국내 최초, '2020년 오산시 빅데이터 분석사업' 완료 보고회 개최

거주 및 소득 수준 교육 돌봄 등 총 704개 데이터 구축해 분석

AI 알고리즘 맵 구성해 정주성 개선 가능 11개 소구역 도출

오산시(시장 곽상욱)가 국내 최초로 인공지능(AI) 알고리즘을 활용한 빅데이터 분석을 통해 정주성 개선에 영향을 미치는 요인을 과학적으로 증명하고 그 결과를 바탕으로 도시내 11개 정주성 개선 가능지역을 도출했다.

특히 관련 빅데이터 분석 결과, 과거 10년간 정주성과 교육 및 돌봄시설(어린이집, 초중고, 경로당 등)의 상관성이 87% 이상인 것으로 분석되어, 교육 및 돌봄시설 확충이 정주성 개선 효과가 있다는 사실을 국내 최초로 통계적으로 증명했다.

시는 지난달 30일 시청 상황실에서 곽상욱 시장을 비롯해 실무부서 부서장 및 담당자가 참석한 가운데 '2020년 오산시 빅데이터 분석 사업' 완료보고회를 개최하고 빅데이터 분석사업의 완료보고 및 행정에의 활용 방안 등을 논의했다.

이번 빅데이터 분석 사업은 지난 7월부터 5개월간, 오산시와 빅데이터 분석 전문기업인 ㈜아인스에스엔씨(대표이사 양영진)가 참여해 정주성, 오색전 및 오색시장 활성화, 어린이 감염병 예방 등의 빅데이터 분석과제를 수행했다.

이번 사업에서는 빅데이터 분석의 정확도 및 신뢰성 확보를 위해 통계청의 가계동향조사, 가계금융복지조사 설문조사 데이터, 국토부의 공동주택정보 등 공공데이터를 분석 데이터에 녹여 활용했다.

이를 통해 △가구구성형태, 취업인구수 등 가구 구성 특성 133개 항목 △가구별 소득과 주거비, 사교육비 등 소비지출 147개 항목 △가구별 금융자산 및 부동산투자성향 등 경제심리 등 214개 항목 추계 데이터 △교육 및 돌봄시설 관련 79개 항목 △인허가 사업체 131개 항목 등 총 704개 데이터를 구축했다.

특히 과거 10년간 정주성과 교육 및 돌봄시설(어린이집, 초중고, 경로당 등)의 상관성을 주요 빅데이터를 뽑아 분석한 결과, 무려 87% 이상의 상관성이 있다고 분석되어, 현재 오산시가 집중 추진하고 있는 교육 및 돌봄시설 확충이 정주성 개선 효과가 높다는 사실을 국내 최초로 통계적으로 증명했다.

오산시는 10년간 가구수 34.4% 증가, 가구전출율 22.7% 감소, 정주기간 59.1% 증가했으며, 초등학생 이하 자녀를 둔 월소득 4-5백만원인 30대 가구(30대 자녀가 있는 중산층)의 정주성이 높아지고 있다는 사실을 파악할 수 있었다.

지역별 가구의 생활권(격자 1Km, 반경 500m)내 교육 및 돌봄시설에 따른 정주성 결정 요인을 AI 알고리즘으로 도식화해 분석한 결과(R² 0.70), 정주 기간은 국공립어린이집, 경로당, 공원, 교육시설 등에 따라 결정된다는 사실을 파악할 수 있었다.

또 AI 알고리즘의 정주성 결정 도식화 맵을 분석해 정주성 개선 가능 지역을 전 가구 관점, 취학전 자녀 보육 가구 관점, 초등생 보육 가구 관점 등으로 총 11개 소구역(격자 1Km)을 도출했다.

곽상욱 오산시장은 "지난 10년간 펼쳐온 교육 및 돌봄정책이 정주성 개선에 기여하였다는 사실을 이번 AI 알고리즘을 활용한 빅데이터 분석을 통하여 과학적으로 증명된 만큼 향후에도 지역별로 교육 및 돌봄 등 정주성 개선 정책을 지속적으로 추진할 생각이다"면서, "머물고 싶은 오산시, 찾아오고 싶은 오산시를 만들기 위해 다양한 노력을 기울일 것"이라고 밝혔다.
오산=이인국 기자 kuk15@