대구광역시 취약장소 식별 및 안전도 향상 프로젝트

url https://anarchydeve.github.io/daegu_proj/report.html url https://daegu-crime-dashboard.streamlit.app/

프로젝트 개요

대구광역시 공공데이터를 활용하여 범죄 취약지역을 식별하고 안전도 향상 방안을 도출하는 데이터 분석 프로젝트입니다.

주요 기능

데이터 통합 분석

• 13개 공공데이터 소스 통합 (CCTV, 안전비상벨, 경찰서, 유흥업소, 학교, 인구통계 등)
• 141개 행정동별 29개 변수로 구성된 종합 데이터셋 구축

공간 분석

• 카카오 API와 VWorld API를 활용한 좌표-행정동 매핑
• KNN 모델을 이용한 결측 행정동 정보 예측
• 행정동별 안전 인프라 및 위험 요소 집계

위험도 모델링

• 순위험도 = Σ(위험요소 × 가중치) - Σ(안전요소 × 가중치) 공식 적용
• 위험요소 11개, 안전요소 6개 변수 기반 종합 점수 산출
• 실제 범죄 발생률과의 상관관계 검증

시각화 대시보드

• 대구시 행정동별 위험도 지도
• 안전 인프라 분포 현황
• 범죄 발생 패턴 분석 차트
• 실시간 인터랙티브 웹 대시보드: daegu-crime-dashboard.streamlit.app

기술 스택

데이터 처리 및 분석

• Python 3.8+
• Pandas - 데이터 전처리 및 조작
• NumPy - 수치 연산
• Scikit-learn - KNN 모델링
• Requests - API 호출

지리정보 처리

• 카카오 지도 API - 주소-좌표 변환
• VWorld API - 행정구역 정보
• Folium - 지도 시각화

시각화

• Matplotlib / Seaborn - 통계 차트
• Plotly - 인터랙티브 시각화
• Folium - 지도 시각화

대시보드

• Streamlit - 웹 애플리케이션 배포

프로젝트 구조

daegu-safety-analysis/
├── README.md                 # 프로젝트 개요 (현재 파일)
├── analysis.qmd             # 세부 분석 과정 및 코드
├── app2.py                  # Streamlit 대시보드 메인 앱
├── data/                    # 데이터 파일
│   ├── daegu_crime_data.csv # 대구 범죄 통합 데이터
│   ├── daegu_map.geojson    # 대구시 행정동 지도 데이터
│   ├── 범죄율 증감.xlsx      # 범죄율 동향 데이터
│   └── 인구수범죄수상관관계.csv # 전국 상관관계 데이터
├── src/                     # 분석 소스 코드
│   ├── hitmap.py           # 상관관계 히트맵 분석
│   ├── 시각화.py            # 다양한 차트 시각화
│   └── data_preprocessing.py # 데이터 전처리
└── presentation.pptx        # 발표 자료

실행 방법

웹 대시보드 (권장)

** 대구 범죄 분석 대시보드**

• 인터넷 브라우저에서 바로 접속
• 실시간 위험도 분석 및 시각화
• 6개 탭으로 구성된 종합 분석 도구

로컬 실행

# 대시보드 로컬 실행
streamlit run app2.py

# 분석 코드 실행
python src/hitmap.py          # 상관관계 분석
python src/시각화.py           # 차트 시각화

QMD 문서 렌더링

# Quarto 설치 후
quarto render analysis.qmd

주요 결과

데이터 규모

• 총 141개 행정동 분석 대상
• 29개 변수 (인구통계 11개, 안전인프라 6개, 지역특성 5개, 범죄발생 1개)
• 13개 공공데이터 소스 통합

위험도 산출 모델

위험도 산출 모델

• 공식: 순위험도 = Σ(위험요소 × 가중치) - Σ(안전요소 × 가중치)
• 위험요소: 인구밀도, 유흥업소밀도, 외국인비율, 고령자비율 등
• 안전요소: CCTV밀도, 경찰시설밀도, 조명밀도, 안전비상벨 등
• 실시간 조절: 대시보드에서 가중치를 슬라이더로 실시간 변경 가능

예상 결과

• 범죄 취약지역 순위 도출
• 안전 인프라 부족 지역 식별
• 지역별 맞춤형 안전도 향상 방안 제시

분석 과정

1. 데이터 수집: 13개 공공데이터 포털에서 대구시 관련 데이터 수집
2. 좌표 변환: 주소 정보를 위도/경도 좌표로 변환
3. 행정동 매핑: 좌표를 행정동 정보로 변환 및 결측값 처리
4. 데이터 통합: 행정동별로 모든 변수 집계하여 통합 데이터셋 구성
5. 위험도 모델링: 문헌 조사 기반 가중치 설정 및 순위험도 계산
6. 검증: 실제 범죄 발생률과의 상관관계 분석
7. 시각화: 지도 및 차트를 통한 결과 시각화

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대구광역시의 안전한 도시 만들기를 위한 데이터 기반 솔루션