[e경제뉴스 이춘영 기자] 특히 도시에서 직장인이나 학생들은 하루 일과의 상당 시간을 출퇴근·통학에 소모한다. 서울의 경우 통근·통학에 하루 평균 60분이상 걸리는 경우가 28.8%로 전국 최고수준이다.
빅데이터를 활용해 서울시가 통근·통학 시간 줄이기에 나서기로 한 배경이다.
그렇다고 무슨 손오공 축지법을 쓴다는 것이 아니라 데이터를 기초로 출퇴근때 혼잡도가 높은 지역에 대중교통 노선을 증차하고 인프라가 부족한 곳은 버스 노선을 조정함으로써 출퇴근 시간을 단축하는 방식이다.
출‧퇴근, 등하교를 위해 지역과 지역을 오가는 데 걸리는 시간을 요일, 시간대, 성별, 연령대별로 정확하게 파악해 누구나 활용할 수 있도록 데이터를 개방하고, 통근‧통학시간을 줄일 수 있는 각종 정책 수립에 기초자료로 이용한다는 것이다.
서울시는 대중교통과 통신 빅데이터로 통근·통학 인구 정보를 파악해 주택·교통 정책을 수립하는 데 활용한다고 16일 밝혔다.
KT, 한국교통연구원과 업무협약을 맺고 시가 보유한 공공 빅데이터(대중교통 이용률, 인구 정보 등), KT의 통신 빅데이터, 한국교통연구원의 통행량 데이터를 융합·분석하는 공동 프로젝트에 착수했다.
이를 통해 성·연령대별 출·퇴근 및 등하교에 걸리는 시간을 파악해 내년부터 활용할 계획이다.
데이터의 정확도와 활용도를 높이기 위해 서울 전역은 행정동보다 더 작은 1200개 공간(교통폴리곤)으로 쪼개 데이터를 산출하고 경기·인천 등 수도권은 읍면동 단위, 나머지 지역은 시·도 단위로 그룹화한다.
사실상 전국을 대상으로 통근·통학인구 데이터 개발을 하는 셈이다. 통근·통학인구 데이터 는 평소 살고있는 집 이외의 근무지나 일터, 학교에 정기적으로 다니는 12세 이상 인구의 출발지와 도착지, 소요시간등을 기록한 데이터를 말한다.
기존 정부의 통근·통학 데이터는 군이나 구 이상 대규모 공간을 대상으로 1년 혹은 5년 주기로 작성돼 시의성과 활용도가 떨어진다는 지적을 받아왔다.
서울시는 이번 프로젝트를 통해 버스노선 증차와 공공주택 입지 선정 등에 시의성 있는 데이터를 반영할 수 있을 것으로 기대했다.