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	<title>행정수도권 &#8211; 페이지 gov &#8211; 행정</title>
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	<description>서울특별시</description>
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		<title>수도권 이동패턴 첫 정밀 분석…데이터 기반 정책 수요 예측 정밀화</title>
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		<pubDate>2025-12-03 16:46:50</pubDate>
		<upDate>2025-12-04 14:55:10</upDate>
		<dc:creator><![CDATA[디지털도시국 -데이터전략과]]></dc:creator>
				<category><![CDATA[디지털서울 소식]]></category>
		<category><![CDATA[새소식]]></category>
		<category><![CDATA[수도권]]></category>
		<category><![CDATA[이동패턴]]></category>
		<category><![CDATA[정밀 분석]]></category>
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				<description><![CDATA[ 서울시는 수도권 시민의 이동 행태를 빅데이터 기반으로 정밀 분석한 결과, 이동 거리와 지역·연령대에 따라 교통수단 선택이 뚜렷하게 갈리는 것으로 나타났다.]]></description>
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								<content:encoded><![CDATA[<div class="hwp-wrap"><p class="hwp-sub">- 서울시·KT, 융합데이터로 이동 거리·목적·수단 입체 분석…전국 최초 통합 시스템 완성</p><p class="hwp-sub">- 이동 거리, 연령대에 따라 교통수단 선호도 차이 뚜렷…생활권별 이동 구조도 극명</p><p class="hwp-sub">- 시, 연령대별 이동 특성과 생활권 단위 등 고려해 도시계획·교통정책 등에 반영 예정</p><p class="hwp-link-show display-none"><a href="#" class="hwp-link pc"><img src="//news.seoul.go.kr/welfare/wp-content/mobile-themes/seoul/images/ico/icon-link-pc.png" alt="내 손안에 서울 관련 컨텐츠 보러가기→" /></a> <a href="#" class="hwp-link mo"><img src="//news.seoul.go.kr/welfare/wp-content/mobile-themes/seoul/images/ico/icon-link-mo.png" alt="내 손안에 서울 관련 컨텐츠 보러가기→" /></a></p></div><p class="newsTitle">□ 서울시는 수도권 시민의 이동 행태를 빅데이터 기반으로 정밀 분석한 결과, 이동 거리와 지역·연령대에 따라 교통수단 선택이 뚜렷하게 갈리는 것으로 나타났다.</p><p class="newsCont"><strong>○ 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.</strong></p><p class="newsTitle">□ 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.</p><p class="newsTitle">□ 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.</p><p class="newsCont">○ 예를 들어 ‘출근하는 시민이 어느 지역에서 어떤 수단을 타고 어느 거리까지 이동하는지’, ‘병원 방문 시 차량·대중교통 비율이 어떤지’와 같은 분석이 가능해진다.</p><p class="newsTitle">□ 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.</p><p class="newsTitle"><strong>□ 이동 거리뿐 아니라 연령대에 따라 교통수단 선호도 차이도 뚜렷하게 나타남을 확인했다.</strong></p><p class="newsCont">○ 청년층(20~39세)은 지하철 이용이 48%로 가장 높았다. 이는 역세권 중심의 생활권, 직장·학교 접근성 등 이동 생활 패턴이 반영된 결과로 분석된다.</p><p class="newsCont">○ 중년층(40~59세)은 차량 이용 비중이 45%로 가장 컸다. 직주거리 확보, 가족단위 이동, 거주지 분포 등이 영향을 준 것으로 보인다.</p><p class="newsCont">○ 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.