광명시 공공주차장 데이터로 도심 교통혼잡 개선 방안 찾기

광명시 공공주차장 데이터로 도심 교통혼잡 개선 방안 찾기 광명시는 서울과 안양, 시흥의 중간에 위치한 교통 요충지로,
지하철 7호선·광명KTX역·서부간선도로 등 대규모 교통 인프라가 집중되어 있다.
이러한 입지적 강점은 도시 성장의 원동력이 되었지만,
동시에 만성적인 도심 교통혼잡 문제를 야기했다.

특히 주차공간 부족과 불균형한 수요 분포는
교통 체증의 주요 원인 중 하나로 지목된다.

이에 광명시는 공공데이터를 활용해
주차공간의 실시간 가용성을 분석하고,
도심 주행 차량의 흐름을 데이터 기반으로 조정하려는 시도를 시작했다.

이 글에서는 광명시 공공주차장 데이터를 중심으로
도심 교통혼잡을 완화할 수 있는 구체적 방안을 탐구한다.

 

 

1. 광명시 공공주차장 데이터의 구성과 특징

광명시는 공공데이터포털과 시청 오픈데이터 플랫폼을 통해
공공주차장 관련 정보를 상세히 제공한다.
데이터 항목에는 주차장 명칭, 주소, 운영 주체, 총 주차면수,
유료·무료 여부, 요금체계, 운영시간, 실시간 잔여 주차면수 등이 포함된다.

2024년 기준, 광명시 전체 공공주차장은 약 240개소,
총 32,000면이 등록되어 있다.
이 중 70% 이상이 주거지역과 상업지역 경계부에 집중되어 있어
실제 수요가 높은 지역 중심부는 상대적으로 부족한 상황이다.

특히 광명사거리, 철산역, KTX광명역 일대는
하루 평균 주차 회전율이 92%를 넘으며,
이로 인해 주변 도로의 평균 주행속도가 20km/h 이하로 떨어진다.

이처럼 데이터는 단순한 통계가 아니라
‘교통혼잡의 구조적 원인’을 수치로 보여주는 중요한 단서가 된다.

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2. 데이터 기반의 교통혼잡 원인 분석

광명시의 교통혼잡을 해결하기 위해서는
단순히 도로를 확장하는 접근이 아니라
‘주차 데이터 중심의 흐름 분석’이 필요하다.
분석 과정은 다음과 같은 절차로 구성된다.

 

1. 공공주차장 가용성 분석
시간대별 잔여면수를 수집해
평일·주말, 주간·야간의 이용 패턴을 파악한다.
예를 들어, 평일 오전 8~10시와 오후 6~8시는
출퇴근 차량의 집중시간대로 이용률이 95% 이상에 달한다.

 

2. 주차 수요-공급 불균형 탐색
주차 수요가 집중된 구역(예: 철산동, 광명동)은
반경 500m 내 공공주차장이 포화상태인 반면,
주거단지 외곽 지역은 30% 이상 여유가 있다.
이 차이를 지도 위에 히트맵으로 표시하면
‘이동형 주차수요 재배치’의 필요성이 드러난다.

 

3. 주차 탐색행동으로 인한 교통혼잡 추정
차량이 빈 주차공간을 찾기 위해
도심 내를 평균 7~10분가량 순회한다는 조사결과가 있다.
이 “탐색운행(Search Driving)”은 전체 도심 교통량의
약 25%를 차지하는 것으로 추정된다.
즉, 주차정보의 불투명성이 교통혼잡을 직접 유발하는 셈이다.

 

이러한 분석 결과를 보면,
광명시의 교통문제는 ‘도로 포화’가 아니라 ‘주차정보 격차’에서 비롯된다는 점이 분명해진다.

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3. 데이터 시각화를 통한 문제 구역 도출

공공주차장 데이터를 GIS 기반으로 시각화하면
도심 내 교통혼잡의 구조가 한눈에 드러난다.

