대전시 공공데이터포털로 시민 불편 민원 분석하기

대전시 공공데이터포털의 불편 민원 데이터를 활용해
시민 불편 유형과 지역별 발생 패턴을 분석하고,
데이터 기반 행정 혁신과 AI 예측 시스템으로 발전하는 과정을 설명한 글.

 

대전시 공공데이터포털로 시민 불편 민원 분석하기 현대의 도시는 행정이 아니라 데이터로 움직인다.
특히 시민의 불편 사항과 생활 민원은 도시 행정의 가장 민감한 지표이자,
도시 서비스 품질을 측정하는 실질적인 바로미터다.

대전시는 이러한 시민 민원을 단순히 ‘접수와 처리’의 수준에 머물지 않고,
공공데이터로 개방하여 분석할 수 있도록 했다.

즉, 대전의 민원 데이터는 행정기관 내부 보고용이 아니라
누구나 접근하고 분석할 수 있는 사회적 공공자산으로 확장된 셈이다.

 

이 글에서는 대전시 공공데이터포털을 통해 공개된
시민 불편 민원 데이터를 활용해,
어떤 유형의 민원이 가장 많고, 어떤 지역에서 자주 발생하는지,
또 그 데이터가 행정 개선과 시민 편의 향상에 어떻게 기여할 수 있는지를
구체적으로 분석해본다.

 

 

1. 대전시 공공데이터포털의 민원 데이터 구조

대전시 공공데이터포털(data.daejeon.go.kr)은
시민 생활과 관련된 2,000여 종의 행정 데이터를 개방하고 있다.
그중에서도 ‘불편 민원 데이터셋’은 도시 문제를 이해하는 핵심 자료다.
이 데이터에는 다음과 같은 항목이 포함된다.

• 민원 번호 및 접수일자 : 접수 시점과 처리 순서를 식별하기 위한 기본값
• 민원 유형 : 도로, 교통, 환경, 생활시설, 위생, 안전 등 20여 개 카테고리
• 민원 내용 요약 : 시민이 제기한 구체적 불편 사안
• 발생 지역 및 행정동 코드 : 민원이 발생한 위치 정보
• 처리 부서 및 처리 상태 : 진행 중, 처리 완료, 재검토 중 등 상태 값
• 처리 소요 시간 : 민원 해결까지 걸린 평균 일수

이 데이터는 매일 갱신되며,
CSV 혹은 Open API 형태로 누구나 다운로드할 수 있다.
특히 대전시는 2023년부터 민원 데이터에 좌표 기반 위치정보(GIS)를 추가해
지역별 불편 민원 발생 분포를 시각화할 수 있도록 했다.

 

즉, 이 데이터는 단순히 민원을 기록하는 도구가 아니라,
도시의 문제를 구조적으로 분석할 수 있는 지리·시간 기반 데이터셋으로 발전하고 있다.

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2. 시민 불편 민원 데이터의 전처리와 분석 절차

민원 데이터를 제대로 분석하기 위해서는
먼저 ‘텍스트 데이터 정제’ 과정이 필요하다.
민원 내용은 대부분 비정형 텍스트 형태이기 때문이다.

1. 데이터 정제 단계

• 중복 민원 및 동일 내용 반복 신고 제거
• 비속어, 오타, 불필요한 조사·접속사 제거
• 형태소 분석을 통한 핵심 키워드 추출

예를 들어 “도로에 가로등이 꺼졌어요”, “가로등 불이 안 들어와요”라는 두 문장은
서로 다른 문장이지만 의미적으로 동일한 민원으로 분류해야 한다.

2. 데이터 분류 단계

텍스트 마이닝 기법을 활용하면,
민원 내용을 도로·청소·주차·소음·환경오염 등 주요 카테고리로 자동 분류할 수 있다.
대전시 데이터에서는 ‘도로 파손’, ‘불법 주정차’, ‘생활 쓰레기’ 관련 민원이
전체의 약 43%를 차지하는 것으로 나타난다.

3. 시각화 및 지역 패턴 분석

GIS 좌표 데이터를 결합하면,
구별·행정동별 민원 밀집도를 히트맵(Heat Map) 형태로 표현할 수 있다.
분석 결과, 서구와 유성구의 상업지구 주변에서 민원 발생 빈도가 가장 높았고,
이는 인구 밀도와 상업 시설 집중도와 밀접한 상관관계를 보였다.

 

이러한 전처리 과정을 통해
시민 불편 데이터를 단순한 불만의 목록이 아닌
도시의 생활 패턴을 읽어내는 데이터 자원으로 변환할 수 있다.

