수원시 어린이보호구역 교통사고 데이터로 안전 통학로 설계하기

매년 전국 곳곳에서 어린이보호구역 내 교통사고가 반복되고 있다.
“어린이보호구역”이라는 명칭이 붙어 있음에도 불구하고, 실제 안전이 보장되지 않는 경우가 많다.

특히 경기도 수원시는 초등학교와 학원 밀집도가 높아, 등·하교 시간대 차량 통행량이 집중되는 대표적인 지역이다.
그렇다면 어떤 구역이 위험한지, 또 어떻게 하면 아이들이 더 안전하게 통학할 수 있을까?

이 질문에 답하기 위해서는 감에 의존한 대책이 아니라 데이터 기반의 설계가 필요하다.
수원시는 이미 다양한 교통 관련 공공데이터를 공개하고 있으며, 그중 “어린이보호구역 사고 데이터”는
통학로 안전성 분석과 개선 방안 수립에 핵심적인 자료로 활용될 수 있다.

이 글에서는 수원시의 교통사고 데이터를 활용해 안전한 통학로를 설계하는 방법과 시각화 과정,
그리고 향후 정책적 확장 가능성까지 구체적으로 살펴본다.

 

 

1. 수원시 어린이보호구역 교통데이터의 구조와 분석 필요성

수원시는 ‘도로교통공단 TAAS(교통사고분석시스템)’와 ‘수원시 공공데이터 포털’을 통해
어린이보호구역 내 교통사고 발생정보를 공개하고 있다.
주요 데이터 항목은 다음과 같다.

• 사고 발생 위치(위도·경도)
• 사고 일시(요일, 시간대)
• 사고 유형(차대보행자, 차대차 등)
• 피해자 연령 및 성별
• 도로 유형(횡단보도, 골목길, 교차로 등)
• 가해차종 및 법규위반 사유

이 데이터는 2018년 이후 연도별로 축적되어 있으며,
CSV 형태로 내려받아 GIS 또는 Python을 통해 공간 분석이 가능하다.

 

예를 들어, 2024년 수원시 전체 교통사고 중
어린이보호구역에서 발생한 사고는 전체의 약 3.2%였지만,
피해자의 78%가 초등학생이었고 사고의 62%가 하교 시간대(오후 1시~4시)에 집중되어 있었다.

이 수치는 단순한 통계 이상으로, 어린이 이동 경로가 특정 시간대·지점에 취약하다는 경고 신호다.
즉, 데이터는 ‘문제가 어디서 발생했는가’를 명확히 보여주는 도시의 눈 역할을 한다.

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2. 사고 데이터 기반 위험 구간 시각화

데이터를 단순히 나열하는 것보다 중요한 것은 공간적 시각화다.
교통사고 데이터는 대부분 위치정보를 포함하므로 GIS(지리정보시스템)을 활용하면
사고 다발 지역, 도로 구조, 학교 위치 등을 한눈에 파악할 수 있다.

(1) GIS 분석 단계

1. 수원시 초등학교 위치 데이터(교육청 공개 자료)와

2. 어린이보호구역 경계 데이터(국토부 공공데이터)를 결합한다.

3. 여기에 교통사고 좌표를 중첩시키면,
학교 반경 300m 이내 사고 빈도지도가 완성된다.

 

예를 들어,

• 팔달구의 A초등학교 인근은 3년간 12건의 보행자 사고가 집중 발생했고,
• 장안구의 B초등학교 주변은 하교 시간대 사고율이 평균보다 1.8배 높게 나타났다.
  지도 상에서 이런 구역은 붉은색 음영으로 표시되며,
  “통학로 개선 우선 구간”으로 자동 분류할 수 있다.

(2) 시각화 도구 활용

• QGIS나 ArcGIS를 이용해 히트맵(Heatmap) 제작
• Python의 Folium, Plotly 라이브러리로 웹 지도 구현
• 공공지도 API(네이버·카카오맵)로 시민 참여형 “안전지도” 서비스 구축

이 시각화 과정은 정책 담당자뿐 아니라,
학부모·교사·학생이 직접 위험 구간을 직관적으로 확인하는 데 도움을 준다.

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3. 안전 통학로 설계를 위한 데이터 결합

사고 데이터만으로는 완전한 안전 설계를 할 수 없다.
따라서 다른 공공데이터를 결합하여 입체적 통학로 모델을 만들어야 한다.

 

1. 보행자 도로 네트워크 데이터 – 보도 폭, 차선 수, 횡단보도 위치 등

2. 교통량 및 신호체계 데이터 – 차량 통행량, 신호등 주기

3. CCTV 및 조명시설 위치 데이터 – 가시성 및 감시체계 평가

4. 어린이 등하교 시간대 유동인구 데이터 – 실제 이용 경로 확인

 

이 데이터를 통합하면,
“안전하지만 우회로가 긴 길”과 “가깝지만 위험도가 높은 길”을 비교 분석할 수 있다.

이를 바탕으로 딥러닝 기반 ‘통학로 안전 점수’를 계산하는 알고리즘을 설계할 수 있다.
예를 들어,

안전지수 = (차량 통행량 × 0.4) + (CCTV 밀도 × -0.3) + (보행로 폭 × -0.2) + (사고 이력 × 0.1)

이 수식을 적용하면,
각 통학로 구간마다 0~100점 사이의 안전지수가 산출되며,
학생이 많이 이용하는 경로를 중심으로 우선 개선 대상을 도출할 수 있다.

이 데이터 기반 설계는 감각적 판단보다 훨씬 객관적이며,
예산 투입의 효율성을 극대화한다.

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4. 시민 참여형 데이터 서비스로 확장하기

데이터 분석이 완료되면 결과를 시민과 공유하는 것이 중요하다.

“안전 통학로 지도”를 단순히 행정 문서로 남기는 것이 아니라,
모바일 지도로 시각화해 누구나 접근 가능한 형태로 제공해야 한다.

예를 들어,

• 학부모는 앱을 통해 자녀의 학교를 선택하면
  실시간 사고이력, 조명시설, CCTV 위치가 표시된 지도를 볼 수 있다.
• 학생은 “안전한 길로 안내” 기능을 통해 AI가 추천하는 최적 통학로를 이용할 수 있다.
• 행정기관은 시민이 직접 “위험 신고”를 등록하면
  데이터베이스에 반영하여 통합 개선 계획을 세울 수 있다.

이러한 서비스는 단순한 데이터 활용을 넘어,
시민 참여형 스마트시티 안전 생태계로 확장될 수 있다.

수원시는 이미 교통안전 캠페인과 공공데이터 활용 경진대회를 운영하고 있어,
이런 시스템을 시범 도입하기에 매우 적합한 도시다.

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결론

수원시 어린이보호구역 교통사고 데이터는 단순한 사고 통계가 아니다.
그 속에는 아이들의 하루 이동 경로, 도시 교통의 취약점,
그리고 사회가 안전을 얼마나 실천하고 있는지가 모두 담겨 있다.

데이터를 통해 통학로를 설계하면 감각이 아닌 증거 기반의 안전정책이 가능해진다.

AI와 GIS 기술을 결합한 통학로 안전 시스템은
궁극적으로 “어린이가 스스로 안전하게 걸을 수 있는 도시”를 만드는 첫걸음이다.
공공데이터는 그 길을 밝히는 가장 확실한 등불이다.