수소차 충전소 입지 추천
서울시 수소차 충전소 입지 추천
연세대학교 데이터사이언스입문 수업에서 진행한 프로젝트
목표
최근 심각해진 미세먼지 등의 환경 문제에 대한 대책으로 수소차의 생산 및 보급 이슈가 주목받고 있다.
이와 관련하여 서울시는 현대차가 수소전기차 보급 활성화를 위한 MOU를 체결하는 등의 노력을 기울이고 있다.
다만, 수소차 충전소 인프라 형성이 아직 미흡한 탓에 보급에 다소 어려움을 겪고 있는 실정이다.
환경부와 국토교통부 등의 관련 부처에서는 2040년까지 총 1200기의 충전소를 설치할 예정이다.
이에 대해 지역, 사회별 변수들을 고려하여 서울 시내의 적합한 수소차 충전소 입지를 선정하는 것을 목표로 한다.
결과물
역할
마침 지난 2019년 겨울방학 때 머신러닝을 공부해보기 시작해서, 주로 모델링과 관련된 역할을 많이 맡았다.
다양한 방법론을 시도하였는데, 의미 해석을 도출하기 위해 Random Forest를 채택하게 되었다.
하지만 데이터캠프를 통해서 shiny dashboard를 포함한 다양한 것들을 공부할 수 있었다.
배운 점
- 데이터 수집 및 전처리
- 기존에 데이터가 주어지는 것이 아니기 때문에, 필요한 데이터를 직접 일일이 찾아나서는 노력을 했다.
- 그 과정에서 거리 변수를 직접 계산하여 파생변수를 만들었다.
- 지역 단위를 최대한 동 단위로 나눠서 계산을 했다.
- tidyverse
- 이전에는 tidyverse 문법을 잘 모르고 기본 base 문법만 썼다.
- tidyverse의 편리함을 잘 모르고 python만 겨울방학동안 썼었는데, R의 %>% pipe line과 ggplot의 편리함을 알 수 있었다.
- 다양한 R 활용법
- blogdown: R로 블로그 만들기
- shiny: R로 대쉬보드 만들기
- xaringan: R로 프렌젠테이션 자료 만들기
개선할 점
- 수소차 보유 대수 자체가 애초에 충분하지 못했기 때문에, 포아송회귀분석을 한번 해봤으면 어떨까 하는 아쉬움이 있다.
- xaringan 패키지를 너무 늦게 알게 되어서, 숙련도가 높지 못했다. (2021.03.14에 알게 된 정보로는, )