데이터 기반의 도시 혁신 및 지역별 산업·혁신 공간의 특성과 발전 전략 doc_id CNTS-00118875569_7

현재 남양주시는 공공데이터를 사용하는 5개 과제와 사물인터넷(IoT) 센서에서 수집된 데이터를 사용하는 5개 과제로 구성된 10대 우선 추진 과제를 선정하여 시정 활동 개선을 위한 데이터 분석을 시도하고 있다. 선정된 과제들은 시민들의 삶에 밀접한 관계가 있는 교통, 건강, 안전 부문에 집중하고 있으며, 데이터 분석결과를 시정에 반영하고 있다. 남양주시 공무원들의 데이터에 대한 인식을 변화시키기 위해, 남양주시 각 부서의 6-7급 공무원들을 대상으로 1일 교육훈련 프로그램을 운영하고 있다. 데이터에 대한 이론 수업과 실습으로 구성되며, 각 부서의 해결 과제를 발굴하고 이를 실습하는 방식으로 진행되고 있다. 이 과정을 통해 각 분야 담당 공무원들이 데이터와 관련하여 다음과 같은 문제 인식을 가지도록 교육하고 있다. 첫째, 문제 해결에 데이터가 어떻게 이용될 수 있는가? 둘째, 문제를 해결하려면 어떤 데이터가 필요한가? 셋째, 데이터를 어떻게 만들어야 하는가? 넷째, 데이터를 이용하면 어떤 문제들을 해결하는 것이 가능한가? 강남구의 업종 특성과 비교할 때 유성구는 제조업 기반의 특성이 더 강하게 나타나고 있다. 분 당구는 강남구만큼 비제조업 특성이 강한 것은 아니지만 사업체 수로는 비제조업 기술업종의 수가 더 많다. 분당구에는 판교테크노밸리 이외 기업 집적지로 성남시장이 지정한 일반산업단지가 있는데 여기 주 입주업종이 전자부품과 의료, 광학기기로 첨단기술업종에 해당하는 영역이다. 대덕연구개발특구는 7,682㎡의 산업시설구역을 보유한 국가산업단지이기 때문에 유성구와 분당구에는 제조업 기반 기술업종이 입지할 공간이 마련되어 있어 이런 기술업종 분포 특성을 나타내고 있다. 면적이 제일 넓은 유성구의 창업지원시설 수가 제일 작으며, 강남구에는 유성구보다 약 4배가 많은 창업지원시설이 있다. 강남의 창업지원시설은 테헤란로를 따라 밀도 높은 분포를 보이고 있다. 강남구에는 창업지원시설 중 창업투자회사가 많은데 비해 분당구는 판교테크노밸리에 입주한 기업집적시설이 많은 편이다. 유성구는 다른 지역에 비해 창업보육센터가 많은데 대학이나 연구소가 타 지역보다 많기 때문이다. 대덕특구에는 KAIST, 충남대, 한밭대 등 대학이 많이 있으며 학원도시로 출발할 만큼 우리나라 과학기술분야 정부출연연구소 대부분이 입지해 있다. 강남의 경우는 강남권 개발 이후 기업 본사나 정보통신기업들이 많이 존재하였고 상권과 주거가 복합적으로 발달한 전형적 도심이었는데 최근 몇 년간 스타트업과 지원기관이 집중적으로 발달하면서 자생적으로 성장하게 된 곳이다. 우리나라 창업1세대들이 벤처캐피털로 활동하며 이들이 운영하는 창업지원기관에서 다양한 네트워킹이벤트가 지속적으로 개최되어 자연스럽게 스타트업 네트워크가 생겨나고 있다(제4장 제2절 참조). 정부 창업정책에 따라 창업지원기관과 스타트업에 혜택이 주어지고 있지만 강남의 주요 동인은 강남 지역에서 활동하는 액셀러레이터라고 할 수 있다. 판교테크노밸리는 90년대 계획 당시 중앙정부의 수도권과밀화정책과 성남시의 베드타운화 방향, 경기도의 자족도시성장 방향 등 다른 생각을 가진 여러 이해당사사자가 관련되어 있었다. 여기에 성남상공회의소와 산업단지관리공단 등이 의뢰한 발전방향 연구 등을 통해 학계 의견, 지역 주민 등이 참여하면서 이해 조정을 통해 첨단산업단지로서 현재 테크노밸리 조성 방향이 수립되었다. 