2022∼2023년 경기도 31개 시군비 보조금 투입 마을공동체 공모사업 변화

2022∼2023년 경기도 31개 시군비 보조금 투입  마을공동체 공모사업 변화                                                                              1. 분석 데이터 추출 이번 마을데이터 스토리는 2022년부터 2023년까지 경기도 31개 시군에서 시군비 보조금이 투입된 마을공동체 공모사업의 변화를 분석하고자 합니다.  특히,  분석 수준을 경기도 전체, 공모사업 유형별, 그리고 개별 시군별로 설정하고,  변화를 평가하는 기준 또한 절대적인 증감과 비율 변화를 모두 고려하여 다각적인 해석을 시도합니다.  이는 동일한 데이터에 대해서도 분석의 수준과 기준에 따라 다양한 해석을 도출할 수 있음을 보여주기 위함입니다. 이를 위해 활용된 데이터는 경기도마을공동체지원센터에서 관리하는 “경기도 마을공동체 데이터 아카이브 (이하 경데아; https://ggmaeuldata.or.kr)”에서 확보하였습니다.  경데아는 경기도 마을공동체의 다양한 자원과 정성적, 정량적 성과를 종합적으로 확인하고 관련 데이터를 공유하는 플랫폼입니다. 구체적으로,  경데아의 ‘마을 데이터’ 메뉴 내 ‘참여 단체별 경기도 마을공동체 공모사업 참여 현황(2019∼2023)’에서 2019년부터 2023년까지 4가지 유형의 공모사업에 참여한 공동체 현황 데이터를 엑셀 파일 형태로 내려받아 분석에 활용하였습니다. 해당 4가지 공모사업 유형은 다음과 같습니다. ➊ 경기도 공동체지원과 공모사업, ➋ 경기도-시군 매칭 공모사업, ➌ 시군 공모사업, ➍ 경기도마을공동체지원센터 공모사업입니다.  2019년부터 2023년까지 위 4가지 공모사업 유형을 통해 경기도 마을공동체 공모사업에 참여한 공동체 수는  총 7,109개(연도별 중복 지원 공동체 포함)이며, 같은 기간 동안 지원된 보조금 총액은 약 498억 원(49,840,202,000원)에 달합니다. 이러한 데이터는 지난 3년(2022∼2024년) 동안 경기도마을공동체지원센터가 경기도 및 31개 시군과 협력하여 추진한 ‘경기도 마을공동체 기초조사’ 사업을 통해 수집되었습니다. 특히 2024년에는 데이터의 정확성을 높이기 위해 전년도 데이터 기준  원칙을 확립하였으며, 이에 따라 현재 경데아의 데이터는 2019년부터 2023년까지 경기도 전역에서 시행된 마을공동체 공모사업을 포괄하고 있습니다. 다만, 연도별 모든 데이터가 완벽하게 수집되지는 못했습니다. 특히 각 시군이 자체 예산으로  시행하는 시군 공모사업의 경우, 자료 미비 등의 문제로 특정 연도의 데이터가 누락된 경우가 있습니다.  누락된 정보의 구체적인 현황은 다음 <표>와 같습니다.  <표-1> 시군 공모사업 공동체 현황(2019∼2023; 단위 : 개)  오늘 우리가 주목하는 부분은 2022년 대비 2023년 경기도 31개 시군비 보조금이 투입된 마을공동체 공모사업의 변화입니다.  분석 대상에는 시군 자체 공모사업이 없는 시군도 포함하되, 관련 데이터 확인이 불가능한 시군은 제외해야 합니다.  시군 자체 공모사업이 없는 경우에는 해당 사업의 시군비 보조금을 0원으로 간주할 수 있지만,  데이터 확인이 되지 않는 경우에는 보조금 규모를 확정할 수 없기 때문입니다.  따라서 본 연구에서는 비교적 데이터의 완전성이 확보된 2022년과 2023년의 시군비 보조금 변화를 중심으로 분석하고자 합니다.  다만, 앞서 확인했듯이 의왕시와 포천시의 2022년 시군 자체 공모사업 데이터가 누락되어 있어,  분석 결과가 부분적으로 불완전할 수 있다는 점을 미리 밝힙니다. 본 분석의 대상은 2022년부터 2023년까지 경기도 31개 시군에서 시군비 보조금이 투입된 마을공동체 공모사업입니다.  경기도 마을공동체 사업에 투입되는 보조금은 국비, 도비, 시군비, 그리고 공동체의 자부담으로 구성됩니다.  이 중 우리는 31개 시군의 시군비에 집중하여 분석하므로, 국비, 도비, 자부담을 제외하고  순수하게 시군비가 투입된 사업 현황만을 추출하여 분석할 것입니다. 이를 위해 다음과 같은 기준으로 데이터를 추출하였습니다.• 원본 데이터: 참여 단체별 경기도 마을공동체 공모사업 참여 현황(2019∼2023)• 추출 기준: ➊ 기간: 2022∼2023년, ➋대상: 시군비 보조금 예산이 투입된 공모사업• 추출 데이터: 참여 단체별 경기도 31개 시군 보조금이 투입된 공모사업 참여 현황(2022∼2023)  2. 데이터 현황 앞서 제시된 기준에 따라 추출된 데이터의 주요 현황은 다음 <표>와 같습니다.  다만, 이미 언급했듯이 2022년 의왕시와 포천시의 시군 자체 공모사업 예산 데이터는 누락되어 있다는 점을 다시 한번 강조합니다.  