노인보호구역 지정을 위한 시각화 자료 제공 프로젝트

Visualize to protect the Elderly from traffic danger

노인 교통안전에 대한 문제점과 현재 부족한 대처 방식을 데이터로 시각화함으로써 사실적으로 현 상황을 보여주고 개선방안을 제시하는 프로젝트입니다.해당 프로젝트는 Encore Playdata에서 진행한 첫 번째 프로젝트이자 파이썬, 파이썬 전처리, 시각화에 대해 배운 후 시작한 프로젝트입니다.

Github : https://github.com/byeong-chang/EDA-for-Elder-man-from-traffic-danger

GitHub - byeong-chang/EDA-for-Elder-man-from-traffic-danger

Production period

2023.02.01 ~ 2023.02.03

해당 기간에 노션에 회고록을 정리해두었으나 블로그에는 업로드하지 않아 뒤늦게 작성한 글입니다.

Participants and a major role

김경목님: API를 이용한 위도, 경도 데이터 추출 계획 설계, 데이터 전처리
윤규헌 님: 지도 데이터 시각화, 데이터 전처리
맹지호 님: 지도 시각화 디자인 설계, 데이터 전처리
민병창: 그래프 시각화 설계, 데이터 크롤링, 데이터 전처리, 코드 종합 신제우: 데이터 전처리, 데이터 크롤링, 그래프 시각화 설계, 감독

모든 파트에 전반적으로 서로를 서포팅하는 팀 운영이 이루어졌습니다.

Tech Stacks

References

TMACS, [서울시 사고다발지점 전체 사고 데이터], 2021, 사 고누 적지 사고지표
TMACS, [서울시 교통약자다발지점 고령자 사고 데이터], 2021 ,교통약자다발지점 사고지표
통계청, [2022 고령자 통계], 2022-09-29
서울 열린데이터 광장, [서울시 노인, 장애인 보호구역 지정 현황],2022.03.17
행정안전부, [빅데이터 분석으로 노인 교통사고 줄인다], 2022.10.11

시각화 결과

지역구 별 교통사고 발생 건수 및 시각화

지역구 별 노인보호구역 시각화 및 지정 개수

노인 교통사고 발생지역과 노인 보호구역

푸른색 원이 노인보호 구역이며, 빨간색 점이 노인교통사고가 자주 발생하는 지역입니다.

트러블 슈팅

• 프로젝트를 진행하며 데이터 수집 크롤링 부분에서 실패하여 직접 검색으로 데이터를 수집했었다.
• TMACS의 데이터가 각 지역구별로 따로따로 csv파일저장을 해야 했기에 데이터 획득을 위해 크롤링을 시도했다. 아래 사진을 보면 TMACS의 웹 페이지에서 스크롤 안에 스크롤이 존재함을 알 수 있다.

• TMAC의 웹 페이지 구성 형태가 매 스크롤시 마다 초기화되는 방식이었고, CSS단위로 묶기도 어려운 형태였다 크롤링을 전문적으로 배워본 적 없이 잠시 공부하여 시도를 했고, 5시간을 들였지만 결국 데이터 획득에 실패했다. 이는 팀 전체에 민폐가 되는 행동이었으며 지도데이터 시각화를 돕지 못한 원인이 되었다.

결론

• 노인 교통사고 발생 시 부상 정도가 심하며 사망률도 4배 이상인데, 교통안전 개선이 필요한 것에 비해 관심이 부족함
• 노인 보호구역이 복지센터 근방 300m 이내로 지정되어 있는데 이보다는 통계적인 수치나 데이터를 보고 선정 필요함.
• Silver zone 외에 사고가 Silver zone 내의 사고보다 많은 것으로 시각화 자료가 보였습니다. 그렇기 때문에 보호 구역 외에도 노인을 보호할 수 있는 방안이 필요함.

느낀점

• 크롤링 실패 경험을 통해 데이터 획득 및 전처리의 어려움에 대해 확실히 알게 된 프로젝트였다.
• 데이터가 중요하며, 프로젝트 선정 시에 주제보다 데이터가 선정되는 것이 진행에는 더 이롭겠다는 생각을 가지게 되었다.
• Git을 통해 작업을 하며, 기능마다 업로드하는 것이 아니라 전체 코드를 완성 후에(ex 전처리 전체) 업로드했던 것이 아쉬웠다. 아직 깃을 사용한 협업이 어려운 것 같다.