KT와 서울시, 서울시립대가 공동 주최한 '수도권 생활이동 데이터 해커톤'이 성황리에 막을 내렸습니다.
이번 해커톤은 KT의 정밀한 생활이동 데이터를 활용하여 수도권의 다양한 도시 문제를 해결하고, 데이터 기반의 혁신적인 미래 도시 설계를 모색하는 자리였습니다.
소상공인 지원 챗봇부터 청년 주거 안정 솔루션까지, 시민의 삶을 개선할 창의적인 아이디어들이 제시되며 데이터 기반 스마트시티의 가능성을 확인했습니다.
현대 사회에서 도시는 단순한 거주 공간을 넘어 복잡한 유기체와 같이 끊임없이 움직이고 변화합니다. 수많은 사람들의 이동은 도시의 활력을 만들고 경제를 순환시키는 동맥과도 같습니다. 이러한 도시의 동적인 특성을 정확하게 파악하고 미래를 예측하는 것은 도시 계획 및 정책 수립에 있어 가장 중요한 과제 중 하나로 부상하고 있습니다. 최근 KT가 서울특별시, 서울시립대와 손잡고 개최한 '수도권 생활이동 데이터 해커톤'은 바로 이 과제에 대한 혁신적인 해답을 모색하는 의미 있는 시도였습니다. '생활이동 데이터로 살기 좋은 수도권을 디자인하라'는 주제 아래, 민간 기업의 첨단 기술력과 공공기관의 정책 실행력, 그리고 학계의 깊이 있는 연구 역량이 한데 모여 데이터 기반의 스마트시티 구현을 위한 청사진을 그렸습니다. 이번 행사는 단순히 기술 경연의 장을 넘어, 시민의 삶과 직결된 교통, 주거, 복지 등 다양한 도시 문제를 해결하고, 인공지능(AI) 실무 역량을 갖춘 미래 인재를 양성하는 중요한 발판이 되었습니다. 총 88개 팀이 참가하여 치열한 예선을 거쳐 학생부와 일반부 각 8개 팀이 본선에 오르는 등 뜨거운 관심 속에서 진행된 이번 해커톤은 데이터가 어떻게 우리 도시의 미래를 더욱 풍요롭고 효율적으로 만들 수 있는지에 대한 구체적인 가능성을 제시했습니다.
이번 해커톤의 성공은 참여자들의 열정과 창의성뿐만 아니라, 대회의 기반이 된 KT의 '생활이동 데이터'가 지닌 독보적인 가치 덕분이었습니다. 이 데이터는 국내 최초로 수도권 전체를 250m 격자라는 매우 미세한 단위로 나누고, 이를 다시 20분 단위로 집계하여 도시의 움직임을 거의 실시간에 가깝게 포착할 수 있는 정밀도를 자랑합니다. 기존의 교통 데이터가 특정 지점이나 노선에 한정되었다면, KT의 데이터는 마치 도시 전체에 촘촘한 신경망을 깔아놓은 것처럼 사람들의 이동 패턴을 입체적으로 분석할 수 있게 해줍니다. 단순한 이동량 집계를 넘어, 출근, 등교, 쇼핑, 관광 등 7가지의 구체적인 이동 목적과 지하철, 버스, 자가용, 항공 등 8가지의 이동 수단을 상세히 구분하여 분석할 수 있다는 점은 정책 수립의 정교함을 한 차원 높이는 핵심 요소입니다. 여기에 성별, 연령대별 세분화 분석까지 가능하여, 특정 인구 집단이 겪는 어려움을 정확히 진단하고 맞춤형 정책을 설계하는 데 결정적인 단초를 제공합니다. 예를 들어, 심야 시간대 특정 지역에서 대중교통 이용에 어려움을 겪는 청년층의 이동 데이터를 분석하여 심야 버스 노선을 신설하거나, 고령층의 병원 방문 이동 패턴을 파악하여 복지 셔틀을 효율적으로 운영하는 등의 구체적인 정책 대안을 과학적 근거를 바탕으로 마련할 수 있게 되는 것입니다. 이처럼 교통 사각지대 해소부터 직행버스 신설, 환승센터 입지 선정, 나아가 주거, 의료, 상권 분석에 이르기까지 그 활용 가능성은 무궁무진하며, 도시의 효율성과 시민의 삶의 질을 동시에 향상시키는 핵심 자산으로 평가받고 있습니다.
