On 11월 3, 2017

데이터 시각화가 부릅니다, ‘스마트시티 사용법’

최근 청와대는 대통령 직속의 4차산업혁명위원회에 별도의 스마트시티 특위를 구성하겠다고 밝혔습니다. 4차 산업혁명과 스마트시티는 어떤 연관이 있는 걸까요? 간단히 설명하면 스마트시티는 4차 산업혁명의 핵심 기술을 총동원한 축소판이라고 할 수 있습니다. 각종 도시 문제를 해결할 뿐만 아니라 도시 경쟁력 및 삶의 질을 향상시킬 수 있는 지속가능한 새로운 도시 모델이 바로 스마트시티이기 때문입니다.

스마트시티 구성요소 (원본 출처 : 한국교통연구원)

스마트시티 구성요소 (원본 출처 : 한국교통연구원)

스마트시티를 구성하는 요소로는 크게 도시 및 ICT 기술을 포함한 물리적, 기술적 의미의 인프라, IoT 기술을 기반으로 도시 내 모든 인프라와 사물에서 발신하는 데이터, 수집된 데이터를 바탕으로 실제 시민이 활용 가능하도록 개발된 서비스가 있습니다. 여기서 데이터는 도시 내 인프라를 연결해주는 동시에 도시 내 각종 스마트한 기능들을 시민들이 체감할 수 있는 서비스로 구현시키는 데 필요한 핵심 자원을 담당합니다. 따라서 데이터 없는 스마트시티는 결코 스마트하다고 말할 수 없고, 이것이 스마트시티라는 한 편의 스토리에서 데이터가 주연을 차지할 수밖에 없는 이유입니다.

 

2020년엔 66조원? 스마트시티의 데이터 성장세

여러분은 스마트시티를 움직이는 데이터의 양이 어느 정도일지 짐작이 되시나요? 도시 규모별로 혹은 특성별로 그 크기는 천차만별이겠지만 하나 확실한 사실은 데이터 양이 계속해서 증가하고 있다는 점입니다.

스마트시티 분야 사물인터넷 도입 증가에 따른 데이터 수집량의 증가 (출처 : 가트너)

스마트시티 분야 사물인터넷 도입 증가에 따른 데이터 수집량의 증가 (출처 : 가트너)

세계 빅데이터 시장 동향 및 전망 (출처 : Statista, Wikibon, SPRi 재편집)

세계 빅데이터 시장 동향 및 전망 (출처 : Statista, Wikibon, SPRi 재편집)

가트너에 의하면 스마트시티 부문에 따른 사물인터넷 설치는 2015년 11억 대에서 2020년에는 97억 대로 예상되며 이에 따라 사물인터넷 부문에서 수집되는 데이터의 양도 약 9배 증가할 것으로 전망되고 있습니다. 덧붙여 한국과학기술정보연구원에 따르면 글로벌 빅데이터 시장 규모는 2015년 약 330억 달러에서 2020년에는 약 600억 달러에 이를 것으로 예상됩니다. 이는 한화로 계산하면 66조 원에 달하는 수치입니다.

그렇다면 데이터 규모가 계속해서 커지면 그만큼 우리의 삶은 더 편리해지는 것일까요? 아쉽게도 그렇지는 않습니다. 스마트시티를 구성하는 데이터의 영역과 규모가 증가함에 따라 데이터 활용은 보다 어려워지고 복잡해지기 때문입니다. 따라서 앞으로의 과제는 다양한 출처를 통해 수집한 방대한 양의 데이터를 어떻게 활용할 것인가로 옮겨가고 있습니다.

그렇다면 이처럼 많은 양의 데이터를 어떻게 읽고 해석해야 할까요? 그 해답이 바로 데이터 시각화에 있습니다. 데이터를 시각적으로 표현하면 분포, 비교, 변화 등의 관계를 빠르게 파악할 수 있습니다. 실제로 많은 도시들이 데이터 시각화를 통해 새로운 시민 서비스를 개발하고 공공 문제를 해결하는 등의 성과를 도출하고 있습니다.

