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행정 혁신, 빅데이터가 이끈다
  |  입력 : 2018-07-19 14:29
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행정안전부, ‘2018년도 공공 빅데이터 신규 분석 사업’ 추진

[보안뉴스 박미영 기자] 행정안전부는 정부 혁신의 일환으로 다수 부처 간 협업과 데이터에 기초한 행정 혁신을 위해 공공 부문 6개 기관(농림축산식품부, 국립농산물품질관리원, 국립재난안전연구원, 국민연금공단, 김해시, 안전보건공단)과 함께 ‘2018년도 공공 빅데이터 신규 분석 사업’을 추진한다.

올해로 4년차를 맞은 이 사업은 공공 및 민간 데이터의 연계·분석을 통해 새로운 정보와 가치를 창출해 왔으며, 특히 이번 사업은 사회적 가치 구현과 행정 효율성 제고에 중점을 두고 진행하게 된다.

이번 사업을 통해 추진하는 과제는 공모(Bottom-up)와 기획(Top-down)을 통해 선정된 5개 분야다.

△지진 피해 지역 지진 당일 이동 패턴 분석
국립재난안전연구원은 지진 발생 직후의 상황별 대응 요령 도출을 위해 이동 패턴 분석을 통한 지진 대응을 위한 안내를 제공하고, 대피소 운영 및 제공 구호물자 최적화를 위해 위험지역 및 유동인구 분석을 통한 최적 대피소 운영 계획 수립 등 지진구호 정책 개선을 지원할 예정이다.

△중소기업 도산 위기 감지를 통한 실업 예방
김해시·국민연금공단은 중소기업 위기 감지(이상 탐지) 모델 및 효율적 자원 활용을 위해 위험지수를 도출하고, 기업 위기가능성의 점수화(scoring) 및 위기 예측 기업의 유형화(grouping)를 통해 중소기업에 선제적 정책 지원 예정이다.

△산업재해 원인과 산재 은폐에 따른 재정 손실 분석
안전보건공단은 산업안전 내・외부 환경 요인에 따른 산재 발생 원인 및 재해자 특성 분석・산재 미보고 사업장의 패턴 분석을 통해 산재 원인을 규명하고 산재 발생을 예방하며, 산재 발생 미보고 사업장 도출 및 건강보험 재정 손실 규모 파악을 지원할 예정이다.

△쌀 생산량 예측 및 소비 트렌드 분석
농림축산식품부는 농경지 전자지도(팜맵) 필지 단위 및 농업기상, 토양, 병해충 정보 기반의 쌀 생산량 예측 분석과 쌀 소비 정책 추진에 따른 유연한 쌀 소비 대응 정책 추진을 위해 소비 패턴 분석해 상시적 쌀 소비 및 생산량 예측, 농업인의 대체 작물 의사결정을 지원할 예정이다.

△농업 면세유류 불법 유통 석유사업자 탐지
국립농산물품질관리원은 지역별 면세유 배정·유통 현황 파악·불법 패턴 도출 및 불법 유통 우선 감독 대상 리스트·위험도 도출을 통해 불법 유통 근절에 따른 국가재정 손실을 방지하며, 면세유 유통 과정의 투명성을 확보할 예정이다.

공공 빅데이터 신규 분석 사업은 2015년부터 매년 4~5개의 다수 부처 연계·분석 과제를 발굴해 추진되고 있으며, 사업 후에는 ‘범정부 성과공유대회’를 개최해 공공 부문의 빅데이터 가치 공유와 성과 전파에 앞장서고 있다.

경기도 공동주택 분석의 경우 분석 결과에 따라 2016년에 566개 의심 단지 선정 및 일제 합동 점검을 실시했고, 점검 결과를 바탕으로 ‘경기도 공동주택 관리규약’을 개정하고 도내 31개 시군으로 확대 보급을 실시한 바 있다.

또 전주시 지역 관광 분석의 경우, 분석 결과에 따른 다양한 관광 정책 수립과 관광객 편의 제공을 통해 매년 10% 이상의 관광객 증가 효과를 거둔 바 있다.

아울러 병무청은 병역 면탈 빅데이터 분석 알고리즘을 정보화해 지속적으로 활용할 예정이며, 건강보험심사평가원의 교통사고 다발생 환자 분석은 데이터를 활용해 건강보험 재정 손실을 방지할 수 있다는 일례를 보여 주기도 했다.

빅데이터는 4차 산업혁명 시대의 핵심 기술로서 21세기의 원유에 비유되고 있으며 국가와 기업의 경쟁력을 좌우함은 물론, 대한민국의 행정을 보다 더 스마트하게 바꾸는 주요 수단으로 활용되고 있다.

김일재 행정안전부 정부혁신조직실장은 “사회적 가치 구현 및 다수 부처, 데이터 활용 기반의 신규 분석 과제를 지속적으로 발굴하고 추진함으로써 데이터 기반의 과학적 행정 및 정부 혁신이 확산되도록 최선을 다하겠다”고 밝혔다.
[박미영 기자(mypark@boannews.com)]

<저작권자: 보안뉴스(www.boannews.com) 무단전재-재배포금지>

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