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정책우수사례expand_more
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[ 해충발생 예측 및 방역 최적화 빅데이터 분석 ]
| 연도 | 2021 | 기관분류 | 지방자치단체 |
|---|---|---|---|
| 시도 | 서울특별시 | 발행기관 | 한국지역정보개발원 |
| 시/군/구 | 광진구 | 수상내역 | |
| 사례유형 | 농어촌/환경 | 자료출처 | 2021년 지방자치단체 빅데이터 분석 사례집 file_download다운로드 |
| 키워드 | #해충, #방역, #방역지도, #기후변화, #민원발생 | 링크 | - |
사례내용
배경 및 필요성
• 기후변화와 도심 개발 등으로 해충의 활동 시기와 번식 속도가 더욱 빨라져 구민들의 불편이 커지고 있음
• 민원 발생에 따른 방역에서 효율적이고 지속 가능한 방역으로 전환하기 위하여 행정안전부와 해충발생 예측 빅데이터 분석을 추진하게 됨
• 현재, 방역 효과 측정에 어려움이 있어 체계적인 방역 시행이 어렵고 이에 따른 민원 발생이 지속되고 있음
•
추진내용
• 상관분석을 통해 민원발생과 유의한 관계 변수를 선정 후 선정된 변수들의 조합을 통해 데이터 셋을 정의함
• 각 알고리즘 별로 최적의 데이터 셋 도출 후 알고리즘의 성능을 비교함
• 최적의 알고리즘을 선정하고 튜닝을 통해 최종 모델 선정 후 2021년 해충 발생을 예측함
정책효과
• 방역 건수 대비 민원발생 비율은 7월(19.7%)이 가장 높고, 6월(18.8%)과 9월(17.3%)도 높은 비율을 보임
• 주택가 중심으로 민원 발생 및 동일한 곳에서 반복적으로 민원이 발생하는 경향을 보임
• 이중 차분법(DID분석)을 활용하여 분석한 결과, 해충 퇴치기 설치로 민원이 감소했음을 확인함
상관분석을 통해 민원발생과 유의한 관계 변수를 선정 후 선정된 변수들의 조합을 통해 데이터 셋을 정의함
• 각 알고리즘 별로 최적의 데이터 셋 도출 후 알고리즘의 성능을 비교함
• 최적의 알고리즘을 선정하고 튜닝을 통해 최종 모델 선정 후 2021년 해충 발생을 예측함
• 각 알고리즘 별로 최적의 데이터 셋 도출 후 알고리즘의 성능을 비교함
• 최적의 알고리즘을 선정하고 튜닝을 통해 최종 모델 선정 후 2021년 해충 발생을 예측함
방역 건수 대비 민원발생 비율은 7월(19.7%)이 가장 높고, 6월(18.8%)과 9월(17.3%)도 높은 비율을 보임
• 주택가 중심으로 민원 발생 및 동일한 곳에서 반복적으로 민원이 발생하는 경향을 보임
• 이중 차분법(DID분석)을 활용하여 분석한 결과, 해충 퇴치기 설치로 민원이 감소했음을 확인함
• 주택가 중심으로 민원 발생 및 동일한 곳에서 반복적으로 민원이 발생하는 경향을 보임
• 이중 차분법(DID분석)을 활용하여 분석한 결과, 해충 퇴치기 설치로 민원이 감소했음을 확인함
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