데이터 기반 도시 혁신의 서막, '수도권 생활이동 데이터 해커톤' 개최
지난 8월 27일, KT와 서울특별시, 그리고 서울시립대학교가 협력하여 개최한 '수도권 생활이동 데이터 해커톤'은 데이터 기술이 도시 문제 해결의 핵심 동력으로 작용할 수 있음을 명확히 보여준 상징적인 행사였습니다. '생활이동 데이터로 살기 좋은 수도권을 디자인하라'는 슬로건 아래, 수도권이 직면한 다양한 난제를 데이터 분석과 인공지능 기술을 통해 해결하고자 하는 열정적인 인재들이 한자리에 모였습니다. 이 행사는 단순히 일회성 경진대회에 그치지 않고, 민간 부문의 기술력, 공공 부문의 정책적 필요, 그리고 학계의 연구 역량이 결합된 민·관·학 협력의 성공적인 모델을 제시했다는 점에서 깊은 의의를 가집니다. 특히, KT가 보유한 방대한 통신 데이터를 기반으로 정교하게 가공된 생활이동 데이터를 공공의 문제 해결을 위해 개방했다는 점은 데이터 경제 시대에 기업의 사회적 역할을 재조명하게 합니다. 총 88개의 팀이 뜨거운 열기 속에 아이디어를 제출했으며, 엄격한 심사를 거쳐 학생부와 일반부에서 각각 8개 팀, 총 16개 팀이 본선 무대에 올라 자신들의 분석 결과와 솔루션을 발표하며 치열한 경합을 펼쳤습니다. 참가자들은 주어진 데이터를 다각도로 분석하여 교통 혼잡 완화, 대중교통 효율성 증대, 사회적 약자 이동권 보장 등 시민들의 실생활과 밀접하게 연관된 문제들에 대한 창의적이고 실현 가능한 해법들을 제시하며 데이터 기반 정책 수립의 새로운 지평을 열었습니다.
KT 생활이동 데이터, 도시의 맥박을 읽는 정밀한 나침반
이번 해커톤의 핵심 성공 요인은 단연 KT가 제공한 '수도권 생활이동 데이터'의 독보적인 품질과 깊이에 있습니다. 이 데이터는 기존의 공공 교통 데이터나 샘플 조사 데이터가 지닌 시공간적 한계를 뛰어넘어, 도시의 동적인 흐름을 현미경으로 들여다보듯 세밀하게 분석할 수 있는 기반을 제공했습니다. 수도권 전체를 250m x 250m의 미세한 격자(Grid) 단위로 구분하고, 시간의 흐름을 20분 단위로 쪼개어 인구의 이동과 분포를 집계한 것은 전례 없는 수준의 정밀도입니다. 이는 특정 지역의 시간대별 유동인구 변화를 거의 실시간으로 파악할 수 있게 하여, 도시 계획, 교통 정책, 재난 대응 등 다양한 분야에서 의사결정의 정확도를 획기적으로 높일 수 있음을 의미합니다. 더 나아가, 이 데이터는 이동의 양뿐만 아니라 질적인 측면까지 분석할 수 있는 다차원적인 정보를 포함하고 있습니다. 데이터의 주요 특징은 다음과 같습니다.
- 세분화된 이동 목적 분석: 출근, 등교, 쇼핑, 관광, 병원 방문 등 총 7가지의 구체적인 이동 목적을 구분하여, 각 지역의 기능과 특성을 보다 명확하게 이해할 수 있도록 돕습니다.
- 다양한 이동 수단 정보: 지하철, 버스, 자가용, 도보, 항공 등 총 8가지 이동 수단에 대한 정보를 포함하여, 종합적인 교통 체계 분석 및 환승 시스템 개선에 기여합니다.
- 인구통계학적 특성 결합: 성별, 연령대별로 데이터를 세분화하여 분석할 수 있어, 청년, 노년층, 직장인 등 특정 인구 집단을 위한 맞춤형 정책 수립에 결정적인 근거를 제공합니다.
이러한 정밀 데이터는 교통 소외 지역을 발굴하여 맞춤형 버스 노선을 제안하거나, 출퇴근 시간대 혼잡도를 예측하여 대중교통 배차 간격을 동적으로 조절하는 등 시민들이 체감할 수 있는 교통 정책 개선에 즉각적으로 활용될 수 있습니다. 또한, 특정 지역의 유동인구 특성과 이동 목적을 분석하여 소상공인을 위한 최적의 입지를 추천하거나, 노년층의 이동이 잦은 경로를 파악하여 보행 환경을 개선하는 등 사회 전반의 복지 증진에도 폭넓게 적용될 수 있는 강력한 잠재력을 지니고 있습니다.
