♻️ 순환경제 활성화를 위한 서울시 스마트 수거함 입지 선정
화곡1동 스마트 수거함 입지 선정 프로세스
- QGIS를 사용하여 행정동 경계 데이터 & 도로 데이터 전처리
- 1차 후보지 : 도로 위 200m 간격의 포인트 생성
- 2차 필터링 : 도로 폭 5 이상과 맞닿은 포인트만 필터링
- 3차 근접지 제거 : 50m 반경 내 후보 포인트가 겹칠 경우 인접 포인트 제거
입지 포인트 순위 선정 기준 : 상주인구 & 생활밀접시설 개수
📍[기준1] 반경 300m 이내 상주인구
- 주거인구가 많은 지역에 스마트 수거함을 우선 설치하여 활용성을 높이고자 함
- 반경 기준은 서울연구원,2014 도보권 개념을 참고함
- 데이터 수집 : 빅데이터 캠퍼스 상주인구 공간데이터를 QGIS로 전처리
📍[기준2] 반경 200m 이내 생활밀접시설 수
- 편의시설이 많은 지역에 스마트 수거함을 설치하여 근거리 방문 시 이용 편의성을 높이고자 함
- 반경 기준은 전연령대의 사람들이 주거지로부터 쉽게 접근 가능한 거리를 고려
- 데이터 수집 : 카카오 API 활용
📍[순위 산출] 상주인구수 높은순 + 생활밀접시설 개수 총합 높은 순 👉 입지 선정 기준 지표
- 아래 이미지의 입지 포인트 각각의 총합 산출
🧑🏻💻 KAKAO API 활용 코드(일부)
# API 요청을 위한 함수 정의
def find_nearby_places(row, category_code):
latitude = row.geometry.y
longitude = row.geometry.x
radius = 200 # 원하는 반경 설정
url = f"https://dapi.kakao.com/v2/local/search/category.json?category_group_code={category_code}&x={longitude}&y={latitude}&radius={radius}"
headers = {"Authorization": f"KakaoAK {api_key}"}
response = requests.get(url, headers=headers)
data = response.json()
place_count = len(data.get("documents", []))
return place_count
# 데이터프레임 및 카테고리 그룹 코드 정의
category_group_codes = ['MT1', 'CS2', 'PS3', 'SC4', 'AC5', 'PK6', 'OL7', 'SW8', 'BK9', 'CT1', 'AG2', 'PO3', 'AT4', 'AD5', 'FD6', 'CE7', 'HP8', 'PM9']
# 각 카테고리별로 개수를 세고 결과 데이터프레임 생성
result_df = gdf.copy()
for category_code in category_group_codes:
place_count_list = []
for index, row in result_df.iterrows():
place_count = find_nearby_places(row, category_code)
place_count_list.append(place_count)
result_df[f"{category_code}_개수"] = place_count_list
result_df.head()
result_df.columns = ['RN', 'geometry', '대형마트_개수', '편의점_개수', '어린이집_개수', '학교_개수', '학원_개수',
'주차장_개수', '주유소_개수', '지하철역_개수', '은행_개수', '문화시설_개수', '중개업소_개수', '공공기관_개수',
'관광명소_개수', '숙박_개수', '음식점_개수', '카페_개수', '병원_개수', '약국_개수']
🎯 최종 입지 선정
- 우선 입지 후보지 중, 300m 내 좌표 중복점 제거(QGIS, folium 사용)
- 300m 반경 내 교집합 최소화를 위해 반경 600m 필터링 👉 화곡1동 스마트 수거함 우선 설치 후보지 5곳 선정
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