거주는 물론 업무, 교육, 여가, 병원진료 등을 위해 서울에서 생활하는 인구는 언제 어디에서 어디로 이동하고, 평균 얼마의 시간을 이동하는 데 보낼까?

서울시는 1분 단위로 수집되는 방대한 통신 빅데이터와 교통 등 공공 빅데이터를 융합해 ‘서울 생활이동’ 데이터를 개발했다. 서울 안에서, 서울에서 서울 밖으로, 서울 밖에서 서울로 이동하는 모든 사람들의 ‘이동’을 집계한 데이터다.

출퇴근과 등하교 같이 정기적인 이동뿐 아니라 쇼핑, 여가활동 등을 위해 이동하는 경우까지, 서울의 행정수요를 유발하는 모든 이동을 포함한다. 공간적으로는 서울과 수도권을 넘어 전국에서 서울을 오가는 이동이 모두 대상이 된다.

서울시의 대중교통 이용 데이터, 인구‧사업체 센서스 등 행정 빅데이터와, ㈜KT의 휴대전화 LTE+5G 시그널 데이터, 한국교통연구원의 기종점 통행량 데이터를 융합‧분석해 탄생했다.

KT의 휴대전화 통신 시그널을 기반으로 시민들의 이동을 기지국 단위로 집계하고, 서울 전역을 행정동(426개)보다 더 세밀한 총 1,831개 구역(한국교통연구원 교통폴리곤)별로 20분 단위 이동을 추계하는 방식으로 산출했다. 수도권(경기‧인천)은 행정동 단위, 나머지 지역은 시군구 단위로 집계했다.

출발지와 목적지를 기준(OD; Origin-Destination)으로 얼마나 많은 인구가 이동했는지(이동인구), 출발지에서 목적지까지 가는데 평균 얼마나 걸리는지(소요시간)를 매일매일, 20분 단위로 집계해 산출된다. 모든 이동정보는 시간대별‧성별‧연령대별로 세밀한 파악이 가능하다.

현재 인구이동과 관련한 정부 통계자료가 시군구 단위의 광범위한 공간을 대상으로 긴 간격(1년‧5년)으로 집계‧작성되는 데 비해 서울시의 ‘서울 생활이동’ 데이터는 조밀한 시공간 단위의 데이터로 ‘시의성’과 ‘적시성’을 크게 높였다는 점에서 차별화된다.

인구이동 패턴을 보여주는 ‘대중교통(지하철·버스) 스마트카드’ 데이터는 대중교통을 제외한 나머지(도보, 자전거, 승용차, 택시 등) 교통수단을 이용했을 때의 이동 패턴을 파악하기 어렵다는 한계가 있지만, ‘서울 생활이동’ 데이터는 통신데이터를 통해 대중교통 이용 전후(퍼스트-라스트 마일) 이동까지 포함시켰다.

서울시는 이번에 개발한 ‘서울 생활이동’ 데이터를 시민의 삶의 질과 직결되는 통근시간 개선을 위한 광역 교통망과 대중교통 정책, 청년주택 입지 선정 등 교통‧주택 정책을 위한 기초자료로 활용할 계획이다.

예컨대, 대중교통 인프라가 부족해 거리 대비 소요시간이 상대적으로 긴 지역은 버스노선을 신설하거나 배차간격을 조정할 수 있다. 청년주택 등 공공주택 입지를 선정할 때는 20~30대 통근‧통학인구가 많은 지역을 우선적으로 검토해 직주근접 효과를 높일 수 있다.

이밖에도 코로나19 상황에서 물리적 접촉에 의한 감염병 확산 경로를 분석‧예측하거나, 야간시간대 이동인구가 많은 지역의 안전취약지점을 개선하는 등 시민 안전을 강화하는 데에도 활용 가능할 것으로 기대된다.

서울시는 지난 2018년 ㈜KT와 공동 연구개발로 ‘서울 생활인구’라는 새로운 인구모델을 개발해 시 정책 수립을 위한 인구지표의 하나로 활용 중인데 이어서, 서울 내외부의 이동변화를 보여주는 ‘서울 생활이동’ 데이터를 추가 개발해 관련 정책의 실효성을 높여나간다는 계획이다.

시는 시간의 가치가 중요시되는 현대사회에서 시민의 삶의 질과 직결되는 출퇴근‧통근시간 개선을 위한 객관적인 데이터를 확보하기 위해 ‘서울 생활이동’ 데이터 개발을 추진했다고 취지를 설명했다.

