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[아시아권 뉴스] 중국, 금리는 묶고 6G·AI는 키운다…첨단 산업으로 성장축 이동
중국이 기준 대출금리를 1년째 동결하며 금융 안정 기조를 이어가는 가운데 6G와 인공지능(AI), 첨단 제조업 육성에는 속도를 내고 있다. 대규모 경기 부양보다는 기술 경쟁력 강화와 산업 체질 전환에 정책 무게가 실리는 모습이다. 20일 업계에 따르면 중국 중앙은행인 인민은행은 이달 대출우대금리(LPR)를 다시 동결했다. 1년물 LPR은 3.0%, 5년물 이상은 3.5%로 유지됐다. 두 금리 모두 12개월 연속 같은 수준이다. 시장에서는 중국 경제가 예상보다 견조한 흐름을 보인 점이 금리 동결 배경으로 작용한 것으로 보고 있다. 올해 1분기 중국 경제성장률은 5.0%를 기록했다. 국제 유가 상승과 물가 부담까지 겹치면서 추가 금리 인하 필요성이 다소 낮아졌다는 분석도 나온다. 중국은 최근 과거와 같은 대규모 유동성 공급보다는 금융 시스템 안정과 전략 산업 중심의 성장 구조 재편에 집중하는 분위기다. 특히 인민은행은 단순 금리 인하보다 대출 체계 개편에 무게를 두고 있다. 기업 규모와 업종 특성을 반영한 차등 금리 체계를 검토하며 첨단 제조업과 전략 산업 중심으로 자금 공급 효율을 높이겠다는 구상이다. 통신 산업에서는 6G 경쟁 선점 움직임이 본격화되고 있다. 중국 공업정보화부는 최근 6GHz 대역을 6G 시험용 주파수로 승인했다. 6GHz는 넓은 대역폭과 안정성을 동시에 확보할 수 있어 차세대 통신 핵심 주파수로 평가된다. 중국은 이미 300개 이상의 6G 관련 기술을 확보했다고 밝힌 상태다. 당국은 2030년 전후 초기 상용화, 2035년 대규모 상용화를 목표로 제시하고 있다. 업계에서는 6G 경쟁이 단순 통신 산업을 넘어 반도체와 통신장비, 자율주행, 스마트 공장, 산업용 로봇 등 첨단 산업 전반으로 확산될 가능성이 크다고 보고 있다. AI 산업 성장세도 이어지고 있다. 중국 국가세무총국 자료에 따르면 올해 1~4월 전자 소재와 반도체, 스마트 차량 장비, 로봇 분야 매출이 큰 폭으로 증가했다. 생성형 AI 확산과 첨단 제조업 투자 확대가 맞물리며 산업 전반 성장세를 이끌고 있다는 분석이다. 중국 정부는 최근 AI와 디지털 산업을 핵심 성장 축으로 삼고 관련 정책 지원도 강화하고 있다. 데이터센터와 반도체, 로봇, 스마트 제조 분야 투자 역시 동시에 확대되는 흐름이다. 시장에서는 중국 경제가 부동산 중심 성장 모델에서 벗어나 첨단 산업과 디지털 경제 중심으로 빠르게 이동하고 있다는 평가가 나온다. 다만 내수 회복 속도와 청년 실업, 지방정부 부채 부담 등은 여전히 부담 요인으로 남아 있다는 지적도 이어진다. 업계 한 관계자는 “중국은 금리 인하를 통한 단기 경기 부양보다 첨단 산업 경쟁력 강화에 정책 역량을 집중하는 흐름이 뚜렷해지고 있다”며 “향후 중국 경제의 핵심 변수는 부동산보다 AI와 반도체, 차세대 통신 같은 기술 산업이 될 가능성이 크다”고 말했다.
