주목할 만한 스마트시티 '시카고'
[테크M = 김태환 기자] 미국 시카고는 사물인터넷(Internet of Thing)을 적극 활용해 도시 전체를 데이터화시키고, 수집된 정보를 공유·활용해 시민의 삶의 질 향상을 이룬 사례로 꼽힌다. 도시 구석구석에 센서를 설치해 대기질, 빛, 소음, 교통량 등 다양한 정보를 수집하고 시민과 연구기관에 적극 공유하는 AoT(Array of Things) 프로젝트를 통해 문제를 해결하는 대안을 찾는 프로세스를 갖추고 있다.
IoT 강화한 ‘AoT 프로젝트’ 주목
미국은 2015년 9월 버락 오바마 대통령이 제시한 ‘스마트시티 이니셔티브’를 통해 스마트시티 관련 전략을 수립했다. 스마트시티 이니셔티브를 통해 미국 정부는 기존 도시의 교통혼잡 해소, 범죄예방, 경제성장 촉진, 기후변화 대응, 공공서비스 등 당면한 지역 문제를 해결한다는 목표를 세웠다. 미국은 스마트시티 관련 25개 이상의 기술 개발 지원 및 R&D 투자를 위해 약 1억6000만 달러를 투입한다는 방침도 세웠다.
이후 오바마 대통령의 출신지이기도 한 시카고에서도 스마티시티 관련 프로젝트가 활발해지기 시작했다. AoT 프로젝트가 대표적이다. 이 프로젝트는 도시의 환경, 인프라, 사람들의 특정 활동에 대한 데이터를 실시간으로 수집·제공한다. 시카고대학교, 아르곤국립연구소, 시카고예술대학 연구개발팀이 AT&T 인터넷 서비스 사업부와 협력해 개발했다. 미국 국립 과학재단(NSF)이 310만 달러를 투자했다.
AoT 프로젝트를 위해 시카고는 지난해 ‘노드’라고 불리는 100대의 센싱 컴퓨터를 도시 곳곳에 설치했다. 올해 말까지 노드 규모를 500개까지 늘릴 계획이다. 노드는 대기 및 표면 온도, 습도, 기압, 구름 덮개, 연무, 진동, 소리 및 광도 등의 다양한 환경 데이터를 수집한다. 수집된 데이터를 통해 다양한 도시 문제를 해결할 수 있다고 시카고 측은 설명했다.
예를 들어, 고속도로가 이어져 있는 시카고 필젠(Pilsen) 인근 지역에 설치된 노드 중 일부는 고속도로가 공기 질에 미치는 영향을 측정한다. 이를 통해 확보한 데이터를 활용해 공기 질이 나쁜 곳에 나무를 심고, 어린이들에게 피해를 주지 않기 위해 스쿨버스 경로를 변경할 수 있다. AoT의 특징 중 하나는 지속 가능하다는 점이다. 나무를 심었을 때 공기 질이 어떻게 변화했는지, 스쿨버스 경로 변경 이후 시민들의 만족도가 높아졌는지를 지속적으로 평가하고 보완할 수 있다.
시카고는 예측 분석 애플리케이션을 이용해 식품 안전 검사도개선했다. 이 앱은 시카고에 있는 1만6000여개 식당을 지도에 모두 점으로 표시하고, 마우스를 가져가면 법률 위반 유형에 대한 정보를 한눈에 제공한다. 마지막 점검에서 불합격한 식당을 확인할 수도 있으며 단속반은 자주 문제가 발생하는 지역을 파악할 수 있다.
날씨, 민원, 절도 관련 데이터도 추가해 다양한 요인이 조사 결과에 어떤 영향을 끼치는지도 분석할 수 있다. 인공지능(AI) 분석을 통해 합격하지 못할 가능성이 높은 식당을 분류할 수 있도록 돕고, 이를 통해 당국은 조사관들을 위험이 높은 곳에 우선 파견할 수 있다. 해당 서비스 도입을 통해 위반사항을 발견하는데 8주 걸리던 것을 1주일 단축해 7주 만에 발견할 수 있었다고 시카고 측은 설명했다.
데이터는 치안 분야에서도 활용된다. 시카고 경찰청은 빅데이터 분석을 통해 ‘요주의 인물(Hot People)’ 400명을 선별해 관리하고 있다. 경찰청은 구속 경력 및 범죄자와의 연계가 있고 컴퓨터 분석에 의해 폭력범죄의 가해자 또는 피해자가 될 가능성이 높은 것으로 예상되는 자들을 분류했다. 시카고 경찰은 요주의 인물로 지목
된 시민들을 정기적으로 찾아가고 있으며, 방문 시 법률 위반에 따르는 책임과 어떤 사회복지 서비스를 이용할 수 있는지 설명하는 정보를 제공한다.
