SMU · Green Smart City · Portfolio 2026

도시를 읽는 방법

데이터로 공간을 해석하고,
사람이 머무는 장소로 옮기는 일.

Scroll
  • 아파트가 어디에 모여 있는지.
  • 도시의 중심이 어디에 있는지.
  • 그 주변을 어떤 건물이 채우는지.
  • 통계가 놓치는 공간은 어디인지.
  • 그리고 그곳을 어떻게 바꿀지.
CBD Finder
CBD Finder 표지 화면
Density Analysis
CBD Finder 분석 화면

공간을 설계한다
장소를 선물한다

JEON SE JIN · 전세진

CBD
Finder

아파트 밀도로 도시의 중심을 찾습니다. 지역을 지정하면 아파트가 지역 평균보다 두드러지게 모인 권역을 CBD로 선정하고, 지도와 차트로 보여 주는 공간분석 대시보드.

Year
2026
Role
기획 · 설계 · 개발 단독
Stack
JavaScript · Leaflet · Turf.js
Data
OSM · Overpass · SGIS

Pixel
World

캔버스로 직접 그린 픽셀 월드 위에 이력을 얹은 실험적 포트폴리오. 지형·구름·몹·파티클·업적 알림까지 외부 라이브러리 없이 HTML5 Canvas로 렌더링했습니다.

Year
2026
Role
기획 · 디자인 · 개발 단독
Stack
HTML5 Canvas · Vanilla JS
Type
인터랙티브 페이지
Project 01

아파트 밀도
CBD 탐색기

행정 경계가 아니라 건물 단위 데이터를 격자로 다시 집계해, 경계에 얽매이지 않은 밀집 권역을 직접 탐색하게 만든 도구입니다.

Why

“도시의 중심은 어디인가”를 판단할 때 기존 통계는 행정동 단위로 끊겨, 실제 밀집 권역의 모양을 보여 주지 못합니다. 건물 하나하나를 격자로 다시 집계하면 경계와 무관한 진짜 덩어리가 드러납니다. 그 가설을 직접 확인해 보려고 만들었습니다.

How — 분석 절차

  1. 지역 지정검색 · 지도 클릭 역지오코딩 · 영역 직접 그리기 (3가지 방식)
  2. 아파트 수집Overpass API로 building=apartments를 받아 영역 내부만 선별
  3. 격자 밀도육각 격자로 분할하고 가우시안 커널로 밀도 평활화
  4. 지역대비 밀도(LQ)격자 밀도 ÷ 지역 평균 밀도 — LQ 2.0은 평균의 2배
  5. 군집화임계값 이상 격자를 Union-Find로 인접 결합
  6. 선정규모(밀도×면적)가 가장 큰 군집이 CBD, 다음이 부도심

Features

  • 실시간 재계산 — 임계값·격자 크기·평활화·가중치를 바꾸면 네트워크 재요청 없이 즉시 다시 그립니다.
  • 건물 유형 구성 — CBD 중심 반경 1·2·3·5 km 안의 모든 건물을 주거/상업·업무/공공·교육/종교·문화/공업으로 분류해 도넛 차트로 제시합니다.
  • 행정동 비교 — SGIS 주택총조사 아파트 수로 행정동별 밀도를 비교하는 차트·표·지도 레이어.
  • 자체 SVG 차트 — 히스토그램·군집 막대·도넛을 차트 라이브러리 없이 직접 구현했습니다.
  • 한국어 / 영어 · 라이트 / 다크 — 사전 기반 i18n, 지도 색상은 UI 테마가 아닌 지도 바탕색을 따르도록 분리.

Engineering

  • 공용 Overpass 서버 대응overpass-api.de가 슬롯이 비어도 요청의 절반가량을 504로 거절하는 것을 실측 확인해, 응답이 안정적인 미러를 기본값으로 전환. 실패 시 엔드포인트 폴백 → 슬롯 대기 → 재시도 순으로 복구하고 최근 6건을 캐시합니다.
  • 대용량 공간 연산 — 건물–격자 매칭과 커널 합산에 공간 해시를 써서 전수 비교를 제거했습니다. 격자가 7,000개를 넘으면 크기를 자동 확대하고, 2,500 km²를 넘는 영역은 사전 차단합니다.
  • 좌표계 변환 — SGIS가 UTM-K로 내려주는 행정동 경계를 proj4js로 브라우저에서 WGS84로 변환합니다.
  • 이용 정책 준수 — Nominatim 초당 1회 제한을 지키는 요청 큐, API 키는 서버 없이 브라우저 localStorage에만 저장.

Result — 서울 송파구 분석 예시

육각 격자 655개(한 변 141 m)로 재집계한 결과, 지역 평균의 2배를 넘는 격자 51개가 7개 군집으로 묶였고 그중 가장 큰 덩어리가 잠실본동 일대로 선정되었습니다.

