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+import streamlit as st
+from geopy.geocoders import Nominatim
+import pandas as pd
+import folium
+from folium.plugins import HeatMap
+from geopy.distance import geodesic
+import numpy as np
+import warnings
+
+# 경고 메시지를 무시하기
+warnings.filterwarnings("ignore", category=UserWarning, module="geopy")
+
+# Geolocator 설정
+geolocator = Nominatim(user_agent="hwaseong_locator")
+
+# 위도와 경도를 주소로 변환하는 함수
+def get_location_name(lat, lon):
+    location = geolocator.reverse((lat, lon), language='ko')
+    return location.address if location else "주소를 찾을 수 없음"
+
+# 위험도 분류 함수
+def classify_risk(score):
+    if score >= 2:
+        return "매우 안전"
+    elif 1 <= score < 2:
+        return "안전"
+    elif 0 <= score < 1:
+        return "보통"
+    elif -1 < score < 0:
+        return "위험"
+    else:
+        return "매우 위험"
+
+# 화성시 중심 좌표
+hwaseong_center = [37.198, 127.034]
+
+# 사용자 입력을 받기
+st.title("화성시 위치 위험도 분석기")
+
+lat_input = st.number_input("위도 (Latitude)", value=37.198, format="%.6f")
+lon_input = st.number_input("경도 (Longitude)", value=127.034, format="%.6f")
+
+# 실제 주소 확인
+location_name = get_location_name(lat_input, lon_input)
+st.write(f"위치: {location_name}")
+
+# 예시 데이터 (간단히 정해둔 예시입니다. 실제로는 이 데이터를 기반으로 계산합니다.)
+sample_scores = {
+    (37.198, 127.034): 3,  # 예시 안전 지역
+    (37.198, 127.035): -2,  # 예시 위험 지역
+}
+
+# 해당 위치에 대한 점수 찾기
+def get_score_for_location(lat, lon):
+    closest_location = min(sample_scores.keys(), key=lambda x: geodesic((lat, lon), x).meters)
+    return sample_scores[closest_location]
+
+score = get_score_for_location(lat_input, lon_input)
+risk_category = classify_risk(score)
+
+st.write(f"위험도: {risk_category}")
+
+# 지도 표시
+m = folium.Map(location=[lat_input, lon_input], zoom_start=16)
+folium.Marker([lat_input, lon_input], popup=location_name).add_to(m)
+
+# 결과를 HTML로 저장
+m.save("location_map.html")
+
+# 다운로드 링크
+st.download_button("위치 지도 다운로드", "location_map.html")