이 점을 염두에 두고 다음 분석 내용을 살펴봐야 합니다.  추출된 데이터 현황에 따르면, 2022년부터 2023년까지 2년 동안 경기도 31개 시군의 시군비 보조금이 투입된  공동체는 2,383개(2022년 1,344개 / 2023년 1,039개)입니다. 동 시기 경기도 31개 시군의 시군비  보조금 총액은 약 118억으로 11,849,763천원(2022년 6,455,422천원 / 2023년 5,394,341천원)입니다.  3. 데이터 분석 <표-2> 경기도 31개 시군 보조금이 투입된 공모사업 공동체 및 보조금 변화(2022∼2023)     2022년 대비 2023년 경기도 31개 시군비 보조금이 투입된 공모사업 공동체의 수는 305개 감소하여 1,039개로 줄었습니다.  이는 –22.7%의 감소폭을 나타냅니다. 동기간 보조금은 약 10억 6천만 원(1,061,081천원) 감소하여 53억 9천 4백만 원으로 줄었으며,  감소 폭은 –16.4%입니다. 단순 평균으로 보면, 31개 시군 각각에서 공동체 수는 약 10개(9.84개),  보조금은 약 3천 4백만 원(34,229천원)이 감소한 것으로 나타났습니다.  이처럼 1년 사이에 마을공동체 수와 보조금이 경기도 전체적으로 뚜렷하게 감소했다는 점을 확인할 수 있습니다.  물론 이러한 변화의 배경에는 다양한 요인이 작용했을 수 있지만, 주어진 데이터를 통해 공모사업 유형별 차이나  31개 시군별 편차를 분석해 보는 등 보다 심층적인 논의를 이어갈 수 있습니다.  <표-3> 공모사업 유형별 경기도 31개 시군 보조금이 투입된 공모사업 공동체 및 보조금 변화(2022∼2023)    앞서 언급했듯이 경기도 마을공동체 공모사업에는 여러 유형이 있지만, 본 분석에서는 시군비 보금 예산이 투입된  경기도-시군 매칭 공모사업과 시군 공모사업, 이렇게 2가지 유형만 확인하면 됩니다.  분석 결과, 전체적으로 공동체 수와 보조금 액수가 감소한 주요 원인을 공모사업 유형별로 명확히 파악할 수 있었습니다.  경기도-시군 매칭 공모사업의 경우, 2022년 대비 2023년에 공동체 수는 667개에서 698개로 31개(4.6%) 증가했으며,  보조금은 2,953,043천원에서 3,002,971천원으로 49,928천원(1.7%) 증가했습니다. 이는 소폭이지만 긍정적인 변화입니다.  반면, 시군 자체 예산이 투입되는 시군 공모사업은 2022년에 677개였던 공동체 수가 2023년에는 341개로 336개(-49.6%)나  대폭 감소했습니다. 보조금 역시 2022년 3,502,379천원에서 2023년 2,391,370천원으로 1,111,009천원(-31.7%) 감소하며  큰 폭의 축소를 보였습니다.  2022년 대비 2023년 경기도 31개 시군의 마을공동체 수와 보조금 액수의 전반적인 감소는 시군 자체 공모사업의  급격한 축소가 주요 원인이었음을 확인할 수 있습니다. 경기도-시군 매칭 사업은 오히려 소폭 증가했으나,  시군 공모사업의 감소 폭이 워낙 커서 전체적인 감소세를 이끌었다고 볼 수 있습니다.  <표-4> 경기도 31개 시군별 시군 보조금이 투입된 공모사업 공동체 및 보조금 변화(2022∼2023) 위 <표>는 시군 보조금 예산이 투입된 경기도-시군 매칭 공모사업과 시군 공모사업의 2022년 대비 2023년 변화를  31개 시군별로 상세하게 보여줍니다. 경기도 전체로 보았을 때, 공모사업 유형별로 보았을 때,  그리고 31개 시군별로 보았을 때 데이터가 보여주는 현상의 모습은 다르게 해석될 수 있습니다.  이미 일어난 현상적 사실은 같지만, 분석의 관점에 따라 해석은 달라질 수 있다는 의미입니다.  예를 들어, 2022년 대비 2023년 경기도 전체적으로 마을공동체 시군 보조금이 대폭 축소되었다는 점은 분명한 사실입니다.  같은 기간, 공모사업 유형별로 살펴보면 경기도-시군 매칭 공모사업의  시군 보조금 규모는 전반적으로 유지되거나 소폭 증가했지만, 시군 자체 공모사업의 시군 보조금은 크게 줄었습니다.  더욱 세부적으로 31개 시군별 변화를 살펴보면, 그 양상은 더욱 다채롭게 나타납니다. <표>에서 확인할 수 있듯이,  어떤 시군에서는 시군 보조금 예산이 큰 폭으로 증가했지만, 다른 시군에서는 현저하게 감소했습니다.  경기도 전체적으로 시군 자체 공모사업의 보조금이 크게 줄어든 상황에서, 어떤 시군은 보조금이 늘어난 반면,  어떤 시군은 보조금이 크게 줄었습니다. 이처럼 분석의 단위를 어떻게 설정하느냐에 따라 동일한 데이터에서  다양한 해석이 가능하며, 각 수준의 분석은 전체적인 변화를 보다 깊이 있게 이해하는 데 도움을 줄 수 있습니다.  31개 시군별 시군 보조금이 지원된 공동체의 수를 기준으로 살펴보겠습니다. 여기에서는 2022년도 시군 공모사업  데이터가 확인되지 않는 의왕시와 포천시를 제외하고 분석합니다. 