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퇴근 시간, 교통약자의 시선으로 지하철을 타보다

SLW LAB 2025. 2. 21. 17:16

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


🚇 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?


🚦 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.


🚀 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

 


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.


💡 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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