이후 단지 조성과 이후 관리에서 경기도가 주도적 역할을 하고 있는데, 현재 경기도경제과학진흥원이 판교테크노밸리 관리 주체로 판교테크노밸리 입주기관에 대한 지원 사업을 수행하고 있다. 도시화된 기존 단지 유형으로 대표적 사례는 서울디지털산업단지라 할 수 있다. 금천구와 구로구에 걸쳐 있는 서울디지털산업단지는 1960년대 우리나라 최초의 산업단지로 조성되었던 구로공단의 주력산업 고도화 배경에서 도시형 첨단산업을 지향하며 변화된 사례라 할 수 있다. 서울디지털산업단지의 변화에는 지식산업센터 제도가 크게 기여하였다. 대덕연구개발특구는 우리나라 최초의 과학연구단지로 1970년대부터 조성되어 2000년대 전후로 산학연복합단지로 확대되었지만 그 사이 도시형 첨단산업이나 도시화 측면에서 획기적 공간 변화가 계획되지는 않았다. 본 연구에서는 도시형 혁신공간 측면에서 대덕특구를 검토하였고 공간구성과 사회구조측면에서 한계점과 가능성을 정리하였다. 대덕연구개발특구는 우리나라 최초의 과학연구단지로 1970년대부터 조성되어 2000년대 전후로 산학연복합단지로 확대되었지만 그 사이 도시형 첨단산업이나 도시화 측면에서 획기적 공간 변화가 계획되지는 않았다. 사회구조 측면에서 볼 때 대덕특구는 생성 초기부터 중앙정부 주도로 이루어지고 네트워크 확장이나 외부 자원의 동원이 이해의 주목적인 기관이 드물어 대덕특구 공동체로서 내부 구심점이 미약하다. 또한 사회관계를 맺을 수 있는 개인의 공간범위를 살펴봤을 때 대부분의 시간이 직장과 집, 그리고 자가용 안에서 이루어지고, 편의시설 등 일상이나 업무에 필요한 외부 공간도 자동차로 이동하는 거리에 존재하여 계획하지 않은 만남은 갖기 어려운 구조를 보인다. 이러한 사회구조 특성과 공간구성 특성이 상호작용하여 대덕특구의 이미지는 생동감이나 다양성, 개방감 및 관용성 등 도시적 공간의 이미지와는 더욱 거리가 먼 것으로 나타난다. 그러나 어느 지역보다 첨단과학기술이라는 타이틀에 적합하며 대덕특구 및 인근에 거주하고 있는 종사자가 많아 살아가고 일하는 곳으로서 공간의 변화가 일상의 만족도로 이어질 수 있는 대표적 지역이다. “대덕연구학원도시 건설의 기본계획을 (KIST에서) 수립하면서 세계 각국의 대표적인 연구단지의 건설 배경, 형태 및 운영 등을 조사연구하고 이를 우리나라 여건과 비교 검토하여 참고했다. 그러나 외국의 연구단지는 그 형성 배경에서 대덕과는 많은 차이가 있다. 일본의 쓰쿠바는 수도권으로부터 인구 및 시설의 분산이 건설의 일차적인 목적이었고, 미국의 트라이앵글 연구단지는 노스캐롤라이나 주의 지역발전, 그리고 소련의 노보시비르스크는 시베리아 개발이 단지건설의 직접적인 요인이 되었다... 이에 반하여 대덕은 그 건설이념을 국가발전을 위한 과학기술의 효율적인 개발과 이의 전국적 확산에 두고 처음부터 범국가적인 차원에서 건설을 입안한 연구단지였다. 때문에 그 입지는 우리나라 산업권에 대한 전국적 지원이 용이하도록 국토의 중심부에 위치하도록 해야 했다” 특히 수도권을 제외한 지방에 데이터 커뮤니티의 기반이 부재한 현실을 감안할 때, 각 지역에 입지한 대학의 학생들을 대상으로 공공데이터 관련 커뮤니티 참여나 동아리 활동을 지원하는 것이 그 첫걸음이 될 수 있다. 또한, 대부분 서울에 형성된 커뮤니티 활동을 타 지역으로 확산하기 위한 방안을 위해서는 Code for America의 운영 방식을 참고할 수 있다. Code for America는 일정 기간 동안 지방정부와 일할 개발 자들을 모집해서 파견하는데, 개발자들이 일정 기간 동안 San Francisco 본사의 공동 개발 공간에서 함께 일하며 네트워킹 이벤트, 연사 초청 세미나 등을 통해 비전과 일하는 방법을 학습하도록 한다. 