혁신적 아이디어의 경연, 미래 도시를 위한 청사진 제시
이번 해커톤에서는 생활이동 데이터를 기반으로 한 다채롭고 혁신적인 아이디어들이 쏟아져 나와 미래 스마트시티의 구체적인 모습을 엿볼 수 있었습니다. 치열한 경쟁 끝에 총 6개 팀이 수상의 영예를 안았으며, 이들의 제안은 데이터가 어떻게 현실의 문제를 해결하고 더 나은 도시 환경을 만드는지를 명확하게 보여주었습니다. 일반부 최우수상을 수상한 '소상인싸' 팀은 '생활이동 데이터 및 정형·비정형 데이터 기반 소상공인 심층 상권분석 LLM 챗봇'을 선보여 큰 주목을 받았습니다. 이 솔루션은 유동인구 데이터에 더해 소셜미디어 리뷰, 지역 뉴스 등 비정형 데이터를 거대언어모델(LLM)로 분석하여, 예비 창업자나 기존 소상공인에게 특정 지역의 상권 특성, 잠재 고객층, 경쟁 환경 등에 대한 심층적인 통찰력을 제공하는 챗봇 서비스입니다. 이는 데이터 기반의 의사결정을 통해 소상공인의 실패 위험을 줄이고 안정적인 성장을 지원하는 실질적인 방안이라는 점에서 높은 평가를 받았습니다. 학생부 최우수상은 '민심쏭쏭' 팀의 '청년 행복지수 기반 임대주택 최적 입지 제안'에 돌아갔습니다. 이들은 청년층의 직장, 여가, 문화생활 관련 이동 패턴을 분석하고 이를 기반으로 '청년 행복지수'라는 독창적인 지표를 개발했습니다. 이를 통해 단순히 저렴한 주택을 공급하는 것을 넘어, 청년들의 실제 생활 반경과 필요를 고려한 최적의 공공임대주택 입지를 제안함으로써 청년 주거 안정 문제에 대한 새로운 접근법을 제시했습니다. 이 외에도 우수작으로 선정된 아이디어들은 도시 정책의 다양한 측면을 아울렀습니다.
- 연령대별 서울시 보행일상권 계획 검토: 연령별 보행 패턴 데이터를 분석하여 모든 세대가 만족할 수 있는 보행 친화 도시 계획을 제안했습니다.
- 수도권 생활이동 기반 SOC 수요·공급 진단: 데이터 분석을 통해 도로, 철도 등 사회간접자본(SOC)이 부족한 지역을 과학적으로 식별하고 투자 우선순위를 제안했습니다.
- 고령자 이동불편구역 분석 및 맞춤형 교통서비스: 고령층의 이동 데이터를 바탕으로 보행 및 대중교통 이용이 어려운 지역을 도출하고, 이를 해소하기 위한 '찾아가는 복지 서비스'나 '수요응답형 교통수단(DRT)' 도입을 제안했습니다.
총 1,000만 원 규모의 상금이 수여된 이번 대회의 우수 아이디어들은 단순한 제안에 그치지 않고, 향후 서울시의 실제 정책에 반영되거나 사업화까지 검토될 예정이어서 그 기대감을 더욱 높이고 있습니다.
마치며
KT와 서울시, 서울시립대가 함께한 '수도권 생활이동 데이터 해커톤'은 데이터라는 강력한 도구를 통해 도시가 당면한 문제를 해결하고, 시민 모두가 살기 좋은 미래를 설계할 수 있다는 희망을 보여주었습니다. 이번 행사는 민간 기업이 보유한 고품질의 데이터와 기술력을 공공의 이익을 위해 활용하고, 여기에 미래 세대의 창의적인 아이디어가 더해졌을 때 얼마나 큰 시너지를 낼 수 있는지를 증명한 성공적인 사례로 기록될 것입니다. 김영결 KT 서비스프로덕트본부장이 언급했듯이, 생활이동 데이터는 교통, 주거, 의료 등 시민의 삶과 직결된 문제 해결의 핵심 자산이며, 이를 기반으로 한 민관 협력은 스마트시티를 확장하고 시민의 삶의 질을 향상시키는 데 필수적입니다. 앞으로 이번 해커톤에서 발굴된 혁신적인 아이디어들이 실제 정책으로 구현되어 수도권의 긍정적인 변화를 이끌어내기를 기대합니다. 또한, 이러한 데이터 기반의 협력 모델이 전국적으로 확산되어 대한민국 전체가 더욱 스마트하고 지속 가능한 도시로 발전해 나가는 계기가 되기를 바랍니다. 우리 일상의 발자취가 모여 만들어진 데이터가 다시 우리의 삶을 더 나은 방향으로 이끄는 선순환 구조를 만드는 것, 그것이 바로 우리가 지향해야 할 데이터 시대의 진정한 가치일 것입니다.
