“교육·돌봄 정책 통했다” 오산시 정주성 개선 ‘입증’

“교육·돌봄 정책 통했다” 오산시 정주성 개선 ‘입증’

앵커: 오산시가 인공지능 알고리즘을 활용한 빅데이터 분석으로 국내에서는 처음으로 도시의 정주성 개선에 영향을 미치는 요인을 통계적으로 입증했습니다. 특히, 지난 10년간 오산시가 집중해온 교육 및 보육정책과 정주성의 상관성이 87% 이상인 것으로 나타나 큰 주목을 받고 있는데요. 자세한 소식 전해드립니다.

도시의 정주성 향상을 위해 지난 10년간 교육 및 돌봄 정책에 집중해왔던 오산시.

***정주(定住): 일정한 곳에 자리를 잡고 삶

자막: 가구 정주율, 라이프 스타일, 돌봄 시설 등 빅데이터 분석
오산시가 최근 AI 빅데이터 분석을 토대로, 교육 및 돌봄 인프라 확충이 정주성 개선에 큰 효과가 있다는 것을 입증했습니다.

자막: “교육·돌봄 정책, 정주성에 영향...상관성 87% 이상”
2010년 이후 전출 현황과 오산시 거주 가구의 라이프 스타일, 돌봄 시설 등의 빅데이터 분석 결과, 교육 및 돌봄 시책과 정주성 사이의 상관성이 무려 87% 이상으로 나타났습니다.

인터뷰-심희두 오산시 정책개발팀
도시의 정주성 개선에 영향을 미치는 요인을 분석하기 위해 지난 7월부터 5개월 동안 인공지능 알고리즘을 활용한 빅데이터 분석을 실시하였습니다. 그 결과 지난 10년 동안 오산시가 주력해온 교육 및 돌봄 정책이 정주성 개선에 많은 영향을 끼친다는 것을 과학적으로 입증하였습니다. 이번 분석 결과를 통해서 다양한 행정 분야에서 빅데이터를 활용한 과학적인 행정을 할 수 있을 것으로 기대됩니다.

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이번 빅데이터 분석에 따르면, 지난 2010년 이후 오산시의 연도별 가구 증가율은 34.4%(경기도 대비 12%)로 나타난 반면, 가구 전출율은 –22.7%로 개선됐습니다.

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정주 기간도 지난 2010년보다 59.1% 증가했습니다.

오산시는 이번 빅데이터 분석의 핵심인 정주성 개선요인을 찾기 위해 490여 개 분야의 AI 학습용 데이터를 구축했는데요.

자막: 초등학생 이하 자녀 둔 30대 가정 ‘전출’ 낮아
전출율이 낮은 가구의 특성을 분석한 결과, 월 소득 4백만 원 이상의 초등학생 이하 자녀를 둔 30대 가정이 많은 것으로 나타났습니다.

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또, 생활권 내 국공립어린이집 및 초중고, 공원, 경로당 등 교육 및 돌봄시설 증가 시, 전출은 감소하고, 정주 기간은 증가한다는 결과도 나왔습니다.

오산시는 이번 빅데이터 분석 결과로 정주성 개선 지역을 도출함에 따라, 생애주기별 인구수, 가구 밀도, 돌봄시설 현황 등을 파악해 교육 및 돌봄 인프라 확충에 활용할 계획입니다.