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https://github.com/hyuksun98/python-project

Python Term Project
https://github.com/hyuksun98/python-project

jupyter-notebook k-means-clustering

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JSON representation

Python Term Project

Awesome Lists containing this project

README 

        
# Python-Term project



# 1. 주제 선정 이유

응급상황이나 자연재해 발생하였을 때에는 119소방서, 119안전센터 그리고 응급실 및 응급센터의 상호작용이 중요하다.  응급상황 시 119소방서와 119안전센터가 정확하게 신고를 접수받고 신속하게 응급차를 보내 인근 응급실로 환자를 이동시켜야 한다. 



응급상황이 발생하는 장소는 다양하므로 119소방서와 119안전센터 그리고 응급실 및 응급센터가 효율적으로 운영되어야 한다.



Term project를 통해 ___서울시와 경기도___ 에 한해서 119소방서와 119안전센터 그리고 응급실 및 응급센터가 효율적으로 분배되어 있는지 확인한다. 



만약 그렇지 못하다면 어떠한 해결책을 통해 문제를 해결할 수 있는지 프로젝트를 통해 알아보려고 한다.



# 2. 가설 정의

서울시와 경기도 의 119소방서, 119안전센터, 응급실 및 응급센터는 기존과 더불어 추가적으로 설치되어야 한다.



# 3. 인터넷을 통한 데이터 획득

### Term project에 사용된 데이터

```

'서울 열린데이터 광장'의 '서울시 소방서관할 위치정보 (좌표계_ WGS1984).csv'

'서울 열린데이터 광장'의 '서울시 안전센터관할 위치정보 (좌표계_WGS1984).csv'

'서울 열린데이터 광장'의 '서울시 응급실 위치 정보.csv'

'공공데이터포털'의 '경기도소방서현황및관할구역현황.csv'

'공공데이터포털'의 '응급의료기관및응급의료지원센터현황.csv'

'공공데이터포털'의 '전국 119안전센터 현황.csv'

```

서울시와 경기도의 119소방서, 119안전센터, 응급실 및 응급센터의 위치값을 가져오기 위해 위의 사이트들에서 csv 파일들을 다운로드 하였다. 



다루고 있는 데이터들의 좌표값(경도,위도)과 시설명, 주소들의 정확도가 중요하였기 때문에 csv파일 속 오류가 있는 경우에는 직접 파일을 수정하였다.



하지만 오류가 아닌 누락의 경우에는 다른 방식으로 해결하였다. 예를들어 경기도의 119안전센터의 경우 좌표값이 누락되어 있었다.  이러한 경우에는 kakao api를 통해 주소값으로 좌표값을 얻어오는 방식으로 해결하였다.



# 4. 사용한 라이브러리

```

!pip install numpy                 # numpy 패키지

!pip install pandas                # pandas 패키지

!pip install folium                # folium 패키지

!pip install seaborn               # seaborn 패키지

!pip install -U scikit-learn       # scikit-learn 패키지

!pip install branca                # branca 패키지(folium 보조)

!pip install pyOpenSSL             # pyOpenSSL 패키지

!pip install haversine              # haversine 패키지 

!pip install ndg-httpsclient

```