본 해외연수 보고서는 통계 선진국인 체코, 오스트리아, 헝가리의 통계작성 현황과 최신 동향을 습득하여 출장단의 통계 역량을 강화하고 담당자 간 네트워크를 구축하는 것을 목적으로 합니다. 출장단은 행정자료 활용 통계작성 사례와 자료 보유기관 간 협력체계를 연구하며 통계 품질 관리 및 AI 등 신기술 적용 방안에 대한 심층적인 이해를 도모하였습니다. 주요 성과로는 통계 선진국의 품질 중심 통계체계와 데이터 기반 정책 결정의 중요성을 파악하고, AI 등 신기술의 통계 시스템 적용 현황 및 실험적 통계 관리 방안을 벤치마킹한 점을 들 수 있습니다. 이러한 경험을 통해 국내 통계 시스템 개선 및 정책적 활용도 제고를 위한 구체적인 시사점과 정책 제언을 도출하였습니다.

1. 체코 통계청(CZECH STATISTICAL OFFICE) 방문단은 체코 통계청을 방문하여 인구, 보건, 노동시장, 환경 통계 등 국가 통계 시스템 전반과 최신 데이터 수집 및 분석 방법을 파악하였습니다. 특히 중앙집권형 통계 작성 체계와 개인정보 보호 방안에 대해 심도 있는 논의를 진행하였습니다. 체코 통계청은 새로운 통계 요구를 매년 파악하여 직접 조사 또는 행정 데이터베이스 활용 여부를 결정하며, 모든 자료는 메타데이터를 통해 체계적으로 관리하고 데이터의 정확성을 꼼꼼히 검증하여 신뢰성을 확보하는 점이 인상 깊었습니다. 행정자료(AZD)의 효율성과 품질 측면에서의 유용성에도 불구하고 시의성 문제와 통제력 한계 등의 단점을 균형 있게 검토하는 접근 방식은 중요한 교훈을 제공했습니다. 또한, 익명화된 통계 정보와 맞춤형 산출물을 민간에 공개하고, ČSÚ 앱, DATASTAT 앱, 지오포털을 통해 사용자 접근성을 높이는 노력이 돋보였습니다. AI는 현재 코딩 등 기초적인 수준에서 제한적으로 적용되고 있으나, 기후 규제 생태계 계정 작성, 위성영상을 통한 건물 탐지 등 실제 사례를 통해 신기술 도입을 신중하게 추진하는 점을 확인했습니다. 핵심 교훈: 통계의 신뢰성 확보를 위한 체계적인 데이터 관리와 품질 검증 절차의 중요성, 그리고 행정자료 활용의 장단점을 면밀히 분석하는 신중한 접근이 필요합니다. 적용 방안 및 정책적 시사점: 소속 기관은 통계 데이터의 메타데이터 관리 시스템을 고도화하고, 행정자료 활용 시 발생할 수 있는 한계를 극복하기 위한 보완 방안을 마련해야 합니다. 또한, 공공데이터의 사용자 접근성을 높이기 위한 모바일 앱 및 지리정보 시스템 개발을 검토할 수 있습니다. 향후 협력 계획: EU 통계규범 준수 및 유럽 프로젝트 참여를 통한 국제 협력 경험을 공유받아 국내 통계 시스템의 국제적 정합성을 강화하는 방안을 모색할 수 있습니다.

2. 체코 프라하 수도계획개발연구소(IPR Praha) 방문단은 프라하 수도계획개발연구소 산하 CAMP(Center for Architecture and Metropolitan Planning)를 방문하여 도시 관련 통계 작성 현황과 데이터 기반 의사결정 사례를 학습하였습니다. 연구소는 도시 데이터를 분석·관리하며 PAM(프라하 도시 현황 및 발전 방향 플랫폼)을 통해 도시 현황과 발전 방향을 시민에게 공개하고 있습니다. 특히, 프라하 인구 및 공공 편의시설 예측 연구(2024-2050)와 같이 데이터 기반 미래 예측 역량을 강화하여 도시계획과 정책 수립에 활용하는 점이 주목할 만했습니다. 3D 모델과 디지털 지도를 활용하여 도시 개발이 경관과 역사적 정체성에 미치는 영향을 분석하고, 현대적 개발과 조화를 이루는 계획을 수립하는 사례는 도시 미관과 문화유산 보호를 동시에 추진하는 모범적인 사례였습니다. PAM과 Geoportal 플랫폼을 통해 교통, 인구, 주택 등 다양한 도시 데이터를 시각화하여 공개하고 오픈 데이터 정책을 적극 추진하는 점은 시민 참여와 도시계획 수용성을 높이는 데 기여하고 있었습니다. 핵심 교훈: 도시 계획 및 정책 수립에 있어 데이터 기반의 정밀한 분석과 예측이 필수적이며, 이를 시민과 투명하게 소통하는 플랫폼 구축이 중요합니다. 적용 방안 및 정책적 시사점: 소속 기관은 도시 계획 및 지역 개발 관련 데이터의 수집·분석 역량을 강화하고, 3D 모델링 및 GIS 기술을 활용한 시각화 시스템을 도입하여 시민과의 소통을 확대해야 합니다. 지역 특성에 맞는 미래 예측 연구를 통해 장기적인 정책 방향을 설정하는 데 활용할 수 있습니다. 향후 협력 계획: 도시 데이터 기반의 정책 소통 및 시민 참여 플랫폼 구축 노하우를 공유받아 국내 지방자치단체의 유사 시스템 개발에 참고할 수 있습니다.

