빅데이터 활용한 주요 사례분석

빅데이터 활용한 주요 사례분석 

▣ 공간 빅데이터를 활용한 도시 양극화 분석

도시 양극화란, 도시 내에서 일부 지역이 부유하고 발전되어 있으면서 다른 지역은 빈곤하고 발전이 되어 있지 않는 현상을 말합니다. 이러한 도시 양극화 문제는 적극적인 대안 없이 그 사이의 격차가 점점 심화되고 있습니다. 이러한 도시 양극화 문제를 해결하기 위해 최근에는 공간 빅데이터를 활용한 분석이 많이 이루어지고 있습니다. 공간 빅데이터는 위치정보 데이터로 구성되어 있으며, 이를 통해 도시 내에서 각 지역의 상관관계와 발전 정도를 파악할 수 있습니다.

공간 빅데이터 분석에서는 주거지역, 상업지역, 공원 등 각 지역의 인프라와 인구 밀도, 교통량, 소득 수준 등의 데이터를 수집합니다. 이렇게 수집한 데이터를 기반으로 다양한 분석 기법을 적용합니다. 또한, 지도학적 회귀(geographically weighted regression)분석을 통해 특정 지역의 특징이 어떤 형태로 도시 양극화 문제에 영향을 미치는지 분석할 수 있습니다. 이러한 분석 결과를 바탕으로 정책 결정자는 특정 지역의 문제점을 파악하고, 효과적인 정책을 수립하여 도시 양극화를 해결할 수 있습니다. 이를 통해 도시의 발전을 전체적으로 이루어 진행할 수 있도록 돕습니다.

 

◈ 뉴욕시 양극화 분석사례

뉴욕시는 기존에 각지역마다 서로 다른 수준의 양극화 문제를 가지고 있습니다. 이 문제를 해결하기 위해 뉴욕시 정부는 미국경제부와 함께 양극화 분석을 실시했습니다.

공간 빅데이터를 활용한 도시 양극화 분석에 대한 사례로는 다음과 같습니다.

1. 데이터 수집 : 뉴욕시에서는 인구수, 가구소득, 고용률, 사회보장 지원금 등 다양한 데이터를 수집하였습니다.

2. 지리정보 시각화 : 수집된 데이터를 바탕으로 지리정보(GIS) 시각화를 실시하여 뉴욕시의 지역별 양극화 현황을 파악하였습니다.

3. 데이터 분석 : 수집된 데이터를 분석하여 주요 양극화 문제와 원인을 확인하였습니다.

4. 문제 해결 방안 제시 : 양극화 문제를 해결하기 위한 다양한 정책적 대안을 제시하였습니다.

분석 결과, 뉴욕시에서는 기본적인 공공서비스와 사회보장제도 구축을 통해 양극화 문제를 해결해야 한다는 사실을 확인했습니다. 이에 따라 뉴욕시 정부는 다음과 같은 대처 방안을 제시 했습니다.

1. 국민 건강보험제도 확대

2. 고용 기회 보장

3. 최저임금제도 강화

4. 교육보조금 증액 등

이를 통해 뉴욕시는 양극화 문제를 해결하고, 더욱 공정하고 안정적인 사회 구조를 구축할 수 있었습니다.

 

◈ 베를린 양극 분석 사례

베를린 전통적으로 서부와 동부로 양극화 문제를 가지고 있습니다. 특히 동부 지역은 과거 독일 더불어민주주의공화국(동독)의 영향으로 인해 경제적인 양극화가 더욱 심해졌습니다. 베를린 양극화 분석은 다음과 같이 진행되었습니다.

1. 데이터 수집 : 베를린에서는 인구수, 가구소득, 실업률, 부동산 가격 등 다양한 데이터를 수집하였습니다.

2. 지리정보 시각화 : 수집된 데이터를 바탕으로 지리정보(GIS) 시각화를 실시하여 베를린의 서부와 동부 지역간의 양극화 현황을 파악하였습니다.

3. 데이터 분석 : 수집된 데이터를 분석하여 주요 양극화 문제와 원인을 확인하였습니다.

