지역경제 정책지원을 위한 플로우Flow 빅데이터 활용방안 연구

지역경제 발전과 관련된 해외사례로는 일본 내각부의 지역경제분석시스템 (RESAS), 일본 경제산업성의 지역활성화 지원 및 연구개발 사업, 미국의 HubCab 시스템, UN Global Pulse 프로젝트 등이 있다. 일본에서 인구 감소 및 과소화가 구조적으로 진행됨에 따라 지역경제 활성화를 위해 지자체가 지역의 현황과 실태를 정확하게 파악한 후 장래의 지역상을 객관적으로 예측함으로써, 지역의 실정과 특성에 맞는 자발적 정책수립과 수행이 시급한 과제가 되었다. 일본 내각부에서는 이를 지원하기 위해 중앙정부 차원에서 지역경제와 관련된 다양한 빅데이터(기업간 거래, 사람의 흐름, 인구동태 등)를 수집·제공하고, 알기 쉽게 분석 및 시각화해줄 수 있는 RESAS를 구축하였다. 구체적으로, RESAS란 빅데이터를 활용하여 각 지자체가 해당지역의 현황과 과제를 파악하고, 특성에 맞는 지역과제를 도출하여 ‘지방판 종합전략’을 수립하도록 도와주는 데이터 분석 시스템이다. 일본 경제산업성에서는 환태평양경제동반자협정(Trans-Pacific Partnership, TTP)로 인한 무역·투자 확대효과를 지방에 파급시켜, 지방창생으로 이어지게 하기 위해서는 기업의 해외진출 원활화, 외국인 소비확대, 농림수산업의 고부가가치화 등이 필요하며, 이를 위해 정보지원도구가 필요함을 강조하고 있다. 경제산업성은 기업간 거래 및 인바운드 관련 데이터 등을 집약하여 시각화 한 ‘RESAS’에 해외진출기업 데이터, 일본진출 외국기업 데이터, 외국인 관련 데이터, 농림수산업 관련 데이터를 확충하고 분석·시각화 기능을 확장하고자 한다. 이를 통해 지자체의 정책과제 도출을 지원할 뿐만 아니라 지역 민간사업자의 생산성을 향상하고 신규 비즈니스를 창출하도록 촉진하여, TPP 효과의 지방파급을 극대화하고자 한다. TTP 효과의 지방파급과 더불어 일본 경제산업성에서는 빅데이터와 분석기술을 활용하여 지역경제에 관한 새로운 지표를 개발하고자 한다. 경제산업성은 기존의 대략적 속성(산업별, 지역별 등) 단위로 공표하는 정부통계, 업계통계 및 정성적 자료(기업 인터뷰 정보)만으로는 거시적·미시적 경제정세·경기현황 파악에 한계가 있으며, 급변하는 경제환경 변화에 대응이 어렵다고 판단하였다. 기존 경제지표를 보완하기 위해, 경제산업성에서는 최신의 IT기술을 통해 생산되는 다양한 빅데이터를 활용하고자 한다. 특히 빅데이터와 새롭고 신속한 ‘Now-casting’, ‘Forecasting’이 가능한 각종 분석기법을 융합하여 거시적, 미시적 경제지표를 새로이 개발할 계획이다. 구체적으로 소셜미디어의 대규모 데이터를 분석하여 경기 및 경기체감에 관한 지표를 개발하고, 기업간 거래정보에서 기업간 자금흐름 추계모델 및 기업기반의 산업연관표를 구축하고자 한다. 이러한 연구개발의 성과는 민간의 마켓팅 및 입지 전략 수립을 지원하고 생산계획의 최적화를 가능하게 하여 일본의 기업구조 개혁에 크게 이바지할 것으로 기대하고 있다. 지방창생을 목적으로 한 빅데이터 활용을 강조하고 있는 일본과 달리, 미국에서는 공유경제 부문에서 플로우 빅데이터 활용사례가 등장하고 있다. 대표적인 예가 미국 MIT의 Senseable City Lab에서 개발한 택시공유체계인 HubCab이다. HubCab은 택시이동 흐름에 대한 빅데이터를 수집하여 택시 공유 및 동승체계 개발 등에 필요한 정보를 제공한다. 대상 도시는 뉴욕이며 2011년 운행 택시 13,500대의 승객 승하차 위치정보 1.7억 건으로 구성된 자료를 기반으로 택시 운행패턴을 공간적으로 분석하여, 택시 공유가 가능한 지점과 경로를 보여준다. 