2026-05-20 17:41:48
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"호르무즈는 한국 경제의 생명선"…에너지·통상 전문가들, 공급망 취약성 경고
“호르무즈는 말 그대로 우리 경제의 중요한 생명선입니다.” 20일 정철 한국경제연구원장은 서울 여의도 FKI타워 컨퍼런스센터에서 열린 ‘2026 제1차 기후경제통상포럼: 호르무즈 쇼크와 에너지 지정학, 한국의 생존 전략’ 세미나에서 이같이 말했다. 한국국제통상학회와 한국자원경제학회가 공동 주최하고 산업통상자원부가 후원한 이날 행사에서는 호르무즈 해협 위기가 한국 산업 공급망과 에너지 안보에 미칠 영향이 집중적으로 논의됐다. 한국은 원유 수입의 70%를 중동에 의존하고 있고, 중동산 에너지 대부분이 호르무즈 해협을 통과한다. 정 원장은 호르무즈 사태가 단순한 원유 문제가 아니라 산업 공급망 전반의 복합 충격으로 번질 수 있다고 봤다. 특히 나프타와 헬륨 수급 불안이 주요 변수로 거론됐다. 나프타는 석유화학 제품의 기초 원료이고, 헬륨은 반도체 생산 공정에 쓰인다. 원유 수송 차질이 석유화학과 반도체 등 한국 주력 제조업으로 확산될 수 있다는 의미다. 정부도 공급망 구조 변화에 대비해야 한다는 입장이다. 박정성 산업통상부 통상차관보는 “특정 국가와 특정 운송 경로에 의존하는 데서 오는 리스크는 결국 다변화를 통해 해결해야 한다”고 말했다. 기존 룰 기반 무역 질서가 흔들리는 전환기에 대비해야 한다는 취지다. 공급망 재편 과정은 “달리는 자전거를 갈아타는 것”에 비유됐다. 기존 거래망을 유지하면서 새로운 수입선과 운송 경로를 확보해야 하는 만큼 에너지 전환 과정에서 비용과 위험이 동시에 발생할 수 있다는 설명이다. 호르무즈 리스크가 에너지 가격 상승에 그치지 않을 수 있다는 분석도 나왔다. 김진수 한양대 자원환경공학과 교수는 호르무즈 해협이 원유뿐 아니라 LNG와 석유제품의 주요 운송로라는 점을 강조했다. 전 세계 LNG 물동량의 약 20%가 호르무즈 해협을 통과하는 만큼 운송 차질이 발생하면 가격 충격이 장기화할 수 있다는 설명이다. 석유화학 업계도 영향권에 들어간다. 국내 석유화학 산업은 나프타를 분해해 에틸렌과 프로필렌 등 기초유분을 생산하는 NCC 중심 구조로 운영된다. 나프타 가격이 오를수록 원가 부담이 커지고, 중국발 공급 과잉으로 이미 수익성이 낮아진 화학업계에는 추가 부담으로 이어진다. LNG 가격 상승도 제조업 전반의 전력 비용과 연결된다. LNG는 국내 발전 연료 중 하나로, 수급 불안이 장기화하면 전력 도매가격과 산업용 전기요금 부담으로 이어질 가능성이 있다. 2차·3차 충격에 대한 우려도 제기됐다. 유가 상승은 식량 가격과 물류 비용 상승으로 이어질 수 있다. 해저 케이블 리스크가 현실화할 경우 원유 수송 차질을 넘어 디지털 인프라에도 영향을 미칠 수 있다는 분석이다. 미중 자원 패권 경쟁도 주요 변수로 다뤄졌다. 미국은 셰일 혁명 이후 에너지 수입국에서 순수출국으로 전환했다. 중동 의존도가 낮아지면서 중동 분쟁에 대한 전략적 부담도 과거보다 줄었다는 평가가 나온다. 그에 비해 전문가들은 중국이 희토류 공급망을 앞세워 무기화할 수 있는 국가로 부상했다고 입을 모았다. 희토류는 전기차, 풍력터빈, 반도체 장비뿐 아니라 첨단 무기 체계에도 쓰이는 핵심 자원이다. 미국조차 희토류 공급망 탈중국에 어려움을 겪고 있는 만큼 한국도 높은 대중 의존도를 고려해 공급망 다변화 전략을 서둘러야 한다는 지적이 나왔다. 중국의 수출 통제 방식도 과거보다 정교해졌다는 분석이다. 희토류 통제가 단순한 금지가 아니라 허가제 방식으로 운영되는 만큼 통제를 조였다 풀었다 하며 상대국을 압박할 수 있다는 것이다. 이날 포럼에서는 한국의 에너지 안보 체계를 재정비해야 한다는 제언도 이어졌다. 전략 비축과 수입선 다변화, 자원 확보 체계 정비가 주요 과제로 꼽혔다. 한국은 전략 비축은 비교적 잘하고 있지만, 다른 대응 체계는 아직 충분히 갖춰지지 않았다는 평가다. 에너지 안보를 단순한 자원 조달 문제가 아니라 경제 안보와 산업 경쟁력 차원에서 봐야 한다는 주장이다. 이미 원유와 LNG 공급 불안이 에너지 가격을 흔들고 있고, 나프타와 헬륨 수급 차질은 석유화학·반도체 등 주력 산업의 원가와 생산 안정성에 영향을 끼치고 있다. 이날 포럼에서는 호르무즈 위기가 단기적인 국제 유가 급등 이슈를 넘어 한국 산업 구조의 취약성을 드러낸 사건이라는 공감대가 형성됐다. △에너지 수입선 다변화 △핵심 자원 확보 △비축 체계 강화가 앞으로 한국 경제의 새로운 과제이자 해결해야 할 문제다.
