뉴미디어타임즈 이경희 기자 | 서울연구원은 11월 29일 오후 2시 서울연구원 대회의실에서 2023년 공모 기초연구 성과 발표를 위해 '제8회 2023년 서울연구원 정책포럼'을 개최한다.

 

이번 포럼은 서울연구원 연구성과 확산을 위해 올해 여덟 번째로 개최되는 정책포럼이며 2023년 기초연구과제 발굴 공모를 통해 총 4개의 기초과제를 발굴했고, 그 기초과제의 연구 결과를 공유하기 위해 마련한 자리이다.

 

정책포럼은 ▴박형수 서울연구원장의 개회사를 시작으로 본 과제를 두 개의 세션으로 나누어 ▴1세션은 데이터로 본 청년의 삶과 행정체계에 대한 연구발표 및 토론 ▴2세션은 서울시 도로·교통의 최적 운영 방안에 대한 연구발표 및 토론이 진행된다.

 

정책포럼 1세션에서는 ‘데이터로 본 청년의 삶과 행정체계’를 주제로 변금선 서울연구원 도시사회연구실 부연구위원이 ‘청년의 성인이행 지연과 빈곤 위험’을 주제로 진행한다.

변금선 부연구위원은 “지난 10년간 한국의 빈곤율은 지속적으로 감소했지만 부모에게서 독립하지 못한 성인 자녀가 있는 가구의 빈곤 위험이 커질 우려가 있다”고 지적하고, “시민이 생애과정에서 경험하는 다양한 빈곤 위험에 대응하는 방안을 마련하기 위해 청년의 성인이행과 빈곤 실태를 종단자료를 이용해 분석했다”고 밝혔다.

아울러 변 부연구위원은 “청년기의 취약성이 큰 저소득가구 청년의 성인이행 지연은 빈곤의 대물림으로 이어질 수 있으며, 저소득가구 청년에게 ‘성인 됨’은 부모를 책임져야 하는 부양의무자로의 전환에 불과할 수 있으므로, 빈곤의 대물림을 막기 위해서는 저소득 가구 취약 청년의 경제적 자립과 안정적 성인이행을 지원하기 위한 정책 지원이 필요하다”고 강조했다.

 

두 번째 발표는 이준영 서울연구원 도시사회연구실 연구위원이 ‘서울시 데이터 기반 행정 도입방안’을 주제로 진행한다.

이준영 연구위원은 서울시의 정책 효과성과 효율성을 제고할 수 있도록 서울시 데이터기반행정 체계 구축과 활용 성과를 분석하여 개선안을 도출하는 연구가 필요하다”고 연구의 필요성 및 연구를 통해 중앙정부·공기업·민간 부문의 다양한 데이터 활용과 협력 사례를 검토하여 서울시 데이터기반행정 및 증거기반 정책 결정의 활성화를 위한 향후 정책 방향과 과제를 제시한다.

이 연구위원은 “서울시는 스마트도시 및 정보화 기본계획, 서울시 데이터기반행정 활성화 시행계획 등으로 데이터기반행정 활성화 정책을 성공적으로 수행하고 있으며, 빅데이터 서비스 플랫폼을 개발하여 대시민 서비스까지 데이터기반행정 영역을 확장하고 있다”고 설명한다.

아울러 이 연구위원은 “서울시가 공공데이터 개방, 공공-민간 데이터 융합 등 데이터기반행정 활성화 부문에서 선도적 역할을 하고 있지만, 증거기반정책(evidence-based policymaking) 활성화를 위해 앞으로 정책기획뿐만 아니라 정책(사업) 실행과 평가 단계에서도 데이터 활용도를 높여야 한다”고 강조한다.

 

이어지는 토론에서는 ▴변미리 서울연구원 포용도시연구본부장 ▴안현찬 서울연구원 연구위원, ▴이원진 한국보건사회연구원 기초보장연구센터장, ▴임현정 서울연구원 부연구위원, ▴오윤경 한국행정연구원 선임연구위원 등 학계 전문가와 실무 담당자가 참석한다.

 

정책포럼 2세션에서는 ‘서울시 도로·교통의 최적 운영 방안’을 주제로 한 연구발표 시간을 갖는다. 첫 번째 발표는 양재환 서울연구원 도시교통연구실 부연구위원이 ‘서울시 간선버스 노선 평가 및 최적화 방안 수립’을 주제로 진행한다.

