퇴근 시간, 교통약자의 시선으로 지하철을 타보다

🚶‍♀️ “엘리베이터가 있다고 하지만, 막상 타려고 하면 공간이 너무 좁아요.”
🦯 “점자 블록을 따라가도 엘리베이터까지 연결되지 않아요.”
👨‍🦽 “퇴근 시간에 환승까지 하려면, 정말 보통 일이 아닙니다.”

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🚇 데이터 속 이동 환경, 교통약자의 현실과 얼마나 같을까요?

이번 3차 퍼실리테이션에서는 데이터 속 이동 정보와 실제 환경이 얼마나 차이가 나는지 직접 경험해 보기로 했습니다.
단순한 데이터 분석이 아니라, 교통약자의 시선에서 직접 이동하며 실증하는 과정이 필요했기 때문입니다.

 

✅ 이동 경로: 왕십리역(2호선) → 동대문역사문화공원(환승, 4호선) → 동대문역
✅ 이동 시간: 18시~19시 (유동 인구가 가장 많은 퇴근 시간대)
✅ 실증 목표: 데이터 속 이동 정보와 실제 이용 환경의 차이를 경험하고, 데이터가 놓친 현실의 문제를 찾기

 

👀 엘리베이터를 찾는 건 얼마나 쉬울까?
👀 유동 인구가 많을 때, 이동은 얼마나 어려울까?
👀 환승 구간은 교통약자에게 어떤 불편을 줄까?

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🚦 데이터로는 보이지 않는 현실, 직접 경험해보다

📍 엘리베이터는 있지만, 보장구를 위한 크기가 아니다?

👉 결국 후진으로 나와야 하는 상황 발생
👉 사람이 많거나 뒷공간이 충분하지 않으면 더 큰 불편 초래
👉 단순히 "엘리베이터 있음"이라는 데이터로는 실제 이용 가능 여부를 반영할 수 없음

 

엘리베이터가 있다고 해서, 모든 이동약자가 편리하게 이용할 수 있는 것은 아니었습니다.

전동휠체어나 전동스쿠터가 회전하기엔 공간이 너무 좁았고, 내부에서 방향을 바꾸는 것도 쉽지 않았습니다.

 

📍 시각장애인을 위한 음성 안내, 오히려 혼란을 준다?

🔊 안내 시스템이 있지만, 소음이 많은 지하철역에서는 거의 들리지 않음
🔊 점자 블록이 엘리베이터와 연결되지 않아, 동선을 따라 이동하는 것이 어려움

 

결과적으로, 시각장애인이 방향을 찾기가 더 어려워졌습니다.
데이터상으로는 ‘음성 안내 있음’이지만, 실제 이용 환경에서 제대로 작동하는가? 라는 질문이 남았습니다.

 

📍 유동 인구 속, 어르신과 발달장애인을 위한 동선 부족

👥 퇴근 시간대, 천천히 이동할 공간 부족
👥 발달장애인이나 거동이 불편한 어르신이 사람들 사이에서 위축될 수밖에 없는 환경

 

데이터 속 이동 동선과 실제 환경의 차이는 우리가 예상한 것보다 훨씬 컸습니다.
SLW LAB은 이동권 개선을 위해, 단순한 데이터 분석이 아니라 실증 과정이 반드시 필요하다고 판단했습니다.

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🚀 데이터와 현실의 간극, 어떻게 좁힐 수 있을까?

이번 실증을 통해, 단순히 "문제가 있다"가 아니라,
"이 문제를 이렇게 해결할 수 있다"라는 방향을 고민했습니다.

 

✔ 공공데이터의 정확성 높이기
✅ 엘리베이터 크기 및 실제 회전 반경 데이터 추가 필요
✅ 단순한 '설치 여부'가 아닌, '이용 가능성'을 고려한 데이터 정리

 

✔ 음성 안내 시스템의 사용자 경험(UX) 개선
✅ 안내 음성이 겹치지 않도록 동선 기반 UX 설계 필요
✅ 소음이 많은 환경에서도 잘 들릴 수 있도록 음성 기술 도입 고려

 

✔ 이용자 맞춤형 동선 안내
✅ 천천히 이동하는 어르신, 발달장애인을 위한 동선 정보 제공 필요
✅ 기존 경로보다 더욱 효율적이고 안전한 길을 안내할 수 있는 시스템 개발

 

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SLW LAB의 리빙랩, 아이디어에서 실증까지

많은 리빙랩 퍼실리테이션이 아이디어를 공유하는 것에서 멈추지만,
SLW LAB의 방식은 실제 환경에서 해결책을 실증하는 것까지 포함합니다.

 

✅ 공공데이터 기반 문제 발굴
✅ 현장에서 직접 실험하며 데이터와 현실의 차이 확인
✅ 실제 적용 가능한 해결책까지 실증

 

SLW LAB이 고민하는 것은 ‘공공데이터’ 그 자체가 아닙니다.
데이터를 시민의 ‘실제 경험’과 연결하는 방법을 고민하고, 현실을 바꿀 수 있는 해결책을 찾는 것.
이것이 바로 SLW LAB이 리빙랩 방식을 통해 교통약자의 이동 환경을 연구한 이유입니다.

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💡 데이터가 바꿀 수 있는 변화와 우리의 역할

 "공공데이터는 단순한 숫자가 아니라, 사람들의 삶을 바꾸는 도구입니다."

 

우리는 데이터를 활용해 더 나은 이동 환경을 만들 수 있습니다.
그리고 그것이 단순한 연구에서 끝나지 않고, 실질적인 변화로 이어지도록 하는 것이 SLW LAB의 목표입니다.

 

이제 질문을 달리해야 합니다.
❌ "진짜 변화를 만들 수 있을까?"
✅ "이제 무엇을 바꿀 것인가?"

 

우리가 발견한 작은 불편들이, 더 나은 환경으로 바뀔 수 있도록.
데이터가 시민들의 삶을 따뜻하게 변화시킬 수 있도록.
SLW LAB과 함께, 그 변화를 만들어가 주세요.

 

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