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석유공사가 다음주 휘발유값 맞히는 비결 2012.02.23
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석유공사가 다음주 휘발유값 맞히는 비결

 

빅데이터의 등장으로 데이터를 어떻게 활용하고 분석할 것인지가 기업 경쟁력을 가르는 시대가 왔다. 많은 기업들이 정보를 어떻게 수집하고 분석하면, 올바르게 활용할 수 있는지를 궁금해 하고 있다. 단순히 많은 데이터를 갖고 있다고 해서, 방대한 데이터를 분석 솔루션에 넣기만 한다고 해서 해결책이 나오는 것은 아니기 때문이다.

최근 한국석유공사가 국내 정유사와 주유소들의 판매가격을 예측하고 전망하는 ‘국내유가예보서비스’를 구축했다고 발표했다. 국내유가예보서비스는 국제 유가 동향을 분석해 국내 유가 흐름을 파악한다.

기존에도 소비자 또는 차량 위치 중심으로 주변에서 가장 저렴한 주유소를 알려주는 애플리케이션과 웹사이트는 있었다. 한국석유공사도 2008년 전국 주유소 판매가격을 알려주는 ‘오피넷‘ 웹서비스를 선보인 바 있다. 그로부터 5년. 오피넷은 이제 휘발유값이나, 지역별 평균 휘발유값 같은 단순한 통계 분석 결과를 알려주는 서비스에 그치지 않는다. 데이터를 수집하고 다루는 방식이 어떻게 서비스를 개선시키고 바꿀 수 있는지 살펴보자.

전국에 있는 주유소로부터 데이터를 얻어서 분석해서 제공하는 과정은 말처럼 쉬운 일이 아니다. 솔루션만 도입하면 문제가 해결될까. 무엇을 분석할지 결정해야 하고, 어떤 변수가 있는지 고려해야 하고, 근본이 되는 데이터를 정해야 제대로 된 데이터 분석 결과가 나온다. 시간과 비용과도 싸워야 한다.

초창기 오피넷 서비스 그래서 많은 어려움에 부딪혔다. 처음엔 전국 모든 주유소의 데이터를 합법적으로 수집할 수 있는 방법이 없어 일부 주유소 가격만 수집했다. 그 결과 각 지역별, 정유사별 평균값 같은 엑셀 이상의 분석이 나오지 않았다. “처음 서비스가 등장했을 때는 예측 기능이 없었습니다. 그리고 지금처럼 전국의 있는 모든 주유소의 가격 동향도 제공해주지 못했죠. 그저 각 지역별 주유소의 평균값을 내서 표시했습니다.” 최창완 한국석유공사 석유정보센터 유가서비스팀 팀장은 초창기 오피넷이 제공했던 서비스에 대해서 설명했다. 그가 밝힌 오피넷의 초장기 서비스와 지금의 서비스는 데이터를 분석하고 구성하는 과정 자체가 다르다.

▲최창완 한국석유공사 석유정보센터 유가서비스팀장

처음에는 전국 주유소가 아닌 표본조사를 통해 휘발유와 경유값을 수집했다. 표본조사에는 전화가 동원됐다. 직원들이 각 주유소에 한 번씩 전화를 걸어서 가격을 파악하고, 주유소 위치를 중심으로 각 지역별 평균 유가를 계산한 뒤 이 수치를 고객들에게 제공했다. 실시간으로 전국 주유소의 데이터를 고객들에게 서비스 한다는 것은 당시로서는 상상하기 어려웠다.

그러나 그해 4월 정식으로 오피넷팀이 구성되면서 한국석유공사는 전국 주유소의 휘발유값, 주유소 이름, 주유소 위치 같은 데이터를 수집하기 시작했다. 제3의 오일쇼크 얘기가 나올 정도가 전세계 유가가 급등하면서 당시 정부는 유가안정화계획을 발표했고, 이를 위한 보조 수단으로 오피넷 서비스가 나섰다.

현재 오피넷은 1만3천개에 달하는 전국 주유소의 휘발유값을 부가통신(VAN)사업자와 손잡고 하루 6차례 수집한다. 주유 가격은 다른 데이터들과 달리 하루에 가격이 여러번 변하지 않는다. 가격 변동에 시차가 존재하기 때문에 실시간 데이터를 수집하고 처리하지 않아도 된다는 이점이 있다. 각 주유소에 전화하는 방식은 번거롭고 매우 귀찮은 일이다. 그렇다고 각 주유소에게 자율적으로 유가를 보고하라고 하는 것은 일종의 가격 제한 정책으로 비춰질 수 있기 때문에 반발에 부딪힐 가능성이 크다.

 * 부가통신(VAN)사업 : 우리나라의 통신사업은 전기통신회선설비 설치 여부에 따라 기간통신사업자와 별정통신사업자·부가통신사업자로 나뉜다. 이중 부가통신사업이란 기간통신사업자로부터 전기통신회선설비     를 빌려서 기간통신역무외의 전기통신역무를 제공하는 사업으로, 신고만으로 사업을 할 수 있다. PC통신, 전자우편, 전화정보사업(700 음성서비스사업)으로 이루어져 있다.

석유공사는 주유소 카드 단말기 결제 시스템을 통해 문제를 해결했다. 2009년 5월 석유및석유대체연료사업법에 의거해 사업자가 관련 사업을 하기 위해서는 관련 정보를 석유공사에게 제공해야 한다고 법이 개정되면서 각 주유소에서 발생하는 데이터를 수집하기도 수월해졌다.

