KR20200052414A - How to Build a Child Safety School Road Using Big Data Modeling - Google Patents
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Abstract
Description
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.The present invention relates to a method for constructing a child safety school road using big data modeling, and more specifically, to establish a young safety school road by using existing analyzed accident statistics to improve the safety of a child protection area. It has the advantage of improving social problems such as crime prevention.
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.It is necessary to safely improve children's and adolescents' school routes for the purpose of securing passageways and preventing crime, and securing evidence needed in case of accidents so that children can attend school safely. In order to protect children safely, the child protection zone has a regulation that limits the speed by designating a specific area within 300m around the protection facility and violates laws and regulations that imposes fines and penalties twice as much as normal roads, but the number of child casualties is not reduced. have.
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. According to the Korea Highway Traffic Authority, about 10,000 child traffic accidents occur during the year, and the number of injured and dead is about 13,000, which is quite high. The time zone where the most pedestrian casualties occur is the highest during the school dismissal period, between 16 and 18 o'clock. In particular, traffic accidents in the children's sanctuary area are close to 40% of the elementary school lower grades (grades 1-3). There were many.
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. In addition, there are still many improvements to be made in child care facilities. Despite the facilities that limit the speed, the speed limit is not observed and the school zone without CCTV is also significant compared to the designated school zone. Also, there are many accidents that injure children due to violation of laws and regulations. According to the statistics of the National Police Agency, 39.9% of violations of duty to protect pedestrians, 24.4% of non-compliance with safety, and 14.8% of signal violations were followed. There is a limit to using many facilities to induce safe driving for drivers.
이렇듯 많은 노력을 하고 있지만, 허점투성인 스쿨존의 문제점을 개선하고 어린이와 청소년들의 안전이 불확실한 스쿨존 내 교통사고 및 범죄를 예방하기 위한 해결책이 필요하다. Although such efforts are being made, there is a need for a solution to improve the problems of the vulnerable school zone and to prevent traffic accidents and crimes in the school zone where the safety of children and adolescents is uncertain.
▶ 보호구역 보행자 보호 유도시설 개선▶ Improvement of pedestrian protection guidance facilities in protected areas
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.When comparing the accidents in the children's protected area and the accident site, we found that in the case of an accident in the children's protected area, it is close to a large road and lacks CCTV for the purpose of preventing traffic accidents near the accident. In such a case, a safety induction facility is further installed to remind the driver of the warning, and the possibility of an accident is reduced, and an additional CCTV is installed to be used as evidence for accident prevention and accident occurrence.
▶ 어린이보호구역 확대▶ Expansion of child protection areas
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.Considering that accidents occurring during dismissal hours account for nearly half of the total number of accidents, roads around the training centers where children and adolescents move after dismissal are designated as protected areas to protect them from the danger of accidents during the day and night as well as the possibility of accidents. Suggests solutions that can be reduced. In addition, children's protection zones are flexibly expanded and contracted during work hours and during work hours, when there are many vehicles. By extending the coverage of the protected area for 1-2 hours according to the time of attending school, it induces traffic jams of the vehicle and reduces the speed of the vehicle to provide a safe school environment for children.
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. In addition, the location of the police box in Seoul and the closest distance to the child's protected area are identified in order to enable quick reporting in case of an emergency or unexpected situation in the protected area. The report provides information about the nearest police station or police station within the protected area so that prompt follow-up can be taken.
▶ CCTV의 기준 강화와 어린이보호구역 내 시설 개선▶ Strengthening CCTV standards and improving facilities in child protection areas
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. The Seoul facility recommendation standard is designated as 1 million pixels for CCTV. As this is a recommendation, there is no obligation to keep it. Therefore, the standard for the number of CCTV pixels in the child protection area should be strengthened as an obligation rather than a recommendation. It was found that a 500,000-pixel CCTV was installed. In this case, it is difficult to distinguish the license plate or the shape of a person's face or characteristic parts. Therefore, it is necessary to improve the fact that sufficient evidence cannot be obtained in the event of an accident or crime.
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.In addition, it was found that the traffic safety facilities in the child protection area were selectively installed. Considering this, it is mandatory to install facilities to protect pedestrians with the attention of drivers.
