경제발전 단계에 따른 교통행정 및 정책의 역할 변화와 빅데이터를 활용한 교통 데이터의 수집, 분석 및 정책적 활용 방안 doc_id PCY_201412031013099161_1

교통행정과 정책은 한국 경제발전의 기반이 되었으며 철도, 항공, 도로, 항만과 같은 사회기반시설 건설에 투자를 하여 사회적 및 경제적 효율성의 증가를 가져왔으며, 원활한 경제활동을 촉진하였다. 1970년에 완공된 경부고속도로, 1980년대 양항정책, 그리고 2000년대 신공항 건설과 고속 철도의 개통 등 중요한 교통정책은 한국의 경제발전과 함께 진행되었으며, 특히 경부고속도로의 건설은 국가경제발전의 초석이 되었다. 경제발전을 이루기 위해서는 교통행정과 정책이 선도적인 역할을 해야 하며, 교통행정조직은 교통행정기능이 분산되었다가 통합되는 방향으로 발전되었다. 대규모 교통인프라사업을 추진할 때 교통행정조직은 기획단과 같은 임시조직이나 공사나 공단을 조직하여 사업의 성공적 건설과 운영에 기여하였다. 경제발전을 촉진하고자 하는 개발도상단계에서는 도로만이 아닌 철도, 항만, 항공 등에 집중적인 교통투자를 해야 한다. 이를 위한 교통행정조직으로는 중앙정부내에 도로국 만이 아닌 철도국, 화물유통국, 해운항만국, 항공국, 대중교통국 등을 신설하고, 교통종합연구기관의 창설도 필요하다. 특히 이 단계에서는 산업철도투자 뿐만 아니라 대량여객 수송을 위해 지역간 철도투자를 대폭 확대해야 하며, 철도건설과 운영을 위해 철도공사와 같은 공기업의 신설이 바람직하다. 도시내에서는 트램, LRT, MRT 등 궤도교통수단에 대한 투자를 획기적으로 증대시켜야 한다. 이를 위해 도로 중심의 교통사업특별회계를 철도, 항만, 항공, 물류시설 등으로 투자를 늘리기 위한 재원 배분율의 조정이 요구된다. 고도발전단계에서는 양적 성장보다는 질적 성장을 우선하여야 하고, 건설보다는 유지관리, 경제성장보다는 국민의 삶의 질 향상을 위한 교통행정조직이 필요하다. 이에 따라 과거의 경제성장을 지원하는 교통정책 시행 위주의 조직을 사회복지와 지속가능성 향상을 위한 교통행정조직으로 개편할 필요가 있다. 특히 사회통합과 복지를 위해서는 교통권에 근거한 교통정책을 수행해야 하며, 이를 뒷받침하기 위해 「교통기본법」의 제정이 바람직하다. 교통이란 인간의 사회적 활동 및 경제적 필요에 의해 사람 또는 재화를 한 장소에서 다른 장소로 이동시키는 모든 일련의 과정이라 할 수 있다. 이러한 일련의 과정 속에서 생산되는 것이 교통데이터이다. 교통데이터는 교통의 현상에 따라 나타나는 결과물인 동시에 이러한 교통의 현상을 설명하기 위한 변수로 이용되기 때문에 교통데이터를 수집 및 구축, 관리하는 것은 교통을 이해하기 위한 가장 기초적인 행위이다. 실제로 교통분야에서 많이 이용하고 있는 기초적인 교통데이터는 교통량과 속도이며, 이외에도 통행의 특성 및 수요를 파악하기 위한 O/D(Origin-Destination Table) 및 대중교통 데이터가 있으며, 각종 교통 시설물에서 얻을 수 있는 데이터가 있다. 이러한 데이터는 과거 아날로그 방식에서 점차 디지털화되면서 종류도 다양해지고 그 양도 방대해지고 있어 앞 절에서 언급한 빅데이터 분석기술의 도입이 요구되고 있다. 과학기술의 발전으로 분석 가능한 데이터의 양이 많아지고 종류도 다양해지는, 이른바 ‘빅데이터’ 시대를 맞이하였다. 빅데이터의 개념이 회자되던 초기에는 당시 기술로는 단순히 자료를 수집하고, 분석・관리하는 역량을 넘어선 대량의 데이터 셋(set)을 의미했다. 