[Project] Seoul FP-Weather - (3) Deployment & Conclusion

Kyung Jae, Cheong·2022년 11월 7일

Seoul FP-Weather 개인프로젝트 코드스테이츠

개인프로젝트

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7/17

서울시 월별 기상정보로 서울시 식중독 발생 환자 수를 예측하는 프로그램 Seoul FP-Weather 개발 프로젝트 진행과정 정리 및 회고. (3) 대시보드 및 웹페이지 구현, 배포 과정

Seoul FP-Weather

Github Repository 바로가기 : Seoul FP-Weather (클릭)

App link = Seoul-FP-Weather (Koyeb 배포)
- 예측 모델 정상 작동 확인 완료
- Heroku를 통해 배포하였으나 2022년 11월 28일부터 Heroku 무료 요금제는 더 이상 제공되지 않으므로 Koyep을 통해 재배포 실시

(2023 수정사항)

기존의 프로그램의 경우 Heroku를 통해서 배포를 진행했었으나, heroku 정책상 2022년 11월 28일부터 Heroku 무료 요금제는 더 이상 제공되지 않기 때문에 Application Error가 발생함.
이에 Heroku와 동일하게 Gihub Repository 연동 방식이 가능한 Koyeb을 통해 재배포를 진행하였음.
- 재배포한 웹사이트에서 예측 모델이 정상적으로 구동됨을 확인 완료함.
- 대체 링크를 추가하여 수정사항을 반영하였음.

서울시 월별 날씨기반
식중독 환자수 예측
Seoul Food-Posisoning
Prediction by Weather

서울시 월간 기상정보를 기반으로 서울시 월간 식중독 발생 환자 수를 예측하는 AI 머신 러닝 프로그램
Tech Stack

00. 프로젝트 개요

필수 포함 요소

자유주제로 데이터 파이프라인 구축 및 API 서비스 개발
데이터베이스 구축 (Pull & Store)
API 서비스 개발 (Machine Learning & Frond-end)
데이터 분석용 대시보드 개발 및 배포

프로젝트 목차

Introduction 서론
- Food-Poisoning 식중독
- Seoul FP-Weather 프로그램소개
Database 데이터베이스
- Data Pipeline 파이프라인
- Database DB구축
Modeling 모델링
- Data Import 데이터 불러오기
- Regression Modeling 회귀 모델
- Object Encoding 객체 부호화
Deployment 배포
- Prediction 평년값 예측
- Dashboard 대시보드
- Web Deployment 웹 배포
Conclusion 결론
- Applications 활용방안
- Limitations 한계점
- Takeaway 핵심, 느낀점

Data Pipeline

04. Deployment 배포

머신러닝에도 이용했던 서울 월별 기상요인 및 식중독 환자 수 데이터는 식중독 환자 발생 트렌드를 확인하기위한 대시보드를 제작하는데 이용하였음.
- 연도별, 월별 식중독 환자 트렌드 : Google Looker Studio
- 계절별, 기상요인별 식중독 환자 트렌드 : Tableau Public
서울 월별,계절별 기후평년값 데이터는 pickle 라이브러리를 통해 불러온 모델을 통해 예측을 실시한 후에 예측에 대한 대시보드를 제작하는데 이용하였음.
- 평년값으로 환자 수 예측 및 csv파일생성 : model-prediction.ipynb
- 월별, 계절별 예측 환자 수 대시보드 : Google Looker Studio
Bootstrap template을 기반으로 HTML5, CSS3를 통해 웹페이지를 구현하였고, 모바일 버젼에서도 편하게 볼 수 있게끔 웹페이지를 최적화하는 작업도 수행하였음.

