빅데이터로서 기상데이터가 가진 높은 효용성과 이를 활용한 국민 건강 및 사회적 가치 증진 방안 doc_id PCY_201908010325134581_1

건강 측면에서는 감기, 눈병, 식중독, 천식, 피부염 등의 질병 발생에 영향을 미치는 기상요소가 분석되어 날씨예보처럼 질병 발생을 예측하는 건강 알람 서비스를 개발할 수 있다. 기상정보 활용을 통한 풍력과 태양광 등의 신재생에너지 발전량 예측은 기후변화 주범인 화석연료에의 의존을 낮추고, 고층빌딩 사이의 바람길 분석은 신도시 개발 및 주거환경의 정주여건 개선에 기여할 수 있다. 마지막으로 ICT 기술과 결합한 기상에 따른 이동수단 수요 분석은 국민의 생활편의를 개선할 뿐만 아니라, 기업에게는 새로운 사업 기회를 제공할 수 있다. 물론 태풍, 집중호우로 인한 침수 위험의 취약성 등 국민 안전을 위한 기상정보의 가치와 의미는 두말할 나위 없을 것이다. 기상청은 지금껏 그래왔듯이 예보정확도 향상을 위한 기상기술력을 높이는데 모든 힘을 쏟을 것이다. 더 나아가‘사람중심 서비스’를 위해 보다 편리하고 보다 사회적 가치를 증진하는데 역량을 결집해 나갈 것이다. 지금 이 순간에도 사회 각 분야에서 중요한 의사결정 도구로 활용되고 있는 기상정보의 가치는 비단 예보정확도 같은 수치적 결과만으로 평가될 수 없다. 최근에는 기상정보 가치를 이해하고 활용한 사례를 발굴하여 시상하는 ‘기상 정보대상’처럼 기상정보의 활용과 그 사회·경제적 가치 발굴에도 관심을 기울이고 있으며, 외부 산업현장의 생생한 목소리에 귀를 기울이고, 기상 분야 영역 확대를 도모하고 있다. 이를 통해 국민에게 더 다가가는 서비스를 개발할 수 있고, 궁극적으로 국민이 더 행복해 지는데 도움을 줄 수 있다고 믿기 때문이다. 최근 기상정보의 사회적 활용은 식물생육환경, 건강, 신재생에너지, 정보통신기술과 결합에서 두각을 나타내고 있다. 식물의 생육현황과 미기후 환경정보를 결합하여 식물의 최적 생육환경을 분석하거나 기후변화에 따른 농작물 생산량 변화를 예측함으로써 70% 이상 산지로 이루어진 우리나라의 삼림을 보존·개발하고, 미래의 식량안보 확보에 이바지할 수 있다. 기상데이터가 가지고 있는 잠재 가능성은 높다고 판단된다. 잠에서 깨어나 가장 먼저 접하는 데이터 중의 하나가 ‘오늘 날씨’와 같은 기상정보이다. 사람들의 실생활과 활동에 가장 큰 영향을 미치기 때문에 기상정보는 많은 이들의 최대 관심사이다. 일부 질병에 대해서도 날씨의 영향력이 큰 이유는 해당 질병이 날씨로 인해 악화될 수 있으며, 날씨로 인해 해당 질병에 걸릴 확률이 연관되어 있기 때문이다. 기상데이터는 사람들의 활동에도 영향을 미칠 수 있다. 예를 들어, 기상 상황이나 예보에 따라 주차난 및 교통사고의 발생추이, 교통 혼잡도 등을 관련지을 수 있을 것으로 보인다. 눈이나 비가 내리는 경우에는 교통 혼잡도가 올라갈 것이라는 가설에서 회귀식을 도출함으로써 기상과 사회현상을 연관지을 수 있다. 이렇게 기상 데이터가 가지고 있는 예보 데이터와 지역단위별 데이터는 사람들의 행동 및 활동 패턴을 파악하는데 유의미한 정보를 다양한 측면에서 제공해줄 수 있을 것이다. 앞으로 기상데이터가 나아가야할 방향은 실생활에서 사람들의 행동을 고려하여 사회적 파급력이 큰 행동에 대해 상관관계식을 산출하고, 그 결과를 사람들에게 추천 및 정보로 제공한다면, 기상정보의 효용성뿐만 아니라 국민들의 생활에 편의성을 제공할 수 있을 것이다. 또한 국민건강 알람서비스는 지역별로 위험도 단계를 알람 및 예보하며 특정 질병에 대해서는 일자별로 위험도 단계를 산출하고 있다. 이는 빅테이터의 데이터 양(Volume)과 다양한 형태(Variety)의 특성과 일치한다. 먼저, 대용량 데이터의 양적 측면에서는 지역별, 일자별로 수집되는 방대한 기상데이터를 고려할 수 있다. 그럼에도 불구하고 Open API를 통해 데이터의 수집에 한계가 있지는 않았다. 단, 실측 데이터의 경우에는 Open API로 제공되지 않으므로 그 부분에 대해서는 다음 장의 기상데이터 활용 방향에 대해 더 논의하고자 한다. 다양한 형태(Variety)특성은 기상데이터의 큰 장점이라고 볼 수 있다. 