KR102214807B1 - 빅데이터 모델링을 활용한 어린이 안전 통학로 구축방법 - Google Patents

빅데이터 모델링을 활용한 어린이 안전 통학로 구축방법 Download PDF

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Abstract

본 발명은 를 포함하여 구성되는 빅데이터 모델링을 활용한 어린이 안전 통학로 구축방법에 관한 것으로, 빅데이터 모델링을 활용한 어린이 안전 통학로 구축을 위하여 하나의 중앙서버와 단말기를 구성하고, 상기 중앙서버를 통해 외부 각 기관서버로부터 수집된 빅데이터를 이용하여 상기 단말기를 통해 수집된 데이터를 단계별로 처리하는 과정을 각각 포함하며, 상기 중앙서버에서 각 구역의 CCTV현황 데이터를 추출하고, 유동인구(어린이) 비율과 어린이보호구역 주변에 대한 교습소, 놀이터를 포함하는 현황정보를 수집하고, 유동인구 지역과 어린이보호구역 주변 경찰서 데이터를 수집하고, 어린이 주 활동구역과 활동구역 및 활동 시간데이터를 수집하는 과정을 포함하는 데이터를 수집하는 제 1단계, 상기 중앙서버에서 각 구역의 현재 어린이 보호구역 정보와 기존의 어린이보호구역의 사고다발지역을 추출하고, 어린이 다니는 교습소의 위치정보를 추출하고, 해당 구역의 CCTV를 추출하고, 해당 구역의 경찰서 위치를 정보를 추출하고, 해당 지역의 유동인구와 행정도 코드 정보를 매칭시켜 데이터화하는 제 2단계 및 상기 제 1단계와 제 2단계를 통해 추출된 데이터를 통해 어린이보호구역과 보호구역 내 사고다발지역을 수집하고, 상기 사고다발지역내에 설치된 CCTV의 해상도 정보를 추출하고, 각 구역의 행정동코드와 시간대별 유동인구를 분석하여 상기 사고다발지역의 시간대별 유동인구를 분석한 후 해당 어린이보호구역과 가까운 경찰서 정보(어린이보호구역과 경찰서간의 거리 정보)를 분석하여 데이터화한 후, 상기 추출된 데이터를 기반으로 어린이보호구역 우선순위를 추가 지정하고, 해당 구역에 대해 CCTV 설치를 확정하는 것을 특징으로 한다.

Description

빅데이터 모델링을 활용한 어린이 안전 통학로 구축방법{How to Build a Child Safety School Road Using Big Data Modeling}
본 발명은 빅데이터 모델링을 활용한 어린이 안전 통학로 구축방법에 관한 것으로, 좀 더 상세하게는 어린이 보호구역의 안전성을 향상시키기 위하여 기존의 분석된 사고 통계를 활용해 어린 안전 통학로를 구축함으로써 사고 문제와 범죄 예방 등 사회문제를 보다 개선시킬 수 있는 이점이 있다.
어린이들이 안전하게 통학할 수 있도록 통행로 확보 및 범죄 예방, 사고 발생 시 필요한 증거자료 확보 목적 등으로 어린이 및 청소년의 통학로를 안전하게 개선할 필요가 있다. 어린이보호구역은 어린이들을 안전하게 보호하기 위해 보호시설 주변 300m 이내 특정구역을 지정해 속도를 제한하고 법규를 위반하면 범칙금과 벌점이 일반 도로의 2배로 부과하는 규정을 갖추고 있지만, 어린이 사상자의 수가 감소되지 않고 있다.
도로교통공단에 따르면, 한 해 동안 발생하는 어린이 교통사고는 약 10,000건 정도 발생하며 부상자 및 사망자의 수가 대략 13,000명으로 상당히 많은 수치를 보인다. 가장 많은 보행 사상자가 발생하는 시간대는 하교 시간인 16-18시 사이에 가장 많은 수치를 보이고 있으며, 특히 어린이보호구역 내 교통사고는 초등학교 저학년(1-3학년)이 40%에 가까운 수치를 보이며 가장 많았다.
게다가, 어린이 보호구역 시설에도 개선해야 할 점이 여전히 많이 남아있다. 속도를 제한하는 시설이 있음에도 불구하고 제한속도가 지켜지지 않고 지정된 스쿨존에 비해 CCTV가 설치되지 않은 스쿨존 또한 상당하다. 또한 법규 위반으로 어린이를 다치게 하는 사고도 많다. 경찰청 통계를 보면 보행자 보호 의무 위반 39.9%, 안전불이행 24.4%, 신호 위반 14.8% 순으로 나타났다. 많은 시설을 사용해 운전자들의 안전운행을 유도하는 것은 한계가 있다.
이렇듯 많은 노력을 하고 있지만, 허점투성인 스쿨존의 문제점을 개선하고 어린이와 청소년들의 안전이 불확실한 스쿨존 내 교통사고 및 범죄를 예방하기 위한 해결책이 필요하다.
