①일상으로 온 빅데이터
어린이집 실시간 공기질 측정해서 개선활동 알림까지
간이측정기로 얻은 데이터로 각 동별 대응도 가능
위성 데이터 분석으로 기존 예보보다 정확도도 높여
서울 동대문구의 한 어린이집. `딩동`하고 교사 스마트폰에 알림 메세지가 뜬다.
보육실에 설치한 실내 공기질 모니터링 관리센서를 통해 미세먼지가 `나쁨` 수준으로 측정돼
경고가 울린 것. 메시지를 확인한 교사는 곧바로 공기청정기를 세게 틀었다.
◇서울 424개동 미세먼지 빅데이터 수집
서울시는 관내 어린이집 중 10% 수준인 600여곳에 설치된 미세먼지 간이측정기의 데이터 수집과 사물인터넷(IoT)을 연계한 실내 미세먼지 관리를 시범적으로 서비스하고 있다. 영유아가 주로 생활하는 보육실의 실내 공기질 관리가 중요해지면서 지난해 9월부터 시행해오고 있다. 아침·저녁으로 30분 이상씩 자연환기시키는 것을 규칙화 하는 등 공기청정기 효과를 높일 수 있는 방안을 병행함으로써 어떻게 행동했을 경우 공기질이 빨리 개선되는지도 분석하고 보급한 공기청정기 효능도 검증한다. 시는 올해 어린이집 500곳에 추가로 이 간이측정기를 설치할 계획이다.
특히 올해부터는 미세먼지 간이측정기를 사용해 서울시 각 동별로 미세먼지 빅데이터 수집도 시작한다. 현재는 각 자치구에 설치된 측정소 기준으로 미세먼지 농도 측정치를 발표하고 예보를 해왔다. 하지만 공사장과 도로, 숲 등 지역별 환경 편차 때문에 측정치가 체감 수준과 다른 일이 종종 있다. 서울시는 오는 8월 간이측정기 인증제가 시행되면 최소한 2등급 성능을 인증받은 간이측정기를 424개동에 2개씩 850개 정도를 설치해 미세먼지를 측정한다.
구아미 서울시 대기기획관은 “간이측정기를 통해 생활 지역내 미세먼지 측정 데이터의 정확성이 높아지면 유용하게 활용할 수 있을 것”이라며 “보다 세밀한 미세먼지 배출 사업장 단속 등 보다 촘촘한 미세먼지 관리가 가능하게 될 것”이라고 말했다.
빅데이터는 미세먼지 예보의 정확성을 높이고 국내 미세먼지 발생의 중국 요인을 분석하는데도 활용된다.
행정안전부는 최근 빅데이터 분석을 통해 중국에서 불어오는 바람 방향과 속도가 국내 미세먼지 발생에 직접적인 영향이 있다는 사실을 밝혀냈다.
지난달 29일 행안부 국가정보자원관리원은 유엔(UN) 글로벌 펄스 자카르타 연구소와
지난 2015년 1월부터 2018년 3월까지의 △인천 지역 미세먼지·대기오염 데이터
△미국항공우주국(NASA)에서 제공하는 동북아 지역의 위성 센서 데이터
△에어로넷(AERONET)의 지상관측 센서 데이터를 미세먼지 예측 모델에 적용·분석했다.
그 결과 국내 미세먼지가 `나쁨`일 때 서풍이 불며 산둥성, 산시성, 베이징·허베이성 등의 중국 지역의 에어로졸 농도가 매우 높다는 결과를 얻었다. 대기 중 떠다니는 미립자인 에어로졸 농도는 미세먼지 양에 영향을 미친다. 그간 환경부는 국내에 고농도 미세먼지가 발생할 때마다 최소 20%에서 최대 85%의 국외 영향이 있다고 발표했다. 중국으로부터 편서풍이 불어오긴 하지만 국가별 배출량 정보를 정확히 알 수 없기 때문에 바람이 거치는 중국, 몽골, 북한, 일본 등의 영향을 모두 포함해 국외 영향이라고 표현할 수 밖에 없었던 것. 그러다 보니 중국은 과학적 근거가 없다며 국내 미세먼지 문제에 책임이 없다는 태도를 보여왔다. 하지만 빅데이터 분석으로 이를 반박할 근거가 생긴 셈이다.
