출장단은 2025년 11월 12일부터 11월 15일까지 4일간 해외 배낭연수를 통해 스마트도시 기술 동향을 파악하고 김포시 적용 방안을 모색하였습니다. 특히 인공지능(AI) 기반 도시 운영 시스템과 자율주행 기술, 스마트 모빌리티 솔루션에 중점을 두어 선진 사례를 벤치마킹하였습니다. 이번 연수를 통해 출장단은 스마트 교통 시스템 고도화 및 시민 체감형 서비스 개발을 위한 다양한 아이디어를 얻었습니다. 또한, 데이터 기반의 효율적인 도시 관리와 시민 참여를 통한 스마트 도시 구현의 중요성을 확인하였습니다. 이 보고서는 김포시의 미래 스마트 도시 전략 수립에 기여할 구체적인 적용 방안을 제시하고 있습니다.

NEXCO 고속도로 종합기술연구원 방문 (2025. 11. 12.)

• 방문 목적 및 배경: 김포시의 스마트 교통 시스템 고도화 및 자율주행 인프라 구축 방안을 모색하기 위해 일본의 선진 고속도로 기술 및 자율주행 기술 개발 현황을 벤치마킹하고자 방문하였습니다. 특히 QZSS(준천정위성시스템)를 활용한 정밀 위치 정보 기술에 대한 이해를 높이는 것이 중요했습니다.
• 수행한 주요 활동: 출장단은 NEXCO의 자율주행 기술 개발 현황과 스마트 도로 시스템 구축 사례에 대한 설명을 들었습니다. QZSS를 활용한 정밀 측위 기술이 자율주행에 어떻게 적용되는지에 대한 심도 있는 논의를 진행하였습니다.
• 얻은 핵심 정보와 인사이트: NEXCO는 자율주행 기술 개발에 있어 정밀 위치 정보의 중요성을 강조하며, QZSS가 제공하는 cm 단위의 정확한 위치 정보가 자율주행의 안정성과 효율성을 크게 향상시킬 수 있음을 확인했습니다. 또한, 스마트 도로 인프라가 자율주행 차량과의 통신을 통해 교통 흐름을 최적화하고 사고를 예방하는 데 핵심적인 역할을 한다는 점을 파악했습니다.
• 현지 관계자와의 논의 내용 및 협력 방안: 관계자들은 자율주행 기술 도입 시 발생할 수 있는 법적, 제도적 문제와 시민 수용성 확보 방안에 대해 논의했습니다. 향후 김포시가 자율주행 셔틀 도입을 추진할 경우, NEXCO의 기술 자문 및 정보 교류를 통한 협력 가능성을 모색할 수 있을 것으로 판단됩니다.
• 인상 깊었던 사례나 시스템: QZSS를 활용한 고정밀 위치 정보 시스템이 자율주행 차량의 차선 유지 및 장애물 회피에 결정적인 역할을 하는 점이 매우 인상 깊었습니다. 이는 김포시가 추진할 자율주행 셔틀 도입에 필수적인 기술 기반이 될 수 있습니다.
• 출장을 통해 얻은 핵심 교훈: 스마트 도시 구현에 있어 교통 시스템의 지능화는 필수적이며, 이를 위해서는 자율주행 기술과 같은 첨단 기술 도입뿐만 아니라, 정밀 위치 정보 시스템과 같은 기반 인프라 구축이 선행되어야 한다는 점을 깨달았습니다. 또한, 기술 도입 초기 단계부터 시민의 안전과 편의를 최우선으로 고려해야 함을 배웠습니다.
• 소속 기관에 적용 가능한 구체적 방안 및 정책적 시사점: 김포시는 NEXCO의 사례를 참고하여 AI 기반 교통 시스템 고도화를 추진하고, 자율주행 셔틀 도입을 위한 로드맵을 수립해야 합니다. 특히, QZSS와 유사한 고정밀 위치 정보 시스템 도입을 검토하고, 스마트 도로 인프라 구축을 위한 예산 확보 및 기술 협력 방안을 모색해야 합니다. 정책적으로는 자율주행 관련 법규 정비 및 시범 운영을 위한 제도적 기반 마련이 시급합니다.
• 향후 협력 계획: NEXCO와의 지속적인 기술 정보 교류 채널을 구축하고, 김포시의 스마트 모빌리티 프로젝트 추진 시 기술 자문 및 협력 방안을 구체화할 계획입니다.

