서울AI재단(이사장 김만기)은 서울시 행정 부서, 자치구, 출연기관의 분석 수요에 따라, 2025년 한 해 동안 시민 삶과 직결된 12건의 데이터 중심의 분석 과제를 마무리하고, 공간 개선과 정책 실행을 위한 기반을 마련했다고 12월 26일 밝혔다.
서울AI재단 AI데이터분석팀에 따르면, 이번 과제들은 민원 중심의 대응을 넘어 ‘어디를 먼저 개선할 것인가’에 대한 정량적 해답을 제시한 데 의미가 있다. 분석은 ▲생활안전·도시환경 개선 ▲이동환경·공공서비스 접근성 개선 ▲공간문화·시민경험 분석의 3개 분야에서 진행됐다.
‘생활안전·도시환경 개선’ 분야는 시민이 체감하는 안전 문제를 데이터로 분석해, 위험 지역을 구체적으로 찾아내고 개선이 필요한 우선순위를 정한 과제들이다. ‘공공 CCTV 설치 필요지역 분석’, ‘자율방범대 순찰 동선 분석’, ‘빌라 밀집지역 주거안전 인프라 분석’, ‘불법주정차 단속 사각지대 분석’과 같은 4건의 과제가 진행됐다.
‘공공 CCTV 설치 필요지역 분석’은 서울시 전역의 방범용 CCTV 사각지대를 해소하기 위해, 보급 취약성과 범죄·인구·환경 요인을 종합 고려해 신규 설치 우선순위를 정량 도출한 과제다. AI 모델로 변수 중요도를 분석하고, 민원·현장 여건 반영 등을 통해 실행력을 높였다.
‘자율방범대 순찰 동선 분석’은 중구를 대상으로, 범죄 취약요소와 공간 데이터를 기반으로 성범죄·절도·폭력 유형별 순찰 경로를 재설계한 과제다. 순찰 가능 시간·거리, 반복 순찰 효과 등을 함께 고려해 자율방범대의 전략적 운영 기준을 마련했다.
‘빌라 밀집지역 주거안전 인프라 분석’은 강북구 빌라관리사무소 운영 지역을 중심으로, 조도·범죄·CCTV 사각지대 등 11종 데이터를 분석해 방범등·비상벨 설치 우선 지역을 도출한 과제다. 유사한 주거 환경을 가진 다른 자치구의 저층 주거지에도 적용할 수 있는 확장성 또한 갖췄다.
‘불법주정차 단속 사각지대 분석’은 서초구 주요 도로를 중심으로, 단속 이력·민원·교통 흐름·CCTV 현황 등 9종 데이터를 분석해 반복 민원이 발생하지만 단속 실효성이 낮은 사각지대를 도출했다. ‘단속 미도달’, ‘재적발’, ‘시야 외’ 등 유형별 분류와 구간별 대응 방안 제시로 단속 전략 최적화에 기여한 분석이다.
‘이동환경·공공서비스 접근성 개선’ 분야는 시민의 이동 편의성과 도시 인프라의 효율성을 높이기 위한 과제로, 총 3건이 추진됐다.
‘온열의자 설치 우선지역 분석’은 구로구 정류소를 대상으로, 고령자 비율, 유동인구, 민원, 주변 시설 등을 종합 분석해 겨울철 한파에 취약한 정류소를 정량적으로 도출한 과제다. 기존 설치 현황과 비교해 정책 사각지대를 식별하고, 정류소 유형별 맞춤형 대응 필요성을 제시함으로써, 방한 시설 정책의 우선순위 설정에 직접 활용될 수 있는 분석으로 평가된다.
‘공공문화시설 셔틀버스 노선 분석’은 관악구 내 교통 접근성이 낮은 지역을 대상으로, 유동·거주 인구, 경사도, 마을버스 미운행 여부 등 데이터를 결합해 고령층 교통 취약지역을 도출하고, 최적 노선을 설계한 과제다. 단순 수요 중심 접근에서 벗어나, 실제 지형과 교통 불편 요인까지 반영해 고령층이 실질적으로 이용할 수 있는 노선을 설계한 점이 특징이다.
‘스마트폴 도입 효과 분석’은 서울 전역 1,000여 기의 스마트폴 설치 전후 데이터를 분석해, 교통사고 약 14% 감소, 설치비 절감 수준 등 효과를 정량화한 과제다. AI 기반 영상 분석을 통해 시야 확보와 도시미관 개선 효과도 확인됐으며, 내년 ‘어린이 안심 통학로’ 확대 정책에도 활용될 예정이다.
