데이터 분석 및 사회적 논의를 통한 정책 의사결정 지원과 사회 문제 해결 방안에 관한 연구 doc_id PCY_201708230354311411_14

모델링 결과인 추정값은 현실세계의 참값과 비교함으로써 가장 적절히 이루어질 수 있다. 본 연구에서는 2006년부터 2009년에 걸쳐 단양군을 대상으로 실시되었던 국가산림자원조사(National Forest Inventory, NFI) 자료를 InVEST를 통해 산출한 결과와 비교해 봄으로써 간접적으로 모델링 결과에 대한 신뢰도를 분석하였다. NFI 데이터는 산림 지역이 대상이기 때문에 토지피복도의 산림 지역만을 추출하여 탄소고정량을 추정하고 그 결과를 비교·분석하였다. 토지피복 입력자료는 대분류와 중분류를 모두 비교·검토하였다. 대분류의 경우는 시가화 건조지역, 농업지역, 산림지역, 초지, 습지, 나지, 수역의 7개 항목으로 구분되어 있고 중분류 토지피복지도는 위의 7개 항목을 22개 항목으로 더 세분화한 것이다. 환경정책은 사회문제를 해결하는 방향으로 진화해야 한다. 여기서 말하는 사회문제를 어떻게 파악할 수 있을까? 이 연구는 국민들이 일상생활을 하며 실제로 느끼는 불평불만을 신고하는 민원데이터에 주목하였다. 지자체에 접수되는 민원텍스트데이터를 가지고 사회문제의 주요이슈를 파악하고 우선 해결해야할 환경·위생분야 정책에 우선순위를 살펴보았다. 모든 사회문제를 해결하는 것이 이상적이지만 사회문제에 대한 시급성을 따져 수요자 입장에서 필요한 부분 먼저 정책을 시행한다면 효과적인 정책 수행이 가능할 것이다. 민원의 사전적 의미를 살펴보면 “국민이 행정기관에 대하여 원하는 바를 신청하는 것으로, 이때의 국민을 민원인이라고 하고, 신청하는 내용을 민원 사항이라고 하며, 행정기관이 이를 처리하기 위해 하는 업무를 민원 사무라고 한다(네이버 지식백과 참고)”. 민원은 국민이 주는 소중한 선물로서 잠재적 활용가치를 가지고 있는 데이터지만 현재 활용할 만한 모델이 나오고 있지 않은 분야이다. 앞으로 정부3.0 기조에 맞게 민원데이터를 활용해 수요자 중심의 정책 의사결정과정에 참고자료로 사용해야 한다. 그룹별 밀도를 살펴보면 다음과 같다. 그룹별 네트워크에서 그룹밀도를 살펴보면 G3(환경·위생민원 활용 및 설치 항목)은 4로서 가장 높은 값을 나타내고 있다. E-I지수는 1의 값을 나타낼수록 모든 연결 노드가 다른 그룹에 속하고 있음을 나타내는데 G3가 0.797로서 1의 값에 가장 근접하다. SMI지수는 만약 어떤 그룹들이 분리 정도가 크면 SMI>0값을 나타내는데 G1, G2, G3 모두 0보다 큰 값을 나타내고 있다. 응집도 지수(Cohesion Index)의 경우 G3가 0.998로 가장 높은 응집도를 보이고 있는 것으로 나타났다. 이러한 그룹밀도분석에서 살펴보면 환경·위생민원 활용 및 설치 항목이 가장 응집도도 높고 그룹들의 분리정도가 큰 것으로 나타났다. 이는 처리 및 관리와 개선항목 보다는 민원을 통한 앞으로의 활용과 설치를 요구하는 항목에 의견이 집중되어 있음을 나타낸다. 연구를 통해 얻은 결론은 다음과 같다. 첫째, 5개년 데이터 분석을 통해 얻어진 공통된 키워드는 소음, 쓰레기, 불법, 투기 등이다. 클러스터 분석결과 소음, 불법, 투기의 경우 환경·위생 민원처리 및 관리 항목이며, 쓰레기의 경우 환경·위생민원 개선항목으로 분류되어 있다. 정책우선순위 결정에 있어서 환경·위생 민원처리 및 관리 항목이 우선적으로 처리되어야 할 문제임을 파악하였다. 