2024년 도로 교통량 조사 결과 발표: 평균 일교통량 1.3% 증가

1. 2024 도로 교통량 조사의 의미와 목적

1-1. 교통량 조사가 왜 중요한가?

(1) 교통정책 수립의 기초

대한민국의 교통 체계는 단순한 인프라가 아닙니다. 그것은 곧 국민의 삶을 반영하는 거울입니다. 도로 교통량 조사는 도로 확충, 혼잡 완화, 도시계획 등에 쓰이는 기초자료로 활용됩니다. 이 수치 하나하나가 더 나은 교통정책을 만드는 초석이 됩니다.

(2) 생활 밀착형 인프라의 방향 설정

주요 도로뿐 아니라 지방도와 일반국도에서도 교통량을 측정함으로써 지역균형발전을 위한 인프라 개선이 가능합니다. 도로는 지역 주민의 삶과 직결되는 공공자산입니다.

 

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2. 2024년 평균 일교통량의 변화

2-1. 전체 교통량 증가 추세

(1) 하루 평균 16,262대 – 꾸준한 증가

2024년 하루 평균 도로 이용 차량은 16,262대로, 전년 대비 1.3% 증가했습니다. 이는 10년간 연평균 증가율 1.6%를 이어가는 결과로, 교통량은 꾸준히 증가세를 보이고 있습니다.

 

(2) 이동 거리, 지구를 12,885바퀴 도는 수준

연간 총 이동거리는 약 5조 1,636억 km, 이는 지구를 약 12,885바퀴 도는 거리와 같습니다. 우리는 매일 이만큼 이동하며 살아갑니다.

 

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3. 도로 종류별 교통량 분석

3-1. 고속국도, 일반국도, 지방도별 특징

(1) 고속국도 이용 증가

고속국도의 평균 일교통량은 53,392대로 전년보다 1.6% 증가했습니다. 특히 수도권제1순환선 구간에서는 큰 증가세가 나타났습니다. 이는 장거리 통행과 통근 수요의 집중 때문입니다.

 

(2) 일반국도는 소폭 감소

일반국도는 전년 대비 0.3% 감소한 13,136대로 조사되었습니다. 대체도로의 발달과 고속도로로의 통행 이동이 영향을 미친 것으로 분석됩니다.

 

(3) 지방도는 안정적인 상승세

지방도의 평균 일교통량은 5,934대, 전년보다 1.1% 증가했습니다. 지방산단과 주거지 확장에 따라 지방도 이용률이 높아지고 있습니다.

 

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4. 차량 종류별 통행량 변화

4-1. 승용차 중심의 교통 구조 고착화

(1) 승용차 이용률 증가

2024년 승용차는 전체 교통량의 73.2%를 차지하며 1.9% 증가했습니다. 개인 차량을 이용한 이동이 더욱 보편화되고 있는 현실을 보여줍니다.

(2) 버스와 화물차 이용 감소

버스는 2.3%, 화물차는 0.2% 감소했습니다. 대중교통 이용률 저하와 물류 구조 변화가 주요 원인으로 보입니다. 변화하는 운송 환경에 맞춘 전략이 필요한 시점입니다.

 

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5. 시간대별·요일별 교통 패턴

5-1. 출퇴근 시간과 금요일 집중 현상

(1) 주간 시간대 76.4% 집중

오전 7시부터 오후 7시까지가 하루 교통량의 **76.4%**를 차지합니다. 특히 오후 4~5시에 교통량이 정점을 찍으며, 퇴근과 귀가 시간대에 가장 큰 이동이 이뤄지고 있습니다.

(2) 금요일이 가장 혼잡한 날

요일별로는 금요일이 가장 많은 교통량을 기록했습니다. 주말 여행과 물류가 동시에 겹쳐지는 날인 만큼, 혼잡한 교통 상황이 반복되는 원인이 됩니다.

 

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6. 지역별 교통량 현황

6-1. 수도권 중심, 제주도 감소

(1) 경기도, 전국 최고 수준

경기도는 하루 평균 40,677대로 전국에서 가장 많은 교통량을 기록했습니다. 이는 수도권 집중화와 통근, 상업 교통의 영향이 큽니다.

(2) 제주도, 눈에 띄는 감소율

제주도는 11,147대로 전년 대비 4.3% 감소했습니다. 이는 관광 수요 변화, 지역 정책 변화 등의 요인이 복합적으로 작용한 결과로 보입니다.

 

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7. 고속도로 주요 구간별 통행량

7-1. 수도권제1순환선의 압도적 비중

(1) 하남~퇴계원 구간 222,540대

수도권제1순환선 하남~퇴계원 구간은 하루 평균 222,540대로 전국 최고를 기록했습니다. 이는 서울 동부권과 경기 북부 간 교통 수요가 집중된 결과입니다.

(2) 경부고속도로 하락세

한편, 신갈~판교 구간은 전년 대비 2.0% 감소하며 순위가 3위로 밀렸습니다. 이는 교통 분산 정책과 대체 노선 활성화의 영향으로 해석됩니다.

 

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8. 교통 빅데이터의 미래 활용

8-1. 인공지능 기반 조사로의 전환

(1) AI 영상분석 조사 장비 도입

2024년부터는 AI 기반 영상분석 장비를 활용해 교통량 조사의 정확성과 실시간성을 크게 높였습니다. 이는 보다 정밀한 정책 수립과 운용이 가능해졌다는 의미입니다.

(2) 민간 산업과의 연결 가능성 확대

수집된 교통 빅데이터는 스마트시티, 자율주행 기술, 물류 최적화 등 다양한 산업 분야에 활용될 수 있습니다. 데이터를 중심으로 한 융합 산업의 토대가 마련되고 있습니다.

 

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9. 마무리 및 전망

9-1. 더 나은 이동을 위한 데이터 기반 정책

(1) 변화하는 교통 환경의 적응

우리는 매일 더 많은 차량과 함께 살아갑니다. 그 흐름을 읽고 조율하는 것이 교통 정책의 핵심이며, 지금 이 순간에도 데이터는 변화의 단서를 제공합니다.

(2) 지속 가능한 교통계획의 시작

2024년 도로 교통량 조사는 단순한 통계가 아닙니다. 이는 미래 교통 정책의 방향을 가리키는 나침반이며, 모두가 더 편리하고 안전한 이동을 할 수 있도록 돕는 첫걸음입니다.