인구 1000만명이 넘는 서울시는 행정에서 관리해야 하는 데이터의 양이 어느 지자체보다 압도적으로 많다. 가령 서울시의 택시에 달려 있는 운행기록계는 10초마다 운행정보를 기록하는데 이 데이터는 연간 1300억 건에 달한다.

서울시의 하루 평균 대중교통 이용수요는 1100만명으로 시는 무엇보다 교통 정책에 빅데이터를 활용하고 있다. 그러나 시는 교통정책 중에서도 효율성이 높고 접근이 쉬운 과제부터 시작했다.

처음부터 전체적인 접근이 아니라 시범사업을 통한 가시적인 효과를 낸 뒤 단계적으로 확대해 나가는 것이다. 이 같은 방식은 지자체의 빅데이터 도입에 많은 시사점을 안겨준다.

◆1%로 40%의 효율을

서울시의 심야버스인 ‘올빼미버스’는 심야 교통문제를 호소하는 시민들의 불편 해소를 위해 도입됐다. 당초 시내버스는 주간에 7000여 대가 운행하는 반면, 심야 버스는 20여 대에 불과했다. 노선도 주간 운행 버스는 전 지역에 고루 분포한 반면, 올빼미버스는 9개 노선으로 특정 지역에 치우칠 수밖에 없었다. 노선 결정을 놓고 지역 간에 민원도 발생했다. 심야버스는 빈 버스로 다니는 경우도 많아 주간버스처럼 노선을 확장하기도 어려웠다.

시는 지난 2013년 4월 전문가들이 정한 노선대로 우선 시범운행에 들어갔다. 5개월 동안 시범 운행을 통해 버스이용 데이터, 심야 통신 데이터, 휴대폰 주소지 정보 등 수십억 건의 빅데이터를 분석해 노선을 수정했다. 결과는 성공적이었다.

김기병 통계데이터 담당관은 “빅데이터를 기반으로 최적화 노선을 도출해 노선 결정에 대해 지역 간 갈등을 조정할수 있었다”며 “효율적인 노선 결정으로 전체 버스 중 1%도 안 되는 심야버스가 40% 이상의 운행 효율을 달성한 셈이다”고 말했다.

시는 올빼미버스에 이어 2014년에는 요일, 시간, 날짜별로 택시가 잘 잡히는 곳을 빅데이터로 분석한 ‘택시 매치메이킹’을 시민들이 실생활에 활용할수 있도록 서울열린데이터광장(http://data.seoul.go.kr)에 개방했다.

지난 3월에는 공공과 민간이 보유한 교통사고 내역·날씨·유동인구·위험운전 행동·차량속도 등 1400억 건의 빅데이터를 분석해 교통사고 방지 대책을 수립했다. 각종 빅데이터를 분석한 결과로 교통사고 발생 상위 50개 초등학교에 과속방지턱 등 교통안전시설을 설치하고 어르신 보행자 교통사고 다발지점 시설을 개선했다.


◆예산 절감 맞춤형 정책

빅데이터 활용은 시민맞춤형 행정 서비스 외에도 예산 절감을 위한 맞춤형 정책도 가능하게 한다.

시는 빅데이터 분석을 통해 상수도관 누수를 지난해 1만 건 미만으로 줄였다. 상수도사업본부가 설립된 1989년부터 지난 2013년까지 25년간 발생한 누수 관련 빅데이터 77만건을 특징별로 분석해 누수에 대한 효율적인 사전 방지가 가능했다. 상수도 유량감시시스템의 데이터 분석을 통해 누수 발생 징후를 보이는 블록을 추출해 집중적인 탐지로 신속하게 누수 복구를 시행한 것이다. 지난해 유수율은 역대 최고기록인 95.1%를 달성했으며 약 5조원의 예산을 절감할 수 있었다.

이 외에도 서울시가 개최하는 축제 및 행사에 대한 효율적 관리에 빅데이터를 도입할 계획이다. 김 담당관은 “서울시와 25개 구청에서 개최하는 축제·행사는 연간 200건이 넘는다”며 “유동인구, 경제성 등 축제가 미치는 영향에 대해 효용성을 분석해 향후 효율적인 축제 계획을 수립하는 데 중요한 근거를 마련할 계획이다”고 말했다.

빅데이터로 노선을 결정한 서울시 올빼미버스.