ㅣ 국토시론 ㅣ
젊은 시절 한 토목전문가가 한강에 물이 출렁출렁 흘러가는 것을 보면서
‘물이 돈인데 그냥 흘러가게 내버려 두는구나’라고 하는 말을 들은 적이 있다. 지능형교통체계(ITS)를 전공하는 필자는 유용한 데이터가 무수히 생성되고 있는데 제대로 활용되지 못하고 버려지는 것을 보며 같은 생 각으로 안타깝게 여겨왔다. 수년 전 빅데이터 활용의 중요성이 알려지 면서 빅데이터는 경제, 산업, 의료, 문화 등 사회 전 분야에 걸쳐 활용되 고 있다. 현 정부는 정부3.0을 통해 공공부문 데이터의 개방을 촉진하고 있으며, 2012년 11월 빅데이터 마스터플랜을 통하여 빅데이터 활용 촉 진을 위한 국가적 기반을 준비하였다. ‘현존하는 전체 데이터의 90%가 지난 3년간 생성되었다’라는 말이 있을 정도로, 통신기술의 발전 속도로 보아 앞으로 활용가능한 데이터 양은 기하급수적으로 늘어날 것이다.
전 세계적으로 교통분야는 빅데이터의 다양한 적용사례에서 선도적 인 역할을 하고 있으며, 가장 활발하게 활용되고 있다. 통신기술을 통하 여 교통정보를 수집하고 교통서비스를 제공하는 ITS분야는 20여 년 전 부터 구축되어 왔다. 교통정보제공시스템, 버스정보시스템, 내비게이션 과 같은 서비스는 이미 스마트폰과 함께 일상화되어 있다. 이러한 시스 템의 구현을 위해서 방대한 정보수집체계가 구축되어 왔고, 대량의 데 이터가 실시간으로 생성되고 있다. 고속도로 하이패스나 티머니 같은 자동요금징수시스템(Electronic Toll Collection System: ETCS)도 대 량의 데이터를 생성하며, 요금징수의 원래 목적 외에도 불법행위의 단 속 등 다양한 용도로 활용되고 있다. 티맵은 순수 민간 교통정보서비스 의 표본으로서 실시간 교통정보, 내비게이션 서비스를 스마트폰으로 받 을 수 있도록 운영 중이며, 수년간 축적한 빅데이터를 활용하여 교통예 김영찬
대한교통학회장,
서울시립대학교 교통공학과 교수 ([email protected])
빅데이터 시대에 걸맞은
교통시스템 구축
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보서비스를 준비 중이다.
교통분야에서의 빅데이터 응용은 실시간 교통정 보제공서비스 못지않게 축적된 방대한 데이터를 분 석하여 교통정책 발굴에 활용하는 것도 중요하다. 끊 임없이 생성되는 대량의 데이터를 무한정 저장할 수 없으므로, 적절한 프로세스를 거쳐 데이터를 가공해 야 한다. 2012년 대전시의 교통데이터웨어하우스 구 축이 좋은 사례다. 대전시는 수집되는 다양한 실시간 교통정보 수집데이터를 추출, 변환, 가공의 프로세 스를 거쳐 요약데이터베이스를 구축하였다. 시민 교 통정보제공서비스뿐만 아니라 교통계획, 안전, 운영 등의 다양한 교통정책 결정에 기본자료로 활용하고 있다. 교통분야 빅데이터 활용의 또 다른 성공사례 로는 2013년 서울시의 심야버스 노선결정 프로젝트 를 들 수 있다. 심야시간대에 이동하는 사람들의 통 화데이터 30억 건을 분석하여 최적의 심야버스 노선 을 선정하였다. 이 사례의 특징은 교통정책을 도출하 는 데 교통시스템을 통한 교통정보가 아닌 모바일폰 의 빅데이터를 활용하여 수요자 맞춤형 서비스를 제 공했다는 점이다.
생산되는 데이터는 계속 늘어갈 것이고, 교통분 야의 빅데이터 활용은 가속화될 것이다. 정보의 소 스는 한층 다양화될 것이다. ITS와 같은 교통자체 시
스템 데이터, 모바일폰과 같은 타 분야 시스템 데이 터, SNS를 통한 비정형데이터 등이 광범위하게 활용 될 것이다. 여기서 유념해야 할 사항은 데이터의 양 보다는 질에 초점을 두어야 한다는 것이다. 과거 ITS 분야에서 정보수집체계 구축과 유지에는 재원투자가 인색하고 정보제공서비스시스템 구축에 열을 올리는 우를 범하는 경우가 많았다. 원시정보가 부실한데 가 공정보가 정확할 수는 없다. 정보는 그냥 존재하는 것으로 여기는 것은 오해다. 양질의 정보를 생성하는 데 투자해야 하고, 정보의 품질을 유지하는 데 꾸준 히 공을 들여야 한다. 유용한 데이터는 무료로 얻어 지는 것이 아니다.
