교통 및 국토 분야의 빅데이터 활용 활성화를 위한 데이터 구축, 분석 체계, 정책적 활용 및 인식 전환의 중요성 doc_id PCY_201507230509038531_6

교통데이터를 개방하는 데 있어 데이터 수집체계와 필요한 데이터를 확보하는 것도 중요하지만 실제 잘 활용될 수 있는 기반을 마련하는 것이 그 이상으로 중요하다. 이를 위하여 2012년부터 제1회 OpenOASIS 교통데이터 활용공모전을 열고 있으며, 올해 제4회 공모전이 진행되고 있다. 공모전은 교통데이터에 대해 널리 알리고, 다양한 분야에서 교통데이터 활용인력을 확대하고 새로운 아이디어를 발굴하여 데이터 활용을 활성화하는 기틀을 만들고자 하는 것이다. 새로운 정책과 교통기술을 개발하고자 하는 논문분야, 교통데이터를 가시화하는 정보디자인 분야, 그리고 교통을 통한 국민생활 편의증진을 위한 앱 개발분야 등 3개 부문으로 진행되고 있다. 한편 2013년에는 교통정보플랫폼 포럼을 창립하여 전문가들 중심의 활용기반 활성화에 힘쓰고 있다. 대시보드는 전일 교통상황을 한눈에 알아볼 수 있도록 요약된 장표다. 정형보고서는 정해진 보고서 틀 안에서 생성단위, 일자, 시간, 공간 등 원하는 조회조건을 선택하여 조회함으로써 원하는 정보를 얻을 수 있는 보고서다. 현재 대전광역시에는 주제별로 78장의 정형보고서가 구축되어 서비스되고 있다. 비정형 분석보고서는 다양한 관점으로 유연한 분석이 가능하도록 사전에 정의된 ‘차원’값과 ‘측정’값들 중 사용자가 원하는 값들을 끌어 교차분석을 수행할 수 있다. 아울러 다양한 연산, 정렬, 필터 등의 기능을 활용하여 분석을 수행함으로써 데이터에 숨어 있는 지식을 발견해낼 수 있다. 정기보고서 탭에서는 교통상황을 요약한 일간보고서와 월간보고서가 정기적으로 생성되어 제공되고 있다. 또한 매년 10월 셋째 주 조사결과를 가지고 단순 반복작업으로 매년 만들던 교통량 조사보고서를 시스템에서 자동 생성되도록 하여 시간과 비용절감은 물론 신뢰도 향상까지 도모하였다. 사용자들이 이해하기 쉽게 정보를 제공하기 위한 방안으로 인포그래픽스가 시범적으로 구축되어 제공되고 있다. 데이터웨어하우스는 교통분야에서는 상대적으로 새로운 분야이지만, 민간기업을 비롯한 그밖의 분야에서는 이미 오래전부터 구축되어 운영되어 왔다. 그러나 데이터웨어하우스를 구축하고도 제대로 활용하지 못하고 데이터만 쌓고 있는 많은 시행착오 사례가 있다. 이러한 시행착오를 답보하지 않기 위해 대전광역시 교통데이터웨어하우스는 지속가능하고 진화하는 데이터웨어하우스를 표방하고 노력을 경주해왔다. 교통데이터웨어하우스에 대한 전문적인 운영관리를 수행토록 하고, 그 활용도를 높이기 위하여 시스템 기능을 향상시키고 서비스 다양화를 이루어왔다. 이러한 경험을 토대로 향후 교통데이터웨어하우스 혹은 요즘 트렌드에 맞춰 교통 빅데이터를 구축하고자 하는 기관에 도움이 되고자 하는 바람으로, 성공적인 교통데이터웨어하우스로 자리 잡기 위해 필수적이라 판단되는 핵심적인 사항을 정리하면 다음과 같다. 운영시스템에서 ETL 과정을 통하여 데이터를 추출, 변환 및 정제하여 DW DB에 적재한다. 여기서 ETL은 추출(Extraction: E), 변환(Transformation: T), 적재(Loading: L)의 약어다. 