4. 문제 해결 방안 제시 : 양극화 문제를 해결하기 위한 다양한 정책적 대안을 제시하였습니다.

분석 결과, 베를린에서는 동부 지역의 경제적 양극화 문제가 가장 심각하다는 것을 확인했습니다. 이에 따라 베를린 정부는 다음과 같은 대처 방안을 제시했습니다.

1. 동부 지역에 대한 투자 증대

2. 중앙정부와 지방정부의 협업 강화

3. 교육 보조금 증액 및 청년 고용 창출

4. 공공서비스와 기반 시설 개선 등

이를 통해 베를린은 양극화 문제를 해결하고, 서부와 동부 지역 간 경제적인 평등성을 증진할 수 있었습니다.

 

◈ 파리 양극화 분석 사례

파리는 불평등 문제와 양극화 문제를 기존부터 가지고 있는 도시입니다. 특히 중심지와 교외 지역 간의 경제적, 문화적서비스 및 주거환경의 차이가 크게 나타나는 것이 특징입니다. 파리 양극화 분석은 다음과 같이 진행되었습니다.

1. 데이터 수집 : 파리에서는 인구 수, 가구소득, 실업률, 부동산 가격, 업무수행지역 등의 데이터를 수집하였습니다.

2. 지리정보 시각화 : 수집된 데이터를 바탕으로 지리정보(GIS) 시각화를 실시하여 파리의 도심과 교외 지역간의 양극화 현황을 파악하였습니다.

3. 데이터 분석 : 수집된 데이터를 분석하여 주요 양극화 문제와 원인을 확인하였습니다.

4. 문제 해결 방안 제시 : 양극화 문제를 해결하기 위한 다양한 정책적 대안을 제시하였습니다.

분석 결과, 파리에서는 도심 지역의 부동산 가격 상승이 매우 심각한 불평등 현상을 야기하고 있었습니다. 이에 따라 시는 다음과 같은 대처 방안을 제시했습니다.

1. 교외 지역 발전을 촉진하기 위한 투자 증대

2. 처우 개선을 통한 고소득층의 교외 이전 방지

3. 도시 재생 사업의 진행으로 도심 지역 내 불평등 완화

4. 공공서비스와 기반 시설 개선

이를 통해 파리는 도심과 교외 지역 간의 불평등한 현상을 개선하고 향후 양극화 문제를 해결하기 위한 구체적인 대안을 제시하게 되었습니다.

 

▣ 빅데이터 기반 지능형 전기화재 예방 플랫폼 구축

1. 데이터 수집 : 전기기기 및 시설에 설치된 센서 등을 통해 전기기기 사용 정보, 전기세이버 정보, 화재 발생시 감지 정보 등의 데이터를 수집합니다.

2. 데이터 분석 :  수집된 데이터를 빅데이터 분석 기술을 활용하여 효율적으로 분석합니다. 예를 들어, 전기기기 이용시간, 사용량, 전압, 전류 등의 데이터를 분석하여 이상 징후를 파악하고, 화재 발생 위험이 높은 지점을 식별합니다.

3. 예측 모델 개발 : 수집된 데이터와 분석 결과를 바탕으로 화재 발생 위험성을 미리 예측하는 모델을 개발합니다. 이는 예를 들어, 이상 지후 발생 시 경고 알림을 전송하거나 전기기기를 꺼내는 등의 예방적인 대응을 가능하게 합니다.

4. 시각화 및 사용자 정보제공 : 화재 발생 위험성이 높은 지점과 이전 화재 발생 시기 등의 정보를 사용자에게 시각화하여 제공합니다. 이를 통해 사용자는 예방적 대응에 적극적으로 참여할 수 있게 됩니다.

5. 개선 및 보완 : 시스템이 운영 중에 발생하는 문제점이나 추가적인 기능 요구사항 등에 대해 개선 및 보완을 지속적으로 수행합니다. 

이러한 방식으로 빅데이터 기반 지능형 예방 플랫폼을 구축하면, 예측 분석 및 예방적 대응을 통해 화재 발생을 최소화하고, 빠른 대응을 가능하게 하여 사용자의 안전을 확보할 수 있게 됩니다.

