'허위 진단서 병역 면탈' 의심자, 데이터 분석으로 잡아낸다

 

행안부, 12개 분석 과제 선정…연내 모델 개발
소방차 출동 최적경로·저수지 수위변화 예측도

 

최근 허위 진단서 발급 등을 통해 병역면탈을 시도한 축구선수, 연예인, 의사 등이 대거 적발된 가운데 빅데이터를 활용해 병역면탈 의심자를 찾아내기 위한 데이터 분석이 추진된다.

12일 행정안전부 통합데이터분석센터는 국민생활과 밀접한 사회 문제를 해결하고 정부 정책결정을 지원하기 위한 5개 분야 12건의 데이터 분석과제를 선정해 데이터 분석을 추진한다고 밝혔다.

5대 분야 12개 과제는 공정사회 1개 과제, 보건·의료·근로 3개 과제, 국민안전 4개 과제, 지역경제 2개 과제, 국민편의 2개 과제 등이다. 지난 1월부터 중앙부처와 지자체, 공공기관 대상 수요조사와 전문가 평가를 거쳐 선정됐다.

센터는 이달 중 외교부, 병무청, 부산시 등 수요기관과 함께 데이터 수집·활용방안을 구체화한 뒤 연말까지 데이터 분석과 모델 개발을 진행하게 된다.

공정사회 분야에서는 불법 병역면탈 예방과 단속을 위한 분석모델 개발이 이뤄진다.

출입국 기록, 각종 병원진료 기록, 고용보험 가입이력 등을 토대로 병역판정 이후에도 추적관리를 통해 병역면탈 시도가 있었는지를 확인할 수 있게 된다.

보건·의료·근로 분야에서는 생활 필수의약품 수급 불안 상황을 예방하기 위한 분석모델과 산업재해 취약 지수 예측 모형 개발이 추진된다. 지역별 산재보험 적용 사업장의 사고질병 유형, 산업재해 발생 변화 등을 분석하고 지수화해 결과를 외부에서 활용 가능하도록 할 예정이다.

국민안전분야에서는 재난현장의 골든타임 확보에 필요한 소방차 출동 최적경로 분석·저수지 수위 변화 예측 분석이 이뤄진다.

시간대별 주정차 단속현황, 도로별 교통량 및 이동시간 등을 분석하여 개선 조치가 필요한 도로 내 장애 요소를 발굴하고 최적의 이동 경로를 제안한다.

최근 남부 지방의 극심한 가뭄으로 많은 피해가 발생하는 상황과 관련 강수량을 기반으로 저수지 수위 변화를 예측하는 과제도 함께 추진된다.

지역경제분야에서는 신규창업 또는 업종변경을 고려하는 소상공인들에게 상권별로 적합 업종을 제시하기 위한 분석이 추진된다.

국민편의분야에서는 지역내 최적의 대중교통 노선을 파악하기 위한 분석이 이뤄진다.

시간대별 대중교통 수요·이동경로, 교통수단별 이용자 규모 등을 분석해 주민들의 편익을 최대화할 수 있는 대중교통 노선을 제안하게 된다.

이용석 행안부 공공데이터정책관은 "정부 내에서 데이터분석과 활용이 일상화될 수 있도록 통합데이터분석센터를 중심으로 맞춤형 분석환경 제공, 분석 역량 강화 등을 입체적으로 지원하겠다"고 말했다.

 

 

기사제공=뉴스1(시애틀제휴사)

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