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서울시 빅데이터 분석을 통한 교통단속 CCTV 위치 추천 및 실시간 단속 Navigator (2019.10.14 ~ 11.01)

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SeulgiLim/TP_Seoul_TrafficControl_Navigator

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서울시 빅데이터 분석을 통한

교통단속 CCTV 위치 추천 및 실시간 단속 Navigator

분석 기간 : 2019년 10월 14일 ~ 2019년 11월 01일

팀 명 : 연합군

구성원 : 임슬기(팀장), 권지은, 심정현, 김지훈, 연제호

기획 의도


  • 서울시 25구 중 불법 주정차 취약 1위 구인 강남구를 주 타겟으로 선정
  • 강남구의 불법 주정차 취약 지역을 데이터 분석을 통해 도출하고, 그 중 교통 단속 CCTV가 설치되지 않은 지역에 설치 제안
  • 불법 주정차 단속 데이터를 수집, 저장하여 단속 요원이 활용할 수 있는 시각화 서비스 제공

사용도구 및 분석환경


  • 전처리 및 분석, 시각화 : Python 3.6.7, R, Excel, QGIS 3.8.3
  • Web Server : Redis, Docker, Django, HTML5
  • Data Collection Server : Flume, Hadoop, CentOS 7.6.1810(64bit), Virtual box VM
  • 기타 사용 : Jupyter LAB 1.1.4, Winscp, Putty

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분석 과정


  • 교통 단속 CCTV 위치 추천, 실시간 단속 Navigator 분석 과정입니다.

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데이터 수집


  • 주요 분석 활용 Dataset
  • 서울 강남구 불법주정차 단속 현황 (2019.08~09 / 47,034건)
  • 서울 강남구 CCTV 불법주정차 단속 현황 (2019.08~09 / 14,447건)
  • 서울 강남구 어린이 보호구역 위치 (2018 / 103건)
  • 서울 강남구 소방용수시설 위치 (2018 / 59,957건)
  • 소상공인시장진흥공단_상가업소정보 (2018 / 564,975건)
  • 서울 강남구 공영, 민영 주차장 (2018 / 52건)
  • 서울시 버스정류장 위치 (2018 / 535건)
  • 서울 횡단보도 현황 (2018 / 30,969건)
  • 서울시 강남구 단속 투입인력현황

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전처리 & 저장


  • QGIS를 통해 500m 격자로 나눠 구역별 ID 부여 → 257개의 ID 생성
  • 적절한 K개 선정 및 k-평균 군집화 진행

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  • 변수를 합친 데이터에 군집 Label을 부여함

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  • T-test 진행

분석


  • 1번 군집과 6번 군집의 경우 타 군집에 비해 CCTV 설치수가 적은 것을 확인하였습니다. 1, 6번 군집을 비교분석한 결과는 아래와 같습니다.
  • 1번 군집 : 단속건수 많고, 교통 단속 CCTV가 없는 구역
  • 6번 군집 : 단속건수 적고, 교통 단속 CCTV가 없는 구역

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결과


  • 1번 군집의 단속건수 상위 10에 CCTV 추가 설치가 필요하다는 결과를 도출해냈습니다.

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실시간 단속 Navigator


  • 실시간 단속 Navigator는 불편 신고 앱을 통한 신고 데이터를 통해 지도 시각화, 분석결과를 제공합니다.

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