실시간 운영시스템이 정규화된 1차원 관계형 DB였다면, DW DB는 분석 목적에 합당한 스타스키마(star schema)나 눈꽃송이스키마(snowflake schema)와 같은 다차원 관계형 DB로 구축한다. DB 스키마에 대한 설명은 지면의 제약으로 생략하도록 한다. 다만 강조하고자 하는 것은 데이터웨어하우스 본연의 기능인 3단계에서의 다양하고 유연한 분석을 수행하기 위해 매우 중요한 단계로서 경험과 노하우를 갖춘 DW 전문 기술자와 도메인 지식을 갖춘 전문가의 역할이 반드시 필요하다. 빅데이터를 경제성의 관점에서 접근하는 것은 민간에서 다각도로 진행되고 있으며, 이를 활용한 사례는 무수히 많다. 또한 빅데이터를 현상의 파악에서 이용하는 경우는 많지만 정책적인 관점 특히 국토정책과 관련된 관점에서 접근하는 경우는 많지 않다. 공간적 의사결정이 점점 증대되는 현실을 감안할 때 현재는 빅데이터를 이용해 어떤 정책방안을 제시할 수 있을지에 대해 많은 연구가 필요한 시점이다. 본 보고서는 이러한 측면을 고려할 때 현존하는 빅데이터를 기준으로 수행가능한 국토정책을 사례로 제시하면서 빅데이터를 이용한 국토정책 수립의 프로토타입을 제시했다는 측면에서 의의가 있다고 할 수 있다. 일반 연구자는 물론이거니와 특히 정책수립을 주요 업무로 하는 중앙정부와 지방자치단체의 정책기획 담당자는 본 보고서를 꼭 읽어보길 바란다. 비단 교통부문뿐만 아니라 모든 공공부문에서는 데이터 공개를 요청할 경우 수요자에게 흔히 어떤 목적으로 왜 이용하려는지를 먼저 묻게 되며, 이러한 질문에 제대로 답변을 하지 못할 경우 데이터의 협조는 어렵게 된다. 빅데이터의 이용 활성화는 분명히 데이터의 제공자와 이용자가 서로 윈-윈(win-win)하는 결과로 나타날 경우에 활성화될 수 있다. 데이터의 활용을 통해 성공적인 결과물이나 새로운 가치를 창출하기 위해서는 수많은 노력과 실패가 반복될 것이다. 하지만 이것도 데이터가 있는 상태에서 의미 있는 활동이 된다. 사전에 특별한 아이디어가 없더라도 데이터를 보고 생각할 수 있는 기회를 제공하는 것은 매우 중요하다. 빅데이터 환경에서는 앞서 언급한 바와 같이 개별 데이터 자체의 분석만으로는 의미가 약하며, 다양한 데이터 간의 네트워킹에 따라 새로운 가치가 창출되므로 이러한 목적을 달성하기 위해 데이터 공개에 있어 개방된 시각 및 인식의 전환이 필요하다. 흔히 미래를 예측하는 일은 신의 영역이라 한다. 미래 예측이 인간의 영역이 아님에도 불구하고 동물 가운데 유일하게 인간만이 아직 도래하지 않은 시공간에 대해 궁금해 하고 걱정하며 대비하는 존재일 것이다. 예언가나 점쟁이처럼 직관에 의존하든 아니면 계획가처럼 그럴듯한 추론에 근거하든, 경험하지 않고 가보지 않은 시공간에 대한 관심과 애착이 큰 이유는 무엇일까? 다가올 미지의 세계에 대한 두려움이나 호기심 아니면 보다 나은 삶을 위한 원초적 갈망 때문 일지도 모른다. 어찌되었거나 국토의 미래를 예측하고, 보다 나은 국토를 창조하고 디자인하는 작업은 미래 한국에 매우 중요한 일이라 할 수 있다. 그런데 최근 국토를 둘러싼 여건변화는 복잡하고 다양할 뿐만 아니라 위험성도 커지고 있어 예측은 물론 대응방안을 모색하는 데 어려움이 많다. 점차 고착화되고 있는 경제성장의 둔화와 서서히 그러나 커다란 충격으로 다가오고 있는 저출산·고령화는 국토의 노화를 부추길 가능성이 커지고 있다.