[ DAY 16 ] 표준분석모델실습 - 전기차 충전 인프라 설치 입지 선정(천안)

[ 모델 개요 ]

- 개요

전기차 충전소 우선 설치 지역 도출

-> 인구,시설물, 전기차와 관련된 변수들을 고려해 예산 내 가장 효과적인 전기차 충전소 우선 도출

 

1. 변수 선정 : 전기차 충전소 설치 위치 선정에 영향을 주는 변수들을 선정하는 단계

2. 지수/가중치 설정 : 선정된 변수에 가중치를 주고 정규화 과정을 거쳐 지수화하는 단계

3. 점수 계산 및 순위 산정 : 지수를 이용해 총점을 계산하고 점수에 따라 격자별 순위를 산정하는 단계

 

 

- 분석 배경 및 목적

• 배경
  • 국내 전기차 보급량 증가
  • 한번 설치하면 이전이 어렵기 때문에 제한된 예산 내에서 가장 효과적인 전기차 충전소 설치 지역 도출 필요
  • 기존 설치 지역은 대중의 접근이 어려움 -> 효율성과 접근성을 높이기 위해 통행량, 유동인구 등이 많은 곳에 공용성을 고려한 충전 인프라 설치가 필요
• 분석목적
  • 공공 데이터와 유동인구 등 민간 데이터를 연계한 분석결과를 바탕으로 전기차 충전소 최적의 설치 예정지 도출
  • 관내 입지를 시각화해 후보입지에 대한 유/불리 또는 적합성을 분석
  • 충전소 설치 후보지 결정에 대한 객관적 근거 활용을 위한 자료 제공 및 효율적 정책 추진 기반 마련을 지원

 

 

- 분석 프로세스

 

 

- 이슈 사항

• 데이터 측면
  • 중요 데이터는 전기차 충전소 이용량 데이터이며, 충전소별 충전량에 대한 정보 제공이 안되고 있어 충전소별 특성을 파악하는데 한계가 있음

-> 기존 표준분석모델에 포함된 충전소별 충전량 현황 분석 및 수요 예측 분석 진행이 불가

 

• 분석 측면
  • 기존 충전소 설치 위치와 근접한 곳에 설치될 경우 인프라의 효율성 및 접근성이 낮아질 가능성이 있음

-> 기존 표준분석모델에 적합하지 않은 거리 계산식을 추가해 분석을 진행

 

 

[ 환경 세팅 ]

- 필요 데이터

 

 

[ 실습 ]

데이터 전처리 : 격자 데이터

• 웹 > TMS for Koea > Kakao Maps > Kakao Street
• 벡터 레이어 추가 : vl_blk.shp
• vl_blk.shp 파일 다른이름으로 저장 : 파일 이름 : 격자_5179.shp/ 형식 : ESRI Shape 파일 / 좌표계 : EPSG:5179, Korea 2000
  • 내보낼 필드는 gid만 !

 

 

데이터 전처리 : 격자 데이터

• vl_blk.shp 파일 다른이름으로 저장 : 파일 이름 : 생산가능인구_5179.shp/ 형식 : ESRI Shape 파일 / 좌표계 : EPSG:5179, Korea 2000
  • 내보낼 필드는 gid,val !

 

 

데이터 전처리 : 격자 위경도 데이터

• 벡터 레이어 추가 : 격자_5179.shp
• 격자_5179.shp 파일 다른이름으로 저장 : 파일 이름 : 격자_4326.shp/ 형식 : ESRI Shape 파일 / 좌표계 : EPSG:4326,WGS84
  • 내보낼 필드는 gid만 !

 

 

• 격자_4326 레이어 클릭 > 필드 계산기 > 새 필드 생성 > 경도 좌표 필드 생성
  • 출력 필드 이름 : 경도 / 출력 필드 유형 : 십진수 / 정확도 : 10 / 계산식 : x(centroid($geometry))

 

 

• 격자_4326 레이어 클릭 > 필드 계산기 > 새 필드 생성 > 위도 좌표 필드 생성
  • 출력 필드 이름 : 위도 / 출력 필드 유형 : 십진수 / 정확도 : 10 / 계산식 : y(centroid($geometry))

 

 

• 격자_4326 레이어 클릭 > 저장 클릭 > 수정 완료 클릭 > 레이어 우클릭 > 내보내기 > 객체를 다른이름으로 저장
  • 파일 이름 : 격자_위경도.csv/ 형식 : CSV / 좌표계 : EPSG:4326,WGS84
  • 내보낼 필드는 gid, 경도, 위도

 

 

 

 

데이터 전처리 : 민원행정기관 데이터

• 벡터 레이어 추가 : FCLTS_ 20190516.shp (인코딩 - EUC-KR)
• FCLTS_ 20190516.shp 레이어 우클릭 > 좌표계 설정 > 레이어 좌표계 설정
  
  • 좌표계 : EPSG:5179, Korea 2000

 

 

• FCLTS_ 20190516.shp 레이어 클릭 > 표현식 선택 클릭 
  • 표현식 : "도로명주소" like '%천안%'

 

 