관리원은 빅데이터를 기계학습 예측모델에 적용해 중국 영향을 밝혀낸 것은 물론 기존 국내 미세먼지 예보에 비해 정확도도 약 15% 가량 높은 것으로 확인했다. 관리원은 향후 에어로졸 분석 성능이 뛰어난 국내 정지 위성(천리안 2A·2B) 데이터를 추가로 확보해 미세먼지 예측 정확도를 더 높인다는 계획이다. 김명희 원장은 “이번 분석은 국민 생존권과 직결되는 미세먼지 문제를 빅데이터로 접근한 아주 의미있는 사례”라며 “미세먼지 예보에 기계학습 예측모델이 적극적으로 활용되기를 기대한다”고 말했다
줄줄새는 아파트 관리비도 꼼짝마!..
"빅데이터만 돌렸는데 한집 3만원씩 줄었죠"
②실제 성공적 적용 사례
경기도만 全단지 감사에 240년..빅데이터로 단축 가능
관리비와 세부 원천데이터 비교..152억 부당부과 적발
표준분석모델, 他지자체 보급.."전국 적용땐 1.1조 절감"
행안부 "국민 직접체감 기대..모델 확산 적극 나설 것"
/이데일리
지난 2014년부터 `난방열사`로 불리며 자신이 살던 아파트의 난방비 비리 문제를 폭로했던 영화배우 김부선씨.
이후 부녀회장 등과의 명예훼손 소송 등으로 진흙탕 싸움으로 번지긴 했지만
김부선씨의 폭로로 아파트 관리비의 적정성은 전 국민적 관심사로 부각됐다.
`아파트 관리비는 고지서에 나오는 대로 내면 된다`고만 생각했던 사람들에게
`이 역시 꼼꼼이 따져봐야 하는 거구나`하는 발상의 전환을 가져오는 전환점이 됐다.
이후 공동주택법이 개정돼 지난 2015년부터 300세대 이상인 공동주택 관리주체는 외부회계감사를 의무적으로 받아야 한다.
그러나 외부감사를 이용할 경우 개별 가구당 수천원의 비용이 추가로 발생하는데다
10곳중 8곳 가까운 아파트가 감사결과 조차 공개하지 않고 있다는 게 문제다.
필요할 경우 각 시·도 지방자치단체가 조례를 통해 개별 아파트를 대상으로
특별감사를 실시할 수도 있지만 시간과 인력 부담이 어마어마하다.
◇빅데이터로 천문학적 아파트 감사시간 단축…“데이터 분석으로 가구당 3만원 절감”
전국 아파트의 27%가 집중돼 있는 경기도도 아파트 관리비가
도민들에게 적정하게 부과되고 있는지 들여다보고자 했다.
문제는 단지 한 곳당 감사에 들어가는 시간이 2~3주일 정도라 관내 3600여개 아파트를 모두 감사하려면
240년이라는 천문학적 시간이 소모된다는 것이었다. 이 때 경기도가 주목한 것이 바로 빅데이터였다.
그 해 8월 프로젝트에 들어간 경기도는 국토교통부의 공동주택관리정보시스템에 의무적으로 등록하는
각 아파트 관리사무소의 관리비 내역과 관리비를 구성하는
37개 세부항목의 원천데이터를 비교·분석하는 방식으로 관리비 과다 청구를 잡아내기로 했다.
관건은 관리비 세부항목의 원천데이터를 확보하는 일이었는데,
경기도는 국토교통부(전유공용면적)와 한국전력(전기요금), 지역난방공사(난방요금), 상하수도 사업소(수도세),
대한전문건설협회(아파트 공사실적), 한국감정원(아파트 입찰정보) 등에 문의해 데이터를 공유할 수 있었다.
단 각 기관별로 데이터의 유형이 다르기 때문에 이를 표준식으로 만들어 입력하고 이를 종합하는 표준분석모델을 만들었다.
이를 통해 실제 관리비가 각 원천데이터를 종합해 산출한 적정 관리비보다
얼마나 많은지를 보여주는 아파트관리비부당지수도 만들어냈다.
이 숫자가 높을수록 관리비가 너무 높게 매겨져 있다는 뜻이 된다.
일단 경기도는 관리비 부실이 의심되는 도내 556개 아파트 단지를 샘플로 뽑아 일제점검에 나섰다.
