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데이터가 발견한 도시의 가능성

도시재생 서포터즈‘New Pair‘팀 권서영

1. ‘도시재생의 모니터링’이란 무엇인지 궁금합니다.

도시재생사업은 노후하고 낙후된 지역에 부족하고 필요한 사업을 발굴하고 실행하여 지역의 활성 재생을 목표로 하는 사업이며 기획부터 실행의 완료까지 최소 5년 이상이 걸리는 장기적인 기간이 소요됩니다. 사업이 시작할 때부터 인구, 산업경제, 물리환경, 주민체감 등 도시재생사업에 대한 지역변화를 측정할 수 있는 다양한 성과지표를 구축하고 그 지표를 매년, 그리고 사업이 완료된 이후에도 측정하여 도시재생사업이 지역에 일으키는 변화와 달성하지 못한 부족한 점까지 분석하는 일련의 과정이 도시재생 모니터링이라고 생각합니다.

2. 도시재생사업의 성과를 평가하고 관리하는 과정에서 모니터링이 갖는 의미를 어떻게 정의하고 계신가요?

도시재생사업 모니터링은 크게 두 가지의 큰 의미를 갖는다고 생각합니다. 첫 번째는 도시재생사업이 해당 지역과 주변부에 미치는 효과와 영향을 판단해서 이 사업이 어떠한 효과를 미치는지를 파악하는 것입니다.

첫 번째 목표도 중요하지만 저는 두 번째 목표가 더 중요하다고 생각합니다. 도시재생사업은 5년 이상이 걸치는 장기적인 사업이고 도시재생 모니터링은 매년 실시하게 되어 있습니다.

매년 실시한 도시재생 모니터링의 결과를 통해서 사업의 긍정적인 효과 뿐만 아니라 부족한 부분을 도출해서 사업의 변화를 만들어서 지역과 주민들에게 더 효과적으로 다가갈 수 있는 방법을 도출하는 것이 이 모니터링에 더 중요한 역할이라고 생각합니다.

3. 도시재생사업의 모니터링 데이터를 구축하실 때, 어떤 절차나 기준을 중심으로 진행하고 계신지 말씀해주실 수 있을까요?

도시재생 모니터링에서 가장 중요한 부분은 결과의 객관성과 신뢰성을 확보하는 것이이고, 모니터링 분석에 기초자료가 되는 데이터의 객관성과 신뢰성을 확보하는 것이 출발점이라고 생각합니다.

이를 위해서 가장 중요한 두 가지 기준을 가지고 프로젝트를 진행하고 있습니다.

첫 번째는 공공기반 빅데이터를 적극 활용하는 것입니다. 현재 정부와 지자체는 인구부터 일자리, 건축물 등 많은 영역에서 공공 데이터를 꾸준하게 확대 공급하고 있습니다.

이 데이터 중 도시재생사업의 효과를 측정할 수 있는 공간기반 데이터를 꾸준하게 확보하여 도시재생 모니터링에 활용하고 있습니다.

두 번째는 도시재생사업구역에 맞는 정밀한 공간 데이터를 만드는 것입니다. 도시재생사업구역은 읍면동보다 작은 공간범위를 가지고 있습니다. 만약 읍면동 데이터로만 분석한다면 온전하게 도시재생사업의 효과라고 볼 수 없을 것입니다.

작은도시대장간은 R, GIS 프로그램을 활용하여 도시재생사업 구역계에 맞게 더 세밀화하여 데이터 분석을 진행하고 있습니다.

4. 데이터 구축 과정에서 현장에서 마주하신 가장 큰 어려움이나 한계는 무엇이었는지, 그리고 이를 어떻게 극복하셨는지 궁금합니다.

데이터의 구축 과정에서 가장 어려운 점은 이러한 공공 데이터를 활용할 때 개별 데이터의 제공시기와 공간적 범위가 매우 상이하다는 것입니다.

예를 들어서 인구 같은 경우에도 현재시점을 기준으로 격자 기준, 통계청의 SGIS 인구데이터는 2023년이 가장 최신자료이며, 주민등록 인구데이터는 2024년 데이터가 가장 최신입니다. 또한, 어떤 데이터는 읍면동 단위까지 제공해 주기도 하고, 어떤 데이터는 100m*100m 격자단위로 제공해 주기도 합니다.

이런 다양한 데이터의 시점과 범위를 규격화시켜서 하나의 분석기준을 만드는 작업은 많은 시간이 드는데요. 이 시간과 노력들이 저희한테는 가장 어려운 점이라고 할 수 있습니다.

5. 대표님께서는 도시재생 활성화지역의 빅데이터를 분석하고 계신다고 들었습니다. 주로 어떤 데이터를 활용하시며, 이러한 데이터의 특징이나 장단점에는 어떤 것들이 있을까요?