• FCLTS_ 20190516.shp 객체를 다른이름으로 저장
  • 파일 이름 : 천안_민원행정기관 / 형식 : ESRI Shape 파일 / 좌표계  : EPSG:5179, Korea 2000
    • 선택된 객체만 저장 체크

 

 

 

데이터 전처리 : 충전소 데이터

• 구분자로 분리된 텍스트 레이어 추가 > 천안시 충전소 정보.csv
  • 파일 포맷 : CSV / 도형 정의 : 포인트 좌표 / x 필드 : x / y 필드 : y

 

 

• 생성된 천안시 충전소 정보 레이어 우클릭 > 내보내기 > 객체를 다른이름으로 저장
  
  • 파일 이름 : 천안_충전소 / 형식 : ESRI Shape 파일 / 좌표계  : EPSG:5179, Korea 2000

 

 

데이터 전처리 : 주차장 데이터

• 구분자로 분리된 텍스트 레이어 추가 > 천안시 주차장 정보.csv
  • 파일 포맷 : CSV / 도형 정의 : 포인트 좌표 / x 필드 : x / y 필드 : y

 

 

• 생성된 천안시 주차장 정보 레이어 우클릭 > 내보내기 > 객체를 다른이름으로 저장
  
  • 파일 이름 : 천안_주차장 / 형식 : ESRI Shape 파일 / 좌표계  : EPSG:5179, Korea 2000

 

 

 

데이터 전처리 : 도서관 데이터

• 구분자로 분리된 텍스트 레이어 추가 > 천안시 도서관 정보.csv
  • 파일 포맷 : CSV / 도형 정의 : 포인트 좌표 / x 필드 : 경도 / y 필드 : 위도

 

 

• 생성된 천안시 도서관 정보 레이어 우클릭 > 내보내기 > 객체를 다른이름으로 저장
  
  • 파일 이름 : 천안_도서관 / 형식 : ESRI Shape 파일 / 좌표계  : EPSG:5179, Korea 2000

 

 

 

데이터 전처리 : 전기차 데이터

• 구분자로 분리된 텍스트 레이어 추가 > 천안시 전기자동차 정보.csv
  • 파일 포맷 : CSV / 도형 정의 : 포인트 좌표 / x 필드 : x / y 필드 : y

 

 

• 생성된 천안시 전기자동차 정보 레이어 우클릭 > 내보내기 > 객체를 다른이름으로 저장
  
  • 파일 이름 : 천안_전기차 / 형식 : ESRI Shape 파일 / 좌표계  : EPSG:5179, Korea 2000

 

 

 

데이터 전처리 : 교통량 데이터

• 구분자로 분리된 텍스트 레이어 추가 > 천안시 교통량 정보.csv
  • 파일 포맷 : CSV / 도형 정의 : 포인트 좌표 / x 필드 : x / y 필드 : y

 

• 생성된 천안시 교통량 정보 레이어 우클릭 > 내보내기 > 객체를 다른이름으로 저장
  
  • 파일 이름 : 천안_교통량 / 형식 : ESRI Shape 파일 / 좌표계  : EPSG:5179, Korea 2000

 

 

데이터 전처리 : 건물 데이터

• 벡터 레이어 추가 > TL_SPBD_BULD.shp
  • TL_SPBD_BULD.shp > 내보내기 > 객체를 다른이름으로 저장
  • 파일 이름 : 건물_4326 / 형식 : ESRI Shape 파일 / 좌표계  : EPSG:4326-WGS 84

 

 

• 건물_4326 레이어 클릭 > 필드 계산기 > 새 필드 생성 > 경도 좌표 필드 생성
  • 출력 필드 이름 : 경도 / 출력 필드 유형 : 십진수 / 정확도 : 10 / 계산식 : x(centroid($geometry))

 

• 건물_4326 레이어 클릭 > 필드 계산기 > 새 필드 생성 > 위도 좌표 필드 생성
  • 출력 필드 이름 : 위도 / 출력 필드 유형 : 십진수 / 정확도 : 10 / 계산식 : y(centroid($geometry))

 

• 수정된 건물_4326 레이어 클릭 > 저장 클릭 > 수정 완료 클릭 > 레이어 우클릭 > 내보내기 > 객체를 다른이름으로 저장
  • 파일이름 : 건물_위경도 / 형식 : CSV / 좌표계 : EPSG :4326, WGS 84

 

 

 

• 건물 데이터는 표준분석모델에 근거하여 4개 등급으로 구분되며 각 0점, 1점, 2점, 3점의 가중치 점수가 부여됨
• 몇개의 등급으로 구분할지, 혹은 가중치를 얼마나 부여할지 등은 지자체 특성에 맞춰 판단 후 건물가점_전처리.csv 파일을 통해 수정 가능 ( 도서관, 동사무소, 시청 등 더 정확한 위치 기반의 데이터로 추가가 가능한 시설물의 경우 별도의 변수로 가중치를 부여하기 때문에 0점 처리)

 

 

 

...

이후 과정 생략 (빅재미때문에 멘탈 터짐 ㅜ)

...

 

 

최종시각화