▶ 보호구역 보행자 보호 유도시설 개선
어린이 보호구역 내 사고와 사고 다발지간의 비교했을 때, 어린이 보호구역내에서 사고가 발생한 경우는 큰 도로와 근접해 있고 사고지 근방에 교통안전사고예방 목적의 CCTV가 부족한 공통점을 발견했다. 이러한 경우에 운전자에게 경각심을 상기시킬 수 있도록 안전 유도 시설을 더 설치해 사고 가능성을 줄이고, CCTV를 추가로 설치해 사고예방 및 사고 발생 시에 증거자료로 사용할 수 있도록 한다.
▶ 어린이보호구역 확대
하교 시간 때 발생하는 사고가 전체 사고 건수의 절반 가까이 차지하고 있는 것으로 보아 어린이, 청소년 인구가 하교 이후 이동하는 교습소 주변 도로를 보호구역으로 지정하여 주간뿐만 아니라 야간에도 사고의 위험으로부터 보호하고 사고 발생 가능성을 줄일 수 있도록 하는 해결책을 제시한다. 또한 차량이 많이 몰리는 시간대인 출근시간과 퇴근시간에 어린이 보호구역을 유연성 있게 확대, 축소 운영한다. 등하교 시간에 맞춰 1-2시간동안 보호구역의 적용 범위를 확대함으로써 차량의 교통정체를 유도해 차량의 속도를 줄여 어린이들의 안전한 통학환경을 제공한다.
또한, 서울시 파출소 위치와 어린이 보호구역의 가장 가까운 거리 순으로 파악해 보호구역 내 응급상황이나 돌발 상황에 대비해 빠른 신고가 가능하도록 한다. 신고를 통해서 신속한 후속 조치를 취할 수 있도록 보호구역내에 보호구역으로부터 가장 가까운 경찰서 또는 파출소의 대한 정보를 제공한다.
▶ CCTV의 기준 강화와 어린이보호구역 내 시설 개선
서울시 시설물 권고 기준은 CCTV의 경우 100만 화소로 지정되어 있다. 이는 권고 사항이기 때문에 반드시 지킬 의무가 없다. 따라서, 어린이 보호구역 내의 CCTV 화소 수의 대한 기준을 권고사항이 아닌 의무사항으로 기존의 기준보다 강화시켜야 한다. 50만 화소 CCTV가 설치되어 있는 것을 발견할 수 있었는데 이런 경우에는 차량 번호판이나 사람의 얼굴 형태 또는 특징적인 부분을 구분하기 힘들다. 때문에 사고나 범죄가 발생했을 경우 충분한 증거자료가 확보되지 않는 점을 개선해야 한다.
또한 어린이 보호구역 내 교통안전시설의 경우 선택적으로 설치되어 있다는 점을 발견할 수 있었다. 이러한 점을 고려했을 때, 운전자들의 주의를 기울여 보행자를 보호할 수 있도록 의무적으로 시설을 설치해야 한다.
KR 20-2005-0019061호 KR 10-2016-0096728호
상기와 같은 문제점을 해결하기 위한 본 발명은 어린이보호구역, 스쿨존 등의 사고 발생, 범죄 발생 등 어린이 안전에 관한 사회적 문제를 근본적으로 해결할 수 있도록 효율적인 접근방식을 통하여 빅데이터 활용을 통해 우수한 해결 방법을 제공할 수 있는 방법론을 제공하고자 하는데 목적이 있다.
특히, 본 발명은 CCTV 현황 정보, 유동인구 분석, 주변현황 데이터,주변 경찰서 정보, 어린이 주활동 구역 정보 분석을 통해 사고다발지역 집중 모니터링 해석 모델과 출동(경찰 등) 정보를 모니터링 함으로써 효율적인 기반시설을 구축하고자 하는데 목적이 있다.
상기와 같은 목적을 달성하기 위한 본 발명은, 빅데이터 모델링을 활용한 어린이 안전 통학로 구축을 위하여 하나의 중앙서버와 단말기를 구성하고, 상기 중앙서버를 통해 외부 각 기관서버로부터 수집된 빅데이터를 이용하여 상기 단말기를 통해 수집된 데이터를 단계별로 처리하는 과정을 각각 포함하며, 상기 중앙서버에서 각 구역의 CCTV현황 데이터를 추출하고, 유동인구(어린이) 비율과 어린이보호구역 주변에 대한 교습소, 놀이터를 포함하는 현황정보를 수집하고, 유동인구 지역과 어린이보호구역 주변 경찰서 데이터를 수집하고, 어린이 주 활동구역과 활동구역 및 활동 시간데이터를 수집하는 과정을 포함하는 데이터를 수집하는 제 1단계, 상기 중앙서버에서 각 구역의 현재 어린이 보호구역 정보와 기존의 어린이보호구역의 사고다발지역을 추출하고, 어린이 다니는 교습소의 위치정보를 추출하고, 해당 구역의 CCTV를 추출하고, 해당 구역의 경찰서 위치를 정보를 추출하고, 해당 지역의 유동인구와 행정도 코드 정보를 매칭시켜 데이터화하는 제 2단계 및 상기 제 1단계와 제 2단계를 통해 추출된 데이터를 통해 어린이보호구역과 보호구역 내 사고다발지역을 수집하고, 상기 사고다발지역내에 설치된 CCTV의 해상도 정보를 추출하고, 각 구역의 행정동코드와 시간대별 유동인구를 분석하여 상기 사고다발지역의 시간대별 유동인구를 분석한 후 해당 어린이보호구역과 가까운 경찰서 정보(어린이보호구역과 경찰서간의 거리 정보)를 분석하여 데이터화한 후, 상기 추출된 데이터를 기반으로 어린이보호구역 우선순위를 추가 지정하고, 해당 구역에 대해 CCTV 설치를 확정하는 것을 특징으로 한다.
