빅데이터로 전동킥보드 안전관리 강화한다

입력 2024-02-10 06:00
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PM 위험 운행 많이 발생하는 구간 분석해 대책 마련

▲개인형 이동장치. 사진은 기사 내용과 무관함. (사진제공=더스윙)
▲개인형 이동장치. 사진은 기사 내용과 무관함. (사진제공=더스윙)
빅데이터를 활용, 전동킥보드 등 개인형 이동장치(Pesronal Mobility, PM) 위험 운행이 많이 발생하는 구간을 분석해서 안전관리를 강화하는 방안이 추진된다.

한국교통안전공단은 PM의 안전한 주행환경 조성을 위해 PM 공유서비스 기업 빔모빌리티와 협업해 위치정보 기반 맞춤형 안전확보 시범사업을 시작한다고 10일 밝혔다.

이 시범사업은 데이터 기반 PM 교통안전관리 전략을 마련하기 위한 공공기관과 민간의 첫 협업사례로 서울특별시 5개 구(강남구, 송파구, 마포구, 광진구, 성동구)와 청주시, 김천시가 시범사업 대상 지역이다.

공단과 빔모빌리티는 PM 주행궤적 빅데이터를 기반으로 각 지역에서 PM 위험운행이 많이 발생하는 구간을 도출하고 지역별·구간 특성별 맞춤형 PM 안전관리 전략을 마련한다.

이를 위해 공단은 2021년부터 충북대학교(송태진 교수)와 공동연구를 통해 공유 PM 데이터 기반으로 △고속주행 후 급정지 △급가속 후 급감속 △급가속 후 급정지 등 위험주행행동 분석과 PM위험주행 다발구간 도출 알고리즘을 개발했다.

이후 2023년 10월부터 실제 PM 데이터를 활용해 PM 위험주행 다발구간과 사고 발생지역을 분석했다. 그 결과 서울시 5개 구와 청주시, 김천시 지역 전체 도로 구간 중 안전한 구간(Cold-Spot)이 68.1%(1만771곳), 위험주행구간(Hot spot)이 2.7%(423곳)인 것으로 나타났다.

이중 PM 위험주행 구간은 보행자와 차량의 상충이 많이 발생하는 학교(초·중·고), 대단지 아파트, 대학가, 상업지역이었으며 해당 구간의 위험주행 유형은 급가속 후 급감속(92.1%), 고속주행 후 급정지(7.3%), 급가속 후 급정지(0.5%) 순으로 나타났다.

김천시는 혁신도시 내 자전거도로 등 도로 인프라 환경이 우수해 위험주행 행동이 3주간 거의 발생하지 않은 것으로 분석됐다.

공단은 빔모빌리티와 함께 PM 위험주행구간에 대한 지역별·구간 특성별로 맞춤형 안전관리 전략을 추진한다. 예를 들어 자전거도로 설치, 노면 상태 불량 개선 등 인프라 개선, 차량 불법 주정차 단속, 이용자 가변속도 등이다.

이를 통해 다양한 PM 업체와 협업을 통해 안전한 PM 주행 환경을 조성한다는 방침이다.

공단은 전방위적인 규제가 아닌 맞춤형 핀셋 정책으로 효과적인 PM 안전관리와 이용 활성화, 두 마리의 토끼를 잡을 수 있을 것으로 기대했다.

권용복 공단 이사장은 “PM이 국민의 편의성과 안전성을 높이는 초소형 모빌리티로써 잘 정착되기 위해서는 데이터 기반의 이용자 친화적 정책을 마련하고 이용자의 교통안전 문화 의식 향상이 중요하다”며 “안전한 PM 이용 문화가 정착될 수 있도록 많은 관심과 실천을 부탁드린다”고 말했다.

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