주민생활과 밀접하게 관련있는 장기수선충당금과 관리사무소 인건비, 수선유지비, 전기, 수도, 난방비 등
6개 항목의 빅데이터를 분석했더니 조사한 단지 전체에서 2년간 152억원의 관리비가 과하게 부과됐다는 사실을 적발했다.
과다청구된 항목과 금액은
△청소와 경비 등 용역 감독 소홀 357개 단지, 21억원
△인건비 등 추가 지급 부적정 556개 단지, 31억원
△장기수선충당금 집행 부적정 45개 단지, 96억원
△입주민대표자회의와 선거관리위원회 운영비 집행 부적정 245개 단지, 4억원이었다.
이에 경기도는 1000만원 이상 부정이익을 취한 5개 단지를 수사 의뢰하고 이익을 환수했다.
또 500만원 이상 1000만원 미만인 528개 단지에는 행정지도와 함께 이익을 돌려받았다.
결과적으로 이들 556개 단지에 살고있던 주민수가 23만4342명이었으니
1세대당 약 3만원씩의 관리비를 낮출 수 있었던 셈이다.
당시 경기도 주택정책과에서 이 업무를 전담했던 주윤택 주무관은 “원천데이터를 얻기 위해서는
여러 기관들을 참여시켜야 하는데 기관별 자료가 다 달라 이를 표준화하는 일이 가장 힘들었던 것 같다”며
“특히 몇몇 기관은 개인정보와 관련있다는 이유로 정보 제공을 꺼려하는 곳도 있어 설득하는데 애로가 있었다”고 말했다.
이어 “당시 기억으로 6억원 정도 비용이 투입됐는데
단일 시범사업 치곤 꽤 큰 금액이라 도(都)에서도 부담스러워 했다”면서
“빅데이터가 요술방망이는 아니더라도 관리비 절감 효과가 어느정도 입증된 만큼
중앙정부가 나서서 시스템을 구축하거나 지자체의 개발을 지원한다면 도움이 될 수 있을 것”이라고 덧붙였다.
◇표준분석모델, 다른 지자체로 보급…“전국 확산땐 경제적 효과 1兆 웃돌 듯”
이는 이후 창원시와 수원시, 성남시, 김해시, 세종특별자치시 등으로 확산됐다.
이를 가장 잘 활용한 사례가 창원시인데, 창원은 2017년 10월 표준분석모델을 이용해
관내 295개 아파트 단지를 대상으로 종합관리비, 인건비, 전기료, 수도료, 수선유지비,
장기충당금, 입찰과제한 등 6개 항목에 걸쳐 적정성을 분석해 종합관리비지수를 산출했다.
100점 만점을 기준으로 점수가 낮을수록 부당청구 가능성이 낮다.
당시 이 일이 참여했던 안태후 창원시 주사는 “조사대상 아파트들의 종합관리비지수는
평균 27.2점으로 낮게 나타나 시민들이 가졌던 관리비 부당청구 우려를 해소할 수 있었다”며
“이 때 2곳 정도의 단지가 관리비 과다청구로 적발돼 시정조치를 내렸다”고 설명했다.
그는 “이후로는 관리비 빅데이터 분석을 하지 않았지만 앞으로 부당청구에 관한 제보가 있을 때
특별검사를 한다든지, 3~4년마다 한번씩 검사해볼 수 있을 것”이라고 예상했다.
아파트 관리비 빅데이터 분석을 시범사업으로 선정했던 행정안전부는 경기도 사례를 기초로
전국 주요 지자체에 이 표준분석모델이 확산될 경우 관리비를 10%까지는 절감할 수 있을 것으로 보고 있다.
전국 아파트 단지수를 감안할 때 총 1조1000억원에 이르는 규모다.
고종오 행안부 공공데이터정책과 서기관은 “여러 공공 빅데이터사업 가운데서도 아파트 관리비는
국민들이 가장 직접적으로 체감할 수 있는 매우 좋은 과제가 될 수 있다고 본다”며
“원천데이터 확보를 각 지자체가 해야 하는 부담은 있지만 표준분석모델이 만들어진 만큼
다른 지자체들에도 적용될 가능성이 높다”고 점쳤다.
이어 “이 모델을 확산시키기 위해 지자체에 대한 교육과 홍보 활동을 적극적으로 할 것”이라고 말했다.
