모빌리티 빅데이터로 교통정책 의사결정 지원체계 구축해야

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모빌리티 빅데이터로 교통정책 의사결정 지원체계 구축해야 2026.10.07

- 데이터는 쌓이지만 정책은 여전히 경험·표본조사에 의존…사전 검토부터 사후 평가·환류까지 데이터로 잇는 '근거 기반 순환형 정책' 전환 필요
- 민간 원시데이터 수집·활용 기반 마련, 데이터 스페이스 도입, AI 기반 교통 SOC 투자평가 등 4대 전략 제시…관련 R&D 내년 발주 예정

한국교통연구원(원장 김영찬)은 교통정책 전 과정을 모빌리티 데이터로 연결하는 의사결정 지원체계 구축 방향을 담은 『모빌리티 빅데이터 기반 교통정책 수립 지원을 위한 의사결정 지원체계 구축 전략』 보고서를 발표했다. 연구원은 교통정책을 경험과 표본조사에 기대는 ‘사업 단위 행정’에서 데이터로 성과를 검증하고 다시 정책에 반영하는 ‘근거 기반 순환형 정책’으로 전환해야 한다고 제언했다.

보고서에 따르면 교통혼잡·안전 문제에 탄소중립, 고령화, 지방소멸 등 사회 변화가 겹치면서 교통정책에도 한층 정밀하고 객관적인 근거가 요구되고 있다. 내비게이션, 교통카드, 차량 GPS 등 모빌리티 빅데이터는 실시간으로 축적되고 있지만, 이를 정책 기획부터 평가·환류까지 활용할 기반은 아직 미흡하다.

<데이터는 쌓이는데…정책으로 이어지는 연결고리는 단절>
한국교통연구원이 주관기관으로 참여해 구축하고 한국도로공사가 운영 중인 교통빅데이터플랫폼(국가교통 데이터 오픈마켓)에서는 2024년 말 기준 23개 기관이 536종의 데이터를 유통하고 누적 이용실적도 38만 4,895건에 이르는 등 데이터 유통 기반은 갖춰졌다. 그러나 개방 데이터는 대부분 집계형 통계자료여서 AI 분석·예측에 한계가 있고, 이동 특성을 정밀하게 담은 민간 원시데이터는 개인정보 보호 등 제도적 제약으로 공공정책에 충분히 활용되지 못하고 있다. 기관별로 흩어진 데이터는 정의와 단위가 달라 서로 연계하기도 어렵다.

데이터가 정책 판단으로 이어지는 과정도 끊겨 있다. 교통영향평가, 예비타당성조사 등 주요 제도는 과거 통계와 표본조사에 기댄 사전 분석에 머물러 수요예측의 정확성에 한계가 있고, 사업 시행 후 효과를 같은 기준으로 검증해 다음 정책에 반영하는 환류 절차도 미비하다. 경제성 중심의 단일 평가 구조 역시 형평성·안전성·환경성 등 다양한 정책 가치를 충분히 담아내지 못한다.

연구원은 이러한 한계가 기술 문제를 넘어 제도·조직·행정 절차가 얽힌 구조적 문제인 만큼, 원천데이터 확보부터 정책 평가·환류까지를 하나로 잇는 통합적 접근이 필요하다고 지적했다.

<현장 전문가 47명 “데이터 접근성·표준화·분석 자동화 필요”>
연구진은 이러한 진단을 정책 현장의 수요와 맞춰 보기 위해 지속성·시급성·미래지향성·데이터 활용성 기준으로 교통영향평가, 예비타당성조사, 국가교통조사 등 10개 제도·정책·사업을 의사결정 지원체계의 우선 적용 대상으로 선정하고, 타당성 조사·운영안전·대중교통·교통환경 4개 분야 전문가 47명을 대상으로 심층 인터뷰를 실시했다.

전문가들은 분야를 가리지 않고 데이터 접근성 제고, 지표체계 표준화, 분석 자동화·시각화, 기관 간 정보 연계를 요구했고, 공공·민간 데이터 연계 미흡과 법·제도적 제약을 공통 걸림돌로 꼽아 앞선 진단을 뒷받침했다. 분야별로는 읍면동 단위 세분화 데이터(타당성 조사), 교통사고 원시데이터와 차량궤적 기반 모니터링(운영·안전), 수단 간 환승·연계 통행데이터(대중교통), 고해상도 탄소공간지도(교통환경) 등 미시적 데이터에 대한 요구가 높았다.

