이제 빅데이터 분석으로 공동주택의 돌봄수요를 미리 예측한다

-데이터에 기반하여 공동주택 시공 전에 초등학생 돌봄수요를 파악하여 돌봄센터구축 지원-

 

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[교육부 07-22(수) 참고자료] 이제 빅데이터 분석으로 공동주택의 돌봄수요를 미리 예측한다(관계부처 합동).pdf

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초등학생 아이 둘을 키우고 있는 맞벌이 가정의 남편 A씨와 아내 B씨는 서로 돌아가며 아이를 챙기지만 어쩔 수 없는 돌봄 공백에 난처한 상황이 많았다. 하지만 아파트 단지 안에 “다함께 돌봄센터”가 생기자 안심하고 아이를 맡길 수 있게 됐다. 초등학교 아이들이 하교 이후 아파트내 돌봄센터에서 안전하게 독서 등 다양한 활동을 할 수 있게 되었기 때문이다. 이는 아파트 신축 전에 지자체가 빅데이터 분석을 통해 초등학생의 돌봄수요를 미리 예측하여, 아파트 수요에 맞는 다함께돌봄센터를 미리 준비한 덕택이다.

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행정안전부(장관 진영), 교육부(부총리 겸 교육부장관 유은혜), 보건복지부(장관 박능후)는 아파트 시공 전에 돌봄수요를 데이터 기반으로 예측하여, 지역 내 돌봄수요에 부합하는 「다함께돌봄센터」를 설치하는 방안을 추진한다.

 

이와 관련해 행안부는 지난 ’20년 1월부터 6월까지 반년동안 신규 아파트 단지의 초등학생 돌봄수요를 예측하는 빅데이터 분석을 수행했다.

이번 분석을 위하여 교육부와 연계하여 창원시와 청주시로부터 관련 데이터를 제공받았으며, 행정안전부는 초등돌봄 수요를 예측하는 분석모델을 개발하고, 보건복지부는 예측분석 결과를 정책에 활용한다.

 

초등 돌봄수요 예측 분석은 해당 아파트가 위치한 지역의 특성을 활용하고 관련 데이터에 기반한 알고리즘으로 분석하여 돌봄이 필요한 초등학생 수를 예측하는 것이다.

이를 위해 전용면적, 세대당 주차대수, 건폐율 등 아파트의 구조와 관련된 데이터, 초등학교까지의 거리 등 아파트 주변의 환경 데이터 및 행정구역의 인구 데이터 등 총 290개의 변수가 활용되었다.

초등학생 수와 상관분석 결과, 전용면적이 크고 세대당 주차대수가 많을수록, 주변 종합병원 등 인프라가 갖추어진 환경일수록 아파트 거주 초등학생 수가 증가하며, 초등학교가 멀거나 아파트의 건폐율이 클수록 초등학생 수가 감소하는 것으로 나타났다.

이처럼 초등학생 수 예측에 유의미한 변수를 활용하여 머신러닝 알고리즘*을 적용하고 분석한 결과, 알고리즘은 초등학교와의 거리 등 초등학생 아이의 보육환경에 중요한 특성을 자동으로 파악하여 아파트단지의 초등돌봄 수요**를 예측하였다.

* RandomForest, SVM(Support Vector Machine) 등의 알고리즘을 적용하였고, 예측치와 실제값의 상관계수는 0.94로 유의미하게 나타남.

** 예측된 초등학생 수와 통계청 가계동향조사 데이터를 이용해 추정된 맞벌이 비율로 최종 산출

 

이번 분석결과를 바탕으로, 교육부는 지난 3월 사회관계장관회의를 통해 마련한 ‘온종일 돌봄 확대를 위한 아파트 주민공동시설 활용방안’을 보건복지부 등 관련 부처와 함께 적극적으로 추진할 예정이다.

특히 보건복지부는 다함께돌봄센터 설치‧운영 가이드라인에 신규 아파트 단지의 초등돌봄 수요 예측모델 활용 방안을 포함하여 지자체가 수요를 미리 예측하고 돌봄서비스를 제공할 수 있도록 할 계획(’20년 하반기)이다.

 

박상희 행정안전부 공공데이터정책관은 “이번 초등돌봄수요 예측분석은 빅데이터 분석을 통해 다부처가 연계된 국정과제 추진을 지원하고, 공공데이터가 국민의 삶의 질 개선을 위해 효과적으로 활용된 좋은 사례”라며, 향후 데이터기반행정법 시행(‘20.12.10)과 정부통합분석센터의 설치를 계기로 데이터에 기반한 과학적 행정이 정부내에 모든 기관으로 확산될 수 있도록 노력할 계획이다” 라고 말했다.