서울 데이터 펠로우십이란?
대학원생에게 서울시 데이터와 활동비, 자문 프로그램을 지원해 분석 과제를 진행하고, 그 결과를 서울시 정책에 활용하는 시민참여형 데이터 분석 사업입니다.
- 골목길 특성 및 지역 낙인 효과를 고려한 서울시 도시 범죄 취약지 분석 및 억제 방안 연구
- 범죄 유형별 위험지역 및 위험도 도출을 통한 취약지역 시각화
- 범죄 특성을 고려한 방범시설(CCTV, 방범등, 방범벨) 설치 제안
- 머신러닝을 활용한 서울시 전기차 수요예측 및 충전소 입지선정
- 전기차의 누적 수요를 이용해 자치구별 신규 전기차 수요 예측
- 충전소 유형별 입지 후보 선정(완속: 주거시설 위주, 급속: 업무시설 위주)
- 서울시 생활환경별 특징과 그에 영향을 미치는 도시계획 특성 분석
- S-DoT 데이터 활용, 시계열 패턴 기반 생활환경 특성별 군집을 추출하고 취약지역 분류
- 미세먼지, 소음 감소를 위해 도로 배치 및 온습도 관리 필요성 시사
- 생활권 5분 충전망을 위한 전기차 충전소의 최적 입지 분석
- 설치 예정 급속충전기 300기 대상 공공주차장 최적 입지 도출
- 자치구별 충전기 현황, 평균 교통량 고려해 설치 수량 제안
- 생활이동 데이터를 활용한 서울시 통근/통학 시간 개선
- 생활이동 데이터 활용, 청년 공공주택 신규 입지 제안
- 기존 청년 공공주택 기준 버스 노선 및 따릉이 거치소 입지 제안
- 서울시 자전거 교통사고의 공간적 변화와 영향 요인 시계열 분석
- 코로나 발생 이후 사고 증감지역 파악, 정책 우선순위 지역 도출 근거 마련
- 통행량 증가지역의 도로 형태(교차로 및 혼용도로) 개선 제안