2022년 대비 2023년에 경기도 전체적으로  공동체의 수가 305개 감소했습니다. 이러한 전반적인 감소 추세 속에서도 안성시, 광명시, 가평군, 광주시, 양주시, 남양주시,  과천시, 시흥시, 파주시, 동두천시, 연천군(이상 11개 시군)에서는 공동체 수가 증가했습니다.  반면, 나머지 18개 시군에서는 공동체 수가 감소했습니다(의왕시, 포천시 제외).  증가한 시군보다 감소한 시군이 더 많을 뿐만 아니라, 감소 폭 또한 더 큰 것으로 나타났습니다.  특히 고양시의 경우, 2022년에는 162개의 공동체가 활동했으나 2023년에는 16개로 급감하여 그 차이가 146개에 달합니다.  이는 2022년 대비 2023년 경기도 전체 공동체 수 감소분 305개의 약 47.9%에 해당하는 매우 큰 비중입니다.  31개 시군별 시군 보조금을 기준으로 살펴보겠습니다. 2022년 대비 2023년에 경기도 전체적으로  시군 보조금 총액은 약 10억 6천만 원(1,061,081천원) 감소했습니다. 이러한 전반적인 시군 보조금 감소 추세에도  안성시, 가평군, 양주시, 여주시, 남양주시, 광주시, 동두천시, 광명시, 시흥시, 과천시, 연천군, 군포시(이상 12개 시군)에서는  시군 보조금 총액이 증가했습니다. 반면, 나머지 17개 시군에서는 보조금 총액이 감소했습니다(의왕시, 포천시 2개 시군 제외). 보조금 총액이 증가한 시군보다 감소한 시군의 수가 더 많으며, 감소 폭 또한 더 큰 것으로 나타났습니다.  특히 고양시의 경우, 2022년에 시군 보조금 총액이 약 4억 3천만 원(430,956천원)이었으나,  2023년에는 약 5천 9백만 원(58,836천원)으로 큰 폭으로 축소되었습니다. 그 차이는 약 3억 7천만 원(372,120천원)에 달합니다.  2022년 대비 2023년 경기도 전체 시군 보조금 총액 감소분 약 10억 6천만 원 중 고양시의 감소분이 약 3억 7천만 원으로,  이는 35.1%에 해당하는 매우 큰 비중입니다.  시군의 인구 규모나 예산 규모가 다른 점을 고려할 때, 단순히 공동체의 수와 보조금 총액의 변화만으로  시군의 마을공동체 활성화 정책 의지를 단정하기는 어렵습니다. 가장 간단한 평가 방법은 비율 변화를 살펴보는 것입니다.  우선 공동체 수 비율 변화를 살펴보겠습니다. 2022년 대비 2023년 공동체의 수 증가 비율이 높은 시군은 ❶ 광명시(21개 → 36개, 71.4%), ❷ 가평군(18개 → 27개, 50.0%), ❸ 광주시(16개 → 23개, 43.8%) 순입니다.  반면 2022년 대비 2023년 공동체 수 감소 비율이 높은 시군은  ① 고양시(162개 → 16개, -90.1%), ② 이천시(52개 → 9개, -82.7%), ③ 하남시(49개 → 13개, -73.5%) 순입니다.   다음으로 시군 보조금 총액 비율 변화를 살펴보겠습니다. 2022년 대비 2023년 시군 보조금 증가 비율이 높은 시군은 ❶ 동두천시(17,500천원 → 40,026천원, 128.7%), ❷ 양주시(96,100천원 → 158,860천원, 65.3%),  ❸ 가평군(131,000천원 → 194,000천원, 48.1%) 순입니다. 반면 2022년 대비 2023년 시군 보조금 감소 비율이 높은 시군은  ① 고양시(430,956천원 → 58,836천원, -86.3%), ② 하남시(213,728천원 → 58,438천원, -72.7%),  ③ 이천시(202,900천원 → 84,800천원, -58.2%) 순입니다.  4. 분석의 함의 지금까지 2022년부터 2023년까지 경기도 31개 시군에서 시군비 보조금이 지원된 마을공동체 공모사업의 변화를 분석해 보았습니다.  이번 마을데이터 스토리의 가장 중요한 함의는 분석의 관점, 즉 추상화 수준과 평가 기준에 따라  동일한 데이터에서 도출되는 해석이 얼마든지 달라질 수 있다는 점을 보여줬다는 점입니다.  경기도 전체라는 거시적인 수준에서 살펴보았을 때, 마을공동체 사업에 투입된 시군 보조금 총액과 참여한 공동체의 수는  2022년 대비 2023년에 뚜렷한 감소세를 보였습니다.  이는 경기도 차원에서 마을공동체 활성화 정책의 전반적인 흐름을 파악하는 데 중요한 지표가 됩니다.  그러나 분석의 수준을 공모사업 유형별로 낮춰 보면, 전체적인 감소세 속에서도 흥미로운 차이점을 발견할 수 있었습니다.  경기도와 시군이 예산을 매칭하여 지원하는 공모사업은 오히려 소폭 증가하거나 유지되었으나,  시군 자체 예산으로 추진되는 공모사업은 공동체 수와 보조금 규모 모두 큰 폭으로 감소했습니다.  경기도 전체적으로 공모사업의 축소는 시군 직접 공모사업의 축소 때문이라는 점이 명확히 확인됩니다.  전반적인 예산 감소 추세에서 많은 시군이 더 많은 자원을 확보할 수 있는 매칭 사업에 집중한 것은 합리적 선택이기는 합니다.  