[공모전 후기] 한국지방세연구원 미래정책 대학생 아이디어 공모전 수상 후기

24년 초 쯤에 한국지방세연구원에서 진행하는 대학생 미래정책 아이디어 공모전에 참가했다. 이 공모전은 내가 살면서 처음 나가본 공모전이고, 처음 수상해본 공모전이었다.

 

지방세 미래정책 대학생 아이디어 공모전은 한국지방세연구원에서 진행하는 공모전으로 2024년도에 처음 시행된 공모전이다.

공모주제는 '인구소멸에 따른 지역별해소 대책 실태조사 및 시사점' 부문과 'AI를 활용한 지방세 운영 실태조사 및 개선방안' 이렇게 두가지가 있었다. 우리 팀은 AI 분야에 지원했다.

 

 

팀원은 총 2명이었는데 둘 다 고등학교 동창이었다. 한 명은 컴퓨터공학과 출신의 백엔드 개발자였고, 한 명은 부동산학과 출신의 취준생이었다. 처음 주제를 선정하는 과정에서 '지방 소멸 해소 방안'쪽으로 주제가 좁혀졌고, 어떤식으로 문제를 풀어나가느냐에 대한 논의를 하던 도중 컴공과 출신의 친구가 '머신러닝'으로 예측 모델을 만들어보자는 것을 제안했다. 나는 이때까지만해도 AI, 데이터 쪽에 대한 분야의 지식이 전무했기 때문에 머신러닝이라는게 뭔지 아예 몰랐다. 

 

난 이게 그렇게 참신했음

"머신러닝은 y = ax + b에서 수많은 x, y 데이터를 넣어서 가장 적합한 a, b 값을 찾는거다. 그렇게 a, b가 구해지면 모델이 완성되는거고 그러면 x만 주어지면 y를 예측할 수 있다"

 

 

이게 그때 친구가 해준 설명이었는데 난 이게 그렇게 놀라웠다. 이런게 있구나 ????? 라는 생각이 들었고, 이때부터 머신러닝에 푹빠져서 지금까지 열심히 공부하고 있다. 생각해보면 저때 사용했던 모델은 단순한 Linear Regression 모델이었던 것 같은데, 그땐 참 신기했었다. 

 

 

 

그래서 주제는 ??

 

아무튼. 주제는 우여곡절 끝에 '지방이전 의료기관 보조금 산정을 위한 안전한계율 예측모델 개발'로 선정했다. 이게 엄청 복잡해보이는데, 생각보다 간단한 아이디어다.

 

지방이 소멸되는 가장 큰 이유 중 하나는 '의료 인프라의 부재'이다. 의료시설, 특히 병원은 지방으로 내려갈수록 인구 수가 적어지기 때문에 매출액이 떨어질 수 밖에 없다. 그래서 보통 적자가 나는 경우가 많은데, 이때 병원의 마진을 측정할 수 있는 지표로 '안전한계율'을 선택했다. 안전한계율은 현재 기업의 매출액이 손익분기점 매출액보다 얼마나 초과하는지 나타내는 백분율로, 간단한 재무자료만으로도 구할 수 있는 지표이다. 

 

 

아무튼 작년에 했던 프로젝트라 가물가물한데 메인 로직은 이런식이었다.

 

1. 지역마다 병원의 재무자료를  긁어모아서 연도별로 안전한계율을 구하는 모델을 학습시킨다.

2. 당해연도 test 데이터를 통해 그 해 병원이 얼마의 적자가 날 것인지 예측을 수행한다.

3. 지방 병원의 안전한계를 보장할 수 있는 보조금을 계산해서 정부차원에서 절세제도를 적용시킨다.

 

 

이 방식으로 지방에 개원한 병원들에게는 보조금을 지급하자는 내용으로 제안서를 썼다. 실제 내용에서는 지방소멸을 막기위해 투입되는 예산 중에서 효용이 없는 것들을 분석해서, 그 예산들을 여기에 투입하자 ~ 뭐 이런 내용으로 설득했던 것 같은데, 지금 생각해보면 리서치를 열심히 했던 것 같다. 특히 부동산학과 친구가 문서 작업을 잘하는 친구라 도움을 많이 받았었다.

 

 

 

 

아무튼 이렇게 낸 제안서가 심사에서 좋은 평가를 받았는지 장려상을 받았다. 사실 처음 나가보는 공모전이기도하고 큰 기대를 안했었는데 장려상을 수상했다. 이때 받은 상은 단순히 수상의 의미와 더불어서 처음으로 머신러닝이라는 분야에 관심을 갖게 된 계기이기도하고, 처음으로 공모전을 나가본 경험이기도해서 뜻깊었다.

 

끗.