공공데이터 · 정책/지표2025.08
수원SRI 데이터 경진대회
수원시 폭염·녹지·가로수·유동인구·서베이 데이터를 파이프라인으로 분석해 그래프/지도 결과물을 자동 생성하고, 그늘지수(GSI)로 ‘공급–수요’를 같은 기준에서 비교했습니다.
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프로젝트 소개
수원시 폭염·녹지·공원·가로수·유동인구·서베이 데이터를 한 번에 실행되는 파이프라인으로 분석해 그래프·지도 결과물을 자동 생성한 프로젝트입니다.
도시 환경 이슈를 단일 지표로 단순화하기보다, 시간 추이(폭염)·인식(서베이)·공간 분포(녹지/공원/유동인구)·공급-수요 관점(GSI)을 함께 제시하는 “근거 묶음” 형태로 구성했습니다.
특히 그늘지수(GSI)는 공급(가로수)과 수요(폭염 민감계층)를 0–1 정규화 후 지수화해 같은 스케일에서 비교 가능하게 만들고, 분위수 기반 등급(매우 부족~충분)으로 구별 비교가 가능하도록 정리했습니다.
사용 기술
Pythonpandas · NumPyMatplotlib(그래프)GeoPandas(Shapefile/CRS/지도)Makefile(재현 실행)
문제 해결
- - 인코딩/원천 형식 혼재(cp949, utf-8, utf-8-sig 등)를 고려해 로딩 방식을 분리하고(일부는 인코딩 자동 시도), 숫자형 변환/결측 처리로 안정화했습니다.
- - 전자지도 shapefile 레이어를 불러오고(EPSG:5179 설정 후 EPSG:4326 변환), 녹지/공원 포인트를 함께 표현해 한 장의 종합 분포 지도로 구성했습니다.
- - GSI로 ‘공급-수요’를 같은 스케일에서 비교할 수 있도록 공급/수요를 각각 정규화하고 지수화해 구별 상대 부족을 시각화했습니다(등급화 포함).
- - `make reproduce` 또는 `python scripts/run_all.py`로 주요 결과물이 `outputs/figures/`에 일괄 생성되도록 파이프라인화했습니다.
적용 결과
- - 공공/대회 데이터를 정제·집계해 PNG/CSV 결과물을 재현 가능하게 자동 생성했습니다.
- - geopandas로 shapefile 레이어와 포인트 데이터를 결합해 수원시 종합 녹지·공원 지도 결과물을 만들었습니다.
- - 그늘지수(GSI)로 가로수 공급과 민감계층 수요를 정규화·지수화해 구별 비교가 가능하도록 시각화했습니다.
핵심 요약
- - 공공/대회 데이터를 정제·집계해 PNG/CSV 결과물을 재현 가능하게 자동 생성
- - geopandas로 shapefile 레이어+포인트를 결합한 수원시 종합 녹지·공원 지도 제작
- - 그늘지수(GSI)로 가로수 공급과 폭염 민감계층 수요를 정규화·지수화해 구별 비교 가능
- - Makefile + 일괄 실행 스크립트로 분석을 한 번에 재현 가능하게 구성