또한, 상기 데이터를 수집하는 제 1단계는, 사고다발지역 기반의 CCTV 현황 분석에 대한 행정동코드, 사고다발건수, 카메라 대수를 포함하는 데이터를 수집하는 단계를 더 포함한다.
또한, 상기 데이터를 수집하는 제 1단계는, 어린이보호구역에 대한 대상 시설명, 위도, 경도, 사고여부와 CCTV 설치목적, CCTV 설치 위도, CCTV 설치 경도를 수집하는 과정을 더 포함한다.
또한, 상기 데이터를 추출하는 제 1단계는, 유동인구 지역의 어린이보호구역 위치정보와 주변 경찰서 정보를 추출할 때, 경찰서 주소, 경찰서명을 포함하는 경찰서 행정코드를 매칭하여 어린이보호구역에 대한 경찰서 정보를 추출한다.
또한, 상기 데이터를 추출하는 제 1단계는, 어린이 주활동 구역(교습소, 놀이터)에 관한 위치정보, 교습기관명, 교습시간을 포함하는 주활동 정보와 활동 시간에 따른 시간 정보가 기수집된 상기 외부기관서버를 통해 추출하여 어린이 주 활동구역과 활동 시간을 분석하여 추출한다.
또한, 상기 데이터화하는 제 2단계는, 어린이보호구역에 따른 지역명과, 스쿨존내 어린이사고다발지역명으로 분류하고, 분류된 상기 정보에 어린이 주활동 지역(교습소, 놀이터 정보) 정보를 상기 외부기관서버에서 추출하여 추가하는 것을 특징으로 한다.
또한, 상기 데이터화하는 제 2단계는, 각 지역의 유동인구 정보와 행정동 코드정보를 매핑하여 정보데이터를 추출하는 단계를 더 포함하며, 상기 단계는, 행정동 주소를 행정동 코드로 변환하고, 상기 행정동 코드는 '시도명'과 '시군구명', '행정동명'을 합쳐 address로 저장하고, 저장된 값을 활용하여 행정동 코드로 사용하며, 상기 유동인구 정보는 행동정별 지역 인구수, 유동인구 시간대, 어린이 인구수, 상기 어린이수에 대한 남아 비율과 여아 비율수 정보를 추출하여 데이터를 수집하는 것을 특징으로 한다.
또한, 상기 중앙서버는, 상기 외부기관서버로부터 수집되는 데이터에 해당하는 각 구역의 CCTV현황 데이터, 유동인구(어린이) 비율, 어린이보호구역 주변 현황 데이터, 유동인구 지역과 어린이보호구역 주변 경찰서 데이터, 어린이 주 활동구역과 활동구역 및 활동 시간데이터를 별도의 데이터베이스에 저장한 후 신규로 저장되는 데이터와 기저장된 데이터를 비교분석하는 과정을 포함하되, 신규로 저장되는 데이터값이 기준값을 이상의 값에 해당하게 되는 경우 이벤트 발생 데이터를 지정하고, 해당 데이터를 날짜별, 시간별로 별도 저장하여 관리한 후 상기 어린이보호구역 추가 지정, CCTV 설치 보강 및 확대 데이터 지정에 반영하는 것을 특징으로 한다.
상기와 같이 구성되고 작용되는 본 발명은 유동인구 데이터를 통해 기존의 어린이보호구역 이외의 어린이 주 활동구역과 주 활동시간을 추출하고, 이를 토대로 어린이들이 범죄에 쉽게 노출될 수 있는 장소와 때를 알 수 있기 때문에 대응책을 강구하기 위한 데이터화 방법론을 제시할 수 있는 이점이 있다.
또한, 어린이보호구역의 CCTV 데이터를 통해 50만 화소 이하의 저화질의 CCTV가 설치된 구역을 찾아내고, 이를 활용하여 저화질의 CCTV를 100만 화소 이상의 CCTV로 교체하는 것을 권고하여 구역 감시뿐만 아니라 어린이보호구역에서의 사고 발생 후 사건 처리를 원활하게 할 수 있는 이점이 있다.
또한, 어린이보호구역과 경찰서 데이터를 통해 도출된 각 지역 구별 어린이보호구역-경찰서의 거리를 활용하여 지정된 관할 경찰서뿐만 아니라 거리상 가까운 우선순위 2~3위까지의 경찰서가 함께 관리하도록 한다면 효율적인 지역 순찰 및 관리에 더불어 사고 발생 시 신속한 출동이 가능할 것이다.
결과적으로 본 발명은 더 나아가 아동범죄율과 아동 대상 교통사고율 감소와 심각한 사회문제로 대두되고 있는 청소년 범죄율 감소 및 범죄 예방에 도움이 될 것이다.
