Project 01-LabQ

1.프로젝트 소개

서울시 25개 자치구의 최근 1시간 하수관 수위와 10분당 강우량 정보를 보여주는 API 서버

2.팀원 소개 및 프로젝트 역할

2-1. 팀원 소개

Team B-Free

팀장	팀원	팀원	팀원	팀원

이지민	강채현	박성용	오주환	최예진

2-2. 프로젝트 역할

각 팀의 개발 과정은 페어 프로그래밍으로 진행

팀	팀원	역할
데이터 수집팀	오주환 박성용	공공데이터 OPEN API 데이터 수집
데이터 전처리팀	강채현, 최예진	반환할 데이터 지정, 데이터 가공
데이터 반환팀	이지민	가공된 데이터 반환 처리

3.기술스택

4. 프로젝트 실행방법(Installation)

# 레포지토리 Clone 및 폴더 이동

git clone https://github.com/team-B-free/01-LabQ.git
cd 01-LabQ


# dependencies 설치

npm install


# husky 설치

npm run prepare


# 로컬 서버 실행
npm start

5.과제 개요

프로젝트 기간 : 2022.06.29 ~ 2022.07.01

5-1. 과제 주제

 Open API방식의 공공데이터를 수집, 가공하여 전달하는 REST API개발

5-2. 사용한 공공 데이터

5-3. 과제 컨셉

 과제 주제와 연관 지어 왜 과제를 냈는지를 해석
 서비스 활용사례와 요구사항을 통합하여 주제를 설정하고, 주제를 뒷받침할 근거를 논의

서울시
- 서울시에 폭우 로 인한 도로 침수 와 퇴근길 차량 정체 등의 침수 문제
- 하수관 은 시간 당 75mm의 강수량에 견디게 설계(2011) 그러나 2022년 현재까지빗물 저류 시설이 정비 되지 않아 최근까지도 하수관 역류 및 침수 문제 발생
- 최근 서울시 에서 온실가스 저감을 위해 기후 변화 대응 종합 계획 추진, 물 환경 분야 사업 추진 및 서울시 물 환경 인프로 구축 을 위한 노력 중
```
   침수 피해 사전 예방하여 피해 최소화
```

공공 데이터 서비스 활용 사례 파악
```
12년 8월 관악구 하수관로 수위가 평소보다 2배이상 상승한 것을 확인 한 뒤 토사를 제거해 침수 피해 예방
```
- 하수관로 수위 비율 이 80~90% 를 넘어 침수 위험상황 판단시 자치구 재난 안전 대책 본부 에서 해당 지역 주민 문자 등 즉시 전파
- 하수관로 수위 가 60% 이상 일 시 해당 지역 담당 공무원 들에게 자동으로 문자가 발송, 사전에 침수 예방 조치
- 강우량이 없음 에도 평상시 수위보다 높은 수위 일 경우, 하수관로 내부 점검 해 하수관로에 유입된 토사, 퇴적물 등을 미리 제거 하여 침수 피해 예방

랩큐
- 랩큐는 인공지능 기술을 기반으로 이상징후 탐지 , 문서요약 등 다양한 서비스를 제공
- 랩큐 의 클라이언트는 문체부, 도로공사 등 공공기관 및 정부 부처 기관
- 주요 업무는 데이터 수집/전처리, EDA(탐색적 데이터 분석), 빅데이터 분석
```
  데이터 전처리 및 가공 서비스로 이상징후 탐지 하는 AI 서비스 개발 → 서울시와의 사업 협업을 위함
```
결론
- 서울시의 기후변화 대응 계획 과 물 환경 인프라 구축을 위한 사업이 진행 중이고
  랩큐에서는 이를 위해 빅데이터 나 딥러닝 엔진 학습 등의 활용에 데이터 수집을 위한 REST API + 클라이언트 가 필요
- 랩큐에서 서비스 하고 있는 데이터 전처리 및 가공 서비스 활용 부분 관점에서 볼 때 코스 참여자들이 데이터를 수집, 가공 하여 분류 하는 역량을 확인 하여 랩큐의 실무와 잘 맞는지를 확인 하기 위함
- 데이터를 이용해 REST API를 구현하는 기본적인 설계 및 개발 능력을 보기 위함

6.프로젝트 기능구현

6-1. 응답 요청

요청주소

http://localhost:3000/api?guCode=GUBN

예) http://localhost:3000/api?guCode=01

6-2. 응답 결과

{
  "status": 200,
  "success": true,
  "message": "성공",
  "data": {
    "GUBN": "01",
    "GUBN_NAM": "종로",
    "SEWER_LEVEL_AVG_PER_HOUR": 0.11147826086956529,
    "RAINGAUGE": [
      {
        "RAINGAUGE_CODE": 1001,
        "RAINGAUGE_NAME": "종로구청",
        "RAINFALL_AVG_PER_HOUR": 0,
        "RAINFALL_SUM_PER_HOUR": 0
      },
      {
        "RAINGAUGE_CODE": 1002,
        "RAINGAUGE_NAME": "부암동",
        "RAINFALL_AVG_PER_HOUR": 0,
        "RAINFALL_SUM_PER_HOUR": 0
      }
    ]
  }
}

6-3. 응답 값 설명

GUBN: (구)분코드
GUBN_NAM: (구)분명
SEWER_LEVEL_AVG_PER_HOUR: 최근 1시간 하수관 수위 평균
RAINGAUGE
- RAINGAUGE_CODE: 강우량계 코드
- RAINGAUGE_NAME: 강우량 계명
- RAINFALL_AVG_PER_HOUR: 최근 1시간 평균 강우량
- RAINFALL_SUM_PER_HOUR: 최근 1시간 누적 강우량

KCH6937/01-LabQ

Project 01-LabQ

목차

1.프로젝트 소개

2.팀원 소개 및 프로젝트 역할

2-1. 팀원 소개

Team B-Free

2-2. 프로젝트 역할

3.기술스택

4. 프로젝트 실행방법(Installation)

5.과제 개요

5-1. 과제 주제

5-2. 사용한 공공 데이터

5-3. 과제 컨셉

서울시

공공 데이터 서비스 활용 사례 파악

랩큐

결론

6.프로젝트 기능구현

6-1. 응답 요청

6-2. 응답 결과

6-3. 응답 값 설명