지역경제 분석 및 정책 지원을 위한 플로우 빅데이터의 유용성과 한계점 및 향후 과제 doc_id PCY_201705240518373381_6

지역경제 분석을 위한 새로운 데이터 자원을 발굴하려는 노력의 일환으로 플로우 빅데이터에 대한 활용요구도 높아지고 있다. 이는 지역경제 분석에서 전통적으로 중요한 요소였던 공간적 상호작용에 관한 정보를 플로우 빅데이터를 통해 지속적으로 제공할 수 있고 그 정밀도도 제고할 수 있기 때문이다. 직접적인 조사가 아닌 교통센서, 신용카드 거래, 핸드폰 및 GPS, 행정대장 업무 등을 통해 플로우 빅데이터가 생산되므로 다양한 유형의 공간적 상호작용 및 흐름에 관한 정보를 유연한 시공간적 단위로 수집·생산할 수 있다. 또한, 플로우 빅데이터는 조사설계가 아닌 상시 운영되는 데이터 수집 체계를 통해 생산되므로 기존의 기종점 자료와 달리, 지역간 상호작용과 흐름의 시계열적 변화에 관한 정보를 지속적으로 제공할 수 있다. 출발지, 도착지 등은 국토공간 상의 위치(지점), 장소, 행정구역 등 공간 단위와 맵핑 가능해야 하며, 기존의 지역간 인구이동, 물자수송 데이터와 비교해서 행정구역 이외 보다 세밀한 공간단위(특정 지점, 구간, 블락, 집계구, 기초단위 구역 등)를 기반으로 하는 경우가 많아 세밀한 분석이 가능하다. 아울러 공간적 해상도가 높아, 다양한 공간단위로 자료를 재집계 분석할 수 있어 자료의 공간적 위계를 유연하게 조정할 수 있다는 장점이 있다. 플로우 빅데이터에서 다루는 유동량은 기존 조사 및 관측 기반으로 집계되던 인구이동량, 물동량, 교통량, 유량 등을 포함하여 자금, 정보, 검색량, 지식, 감정 등으로 그 범주가 다양화될 수 있다. 정기적인 조사시점에만 생산되는 기존 데이터와 달리, 플로우 빅데이터는 행정정보시스템, 모바일 네트워크 등을 통해 원천자료를 수집하므로 생산주기를 다양화할 수 있으며, 데이터를 집계하는 시간대 구분도 유연하게 조정할 수 있다. 일부 데이터의 경우 데이터 생산기반이 지원한다면 이론적으로 준실시간 데이터 생산도 가능하다. 모바일 유동인구, 신용카드 지출 등에 관한 플로우 빅데이터는 이러한 개선요구에 대응하기 적합한 자료원이라 할 수 있다. 이는 이들 빅데이터가 (준)실시간으로 수집될 뿐만 아니라 지역간 활동인구 이동, 소비액 이출입 등 기존 조사로 파악하기 어려운 경제동향 정보를 제공할 수 있기 때문이다. 모니터링 주기를 분기보다 길게 설정하는 경우 기업간 거래, 사업체 조사 등의 플로우 빅데이터도 지역경제 동태 모니터링에 활용 가능하다. 기업 및 사업체 기반의 거래, 이동 정보를 시군구, 시도, 권역 단위로 집계하면 지역간 자금 및 사업체 이동패턴 파악이 가능하여, 지역간 경제적 상호작용 의 구조가 어떻게 변화하는지 모니터링할 수 있기 때문이다. 지역경제 동태 모니터링을 개선하는데 플로우 빅데이터의 활용가능성이 높지만, 이들 데이터를 실제 도입하기 전에 지역경제 주체 및 그 행태를 대표할 수 있도록 데이터를 가공하여 지표를 산출하는 방법을 개발하는 등의 노력이 선행되어야 함을 주지할 필요가 있다. 플로우 빅데이터는 직접적 조사와 관측이 아닌 신용거래 및 기업대출 정보, 모바일 통신망 이용정보, 택시·차량 등의 이동궤적, 인터넷과 소셜미디어 사용패턴 등 행정, 비즈니스, 서비스 이용결과로 수집된다. 그 결과 표본의 규모는 상대적으로 크지만, 특정 그룹에 편중되는 경향이 있다. 데이터의 수집특성상, 플로우 빅데이터는 소비패턴, 활동패턴, 관심사 등 사람 및 사회의 행태적 측면에 관한 정보 도출이 용이하다. 특히 출발지와 도착지의 다양한 특성과 유동량에 반영된 행태의 종류 및 강도 정보를 융합할 경우 새로운 고부가가치 정보 및 인사이트(insights) 도출이 가능하다. 