데이터 시각화 통해 누구나 쉽게 활용
AoT는 데이터를 전면 개방해 기술 종사자들에게 새로운 서비스 개발한 대한 관심도 불러일으키고 있다. 시민 누구나 AoT를 통해 수집된 데이터를 확인하고, 다양한 부가 서비스를 개발하고 도시에 반영할 수 있다.
개발된 서비스는 단순히 숫자로 표기하거나 텍스트를 나열하는 것이 아니라 지도 위에서 데이터를 시각화해 보여 준다. 위치기반 지능화(Location Intelligence)를 통해 도시 어느 곳에 무슨 문제가 있는지 한눈에 파악할 수 있다. 조영임 가천대 교수는 “기존 공공데이터 포털은 텍스트 밖에 없어 쓰기 어려웠지만 시카고의 경우 지도로 정리해 정말 쉽게 쓸 수 있다”면서 “시카고에 있는 기업과 시민 누구든 데이터 쉽게 쓰고 활용할 수 있다”고 전했다.
시카고의 한 개발자는 시에서 제공하는 건설현장 데이터와 AoT의 소음 수치를 합산 분석해 건설 허가에 따라 소음이 얼마나 증가하는지를 분석했다. 시카고의 한 학생은 주차장으로 향하는 자동차 데이터를 확인해 부당한 주차 표를 얻은 수천 명을 분석하는 알고리즘을 개발하기도 했다. 시카고 스마트시티가 지속 가능한 플랫폼 생태계로 진화하고 있음을 보여주는 장면이다.
[테크M = 김태환 기자(kimthin@techm.kr)]
<본 기사는 테크M 제59호(2018년 3월) 기사입니다>
정부의 데이터 보존량이 지속해서 급증하고 있지만 제대로 활용하지 못하고 고립되는 경우가 많다. 미국의 시카고시(City of Chicago)는 몽고DB(MongoDB)에 구축한 단순한 지도 인터페이스에 데이터 분석을 더하는 자체 애플리케이션으로 긴급 통화부터 조사 기록까지 다양한 데이터 소스의 잠재력을 실현했다.윈디그릿(WindyGrit)은 도시의 어디에서 언제 이벤트가 발생하고 있는지 확인해 더욱 신속하게 대응하고 거주민들의 삶의 질을 높일 수 있는 실시간 상황인식 애플리케이션이다.
Image: MongoDB
시간이 지남에 따라 시에서 발생하는 온갖 종류의 문제를 파악하기 위해 36개의 데이터 소스를 선별하여 몽고DB 데이터베이스에 통합했다. 여기에는 911전화, 비 긴급 311회선, 사업자등록증, 건축물 위반, 트윗, 도심 교통, 날씨, 긴급 차량, 환경 민원이 포함된다.
시카고시의 CDO(Chief Data Officer) 톰 쉥크는 “도시의 거의 모든 측면을 아우른다. 어떤 부서와 협력할 때 데이터를 추가하고 싶어하는 경우 우리는 이렇게 말한다. ‘문제 없다. 무엇이 필요한가? 이를 통해 무엇을 하고 싶은가?’ 우리는 운영 서비스 및 승인을 위해 늘 애플리케이션 수정을 염두에 두고 있다”고 설명했다.
데이터를 활용해 마라톤 경로, 교통사고, 범죄 활동부터 질병 발생, 마약 과다 복용, 정부가 계획을 관리하는 방법까지 모든 것에 대한 문제를 확인한다.
시카고는 애플리케이션을 이용해 식품 안전 검사도 개선했다. 시카고에는 1만 6,000개의 식당이 있지만 36명의 조사관이 배치돼 있다. 윈디그릿의 예측 분석을 이용해 조사할 식당을 계획하고 있다.
해당 시의 식당들은 모두 지도에 점으로 표시되며 마우스를 가져가면 위반 유형에 대한 정보가 제공된다. 규칙을 추가하여 마지막 조사에서 합격하지 못한 식당을 확인하고 열지도에 표시하여 자주 발생하는 지역을 파악할 수 있다.
날씨, 절도, 위생 문제, 민원, 인근의 주류 또는 담배 허가 등 추가적인 데이터 소스를 통합하여 다양한 인자가 조사 결과에 어떤 영향을 끼치는지 알 수 있다.
