청주시 교통사고 공공데이터를 이용한 위험 구간 지도 만들기

청주시 교통사고 공공데이터를 활용해 사고 다발지역을 시각화하고,
데이터 분석을 통해 지역별 위험 구간과 교통안전 정책 개선 방안을 탐구한 글.

 

청주시 교통사고 공공데이터를 이용한 위험 구간 지도 만들기 도시의 교통 안전은 단순히 도로 폭이나 신호체계만으로 평가할 수 없다.
그보다 중요한 것은 사고가 실제로 어디에서, 어떤 패턴으로 발생하는가를 아는 일이다.
청주시는 충청북도의 중심 도시로, 인구 약 85만 명이 거주하며 교통량이 급격히 증가하는 지역이다.

이로 인해 교통사고 발생 빈도도 꾸준히 늘고 있으며,
특히 출퇴근 시간대 도심 교차로, 어린이보호구역, 산업단지 주변에서 사고율이 집중되는 경향을 보인다.
이러한 문제를 해결하기 위해 청주시는 교통사고 공공데이터(Open Data)를 시민과 개발자에게 공개했다.

이 데이터는 사고 발생 위치, 시간, 원인, 도로 유형 등 다양한 요소를 포함하며,
이를 시각화하면 청주시 전역의 ‘교통 위험 구간 지도’를 제작할 수 있다.

즉, 데이터는 단순한 통계가 아니라 시민의 생명을 지키는 정보 자산으로 기능한다.

 

 

1. 청주시 교통사고 공공데이터의 구조와 수집 방식

청주시 교통사고 데이터는 도로교통공단과 경찰청의 사고조사 시스템(TAAS)에서 수집되어
청주시 데이터포털(data.cheongju.go.kr) 및 공공데이터포털(data.go.kr)을 통해 제공된다.
데이터의 주요 항목은 다음과 같다.

• 사고 발생 일시 및 요일 : 연·월·일·시간 단위로 표기
• 위도·경도 좌표 : 사고 지점의 GPS 위치 (도로 중심점 기준)
• 사고 유형 : 차대차, 차대사람, 단독사고 등으로 구분
• 피해 규모 : 사망자 수, 부상자 수, 재산 피해액
• 기상 상태 및 조명 조건 : 맑음·비·눈, 주간·야간 구분
• 도로 형태 및 제한속도 정보

이 데이터는 주기적으로 갱신되며,
청주시청 교통정책과는 이를 분석해 교통사고 다발지역 100선을 매년 발표한다.
하지만 시민이 직접 보기에는 여전히 불편한 표 형식이 많다.

그래서 데이터를 시각화해 지도로 나타내면,
누구나 위험 지역을 직관적으로 확인할 수 있다.

 

특히 이 데이터는 좌표값을 포함하므로
Python, QGIS, ArcGIS 같은 도구를 활용해 지도 위에 바로 표시할 수 있다.
결국 데이터 시각화는 행정 문서를 시민이 ‘눈으로 읽을 수 있는 정보’로 바꿔주는 과정이다.

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2. 청주시 교통사고 위험 구간 지도 제작의 기술적 접근법

청주시 교통사고 데이터를 시각화하려면
먼저 위치좌표를 기반으로 사고지점을 지도 위에 표시해야 한다.
그 과정은 다음과 같은 단계로 구성된다.

 

1. 데이터 전처리
엑셀 또는 CSV 파일 형태의 데이터를 불러와 중복 사고를 제거하고,
좌표값이 누락된 행은 제외한다.
또한 날짜, 시간, 날씨 등 텍스트 데이터를 숫자형 변수로 변환한다.

 

2. 좌표 시각화
Python의 Folium, Plotly, GeoPandas 같은 라이브러리를 활용하여
사고 위치를 마커(marker)로 표시한다.
사고 건수에 따라 색상이나 크기를 다르게 표현하면 위험도가 한눈에 보인다.

 

3. 밀집도 분석(Heatmap)
사고 지점을 점 형태로만 보는 대신,
커널 밀도추정(KDE)을 이용해 ‘사고 집중 지역’을 색상으로 표현한다.
빨간색일수록 사고가 잦은 구간이다.

 

4. 보조 데이터 결합
교통량, 어린이보호구역, 신호등 위치 데이터를 함께 겹치면
어떤 환경적 요인이 사고 위험에 영향을 주는지 분석할 수 있다.

이 과정을 거치면,
청주시의 주요 도로(예: 2순환로, 서원구 사창동, 흥덕구 복대동) 주변에
사고 다발 구간이 뚜렷하게 나타난다.

