		2021. 06. 21.(월) 석간용
		이 보도자료는 2021년 6월 21일 오전 06:00부터 보도할 수 있습니다.
								보도자료
담당부서 :	스마트도시정책관 빅데이터담당관					빅데이터담당관		이수재	2133-4260
						빅데이터융합팀장		안금희	2133-4294
사진없음 ▣			사진있음 □		매수 : 18매	담 당 자		이원재	2133-4272
서울시, 공공‧민간 빅데이터 융합해 '물류' '대기질' 정책 실효성 높인다 - 한국교통안전공단, CJ올리브네트웍스 등과 협업해 택배‧자동차 등 데이터 분석 - 택배 물동량 : 전년 대비 26.9% 증가…생활‧건강, 식품 배송 늘고, 출산‧육아는 감소 - 차량 배출가스 : 버스, 택시 등 영업용 주행거리 길어 배출가스 많아 친환경차 교체 시 일반차량 대비 7배 이상 효과↑ - 물류시설‧산업 지원 및 전기차 보급 기초자료로 활용…데이터 기반 과학행정

□ 서울시가 과학행정에 기반해 정책의 실효성을 높이기 위해 공공기관과 민간기업이 보유한 빅데이터를 융합한 분석 기법을 활용한다.

□ 코로나 이후 비대면 사회로의 급격한 전환으로 더욱 중요해진 물류정책과 관련해 국내 택배배송 업계 1위인 CJ대한통운의 물동량 데이터와 신한은행의 금융데이터를 융합‧분석해 서울시 택배 물동량을 분석했다.

시장점유율 50.1%('20.12. 기준)

□ 코로나 이후 어떤 상품의 물동량이 증가 또는 감소했는지, 지역별 택배 물류 수요는 어떤 차이를 보였는지 등을 들여다봤다. 도심 물류시설 및 산업 정책 수립에 기초자료로 활용한다.

□ 또, 차량 배출가스 저감 정책의 실효성을 높이기 위해 서울시가 보유한 자동차 등록 데이터와 한국교통안전공단의 자동차 검사 데이터를 동원해 차종, 주행거리, 연식 등에 따른 배출가스를 분석했다. 친환경 차량으로 전환시 배출가스 감축효과가 큰 차량 유형을 도출, 배출가스 저감효과를 고려한 전기차 보급 정책에 활용할 계획이다.

□ 서울시는 이런 내용으로 서울시립대학교 도시과학 빅데이터 AI 연구소와 데이터 분석 작업을 수행하고, 그 결과를 발표했다. 한국교통안전공단, CJ올리브네트웍스는 데이터를 투입하고, 신한은행이 데이터 융합과 공급을 담당하였다.

□ 이번에 데이터 융합‧분석 작업을 실시한 분야는 ①서울시 택배 물동량 분석 ②서울시 차량 배출가스 분석 2가지다.

<①택배 물동량: 전년 대비 26.9% 증가…생활‧건강, 식품 배송 늘고, 출산‧육아는 감소>

□ 우선, 작년 한 해 서울시 온라인 택배 물동량은 전년 대비 26.9% 증가했다. 식품, 생활/건강, 패션의류는 착지 물동량이 증가한 반면, 출산‧육아용품은 전년 대비 택배 물동량이 유일하게 감소(-19%)를 보였다.

○ 증감률로 보면 손소독제, 마스크 등 생활‧건강이 52%로 가장 큰 증가율을 보였다. 식품(46%), 가구‧인테리어(39%)가 뒤를 이었다.

○ 출산‧육아용품 물동량이 감소한 것과 관련해, 데이터를 분석한 서울시립대학교 도시과학빅데이터․AI연구소 연구진은 서울시 출산율이 0.72명(‘19) ⟶ 0.64명(‘20)으로 10.5% 감소 한 것이 영향을 미친 것으로 추정했다.(｢2020년 인구동향 잠정결과｣ *통계청 '21.2.)

□ 월별 추이를 보면, '20년 2월~3월 마스크 대란, 7~8월 2차 유행 때는 마스크‧손소독제 등 ‘건강용품’ 물동량이 크게 증가했다. 사회적거리두기 정책(3월, 8월, 12월)이 시행되면서 DIY 자재‧용품 물동량이 증가함도 확인할 수 있었다.