한편, 조사설계 과정을 거쳐 플로우 빅데이터가 수집되는 것이 아니기 때문에, 특정 시간과 공간에서 특정 서비스 등을 이용하는 사람, 사물 등을 대상으로만 데이터가 수집될 수 있다. 이 경우, 데이터의 대표성에 제약이 발생하므로 분석결과에 대한 해석이 어려워지고 그 적용범위도 제한적일 수 있다. 또한, 다량의 개별 거래, 이동궤적, 검색 기록 등을 가공·처리하여 출발지-도착지-유동량 형태의 집계정보를 산출해야 하는데, 원시자료가 방대하므로 분석이전 단계에 소요되는 노력과 비용 투자가 크다는 단점이 있다. 지역경제 분석을 위한 기존자료는 조사를 통해 양질의 정보를 제공하지만, 상기한 바와 같이 적시성과 지속성이 부족하고 조사의 시공간 단위 또한 경직적이라는 커다란 제약점이 있다. 최근 이러한 기존자료의 한계를 보완하고 변화하는 지역경제 현안에 대응할 수 있도록 하기 위해, 기존자료에 대한 보완적, 보조적 데이터가 필요하다는 주장이 계속해서 제기되고 있다. 예를 들어, 해외 여러 국가에서 인구총조사의 적시성 부족, 낮은 응답률, 높은 비용 등의 문제를 해결하기 위해 각종 행정대장이나 모바일 통신 자료를 활용하여 인구센서스 조사를 등록 인구센서스 형태로 대체하려는 실험을 진행하고 있다. 2015년 우리나라 통계청에서도 등록 인구센서스를 시작하였으며, 부산시는 정책별 맞춤형 인구통계 수요 및 민원대응체계 개선을 위해 행정자료, 공공데이터, 모바일 통신데이터를 융합하여 서비스인구 통계를 생산하고 국가통계 승인도 취득한 바 있다(부산광역시 2016a). 플로우 빅데이터의 유용성과 함께, 본 연구의 시범활용을 통해 지역경제 정책지원 도구로서 플로우 빅데이터 활용의 여러 가지 한계를 확인할 수 있었다. 먼저, 현재 플로우 빅데이터를 지역경제 정책지원 도구로서 활용하기에 데이터의 접근 및 구득이 어렵고, 데이터 자체의 생산이 충분하지 않다. 공공의 경우 제공되는 데이터가 한정되어 있고, 제공되더라도 그 속도가 느리다. 민간의 경우 구득 가능한 데이터에 대한 정보가 부족하고, 구득한 자료의 경우 비용이 높았다. 플로우 빅데이터 활용의 두 번째 한계는 단일 데이터만으로는 지역마케팅이나 지역 정책에 필요한 정보를 충분히 추출하기 어렵고 기존 통계, 행정자료 및 다른 빅데이터와의 융합활용이 필요하다는 점이다. 마지막으로 플로우 빅데이터는 개별 데이터마다 공간단위가 상이하여 데이터 가공에 많은 노력이 소요되는 반면, 관련 데이터 정제, 분석 및 시각화 소프트웨어 등 지원 도구가 현재는 미비된 실정이다. 플로우 빅데이터를 정책에 시의적절히 활용하려면 플로우 빅데이터의 가공 및 분석을 지원할 수 있는 인프라, 방법론, 소프트웨어 등을 개발하기 위한 연구개발이 필요하다. 플로우 빅데이터를 포함한 다양한 빅데이터 활용에 있어 가장 큰 애로사항 중 하나가 데이터 접근성이다. 공공 빅데이터의 경우 어떤 기관에서 어느 데이터를 어느 수준의 품질과 주기로 어떻게 생산·제공하는지 그 정보를 파악하기가 쉽지 않다. 민간 데이터의 경우 유료로 판매되는 경우가 많은데, 어떤 데이터를 어떤 가격과 라이센스로 제공하는지 그 유통방법에 대해 공개된 정보가 전무하다. 따라서 공공과 민간에서 어떤 빅데이터를 어떻게 제공하는지 등을 손쉽게 찾아볼 수 있는 일원화된 빅데이터 유통 플랫폼을 정부 주도로 개발하여 제공한다면, 다양한 부문에서 빅데이터 활용을 촉진하는 촉매제 역할을 할 수 있을 것이다. 플로우 빅데이터의 생산 및 제공 기반을 체계적으로 구축하는 것과 더불어, 이들 데이터에서 정보를 추출할 수 있도록 도와주는 각종 기술 개발이 필요하다. 본 연구의 시범활용에서 논의한 것처럼 플로우 빅데이터 활용에 있어 문제점 중 하나는 정책분석에 이용할 수 있는 형태로 데이터를 가공·정제하는데 많은 비용과 노력이 소요된다는 것이다. 이러한 비용을 경감할 수 있도록, 플로우 빅데이터 전처리 기술을 개발하는데 국가의 연구개발 예산을 투자할 필요가 있다.