전세계적으로 전기화재 발생률이 높아짐에 따라 빅데이터 기반 지능형 전기화재 예방 플랫폼 구축 사례도 많아지고 있습니다. 한 예로는 LG전자에서 전기화재 예방을 위해 LG 스마트홈 서비스를 출시한 것이 있습니다. LG 스마트홈 서비스는 LG전자의 스마트프라자를 통해 구매할 수 있는 IoT 전기제품과 통합되어 사용자의 이용 정보를 수집합니다. 또한 스마트프라자에서 제공하는 LG 스마트홈 서비스 앱을 통해 사용자는 이용 정보를 확인할 수 있습니다. 이용 정보는 빅데이터 분석 기술을 활용하여 분석됩니다. 예를 들어, 전기기기 사용 시간, 사용량, 전압, 전류 등의 정보를 분석하여 이상 징후를 파악하고, 위험한 지점을 확인할 수 있습니다.

또한 앱에서는 이상 징후를 감지한다면 경고 알림을 보내고, 화재 발생 예방을 위해 전기기기의 전원을 자동으로 차단할 수 있습니다. 이러한 예방적 대응을 통해 화재 발생을 최소화 할 수 있습니다. 이외에도 전기기계 업계에서는 전동기의 상태 확인 데이터를 수집하여 이를 분석하여 예방 정비에 활용하는 시스템을 구축하고 있습니다. 이를 통해 전동기의 이상 징후를 미리 파악하여 예방적으로 대응하는 것이 가능해지며, 설비의 안전성을 보장할 수 있습니다. 또한, 우리나라에서는 국내 최대 규모의 전력공사인 한국전력에서도 빅데이터 분석 기술을 활용하여 전기화재 예방 시스템을 운영하고 있습니다. 이는 전기기기의 이용 정보를 수집하여 분석하고, 이를 바탕으로 화재 발생 위험성 높은 지점을 예측하고, 이를 미리 예방적으로 대응하는 것입니다. 이러한 빅데이터 기반 전기화재 예방 시스템들은 화재 발생을 최소화하고, 빠른 대응을 가능하게 해서 안전한 전기 사용 환경을 조성하는 데 큰 역할을 하고 있습니다.

 

▣ 미세먼지 대응 표준 빅데이터 모델 개발

미세먼지 대응 표준 빅데이터 모델은 국내외에서 많은 기관들이 고민하고 있는 주제 중 하나입니다. 이에 대응하여 한국환경공단은 국가적인 미세먼지 대응을 위해 표준화된 빅데이터 모델을 개발하였습니다. 한국환경공단이 개발한 미세먼지 대응 표준 빅데이터 모델은 대기오염 정보를 분석하여 이에 따른 예측, 모니터링, 효과적인 대처전략을 제사할 수 있도록 구성되어 있습니다. 이 모델은 미세먼지 농도, 기상 조건, 대기 환경 등 다양한 변수를 분석하여 미세먼지 발생과 확산 원인을 찾아내고, 정확한 예측 모델을 구축합니다.

또한, 이 모델은 미세먼지 예방에 필요한 대응전략을 구성할 수 있는 가이드라인을 제공합니다. 예를 들어, 미세먼지 발생 원인이 되는 곳을 파악하여 대규모 공사나 산불 등을 줄여 미세먼지 발생량을 감소시키는 것이 그 한 예입니다. 이 모델을 활용하면, 미세먼지 발생 원인을 파악하고 대처 전략을 수립할 수 있어서, 보다 효과적인 미세먼지 대응을 할 수 있게 됩니다. 또한, 기상 조건변화, 미세먼지 수치와 같은 정보를 분석하여, 예방 태세를 강화하거나 대처 방안을 강화하는 등 폭 넓은 대응전략을 마련할 수 있는 것이 큰 장점입니다. 따라서, 한국환경공단의 미세먼지 대응 표준 빅데이터 모델은 미세먼지 문제를 해결하기 위해 필요한 데이터 분석과 예방을 위한 전략 수립에 큰 도움을 주고 있습니다.