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오피니언 사설

경주시 관광·유동인구, 빅 데이터 분석 스마트 행정 구현한다

세명일보 기자 입력 2018.11.26 18:56 수정 2018.11.26 18:56

빅 데이터(big data)란 기존 데이터베이스(database)관리도구의 능력을 넘어선다.
대량의 정형에서 데이터베이스 형태가 아닌, 비정형의 데이터 집합조차도 포함한 데이터가치를 추출하여, 결과를 분석한다. 빅 데이터 기술의 발전은 다변화된 현대 사회를 더욱 정확하게 예측한다. 개인화된 현대 사회 구성원마다 맞춤형 정보를 제공, 관리, 분석이 가능하다. 빅 데이터는 정치, 사회, 경제, 문화, 과학기술 등 전 영역에 걸쳐서, 사회와 인류에게 가치 있는 정보를 제공한다. 지난 4월 행정안전부에 따르면, 2013∼2017년 중앙행정기관과 산하 공공기관 43개, 지자체 243곳에서 추진한 빅 데이터 분석사업은 모두 782건에 달했다. 2013년도엔 12건에 불과했다. 이듬해는 67건으로 늘었다. 2015년 116건, 2016년 140건으로 소폭 증가했다. 지난해 447건으로 급증했다. 전체 사업 중 지자체 주도 사업이 472건으로 가장 많았다.
경주시도 이와 같은 시대적인 발걸음에 따라, 빅 데이터 분석으로 행정접목의 첫 발을 뗐다. 경주시가 사회 전반의 빅 데이터 활용 가능성 및 수요도가 높아져, 지역 관광 및 경제 활성화 관련 정책 추진의 기초 정책 자료로 활용코자, ‘경주시 유동인구 빅 데이터 분석 용역’을 진행했다. 경주시는 지난 9월 신·구 관광명소로 대표되는 동부사적지와 황리단길과 주요 축제인 벚꽃축제와 화랑대기 기간 전체 유동인구 유입현황 및 행태를 2017년과 2018년도 경주시 전체 유동인구 유입현황 등 크게 3가지 내용에 대한 빅 데이터 분석을 의뢰했다. 지난 23일 대회의실에서는 ‘경주시 유동인구 빅 데이터 분석 용역’의 중간 점검을 위한 보고회가 열렸다. 주낙영 시장이 주재했다. 고려대학교 산학협력단 이영환 교수의 발표로 진행됐다. 중간보고회에는 주무부서인 미래사업추진단을 포함한 8개 실무부서와 경주시 미래발전자문위원, KT 빅 데이터사업지원단 관계자 등 30여명이 참석했다.
용역을 담당한 KT 빅 데이터 사업지원단의 분석에 따르면, 지난해 ‘4천만 명 유동인구가 경주를 찾아, 5천400여억 원을 소비’했다. 지난해 대표 관광명소인 동부사적지에는 91만여 명, 황리단길에는 50여만 명이 방문했다. 황리단길은 올해 9월 기준으로 69만여 명이 찾았다. 전년대비 월평균 85% 가량 크게 증가했다. 벚꽃축제 기간인 4월과 화랑대기 축구대회 기간인 8월에는 유동인구 수가 특별히 증가해, 경주시 대표축제의 효과를 입증했다. 화랑대기 기간인 8월에는 월별 소비지출이 600억 원 정도로 최고치를 기록했다.
경주를 찾는 유동인구의 유형을 보면, 여성(44.3%)보다는 남성(55.7%), 20대~50대의 가족단위 방문객(80.4%)이 주류였다. 방문 내국인의 40% 정도가 1일 이상 경주에 체류했다. 4월~5월, 7월~8월, 10월에 유동인구의 수가 늘어났다. 동절기인 11월~3월에는 감소했다. 이번 빅 데이터 분석에는 KT통신사 LTE 시그널 데이터를 활용한 위치 정보와 BC카드 소비 데이터와 SNS 자료가 활용됐다. 좀 더 자세한 분석이 이뤄질 최종 보고회는 분석결과에 따른 정책방향이 제시될 예정이다. 빅 데이터를 활용한 스마트 행정의 새로운 경주의 미래가 기대된다.
주낙영 시장은 관광분야에 중점을 둔 이번 분석에서 교통, 산업, 경제, 생활환경 등 행정 전반에 걸쳐 빅 데이터 분석을 확대 적용해 나가겠다고 밝혔다. 이 같은 분석은 과거사이다. 이제부턴 경주시라는 특화된, 현재를 주춧돌로 삼아 미래까지를 내다보는 빅 데이터를 활용해야한다.
스마트행정은 어디까지나 지금이나 미래까지도 스마트행정으로 갈 땐, 시민들이 살기 좋고 관광인구의 증가에 따른 취업도 잘되는 지역이 될 때에, 인구도 비례적으로 증가한다. 이때부터 경주시는 경북도의 중심도시에서 한국의 대표 관광지로 거듭난다. 그러나 빅 데이터의 활용에 따른, 순기능이 아닌, 역기능인 위치정보·신용카드 등 개인 사생활의 정보가 노출된다면, 그땐 경주시는 끝장임을 명심해야한다.



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