나아가 분석의 수준을 더 낮춰서 31개 시군별로 개별적인 변화를 살펴보았을 때는 더욱 다양한 양상이 나타났습니다.  어떤 시군에서는 보조금 예산이 증가하여 마을공동체 활성화에 대한 적극적인 의지를 엿볼 수 있었던 반면,  다른 시군에서는 예산이 현저하게 줄어들어 사업 추진에 어려움을 겪을 수도 있음을 예상하게 했습니다.  2022년까지 경기도 다른 시군에 비해 대규모 마을공동체 공모사업을 수행하던 특정 시의 경우 2023년에 시군비 보조금의  대폭 감소가 있었고, 그 결과 경기도 전체적으로 공동체의 수, 보조금 총액 감소에 상당한 영향을 미쳤다는 점을 확인할 수 있었습니다. 하나의 시군이 경기도라는 광역 규모의 집합 지표에 큰 영향을 미칠 수 있다는 사실을 잘 보여주는 사례입니다.  마지막으로 인구 규모나 재정 규모 고려 없이 공동체의 수와 보조금 액수라는 절대적인 숫자 변화가 아닌,  변화율 기준을 적용할 필요도 확인했습니다.  이처럼 데이터 분석은 분석의 추상 수준, 분석의 기준에 따라 다양한 해석이 가능합니다.  이번에는 다루지 않았지만 시군별 공모사업 유형 변화를 기준으로 살펴볼 수도 있고,  분석 수준을 더 낮춰서 경기도 420개 행정동을 기준으로 변화 양상을 확인해 볼 수도 있겠습니다. 이는 향후 과제로 남겨둡니다.  경데아의 데이터는 우리나라 어디에서도 찾아볼 수 있는 마을공동체 관련 기초 자료의 보고입니다.  그럼에도 이번 마을데이터 스토리에서도 확인되듯이 2022년 의왕시와 포천시의 데이터 누락으로 인한 분석 한계와 같은  문제가 반복되고 있습니다. 개인적으로는 2019년부터 2023년까지 시계열 변화 전체를 추적하고 싶어도 시군비가 투입된 공모사업  데이터의 누락으로 분석에 한계가 있습니다. 2025년 기초조사 과정에서는 2024년 경기도 마을공동체 데이터라도 온전히 확보하여, 향후 시계열적 분석의 가능성을 더욱 열어 나가는 계기가 되었으면 좋겠습니다.  

데이터로 읽는 마을 1편 – 로컬데이터가 뭔가요?

데이터로 읽는 마을 1편 – 로컬데이터가 뭔가요?                                                          몇 년 전, 지방의 한 도시에서 주민역량강화사업을 심사한 적이 있습니다.  다른 지역의 유사한 사업에 비해 지원 규모가 크고, 참여한 주민들과 제안된 사업도 매우 뛰어났는데요,  그중 특히 인상 깊은 팀이 있었습니다.  정년퇴임한 초등학교 교사와 은퇴한 학원 원장을 중심으로, 동네 중장년 여성들이 모여  방과 후 초등학생 돌봄 프로그램을 제안했는데, 정말로 훌륭한 계획이었습니다.  참가자들의 역량에 맞게 구성되어 실제 실행이 가능했고,  초등 저학년 자녀를 둔 학부모들의 다양한 요구를 완전히는 아니어도 상당히 잘 반영한 사업이었죠.  행정에서 제시한 조건도 대부분 충족했고, 특히 제공된 자원을 효과적으로 활용하는 점이 돋보였습니다.  공교육과 사교육 양쪽에서의 경험은 물론, 학부모로서의 시선도 있었기에 가능한 제안이었던 것 같습니다.  가능했다면 사업계획서를 몰래 챙기고 싶을 정도였죠.  그런데 사업계획서와 지역 현황을 살펴보던 중, 조금 이상한 점이 눈에 띄었습니다.  계획상으로는 초등학교 저학년 아이들 10~15명을 돌보는 내용이었는데,  얼핏 보기엔 그 지역에 그 정도 수의 아이들이 있을 것 같지 않았습니다.  그래서 사업 발표를 하러 오신 분께 여쭤보니, “예전부터 동네에 아이들이 많았다.”라는 답이 돌아왔습니다.  혹시나 싶어 참관차 온 주민센터 주무관께도 물어봤는데, 그분 역시 학생 수에 대해서는 “잘 모르겠다.”고 하시더군요.  그래서 심사위원들 간 협의를 거쳐, 해당 지역에 초등학교 저학년 학생이 30명 이상 거주할 경우에만  사업을 진행하기로 하고 그날 심사를 마무리했습니다.  이후 다른 일로 해당 지자체를 방문할 기회가 있었고, 사업 실행 여부를 물어보니 결국 추진되지 못했다고 하더군요. 사업 대상에 해당하는 아이들이 사업 구역 내에 10여 명뿐이라 규모를 맞추기 어려웠고,  제안자분들도 고학년까지 대상을 넓히는 것은 부담스럽다며 동의하지 않았다고 합니다.  사실 이 사업을 기획하신 분들은 편차는 있더라도 해당 지역에서 최소 20년, 길게는 평생을 살아오신 분들이었습니다. 누가 봐도 지역 사정을 가장 잘 아실만한 분들이었죠. 그래서 오랫동안 마을에서 문제라고 여겨졌던,  그리고 본인들이 몸담았던 영역에서 느껴온 어려움을 해결하고자 이 사업을 제안하셨을 것입니다.  하지만 아마도 이분들의 머릿속에 그려진 마을은 자신들이 아이를 키우고,  골목을 누비던 30~40년 전의 모습이었을 겁니다. 건물이 들어서고, 사람들이 몰려들며 집집마다 아이들이 태어나, 동네에 하나뿐이던 초등학교에 모두 다녔던 그런 시절 말이죠.  