
서울시가 '걷는 도시 서울'을 지향하고 있지만 보행약자 안전은 과제로 남아 있다. 이런 가운데 시내 보행자 교통사고 사망자가 전체 교통사고 사망자의 35% 차지하고 있어 보완책이 필요하다는 지적이 나온다.
26일 서울연구원이 펴낸 '서울시 이동약자 보행정책 기반 위한 GeoAI 정밀진단 기술과 활용방안'에 따르면 2022년 보행 중 교통사고 사망자 수가 1000명 이하로 감소했지만, 전체 교통사고 사망자의 35%가 보행 중 발생했다. 이는 OECD 평균의 1.9배에 달하는 높은 수치다. 특히 65세 이상 고령자와 어린이 등 보행약자의 사고 비율이 높았다.
시내 보행 환경 개선은 주로 민원이나 단편적인 인프라 정비에 의존하고 있어 체계적인 관리가 어렵다는 지적이다. 이에 보도 폭, 단차, 노면 재질, 경사 등 보행 안전에 직접적인 영향을 미치는 요소들을 파악하고 관리할 수 있는 시스템이 필요하다는 의견이다.
이에 연구원은 데이터 기반의 보행안전정책 추진을 제언했다. 먼저 정형 및 비정형 데이터 수집 단계에서는 MMS(Mobile Mapping System) 장비와 일상생활에서 널리 사용되는 스마트폰의 센서(가속도, 자이로스코프, GPS, 카메라 등)를 활용하여 보행 환경 데이터를 수집한다.
또 GeoAI 기반 보행공간 분석 단계에서는 수집된 데이터를 공간 지능 분석을 통해 처리한다. 이를 통해 보도의 경사, 노면 재질 및 파손 정도, 보행 지장물을 자동으로 검출하고 유효 보도 폭을 파악한다.
마지막으로 생성형 AI를 활용한 결과 자동 생성 단계에서는 보행 안전 관련 지침을 학습한 생성형 AI를 활용해 분석 결과를 자동으로 리포팅하고, 동시에 개선 사항을 확인해 실제 정책에 적용한다.
이렇게 디지털화된 보행환경 데이터의 효과와 관련해 연구원은 "보행환경의 질적 상태를 숫자로 평가해 문제점을 명확히 파악할 수 있다"며 "또 지역별 개선 필요성을 확인해 우선순위를 설정하고, 사고 예방과 보행약자를 위한 포용적 정책을 수립할 수 있다"고 전망했다.
장기적으로는 해당 데이터를 이용해 다양한 민간 협업 사업 모델로 발전시킬 수 있다고 내다봤다.
크라우드 소싱 방식 데이터 수집과 활용은 참여형 도시 정책의 핵심이 될 수 있으며 자율주행 로봇 등의 기술과 융합해 도시공간 관리 효율성을 극대화할 수 있다는 의견이다.
이에 연구원은 "시는 단순한 보행환경 개선을 넘어 세계에 모범적인 데이터 기반 도시 관리 사례를 제시할 수 있을 것"이라고 말했다.