비록 HubCab이 정부 및 공공기관의 정책지원 사례는 아니지만, 택시 공유경로 및 공유에 따른 절감비용을 추정하여 알려주고 승차객의 하차지점을 통해 중첩 택시경로를 추출하여 ‘택시 함께 타기’ 등 의 공유경제활동을 지원하는 등 공익을 증대하고자 한다는 점에서 주목할 만하다. 교통관리와 관련하여 싱가포르, 프랑스 리옹, 미국 노스 캐롤라이나 주, 영국 런던 및 스위스 제네바의 활용사례가 있다. 싱가포르는 혁신적이고 지속가능한 스마트 모빌리티 해법 구현을 목적으로 Smart Mobility 2030 전략을 추진 중이다. 이 전략에서는 교통정보 제공, 여행자 경험 향상, 도로 안전성 및 보안성 개선 등을 위해 다양한 모바일 센서로 수집된 데이터를 분석하여 활용할 것을 강조한다. 현재까지 모바일 센서를 통해 수집되는 데이터를 이용하여 버스노선 개편, 승차가능 택시정보 제공, 통근자 대기 및 정차시간 감축할 수 있도록 열차 플랫폼 디자인을 개선하는 등의 성과를 달성하였다. 프랑스 리옹시는 교통수단별 실시간 통행자료를 센서 기반으로 수집하고 표준화하여 제공하는 플랫폼인 Optimod’Lyon을 구축해 도심 이동성 개선에 활용하고 있다. 구체적으로 리옹시 500여개 지점에서 측정하는 이동 데이터를 종합하여 관리함으로써, 매 6분마다 교통정보를 갱신하고 자동차, 자전거, 대중교통을 고려한 교통상황을 매시간 단위로 예측할 수 있게 되었다. 도시 및 지역 모니터링과 관련하여 브라질 리우 데 자네이로의 도시재난관리체계와 세네갈을 대상으로 한 UN 프로젝트가 있다. 브라질의 리우 데 자네이로 시에서는 자연재해로 인해 2014년 월드컵 및 2016년 올림픽 운영에 차질이 발생하지 않도록 시의 운영상황을 실시간으로 모니터링하는 도시 재난관리체계를 구축하였다. 이 시스템에는 시에 설치된 약 910여대 카메라 수집 영상, 실시간 버스 GPS 데이터, 실시간 날씨 데이터, 수자원 및 전력 사용량 데이터 등이 연계되어 있어, 재난발생시 다양한 빅데이터를 통합·분석할 수 있다. 2013년 UN Global Pulse, UN World Food Programme, Universidad Politechnica de Madrid에서 공동으로 갑작스런 대규모 인구이동과 같은 지역 이상패턴을 탐지하는데 이동전화 사용자료를 어떻게 활용할 수 있는지 검토하는 시험적 연구를 진행하였다. 이 연구에서는 아프리카 세네갈을 대상으로, 이동전화 자료를 토대로 지역주민들의 이동패턴 변화와 생계유지 여건변화가 어떻게 관련되어 있는지를 검토하였다. 빅데이터의 활용은 국가뿐만 아니라 국제기구에서 많을 관심을 기울이고 있다. 특히 UN에서는 Global Pulse 프로젝트를 통해 세계적 빈곤, 빈부격차, 환경문제, 지역 경제 침체 문제 등의 이슈를 해결하는데 빅데이터가 어떻게 도움이 될 수 있는지 다각도에서 검토하고 있다. 이러한 노력의 일환으로 UN Global Pulse 프로젝트 중 하나에서는 고용, 취업, 실업 등의 경제적 이유로 인한 지역간 인구이동 통계를 구글 검색 자료로 추정할 수 있는 검증하는 실험연구를 수행하였다. 이 연구의 대상지역은 호주 멜버른 시였는데, ‘워크비자’, ‘맬버른 일자리’ 등의 구직 관련 키워드를 이용한 검색자의 지역별 통계가 호주 통계청의 공식 이주통계와 상관성이 있는지를 살펴보았다. 즉, 구글검색 이력을 지역별 고용기회를 보여주는 대리지표를 활용할 수 있는지를 분석한 것이다. 그 결과 통계청의 공식자료로는 파악할 수 없었던 특정 지역에 관한 실업자 수, 저수준 고용자 비율 등의 정보를 추출하는데 구글 검색이력이 유용하고, 이들 빅데이터는 지역의 실업대책 수립에도 활용할 수 있을 것으로 평가하였다.