CBD · 지역 평균 대비
×6.3
분석 면적
33.8km²
아파트 건물 (OSM)
2,514
지역 평균 밀도
74.4동/km²
CBD 면적
1.66km²
CBD 아파트 비율
32.4%
SGIS 아파트 주택
134,651
육각 격자
655개 · 141 m

영역의 4.9%에 불과한 CBD 군집이 아파트의 32.4%를 품고 있고, 가장 진한 격자는 지역 평균의 17.6배였습니다.

중심지 군집 — CBD · 부도심

  • 잠실본동 일대32.4% · ×6.3
  • 오륜동 일대2.7% · ×2.7
  • 방이2동 일대2.4% · ×2.6

막대 = 지역 전체 아파트 중 군집이 차지하는 비율. 규모가 CBD의 5% 미만인 작은 군집 4개는 생략했습니다.

CBD 반경 3 km 건물 구성 — 8,993동

  • 주거2,902동 32.3%
  • 상업·업무916동 10.2%
  • 공공·교육216동 2.4%
  • 종교·문화70동 0.8%
  • 공업11동 0.1%
  • 미분류4,878동 54.2%

한국 OSM은 용도 없이 building=yes만 입력된 건물이 많아 미분류가 54.2%를 차지합니다. 용도가 확인된 45.8% 안에서는 주거가 압도적입니다.

행정동별 지역대비 밀도 (SGIS 2024)

  • 잠실본동×4.6
  • 거여2동×2.9
  • 장지동×1.7
  • 잠실4동×1.7
  • 송파2동×1.6
  • 가락2동×1.4

전체 27개 행정동 중 상위 6개. OSM 건물 기반 분석이 고른 CBD(잠실본동)가 독립 데이터인 SGIS 주택총조사에서도 1위로 나와, 두 출처가 서로를 검증합니다.

송파구 분석 결과 — 육각 격자 밀도와 CBD·부도심 표시
분석 화면 — 잠실 쪽으로 진해지는 격자, 주황 외곽선이 선정된 CBD
CBD Finder 표지
표지 — 분석 범위와 기능 안내

여기서의 CBD는 전통적 업무지구가 아니라 아파트 밀집 핵심 권역을 뜻합니다. OSM 건물 입력이 부족한 지역은 결과가 치우칠 수 있어 SGIS 통계와 함께 해석해야 하며, 연면적은 건물 외곽 사각형의 75%로 근사한 추정치입니다.

Project 02

Pixel World
Résumé

이력서도 하나의 공간이 될 수 있다는 생각으로 만든 인터랙티브 페이지입니다.

Highlights

  • 절차적 배경 — 하늘 그라데이션, 별, 태양, 원경 산맥, 나무, 지표 블록을 코드로 생성합니다.
  • 몹 애니메이션 — 문자열 맵으로 정의한 픽셀 스프라이트를 캔버스에 직접 렌더링해 걷는 동작을 만듭니다.
  • 파티클 시스템 — 탭마다 폭발·경험치·마법부여·불꽃·하트·물약 효과가 달라집니다.
  • 업적 토스트 · 로딩 스크린 — 게임 UI 문법을 그대로 웹 인터랙션으로 옮겼습니다.

Why

정보를 나열하는 대신 “걸어 다니며 보는 이력서”를 만들고 싶었습니다. 지금 보고 계신 이 항해형 사이트도 같은 생각의 연장선입니다.

Pixel World 이력서 페이지 화면
절차적으로 그린 픽셀 월드 위에 얹은 이력 패널
About

전세진
JEON SE JIN

상명대학교 그린스마트시티학과에서 도시 공간과 데이터를 공부하고 있습니다. 공간을 설계하고, 그것을 머물고 싶은 장소로 만드는 일에 관심이 있습니다.

전세진 프로필 사진
전세진 Urban Spatial Data · Incheon
이력서 PDF A4 1페이지 · 374 KB

Education

  • 2028.03 졸업예정 상명대학교 그린스마트시티학과3학년 재학 중
  • 졸업 동산고등학교인천

Military

  • 2022.08 – 2025.05 대한민국 공군약 2년 9개월 · 만기 전역

Experience

  • 1개월 (주)장원조경 · 인턴조경 실무 경험

Certificates

컴퓨터활용능력 2급 ATC 캐드마스터 운전면허 1종 보통

Interests

도시공간 분석 GIS 공공데이터 데이터 시각화 프런트엔드 스마트시티
Contact

함께 만들
장소가 있다면

프로젝트 제안, 인턴·채용, 무엇이든 편하게 연락 주세요.

jsjsundo@naver.com
Location
인천광역시 동구
Affiliation
상명대학교 그린스마트시티학과
Status
2028.03 졸업예정 · 인턴십 탐색 중