4-1. Prediction 평년값 예측

STEP0. Library Import

import numpy as np
import pandas as pd
import pickle
import os
import sys
import psycopg2
from dotenv import load_dotenv

STEP1. DB - local 연결

#dotenv 로딩
load_dotenv(verbose=True)
'''
True
'''

#env 파일로부터 변수 추출
HOST = os.getenv('postgre_host')
PASSWORD = os.getenv('postgre_password')

DATABASE = 'postgredb'
USERNAME = 'kjcheong'
PORT = 5432

#연결
try:
    conn = psycopg2.connect(
        host=HOST,
        port=PORT,
        database=DATABASE,
        user=USERNAME,
        password = PASSWORD)
    cur = conn.cursor()
    print('connection success to DB')
except:
    print('connection failure to DB')
    sys.exit()
'''
connection success to DB
'''

STEP2. DB data를 DataFrame으로 저장

pandas.io.sql 모듈 이용

#DB를 dataframe으로 저장
import pandas.io.sql as psql
month_avg = psql.read_sql("SELECT * FROM w_avg_month", conn)
month_avg

season_avg = psql.read_sql("SELECT * FROM w_avg_season", conn)
season_avg

#연결 종료
conn.close()

예측에 쓰일 변수만 남기기

#예측에 쓰일 변수만 남기기
month_var = month_avg.iloc[:,2:]
display(month_var)
season_var = season_avg.iloc[:,1:]
display(season_var)

STEP3. 모델 복호화 및 예측

#모델 복호화
model = pickle.load(open("model.pkl", "rb"))

#예측
predict_month = model.predict(month_var).round(0)
predict_season = model.predict(season_var).round(0)
print(predict_month)
print(predict_season)
'''
[ 94.  34.  16.  14. 142. 222. 162. 171. 124.  80.  68. 149.]
[ 72. 188.  54.  52.]
'''

STEP4. 기존 DataFrame에 예측 column 추가

#기존 dataframe에 column 추가
month_pred = month_avg.copy()
season_pred = season_avg.copy()
month_pred['predict_patient'] = predict_month.astype(int)
season_pred['predict_patient'] = predict_season.astype(int)
display(month_pred)
display(season_pred)

STEP5. 대시보드를 위한 csv파일 저장

#csv file로 저장
month_pred.to_csv('csv/pred-month.csv', index=False)
season_pred.to_csv('csv/pred-season.csv', index=False)

4-2. Dashboard 대시보드

대시보드 제작시에 PostgreSQL로 연결하여 Data를 import를 해보긴 했으나, AWS free-tier의 월별 한도량이 초과되어 요금이 발생한 관계로... 이전 단계에서부터 대시보드용 csv 데이터를 생성하여 csv를 로딩하는 방식으로 대시보드의 data를 import하여 제작하고 배포하였음.
- AWS free-tier 대신 무료로 데이터베이스를 사용할 수 있는 클라우드 서비스로 데이터베이스를 구축했다면 PostgreSQL에서 지속적으로 대시보드 업데이트가 이뤄지도록 구성해 볼 수도 있지 않을까.. 하는 생각을 해보았음..

연도별, 월별 트렌드 대시보드 - Google Looker Studio

연도별, 월별 식중독 환자 수 대시보드는 삽입될 그래프의 형태가 복잡하지 않기 때문에 Google Looker Studio를 이용하여 제작하였음.
검색 컨트롤을 통해 기간의 범위를 지정하여 볼 수도 있고, 모바일 버젼에서도 비율이 유지되도록 레이아웃을 설정하였음.

대시보드 링크 : Google Looker Studio (클릭)

연도별 식중독 환자 수 (캡쳐)

월 평균 식중독 환자 수 (캡쳐)

계절별, 기상요인별 트렌드 대시보드 - Tableau Public

계절별, 기상요인별 트렌드 대시보드는 Looker Studio로는 깔끔하게 구현하는게 쉽지 않아서 Tableau를 이용하여 제작하였음.
Tableau를 이용하며 느낀 장점들
- 계절별로 그룹화하여 변수를 만들어내는 것이 더 수월했음
- 변수의 표시 범위를 지정하기 수월했음
- bar 와 line의 복합 그래프를 표시하는것이 더 수월했음
단점들
- 화면을 모든 기기에 최적화 시키는데에 다소 어려움을 느꼈음
- 화면 구성하는 방식이나 대시보드를 꾸미는 것이 여러모로 불편했음
- 웹페이지에 표시하기위해 HTML을 작성하는게 생각보다 까다로웠음

