올해 1월 국내 미세먼지가 국외 영향이 크다는 사실을 밝힌 빅데이터 기반 미세먼지 예측 분석결과를 국제학회에서 공유하는 자리가 마련됐다.
분석결과는 국가정보자원관리원에서 UN 글로벌 펄스 자카르타 연구소와 협력 수행했다. 머신러닝을 활용해 익일 미세먼지를 예측하고 미세먼지 예측에 영향을 미치는 주요 요인을 파악했다.
행정안전부 국가정보자원관리원(원장 김명희)은 22~23일 이틀 간 제주대에서 열리는 제7회 국제 빅데이터 학술대회 'BigDAS2019'에 참석해 빅데이터 기반 미세먼저 예측 분석결과를 공유한다.
BigDAS(Big Data Applications and Services)는 학계와 산업계 최신 빅데이터 연구결과와 우수사례 등을 발표하고 논의하는 자리다. 한국빅데이터서비스학회에서 주최하는 행사는 앞서 우즈베키스탄, 중국 등에서 개최됐다.
관리원은 22일 김명희 국가정보자원관리원 원장 개회식 축사를 시작으로 23일 '공공행정 혁신 워크숍' 공동주관 기관으로 참여한다.
워크숍에서 발표하는 미세먼지 예측 분석은 인천 미세먼지·대기오염 데이터, 미국항공우주국(NASA) 동북아 지역 위성 데이터 등을 활용했다. 인도네시아 대기오염 분석 경험이 있는 UN 글로벌 펄스 자카르타 연구소 기술 자문을 받아 실시했다.
분석결과 국내 미세먼지는 국외 요인이 높다는 것이 확인됐고 국외 요인 제거 시 '미세먼지 좋음' 등급이 20일에서 30일로 50% 증가하는 결과를 도출했다.
관리원은 분석 경험을 토대로 국립환경과학원 미세먼지 예측연구에 기술 자문을 제공했다. 향후 대기오염·환경오염 관련 연구에 도움이 되도록 지원을 아끼지 않을 계획이다.
워크숍에는 충북대를 비롯해 관세청, 조달청, 부산시, 제주도가 참여한다. 데이터 기반 행정으로 정부혁신을 실현하고 있는 공공분야 사례를 소개한다.
김명희 원장은 “학계와 산업계가 주를 이루는 국제학회에 공공행정 분야도 함께 참여하게 돼 뜻깊다”며 “기술 발전에는 정부 올바른 정책 방향이 중요한 만큼 신기술 활용을 장려하는 좋은 정책이 뿌리내리도록 최선을 다하겠다”고 말했다.
박종진기자 truth@etnews.com
