Q1소속기관 및 담당업무에 대해 소개해주세요

KT에서 주관하는 K-Digital Training 에이블스쿨에 참여 중인 교육생으로 이루어진 스터디 팀입니다. 팀원들은 다양한 전공 배경을 가지고 있으며, 공공데이터 분석과 정책 제안 프로젝트를 다수 수행해온 경험이 있습니다.

Q2어떤 문제점 또는 현안사항이 있으셨나요?

체류형 관광지로 성장하지만 안전 문제가 발목 부산은 해운대, 광안리, 남포동 등 대표 명소를 중심으로 야간관광 수요가 꾸준히 증가하고 있습니다. 관광활성화지수와 소비 통계 분석에서도 일부 군구는 체류 시간과 1인당 소비액이 빠르게 늘어나며 '체류형 관광지'로 자리매김하고 있습니다. 그러나 한국관광공사 설문(2022)에 따르면 야간관광 비경험 이유 중 29.9%로 '방범·치안 등 안전 문제'라고 답했으며, 이는 실제로 관광객의 체류 단축과 재방문 저하로 이어지고 있습니다. 즉, 관광 수요는 커지고 있지만 안전에 대한 불안감은 여전해 이를 해소할 신뢰할 수 있는 환경 조성이 시급한 과제로 떠올랐습니다.

치안 공백과 인프라 불균형 심화 2024년 관광경찰 제도 해산으로 전담 기능이 축소되며 야간 관광지의 치안 공백 우려가 커졌습니다. 부산 지역 치안센터도 최근 88곳 중 50곳(약 57%)이 폐쇄, 일부는 상주 인력조차 없어 주민들은 "밤길이 무섭다"는 불안을 호소하고 있습니다. 또한 관광 인프라는 동부산에 90% 이상 집중, 서부산은 249개(약 10%)만 위치한 상황입니다.

데이터 기반 해결책의 필요성 관광·범죄·교통 데이터를 융합하여 군구별로 위험과 안전 수준을 정량화할 수 있는 새로운 도구가 필요했습니다. 이에 따라 '야간관광 안전지수(NSI)'를 산출해 취약 지역을 우선 보강하고, 관광 활성화 지역에는 안전 정책을 선제적으로 적용할 수 있는 전략적 모델을 제안하게 되었습니다.

Q3문제 해결과 성장 제고를 위해 <한국관광 데이터랩>과 기타 데이터를 어떻게 활용하셨나요?

5개 데이터의 체계적 결합 한국관광 데이터랩이 제공하는 부산광역시 야간관광 인기동네, 야간관광 소비 인기동네, 관광활성화지수 데이터를 활용하고, 이에 더해 부산경찰청의 범죄 발생 현황 통계와 부산시 방범용·교통용 CCTV 설치 현황, 교통 접근성 지표를 결합하여 분석을 수행했습니다.

NSI 산출 방법론 개발 구체적으로 NSI는 범죄지수, CCTV 밀도 지수, 교통 접근성 지수, 관광 소비·활동 지수를 가중합하여 산출했습니다. 각 지표는 공간적으로 일관된 비교가 가능하도록 했고, 가중치는 범죄(0.35), CCTV(0.25), 관광활동(0.15), 소비(0.15), 관광활성화지수(0.10) 등으로 설정했습니다.

2축 분석으로 지역 특성 구분 한국관광 데이터랩의 방문자·소비 데이터를 X축(야간관광 수요), NSI를 Y축(안전 수준)으로 두어 "야간관광 인기 지역 vs. 야간안전지수"를 시각화했습니다. 이를 통해 부산 각 구·군의 관광 수요와 안전 수준을 동시에 비교할 수 있었으며, 관광객이 많이 몰리지만 안전지수가 낮은 취약 지역과, 반대로 안전도는 높으나 관광 활성화가 부족한 잠재 지역을 구분해냈습니다.

Q4이를 통해 얻은 성과와 앞으로 기대되는 효과에 대해 말씀해주세요

지역별 맞춤 전략 수립 NSI 분석을 통해 부산의 야간관광을 지역별로 세분화했습니다. 해운대구는 관광과 안전이 모두 높은 모범 지역으로, 브랜딩 강화 전략이 필요함을 확인했습니다. 반면 부산진구·수영구는 관광 수요는 많지만 안전도가 낮아 '최우선 개선 지역'으로 도출되었고, 남포동과 서면 등 NSI가 낮은 지역에는 경찰 순찰 인력 20% 재배치, CCTV 30대 추가 설치, 심야버스 정류장 신설과 같은 구체적 정책을 제안했습니다. 동구·중구는 기초 인프라 개선이 시급한 곳으로 분류되었습니다. 해운대·광안리와 같이 NSI는 높지만 계절 수요가 급증하는 지역에는 스마트 가로등, 긴급 상황 대응 시스템을 보강하여 방문객 증가에 대비할 수 있도록 했습니다.

야간안심관광 코스 및 실시간 안전 지도 설계 한국관광 데이터랩 소비 데이터를 반영해 '야간안심관광 코스'를 기획하고, 가족·여성 대상 패키지와 지역 상권 연계 프로그램을 설계했습니다. 관광객은 모바일 앱에서 NSI 기반의 안전 이동 경로를 확인할 수 있고, 심야버스·택시 API와 연동해 실시간 이동 안내를 받을 수 있습니다. 또한 외국인 관광객을 위해 "이 지역은 CCTV 설치 밀도가 높음/경찰 순찰 중"과 같은 직관적 안내 메시지를 다국어로 제공하는 UX를 설계했습니다.

체류 15% 증가, 범죄율 20% 감소 예상 분석 결과를 토대로 시범 적용 시 예상되는 효과를 추정한 결과, ▲관광객 체류시간 평균 15% 증가, ▲관광 소비액 10~15% 확대, ▲범죄율 최대 20% 감소, ▲'야간에 안전하다'는 응답률 45%→75%(+30%) 개선이라는 기대 성과를 도출했습니다. 이러한 추정은 부산경찰청·숙박매거진(2023~2024), 부산관광공사·한국관광 데이터랩(2023) 등의 기존 데이터를 기반으로 유사 정책 사례 분석 및 회귀 모델링을 통해 산출한 것입니다. 구체적으로는 CCTV 증설 및 순찰 강화를 실시한 타 지역의 범죄율 감소 추세, 안전 인식 개선에 따른 체류시간 증가 상관관계 등을 참고하여 NSI 개선도에 따른 효과를 추정했습니다.

데이터 기반 안전·관광 융합 모델의 전국 확산 가능성 본 프로젝트는 단순 분석에 머물지 않고, 데이터 결과를 기반으로 한 실행 모델까지 구체화했습니다. 부산을 대상으로 개발한 이 데이터 기반 안전·관광 융합 모델은 향후 타 지역으로 확산되어, 대한민국 야간관광의 안전 수준을 한 단계 끌어올릴 수 있는 전국 확산형 정책 대안으로 발전할 잠재력을 지니고 있습니다. 앞으로는 단순한 관광 수요 분석을 넘어, 지역별 안전·소비·체류 패턴을 통합적으로 진단하는 지표로 확장해 나가고자 합니다.