 

데이터 시각화로 만드는 스마트시티의 청사진들

1. 서울시 심야버스 노선 최적화

서울시 심야버스 노선 최적화 (출처 : 서울시)

서울시 심야버스 노선 최적화 (출처 : 서울시)

먼저, 국내의 경우 가장 유명한 서울시의 심야버스 노선 개발 사례가 있습니다. 서울시는 한 달 간 사용된 KT 휴대전화 통화이력 데이터 30억 건과 심야택시 승하차 데이터 500만 건을 결합하여 지역별 심야 유동인구 패턴을 파악했고 이를 지도상으로 시각화하여 최적의 노선을 선정했습니다. 심야버스가 시행된 지 50일 만에 30만 명이상의 이용객을 기록할 정도로 시민들로부터 좋은 평가를 받았습니다. 

 

2. 성남시 공공 와이파이 설치 지역 우선 선정

성남시 유동인구 밀도맵 시각화 (출처 : 뉴스젤리 )

성남시 유동인구 밀도맵 시각화 (출처 : 뉴스젤리 )

성남시는 지역별 유동인구를 시각화하여 공공 와이파이를 확대 구축했습니다. 데이터 시각화 전문기업인 뉴스젤리는 성남시 공공데이터와 SKT 기지국 기반의 통화량 데이터를 바탕으로 성남시 유동인구를 밀도맵으로 시각화했습니다. 해당 프로젝트는 일정한 범위에 셀을 지정하고 각 셀에 주요 속성들을 부여한 뒤 공공영역의 가중치에 따라 데이터 사용량이 적을 것으로 판단되는 셀을 배제시키는 방식으로 진행되었습니다. 시민들의 데이터 사용량이 높을 것으로 추정되는 지역에 우선적으로 공공 와이파이를 설치함으로써 시민 모바일 데이터 비용을 절감하고 성남시 전체의 공공 편익을 증가시키는 등 경제적, 사회적 효과를 이끌어냈습니다.

 

3. 캔자스시티 Open Data KC

캔자스시티 정보격차와 빈곤률 맵핑 (출처 : Open Data KC)

캔자스시티 정보격차와 빈곤률 맵핑 (출처 : Open Data KC)

미국 캔자스시티는 1,570만 달러 규모의 민관 협력 프로젝트를 통해 오픈 데이터 포털을 발표했습니다. 시민들은 해당 포털을 이용하여 대중교통의 실시간 위치와 주차 가능 공간을 비롯한 각종 데이터들을 확인할 수 있습니다. 최근에는 데이터 포털에 디지털 연결률과 빈곤율을 시각화한 자료를 공개하며 도시의 집중자원이 필요한 대상을 찾고 빈곤을 벗어나는 도구로서 활용하는 등 새로운 시도를 계속하고 있습니다.

 

4. 싱가포르 Virtual Singapore

Virtual Singapore (출처 : Dassault Systemes)

Virtual Singapore (출처 : Dassault Systemes)

마지막으로 시각화 기술을 통해 가상 도시를 구현하고 있는 싱가포르의 사례가 있습니다. 싱가포르의 Virtual Singapore Program은 국립 연구재단 주도하에 민간 기업 다쏘시스템의 3D 모델링 기술을 적용하여 실제 도시와 동일한 가상 도시를 온라인상에서 구현해낸 프로그램입니다. 싱가포르는 이번 프로그램을 통해 실제 공간에서 적용할 수 없었던 건설, IT 분야 등의 가상 테스트를 진행하고 복잡한 도시 문제를 해결하는 등 행정 영역에서의 연구 개발과 의사 결정에 물리적인 사물과 컴퓨터에 동일하게 표현되는 가상 모델인 디지털 트윈(Digital Twin)을 적극 활용하겠다고 밝혔습니다.

스마트시티를 진정으로 스마트하게 만들어주는 데이터, 그리고 데이터를 쉽게 활용할 수 있게 도와주는 데이터 시각화에 대해 알아봤습니다. 앞으로도 데이터 시각화를 통해 또 어떤 새로운 스마트시티의 청사진이 그려질 수 있을까요?

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