③도입되는 신규사업
하늘만 바라보던 농사 끝…
배추·양파·마늘값도 잡아주는 `빅데이터 시대`
일부 농작물 생산 예측 가능 날씨 영향 줄일 수 있어
체불임금 사업장 ‘꼼짝마’ 3년간 1461억원 체불 감소
기후변화 시나리오에 따른 농산물 예측 구조도
가뭄이나 홍수로 수확량이 줄면 배추나 양파, 마늘 등이 파동으로 이어져 밥상에까지 영향을 미치는 일이 다반사였다.
그러나 앞으로는 이 하늘의 일을 예측해 대응하는데 빅데이터가 활용된다.
◇기후·농작물 빅데이터 분석으로 농업정책 대응
기상청과 농촌진흥청은 농작물에 영향을 미치는 기상요인을 분석,
이상기후에 따른 농작물의 생육 상태 등을 하루 단위로 파악할 수 있게 됐다.
강원도 고랭지 배추생산지에 일주일 후 냉해 전망을 입력하면 손실을 예측할 수 있는 구조다.
이렇게 되면 가격도 조정할 수 있다. 냉해로 배추 품귀현상이 발생해
포기당 가격이 1만원까지 치솟을 때 수입량을 늘려 가격을 조절하는 식이다.
분석 모델의 정확성이 높아지면 날씨가 밥상물가에 미치는 영향은 더 크게 줄어들 수 있다.
농진청은 올해부터 고랭지 여름배추 주산지인 강원도 영월군 매봉산과 강릉시 안반데기,
마늘 주산지인 전남 무안군 농민들이 직접 활용하도록 시범 적용한다.
서형호 농진청 온난화대응농업연구소장은 “네이버 지도같은 시스템을 만들어 농업인이 자신의 땅을 지정하면
기상상황이나 배추 생산량을 알 수 있게 만든 것”이라며
“이 시스템을 고랭지 지역 농업인에게 우선 보여줘 활용 가능성을 살필 것”이라고 말했다.
빅데이터는 족집게 근로 감독에도 활용된다.
고용부는 사업장 자료와 근로자의 신고사건 자료를 바탕으로 근로 감독 우선 사업장을 분석했다.
여기에 근로복지공단의 고용·산재 사업장 정보, 건강보험공단 보험료 체납 내역 등의 총괄 분석도 담겼다.
지방노동청에서는 신고 전에 상습체납 사업주를 찾아낼 수 있게 됐다. 결과는 상상 이상이었다.
근로감독관 1명당 100개 이상의 사업장을 관리감독하다보니 형편없이 낮았던 적발률은
스마트감독 도입 이후 1차 검증 기준 약 18~40% 향상됐다.
고용부는 이같은 스마트 감독시스템을 단계적으로 확대 적용, 적발률을 80%까지 끌어올린다는 방침이다.
이를 통해 3년간 1461억원의 임금체불 감소 효과가 나타날 것으로 전망했다.
◇관광산업에도 적용…복지정책에도 적극활용
빅데이터는 관광산업에도 적용 중이다. 대표적인 곳이 전주 한옥마을이다.
행정자치부는 전주시와 함께 SK텔레콤 통신데이터와 현대카드 매출데이터를 사용해
전주시와 전주한옥마을 관광객 특성 및 주요 유입지, 한옥마을 유입인구당 매출효과 등을 분석했다.
SNS·블로그 등 키워드 분석, 날씨 등도 함께 분석했다.
그 결과 연간 전주한옥마을 방문객은 1000만명이었고 5월과 10월에 관광객이 가장 많이 몰리는 것으로 나타났다.
매출 규모는 연간 1150억원이었다.
전주시는 관광객 동선을 예측함으로써 한옥마을에 집중된 주차, 숙박, 쓰레기 난도 해결하고
연계관광지까지 개발해 일석이조 효과를 볼 수 있게 됐다.
남양주시와 국민연금공단은 빅데이터를 분석해 사회취약계층을 발굴 지원하고 있다.
이들은 서로 다른 데이터를 생활지역 단위의 집계 정보로 합산·변환해 도출된 수치를 이용,
우선 지원해야 할 취약계층을 선정했다.
또 이들의 실직현황과 실직기간, 세대특성 등 현황을 파악함과 동시에
알맞은 직업훈련계획 수립, 취업 알선 기회를 제공했다.
