스마트시티 데이터허브
국토교통부 주관 스마트도시 데이터허브 사업으로, 교통/안전/환경 등 다양한 도시 데이터를 통합하여 분석하고 도시 문제를 해결하는 플랫폼.
개요
| 항목 |
내용 |
| 주관 기관 |
국토교통부 |
| 사업명 |
스마트도시 데이터허브 시범솔루션 발굴사업 |
| 시범 지역 |
울산광역시, 제주특별자치도, 충청북도(제천시) |
| 선정 연도 |
2025년 |
| 관련 포털 |
https://smartcity.go.kr |
배경 및 목표
배경
- 도시에서 생성되는 데이터의 기하급수적 증가
- 부서별/기관별 데이터 사일로(Silo) 현상
- 데이터 기반 도시 운영의 필요성 증대
- AI/빅데이터 기술 발전에 따른 활용 가능성 확대
목표
- 도시 데이터의 통합 수집/저장/관리 체계 구축
- 데이터 연계/분석을 통한 새로운 도시 서비스 창출
- 지자체의 효율적 도시 운영 지원
- 인접 지자체 간 데이터 공동 활용 모델 개발
데이터
통합 대상 데이터
| 분야 |
데이터 유형 |
활용 목적 |
| 교통 |
실시간 교통량, 주차, 대중교통 |
교통 흐름 최적화 |
| 안전 |
CCTV, 범죄 통계, 재난 정보 |
안전 사고 예방 |
| 환경 |
대기질, 소음, 에너지 사용량 |
환경 모니터링 |
| 복지 |
취약계층 정보, 의료 접근성 |
복지 서비스 |
| 행정 |
민원, 인허가, 예산 집행 |
행정 효율화 |
스마트시티 통합 플랫폼 연계
- 기존 스마트시티 통합플랫폼의 도시 안전 데이터 모델 표준화
- 데이터허브 기초 데이터로 활용
- 표준 데이터 모델 기반 지자체 간 호환성 확보
시범 지역별 솔루션
울산광역시
| 항목 |
내용 |
| 솔루션명 |
공영주차장 민원/안전 해소 솔루션 |
| 핵심 기술 |
생성형 AI, 이상행동 감지 |
| 목표 |
주차장 민원 문제 해소, 행정 효율성 향상 |
| 연계 지자체 |
전북특별자치도 |
주요 내용:
- 민원정보 데이터 분석
- 생성형 AI를 활용한 민원 응대 자동화
- CCTV 기반 이상행동 감지
- 주차장 안전 관리 고도화
제주특별자치도
| 항목 |
내용 |
| 솔루션명 |
도시 데이터 기반 종합 분석 플랫폼 |
| 핵심 기술 |
데이터 통합, AI 분석 |
| 목표 |
관광/교통/환경 데이터 융합 분석 |
주요 내용:
- 관광객 유동 데이터 분석
- 교통 혼잡 예측 및 대응
- 환경 영향 모니터링
- 지속가능한 관광 정책 지원
충청북도 (제천시)
| 항목 |
내용 |
| 솔루션명 |
인구소멸 위험도 예측 플랫폼 |
| 핵심 기술 |
AI 기반 예측, 챗봇 |
| 목표 |
정주대책 마련, 인구 유출 방지 |
| 단위 |
시군 단위 모델 |
주요 내용:
- 도시/농촌 데이터 통합 수집
- 인구 이동 패턴 분석
- 인구소멸 위험도 예측 모델 개발
- AI 기반 분석 플랫폼 및 챗봇 구축
분석 방법
데이터 통합 아키텍처
[데이터 수집 계층]
- IoT 센서 (CCTV, 환경센서, 교통센서)
- 행정 시스템 (민원, 인허가)
- 공공데이터 (통계, 공간정보)
|
v
[데이터허브 플랫폼]
- 데이터 수집/정제
- 표준화/품질 관리
- 저장/관리
|
v
[분석/활용 계층]
- AI/ML 분석 엔진
- 시각화 대시보드
- 도시 서비스 연계
핵심 분석 기술
| 기술 |
적용 분야 |
| 생성형 AI |
민원 응대, 보고서 자동 생성 |
| 컴퓨터 비전 |
이상행동 감지, 객체 인식 |
| 예측 분석 |
인구 변화, 교통 혼잡 예측 |
| 자연어 처리 |
민원 분류, 챗봇 서비스 |
결과 및 성과
사업 현황 (2025년)
| 단계 |
상태 |
| 지자체 공모 |
완료 (2025.05) |
| 시범 지역 선정 |
완료 (2025.07) |
| 솔루션 개발 |
진행 중 |
| 시범 운영 |
예정 |
기대 효과
- 행정 효율화: 데이터 기반 의사결정으로 행정 비용 절감
- 시민 서비스 향상: AI 기반 맞춤형 서비스 제공
- 도시 문제 해결: 교통, 안전, 환경 등 복합 문제 대응
- 지자체 간 협력: 공동 솔루션을 통한 시너지 창출
기술 스택
| 구분 |
기술 |
| 데이터 수집 |
IoT 센서, Open API, 행정 시스템 연동 |
| 데이터 저장 |
클라우드 기반 데이터 레이크 |
| 데이터 표준 |
스마트시티 데이터 표준 모델 |
| 분석 엔진 |
AI/ML 플랫폼 (Python, TensorFlow) |
| 시각화 |
GIS 기반 대시보드 |
| 서비스 |
웹/모바일 앱, 챗봇 |
참고 링크
시사점
성공 요인
- AI 기술 접목: 최신 생성형 AI 등 첨단 기술 적극 활용
- 지자체 협력: 광역-기초 지자체 간 공동 수행
- 문제 중심 접근: 실제 도시 문제 해결에 초점
발전 방향
- 전국 확대: 시범 사업 성과를 바탕으로 전국 지자체 적용
- 민간 연계: 민간 데이터와의 융합 분석
- 국제 표준화: 스마트시티 데이터 표준의 국제 확산
고려사항
- 개인정보 보호: 도시 데이터 활용 시 프라이버시 보호 필수
- 데이터 품질: 수집 데이터의 정확성, 적시성 확보
- 지속가능성: 사업 종료 후 자체 운영 역량 확보