2026-05-20 17:32:04
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1분기 희비 엇갈린 렌터카 업계…여름 성수기 반등 시험대
렌터카 업계가 올해 1분기 업체별로 엇갈린 성적표를 받아들었다. 단기렌탈 수요 회복과 장기렌탈 확대 여부에 따라 수익성 차이가 벌어진 가운데, 외국인 관광객 증가와 국내 여행 수요 회복이 여름 성수기 실적 변수로 떠오르고 있다. 공항·제주 중심 단기렌탈 수요 확대 기대감이 커지고 있지만 중고차 시세와 차량 조달 비용 부담은 여전히 수익성 변수로 남아 있다는 분석이 나온다. 20일 업계에 따르면 롯데렌탈은 올해 1분기 연결 기준 매출 7309억원, 영업이익 836억원을 기록했다. 전년 동기 대비 각각 6.6%, 24.8% 증가한 수치다. 장기렌탈 보유 차량 확대와 단기렌탈 수익성 개선이 실적 상승을 이끌었다. 특히 단기렌탈 부문 성장세가 두드러졌다. 롯데렌탈의 일 단기렌탈 매출은 전년 동기 대비 31.5% 증가했고, 월 단기렌탈 매출은 45.0% 늘었다. 단기렌탈 영업이익도 95.7% 올랐다. 회사 측은 외국인 관광객 증가를 주요 배경으로 설명했다. 코로나19 이후 회복세를 보이던 방한 관광 수요가 올해 들어 더욱 확대되면서 공항·제주 중심 단기렌탈 수요가 함께 증가한 것으로 분석된다. 레드캡투어 역시 렌터카 부문 수익성이 개선됐다. 레드캡투어의 1분기 렌터카사업 매출은 813억원, 영업이익은 151억원을 기록했다. 제주 단기렌터카사업 매각에 따른 일회성 영향을 제외하면 매출액은 1.1%, 영업이익은 90.5% 증가했다. 영업이익률은 전년 동기 대비 1.5%포인트 상승한 18.6%를 기록했다. 반면 SK렌터카는 올해 1분기 영업수익 3999억원, 영업이익 409억원, 당기순이익 118억원을 기록했다. 전년 동기 대비 각각 74.4%, 75.5%, 76.6% 감소한 수치다. 분기보고서에 따르면 회사 매출 구조는 렌탈매출 2552억원, 중고차 판매 등 상품매출 1365억원으로 구성됐다. 중고차 매각 비중이 높은 만큼 최근 중고차 시세 둔화 영향이 수익성 부담으로 이어졌다는 분석이 나온다. 또한 법인·기업 고객 중심 장기렌탈 비중이 높은 사업 구조상 공항·제주 중심 단기렌탈 수요 확대 영향은 상대적으로 제한적일 수 있다는 평가도 나온다. 실제 렌터카 업계는 최근 몇 년간 수익 구조 변화가 이어지고 있다. 2022~2023년에는 중고차 가격 상승 영향으로 계약 종료 차량 매각 이익이 확대되며 수익성이 개선됐다. 반면 지난해부터 중고차 시세가 안정되면서 차량 매각 수익이 둔화했고, 올해 들어서는 렌탈 본업 경쟁력이 실적을 좌우하는 흐름이 강해지고 있다. 렌터카 업계는 여름 성수기 수요 확대 자체보다 해당 수요를 얼마나 높은 단가와 가동률로 흡수할 수 있을지에 주목하고 있다. 단기렌탈은 성수기 예약률 상승 시 수익성이 빠르게 개선될 수 있지만 차량 조달 비용과 중고차 잔존가치 하락 부담이 동시에 커질 경우 실적 개선 폭은 제한될 수 있기 때문이다. 특히 차량 가격과 금융 비용 부담은 여전히 변수다. 렌터카 업체들은 차량을 대량 구매한 뒤 일정 기간 운영하고 중고차로 매각하는 구조다. 금리가 높은 수준을 유지하거나 차량 가격이 상승하면 신규 차량 확보 부담이 커질 수밖에 없다. 전기차 렌터카 확대도 부담 요인 중 하나다. 최근 렌터카 업체들은 친환경차 비중을 늘리고 있지만 전기차는 중고차 가격 변동성이 상대적으로 큰 편이다. 충전 인프라와 배터리 상태에 따라 잔존가치 평가가 달라지는 점도 부담이다. 실제 일부 업체들은 전기차 확대 전략을 이어가면서도 차량 운영 효율 관리에 집중하고 있다. 단순 보유 대수 확대보다 감가 부담을 최소화하는 방향으로 전략이 바뀌고 있다는 평가다. 업계에서는 올해 여름 성수기 수요 자체는 양호할 것으로 보고 있다. 다만 업체별 실적은 차량 운영 전략과 수익성 관리 역량에 따라 차이가 벌어질 가능성이 크다는 전망이 나온다. 업계 관계자는 “올해는 방한 관광객 증가와 국내 여행 수요 회복이 동시에 나타나면서 단기렌탈 예약 흐름은 전반적으로 나쁘지 않은 분위기”라면서도 “최근 차량 가격과 금융 비용 부담이 커진 데다 중고차 시세 변동성도 이어지고 있어 성수기 수요가 곧바로 수익성 개선으로 연결된다고 보기 어려운 상황”이라고 말했다.
