🚗 전주시 교통문제 해결을 위한 주차시설 입지선정

📝 프로젝트 개요

2024 전주시 데이터 분석 공모전

• 목표: 불법 주정차 문제를 해결하기 위한 최적의 주차시설 입지 선정
• 핵심 분석 기법: Clustering, AHP, MCLP
• 추가 기술 적용: YOLO 기반 주차공간 감지 시스템
• 기술 스택: Python, Scikit-learn, QGIS, OpenCV, YOLO, PostgreSQL

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📂 프로젝트 구조

├── 건물 데이터/     # 건물 정보 관련 데이터
├── 격자 데이터/     # 격자 데이터
├── 속도 데이터/     # 차량 속도를 통한 교통 흐름 데이터
├── 위도경도 데이터/ # 주차장 및 관련 시설의 위치 데이터
├── 최종 데이터/     # 분석 및 모델링에 사용된 최종 정제 데이터
├── EDA.py           # EDA 및 전처리 코드
├── MCLLP.py         # MCLP 기법 적용 코드
├── ahp              # AHP 가중치
└── README.md        # 프로젝트 개요 및 설명 파일

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🔍 문제 정의 및 분석 목적

1. 지속적인 불법 주차 문제

   • 전주시에서는 불법 주정차 문제로 인해 교통 혼잡과 시민 불편이 증가.
   • 현재 많은 예산이 주차장 설치에 투입되고 있으나 효율적인 입지 선정이 이루어지지 않음.

2. 자동차 등록 대수 증가

   • 가구 수 증가와 함께 자동차 등록 대수도 꾸준히 증가.
   • 기존 주차장으로는 증가하는 차량 수요를 감당하기 어려움.

3. 관광객 증가와 교통 문제

   • 한옥마을 및 객사 주변의 관광객 유입이 증가하면서 교통 혼잡 발생.
   • 관광지 주변 주차 공간 부족으로 인해 도로 주행 속도가 감소하고, 불법 주정차 문제 심화.

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🔍 문제 정의 및 분석 목적

1. 지속적인 불법 주차 문제

   • 전주시에서는 불법 주정차 문제로 인해 교통 혼잡과 시민 불편이 증가.
   • 현재 많은 예산이 주차장 설치에 투입되고 있으나 효율적인 입지 선정이 이루어지지 않음.

2. 자동차 등록 대수 증가

   • 가구 수 증가와 함께 자동차 등록 대수도 꾸준히 증가.
   • 기존 주차장으로는 증가하는 차량 수요를 감당하기 어려움.

3. 관광객 증가와 교통 문제

   • 한옥마을 및 객사 주변의 관광객 유입이 증가하면서 교통 혼잡 발생.
   • 관광지 주변 주차 공간 부족으로 인해 도로 주행 속도가 감소하고, 불법 주정차 문제 심화.

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📊 데이터 분석 및 모델링

📌 데이터 출처

데이터 유형	출처
교통 혼잡도 데이터	국토교통부
불법 주정차 단속 데이터	공공데이터포털
관광객 방문 데이터	한국철도공사
주차장 및 주차 구획 수	전주시 공공데이터
100x100 격자별 인구수 및 공시지가	국토정보맵

📌 주요 데이터 분석 과정

1️⃣ 데이터 시각화

• 관광지가 밀집된 풍남동, 중앙동 등의 지역에서 불법 주정차 발생률이 높음.
• 객사 및 한옥마을 주변에서 교통 혼잡도가 높은 현상 확인.
• 행정동별 공시지가 분석을 통해 신규 주차장 설치가 어려운 지역 확인.

2️⃣ Clustering (K-means)

• 목표: 유사한 특성을 가진 행정동을 그룹화하여 주차장 필요 지역 도출.
• 방법:
  • Elbow Method를 활용하여 최적 클러스터 개수(K=3) 선정.
  • 단위면적당 상가 개수, 주차 구획 수, 불법 주정차 건수를 주요 변수로 활용.
• 결과:
  • Cluster 1: 주차 부족 문제 심각 (금암1동, 효자3동, 풍남동 등)
  • Cluster 2: 비교적 주차장이 충분한 지역
  • Cluster 3: 관광객 유입이 많아 주차 수요가 높은 지역

3️⃣ AHP (Analytic Hierarchy Process)

• 목표: 주차장 입지 선정 시 중요한 요인별 가중치 적용.
• 분석 변수 및 가중치 산출 결과:
  • 교통 혼잡도: 35%
  • 불법 주정차 건수: 18.5%
  • 건물 밀집도: 19.1%
  • 공시지가: 13.6%
  • 행정동별 인구수: 13.7%

4️⃣ MCLP (Maximal Covering Location Problem)

• 목표: 제한된 예산과 공간 내에서 최대한의 수요를 커버하는 최적의 주차장 입지 선정.
• 설정 조건:
  • 행정동별 최대 주차장 개수는 5개로 제한.
  • 기존 주차장과 100m 이내에는 새로운 주차장 설치 불가.
  • 모든 주차장은 100m 이내의 수요 지점을 포함해야 함.
• 결과:
  • 중앙동, 풍남동, 효자3동에 최적의 주차장 위치 선정.
  • 5개 후보지 중 건물 밀집도가 높은 3곳 제외 후 최종 2개 후보지 선정.

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📌 입지 선정 및 추가 기술 적용

🏗️ 최적 주차장 입지 선정

• 최종 후보지:
  1. 태평문화공원
  2. 태평어린이공원
• 이유:
  • 건물 밀집도가 낮아 주차 공간 확보 가능.
  • 교통 혼잡도가 높은 지역과 인접하여 수요를 충족할 수 있음.

🛠 추가 기술 적용 가능성 (YOLO 기반 주차 공간 감지)

• YOLO 모델을 활용한 실시간 주차 공간 감지 시스템
  • CCTV 영상을 분석하여 주차 가능 공간 탐지.
  • 특정 지역 검색 시, 해당 지역의 실시간 주차 현황 제공.
  • 운전자에게 주차 가능 여부를 사전에 안내하여 불필요한 차량 이동 감소.

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🚀 기대 효과 및 한계점

✅ 기대 효과

• 교통 혼잡 완화: 주차 공간 부족으로 인한 도로 정체 문제 해결.
• 불법 주정차 감소: 효과적인 주차장 배치로 불법 주차 문제 해결.
• 실시간 주차 현황 제공: 운전자 편의 향상 및 주차 공간 활용 효율 증가.

⚠️ 한계점

• 데이터의 한계:
  • 유동인구 데이터 부족, 도로별 교통 혼잡도 데이터 수집 필요.
• 정책적 요소 고려 필요:
  • 예산 확보, 행정 절차 등 정책적 요인에 따른 실현 가능성 검토 필요.

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📬 문의

• 문성원: moonjmmm@naver.com

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