제4차 산업혁명이 활발하게 논의되면서 빅데이터와 인공지능을 이용한 분석은 정책 수립과 미래산업의 활성화를 위해 활용되고 있다. 그러나 이러한 논의는 주로 대규모 인구활동에 의한 빅데이터 구축이 가능한 도시지역을 대상으로 한다. 그러나 농촌지역도 위치를 기반으로 마이크로데이터를 수집함으로써 빅데이터와 인공지능 기술을 활용할 여지가 충분히 있다. 이러한 측면에서 김익회 부연구위원이 수행한 「농촌지역의 마이크로공간데이터 조사방법론 개발 및 활용 방안 연구」는 농촌지역의 데이터 수집 및 활용과 이를 기반으로 정책을 수립할 수 있는 방안들을 제시하고 있다.

KRIHS: 이 연구를 수행하게 된 동기는?
김익회: 최근 빅데이터 수집과 인공지능을 활용한 분석은 데이터 기반 정책 수립이라는 정책 기조에 부응하고, 데이터 과학이라는 신산업의 활성화라는 측면에서 각광받고 있다. 대체로 이러한 빅데이터의 수집과 분석은 다수의 인구가 거주하는 도시지역에 한정하여 논의되는 경향이 높다. 그러나 마이크로공간데이터의 측면에서 본다면, 빅데이터 수집 및 분석을 위해 활용되는 기술들이 농촌지역에도 적용될 수 있다. 따라서 이 연구는 빅데이터의 근원이라고 할 수 있는 개별 위치 속성에 기반한 데이터의 수집과 분석, 그리고 이를 통한 정책 수립에 기여할 수 있는 방안들을 제시하고자 했다.

KRIHS: 이 연구의 의미는 무엇인가?
김익회: 농촌지역의 인구감소 및 쇠퇴는 새로운 이야기가 아니다. 이미 지역균형발전 측면에서 많은 대책들이 제시됐으나, 농촌지역 쇠퇴는 여전히 현재 진행형이다. 이 연구는 농촌지역의 마이크로공간데이터 수집 및 분석 방법을 제시함으로써 농촌문제 해결을 위한 접근법의 전환을 제안하고 있다. 즉 최신 데이터 분석기술을 활용하여 농촌문제를 구체적으로 살펴보고, 해결책을 찾기 위한 정책들의 수립방안을 제시하는 데에 의미가 있다.

KRIHS: 연구 수행과정에서 있었던 에피소드는?
김익회: 이 연구의 사례지역인 경북 의성군 안계면에 연구진들과 함께 여러 차례 현장조사를 하면서, 중심지역들에 방치되어 있는 빈집과 빈 상점들을 볼 수 있었다. 이러한 유휴부동산들을 직접 보니, 우리나라의 농촌문제가 생각보다 더 심각함을 직접 느낄 수 있었다. 특히 안계면 공무원들이 과거 안계면의 모습과 비교해서 설명해 줄 때, 그 변화의 모습이 확연하게 느껴졌다.

KRIHS: 연구수행 시 보람을 느꼈거나 아쉬웠던 점은?
김익회: 2차 가공된 데이터를 활용하는 것이 아닌, 지자체에서 원시 데이터가 수집되는 과정을 직접 확인할 수 있었던 것에 보람을 느꼈다. 이를 통해서 데이터 수집의 문제점도 파악할 수 있었다. 또한 개인정보보호로 인해 연구진들이 데이터 전처리를 면사무소에 직접 진행해야 했는데, 연구기간의 한계상 일부 데이터만 수집 및 처리하고 분석할 수 있었다. 더욱이 코로나19로 인해 현지에서 충분한 시간을 두고 연구를 진행할 수 없었다는 점이 가장 큰 아쉬움으로 남는다. 다른 지자체들도 마찬가지겠지만, 면사무소에서 군에서 요구하는 데이터를 조사해서 제공하는데, 이와 관련된 데이터들이 체계적으로 관리되지 않고 있는 듯했다. 이와 관련된 개선책이 제시된다면 다양한 마이크로 공간데이터들이 사장되지 않고 데이터 기반의 정책 수립에 활용될 수 있었을 것이라는 아쉬움도 남았다.

KRIHS: 앞으로 더 하고 싶은 연구가 있다면?
김익회: 이번 연구는 여러모로 아쉬움이 많이 남았으며 추가 연구가 진행될 필요를 느꼈다. 특히 정책제안으로 제시된 데이터 수집 및 분석 인력이 충원된 상태에서 마이크로공간데이터를 수집 및 분석하고, 이를 정책 수립에 활용하는 연구를 진행한다면, 마이크로공간데이터의 기반 정책 수립의 전국적 확산을 기대할 수 있을 것이다.