10주차 3교시: 인터랙티브 위치 데이터 지도 미션

정제된 행과 지도 마커의 일대일 대응을 세 결과물로 증명하기

1. 01준비사본 저장과 파일명
2. 02기준 실행다섯 편집 조건 확인
3. 03질문 설계제목·질문·크기·색
4. 04정제 확인29→27→26→24행
5. 05지도 생성마커 24개
6. 06해석 기록관찰과 한계
7. 07파일 저장CSV + HTML
8. 08검증새 런타임 전체 실행
9. 09귀가세 파일 제출 확인

이번 주에 완성할 세 결과물

원본 크기로 보기 ↗

귀가 조건: 제출 전에 열두 가지 확인

1. 노트북 파일명week10_학번_이름.ipynb 형식으로 바꾸었습니다.
2. 제출 정보STEP 1의 학번과 이름을 자신의 정보로 수정했습니다.
3. 지도 질문기본 문장을 바꾸어 8자 이상의 제목과 물음표가 있는 20자 이상의 질문을 작성했습니다.
4. 원본 보존raw_df와 원본 CSV가 29행 그대로 유지됩니다.
5. 정제 결과행 수가 29→27→26→24로 변하고 최종 범주가 세 개입니다.
6. 크기 규칙최소 4~최대 28픽셀 범위에서 최댓값이 최솟값보다 6 이상 큽니다.
7. 색상 규칙검증된 팔레트 하나를 골라 세 범주에 일관되게 적용했습니다.
8. 마커 대응정제된 24행과 지도 마커 24개가 일대일로 대응합니다.
9. 문자 정보툴팁·팝업과 시설 24개 텍스트 표에서 장소명·범주·실제 프로그램 수를 확인했습니다.
10. 관찰과 한계지도에서 확인한 패턴과 단정할 수 없는 내용을 각각 30자 이상 작성했습니다.
11. 새 런타임 검증세션을 다시 시작하고 모두 실행해 🎉 WEEK 10 INTERACTIVE MAP COMPLETE를 확인했습니다.
12. 세 파일 제출실행 결과가 있는 노트북, 24행 CSV, 브라우저에서 열리는 지도 HTML을 제출했습니다.

50분 진행 기준

시간표는 기다려야 하는 시각이 아니라 현재 위치를 확인하는 안내입니다. 30분에 모든 조건을 달성했다면 바로 새 런타임 검사를 실행하고 세 파일을 제출할 수 있습니다. 시간이 더 필요한 학생은 최대 50분까지 같은 목표를 자신의 속도로 수행합니다.

STEP 0 · 노트북 사본과 파일명 준비

1. 위의 Colab에서 미션 노트북 열기를 누르거나 내려받은 .ipynb를 Colab에 업로드합니다.
2. 파일 → Drive에 사본 저장을 선택합니다.
3. 상단 파일명을 눌러 week10_학번_이름.ipynb로 바꿉니다.
4. 노트북에는 코드 셀이 일곱 개 있습니다. EDIT가 적힌 STEP 1과 STEP 5만 수정합니다.
5. 처음에는 값을 바꾸지 않고 런타임 → 모두 실행을 선택합니다.

STEP 1 · 수정 전 기준 실행

수정 전에도 데이터 정제와 지도 생성 코드는 끝까지 실행됩니다. 마지막 검사에서는 학생이 직접 바꿔야 할 다섯 조건만 빨간 표시로 나옵니다. 이것은 코드 고장이 아니라 시작 상태가 완료 조건을 아직 충족하지 않았다는 뜻입니다.

STEP 2 · 제출 정보와 지도 질문 작성

STEP 1에서 학번과 이름, 지도 제목과 질문을 수정합니다. 제목은 지도가 무엇을 다루는지 알 수 있게 작성하고, 질문은 현재 열인 위치·시설 범주·프로그램 수로 답할 수 있어야 합니다.

student_id = "20261234"
student_name = "김지도"
map_title = "서울 가상 문화시설 프로그램 분포"
map_question = "프로그램 수가 많은 시설은 어느 위치와 범주에서 확인되는가?"

“이 지도는 재미있는가?”는 데이터 열로 답하기 어렵습니다. “프로그램 수가 많은 시설은 어디에 있는가?”, “세 범주의 큰 원은 어떤 위치에 나타나는가?”처럼 지도에서 확인할 위치·수치·범주를 질문에 포함합니다.

STEP 3 · 반지름과 범주 팔레트 정하기

같은 STEP 1에서 최솟값과 최댓값의 반지름을 정하고 palette_name에 해안, 숲길, 도시 가운데 하나를 입력합니다. 반지름은 화면 픽셀 단위이며 프로그램 수가 가장 작은 시설과 가장 큰 시설의 원 크기를 결정합니다.

minimum_radius = 6
maximum_radius = 20

palette_name = "해안"

세 팔레트는 밝은 바탕지도와의 대비를 확인한 색상 묶음입니다. 임의의 색상 코드를 직접 입력하지 않아도 서로 다른 범주가 구분되며, 툴팁·팝업과 범례의 문자 정보가 색상만으로 의미를 판단하지 않도록 보완합니다.

STEP 4 · 정제 과정과 24행 확인

STEP 2와 STEP 3은 수정하지 않습니다. raw_df를 깊은 복사로 보존하고 clean_df에서만 아래 순서로 처리합니다.

최종 출력에는 도서관 8개, 박물관 8개, 문화센터 8개가 남습니다. 값을 눈대중으로 고치지 않고 현재 원본으로 확인할 수 없는 다섯 행을 제외한 결과입니다.