도 1은 본 발명에 따른 빅데이터 모델링을 활용한 어린이 안전 통학로 구축방법에서 사고다발지역 기반 CCTV 현황 데이터 모델링을 도식화한 도면,
도 2는 본 발명에 따른 빅데이터 모델링을 활용한 어린이 안전 통학로 구축방법에서 유동인구 비율과 어린이보호구역 주변 현황 데이터 모델링을 도식화한 도면,
도 3은 본 발명에 따른 빅데이터 모델링을 활용한 어린이 안전 통학로 구축방법에서 유동인구 지역과 어린이보호구역 주변 경찰서 데이터 모델링을 도식화한 도면,
도 4는 본 발명에 따른 빅데이터 모델링을 활용한 어린이 안전 통학로 구축방법에서 어린이 주 활동구역과 활동구역 및 활동 시간데이터 모델링을 도식화한 도면,
도 5는 본 발명에 따른 일예로 서울시 어린이 보호구역 분포도를 나타낸 도면,
도 6은 본 발명에 따른 일예로, 서울시 어린이보호구역 사고다발지역 주변 분포도를 나타낸 도면.
이하, 첨부된 도면을 참조하여 본 발명에 따른 빅데이터 모델링을 활용한 어린이 안전 통학로 구축방법을 상세히 설명하면 다음과 같다.
본 발명에 따른 빅데이터 모델링을 활용한 어린이 안전 통학로 구축방법은, 빅데이터 모델링을 활용한 어린이 안전 통학로 구축을 위하여 하나의 중앙서버와 단말기를 구성하고, 상기 중앙서버를 통해 외부 각 기관서버로부터 수집된 빅데이터를 이용하여 상기 단말기를 통해 수집된 데이터를 단계별로 처리하는 과정을 각각 포함하며, 상기 중앙서버에서 각 구역의 CCTV현황 데이터를 추출하고, 유동인구(어린이) 비율과 어린이보호구역 주변에 대한 교습소, 놀이터를 포함하는 현황정보를 수집하고, 유동인구 지역과 어린이보호구역 주변 경찰서 데이터를 수집하고, 어린이 주 활동구역과 활동구역 및 활동 시간데이터를 수집하는 과정을 포함하는 데이터를 수집하는 제 1단계, 상기 중앙서버에서 각 구역의 현재 어린이 보호구역 정보와 기존의 어린이보호구역의 사고다발지역을 추출하고, 어린이 다니는 교습소의 위치정보를 추출하고, 해당 구역의 CCTV를 추출하고, 해당 구역의 경찰서 위치를 정보를 추출하고, 해당 지역의 유동인구와 행정도 코드 정보를 매칭시켜 데이터화하는 제 2단계 및 상기 제 1단계와 제 2단계를 통해 추출된 데이터를 통해 어린이보호구역과 보호구역 내 사고다발지역을 수집하고, 상기 사고다발지역내에 설치된 CCTV의 해상도 정보를 추출하고, 각 구역의 행정동코드와 시간대별 유동인구를 분석하여 상기 사고다발지역의 시간대별 유동인구를 분석한 후 해당 어린이보호구역과 가까운 경찰서 정보(어린이보호구역과 경찰서간의 거리 정보)를 분석하여 데이터화한 후, 상기 추출된 데이터를 기반으로 어린이보호구역 우선순위를 추가 지정하고, 해당 구역에 대해 CCTV 설치를 확정하는 것을 특징으로 한다.
본 발명에 따른 빅데이터 모델링을 활용한 어린이 안전 통학로 구축방법은, 데이터를 추출하는 제 1단계와, 다시 2차 데이터를 추출하는 제 2단계와, 데이터를 분석하는 3단계를 거쳐 어린이보호구역과 사고다발지역 내 어린이 보호 시설을 확충하여 보다 안전적인 어린이보호지역 확보와 사고 발생 방지를 미연에 실현할 수 있는 목적을 제공하고자 하는데 목적이 있다.
본 발명에 따른 안전 통학로 구축방법으로는, 다양한 빅데이터를 수집하기 위한 하나의 중앙서버를 포함하고, 상기 중앙서버에서 수집된 정보를 활용하여 데이터 추출과 모델링 과정, 분석 과정을 수행하는 단말기를 포함하여 어린이 안전 통학로를 구축한다.
또한, 상기 중앙서버를 통해 추출하는 데이터는 외부기관서버를 통해 데이터를 수집하게 되는데, 상기 외부기관서버는 사전에 준비된, 또는 가공된 데이터를 통해 상기 중앙서버로 제공하게 되며, 본 발명에 따른 아래에 기술되는 각종 데이터를 사전에 임의의 기관에서 정보 처리를 통해(예를 들어 어린이보호구역 주변정보의 경우 해당 주변정보를 수집하고 가공하는 기능을 상기 외부기관서버에서 수행하는 것으로 한다.) 수집되는 것이다.
