세종시 교통카드 이용 데이터로 신도시 통근 패턴 분석하기

세종시 교통카드 이용 데이터로 신도시 통근 패턴 분석하기 세종시는 대한민국 행정중심복합도시로, 수도권과 충청권을 잇는 교통 허브로 빠르게 성장하고 있다.

그러나 도시의 구조적 특성상 행정기관과 주거지역이 분리되어 있어,
출퇴근 시간대 교통 혼잡이 만성적인 문제로 지적되고 있다.

특히 BRT(간선급행버스) 중심의 대중교통 체계는 친환경적이지만,
노선 효율과 수요 예측 면에서 한계가 드러나고 있다.

이때 교통카드 이용 데이터는 도시의 실제 이동 흐름을 이해하는 가장 현실적인 자료가 된다.
카드 이용 내역에는 시간, 노선, 정류장, 탑승·하차 위치, 환승 횟수 등이 기록되어 있어
이를 분석하면 “세종 시민이 언제, 어디서, 어떻게 이동하는가”를 정량적으로 파악할 수 있다.

이 글에서는 세종시 교통카드 데이터를 활용해 신도시의 통근 패턴을 분석하고,
교통정책 개선 방향을 도출하는 방법을 살펴본다.

 

 

1. 세종시 교통 데이터의 구조와 수집 방식

세종시는 ‘세종시 교통정보센터(TITS)’를 통해
교통카드 이용 데이터를 정기적으로 수집하고 있다.

이 데이터는 한국스마트카드와 연계되어 있으며,
시내버스·BRT·광역버스 등 모든 노선의 이용 기록이 포함된다.
기본 구조는 카드번호(익명화 처리), 탑승일시, 노선번호, 정류장 ID, 요금유형, 하차시각 등이다.

또한 이 데이터는 국토교통부의 ‘대중교통 승하차 데이터 API’를 통해 접근 가능하며,
세종시 교통포털에서도 월별 CSV 파일 형태로 공개되고 있다.
분석자는 이 데이터를 활용해 시간대별 승하차량, 노선별 혼잡도, 환승 패턴을 계산할 수 있다.

예를 들어 2024년 기준으로 세종시 BRT 노선(990번, 1000번)은
평일 오전 7~9시에 전체 이용자의 38%가 집중되는 것으로 나타났다.
이는 전형적인 “행정기관 중심 통근 집중형 패턴”을 보여준다.

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2. 통근 패턴 분석의 핵심 변수 설정

세종시의 통근 패턴을 분석하기 위해서는
단순한 승하차 데이터만으로는 부족하다.
따라서 다음 세 가지 핵심 변수를 함께 고려해야 한다.

 

1. 시간대별 탑승량 — 출근(07~09시), 퇴근(17~19시), 비첨두(그 외 시간)로 구분
2. 노선·정류장 간 이동거리 — 출발지-도착지 간 평균 이동시간 산출
3. 환승 빈도 및 구간별 체류시간 — 다중 이동경로의 연속성 분석

이 변수를 통해 시민의 ‘출근 중심축’을 시각화할 수 있다.

예를 들어 종촌동·고운동·아름동 지역의 주민은 주로 세종정부청사 방면으로 이동하며,
퇴근 시에는 다시 해당 주거지로 회귀한다.
반면 도담동·어진동·보람동 지역에서는 외부 통근(대전 방면)이 많은 비율을 차지한다.

이 패턴을 데이터로 표현하면
세종 내부 통근: 67%, 외부 통근(대전·청주 방면): 33% 수준이다.

이는 행정중심도시의 구조적 특징이 그대로 반영된 결과이며,
교통정책 수립 시 “외부 연계형 교통망 강화”의 필요성을 시사한다.

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3. 교통카드 데이터로 본 지역별 통근 집중도

세종시 교통카드 데이터를 GIS 기반으로 시각화하면
통근 인구의 공간적 집중 현상이 명확히 드러난다.
특히 BRT 정류장 중 ‘정부세종청사역’, ‘첫마을역’, ‘세종터미널’ 구간은
아침 8시 전후에 급격한 탑승량 증가를 보인다.