대시보드 링크 : Tableau Public (클릭)

계절별 식중독 환자 수

기상요인별 식중독 환자 수

평년값 검색 및 예측 대시보드 - Google Looker Studio

월별 평년값(1991~2020)을 통해 예상되는 식중독 환자수를 예측해볼 수 있도록 하기 위해 대시보드를 제작하게 되었음.
월별 평년값을 검색하여 사용 할 수 있도록 컨트롤을 추가하는 기능은 Google Looker Studio가 더 편리하게 되어있어 Looker Studio로 대시보드를 제작하게 되었음.
- 이를통해 굳이 기상청 홈페이지에 들어가서 검색하지 않아도 예상되는 식중독 환자수를 예측해보는데 활용할 수 있음.
추가적으로 월별, 계절별로 모델이 예측한 값에 대한 Predicion 그래프도 구성에 포함시켰음.

대시보드 링크 : Google Looker Studio (클릭)

월별 평년값 검색 table 및 계절별 평년값 평균값 table

월별, 계절별 평년값 예측 식중독 환자수

4-3. Web Deployment 웹 배포

머신러닝 모델과 대시보드가 한 웹페이지에 포함되도록 HTML을 구성하여 웹페이지를 구현하였음.
- 추가적으로 에러메세지(404에러)를 출력하는 HTML들도 추가적으로 구현하였음.
웹서비스 구현은 Flask를 통해 구현하였고, Heroku를 통해 웹 서비스를 언제든 이용할 수 있도록 배포하였음.
- 서버(Heroku)와 앱(Flask)을 연결하는 중간다리 역할을 수행하는 Web Server Gateway Interface (WSGI)는 gunicorn을 이용하였음.

FLASK 웹서비스 구현

앱 폴더 구성

Flask로 웹페이지를 구현하는 데 있어서 가장 중요한 것은 파일 구성이라서 파일 구성은 다음과 같이 구성하였음 (Flask 구현과 Heroku 작동에 이용된 파일 및 폴더만 표시)

Seoul-FP-Weather
├── app.py
├── data
│   └── model.pkl
├── templates
│   ├── index.html
│   ├── 404.html
│   ├── 404-1.html
│   └── 404-2.html
├── static
│   ├── css
│   ├── img
│   ├── js
│   └── favicon.ico
├── Procfile
└── requirements.txt

예측 모델을 웹페이지에 구현

app.py

#라이브러리 import
from flask import Flask, render_template, request
import numpy as np
import pickle

#플라스크 클래스명 지정 및 모델 불러오기
app = Flask(__name__)
model = pickle.load(open("./data/model.pkl", "rb"))

#에러 페이지 데코레이터
@app.errorhandler(404)
def page_not_found(error):
    return render_template('404.html'), 404
#웹 페이지 rendering
@app.route('/', methods=['GET', 'POST'])
def index():
    #웹페이지 (GET)
    if request.method == 'GET':
        return render_template('index.html'), 200
    #입력 변수를 서버에 보내 예측 실행 (POST)
    if request.method == 'POST':
        try:
            var1 = float(request.form['avgTa'])
            var2 = float(request.form['maxTa'])
            var3 = float(request.form['minTa'])
            var4 = float(request.form['sumRn'])
            var5 = float(request.form['avgWs'])
            var6 = float(request.form['avgRhm'])
            var7 = float(request.form['sumSsHr'])
            var8 = float(request.form['avgPs'])
            array = np.array([[var1, var2, var3, var4, var5, var6, var7, var8]])
            
            pred = int(model.predict(array).round(0))
            if pred < 0 :
                return render_template('404-1.html') #에러페이지(예상범위를 벗어남)
            else :
                return render_template('index.html',pred=pred)
        except:
            return render_template('404-2.html') #에러페이지(숫자만 입력하시오)
#앱 실행코드 (디버깅 모드)
if __name__ == "__main__":
    app.run(debug=True)

index.html (인풋박스 부분만)

