지자체-민간 가명정보 결합 선도사례 결과 발표
성남시·티맵모빌리티-SK C&C 협업, 이용자 중심 충전시설 입지 선정모델 개발

#. ○○시에 거주하는 A씨는 유류비 부담과 전기차 지원금 정책 등을 고려해 전기차 구매를 고려하고 있으나, 가까운 장소에 쉽게 이용할 수 있는 충전소가 없어 구매를 주저하고 있다. A씨는 ○○시에서 자신의 거주지나 회사, 자주 가는 장소에 편리하게 이용할 수 있는 충전소를 설치한다면 당장 전기차를 구매할 생각이다.

#. ○○시 지자체 공무원 B씨는 친환경차 보급에 저해 요인이 되고 있는 충전시설 부족 문제를 해결하기 위해 친환경차 충전시설 설치사업을 추진하고 있다. 그러나 ○○시는 시민들의 거주지 정보와 차량 정보만 가지고 있어 전기차 충전 수요 분석이 불가능하여 어쩔 수 없이 대형쇼핑몰, 공영주차장 등 공급자 중심으로 설치 입지를 검토하고 있다. 시민들의 차량 운행정보와 전기차 전환수요 정보 등을 알 수 있다면 전기차 보유자들이 가장 필요로 하고, 미래 활용 수요도 늘어날 수 있는 가장 좋은 위치에 충전시설을 설치할 수 있지 않을까?

[보안뉴스 원병철 기자] 친환경차 충전시설이 가명정보 결합 기반의 수요 예측 및 최적입지 분석을 통해 현재뿐 아니라 미래 이용자 중심의 접근과 이용이 편리한 위치에 설치된다. 개인정보보호위원회(위원장 윤종인, 이하 개인정보위)와 과학기술정보통신부(장관 임혜숙, 이하 과기정통부)는 성남시(시장 은수미), 티맵모빌리티(대표 이종호, 이하 티맵)와 함께 2기 가명정보 결합 선도사례 첫 번째 성과로 ‘친환경차 충전 인프라 수요예측 및 최적입지 선정’의 결합분석 결과를 발표했다.


이번 사례는 지자체와 민간이 보유한 개별 데이터만으로는 친환경차 이용자의 실질적 충전수요를 파악하기 어려웠던 한계를 극복하고자, 성남시의 거주민 차량정보와 티맵의 차량운행 이동정보를 결합전문기관인 SK C&C(대표 박성하, 이하 SK)에서 안전하게 가명처리·결합했다.

이번 가명정보 결합은 가명정보 활성화 목적으로 2021년 10월 개정된 ‘가명정보의 결합 및 반출 등에 관한 고시’에 따라 확대된 결합전문기관의 역할을 기반으로, 결합전문기관이 초기 컨설팅부터 분석지원까지 적극적으로 주도하여 공공기관과 민간기업의 유기적 참여와 데이터의 결합 성과를 이끌어 낸 사례이다.

결합고시 개정으로 인해 결합전문기관의 역할은 기존 고유 ⓐ결합업무 외에도 ⓑ결합 전 모의결합 절차 수행, ⓒ결합 전 결합대상정보의 가명처리 지원, ⓓ반출 전 결합정보의 분석 지원, ⓔ반출 후 반출정보의 분석 지원, ⓕ결합신청자에 대한 개인정보보호 교육 및 기타업무로 확대되었다.

①에서 성남시와 티맵은 각각 가명정보 활용을 위한 적정성 검토를 진행했으며, 결합전문기관(SK(주) C&C)은 각 기관에 결합에 필요한 정보에 대해 컨설팅(ⓕ)과, 반출 전 가명처리를 지원(ⓒ)했다. ②,③에서 성남시와 티맵은 결합전문기관(SK(주) C&C)에게 결합절차, 준비사항 등을 안내받았으며, 결합키를 선정하여 결합키관리기관(한국인터넷진흥원)에 전송했다.

④에서 결합키 관리기관은 결합키 결합 후 연계정보를 결합전문기관에 송부하고, 결합신청자는 결합 대상정보를 결합전문기관에 송부했다. 결합전문기관은 결합키 연계정보를 기준으로 결합 대상정보를 결합(ⓐ)했다. ⑤,⑥에서 결합된 데이터는 반출심사 완료 후 반출되었으며, 반출신청자(티맵)는 안전한 별도의 분석 공간에서 결합정보를 활용하여 분석을 진행했다. 원활한 분석을 위해서 결합전문기관(SK(주) C&C)에서 분석을 지원(ⓔ)했다.

1. 전기차 전환수요 분석
전기차 수요예측 모델을 통해 거주민 등록 차량 중 2024년까지 전기차로 전환될 확률이 높은 잠재적 전기차 수요군(상위 10%, 4,900대)을 추출·분석했다. 분석 결과, 연식과 주행거리가 높고 디젤 연료를 사용하는 중형 SUV 차량이나 소형트럭(1톤) 이용자가 전기차 전환 수요가 가장 높은 것으로 예측되었다.

