▲ 서울시 연령대별 보행일상권 공급 및 수요 현황 데이터 개요도(사진=서울시).  © 최한민 기자

(커넥트 데일리=최한민 기자) 서울시가 빅데이터와 공간정보를 활용해 시민 삶을 예측하고 설계하는 ‘생활밀착형 행정모델’을 본격 운영한다.

서울시는 17일 도시 공간ㆍ교통ㆍ주거ㆍ상권ㆍ관광 등 5대 핵심 시정 분야에 대해 빅데이터와 공간정보 기반 분석을 도입해 정책 수립의 초기 단계부터 효과를 예측하고 검증하는 ‘데이터 기반 행정모델’을 본격 가동한다고 발표했다.

‘데이터 기반 행정모델’의 핵심은 공간정보와 생활 데이터를 융합해 행정정책을 보다 정밀하고 실효성 있게 설계하는 것이다.

특히 3D 공간정보, 인구ㆍ보행ㆍ소비 데이터, 카드 매출 등 민간데이터까지 통합 분석해 정책 타당성을 사전 검토하고 자치구별 여건에 맞춘 대응이 가능하도록 한다는 점이 특징이다.

먼저 공간정보 기반의 대표적 적용 사례는 보행환경 개선이다.

‘도보 30분 내 모든 생활이 가능한 도시’를 목표로 지역별 인구특성과 보행 인프라 접근성, 연령대별 보행속도 등을 분석해 필수생활시설의 부족 지역을 진단한다.

또한 도보 5분 내 생활녹지 조성을 위해 공원 이용 행태와 공간 분포를 분석하고 지역별 우선공급 대상을 추출해 녹지서비스 사각지대를 해소한다.

건물 높이, 지형, 거리 형상 등 3D 데이터를 분석해 방범 사각지대를 찾아내고 이에 따라 CCTV와 조명 등 방범 인프라 설치 위치를 결정하는 등 치안 인프라 개선에도 공간정보 기술이 활용된다.

교통 분야에서는 경전철 도입 효과 분석 모델이 적용된다.

신림선, 우이신설선 등 기존 노선의 개통 전후 데이터를 기반으로 생활편의, 환경성, 고용효과 등을 수치화해 신규 노선 타당성 평가에 활용한다.

주거ㆍ복지 분야에선 정비사업 공백과 저출생 대응 분석이 이뤄진다.

정비사업으로 발생하는 주택공급 공백과 멸실 시점을 예측해 전세 불안에 대응하고 인구ㆍ소비ㆍ인프라 데이터를 융합해 양육 친화적인 지역 특성을 분석함으로써 지역 맞춤형 저출생 대응정책 수립의 기초자료로 활용한다.

경제ㆍ관광 분야는 신용카드 결제 및 방문객 유입 데이터를 통해 전통시장 이벤트의 매출 효과를 검증하고 지역 맞춤형 상권 활성화 전략을 수립한다.

관광 분야에서는 외국인 카드 소비 흐름과 체류 데이터를 기반으로 고부가가치 관광객 유치 전략을 구성하고 문화행사에 따른 유동인구와 방문객 유형별 분석을 통해 콘텐츠 전략을 수립한다.

서울시는 이 같은 분석을 연간 약 100건 수행하고 있으며 지난해 하반기부터는 민간데이터까지 아우르는 융합분석 체계를 본격 가동하고 있다.

지난해 시청역 급발진 사고 이후 도로 폭, 인구 밀도, 보도 폭 등을 종합 분석해 보행 취약 지역을 도출하고 보호시설을 보강하는 등 기존 성과도 이어지고 있다.

또한 서울 전역의 전기차 등록 현황, 급ㆍ완속 충전소 분포, 주차장 데이터 등을 분석해 충전기 우선 설치 지역을 도출하고, 실제 설치 및 교체 사업에 반영한 사례도 있다.

서울시는 올해 안으로 분석모델을 고도화하고 내년부터는 실무 정책 설계에 직접 적용해 실질적인 정책 도구로 활용할 계획이다.

서울시 디지털도시국 강옥현 국장은 “서울은 이제 데이터를 기반으로 시민 삶을 예측하고 설계하는 도시로 진화하고 있다”며 “앞으로도 실효성 높은 정책 결정을 위해 데이터 행정을 지속 확대해 나가겠다”고 말했다.