공공 데이터 기반 지역 돌봄 서비스 사각지대 해소 방안

복지 사각지대, 숫자만으로는 보이지 않는다

돌봄 서비스는 고령화 사회가 심화되는 대한민국에서 가장 시급한 복지 문제 중 하나다. 특히 혼자 사는 노인, 중증 장애인, 기초생활수급자 등의 취약 계층은 일상적인 식사, 약 복용, 이동 보조 등의 지원 없이는 기본적인 삶을 유지하기 어렵다. 그러나 문제는 이들이 모두 공공 복지 체계 내에 포착되지 않는다는 점이다. 숫자상으로는 지원을 받고 있는 것으로 분류되지만, 실제 생활 속에서는 아무런 도움도 받지 못하는 ‘복지 사각지대’가 곳곳에 존재한다.

예컨대, 어떤 읍면동에 등록된 노인 중에는 기초연금 수급자도 있고 요양 등급을 받은 사람도 있다. 그러나 요양 등급 판정에서 밀린 노인은 복지 대상에서 제외되고, 가족과 연락이 단절된 채 살아가는 독거노인은 지원 요청조차 하지 못하는 상황에 처한다. 행정기관이 보유한 데이터는 대상자의 자격 요건이나 수급 이력은 보여주지만, 그들의 실질적인 ‘삶의 상태’는 반영하지 못하는 경우가 많다.

게다가 지역에 따라 행정력의 한계로 인해 돌봄 대상자 발굴이 소극적으로 이루어지고, 기존 수요 중심의 복지 공급 체계가 고착화되면서, 신규 돌봄 대상자가 계속해서 놓치고 있는 것이 현실이다. 이러한 구조에서는 아무리 많은 예산을 편성해도, 진짜 도움이 필요한 사람에게 지원이 도달하지 못한다. 이러한 문제를 해결하기 위한 해법으로 ‘공공 데이터 기반의 돌봄 사각지대 탐지 및 해소 전략’이 주목받고 있다.

 

 

데이터를 통해 보이지 않는 돌봄 수요를 찾다

 

공공 데이터를 통해 돌봄 사각지대를 체계적으로 탐지하려는 시도는 최근 들어 빠르게 확산되고 있다. 복지부, 행안부, 지자체, 교육부, 국토교통부 등 여러 정부 기관이 각기 보유한 데이터를 연계하고, 이 데이터를 바탕으로 위험 지표를 수치화하는 모델이 개발되고 있기 때문이다. 예를 들어, 서울시는 ‘복지 사각지대 발굴 시스템’을 운영하며 전기·수도 사용량, 건강보험료 체납, 병원 진료 기록, 주민등록 변동 등 100여 종의 데이터를 종합 분석해 돌봄이 필요한 사람을 자동으로 식별하고 있다.

이 시스템은 단순히 ‘소득이 낮은 사람’을 찾는 것이 아니라, 최근 병원 이용 기록이 급감했거나, 전기 사용량이 현저히 줄어든 사람, 장기간 통신 이력이 없는 고령자 등을 위험 징후로 간주하고, 이들을 돌봄 인력의 방문 대상으로 자동 등록한다. 과거에는 가족의 신고나 주민센터의 수기 확인을 통해서만 가능했던 일이, 지금은 데이터 기반으로 ‘의심되는 위기 징후’를 사전에 포착할 수 있게 된 것이다.

또한 일부 지자체는 기존의 공공 데이터 외에도 민간 데이터를 활용한 실험적 접근도 시도 중이다. 예를 들어, 통신사나 카드사로부터 제공받은 소비 패턴 데이터를 활용해, 일정 기간 동안 외부 지출이 급감한 고령자를 추적하거나, 마을버스 정류장의 탑승 기록이 장기간 끊긴 주민을 대상으로 추가 확인을 요청하는 방식이다. 이러한 데이터 기반 탐색은 복지의 ‘적극성’을 강화하며, 정보의 비대칭성을 줄이는 데 중요한 역할을 하고 있다.

이처럼 공공 데이터는 ‘누가 도움을 요청했는가’를 기준으로 작동하던 기존 복지 시스템을 넘어서, ‘누가 지금 도움을 요청하지 못하고 있는가’를 찾아내는 도구로 진화하고 있다. 사각지대에 놓인 주민들이 더 이상 ‘행정망 바깥의 존재’로 남지 않도록, 데이터는 조용히, 그러나 강력하게 작동하고 있다.

