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| ▲ 수원시청 | ||
수원시는 22일 수원시청 상황실에서 ‘수원시 맞춤형 빅데이터 분석 및 플랫폼 구축 사업’ 최종보고회를 열고, ‘민원 예측 분석시스템’ 구축과 ‘도심 떼까마귀 분석’·‘공공도서관 이용 활성화 분석’ 등 맞춤형 빅데이터 분석 결과를 보고했다.
‘민원 예측 분석시스템’은 기존 민원 데이터와 지역별 민원 동향, 날씨·요일·계절 등 민원 발생에 영향을 주는 모든 데이터를 종합적으로 분석해 민원을 예측하는 시스템이다. 시스템 구축으로 민원 데이터를 체계적으로 관리하고, 민원 서비스 만족도를 높일 수 있을 것으로 기대된다.
민원 예측 분석시스템은 새올 민원, ‘시장님 보세요’·‘휴먼콜센터’ 민원 등 다양한 민원 정보를 수집하는 ‘수집 서버’와, 정보를 분석하고 민원을 예측하는 ‘분석 서버’로 구성된다. 분석시스템은 ▲어제 민원 ▲지난주 민원 ▲요일별 가중치 ▲불쾌지수 등을 분석해 ‘민원 예측 모형’을 도출한다.
분석시스템 메인 화면에서 수원시 전 지역 민원 현황과 ‘오늘의 민원 지수’(낮음·보통·주의·심각 4단계), ‘유형별·지역별 민원 예측’ 등 메뉴가 있다. ‘민원 현황’에서는 민원 유형, 주요 민원 키워드 등에 대한 상세한 정보를 한눈에 볼 수 있다.
도서(전자책 포함) 대출·반납 이용정보, 도서관 홈페이지·앱 활용 현황, 보유 장서·열람실 이용 현황, 지역·주민 특성 등 데이터를 수집해 지역·집단별 도서관 이용 패턴, 시간대·시기별 대출·반납 현황을 분석한다.
분석을 바탕으로 ‘개인별 선호도서 정보’를 만들어 이용자에게는 ‘맞춤형 도서’를, 각 도서관에는 구매 서적을 추천한다. 또 도서관별 맞춤형 서비스 개선 전략을 수립할 예정이다.
‘맞춤형 도서 대출 추천 모델’은 대출 이용자와 취향이 비슷한 다른 이용자의 대출 도서 정보를 기반으로 도서를 추천하는 것이다. 예를 들어 이용자 A가 ‘엄마를 부탁해‘, ‘토지‘, ‘홍길동전‘을 대출하고, B가 ‘엄마를 부탁해‘, ‘토지‘, ‘홍길동전‘, ‘언어의 온도‘를 대출했다면 ‘A와 B가 취향이 비슷하다’고 분석하고, A에게 B가 대출했던 ‘언어의 온도‘를 추천하는 방식이다.
‘도심 떼까마귀 분석’은 지난 겨울 수원시 도심에 출몰한 떼까마귀 생태를 분석한 것이다. 수원시는 떼까마귀 관련 SNS(인스타그램)·수원시 환경정책과 내부데이터(사진·동영상·보도자료 등)·떼까마귀 관련 민원과 수원시 인구·토지·기상 정보 등을 수집해 분석한 결과를 토대로 출몰 지점을 파악하고, 지난 10월부터 주요 출몰 지역에 떼까마귀 관련 주의사항을 적은 현수막을 게시했다. 또 배설물 피해 최소화를 위한 기동반을 운영하고 있다
보고회에 참석한 홍사준 수원시 기획조정실장은 “민원 예측 분석 시스템을 활용해 민원서비스의 질을 한층 높일 수 있을 것”이라며 “도서관 활성화 정책 수립과 떼까마귀 피해 예방을 위해 빅데이터 분석 결과를 적극적으로 활용해 달라”고 당부했다.
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