> 프로젝트 > 프로젝트 발표 | 팀장/팀원 | 팀장: 이하영 팀원: 강민철, 김경완, 김명진, 이의환 |
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| 개요 | 노인보행자 사고를 해결하기 위해 서울시에서 노인보호구역을 시행하고 있지만, 노인시설 주변으로 선정한 모호한 기존의 기준으로는 노인밀집지역과 실제 노인 보행자 교통사고 다발지와 괴리가 있어 이를 개선하고자 빅데이터를 기반으로 노인 교통사고 다발지의 특성을 분석하고 회귀 머신러닝 모델에 기반하여 새로운 노인보호구역 확대도입 우선지를 제안하고자 하였다. |
| 구현기능 | 서울 열린 데이터광장의 노인보호구역 데이터와 taas에서 제공하는 사고 다발지역 데이터를 Folium으로 시각화하여 현 상황을 파악하였다. 노인시설, 병원, 식당, 공원, 종교시설, 시장, 횡단보도 환경 등 노인사고다발지를 설명할 예비변수를 수집, 전처리하고 서울시 전체를 일정 규격으로 나누어 기준거리 내 시설 수와 실제 사고다발지 수의 관계를 상관 분석하여 최총 설명변수를 결정하고 이를 기반으로 회귀 머신러닝을 수행하였다. 최종 노인보호구역 확대 도입 우선지들을 리스트업하고 시각화하였다. |
| 설계의 주안점 | 1. 카카오 API와 Geocoder API를 활용하여 주소를 좌표로 변환하는 전처리 진행 2. Selenium을 활용하여 서울시 은행, 교회 등 주소 수집, 전처리 진행 3. Folium, Geopandas를 활용하여 공간데이터 시각화, 활용 4. seaborn의 heatmap을 사용하여 상관관계 시각화, 변수설명을 위해 ols 회귀분석 5. haversine을 활용하여 단위 구역당 시설물을 count하여 할당하는 전처리 진행 6. sklearn의 LinearRegression, Ridge, Lasso, ElasticNet, ARDRegression, BayesianRidge, RandomForestRegressor, XGBRegressor, cross_val_score 등을 활용해 다양한 회귀모델을 사용하여 최적모델 선정 |
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