이런 일은 특별한 사례가 아닙니다. 사실 이 글을 읽는 많은 마을활동가분들도  새로운 사업을 기획할 때마다 지역의 다양한 데이터를 꼼꼼히 들여다보는 일을 매번 하시진 않았을 것입니다. 대부분은 ‘내가 할 수 있는 일’을 중심으로, 본인의 ‘직관’이나 ‘좋은 의도’,  혹은 ‘요즘 이슈’에 맞춰 사업을 구상하는 경우가 많습니다. 그러다 보니 실제로는 지역마다 상황이 크게 다른데도, 비슷비슷한 사업이 여러 곳에서 반복되는 일이 종종 벌어지곤 합니다.    자, 마을에서 꼭 필요한 일을 하기 위해 가장 중요한 것은 그 마을을 제대로 아는 일입니다.  그리고 마을을 아는 방법에는 여러 가지가 있습니다.  예전부터 자주 해왔던 ‘동네한바퀴’처럼 직접 마을을 돌아다니며 주민의 불편을 살피는 방법도 있고,  사람이 많이 오가는 곳에서 주민들의 이야기를 직접 듣는 방식도 있습니다.  많은 주민을 대상으로 설문조사를 하거나, 특정한 문제에 대해 심층 인터뷰를 진행하는 방법도 있겠지요.  하지만 이 모든 활동에 앞서 가장 먼저 해야 할 일은 바로 지역의 로컬데이터를 수집하고 분석하는 것입니다.  아무리 한 지역에 오래 살았다고 해도, 그 지역의 모든 문제를 속속들이 알고 있기는 어렵습니다.  사람은 누구나 자신의 현재 위치와 삶의 조건을 중심으로 주변을 바라보게 되니까요.  예를 들어, 혼자 아이를 키우는 부모에게는 노인 문제가 잘 보이지 않고,  다른 지역에서 직장 때문에 이사 온 청년에게는 초등학교 과밀학급 문제는 크게 와닿지 않을 수 있습니다.  어떤 마을에서 평생을 살아왔다고 해도, 결국 자신과 가까운 영역의 문제만 알고 있는 경우가 많습니다.  그래서 지역을 정확히 이해하려면 지역과 관련된 다양한 데이터를 살펴보는 것이 꼭 필요합니다.  특정 지역이나 공동체의 구체적인 모습을 제대로 파악하려면 다양한 데이터를 구체적으로 들여다봐야 하고,  이때 활용되는 정보들이 바로 ‘로컬데이터’입니다.  우리가 가장 쉽게 접할 수 있는 로컬데이터는 주민등록 인구통계나 특정 주제를 정해  정기적으로 조사한 양적 데이터입니다. 행정 업무가 전산화되고 각종 기준이 명확해지면서,  다양한 분야에서 신뢰할 수 있는 수치 데이터들이 쏟아지고 있습니다.  통계청을 비롯한 여러 기관에서 제공하는 이런 자료만 잘 살펴도 지역을 꽤 명확히 이해할 수 있습니다.  또 다른 중요한 로컬데이터는 양적 통계를 지도와 결합한 지리정보입니다.  통계청 자료는 대개 표 형식이라 한눈에 보기 어렵지만, 국토지리정보원 등에서 제공하는 지리정보는 지도 위에 데이터를 시각적으로 입혀 보여주기 때문에 훨씬 직관적으로 지역의 현황을 파악할 수 있습니다.  이 밖에도 숫자나 그래픽이 아닌, 텍스트 형태로 제공되는 로컬데이터도 있습니다.  지역의 역사, 특성, 민원 데이터, 선거 공약 등도 모두 지역을 이해하는 데 큰 도움이 되며,  중요한 로컬데이터로 활용될 수 있습니다.   그렇다면, 이런 로컬데이터는 어떻게 만들어질까요?  우선 기본적으로 로컬데이터와 관련된 통계를 생산하는 주체는 대부분 행정기관입니다.  국가를 비롯해 광역자치단체, 기초자치단체에서 다양한 통계를 발행하고 있고,  교육청이나 경찰서, 소방서 등 특정 분야를 담당하는 기관들도 각자의 영역에서 관련 통계를 만들어내고 있습니다.이처럼 행정기관들이 생산하는 통계는 민감도에 따라 다르지만, 대부분 ‘읍면동’ 단위까지  세분화되어 제공되고 있습니다. 일부 데이터는 국토지리정보원이 만든 지도와 결합되어,  훨씬 작은 단위 수준에서까지 통계를 확인할 수 있도록 제공되기도 합니다.  기업들도 여러 가지 흥미로운 통계를 발표하고는 있지만, 대체로 기초지자체 수준에서만 데이터를 제공하는 경우가 많아, 지역의 전반적인 흐름을 파악하는 데는 도움이 되지만 마을 단위에서 정밀하게 활용하기에는 한계가 있습니다.  그렇다면 이 로컬데이터들은 구체적으로 어떻게 만들어질까요? 대부분의 숫자 기반 데이터는  행정행위의 결과로 쌓입니다. 예를 들어, 누군가가 읍면동 사무소에 전입신고를 하면,  과거 주소지에서는 인구가 하나 줄고 새로운 주소지에서는 인구가 하나 늘어납니다. 이렇게 전국 곳곳에서  이루어지는 행정행위가 누적되면서 주민등록 인구통계와 같은 기초 데이터가 만들어지는 것이죠.  하지만 이 정도 정보만으로는 다양한 정책과 사업을 기획하기에 충분하지 않습니다.  단순한 행정행위로는 파악하기 어려운 더 깊고 다양한 정보를 알기 위해,  우리나라는 5년마다 인구주택총조사를 실시하고 있습니다. 세부 항목까지 합치면 보통 40개가 넘는 문항으로 구성되어 있으며, 다양한 방식의 설문을 통해 개인의 종교, 교육 수준은 물론 직업, 돌봄 관련 내용 등  다소 민감할 수 있는 부분까지 조사합니다. (때마침 올해가 총조사가 진행되는 해입니다.)  