서울시, 교통·해충·공공시설 수요 AI로 미리 찾는다

(서울=뉴스1) 구진욱 기자 = 서울시가 시민 불편이나 안전 문제가 발생한 뒤 대응하는 방식에서 벗어나 인공지능(AI)과 데이터를 활용해 위험과 행정 수요를 사전에 예측하는 정책을 본격 추진한다.

서울시는 민선 9기부터 도시철도·버스·생활 사회기반시설(SOC) 등 시민 생활과 밀접한 분야의 데이터를 분석해 서비스가 부족한 지역과 향후 수요가 늘어날 곳을 미리 찾아내는 'AI 예측행정'을 확대한다고 31일 밝혔다.

시는 이동·시설 이용 데이터를 AI 예측모델과 결합해 교통·안전 취약지역을 발굴하고 정책 대상지 선정과 시설 투자 우선순위 조정 등에 활용할 계획이다.

서울시는 그동안 매년 100건 이상의 데이터 분석을 정책에 적용해 왔다. 전세사기 위험이 큰 임대인의 특성을 분석해 위험 징후를 포착하고, 3차원 공간정보와 AI를 활용해 100m 단위로 방범 취약지역을 찾는 '3D 방범 예측지도'를 개발했다.

병원·학교·문화·체육시설 등 필수시설이 시민 거주지에서 얼마나 가까이 있는지도 분석해 생활서비스가 부족한 지역을 확인했다. 건강관리 플랫폼 '손목닥터9988' 참여자의 데이터를 통해 정책의 건강 개선 효과도 검증했다.

민선 9기에는 도시철도 신규 노선이 생활시설 접근성과 지역 간 서비스 격차를 얼마나 개선했는지 수치로 분석한다. 분석 결과는 향후 교통 취약지역의 투자 우선순위를 정하고 노선 보완 정책을 마련하는 근거로 활용한다.

서울 116개 지역생활권의 의료·교육·문화·체육·복지시설 현황도 분석한다. 지역별로 부족한 시설을 확인하고 시민이 가까운 생활서비스를 한눈에 찾을 수 있는 '시민 맞춤형 동행지도'로 제공할 예정이다.

버스 분야에서는 노선별 승·하차 인원과 차량 내 재차 인원, 생활이동 데이터를 결합해 대중교통 취약지역과 이용 효율이 낮은 노선을 동시에 찾는다.

시는 이를 토대로 시범 노선안을 만들고 고령자와 교통약자, 출퇴근 시민이 필요한 시간과 장소에서 대중교통을 이용할 수 있도록 운영모델을 구체화할 방침이다.

모기와 러브버그 등 여름철 해충 대응에도 AI를 적용한다. 기상정보와 해충 포집량, 수변·녹지 분포, 인구밀도, 민원 데이터를 분석해 해충 발생 시기와 위험지역을 예측한다.

예측 결과에 따라 포충기를 배치하고 취약지역을 집중적으로 방역해 시민 불편과 감염병 확산 위험을 사전에 줄인다는 계획이다.

공공시설 설치 방식도 수요 중심으로 개편한다. 서울시는 26개 공공시설 유형과 79개 세부 시설의 위치·규모·이용 가능 인원을 통합해 지역별 시설 부족 정도를 비교할 수 있도록 할 예정이다.

기부채납 등을 통해 공공시설을 새로 설치할 때도 담당자의 경험이나 개별 민원에 의존하지 않고 주민 수요와 주변 시설 현황을 함께 분석해 시설 유형을 결정한다.

이용자가 적거나 장기간 비어 있는 공공시설이 생기는 것을 줄이고 실제 시민이 필요로 하는 시설을 우선 공급한다는 취지다.

민선 9기 핵심 전략인 '야간경제 활성화'에도 데이터 분석을 활용한다.

서울역과 한강공원, 광화문, 동대문디자인플라자(DDP) 등 주요 거점의 내·외국인 방문자 수와 체류시간, 이동 경로, 소비패턴을 분석해 '야간경제 상생특구'와 '서울 달빛야장' 등 정책 대상지의 우선순위를 정한다.

문화시설 야간 개방과 심야교통 확대가 주변 골목상권의 매출과 방문객 체류시간에 미치는 효과도 지속해서 측정할 계획이다.

정영준 서울시 디지털도시국장은 "AI와 데이터는 기술 그 자체가 아니라 시민이 더 편리하고 안전하게 생활할 수 있도록 돕는 행정의 도구"라며 "시민의 불편을 미리 발견하고 필요한 서비스를 먼저 제공하는 선제 행정을 확대하겠다"고 말했다.

kjwowen@news1.kr