출퇴근길 교통 정체는 대한민국 사람에게는 일상 같은 일입니다. 도로에 가득한 차들을 마주할 때마다 조금만 빨리 출발했다면, 아니 조금만 늦게 출발했다면 어땠을까 후회를 하곤 하죠. 이번 T맵 이동 데이터로 알아볼 주제는 지난 ‘서울편’[보러가기]에 이어, ‘전국 주요 도시’의 출퇴근길 정체 구간입니다. 이 시간! 이 구간! 피하면 운전이 좀 수월 해지지 않을까요? T맵이 들려주는 진짜 길 위의 이야기! <T map Trend Map 2020>[다운로드] 네 번째 주제, ‘언제? 어디로? 출발 눈치게임 – 전국 주요 도시편’ 시작합니다.
전국 주요 도시, 상습 정체 구간은?
전국 주요 도시의 상습 정체 구간은 어디일까요? 5대 광역시를 중심으로 출퇴근길 정체 TOP 5를 뽑아봤습니다.
#연산 교차로로 집결한 부산
부산은 연산 교차로를 중심으로 정체 구간이 형성되어 있었습니다. 1위 고분로, 2위 월드컵대로는 모두 연산역을 지나는 구간으로, 가장 막히는 시간에는 평균 속도가 시속 3km대로 떨어지는 것으로 나타났습니다. 부산의 강서구와 사하구를 잇는 을숙도대로와 낙동남로도 통행량이 많은 곳이었는데요. 산업단지가 있는 사하구로 출퇴근하는 인구가 많아 출퇴근 시간에 특히 정체가 심했습니다.
#아파트 단지가 정체의 핵심, 대구
대부분의 도시에서 정체 현상은 주로 번화가나 산업단지를 중심으로 발생했는데 대구는 사정이 달랐습니다. 대규모 아파트 단지 부근에서 정체가 발생했는데요. 특히 진천로의 경우 단지와 단지를 잇는 교차로에서 자동차들이 속도를 내지 못하고 있었고 퇴근 시간에 가장 정체가 심했습니다.
#메인 도로가 가장 붐비는 인천
인천의 미추홀대로는 아파트 단지와 번화가를 관통하며 주안 산업 단지와도 연결된 길입니다. 예술로는 터미널과 시청, 문학구장까지 두루 거치는 인천의 핵심 도로입니다. 인천에서 메인 도로라고 할 수 있는 이 두 대로를 중심으로 정체 구간이 발생하고 있었습니다. 예술로는 오후 6시에는 평균 속도가 시속 4.1km까지 떨어지며 정체가 극심했고, 미추홀대로 역시 출퇴근 시간이면 평균 속도가 시속 10km 미만으로 떨어졌습니다.
#사람이 모이는 곳에 차도 모이는 광주
광주는 오후 5시와 6시 사이에 도시 곳곳에서 정체 구간이 발생했습니다. 광주에서 가장 속도가 느린 도로로 꼽힌 독립로는 광주역을 지나는 도로입니다. 아파트 단지를 통과하는 회서로와 서문대로, 대학가와 인접한 서남로도 평균 속도가 시속 11km 대를 기록하는 정체 구간이었습니다. 역 주변, 아파트, 대학가 등은 공간의 특성상 사람들이 많이 모이는 곳이라 정체가 발생한 것으로 보입니다. 제봉로 역시 백화점과 은행, 병원이 몰려 있는 곳으로 비슷한 맥락에서 정체의 원인을 찾을 수 있겠습니다.
#중심지와 외곽 지역을 피해라, 대전
대전은 도시 중심에 정체 구간이 집중되어 있었습니다. 도산로와 계백로는 대전의 유등천을 사이에 둔 길로 출퇴근 시간에 정체 구간이 형성되었습니다. 두 도로는 중앙로와 함께 대전의 중심부에 해당하는 도로들입니다. 한편으로는 외곽 지역에서 정체 구간이 발생했는데요. 세종시와 인접한 송림로와 유성대로가 오전 7시에 막히는 것으로 보아 두 도시를 출근하여 오가는 인구가 적지 않음을 짐작할 수 있었습니다.
#정체 구간은 태화강을 타고, 울산
울산에서 가장 정체가 심한 태화로는 울산을 중구와 남구로 나누는 태화강과 나란히 달리는 도로입니다. 태화로는 아파트 단지와 학교, 공원 등을 지나 계변로로 이어지는데 이곳 역시 울산에서 손꼽히는 정체 구간입니다. 출퇴근 시간이면 계변로는 MBC 사거리를 중심으로 정체가 시작되는데요. 퇴근 시간보다 출근 시간이 정체가 더 심했습니다.
T맵 이동 데이터로 전국 주요 도로의 혼잡도를 살펴봤습니다. 운전자들이 길 위에서 발이 오래도록 묶이는 일이 없도록 T맵은 스마트한 길 안내자로서 좀 더 빠르고, 쉽고, 정확한 서비스를 제공할 수 있도록 노력하겠습니다. 다음 <T map Trend Map 2020> 주제는 맛집입니다. 다른 지역으로 여행 갈 때, 관광객이 많이 가는 곳이 아닌 현지 사람이 가는 진짜 맛집을 찾고 싶은 적 있으시죠? 그렇다면 5탄 ‘현지인 밥상’ 편을 기대해주세요. 5년간 1,800만 명의 T맵 사용자가 생성한 18억 개의 데이터를 분석해 전국 현지인 맛집 리스트를 만들어봤습니다.
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