하지만 스마트 기기 기반의 생활 환경(예 : 인터넷 보급률 증가, 스마트폰 이용률 증가, 소셜 미디어 등장 등)이 점차 확대됨에 따라 많은 양의 데이터를 의미하는 것에서 벗어나 비정형화된 데이터뿐만 아니라, 데이터의 분석 속도를 뒷받침할 수 있는 기술까지 포함하는 광범위한 의미로 받아들여지고 있다. 즉, 과거에는 데이터 자체를 축적하고 공유하는 것 자체에 초점이 맞추어져 있었다면, 현재에는 이를 기반으로 엄청난 데이터가 쌓이면서 이러한 데이터의 분석 및 예측의 중요성이 증대되고 있다. 과학기술의 발전으로 분석 가능한 데이터의 양도 많아지고 종류도 다양해지는 이른바 ‘빅데이터’ 시대를 맞이하였다. 본 연구에서 빅데이터 활용사례 분석을 통해 빅데이터는 어떠한 정형화된 자료 형태 및 분석 방법이 존재하는 것이 아니라 다양한 종류의 데이터(기존에 비가용이라 간주되던 데이터까지도) 간 상관관계 분석 혹은 데이터 간 융·복합을 통해 미래를 예측하고, 이에 대응할 수 있는 방안을 마련할 수 있도록 하여 조직의 생산성 및 효율성을 향상시킬 뿐만 아니라, 과거에는 전혀 상상할 수 없던 새로운 시스템의 개발도 가능하다는 것을 알 수 있었다. 또한, 이렇게 가공된 데이터들은 실시간으로 이용자 개개인의 특성에 맞는 맞춤형 정보 제공이 가능해짐에 따라 정보제공 내용 및 방법도 이에 따라 빠르게 진화하고 있음을 알 수 있었다. 따라서 교통분야에서 ‘빅데이터’로 간주할 수 있는 내비게이션 데이터 및 교통카드 데이터 분석을 통한 교통부문에서의 정책적 활용 가능성에 대해 살펴보았다. 내비게이션 데이터의 경우, 경로 추출이 가능하여 수요 추정뿐만 아니라, 혼잡지도 작성 및 도로 서비스 수준 평가 등의 분야에서도 활용될 수 있음을 알 수 있었다. 과학기술의 발전으로 분석 가능한 데이터의 양도 많아지고 종류도 다양해짐에 따라 기존에 비가용이라 간주되던 데이터까지도 상관관계 분석을 통해 새로운 분야에 적용되고 있음을 알 수 있다. 또한, 이러한 시도는 다양한 데이터의 융・복합을 통해 미래를 예측하고, 이에 대응할 수 있는 방안을 마련하여 조직의 생산성 및 효율성을 향상시킬 뿐만 아니라, 과거에는 전혀 상상할 수 없던 새로운 시스템의 개발이 가능하도록 한다. 더불어, 이러한 데이터들에 기반을 두고 실시간으로 이용자 개개인의 특성에 맞는 맞춤형 정보 제공이 가능해짐에 따라 정보의 내용 및 제공방법도 이에 따라 빠르게 진화하고 있음을 알 수 있다. 따라서 교통분야에서도 빅데이터 분석을 활용하여 타 분야 데이터(예 : 기상, 방재, 의료 등)와 융・복합하여 다양한 교통 정책 및 서비스를 개발하여 이를 제공할 수 있는 기초분석이 필요하다고 할 수 있다. 첫째, 데이터의 수집단계에서 발생하는 문제이다. 교통데이터는 데이터 그 자체로서의 의미도 중요하지만, 데이터와 데이터 간의 연계 및 시・공간적 측면에서의 분석이 더 중요하다. 그러나 현재의 상황에서는 교통데이터의 수집기관이 다양하고, 기관마다 수집방법이 상이하기 때문에 데이터의 일관성 및 표준화가 이루어지지 않고 있다. 이와 더불어, 데이터 수집을 위해 투자하는 비용에 일관성이 없을 뿐만 아니라, 데이터 수집의 중요성에 대한 인식 부족으로 해마다 예산 확보의 어려움을 겪고 있으며, 이로 인해 데이터의 수집범위가 축소되거나 일관성 없는 한시적 조사 위주로 교통조사가 이루어짐으로서 지역마다 데이터의 구축 범위 및 상세 정도가 달라질 수밖에 없다. 둘째, 데이터를 구축하는 단계에서 발생하는 문제이다. 