기상데이터는 관측과 예보(예측) 데이터로 구분할 수 있다. 덕분에 현재 시점에서의 질병 알람서비스만 제공하는 것에서 벗어나 내일과 모레의 발병(發病)을 예측할 수 있고, 이는 서비스 제공 범위를 넓혀 주었다. 또한 기상데이터에는 최저기온, 최고기온, 일교차, 습도, 풍속, 강수량 등 다양한 기상데이터를 시간단위로 제공해주고 있다. 다양하게 제공되는 기상데이터로 인해 전국 기준의 질병별 위험도 예보 및 알람뿐만 아니라, 지역별 및 시·군·구단위로 위험도 단계정보를 제공할 수 있다. 2013년 한국정보화진흥원과 국민건강보험공단에서 발주한 「국민건강 알람서비스 시범사업」을 시작으로 국민건강보험공단은 국민건강 알람서비스를 실용화 해나갔다. 국민건강 알람서비스(forecast.nhis.or.kr)는 국민건강보험공단에서 제공하는 서비스로 초기에는 감기, 눈병, 식중독, 천식, 피부염의 유행성 질환부터 현재는 만성 질환, 영유아 질환까지 확대되어 국민들에게 각 질병에 대한 위험도를 알리는 서비스이다. 위험도를 산출하기 위해 질병의 진료건수와 공공데이터로서 활용성이 가장 높은 기상 및 환경데이터를 결합하고 SNS에서 언급되고 있는 질병 관련 키워드를 결합하여 관계식을 산출하였다. 즉, 질병에 따른 진료건수와 발병추이 및 형태가 비슷하여 유의한 상관관계가 있는 기상 및 환경 변수들을 선별하고 트위터, 블로그 및 뉴스에서 발현되는 질병 관련 키워드들을 추출하여 관계를 살펴본 것이다. 알람 등급은 도출된 관계식을 활용하여 질병에 대한 이야기 및 질병 발생건수가 높게 추측되는 시점에 대해 과거 2년 동안의 실측 진료건수를 바탕으로 가정된 분포에서 차지하는 비율을 바탕으로 산출된다. 질병별 진료건수에 따라 가정된 분포로는 와이블분포, 지수분포, 정규분포 등이 존재한다. 다음은 프로젝트를 진행하면서 느꼈던 내용을 바탕으로 공공데이터 중 기상데이터의 효능성에 대해 이야기를 해보고자 한다. 먼저 기상데이터를 사용하면서 기상데이터야 말로 진정한 빅데이터가 아닐까라는 생각이 들었다. 빅데이터는 흔히 5V로 정의될 수 있다. 5V는 다양한 형태의(Variety), 빠른 생성 속도(Velocity), 가치(Value), 초대용량 데이터 (Volume), 그리고 진실성과 정확성(Veracity)를 내포한다. 이같은 빅데이터의 5V 특성은 기상데이터의 큰 효용성을 기대할 수 있게 한다. 이번 프로젝트에서 사용된 기상데이터가 빅데이터의 5V와 어떻게 연결되어 가치를 띄는지를 국민건강 알람서비스를 통해 이야기를 해보고자 한다. 국민건강 알람서비스는 Open API를 통해 질병별 유의미한 기상데이터를 수집하고, 국민들에게 해당 기상정보를 제공해주고 있다. 이러한 측면에서 속도(Velocity)는 Open API 제공을 통해 빠르게 기상데이터를 수집할 수 있다는 점에서 빅데이터의 정의에 적합하다. 기상데이터를 활용하여 질병별 위험도 단계를 산출함으로써 서비스의 정확도가 높아졌다. 진실성, 정확성(Veracity) 측면에서는 기상데이터가 실시간으로 관측소에서 수집되고 있는 것을 생각할 수 있다. 국민건강 알람서비스에 적용 시 질병별 예측에 사용되는 기상데이터를 현재 시간 및 기준에 맞춰서 사용함으로써 질병 위험도 예보 및 알람서비스의 정확도를 높일 수 있다. 마지막으로 국민들의 건강에 기상데이터를 활용하여 유의한 위험도 단계를 알람 및 예보할 수 있다는 가치(Value)를 파악할 수 있다. 요즘 들어 빅데이터라는 용어가 다방면에서 회자되고 있는데, 기상데이터 만큼이나 빅데이터 정의에 부합하며, 빅데이터가 나아가야할 방향성까지 내포하고 있는 데이터는 찾기 어렵다. 데이터를 수집하는데 한계가 있거나, 적은 양의 데이터로 분석의 폭을 넓힐 수 없는 경우가 많으며, 데이터간의 정렬 및 정의가 달라 외부 데이터와의 결합이 어려운 경우가 있다. 이런 경우에는 데이터로부터 충분한 의미를 추출하기 어려운 한계가 존재한다. 하지만 기상데이터는 다양한 정보가 담긴 방대한 데이터를 누구나 Open API를 통해 사용할 수 있으며, 정확하고 유용한 정보력을 담고 있는 데이터라는 측면에서 기상데이터의 효용성은 높다고 볼 수 있다.