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.The present invention for solving the above problems is an excellent solution through the use of big data through an efficient approach to fundamentally solve social problems related to child safety such as accidents, crimes, etc. in child protection zones and school zones The purpose is to provide a methodology that can provide
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.In particular, the present invention provides effective infrastructure by monitoring the accident monitoring area intensive monitoring analysis model and dispatch (police, etc.) information through CCTV status information, floating population analysis, surrounding status data, surrounding police station information, and children's main activity zone information analysis. There is a purpose to build.
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.In order to achieve the above object, the present invention configures a central server and a terminal to construct a child safety school road utilizing big data modeling, and uses the big data collected from each external institution server through the central server. Each step includes processing the data collected through the terminal step-by-step, extracting the CCTV status data of each zone from the central server, teaching the floating population (children) ratio, and learning centers and playgrounds around the child protection zone. The first step of collecting data including the process of collecting current status information, collecting police station data around the floating population area and the child protection area, and collecting the children's main activity area, activity area and activity time data, the central The server displays the current child protection zone information for each zone and the accident cluster area of the existing child protection zone. The second step of extracting the location information of the school where the child goes to, extracting the CCTV in the area, extracting the information of the police station in the area, and matching the local population's floating population and administrative code information to make it a data And collecting accident-prone areas in the child protection zone and protected area through the data extracted through the first and second steps, extracting the resolution information of CCTV installed in the accident-prone area, and administrative code of each area. After analyzing the floating population by time zone, analyze the floating population by time zone of the accident cluster, analyze the police station information (distance information between the child protection zone and the police station) close to the child protection zone, and then make it into data. It is characterized by additionally assigning priority to child protection zones and confirming CCTV installation for the zones.
또한, 상기 데이터를 수집하는 제 1단계는, 사고다발지역 기반의 CCTV 현황 분석에 대한 행정동코드, 사고다발건수, 카메라 대수를 포함하는 데이터를 수집하는 단계를 더 포함한다.In addition, the first step of collecting the data further includes collecting data including the administrative code, the number of accidents, and the number of cameras for the analysis of the current situation of CCTV based on the accident.
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.In addition, the first step of collecting the data further includes the process of collecting the target facility name, latitude, longitude, whether there is an accident and the purpose of CCTV installation, CCTV installation latitude, and CCTV installation longitude for the child protection area.
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.In addition, in the first step of extracting the data, when extracting the location information of the child protection area in the floating population area and surrounding police station information, the police station for the child protection area is matched by matching the police station administrative code including the police station address and the police signature. Extract information.
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.In addition, in the first step of extracting the data, the main activity information including the location information, the name of the teaching institution, and the teaching time for the main activity area (teaching center, playground) for the child and the time information according to the activity time are collected beforehand It is extracted through the institution server and analyzed by analyzing the children's main activity area and activity time.
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.In addition, the second step of making the data is classified into the area name according to the child protection area and the name of the child accident cluster area in the school zone, and the information on the main activity area (teaching center, playground information) of the child is classified into the external institution server. It is characterized in that it is extracted from and added.
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.In addition, the second step of converting the data further includes extracting information data by mapping the floating population information of each region and the administrative dong code information, wherein the step converts the administrative dong address into the administrative dong code, and the administrative dong code. The 'city name', 'city county', and 'administrative name' are stored as an address and used as the administrative dong code by utilizing the stored value.The floating population information includes the number of local populations by action group, the population of time zones, the number of children's population, It is characterized in that data is collected by extracting information on the ratio of boys and girls on the number of children.
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.In addition, the central server, CCTV status data of each zone corresponding to the data collected from the external agency server, floating population (children) ratio, current data around the children's protection zone, police station data around the floating population area and children's protection zone, It includes the process of storing and analyzing the children's main activity area, activity area, and activity time data in separate databases, and comparing the newly stored data with the pre-stored data, but the newly stored data values exceed the reference value. It is characterized by designating event occurrence data, storing and managing the data separately by date and time, and then reflecting it in the additional child protection zone designation, CCTV installation reinforcement, and expanded data designation.