건강용품 (마스크, 손소독제 포함) 물동량	DIY 자재/용품 물동량

□ 서울시는 어느 지역이 택배 물동량이 많은지, 지역별로 어떤 상품군이 배송 됐는지를 보여주는 ‘지역별 택배상품 데이터’도 분석했다.

○ 디지털/가전 분야의 착지 물동량 비율이 용산구>금천구>영등포구 순, 도서/음반 분야의 경우 서초구>양천구>강남구 순으로 나타났다.

□ 서울시는 이 데이터(지역별 택배상품 데이터)를 통해 지역별 생활물류 수요를 파악, 도심물류정책에 활용한다는 계획이다. 더불어 시민들도 활용할 수 있도록 빅데이터캠퍼스를 통해 제공한다.

○ ‘빅데이터 캠퍼스’(에스플렉스센터 스마티움동 15층 *'16.7. 개관)는 서울시가 '13년부터 수집한 민간‧공공데이터를 민‧관‧산‧학이 자유롭게 공유‧분석‧활용할 수 있도록 지원하는 오프라인 공간이다.현재 315종의 데이터를 보유하고 있다.('21.6. 기준) 일반에 공개되지 않는 데이터와 분석 인프라를 갖추고 있으며, 시민 누구나 신청 후 직접 방문해 데이터를 분석할 수 있고 분석한 결과물은 반출절차를 거친 후 활용 가능하다.

<②차량 배출가스: 영업용 차량 전기차로 교체 시 일반차량 보다 배출가스 7배 이상 효과↑>

□ 차량 배출가스 분석은 일반 차량에 주행거리가 약 2~3배 긴 영업용 차량(택시, 버스, 화물 등)의 배출가스를 파악하고, 그에 따른 친환경 차량 보조금 산정모델을 만드는 데 초점을 뒀다.

○ 서울시 등록 차량은 3,149,766대(‘20년 기준)로, 일반차량이 2,945,252대(94%), 영업용차량이 200,375대(6%)이다.

○ 한국교통안전공단의 서울시 등록 차량 자동차 검사 데이터(1,999,357건 *'19.~'20. 기준)에 있는 누적주행거리를 분석한 결과, 일반차량은 평균 약 10만km, 영업용차량은 평균 21만~32만km로 영업용이 일반차량보다 약 2배~3배 누적주행거리가 긴 것으로 나타났다.

□ 서울시는 서울시의 자동차 등록 데이터와 한국교통안전공단의 자동차 검사 데이터를 융합해 기존에 단일 데이터로는 파악할 수 없었던 차종별(영업용, 일반), 연료별(휘발유, 경유, LPG 등), 주행거리별, 차량연식별 배출가스를 분석했다.

□ 그 결과, 택시는 일반차량에 비해 일 평균 주행거리가 8배 이상 길고, 이에 따라 일일 배출가스량도 약 7배 더 많았다. 서울시립대학교 도시과학빅데이터․AI연구소 연구진은 친환경 차량 교체시 영업용 차량(택시)을 우선 고려하는 것이 배출가스 저감에 효과적이라고 분석했다.

○ (일반차량-영업용 차량 비교) 택시의 일일 배출가스량은 약 576.5g으로, 일반 차량 대비 약 7배의 배출가스를 배출했다.

차 종	평균 주행거리	원단위 배출가스량 (CO, HC, NOx 합계)	일평균 주행거리	일일 배출가스량
일반차량	103,294km	2.68g/km	29.5km	79.1g
택 시	235,273km	2.40g/km	240.2km	576.5g

※ 일평균 주행거리

- 일반차량 : 서울시 자동차 1일 평균 주행거리 (승인번호 제426001, 통계청) (비사업용 차량, 승용, ‘19년)

- 택시     : 서울시 택시 1일 평균 주행거리(서울시, ‘19년)

□ 서울시립대 연구진은 이와 같이 친환경 차량 전환시 배출가스 감축효과를 극대화할 수 있는 사례를 분석해 시내버스‧택시에 대한 친환경차 보조금 모델을 개발했다. 차종(5종 *상세 12종), 연료, 차량모델연도, 주행거리(10만km 단위) 등을 분석해 배출가스 감축효과가 가장 큰 차량의 우선순위를 도출한 것이다.