3. 오스트리아 통계청(STATISTIK AUSTRIA) 방문단은 오스트리아 통계청에서 특화 통계 현황, 통계 데이터의 품질관리 및 검증체계, 그리고 국가통계조정제도와 통계기반 정책평가제도에 대해 조사하였습니다. 오스트리아 통계청은 EU 통계법을 엄격히 준수하며 유럽 각국과의 협력을 통해 통계 품질의 표준화와 신뢰성 확보에 힘쓰고 있었습니다. 특히, 통계위원회를 통해 국가 통계 시스템을 조정·감독하고 품질관리와 통계기법의 표준화를 통해 데이터의 일관성과 정확성을 유지하는 점이 인상 깊었습니다. 통계기반 정책평가제도는 법적 의무는 아니지만, 정부 부처와 기관들이 증거 기반 정책과 성과 중심 행정을 확산시키며 실증적 데이터를 활용하려는 노력을 지속하고 있었습니다. STATcube와 Opendata 등 국제적으로 인증받은 데이터 플랫폼을 운영하여 데이터 접근성을 높이고, 공식 통계는 사전 승인 후 제공하며 미승인 통계는 실험적 통계로 분류하여 신기술과 방법론 검증에 활용하는 체계는 주목할 만했습니다. 핵심 교훈: 통계 품질 관리의 체계적인 시스템 구축과 국제 표준 준수가 중요하며, 새로운 통계 기법과 기술을 실험적으로 도입하여 검증하는 유연한 접근이 필요합니다. 적용 방안 및 정책적 시사점: 소속 기관은 통계 품질관리 기준을 강화하고, 통계위원회의 역할을 확대하여 국가 통계 시스템의 조정 및 감독 기능을 강화해야 합니다. 또한, '실험적 통계' 제도를 도입하여 AI 등 신기술을 활용한 통계 개발을 체계적으로 관리하고 검증할 수 있는 기반을 마련해야 합니다. 향후 협력 계획: 유럽 통계 시스템(ESS) 내 협력 경험을 바탕으로 국제 통계 기준에 부합하는 국내 통계 시스템 구축을 위한 자문 및 협력을 요청할 수 있습니다.

4. 헝가리 통계청(HUNGARIAN CENTRAL STATISTICAL OFFICE) 방문단은 헝가리 통계청에서 EU(Eurostat) 기준에 부합하는 통계 작성·공표 방식과 행정자료 활용 및 빅데이터 기반 통계 작성 사례를 학습하였습니다. 헝가리 통계청은 공식 통계법에 따라 품질을 최우선으로 하며, ESS 기준에 맞춰 신뢰성 있는 통계를 제공하고 5년마다 감사를 실시하여 품질관리 체계를 개선하고 있었습니다. 특히, 2025년 5월 국가인공지능연구소(MILAB)와 협력하여 AI를 도입, 통계 업무 효율과 속도를 높이고 AI 활용 범위를 넓히는 노력을 기울이고 있었습니다. 통계 조사의 무응답률을 줄이기 위해 명확한 초청장 발송, 인센티브 제공, 리마인더 발송, 조사원 교육, 지방자치단체 홍보 협조 등 다층적 전략을 활용하는 점은 국내 통계조사 품질관리 고도화에 적용 가능한 중요한 시사점을 제공했습니다. 또한, 중앙집중식 주민등록시스템 없이 전자 민사등록시스템과 설문지를 활용하여 출생 통계를 산출하고 이를 정책에 활용하는 사례는 행정자료 활용의 다양성을 보여주었습니다. 핵심 교훈: AI 등 신기술을 통계 생산 과정에 적극적으로 도입하되, 품질 관리 및 검증 체계를 병행하여 신뢰성을 확보하는 것이 중요합니다. 또한, 무응답률 감소를 위한 다각적인 전략 수립이 필요합니다. 적용 방안 및 정책적 시사점: 소속 기관은 AI 기술을 통계 데이터 수집, 처리, 분석 및 방법론 개발에 적용하기 위한 연구 및 파일럿 프로젝트를 추진해야 합니다. 통계조사 시 무응답률을 낮추기 위한 인센티브 제공, 홍보 강화, 다중 모드 조사 등 다양한 전략을 도입하여 응답률과 자료 신뢰성을 높여야 합니다. 향후 협력 계획: 헝가리 통계청의 AI 활용 사례 및 무응답률 관리 전략에 대한 추가적인 정보 교류를 통해 국내 통계 시스템 개선에 활용할 수 있습니다.