생활비를 지원하는 것보다 직업을 갖고 자립하는 편이 더 큰 사회적 효과를 내기 때문.
그 결과 6개월 동안 약 100명이 신규취업에 성공했다.
공단 관계자는 “연간 총 18억원의 가계경제·지역경제 활성화를 기대할 수 있을 것”이라며
“국민연금 가입과 연계해 국민연금 사각지 대 해소에도 크게 기여할 것”이라고 말했다.
건강보험공단은 빅데이터를 활용해 국민건강을 돌보고 있다.
누구나 `건강인` 홈페이지에 접속해 마이헬스뱅크 서비스를 클릭하면
지난 10년간의 국가건강검진 결과와 1년간의 진료·처방 약물 내역을 볼 수 있다.
흡연과 식습관, 운동습관 등 나만의 건강기록 확인과 이를 기초로 한 건강상태 진단도 가능하다.
건보공단은 이를 발전시켜 날씨와 환경 상태를 결합한 빅데이터 플랫폼도 구상 중이다.
기온이 뚝 떨어질 때 위험군에 속하는 뇌졸증 환자들에게 상태가 악화할 수 있음을 알려주는 서비스다.
하지만 시범사업 실시 이후 진전을 못하고 있는 상태다. 건보공단 관계자는
“개인별 서비스를 확대하려면 체계적인 사후관리가 필요해 다각적으로 시도하며 방법을 찾아가고 있다”고 말했다.
◇빅데이터 플랫폼 `혜안` 가입 공무도 10만 넘어
아울러 올해부터 탈세 추적에도 빅데이터가 활용된다.
국세청은 이르면 올 4월 중으로 빅데이터센터를 출범한다.
납세정보와 세무조사 결과 간의 상관관계를 빅데이터를 통해
분석해 탈세가 자주 발생하는 기업의 특징들을 파악할 계획이다.
최근 증가하는 QR코드 간편결제, 블로그·SNS 등 전자적 상거래에서의 세금 탈루 유형도 빅데이터로 분석하고
AI를 활용한 탈세 위험 예측모델을 만들어 체계적 세원 확충 방안을 마련한다는 방침이다.
이처럼 과거 경험과 직관에 의존하던 행정서비스가 빅데이터에 기반한 스마트 행정으로 바뀌고 있다.
정부는 작년부터 데이터 경제로의 전환을 강조하며 정책 드라이브를 걸면서
각 부처에서 국민 실생활과 밀접한 분야에 다양한 빅데이터를 활용하고 있다.
지난 13일 문재인 대통령이 부산을 찾아 강조한 스마트시티도 교통·주거·치안·보건 등
생활 각 분야에서 축적된 빅데이터를 사물인터넷(IoT)과 인공지능(AI)에 결합한 형태다.
범정부 빅데이터 공통기반 플랫폼인 `혜안(慧眼)`에 가입한 공무원도 지난해 10만명을 넘었다.
중앙부처·지자체의 일반직 공무원이 약 35만명임을 고려하면
빅데이터를 통해 국민들의 숨은 수요를 찾아 행정서비스를 발굴하는 것이 일반화됐다고 볼 수 있다.
서보람 행안부 공공데이터정책과장은 “행정기관이나 공공기관에서 어떤 결정을 할 때
지금까지는 주먹구구식으로 결정됐다”며 “앞으로는 모든 행정체계가 데이터를 기반으로 바뀔 것이다.
행정 전반에 전면적 혁신이 일어날 것”이라고 전망했다.
정부의 데이터 경제 활성화 의지는 예산 투입에서 확인 할 수 있다.
올해 전년보다 4배 이상 증액한 1787억원을 투입한다.데이터플랫폼과 센터를 구축하는데 743억원이 배정됐다.
데이터를 생산·구축하는 ‘빅데이터 센터’ 100곳을 개소하는 데 459억원을 지원하고
금융, 환경 등 분야별 데이터를 공유하는 플랫폼을 구축하는 데는 270억원을 투자할 계획이다.
데이터 소유 기업에 판로를 열어주면서 데이터 구매·활용·가공이 필요한 중소기업과 벤처에는
구매와 가공비용을 지원하는 데이터바우처 사업에도 600억원이 배정됐다
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