○ 버스 : 친환경 차량으로 우선 전환이 필요한 1순위는 '15년 이전 CNG버스로 분석됐다. 버스 1대를 친환경 차량으로 교체 할 경우, 일반차량 대비 CO(일산화탄소) 8배, HC(탄화수소)가 459배 더 감축하는 효과가 있을 것으로 예상됐다. '15년 이전 CNG버스는 중량과 배기량이 크고, 주행한 거리가 길기 때문에 많은 배출가스를 내뿜는 것으로 분석됐다.

○ 택시 : 친환경 차량으로 우선 전환이 필요한 1순위는 '13년 이전 LPG 개인택시로 분석됐다. 동일 연식의 LPG 일반 차량 교체시보다 약 5배~8배의 배출가스 감축 효과가 있을 것으로 예상된다.

□ 서울시는 이번 분석결과를 활용해 배출가스 저감효과를 고려한 전기차 보급 정책을 추진할 계획이다.

□ 이원목 서울시 스마트도시정책관은 “기존 서울시 자체 데이터만으로는 파악하기 어려웠던 차량 배기가스, 택배 물동량을 공공기관, 민간기업과 협업을 통해 데이터 융합, 분석해 정책을 개선하고, 데이터를 시민에게 제공하는 것이 이번 프로젝트의 큰 의의가 있다. 앞으로도 데이터를 기반으로 과학적이고 합리적인 정책을 실행할 수 있도록 지원하고, 시민들이 접하기 힘든 고품질 데이터를 빅데이터캠퍼스를 통해 활용할 수 있도록 하겠다.”고 말했다.

붙임:	1.서울시 차량 배출가스 분석 (상세) 1부.

2.빅데이터캠퍼스 개요 1부.

3.빅데이터캠퍼스 주요 데이터 개요 1부.  끝.

붙임 1	서울시 차량 배출가스 분석 (상세)

< 서울시 차량 배출가스 분석 >

□ 서울시 등록 차량

○ 서울시 등록 차량은 3,149,766대(‘20년 기준)로 일반차량이 2,945,252대(94%), 영업용차량이 200,375대(6%)이다.

□ 서울시 등록 차량 누적 주행거리

○ 한국교통안전공단의 서울시 등록 차량 자동차 검사 데이터는 1,999,357건(‘19~‘20년 기준) 으로 일반차량의 평균 주행거리는 10만km이며 영업용차량의 주행거리는 21만~32만km로 약 2배~3배 주행거리가 길다.

○ 차량 배기가스는 질소, 이산화탄소, 수증기, 기타물질로 이루어져 있다. 그중 “배출가스”는 자동차에서 배출되는 가스상 또는 입자상 물질 중 일산화탄소(CO), 탄화수소(HC), 질소산화물(NOx), 알데히드, 입자상물질(PM, 매연)을 말한다.

※「자동차 배출가스 등급 산정에 관한 규정 (제4조 제2항)」

○ 이하 분석에서는 차량 중량과 배출가스의 부피, 질량을 고려하여  일산화탄소(CO), 탄화수소(HC). 질소산화물(NOx)의 배출농도를 원단위 배출가스량(g/km)「국립환경과학원, 2017」으로 환산한 값을 사용 하였다. (매연은 입자로서 농도(%) 단위 그대로 사용)

유 종	측정 배출가스량
휘발유, LPG, CNG	CO, HC, NOx (g/km)
경 유	매연 농도 (%)

□ 서울시립대학교 연구진은 이 융합데이터를 가지고 연료(휘발유, 경유, LPG 등), 차종(일반, 택시, 화물, 버스, 렌트), 차량 연식, 주행거리에 따른 배출가스(CO, HC, NOx, 매연)을 분석하였다.

○ 【① 차종별 원단위 배출가스량】버스는 1km 당 4.81g의 일산화탄소(CO)와 16.35g의 탄화수소(HC)를 배출하여 일반차량, 화물, 택시, 버스, 렌트카 중 가장 높았다. 질소산화물(NOx)는 화물차가 0.49g/km로 가장 높은 것으로 나타났다. 반면 매연의 농도는 6.47%로 일반차량이 가장 높은 것으로 나타났다.

○ 【② 세부차종별–원단위 배출가스량】세부차종별로 보면, 일반차량은 1km당 2.17g의 일산화탄소(CO)를 배출하며, 전세버스는 1km 당 18.52g의 일산화탄소(CO)를 배출함을 알 수 있다. 전세버스는 시내, 마을버스 보다 2배~4배 높은 CO, HC, 매연 배출량을 보였으며, 일반화물은 CO, HC, NOx 분야에서 대체로 높은 (원단위) 배출가스량(g/km)과 높은 매연 농도 (6.99%)를 보였다.

