Sinkhole #1

1. Data 개요

1. 데이터의 수집하기 전 어떻게 접근할 것인지 먼저 논의한다.
2. 싱크홀에 대한 데이터를 어디서 제공하는지 먼저 파악한 뒤, 변수를 어떻게 설정할 것인지 논의한다.
3. 논의 끝에 싱크홀의 발생여부에 따른 변수들의 상관성이 낮으므로 싱크홀 규모에 따른 변수들간의 어떠한 상관성이 있는지로 바꾼다.
4. 전문가의 의견 및 논문을 참고하여 싱크홀에 영향을 주는 변수들의 선택에 있어서 전문성을 추가하여 힘을 싣는다.

1.0 데이터의 선정

1. 논문을 참고하여 싱크홀에 영향을 주는 데이터가 무엇이 있으며 어떤 것을 선택할 지 고려한다.

• $^1$ 논문1을 선정하였으며 분석 결과중 평균을 기준으로 반올림하여 4.0이 넘는 변수들을 선택한다.

[그림 1]

• 그림 1을 참고하여 데이터들의 후보를 선택한다.

1.1 데이터들의 출처

0. 논문을 참고하여 싱크홀에 대한 데이터를 공공데이터 포탈을 이용해 무엇을 제공 받을 수 있는지 확인한다,
1. 계절
   • $^2$공공데이터포탈
2. 싱크홀 발생이유
   • $^3$서울 데이터 공공포탈
3. 근처 지하철 노선과의 거리(km) : 지하철이 지나갈 때마다 지속적으로 지반에 영향을 주는 것을 고려한다.
   • $^4$네이버 지도
   • $^5$구글 지도
4. 지반을 이루고 있는 암석의 종류
   • $^6$지질정보서비스시스템
5. 최근 공사가 일어난 지점과의 거리(km)
6. 최근 공사가 일어난 곳과의 일수 차이(day)
   • $^7$서울 건설 알리미

1.2 데이터 소개

1.2.0 Y(싱크홀 규모) - 연속형 변수

• 폭, 연장, 깊이들을 수치화 된 싱크홀 규모를 나타낸다.

1.2.1 X1(계절) - 비연속형 독립변수

2019 입춘,입하,입추,입동 기준으로 나누었다.

• 2.4 ~ 5.5 : 봄
• 5.6 ~ 8.7 : 여름
• 8.8 ~ 11.7 : 가을
• 11.8 ~ 2.3 : 겨울

1.2.2 X2(싱크홀 발생 이유) - 비연속형 독립변수

가장 흔히 발생하는 이유 중 크게 3가지와 나머지 이유들을 기타로 묶어서 진행한다.

• 상수도 : 상수관 혹은 상수도라는 단어가 들어간 data
• 하수도 : 하수관 혹은 하수도라는 단어가 들어간 data
• 굴착공사중 : 굴착복구 혹은 굴착이라는 단어가 들어간 data
• 기타 : 열수송관 등 나머지에 대해서 기타로 분류한다.

상수도라는 단어가 들어간 data만 추출하는 언어
grep(c("상수","상수관"),text)

1.2.3 X3(지하철과 거리) - 연속형 독립변수

주어진 위치데이터를 구글어스로 사용하여 위도경도로 환산한 뒤, 네이버에서 주어지는 지하철 노선과의 직선거리를 계산한다.

1.2.4 X4(지반의 종류) - 비연속형 독립변수

지질 정보서비스 시스템에서 제공되는 해당지역의 지반을 이루고 있는 지질의 종류를 파악한다.

1.2.5 X5,X6(경과시간, 공사거리) - 연속형 변수

• 공사가 시작된 날짜를 수치형 변수로 치환한다.
• 공사가 시작된 장소와 싱크홀이 발생한 거리를 직선거리로 계산한다.

Reference

1. Lee, Kyung-Su and Kim, Tae-Hyeong and Kim, Tai-Hoon and Park, Sang-hyuk, (2016). Analysis of risk factor for sinkhole formation by using Delphi.The Journal of the Korea Contents Association.
2. www.data.go.kr
3. data.seoul.go.kr
4. map.naver.com,
5. google.com
6. mgeo.kigam.re.kr(현재는 서비스가 종료되었다.)
7. cis.seoul.go.kr