현재 작은도시대장간은 데이터를 세 가지 유형으로 나누어 구분하여 활용하고 있습니다. 첫 번째는 인구사회, 두 번째는 산업경제, 마지막은 물리환경 유형입니다.

인구사회 유형에서는 통계청의 인구 총조사 자료와 행정안전부의 주민등록인구 데이터를 주로 활용하고 있습니다. 산업경제 유형에서는 통계청의 사업체 총조사 자료와 행정안전부의 지방행정인허가 데이터를 주로 활용하고 있습니다.

마지막 물리환경 유형에서는 통계청의 주택 총조사 자료와 국토교통부의 건축물대장 데이터를 사용하고 있습니다.

분석에 사용하는 데이터 모두 10년 정도의 시계열적으로 분석이 가능할 정도로 꾸준하게 데이터를 제공해 주고 있다는 것이 장점이고, 단점이라고 하기보다는 어려운 점은 데이터들이 대부분 전국 단위 빅데이터로 제공해 주기 때문에 분석을 위하여는 도시재생사업으로 추출하는 별도의 작업을 진행해야 되는다는 것입니다.

6. 도시재생과 관련하여 AI(인공지능)나 데이터 분석 기술이 앞으로 어떤 방향으로 발전하면 좋을지 대표님의 전망을 듣고 싶습니다.

도시재생 부분에서뿐만 아니라 전 영역에서 AI나 데이터 분석 기술은 계속 발전하고 있습니다. 정확히 말하면 도리어 이러한 기술을 따라가기도 힘든 상황입니다.

작은도시대장간은 2년 전만 해도 AI 프로그램을 업무에 전혀 사용하지 않았지만, 지금은 AI프로그램이 없다면 업무를 진행하는 데 차질을 빚을 정도로 적극적으로 사용하고 있습니다. AI(인공지능)나 데이터 분석 기술이 어떠한 방향으로 발전하는지에 대해서는 알 방법이 없습니다. 도리어 이렇게 빠르게 변화하는 기술에 저희가 따라갈 뿐이고 뒤처지지 않기를 바랄 뿐입니다.

꼭 말씀드리고 싶은 부분은 AI 프로그램을 업무에 활용할 때 바로 효과가 나타나지는 않는 것입니다. 업무 시스템을 변경하는데 시간이 필요한데 그 시간을 견디고 꾸준하게 연습해야 좋은 효과가 도출됩니다. AI 프로그램을 활용 시 적응에 시간이 필요합니다. 저희가 신입사원이 와도 적응에 시간이 필요한 것처럼요.

7. 도시재생 데이터를 해석하고 활용할 때, 정량적 지표 외에 현장의 정성적 요소나 주민 의견은 어떻게 반영하고 계신지 궁금합니다.

도시재생 모니터링에서 공공 빅데이터를 활용하는 것들은 정말 좋은 작업이지만 오직 데이터만 사용한다면 재생현장에서의 깊은 문제와 원인을 파악하지 못할 가능성이 높습니다. 데이터는 전체적인 방향을 이해시켜주고 지역의 깊은 문제는 정량적 지표 외에 현장의 정성적인 지표나 주민 의견을 들어봐야 합니다.

대신 주민 설문 같은 정성적인 요소는 객관성을 확보하기 어려운 부분이 많습니다. 예를 들어 설문조사는 충분하게 설문모집단이 확보되어야 하고, 설문시기, 대상에 따라서 동일 지역에서도 전혀 다른 결과가 도출되기도 합니다.

이래서 저희는 설문조사에서는 설문시기를 통일하고, 모집단을 구분하여 분석하려고 노력하고 있습니다. 상인은 상인, 학생은 학생, 주민 대표는 주민 대표 등의 패널을 모아서 설문조사하고, 주민 인터뷰의 경우 공통적인 질문을 만들어서 해가 바뀌더라도 어떻게 생각이 유지되는가 또는 바뀌는가를 검토하고 있습니다.

도시재생 모니터링에서 데이터 분석의 부족한 부분을 정성적인 설문조사와 주민 인터뷰가 보완하여 준다고 생각합니다.

8. 공공데이터를 활용하실 때 주로 어떤 플랫폼이나 출처를 이용하시는지, 또 공공 데이터의 품질이나 활용성 측면에서 개선이 필요한 부분이 있다면 어떤 점일까요?

공공 데이터를 활용할 때 가장 중심이 되는 플랫폼은 정부의 공공데이터 포털(https://www.data.go.kr/)입니다. 공공데이터포털에 들어가시면 정부의 다양한 부서 그리고 지자체에 개방하는 공공 데이터를 모아 한번에 제공하고 있습니다. 다음으로는 통계청 SGIS 지리정보서비스(https://sgis.kostat.go.kr)를 이용합니다.

