- 임시주거시설 중 숙박 시설의 비율이 2.9%에 불과하다
- 지역 규모, 인구 등 여건을 바탕으로지정 가능한 시설을 모색한 경우 없음
- 전체 임시주거시설 중 내진 설계가 적용된 지진겸용 임시주거시설은 약 35.7%에 불과
| 데이터명 | 출처 | 사용목적 | 컬럼명 |
|---|---|---|---|
| 건축물대장 (표제부) | 건축데이터 민간개방 시스템 | 임시주거시설 지정 | - 대지위치 - 주용도 코드명(숙박시설) - 내진 설계 적용여부 - 면적 - 사용승인일(30년 이하) |
| 병원 및 편의시설 위치 | 지방행정 인허가 데이터개방 | 적합성 점수에 반영 | - 개방서비스명 - 위도 - 경도 |
| 지진 정보 | 기상청 날씨누리 | 적합성 점수에 반영 | - 규모 - 위도 - 경도 |
| 산불 정보 | 재난안전데이터 공유 플랫폼 | 적합성 점수에 반영 | - 산불정보아이디 - 산불위치 X, Y 좌표 |
| 프레임워크 및 알고리즘 | 사용목적 | 얻게 된 변수 |
|---|---|---|
| geocoding | 대지위치를 위·경도로 변환 | 고도 데이터 |
| QGIS | 위·경도를 고도로 변환 | 고도 데이터 |
| OSMnx | 교통상황을 고려하여 거리 계산 | 가까운 병원과의 거리 |
| 유클리드(haversine) | 직선거리를 구함 | 의원수, 편의점수, 산불횟수 |
| GEOJSON | 각 시설 위·경도를 통해 소속 행정동을 구함 | 숙박시설이 속하는 행정동코드 |
- 고도
- 수용 인원
- 700m 반경 의원 수
- 300m 반경 편의점 수
- 가장 가까운 병원과의 거리
- 1km 반경 산불 횟수
- 건물 연식
- earthquake_count
최적의 주성분 개수를 파악하여 보니 7개였으며, 7가지 주성분으로 데이터의 95%까지 설명이 가능하다.
PCA 후 데이터 분포의 문제점:
- 데이터의 밀도가 일정하지 않음
- 데이터의 분포가 구형이지 않음
- 데이터 속 이상치가 존재
HDBSCAN은 밀도 기반 군집화와 계층적 군집화를 결합한 알고리즘이며, 밀도가 높은 데이터 그룹을 찾고 밀도 기반으로 계층적 군집화를 수행하여 안정적인 클러스터를 자동으로 선택한다.
HDBSCAN을 사용한 클러스터링의 문제점:
- 파라미터를 조정해도 비슷한 결과가 도출됨
- 현재 가지고 있는 데이터 특성 상, 이상치가 많을 수 밖에 없음 → 데이터를 다른 방식으로 변환할 필요가 있음!
UMAP은 고차원 공간의 데이터를 그래프 형태로 표현한 뒤, 그래프를 저차원 공간으로 투영하여 데이터의 구조를 보존하는 방식이다. 이는 국소적 및 전역적 구조를 모두 잘 보존하도록 설계되었다.
- minPts: 데이터 차원의 두 배 값으로 설정
- min_cluster_size: k-거리 그래프 활용
사용한 입력 데이터 7개(1~7)에 대응되는 7개의 가중치를 부여하여 적합성 지표를 정의한다. 여기서 사용된 가중치는 랜덤으로 정해진 값이나 정규분포를 보인다.
계산한 점수를 바탕으로 각 클러스터별 상위 20% 데이터를 추출한다.
주어진 여러 지점에 대해 p개의 시설을 배치하여 총 이동 비율을 최소화하는 방법을 찾는 문제이기에, 따라 주어진 여러 행정동에 대해 p개의 임시주거시설을 배치하여 총 이동 비용을 최소화한다.
| 내용 | |
|---|---|
| 입력변수 | ①인구밀도 중심(동 별 위치)과 ②숙박시설 위치 |
| 목적함수 | 거리/인구밀도 |
→ 인구밀도가 높은 행정동과 거리는 최대한 가까운 숙소 선정
- 인구 밀도를 고려하여 지진 겸용 임시주거시설의 위치를 선정함
- 대구광역시를 중심으로, 임시주거시설 중 숙박시설이 부족하다는 기존의 문제 해결에 기여함
- 군집화가 어려운 형태의 데이터 분포를 HDBSCAN과 UMAP을 이용하여 군집화에 성공함
- 인구 밀도가 높은 지역 위주로 선정하여, 인구 밀도가 낮은 지역은 소외될 가능성이 존재
- 민간 숙박시설 대상으로 선정하여, 경제성 등 여러 요인들로 인해 실제 지정되기에 어려움이 예상됨
- 가중치 설정에 있어서 전문가의 의견을 수렴한 여러 선행 연구와 달리 임의로 설정한 값을 사용함
- 백선경, 조시은, 오민정, 박유나. (2023). 재난 대응을 위한 임시주거시설 관리체계 개선방안. 건축공간연구원.
- Schubert, Erich & Sander, Jörg & Ester, Martin & Kriegel, Hans & Xu, Xiaowei. (2017). DBSCAN revisited, revisited: Why and how you should (still) use DBSCAN. ACM Transactions on Database Systems.