하동칼럼

도시 재활에 빅 데이터 활용 여호영

하동신문 0 197

도시 재활에 빅 데이터 활용

                                                           여호영

빅 데이터 란? 유의미한 패턴을 추출한다는 것에 방점을 찍고 싶습니다. 크고 작던 모든 도시는 재활을 요구하고 있습니다. 재활(리해비리테이션)을 요구하는 이유가 있습니다. 헌법이 보장하고 있는 행복추구권이 훼상되고 있습니다. 출퇴근 때 서울 신림동 전철역에서 전철을 이용해 보셨는지요? 두 번째로는 시대의 요구는 쾌적한 삶을 원하고 있습니다. 주거지 주변도 너무나 번잡합니다. 아늑함 과는 너무나 거리가 멉니다. 세 번째로는 시민들에게 빈번한 이동을 요구하고 있습니다. 이동을 반 이하로 줄일 수 있는 정주 환경의 개선을 요구하고 있습니다. 이상의 이유들이 도시 재활을 촉구하고 있는 것입니다. 

 

도시 재활의 기본 개념을 빅 데이터에서 추출할 수 있습니다. 도시의 도는 빅 즉 크다 또는 우두 머리라는 의미입니다. 빅 데이터는 크다는 뜻의 도를 사용하여 도데이터라고도 부를 수 있겠습니다. 그만큼 도시의 재활에는 빅 데이터가 결정적 역할을 하고 있습니다. 도시는 살기에 우선 쾌적해야(쾌적성) 합니다. 그 외에도 안전성, 프라이버시성, 창발환경성 등이 요구됩니다. 차세대 도시에는 이것 외에도 탐미성이 추가 될 것입니다. 도시에 대한 요구는 날로 심오해 질 것입니다. 기존의 개념으로는 도무지 이해가 안되고 감당하기 어려운 지경까지 확대될 것입니다. 청계천을 재활한다고 했을 때 대부분의 사람들은 미래 도시가 그렇게 까지 진화해야 하는 지에 대해 잘 몰랐습니다. 

 

도시는 빅 데이터를 만들고 있습니다. 대중교통을 이용하는 모든 객체 마다 거래내용(트랜젝션)이 기록되고 있습니다. 이용자가 특정인 누구인지는 모릅니다. 그러나 학생인지 일반인 인지는 압니다. 이용자가 어느 정류장에서 몇 시각에 승차하고 어느 정류장에서 몇 시각에 하차 했는지에 대한 흔적이 모여 뭉게구름처럼 커지고 있습니다. 환승 기록도 함께 남아 있습니다. 대중교통 이용 빅 데이터를 분석하여 시민들이 편리하게 이동할 수 있도록 버스 망을 재설계할 수 있습니다. 버스에 대한 이용자의 요구도 커져가고 있습니다. 자신이 가고 싶은 곳으로 버스 노선이 설치되고 또 배차 간격을 줄여 달라는 것입니다. 이러한 요구를 모두 충족시킬 수는 없습니다. 빅 데이터를 잘 분별해 보면 교통망 재설계 방향을 알려 줍니다. 시민들 요구를 점차 해결할 수 있습니다. 

 

시민의 통행량을 줄이는 방법에는 몇 가지가 있습니다. 우선 통행 거리 또는 통행 시간을 줄이는 것입니다. 버스노선의 조정으로는 한계에 도달했습니다. 가시적인 또는 체감할 정도의 성과를 내지는 못하고 있습니다. 통행량을 줄이기 위해서는 도시의 기능을 지속적으로 재배치해야 합니다. 재활은 물리적인 재배치도 부분적으로 있겠지만 주로 논리적인 재배치를 지속적으로 해나가는 것입니다. 이러한 마스트 플랜은 빅 데이터에서 나옵니다.

 

지방의 소도시를 보면 그 소도시에 일을 다 못 본 것을 해결하려 인근의 다른 소도시로 가지는 않습니다. 인근의 중대 도시로 가지요. 이러한 이동 메커니즘을 빅 데이터를 통해 알아 냅니다.  도시의 재활을 위해 빅 데이터에게 물어 봐야 할 때입니다. 도시 규모와 역할 기준으로 세 개 층의 위계를 가지게 합니다. 맨 아래 층 계위에서는 지방의 중소도시와 같게 중소 도시급을 만듭니다. 

 

중간 층 계위에서는 맨 아래 계위의 중소 도시급 10개 정도 포괄하게 합니다. 이 중대형급 도시 서비스를 위해 10개 정도의 중소형급 도시들의 중심부(허브)를 선정합니다. 물리적으로 지도에 의해 선정하지 않습니다. 빅 데이터에 의해 선정하게 됩니다. 이와 같은 방법으로 최상위 층 대도시형 서비스 지역을 마찬가지 방법으로 선정합니다. 빅 데이터의 분석에 의해 GTX 노선도 결정할 수 있습니다. GTX 노선 아래는 전략물자 비축 기지도 빅 데이터의 안내로 설계됩니다. 전략물자로는 음용수, 석유, 식량, 의약품, 개인화기 등입니다. 

 

 

 

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