각 주유소의 카드단말기는 특이하게 유량을 잡아서 물량을 체크하고 할인 기능을 제공한다고 한다. 주유 가격에 따라 할인폭이 정해지는 주유소 마일리지 서비스들은 리터당 가격이 변수이기 때문에 차후 확인을 위해 단말기에 해당 정보를 저장한다. 이제 카드단말기 정보제공에 동의하는 주유소들이 약 98%에 이른다고 한다.

각 주유소에서 소비자들이 카드로 휘발유값을 결제할 때 발생하는 이 리터당 휘발유 또는 경유값은 석유공사 데이터베이스에 저장된다. 고객의 개인정보와 가격정보가 아닌 순수한 각 주유소의 유가만 저장된다. 오피넷은 이렇게 수집된 데이터를 바탕으로 각 지역별 주유소 실시간 유가를 파악해 서비스한다.

석유공사가 자체 데이터베이스에 저장하는 데이터양은 하루 약 200만건 정도다. 매우 미비하게 보일 수 있다. 그러나 이렇게 수집된 데이터는 위치정보와 결합해 덩치가 커진다. 한승완 한국석유공사 석유정보센터 유가서비스팀 과장은 “무분별하게 데이터를 수집할 공간이 석유공사에는 없다”라며 “비용을 절감하면서 어떻게 데이터를 효과적으로 수집할 지 고민하다, 기존 4차례 데이터를 수집하는 것보다 하루 6차례 데이터를 수집하면 모든 주유소 데이터를 수집할 수 있다는 노하우를 얻게 됐다”라고 말했다.

▲한승완 한국석유공사 석유정보센터 유가서비스팀 과장

자주 데이터를 수집해봤자, 분석에 도움이 없는 쓰레기 데이터만 갖고 올 가능성이 크다. 석유공사는 정말 필요한 데이터를 수집하는 알고리즘과 분석 시뮬레이션도 개발했다. 그 결과 데이터를 수집하고 가공하고 처리해서 검증하는 데 약 4시간이 걸리는 분석 솔루션이 나왔다. 이 부문은 SAS에서 도움을 받았다고 한다.

오피넷이 제공하는 서비스 품질도 확연히 달라졌다고 최창완 팀장은 말했다. “표본조사와 전수조사 결과가 같았겠어요? 예전에는 통계도 통계지만, 시기성도 떨어지고 구매할 때 정확도를 참고하는 수준에 불과했어요. 그런데 전수조사가 진행되면서 소비자들도 정확한 유가 정보를 파악할 수 있게 됐습니다.”

수집하는 데이터 규모가 많아지면서 예측도 가능해졌다. 통상적으로 국제유가 정세가 국내유가에 반영되는 데는 약 일주일에서 14일정도의 시간이 걸린다고 한다. 석유공사는 ‘수요 예측 솔루션’을 위해 국제 가격을 주요 변수로 정하고 분석을 진행했다. 분석 과정은 간단하다. 국제 가격을 가지고 정유사가 수입을 하고, 수입에서 정유사 가격에 반영되는 기간은 7일, 정유사가 각 주유소에 팔아서 그 가격이 시장에 반영되기까지 또 다시 7일이 걸린다. 국제 가격을 파악하면 주유소가 얼마에 소비자에게 팔 것인지를 대략 알 수 있다.

물론 이전에도 유가 전망이 있었다. 그러나 오늘처럼 기술적으로 전망한 것이 아니라 추세상으로 가격을 전망했다. ‘국제 시세가 오르니, 국내 유가도 오를 것으로 보인다’라는 식이다. 대략적인 수치와 지역 정보가 함께 제공되진 않았다.  한승완 과장은 “분석을 위해 각 학술계에 자문을 구했다”라며 “그 결과 과거 데이터를 바탕으로 국제 유가 움직임에 따라 각 주유소가 어떻게 반응하지는지를 대략적으로 파악하게 됐고, 이를 바탕으로 수요 예측 솔루션을 구축할 수 있게 됐다”라고 말했다.

일종의 각 주유소들이 국제 유가에 대해 반응하는 모형을 만들고, 이 모형이 적합한지를 검증하는 과정을 거쳐 오늘날 같은 서비스를 선보이게 됐다는 것이다.  아직 이 서비스는 완벽하지 않다. 계속해서 정합성을 따져가며 진화하는 중이다. 한승완 과장은 “과거 데이터를 바탕으로 현재를 분석하는 건 여러 변수가 작용하기 때문에 적법하지 않은 결과가 나올 수도 있다”라며 “아쉽게도 현재로서는 이 부문을 사람이 판단해서 결과를 내리고 있다”라고 설명했다.

국제 유가 정세에는 정치적인 상황과 기후 같은 여러가지 요소가 반영된다. 국제 유가가 올라갔을 때 상황은 매번 다를 수 있다. 이 모든 과정을 솔루션 분석에만 의존하기엔 아직 부족하다. 사람의 손길이 필요한 이유다. 한승완 과장은 “계속해서 서비스를 진화해서 더 적합한 예측을 내놓을 수 있게 분석 알고리즘과 시뮬레이션을 개선하는 작업을 진행중이다”라며 “내년에는 더욱 잘 들어맞는 예측 결과를 서비스할 수 있을 것으로 기대한다”라고 말했다.

 

[출처] http://www.bloter.net/archives/97155

 

 

 

 
 
 
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