[2022 공간빅데이터 경진대회] 5. 분석 방법론

데이터 특징

침수예상구역 데이터

• 구역의 지역별 분포를 보면 특정 지역(강남, 강서, 마포 등)에 집중되어 있다.
  • 개수로는 '강남 > 동작 > 구로 > 서초 > 양천 > 종로 등' 순이다.
  • 면적 합계로는 '강남 > 강서 > 마포 > 종로 > 서초 > 중구 등' 순이다.
• 분석에 있어 구역의 개수 보다는 구역의 면적이 더 큰 영향을 줄 것으로 예상된다.
• 집중 지역을 탐색해본 결과, 특정 도로나 지하철역 인근으로 수심이 깊거나 넓은 구역이 형성된 경우가 많다.

반지하 주택 데이터

• 지역(자치구)별 통계에 따르면, 반지하 주택의 개수와 비율은 관악구가 제일 많다.
• 반지하 주택은 업무, 상업 지역보다 주거지역에 밀집하여 분포한다.

지역 고저차 데이터

(분석에 사용하지 않을 수 있다는 판단이 되어, 데이터 분석을 건너뛰었다.)

분석 단위

• 침수예상구역 데이터와 반지하 주택 데이터의 공간적 단위가 다르다.
• 서울 내 지역 분석을 일정하게 하되, 두 데이터를 모두 활용할 수 있는 분석 단위가 필요하다.
• 사각형 격자를 활용할 수 있으나, 4개 모서리에 대한 편향을 낮추려 한다.
• 한 변이 100m인 정육각형(hexagon)으로 분석 단위를 설정한다.
  

분석 모델

• 침수 피해의 우려가 있는 반지하 주택 지역을 찾아내고, 위험 수준을 평가해야한다.
• 따라서 침수예상지역과 반지하 주택을 통합한 지표의 설정이 필요하다.
• 각 분석 단위 마다의 지표 산출 후 시각화화여 분석결과를 도출한다.

분석 지표

• [침수예상구역 면적 ∝ 지표]
  • 범위 내 침수예상구역의 면적이 클 수록 위험 수준이 높아져야 한다.
• [침수예상구역 level ∝ 지표]
  • 침수예상구역의 level(침수 수준)이 높을 수록 위험 수준이 높아져야 한다.
• [반지하 주택 개수 ∝ 지표]
  • 범위 내 반지하 주택이 많을 수록 위험 수준이 높아져야 한다.
• 침수예상구역과 반지하 주택이 중첩되거나 인접해야 침수피해의 위험이 있다.
  • 두 변수를 곱한다.

[반지하 주택 침수 위험도] = ∑([침수예상구역 level] x [침수예상구역 면적]) x [반지하 주택 개수]