이런 과정에서 알게 된 동료들은 개발자들이 각 도시에서 실제 프로젝트를 수행하면서 문제 해결에 도움을 받고 정보와 노하우를 공유할 수 있는 학습 네트워크 역할을 한다. 현재 남양주시 등 일부 지방정부에서 전문관 제도를 이용하여 데이터 분야 등 외부 전문가를 유치한 사례가 있다. 전문관 제도는 순환보직으로 전문성 확보가 어려운 문제를 극복하고자 전문 지식이 필요한 업무에서 장기간 전문성을 쌓을 수 있도록 한 것이다. 2015년 개정된 지방공무원 임용령에 따라 각 지방정부에서 ‘전문직위’를 지정하여 시행할 수 있게 되었으나, 일반 공무원들 사이에 장기간 동일 업무에 대한 선호도가 낮았고 이로 인해 지방정부에서 전문관 제도가 널리 활용되지 못했다. 데이터 기반 도시혁신의 첫걸음을 리드할 수 있는 외부 데이터 전문가를 지방정부에 유치하기 위해서 개방형 직위제와 전문관 제도 등을 활성화하고 인사 제도를 유연하게 개선하는 지원이 필요하다. 동시에 지방정부에 근무하는 데이터 전문가들이 외부 데이터 생태계와 정부를 연결하는 다리(Bridge) 역할을 할 수 있도록 지원이 필요하다. 외부 데이터 커뮤니티와 지속적으로 교류하고 이를 공공데이터에 대한 수요 발굴이나 데이터 기반 도시문제 분석 프로젝트로 발전시킬 수 있도록 외부 네트워킹 활동을 지원하는 것은 데이터 생태계 형성과 발전을 위한 첫걸음이 될 것이다. 데이터 처리와 사물인터넷 기술의 발전으로 새롭게 생성되는 데이터가 폭발적으로 증가하고, 데이터를 사적으로 전유하려는 기업들의 경쟁이 치열한 상황에서 전체 데이터 생태계를 건강하게 키우기 위해서는 정부가 광의의 공공데이터 개념을 정립하고 투명서(Transparency), 참여(Participation), 협업(Collaboration) 등 공공데이터 개방의 근본이 되는 원칙을 세우는 것이 출발점이라고 할 수 있다. 이런 관점에서 전자정부법, 국가정보화기본법, 공공데이터법을 포괄하는 ‘공공데이터 기본법(가칭)’ 을 제정이 필요하다고 판단된다. 한국의 데이터 생태계, 나아가 도시 차원의 데이터 생태계를 형성하고 활성화하기 위해서는 중앙정부와 지방정부에서 생성된 데이터뿐만 아니라 정부의 연구개발 재원이 투입된 연구 데이터, 그리고 민간부문의 데이터 중에 공공성이 있는 데이터까지 포괄하는 공공데이터 개념을 정립하여 공공성을 확보하고, 공공재로서 데이터의 개방과 활용, 관리 등에 대한 큰 틀을 세우는 제도적 기반이 필요한 시점이다. 도시형 혁신공간은 사람이 모이는 곳에서 혁신활동을 촉진하고 이를 통해 기업과 사람이 모이는 선순환 구조를 꾀할 수 있도록 도시기반에서 사람들의 만남과 순환이 활발한 지점을 중심으로 혁신공간을 조성해나가는 상향식 접근이 필요하다. 상향식 접근을 하게 될 경우 국가단위 계획에 따른 하향식 접근에 비해 지역 여건이나 혁신공간 수요에 대해 보다 탄력적으로 대응할 수 있고 특히 소규모 개별입지 형태로 접근할 경우 이미 도로, 거주공간, 편의시설 등 도시기반이 갖추어져있는 환경에 장소를 마련할 수 있다. 하지만 혁신클러스터 개발이라는 목적에서 도입된 상향식 제도에 의해 건축물이나 특정 구역으로 지정 받은 이후 지정 목적에 맞는 운영이나 성과 등이 미흡하여 지정이 취소되고 개발사업자의 경제적 부담이 과중되거나 세금혜택을 악용하여 정부의 재정 부담으로 작용하는 경우가 문제로 지적되고 있다.