이 정도만 알아도 왠지 충분할 것 같지만, 진짜 중요한 건 지금부터입니다.  우리가 접하는 로컬데이터는 모두 주변의 현상을 숫자, 그래프, 문자 등 다양한 형식으로 표현한 결과입니다.  그런데 여기서 정말 중요한 질문은 바로 이것입니다 — 무엇이 이 현상을 바꾸고,  그에 따라 데이터가 바뀌게 만드는가?  이제 하나의 그림을 함께 보겠습니다. 이 그림은 로컬데이터가 어떤 과정을 거쳐 만들어지는지를  아주 단순하게 정리한 그림입니다. 복잡한 요소들은 전부 생략하고, 핵심 흐름만 담은 그림입니다.   그림을 보면 바로 이해가 되듯이, 지역은 여러 외부 요인의 영향을 받아 끊임없이 변화합니다.  예전에는 자연조건의 영향을 많이 받았다면, 지금은 정부 정책, 기업의 투자, 사회적 변화 같은  인간 활동에 기반한 요인이 훨씬 더 큰 영향을 미칩니다. 이런 변화는 지역의 자원 구성에도 영향을 미치죠.  기업이 생겼다 없어지기도 하고, 관공서가 들어섰다가 이전되기도 하며, 지하철역이나 학교가 생기기도 합니다.  이런 자원의 등장과 소멸에 따라 지역사회의 구조도 형성되거나 사라집니다.  예를 들어, 대기업의 공장이 들어서면 그 주변에 새로운 경제 구조가 형성되고,  반대로 지역에 있던 대학이나 관공서가 없어지면 기존의 구조가 사라지게 됩니다.  지역에 거주하거나 방문하는 사람들도 변하고, 그들의 생활 동선이나 공간 활용 방식 또한 달라지죠.  이 모든 변화의 결과가 얼마 후 로컬데이터에 드러납니다. 그래서 많은 전문가들은 지역에 직접 가지 않더라도 로컬데이터를 면밀히 살펴보면 지역의 현재를 어느 정도 유추할 수 있다고 이야기합니다.  물론 완벽하진 않지만, 숫자와 그래프 뒤에 숨은 삶의 변화를 읽어내는 것이 중요하다는 뜻입니다.  그런데 여기서 한 가지 더 중요한 사실이 있습니다.  로컬데이터는 단순한 결과물이 아니라, 다시 지역에 영향을 주는 새로운 원인이 된다는 점입니다.  예를 들어볼까요? 출산율이 떨어지면서 지역의 육아시설이 줄어들고,  아이를 키우는 가정은 더 먼 곳까지 이동해야 하는 상황이 생깁니다.  놀이터는 점점 비어가고, 그 자리에 성인 운동기구나 주차장이 들어서게 되죠.  이런 변화는 결국 아이를 키우는 가정을 지역 밖으로 내몰고, 지역은 더 빠르게 아이들을 잃게 됩니다.  그 결과 로컬데이터를 보면 0~10세 인구와 함께 30~40대 인구가 줄어들기 시작합니다.  교통이 좋은 곳이라면 20~40대 1·2인 가구가 들어오고, 그렇지 않다면 60대 이상 노인이 이사 오면서  노년 인구가 늘어나겠죠. 이에 따라 어린이집, 유치원은 더 많이 문을 닫게 될 것입니다.  이런 로컬데이터를 본 행정은 어떤 판단을 할까요? 교육청은 학생 수가 줄어든 만큼  학교의 통폐합을 고려하게 될 겁니다. 유치원이나 청소년 시설에 대한 지원도 줄어들겠죠.  그러다 보면 지역에는 아이들을 위한 업종과 공간보다 중장년층을 대상으로 한 업종과 공간이 늘어나고,  이는 또다시 아이를 키우는 가정을 밀어내는 악순환으로 이어집니다.  지금은 정부의 정책이나 사업뿐 아니라 기업의 투자 결정까지도 로컬데이터를 바탕으로 이뤄집니다.  다시 말해, 데이터가 어느 방향으로 기울기 시작하면 그 기울기 자체가 더 큰 변화를 불러올 수 있다는 뜻입니다. 결국 내일의 로컬데이터는 오늘의 로컬데이터가 만들어 갈 것이며,  로컬데이터는 단순히 ‘과거와 지금을 보여주는 기록’이 아니라, 미래를 결정짓는 신호이기도 한 셈입니다.   기업이든 행정기관이든 규모 있는 정책이나 사업을 결정할 때, 로컬데이터는 반드시 고려해야 할 핵심 요소입니다. 이들은 현재의 데이터뿐만 아니라, 정책이나 사업이 실행되었을 때  어떤 변화가 생길지를 함께 분석해 여러 결정을 내립니다.  요즘은 개인이 작은 가게 하나를 열 때조차도 로컬데이터를 참고합니다.  단순히 감에 의존하지 않고, 주변 인구 구조나 유동 인구, 상권의 특성 등을 확인하는 거죠.  그래서 여중·여고 근처나 해당 또래가 많이 다니는 경로에 마라탕집이 몰려 있고,  청년층이 많은 지역엔 패스트푸드점이 자리하는 이유도 여기에 있습니다.  그렇다면 우리의 마을에서는 로컬데이터를 어떻게 활용해야 할까요? 우선 가장 기본은, 모든 사업의 기획과 실행에 로컬데이터를 활용하는 것입니다. 지역의 정확한 현황을 아는 것, 그것이 바로 좋은 사업의 출발점이니까요.  하지만 현실적으로, 모든 사람이 매번 로컬데이터를 분석해 사업을 기획하는 건 번거롭고 어려운 일일 수 있습니다. 그래서 필요한 것이 바로, 지역 차원에서의 전략 수립입니다. 먼저 지역의 로컬데이터를 체계적으로 분석하고,  여기에 지역 주민의 의견과 의지를 더해 비전과 미션을 설정하고, 그에 따른 실행 전략을 세우는 과정이 필요합니다.  