예산의 부족으로 인한 전국적인 조사의 한계로 데이터의 지점 수 및 표본율이 떨어질 수밖에 없으며, 이 때문에 데이터의 품질 및 신뢰도에 대한 문제가 발생한다. 뿐만 아니라, 활용에 있어서도 지역의 여건에 따라 데이터의 시・공간적 부재 또는 상세도가 다를 수 있기 때문에 데이터 분석에 어려움이 생긴다. 민간부문의 대표적인 교통정보 빅데이터 활용사례로는 GPS(Global Positioning System)를 이용한 내비게이션 서비스를 들 수 있는데, 서비스 제공과정에서 이용자의 위치에 대한 정보가 수집되며 이를 위치정보사업자가 보관하고 있어 위치정보사업자가 이러한 경로로 수집한 정보를 제3자에게 제공하는 경우 위치정보의 보호 및 이용 등에 관한 법률(이하 『위치정보보호법』)에 의해 제공하지 않을 수 있다. 다만, 통계 작성, 학술연구 또는 시장조사를 위하여 특정 개인을 알아볼 수 없는 형태로 가공하여 제공하는 경우에는 위치정보사업자가 이렇게 수집한 정보를 개방할 수 있으며, 이에 상응하는 대가를 요구할 수도 있다. 따라서 민간에서 수집한 교통정보를 다양한 방법으로 공공화하여 다시 민간에 제공하는 방안을 고민해 볼 수도 있다. 내비게이션 자료를 활용할 수 있는 분야 중 또 다른 하나가 기종점통행량의 추정 및 검증 분야이다. 현재 통행 기종점 자료의 경우 국가교통DB센터에서는 가구통행실태조사 자료를 통해 구축하고 있으나, 이는 현장자료를 통해 검증하기에 어렵다는 단점이 있다. 이에 스크린라인, 코든라인 분석 및 링크 교통량 검증 등의 기법들을 이용하여 기종점통행량을 검증하고는 있으나, 이를 검증하기 위해 사용하고 있는 통행배정 모형 자체의 한계뿐만 아니라, 관측되는 교통량의 존 내부 통행량 문제 등 통행배정상 나타나는 현실적인 문제들로 인해서 지점 교통량 기준의 간접적 검증방법에는 한계가 존재할 수밖에 없다. 이러한 지점 교통량 검증을 통한 기종점 교통량 검증의 한계를 극복하기 위한 방법으로 경로 자료인 내비게이션 자료를 활용할 수 있다. 내비게이션 자료는 GPS 기반의 궤적 자료로서 운전자들의 도로 이용 행태를 연속적으로 추적할 수 있어, 실제 이용한 경로의 파악이 가능해진다. 이처럼 차량의 기종점을 확인할 수 있고 경로 정보까지 수집가능하다는 점은 기종점통행량의 추정 및 검증에서 매우 중요한 정보이다. 최근 서울시에서 추진한 심야버스 노선수립 지원 시스템 구축과 관련한 발표자료(2013)에 따르면 서울시는 KT사와 합작으로 심야에 휴대전화를 거는 사람들의 위치와 이들의 등록된 주소를 기반으로 심야버스의 수요를 추정하여 노선을 선정하고 배차간격을 조정하는 작업을 진행하였다. 본 방법은 심야에 휴대전화를 사용하는 사람이 해당 시간대에 귀가를 한다는 가정 하에 휴대전화를 건 위치를 출발지점으로, 실제 주소지를 도착지점으로 설정하고 이에 따라 개별 데이터를 공간적으로 연계하여 수요가 많은 지점들을 기반으로 추가 6개 노선을 선정하였다. 또한, 서울시는 기상이변으로 인한 수해 및 안전사고 발생에 대비하기 위하여 스마트 기기를 활용한 실시간 정보공유 및 제공으로 실질적인 수해예방 대책을 마련하였다고 한다. 실시간 정보공유 및 제공을 위해 서울시와 다음커뮤니케이션은 아고라 및 트위터 등을 통해 이용자가 제공하는 수해 지역의 사진과 위치 정보를 결합하여 폭우지도를 구축하여 이를 제공하였다. 이 서비스는 그동안 공공기관에서 제공하던 정보를 다양한 주체(개인, 민간 사업자 등)가 참여하여 정보를 생성하고 공유하게 되었다는 점에서 주목할 만하다.