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안심 바운더리 추천 서비스

디렉토리 구조

data-project                # root
├─ app
|   ├─ static                       # css, js, image
|   ├─ templates                    # html files
|   ├─ views
|   |   ├─ auth_views.py             # 회원가입, 로그인 view
|   |   ├─ compare_views.py          # 후보 매물 비교 view
|   |   ├─ hospital_views.py         # 병원 지도 view
|   |   ├─ index_views.py            # 인덱스 view
|   |   ├─ mypage_views.py           # 마이페이지 view
|   |   └─ residence_views.py        # 매물 검색 view
|   ├─ __init__.py
|   ├─ forms.py
|   └─ models.py                    # Data Model 정의
├─ data                             # 데이터
├─ dataonly                         
|   └─ Dockerfile                   # 데이터 전용 컨테이너 도커파일
├─ nginx                            
|   └─ Dockerfile                   # nginx 컨테이너 도커파일
├─ .gitignore
├─ docker-compose.yml               # docker-compose 파일
├─ Dockerfile                       # flask 컨테이너 도커파일
├─ load_data.py                 # 초기 데이터 로드 파일
├─ README.md
├─ requirements.txt
├─ run.py                       # app 실행 파일
└─ wsgi.py                      

프로젝트 설치 및 실행 방법

설치

# clone the project repository
git clone https://kdt-gitlab.elice.io/001-part3-project-MedicalBlindSpot/team5/data-project.git

가상 환경 구축

# 가상 환경 폴더 생성
python -m venv python-env
# 가상 환경 접속
source python-env/bin/activate
# 패키지 설치
pip install -r requirements.txt

데이터베이스 설정

# library/config.py 생성하고 아래 내용 작성
# 실제 정보를 <>, []에 기입해주세요.

SQLALCHEMY_DATABASE_URI = "mysql+pymysql://<username>:<password>@<hostname>:3306/<database_name>?charset=utf8mb4"
SQLALCHEMY_TRACK_MODIFICATIONS = False

SECRET_KEY = [secret_key]

마이그레이션 및 데이터 초기화

# migrations directory 생성
flask db init
flask db migrate
flask db upgrade

# 초기 데이터 로드
python load_data.py

실행

python run.py

1. 프로젝트 소개

어떠한 데이터셋와 도구 및 기술을 사용했는지에 대한 설명과 엔드유저에게 보이는 웹서비스에 대한 소개

사용한 데이터

• 시도별_연령별_성별_적용인구_현황_의료급여.csv
• 연령_및_성별_인구__시군구.csv
• 행정구역_시군구_별__성별_인구수_20210331235149.xlsx
• 1인당_개인소득_시도__20210401152737.csv
• 시.군별__주요__경제지표__현황__비교__1_.xlsx
• 시_도별_등급별_자격별_주요질병_및_증상_현황_20210308190131__6_.xlsx
• 아파트실거래가.xlsx
• 병원세부사항(위치, 요일별 진료시간,,,) (용량이 커서 제출 불가)
• 전국아파트매물 (용량이 커서 제출 불가)
• 전국오피스텔매물 (용량이 커서 제출 불가)
• 부모부양_견해_통계.csv
• 인구_천명당_의료기관_종사_의사수_시도_시_군_구__20210317181120__2_.xlsx
• 국민기초생활보장_수급자수_시도__20210401153516.csv
• 치료가능사망자수

기술 스택

• python, jupyter, vs code
• javascript, html, css, node js
• MySql, docker, azure vm, ubuntu, Flask, SQLAlchemy

사용한 openAPI

• kakaomap API , navermap API, googlemap API, 전국_병의원찾기_API, 국토교통부_아파트_실거래가 open API,

사용된 라이브러리

• jQuery, numpy, pandas, xmltodict, matplotlib, seaborn, urllib, bs4, requests, json, openpyxl

2. 프로젝트 목표

프로젝트 아이디어 동기

나이가 들수록 부양 가족이 줄어드는 데이터와 지역별 의료 인력과 병원 수의 차이로 인한 의료 사각지대가 존재한다고 생각했습니다. 결정적으로 중증 질환 데이터를 보고 독거노인들의 의료 사각지대 문제가 심각하다는 사실을 알게되어 이번 웹 서비스 프로젝트 주제를 생각하게 되었습니다.

문제를 해결하기 위한 특정 질문 명시

• 지역별 의료 인력과 병원 수의 차이로 인한 의료 사각지대가 존재하는가?
• 혼자 사는 어른신 집 근처에 병원이 없으면 생존률에 영향을 미치지 않을까?
• 가족이 근처에 없으면 질병 관리가 어렵지 않을까?
• 시도별로 의료 수준이 다르지 않을까?
• 가족이 멀리 살수록 고립되는 독거노인이 늘어나지 않을까?
• 노후에 살 집을 쉽게 알아볼 수 없을까?

