“월요일이 제일 힘든 줄”…서울 지하철 출근길 최악의 요일은 따로 있었다

월요일 아침마다 숨 막히는 지하철 출근길을 겪는 직장인이라면 의외라는 반응이 나올 만한 조사 결과가 나왔다. 서울 지하철 출근 시간대는 일반적인 인식과 달리 월요일보다 화요일 아침에 더 붐비는 것으로 나타났다.

시민들이 지하철을 이용해 출근길을 서두르고 있다. 기사의 이해를 돕기 위한 사진 / 뉴스1

서울 지하철 출근길은 같은 시간에 타도 유난히 더 붐비는 날이 있다. 전날과 같은 역에서 같은 방향 열차를 탔는데도 어떤 날은 객차 안으로 겨우 밀려 들어가고 어떤 날은 생각보다 여유가 느껴진다. 많은 직장인은 한 주가 시작되는 월요일 아침을 가장 힘든 출근길로 떠올리지만 실제 승하차 인원 데이터는 체감과 조금 달랐다.

서울교통공사가 20일 공개한 지난해 서울 지하철 승하차 인원 분석 자료에 따르면 출근 시간대인 오전 7시부터 9시 사이 이용객은 화요일이 약 190만명으로 주중 가장 많았다.

월요일과 수요일은 각각 188만명 수준으로 비슷했고 목요일은 185만명, 금요일은 176만명으로 집계됐다. 매주 월요일마다 “오늘이 제일 지옥철 같다”는 체감이 나올 수 있지만 실제 숫자만 놓고 보면 화요일 아침 이용객이 가장 많았던 셈이다. 다만 평일 요일별 격차가 크게 벌어진 것은 아니다. 가장 많은 화요일과 가장 적은 금요일 차이도 10% 이내 수준이었다.

서울교통공사는 지하철 이용 패턴이 통근·통학 시간대에 집중되는 특징을 보였다고 설명했다. 실제 평일에는 오전 8시에 승객이 가장 많이 몰렸고 주말에는 외출과 여가 활동이 늘어나는 오후 4시 수요가 가장 높게 나타났다.

충무로역이 출근길 시민들로 붐비고 있다. / 뉴스1

퇴근길은 금요일 집중…‘불금 체감’ 데이터로 확인

퇴근 시간대에는 금요일 혼잡이 두드러졌다. 오후 5시부터 7시 사이 승하차 인원은 금요일이 203만명으로 가장 많았다. 수요일은 196만명, 목요일은 194만명, 화요일은 193만명으로 뒤를 이었다.

직장인들이 금요일 저녁마다 느끼는 ‘불금 지하철’ 체감이 실제 데이터로도 확인된 셈이다. 평일 통근 수요가 남아 있는 데다 주말을 앞둔 약속과 외식, 여가 이동까지 겹치면서 금요일 지하철에 승객이 더 몰린 것으로 풀이된다. 하루 전체 승하차 인원이 가장 많은 요일도 금요일이었다.

기사의 이해를 돕기 위한 사진 / 뉴스1

한낮 시간대에는 토요일 이용객이 가장 많았다. 정오부터 오후 2시 사이 승하차 인원은 토요일이 109만명으로 집계됐고 금요일은 91만명, 수요일과 목요일은 각각 85만명, 화요일은 83만명, 월요일은 82만명, 일요일은 80만명이었다.

요일별 평균 승객을 전체 일평균 승객과 비교한 변동계수 역시 금요일이 가장 높았다. 금요일 변동계수는 117.4로 전체 평균보다 승객이 약 17.4% 더 많다는 의미다. 반면 토요일은 85, 일요일은 61.3으로 주말 승객 수는 상대적으로 적었다.

지하철은 화요일, 도로는 월요일…혼잡 패턴 달랐다

흥미로운 점은 도로 교통 흐름은 또 달랐다는 점이다. 지하철 출근 시간대 이용객은 화요일이 가장 많았지만 차량 정체는 월요일 출근길에 더 심한 것으로 나타났다.

서울시 교통정보시스템(TOPIS)의 ‘2025년 연간 통행속도 보고서’에 따르면 평일 오전 7시부터 9시 사이 차량 평균 통행 속도는 월요일이 시속 22㎞로 가장 낮았다. 이어 화요일 시속 22.4㎞, 수요일 시속 22.6㎞ 순이었다. 차량 속도가 느릴수록 도로 정체가 심하다는 의미다.

기사의 이해를 돕기 위한 사진 / 뉴스1

금요일 퇴근길은 지하철과 도로 모두 혼잡이 집중됐다. 금요일 오후 5시부터 7시 사이 차량 평균 통행 속도는 시속 18㎞로 가장 느렸다. 지하철 승하차 인원도 같은 시간대 금요일이 가장 많아 주말을 앞둔 이동 수요가 대중교통과 도로 양쪽에 동시에 몰린 것으로 보인다.

서울교통공사는 앞으로 시간대와 요일별 승하차 데이터를 더 정밀하게 분석해 수송 서비스 개선에 활용할 계획이다.

마해근 서울교통공사 영업본부장은 “지난해 지하철 승하차 인원 데이터를 분석한 결과 시민들이 체감하는 혼잡과 실제 이용 데이터 사이에는 차이가 있는 것으로 나타났다”며 “앞으로도 데이터 기반 분석을 통해 시민 이동 특성에 맞는 수송 서비스를 강화하겠다”고 말했다.