오산시 AI빅데이터 분석, 국내 첫 정주성 개선요인 도출

교육ㆍ돌봄시설 확충

오산시가 국내 최초로 인공지능(AI) 알고리즘을 활용한 빅데이터 분석을 통해 정주성 개선에 영향을 미치는 요인을 과학적으로 증명하고 이를 바탕으로 11개 정주성 개선 가능지역을 도출했다.

특히 관련 빅데이터 분석 결과, 과거 10년간 정주성과 교육 및 돌봄시설 상관성이 87% 이상인 것으로 분석돼 교육ㆍ돌봄시설 확충이 정주성 개선효과가 있다는 사실을 증명했다.

시는 지난달 30일 상황실에서 곽상욱 시장을 비롯해 실무 부서 부서장과 담당자가 참석한 가운데 ‘2020년 오산시 빅데이터 분석사업’ 완료보고회를 열고 빅데이터 분석사업의 완료보고 및 행정에의 활용방안 등을 논의했다.

지난 7월부터 5개월간 오산시와 빅데이터 분석 전문기업인 ㈜아인스에스엔씨가 참여해 정주성, 오색전 및 오색시장 활성화, 어린이 감염병 예방 등의 빅데이터 분석과제를 수행했다.

이번 사업에선 빅데이터 분석의 정확도 및 신뢰성 확보를 위해 통계청의 가계동향조사, 가계금융복지조사 설문조사 데이터, 국토부의 공동주택정보 등 공공데이터가 분석 데이터에 녹여졌다.

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 돌봄 시설 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 분석돼 현재 오산시가 집중 추진하고 있는 교육 및 돌봄 시설 확충이 정주성 개선 효과가 높다는 사실을 국내 최초로 통계적으로 증명했다.

시는 10년간 가구 수 34.4% 증가, 가구전출률 22.7% 감소, 정주 기간 59.1% 증가했으며, 초등학생 이하 자녀를 둔 월소득 400만∼500만원인 30대 가구(30대 자녀가 있는 중산층)의 정주성이 높아지고 있다는 사실을 파악했다.

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

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

곽상욱 시장은 “지난 10년간 펼쳐온 교육 및 돌봄 정책이 정주성 개선에 기여했다는 사실이 이번에 과학적으로 증명된 만큼 앞으로 지역별로 교육 및 돌봄 등 정주성 개선 정책을 지속적으로 추진하겠다”고 밝혔다.

오산=강경구기자