요구의 초점은 주체별로 달랐다. 중앙정부는 정책평가 및 환류체계를, 지자체는 실무형 데이터 플랫폼을, 민간은 데이터 스페이스 기반의 안전한 데이터 교환 환경을 중점적으로 요구했다. 특히 지자체는 인력·예산 부족을, 민간은 공공데이터 결합 절차와 법적 제약을 주요 애로사항으로 꼽았다.

<기획–집행–평가–환류를 데이터로 잇는 4대 구축 전략>
한국교통연구원은 이러한 진단과 현장 요구를 바탕으로 교통정책 전 주기를 데이터로 연결하는 의사결정 지원체계 구축을 위한 4대 전략을 제안했다. 데이터 기반을 다지는 전략(첫째·둘째)과 이를 정책 평가와 투자 판단에 적용하는 전략(셋째·넷째)으로 구성된다.
- 첫째, 데이터 거버넌스 및 법·제도 정비이다. 국가교통조사, 교통빅데이터플랫폼 등 개별 운영되는 사업 간 협력 거버넌스를 구축하고, 「국가통합교통체계효율화법」 제17조의2를 개정해 민간이 보유한 모빌리티 원시데이터를 수집·연계하고 개인정보가 포함된 데이터도 「개인정보 보호법」에 따라 활용할 수 있는 근거를 마련해야 한다.
- 둘째, 데이터 스페이스 기반 공유체계 마련이다. 각 기관이 데이터 주권을 지키며 표준 규범과 프로토콜로 데이터를 안전하게 공유하는 데이터 스페이스를 도입해 국가교통DB(KTDB)·교통카드 등 공공 데이터와 민간 모빌리티 데이터를 연계해야 한다. 연구원이 기획을 마친 ‘국토교통 AI 전환 및 산업 혁신을 위한 통합 데이터 스페이스 설계·구축’ R&D가 내년 발주될 예정이어서, 이를 통해 본격적인 구축이 추진될 것으로 기대하고 있다.
- 셋째, 데이터 기반 정책평가 및 환류체계 구축이다. 정책 기획 단계의 사전 진단부터 집행 후 성과 분석과 환류까지 이어지는 전 주기형 평가체계를 갖추고, 고용증가율·인구감소율·사고감소편익 등을 반영한 복합 성과지표로 경제성 중심 평가를 보완해 평가 결과가 정책 조정과 예산 결정에 직접 반영되도록 해야 한다.
- 넷째, 데이터 기반 교통정책 의사결정체계 구축이다. 과거 통계와 표본조사에 기대던 교통 SOC 수요예측을 모빌리티 빅데이터와 AI로 정밀화하고, 사업 시행 전후 성과를 동일한 기준으로 검증해 수요예측 모형과 투자 우선순위 결정에 다시 반영하는 체계를 갖춰야 한다. 이 역시 연구원이 기획을 마친 ‘AI 기반 교통 SOC 수요예측을 통한 투자평가 의사결정 실증 기술 개발’ R&D가 내년 발주될 예정이어서, 실증이 본격화될 전망이다.

<‘경험 행정’에서 ‘근거 기반 정책’으로…신뢰성·효율성 제고>
연구원은 의사결정 지원체계가 정착되면 교통정책이 단기적·사후 대응형 행정에서 중장기 근거 기반 정책체계로 전환될 것으로 내다봤다. 사전 검토부터 사후 평가·환류까지 하나의 데이터로 이어지면서 정책의 객관성과 정밀성이 높아지고, 교통 SOC 등 투자 우선순위를 합리적으로 설정해 한정된 재원을 효율적으로 배분할 수 있다는 것이다.

또한 현장 조사에서 애로로 꼽힌 지자체의 인력·예산 한계를 공통 분석 기반으로 보완해 교통서비스의 지역 간 격차를 줄이고, 교통안전·탄소중립 등 여러 기관이 얽힌 현안에도 중앙과 지방, 공공과 민간이 일관되게 대응할 수 있을 것으로 기대했다.

한국교통연구원 교통빅데이터연구본부 이숭봉 부연구위원은 “방대한 교통 데이터가 쌓이고 있지만 이를 정책 판단과 성과 검증으로 잇는 구조가 없다는 것이 핵심 문제”라며, “교통정책을 데이터로 기획하고 성과를 검증해 다시 정책에 반영하는 순환 구조가 자리 잡을 수 있도록 법·제도 정비와 민간 원시데이터를 포함한 공공·민간 데이터 연계를 서둘러야 한다”고 말했다.

◆ 붙임: <모빌리티 빅데이터 기반 교통정책 수립 지원을 위한 의사결정 지원체계 구축 전략> 보고서 원문(제목클릭)
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