도 1은 본 발명에 따른 빅데이터 모델링을 활용한 어린이 안전 통학로 구축방법에서 사고다발지역 기반 CCTV 현황 데이터 모델링을 도식화한 도면, 도 2는 본 발명에 따른 빅데이터 모델링을 활용한 어린이 안전 통학로 구축방법에서 유동인구 비율과 어린이보호구역 주변 현황 데이터 모델링을 도식화한 도면, 도 3은 본 발명에 따른 빅데이터 모델링을 활용한 어린이 안전 통학로 구축방법에서 유동인구 지역과 어린이보호구역 주변 경찰서 데이터 모델링을 도식화한 도면, 도 4는 본 발명에 따른 빅데이터 모델링을 활용한 어린이 안전 통학로 구축방법에서 어린이 주 활동구역과 활동구역 및 활동 시간데이터 모델링을 도식화한 도면이다.
본 발명에 따른 안전 통학로 구축방법은 데이터를 수집하는 제 1단계와, 상기 제 1단계에서 수집된 데이터에 타정보 데이터를 다시 추가하기 위한 데이터를 수집하는 제2단계, 그리고 제 1단계와 제 2단계를 통해 준비된 데이터를 통해 가공하는 분석하는 제 3단계를 포함하여 구성된다.
상기 데이터를 수집하는 제 1단계는, 사고다발지역 기반의 CCTV 현황 분서에서 행정동코드, 사고다발건수, 카메라 대수를 추출하여 데이터를 획득하게 된다. 또한, 상기 어린이보호구역에 대한 대상 시설명, 위도, 경도, 사고여부와 CCTV 설치목적, CCTV 설치 위도, CCTV 설치 경도를 계산함으로써, 유동인구 비율에 따른 주변현황 정보를 추출한다. 이러한 수학적 모델링의 과정은 단말기와 해당 모델링을 수행하는 소프트웨어를 통해 실시하며 앞서 언급한 바와 같이 각종 데이터를 외부기관서버를 통해 사전에 가공된 정보를 수집함으로써, 어린이보호구역에 대한 시설명이나 사고여부 등의 정보를 획득하게 되는 것이다.
상기 제 1단계는, 유동인구 지역의 어린이보호구역 위치정보와 주변 경찰서 정보를 추출할 때, 경찰서 주소, 경찰서명을 포함하여 경찰서 행정코드를 매칭하여 어린이보호구역에 대한 경찰서 정보를 추출한다.
한편, 어린이 주활동 구역(교습소, 놀이터, 게임장 등 어린이들이 자주 활동하는 구역)에 관한 위치정보, 교습기관명, 교습시간을 포함하는 주활동 정보와 활동 시간에 따른 시간 정보를 추출하여 어린이 주 활동구역과 활동 시간을 분석하여 추출한다. 이때, 어린이보호구역에 따른 지역명과, 스쿨존내 어린이사고다발지역명으로 분류하고, 분류된 상기 정보에 어린이 주활동 지역(교습소, 놀이터 정보) 정보를 추가하는 것을 특징으로 한다.
또한, 상기 제 2단계는, 각 지역의 유동인구 정보와 행정동 코드정보를 매핑하여 정보데이터를 추출하는 단계를 더 포함한다. 이 단계에서는 는 행정동 주소를 행정동 코드(임의의 코드)로 변환하고, 상기 행정동 코드는 '시도명'과 '시군구명', '행정동명'을 합쳐 address로 저장한다. 저장된 값을 활용하여 행정동 코드로 사용하며, 상기 유동인구 정보는 행동정별 지역 인구수, 유동인구 시간대, 어린이 인구수, 상기 어린이수에 대한 남아 비율과 여아 비율수 정보를 추가적으로 수집하게 된다.
본 발명에 따른 데이터를 수집하는 제 2단계를 상세히 설명한다. 서울특별시 어린이보호구역과 2016년_스쿨존 내 어린이사고다발지역을 일예로 설명하면, 1) "전국어린이보호구역표준데이터"에서 '소재지도로명주소'에 "서울특별시"가 포함된 데이터를 "서울특별시_어린이보호구역"로 추출한다. 위에서 언급되는 전국어린이보호구역표준데이터의 경우는 공공기관으로부터 제공받을 수 있으며, 1차 데이터외에 2차적 가공데이터가 요구될 경우에는 별도의 외부기관을 통해서 사전에 가공된 데이터 정보를 수집할 수 있게 되는 것이다.
2) "2016년_스쿨존 내 어린이사고다발지역"에서 '다발지명'에 "서울특별시"가 포함된 데 이터를 "서울특별시_스쿨존내 어린이사고다발지역"으로 추출한다. 3) "서울특별시_스쿨존내 어린이사고다발지역" 데이터와 "서울특별시_어린이보호구역" 데이터의 '기관명'을 key 값으로 비교하여 "서울특별시_어린이보호구역" 데이터에 '사고여부' 열을 Y/N값으로 생성한다. 4) 도로 폭 데이터는 표준화되어 있지 않으므로 범위로 입력된 데이터를 중간 값으로 변환하여 표준화한다.
두 번째는 주활동지역 추출방법이다. 1) "서울교습소등록현황"을 수집하여 저장한다. 2) 또한 놀이터 정보(위치)를 수집 및 저장한다. 3) 프로그래밍을 통해 '교습소주소'를 위도와 경도로 변환한 값을 "서울특별시_교습소"에 '위도', '경도'열을 추가해 저장한다.
