[Algorithm] New Point 쓰레기 처리 시스템 구축 알고리즘 (1) Project Structure

 NEW POINT 프로젝트는 기존 문전 수거방식이 주를 이루는 쓰레기 수거 시스템을 거점형 수거 방식으로 변경함으로써 보다 효율적, 경제적 쓰레기 처리 시스템을 구축하는 것을 목표로 한다.

 이전에 포스팅한 쓰레기 배출 시뮬레이션 역시 본 프로젝트의 일환으로 쓰레기 배출량을 예측하기 위해 고안되었다. 본 포스팅은 쓰레기 배출 시뮬레이션 알고리즘을 포함한 쓰레기 거점 설치 최적 장소 선별 및 수거 경로 추출 알고리즘 등을 결합한 단일의 프로젝트에 대한 설명을 기술한다.

 

Project Structure

 프로젝트는 크게 3 파트로 구성된다.

1. 데이터 준비
2. 데이터 전처리
3. 알고리즘 적용

 

1. 데이터 준비

위 도식도에는 1. 데이터 준비 과정은 포함되어 있지 않다. 프로젝트에서 사용되는 원천 데이터는 다음과 같다.

번호	변수 명	데이터 명	출처
1	행정동 (SADANG4)	(센서스경계) 행정동 경계 (Z_SOP_BND_ADM_DONG_PG)	국가공간정보포털 오픈마켓
2	PJB	건축물대장 표제부 (mart_djy_03)	건축데이터 민간개방 시스템
3	BUILDING	(도로명주소) 건물 (Z_KAIS_TL_SPBD_BULD_11000)	국가공간정보포털 오픈마켓
4	ENTERANCE	(도로명주소) 출입 (Z_KAIS_TL_SPBD_ENTRC_11000)	국가공간정보포털 오픈마켓
5	ROAD	(도로명주소) 도로구간 (Z_KAIS_TL_SPRD_MANAGE_11000)	국가공간정보포털 오픈마켓
6	ROAD_INFO	서울시 도로노선 정보	서울 열린데이터 광장
7	CROSS_WALK	서울시 교통안전시설물 횡단보도 (A004_A)	서울 열린데이터 광장
8	GRADIENT	서울특별시 경사도 (N3L_F001)	공공데이터 포털

 모두 무료로 개방 중인 공공데이터를 활용했다. 데이터 중 BUILDING, ENTERANCE, ROAD 는 데이터 명이 Z_KAIS 로 시작한다. 모두 도로명 주소를 기준으로 정리된 shp 파일들이다. 이들 데이터를 도로명 주소를 기준으로 통일한 이유는 간단하다. 대부분 geometry 데이터들은 서로 아귀가 맞지 않는 경우가 많다. 기준이 다른 경우 어긋남이 더 심해진다. 해서 제공 데이터의 기준을 맞췄고, 기준이 맞춰진 채 제공되는 데이터 들 중 건물, 건물 출입구, 도로 데이터를 모두 구할 수 있는 데이터셋이 도로명주소 기준 데이터셋이었기 때문에 도로명주소 기준 데이터 셋을 준비했다.

 

2. 데이터 전처리 & 3. 알고리즘 적용

 데이터 전처리와 알고리즘 적용 부분은 이 다음 포스팅에서 코드와 함께 자세히 설명할 예정이다. 본 포스팅에서는 데이터 처리 구조와 그 논리에 대한 내용을 다룬다.

 프로젝트의 최종 목적은

• 쓰레기 배출 거점 시설 (New Point) 의 최적 입지 장소 찾기
• 쓰레기 수거 차량의 이동 동선 구하기

 

이다. 이를 위해서는 주민과 수거 차량의 입장 모두를 고려해야 한다. 주민의 입장에서는 이동 거리가 많은 선에서 쓰레기를 버릴 수 있어야 한다. 이때, 평소 자주 가는 동선에 거점이 위치한다면 더 수월하게 쓰레기를 배출할 수 있다. 수거 차량 입장에서는 차량이 진입 가능한 곳이어야 하며, 가능한 간결한 동선으로 수거를 마쳐야 한다. 때문에 배출 거점 시설의 입지 요건은 다음과 같이 정리할 수 있다.

 

1. 도로폭이 충분히 넓은 곳에 위치한다.
2. 너무 멀지 않은 거리 안에 위치한다.
3. 평소 사람들이 자주 지나치는 곳에 위치한다.

위 조건들을 만족하는 장소를 추출한 뒤 그 중에서도 적절한 장소를 선정하여 그 곳을 지나는 경로를 생성한다면 프로젝트의 목표를 달성할 수 있다.

 

 이상으로 NEW POINT 프로젝트의 기본 개요에 대한 기술이 끝났다. 다음 포스팅 부터는 소스코드와 함께 보다 자세한 과정에 대해 기술한다.

 

2023.02.19 - [Algorithm] - [Algorithm] New Point 쓰레기 처리 시스템 구축 알고리즘 (2) Data Preprocessing