돌봄데이터 자동연동 시스템 구축 과정과 참여센터 명단 공개

2025년 현재, 정부는 전국 돌봄행정을 하나의 통합 네트워크로 묶기 위해
‘돌봄데이터 자동연동 시스템(Automatic Data Integration for Care Service, ADICS)’을
전국적으로 도입하고 있다.
이 시스템은 각 지역의 돌봄센터에서 입력되는 모든 데이터를
수동 보고 없이 실시간으로 중앙 서버와 동기화하는 기술이다.
과거에는 센터 담당자가 매일 이용자 수·정원·프로그램 정보를 수기로 입력했지만,
이제는 출석 기록, 시간표, 결제 정보가 자동으로 전송된다.
이 글에서는 돌봄데이터 자동연동 시스템이 어떻게 구축되었고,
어떤 센터들이 실제로 참여하고 있는지,
그리고 이 시스템이 돌봄서비스의 품질과 행정 효율성에 어떤 변화를 가져왔는지를
단계별로 살펴본다.

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돌봄데이터 자동연동 시스템이란?

돌봄데이터 자동연동 시스템(이하 ‘자동연동 시스템’)은
각 돌봄기관의 내부 운영 데이터를 중앙 돌봄정보망(Care Data Hub)과
자동으로 연결해주는 플랫폼이다.

① 시스템의 기본 구조

• 센터 내부단: 출석관리 프로그램, 이용자 결제 시스템, 프로그램 일정표 등
• 지역 행정단: 시·군·구 복지포털 및 AI 돌봄 행정관리 시스템
• 중앙 통합단: 여성가족부와 사회보장정보원의 중앙 데이터 서버

이 세 단계를 실시간으로 연결하여,
각 센터의 운영 상황이 매일 2회 자동 업데이트된다.
AI 돌봄 추천 시스템이 사용하는 주요 데이터(정원, 이용률, 대기자 수, 운영시간 등)도
이 자동연동 구조를 통해 갱신된다.

② 구축 목적

과거에는 센터별 입력 편차가 심했다.
예를 들어, 어떤 센터는 주 1회만 데이터를 갱신하고,
어떤 센터는 프로그램 변경 사항을 2주 뒤에 입력했다.
이로 인해 AI 추천 결과와 실제 운영 현황 사이에 오차가 생겼다.
자동연동 시스템은 이런 문제를 해결하기 위해
‘데이터 입력의 사람 의존도를 0에 가깝게 낮추는 것’을 목표로 한다.

③ 핵심 기술

• API 자동연동 프로토콜: 각 센터의 관리 프로그램을 중앙 서버와 연결
• 데이터 검증 모듈: 입력 오류·중복 정보를 자동 정정
• AI 모니터링 엔진: 수집된 데이터의 신뢰도를 실시간 평가

결과적으로, 행정 담당자가 별도 보고서를 작성하지 않아도
AI는 매일 최신 데이터를 기반으로 정확한 추천과 분석을 수행할 수 있게 된다.

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구축 과정: 2023년 시범사업부터 2025년 전국 확산까지

① 2023년: 시범 구축 단계

자동연동 시스템의 첫 시작은 2023년 7월,
서울·부산·대전·광주 등 4대 광역시에서 진행된 시범사업이었다.
이 시기에는 총 150개 센터가 참여했으며,
정부는 약 3개월간 데이터 연동 속도·오류율·보안 수준을 검증했다.

당시 테스트 결과,

• 수동 입력 대비 행정시간 62% 감소
• 데이터 불일치율 0.8% 이하
• 정원 변동 반영 속도 5분 이내
  라는 성과를 거두었다.

② 2024년: 광역 단위 확장

2024년에는 시스템이 전국 17개 시·도의 주요 광역도시로 확산되었다.
지자체마다 행정시스템이 달랐기 때문에
정부는 ‘돌봄데이터 표준화 규격(CDS-K 1.0)’을 제정하여
모든 센터가 동일한 데이터 구조로 전송하도록 규정했다.

이 시기에 “돌봄데이터 품질관리 매뉴얼”도 함께 배포되어,
각 센터의 담당자가 시스템 오류를 즉시 확인하고 수정할 수 있게 되었다.

