빅데이터, 국가 경영에도 새 길 제시한다

[김관용기자] 빅데이터의 활용이 기업을 중심으로 한 '빅데이터 경영'을 넘어 대국민 공공 서비스의 영역으로까지 확대되고 있다. 빅데이터가 단순히 기업 경쟁력 향상의 수단에 머무르지 않고 국가 경쟁력 제고에도 이용되는 것이다.

그동안 빅데이터는 경영 혁신의 카테고리에서 주로 논의돼 왔었다.다양한 모바일 기기와 소셜미디어로부터 생성되는 방대한 데이터를 수집하고 분석해 고객의 요구를 파악하고 기업 경영에 시장의 요구를 도입하려는 움직임이었다.

또한 생산라인에서 발생하는 수많은 센서 데이터를 활용해 제품의 불량률을 줄이고, 체계적인 물류 작업을 진행할 수 있도록 하는데에도 빅데이터가 고려 대상이 됐었다.

대규모 글로벌 IT 기업들은 이에 따라 한국 시장에 빅데이터 솔루션을 출시하면서 기업 경영에 초점을 맞춰 제품 홍보와 교육을 진행해 왔다.

하지만 최근에는 빅데이터가 공공 서비스 부문에 도입되면서 기업 경영 뿐 아니라 전 사회적으로 활용될 수 있는 광의의 개념으로 인식되는 분위기다.

해외에서는 이미 빅데이터와 시스템통합(SI)이 결합된 새로운 공공 서비스 모델이 제시되며 시민들에게 양질의 서비스를 제공하고 있다. 빅데이터 솔루션이 공공기관의 정보화 시스템의 두뇌역할을 하며 행정서비스의 질을 개선하는데 중요한 역할을 하고 있는 것이다.

◆빅데이터 분석을 통한 재해 대비

브라질 리오데자네이로시가 빅데이터로 각종 도시재해에 대비하는 것은 기존의 빅데이터가 기업 경영의 혁신 수단으로 이용되던 수준을 넘어 국가경영 활동에 적용된 대표적인 사례다.

2014년 월드컵과 2016년 올림픽을 준비하는 리오데자네이로는 지능형운영센터(IOC)를 통해 도시 관리와 긴급 대응 시스템을 갖췄다. 30여개에 이르는 여러 기관의 데이터와 프로세스를 지능형운영센터에 통합해 도시의 총체적인 움직임을 24시간 265일 모니터링할 수 있다.

지능형운영센터에는 교통, 전력, 홍수, 산사태 등의 자연재해와 수자원 등을 통합 관리할 수 있는 체계가 갖춰져 있는데, 여기에는 IBM의 분석 솔루션이 적용돼 비상사태를 효과적으로 예측하고 대응할 수 있도록 한다.

IBM이 제공한 고해상도 날씨 예측 시스템과 수문학적 모델링 시스템은 날씨 및 수문 관련 방대한 데이터를 분석해 폭우를 48시간 이전에 예측한다.

강 유역의 지형측량 자료와 강수량 통계, 레이더 사진 등의 데이터에서 추출한 통합 수학적 모델에 기초해 강수량과 갑작스런 홍수를 예측한다. 뿐만 아니라 강수량과 교통체증, 정전 사태 등 도시에 영향을 미치는 상황들도 평가한다.

또한 새로운 자동경보 시스템은 리오데자네이로의 홍수와 산사태 예측에 변동이 있을 시에 시청 공무원과 긴급대응팀에 통보된다.

이같은 경보시스템은 통보를 수작업으로 전달하던 과거 시스템과 달리 비상사태 발생 시 자동 이메일 통보나 문자 메시지 등의 즉각적인 커뮤니케이션 툴을 이용해 긴급대응팀과 시민에게 알려 대응시간을 크게 줄일 수 있도록 한다.

◆실시간 교통정보 분석해 교통 체증 해소

빅데이터는 차량의 기하급수적인 증가로 골머리를 앓고 있는 행정 당국에게도 해법을 제시한다.

싱가포르는 빅데이터 분석을 통해 실시간 교통정보에서 한 단계 더 나아간 '교통량 예측 시스템(TPT)'을 운영하고 있다. 싱가포르 교통국(LTA)은 아이 트랜스포트 시스템(i-Transport system)을 활용한 도시 교통 정보와 교통 예측 툴로 교통의 흐름을 예측하고 있다.

이같은 예측 시스템은 교통흐름 분석과 예측 시스템으로 구현되는데, LTA의 교통 관제관은 교통 통제관이 센서를 통해 실시간 교통 데이터를 보내주면 이를 교통 시나리오로 모델링 해 1시간 뒤의 통행량을 예측할 수 있도록 한다.

솔루션을 제공한 IBM에 따르면 전체적인 예측 결과는 85% 이상의 정확성을 보이고 있고 특히 교통량이 가장 많은 비즈니스 중심가에서는 정확도가 85% 이상으로 측정됐다.

◆예측시스템으로 상하수도 서비스 개선

미국 워싱턴DC의 상하수도를 관리하고 있는 디씨 워터(DC Water)는 배수 및 수집 시스템의 효율적인 관리를 위해 빅데이터 시스템을 도입했다. 예측 분석 시스템을 통해 배수관과 밸브, 공공 수도전, 수집관, 맨홀 및 계량기 등의 자산을 효율적으로 관리할 수 있게 된 것이다.

이를 통해 직원들은 상세한 지도에서 회사 자산의 위치와 상태를 확인하고, 자산 내역과 총 자산 비용, 각 지역의 문제점, 문제 유형 및 지역별 수질 문제에 신속하게 접근하고 있다.

특히 디씨 워터는 예측 분석을 통해 서비스 중단을 예방하고 서비스 수요를 기반으로 새로운 비율 모델을 구축할 수 있었다. 또한 향상된 예방 관리와 자동 검침으로 고객 전화가 36%나 줄었고, 프로세스를 간소화시켜 10분 이내에 신속하게 처리해야 하는 업무를 기존 49%에서 93%까지 늘렸다.

한국IBM 공공사업본부 이원필 전무는 "최근 기업들이 빅데이터 분석을 통해 기업경영 개선과 마케팅 효율화를 도모하고 있지만, 그에 못지 않게 빅데이터의 활용이 절실한 분야가 바로 공공분야"라면서 "교통시스템, 수자원시스템, 방범시스템, 탈세방지시스템, 의료시스템 등 다양한 공공분야에서 빅데이터를 통한 시스템 효율화가 전개된다면 진정한 의미의 '스마터 시티' 나아가 '스마터 플래닛'을 구현하는 토대가 될 것"이라고 말했다.