AI 기반 도시 운영 및 스마트 모빌리티 솔루션 탐색 (2025. 11. 13. ~ 11. 14.)

• 방문 목적 및 배경: 김포시의 전반적인 스마트 도시 역량을 강화하고, AI 기술을 활용한 시민 체감형 서비스 및 효율적인 도시 운영 방안을 모색하기 위해 다양한 스마트 도시 솔루션 사례를 탐색하였습니다.
• 수행한 주요 활동: 출장단은 AI 기반 도시 운영 시스템, 시민 참여 플랫폼, MaaS(Mobility as a Service) 및 스마트 주차 시스템 등 다양한 스마트 도시 솔루션에 대한 정보를 수집하고 관련 전문가들과 논의를 진행하였습니다. 친환경 교통수단 도입 사례와 데이터 기반의 도시 문제 해결 방안에 대해서도 심도 있게 살펴보았습니다.
• 얻은 핵심 정보와 인사이트: AI가 민원 처리, 재난 예방, 복지 서비스 등 다양한 분야에서 도시 운영의 효율성을 극대화할 수 있음을 확인했습니다. 또한, MaaS를 통해 대중교통, 공유 모빌리티, 자율주행 셔틀 등을 통합하여 시민들에게 끊김 없는 이동 경험을 제공하는 것이 스마트 모빌리티의 핵심임을 파악했습니다. 데이터 기반의 도시 운영은 예측 분석을 통해 선제적으로 도시 문제를 해결하고, 시민들의 삶의 질을 향상시키는 데 필수적이라는 점을 깨달았습니다.
• 현지 관계자와의 논의 내용 및 협력 방안: 스마트 도시 구축에 있어 기술 도입뿐만 아니라 시민의 참여와 공감대 형성이 중요하다는 점에 대해 논의했습니다. 향후 김포시가 스마트 리빙랩을 운영하거나 시민 아이디어를 발굴하는 과정에서 해외 선진 사례를 참고할 수 있을 것입니다.
• 인상 깊었던 사례나 시스템: AI 기반의 예측 분석 시스템이 교통 체증을 줄이고 범죄율을 낮추는 데 기여하는 사례와, 통합 모빌리티 플랫폼이 시민들의 이동 편의를 혁신적으로 개선하는 사례가 특히 인상 깊었습니다.
• 출장을 통해 얻은 핵심 교훈: 스마트 도시는 단순히 첨단 기술을 도입하는 것을 넘어, 시민의 삶을 실질적으로 개선하고 도시의 지속가능성을 높이는 방향으로 발전해야 한다는 점을 배웠습니다. 이를 위해서는 기술, 데이터, 시민 참여가 유기적으로 결합되어야 합니다.
• 소속 기관에 적용 가능한 구체적 방안 및 정책적 시사점: 김포시는 AI 기반 재난 예방 및 대응 시스템, AI 기반 시민 서비스 혁신을 위한 로드맵을 수립해야 합니다. MaaS 플랫폼 구축을 위한 연구 용역을 추진하고, 스마트 주차 시스템 도입을 검토해야 합니다. 또한, 스마트 리빙랩 운영을 통해 시민 참여를 유도하고, 빅데이터 플랫폼을 구축하여 도시 문제 해결에 활용해야 합니다. 정책적으로는 스마트 도시 관련 조례 제정 및 예산 확보가 중요합니다.
• 향후 협력 계획: 해외 선진 도시 및 관련 기관과의 지속적인 정보 교류를 통해 김포시의 스마트 도시 발전을 위한 협력 네트워크를 강화할 계획입니다.