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수성구 카페 상권 분석

💡 1. 프로젝트 소개

• 대구 수성구 카페 자영업자들을 위해 수성구 행정동별 카페 상권 정보와 분석을 제공하는 서비스
• 공공 데이터와 연계 기업(CSP mobile lab)에서 제공 받은 카페 판매 데이터를 분석하여 유의미한 결과를 도출하고, 이를 시각화하여 제공

➡️ 개발 기간

• 2022.09 ~ 2022.12

➡️ 개발 환경

• 개발도구 : VSCode
• 서버 : Google Cloud를 통해 docker를 활용한 mongoDB , node.js , Nginx, Tensorflow 연동하여 배포
• 클라이언트 : JavaScript , React.js

➡️ 팀원

김건준	신지송	이상협	조원영
팀원	팀원	팀원	팀장
데이터 수집과 분석, 딥러닝 모델 제작	데이터 수집과 분석, 데이터 크롤링	데이터 수집과 분석, 데이터 크롤링, 서버 구축	데이터 수집과 분석, UI 설계, FE 구현

💡 2. 주요 기능

[ 1 ] 날씨 정보를 제공하고, 이를 이용해 메뉴의 판매량 예측하여 상권 분석

• 오늘과 내일의 수성구 날씨 정보를 적절한 아이콘과 함께 제공
• 이에 따른 메뉴별 판매 순위 예측해 나타냄

[ 2 ] 수성구 행정동별 카페 위치와 수집한 상권 정보 제공

• 지도에서 동을 클릭하면 해당 동의 지도에 카페의 이름과 위치 마커로 표시
• 해당 동의 상권 정보 그래프로 제공

💡 3. 구현

➡️ 데이터 수집

• 제공받은 판매 데이터 : 2022년 1월부터 8월 까지의 매스커피 범물점, 수성구청점의 하루 총 매출액, 시간당 매출액, 메뉴별 판매 개수

• 수집한 수성구 공공 데이터 중 상권과 관련있는 정보를 가공하여 행정동별로 정리해 최종 데이터 산출

• 행정동별 최종 상권 정보 : 남녀 비율(남/여) , 평균 연령 , 연간 평균 유동인구(최근 3년 기준) , 업종별 평균 영업기간

• 크롤링 통해 수성구 소재의 요식업 업종별 위치 정보(식당명 , 도로명 주소 , 지번 주소 , 위도 , 경도)를 수집

➡️ 딥러닝 모델 구현

• 수집한 공공 데이터 중에 판매 데이터와 규칙성 있는 관계를 보이는 기상 데이터를 활용

• Tensorflow 라이브러리로 딥러닝 모델 제작
• 입력값 : 2022년 1~8월 기상 데이터
• 결과값 : 2022년 1~8월 메뉴별 판매데이터

• 딥러닝 모델 제작을 위해 작성된 코드에서, 4개의 기상 데이터 shape: [4](최고기온 , 최저기온 , 전운량 , 풍속) 입력받음
• 그 값들이 2개의 은닉층 (layer1, layer2)을 거쳐 56개의 메뉴별 예측 판매량 units:56 를 도출하고 실제 판매량과 비교하여 오차를 줄이는 학습을 30000번 epochs: 30000 반복
• 이 모델 서버에 저장해서 클라이언트에서 사용

• 위 사진은 딥러닝 학습 과정의 일부분으로, epoch 옆 숫자는 학습 횟수, RMSE은 평균 제곱근 오차 의미
• 29999 번째에서의 평균 제곱근 오차가 3.07 이고, 이는 이 딥러닝 모델이 예측한 각 메뉴별 판매량이 평균적으로 3개 정도의 오차를 가진다는 의미
• 이후의 학습에서는 오차가 3.07 밑으로 떨어지지 않았고, 이 정도의 오차를 가지는 모델은 신뢰할 수 있다고 판단

➡️ 백엔드 구현

• Google Cloud 플랫폼을 통해 linux기반 vm 인스턴스를 생성하여 서버 구성
• 서버를 구축하면서 vm 인스턴스가 제대로 작동하지 않을 경우, 새로 구축하기 쉽게 하기 위해 docker-compose를 사용하여 각 도커 이미지들과의의 연동 및 이식성을 높여줌
• node.js로 서버 구축, Nginx로 배포
• nginx 폴더에 서버 배포 관련 파일들이, nodejs 폴더에 서버 및 페이지 배포에 필요한 파일들이, menuPredict 폴더는 딥러닝 모델이 있음

➡️ 프론트 구현

• 기상청 단기예보 공공데이터 API를 통해 오늘과 내일의 기상 정보를 받아와 이들 값과 시간을 고려해 아이콘과 배경을 다르게 하여 나타냄
• 오늘과 내일의 기상 정보를 서버로 보내서 딥러닝 모델에 의해 예상된 판매량 상위 5가지 메뉴 받아와서 순위대로 나타냄
• kakaomap API 통해 행정동별로 구분된 대구 수성구 지도 제공, 마우스 오버 시 채움색이 변하고 해당 동 이름 마우스 옆에 띄어줌
• 동을 클릭하면 모달이 뜨고, 왼쪽에는 클릭한 동의 지도와 휴게음식점 위치를 마커로 표시
• 오른쪽에는 서버에서 받아온 해당 동의 상권 정보를 ApexCharts.js 라이브러리 활용해 시각화하여 나타냄

💡 4. 고찰 및 결론

본 프로젝트에서는 공공 데이터와 판매 데이터를 활용하여 카페 상권 분석 시스템을 구축하였다. 카페 판매 데이터를 제공받아 카페 중심으로 상권 분석을 진행하였지만, 추후에 더 다양한 업종에서 다량의 데이터를 제공받는다면 다른 업종까지 시스템을 확장시킬 수 있을 것이다. 또한 현재 구축한 예상 판매 메뉴 모델에 판매 데이터를 추가하고 다양한 영향 요소를 추가해 정확도를 높인다면 더욱 신뢰성 있는 모델이 될 것이라 기대된다.

💡 5. 참고사항

• UCWIT 2022 한국정보과학회 학술심포지엄 논문 기재
• 팀 노션 : https://fearless-daughter-e0c.notion.site/4-b5804aeb23fd4505a7b2343ea6cef846