[2022 강서구 공모전] #4.1 알고리즘 및 방법론 [무단투기 방지 CCTV]

알고리즘 및 방법론 : 무단투기 방지 CCTV 설치

0. 개요

무단투기 방지 CCTV를 설치해 무단투기와 같은 환경범죄를 막기 위해서 CCTV의 위치를 직접 고려해 설치하면 좋겠지만 쓰레기통과 비교해 봤을 때 CCTV는 행정·비용 측면 등에서 한계점이 많다. 그래서 본 연구는 각 상권의 CCTV를 최소한으로 설치하는 전제를 사용하고 시설물의 위치를 설정해주는 대신 상권별 가중치를 포함한 지수를 이용해 CCTV가 필요한 동과 상권을 추출했다.

1. GIS 공간분석

GIS 공간분석을 위해 Google의 ‘Geocoding API’로 좌표 추출 및 지형을 코드화시켜 각 시설물과 후보지에 대한 코드를 부여하였고 이에 따른 가중치를 부여해 CCTV 위치 설정을 하였다. 본 분석과 같이 분석 대상의 위치를 이용하여 새로운 시설물 설치를 고려하는데 용이하다.

2. 가중치 모델 설정

목적함수 Q는 각 상권별로 나타나며 값이 클수록 해당 상권의 무단투기 방지용 CCTV 설치가 시급하다는 것을 알 수 있다.

-1) Xi 결정방법

결정 변수 Xi는 세부지표별 점수로 환경범죄장소, 상주인구, 기존 무단투기방지 CCTV로 지수화하여 3가지의 구성요소를 나타낸다.

 

A. 환경범죄장소지수

환경범죄장소지수는 각 상권에 포함된 총 건물　수 대비 국가통계포털 코시스(KOSIS)에서 정의한 35개의 환경범죄장소가 차지하는 비율을 산출했다. 이때 각 장소의 환경범죄　건수를 이용해 가중치를 따로 부여하였다.

B. 상주인구지수

상주인구가 높을수록 높은 상주인구 지수가 부여된다.

C. 기존 무단투기 방지 CCTV 지수

기존 무단투기 방지 CCTV 지수는 설치를 최소화해야 된다는 전제 하에 다음과 같이 나타냈다.

 

-2) Ki 결정방법 : AHP(Analytic Hierarchy Process)

본 연구에서는 각 구성요소에 대한 중요도(가중치) 부여를 위해 AHP 방법을 활용했다. AHP란 공공정책 등의 분야에서 널리 활용되는 의사결정 기법으로 의사결정의 평가 기준이 다수이고 복합적인 경우, 이를 계층화하여 지표별 중요도를 산출하는 방법이다. 각 계층에 소속된 지표상의 중요도를 각각 비교하여 지표별 중요도를 산출하며, 해당 분석의 결과로 도출된 각 세부 지표별 중요도는 다음과 같다.

 

CCTV 기존 위치(50.6%) > 환경범죄장소(37.5%) > 상주인구(11.8%)

 

3. 등급화

각 구성요소와 가중치, 상권면적지수를 통해 최종 우선설치지수가 산출된다면 각 지수를 등급화시켜 우선설치지역을 가려냈다.

우선설치지수 구간	비중	등급	의미
상위 0%~10%	10%	E	우선설치지역(매우필요)
상위 10%~25%	15%	D	차순위지역(필요)
상위 25%~75%	50%	C	보통
상위 75%~90%	15%	B	양호
상위 90%~100%	10%	A	매우양호

우선설치지수 구간별 등급화

분석모델수립 시각화

 

 

관련 github code

https://github.com/rootofdata/Gangseo-gu_contest.git

GitHub - rootofdata/Gangseo-gu_contest