예를 들어, 흥덕구 봉명로 일대는 신호 교차로 밀도가 높고 차량 흐름이 복잡해
교통사고 발생률이 평균보다 1.8배 높은 것으로 분석된다.

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3. 청주시 교통사고 공공데이터 분석을 통한 사고 패턴 및 원인 도출

지도 시각화로 끝나는 것이 아니라,
사고 데이터를 분석하면 지역별 교통사고의 원인과 패턴을 도출할 수 있다.

 

예를 들어, 2023년 청주시 교통사고 데이터를 분석하면
전체 사고의 약 35%가 출퇴근 시간대(오전 7~9시, 오후 5~7시)에 집중되었다.
특히 비가 오는 날이나 야간 조명 불량 지역에서 사고율이 높았다.

또한 사고의 42%가 보행자 관련 사고, 그중 18%는 어린이보호구역 내에서 발생했다.
이 수치는 청주시의 교통 정책이 단순 도로 확장보다
보행자 중심의 안전 설계로 전환되어야 함을 보여준다.

흥미로운 점은, 사고 유형별 공간적 패턴이 다르다는 것이다.

• 차대차 사고는 사거리나 교차로 중심으로 분포
• 차대사람 사고는 횡단보도 근처, 상가 밀집 지역 중심
• 단독사고는 도심 외곽 커브 구간과 산업도로 주변에 집중

이러한 분석을 통해
청주시가 교통사고 예방 캠페인을 어디에 집중해야 하는지,
신호등 추가 설치나 도로 조명 보강이 필요한 지역이 어디인지 명확히 판단할 수 있다.

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4. 청주시 교통사고 공공시민 참여형 위험 지도 서비스로의 발전

청주시가 교통사고 데이터를 개방한 이유는 단순한 행정 투명성 확보가 아니다.
시민이 직접 데이터를 활용해 안전한 도시를 만드는 주체로 참여하길 기대하기 때문이다.

따라서 위험 구간 지도는 행정용 자료를 넘어
시민 참여형 플랫폼으로 발전할 수 있다.

 

예를 들어, 개발자는 공공데이터를 기반으로
스마트폰 앱이나 웹 지도 서비스를 만들어
“현재 위치 기준 반경 500m 이내 최근 1년간 사고 건수”를 실시간으로 보여줄 수 있다.
또는 자전거 이용자를 위해 “자전거 사고 위험 도로 지도”를 별도로 제작할 수도 있다.

이런 서비스는 단순한 정보 제공을 넘어
시민 스스로 이동 경로를 선택하고, 사고를 예방하는 자율적 안전 행동을 유도한다.

청주시에서도 실제로 이러한 방향으로 나아가고 있다.

2024년부터 ‘교통사고 다발지역 알림 서비스’를 추진 중이며,
지도 기반 위험 알림 시스템을 시민 안전 앱에 연동할 계획이다.

결국 데이터가 행정의 도구를 넘어 시민의 생명 지킴이 기술로 변모하는 것이다.

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5. 청주시 교통사고 공공데이터 기반 교통안전 정책의 미래

교통사고 데이터의 가장 큰 가치는 ‘예방 가능성’에 있다.
데이터를 시각화하면, 사고는 더 이상 통계가 아니라 지도 위의 경고 신호가 된다.

청주시는 향후 AI 기반 예측 시스템을 도입해
사고 발생 가능성이 높은 구간을 실시간으로 예측하고
도로 관리부서에 자동 알림을 보내는 시스템을 개발 중이다.

 

또한 차량 블랙박스 데이터, 버스 GPS 데이터, 보행자 이동 데이터 등을 결합하면
더 정밀한 ‘스마트 교통안전 지도’가 구축될 수 있다.

이 지도는 경찰, 소방, 보험사, 도로공사 등 다양한 기관이 함께 활용하며,
결국 도시 전체가 데이터 기반의 예방형 안전 시스템으로 전환된다.

 

청주시의 사례는 앞으로 다른 중대도시들이 참고할 만한 모델이다.
데이터를 공개하고, 시민이 분석하며, 정책이 반응하는 도시 —
이것이 바로 데이터 기반 안전도시(Data-Driven Safe City)의 핵심 구조다.

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결론

청주시 교통사고 공공데이터는 단순한 통계 파일이 아니라
도시의 위험을 예측하고 생명을 보호하는 지도 제작의 출발점이다.

데이터를 분석하고 시각화함으로써
청주시는 ‘사고 발생 후 대응하는 도시’에서
‘사고를 미리 예방하는 도시’로 진화하고 있다.

결국 교통안전은 기술이 아니라, 데이터를 통해 실현되는 시민의 권리다.
데이터가 도로 위의 위험을 밝혀주고,
그 빛이 곧 시민의 안전한 길이 된다.