서울시는 탄소중립 실현과 생활 교통전환을 위해 보행의 가치를 제고하고 있으나, 보행 중 교통사고 비율은 여전히 OECD 평균의 두 배에 달한다. 이에 따라 고령자·어린이 등 보행약자의 안전 강화를 위해 GeoAI 기반 데이터 분석과 생성형 AI 리포팅을 활용한 과학적 보행안전정책 추진 가능성을 검토하였다. 본 연구는 보행약자의 이동에 직접적인 영향을 미치는 보도 폭, 단차, 노면 재질, 경사 상태 등의 안전 요소를 최소한의 노력으로 신속히 파악하고, 이를 일회성 진단에 그치지 않고 지속적이고 순환적인 피드백 체계로 발전시킬 수 있는 기술적 방안을 탐색하는 것을 목표로 하였다.
보행약자 대상, 데이터 기반한 보행안전 정책 추진을 고려할 때
보행자 교통사고는 주로 고령자와 어린이 등 보행약자에게 집중되고 있으며, 저출생·고령화 심화에 따라 새로운 대응책이 요구되고 있다. 최근 라이다(LiDAR)와 디지털트윈 등 첨단기술의 발전으로 보행환경을 3D로 분석·시뮬레이션하는 방법이 보편화되었다. 이에 따라 변화하는 사회와 기술 환경에 맞춰 보행환경 위험 요인을 효과적으로 관리할 수 있도록 과학적 정책 시도가 필요한 시점이다.
과학적 보행정책 기반 마련 통해 보행공간 분석·진단체계 제시
보도 폭, 단차, 노면 재질, 경사 등 보행 약자 이동에 영향을 미치는 안전 요소를 최소한의 노력으로 지속적으로 진단·관리할 수 있는 기술을 탐색하였다.
1) 데이터 수집 단계에서는 일상생활에서 널리 사용되는 스마트폰 센서를 활용하여 보행환경 데이터를 취득하고, 그 가능성을 실험하였다.
2) GeoAI(공간지능) 기반 분석 단계에서는 스마트폰 센서로부터 수집한 데이터를 처리하여 보도의 경사, 노면 재질 및 파손 정도, 보행 지장물 등을 자동 검출하고, 유효 보도 폭을 산출하였다.
3) 생성형 AI 기반 자동 보고 단계에서는 보행 안전 관련 지침을 학습한 생성형 AI를 통해 분석 결과를 보고서 형태로 출력하고, 동시에 개선 사항을 자동으로 제안하였다.
민간·시민참여를 결합한 보행환경의 정량적 진단으로 포용적 서울시 보행정책 수립 제안
서울시 전역의 보도 유무, 유효 보도 폭, 경사, 노면 재질 등 보행환경 현황조사가 아직 미완성인 상황에서, 본 연구는 데이터 기반 보행안전 정책 추진을 위한 기초자료를 제공할 수 있을 것으로 판단된다. 특히 「제3차 보행안전 및 편의증진 기본계획」의 주요 과제인 보행환경 자동 평가 시스템 구축과 직접적으로 연계되어 해당 사업의 추진에 기여할 수 있을 것으로 기대된다. 무엇보다 본 연구에서 제안한 체계는 기획 단계부터 지속적인 데이터 수집 가능성을 고려해 설계되었으며, 일상적으로 활용되는 스마트폰을 기반으로 별도의 장비 없이도 보행로 정보를 수집할 수 있는 크라우드소싱 방식을 도입함으로써 과학적 보행안전 정책 추진의 실현 가능성을 확인하였다.