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.The present invention, constructed and operated as described above, extracts the main activity area and the main activity time of children other than the existing child protection area through the floating population data, and based on this, knows where and when children can be easily exposed to crime. It has the advantage of being able to suggest a dataization methodology for finding countermeasures.
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.In addition, it is recommended to find an area where a low-quality CCTV with a resolution of 500,000 pixels or less is installed through CCTV data in a child protection area, and use this to replace a low-quality CCTV with a CCTV with a resolution of 1 million pixels or more to monitor the area and protect the child. There is an advantage that can smoothly handle the event after the accident in the.
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. In addition, effective area patrols and effective patrols are provided if the designated jurisdiction police stations as well as the police officers in the 2nd to 3rd priority on the street are managed together by using the distance between the child protection zones and police station data. In addition to management, prompt dispatch will be possible in the event of an accident.
결과적으로 본 발명은 더 나아가 아동범죄율과 아동 대상 교통사고율 감소와 심각한 사회문제로 대두되고 있는 청소년 범죄율 감소 및 범죄 예방에 도움이 될 것이다.As a result, the present invention will further help to reduce the crime rate of children and traffic accident rates for children, and to reduce the crime rate of teenagers and prevent crimes, which are emerging as serious social problems.
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.1 is a schematic diagram of CCTV accident data modeling based on an accident-prone area in a method for constructing a child safety school road using big data modeling according to the present invention;
Figure 2 is a schematic diagram of the current population around the child protection zone data modeling and the flow rate in the child safety school road construction method using the big data modeling according to the present invention,
3 is a schematic diagram of data modeling of a police station around a floating population area and a child protection area in a method for constructing a child safety school road using big data modeling according to the present invention;
FIG. 4 is a schematic diagram of modeling of children's main activity area, activity area, and activity time data in a method for constructing a child safety school road using big data modeling according to the present invention;
5 is a view showing a distribution diagram of a child protection zone in Seoul as an example according to the present invention;
6 is an example according to the present invention, a diagram showing a distribution around the accident cluster area in the Seoul Children's Protection Area.
이하, 첨부된 도면을 참조하여 본 발명에 따른 빅데이터 모델링을 활용한 어린이 안전 통학로 구축방법을 상세히 설명하면 다음과 같다.Hereinafter, a method for constructing a child safety school road utilizing big data modeling according to the present invention will be described in detail with reference to the accompanying drawings.
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.The method for constructing a child safety school road using big data modeling according to the present invention comprises a central server and a terminal for constructing a child safety school road using big data modeling, and is collected from each external institution server through the central server. Each step of processing the collected data through the terminal by using the big data, and extract the CCTV status data of each zone from the central server, the floating population (children) ratio and child protection area Collection of data including the process of collecting current status information including Korean teaching centers and playgrounds, collecting police station data around floating population areas and child protection areas, and collecting time data for children's main activity areas and activity areas. Step 1, Current child protection zone information and existing children in each zone on the central server It extracts accident-prone areas in protected areas, extracts location information of children's training centers, extracts CCTVs in the areas, extracts information about the police stations in the areas, and codes information about the population and administrative codes of the areas. The second stage of matching and data is collected through the data extracted through the first and second stages to collect the accident zones in the child protection zone and the protected zone, and extract the resolution information of CCTV installed in the accident zone. After analyzing the administrative dong code of each zone and the floating population by time zone, analyze the floating population by time zone of the accident-prone area, and then analyze and data the police station information (distance information between the child protection zone and the police station) close to the child protection zone. Then, based on the extracted data, priority is given to child protection zones, and CCTV installation is required for the zones. It characterized in that to set.
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.The method for constructing a child safety school road utilizing the big data modeling according to the present invention includes a first step of extracting data, a second step of extracting secondary data, and a third step of analyzing data, The purpose is to expand the child protection facilities in the accident-prone area to provide a safer child protection area and to prevent accidents.
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.The method for constructing a safe school road according to the present invention includes a central server for collecting various big data, and a terminal for performing data extraction, modeling, and analysis processes using information collected from the central server. To establish a child safety school road.