이는 매년 연도별로 변화되는 키워드들을 파악하고 모니터링 함으로서 정책의 우선순위 결정에 참고자료로 사용될 수 있을 것이다. 둘째, 민원에 관한 신고, 요청, 문의 등의 키워드들이 있는데, 이 중 신고가 가장 많은 빈도수를 차지하고 있는 것은 주민이 행정관청에 원하는 바를 요청하는 일로서의 의미를 가지고 있다. 민원데이터 분석결과 시민들은 문제가 발생하는 것에 대한 개선의지를 통해 신고라는 단어를 사용하고 있으며, 요청은 이전에 없는 버스노선시간과 노선 등에 대한 추가적인 요청에 대한 민원내용이 주를 이루고 있다. 셋째, 텍스트마이닝과 소셜네트워크 분석을 통해 얻어진 분석을 통해 주요 키워드를 추출하고, 이를 기반으로 소셜네트워크 분석을 통해 클러스터 분석과 그룹밀도, 중심성 지수 등을 추출하여 구조적인 특성을 살펴보았다. 이러한 과정을 통해 주요이슈를 선정하였고, 분석결과를 기반으로 환경·위생민원의 처리 및 관리항목, 개선항목, 활용 및 설치항목으로 나누어 살펴보았다. 이러한 클러스터 분석결과는 연도별 키워드 빈도수와 연계하여 정책우선순위 결정과정인 의사결정과정에 참고자료로 사용할 수 있다. 이러한 일련의 프로세스를 환경관련 민원 분석을 통한 정책우선순위 결정 프래임워크로 제시하였다. 이 연구의 한계로는 민원내용 중에 위치가 표출되는 경우를 제외하고는 현재 민원의 데이터가 위치기반의 데이터가 아니라는 점이다. 앞으로 민원 데이터가 위치기반으로 수집이 된다면 민원 발생지점을 지속적으로 모니터링 하여 공간빅데이터 기반의 해결방안을 찾을 수 있을 것이다. 따라서 본 연구를 통하여 도출된 설질의 중요성과 이에 대한 적절한 관리 및 관심 증대, 용평스키장 방문편익의 정(+)의 효과는 향 후 관련연구의 소비자 잉여 및 경제적 가치를 평가하는 데 중요한 정보를 제공할 수 있을 것 이다. 특히, 스키장 슬로프의 상태를 결정하는 설질 및 기후요인들의 중요성에 대한 스키어들의 선택속성을 보다 세밀하게 파악하여 보다 과학적이고 환경친화적인 인공설 제조기의 도입을 체계적으로 추진할 필요가 있을 것이다. 무엇보다도 기후변화에 따른 자연적설량의 감소와 인공설제조의 비용증가는 스키장사업의 추가 부담을 증가시킬 수 있으므로 스키장방문에 따른 소비자잉여와 관련 비용의 경제성에 기반 한 추가 연구가 필요한데 본 논문에서는 연구의 한계로 남겨둔다. 향 후 앞서 제시한 일련의 노력들이 실천된다면 스키어들의 방문수요는 증가할 수 있으며, 동시에 관련 방문객들을 위한 다양한 여행 및 관광 상품들을 개발하고 보급한다면 지역 사회를 포함하여 전반적인 경제적 파급효과가 발생할 것으로 기대된다. 숙의민주주의와 근본민주주의의 논쟁과 관련하여 각각의 장단점을 성찰할 때 필자는 양자의 논리를 조금씩 완화하여 절충적 입장을 취하는 것이 좋지 않을까 생각한다. 즉 숙의의 방식을 추진하되 합의를 강요하지 않는다면 그것은 학습과정에서 상호간 불신의 벽을 허물어 적대관계를 해소하는 동시에 당사자로 하여금 자신의 오류를 발견하고 이를 시정할 수 있게하는 기회를 제공한다. 물론 이 점은 당파적 견해를 고집하는 집단에 대해서는 별무효과일 것이다. 다른 한편 근본적 민주주의 방식을 수용하는 경우에도 합의가능성을 원천적으로 배제할 필요는 없다고 본다. 즉 숙의의 과정을 통해서 합의가 성사되면 이를 긍정적으로 수용해야지 헤게모니의 작동으로 폄하할 필요가 없다는 것이다. 이런 관점에서 볼 때 숙의민주주의와 근본민주주의는 상호배타적 관계가 아니라 하나의 보완적 관계로 연결될 수 있다.