이런 기반이 마련되면, 이후에는 각 마을공동체가 자신의 역량과 자원에 맞는 사업을 기획하고 실행하면 됩니다.  즉, 모든 사업마다 처음부터 데이터를 들여다보지 않아도, 공통된 지역 전략 안에서 방향을 함께 공유하면서도  각자의 방식으로 실천할 수 있는 기반이 되는 것이죠.  아, 한 가지 빠뜨리지 않으셔야 할 것이 있습니다. 마을사업을 기획하실 때는 꼭 평가지표를 만들고,  이를 어떻게 측정할지 함께 고민하셔야 합니다. 아무리 작은 사업이라도 여러 공동체가 유사한 사업을 진행하고  그 결과가 쌓이면, 지역에 큰 영향을 줄 수 있습니다. 그리고 이런 결과를 숫자로 설명할 수 있다면,  우리 활동은 더 큰 인정을 받을 수 있겠죠. 따라서, 작은 사업일지라도 기획 단계에서 평가지표와 평가 방법을  함께 설계하고, 이러한 지표들을 모아 마을사업의 결과를 데이터로 설명할 수 있었으면 합니다.  이렇게 지표로 설명된 사업의 결과는 다시 지역의 로컬데이터에 반영될 것입니다.  로컬데이터의 방향이 바뀌면, 그에 맞춰 새로운 비전과 미션, 전략을 수립하고, 이에 걸맞은 사업들을 이어가면  마을이 지속적으로 건강한 흐름을 유지할 수 있을 것입니다.   ※위의 그림은 방금 말씀드린 과정을 간략히 나타낸 그림입니다.     국가통계포털 KOSIS (https://kosis.kr/) 국가통계포털은 통계청에서 운영하는 서비스로, 국내는 물론 외국과 북한의 통계까지 포함해 다양한 통계를 제공합니다. 여러 기관이 생산한 국가승인통계를 수록하고 있으며, 해외 통계도 일부 포함돼 있습니다. 우리가 주로 활용할 부분은 국내 통계이며, 정리는 잘 되어 있지만 워낙 방대한 양이라 필요한 통계를 바로 찾기 어렵습니다. 검색 기능을 적극 활용해 필요한 정보를 빠르게 찾는 지혜가 필요합니다. 공공데이터포털 (https://www.data.go.kr/) 공공기관이 생산한 다양한 데이터를 모아 제공하는 서비스입니다. 숫자로 나타나는 통계보다는, 예를 들어 의류수거함 위치나 자치회관 프로그램 목록 등 다양한 리스트 형태의 데이터를 제공합니다. 데이터의 종류가 워낙 방대해 여기서도 검색을 통해 원하는 데이터를 찾는 연습을 해두시면 좋습니다. 아! 궁금하다고 이런 저런 데이터를 열어 구경하다 보면 하룻밤 정도는 쉽게 삭제됩니다. 생활안전정보 (https://www.safemap.go.kr/) 지도 위에 다양한 생활 안전정보를 시각적으로 보여주는 서비스입니다. 재난, 범죄, 교통, 보건 등 여러 분야의 안전 정보를 제공합니다. 예를 들어 어느 골목길에서 어떤 범죄가 자주 발생하는지, 교통사고가 자주 일어나는 위치는 어디인지 등을 확인할 수 있습니다. 밤에 좀 다니기 무서운 길을 확인할 수 있는 곳입니다. 통계지리정보서비스 (https://sgis.kostat.go.kr/) 통계청에서 운영하는 서비스로, 다양한 주제의 통계를 지도와 결합해 대화형 통계지도로 제공합니다. 다만 상당수 정보가 광역이나 기초지자체 수준이라 읍면동 단위까지 보기엔 한계가 있습니다. 그러나 인구주택총조사의 일부 데이터는 읍면동 이하의 수준까지 제공돼, 지역의 변화를 직관적으로 파악하는 데 유용합니다. 여러 시점의 지도를 띄워놓고 시간 흐름에 따른 변화를 볼 수 있는 기능도 강점입니다. 참고로 왜 있는지는 모르겠는데 특정 성씨나 본관의 지역 분포도 확인할 수 있는데, 예컨대 고씨는 정말로 제주도에 많이 사시더군요. 국토정보플랫폼 (https://map.ngii.go.kr/) 국토지리정보원이 운영하는 서비스로, 국토통계지도와 항공사진 등의 지리정보를 제공합니다. 중요한 국토지표를 최대 100m 단위 격자 수준에서 확인할 수 있으며, 오래전 항공사진을 통해 지역의 변화 과정(주로 논밭이나 야산이 아파트로 변하는 과정)을 생생하게 확인할 수 있습니다. 소상공인365 (https://bigdata.sbiz.or.kr/) 소상공인시장진흥공단에서 제공하는 서비스입니다. 다양한 업종의 상권분석 데이터와 동별 유동인구와 관련한 데이터를 제공합니다. 자영업과 관련된 다양한 정보를 쉽게 얻을 수 있으며 지역의 상권이 어떻게 변하고 있는지를 쉽게 확인할 수 있습니다. 경기통계 (https://stat.gg.go.kr) 경기도가 서비스하는 경기도 관련 통계입니다. 특별히 경기도에 관련된 통계를 찾고 싶을 때 사용합니다. 위키피디아(https://ko.wikipedia.org/)와 다양한 LLM 위키피디아의 경우 지역의 역사와 현황이 잘 정리돼 있습니다만 통계 부분은 확실히 약합니다. 부족한 부분은 직접 채우실 수도 있습니다. chatGPT와 같은 LLM은 데이터 분석에 도움을 주기도 합니다만, 동 수준의 내용부터는 정보가 부족해 자주 엉뚱한 소리를 합니다. 정보를 수집하는 용도로 사용은 아직 어렵습니다.  