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.In addition, the data extracted through the central server collects data through an external organ server, which is provided to the central server through pre-prepared or processed data. The various data described in the above are collected through information processing by an arbitrary institution in advance (for example, in the case of the surrounding information of a child protection area, the function of collecting and processing the surrounding information is performed by the external institution server). will be.
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.FIG. 1 is a schematic diagram of CCTV status data modeling based on accident clusters in a method for constructing a child safety school road using big data modeling according to the present invention, and FIG. 2 is a method for constructing a child safety school road using big data modeling according to the present invention. Figure 3 is a schematic diagram of the data model of the current status of the floating population ratio and the child protection zone, and FIG. 3 is a schematic diagram of the police station data modeling around the floating population area and the child protection zone in the method of constructing a child safety school road using the big data modeling according to the present invention. FIG. 4 is a diagram schematically modeling children's main activity area, activity area, and activity time data in a method for constructing a child safety school road using big data modeling according to the present invention.
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.The method for constructing a safety school road according to the present invention includes a first step of collecting data, a second step of collecting data for adding other information data back to the data collected in the first step, and first and second steps It comprises a third step of analyzing processing through the data prepared through the steps.
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.The first step of collecting the data is to obtain data by extracting the administrative code, the number of accidents, and the number of cameras from the CCTV status analysis based on the accidents. In addition, by calculating the target facility name, latitude, longitude, accident status, CCTV installation latitude, CCTV installation latitude, and CCTV installation longitude for the child protection area, information on the surrounding conditions according to the floating population ratio is extracted. The process of mathematical modeling is carried out through a terminal and software that performs the modeling. As mentioned above, various types of data are collected in advance through external institution servers to collect facility information or accidents for the child protection area. You will get information such as.
상기 제 1단계는, 유동인구 지역의 어린이보호구역 위치정보와 주변 경찰서 정보를 추출할 때, 경찰서 주소, 경찰서명을 포함하여 경찰서 행정코드를 매칭하여 어린이보호구역에 대한 경찰서 정보를 추출한다.In the first step, when extracting the location information of the child protection area and the surrounding police station information in the floating population area, the police station information including the police station address and the police signature is matched to extract the police station information for the child protection area.
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.On the other hand, the main activity area of the child is extracted by extracting the main activity information including the location information, the name of the teaching institution, and the time of the instruction and the time information according to the activity time for the main activity area of the children (areas where children often play, such as training centers, playgrounds, and game fields). The activity time is analyzed and extracted. At this time, it is characterized by classifying the area name according to the child protection area and the name of the child accident cluster area in the school zone, and adding the main activity area (teaching center, playground information) of the child to the classified information.
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.In addition, the second step further includes extracting information data by mapping the floating population information of each region and the administrative building code information. In this step, the administrative dong address is converted into the administrative dong code (random code), and the administrative dong code is combined with the 'city name', 'city and district name', and 'administrative name' and stored as an address. Using the stored value, it is used as the administrative building code, and the floating population information additionally collects information on the number of local populations, the number of floating populations, the number of children, and the percentage of boys and girls for the number of children.
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.The second step of collecting data according to the present invention will be described in detail. If you explain the child protection zone in Seoul and the child accident cluster area in 2016_school zone, 1) Extract data containing "Seoul Metropolitan City" in "Material Map Road Address" from "National Children's Safeguard Area Standard Data" as "Seoul Metropolitan Child Protection Zone". The national child protection area standard data mentioned above can be provided by public institutions, and if secondary processing data is required in addition to the primary data, it is possible to collect pre-processed data information through a separate external agency. Will be.
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.2) Extract the data that includes "Seoul Metropolitan City" in the "Multiple Place Names" in "2016_Cross Area of Children's Accidents in School Zone" as "Cultural Children's Accident Area in School Zones". 3) Compare the “institution name” of the “Seoul Metropolitan_Children's Accident Zone in School Zone” data and the “Seoul Metropolitan Children Protection Zone” data with key values, and open the “Accident Status” column in the “Seoul Metropolitan Children Protection Zone” data. Generated with Y / N values. 4) Since the road width data is not standardized, the data entered as a range is converted to an intermediate value and normalized.
