| 팀장 & 백엔드 서버 | 프론트엔드 | 데이터 정제 및 머신러닝 |
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| 김민지 | 곽병곤,안민준, 최우영 | 최준영, 황희영 |
**소마 12기 여러분! 해커톤 하느라 고생 많이 하셨습니다! **🥳🎉🎉
몇 번 경험해보지 못 한 비대면 해커톤에 여러분들 모두 피곤함을 느끼고 계실 것이라고 생각합니다! 몇몇 연수생 분들은 이미 컴퓨터의 열기로 후끈하고 탁한 방 공기를 마시고 계실 수도 있을 것 같네요.
이제까지 열정적인 ⭐개발⭐ 을 하신 여러분들은 리프레시가 필요합니다! 지난 밤 혹사시킨 뇌를 쉬게 해주기 위해서 근처 공원을 산책하며 몸을 움직여서 피로를 풀어 보는 것은 어떨까요?
최근 서울시에서 대학생이 실종되는 사건이 일어나 전 국민들의 이목이 집중된 적이 있습니다.
많은 사람들이 '나도 혹시..?' 하는 마음에 노심초사하고 안전에 대한 불안감이 확산되는 계기가 되었습니다.
이런 상황에서 아무 곳이나 산책을 가기에는 부담이 느껴질 분이 계실 수 있습니다.
그게 아니더라도 이왕이면 밝고 안전한 곳을 가고 싶은 마음에 좋은 장소를 찾는 과정에 질려 산책을 포기해 버릴 지도 모릅니다.😢
저희 팀은 이런 고민이 여러분의 🍒회복🍓 에 방해가 되는 것을 원하지 않았습니다. 그래서 저희는 위험 요소가 없는 안전한 장소를 찾고 싶었습니다.
이를 사용해서 여러분이 부담 없이 가볍게 산책을 나가며 오늘 해커톤의 마지막 순간까지 즐길 수 있다면, 저희 팀의 프로젝트 목적을 달성했다고 볼 수 있습니다.
저희 팀은 여러분들 주위에 있는 공원들을 분석해서 가장 안전한 공원을 추천해 주는 안전산책 플랫폼을 만들었습니다!
위험 산책 멈춰! 🖐 는 여러분이 접속만 하면, 근처의 안전한 공원을 쉽고 빠르게 확인할 수 있는 기능들을 제공합니다.
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여러분이 걸어서 갈 수 있는
주위 모든 공원들을 표시합니다. -
더 멀리 있어서 차를 타고 가볼만한 공원까지 표시합니다.
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지도를 움직여 공원을 더 찾아볼 수도 있습니다.
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위치에 그치지 않고 공원 근처의
가로등과CCTV수도 표시합니다. -
표시가 너무 많으면
필터를 통해 정리도 가능합니다. -
여기서 더 나아가, 이 정보들과 머신 러닝을 활용해
공원의 안전 점수를 산출합니다! -
Bonus :
공원을 산책하며 들을 수 있는 노래까지 추천해 드립니다!
위험 산책 멈춰! 🖐 는 여러분이 직관적으로 안전을 확인할 수 있도록 안전의 정도를 점수화시켜서 나타냅니다.
저희는 지역자치단체의 면적 대비 CCTV수, 가로등의 수를 이용하여 인공지능을 학습시키고, 이를 공원에 적용하는 방법을 사용해 점수를 구합니다.
저희가 뉴스와 논문을 찾아 본 결과 가로등과 CCTV의 수는 실제로 범죄를 줄이는 데 유의미한 관계가 있었습니다.
📹 CCTV가 설치된 범위 내 5대 범죄 발생률을 비교한 결과, 2016년에 41.64건에서 2018년 36.95건으로 약 11% 감소한 결과와,
💡조명이 설치된 도로에서는 강도 등 5대 범죄 발생률이 약 16% 감소하고, 112 신고도 4.5% 줄어들다는 결과가 나타나기도 했어요.
이 외에도 가로등과 CCTV에 관한 많은 연구가 상관관계를 증명하고 있습니다.
따라서 저희는 CCTV와 가로등 개수를 사용해 0~15점 척도의 안전 점수 를 구할 수 있었습니다.
이 점수를 모든 공원에 적용해 여러분들에게 쉽고 간단한 지표로 추천을 할 수 있습니다!
자세한 계산 과정은 아래에 따로 추가해 놓았습니다
- 자신의 위치를 중점으로 모든 공원이 표시됩니다!
- CCTV, 가로등 대수 등 다양한 필터기능을 적용해 입맛에 맞게 확인할 수 있습니다.
- 각 공원별 마커를 눌러서 CCTV / 가로등 설치 대수와 종합 안전 점수를 확인할 수 있습니다.
아직 언제 사용할지 감이 안 오신다구요? 이럴 때 사용하면 됩니다!
- 사랑하는 우리 강아지🐶 산책은 가야 하지만.. 밤에 나가기는 무서울 때
- 가족, 연인, 친구와 함께 건강하고 안전하게 저녁 🏃조깅🏃♀️하며 '확찐자' 탈출
- 야밤에 코딩하다가 막혀서 어디론가 뛰쳐 나가고 싶을 때 밤 산책하기👣
저희 팀은 지역자치단체의 안전과 공원의 안전의 정도가 같은 개념이라고 보았습니다.
지자체의 안전 지수를 구할 수 있다면 공원의 안전 지수를 같은 범위로 스케일링 하여 사용할 수 있을 것으로 보였습니다.
저희는 우선 여기 에서 범죄 데이터를 구했습니다.
하지만 범죄별로 CCTV와 가로등의 개수에 영향을 받는 정도가 다르고, 위험도도 다르기 때문에 저희는 이에 가중치를 곱해주었습니다.
지능, 경제범죄와 같은 것들은 계수를 0으로 주고, 살인과 같은 강력범죄는 계수를 높게 주었습니다.
다음으로는 공공 CCTV 위치 데이터를 구했습니다
특정 지역마다 설치된 CCTV 대수를 계산해서 입력값으로 사용했습니다.
세 번째는 가로등 설치 대수 를 사용했습니다.
각 지역별로 설치된 보안등 정보를 같은 방법으로 계산해 입력값으로 사용했습니다.
저희는 지자체와 공원의 예측 값의 차이를 맞추기 위해서 단위 면적 당 CCTV/가로등 대수 를 사용하고자 했습니다.
이를 위해 각 지자체의 면적을 계산해서 구했습니다.
전국 각 지역의 면적을 구글링을 통해.. 수집했습니다.
주어진 데이터를 활용해 그래프를 그려 본 결과, CCTV/가로등과 범죄지수에 인과관계(선형 관계)가 있음을 확인할 수 있었습니다.
선형 관계가 있는 것을 확인했으니, 이제 다중선형회귀분석을 적용하면 위험도를 구하는 수식을 도출해낼 수 있습니다.
회귀 분석을 사용하면 주어진 변수들의 상관관계를 가장 잘 나타내는 수식을 구할 수 있습니다.
도출된 예측 식은 다음과 같이 나타낼 수 있었습니다.
이 식을 사용해 추정한 데이터로 분포도를 구한 결과, 실제로도 데이터의 인과관계가 있음을 확인할 수 있었습니다.