생태도 보호하고 돈버는 가로수길 만들기

      생태도 보호하고 돈 버는 가로수길 만들기   봄에는 꽃, 여름에는 시원한 녹음으로, 가을이면 아름다운 풍경으로, 겨울엔 바람과 추위로부터 보호해주는 가로수에 대해서 얼마나 알고 계신가요? 일반적으로 가로수는 다섯 가지 중요한 역할을 합니다. 첫째, 대기오염 완화 기능입니다. 가로수는 이산화탄소를 흡수하고 산소를 방출하며, 미세먼지와 같은 대기 오염 물질을 줄여줍니다. 둘째, 여름철 온도 조절 역할입니다. 가로수는 거리에 그늘을 제공하고 증산작용을 통해 열을 줄여 도심 열섬 현상을 완화합니다. 셋째, 차량 소음과 같은 도시 소음을 흡수하고 분산해주며 넷째, 새와 곤충들의 서식지를 제공해 도시 생태계를 풍부하게 하는 역할을 합니다. 마지막으로, 초록 잎과 꽃들은 사람들에게 심리적 안정감과 만족감을 제공해 스트레스를 줄여주며 삶의 질을 향상 시켜 준답니다. 하지만 최근 여러가지 이유로 가로수를 줄이거나 수종을 변경하면서 도시의 부족한 녹지 공간이 점점 더 줄고 있습니다. 시민들의 관심이 필요한 부분이에요. 올 해의 마지막 데이터 스토리텔링에서는 경기도의 가로수 데이터와 2024년 도미니 정책상상 <돈 버는 가로수길 만들기> 보고서를 통해 가로수의 중요성을 다뤄보겠습니다.  가로수는 왜 은행나무가 많을까?매년 가을을 알리는 대표적인 도심의 가로수는 은행나무입니다. 노랗게 물든 은행나무를 보며 가을이 왔음을 실감하게 되죠. 하지만 봄철의 벚꽃이 주는 아름다운 꽃비와 달리, 은행나무는 열매의 악취로 인해 민원이 빈번하게 발생합니다. 은행나무를 가로수로 많이 심는 이유는 화재에 강하고, 자동차 배기가스와 같은 공해물질을 흡수해 정화하는 능력이 뛰어나기 때문입니다. 또한 병충해에도 강해 관리하기가 수월하며, 열매의 고약한 냄새 덕분에 야생동물의 접근을 막아주는 장점이 있습니다.(출처 : 가을이면 악취··· 은행나무가 가로수로 쓰이는 까닭은)https://www.chosun.com/special/special_section/2023/10/16/J5J4QN73NFATDNORCIH4VFK7QE/  그럼 정말 은행나무가 가장 많은 가로수일까요? 산림청에서 공개한 <전국 도시숲 가로수 관리 가로수 현황> 데이터를 보면 은행나무가 전체의 26.3%로 가장 많았습니다. 뒤를 이어 벚나무(왕벚나무 등) 19.8%, 느티나무 9.2% 순이었습니다. 그 외에도 우리에게 익숙한 이팝나무, 버즘나무, 메타세콰이어 등이 있었습니다.      특이하게도 과실수인 밤나무, 모과나무, 무화과나무, 호도나무, 대추나무 등을 가로수로 심은 곳들도 있어, 지역적 특색과 심미적인 요소를 반영하기도 하였습니다.   경기도의 주요 가로수들그렇다면 경기도는 어떨까요? 경기도에서 공개한 <가로수길 정보 현황>에 따르면 경기도에 가장 많은 곳에 심겨진 가로수는 바로 벚나무였습니다.  벚나무는 봄이면 화려한 꽃으로 거리를 아름답게 하고, 겨우내 실내에 머물던 사람들을 집밖으로 이끌어내는 매력을 가지고 있죠. 하지만 은행나무와 느티나무에 비해서 상대적으로 수명을 짧다는 단점이 있습니다.   !function(){"use strict";window.addEventListener("message",(function(a){if(void 0!==a.data["datawrapper-height"]){var e=document.querySelectorAll("iframe");for(var t in a.data["datawrapper-height"])for(var r=0;r