전세사기 위험 징후 포착, 3D 방범 예측지도도 개발
서울시가 시민이 불편을 겪은 뒤 해결하는 행정에서 벗어나 어디에 무엇이 부족한지 미리 찾아 필요한 서비스를 먼저 제공하는 'AI 예측행정'을 민선9기부터 본격화한다고 31일 밝혔다.
서울시는 그동안 연간 100건 이상의 데이터 분석을 정책 대상지 선정, 운영방식 개선, 예산 우선순위 조정 등에 활용해왔다. 전세사기 위험이 큰 임대인의 특성을 분석해 위험 징후를 미리 포착했다.
민선9기에는 시민이 이동하고 생활하는 현장의 변화를 더 촘촘하게 살핀다는 설명이다. 도시철도 교통 분야에서는 신규 노선이 생긴 뒤 생활시설 접근성과 서비스 사각지대가 유의미하게 개선됐는지 수치로 확인한다. 이를 향후 교통 취약지의 투자 우선순위와 노선 보완정책의 예측 근거로 활용한다.
서울 116개 지역생활권의 의료•교육•문화•체육•복지시설도 분석한다. 우리 동네에 어떤 시설이 부족한지 확인해 시민이 가까운 생활서비스를 한눈에 찾을 수 있는 '시민 맞춤형 동행지도'로 제공한다.
버스 분야에서는 노선별 승•하차, 재차인원, 생활이동 데이터를 결합해 교통취약지역과 저효율 노선을 동시에 분석한다. 대중교통 접근이 어려운 취약지역과 혼잡•비효율이 확인된 노선을 중심으로 시범 노선안을 도출한다. 고령자•교통약자와 출퇴근 시민이 필요한 시간과 장소에서 더 편리하게 이동할 수 있도록 향후 운영모델도 구체화한다.
여름철 불청객 대응 방식도 바뀐다. 모기, 러브버그 등이 급증하는 시기에 시민이 신고 후 뒤늦게 방역하는 방식에서 벗어난다. 기상정보와 해충 포집량, 수변•녹지 분포, 인구밀도 및 민원 데이터를 AI로 분석해 병충해의 발생 시기와 위험지역을 미리 예측한다.
공공시설도 필요한 곳에 필요한 시설을 설치하는 방식으로 바뀐다. 서울시는 26개 공공시설 유형과 79개 세부 시설의 위치와 규모, 이용 가능한 인원 등을 한데 모아 지역별로 어떤 시설이 부족한지 비교할 수 있도록 한다.
서울시는 민선9기 대표 성장전략인 '야간경제 활성화'도 데이터로 뒷받침한다. 광•문화•상권•교통이 유기적으로 연결되는 '24시간 활력도시 서울'을 조성한다는 목표다. 야간경제 활성화를 위해서는 주요 야간 명소와 거점별 내•외국인 방문자 수, 체류시간, 이동 경로 및 소비패턴을 분석한다.
정영준 서울시 디지털도시국장은 "AI와 데이터는 기술 그 자체가 아니라 시민이 더 편리하고 안전하게 생활할 수 있도록 돕는 행정의 도구"라며 "민선9기에는 시민의 불편을 미리 발견하고 필요한 서비스를 먼저 제공하는 선제 행정을 확대해 시민이 변화를 더 빠르게 체감할 수 있도록 하겠다"고 말했다.
