[대전=충청종합신문] 김백수 기자 = 대전정보문화산업진흥원 세미나1실에서 대전시빅데이터위원과 관계 공무원 등이 참석한 가운데 ‘지능형 도시재생정책 지원시스템’구축 사업 착수보고회를 개최하고 있다. (사진제공=대전광역시청)

[대전=충청종합신문] 김백수 기자 = 대전광역시는 14일 오후 3시 대전정보문화산업진흥원 세미나1실에서 대전시빅데이터위원과 관계 공무원 등이 참석한 가운데 ‘지능형 도시재생정책 지원시스템’구축 사업 착수보고회를 개최했다고 밝혔다.

지능형 도시재생정책 지원시스템은 4차산업혁명 핵심기술인 빅데이터를 활용해 맞춤형 정책을 개발하고 시민 서비스를 개선하기 위한 시스템이다.

이 사업은 과학기술정보통신부 주관 ‘정보통신기술(ICT)기반 공공서비스 촉진사업’ 공모사업에 85개 과제 중 지자체에서는 유일하게 대전시가 선정돼 국비 10억, 시비 5억을 매칭해 추진하는 사업이다.

지능형 도시재생정책 지원시스템은 정부의 ‘과학기술 발전이 선도하는 4차 산업혁명’ 목표 달성을 위해 최신기술을 활용한 체감형 공공서비스 혁신과 전국 확산 모델 개발을 위해 추진됐다.

시는 도시재생사업 추진 시 정책수립관련 이해관계자와 지역주민에게 객관적이고 종합적인  정보를 제공해  행정신뢰도를 높이고  일관성 있는 행정추진을 위해  이 사업을 시작했다.

대전시가 보유한 행정데이터, 통신사 유동인구, 카드사 매출정보 등 관련실과와 협업체계를 가동해 최적의 데이터 분석설계로 대전시 맞춤형 도시재생 모델개발에 집중한다는 전략이다.

이 시스템은 도시 현 상황을 대표할 수 있는 인구, 주거환경, 생활안전 등 주제별 6개 영역 지수화 서비스 개발과 정보수집 연계기능 개발, 인공지능 기술을 활용한 도시재생 예측모델을 제시한다.

인구지수 개발은 연도별 인구변화 추이, 인구이동, 소멸위험지수 변화 등 행정동/격자 단위 장래인구 추계 예측모델 개발과 소멸위험 지역 분석 등 도시재생 전략 수립 시 중요한 지표로 활용된다.

사업체 및 종사자 변화율, 실업률, 공실, 소비매출 지표 등을 활용해 주요 상권영역과 쇠퇴지역을 분석해 소상공인 정책에 반영하는 등 시민 체감형 경제지수 개발에 중점을 두고 있다.

또한 교통사고, 화재, 범죄발생빈도 등 시민 생활안전과 주거환경 관점에 따른 지수들을 적용해 안전사고 취약지역, 치안 / 안전시설 접근성 등 시민이 안전하고 행복한 도시 만들기에 정책지원 할 수 있는 빅데이터 시스템을 구현할 방침이다.

특히 인공지능 알고리즘을 적용한 도시재생, 생활환경, 지역안전, 장래인구 추이, 상권생애주기 진단 모델 등 5개의 진단·예측모델을 제시하는 것으로 지자체에서 처음 시도되는 만큼 위험요인도 따르지만 딥러닝 기반의 실험적인 시도로 유의미한 결과를 낸다면 전국 지자체 시범사례로 확산·보급할 계획이다.

이 사업이 완료되면 행정경험이나 직관이 아닌 객관적 데이터 기반의 빅데이터 통계 활용이 가능하고 점차 쇠퇴해지는 지역을 지능적으로 파악·진단해 새로운 도시재생 진단모델을 예측함으로써 탄력적이고 시의성 있는 과학행정 기반을 다질 것으로 기대된다.

대전시는 시장약속사업으로 2018년도부터 ‘빅데이터 플랫폼 구축’을 추진하고 있으며 인공지능 기술 분야로 확대하기 위해 행정분야별 데이터 수집대상의 확대 발굴과 대시민 서비스를 위해 활용 가능한 데이터셋 개방을 적극 추진한다고 밝혔다.

대전시 빅데이터위원회는 이번 사업을 계기로 딥러닝 기반의 인공지능 개발·활용에 적극 동참할 수 있는 발판을 마련하고 대전시가 4차 산업혁명 특별시로 거듭나기를 바란다는 의견을 모았다.

이 사업은 6개월의 개발기간을 거쳐 대전시청 내 도시재생사업 담당부서, 소상공인정책 담당부서, 교통안전시설 담당부서, 소방방재 담당부서 등 다양한 부서에서 활용 가능한 빅데이터를 제공할 예정이다.

이와 더불어 시민들에게도 지역현황에 대한 빅데이터 제공 사이트를 개방해 민관 협업체계를 구축해 나갈 예정이다.

대전시 관계자는 “지속적으로 공공데이터 발굴 및 빅데이터 구축을 확대 추진할 계획”이라며 “딥러닝 기반의 빅데이터 융합 정책지원으로 행정의 신뢰도 향상을 가져올 것”이라고 기대감을 나타냈다.

김백수 기자  bsk7294@naver.com

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