서울시가 지난 8 월 6 일 낮은 활용도와 품질관리 한계를 이유로 서비스를 종료한 AI 학습데이터 14 종을 포함해 , 서울시가 구축한 AI 관련 데이터 20 종 모두 국토교통부 등 다른 중앙부처 · 공공기관과 사전 협의나 조정 없이 구축된 것으로 나타났다 .
서울시는 “ 이용 현황 분석 결과 활용도가 낮고 , 사업 종료에 따라 지속적인 데이터 현행화 및 품질관리에 한계가 있다 ” 며 지난 8 월 6 일 해당 14 종의 서비스를 모두 종료했다 .
국회 국토교통위원회 소속 더불어민주당 부승찬 의원이 서울시로부터 제출받은 자료에 따르면 , 서울시는 해당 데이터 14 종을 2020~2021 년 총 10 억 6,002 만원을 들여 구축했다 .
서비스가 종료된 14 종 AI 학습데이터 가운데 △ 자율주행 학습데이터 △ 드론 기반 도로 정사사진 △ 스마트시티 도시관리 시설물 데이터 △ 개인형 이동장치 진입금지지역 △ 퍼스널모빌리티 주행데이터 △ 주차장 CCTV 학습데이터 △ 안전모 미착용 학습데이터 등 최소 7 종은 도로 · 교통 · 스마트시티 · 건설안전 등 국토교통 분야와 직접적으로 관련된 데이터다 .
하지만 서울시는 부승찬 의원실에 14 종 데이터를 포함해 2020 년 이후 구축한 AI 관련 데이터 20 종 모두에 대해 국토교통부를 비롯한 다른 중앙부처나 공공기관과 구축계획을 사전에 공유하거나 조정한 사실이 없었다고 밝혔다 .
이는 공공기관이 데이터의 상호연계성과 공동활용을 적극 추진하도록 한 데이터기반행정의 취지와도 거리가 있다는 지적이다 . 2020 년부터 시행된 「 데이터기반행정 활성화에 관한 법률 」 은 공공기관이 데이터의 최신성 · 정확성 및 상호연계성이 유지되도록 노력하고 , 데이터의 제공 · 연계 · 공동활용을 적극적으로 수행하도록 규정하고 있다 .
이에 공공기관 간 데이터의 상호연계와 공동활용을 강조한 법 취지에 비춰 , 중앙정부와 지방자치단체가 유사한 데이터를 중복 구축하기보다 사업 초기부터 기존 데이터와의 연계 가능성과 공동활용 여부를 검토할 필요가 있다는 지적이 제기된다 .
실제로 14 종의 서울시 AI 학습 데이터 가운데 기존 국가 AI 데이터와 유사한 사례도 확인됐다 . 서울시는 부승찬 의원실에 제출한 자료에서 2023 년 구축한 ‘ 콘크리트 구조물 표면 손상 결함 데이터 ’ 가 이미 2021 년부터 AI 허브에 공개돼 있던 ‘ 건물 균열 탐지 이미지 ’ 데이터와 “ 시설물 결함탐지 목적 및 균열 · 박리 · 백태 · 철근노출 · 도장손상 등 주요 손상유형이 일부 유사하다 ” 고 밝혔다 .
서울시는 촬영방식과 대상범위 , 라벨링 방식에는 차이가 있다고 설명했지만 , 이 같은 유사성 역시 구축 전에 검토된 것이 아니라 사후에 확인됐다 . 그럼에도 서울시는 부승찬 의원실에 기존 공개 데이터 품질 재검증 · 보완 계획은 없다고 밝혔다 .
부승찬 의원은 “AI 사업은 기관별 실적 경쟁이 아니라 실제로 쓸 수 있는 데이터를 만드는 것이 핵심 ” 이라며 “ 서울시와 같은 실패가 반복되지 않도록 과기정통부와 국토부는 국가 · 지자체의 AI 학습데이터 구축 단계부터 기존 데이터와의 중복성 , 기관 간 연계 가능성 , 실제 활용수요를 점검하는 체계를 강화해야 한다 ” 라고 말했다 .