세 번째는 CCTV 정보를 추출한다. "전국CCTV표준데이터"에서 '소재지지번주소'에 "서울특별시"가 포함된 데이터를 "서울특별시_CCTV"로 추출한다.
네 번째는 경찰서 데이터를 추출한다. 1) "경찰청_지역경찰관서 주소"에서 '지방청'이 "서울청"인 데이터를 "서울특별시_경찰서"로 추출한다. 2) R 프로그래밍을 통해 주소를 위도와 경도로 변환한 값을 "서울특별시_경찰서"에 '위도', '경도'열을 추가해 저장한다.
다섯 번째는 유동인구와 행정동 코드 매핑 정보 데이터를 추출한다. 기존의 "행정동별 서울생활인구(내국인)" 데이터는 행정동이 주소로 나와 있지 않고 행정동 코드로 되어 있어서 데이터의 식별이 어려워서 행정동 코드를 행정동 주소로 변환해야 한다.
1) "행정동코드_매핑정보"의 '행정동코드'와 "행정동별 서울생활인구(내국인)"의 '행정동코드'를 비교한다.
2) 두 행정동코드가 일치한다면, 해당 행정동 코드에 상응하는 "행정동코드_매핑정보"의 '시도명', '시군구명', '행정동명'을 호출하여 합친 값을 변수 "address"에 저장한다. 저장된 값은 "행정동별 서울생활인구(내국인)"의 '행정동코드'를 대체한다.
3) 행정동 코드가 일치하지 않는다면 NA 값으로 처리한다.
4) "행정동별 서울생활인구(내국인)"에서 '기준일ID', '시간대구분', '행정동코드', '총생활인구', '남자 0세부터 9세 생활인구수', '남자 10세부터14세 생활인구수', '여자 0세부터 9세 생활인구수', '여자 10세부터 14세 생활인구수'를 추출하여 "서울특별시_유동인구(어린이)"에 저장한다.
5) "서울특별시유동인구(어린이)"에서 [{(남자 0세부터 9세 생활인구수)+(남자 10세부터 14세 생활인구수)+(여자 0세부터 9세 생활인구수)+(여자 10세부터 14세 생활인구수)}/(총 생활인구수)]*100을 '비율'열을 추가해 저장한다.
도 5는 본 발명에 따른 일예로 서울시 어린이 보호구역 분포도를 나타낸 도면, 도 6은 본 발명에 따른 일예로, 서울시 어린이보호구역 사고다발지역 주변 분포도를 나타낸 도면이다.
1) "서울특별시 어린이보호구역"데이터의 '사고여부'의 Y/N 값에 따라 마킹을 달리하여 시각화한다. 2) "서울특별시_CCTV"와 "서울특별시_교습소" 데이터도 동일 계층에 시각화한다. 3) 사고 여부에 따라 나눠진 '서울특별시_어린이보호구역'을 근처의 CCTV와 교습소 밀집도에 따라서 비교 분석한다. 도 5와 도 6을 통해 어린이 보호구역의 분포와 함께 CCTV, 교습소 분포도를 알 수 있다. 다음 그림에서 세모는 교습소, 네모는 CCTV, 동그라미는 어린이보호구역, 빨간 동그라미는 사고 다발구역을 표현한다. 이를 통해 사고 다발지를 분석한 결과 근방 50m 이내에 교통량이 많고 빠른 큰 도로가 위치하며, 교통안전 목적으로 설치된 CCTV의 수가 1대 이하임을 알 수 있었다. 또한, 어린이보호구역과 교습소의 분포를 통해 어린이 주 활동구역을 파악할 수 있다.
CCTV 분석의 경우 1) "서울특별시_CCTV" 데이터의 '카메라화소'가 50만 화소 미만인 데이터를 추출한다. 2) 과정 1에서 추출한 데이터에서 '설치목적'이 어린이 보호용인 데이터를 추출한다. 이를 통해 어린이 보호 목적으로 설치된 CCTV 중 성능이 낮은 카메라를 우선적으로 개선할 수 있다.
유동인구 분석은 1) "서울특별시_유동인구(어린이)"데이터의 '행정동코드'와 '시간대구분'별로 분류한다. 2) 과정 1의 데이터에 따라 행정동 코드, 시간대 구분별 '비율'의 평균을 계산한다. 3) 과정 2에서 계산한 값을 '평균비율'로 "서울특별시_유동인구(어린이)" 데이터의 '행정동코드'와 '시간대구분'과 함께 변수 "서울특별시_유동인구_mean"으로 저장한다. 4) "서울특별시_유동인구_mean"을 행정동 코드에 따라 평균 비율을 기준으로 내림차순으로 정리하여 가장 많은 비율의 시간대를 확인할 수 있도록 한다. 5) 서울특별시_유동인구_mean에서 각 행정동 코드별로 가장 많은 시간대 1위, 2위, 3위를 지정하고 시간대별로 빈도 그래프를 만들어 전체적으로 어느 시간대에 어린이 유동인구가 가장 많은지를 파악할 수 있도록 한다.