양재환 부연구위원은 “파란색으로 도색된 서울시 간선버스는 지선버스와 분리된 역할을 가지지 못하는 애매한 상태에 놓여 있으나, 항상 현실적인 어려움으로 인해 노선 조정에 어려움을 겪고 있다”고 연구의 배경을 설명하며, 이 문제에 대한 정책적 기반을 제공하기 위한 연구로서 차고지 등의 현실적 제약을 고려치 않은 ‘이상적 노선’을 발굴하여 현재 노선과의 차이점을 분석한다.

양 부연구위원은 먼저 간선버스의 평가지표를 구축하기 위해 델파이 방식으로 간선버스의 평가지표를 구축하여 교통 시뮬레이션을 구축, 유전자 알고리즘을 활용하여 최적화된 노선을 도출했다. 최적화된 노선은 현재의 노선에 비해 평균적으로 정류장 간의 길이가 길며, 노선의 길이와 노선 당 정류장 수는 짧은 것으로 나타났다. 또한 노선망 전체의 건전성에 관한 지표인 대안경로의 다양성 지표에 관해서 현재의 노선망에 비해 뛰어난 것으로 나타났다. 이에 대해 양 부연구위원은 “실질적으로 이상적 노선으로 간선버스망을 운영하는 것은 어렵다”고 설명하면서, 이상적 노선에서 나타난 시사점을 현실에 적용하기 위한 방안으로서 ▴지선버스와 분리된 개념으로서 대안노선이 부족한 지역간의 중거리 수송을 위한 간선버스의 역할 확립, ▴굴곡도를 낮추고 정류장 간 평균 거리를 높이고 운행속도를 높이기 위한 급행 또는 주간선 노선의 운영, ▴장대노선의 분절 또는 단거리 노선과의 구간교환을 통한 노선 전체 운영거리 감소, ▴다수의 환승을 발생시키는 비만족 수요의 감소를 위한 노선조정 등을 제안한다.

 

두 번째 발표는 김성은 서울연구원 기후변화연구실 부연구위원이 ‘딥러닝 기반 실시간 도로침수심 분석 기술 개발 및 활용방안’을 주제로 진행한다.

김성은 부연구위원은 “서울시와 같이 불투수면적율이 높은 도시지역에서는 도로가 하천과 같은 역할을 하기 때문에 지표면으로 유출된 노면수가 도로를 따라 빠르게 집중이되면서 저지대에 위치한 대로를 중심으로 침수지역이 확대되는 양상을 보인다. 그러므로, 도로침수 모니터링은 신속한 대피 및 구조, 도시기능 유지 등 도심지 침수대응에 있어 중요한 요소이다. 하지만, 현재 센서 기반의 모니터링 방식은 설치 비용 및 관리상 문제로 인해 도로침수 모니터링에 활용하는데 있어 어려움이 있다”라고 설명한다.

이에 김 부연구위원은 센서 기반이 아닌 AI 딥러닝 기반의 도로침수 모니터링 기술을 제안한다. 강우 및 비강우시 도로 위 자동차 이미지 3,000 여장과 딥러닝 기반 영상처리 기술을 활용해 도로의 침수정도(침수깊이)를 5단계 레벨로 실시간으로 분석할 수 있는 기술과 그 적용결과를 발표한다.

김 부연구위원은 “본 연구에서 개발한 딥러닝 기반 실시간 도로침수심 분석 기술은 지하차도 침수경보 시스템, 침수지도 작성 자동화, 실시간 침수도로 정보 제공 등에 활용가능한 수준이며, 향후 기술적 고도화를 통해 스마트경고 시스템, 재해지도 현행화, 침수 예경보제 등 서울시 AI 기반 수방통합시스템의 요소기술로 활용될 수 있을 것으로 기대한다”라고 주장한다.

 

이어지는 토론에는 ▴유기영 서울연구원 지속가능연구본부장 ▴박순용 서울연구원 부연구위원, ▴이호영 경기연구원 투자분석위원, ▴하림 서울연구원 부연구위원, ▴장동민 한국과학기술정보연구원 도시재난솔루션연구팀장 등 학계 전문가와 실무 담당자가 참석한다.

 

박형수 서울연구원장은 “이번 포럼은 복지, 행정, 교통, 환경 등 다양한 분야에서 수행된 서울연구원 기초연구의 결과를 공유하고, 서울의 미래 도시 발전에 대한 정책적 논의를 진행하는 자리”라며, “지난 일년간 서울연구원에서 수행한 기초연구를 통해 얻은 중요한 인사이트와 정책적 제언을 공유하는 자리인 만큼 많은 분들의 관심과 참여를 부탁드린다”라고 전했다.