[Suwon Ilbo=记者徐东英] 乌山市1日表示，作为国内首次，通过运用人工智能(AI)算法进行的大数据分析，科学地证明了影响居住性改善的因素，并基于分析结果推导出了市内11个可改善居住性的地区。
相关大数据分析结果显示，过去10年间居住性与教育及托老托幼设施(托儿所、中小学、老年活动中心等)的相关性达到87%以上。这是国内首次从统计学上证明教育及托老托幼设施扩充对改善居住性具有效果的事实。
市于上月30日在市政府情况室举办了"2020年乌山市大数据分析事业"完成报告会，市长郭尚旭以及各实务部门部长和负责人参加了会议，讨论了大数据分析事业的完成报告及其在行政中的应用方案等。
大数据分析事业由乌山市与大数据分析专业公司(株)Ains SNC(代表理事杨英进)从去年7月起用5个月时间，开展了居住性、乌色田及乌色市场活性化、儿童传染病预防等的大数据分析课题。
本事业为确保大数据分析的准确性和可信度，将统计厅的家计动向调查、家计金融福祉调查问卷数据、国土部的共同住宅信息等公共数据融入分析数据中加以应用。
通过以上工作，建立了包括▲家庭构成形态、就业人口数等家庭构成特性133个项目▲家庭收入、住房费、校外教育费等消费支出147个项目▲各家庭金融资产及房地产投资倾向等经济心理214个项目估计数据▲教育及托老托幼设施相关79个项目▲许可业体131个项目等合计704个数据。
特别是通过分析过去10年间居住性与教育及托老托幼设施(托儿所、中小学、老年活动中心等)的相关性这一主要大数据，分析结果显示相关性高达87%以上，这在国内首次从统计学上证明了乌山市当前集中推进的教育及托老托幼设施扩充对改善居住性具有显著效果。
该市在10年间家庭数增加34.4%，家庭迁出率下降22.7%，居住期间增加59.1%。数据显示，拥有小学及以下子女、月收入400-500万韩元的30多岁家庭(拥有30多岁子女的中产阶层)的居住性正在提高。
对各地区家庭在生活圈(网格1Km、半径500m)内根据教育及托老托幼设施的居住性决定因素进行了AI算法图形化分析(R² 0.70)，分析结果表明居住期间由国公立托儿所、老年活动中心、公园、教育设施等因素决定。
此外，通过分析AI算法居住性决定图形化地图，从全体家庭视角、学龄前儿童保育家庭视角、小学生保育家庭视角等角度，推导出了共计11个小地区(网格1Km)的居住性改善可能地区。
乌山市市长郭尚旭表示，"过去10年来开展的教育及托老托幼政策对改善居住性作出了贡献，这一事实通过此次运用AI算法的大数据分析从科学上得到了证明，因此今后将继续按地区推进教育及托老托幼等居住性改善政策"，并表示"为了打造一个想要留下的乌山市、想要造访的乌山市，将做出各种努力"。