③ 2025년: 전국 단위 통합

2025년 2월, ‘온종일 돌봄포털(allcare.go.kr)’에
자동연동 모듈이 정식 탑재되면서 전국 단위 통합이 이루어졌다.
현재는 전국 돌봄기관의 약 85%가 자동연동 시스템에 가입되어 있으며,
나머지 센터는 2026년 상반기 내 전환을 목표로 하고 있다.

이로써 돌봄행정 데이터가
‘센터 → 지역 행정 → 중앙 서버 → AI 시스템’으로 이어지는
완전한 데이터 순환 구조가 완성되었다.

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참여센터 현황 및 지역별 명단

2025년 3분기 기준,
자동연동 시스템에 정식 참여 중인 센터는 총 4,682곳이다.
이는 전국 돌봄시설의 약 83%에 해당하며,
다함께돌봄센터·학교돌봄교실·지역아동센터가 포함된다.

① 서울특별시

• 참여 센터 수: 612곳 (100% 연동 완료)
• 대표 기관: 마포구 공덕돌봄센터, 송파구 방이초 연계형 돌봄교실, 노원구 다함께돌봄센터 1호점
• 특징: 모든 센터가 실시간 연동, 하루 3회 데이터 자동 갱신

② 경기도

• 참여 센터 수: 923곳 (92% 완료)
• 대표 기관: 성남 수정구 중앙센터, 고양시 일산서구 돌봄복합관, 안산 어린이행복센터
• 특징: 일부 센터는 ‘모바일 출석 시스템’과 연동되어 부모 실시간 조회 가능

③ 부산광역시

• 참여 센터 수: 401곳 (98% 완료)
• 대표 기관: 부산진구 행복키움센터, 해운대 다함께돌봄센터 3호점
• 특징: 해양도시 특성을 반영해 방학 중 돌봄 데이터 분리 관리

④ 대전·광주·대구 등 광역시

• 평균 참여율: 88%
• 특징: 대전은 ‘학교-센터 연계 데이터 통합’,
  광주는 ‘프로그램별 AI 만족도 반영 시스템’ 운영

⑤ 지방 중소도시 및 농촌 지역

• 참여 센터 수: 1,967곳 (약 75%)
• 대표 지역: 전북 완주, 충남 논산, 강원 홍천 등
• 특징: 일부 농촌형 센터는 인터넷 속도 문제로 ‘오프라인-지연 업로드형’ 방식 채택

정부는 참여하지 않은 센터 900여 곳을 대상으로
2026년 상반기까지 기술 지원을 제공해
전국 100% 자동연동 달성을 목표로 하고 있다.

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자동연동 시스템이 만든 변화: 행정 효율성과 돌봄 품질의 혁신

① 행정 효율성 향상

자동연동 도입 후,
각 센터의 행정보고 시간은 평균 1일 2시간 → 15분으로 단축되었다.
행정담당자는 반복적인 입력 대신
프로그램 운영·아이 관리에 더 많은 시간을 쓸 수 있게 되었다.

또한 중앙서버에서 데이터를 자동 분석해
“이용률 저조 센터”나 “대기자 초과 지역”을 즉시 파악할 수 있어
정책 대응 속도가 3배 이상 빨라졌다.

② AI 추천 정확도 상승

AI 돌봄 추천의 평균 정확도는
자동연동 이전 82% → 이후 94%로 향상되었다.
이는 부모가 AI 추천을 신뢰하고
실제 신청으로 이어질 확률을 높였다.

③ 투명한 운영과 데이터 공개

과거에는 일부 지역에서
정원 미보고, 허위 이용률 입력 등의 문제가 있었다.
하지만 자동연동 이후에는 모든 정보가 실시간으로 기록되어
‘데이터 조작’이 불가능해졌다.
이 덕분에 행정 투명성이 대폭 강화되었다.

④ 부모 접근성 강화

부모는 온종일 돌봄포털(allcare.go.kr)에서
실시간으로 자녀의 출석 현황과 센터 프로그램을 확인할 수 있다.
또한 대기자 순번, 공석 여부, 프로그램 일정도
모두 자동연동 데이터를 기반으로 표시된다.

⑤ 정책 활용 확대

정부는 축적된 연동 데이터를 기반으로
‘돌봄 수요 예측 지도’를 제작하고 있다.
이 지도는 지역별 인구·소득·돌봄 이용률을 시각화해
신규 센터 설치 위치를 과학적으로 결정하는 데 활용된다.

