한국산업단지공단이 여러 시스템에 흩어진 산업단지 데이터를 하나로 묶는 통합 데이터베이스관리시스템(DBMS)을 연내 구축한다. 모은 데이터는 민간에 단계적으로 공개하고, 노후 산단 환경개선·재생에너지 보급 등 정책 수립에도 활용한다.
18일 본지 취재에 따르면 산단공은 오는 12월까지 산단 데이터 통합 DBMS를 구축할 예정이다. 산단공은 DBMS 구축·고도화를 향후 데이터 정책의 핵심 과제로 삼았다. 산단 데이터가 여러 시스템과 파일 형태로 분산돼 관리·공유에 한계가 있던 문제를 해결하기 위함이다.
통합 DBMS는 데이터 개방·활용의 기반이 된다. 데이터를 한곳에 모아 표준화 해 외부 공개는 물론 정책 분석에도 쉽게 활용한다는 구상이다. 현재 6종인 산단 공공데이터 개방 규모도 2029년까지 14종 이상으로 늘릴 계획이다. 입주기업·생산·고용 등 핵심 데이터가 우선 대상이다.
데이터를 정책에 활용하는 범위도 넓힌다. 분석 과제를 현재 5건에서 2029년까지 10건 이상으로 늘린다. 어떤 정책에 어떤 데이터를 쓸 수 있는지 정리한 '분석 데이터맵'을 만들고, 기존 분석에 쓴 데이터와 방법은 축적해 비슷한 현안에 신속히 대응한다. 산단공은 앞서 산단 청년근로자의 소비·동선 데이터를 분석해 통근버스 노선 개선안을 도출했고, 이 사례로 가명정보 활용 경진대회에서 대상을 받기도 했다.
분석 과제는 연도별로 구체화 해 추진한다. 내년에는 근로자의 통신·소비 데이터를 분석해 노후 산단 환경개선 정책을 고도화한다. 2028년에는 에너지 데이터를 활용해 재생에너지 보급지원사업 등 태양광 정책을 보완한다. 2029년은 입주기업 데이터를 바탕으로 신규 기업 지원사업을 발굴할 계획이다.
분석 방식도 달라진다. 현안이 생길 때마다 따로 분석하던 관행에서 벗어나, 인공지능(AI)과 데이터로 정책을 상시 분석하고 의사결정을 돕는 체계로 바꾼다. 이를 위해 내년부터 법령·지침과 입주기업·생산·고용·에너지 등 내부 데이터를 생성형 AI가 검색·분석할 수 있는 형태로 정비한다. AI가 미리 정리된 자료를 찾아 참고하며 답하는 검색증강생성(RAG) 방식을 염두에 둔 작업이다.
자체 AI 인프라도 단계적으로 구축한다. 고성능 그래픽처리장치(GPU)를 들여 공단 내부에 AI 학습·추론 환경을 마련하고, 문서 작성·규정 검색을 돕는 AI 업무 어시스턴트를 내년부터 시범 운영한다. 2028년에는 경량화 거대언어모델(LLM) 기반 자체 AI 모델을 만들고, 공장 검색·입지 추천 등 AI 기반 기업지원 서비스를 고도화한다. 2029년에는 AI 기업지원 서비스를 전면 확대하고 기업별 맞춤형 지원을 강화할 계획이다.
산단공 관계자는 “그간 데이터가 분산돼 있고 파일도 건별로만 개방돼 활용 가치와 접근성이 떨어졌다”며 “데이터를 모은 뒤 자체 AI를 도입해 분석 결과를 보여줄 계획이다. 입주기업과 근로자, 민간이 체감할 수 있는 변화를 만들어내겠다”고 말했다.
최성웅 기자 yes@etnews.com
