오산시는 국내 최초로 인공지능(AI) 알고리즘을 활용한 빅데이터 분석을 통해 정주성 개선에 영향을 미치는 요인을 과학적으로 증명하고 그 결과를 바탕으로 도시 내 11개 정주성 개선 가능지역을 도출했다고 1일 밝혔다.
시는 관련 빅데이터 분석 결과 과거 10년간 정주성과 교육 및 돌봄시설(어린이집, 초중고, 경로당 등)의 상관성이 87% 이상인 것으로 분석돼 교육 및 돌봄시설 확충이 정주성 개선 효과가 있다는 사실을 국내 최초로 통계적으로 증명했다고 설명했다.
시는 지난달 30일 시청 상황실에서 곽상욱 오산시장을 비롯해 실무부서 부서장 및 담당자가 참석한 가운데 ‘2020년 오산시 빅데이터 분석 사업’ 완료보고회를 열고 빅데이터 분석사업의 완료보고 및 행정에의 활용 방안 등을 논의했다.
이번 빅데이터 분석 사업은 지난 7월부터 5개월간, 오산시와 빅데이터 분석 전문기업인 (주)아인스에스엔씨가 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.
시는 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 모두 704개 데이터를 구축했다.
특히 과거 10년간 정주성과 교육 및 돌봄시설(어린이집, 초중고, 경로당 등)의 상관성을 주요 빅데이터를 뽑아 분석한 결과 87% 이상의 상관성이 있다고 분석됐다. 이에 따라 현재 오산시가 집중 추진하고 있는 교육 및 돌봄시설 확충이 정주성 개선 효과가 높다는 사실을 국내 최초로 통계적으로 증명했다.
시는 10년간 가구수 34.4% 증가, 가구전출률 22.7% 감소, 정주기간 59.1% 증가했으며, 초등학생 이하 자녀를 둔 월소득 400만-500만원인 30대 가구(30대 자녀가 있는 중산층)의 정주성이 높아지고 있다는 사실을 파악할 수 있었다.
곽 시장은 “지난 10년간 펼쳐온 교육 및 돌봄정책이 정주성 개선에 기여했다는 사실을 이번 AI 알고리즘을 활용한 빅데이터 분석을 통하여 과학적으로 증명된 만큼 앞으로도 지역별로 교육 및 돌봄 등 정주성 개선 정책을 지속적으로 추진할 생각”이라고 말했다.