...
<div class="cover-req" style="background-color: #444;">
  <br>
  <h1 class="cover-heading">
    <p>기상 정보를 입력해주세요<br>(숫자만 입력해주세요)</p>
  </h1>
  <div class="content-grid">
    <div class="heading-grid">
      <div class="grid-contents">
        <div class="work-request--info">
          <form action="/#predict-req" method="post">
            <div class="info-name" style="width: 150px; margin-bottom: 20px;">
              <label for="formGroupExampleInput">월 평균 기온 (℃)</label>
              <input type="text" name="avgTa" required>
            </div>
            <div class="info-name" style="width: 150px; margin-bottom: 20px;">
              <label for="formGroupExampleInput">월 최고 기온 (℃)</label>
              <input type="text" name="maxTa" required>
            </div>
            <div class="info-name" style="width: 150px; margin-bottom: 20px;">
              <label for="formGroupExampleInput">월 최저 기온 (℃)</label>
              <input type="text" name="minTa" required>
            </div>
            <div class="info-name" style="width: 150px; margin-bottom: 20px;">
              <label for="formGroupExampleInput">월 합 강수량 (mm)</label>
              <input type="text" name="sumRn" required>
            </div>
            <div class="info-name" style="width: 150px; margin-bottom: 20px;">
              <label for="formGroupExampleInput">월 평균 풍속 (m/s)</label>
              <input type="text" name="avgWs" required>
            </div>
            <div class="info-name" style="width: 150px; margin-bottom: 20px;">
              <label for="formGroupExampleInput">월 평균 상대습도 (%)</label>
              <input type="text" name="avgRhm" required>
            </div>
            <div class="info-name" style="width: 150px; margin-bottom: 20px;">
              <label for="formGroupExampleInput">월 합 일조시간 (hr)</label>
              <input type="text" name="sumSsHr" required>
            </div>
            <div class="info-name" style="width: 150px; margin-bottom: 20px;">
              <label for="formGroupExampleInput">월 평균 해면기압 (hpa)</label>
              <input type="text" name="avgPs" required>
            </div>
            <button type="submit" class="btn btn-lg btn-default">
              <img src="../static/img/icon.png" alt="FP-Weather"> Predict !
            </button>
          </form>
        </div>
      </div>
      <div class="grid-contents">
        <div class="predict-result">
          {% if pred %}
          <br><br>
          <img src="../static/img/icon-96.png">
          <h2>서울시<br></h2>
          <h3>월별 식중독<br><br>환자 수<br><br>예측 결과<br></h3>
          <h2>{{ pred }} 명</h2>
          <br>
          <img src="../static/img/icon-96.png">
          <br>
          {% endif %}
        </div>
      </div>
    </div>
  </div>
</div>
...

예측 테스트

입력
출력
성공적으로 작동!

Heroku 앱 생성

Github Repository 생성
- Github와 heroku를 연결하는 방식으로 진행하였음.
- 앱 생성 이후엔 Github에 변경사항을 커밋 및 푸시하면 자동적으로 Heroku 업데이트가 이루어짐.
Heroku 회원가입 후 로그인 (Authenticator라는 휴대폰 어플을 통해 인증 후 로그인하였음)
앱 생성
- 블로그 글 작성 시점엔 이미 배포가 된 상태에서 작성한 것이라 같은 이름이 존재한다 뜨지만, 앱 생성 당시엔 문제 없었음
- 주의 할 점은 알파벳 소문자로만 이뤄진 이름이어야한다는 점!
깃허브 연결
- Deployment method를 Github로 선택하고, 생성한 레포지토리와 branch를 지정
- Automatic Deploys를 활성화 -> Github와 연동 완료!

Procfile & requirements.txt

깃허브와 연결은 했으나, 아직은 웹페이지가 구동 되지 않음
Procfile을 통해 WSGI로 서로 연결시켜줘야하고, requirements.txt를 통해 구동에 필요한 패키지를 Heroku에서 설치하여 구동할 수 있도록 해줘야함

Procfile
- WSGI로 gunicorn을 이용

web: gunicorn app:app

requirements.txt
- pip freeze를 통해 requirements.txt 파일 생성
- 앱 개발은 파이썬 3.8 버전으로 했었지만, Heroku에선 자동적으로 python 3.10 버전을 설치해서 실행이 되었음.
- 그래도 구동에는 큰 문제는 없었음.