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.The second is the method of extracting the main activity area. 1) Collect and save "Seoul School Registration Status". 2) Also collect and store playground information (location). 3) The value converted from latitude and longitude through 'latitude' and 'longitude' is added to "Seoul Metropolitan_Teaching Center" through programming and stored.
세 번째는 CCTV 정보를 추출한다. "전국CCTV표준데이터"에서 '소재지지번주소'에 "서울특별시"가 포함된 데이터를 "서울특별시_CCTV"로 추출한다.Third, CCTV information is extracted. In "National CCTV Standard Data", data that includes "Seoul Metropolitan City" in "Material Address Number" is extracted as "Seoul Metropolitan_CCTV".
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.The fourth extracts police station data. 1) Extract the data of "Seoul Metropolitan Government" as "Seoul Metropolitan Police Station" from "Police Office_Address of Regional Police Office" as "Seoul Metropolitan Police Station". 2) The value converted from latitude and longitude through R programming is stored by adding 'latitude' and 'longitude' columns to "Seoul Metropolitan Police Station".
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. Fifth, code mapping information data for floating population and administrative dong is extracted. The existing “Seoul Living Population by Administrative District (Koreans)” data is not an administrative dong address, but an administrative dong code, so it is difficult to identify the data, so the administrative dong code must be converted to an administrative dong address.
1) "행정동코드_매핑정보"의 '행정동코드'와 "행정동별 서울생활인구(내국인)"의 '행정동코드'를 비교한다. 1) Compare the 'Administrative Dong Code' of the 'Administrative Dong Code_Mapping Information' and the 'Administrative Dong Code' of the 'Seoul Living Population for Each Administrative Dong (Korean)'.
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.2) If the two administrative codes are identical, the combined values are stored in the variable "address" by calling the 'city name', 'city district name', and 'administrative name' of "administrative code_mapping information" corresponding to the administrative code. . The stored value replaces the 'Administrative Dong Code' of "Seoul Living Population by Administrative Dong (Korean)".
3) 행정동 코드가 일치하지 않는다면 NA 값으로 처리한다. 3) If the administrative code does not match, it is treated as the NA value.
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.4) In the "Seoul Living Population by Administrative Group (Koreans)", "Base Date ID", "Time Zone Classification", "Administrative Dong Code", "Total Living Population", "Male 0 to 9 years old Population", "Male 10 years old The 14-year-old living population ',' Women 0 to 9-year-old living population ', and' Female 10--14-year-old living population 'are extracted and stored in "Seoul Metropolitan City_Floating Population (Children)".
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.5) In "Seoul Metropolitan City Population (Children)", ({(male 0-9 years old living population) + (male 10-14 years old living population) + (female 0-9 years old living population) + (10 female Age-to-14-year-old living population)} / (total living population)] * 100 is stored by adding the 'Ratio' column.
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. FIG. 5 is a diagram showing a distribution diagram of a child protection zone in Seoul as an example according to the present invention, and FIG. 6 is a diagram showing a distribution diagram of an accident cluster area around a child protection zone in Seoul as an example according to the present invention.
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.1) Visualize by marking differently according to the Y / N value of 'accident or not' in the "Seoul Child Protection Zone" data. 2) The data of "Seoul Metropolitan City_CCTV" and "Seoul Metropolitan City_Class" are also visualized on the same layer. 3) The 'Seoul Metropolitan Children's Protection Zone' divided according to whether there was an accident is compared and analyzed according to the density of nearby CCTVs and teaching centers. 5 and 6, the distribution of the child protection zone, as well as the CCTV, teaching center distribution map can be seen. In the following figure, the triangle represents the training center, the square CCTV, the circle represents the child protection area, and the red circle represents the accident cluster area. As a result of analyzing the location of the accident, it was found that a large and fast road is located within 50m in the vicinity, and the number of CCTVs installed for traffic safety purposes is less than one. In addition, it is possible to identify the main activity areas for children through the distribution of child protection areas and training centers.