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자동연동 시스템의 기술적 구조와 데이터 흐름 분석

자동연동 시스템의 핵심은 데이터를 끊김 없이 이동시키는 구조적 설계에 있다.
2025년 기준으로 정부가 사용하는 구조는 ‘3단 데이터 레이어(Data Layer)’ 방식이다.
이는 데이터의 안정성과 보안을 동시에 확보하기 위한 설계다.

① 데이터 수집 단계 (Edge Layer)

각 돌봄센터 내부에는 ‘로컬 게이트웨이(Local Gateway)’가 설치되어 있다.
이 장치는 센터 내 관리 프로그램(출석체크, 이용요금, 시간표 등)과
중앙 서버 사이를 연결하는 역할을 한다.
예를 들어, 아이가 출석카드를 태그하면 그 데이터는 1초 이내로 게이트웨이에 저장되고,
30초 단위로 중앙 서버에 전송된다.
이때 중간 저장과 암호화가 동시에 이루어져
외부 침입이나 데이터 누락을 방지한다.

② 데이터 처리 단계 (Processing Layer)

중앙 서버에 전송된 데이터는
AI 데이터 검증 시스템을 거쳐 중복·오류가 자동 정정된다.
이 과정을 통해 “이중 입력”이나 “이용자 수 불일치” 같은 오류를
사전에 차단할 수 있다.
또한 AI는 데이터의 품질을 5단계로 평가하여
‘신뢰도 점수(0~100)’를 부여한다.
이 점수는 나중에 AI 추천 엔진이 센터의 적합도를 계산할 때 가중치로 사용된다.

③ 데이터 제공 단계 (Service Layer)

정제된 데이터는
온종일 돌봄포털(allcare.go.kr)과 AI 돌봄 추천 시스템에 전달된다.
여기서 부모는 실시간으로
정원, 대기자, 이용 가능 요일, 프로그램 정보를 확인할 수 있다.
이 데이터는 행정용 API를 통해 각 지자체에도 제공되어,
행정 담당자가 즉시 정책 결정을 내릴 수 있다.

이처럼 자동연동 시스템은 **“센터 → 중앙서버 → AI → 사용자”**로 이어지는
4단계 순환 구조를 통해 데이터의 투명성을 확보하고 있다.

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데이터 보안 정책과 개인정보 보호 체계

자동연동 시스템은 민감한 아동 데이터를 다루기 때문에
보안 설계가 기술의 핵심으로 꼽힌다.
정부는 이 시스템에 **3중 보안 체계(Triple Secure Framework)**를 적용했다.

① 전송 구간 암호화 (Transmission Encryption)

모든 데이터는 TLS 1.3 암호화 프로토콜을 통해 전송된다.
이는 금융권 수준의 보안 단계로,
중간에서 데이터가 가로채이더라도 복호화가 불가능하다.

② 개인정보 비식별화 (De-Identification)

출석 정보나 이용시간 등은
이용자의 이름 대신 무작위 ID 코드로 변환되어 전송된다.
AI는 개별 아동이 아닌 패턴 단위로 데이터를 분석하기 때문에
개인정보 노출 우려가 원천 차단된다.

③ 접근 통제 및 로그 추적 (Access Control)

행정 담당자가 데이터를 열람할 때마다
접속 시각, 열람 사유, 열람 범위가 자동으로 기록된다.
이 기록은 3년간 보존되며,
데이터 오남용이 적발되면 즉시 행정감사가 진행된다.

④ 보안 인증 현황

2025년 기준 자동연동 시스템은

• 국가정보보호인증(ISMS)
• 공공데이터보안등급 A+
• 행정안전부 개인정보보호 우수기관 인증
  을 모두 획득했다.
  즉, 국가 차원의 보안 기준을 모두 충족한 복지 데이터 플랫폼으로 인정받았다.

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AI 돌봄행정과 자동연동의 시너지: 정책 효율 극대화

자동연동 시스템이 도입된 이후,
AI 행정의 효율성은 눈에 띄게 향상되었다.
이전에는 데이터가 주 단위로 집계되어 정책이 느리게 반영됐지만,
이제는 실시간 돌봄정책 대응 체계가 가능해졌다.