STEP 5 · 지도 마커 24개와 문자 정보 확인

STEP 4가 정제된 모든 행을 반복하면서 지도 마커를 만듭니다. 마커가 보이면 다음 순서로 직접 조작합니다.

1. 지도를 한 단계 확대하고 서로 다른 위치의 마커를 비교합니다.
2. 작은 원과 큰 원을 찾아 팝업의 프로그램 수가 실제로 다른지 확인합니다.
3. 같은 색의 마커를 두 개 골라 툴팁의 시설 범주가 같은지 확인합니다.
4. 세 색상이 범례의 도서관·박물관·문화센터와 일치하는지 확인합니다.
5. 설명 패널을 열고 시설 24개 텍스트 표를 키보드로 펼쳐 같은 장소·범주·프로그램 수를 읽을 수 있는지 확인합니다.
6. 출력된 정제 행 수와 생성 마커 수가 모두 24인지 확인합니다.

STEP 6 · 지도 관찰과 해석의 한계 작성

STEP 5의 두 문장을 자신의 내용으로 바꿉니다. 관찰은 지도에서 실제로 확인한 위치·크기·색상의 패턴을 설명합니다. 한계는 현재 데이터에 없는 정보와 가상 자료라는 범위를 근거로 단정할 수 없는 내용을 설명합니다.

pattern_observation = (
    "큰 원은 특정 한곳에만 모이지 않고 세 시설 범주와 여러 위치에 걸쳐 흩어져 나타난다."
)
limitation_statement = (
    "가상 자료에는 이용자 수와 지역 인구가 없으므로 시설의 접근성이나 서비스 수준을 판단할 수 없다."
)

“큰 원이 많다”만 쓰면 어느 위치와 범주를 보았는지 알기 어렵습니다. “동쪽에 큰 원이 두 개 보이지만 세 범주 전체에 크기 차이가 있다”처럼 화면에서 확인할 수 있는 근거를 포함합니다. 한계 문장에서는 “마커가 없는 지역에는 시설이 없다”처럼 데이터 범위를 넘어서는 단정을 피합니다.

STEP 7 · 정제 CSV와 지도 HTML 저장 확인

STEP 5를 실행하면 학번과 이름을 사용해 두 결과 파일이 자동으로 저장됩니다. 출력과 Colab 왼쪽 파일 목록에서 이름을 확인합니다.

1. 정제 CSV를 내려받아 열고 헤더를 제외한 24행이 있는지 확인합니다.
2. 지도 HTML을 내려받아 브라우저로 엽니다.
3. 지도 확대·이동, 툴팁과 팝업이 작동하는지 확인합니다.
4. 왼쪽 설명 패널에 자신의 제목·질문·관찰·한계가 보이는지 확인합니다.
5. 설명 패널의 시설 24개 텍스트 표가 키보드로 열리고 모든 장소 정보를 제공하는지 확인합니다.
6. 오른쪽 범례의 세 색상과 실제 마커 색상이 일치하는지 확인합니다.

STEP 8 · 새 런타임 전체 실행과 자동 검사 PASS

1. STEP 1과 STEP 5의 수정 내용을 확인합니다.
2. 런타임 → 세션 다시 시작을 선택합니다.
3. 런타임 → 모두 실행을 한 번 선택합니다.
4. 설치부터 저장까지 일곱 코드 셀이 순서대로 끝날 때까지 기다립니다.
5. 마지막 FINAL CHECK에서 열두 개의 초록 확인과 완료 문구를 찾습니다.

STEP 9 · 세 파일 제출 후 즉시 귀가

1. 마지막 셀에 WEEK 10 INTERACTIVE MAP COMPLETE가 보이는지 확인합니다.
2. 파일 → 다운로드 → .ipynb 다운로드로 실행 결과가 포함된 노트북을 받습니다.
3. Colab 왼쪽 파일 목록에서 정제 CSV와 지도 HTML을 각각 다운로드합니다.
4. 세 파일의 학번과 이름이 모두 같은지 확인합니다.
5. 제출함에 세 파일을 모두 올리고 업로드 완료 상태를 교수에게 보여 줍니다.
6. 제출 확인을 받으면 남은 시간과 관계없이 즉시 귀가합니다.

선택 확장 · 완료 후 더 살펴보고 싶은 경우만

아래 활동은 귀가 조건이 아니며 추가 점수도 없습니다. 먼저 통과한 세 파일을 제출하고 보존한 뒤, 원할 때만 노트북 사본에서 시도합니다.

• 최소·최대 반지름 간격을 넓히거나 좁혀 크기 차이가 과장되거나 사라지는 지점을 비교합니다.
• 다른 승인 팔레트를 선택하고 범례와 마커의 구분, 지도의 전체 인상이 어떻게 달라지는지 비교합니다.
• 범주별 시설 수와 프로그램 수 합계를 pandas로 계산해 지도에서 본 패턴과 비교합니다.
• 동일한 정제 CSV를 11주차 막대그래프나 산점도의 입력으로 사용하기 위해 별도 사본으로 보관합니다.

도움말과 공식 자료

• Google Colab 공식 입문 노트북코드 셀 실행, Drive 사본 저장과 런타임 사용법
• Folium 공식 문서: Getting started지도 생성, 마커·툴팁·팝업과 HTML 저장
• Folium 공식 문서: Circle과 CircleMarker미터 단위 Circle과 화면 픽셀 단위 CircleMarker의 차이
• pandas 공식 문서: to_numeric숫자 변환과 errors="coerce"의 동작
• pandas 공식 문서: drop_duplicates식별 열을 기준으로 중복 행을 처리하는 방법