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.In the case of CCTV analysis 1) Extract data with less than 500,000 pixels of the “camera pixel” of the “Seoul Metropolitan Government_CCTV” data. 2) From the data extracted in step 1, data for the purpose of child protection is extracted. Through this, a low-performance camera among CCTVs installed for the purpose of child protection can be preferentially improved.
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.The analysis of the floating population is categorized by 'administrative code' and 'time zone classification' of the data of "Seoul Metropolitan City_flowing population (children)". 2) Calculate the average of the 'proportion' for each administrative code and time zone according to the data in step 1. 3) The value calculated in step 2 is stored as the variable "Seoul Metropolitan_Fluid Population_mean" along with the "Administration Code" and "Time Zone Classification" of the "Seoul Metropolitan_Flower Population (Child)" data as the 'Average Ratio'. . 4) "Seoul Metropolitan City_ Floating Population_ Mean" is arranged in descending order based on the average ratio according to the administrative dong code, so that the time zone of the largest ratio can be identified. 5) In the Seoul Metropolitan City_Fudong Population_mean, the number of 1st, 2nd, and 3rd time zones for each administrative dong code is designated, and a frequency graph is created for each time zone to identify the most frequent children's floating population.
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.As police station analysis data, 1) “Seoul Metropolitan City_Child Protection Area” data is used to classify data into each distinction and store it in a variable. 2) Using the 'address' of the "Seoul Metropolitan Police Station" data, classify the data into each ward and store it in a variable. 3) Call 'latitude' and 'longitude' of "Seoul Metropolitan City_Child Protection Area" stored in the variable. 4) Call 'latitude' and 'longitude' of "Seoul Metropolitan Police Station" separated by each phrase stored in a variable. 5) Set up the formula to find the distance from the latitude called in step 3, the latitude called in step 4, the longitude called in step 3, and the longitude called in step 4. 6) For each ward, the calculated distance between the child protection area and the police station is "distance" and "Seoul City_Child Protection Area", "Description when applicable", "Seoul City_Police Station" data, Together in the variable "zone_distance". 7) The distance values of each 'description when targeting' in the child protection area are arranged in ascending order so that the data from the closest distance can be checked.
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.On the other hand, in the present invention, the central server, CCTV status data of each zone corresponding to data collected from external organizations, floating population (children) ratio, child protection zone surrounding data, floating population area and child protection zone surrounding police station data It includes the process of comparing the newly stored data with the pre-stored data after storing the children's main activity area, activity area and activity time data in separate databases.
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.The data compared here specifies the event occurrence data when the newly stored data value is higher than or equal to the reference value, that is, the value is higher or lower than the average value that is usually collected. It is characterized by reflecting in the additional designation of the child protection area, reinforcement of CCTV installation, and designation of expanded data after separately stored and managed.
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.By analyzing the necessary data through the composition of the invention described above, it is possible to grasp the status of facilities in the child protection area and prepare countermeasures for the shortcomings. By analyzing the accident zones in the Seoul Child Protection Zone and the School Zone, you can find out the differences between the accident and other child protection zones and find improvements. In addition, it can be added to the classroom data to predict the main activity zones of children and to designate a "semi-child protection zone" according to the characteristics of each zone.
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.Seoul's floating population is analyzed and sorted by administrative dong and time zone to find a time zone with a high proportion of children's floating population in the administrative dong. Through this, it is possible to grasp at which time the entire population of children in Seoul is the largest, and because there is a difference in the time of high population of children according to each administrative dong, it is possible to manage the time of the “quasi-child protection zone” accordingly.
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.It analyzes the Seoul Children's Protection Zone and the Seoul Metropolitan Police Station to find the distance between the Children's Protection Zone and the police station, and prioritizes the children's protection zone in other police stations in addition to the jurisdiction to ensure effective management of the children's protection zone. Also, by analyzing the CCTV of Seoul Metropolitan Government, the location information to be replaced or installed first is extracted and CCTV is installed in the area.
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.The present invention constituted in this way, by extracting information on child protection zones, CCTV installation information, floating population analysis, accident prone zones, and adjacent police stations, improves the designation of child protection zones and strengthens CCTV, thereby facilitating accident handling and monitoring. It has the advantage of solving social problems by expanding, reducing crime rates and expanding prevention.
