서울시가 시민의 신고나 민원이 발생한 뒤 대응하던 기존 행정에서 벗어나, 인공지능(AI)과 데이터를 활용해 위험과 행정 수요를 사전에 파악하는 ‘AI 예측행정’을 본격 추진한다.
서울시는 민선 9기부터 도시철도와 버스, 생활 사회간접자본(SOC), 공공시설 등 시민 생활과 밀접한 분야의 데이터를 통합 분석해 서비스 부족지역과 안전 취약지역을 선제적으로 발굴할 계획이라고 밝혔다.
도시철도 분야에서는 신규 노선 개통 이후 생활시설 접근성과 교통 서비스 사각지대가 실제로 개선됐는지를 분석한다. 교통 인프라 투자가 시민의 일상 편의와 지역 균형발전에 미친 효과를 수치로 확인하고, 향후 노선 보완과 교통 취약지역 투자 우선순위를 결정하는 근거로 활용한다.
버스 분야에서는 노선별 승·하차 인원과 재차 인원, 생활이동 데이터를 결합한다. 대중교통 접근이 어려운 지역과 이용 효율이 낮거나 혼잡도가 높은 노선을 함께 찾아 시범 노선안을 마련하고, 고령자와 교통약자, 출퇴근 시민의 이동 편의를 높이는 운영모델을 구축할 방침이다.
생활서비스 분석 대상은 서울시 116개 지역생활권이다. 시는 의료·교육·문화·체육·복지시설의 위치와 접근성을 분석해 지역별 부족 시설을 확인하고, 시민이 가까운 생활서비스를 한눈에 찾을 수 있는 ‘시민 맞춤형 동행지도’를 제공할 예정이다.
공공시설 설치 방식도 수요 중심으로 전환한다. 서울시는 26개 공공시설 유형과 79개 세부 시설의 위치, 규모, 이용 가능 인원을 통합해 지역별 공급 수준을 비교한다.
기부채납 등을 통해 새 공공시설을 설치할 때도 담당자의 경험이나 개별 민원에만 의존하지 않고, 실제 주민 수요와 주변 시설 현황을 함께 검토한다. 이용자가 적거나 장기간 비어 있는 시설의 발생을 줄이고, 지역 주민이 필요로 하는 시설을 생활권 가까이에 배치하겠다는 취지다.
AI 예측행정은 안전과 방역 분야에도 적용된다. 서울시는 기상정보와 해충 포집량, 수변·녹지 분포, 인구밀도, 민원 데이터를 AI로 분석해 모기와 러브버그 등 병해충의 발생 시기와 위험지역을 예측할 계획이다.
예측 결과를 바탕으로 포충기를 적정 장소에 배치하고 취약지역에 방역을 집중해 시민 불편과 감염병 확산 위험을 사전에 낮춘다는 구상이다. 서울시는 앞서 전세사기 위험 임대인의 특성을 분석하고, 3차원 공간정보와 AI를 활용해 100m 단위의 방범 취약지역을 찾는 ‘3D 방범 예측지도’를 개발한 바 있다.
민선 9기 핵심 정책인 야간경제 활성화에도 데이터 분석이 활용된다. 주요 야간 명소와 지역별 내·외국인 방문객 수, 체류시간, 이동경로, 소비패턴을 분석해 ‘야간경제 상생특구’와 ‘서울 달빛야장’ 등의 대상지 우선순위를 정한다.
문화시설 야간 개방과 심야교통 확대가 주변 골목상권 매출과 방문객 체류시간 증가로 이어지는지도 지속적으로 측정한다. 서울시는 이를 통해 관광·문화·상권·교통이 유기적으로 연결되는 ‘24시간 활력도시 서울’을 조성한다는 목표다.
정영준 서울시 디지털도시국장은 “AI와 데이터는 기술 자체가 아니라 시민이 더 편리하고 안전하게 생활하도록 돕는 행정 도구”라며 “시민의 불편을 미리 발견해 필요한 서비스를 먼저 제공하는 선제 행정을 확대하겠다”고 말했다.
김휘천기자 tel: 010-2399-3574
){kind=small}
){kind=small}
){kind=small}
){kind=small}