2026-05-20 16:50:06
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파수 AI, N2SF 등급 분류 대응 'FDR' 업데이트 출시
파수 AI가 국가 망 보안체계(N2SF) 전환에 대응하는 데이터 식별·분류 솔루션을 고도화했다. 공공기관이 AI와 클라우드를 활용하기 위해서는 데이터의 중요도와 민감도를 먼저 식별하고 등급별 보안 정책을 적용해야 하는 만큼, 데이터 분류 자동화가 공공 보안 시장의 핵심 과제로 떠오르고 있다. 파수 AI는 데이터 식별·분류 솔루션 ‘파수 데이터 레이더(Fasoo Data Radar, FDR)’의 신규 업데이트 버전을 출시하고 공공기관의 N2SF 전환 지원을 강화한다고 밝혔다. N2SF는 기존 공공부문 망분리 정책을 보완·전환하기 위해 추진되는 새로운 보안 프레임워크다. AI와 클라우드 등 신기술을 안전하게 활용할 수 있도록 데이터와 시스템을 중요도·민감도에 따라 기밀(Classified), 민감(Sensitive), 공개(Open) 등급으로 구분하고, 등급별로 차등화된 보안대책을 적용하는 것이 핵심이다. 파수는 지난해 ‘범정부 초거대 AI 공통기반 대상 국가 망 보안체계 시범 실증’에 참여해 N2SF의 데이터 식별·분류·통제 부문을 맡은 바 있다. 이번 FDR 업데이트는 N2SF 전환의 출발점인 데이터 식별과 등급 분류 기능을 강화한 것이 특징이다. FDR은 윈도, 맥, 파일서버 등 다양한 저장소에 흩어진 데이터를 파악하고 민감정보 포함 여부를 자동으로 탐지·분류하는 솔루션이다. 이후 분류 결과에 따라 암호화, 레이블링, 격리, 권한 회수, 파기 등 후속 조치를 적용할 수 있다. 새 버전에는 OCR 기능이 추가됐다. 일반 이미지 파일이나 문서 안에 삽입된 이미지에서 텍스트를 추출해 민감정보 포함 여부를 검사한다. 기존 텍스트 기반 탐지로는 확인하기 어려웠던 스캔본, 캡처 이미지, 이미지형 PDF 등에 포함된 개인정보와 민감정보까지 식별할 수 있다는 설명이다. 문서 작업 중 등급 인식을 돕는 기능도 강화됐다. 한글, MS 오피스, PDF 등 주요 문서 작업 환경에서 기밀·민감·공개 분류 라벨을 화면에 지속적으로 표시해 사용자가 해당 문서의 보안 등급을 직관적으로 확인할 수 있도록 했다. 공공기관 업무 환경에서는 문서 작성·검토·공유 단계마다 등급 인식이 필요한 만큼, 사용자 실수로 인한 자료 유출을 줄이는 효과가 기대된다. AI 기반 문맥 분석 기능도 더했다. FDR은 파수 AI의 AI 기반 개인정보보호 솔루션 ‘AI-R Privacy’와 연동해 복잡한 문장 속 개인정보를 탐지하고 마스킹할 수 있다. 단순 키워드나 정규식 기반 탐지를 넘어 자연어처리와 딥러닝 기술로 문맥을 해석해 민감정보를 찾아내는 방식이다. 이번 업데이트는 공공기관의 N2SF 전환 수요를 정면으로 겨냥한 것으로 풀이된다. 기존 망분리 체계에서는 내부망과 외부망의 물리적·논리적 분리가 보안의 중심이었다. 