RECOMMENDED CHALLENGE
각 주제에는 문제 상황부터 추천 데이터·API·분석 방법·예상 결과물까지 모두 정리되어 있습니다. 그대로 시작해도 되고, 변형해도 됩니다.
CHALLENGE 01
청년 정주 조건을 데이터로 정의한다
강원은 대학 졸업 이후 청년 인구가 빠르게 빠져나간다. 그런데 '왜 떠나는가'는 대부분 설문과 인상에 의존해 설명돼 왔다. 일자리·주거·교통·문화 인프라 중 무엇이 실제로 청년의 잔류와 연결되는지를 데이터로 확인하면, 예산을 어디에 먼저 쓸지 판단할 수 있다.
추천 데이터 5종 · API 3종
예상 결과물 청년 정주지수 (시군별 점수·순위) · 지역별 비교 지도 (코로플레스) · 우선 투자 인프라 정책 추천안
CHALLENGE 02
아직 알려지지 않은 관광 잠재지역을 발굴한다
강원 관광은 강릉·속초 등 일부 지역에 집중돼 있다. 혼잡은 그 지역의 주민 불편으로, 나머지 지역은 관광 소외로 이어진다. 관광자원은 충분한데 방문이 적은 지역을 데이터로 찾아내면, 분산형 관광 전략의 근거가 된다.
추천 데이터 5종 · API 3종
예상 결과물 관광 잠재력 지수 (시군·읍면동) · Next Hot Place 후보 지도 · 분산형 관광 활성화 전략
CHALLENGE 03
업종 구성의 빈틈에서 상권 활성화 기회를 읽는다
지역 상권이 침체됐다는 말은 흔하지만, '무엇이 부족한가'는 좀처럼 구체적으로 말해지지 않는다. 인구 규모가 비슷한 지역끼리 업종 구성을 비교하면, 어떤 동네에 어떤 업종이 유독 없는지가 숫자로 드러난다. 그 빈틈이 창업 기회이자 생활 불편의 원인이다.
추천 데이터 5종 · API 3종
예상 결과물 업종 밀도·부족 업종 리스트 (읍면동별) · 상권 유형 지도 · 상권별 활성화 전략 제안
CHALLENGE 04
대중교통 사각지대를 찾아 이동권을 설계한다
강원은 면적이 넓고 마을이 흩어져 있어, 같은 시군 안에서도 대중교통 여건 차이가 크다. 정류장이 '있다'는 사실만으로는 이동이 보장되지 않는다. 정류장까지의 거리, 경유 노선 수, 그리고 그곳에 사는 사람의 연령까지 함께 봐야 실제 이동 제약이 보인다.
추천 데이터 5종 · API 3종
예상 결과물 대중교통 접근성 지수 · 교통 사각지대 지도 · 노선·DRT 우선 투입 지역 제안
CHALLENGE 05
지역·업종별 소비 패턴에서 절감 여지를 찾는다
강원은 겨울이 길고 추워 난방 수요가 크며, 관광 성수기에는 숙박·요식업의 소비가 몰린다. 하지만 에너지 절감 정책은 대체로 전국 단위 캠페인으로 진행돼 지역 특성을 반영하지 못한다. 어디서, 어떤 업종이, 언제 많이 쓰는지를 알면 개입 지점이 분명해진다.
추천 데이터 5종 · API 4종
예상 결과물 지역·업종별 에너지 소비 프로파일 · 절감 우선지역 지도 · 맞춤형 에너지 절감 정책 제안
CHALLENGE 01
누가 가장 위험하고, 쉼터는 어디에 더 필요한가
폭염 피해는 기온이 높은 곳이 아니라 '더운데 피할 곳이 없는 곳'에 집중된다. 고령자 비율이 높고 쉼터까지의 거리가 먼 지역은 같은 기온에서도 위험이 훨씬 크다. 기온·인구·시설 데이터를 겹쳐 보면 이 불균형이 지도 위에 그대로 드러난다.
추천 데이터 5종 · API 4종
예상 결과물 폭염 취약지수 (격자·읍면동) · 폭염 위험지도 · 쉼터·그늘막 최적입지 추천 목록
CHALLENGE 02
기상 조건과 발생 이력으로 위험도를 미리 읽는다
강원은 산불 피해가 가장 큰 지역 중 하나다. 산불은 기온·습도·풍속·강수 등 기상 조건과 강하게 연결되며, 과거 발생 이력에는 반복되는 패턴이 남아 있다. 이를 학습하면 '어느 지역이, 어떤 날에 위험한가'를 사전에 좁힐 수 있다.
추천 데이터 5종 · API 4종
예상 결과물 산불 위험도 예측 모델 (성능 지표 포함) · 지역별 위험지역 지도 · 대응 자원 우선 배치 지역 목록
CHALLENGE 03
강수·지형·인구를 겹쳐 침수 취약지역을 찾는다
같은 비가 내려도 피해는 특정 지역에 반복해서 발생한다. 저지대이면서 하천에 가깝고, 지대가 급하게 낮아지는 곳에 물이 모이기 때문이다. 여기에 사람과 시설이 밀집해 있으면 같은 강수량도 전혀 다른 피해로 이어진다.
