공공 데이터를 이용한 지역 공공시설 최적화 사례

지역 공공시설 과잉과 공실 문제, 왜 지금 주목받는가?

지방자치단체들은 그동안 다양한 주민 편의시설을 마련하는 데 공을 들여왔다. 도서관, 체육센터, 마을회관, 청소년 문화센터, 평생학습관, 주민자치센터 등은 그 자체로 지역 공동체를 지탱하는 중요한 사회적 인프라 역할을 해왔다. 그러나 인구 감소, 고령화, 생활패턴의 변화라는 구조적 전환이 본격화되면서 이러한 공공시설의 존재 방식에도 큰 변화가 요구되고 있다. 특히 지방 소멸이 가속화되면서 많은 시·군·구에서는 주민 수 대비 과잉 공급된 시설, 중복된 기능의 기관, 거의 이용되지 않는 공공건물 등의 문제를 직면하고 있다. 막대한 예산을 투입해 지어진 시설이 사실상 무용지물이 되는 상황은 재정 부담뿐 아니라 행정의 신뢰도에도 악영향을 준다.

이러한 상황에서 대두된 개념이 바로 ‘공공시설 최적화’다. 최적화는 단순한 시설 축소가 아니라, 지역 주민의 실제 생활 반경과 수요, 시설의 기능적 중복 여부, 장기적인 인구 구조 변화 등을 다각도로 고려하여 공간 배치를 조정하는 것을 뜻한다. 이 과정에서 가장 중요한 도구가 바로 ‘공공 데이터’이다. 과거에는 담당자의 경험이나 주민 민원에 의존해 판단했던 공간 정책이 이제는 수치, 지리정보, 이용률 데이터 등을 종합적으로 분석해 설계되고 있다. 특히 공공 데이터는 지역 맞춤형 정책을 수립하는 데 객관적인 기준을 제시함으로써 의사결정의 투명성과 효율성을 함께 높여준다. 더 이상 공공시설은 단순히 지으면 되는 것이 아니라, 데이터에 기반해 ‘어디에’, ‘누구를 위해’, ‘어떻게’ 제공할지를 설계해야 하는 시점에 들어선 것이다.

 

 

공공 데이터 기반 분석과 의사결정 구조의 변화

 

공공시설 최적화는 그 자체가 지역 행정의 혁신을 요구한다. 단순한 운영 조정이 아니라, 예산 기획, 공간 계획, 주민 커뮤니케이션, 시설 기능 재편 등 복합적인 의사결정이 동반되기 때문이다. 이 과정에서 가장 먼저 이뤄져야 할 일은 ‘정확한 실태 진단’이다. 이를 위해 많은 지방자치단체들은 최근 몇 년간 공공 데이터 기반의 시설 전수조사를 실시하고 있다. 예를 들어 각 시설의 위치 정보(GIS), 연면적, 기능, 관리주체, 연간 예산, 평균 이용률, 정기 프로그램 운영 현황 등이 표준화된 형태로 데이터화되고 있다. 또한, 공공 와이파이 접속 정보나 공공예약시스템 로그, 교통카드 이용 통계 등도 결합해 시설별 실제 유입 인원과 주 이용 연령층, 시간대별 분포 등을 파악할 수 있다.

이러한 정보는 공공시설의 가치와 역할을 수치화해 보여주는 지표로서 기능한다. 예를 들어 평일 오전 시간대에 80% 이상 가동되는 노인복지시설은 지역 고령자 수요에 부합하는 성공적인 사례일 수 있고, 연간 100명도 찾지 않는 지역문화센터는 기능 재조정이 필요한 대상이 될 수 있다. 그뿐만 아니라 시설 간 중복도를 분석하는 것도 중요하다. 동일 생활권에 유사한 평생학습관이 두세 곳 밀집되어 있다면, 통합 운영을 통한 예산 효율화가 필요하다는 신호로 해석된다. 이러한 분석이 가능한 것은 바로 공공 데이터가 기능적, 물리적, 이용적 측면의 ‘다차원 분석’을 가능케 하기 때문이다.

더 나아가 공공시설 최적화는 지방의회, 지역 주민, 전문가 그룹, 민간 협력단체 등 다양한 이해관계자의 의견을 통합하는 과정으로 확장된다. 이때 활용되는 것이 바로 데이터 기반 시각화 도구다. 예를 들어 GIS 기반 통합 플랫폼에서는 각 공공시설의 위치, 반경 1km 이내의 인구 수, 이용 빈도 등을 한눈에 확인할 수 있게 하고, 의사결정자와 주민 모두가 정보에 쉽게 접근하고 이해할 수 있도록 돕는다. 이는 주민 의견을 수렴하고 공청회를 운영하는 데 있어 객관적 근거로 작용하며, 정책에 대한 신뢰를 높이는 데도 기여한다.