그 다음 기본적인 머신러닝은 합격하지 못할 가능성이 높은 식당을 분류할 수 있도록 돕는다. 위생 관리자는 이 정보를 이용해 자원의 우선순위를 설정하고 조사관들을 위험이 높은 곳에만 파견할 수 있다.
중요한 위반을 찾는 것에 대한 예측의 영향력을 측정하기 위해 이중 은폐 연구를 수행하여 팀이 중요한 위반을 발견할 수 있는 속도에 대한 예측의 영향을 측정했다.
쉥크는 “25%나 향상되었다”며 “8주의 기간 동안 중요한 위반을 발견하는데 소요되는 평균 시간을 1주일 이상 단축할 수 있었다”고 이야기했다.
이런 시험은 예측 분석에 기초한 계획의 효과를 확보하는데 필수적이다.
쉥크는 “처음에는 항상 실수하게 된다”고 말했다. 이어서 “우리가 잘못 이해하는 부분이 있어서 실험이 잘못되면 다시 돌아가 수정하고 무엇을 오해했는지 파악한 후 다시 실행에 옮긴다”고 덧붙였다.
또한 이 시스템은 공공 보건 위험을 완화하기 위해 사용되었다. 여름에는 시카고의 모기들이 두통, 구토, 설사, 사망 등을 유발할 수 있는 질병인 웨스트 나일 바이러스(West Nile Virus)를 옮긴다. 윈디그릿을 이용해 시내의 189개 모기 덫 중 가장 많은 모기를 잡은 덫을 거품 지도에 표시했으며 이를 이용해 확산을 제한할 방법에 대한 계획을 수립했다.
윈디그릿 개발2012년 시카고에서 NATO 및 G8 정상회의가 계획되면서 윈디그릿의 아이디어가 등장했다. 당시 재임 중이던 램 엠마뉴엘 시장은 도심에서 벌어지는 일을 모두 파악하여 도시의 중요 방문객들을 보호해야 했다. 윈디그릿은 중앙의 한 곳에서 이 정보를 제공하기 위해 개발되었다.
몽고DB는 정부가 데이터 모델링에 과도한 시간을 소요하지 않고 새 데이터를 손쉽게 추가하고 위도 및 경도 GPS 좌표를 이용해 지도에서 캡처할 수 있는 데이터베이스를 제공했다.
관계형 데이터베이스 사용 옵션은 추가적인 데이터 소스 추가에 시간이 필요한 추가적인 데이터 모델링 때문에 거부됐다.
쉥크는 “가볍게 반복하고 실험할 수 있는 것이 중요하다”며 “우리는 번잡한 조달 과정을 거치지 않고도 몽고DB를 다룰 수 있다. 이를 통해 오픈소스 기술을 실험할 수 있으며 효과가 있는 경우 확장할 수도 있다”고 설명했다.
첫 번째 판은 6개월이 소요됐으며 이후 두 번째 버전을 개발했다. 그 과정에서 어려움도 있었지만 쉥크는 몽고DB 개발팀의 지원을 통해 이에 대응할 수 있었다.
그는 “몽고는 시카고 전용 패치를 공개했다”며 다음과 같이 설명을 이었다. “우리는 초기에 버그를 발견했으며 우리가 문제를 해결할 수 있도록 전용 패치를 공개했다. 향후 발표될 제품에 이를 통합해 이제는 우리 환경의 일부가 되었다.”
또한 시카고시는 시내의 모든 택시, 우버(Uber), 리프트(Lyft)에 대한 정보를 수집한다. 쉥크는 이제 이 교통 데이터를 윈디그릿에 추가하여 이동의 시작과 끝 지점을 파악하고 이를 중심으로 교통 인프라를 관리하려 하고 있다. 인증과 사용자 제어 수준을 통해 프라이버시에 대한 우려를 완화하며 시민 개인에 대한 정보 수집을 방지한다.
예측을 위한 코드는 오픈소스로 공개돼 누구든 활용하고 다른 사용자들과 자신만의 개선사항을 공유할 수 있다.
식품 조사 모델은 미국의 5개 도시에서 추가 시범 운영하고 있으며 시카고는 최근 런던과 데이터 동맹을 체결했다. 또한 쉥크는 상호 이익을 위해 협업하고 데이터 발견사항을 공유하기 위해 20개 도시가 연합하여 설립한 CAN(Civic Analytics Network)의 의장이기도 하다.
그는 “우리가 하나의 네트워크로 협력한다면 가능하다고 생각한다”며 “오픈소스 솔루션을 이용하고 생산함으로써 다른 곳의 프로젝트를 가져다 도입하기가 훨씬 쉬워진다”고 강조했다. ciokr@idg.co.kr
