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[2023 국토연구원 연구성과발표 세미나 ``국민이 체감하는 실용적 국토정책 개발 성과`` 발표4] 인공지능 기법을 적용한 소지역단위 장래인구 예측 방법론 개발 기초 연구

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민생현안 모니터링을 위한 민원지도 개선방안 연구

국민 삶의 질을 높이기 위한 데이터 기반의 정책개선 방안 연구는 늘 중요하게 강조되어 온 과제이다. 장요한 부연구위원이 수행한 ｢민생현안 모니터링을 위한 민원지도 개선방안 연구｣는 국민의 목소리인 ‘민원’을 체계적으로 수집·분석하고, 이를 ‘지도’라는 시각적 도구를 통해 효과적으로 모니터링하여, 궁극적으로는 국민 삶의 질을 높이기 위한 데이터 기반의 정책 개선 방안을 제시하고 있다. KRIHS: 이 연구를 수행하게 된 동기는? 장요한: 빅데이터와 AI를 정책에 활용하는 연구는 활발히 이루어지고 있지만, 그 결과가 국민 개개인의 삶에 어떻게 직결되는지 보여주며 공감을 얻기는 쉽지 않다고 생각했습니다. 특히 정책 연구는 거시적인 방향을 제언하는 경우가 많아, 국민이 체감할 수 있는 구체적인 사례를 찾고 싶었습니다. 그러던 중, 시민들의 일상적인 목소리가 담긴 ‘민원’에 주목하게 되었습니다. 민원을 데이터의 관점에서 접근한다면, 설득력 있는 분석을 통해 국민이 직접 체감할 수 있는 정책을 제언하는 의미 있는 연구가 될 것이라는 확신이 들어 시작하게 되었습니다. KRIHS: 이 연구의 의미는 무엇인가? 장요한: 이 연구의 가장 큰 의미는 정책과 행정의 패러다임을 ‘공급자’ 중심에서 ‘수요자’ 중심으로 전환하는 데 있습니다. 기존 정책이 거시적인 목표를 가지고 하향식(Top-down)으로 추진되었다면, 이 연구는 국민 한 사람 한 사람의 목소리가 담긴 '민원'을 출발점으로 삼습니다. 이는 국민의 실제 삶의 문제를 정책의 최우선 순위에 두는, 상향식(Bottom-up) 정책 결정의 가능성을 제시하는 것입니다. 데이터를 통해 정책과 행정이 국민의 삶에 더 가까이 다가가고 '국민의 삶을 바꾸는 데이터'의 실질적인 사례를 만들어, 민관 협치와 디지털 플랫폼 정부의 성공적인 모델을 제시하는 데 기여할 것으로 기대하고 있습니다. KRIHS: 연구 수행과정에서 있었던 에피소드는? 장요한: 이 연구에서 가장 큰 책임감을 느끼고 신중을 기했던 부분은 단연 '개인정보 보호'였습니다. 국민권익위원회와의 MOU를 통해 3년 치의 방대한 민원 데이터를 이관받았을 때, 데이터가 가진 가치만큼이나 그 무게감을 크게 느꼈습니다. 데이터는 개인이 식별되지 않도록 전처리가 되어 있었지만, 저희는 연구원 내 폐쇄망에서 엄격한 보안 절차 속에서 데이터를 분석하며 매 순간 책임감을 되새겼습니다. 이러한 막중한 책임감은 저희 연구진뿐만 아니라, 귀중한 데이터를 제공해 주신 국민권익위원회 '민원정보분석과'와 저희 원내 정보팀 모두가 함께 공유하고 있었습니다. 이 과정을 통해 데이터 기반의 정책 연구는 정교한 분석 기술 이전에, 데이터를 안전하게 보호하고 관리하는 ‘신뢰’가 가장 중요하다는 점을 다시 한번 절감했습니다. KRIHS: 연구수행 시 보람을 느꼈거나 아쉬웠던 점은? 장요한: 가장 보람 있었던 점은 민원 데이터라는 살아있는 목소리를 통해, 정책이 나아갈 방향을 구체적으로 제시할 수 있었다는 점입니다. 반면, 아쉬웠던 점은 '선택과 집중'의 문제였습니다. 민원 데이터는 교통 분야와 수도권에 집중되는 경향이 뚜렷했습니다. 물론 이 현상 자체도 중요한 정책적 함의를 갖겠지만, 저희의 본래 목표는 상대적으로 소외될 수 있는 작은 목소리까지 담아내는 것이었습니다. 하지만 4개월이라는 수시 과제의 특성상, 데이터 전처리 및 핵심 현안 분석에 집중해야 했습니다. 시간이 조금 더 허락되었다면, 비수도권 지역이나 소수 의견에 대한 심층 분석을 통해 더욱 균형 잡힌 정책 대안을 제시할 수 있었을 것이라는 아쉬움이 남습니다. 이는 앞으로 저희가 풀어야 할 중요한 과제라고 생각합니다.   KRIHS: 앞으로 더 하고 싶은 연구가 있다면? 장요한: 이번 연구에서는 민원 데이터를 '격자'라는 공간 단위로 변환하여 AI에게 학습시키는 새로운 접근법의 가능성을 확인했습니다. 이 경험은 앞으로 더 정교한 분석으로 나아갈 중요한 출발점이 되었다고 생각합니다. 앞으로는 이번 연구의 방법론을 더욱 발전시켜, 'GeoAI' 기술을 본격적으로 접목해보고 싶습니다. 이를 통해 민원 발생의 시공간적 패턴을 넘어, 그 원인이 되는 도시 환경 요인까지 심층적으로 분석할 수 있을 것입니다. 더 나아가, 도시문제 해결을 위한 'Urban AI'의 관점에서 교통, 환경, 안전 등 다양한 데이터를 융합하여 복합적인 도시문제에 대한 최적의 해결책을 제시하거나, 국토연구원의 거시적인 국토정책과 연계하여 정책의 실효성을 예측하고 평가하는 모델을 개발하는 연구로 확장해 나가고 싶습니다. 장요한 부연구위원은 2018년 미국 미주리 주립대학(콜롬비아)에서 교통공학 박사 학위를 취득하고, 워싱턴 D.C.에서 데이터 과학자(Data Scientist)로 활동하였고, 현재는 국토연구원 국토인프라·공간정보연구본부 스마트인프라연구센터에 재직 중이다. 주요 연구 분야는, 빅데이터, AI, 데이터 융복합, 공간정보분석, GeoAI 등을 통한 국토 및 도시문제에 대한 데이터 기반의 정책지원 연구이다.