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3. 데이터 분석을 통한 도시 문제 인사이트

정제된 데이터를 분석해보면, 대전시의 민원 발생은 몇 가지 뚜렷한 특징을 보인다.

첫째, 시간대별 민원 발생 패턴이다.
대부분의 생활 민원은 오전 8시~11시 사이에 집중되며,
야간(22시 이후)에는 주로 소음·치안 관련 신고가 많았다.
이 패턴을 기반으로 행정기관은
주간·야간 대응 인력 배치를 효율적으로 조정할 수 있다.

 

둘째, 지역별 주요 민원 유형의 차이다.
유성구는 교통체증 및 불법 주정차 민원이,
동구는 도로 파손과 쓰레기 방치 민원이 많았다.
이는 도시 구조와 생활권 특성에 따라
불편 유형이 달라진다는 사실을 데이터로 입증한 사례다.

 

셋째, 처리 속도와 시민 만족도 간의 상관관계다.
대전시의 평균 민원 처리 소요 시간은 3.2일이지만,
처리 시간이 5일을 초과하는 민원은 재접수율이 27%에 달했다.
즉, 처리 지연이 시민의 재민원으로 이어지는 구조가 데이터로 확인된다.

 

이 분석 결과는 행정기관이
단순히 “몇 건을 처리했는가”보다
“얼마나 신속하고 효과적으로 대응했는가”를 평가하는
성과 지표 설계의 근거 자료가 된다.

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4. AI와 데이터 시각화를 활용한 민원 예측

최근 대전시는 불편 민원 데이터를 단순 분석에 그치지 않고,
AI 기반의 민원 예측 모델 개발에 착수했다.
이 모델은 과거 민원 발생 패턴을 학습하여
‘언제, 어느 지역에서 어떤 유형의 민원이 발생할 가능성이 높은지’를 예측한다.

 

예를 들어, 장마철에는 배수로 관련 민원이 증가하고,
겨울철에는 난방 관련 민원이 집중되는 패턴을 머신러닝이 학습한다.
이를 통해 시는 사전에 인력과 예산을 배치해
민원 대응 속도를 높일 수 있다.

 

또한 시민이 시각적으로 민원 현황을 확인할 수 있도록
‘대전시 민원 통합 대시보드’를 구축 중이다.
이 시스템은 구별·분야별·처리율 데이터를
실시간으로 시각화하여 공개한다.

시민은 이 대시보드를 통해
“우리 동네의 불편 문제는 어떤 것이 많고 얼마나 해결되고 있는가”를
직접 확인할 수 있다.

 

이러한 투명성은 행정 신뢰도를 높이고,
시민 참여형 데이터 거버넌스를 강화하는 기반이 된다.

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5. 데이터 행정으로의 전환과 시민의 역할

민원 데이터 분석의 가장 큰 의미는
‘행정의 방향을 시민이 결정한다’는 점이다.

과거에는 불편 신고가 단순히 행정 절차의 시작이었다면,
이제는 그 데이터가 도시정책의 설계 근거로 활용된다.

 

예를 들어, 도로 파손 민원이 반복되는 구간은
AI 모델이 ‘우선 보수 지역’으로 자동 추천한다.

또, 쓰레기 무단투기 신고가 잦은 지역에는
CCTV 설치·환경 정비 예산이 우선 배정된다.

즉, 데이터가 시민의 목소리를 행정의 실행으로 전환시키는 셈이다.

시민 또한 단순 신고자에서 벗어나
‘데이터 생산자이자 도시의 공동 설계자’로서 역할을 확장하고 있다.
대전시가 공개한 오픈API를 이용하면
시민 개발자나 스타트업이 직접 민원 통계 시각화 앱을 만들 수도 있다.

이런 자발적 참여가 모여
결국 데이터 기반의 스마트 행정 도시를 완성하게 된다.

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결론

대전시 공공데이터포털의 불편 민원 데이터는
단순한 행정 기록이 아니다.
그것은 시민의 일상적 불편을 수치로 표현한,
도시의 체온을 측정하는 데이터다.

이 데이터를 정제하고 분석함으로써
행정은 더 빠르고 효율적인 대응 체계를 구축하고,
시민은 스스로 도시 문제 해결에 참여할 수 있다.

결국 데이터 기반 민원 분석은
대전시를 ‘반응하는 행정’에서 ‘예측하는 행정’으로 바꾸는
가장 강력한 도구가 된다.