그러나 생성형 AI와 클라우드 서비스를 공공 업무에 활용하려면 모든 데이터를 같은 방식으로 막는 구조만으로는 한계가 있다. 어떤 데이터가 기밀이고, 어떤 데이터가 민감하며, 어떤 데이터는 공개 가능한지를 먼저 구분해야 AI 활용과 보안 통제를 동시에 설계할 수 있다. 특히 초거대 AI 기반 행정서비스가 확산되면 데이터 분류의 중요성은 더 커진다. AI 모델에 입력되는 문서와 데이터셋에 개인정보, 내부 정책 문건, 보안 정보가 섞여 있을 경우 유출이나 오남용 위험이 발생할 수 있다. N2SF가 데이터 등급 분류를 전제로 하는 이유도 여기에 있다. 관련 시범 실증 사업 역시 공공부문에 적합한 AI 보안 적용 모델과 확산 방안을 마련하기 위해 추진됐다. 업계에서는 N2SF 전환 과정에서 데이터 보안 시장이 확대될 것으로 보고 있다. 공공기관이 AI와 클라우드를 도입하려면 데이터 발견, 분류, 권한 관리, 암호화, 반출 통제, 로그 추적, 개인정보 마스킹까지 전 주기 관리 체계가 필요하다. 이 가운데 데이터 식별·분류는 모든 보안 정책의 출발점이다. 분류가 부정확하면 과도한 차단으로 업무 효율이 떨어지거나, 반대로 민감정보가 낮은 등급으로 처리돼 유출 위험이 커질 수 있다. 파수 AI는 FDR 외에도 데이터 보안 솔루션 ‘파수 엔터프라이즈 DRM(Fasoo Enterprise DRM, FED)’과 AI 활용을 위한 민감정보 관리 솔루션 ‘AI-R DLP’ 등을 통해 N2SF 대응 포트폴리오를 강화하고 있다. 데이터 등급을 식별한 뒤 문서 암호화와 접근권한 통제, AI 입력 데이터 차단·마스킹까지 연결하는 구조를 구축하겠다는 전략이다. 향후 관건은 실제 공공기관 업무 환경에서의 적용성과 정확도다. 공공기관 데이터는 문서 형식이 다양하고 오래된 스캔본이나 이미지형 자료, 비정형 문서가 많다. OCR과 AI 문맥 분석 기능이 현장 데이터에서 얼마나 높은 탐지율과 낮은 오탐률을 보이느냐가 솔루션 경쟁력을 가를 전망이다. 또 N2SF 전환이 공공기관 전체로 확산되면 보안 등급 분류 기준의 표준화도 중요해진다. 기관마다 다른 방식으로 기밀·민감·공개 등급을 적용하면 시스템 연계와 클라우드 활용 과정에서 혼선이 생길 수 있다. 데이터 분류 솔루션은 기술 기능뿐 아니라 정부 보안 기준과 기관별 업무 특성을 반영한 정책 설계 역량까지 요구받게 된다. 고동현 파수 AI 상무는 “파수 AI는 FDR 외에도 FED와 AI-R DLP 등 N2SF를 위한 포트폴리오를 지속적으로 강화하고 있다”며 “N2SF의 시작이 등급 분류인 만큼 FDR을 통해 공공기관의 디지털 혁신을 지원할 것”이라고 말했다. 이번 FDR 업데이트는 공공 AI 확산 국면에서 보안의 무게중심이 ‘망을 나누는 방식’에서 ‘데이터를 이해하고 통제하는 방식’으로 이동하고 있음을 보여준다. AI와 클라우드 활용이 공공 업무의 효율성을 높일 수 있다면, 그 전제는 데이터가 어디에 있고 어떤 등급인지 정확히 아는 것이다. 파수 AI가 N2SF 전환 시장에서 데이터 분류·통제 솔루션을 앞세워 공공 보안 수요를 얼마나 확보할지 주목된다.