지도에 주차장 위치를 점으로 표시하고,
이용률이 높을수록 진한 붉은색으로,
이용률이 낮을수록 파란색으로 표현하면
‘주차 포화구역’과 ‘여유구역’이 명확히 구분된다.

분석 결과, 철산역 일대와 광명사거리 주변은
하루 평균 이용률이 97% 이상인 반면,
광명동 남부지역은 50% 이하로 낮았다.
또한, 특정 요일과 날씨에 따른 패턴도 뚜렷했다.

비가 오는 날에는 실내형 공영주차장 이용률이 급증하고,
야간에는 오피스 주변보다 주거지 근처의 회전율이 낮아
불법주차 가능성이 커진다.

이러한 공간·시간적 패턴을 시각화함으로써
도시 교통정책의 ‘우선개선구역’을 과학적으로 설정할 수 있다.

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4. 데이터 기반 교통혼잡 개선 방안

광명시가 공공주차장 데이터를 실질적인 교통개선에 활용하기 위해서는
다음과 같은 전략적 접근이 필요하다.

 

1. 스마트 주차정보 통합 플랫폼 구축
실시간 주차장 점유율 데이터를 연동해
운전자에게 잔여면수를 안내하는 모바일 앱을 제공한다.
이를 통해 ‘주차공간 탐색운행’을 최소화할 수 있다.
서울시가 운영 중인 ‘모두의주차’ 서비스처럼
광명형 주차정보 시스템을 구축하는 것이 목표다.

 

2. 동적 요금제(Dynamic Pricing) 도입
이용률이 높은 지역은 요금을 상향,
한산한 지역은 요금을 인하하는 방식으로
주차 수요를 분산시킬 수 있다.
예컨대 철산동은 30분 1,000원, 하안동은 700원으로 차등 적용하면
운전자 이동 패턴이 자연스럽게 조정된다.

 

3. 민간주차장 데이터 연동
현재 공공데이터는 시청 직영·위탁 주차장에 한정되지만,
민간 주차장과의 API 연동을 추진하면
실제 도심 주차면 커버리지가 1.5배로 확대된다.

 

4. AI 기반 예측모델 도입
시간·날씨·요일·행사 정보를 입력하면
향후 2시간 후의 주차장 이용률을 예측하는
머신러닝 기반 시스템을 구축할 수 있다.

이렇게 하면 교통량이 급증하기 전 사전 대응이 가능하다.

이 모든 과정의 기반은 ‘공공데이터의 개방성과 품질 확보’에 있다.

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5. 지속 가능한 도시교통을 위한 방향

광명시의 주차 데이터 분석은 단순한 교통 관리가 아니라
도시의 지속가능한 이동성(Sustainable Mobility) 확보로 이어진다.

데이터가 축적되면,
시민 이동 패턴과 교통정책의 효과를 실시간으로 검증할 수 있다.

향후에는 자율주행차, 전기차 충전소, 공유모빌리티 데이터와 결합해
도심 교통흐름을 통합적으로 관리하는 스마트시티 플랫폼으로 확장될 수 있다.

또한, 시민 참여형 주차 데이터 수집(예: 주차면 제보 앱)을 도입하면
데이터 정확도와 커뮤니티 참여도가 동시에 향상된다.

이렇게 도시와 시민이 함께 만드는 데이터 기반 교통정책은
‘문제 발생 후 대응’이 아니라 ‘혼잡 사전예방’의 형태로 발전하게 될 것이다.

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결론

광명시의 교통혼잡 문제는 복잡해 보이지만,
그 근본에는 ‘주차 정보의 불균형’이라는 단일한 요인이 숨어 있다.

공공주차장 데이터를 체계적으로 분석하고,
이를 기반으로 교통정책을 설계한다면
도로 확장 없이도 혼잡을 줄일 수 있다.

데이터는 이제 단순한 행정 보조수단이 아니라,
도시의 움직임을 바꾸는 ‘스마트 인프라’다.

광명시는 이러한 데이터 기반 접근을 통해
“차가 막히지 않는 도시, 주차가 쉬운 도시”라는
새로운 교통 모델을 제시할 수 있을 것이다.