[WIDA]1팀_1차보고서

서울시 빅데이터 활용 경진대회 중 분석 부문에 참여

 

주제: 고령자 보행 안전을 위한 스마트 횡단보도 최적 입지 제안

[도메인]

급격한 고령화 사회로 접어들면서 고령 보행자의 교통사고 위험이 사회적 문제로 대두되고 있음. 특히 고령자의 느린 보행 속도와 인지 지체 특성을 반영하지 못하는 현재의 보행 신호 체계는 안전 사각지대를 유발함. 데이터를 기반으로 보행 위험를 판단하고, 최적의 인프라 입지를 선정하는 기술은 제한된 예산 내에서 시민의 안전을 보호하고 교통 효율을 극대화하는 데 매우 중요함.

 

[프로젝트 계획]

1. 고령자 활동 밀집 지역 식별

2. 횡단보도별 보행 신호 부족 지수 및 필요 신호 시간 도출(기존 논문 바탕으로)

3. 강화학습을 활용해 안전 편익을 최대화하는 최적 설치 지점 선정

 

[진행상황]

1. 데이터 수집 및 반출

• 데이터: 서울시 빅데이터 캠퍼스 제공 데이터(노인복지시설 위치정보, KT 행정동별 생활이동)
• 수집 방식: 보안 규정에 따라 수집함.

 

2. 데이터 전처리

• 분석 규모: 2026년 1월 데이터 중 공휴일, 평일, 주말을 추출하여 개별 분석 수행
• 통계 지표 산출: 각 날짜별 고령자 절대 유입량을 기준으로 서울시 전체 행정동 대비 상대적 밀집도를 나타내는 z-score 도출
• 핫스팟 분류: z-score를 기준으로 통계적 신뢰 수준에 따른 4단계 분류 체계 구축

 

[한계]

1. 시계열적 대표성의 한계: 데이터 규모 문제로 2026년 1월 중 3일의 데이터만 분석하였으므로, 계절적 요인이나 이벤트에 따른 고령자 이동 패턴의 변화를 완전히 포함하지 못했을 가능성

2. 데이터의 시점 불일치: 원래 사용할려고 예정된 데이터가 2016년도 데이터로 확인되어, 현재의 도로 환경 및 보행 패턴에 그대로 적용하기에는 부족함.

 

[향후 계획]

1. 고령자의 이동 패턴의 변화가 나타나는 요인을 반영한 다른 기간의 데이터를 추가 확보하여 분석 결과의 신뢰도를 보완할 예정

2. 횡단보도 보행 밀도를 추정할 수 있는 다른 데이터 검색

3. 확보한 데이터 특성에 맞는 강화학습 모델 선정