○ 【③ 차종-모델 연도별 원단위 배출가스량】 경유 트럭은 15년부터 유로 6기준 도입을 시작하여 9.06% (2015년 이전) ⟶ 4.58% (2016년 이후) 매연 농도가 절반가량 감소된 것으로 나타났다.

택시 또한 13년 전후로 일산화탄소(CO)가 4.48g/km(2013년 이전) -> 2.90g/km(2014년 이후)로 35% 감소하였다. 특히 버스의 경우 15년 전후로 일산화탄소(CO) 43%, 탄화수소(HC)는 61% 감소한 것으로 나타났다.

○【④ 차종-주행거리별 원단위 배출가스량】일반적으로 주행거리가 늘어날수록 CO, HC, NOx, 매연 모두 증가한다. 일반차량을 기준으로 배출가스량(CO, HC, NOx 합계)이 1.73g/km(10만km이하) ⟶ 5.67g/km(40만km초과), 매연농도가 5.02%(10만km이하)⟶14.36%(40만km초과) 로 같은 차종(일반승용, 택시, 트럭 등)이라도 주행거리에 따라 약 3배 더 배출가스가 나오는 것으로 나타났다.

○【⑤ 종합정리- 휘발유 일반차량 (예시)】휘발유 일반차량의 경우, 2000년 이전 연식, 2001~2013년식, 2014년 이후 연식으로 구분되어 배출가스 량의 차이가 큰 것을 볼 수 있으며, 주행거리에 따라 점차 배출가스 량이 증가하는 것을 볼 수 있다.

□ 서울시립대학교 연구진은 위 사례와 같이 친환경 차량 전환 시 가장 큰 배출가스 감축 효과를 줄 수 있는 보조금 차등 지급 모델을 만들었다.

○ 해당 모델은 차종(5종), 차종상세구분(12종), 연료, 차량모델연도, 주행거리(10만km 단위)에 따른 보조금 배정 모델로, 배출가스 저감율이 가장 높은 차량을 우선순위로 정하고 적정 보조금을 도출 할 수 있다.

○ 친환경 차량으로 우선 전환이 필요한 버스 1순위는 2015년 이전 CNG버스이다. 버스 1대를 친환경 차량으로 교체 할 경우, 일반차량 대비 CO(일산화탄소) 8배, HC(탄화수소)가 459배 더 감축하는 효과가 있을 것으로, 예상되었다. 이는 2015년 이전 CNG버스가 중량과 배기량이 크고, 주행한 거리가 길기 때문에 많은 배출가스를 내뿜는 것으로 분석되었다.

○ 친환경 차량으로 우선 전환이 필요한 택시 1순위는 2013년 이전 LPG 개인택시로, 동일 연식의 LPG 차량 교체시보다 약 5배에서 8배의 배출가스 감축 효과가 있을 것으로 예상되었다. 2013년 이전 개인택시는 긴 주행거리로 일반 차량보다 배출가스량이 많아 우선적으로 친환경 차량으로의 교체가 필요한 것으로 나타났다.

붙임 2	빅데이터캠퍼스 개요

빅데이터캠퍼스 개요

□ 설립목표

○ 민‧관‧산‧학 파트너십으로「서울시 빅데이터 캠퍼스」를 통해 데이터를 기반으로 서울의 도시문제를 시민과 분석하고 해결하는 사회혁신 생태계 구현 및 개인·시민단체·중소기업의 데이터격차 해소

□ 운영 개요

○ (본원) 마포구 상암동(S-플렉스센터 스마티움동 15층) : ’16. 7. 14  오픈

- 규모(557㎡) : 일반분석실(32석), 세미나실(33석), 기타(3석), 분석지원실(7석)

○ (분원) 빅데이터캠퍼스 분원 현황

구분	서울연구원	서울시립대	AI 양재 허브	서울기술연구원
개원	’19.6.3.	’20.4.20.	’20.11.16.	‘20.11.30.
규모	2석	11석	5석	3석
비고	-	-	일반시민 이용가능	-

○ 이용 대상자 : 모든 개인/법인/단체 (캠퍼스 홈페이지를 통한 이용신청)

○ 운영시간 : 평일 오전 09:00~오후06:00 (토, 일요일 휴관)