</p><table class="hwp-table"><tbody><tr><td><table><tbody><tr><th><p>이동수단</p></th><th><p>단거리(1~4km)</p></th><th><p>중거리(5~19km)</p></th><th><p>장거리(20~35km)</p></th></tr><tr><td><p>버스</p><p>(일반·광역·고속)</p></td><td><p><b>44%</b></p></td><td><p><b>10%</b></p></td><td><p><b>1%</b></p></td></tr><tr><td><p>지하철</p></td><td><p><b>22%</b></p></td><td><p><b>53%</b></p></td><td><p><b>40%</b></p></td></tr><tr><td><p>차량</p></td><td><p><b>34%</b></p></td><td><p><b>37%</b></p></td><td><p><b>59%</b></p></td></tr></tbody></table></td><td><table><tbody><tr><th><p>이동수단</p></th><th><p>유년기</p><p>(0~19세)</p></th><th><p>청년기</p><p>(20~39세)</p></th><th><p>중년기</p><p>(40~59세)</p></th><th><p>장년기</p><p>(60세 이상)</p></th></tr><tr><td><p>버스</p><p>(일반·광역·고속)</p></td><td><p><b>31%</b></p></td><td><p><b>18%</b></p></td><td><p><b>21%</b></p></td><td><p><b>21%</b></p></td></tr><tr><td><p>지하철</p></td><td><p><b>36%</b></p></td><td><p><b>48%</b></p></td><td><p><b>33%</b></p></td><td><p><b>44%</b></p></td></tr><tr><td><p>차량</p></td><td><p><b>33%</b></p></td><td><p><b>34%</b></p></td><td><p><b>45%</b></p></td><td><p><b>35%</b></p></td></tr></tbody></table></td></tr><tr><td><p><b>&lt; </b><b>거리별 이동수단 이용 비율 </b><b>&gt;</b></p></td><td><p><b>&lt; </b><b>연령별 이동수단 이용 비율 </b><b>&gt;</b></p></td></tr><tr><td colspan="2"><p>※ 기준: ’25.1.14(화) 09~21시, 수도권을 출발해 서울로 도착한 이동수단(1~35km)</p></td></tr></tbody></table><p class="newsTitle">□ 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.</p><p class="newsCont">○ 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.</p><table><tbody><tr><td><img src="//news.seoul.go.kr/gov/files/2025/12/image01.png" alt="" /></td><td><img src="//news.seoul.go.kr/gov/files/2025/12/image02.png" alt="" /></td><td><img src="//news.seoul.go.kr/gov/files/2025/12/image03.png" alt="" /></td></tr><tr><td><p><b>목적지</b><b>: </b><b>서울</b></p></td><td><p><b>목적지</b><b>: </b><b>경기</b></p></td><td><p><b>목적지</b><b>: </b><b>인천</b></p></td></tr><tr><td colspan="3"><p><b>&lt; </b><b>지역 간 이동수단 비율</b><b>(2025</b><b>년 </b><b>1</b><b>월 </b><b>14</b><b>일</b><b>) &gt;</b></p></td></tr></tbody></table><p class="newsTitle">□ 시는 분석 결과를 통해 수도권의 광역교통 정책은 행정 경계가 아니라 실제 시민들이 이동하는 생활권 단위를 기준으로 설계해야 한다는 점을 다시 한번 확인했다.</p><p class="newsTitle"><strong>□ 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.</strong></p><table><tbody><tr><th><p><b>구분</b></p></th><th><p><b>‘</b><b>이동수단 데이터</b><b>’ </b><b>활용 혁신 정책</b></p></th></tr><tr><td><p><b>광역교통</b></p></td><td><p><b>(</b><b>버스 노선 최적화</b><b>) </b>파주-광화문, 시흥-여의도 등 광역버스 투입이 절실한 <b>최적 노선을 과학적으로 도출</b>하고, 신속하게 배차 계획에 반영</p></td></tr><tr><td><p><b>퍼스트</b><b>/</b></p><p><b>라스트 마일</b></p></td><td><p><b>(</b><b>단거리 이동 해소</b><b>) </b>김포-강남 등 주요 통근 구간에서 <b>지하철 하차 후 도보 이동이 과도한 지역</b>을 식별, 따릉이 신규 배치, 보행 환경 개선 등 <b>맞춤형 라스트 마일 솔루션 </b>적용</p></td></tr><tr><td><p><b>도시</b><b>/</b><b>시설 계획</b></p></td><td><p><b>(</b><b>생활 밀착형 도시계획</b><b>) </b>연령대별, 수단별 이동 행태를 분석하여 노년층이 도보로 접근 가능한 의료시설, 청년층이 대중교통으로 쉽게 이용할 수 있는 쇼핑시설 등 <b>정책 만족도가 높은 시설 입지 선정</b></p></td></tr></tbody></table><p class="newsTitle">□ 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.</p><p class="newsCont">○ 수도권 생활이동 데이터의 개방은 국내는 물론 해외에서도 유례없는 수준이다.</p><p class="newsTitle">□ 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.</p>]]></content:encoded>
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