데이터를 통해 탐색하려는 문제를 구체적으로 작성

데이터를 통해 첫번째로 어떤 연령 층이 가장 많이 의료 사각지대에 놓여져 있는지 파악하고자 했습니다.
두번째로는 지리적 특성과 경제적인 수준 때문에 의료 수준의 차이가 나고 이것이 의료 사각지대를 만드는 하나의 원인이라고 생각했습니다.
이를 토대로 저희 웹 서비스 프로젝트 사용 타겟을 설정하고, 웹 서비스를 통해 의료 사각지대에 놓인 사람들에게 조금이나마 특수한 환경 때문에 놓인 의료 사각지대를 해소하는 데에 도움이 되는 서비스를 만들고자 했습니다.

3. 프로젝트 기능 설명

주요 기능

- 안심 바운더리 표시 기능: 이사를 계획 중인 노인 혹은 그의 보호자를 대상으로, 보호자와 의료 시설 위치를 기반으로 한 안심 바운더리를 보여 줄 것입니다. - 매물 데이터 표시 기능: 안심 바운더리 내에서 원하는 조건에 맞는 매물 데이터를 필터링해서 보여줄 것입니다. - 후보 거주지 시각화 기능: 사용자가 지정한 거주지 후보들을 비교하기 쉽도록 조건별로 요약, 비교하여 보여줄 것입니다.

서브 기능

- 병원 지도 기능: 위치를 입력하면 병원 데이터들을 지도상에 나타내준다. - 후보 거주지 저장 기능: 로그인 한 회원에 한하여, 마이 페이지에 후보 거주지를 저장할 수 있게끔 할 것입니다.

차별점

전국의 병의원 위치와 수를 나타내주는 지도는 이미 존재하고 있으나, 해당 사이트에서 부동산 매물을 볼 수는 없어 이로인한 차별점이 지역적으로 의료 사각지대에 놓인 사람들이 새로운 집을 찾을 때 겪을 수 있는 문제를 조금이나마 해결해 줄 수 있을 것이라는 기대를 할 수 있습니다.

기대 효과

부동산 관련 정보를 손쉽게 얻을 수 있어, 돌봄과 경제활동으로 인해 시간이 부족해 집을 알아보기 어려운 사람들에게 간편한 방식으로 유익한 정보를 줄 수 있다고 판단될 것입니다.

4. 프로젝트 구성도

[스토리보드](https://ovenapp.io/view/rOBhCtiiOc9qU2OcCVkSuS7YGTAcC5Cj/Ys60d)

5. 프로젝트 팀원 역할 분담

이름	담당 업무
강경림	백엔드 개발/데이터 분석
김나윤	프론트엔드 개발/데이터 분석
김현광	백엔드 개발/데이터 분석
손상준	리더/데이터 분석

멤버별 responsibility(R&R, Role and Responsibilities)

손상준

• 기획 단계: 구체적인 설계와 지표에 따른 프로젝트 제안서 작성
• 개발 단계: 팀원간의 일정 등 조율 + 프론트 or 백엔드 개발
• 수정 단계: 기획, 스크럼 진행, 코치님 피드백 반영해서 수정, 발표 준비

김나윤, 강경림

• 기획 단계: 큰 주제에서 문제 해결 아이디어 도출, 데이터 수집
• 개발 단계: 와이어프레임을 기반으로 구현, 데이터 처리 및 시각화 담당, UI 디자인 완성
• 수정 단계: 피드백 반영해서 프론트 디자인 수정

김현광, 강경림, 손상준, 김나윤

• 기획 단계: 기획 데이터 분석을 통해 해결하고자 하는 문제를 정의
• 개발 단계: 웹 서버 사용자가 직접 백엔드에 저장할수 있는 기능 구현, 데이터 베이스 구축 및 API 활용, 데이터 분석 개념 총동원하기
• 수정단계: 코치님 피드백 반영해서 db 관리 및 서버 구축 보완

6. 버전

- 프로젝트의 버전 기입

7. FAQ

   Q1. 회원 가입을 하지 않고도 사용이 가능한가요?

   A1. 저희 서비스는 회원 가입 기능이 있지만, 없어도 이용하실 수 있습니다.    
   
   Q2. 주 사용 고객층은 누구인가요?

   A2. 집을 구하고자 하시는 모든 고객들이 대상이 될 수 있습니다.
   
   Q3. 집을 보고자하면 지도에서는 어떤 데이터를 보여주시나요?
   
   A3. 현재는 아파트 매물 데이터를 보여드리고 있습니다.