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국책연구기관 국토연구원 진로체험 교육 개최

국책연구기관 국토연구원 진로체험 교육 개최   일 시 ㅣ 2025.7.17.(목) 장 소 ㅣ 국토연구원 강당 국토연구원(원장 심교언)은 소담중학교 학생들을 대상으로 국책연구기관 진로체험 교육을 개최했다. 이번 행사는 경제·인문사회연구회 및 소속 연구기관, 세종시교육청과 함께 기획되었으며, 학생들이 국책연구기관의 역할과 연구직 진로를 탐색할 수 있도록 마련되었다. 행사는 국토연구원 홍보 영상 시청을 시작으로, 장요한 부연구위원의 특강 ‘AI와 빅데이터를 맞이하는 미래사회의 나’가 진행되었다. 장 부연구위원은 인공지능과 데이터 기술이 사회에 미치는 영향을 설명하며, 학생들의 진로 탐색과 미래 사회에 대한 이해를 도왔다. 강연 후에는 진로체험 만족도 조사가 이루어졌으며, 이어서 국토연구원 청사 내 전시공간을 탐방하는 시간도 마련되었다. 계단 서고 및 포토존, 도서관 등을 둘러보며 학생들은 연구 환경을 직접 체험하고 국책연구기관에 관한 관심을 높였다. 이번 진로체험에 참여한 한 학생은 “평소 접하기 어려운 연구기관을 방문하여 미래 직업에 대해 생각해 볼 수 있는 소중한 기회를 얻었다.”라고 소감을 전했다.

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A.I.와 민원 빅데이터를 활용한 민원지도의 민생현안 모니터링 방안

"A.I.와 민원 빅데이터를 활용한 민원지도의 민생현안 모니터링 방안" 국토硏, 국토정책Brief 제992호 □ 민원불편신고 등 각종 민감정보가 취합되고 기록되는 국민신문고 민원 빅데이터는 전국적으로 분포한 민원인의 다양한 관심사와 세부적인 내용이 담긴 데이터로, 민생현안 모니터링 도구로 그 효용가치가 높음 ◦ 국민권익위원회에서 운영 중인 ‘한눈에 보는 민원 빅데이터’의 민원지도는 개인정보 보호의 문제, 데이터의 정확성과 신뢰성, 사용자 접근성과 활용성 등의 한계로 민원 빅데이터의 잠재력을 충분히 활용하지 못하고 있음 □ 국토연구원(원장 심교언) 스마트인프라연구센터 장요한 부연구위원과 연구진은 국토정책 Brief 제992호“A.I.와 민원 빅데이터를 활용한 민원지도의 민생현안 모니터링 방안”을 발간하였다. □ 2021년부터 2023년까지의 약 2,600만 건의 민원 빅데이터를 활용하여, 이종데이터 융·복합을 통한 민생현안 모니터링 시범분석 및 정책수요 발굴 시범분석 ◦ 딥러닝 등 A.I. 방법론을 활용한 시범분석을 통해 언제-어디에서-얼마나-어떻게 민원이 발생할지에 대한 예측 모델을 제시함으로써 선제적 정책지원 도구의 발전방향을 제시 □ 장요한 부구위원과 연구진은 민생현안 모니터링 도구의 민원지도 개선방안을 다음과 같이 제시하였다.  ◦ 민원데이터 공개 확대 및 체감형 분석방법론 개발: 지자체 및 부처 협의를 통해 민원 빅데이터 공개를 확대하고, 시민 주도 자정환경 및 정책소통 기반 마련 필요 ◦ A.I. 기술을 응용한 방법론 고도화로 정보의 효용성 제고: 민원지도 정보의 편향성을 방지하기 위해, A.I.와 이종데이터 융합을 통한 지역맞춤형 이슈 키워드 발굴 및 방법론 고도화 ◦ 공간정보 기반 데이터 융·복합을 통한 민원지도 효용성 및 정보 공개 확대: 공공관심 민원분야에서는 격자 기반 공간 단위 일원화와 비식별화로 통계생산과 정보 공개 확대 및 활용도 제고 ◦ 국민참여형 정책소통 도구 발전: 민원 빅데이터 분석방법론 개발을 통해 악성 반복 민원에 대한 자동정제 기능을 구축하고, 정보 왜곡 최소화 및 행정인력의 효율적 활용과 시스템 고도화 필요