Data · 2026.07
DIVE 2026 — 교통약자 이동수요 접근성 대시보드
두리발 목적지 수요, 생활인구, 무장애 인프라를 행정동·H3 격자로 묶어 접근배제지수를 만들었습니다.
ROLE팀 · 기획/발표/문서 + 데이터 파이프라인/분석
RESULT트랙 3등 · 부산테크노파크 원장상
STACKPython · H3 · DBSCAN · KMeans · Leaflet
LINKSSite
문제
DIVE 2026 글로벌 데이터 해커톤(부산광역시·부산테크노파크, 7.25–26 BEXCO), 트랙5 부산시설공단 × 윌체어. 휠체어 이용자를 위한 특별교통수단 ‘두리발’의 호출 데이터가 주어졌고, 질문은 “교통약자가 어디로 가고 싶어 하는데, 어디에서 막히는가”였습니다.
접근
두리발 목적지 도착 수요, 일반 방문인구(생활인구), 무장애 인프라(편의시설·무장애가게)를 행정동과 H3 격자라는 두 집계 단위로 결합했습니다.
- 목적지 수요를 H3(resolution 9)로 집계하고, DBSCAN으로 비식별 핫스팟을 뽑았습니다.
- KMeans로 목적지의 기능 군집(의료·행정·상업 등)을 만들고, 일반 인구 대비 어떤 목적이 유의하게 치우쳤는지 봤습니다.
- 수요는 있는데 무장애 인프라가 부족한 곳을 접근배제지수로 정의했습니다. 해운대구 18개 행정동 기준 송정동 −0.99, 좌4동 +1.16, 반송2동 +1.52.
- 입구턱 실측 자료와 대조해 현행 기준과 괴리가 있는 10곳, 현장 확인이 필요한 15곳, 300m 결손이 검증된 예산 후보를 뽑았습니다.
파이프라인은 실행 마지막에 핵심 수치(해운대 목적지 접수 43,891건 등)를 자동 검증해 하나라도 다르면 실패하도록 만들어, 발표 자료의 숫자와 코드가 어긋나지 않게 했습니다. 결과는 Leaflet 기반 8메뉴 대시보드로 올렸습니다.
결과
트랙 3등, 부산테크노파크 원장상. 대회 후 트랙 확장 제안서를 별도로 작성해 제출했습니다.
배운 점
- 지표 하나를 “정의”하는 일이 모델링보다 오래 걸렸고, 그게 발표에서 가장 많은 질문을 받은 부분이었습니다.
- 재현 검증을 파이프라인 끝에 붙여두니 밤새 숫자를 고쳐도 슬라이드를 다시 확인할 필요가 없었습니다.
팀 저장소는 Aing-Aing 조직에 있습니다(비공개).