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CIO 어워드 2013 | "앞으로 모든 시 정책에 빅 데이터 활용한다" 서울시 김경서 정보기획단장

2013.12.03 박해정  |  CIO KR
한국IDG가 오는 12월 4일 서울 리츠칼튼호텔에서 ‘IT Leader’s Summit - The Year Ahead 2013’을 개최한다. 이 행사에서 올해의 CIO를 수상하는 서울시 김경서 정보기획단장을 만나 빅 데이터 구축 프로젝트에 대해 들어봤다.

서울시가 빅 데이터를 이용해 심야 버스 노선을 정했다. 국내 기업들 사이에서 빅 데이터는 큰 관심사지만 아직 이렇다 할 성공사례가 나오지 않았고, 성공사례가 있다 해도 핵심 경쟁력이라서 선뜻 공개하지 않은 시점에서 서울시가 시 정책에 빅 데이터를 활용했다고 발표했다. 김 단장은 “심야버스 노선을 정하는데 빅 데이터를 활용한 것은 시작에 불과하다”며 “앞으로 서울시의 많은 행정이 빅 데이터 기반으로 바꿀 것”이라고 밝혔다. 다음은 김 단장과의 일문일답이다.

CIO KR : 심야 버스 노선을 정하는데 빅 데이터를 활용하게 된 배경은 무엇인가?

김경서 정보기획단장(이하 김 단장) : 서울시는 빅 데이터를 활용하기에 좋은 도시다. 그 이유는 크게 3가지다.

첫 번째, 리더십이 매우 중요한데, 시장님이 빅 데이터의 중요성을 잘 알고, 데이터를 적극적으로 시정에 활용하고자 하는 의지와 아이디어가 많으시다. 시장님의 이런 생각을 우리가 따르다 보니 도움이 되었다. 서울시는 빅 데이터나 IT에 대한 전반적인 리더십들이 매우 강하다.

두 번째, 서울시는 빅 데이터를 하기 적합한 환경이다. 세계 어느 곳을 보아도 서울시만큼 it인프라가 잘되어 있는 곳이 없다. 시민들이 스마트폰을 많이 사용하고 와이파이존, 3G, 4G 등 모든 환경들이 우수하다.

세계의 유수의 기업들이 서울시를 베타테스트 지역으로 삼고 있으며, 아주 긴박하게 돌아가는 스마트 IT환경이 갖춰져 있기 때문이다. 예를 들면 심야버스 노선을 만들 때에도 기지국의 위치가 매우 중요한데 서울시만큼 기지국 위치가 조밀하게 나와 있는 곳이 없다. 조밀하게 나와 있다는 것들은 사용자들이 위치정보를 100미터 200미터 내의 오차 안에서 뽑아낼 수 있다는 것을 뜻하며 그만큼 좋은 환경을 가진 데가 없다. IT 인프라뿐만 아니라 교통정보 같은 데도 서울만한 도시가 없다.

세 번째는 서울시는 빅 데이터를 통해 시민의 목소리를 듣고자 한다. 서울시는 트위터나 블로그에 있는 데이터를 분석해서 시민들의 목소리를 굉장히 많이 듣는다. 다산콜센터만 해도 작년에 걸려왔던 정보가 60만 건이 되는데, 그것도 다 분석을 해보면 시민들의 목소리를 들을 수 있다.
이런 새로운 것들을 자꾸 시도하는 이유는 시민들의 요구사항을 우리가 듣기 위함이고 시민의 참여와 공유라는 시정철학에도 맞는다. 서울시에서의 빅 데이터는 직접 민주주의로 가는 다른 SNS라 생각한다.

정리하면 첫 번째는 시장님의 리더십, 두 번째는 IT와 교통의 첨단 인프라, 세 번째는 시민이 함께 해나가는 문화가 만들어지는 과정 속에서 자연스럽게 좋은 결과가 있었다고 생각한다.

서울시는 이렇게 좋은 조건을 갖추고 있기도 하지만 그만큼 문제도 많다. 문제라는 것은 서울시민들이 느끼는 불편이나 불만인데, 대표적인 것이 심야버스다.

