어린이 통학안전 취약지 진단과 AI 기반 행정개입 모델
위험한 통학로를 찾고, 어디부터 바꿀 것인가?

① 어떤 상황에서 AI를 활용했나요?

어린이 통학안전 문제는 사고가 발생한 이후에 대응하는 방식보다 사고가 발생하기 전에 위험지역을 찾아 개선하는 예방적 접근이 중요하다.

하지만 통학로의 위험성은 단순히 교통사고 건수만으로 판단하기 어렵다. 횡단보도와 신호등의 유무, 차량 통행량, 불법주정차, 골목길 구조, 도로 폭, 보행로 확보 여부, 어린이 보호구역 위치, 학교와의 거리 등 다양한 요소가 동시에 영향을 미친다.

이에 여러 데이터를 종합하여 어린이 통학안전 취약지를 AI로 진단하고, 위험 수준에 따라 어떤 행정개입을 우선 실시해야 하는지 제안하는 모델을 설계하였다.

핵심 질문은 두 가지였다.

“어디가 가장 위험한가?”

그리고 더 중요한 두 번째 질문은

“그렇다면 행정기관은 어디에 무엇을 먼저 해야 하는가?”

였다.

② 어떤 AI를 어떻게 활용했나요?

먼저 학교 주변 통학로를 구간별로 나누어 데이터를 수집하였다.

분석 변수에는 다음과 같은 요소를 포함할 수 있다.

- 차량 통행량
- 사고 발생 이력
- 횡단보도 유무
- 신호등 유무
- 불법주정차 빈도
- 보도 폭
- 골목길 시야 확보 여부
- 제한속도
- 어린이보호구역 여부
- 학생 통행량
- CCTV 설치 여부

AI는 이러한 데이터를 바탕으로 각 통학 구간의 위험도를 비교하고 취약지역을 분류하는 데 활용하였다.

예를 들어 다음과 같이 질문할 수 있다.

“다음 통학로 데이터를 바탕으로 위험도를 높음, 보통, 낮음으로 분류하고, 각 구간의 위험요인을 근거와 함께 설명해줘.”

다음 단계에서는 AI에게 단순한 해결책이 아니라 **행정개입 우선순위**를 판단하도록 하였다.

예를 들어:

“예산이 제한되어 있을 경우 어떤 통학로부터 개선하는 것이 가장 효과적인가? 위험도, 학생 이용량, 개선비용, 실행 가능성을 함께 고려해 우선순위를 제시해줘.”

이를 통해 AI는 신호등 설치, 과속방지시설, 불법주정차 단속 강화, CCTV 설치, 보도 확장, 어린이보호구역 재설계 등 다양한 행정개입 방안을 비교하도록 하였다.

③ 활용 결과 어떤 변화가 있었나요?

가장 큰 변화는 통학안전 문제를 단순히 “위험해 보이는 곳”이라는 주관적 판단에서 벗어나 여러 데이터를 근거로 분석할 수 있게 되었다는 점이다.

예를 들어 학생들이 처음에는 “학교 정문 앞이 가장 위험하다”고 생각했더라도 실제 데이터 분석에서는 학교에서 조금 떨어진 골목 교차로가 더 위험한 것으로 나타날 수 있다.

그 이유를 살펴보면,

- 신호등이 없고
- 불법주정차로 시야가 가려지며
- 차량과 학생의 이동 동선이 교차하고
- CCTV가 설치되어 있지 않은

복합적인 위험요인이 나타날 수 있다.

AI 분석을 통해 학생들은 “위험성은 한 가지 요소가 아니라 여러 요소가 결합되어 나타난다”는 점을 이해하게 되었다.

또한 해결책을 제안할 때도 “여기에 신호등을 설치해야 한다”는 단순한 주장보다는

“학생 이용량이 높고 위험요인이 세 가지 이상 중첩되는 구간이므로 우선 개선지역으로 지정해야 한다.”

처럼 근거에 기반한 정책 제안을 만들 수 있었다.


④ 나만의 방식 또는 개선 포인트는 무엇인가요?

이 프로젝트의 가장 큰 특징은 위험 진단에서 끝나지 않고 행정개입까지 연결한다는 점이다.

이를 위해 다음과 같은 구조를 적용하였다.

DIAGNOSE → PRIORITIZE → INTERVENE → VERIFY

첫째, DIAGNOSE 단계에서는 AI가 통학로의 위험요인을 분석한다.

둘째, PRIORITIZE 단계에서는 위험도, 학생 이용량, 사고 가능성, 비용, 실행 가능성을 종합하여 개선 우선순위를 결정한다.

셋째, INTERVENE 단계에서는 각 위험 유형에 맞는 행정조치를 연결한다.

예를 들어,

- 시야 확보 문제 → 불법주정차 단속
- 차량 속도 문제 → 과속방지시설
- 횡단 위험 → 신호등 또는 횡단보도 개선
- 보행공간 부족 → 보도 정비
- 야간 안전 문제 → 조명 및 CCTV 보강

과 같은 방식으로 문제 유형과 정책수단을 매칭한다.

마지막 VERIFY단계에서는 AI가 추천한 정책이 실제 현장에 적합한지 학생과 지역주민의 관점에서 다시 검토한다.

이 구조는 AI를 단순한 진단도구가 아니라 행정 의사결정을 지원하는 정책지원 시스템으로 활용한다는 점에서 차별성이 있다.

⑤ 다른 사람도 따라 할 수 있나요?

이 모델은 다른 학교와 지역에서도 비교적 쉽게 적용할 수 있다.

먼저 학교 주변을 직접 걸어보며 위험구간을 기록하고, 공공데이터나 지도를 통해 교통사고, 횡단보도, CCTV, 어린이보호구역 등의 정보를 수집한다.

그 후 다음 단계로 실행하면 된다.

① 통학로 구간 설정
② 위험요인 데이터 수집
③ AI 기반 위험도 분석
④ 현장조사를 통한 검증
⑤ 개선 우선순위 설정
⑥ 행정개입 방안 설계
⑦ 개선 전·후 비교

특히 이 프로젝트는 학생 수준에서도 간단한 관찰표와 생성형 AI만으로 시작할 수 있으며, 고도화할 경우 GIS, 공공데이터, 교통사고 데이터 등을 결합하여 실제 지역정책 제안 수준까지 발전시킬 수 있다.

따라서 다른 학교에서도 같은 틀을 활용해 자신들의 통학로 문제를 분석하고 지역 행정기관에 개선안을 제안할 수 있다.