0x20. feature engineering

data source

• 국토교통부: 유효토심, 자갈함량, 수문 지질단위, 지질 구조 밀도, 배수 등급
• 서울 열린 데이터 광장: 포트홀 보수 위치, 도시계획시설(도로), 하수관거 통계
• 건축물 대장 정보(서울 열린 데이터 광장), 지하 안전 정보(국토교통부)

0x21. feature selection1. Natural Factors (자연적 요인)

*자연적 요인의 feature extraction 원리

Feature	소스 테이블/뷰	과학적 근거	출처
risk_soil_depth	risk_soil_depth	얕은 토양층은 지반 침하에 더 취약함	국토교통부_유효토심
risk_stone_content	risk_stone_content	자갈 함량은 지반 안정성과 투수성에 영향	국토교통부_자갈함량
risk_fault	risk_fault	단층대는 지반 불안정성의 주요 원인	국토교통부_단층
risk_hydro	risk_hydro	수문지질학적 특성은 지하수 흐름과 침식에 영향	국토교통부_수문지질단위
risk_fracture_density	risk_fracture_density	지질 균열 밀도가 높을수록 지반 취약성 증가	국토교통부_지질구조밀도
risk_drainage	risk_drainage	배수 불량 지역은 물의 정체 및 침투로 인한 위험 증가	국토교통부_배수등급

0x22. feature selection2. Anthropogenic Factors (인공적 요인)

인공 요인의 feature extraction 원리

• 보안 제한 인프라 데이터의 통계적 대체: 공공 건축 기반 프록시 설계
• 이 재질의 관이 얼마나 오래 있었는지, 이 재질의 고장률이 평균적으로 얼마나 되는지, 전체 관 중 얼마나 최근에 보강되었는지를 통합하여, 해당 격자의 현재 기준 고장확률(위험도 점수)를 구함.
  • 공공 건축 기반 프록시 설계 및 원리

Feature	소스 테이블/뷰	과학적 근거	출처
infrastructure_vulnerability	grid_pipe_risk 시리즈	Weibull 모델 기반 하수관 노후화 및 취약성 지수	서울특별시_건축물대장 정보
dynamic_signal	dynamic_signal_* 시리즈	포트홀 제보 기반 지표면 손상 신호 (제보율별)	서울 열린데이터 광장_서울시 포트홀 보수 위치

0x23. feature selection3. domain based interaction feature

지질-인프라 상호작용 (Geology-Infrastructure Interactions)

Feature	계산식	소스 테이블	과학적 근거
soil_pipe_risk	risk_soil_depth × grid_pipe_risk_X.risk_pipe	risk_soil_depth, grid_pipe_risk_X	얕은 토양층과 노후 파이프의 결합은 지반 침하 위험 가중
fault_pipe_risk	risk_fault × grid_pipe_risk_X.risk_pipe	risk_fault, grid_pipe_risk_X	단층대의 하수관은 지반 운동으로 인한 손상 위험 증가
hydro_pipe_risk	risk_hydro × grid_pipe_risk_X.risk_pipe	risk_hydro, grid_pipe_risk_X	수문지질학적 취약 지역의 노후 하수관은 지하수 영향으로 위험 증가

수문-인프라 상호작용 (Hydro-Infrastructure Interactions)

Feature	계산식	소스 테이블	과학적 근거
drainage_pipe_risk	risk_drainage × grid_pipe_risk_X.risk_pipe	risk_drainage, grid_pipe_risk_X	배수 불량 지역의 노후 하수관은 침식 위험 증가
pothole_pipe_risk	dynamic_signal_X.tilde_R_g × grid_pipe_risk_X.risk_pipe	dynamic_signal_X, grid_pipe_risk_X	포트홀 제보와 파이프 위험도의 복합 작용

지질-도로 상호작용 (Geology-Road Interactions)

Feature	계산식	소스 테이블	과학적 근거
soil_road_stress	risk_soil_depth × risk_road_load	risk_soil_depth, risk_road_load	얕은 토양층 위의 도로 하중은 지반 압력 증가
fault_road_stress	risk_fault × risk_road_features.major_road_presence	risk_fault, risk_road_features	단층대 위의 주요 도로는 지반 변동 위험 증가

수문-도로 상호작용 (Hydro-Road Interactions)

Feature	계산식	소스 테이블	과학적 근거
drainage_road_risk	risk_drainage × risk_road_features.road_area_ratio	risk_drainage, risk_road_features	배수 불량 지역의 도로 면적 비율이 높으면 물의 우회 침투 위험 증가
pothole_drainage_risk	dynamic_signal_X.tilde_R_g × risk_drainage	dynamic_signal_X, risk_drainage	배수 불량 지역의 포트홀은 물의 침투 경로 형성으로 위험 증가

0x24. feature selection4. Spatial Context Features

인접 그리드 특성 (Neighboring Grid Characteristics)

Feature	계산 방법	소스 테이블	과학적 근거
neighboring_pipe_risk	ST_DWithin 기반 인접 그리드의 pipe_risk 평균	grid_pipe_risk_X, grid_100m	지하 인프라 취약성은 공간적으로 연속적인 경향
neighboring_drainage_risk	ST_DWithin 기반 인접 그리드의 drainage_risk 평균	risk_drainage, grid_100m	배수 문제는 지역적 특성을 가짐

과거 침하 관련 특성 (Historical Subsidence Characteristics)

Feature	계산 방법	소스 테이블	과학적 근거
min_distance_to_sinkhole	ST_Distance 기반 최소 거리	grid_100m, subsidence_accident_*	과거 침하 지점 근처는 유사한 지질/인프라 조건 공유
subsidence_density	반경 300m 내 침하 발생 건수	grid_100m, subsidence_accident_*	싱크홀은 공간적 군집성을 보이는 경향

0x25. feature engineering: 제보 기반 feature 제작

pothole_kde_density	각 포트홀 제보가 중심으로부터 퍼지는 영향력(가우시안 분포 형태)을 갖는다고 보고,이 영향력이 현재 위치에 얼마나 겹쳐지는지를 누적해서 계산한 값으로, 포트홀 제보가 많고 제보 위치가 현재 위치에 가까울 수록 이 값이 높아짐$\sum_{i=1}^n \frac{1}{h^2}K(\frac{||c_j-x_i||}{h})$
pothole_pipe_interaction	pothole_kde_density × pipe_risk
pothole_drainage_interaction	pothole_kde_density × risk_drainage