지방자치단체 공공데이터를 이용한 주차장 위치 및 이용률 데이터로 스마트 주차 서비스 설계하기

데이터 기반 도시 이동 문제 해결의 첫걸음

 

도심에서 자동차를 운전하는 사람이라면 누구나 공감하는 문제가 있다. 목적지에는 도착했지만, 막상 차량을 주차할 공간을 찾는 데 걸리는 시간이 더 오래 걸리는 상황. 교통 혼잡보다 더 큰 스트레스를 유발하는 주차 문제는 단순히 개인 불편을 넘어 도시 전체의 효율성과 연결된다. 불법 주정차, 도로 정체, 이중 주차 등은 대부분 ‘주차 정보 부족’에서 비롯된다.

그렇다면 이 문제를 어떻게 해결할 수 있을까? 정답은 ‘공공데이터’다. 지자체가 제공하는 공영 및 민간 개방형 주차장 위치 정보, 실시간 이용률, 요금 정보, 운영 시간 등의 데이터를 활용하면, 이용자는 스마트폰 하나로 주차 가능 위치를 예측할 수 있고, 행정기관은 이를 기반으로 주차 수요 예측 모델을 설계하거나 정책적 판단을 할 수 있다.

 공공데이터포털과 지자체가 제공하는 주차장 데이터의 구조와 특징을 살펴보고, 이를 활용해 스마트 주차 시스템이 어떻게 설계될 수 있는지, 그리고 이러한 데이터 기반 서비스가 실제로 도시 문제를 어떻게 완화할 수 있는지 구체적으로 탐색해본다. 목적은 단순한 위치 안내가 아니라, 도시의 움직임을 정밀하게 조율하는 구조를 설계하는 데 있다.

 

 

지자체 주차장 데이터의 구조와 제공 범위

현재 대한민국 지자체는 공영주차장과 일부 민간 개방형 주차장의 정보를 공공데이터포털(data.go.kr)을 통해 개방하고 있다. 또한 서울시, 대구시, 부산시 등 광역 지자체는 자체 플랫폼을 통해 실시간 이용 가능 공간 정보를 API 형태로 제공 중이다.

공개되는 주요 항목은 다음과 같다:

• 주차장 명칭 및 유형 (공영 / 민간 개방형 / 민간 공유형)
• 주소 및 GPS 좌표
• 수용 가능 차량 대수 및 장애인 전용 여부
• 시간대별 운영 시간 (요일별 분리 제공)
• 기본 요금 / 추가 요금 / 최대 요금
• 실시간 주차 가능 면수 (제공 지자체 한정)
• 운영 기관명 및 연락처
• 이용률 통계 (일별/주간/월간 단위)

이러한 데이터는 단순 조회 목적뿐 아니라, 이용량 예측, 차량 분산 모델링, 정책 시뮬레이션 구축의 기초자료로도 활용된다. 예를 들어 서울시 '서울주차정보시스템'은 2023년부터 모든 구청 산하 공영주차장의 실시간 이용률을 공개하고 있으며, 이 데이터를 통해 특정 시간대에 혼잡도가 높은 주차장을 우선 개편하는 정책이 시행되기도 했다.

공공데이터로 제공되는 포맷은 대부분 CSV, JSON, XML 등 다양한 형태로 지원되며, API 활용 시 개발자가 실시간 연동하여 앱, 웹사이트, 내비게이션 등에 적용 가능하다. 특히 IoT 주차 센서와 연동된 지자체는 차량 입·출차 시점을 실시간으로 기록하여 빈자리 여부를 실시간 업데이트하고 있어, 고도화된 서비스 구축이 가능하다.

이처럼 주차 데이터는 ‘단순한 주차장의 목록’이 아니라, 시간·공간·수요·요금·혼잡도 등 복합적인 도시 이동 인프라를 설명하는 자료다. 문제는 이를 얼마나 정교하게 해석하고, 실시간 정보로 활용할 수 있는 시스템을 설계할 수 있느냐다.

 

 

주차장 이용률 데이터를 활용한 수요 예측 방식

주차 문제 해결을 위한 핵심은 단순한 정보 제공을 넘어서 수요 예측 기반의 운영과 분산 제어에 있다. 이를 위해 지자체에서 공개한 이용률 데이터는 중요한 단서를 제공한다. 예를 들어 특정 지역의 주차장이 ‘평일 오전 10~12시 가장 혼잡하다’는 정보는, 사용자에게는 회피 시간으로, 행정기관에게는 수요 분산 대책 수립의 근거로 작용한다.

이용률 데이터는 보통 다음과 같은 방식으로 수집된다:

• 차량 입차/출차 기록 기반 센서 데이터
• 번호판 인식 기반 주차 시간 추적
• 요금 결제 시스템과 연동된 이용 기록
• IoT 기반 센서의 주차면 상태 감지 (주차 여부, 회전율 등)

서울 강서구청의 예를 들면, ‘○○ 공영주차장’의 지난 6개월 평균 이용률은 주중 84%, 주말 96%로 집계되었다. 이용자는 이 데이터를 기반으로 ‘이 시간에는 자리가 없을 확률이 높다’는 판단을 내릴 수 있고, 앱 서비스는 실시간 정보와 과거 데이터를 조합하여 빈자리 예측 기능을 제공할 수 있다.