 

실제 사례: 대전시·진주시·경기도의 선도 모델

 

실제 현장에서 공공 데이터를 적극 활용해 공공시설을 최적화한 사례는 점점 늘고 있다. 대표적인 곳 중 하나는 대전광역시 유성구다. 유성구는 2022년부터 1년간 구청이 주도한 전수조사와 공공데이터 분석 프로젝트를 통해, 주민센터, 체육시설, 문화공간의 위치, 기능, 이용률을 체계적으로 파악했다. 이를 기반으로 유사 기능을 가진 시설들을 통합하고, 일부 낙후된 공공건물은 고령자 맞춤형 생활복지 공간으로 전환했다. 특히 공공 와이파이 분석을 통해 낮 시간대 유입률이 거의 없는 시설을 조기 진단해, 유지보수비를 줄이고 리모델링 대신 폐쇄를 결정한 경우도 있었다. 이를 통해 유성구는 3년간 약 27억 원의 시설 운영비를 절감했고, 주민 만족도 또한 이전보다 높게 나타났다.

또 다른 사례는 경상남도 진주시다. 진주시는 공공시설 이용 분포의 비효율성을 해결하기 위해 ‘진주시 공공시설 통합관리계획’을 수립하고, 그 과정에서 공간정보시스템과 공공서비스 플랫폼 데이터를 적극 활용했다. 이 계획에 따라 진주시는 도심 외곽의 이용률 저조 시설을 지역아동센터나 돌봄센터 등으로 용도 전환했으며, 주민설명회를 통해 거주자 의견을 사전에 수렴하는 구조를 채택했다. 특히 다문화가정 밀집 지역에는 문화공간과 공공도서관 기능을 결합한 복합공간을 새롭게 배치해, 기존 단일 기능 중심에서 탈피한 혁신 모델을 구현했다.

경기도에서는 경기도청과 경기연구원이 협업해 개발한 ‘공공시설 배치 효율화 분석도구’를 통해 각 시·군의 공공시설 데이터를 수집하고, 인구밀도·교통접근성·노후도 등을 종합 분석해 정책 의사결정에 활용하고 있다. 이 분석 도구는 행정구역이 아닌 생활권 단위로 재편된 지표를 제공함으로써, 실제 주민의 이동 경로와 거주 행태를 더 정밀하게 반영할 수 있는 구조로 설계되었다.

 

지속 가능한 공공시설 운영을 위한 과제와 전망

 

공공시설 최적화는 한 번의 분석과 조정으로 끝나는 단기 프로젝트가 아니다. 그것은 지역의 인구 구조 변화, 생활양식의 진화, 기술 발전에 따라 끊임없이 재조정되어야 하는 동적인 행정 활동이다. 따라서 공공 데이터를 기반으로 한 시설 관리 시스템은 지속적으로 갱신되고, 관리자가 쉽게 활용할 수 있도록 직관적이어야 하며, 주민 참여 또한 제도적으로 보장되어야 한다. 이를 위해서는 표준화된 데이터 포맷과 실시간 업데이트 체계, 행정 조직 내 데이터 분석 역량 강화가 필수적이다. 또 공공시설을 단순히 폐쇄하거나 통합하는 방향보다는, 그 공간을 어떻게 ‘재생’할 수 있을지에 대한 상상력과 정책적 유연성이 필요하다.

정부 차원에서는 행정안전부, 국토교통부, 기획재정부 등 관계 부처가 협업해 ‘공공시설 총량관리제’와 ‘생활SOC 복합화 정책’을 통해 중복된 시설을 통합하고, 복합적인 주민 수요를 충족시키는 공간으로 변환하는 지원을 하고 있다. 또한, AI 기반의 공공시설 수요 예측 기술이 개발됨에 따라, 장기적인 인구 변화에 따른 수요 예측도 점차 고도화되고 있다. 지방정부는 이제 단순한 시설 관리자에서 벗어나, 공공 자산을 어떻게 주민의 삶과 연결할 것인가를 고민하는 ‘공간 전략가’로 진화해야 할 시점이다.

결론적으로, 공공 데이터를 활용한 지역 공공시설 최적화는 단순한 구조조정이 아니다. 그것은 지역 주민의 삶의 방식에 가장 적합한 공공 인프라를 설계해 나가는 과정이며, 미래 지역사회의 지속 가능성을 높이는 핵심 전략 중 하나다. 데이터는 그 과정을 보다 객관적이고 설득력 있게 만들며, 이를 기반으로 한 합리적인 행정이야말로 지금 우리가 직면한 지역 문제를 해결할 수 있는 가장 유력한 도구임을 보여준다.