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목차
프로젝트 주제 & 개요
폭염 피해 구제를 위한 폭염 취약 계층 밀집 지역의 주거 환경 수리 제안
추진 배경 및 목적
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폭염 피해의 원인으로 폭염에 취약한 주거 환경을 지목하고, 주거 환경의 개선을 해결 방안으로 제시
프로젝트 정의
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노후주택 개선을 통해 폭염 취약계층에 대한 피해 예방 및 피해 감소 모색
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정책 적용이 먼저 필요한 지역을 선정하여 효율적 예산 사용 및 효과적인 정책 시행 제안
•
폭염 피해 대응이 어려운 사람을 위한 주거 환경 개선 제안
프로젝트 기간
2022.
09. 16 ~ 09. 28
프로젝트 참여자
김희주 | 박소영 | 송하영 | 유혜승 | 최단비
주요 역할
Project Manager, 데이터 수집 및 가공, 데이터 전처리, 데이터 분석 및 시각화
데이터 수집 & 셋업
데이터명 | 데이터 설명 | 수집 방법 및 전처리 |
서울시 국민기초생활보장 연령별 일반수급자 (구별) 통계 | 서울시 국민기초생활보장 연령별, 구별
일반수급자 통계 | - 저소득 노인 데이터를 수집하기 위해 65세 이상 칼럼만 선별하여 추출 |
서울시 응급실 위치 정보 | 서울시 응급실 위치정보 데이터 | - 응급실이 있는 병원 위치를 중심으로 반경을 계산하기 위해 위치 관련 데이터만 추출 |
장애인연금 장애정도별
소득계층별 수급자수 | 서울시 장애인 소득 계층별 수급자 통계
| - 저소득 장애인 데이터를 수집하기 위해서 전국 데이터에서 서울시와 장애 정도 데이터에서 심한 장애, 소득 수준으로 차상위계층 이하만 추출 |
서울시 노후기간별
주택현황 통계 | 20년 이상 노후한
주택 구별 통계 | - 정책 적용에 있어서 우선적으로 고려할 대상을 선정하기 위해 노후 주택 중 30년 이상 된 데이터만 구별로 추출 |
건축물 생애이력 관리
시스템 건축물 통계 | 서울시 30년 이상의 노후된 주거용 건축물 현황 | - 선정된 지역구 데이터에서 30년 이상 된 주거용 노후주택 주소 데이터 추출 |
센서스용 행정구역경계 | 서울시 행정 구역 경계 | - 시각화 위해 행정동 JSON 데이터 수집 |
분석 과정
취약계층 및 노후주택 밀집 지역구 선정
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통계 자료를 이용하여 노후주택 수 계산 pandas
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각 지역구의 연립주택, 다세대주택, 비주거용 건물 내 주택을 기준으로 지역구별 노후 주택 수 총합 도출
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저소득 노인 및 저소득 장애인 수 계산 pandas
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저소득 노인 : 각 지역구의 65세 이상의 기초 생활 수급자를 대상으로 지역구별 총합 도출
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저소득 장애인 : 지역 범위를 서울특별시로 지정하고, 지역구로 GROUP BY하여 지역구별 총합 도출
•
각 변수의 순위 점수 부여 rank함수
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노후주택 수, 저소득 노인 수, 저소득 장애인 수를 기준으로 각각 랭크 부여(1~25등)
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점수화
◦
랭크를 기준으로 26-N(등) 으로 점수화
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구 선정
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세 가지 요인의 점수들을 총합을 도출해 상위 3개의 지역구 선정
노후주택 지오코딩 및 공간데이터 전처리
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선정 지역구의 노후주택 주소 데이터 지오코딩 및 좌표계 변환
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지오코딩
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Python : Nominatim 카카오맵API googleMapAPI
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Geocoding Tool
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QGIS : 좌표계 변환(Korea 2000→ WGS 84) 및 좌표 데이터 통합, shp → json 변환
행정동별 노후주택 수 계산
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Python pandas groupby 함수 이용
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행정동 단위로 노후주택 수를 집계
지도 시각화
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Python folium
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Choropleth 행정동별 노후주택 수 시각화
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Circle 응급실 반경 1.5km 시각화
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MarkerCluster 노후주택 위치 및 클러스터링 시각화
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Tableau
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서울시에서 제공하는 동 경계 shp 파일을 활용하여 맵 형태로 시각화
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동별 노후주택 수 csv 파일 임포트
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레이어를 추가하여 맵 형태로 색상 부여
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노후주택 수에 비례하도록 색상 채도 조절
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레이어를 추가하여 서울시 응급실 데이터의 위치를 원 형태로 시각화
분석 결과
폭염 피해 취약 계층 및 노후 주택 밀집 지역구 선정
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은평구, 강서구, 강북구가 폭염 피해 취약 계층 및 노후 주택 밀집 지역구로 선정되었음
폭염 피해 대처 취약 지역 및 노후 주택 밀집 지역 시각화
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시각화 결과 은평구 신사2동(1), 응암3동(2), 녹번동(3) 이 응급 대처가 어렵고 노후 주택이 많아 폭염 피해에 취약하여 우선적으로 주거 환경 개선이 요구되는 지역으로 선정되었음
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+) Tableau 시각화 결과
개선 사항 & 제안점
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툴 활용 다양화, 타 지역 데이터, 다른 요인을 추가하여 포괄적 인사이트를 도출할 것이라 기대함