복지사각지대, 빅데이터로 빈틈없이 찾아낸다
- 빅데이터로 취약가정 예측하고 자립을 위한 선제적 맞춤 복지지원 -
□ 정부는 2015년 기초수급 대상자 선정을 위한 수급기준*을 완화하는 등 복지혜택 확대를 위해 지속적으로 노력해 왔다. 그럼에도, 증평 모녀사건(’18.4월), 구미 원룸 부자사건(’18.5월)과 같이 복지 현장에는 여전히 혜택에서 소외된 이웃이 존재한다.
* (수급기준) 최저생계비 → 기준중위소득, (수급자수) : (’14년)1,329천명 → (’15년)1,646천명
○ 건강문제로 복지기관 방문이 어렵거나, 위기상황에 신속한 지원을 받지 못하는 등 그 이유 또한 다양하다. 지자체도 혜택에서 소외되는 이웃이 없도록 적재적소에 복지혜택을 제공하는 방안에 대해 고민이 깊은 상황이다.
□ 이에, 행정안전부 책임운영기관인 국가정보자원관리원(원장 김명희, 이하 ‘관리원)과 경기도 안성시(시장 우석제)는 빅데이터 기반의 맞춤형 복지 서비스 분석을 추진하였다.
○ 관리원은 안성시로부터 제공받은 복지 데이터*와 자체 확보한 공공 데이터**를 활용하여
① 복지현황 파악을 위한 복지공감(共感)지도를 제작하고,
② 복지기관 접근성 분석을 통한 취약지역 지원방안을 제시하였으며,
③ 위기가정의 신속한 지원을 위한 빅데이터 예측모델을 개발하였다.
* 과거 4년(‘15년~’18년)간의 공적 복지급여 지급 내역(약 6.1만건), 민간 복지기관 지원 내역(약 6.3만건), 위기가정 지원 내역(약 500건) 등
** 안성시 인구통계(15개 행정구역별, 연령별), 안성시 버스노선도 및 운행시간 등
□ 우선, 복지공감 지도는 공간분석(GIS)을 활용하여 지역 내 공공 및 민간 복지기관의 다양한 지원항목과 이를 필요로 하는 수급자(복지대상자, 독거노인, 장애인 등) 현황을 한눈에 확인할 수 있도록 구현한 것이다.
○ 지도를 활용하면 복지혜택이 필요한 지역과 수급자를 빠르게 찾아낼 수 있으며 복지기관의 역할(생필품지원, 방문상담 등)을 최적화하고, 복지기관 설립 위치를 선정하는 등 폭넓게 적용할 수 있다.
□ 또한, 이번 분석을 통해 복지기관으로부터 도보로 약 15분 내 위치한 수급자에게 복지혜택이 집중되고 있는 것을 확인할 수 있었다. 교통, 건강 등의 문제로 복지기관 방문이 어려운 수급자를 위해 ‘찾아가는 복지 서비스’가 절실하게 필요한 상황이었다.
○ 분석결과를 바탕으로 수급자가 많이 거주하는 3개소(공도읍 2개소, 대덕면 1개소)를 복지기관 추가 설립지로 제시하고, 교통이 불편한 지역을 아우르는 복지셔틀버스 4개 노선을 선정하여 시범운행을 제안하였다.
○ 이를 적용하면 취약지역에 거주하는 수급자 6,130명(55.7%) 중 1,567명(25.56%)이 복지기관 접근성 향상의 혜택을 받을 수 있다.
□ 한편, 질병·부상 또는 실직 등의 사유로 한시적(3~6개월) 지원대상이 되는 위기가정(긴급복지, 무한돌봄)이 기초수급대상이나 차상위 계층과 같은 지속적 지원 대상으로 이동할 가능성을 약 83.3%의 정확도로 예측하는 분석모델도 개발하였다.
○ 이 모델은 기계학습 분야에서 널리 활용되는 그래디언트 부스팅 머신(GBM)* 알고리즘을 활용하여 안성시의 과거 3년간의 위기가정 지원내역을 학습시켰으며, 월소득, 세대구성, 질병부위 등 11개 항목을 주요 변수로 선정하여 위기가정을 신속하게 찾아낼 수 있도록 구현하였다.
* (Gradient Boosting Machine) 약한 예측모델을 결합하여 예측도를 향상시키는 분석 기법
○ 이를 통해 위기가정에 대한 빠르고 적절한 처방을 통해 일반가정으로 정상화 시킬 수 있는 맞춤형 복지정책을 구현할 수 있게 되었다.
□ 양 기관은 분석결과를 공유하고 정책집행을 담보하기 위해 1월 25일 안성시청에서 찾아가는 분석 완료보고회를 진행하고 향후 활용방안에 대해 함께 논의한다.
○ 안성시는 관리원이 개발한 ‘위기가정 예측모델’을 자체 복지 시스템에 적용하여 상시 활용하고, 관리원이 제시한 복지기관 추가 설립과 복지 셔틀버스 시범운행에 대해서도 긍정적으로 검토하겠다고 밝혔다.
□ 김명희 국가정보자원관리원장은 “이번 분석은 빅데이터 분석에 대한 국민 체감을 높이고 행정 신뢰도를 제고하는 아주 의미 있는 사례”라며, “분석결과가 보다 많은 지자체로 확산되어 맞춤형 복지실현의 초석이 되었으면 한다.”라고 밝혔다.
③ 위기가정의 신속한 지원을 위한 빅데이터 예측모델
○ GBM 알고리즘 설명
- (개념) 예측 및 분류 목적으로 널리 사용하는 모델. 단순하고 약한 예측모델을 만들고 학습 ￫ 예측오류 수정의 과정을 순차적으로 반복, 결합하여 강력한 예측모델을 생성
- (특장점) 다양한 특성에서 유연하게 동작하며, 결과 최적화 과정을 통해 높은 예측 정확도 확보 가능
출처-행정안전부
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