□ 서울시는 수도권 시민의 이동 행태를 빅데이터 기반으로 정밀 분석한 결과, 이동 거리와 지역·연령대에 따라 교통수단 선택이 뚜렷하게 갈리는 것으로 나타났다.

○ 이번 분석은 서울시와 KT가 공동 구축한 ‘수도권 생활이동 데이터’를 서울·경기·인천 전역을 41,023개의 정사각형(250×250m) 격자 단위로 분할해 기존 시군구 또는 읍면동 단위(1,186개)에 비해 최대 35배 이상 세밀하고, 20분 간격으로 이동량을 집계한 국내 최초의 통합체계적 모빌리티 분석이다.

□ 시는 KT와 협력해 구축한 고해상도 생활 이동 데이터에 24년 공개한 이동 목적 정보 7종(▴출근 ▴등교 ▴귀가 ▴쇼핑 ▴관광 ▴병원 ▴기타)을 결합하고, 25년 새롭게 개발한 이동 수단 분류 알고리즘 8종(▴항공 ▴기차 ▴고속버스 ▴광역버스 ▴일반버스 ▴지하철 ▴도보 ▴차량)을 적용해 시민이 ‘어떤 목적’으로 ‘어떤 수단’을 선택해 이동하는지를 입체적으로 분석할 수 있는 전국 최초의 통합 시스템으로 완성했다.

□ 이 시스템은 시민의 생활 이동을 출발·목적지 중심이 아닌 ‘이동 목적–이동 경로–이동 수단’이 연결된 하나의 흐름으로, 그동안 교통카드 데이터로는 파악하기 어려웠던 도보·차량·환승 전후 이동(퍼스트·라스트마일)까지 구체적으로 파악할 수 있게 해준다.

○ 예를 들어 ‘출근하는 시민이 어느 지역에서 어떤 수단을 타고 어느 거리까지 이동하는지’, ‘병원 방문 시 차량·대중교통 비율이 어떤지’와 같은 분석이 가능해진다.

□ 시는 이번 분석으로 단거리(1~4km)는 버스, 중거리(5~19km)는 지하철, 장거리(20~35km)는 차량 이용이 가장 많음을 확인해 생활권 이동의 구조적 패턴이 입체적으로 선명하게 드러났음을 파악했다.

□ 이동 거리뿐 아니라 연령대에 따라 교통수단 선호도 차이도 뚜렷하게 나타남을 확인했다.

○ 청년층(20~39세)은 지하철 이용이 48%로 가장 높았다. 이는 역세권 중심의 생활권, 직장·학교 접근성 등 이동 생활 패턴이 반영된 결과로 분석된다.

○ 중년층(40~59세)은 차량 이용 비중이 45%로 가장 컸다. 직주거리 확보, 가족단위 이동, 거주지 분포 등이 영향을 준 것으로 보인다.

○ 장년층(60세 이상)은 다시 지하철 이용 비중이 44%로 높아지는 경향을 보였다. 도보 접근성, 요금 부담, 생활권 내 역세권 이용 등이 주요 요인으로 꼽힌다.

□ 수도권에서 지역 간 이동 패턴은 더욱 명확한 차이를 보였다. 서울로 이동하는 경우 대중교통 이용 비중이 60%로 가장 높게 나타났다. 서울 중심부는 대중교통 접근성이 좋고, 역세권에 직장·학교가 집중되어 있어 출근·통학 수요가 자연스럽게 지하철 중심으로 형성된 것으로 분석된다.

○ 반면 경기와 인천 지역 도착 이동은 차량 이용 비중이 68~73%로 크게 높았다. 수도권 외곽 지역은 대중교통망이 상대적으로 덜 촘촘하며, 직주 근접도가 낮아 차량 중심의 통행 구조가 고착되는 경향이 확인된 것이다.

목적지: 서울	목적지: 경기	목적지: 인천
< 지역 간 이동수단 비율(2025년 1월 14일) >

□ 시는 분석 결과를 통해 수도권의 광역교통 정책은 행정 경계가 아니라 실제 시민들이 이동하는 생활권 단위를 기준으로 설계해야 한다는 점을 다시 한번 확인했다.

□ 시는 KT와 구축한 시스템을 향후 광역버스 최적 노선 도출, 생활SOC 입지 선정, 도로·보행환경 개선, 도시재생·역세권 개발 정책 등 생활권 기반의 입체적 교통정책과 생활SOC 공급 정책 설계 시 기초자료로 활용할 계획이다.

□ 한편 서울시는 이번 분석에 사용된 데이터를 12월부터 서울 열린데이터광장(행정동 단위)과 서울시 빅데이터캠퍼스(250m 격자 단위) 두 채널로 전면 개방해 시민 누구나 데이터 기반의 연구·기술개발·서비스 기획에 활용할 수 있도록 할 계획이다.

○ 수도권 생활이동 데이터의 개방은 국내는 물론 해외에서도 유례없는 수준이다.

□ 강옥현 서울시 디지털도시국장은 “수도권 시민이 실제로 어떤 이유로 어떤 수단을 선택해 이동하는지 입체적으로 파악하게 되면서, 교통·주거·도시계획 전반을 정밀하게 설계할 수 있는 기반이 마련되었다”라며, “앞으로도 서울시는 시민 삶을 실질적으로 개선할 수 있는 데이터를 지속적으로 발굴·개방하여 AI·데이터 기반의 도시혁신을 선도해 나가겠다”라고 말했다.

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