서울AI재단, 2025 데이터 분석 성과 12선 발표

서울AI재단은 서울시 행정 부서, 자치구, 출연기관의 분석 수요에 따라 2025년 한 해 동안 시민 삶과 직결된 데이터 중심의 12건의 분석 과제를 마무리하고, 공간 개선과 정책 실행을 위한 기반을 마련했다고 밝혔습니다.

서울AI재단 AI데이터분석팀에 따르면, 이번 과제들은 민원 중심의 대응을 넘어 “어디를 먼저 개선할 것인가”에 대한 정량적 해답을 제시한 데 의미가 있습니다. 분석은 ▲생활안전·도시환경 개선 ▲이동환경·공공서비스 접근성 개선 ▲공간문화·시민경험 분석 3개 분야에서 진행됐습니다.

서울AI재단은 인공지능 기반 행정혁신과 시민 체감형 공공서비스를 실현하기 위해 재편된 서울시의 전담 기관입니다. 재단은 연구, 실증, 인재 양성, 글로벌 협력 등 다양한 전략을 바탕으로 서울 전역에 AI 기술을 적용하고, 이를 통해 도시 문제 해결, 산업 경쟁력 강화, 윤리적 AI 확산 등을 추진합니다. 서울시의 AI 정책을 종합적으로 이끌며, 행정과 산업, 시민 생활 전반의 디지털 전환을 선도할 예정입니다.

분야별 분석 성과 살펴보기

① 생활안전·도시환경 개선(4)

시민이 체감하는 안전 문제를 데이터로 분석해 위험 지역을 구체적으로 식별하고 개선 우선순위를 정했습니다.

• 공공 CCTV 설치 필요지역 분석
: 서울시 전역의 방범용 CCTV 사각지대 해소를 위해 보급 취약성과 범죄·인구·환경 요인을 종합 고려해 신규 설치 우선순위를 정량 도출. AI 모델로 변수 중요도를 분석하고, 민원·현장 여건을 반영해 실행력을 높였습니다.

• 자율방범대 순찰 동선 분석
: 중구를 대상으로 범죄 취약요소와 공간 데이터를 바탕으로 성범죄·절도·폭력 유형별 순찰 경로를 재설계. 순찰 가능 시간·거리, 반복 순찰 효과 등을 고려해 자율방범대의 전략적 운영 기준을 마련했습니다.

• 빌라 밀집지역 주거안전 인프라 분석
: 강북구 빌라관리사무소 운영 지역을 중심으로 조도·범죄·CCTV 사각지대 등 11종 데이터를 분석해 방범등·비상벨 설치 우선 지역을 도출. 유사한 저층 주거지에도 확장 적용이 가능합니다.

• 불법주정차 단속 사각지대 분석
: 서초구 주요 도로 중심으로 단속 이력·민원·교통 흐름·CCTV 현황 등 9종 데이터를 분석해 반복 민원이 발생하지만 단속 실효성이 낮은 사각지대를 도출. ‘단속 미도달’·‘재적발’·‘시야 외’ 등으로 유형화하고 구간별 대응 방안을 제시해 단속 전략을 최적화했습니다.

② 이동환경·공공서비스 접근성 개선(3)

시민의 이동 편의와 도시 인프라 효율성을 높이는 과제들로, 정책 우선순위 설정에 직결됩니다.

• 온열의자 설치 우선지역 분석
: 구로구 정류소를 대상으로 고령자 비율, 유동인구, 민원, 주변 시설 등을 종합 분석해 겨울철 한파 취약 정류소를 정량 도출. 기존 설치 현황과 비교해 정책 사각지대를 식별하고, 정류소 유형별 맞춤 대응의 필요성을 제시했습니다.

• 공공문화시설 셔틀버스 노선 분석
: 관악구 내 교통 접근성이 낮은 지역을 대상으로 유동·거주 인구, 경사도, 마을버스 미운행 여부 등을 결합해 고령층 교통 취약지역을 도출하고 최적 노선을 설계. 실제 지형과 불편 요인을 반영해 실질 이용 가능 노선을 제시했습니다.

• 스마트폴 도입 효과 분석
: 서울 전역 1,000여 기 스마트폴의 설치 전후 데이터를 분석해 교통사고 약 14% 감소 등 효과와 설치비 절감 수준을 정량화. AI 기반 영상 분석으로 시야 확보와 도시미관 개선 효과도 확인됐으며, 내년 ‘어린이 안심 통학로’ 확대 정책에도 활용될 예정입니다.

③ 공간문화·시민경험 분석(5)

시민의 체험과 선호를 수치화해 공간 운영·콘텐츠 기획의 방향을 제시했습니다.

• 한강 3종 축제 시민 만족 요인 분석
: 시민 이동 흐름과 체감 만족도를 SNS·설문 등 다차원 데이터로 분석하여 프로그램별 선호도와 개선 요소를 정량화. 참여 후 긍정 반응 약 87%, 언급량 전년 대비 20% 증가가 확인됐습니다.

• 문화비축기지 방문객 분석
: 콘텐츠 선호도·방문 동기·체류 시간 데이터를 정밀 분석해 운영시간 조정, 동선 개선, 콘텐츠 다양화 등 구체적 개선안을 도출했습니다.

• 지하철 펀스테이션 콘텐츠 분석
: 신규 설치 후보역의 유동인구·연령대·혼잡도를 분석해 역사별 콘텐츠 수요를 유형화하고 맞춤형 기획 방안을 제시했습니다.

• 서울시 주요공원 시민인식 분석
: 시 직영 26개 공원의 시민 인식과 방문 목적을 분석. SNS 연상어를 바탕으로 ‘도시여가형’·‘문화행사형’·‘역사유적형’·‘자연생태형’·‘생활근린형’ 등 5가지 유형으로 분류하고, 인식-방문 목적 일치도를 시각화해 공원별 차별화된 관리 전략의 가능성을 제시했습니다.

• DDP 문화행사 상권 영향 분석
: 서울패션위크·서울뷰티위크 등 대형 문화행사가 DDP 일대 상권에 미친 영향을 유동인구·카드매출 데이터로 정량 분석. 행사 중심부 유입, 외부 확산, 소비 전환 흐름을 입체적으로 파악해 행사 공간-상권 연결 구조를 객관적으로 진단했습니다.

서울AI재단 2025년 데이터 분석 성과 12선

정책 실행으로 이어진 성과

이번 분석을 통해 도시 문제를 데이터로 정밀 진단하고, 행정 현장에서 바로 적용 가능한 기준과 해법을 제시했습니다. 단순한 보고서에 그치지 않고 “어디에, 무엇을, 왜, 어떻게”까지 구체적으로 제안하여 정책 실행으로 곧바로 이어질 수 있는 결과물을 도출했습니다. 과제별로 공간 분석·시계열 분석은 물론 AI 모델링·영상 기반 이미지 분석을 상황에 맞게 결합해 분석의 정밀도와 확장성을 함께 높였습니다. 이번 분석 결과는 서울AI재단 누리집 ‘연구보고서’ 메뉴를 통해 확인할 수 있습니다.

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