① AI 기반 정책대응 자동화

AI는 자동연동 데이터를 분석해
‘돌봄 공백이 우려되는 지역’을 실시간으로 탐지한다.
예를 들어, 특정 구에서 갑자기 결석률이 높아지면
AI는 “인력 부족 가능성”을 자동 경고로 표시한다.
행정 담당자는 이 정보를 토대로
임시 교사 파견이나 대체 프로그램 편성 결정을 즉시 내릴 수 있다.

② 수요 예측 모델 고도화

2025년부터는 AI가 자동연동 데이터를 학습하여
“향후 3개월 내 돌봄 수요 예측”을 제공하고 있다.
예를 들어, 신도시 지역의 입주 아동 수 증가나
학기 초 이용률 변동을 미리 감지해
센터 신설 시기를 결정할 수 있다.
이 모델 덕분에 돌봄센터 설치 효율은
2023년 대비 28% 향상되었다.

③ 재정 효율성 개선

데이터 자동연동으로 행정인력의 수작업이 대폭 줄어
지자체당 평균 연간 약 3억 원의 예산이 절감된 것으로 추정된다.
이 비용은 다시 센터 환경개선과 프로그램 확충으로 재투입된다.

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향후 확장 계획: 전국 100% 연동 및 AI 실시간 학습 체계

정부는 2026년까지 모든 돌봄센터의 자동연동화를 목표로 하고 있으며,
이를 위해 3단계 확장 로드맵을 수립했다.

① 2025년 4분기 – 시스템 안정화 단계

• 데이터 전송 지연률을 1% 이하로 낮추기 위한
  서버 이중화 구축 완료
• 농촌 지역(전북, 강원, 충남)의 저속 인터넷 환경 개선 지원
• 부모용 모바일 알림 서비스 정식 오픈 (센터 정보 실시간 푸시 제공)

② 2026년 상반기 – 전국 100% 자동연동 달성

• 현재 미참여 중인 약 900개 센터를 기술지원 및 장비 무상지원으로 연동
• 학교돌봄교실과 다함께돌봄센터 간 데이터 교차 연동 추진
• 보육교사 출결관리 시스템과 통합 (중복 데이터 제거)

③ 2026년 하반기 – AI 실시간 학습 단계

• AI가 데이터를 수집하면서 동시에 분석하는
  “온라인 학습(On-line Learning)” 기능 적용
• 데이터 오류 발견 시 즉시 수정 및 재학습 가능
• 실시간 돌봄지수(Care Index) 공개 예정

④ 2027년 이후 – 복지데이터 통합 생태계로 확장

• 아동복지, 교육비 지원, 긴급돌봄 데이터까지 통합하여
  ‘One Welfare Data Platform’ 구축
• 부모는 한 번의 로그인으로
  모든 돌봄·복지·교육 지원 정보를 통합 확인 가능

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자동연동 시스템이 바꾼 돌봄 패러다임

돌봄데이터 자동연동 시스템은 단순히 행정효율화의 문제가 아니라
복지 서비스의 신뢰성과 접근성을 동시에 높이는 구조적 변화다.

이전에는 돌봄서비스의 질이
센터 담당자의 역량이나 입력 속도에 따라 달랐지만,
이제는 전국 어디서든 동일한 품질의 정보가 제공된다.
데이터가 자동으로 갱신되면서
‘돌봄 정보 격차’가 사라지고 있다.

AI는 이러한 데이터를 기반으로
부모에게 더 정확한 추천을 제공하고,
정부는 지역별 돌봄 공백을 조기에 발견할 수 있다.
그 결과, 정책이 사후대응에서 실시간 예측 대응으로 전환되었다.

부모는 더 이상 매일 전화를 걸어
“자리가 비었나요?”를 물을 필요가 없다.
AI가 자동연동 데이터를 통해 이미 그 답을 제공하고 있기 때문이다.

2026년 이후, 모든 돌봄센터가 자동연동 시스템에 완전히 참여하면
한국의 돌봄행정은 세계에서도 손꼽히는 데이터 기반 복지 모델로 자리 잡을 것이다.
행정의 투명성, 부모의 신뢰, 아이의 안전이
데이터라는 하나의 언어로 연결되는 순간이 다가오고 있다.