파주 시민 AI 혁신 아이디어 경진대회

본 코드는 교차로·접근로·기상 데이터를 통합하여 보행자 지체시간에 영향을 미치는 요인을 분석하는 과정을 포함한다. 먼저 세 개의 CSV 파일을 불러오고, 기상 데이터는 컬럼명이 파일마다 다를 수 있어 ‘기온·강수량·풍속·습도·일시’에 해당하는 컬럼을 자동으로 탐색해 표준화된 이름으로 재정의하였다. 이후 날짜 정보를 모두 datetime 형식으로 통일해 병합 준비를 마쳤다.

교차로·접근로 데이터는 ‘주소정보_현장명’과 ‘기준시점_연월일’을 기준으로 결합하며, 기상 데이터는 날짜 단위로 집계(평균·합계) 후 최종 데이터프레임에 병합한다. 분석 단계에서는 보행자 지체시간과 포화도·교통량·강수량·기온·풍속·습도 간 상관관계를 산출하고, 동일 변수들을 사용해 선형회귀모델을 구축하여 각 요인의 영향 정도를 회귀계수로 확인한다. 또한 각 변수의 중앙값을 기준으로 Low/High 그룹을 생성해 그룹 간 지체시간 차이를 t-검정으로 비교하며, 박스플롯을 통해 분포 차이를 시각적으로 확인한다. 이를 통해 보행자 지체시간에 영향을 주는 주요 요인을 도출하고 변수별 영향력을 비교할 수 있도록 구성된 코드이다.