앞으로는 허위 진단서 등을 활용해 병역 면탈을 시도할 경우 빅데이터 분석을 통해 찾아내게 된다.

연내 분석을 마치고, 해당 부처 및 지자체에 제공해 빠르면 내년부터 활용할 수 있을 것으로 보인다.

보건·의료분야 필수의약품 수급 불안 역시 빅데이터를 활용한 예측 모델이 개발된다.

행정안전부 통합데이터분석센터는 국민생활과 정부 정책결정에 필요한 5개 분야 12건의 데이터 분석과제를 선정해 데이터 분석을 추진한다고 12일 밝혔다.

이들 과제는 지난 1월부터 중앙부처와 지자체, 공공기관을 대상으로 한 수요조사와 전문가 평가 등을 거쳐 선정했다.

공정사회 1개 과제, 보건·의료·근로 3개 과제, 국민안전 4개 과제, 지역경제 2개 과제, 국민편의 2개 과제 등이다.

이 가운데 공정사회 분야에서는 불법 병역면탈 예방과 단속을 위한 분석모델을 내년 초 개발에 착수한다.

이 모델이 개발되면 허위진단서 등으로 병역을 면탈한 경우 출입국 및 병원진료 기록, 고용보험 가입이력 등의 데이터를 근거로 이를 가려내게 된다.

신종플루, 코로나19 등 감염병 유행에 대비해 국민수요가 큰 필수의약품의 평상시 수급 현황을 점검(모니터링)­분석해 물량 부족에 대비하게 된다.

지역별 산재보험 적용 사업장의 사고질병 유형, 산업재해 발생 변화 등도 분석한다. 이를 활용하면 산재예방 등에 유용할 것이라는 분석이다.

재난현장의 골든타임 확보에 필요한 소방차 출동 최적경로 분석 및 저수지 수위 변화 예측 분석도 이뤄진다. 

신규창업이나 업종변경을 고려 중인 소상공인들에게 상권별로 적합 업종을 제시하기 위한 분석도 추진된다.

그동안 일부 지자체나 민간에서는 활용하는 방식이지만, 전국 단위 분석은 없었다.

시간대별 대중교통 수요 및 이동경로, 교통수단별 이용자 규모 등을 분석해 지역내 최적의 대중교통 노선도 제안하게 된다.

이용석 공공데이터정책관은 “정부 내에서 데이터분석과 활용이 일상화될 수 있도록 통합데이터분석센터를 중심으로 맞춤형 분석환경 제공, 분석 역량 강화 등 입체적 지원을 시행해 나가겠다”라고 말했다.