생활인구는 서울시와 KT가 공공빅데이터와 통신데이터를 이용하여 추계한 서울의 특정 지역, 특정 시점에 존재하는 모든 인구다.

서울시는 이번에 개발한 ‘서울 생활이동’ 데이터를 지난 8일(수) ‘서울시 열린데이터광장’에 최초 공개하고, 매달 갱신된 데이터를 지속 업데이트해 시민과 학생, 기업도 자유롭게 활용할 수 있도록 할 계획이다.

누구나 ‘서울 생활이동’ 데이터를 활용하고 다른 데이터와 융합해 앱 개발 등 새로운 콘텐츠를 만들 수 있다. 민간 주택‧부동산 사업자 또는 차량 공유‧모빌리티 사업자가 새로운 사업모델을 개발할 수 있다. 주거‧교통과 관련해 시민 삶의 질을 높이기 위한 다양한 연구에도 활용될 수 있다.

또한, 열린데이터광장에 개방되는 데이터(행정동별·1시간 단위)보다 더욱 세밀한 데이터가 필요한 개인이나 기업을 위해 ‘서울특별시 빅데이터 캠퍼스’(bigdata.seoul.go.kr)에 세분된 형태(교통폴리곤별·20분 단위)로 추가 개방할 계획이다.

서울시가 이번에 개발한 ‘서울 생활이동’ 데이터를 통해 서울의 통근‧통학 패턴을 분석한 결과 서울을 오가는 출근‧등교 이동 중 서울 내부 이동이 전체 69.2%를 차지했다. 서울-수도권 간 이동은 30.4%였다.(0.4%는 서울-수도권 외 이동)

서울 내부, 서울 내-외부를 오가는 이들의 평균 출근시간은 53분이었다. 서울에 사는 사람이 서울로 출근할 때는 평균 44.7분이 걸린 반면, 경기도에서 서울로 출근할 때는 평균 72.1분이 걸렸다.

서울에서 다른 시도로 출근하는 것이 다른 시도에서 서울로 출근하는 것보다 소요시간이 더 짧았다. 서울에서 경기도로 출근·등교하는 데 걸린 평균 소요시간은 65.4분인 반면, 경기도에서 서울로 이동하는 데는 평균 72.1분이 걸렸다. 서울↔인천 이동은 서울↔경기 이동보다 평균 10분가량 더 걸렸다.

출근·등교 이동량 중 남성이 52.3%, 여성이 47.7%를 차지했으며, 20대를 제외한 전 연령대에서 남성의 평균 출근과 등교 소요시간이 여성보다 더 길게 나타났다.

행정동별로 평균 출근·등교 시간을 산출한 결과, 서울 외곽에 거주할 경우 출근·등교에 더 긴 시간이 소요되는 것으로 나타났다. 평균 소요시간이 가장 긴 동은 강동구 고덕2동(58분)이었으며, 소요시간이 가장 짧은 동은 강남구 역삼1동(36분)이었다.

평균 출근‧등교 거리(직선거리 기준)가 비슷하더라도 거주하는 지역에 따라 걸리는 시간은 다른 것으로 나타났다. 예컨대, 강남구 역삼2동과 서대문구 홍은2동 거주자의 평균 출근‧등교 거리는 6.6km로 동일했지만 출근‧등교에 소요되는 시간은 각각 40분과 53분이었다.

통근‧통학하는 20~30대 청년인구가 가장 많이 거주하는 행정동은 강남구 역삼1동, 관악구 청룡동, 영등포구 영등포동, 관악구 신림동, 강서구 화곡1동 순이었다. 향후 청년주택 신규 입지 선정 등에 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

코로나19 전후 이동변화도 분석했다. 코로나 이후 서울을 오간 이동량은 하루 평균 1,867만 건(2020년 1월~2021년 7월)으로 코로나 발생 직전(2019년 11월~12월, 일평균 2,275만 건) 보다 18% 감소했다.

분석 기간(2019년 11월~2021년 7월)의 이동량 변화를 살펴보면, 코로나19 신규 확진자수가 늘어났던 유행 시기마다 이동량이 크게 감소하는 경향을 보였다.

이동량이 가장 크게 감소했던 유행 시기는 3차 유행 시기(2020년 11월 13일~2021년 1월 20일)로 코로나 발생 이전(2019년 12월) 대비 29.9% 감소했다.