심야버스의 노선을 정하는 것은 그리 간단한 게 아니다. 야간 이동패턴에 대해 조사한 자료도 없는 상태였다.

이른바 올빼미버스라고 하는 밤 0시부터 5시까지 운행하는 심야버스는 시민들의 제안에서 시작됐다. 그렇다면 어떻게 이 버스의 노선을 정할까? 콜럼버스의 달걀보다 더 간단한 아이디어를 이용했다.

우선, 서울시는 시 전역을 지름 1km의 1,252개 구역(셀)으로 나눠 심야시간인 0시부터 5시까지의 약 30억건의 KT 통화량 통계데이터에 대해 유동인구 밀집도를 분석하고 이를 시각화했다. 이들 중에서는 야간 근무를 하는 경우도 있겠지만 대부분은 집에 가야 하는 사람들이다.

30억건의 통화량 통계데이터를 분석해 청구지 주소에서 크게 벗어난 사람들을 잠재적인 심야버스 수요자로 파악했다. 택시의 경우 승하차 정보가 있기 때문에 통화량 정보와 택시 승하차 정보를 검증했다. 그 결과 유동인구 밀집지역 상위 10개 중 7개는 겹치는 것으로 나타났다.

시각화한 유동인구를 노선별, 요일별로 패턴을 분석해 심야버스 노선을 최적화했다. 그 다음 분석된 유동인구 데이터를 정류장 단위로 통행량을 산출한 뒤 이를 선굵기로 표현하여 요일별 배차간격 조정에 활용할 수 있도록 했다.

도시교통본부와 함께 유동인구 검증 시뮬레이션을 통해 노선을 일부 변경했다. 심야버스다 보니 경로를 조금 돌아가도 운행시간이 크게 차이 나지 않는다. 가령 사평로 자이아파트에서 좌회전하지 않고 그보다 먼저 좌회전해 다시 나오는, 조금 돌아가는 노선을 택해 더 많은 유동인구를 확보할 수 있었다. 버스가 신호를 한 번 더 받겠지만 야간 시간대로 막히지 않아 전체 운행시간에는 큰 차이가 없어서 시민들도 불편하게 생각하지 않았다.

CIO KR : 통화 데이터와 위치 정보를 분석했다고 하는데, 개인정보 유출에 대한 우려는 없나?
김 단장 :
KT에서 유동인구 밀집지역을 파악할 수 있는 통화량 통계데이터를 서울시에 제공했다. 개인정보를 식별할 수 없는 통계데이터를 활용하여 심야버스 노선 수립과 같은 공익 목적으로 사용했다. 개인정보를 수집하지 않기 때문에 유출의 우려도 없다. 소비자들이나 시민들이 받아들이기에 회사가 내 정보 쓰는 것에 대해 불편하게 생각한다. 하지만 공익을 위해 공공기관이나 행정기관이 사용하는 것에 대해 동의를 하면 그 목적에 맞게 활용 할 수 있다.

빅 데이터가 기업의 핵심 경쟁력이기 때문에 기업은 성공사례를 공개하기 꺼려할지 모르지만, 공공기관은 아니다. 앞으로 빅 데이터를 활용한 정책 수립 사례와 불편 해소 사례들을 계속해서 공개할 계획이다.

공공기관에서 빅 데이터 리더십 가져야 하는 이유는 명확하다. 서울시가 빅 데이터로 풀어야 할 문제가 많기 때문이다. 모든 행정은 자료를 근거로 풀어야 하는데 그 핵심이 바로 빅 데이터다.

시민들의 일상을 돕는 게 정책이라고 생각한다. 빅 데이터 하면, 주로 소셜 미디어 데이터만 생각하는데 그렇지 않다. 광범위한 행정 데이터, 시계열 정형 데이터도 있고 이들을 결합해 정확한 분석 결과를 얻을 수 있다. 그리고 정확한 분석은 정확한 정책을 만들어 내도록 해준다.
 

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