‘공간문화·시민경험 분석’ 분야는 시민이 공공공간을 어떻게 이용하는지를 데이터를 통해 파악하고, 공간 운영과 콘텐츠 기획의 방향을 제시한 5건의 과제들이다. 시민의 체험과 선호를 수치화해 정책·문화 콘텐츠 설계에 참고할 수 있는 근거를 마련했다.
‘한강 3종 축제 시민 만족 요인 분석’은 시민 이동 흐름과 체감 만족도를 SNS·설문 등 다차원 데이터로 분석해, 프로그램별 선호도와 개선 요소를 정량화한 과제다. 참여 후 긍정 반응은 약 87%, 언급량은 전년 대비 20% 증가해 콘텐츠 기획의 효과를 수치로 입증했다.
‘문화비축기지 방문객 분석’은 콘텐츠 선호도·방문 동기·체류 시간 등의 데이터를 정밀 분석한 과제다. 운영시간 조정, 동선 개선, 콘텐츠 다양화 등 구체적인 개선안을 도출했다.
‘지하철 펀스테이션 콘텐츠 분석’은 신규 설치 후보역의 유동인구, 연령대, 혼잡도 등을 분석해 역사별 콘텐츠 수요를 유형화하고, 맞춤형 기획 방안을 도출한 과제다. 지하철 공간을 단순 이동 수단을 넘어, 일상 속 문화공간으로 활용하기 위한 전략 수립에 기여할 것으로 기대된다.
‘서울시 주요공원 시민인식 분석’은 시 직영 26개 공원을 대상으로, 시민이 공원을 어떻게 인식하고 왜 방문하는지를 분석한 과제다. SNS에 언급된 각 공원의 이미지 연상어를 바탕으로 ‘도시여가형’, ‘문화행사형’, ‘역사유적형’, ‘자연생태형’, ‘생활근린형’ 등 5가지 유형으로 분류하고, 시민 인식과 실제 방문 목적의 일치도를 시각화함으로써 공원별로 차별화된 관리 전략 수립 가능성을 제시했다.
‘DDP 문화행사 상권 영향 분석’은 ‘서울패션위크’, ‘서울뷰티위크’ 등 대형 문화행사가 동대문디자인플라자(DDP) 일대 상권에 미친 영향을 유동인구 및 카드매출 데이터를 기반으로 정량 분석한 과제다. 서울형 빅데이터 축제 분석모델을 활용해, 행사 중심부 유입, 외부 확산, 소비 전환 흐름을 입체적으로 분석해, 행사 공간과 상권 간 연결 구조를 객관적으로 진단했다는 점에서 의미가 크다.
서울AI재단은 이번 분석을 통해 시민의 삶과 직결된 도시 문제를 데이터로 정밀 진단하고, 행정 현장에서 바로 적용할 수 있는 기준과 해법을 제시하고자 했다.
단순한 보고서 작성에 그치지 않고, ‘어디에, 무엇을, 왜, 어떻게 설치하거나 개선할 것인지’까지 구체적으로 제안함으로써, 시설 설치 등 정책 실행으로 곧바로 이어질 수 있는 분석결과를 도출했다는 점에서 의미가 크다.
특히 과제별로 공간 분석, 시계열 분석 같은 현장 친화적 기법은 물론, AI 모델링과 영상 기반 이미지 분석 등 첨단 기술을 상황에 맞게 결합해, 분석의 정밀도와 확장성을 함께 높인 것이 주요 성과다.
김만기 서울AI재단 이사장은 “재단은 2019년부터 데이터분석 전담팀을 운영하며 50건이 넘는 수요 기반의 분석 과제를 추진해왔다. 현장 수요에 근거한 분석 경험은, 도시 전반에 AI를 적용하려는 ‘AI시티 서울’ 구상의 실현을 뒷받침하는 핵심 토대가 된다”며, “2026년에도 서울이 먼저 움직여, 타 도시들이 정책적 인사이트를 얻을 수 있는 실증 중심 분석을 지속적으로 심화해 나가겠다”고 밝혔다.
한편, 이번 분석 결과는 서울AI재단 누리집 ‘연구보고서’ 메뉴를 통해 확인할 수 있다.
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