서울시 ‘물류’, ‘대기질’ 정책 실효성 높인다

서울시가 과학행정에 기반해 정책의 실효성을 높이기 위해 공공기관과 민간기업이 보유한 빅데이터를 융합한 분석 기법을 활용한다. 

코로나 이후 비대면 사회로의 급격한 전환으로 더욱 중요해진 물류정책과 관련해 국내 택배배송 업계 1위인 CJ대한통운의 물동량 데이터와 신한은행의 금융데이터를 융합‧분석해 서울시 택배 물동량을 분석했다. 

코로나 이후 어떤 상품의 물동량이 증가 또는 감소했는지, 지역별 택배 물류 수요는 어떤 차이를 보였는지 등을 들여다봤다. 도심 물류시설 및 산업 정책 수립에 기초자료로 활용한다. 

또, 차량 배출가스 저감 정책의 실효성을 높이기 위해 서울시가 보유한 자동차 등록 데이터와 한국교통안전공단의 자동차 검사 데이터를 동원해 차종, 주행거리, 연식 등에 따른 배출가스를 분석했다. 친환경 차량으로 전환시 배출가스 감축효과가 큰 차량 유형을 도출, 배출가스 저감효과를 고려한 전기차 보급 정책에 활용할 계획이다. 

서울시는 이런 내용으로 서울시립대학교 도시과학 빅데이터 AI 연구소와 데이터 분석 작업을 수행하고, 그 결과를 발표했다. 한국교통안전공단, CJ올리브네트웍스는 데이터를 투입하고, 신한은행이 데이터 융합과 공급을 담당하였다.

이번에 데이터 융합‧분석 작업을 실시한 분야는서울시 택배 물동량 분석과 서울시 차량 배출가스 분석 2가지다.

우선, 작년 한 해 서울시 온라인 택배 물동량은 전년 대비 26.9% 증가했다. 식품, 생활/건강, 패션의류는 착지 물동량이 증가한 반면, 출산‧육아용품은 전년 대비 택배 물동량이 유일하게 감소(-19%)를 보였다. 

증감률로 보면 손소독제, 마스크 등 생활‧건강이 52%로 가장 큰 증가율을 보였다. 식품(46%), 가구‧인테리어(39%)가 뒤를 이었다. 

출산‧육아용품 물동량이 감소한 것과 관련해, 데이터를 분석한 서울시립대학교 도시과학빅데이터․AI연구소 연구진은 서울시 출산율이 0.72명(‘19) ⟶ 0.64명(‘20)으로 10.5% 감소 한 것이 영향을 미친 것으로 추정했다.('2020년 인구동향 잠정결과' *통계청 '21.2.)

월별 추이를 보면, '20년 2월~3월 마스크 대란, 7~8월 2차 유행 때는 마스크‧손소독제 등 ‘건강용품’ 물동량이 크게 증가했다. 사회적거리두기 정책(3월, 8월, 12월)이 시행되면서 DIY 자재‧용품 물동량이 증가함도 확인할 수 있었다. 

서울시는 어느 지역이 택배 물동량이 많은지, 지역별로 어떤 상품군이 배송 됐는지를 보여주는 ‘지역별 택배상품 데이터’도 분석했다. 

디지털/가전 분야의 착지 물동량 비율이 용산구>금천구>영등포구 순, 도서/음반 분야의 경우 서초구>양천구>강남구 순으로 나타났다.

서울시는 이 데이터(지역별 택배상품 데이터)를 통해 지역별 생활물류 수요를 파악, 도심물류정책에 활용한다는 계획이다. 더불어 시민들도 활용할 수 있도록 빅데이터캠퍼스를 통해 제공한다. 

‘빅데이터 캠퍼스’(에스플렉스센터 스마티움동 15층 *'16.7. 개관)는 서울시가 '13년부터 수집한 민간‧공공데이터를 민‧관‧산‧학이 자유롭게 공유‧분석‧활용할 수 있도록 지원하는 오프라인 공간이다.현재 315종의 데이터를 보유하고 있다.('21.6. 기준) 일반에 공개되지 않는 데이터와 분석 인프라를 갖추고 있으며, 시민 누구나 신청 후 직접 방문해 데이터를 분석할 수 있고 분석한 결과물은 반출절차를 거친 후 활용 가능하다.

차량 배출가스 분석은 일반 차량에 주행거리가 약 2~3배 긴 영업용 차량(택시, 버스, 화물 등)의 배출가스를 파악하고, 그에 따른 친환경 차량 보조금 산정모델을 만드는 데 초점을 뒀다. 

서울시 등록 차량은 3,149,766대(‘20년 기준)로, 일반차량이 294만5252대(94%), 영업용차량이 20만375대(6%)이다.

한국교통안전공단의 서울시 등록 차량 자동차 검사 데이터(199만9357건 *'19.~'20. 기준)에 있는 누적주행거리를 분석한 결과, 일반차량은 평균 약 10만km, 영업용차량은 평균 21만~32만km로 영업용이 일반차량보다 약 2배~3배 누적주행거리가 긴 것으로 나타났다. 

서울시는 서울시의 자동차 등록 데이터와 한국교통안전공단의 자동차 검사 데이터를 융합해 기존에 단일 데이터로는 파악할 수 없었던 차종별(영업용, 일반), 연료별(휘발유, 경유, LPG 등), 주행거리별, 차량연식별 배출가스를 분석했다. 

그 결과, 택시는 일반차량에 비해 일 평균 주행거리가 8배 이상 길고, 이에 따라 일일 배출가스량도 약 7배 더 많았다. 서울시립대학교 도시과학빅데이터․AI연구소 연구진은 친환경 차량 교체시 영업용 차량(택시)을 우선 고려하는 것이 배출가스 저감에 효과적이라고 분석했다. 

서울시립대 연구진은 이와 같이 친환경 차량 전환시 배출가스 감축효과를 극대화할 수 있는 사례를 분석해 시내버스‧택시에 대한 친환경차 보조금 모델을 개발했다. 차종(5종 *상세 12종), 연료, 차량모델연도, 주행거리(10만km 단위) 등을 분석해 배출가스 감축효과가 가장 큰 차량의 우선순위를 도출한 것이다. 

서울시는 이번 분석결과를 활용해 배출가스 저감효과를 고려한 전기차 보급 정책을 추진할 계획이다. 

이원목 서울시 스마트도시정책관은 “기존 서울시 자체 데이터만으로는 파악하기 어려웠던 차량 배기가스, 택배 물동량을 공공기관, 민간기업과 협업을 통해 데이터 융합, 분석해 정책을 개선하고, 데이터를 시민에게 제공하는 것이 이번 프로젝트의 큰 의의가 있다. 앞으로도 데이터를 기반으로 과학적이고 합리적인 정책을 실행할 수 있도록 지원하고, 시민들이 접하기 힘든 고품질 데이터를 빅데이터캠퍼스를 통해 활용할 수 있도록 하겠다”고 말했다.