25-1-SI

🕳️ 싱크홀 고위험 지역 예측 프로젝트

최근 국내에서 싱크홀 발생 빈도가 증가하며 시민들의 불안감이 커지고 있습니다. 이에 따라 본 프로젝트는 지반침하 관련 데이터를 수집·분석하여 고위험 지역을 사전에 예측함으로써, 사고 예방 및 도시 안전 관리 향상에 기여하고자 합니다.

시간적 패턴 분석
- 연도, 계절, 월, 요일(주중/주말)에 따른 싱크홀 발생 분포 분석
- 기후 변수(강수량, 기온 등)와의 상관성 분석 → 기후 변화의 영향 평가
공간적 위험도 분석
- 행정구역별(시/구/동) 싱크홀 분포 시각화 및 클러스터링
- 공간 통계 분석: Moran’s I 등 공간 자기상관도 지표 활용
지하환경 및 인프라 요인 분석
- 지하수위, 지질, 암반 분포 등의 지질·수문학적 변수와의 상관 분석
- 노후 인프라(상하수도관, 공동구 등) 밀도 및 노후도와의 연관성 평가
공사 및 개발 활동 영향 분석
- 대형 공사(지하철, 재개발 등)와 싱크홀 발생 간의 연계성 탐색
- 공사 규모, 기간, 깊이 등을 고려한 영향력 가중치 모델링
복합 위험도 예측 모델 개발
- 머신러닝 기반 회귀·분류·클러스터링 모델을 활용한 고위험 지역 예측
- Feature Importance 분석을 통해 주요 위험 요인 도출
정책 제안
- 예측 결과 기반 우선 점검 대상 지역 제시
- 지하 공간 관리 정책, 노후 인프라 정비 전략, 예방 시스템 개선안 제안