○ 홈페이지 : https://bigdata.seoul.go.kr

□ 빅데이터 분석 환경

○ 소유권과 프라이버시 보호를 위해 원천데이터 유출방지 가상화 기술 적용

○ 사용자별로 분석에 필요한 자원을 할당하고 대량 분석시스템은 공유

○ 파트너십(교육, 데이터, 인프라, 분석기술 등)을 통한 분석환경 제공

붙임 3	빅데이터캠퍼스 주요 데이터 개요

① 생활인구 데이터: 통신사 시그널데이터 기반 특정시점, 특정지역에 존재하는 모든 인구
	<데이터 특성> ○공간: 서울시 > 자치구 > 행정동 > 집계구 ○시간: 일 단위, 24시각 별 ○속성: 성/연령, 관내·외 이동, 유입인구 등 <분석 활용 예시> ○코로나19 영향으로 대표적 상업지역인 중구와 강남구는 생활인구 감소, 주거중심지역인 도봉구와 성북구는 상대적으로 변화 작음 ○1~3차 대유행 시기때마다 사회적 거리두기 영향으로 유입인구는 크게 감소(전년 동일주차 대비 주말 평균)

② 카드매출 데이터: 카드 가맹점의 매출을 토대로 추정된 업종별 카드(신용카드, 체크카드) 매출액
	<데이터 특성> ○공간: 서울시 > 자치구 > 행정동 > 집계구> 블록 ○시간: 일 단위, 1시간 단위 ○속성: 성/연령, 유입지별, 내·외국인 구분 <분석 활용 예시> ○서울시 상점매출액은 2019년 약 100조 원에서 2020년 91조 원으로 약 9조 원(△ 9.0%) 감소 ○매출 감소율(%)로 보면 면세점의 매출액이 약 82.4% 감소해 가장 큰 감소율을 보였으며, 이어 여행사, 종합레저시설, 유흥주점, 기타유흥업소 등의 매출액이 50% 이상 감소 ○행정동별 매출 감소액은 역삼1동, 서교동, 신촌동 등 3개 행정동에서 3천억 원 이상 매출 감소

③ 생활금융 데이터: 경제 활동 중인 시민의 금융 정보를 기초로 가공된 소득·부채·지출 등 데이터
	<데이터 특성> ○공간: 서울시 > 자치구 > 행정동 > 집계구 ○시간: 월 단위 ○속성: 성/연령, 가구 및 개인단위 평균 소득·소비·부채 등 <분석 활용 예시> ○가구당 월평균 총소득은 628.1만원(중위소득 444.5만원), 세부적으로 근로소득 444.3만원, 사업소득 118.1만원, 기타소득 65.8만원 ○자치구별 총소득은 서초구, 강남구가 가장 많고, 강북구가 가장 적으며, 상위 총 소득은 서초구(968.7만원), 강남구(942.9만원)순, 하위 총소득은 강북구(453.2만원), 관악구(465.4만원)순 ○행정동 단위 상위는 대치1동, 도곡2동 순, 하위는 신림동, 가리봉동 순

④ 교통카드 데이터: 대중교통 개별이용실적을 비식별화하여 교통수단, 승·하차일시, 환승정보 등 데이터
	<데이터 특성> ○공간: 서울전역 ○시간: 거래내역(지하철, 버스 등) ○속성: 카드번호, 교통수단, 환승횟수, 승·하차일시, 이용자 유형 등 <분석 활용 예시> ○거리두기 2.5단계 격상 후 대중교통 이용객 전년 동기대비 감소율 폭 14.7% → 30.5% 급증, 이용감소율 청소년 〉노인 〉일반인 순 ○출․퇴근 시간대 감소폭은 상대적으로 적었음 … 출근 7.8%↓, 낮 21.8%↓, 퇴근 11.6%↓, 밤 29.0%↓

⑤ 택배 데이터 : 택배 송장의 출발지-도착지 기준 상품 품목별로 가공된 택배 상품 데이터
	<데이터 특성> ○공간: 서울전역 ○시간: 월단위 ○속성: 출-도착지 기준 온라인 배송 상품(대․중분류 기준) <분석 활용 예시> ○19.1월 대비 20.1월의 강동구 물동량 31.3% 증가 ○거리두기 2.5단계 격상시 DIY 자재/물품 물동량 급증 ○계절에 따라 스포츠/레저 용품 물동량 변화 커 연평균 대비 5월, 6월 20% 급증, 1,2월 30% 급감