'식당'을 보면 주변 환경이 보인다

2019.07.16 01:00
중국 베이징의 식당 정보를 표시한 지도다. 시키 젱 미국 매사추세츠공대(MIT) 교수 연구팀은 식당 데이터를 활용해 주변 지역의 사회적, 경제적 특성을 예측할 수 있다는 연구결과가 나왔다. MIT 제공
중국 베이징의 식당 정보를 표시한 지도다. 시키 젱 미국 매사추세츠공대(MIT) 교수 연구팀은 식당 데이터를 활용해 주변 지역의 사회적, 경제적 특성을 예측할 수 있다는 연구결과가 나왔다. MIT 제공

집을 구할 때 살기 좋은 지역인지를 판단하는 요소 중 하나는 주변에 좋은 식당이 있는지 여부다. 실제로 데이터 과학자들이 식당을 보면 주변 지역의 사회적, 경제적 특성을 예측할 수 있다는 사실을 확인했다.

 

시키 젱 미국 매사추세츠공대(MIT) 도시연구 및 계획부 교수 연구팀은 식당의 빅데이터를 학습한 인공지능(AI)을 활용해 인구조사와 비슷한 수준으로 사회적, 경제적 특성을 예측해냈다는 연구결과를 이달 15일 국제학술지 ‘미국립과학원회보(PNAS)’에 발표했다.

 

학자나 정책 입안자가 도시 계획을 설계하고 정책을 마련하기 위해서는 인구와 고용, 경제활동 같은 데이터를 지역별로, 적절한 시기별로 정확히 접근하는 게 중요하다. 국가가 발전 정책을 마련하기 위해 인구조사(센서스)를 하는 이유다. 하지만 일일이 조사하는 방식으로 이뤄지기 때문에 감당할 여력이 부족한 국가에서는 시행이 어렵다. 한국은 센서스를 5년마다 한 번씩 시행하는데 사회 변동 속도가 점차 빨라지면서 과거 데이터와 현재 사회 상황이 맞지 않는 문제도 있다.

 

연구팀은 식당과 관련된 데이터를 활용해 식당 주변 지역의 사회적, 경제적 특성을 예측해냈다. 비즈니스리뷰 사이트인 ‘디안핑’에서 추출한 식당과 관련된 5630만 명의 휴대전화 위치 데이터와 은행 카드기록, 회사 등록 기록 등을 익명화해 인공지능(AI)에게 학습시켰다. 베이징, 청두, 쿤밍 등 중국 9개 도시에서 정보를 수집해 분석한 후 실제 센서스 정보와 비교하며 데이터 예측의 질을 높였다.

 

그 결과 실제 센서스 데이터와 비교했을 때 주간인구 변동의 95%, 야간인구 변동의 95%, 기업 수 93% 소비자 소비수준 93%를 예측해내는 모델을 만드는 데 성공했다. 주간인구는 특정지역에서 주간에만 활동하는 인구로 상주인구를 뜻하는 야간인구와의 대비를 통해 지역별 경제지표로 활용하는 수치다. 도시별로도 주간 인구가 많은 상업지구와 야간 인구가 많은 주거지역을 구별할 정도로 공간별 정보도 정확했다. 한 도시에서 모델을 교육한 다음에 이를 다른 도시에서 적용했을 때에도 검증이 가능한 것을 확인했다.

 

젱 교수는 “식당의 정보를 통해 나오는 다양한 도시 정보는 다른 도시연구에 가치있게 활용될 수 있다”며 “데이터에 기반한 정책으로 도시의 지역 격차를 해소하는 데도 도움이 될 것”이라고 말했다.

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