빅데이터로 전국 이동성 격차 진단 : 지역 간 대중교통 약화, 인구감소지역에 충격 집중돼...

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빅데이터로 전국 이동성 격차 진단 : 지역 간 대중교통 약화, 인구감소지역에 충격 집중돼... 2026.09.10

- 모빌리티 빅데이터를 결합한 500m 격자 기반 국가 이동성 진단체계 구축
- 2019~2024년 고속·시외버스 노선 35.7%, 운행횟수 24.8% 감소…취약지역 맞춤형 공급정책 필요

한국교통연구원(원장 김영찬)은 내비게이션, 모바일 위치정보, 교통카드, 신용카드, 대중교통 운행정보(GTFS) 등 다양한 모빌리티 빅데이터를 연계해 국민 이동 여건을 좀 더 세밀하게 살펴볼 수 있는 ‘빅데이터 기반 국가 이동성 진단체계’를 구축했다고 밝혔다.

이번 연구는 전국을 500m×500m 격자로 나눠 접근성, 연결성, 효율성, 형평성, 교통비용 등 다섯 가지 영역을 진단한다. 기존 행정구역 중심의 평균 통계로는 파악하기 어려운 생활권 내부의 차이를 포착하고, 교통서비스 변화나 정책 효과도 더 빠르게 확인할 수 있도록 했다.

<고속·시외버스 공급 축소가 지역 간 이동 기회 저하로 이어져>
2019년부터 2024년까지 전국 GTFS 자료를 분석해보면, 2024년 기준 고속·시외버스 노선 수는 2019년보다 35.7%(4,859개→3,125개), 운행횟수는 24.8%(35,627회→26,785회), 정류장 수는 18.1%(2,030개→1,663개) 각각 줄었다. 코로나19 이후 조금씩 회복세를 보이긴 했지만, 전체 공급 규모와 시간 선택권 모두 코로나 이전 수준에는 아직 못 미친다.

모든 대중교통수단을 이용한다고 가정할 때 2024년 6.5시간 이내에 목적지에 도달할 수 있는 인구 비율의 전국 중앙값은 80.9%였다. 그러나 고속·시외버스를 이용하지 못할경우, 인구감소지역의 중앙값은 16.8%로 뚝 떨어진다. 같은 조건에서 비인구감소지역은 83.1%로, 두 집단이 크게 차이 난다. 이는 철도역이 멀리 떨어진 지역에서는 고속·시외버스가 사실상 핵심 연결 수단임을 보여준다.

2019년부터 2024년 사이, 6.5시간 내 대중교통으로 닿을 수 있는 인구 비율도 점점 줄어들었다. 특히 철도가 없는 상황을 가정하면 매년 평균 0.889%포인트씩 감소해 감소폭이 가장 크게 나타난다. 그만큼 장거리 이동에서 철도 역할이 크고, 철도가 없는 지역에서는 버스 노선 축소가 훨씬 더 크게 영향을 미친다는 의미다.

<500m 격자에서 정책 현장까지…상시 진단 가능한 데이터 기반 마련>
진단체계는 특정 시설까지 얼마나 쉽게 갈 수 있는지를 뜻하는 ‘접근성’과 일정 시간 안에 다른 지역으로 이동할 수 있는 범위를 뜻하는 ‘연결성’을 핵심 축으로 삼는다. 여기에 혼잡·환승·수단 간 속도 차이, 지역 간 격차와 60분 초과 통근, 가구가 부담하는 교통비용을 함께 살핀다.

이를 통해 교통취약지역과 정책 우선순위를 생활권 단위로 식별하고, 노선 신설·폐지나 배차 조정 전후의 변화를 같은 기준으로 비교할 수 있다. 도시철도 혼잡도, 통근·통학 여건, 교통비 부담, 대중교통 지원정책 등 국민 생활과 밀접한 현안에도 활용할 수 있다.

<‘공급량’에서 ‘국민이 누리는 이동 기회’로 정책 기준 전환>
연구진은 교통정책의 평가 기준을 시설 수나 노선 수 중심에서 국민이 실제로 누리는 이동 기회 중심으로 넓혀야 한다고 제안했다. 전국 평균이 양호하더라도 특정 생활권의 접근성이 급격히 낮아질 수 있으므로, 지역별 분포와 변화 속도를 함께 모니터링해야 한다는 설명이다.

특히 인구감소지역에서는 고속·시외버스를 단순한 수익성 위주의 노선이 아니라 의료·교육·고용 기회를 연결하는 필수 서비스로 보고, 최소 연결성 기준 설정, 노선·터미널 통합관리, 취약구간 지원 등 지역 맞춤형 대책을 마련할 필요가 있다.

<안전한 데이터 활용 기반과 정기 모니터링 체계 필요>
모빌리티 데이터에는 개인의 이동·결제 정보가 포함될 수 있는 만큼, 연구원은 가명·익명 처리와 반출 심사를 갖춘 데이터안심구역을 통해 공공·민간 데이터를 안전하게 결합·분석하는 기반도 함께 마련해야 한다고 강조했다.

한국교통연구원 교통빅데이터연구본부 장동익 연구위원은 “이동성은 사람들이 필요한 곳까지 얼마나 쉽게 갈 수 있는지를 보여주는 지표”라며 “상세한 데이터를 바탕으로 소지역의 변화를 지속적으로 진단하면 교통정책의 목표가 실제 생활에서 달성되는지도 확인할 수 있다”고 말했다.

연구진은 앞으로 이동성 지표를 국가교통DB(KTDB)와 연계해 정기적으로 생산·관리하고, 「교통기본법」상 최저교통서비스 수준 설정과 교통정책의 사전·사후 평가에 활용할 수 있도록 제도적 기반을 마련할 필요가 있다고 제안했다.

◆ 붙임: <2025 빅데이터 기반 국가 이동성 진단 및 정책 지원 사업> 보고서 원문(제목클릭)
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