또한 이러한 이용률은 주차정책 조정에도 활용된다. 예를 들어 특정 지역에 평균 3시간 이상 장기 주차가 빈번한 주차장이 있다면, 요금 체계를 변경하거나 시간 제한을 설정하여 회전율을 높이는 방식으로 운영 정책을 개선할 수 있다.

수요 예측은 AI 기술과 결합될 때 더욱 정밀해진다. 이용률 데이터를 기반으로 계절별, 요일별, 시간대별 예측 모델을 구축하면, 실시간 혼잡도 예측 지도, 이용자 맞춤형 주차 추천 시스템, 정책 효과 사전 시뮬레이션까지 구현이 가능하다.

 

 

스마트 주차 서비스 설계의 실제 적용 사례와 구조 

실제 지자체 중 일부는 주차장 데이터와 ICT 기술을 결합해 스마트 주차 서비스를 구축 중이다. 대표적으로 세종시, 대전시, 창원시 등은 ‘스마트시티 시범도시’로 지정되어 IoT 센서 기반 실시간 주차 플랫폼을 운영하고 있으며, 주차 위치 탐색 → 빈자리 확인 → 요금 확인 → 자동 결제까지 일원화된 시스템을 제공하고 있다.

예를 들어 세종시는 ‘세종행복도시 스마트 주차 서비스’를 통해 주요 공공시설 주변의 주차장을 지도 기반으로 시각화하고, 실시간 주차 가능 공간을 색상으로 구분 표시한다. 이용자는 모바일 앱으로 가장 가까운 빈자리 정보를 확인하고, 길찾기 연동을 통해 바로 이동 가능하다. 주차 후에는 QR 체크인 기능으로 출차 시 자동 결제가 이뤄지며, 이용 내역은 통합 기록으로 남는다.

이 시스템의 핵심은 데이터 수집 → 실시간 분석 → 사용자 인터페이스 설계에 있다. 센서가 실시간 데이터를 서버로 송신하고, 클라우드 서버에서 이를 분석한 후, 사용자 화면에 직관적으로 보여주는 UX 설계가 반드시 필요하다.

또한 서울시는 '모바일 서울' 앱을 통해 지하철역 인근 공영주차장 정보를 제공하고 있으며, 혼잡 시간대 우회 정보, 요금 시뮬레이션, 장애인 차량 우선 공간 확인 기능까지 포함하고 있다. 이러한 서비스는 단순한 주차 정보 제공을 넘어 교통약자를 위한 배려 설계, 실시간 수요에 따른 가격 조정(가변 요금제) 등의 고도화를 가능하게 한다.

스마트 주차 서비스는 주차장의 운영 효율성을 높일 뿐 아니라, 도시 내 차량 흐름을 유연하게 조정하고, 환경적 측면에서도 유류 소모를 줄이는 효과를 가져온다.

 

 

데이터 기반 주차정책의 미래와 지역 맞춤 설계 방향

앞으로의 주차 정책은 단순한 공간 확보가 아니라, 데이터 기반 수요 조절과 공간 활용의 최적화로 발전해야 한다. 특히 각 지역의 교통 구조, 인구 밀도, 생활 반경, 대중교통 접근성에 따라 주차 수요는 상이하므로, 정책은 지역 맞춤형이어야 한다.

첫째, 이용률 데이터를 기반으로 주차장 신설 우선순위 결정이 가능하다. 과거에는 민원 빈도나 정치적 요구가 주차장 신설의 기준이었다면, 앞으로는 데이터 기반으로 가장 수요가 높은 시간대·지역에 합리적으로 공간을 배치해야 한다.

둘째, 주차요금 가변제가 필요하다. 실제로 미국, 독일 등 일부 도시에서는 혼잡 시간대 요금을 높이고 비혼잡 시간대 요금을 낮추는 방식으로 수요를 시간대별로 분산시키고 있다. 이는 국내에서도 실현 가능하며, 주차장 이용률 데이터를 분석하면 쉽게 실행할 수 있는 정책이다.

셋째, 공유 주차 모델의 확장이다. 예를 들어, 밤에는 비어 있는 상업시설 주차장을 인근 주민이 사용할 수 있도록 민관 협력 시스템을 구축하고, 그 운영 효과를 데이터로 분석하여 제도화할 수 있다.

마지막으로, 교통약자와 지역주민의 접근성 중심 설계가 필요하다. 특정 지역의 고령층, 장애인 거주 비율이 높다면, 단순히 빈자리 수가 아닌 ‘접근성 점수’ 기반 주차 설계가 이루어져야 하며, 이 역시 위치 정보 + 이용률 데이터를 종합 분석하면 구현 가능하다.

스마트 주차는 단순한 기술 구현의 문제가 아니라, 도시의 효율성과 공공성과 지속 가능성을 동시에 다루는 복합적 정책 과제다. 그 출발은 바로 데이터를 신뢰하고, 해석하고, 구조화하는 능력에서 비롯된다.