경찰서 분석 데이터로는 1) "서울특별시_어린이보호구역"데이터의 '소재지지번주소'를 활용하여 각 구별로 데이터를 분류하여 변수에 저장한다. 2) "서울특별시_경찰서"데이터의 '주소'를 활용하여 각 구로 데이터를 구분하여 변수에 저장한다. 3) 변수에 저장된 "서울특별시_어린이보호구역"의 '위도', '경도'를 호출한다. 4) 변수에 저장된 각 구로 구분된 "서울특별시_경찰서"의 '위도', '경도'를 호출한다. 5) 과정 3에서 호출한 위도와 과정 4에서 호출한 위도, 과정 3에서 호출한 경도와 과정 4에서 호출한 경도로 거리를 구하는 식을 세운다. 6) 각 구마다 어린이 보호구역과 경찰서의 거리를 계산한 값이 "distance"를 "서울특별시_어린이보호구역"데이터의 '대상시 설명', "서울특별시_경찰서" 데이터의 '관서명'과 함께 변수 "zone_distance"에 저장한다. 7) 어린이 보호구역의 각 '대상시 설명'의 distance 값을 오름차순으로 정리하여 거리가 가까운 데이터부터 확인할 수 있도록 한다.
한편, 본 발명에서 상기 중앙서버는, 외부기관으로부터 수집되는 데이터에 해당하는 각 구역의 CCTV현황 데이터, 유동인구(어린이) 비율, 어린이보호구역 주변 현황 데이터, 유동인구 지역과 어린이보호구역 주변 경찰서 데이터, 어린이 주 활동구역과 활동구역 및 활동 시간데이터를 별도의 데이터베이스에 저장한 후 신규로 저장되는 데이터와 기저장된 데이터를 비교분석하는 과정을 포함한다.
여기서 비교된 데이터는 신규로 저장되는 데이터값이 기준값 이상의 값 즉, 평소에 수집되는 평균값과 다르게 수치가 높은거 낮은값에 해당하게 되는 경우 이벤트 발생 데이터를 지정하고, 해당 데이터를 날짜별, 시간별로 별도 저장하여 관리한 후 상기 어린이보호구역 추가 지정, CCTV 설치 보강 및 확대 데이터 지정에 반영하는 것을 특징으로 한다.
상기와 같이 기술되는 발명의 구성을 통해 필요한 데이터들을 분석하여 어린이보호구역의 시설 현황을 파악하고 부족한 점에 대한 대응책을 마련한다. 서울특별시 어린이 보호구역과 스쿨존 내 사고다발지역을 분석하여 사고 다발지와 다른 어린이 보호구역의 차이점을 알아내고 개선점을 찾아낼 수 있다. 그리고 교습소 데이터와 더해져 어린이의 주 활동구역을 예측하고 각 구역의 특성에 맞게 "준 어린이보호구역"을 지정할 수 있다.
서울특별시 유동인구를 분석하여 행정동과 시간대별로 정렬하여 해당 행정동에서 어린이 유동인구 비율이 높은 시간대를 찾는다. 이를 통해 서울특별시 전체적으로 어느 시간대에 어린이 유동인구가 가장 많은지를 파악할 수 있고 각 행정동에 따라 어린이 유동인구가 높은 시간에 차이가 있기 때문에 그에 맞게 "준 어린이보호구역"의 시간 관리가 가능해진다.
서울특별시 어린이보호구역과 서울특별시 경찰서를 분석하여 어린이보호구역과 경찰서 간의 거리를 구하고 관할 경찰서 이외에 다른 경찰서에 어린이보호구역에 대한 우선순위를 두어 어린이보호구역에 대한 효율적인 관리가 가능해지도록 한다. 또한 서울특별시 CCTV를 분석하여 우선적으로 교체하거나 설치해야 할 위치 정보를 추출함으로써 해당 지역에 CCTV를 설치하게 되는 것이다.
이와 같이 구성되는 본 발명은 어린이보호구역 정보, CCTV 설치 정보, 유동인구 분석, 사고다발지역, 인접 경찰서 정보를 통합 추출하여 어린이보호구역 지정과 CCTV 강화 확대정보를 개선함으로써, 사고처리 원활화, 감시기능 확대, 범죄율 감소 및 예방을 확대함으로써 사회적 문제를 해결할 수 있는 장점이 있다.
이상, 본 발명의 원리를 예시하기 위한 바람직한 실시예와 관련하여 설명하고 도시하였지만, 본 발명은 그와 같이 도시되고 설명된 그대로의 구성 및 작용으로 한정되는 것이 아니다. 오히려, 첨부된 청구범위의 사상 및 범주를 일탈함이 없이 본 발명에 대한 다수의 변경 및 수정이 가능함을 당업자들은 잘 이해할 수 있을 것이다. 따라서 그러한 모든 적절한 변경 및 수정과 균등물들도 본 발명의 범위에 속하는 것으로 간주되어야 할 것이다.