2. 전기차 충전시설 최적입지 분석
전기차 충전시설 최적입지는 ①전체 방문횟수가 많은 곳, ②특정 시점에 방문이 급증하는 곳, ③전기차 사용자 거주·근무 지역, ④미래 전기차 전환 수요자의 거주·근무 지역 등 4가지 지표를 중심으로 우선순위를 종합 분석했다.

분석 결과, 성남시 관내 총 60여 곳의 지역이 최적입지로 추천되었고, 주변 충전시설을 고려했을 때 설치가 시급한 곳은 15곳 내외로 분석됐다. ○○동 행정복지센터 일대는 음식점과 카페가 밀접해 있어 차량 방문빈도가 높았고 체류시간이 짧아, 급속 충전기 설치가 추천되었다. 현재 전기차 사용자의 거주·근무 지역을 중심으로 최적입지를 분석한 결과, 분당구 역사 주변, 대형병원 일대에 충전시설 신규·추가 설치가 필요했다. 미래 전기차 수요자의 거주·근무 지역을 중심으로 최적입지를 분석한 결과, 중원구 ○○동, ㅁㅁ동, ○○동 일대에 신규 설치가 필요했다. 특히 기존 충전시설은 관공서, 아파트 등 공급자 중심으로 분포하고 있었으나, 향후에는 관내 역세권 등 수요자 중심 설치가 필요한 것으로 나타났다.

3. 수소차 충전시설 최적입지 분석
수소차 충전 인프라의 특성(장거리 이동, 설치 용이성, 안전성 확보)을 고려하여 IC 인근, LPG충전소 주변, 유동인구가 적은 지역을 우선순위로 분석했다. 수정구 ○○역 인근 등 총 3곳이 추천되었으며 현재 성남시의 유일한 충전소인 갈현동 충전소는 수소차 충전소 입지에 적합한 것으로 분석됐다.

올해 1월부터 시행된 ‘환경친화적 자동차의 개발 및 보급 촉진에 관한 법률’에 의해 몇 년 내 친환경차 충전시설 수요가 급속도로 증가할 것으로 예상됨에 따라, 향후 성남시는 해당 분석결과를 충전시설 입지선정에 적극 활용할 계획이며, SK와 티맵은 결합분석 결과를 바탕으로 전국 지자체 확산 후속사업을 추진하여 탄소 중립과 가명정보 결합 활성화에 기여할 계획이다.

개인정보위 이정렬 개인정보정책국장은 “이번 사례는 2기 가명정보 결합 선도사례의 첫 성과이자, 일상생활 연관성이 높아 국민들이 쉽게 체감할 수 있는 사례”라며, “앞으로도 시민 삶 개선에 유용한 공공데이터와 활용도가 높은 민간의 데이터를 안전하게 가명처리·결합하여 활용하는 사례가 지속적으로 창출될 수 있도록 가명정보 활용 기반 조성을 위해 적극 노력하겠다”고 밝혔다.

과기정통부 류제명 인공지능기반정책국장은 “가명정보 결합을 통해 산출된 데이터를 산업적으로 활용한 우수 사례”로 “향후에도 국내 산업계가 가명정보 결합 제도를 통해, 현장에서 유용한 데이터를 생산·활용하고, 이를 바탕으로 선도적인 융합서비스를 창출할 수 있도록 지속적으로 지원하겠다”고 밝혔다.

성남시 은수미 시장은 “이번 선도사례가 과학적 행정을 추구하는 민·관 협력의 모범사례로 전국 지자체로 확산되는 계기가 되기를 바란다”며, “분석 결과를 기반으로 수요가 높은 지역을 중심으로 공공기축시설 및 공중이용시설에 우선적인 친환경차 충전시설 설치가 이루어질 수 있도록 근거 기반의 행정을 시행하겠다”고 밝혔다. 또한 “데이터 기반 행정의 혁신과 지속적인 민·관 데이터 협업을 통해 지역문제를 해결하고 주민서비스를 발굴하여 미래를 먼저 보는 성남시가 되도록 노력하겠다”고 했다.

SK C&C 이기열 Digital플랫폼 총괄은 “작년 10월 결합고시 개정을 통한 결합전문기관의 역할 확대가 그동안 메말랐던 민간분야 가명정보 결합 사례 창출에 물꼬를 트는 계기가 되었다”며, “앞으로 성남시 사례를 참조모델로 하여 전국 지자체에 확산하고 새로운 민·관 협력 가명정보 결합 사례를 발굴하는데 크게 기여하겠다”고 했다.
[원병철 기자(boanone@boannews.com)]

<저작권자: 보안뉴스(www.boannews.com) 무단전재-재배포금지>