대본

1. 안녕하세요
   영주시 드론 혁신 클러스터 구축 프로젝트를 발표할 4조 홍유택입니다.
   본 프로젝트는 단순한 공간 분석을 넘어, 풍속, 지형, 인프라, 규제 등 다양한 데이터를 통합적으로 분석하여, 드론 산업의 유형별 최적 입지를 과학적으로 도출하고 이를 행정 정책에 바로 적용할 수 있도록 설계된 데이터 기반 정책 제안입니다.
   특히 저희는 단순히 "어디가 좋다"가 아니라 "왜 그 입지여야 하는가", 그리고 "어떤 시설이 적합한가" 까지 설명할 수 있는 입지 분석 체계를 구축했습니다.

2. 목차는 다음과 같습니다. 드론 비행 적합 분석을 위해 QGIS, 크롤링등을 활용해 분석에 사용할 데이터를 수집하고 가공하여 데이터프레임을 새로 만들었습니다. 가공된 데이터프레임을 바탕으로 엔트로피 가중치와 LISA, DBSCAN, GWRF를 활용해 유형별 입지 분석을 진행하였습니다. 또한 결과를 가지고 규제지역과 오버레이를 함으로써 데이터를 기반으로 한 최적의 입지를 도출하였습니다.

3. 위와 같은 연구를 진행한 배경으로는 영주시는 유례없는 인구 감소로 지방 소멸 문제를 겪고 있는 상황이기에 신성장동력산업 및 드론실증도시 구축사업을 진행하여 문제를 해결하기 위함입니다.

4. 또한 다양한 분야의 드론 산업과 시장 규모는 지속적으로 증가하고 있으나 국내에는 드론 관련 시설이 미비한 상황입니다. 때문에 최근 드론실증도시로 지정된 영주시에 드론 혁신 클러스터를 구축하여 드론 산업 육성, 지역 경제 활성화, 공공서비스 혁신, 국가 정책 부합 드론 활용 모델 발굴 등의 효과를 기대하고 있습니다.

5. 먼저 드론 관련 정책을 제안하기에 앞서 드론 비행이 가능한 지역인지 확인해본 결과 영주시 내에는 비행 불가지역이 거의 없다고 볼 수 있었습니다.

6. 분석의 기본 틀을 설명드리겠습니다.
   본 프로젝트는 영주시 전역을 100m × 100m 단위 격자 약 7만 개로 나누고, 여기에 환경, 기상, 사회인프라, 법제도 데이터 등 30개 이상의 변수를 결합하여 분석을 진행했습니다.

7. 특히 풍속 정보는 ERA5와 NASA의 API를 활용해 3개년의 시계열을 확보했고, 이를 NDVI와 DEM을 활용해 고도·경사도·향 정보를 반영해 정밀 보간하였습니다.

8. 다음으로는 종속변수를 선정하는 것인데요. 선정에 앞서 저희는 드론 시설을 드론 레이싱장 및 면허시험장, 스마트 농업 테스트 베드, 드론 물류 허브 및 정비소, 드론 배달 및 스마트 시티 실증지 총 4가지 유형으로 구분하였습니다. 이후 유형별 입지 조건이 매우 다르다는 점을 인식하고 자연환경 중심, 도심 중심과 같이 2가지로 분류하여 각 유형별 선호 환경 조건을 종속변수에 반영하고, 이를 기반으로 점수를 계산했습니다.

점수화에는 2가지 기법을 사용했습니다. 첫째, 엔트로피 기반 가중치 산정입니다. 변수별 정보량 즉 분산도가 클수로 해당 변수의 중요도를 높게 반영토록 했습니다. 예를 들어, 어떤 변수의 분포가 뚜렷하게 차이나면, 그만큼 분류에 있어 중요한 역할을 한다는 원리입니다.