추천 데이터 5종 · API 4종
예상 결과물 침수 취약지수 (격자·읍면동) · 침수 위험지도 · 우선 정비·대피 안내 지역 제안
CHALLENGE 04
기온·강수 변화로 지역의 미래 적합작물을 찾는다
재배 적지는 이미 북상하고 있다. 사과 주산지가 옮겨간 것처럼, 지금 잘 되는 작물이 10년 뒤에도 잘 된다는 보장이 없다. 지역의 기온·강수 추세를 읽고 작물별 생육 조건과 맞춰 보면, 무엇을 준비해야 하는지 미리 판단할 수 있다.
추천 데이터 5종 · API 3종
예상 결과물 지역별 기후 변화 추세 분석 · 미래 적합작물 지도 · 작물 전환·대응 전략 제안
CHALLENGE 05
기상 조건과 방문 데이터로 관광시즌을 다시 설계한다
강원 관광은 계절 자원에 크게 기댄다. 겨울 스키와 눈 축제, 여름 해수욕이 대표적이다. 그런데 적설과 결빙 기간은 줄고, 폭염일수는 늘고 있다. 기상 조건과 실제 방문 데이터를 함께 보면 시즌이 어떻게 이동하고 있는지, 무엇으로 대체할 수 있는지가 보인다.
추천 데이터 5종 · API 4종
예상 결과물 기상-관광 수요 연관 분석 · 관광 시즌 이동 시각화 · 사계절형 관광 전환 전략
CHALLENGE 01
일상 이동의 병목을 찾아 편의를 개선한다
통학과 출퇴근은 매일 반복되기 때문에, 몇 분의 불편도 1년이면 큰 부담이 된다. 그런데 이동 편의는 대개 '노선이 있다/없다'로만 논의된다. 출발지와 도착지, 그 사이의 환승과 대기까지 데이터로 이으면 어디가 실제 병목인지 드러난다.
추천 데이터 5종 · API 3종
예상 결과물 체감 이동비용 지표 · 통학·통근 병목 구간 지도 · 노선·배차 개선 제안
CHALLENGE 02
사고·시설·유동 데이터로 안전 취약지역을 드러낸다
사고는 무작위로 일어나지 않는다. 조명이 어둡거나, 보행로가 끊기거나, 차량과 보행자가 뒤엉키는 지점에서 반복된다. 그런데 개선은 대개 사고가 크게 난 뒤에야 이뤄진다. 위험 조건을 미리 지도에 그리면 사고 이전에 손을 쓸 수 있다.
추천 데이터 5종 · API 3종
예상 결과물 안전 취약지수 · 안전 취약지역 지도 · 우선 개선 지점·시설 제안
CHALLENGE 03
필요한 사람과 시설 사이의 거리를 측정한다
복지시설은 '있느냐'보다 '필요한 사람에게 얼마나 가까우냐'가 중요하다. 행정구역 단위 평균 통계는 구역 안의 편차를 감춰버려, 실제로 서비스에 닿지 못하는 마을이 통계상 문제없어 보이게 만든다. 수요와 공급을 같은 지도 위에 올려야 사각지대가 보인다.
추천 데이터 5종 · API 4종
예상 결과물 복지 접근성 지수 · 복지 사각지대 지도 · 시설 입지 추천안 (개선 효과 추정 포함)
CHALLENGE 04
학습 인프라 격차를 지도 위에서 확인한다
교육격차는 성적표에 나타나기 전에 환경에서 먼저 벌어진다. 도서관까지 걸어갈 수 있는지, 방과 후에 갈 곳이 있는지, 학원과 평생교육 시설이 근처에 있는지가 지역마다 크게 다르다. 이 차이는 개인의 노력으로 메우기 어렵다.
추천 데이터 5종 · API 4종
예상 결과물 교육 인프라 접근성 지수 · 교육격차 지도 · 학습공간 확충·프로그램 제안
CHALLENGE 05
주거·문화·편의시설을 종합해 생활환경을 설계한다
'살기 좋다'는 말은 흔히 쓰이지만 측정되지는 않는다. 병원, 공원, 마트, 도서관, 체육시설이 걸어갈 만한 거리에 있는지를 하나의 지표로 묶으면 동네의 생활 여건을 비교할 수 있고, 무엇이 부족한지도 구체적으로 말할 수 있다.
추천 데이터 5종 · API 4종
예상 결과물 생활환경 지수 (동네별 점수·레이더 차트) · 생활 인프라 격차 지도 · 동네별 생활환경 개선 설계안
추천 Challenge는 출발점입니다. Track 범위 안에 있고 공공데이터를 2종 이상 결합한다면, 팀이 직접 정의한 문제로 참가하는 편이 오히려 문제 정의 점수에서 유리할 수 있습니다.
데이터부터 찾아보기