 

지역 맞춤형 돌봄 체계 구축을 위한 데이터 활용

 

공공 데이터를 효과적으로 활용하기 위해서는 단순한 통계 집계가 아닌, 지역 특성에 맞는 분석과 해석이 수반되어야 한다. 예컨대, 고령 인구 비율이 40%를 넘는 농촌 지역과, 젊은 1인 가구가 다수 거주하는 도시의 취약 계층은 전혀 다른 양상의 돌봄 수요를 보인다. 따라서 각 지자체는 공공 데이터를 바탕으로 한 ‘지역 맞춤형 돌봄 정책 지도’를 수립할 필요가 있다.

경기도의 한 지자체는 고령자 중심의 마을에서 독거노인들의 동선 데이터를 분석해, 마을회관, 약국, 경로당 등 거점 시설과의 거리, 이용 빈도 등을 시각화한 결과, 돌봄 인프라가 지나치게 분산되어 효율적인 서비스 제공이 어려운 구조임을 파악했다. 이를 토대로 거점 통합형 복지센터를 신설하고, 노인 대상 스마트기기 보급 사업과 연계된 비대면 안부 확인 시스템을 도입해 큰 성과를 거두었다.

한편, 서울의 모 자치구는 청년 1인 가구 밀집 지역에서 청년 고립 문제에 주목했다. 건강보험료 체납, 고지서 반송, 출입문 개폐 기록 미이행 등의 데이터를 분석해 고립 가능성이 높은 20~30대 주민을 선제적으로 파악했고, 마을센터를 중심으로 한 심리상담 및 사회참여 프로그램을 연계했다. 그 결과, 자살률 감소와 고립감 호소율 감소라는 눈에 띄는 효과가 나타났다.

이렇듯 데이터는 단순히 대상자를 찾는 데 그치지 않고, 돌봄 서비스의 공급 방식, 지역 내 자원의 재배치, 주민 참여 방식까지 총체적으로 재구성하는 데 기여하고 있다. 공공 데이터는 돌봄 체계를 ‘보편 복지’에서 ‘맞춤 복지’로 발전시키는 데 필수적인 열쇠다.

 

기술과 사람이 만나는 지점, 데이터 기반 복지의 미래

 

공공 데이터를 기반으로 한 돌봄 사각지대 해소는 이제 단순한 행정 혁신을 넘어서, 사회적 돌봄의 철학을 재정립하는 과정이 되고 있다. 데이터가 모든 것을 대신할 수는 없지만, 보이지 않던 사람을 보이게 하고, 연결되지 못했던 구조를 연결되게 만드는 힘은 분명히 존재한다. 그러나 그 효과가 진정한 복지로 이어지기 위해서는 데이터를 해석하고 실행할 ‘사람’이 필요하다.

즉, 데이터 기반 복지 정책은 결국 현장의 돌봄 인력, 주민 센터의 복지 담당자, 마을 활동가 등 사람과 사람 사이의 실천적 연결로 완성된다. 따라서 중앙정부와 지자체는 데이터 활용 역량을 키우는 동시에, 현장 중심의 실무자들에게 데이터 기반 접근법을 교육하고, 이를 기반으로 한 현장 운영 매뉴얼을 개발하는 것이 필수적이다.

또한 개인 정보 보호와 데이터 활용 간의 균형을 맞추는 것도 중요한 과제다. 고위험군 선별 과정에서 프라이버시 침해 논란을 줄이기 위해, 데이터 비식별화, 정보 제공자 동의 절차, 민간 플랫폼과의 협업 기준 등을 명확히 정립할 필요가 있다. 공공 데이터는 ‘공공성’을 담보할 때 가장 강력한 도구가 될 수 있다.

앞으로의 지역 복지는 ‘기다리는 복지’에서 ‘찾아가는 복지’, 그리고 이제는 ‘예측하고 준비하는 복지’로 진화할 것이다. 공공 데이터는 이 과정에서 중심축이 될 것이며, 돌봄이라는 행위가 더 이상 누구의 희생이나 운에 맡겨지지 않도록 사회적 시스템으로 안정화되는 기반이 될 것이다. 데이터는 사람을 위협하기 위해 존재하는 것이 아니라, 사람을 지키기 위해 사용되어야 할 가장 인간적인 기술임을 우리는 지역 복지의 현장에서 체감하고 있다.