둘째는 비선형 스케일링입니다. 예컨대 NDVI는 너무 높거나 낮은 값보다 중간값을 선호해야 하고, DSM, DEM 은 시설 유형에 따라 선호 고도가 다르기 때문에, 단순한 정규화가 아닌 선형 구간을 따로 설정해 점수를 계산했습니다.

9,10. 점수화를 마친 후, 각 유형별로 공간적 집중성과 설명력을 분석하기 위해 두 가지 기법을 적용했습니다. 첫째는 LISA분석으로, Hotspot 지역을 도출하였습니다.

11. 둘째는 DBSCAN 입니다. LISA는 정량적 점수기반으로 하기에 공간적 연속된 영역 기반으로 하는 DBSCAN과 교집합 구간을 찾아내어 클러스터의 신뢰도를 높였습니다.

12. 이제 LISA와 DBSCAN의 교집합 구간에 지리 가중 랜덤포레스트인 GWRF 기법을 적용시켜 클러스터별로 Feature importance를 계산했습니다. 이를 통해 "어떤 클러스터는 풍속 안정성이 중요했고, 어떤 클러스터는 교통망 접근성이 핵심이었다" 는 식으로 입지 요인을 해석할 수 있었습니다.

13. 그 결과 다음과 같이 드론시설 유형별로 입지 후보가 도출되었고

14. 자연환경 중심에 속했던 레이싱장 및 농업 테스트베드는 영주시의 북부 생활권의 완충 녹지 및 산림 인접 지역이 적합하다는 결론이 도출되었습니다. 반면 도심 중심에 속했던 물류 허브 및 드론 배달 실증지는 영주시의 중심생활권과 서부생활권에 집중되어 있었습니다. 이는 접근성은 다소 낮지만 관광객 유입 가능성이 높은 북부생활권과 고령 인구 밀도가 높은 영주 도심에서 드론 배달 서비스가 필요한 위치인 중심생활권과 서부생활권에 자연스럽게 일치하는 것을 볼 수 있습니다.

15. 때문에 용도 규제 지역 68가지를 각 유형별, 생활권 별로 구분하여 해당 클러스터와 오버레이를 진행한 결과 드론시설별로 최종 입지가 도출되었습니다.

16. 분석 결과는 정책적으로도 다음과 같은 방향으로 이어질 수 있습니다.
    첫째, 시설 유형별 맞춤형 전략 수립이 가능합니다.
    단일 최적지 제안이 아닌, 다양한 클러스터 후보지를 제시하여 정책 목표에 따라 유연한 실행이 가능해졌습니다.

17. 둘째, 사업성과 공공성을 함께 달성할 수 있습니다.
    레이싱장은 관광객 유입과 지역경제 활성화를, 물류허브는 교통 취약계층 지원 및 민간 투자 유치 효과를 동시에 달성할 수 있습니다.

18. 셋째, 단계별 예산-수익 시뮬레이션을 통해, 행정적 실현 가능성을 확보했습니다.
    단기(2025) 시범사업, 중기(2027) 확장, 장기(2029 이후) 드론 특구 조성까지 실현 시나리오를 구체화하였습니다.

19. 본 프로젝트는 단순한 공간 분석을 넘어서, 드론 시설의 유형별 특성, 지역 특성, 정책 수요를 종합 고려한 입지 모델링과 행정적 실행 로드맵까지 구축했다는 점에서 높은 평가를 받을 수 있습니다.
    특히 “왜 이곳이어야 하는가”를 과학적으로 증명할 수 있는 구조는, 단순 입지 추천에서 벗어난 정책 설득 도구로서의 잠재력을 갖추고 있습니다.

20. 이를 바탕으로 남은 프로젝트 기간동안 다음과 같은 대시보드를 구축하고자 합니다.
    드론 시설 포털을 소개하는 메인페이지와 함께 각 페이지에서는 드론시설 위치, 레이싱 신청, 자격증 접수, 농약 살포 드론 매칭, 드론 정비소 예약 등을 진행 할 수 있도록 할 예정입니다.