분석 기간 중 이동량이 가장 많았던 때는 코로나 발생 이전 시기로 최대 2천545만 건(2019년 11월 1일(금))이었으며, 가장 적었던 때는 3차 유행 시기로 최소 885만 건(2020년 12월 13일(일))이었다. 평일 중 가장 적게 이동했던 날 또한 3차 유행 시기인 지난 2021년 1월 7일(목)으로 1천 332만 건이었다.

코로나19 시기에는 통근‧통학 등 정기적 이동보다 기타 이동의 감소폭이 크게 나타났다. 3차 유행 시기(2020년 12월)와 코로나 발생 이전 시기인 전년 동월(2019년 12월)의 주중 이동량을 비교하면, 통근·통학 통행이 16.7% 감소한 반면, 기타 통행은 38.7% 감소한 것으로 집계되었다.

연령대별로는 25세 미만인 아동‧청소년‧청년 인구의 이동량이 55.8% 감소해 가장 큰 폭의 감소세를 보였다. 25~64세 인구는 28.1%, 65세 이상 인구는 26.2% 감소해 세대별 이동량 변화율에 차이를 보였다.

25세 미만, 25~64세, 65세 이상으로 연령대를 나누어 이동량 변화를 살펴보면, 25세 미만인 어린이와 청년의 이동량이 가장 큰 폭으로 감소했다.

3차 유행 시기(2020년 12월) 주중 성별 이동량 변화를 살펴보면 코로나 발생 이전(2019년 12월) 대비 여성은 36.7%, 남성은 28.8% 감소했다. 유행 시기 성별 이동량 변화율의 차이는 25세 이상 인구에서 나타났다.

서울을 오가는 정기적인 통근‧통학 이동은 코로나 전후로 감소했지만, 붐비는 시간대(주중 첨두시간대) 이동량은 큰 변화 없이 높은 양상이 유지되는 것으로 나타나 유연근무제나 원격근무 확대 논의가 필요한 것으로 분석됐다.

정기적인 통근‧통학 이동은 하루 평균 주중 687만 건, 주말 259만 건으로 나타났다(분석 기간 2019년 11월~2021년 7월). 3차 유행 시기(2020년 12월) 평균 이동량은 전년 동월(2019년 12월) 대비 83.3% 수준으로 집계되었다.

코로나19 발생 이후에도 첨두시간대 통근‧통행 이동량이 높은 양상이 유지되었다. 주중 통근‧통학 이동의 첨두시간대는 출발 시각 기준으로 8시와 18시였으며, 주말의 경우 첨두시간대 없이 전체 시간대에 골고루 분포했다.

코로나19 발생 이후 심야시간대 퇴근이 줄어들고, 사회적 거리두기 정책에 따라 퇴근 시간이 변화한 것으로 나타났다. 3차 유행 시기(2020년 12월) 심야시간대(22시~6시) 퇴근 이동량은 코로나 발생 이전(2019년 12월)대비 48.4% 감소했으며, 작년 2020년 12월 오후 10시의 퇴근 이동량은 전년 동월 대비 약 50% 감소한 것으로 나타났다.

최준기 KT AI/BIGDATA사업본부장은 “‘서울 생활이동 데이터’는 4차 산업혁명 시대에 민·관·연 협력모델로 성과를 창출한 사례로, 생활이동 데이터가 스마트시티 서울을 구현하는 데 초석이 되길 바란다”라고 말했다.

박종수 서울시 스마트도시정책관은 “통근‧통학시간은 시민 개개인에게 중요한 문제로, 장거리 통근이나 극심한 혼잡은 정신적‧육체적 스트레스를 가중시키고 전반적인 삶의 만족도를 떨어트리는 요인이 된다”라며 “서울시가 새롭게 개발한 생활이동 데이터는 시민의 삶을 한 단계 높일 스마트도시에 꼭 필요한 데이터다. 개발된 데이터는 시민에게 공개해 데이터경제 활성화에 기여할 것이다”라고 말했다.

시민들은 이동에 대한 빅데이터가 광역교통망의 정책 기초자료로 활용된다고 하니 환영했고 개선된 교통 정책들이 추진될 수 있는 계기가 되길 기대하겠다고 전했다.

작성자 : ENB교육뉴스방송(배성태)