교통정보에 국한해서 보면 티맵의 내비게이션 자 료, DSRC(Dedicated Short Range Communication) 를 통한 수집자료는 통상 통행시간과 같은 소통정보 가 근간이 되어 여행자에게 제공된다. 교통정책을 수 립하는 과정에서 필요한 자동화 자료는 장기간 구축 된 통행시간 자료도 중요하지만, 중요지점의 교통량 자료가 필수적이다. 연구대상 도로의 교통량 현황과 미래의 교통 수요가 주 관심사다. 교통정보시스템은 구축했는데 정작 교통량 자료는 수집되지 않아서 별 도로 교통량조사를 하는 경우가 아직도 반복되고 있 다. 교통시스템 구축 시 이 점을 명심할 것을 권고한
교통분야에서의 빅데이터 응용은 실시간 교통정보제공서비스 못지않게 축적된 방대한 데이터를 분석하여 교통정책 발굴에
활용하는 것도 중요하다. 끊임없이 생성되는 대량의 데이터를 무한정 저장할 수 없으므로, 적절한 프로세스를
거쳐 데이터를 가공해야 한다.
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다. 최근 정부는 자체로 교통정보시스템을 구축하기 보다 민간교통정보에 의존하려고 한다. 민간교통정 보시스템은 여행자에게 초점을 두는 정보를 수집하 지, 공공부문의 교통정책 수립을 위한 기반데이터를 수집해 주지는 않는다. 민간정보 활용과 공공부문 자 체정보수집 능력 보유에 균형을 맞추어야 한다.
빅데이터의 활용과 촉진의 확대에 대한 필요성을 강조하면서 우려되는 사항도 있다. 숨겨진 왜곡현상 (hidden bias), 개인정보보호 등과 같은 사생활 침해 문제다. 빅데이터가 사회현상을 정확하게 반영한다 고 전제하지만, 실제로 심각한 괴리가 있을 수 있다.
특정 그룹으로부터는 데이터가 거의 수집되지 않기 때문이다. 예를 들어, 스마트폰의 SNS를 통한 정보 는 SNS를 거의 사용하지 않는 고령자의 자료는 반영 될 수 없기 때문에 재난을 위한 모니터링 관리와 같은 안전체계 구축 시 데이터에서 누락되면서 그룹 간의 형평성 문제를 야기할 수도 있다. 또한 ‘빅브라더(big brother)’ 행태에 대한 우려가 있다. 개개인의 정보를 수집하는 과정에서 불필요한 감시가 될 수도 있으며, 안전을 위한 데이터 수집과 제공으로 오히려 위험에 노출되는 경우가 있을 수도 있다.
어떤 분야가 활성화되려면, 유능한 인력이 모여야 한다. 교통분야에서 지속적인 빅데이터의 활용 촉진
을 위해서는 양질의 전문인력 양성이 필요하다. 교통 부문 빅데이터 관련 기관으로 한국교통연구원의 국 가교통DB센터를 들 수 있다. 지자체마다 도시정보센 터와 유사한 DB관리 기구가 있다. 이러한 기구들은 대체로 문헌자료, 통계자료를 관리하고 제공하는 기 능을 주로 하고 있다. 국토교통부는 빅데이터 인력양 성 전략을 수립하여 당면하는 전문인력 수요에 대비 해야 한다. 빅데이터 시대에 대용량의 자동화 자료를 다루는 체계가 구비되어야 하는 것은 자명한 사실이 다. 빅데이터 시대에 걸맞은 시스템 구축을 위하여 하드웨어, 소프트웨어 못지않게 전문인력 양성의 중 요성을 간과해서는 안 될 것이다.
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빅데이터 시대에 대용량의 자동화 자료를 다루는 체계가 구비되어야 하는 것은 자명한 사실이다.
빅데이터 시대에 걸맞은 시스템 구축을 위하여 하드웨어, 소프트웨어 못지않게 전문인력 양성의
중요성을 간과해서는 안 될 것이다.
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