공공데이터를 활용할 때 저희가 가장 아쉬운 부분은 데이터 자체의 기준이 변한다는 것입니다. 특정한 데이터가 작년까지는 a라는 기준에서 만들어졌다가 올해부터는 b라는 기준에서 만들어지기도 하는데 생각보다 기준 변경의 정확한 정보를 주고 있지 않은 경우가 많습니다.

기준이 변경되면 데이터 값이 바뀌게 되고 데이터 값이 바뀌게 되면 전혀 다른 값이 도출될 수 있습니다. 그러면 지역에 대해서 잘못 해석할 수도 있습니다. 하지만 이를 잘 이런 기준 변경을 제공하지 않는 경우가 많아서 다양한 데이터를 제공하는 것도 중요하지만, 데이터 변경 등에 대하여 세부기준 등을 정확하고 신속하게 공지하는 것이 필요하다고 생각하고 있습니다.

9. 대표님께서 작은도시대장간을 통해 진행하신 도시재생 교육이나 콘텐츠 기획 중, 가장 기억에 남는 프로젝트가 있다면 소개해 주실 수 있을까요?

원래 작은도시대장간은 지역주민들을 상대로 도시재생 교육이나 콘텐츠를 제공했던 회사입니다. 가장 기억에 남는 프로젝트가 있다고 하면 청소년이나 초등학생들과 함께 지역의 문제를 분석해 보고 해법을 찾아갔던 참여형 도시재생 워크숍이었습니다.

저는 초등학생들이나 청소년들이 지역에 대해서 관심이 없을 것 같다 잘 모를 것 같다는 편견을 가지고 있었는데, 참여했던 친구들이 지역에 대해서 너무나 깊게 고민하고 있었고 그 해법에 있어서도 더 창의적이고 깊은 해답을 많이 주기도 했습니다. 그래서 제가 반성하는 시간이기도 해서 저한테는 기억에 남는 프로젝트입니다.

10. 도시재생 교육 콘텐츠를 기획하실 때 가장 중점을 두시는 가치나 철학이 있으시다면 무엇인지 듣고 싶습니다.

도시재생 교육은 행사가 아닌 주민들의 말을 데이터화 하는 것이라고 생각합니다. 공간 빅데이터와 주민들의 말의 데이터가 결합되었을 때 지역에 대해서 더 많은 평가, 문제 제기 그리고 해법을 찾을 수 있다고 생각합니다.

작은도시대장간은 도시재생 교육 콘텐츠를 기획할 때 주민들이 재미있으면서도 적극적으로 참여할 수 있는 도시재생 보물찾기, 폴라로이드 사진기를 통한 마을 탐방 등 다양한 디자인 방식을 적용하고 있습니다.

최근에 새로운 결합 방식의 주민참여 디자인 워크샵을 진행했습니다. 보통은 도시재생대학은 교육 중심으로 진행해 갔는데 이번 용인 풍덕천동 도시재생 워크숍에서는 주민교육 전에 지역현황을 데이터로 분석하여 공유한 후 주민들이 의견을 받고, 그 의견을 다시 데이터로 분석하는 순환형 워크숍을 진행했습니다.

워크샵의 횟수나 시간은 짧았지만 더 심도 있는 의견들이 도출되었습니다. 사람의 말도 데이터이고, 이 숫자로 나온 데이터도 데이터이며, 이 두 가지가 결합되었을 때 더 좋은 결과가 나온다는 것을 몸소 체험할 수 있었습니다.

11. 마지막으로, 앞으로 작은도시대장간이 지향하는 도시재생의 방향이나 목표에 대해 말씀해주실 수 있을까요?

한국은 더 이상 인구의 증가가 아닌 감소하고 있고 그 감소 폭은 계속 커지고 있습니다. 이제 우리가 살아가는 세상은 성장하는 시기가 아니라 축소하고 감소하는 시기일 것입니다. 이 시점에서 도시재생은 노후되고 낙후되어 가고 있는 지역을 다시 활성화 및 방어하는 꼭 필요한 사업모델이라고 생각합니다.

도시재생사업이 근거법을 만들고 본격적으로 추진된 지 약 10년이 시간이 흘렀습니다. 지금까지는 공모사업 중심으로 진행되어 심사에 유리한 사업들 중심으로 추진되어 온 것도 사실입니다.

이제는 더 효과적인 사업모델이 되기 위하여 많은 고민이 필요한 시기라고 생각하며, 가장 먼저 지역의 특성에 맞는 개성 있는 계획과 사업들이 발굴되어야 실제적인 효과로 이어질 수 있을 것입니다.

이를 위해서 도시재생활성화계획 수립 단계에서부터 매우 심도 있는 분석을 통하여 지역의 현황, 문제점, 가능성이 도출되어야 한다고 생각합니다.