Claims (5)

  1. 빅데이터 모델링을 활용한 어린이 안전 통학로 구축방법은 데이터를 수집하는 제 1단계와, 상기 제 1단계에서 수집된 데이터에 타정보 데이터를 다시 추가하기 위한 데이터를 수집하는 제2단계, 그리고 제 1단계와 제 2단계를 통해 준비된 데이터를 통해 가공하는 분석하는 제 3단계를 포함하여 이루어지되,
    다양한 빅데이터를 수집하기 위한 하나의 중앙서버를 포함하고, 상기 중앙서버에서 수집된 정보를 활용하여 데이터 추출과 모델링 과정, 분석 과정을 수행하는 단말기를 포함하며,
    또한, 상기 중앙서버를 통해 추출하는 데이터는 외부기관서버를 통해 데이터를 수집하며, 상기 외부기관서버는 사전에 준비된, 또는 가공된 데이터를 통해 상기 중앙서버로 제공하며, 상기 중앙서버에 제공되는 각종 데이터를 사전에 임의의 기관에서 해당 정보를 수집하고 가공하는 기능을 상기 외부기관서버에서 수행하여 상기 중앙서버로 제공되며,
    상기 데이터를 수집하는 제 1단계는,
    사고다발지역 기반의 CCTV 현황 분석에 대한 행정동코드, 사고다발건수, 카메라 대수를 포함하는 데이터를 수집하는 단계를 더 포함하며,
    또한, 상기 데이터를 수집하는 제 1단계는,
    어린이보호구역에 대한 대상 시설명, 위도, 경도, 사고여부와 CCTV 설치목적, CCTV 설치 위도, CCTV 설치 경도를 수집하는 과정을 더 포함하며,
    또한, 상기 데이터를 추출하는 제 1단계는,
    유동인구 지역의 어린이보호구역 위치정보와 주변 경찰서 정보를 추출할 때, 경찰서 주소, 경찰서명을 포함하는 경찰서 행정코드를 매칭하여 어린이보호구역에 대한 경찰서 정보를 추출하며,
    또한, 상기 데이터화하는 제 2단계는,
    어린이보호구역에 따른 지역명과, 스쿨존내 어린이사고다발지역명으로 분류하고, 분류된 상기 정보에 어린이 주활동 지역(교습소, 놀이터 정보) 정보를 상기 외부기관서버에서 추출하여 추가하며,
    상기 제 1단계와 제 2단계를 통해 추출된 데이터를 통해 어린이보호구역과 보호구역 내 사고다발지역을 수집하고, 상기 사고다발지역내에 설치된 CCTV의 해상도 정보를 추출하고, 각 구역의 행정동코드와 시간대별 유동인구를 분석하여 상기 사고다발지역의 시간대별 유동인구를 분석한 후 해당 어린이보호구역과 가까운 경찰서 정보(어린이보호구역과 경찰서간의 거리 정보)를 분석하여 데이터화한 후,
    상기 추출된 데이터를 기반으로 어린이보호구역 우선순위를 추가 지정하되,
    또한, 상기 제 1단계는
    유동인구 지역의 어린이보호구역 위치정보와 주변 경찰서 정보를 추출할 때, 경찰서 주소, 경찰서명을 포함하여 경찰서 행정코드를 매칭하여 어린이보호구역에 대한 경찰서 정보를 추출하며,
    또한, 어린이 주활동 구역에 관한 위치정보, 교습기관명, 교습시간을 포함하는 주활동 정보와 활동 시간에 따른 시간 정보를 추출하여 어린이 주 활동구역과 활동 시간을 분석하여 추출하며, 이때 어린이보호구역에 따른 지역명과, 스쿨존내 어린이사고다발지역명으로 분류하고, 분류된 상기 정보에 어린이 주활동 지역 정보를 추가하는 것이고,
    또한, 상기 제 2단계는,
    각 지역의 유동인구 정보와 행정동 코드정보를 매핑하여 정보데이터를 추출하는 단계를 더 포함하며,
    상기 제2 단계에서는 행정동 주소를 행정동 코드로 변환하고,
    상기 행정동 코드는 '시도명'과 '시군구명', '행정동명'을 합쳐 address로 저장된 값을 활용하여 행정동 코드로 사용하며,
    상기 유동인구 정보는 행정동별 지역 인구수, 유동인구 시간대, 어린이 인구수, 상기 어린이수에 대한 남아 비율과 여아 비율수 정보를 추가적으로 수집하게 되고,
    상기 중앙서버는, 외부기관으로부터 수집되는 데이터에 해당하는 각 구역의 CCTV현황 데이터, 유동인구(어린이) 비율, 어린이보호구역 주변 현황 데이터, 유동인구 지역과 어린이보호구역 주변 경찰서 데이터, 어린이 주 활동구역과 활동구역 및 활동 시간데이터를 별도의 데이터베이스에 저장한 후 신규로 저장되는 데이터와 기저장된 데이터를 비교분석하는 과정을 포함하며,
    비교된 데이터는 신규로 저장되는 데이터값이 기준값 이상의 값 즉, 평소에 수집되는 평균값과 다르게 수치가 높은거 낮은값에 해당하게 되는 경우 이벤트 발생 데이터를 지정하고, 해당 데이터를 날짜별, 시간별로 별도 저장하여 관리한 후 상기 어린이보호구역 추가 지정, CCTV 설치 보강 및 확대 데이터 지정에 반영하는 것를 특징으로 하는 빅데이터 모델링을 활용한 어린이 안전 통학로 구축방법.

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