2026-05-20 16:38:59
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"방문·체류·소비 한눈에"…KT, 통신 데이터로 경제 흐름 읽는다
KT가 서울시와 공동 개발한 '체류인구 데이터'를 앞세워 공공 데이터 기반 도시 분석 사업을 확대하고 있다. 단순 유동인구 분석을 넘어 방문객 체류 시간과 소비 흐름까지 입체적으로 분석할 수 있게 되면서 관광·상권·교통 정책 등 도시 운영 전반에 활용 가능한 데이터 플랫폼 경쟁력이 강화되고 있는 것으로 분석된다. 20일 KT는 서울시와 함께 '2026 서울국제정원박람회' 데이터를 분석한 결과 박람회 기간 서울숲·성수동 일대 생활인구가 평시 대비 20.4% 증가하고 인근 상권 매출은 31.5% 늘어난 것으로 나타났다고 밝혔다. 이번 분석은 KT가 자사의 체류인구 데이터를 활용해 '방문-체류-소비' 흐름을 통합적으로 분석했다. 기존 생활인구 데이터가 특정 시점·지역에 존재하는 인구 규모를 보여줬다면 체류인구 데이터는 방문객이 실제 얼마나 오래 머물렀는지를 분석할 수 있다. KT와 서울시는 지난 1일 박람회 개막 이후 10일간 데이터를 집중 분석했다. 이 기간 서울숲 일대 누적 생활인구는 약 156만명으로 집계됐으며 일평균 생활인구는 4만2307명으로 전년 동기 대비 28.7%, 직전 4월 대비 20.4% 증가했다. 특히 주중 생활인구 증가율이 25.1%로 주말 증가율(15.3%)을 크게 웃돌았다. 이를 통해 박람회가 단순 주말 행사형 축제가 아니라 평일에도 방문객을 끌어들이는 체류형 콘텐츠로 기능한 것으로 나타났다. 핵심 방문층은 여성(54.9%)과 30대(24.0%)로 집계됐고 가장 증가폭이 컸던 집단은 40대 여성으로 구성됐다. 개막일인 5월 1일 오후 2시에는 서울숲 일대 체류 인원이 최대 7만6000명까지 증가했다. 체류 시간 분석에서는 내·외국인 간 차이도 확인됐다. 내국인은 1~2시간 체류 비중이 31.7%로 가장 높았고 장시간 체류 비중은 감소했다. 이는 박람회 방문 이후 성수동 상권 등 인근 지역으로 이동하는 패턴이 강화된 결과로 분석된다. 실제 같은 기간 서울숲·성수동 인근 상권 일평균 소비금액은 기존 5억3800만원 수준에서 7억800만원으로 31.5% 증가했다. 개막 첫날에는 하루 소비액이 11억5000만원, 결제 건수는 4만8000건까지 늘어난 것으로 나타났다. 반면 외국인 관광객은 장기 체류 비중이 확대됐다. 6시간 이상 체류 비중은 전년 동기 대비 2.1%포인트 증가한 8.5%로 나타났다. 숙박과 관광, 쇼핑 등이 결합된 체류형 관광 패턴이 강화된 것으로 풀이된다. KT는 이번 체류인구 데이터가 LTE·5G 네트워크 시그널 데이터를 기반으로 250m 격자 단위 체류 시간을 추정하는 방식으로 구축됐다고 설명했다. 기존 생활인구 데이터에 이동 목적과 이동 수단, 체류 시간까지 결합하면서 통합 모빌리티 데이터 체계를 구축한 것이다. KT는 지난 2018년 서울 생활인구 데이터를 시작으로 지난 2024년 생활이동 데이터, 올해 체류인구 데이터를 추가하며 공공 데이터 사업을 확대하고 있다. 해당 데이터는 지난 20일부터 서울시 열린데이터광장과 빅데이터캠퍼스를 통해 시민과 연구기관에 무료 개방됐다. 이번 체류인구 데이터는 단순 방문자 수를 넘어 체류 시간과 이동 흐름, 소비 패턴까지 연계 분석이 가능해 향후 지방자치단체 정책 수립과 상권 활성화 전략, 공공시설 수요 예측 등에 폭넓게 활용될 것으로 전망된다. 강이환 KT 고객 서비스본부장 상무는 "이번 분석은 KT의 통신 빅데이터가 '사람의 흐름'을 넘어 '경제의 흐름'까지 읽어내는 데이터 인프라로 진화했음을 보여주는 사례"라며 "생활인구, 생활이동에 이어 체류인구까지, KT는 인구 데이터 생태계의 완성도를 높이고 정부·지자체와의 협력을 강화하여 시민의 삶과 직결되는 정책 고도화에 기여하겠다"고 말했다.
2026-05-20 16:26:52
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