데이터를 시간 단위로 나누어 보면,
오전 7시 40분~8시 10분 구간이 하루 중 이용량이 가장 많으며,
이 시간대만 전체 일 이용량의 27%를 차지한다.

또한 교통카드 이용 기록을 출발지 기준으로 분류하면
‘고운동 → 세종청사’, ‘종촌동 → 어진동’, ‘보람동 → 대전 반석역’
세 가지 주요 통근 루트가 전체 이동의 60% 이상을 차지한다.

이런 결과는 세종시의 공간 구조가
‘거주지와 일터의 물리적 분리’ 형태로 고착되어 있음을 보여준다.

따라서 신도시가 자족기능을 강화하기 위해서는
도심 내 복합업무시설 확충이 병행되어야 하며,
BRT 외곽 노선에 대한 수요 분산 전략이 필요하다.

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4. 예측 알고리즘을 활용한 교통 수요 시뮬레이션

단순 통계 분석을 넘어,
교통카드 데이터는 미래 교통 수요 예측 모델 구축에도 활용할 수 있다.
예를 들어 머신러닝 회귀모델을 이용해
“요일·날씨·시간대·노선번호”를 입력값으로 두고,
“예상 탑승 인원”을 출력값으로 학습시킬 수 있다.

이 모델은 실제로 세종시 교통정책연구원에서
버스 증편 및 운행간격 조정 시뮬레이션에 적용하고 있다.
모델 학습 결과,
월요일과 금요일은 평균적으로 12%의 혼잡률 차이를 보이며,
비 오는 날에는 탑승객이 약 9% 증가했다.

이를 반영하면 특정 요일과 날씨 조건에서
자동으로 배차 간격을 3분 단축하는 AI 교통관리 시스템을 구축할 수 있다.
또한 이 모델은 신도시 확장 지역(세종테크밸리, 나성동 상업지구)의
향후 교통 수요를 예측해 노선 신규 개설의 근거 자료로도 활용된다.

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5. 시민 중심 교통정책으로의 전환

데이터 분석이 궁극적으로 지향해야 하는 목표는
시민이 체감하는 교통 편의성 향상이다.
세종시 교통카드 데이터는 단순히 이동량을 세는 자료가 아니라,
도시의 ‘리듬’을 보여주는 살아 있는 신호다.

이를 통해 행정은 보다 정밀한 정책을 설계할 수 있다.
예를 들어 통근 혼잡이 심한 노선에는 ‘맞춤형 셔틀버스’를 투입하고,
퇴근 시간대에는 도착지 기준 분산형 운행을 시도할 수 있다.

또한 교통카드 데이터를 시민 참여 플랫폼과 결합해
“내가 자주 이용하는 정류장의 혼잡도 예측” 서비스를 제공하면
시민은 스스로 최적의 출퇴근 시간을 선택할 수 있다.

이런 데이터 기반 교통정책은 행정 효율을 높이는 동시에
시민의 이동 경험 자체를 바꾸는 핵심 동력이 된다.

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결론

세종시는 대한민국에서 가장 데이터 친화적인 도시 중 하나다.
교통카드 이용 데이터는 단순한 이동 기록이 아니라
도시의 구조적 문제를 드러내는 ‘데이터 지도’다.

이 데이터를 정교하게 분석하면
도시 내 통근 집중 현상, 외부 통근 비율, 요일별 이동 패턴 등을 명확히 파악할 수 있다.
나아가 인공지능 기반 예측 시스템과 시각화를 결합하면
세종은 ‘데이터로 움직이는 도시’, 즉 스마트 모빌리티 시티로 진화할 수 있다.

공공데이터는 이제 행정의 참고자료가 아니라,
도시의 숨결을 읽는 실시간 센서로서
시민의 일상과 직결되는 혁신의 언어가 되고 있다.