이 발생하면 119나 112상황실, 관계기관 재난 담당자에게 경고음과 함께 문자를 자동으로 발송한다. 일정 수치 이상으로 특정 지역에 유동 인구가 몰리면 주변을 지나는 시민들에게 안전 문자를 보내게 된다. 카드사 정보도 많이 쓰이는 데이터다. 예를 들어 코로나19가 지역 상권에 미치는 영향이나 지역화폐·축제 등이 지역 경제 활성화에 미친 영향 등을 분석할 때 카드 매출 정보를 활용하는 식이다.

지자체의 빅데이터 담당자들과 전문가들은 행정의 빅데이터 활용에서 가장 중요한 점은 ‘직원들의 역량’이라고 입을 모은다. 빅데이터 담당자뿐 아니라 다른 분야의 직원들도 데이터에 대한 이해와 기본적인 활용 능력을 갖추어야 데이터기반행정이 제대로 활성화할 수 있다는 지적이다. 한국지능정보사회진흥원의 이 팀장은 “데이터기반행정에서 직원들의 역량은 굉장히 중요하다. 이 부분에서 지자체는 중앙부처보다 취약한 점이 있는데, 이를 강화할 수 있는 교육을 더 활성화할 계획”이라고 말했다.

최예린 기자 floye@hani.co.kr