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서울 열린데이터광장에서 위치 기반 데이터를 수집하고, Python과 지도 시각화를 활용해 실전 분석을 수행하는 방법을 정리합니다.

 

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서울 열린데이터광장, ‘도시 생활 정보’의 보물창고

 

서울 열린데이터광장은 서울시가 보유한 공공 데이터를 시민에게 개방하는 포털입니다.

특징은 단순 통계 외에 실시간 위치 기반 데이터가 풍부하다는 점입니다.

 

예를 들어 다음과 같은 데이터가 제공됩니다:

 

• 🚍 버스 정류장 위치 및 실시간 도착 정보
• 🚇 지하철 역사별 혼잡도
• 📡 공공 와이파이 위치
• 🎭 공연/전시 일정 및 장소 정보
• 🏞️ 공원, 체육시설, 산책로 위치

 

이러한 데이터는 지도 시각화, 교통분석, 상권 입지 전략 등 다양한 목적에 유용하게 활용됩니다.

 

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🔍 실무에 유용한 위치 기반 API 예시

분야API 명설명

대중교통	버스도착예정정보 조회 서비스	정류장별 실시간 도착 시간
교통량 분석	도로별 통행량 정보	날짜/시간대별 교통량 추이
시설 분석	공공와이파이 위치 API	위치 기반 서비스 기획에 적합
시민문화	문화행사 정보 조회	행사명, 일시, 장소 포함

모든 API는 서울열린데이터광장에서 활용 신청 후 인증키 발급 필요

 

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🧪 Python 실전 예제: 서울시 공공 와이파이 위치 수집

 

API 예시: 서울시 공공와이파이 위치정보 API

 

 

1. API 정보 요약

 

• 응답 포맷: XML 또는 JSON
• 주요 필드: 설치장소명, 위도(Y), 경도(X), 서비스구분, 설치시도명 등

 

 

2. Python 수집 코드

import requests
import pandas as pd
import xml.etree.ElementTree as ET

API_KEY = "YOUR_API_KEY"
url = f"http://openapi.seoul.go.kr:8088/{API_KEY}/xml/PublicWifiInfo/1/1000"

response = requests.get(url)
root = ET.fromstring(response.content)

records = []
for row in root.iter("row"):
    name = row.findtext("INSTL_DIV")  # 서비스구분
    x = row.findtext("X_SWIFI_X")
    y = row.findtext("X_SWIFI_Y")
    place = row.findtext("INSTL_PLACE")
    records.append((name, place, x, y))

df = pd.DataFrame(records, columns=["서비스구분", "장소", "경도", "위도"])
print(df.head())

 

3. 지도 시각화 예시 (folium 활용)

import folium

m = folium.Map(location=[37.5665, 126.9780], zoom_start=12)
for _, row in df.iterrows():
    folium.Marker(
        [float(row["위도"]), float(row["경도"])],
        popup=row["장소"]
    ).add_to(m)

m.save("wifi_map.html")

📌 지도 시각화를 통해 공공 와이파이 설치 밀도, 취약지역 파악, 디지털 소외지 분석 등에 활용할 수 있습니다.

 

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🧩 추가 분석 아이디어

 

• 지하철 역사 혼잡도 API + 시간대별 분석 → 출근/퇴근 시간대 혼잡 예측
• 실시간 버스 위치 데이터 + 출발/도착지 지정 → 예상 도착시간 계산 알고리즘 개발
• 공공시설 위치 + 인구 통계 → 복지 사각지대 지도화

 

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🚧 실무 활용 시 주의사항

항목설명

인증키	서울열린데이터광장 가입 후 API 별로 개별 발급 필요
호출량 제한	보통 일일 1000건~5000건, 연장 신청 가능
갱신주기	일부 데이터는 1시간 단위, 일부는 1일 1회 업데이트
위치 정밀도	WGS84 기준 위경도 사용. 지도 연계 시 호환 체크 필요

 

 

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정리

 

• 서울 열린데이터광장은 위치 기반 공공 데이터의 중심지
• 실시간 대중교통, 와이파이, 문화행사 등 생활밀착형 API가 강점
• Python + 지도 시각화 툴로 공간 분석 및 인사이트 보고서 제작 가능

 

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다음 회차 예고 – 기상청 기후데이터 API로 시계열 분석하기

 

4화에서는 **기상청 기후데이터포털(data.kma.go.kr)**의 초단기 예보, 과거 기온/강수량 정보를 활용하여

시계열 분석 및 날씨 기반 예측 모델을 구성하는 실전 전략을 안내드립니다.