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.As described above, although it has been described and illustrated in connection with a preferred embodiment for illustrating the principles of the present invention, the present invention is not limited to the configuration and operation as illustrated and described. Rather, those skilled in the art will appreciate that many changes and modifications to the present invention are possible without departing from the spirit and scope of the appended claims. Accordingly, all such suitable modifications and modifications and equivalents should be considered as falling within the scope of the present invention.
Claims (5)
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 빅데이터 모델링을 활용한 어린이 안전 통학로 구축방법.One central server and terminal are constructed to build a child safety school road using big data modeling, and the data collected through the terminal is processed step by step using the big data collected from each external institution server through the central server. Each process includes,
The central server extracts CCTV status data for each zone, collects current information including the ratio of floating population (children) and training centers and playgrounds around the children's protection zone, and collects police station data around the floating population zone and children's protection zone. A first step of collecting data including collecting and collecting children's main activity area and activity area and activity time data;
The central server extracts the current child protection area information of each area and the accident cluster area of the existing child protection area, extracts the location information of the school attending the child, extracts the CCTV of the area, and locates the police station in the area. A second step of extracting information and matching the floating population and administrative code information of the region to data; And
Through the data extracted through the first and second steps, an accident-prone area in a child protection area and a protected area is collected, resolution information of CCTV installed in the accident-prone area is extracted, and administrative code and time of each area After analyzing the floating population of each group and analyzing the floating population of each accident zone, the police station information (distance information between the children's protected area and the police station) that is close to the child protection zone is analyzed and dataized.
A method for establishing a child safety school road using big data modeling to further designate a priority for a child protection zone based on the extracted data and to confirm CCTV installation for the zone.
사고다발지역 기반의 CCTV 현황 분석에 대한 행정동코드, 사고다발건수, 카메라 대수를 포함하는 데이터를 수집하는 단계를 더 포함하는 빅데이터 모델링을 활용한 어린이 안전 통학로 구축방법.According to claim 1, The first step of collecting the data,
A method for constructing a child safety school road using big data modeling, further comprising the step of collecting data including the administrative code, the number of accidents, and the number of cameras for the analysis of the current situation of CCTVs based on accidents.
어린이보호구역에 대한 대상 시설명, 위도, 경도, 사고여부와 CCTV 설치목적, CCTV 설치 위도, CCTV 설치 경도를 수집하는 과정을 더 포함하는 빅데이터 모델링을 활용한 어린이 안전 통학로 구축방법.According to claim 1, The first step of collecting the data,
A method for constructing a child safety school road using big data modeling, which further includes the process of collecting the target facility name, latitude, longitude, accident, and CCTV installation purpose, CCTV installation latitude, and CCTV installation longitude for the child protection area.
유동인구 지역의 어린이보호구역 위치정보와 주변 경찰서 정보를 추출할 때, 경찰서 주소, 경찰서명을 포함하는 경찰서 행정코드를 매칭하여 어린이보호구역에 대한 경찰서 정보를 추출하는 빅데이터 모델링을 활용한 어린이 안전 통학로 구축방법.The method of claim 1, wherein the first step of extracting the data,
Children's safety using big data modeling that extracts police station information about child protection zones by matching police station administrative codes including police station addresses and police signatures when extracting location information and surrounding police station information in floating population areas How to build a school road.
어린이보호구역에 따른 지역명과, 스쿨존내 어린이사고다발지역명으로 분류하고, 분류된 상기 정보에 어린이 주활동 지역(교습소, 놀이터 정보) 정보를 상기 외부기관서버에서 추출하여 추가하는 것을 특징으로 하는 빅데이터 모델링을 활용한 어린이 안전 통학로 구축방법.
The method of claim 1, wherein the second step of dataization,
Big area characterized by classifying the area name according to the child protection area and the name of the child accident cluster area in the school zone, and extracting and adding the main activity area (teaching center, playground information) of the child from the external institution server to the classified information. How to build a child safety school road using data modeling.
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- 2018-10-24 KR KR1020180127801A patent/KR102214807B1/en active IP Right Grant
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