동대문역에서 왕십리역까지, 당신의 선택은?

 

👀 동대문역(4호선) ➡ 왕십리역(2호선) : 8분 소요
👀 동대문역(4호선) ➡ 왕십리역(5호선) : 16분 소요

 

누구나 8분 걸리는 1번 경로를 선택하겠죠.
그런데 교통약자의 입장에서는 이야기가 완전히 달라집니다.

 

🚶‍♂️ 휠체어 이용자가 1번 경로를 선택하면?
🚶‍♀️ 베이비카를 끄는 보호자가 1번 경로를 선택하면?
🚶‍♂️ 거동이 불편한 어르신이 이 길을 이용해야 한다면?

👉 실제 소요 시간: 약 40~50분

 

이유는 간단합니다. 환승을 돕는 엘리베이터가 없기 때문입니다.
단순히 몇 분 더 걸리는 문제가 아니라, 길이 끊긴 것과 같은 경험을 하게 됩니다.

 

SLW LAB은 이런 현실을 데이터로 기록하고, 정책에 반영하기 위해 움직였습니다.
공공데이터만으로는 충분하지 않습니다. 현장의 목소리가 데이터가 되고, 정책이 되어야 합니다.

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데이터가 정책이 되려면, 현장의 목소리를 담아야 합니다.

교통약자의 이동 환경을 개선하기 위해 수많은 정책과 데이터가 활용되고 있습니다.
하지만 정작 시민들이 느끼는 불편함은 여전히 해결되지 않고 있습니다.

이 간극을 좁히려면 어떻게 해야 할까요?

 

💡 공공데이터만으로는 충분하지 않습니다.
💡 교통약자의 실제 경험이 반영되어야 합니다.
💡 단순한 데이터 분석이 아니라, 이를 정책과 연결하는 과정이 필요합니다.

 

이 문제의식을 바탕으로, SLW LAB은 교통약자의 실제 경험을 데이터화하고 정책으로 연결하는 과정을 진행해왔습니다.
그리고, 이제는 실행 가능한 해결책을 만들어야 할 때입니다.

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4차 퍼실리테이션, 이제는 실행 가능한 해결책을 만들 차례!

SLW LAB은 리빙랩 프로젝트를 통해 데이터가 정책이 되는 과정을 구축해왔습니다.
이번 4차 퍼실리테이션은 그동안의 논의와 데이터를 정리하고, 실행 가능한 정책 방향을 확립하는 자리였습니다.

 

지금까지 우리는 이렇게 단계별로 접근해 왔어요!

 

✅ 1차 퍼실리테이션 : 데이터 기반 행정을 위한 시민 교육

✅ 2차 퍼실리테이션 : 교통약자의 이동 편의를 위한 데이터 기반 변화 설계

✅ 3차 퍼실리테이션 : 데이터와 현실의 간극, 교통약자의 이동을 직접 실증

 

그리고 4차 퍼실리테이션에서는?
그동안 논의된 내용을 바탕으로, 실질적인 정책 방향을 정리하는 과정을 진행했습니다.

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사람들의 이야기가 정책이 되기까지

이번 퍼실리테이션에서는 전문 퍼실리테이터 신정아 님과 함께하며,
체계적이고 실행 가능한 정책 제안서(RFP) 초안을 구체화하는 과정을 거쳤습니다.

 

👥 퍼실리테이션 현장의 실제 대화

👩🏻 "시각장애인들이 지하철을 쉽게 이용하려면 어떤 변화가 필요할까요?"
👨🏻 "실증을 다니면서 느낀 건, 실내 비콘과 음성 유도기가 더 촘촘하게 배치되어야 한다는 거였어요."
👦🏻 "구형 엘리베이터 문제는 어떻게 해결할 수 있을까요?"
👧🏻 "좁은 엘리베이터는 대기 시간이 너무 길어져요. 교통약자 우선 이용 캠페인을 함께 진행하면 어떨까요?"

 

💡  비콘이란?
근거리 무선 통신 기술을 이용해 정보를 자동으로 주고받거나 위치를 파악하는 장치로,
시각장애인과 같은 교통약자들이 위치를 쉽게 인식할 수 있도록 도와줍니다.

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단순한 문제 제기가 아닌, 실행 가능한 정책 대안을 도출하는 것이 목표였습니다.

 

1️⃣ 교통약자의 정의 재정립 & 데이터 페르소나 활용

✔ 장애인뿐만 아니라, 임산부, 유아, 고령층, 지방 거주자, 큰 짐 운반자도 포함
✔ 데이터 페르소나를 활용해 다양한 교통약자의 특성을 반영

 

2️⃣ 교통약자가 겪는 어려움 & 해결 방안 논의

✔ 시각 장애인 이동 문제 → 실내 비콘 & 음성 유도기 추가 필요
✔ 구형 엘리베이터 문제 → 공간 협소 해결을 위한 정책적 지원 필요
✔ 청년층의 엘리베이터 과사용 → 교통약자 우선 이용 캠페인 도입

 

3️⃣ 기존 데이터의 한계를 보완하는 신규 데이터 필요

✔ 공공데이터만으로 해결할 수 없는 부분을 신규 데이터로 보완
✔ 실제 정책 적용이 가능한 방식으로 해결책을 구체화

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데이터와 정책이 만나 변화를 만들다

4차 퍼실리테이션은 실행 가능한 방향성을 정리하는 과정이었습니다.
데이터와 현장의 목소리를 결합해, 정책적 변화를 위한 구체적인 토대를 마련했습니다.

 

✅ 신규 데이터 거버넌스의 기반을 마련하다
공공데이터가 반영하지 못했던 현장의 목소리를 데이터화하고, 이를 체계적으로 관리할 수 있는 기반을 마련했습니다.

 

✅ 행정안전부 장관상 수상, 우수 리빙랩 모델로 인정받다
2024년 [모두의 오픈데이터 포럼]에서 데이터 기반 사회 문제 해결 우수모델로 인정받아 행정안전부 장관상을 수상했습니다.

 

✅ 국가중점데이터 사업에 연구기관으로 발탁되다
퍼실리테이션 결과를 서울교통공사와 구청에 전달한 후,
SLW LAB은 서울교통공사의 국가중점데이터 사업 연구기관으로 선정되었습니다.

 

 

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이 프로젝트는 끝이 아닙니다.

 

SLW LAB은 교통약자 이동권 개선을 넘어,
다양한 사회적 문제에 적용 가능한 데이터 기반 솔루션을 계속 만들어갈 것입니다.

 

💡 이제, 데이터가 더 따뜻한 변화를 만들어갈 차례입니다.
SLW LAB은 숫자가 아닌, 사람들의 이야기를 데이터로 담아갑니다.

그 변화의 여정, 함께 만들어갈 수 있도록 계속 고민하고 실천하겠습니다. 🚀

 

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