#python=3.8
#pip freeze > requirements.txt

certifi==2022.9.24
charset-normalizer==2.1.1
click==8.1.3
colorama==0.4.6
contourpy==1.0.6
cycler==0.11.0
Flask==2.2.2
fonttools==4.38.0
gunicorn==20.1.0
idna==3.4
importlib-metadata==5.0.0
itsdangerous==2.1.2
Jinja2==3.1.2
joblib==1.2.0
kiwisolver==1.4.4
lightgbm==3.3.3
MarkupSafe==2.1.1
matplotlib==3.6.0
numpy==1.23.4
packaging==21.3
pandas==1.5.1
Pillow==9.3.0
psycopg2-binary==2.9.5
pyparsing==3.0.9
python-dateutil==2.8.2
python-dotenv==0.21.0
pytz==2022.5
requests==2.28.1
scikit-learn==1.1.3
scipy==1.9.3
seaborn==0.12.1
six==1.16.0
threadpoolctl==3.1.0
urllib3==1.26.12
Werkzeug==2.2.2
wincertstore==0.2
zipp==3.10.0

변경 사항을 Github에 푸시하여 앱 배포를 진행

최종 구현 확인

문제없이 구동됨을 확인하였음!

App link = ~~Seoul-FP-Weather (Heroku 배포)~~
- Heroku를 통해 배포하였으나 2022년 11월 28일부터 Heroku 무료 요금제는 더 이상 제공되지 않으므로 다른 서비스로 배포를 실시
대체 링크 = Seoul-FP-Weather (Koyeb 배포)
- 예측 모델 정상 작동 확인 완료

(2023 수정사항)

기존의 프로그램의 경우 Heroku를 통해서 배포를 진행했었으나, heroku 정책상 2022년 11월 28일부터 Heroku 무료 요금제는 더 이상 제공되지 않기 때문에 Application Error가 발생함.
이에 Heroku와 동일하게 Gihub Repository 연동 방식이 가능한 Koyeb을 통해 재배포를 진행하였음.
- 재배포한 웹사이트에서 예측 모델이 정상적으로 구동됨을 확인 완료함.
- 대체 링크를 추가하여 수정사항을 반영하였음.
파일 구성이나 방법은 Heroku와 동일한 방식이기 때문에 Koyep 배포 과정을 따로 추가하지는 않겠음.

05. Conclusion 결론

5-1. Applications 활용방안

트렌드 대시보드 활용
- 연도별, 월별 식중독 환자 발생 트렌드 파악 가능!
- 계절별, 기상요인별 환자 발생 트렌드 파악 가능!
머신러닝 예측 기능 활용
- 월별 기상 정보로 식중독 환자 예측 가능!
예측 대시보드 활용
- 월별, 계절별 평년 값으로 예상 환자 수를 파악하는데 활용 가능!

5-2. Limitations 한계점

적은 데이터 수
- 월별데이터이다보니 아무래도 샘플수가 충분하지 않아 만족할만한 모델성능이 나오진 못했음
  - 수도권이나 전국으로 조사범위를 확대하여 극복해볼 수 있을 것으로 보임.
한정된 기상요인
- 8개의 기상주요요소를 통해 분석 및 예측을 진행하여 만족할만한 모델성능이 나오진 못했음
  - 식중독과 기상요소의 관계에 대한 지속적인 연구로 다른 기상요인들을 추가적으로 분석하고 예측하는 것으로 극복해볼 수 있을 것으로 보임.

5-3. Takeaway 핵심, 회고

Key Takeaway 핵심 요점

프로젝트 핵심 요약 : 서울시의 월별 기상요인을 통해 식중독 발생 환자 수를 예측하는 프로그램을 구현하고 배포하는 것이 프로젝트의 핵심. -> 성공적인 구현 및 배포 완료.
수행된 과정들 요약 : Data 수집, Cloud DB 구축, 머신러닝 API 서비스 개발, 대시보드 제작, 웹페이지 구현, 모바일 최적화 작업 등...!

My Takeaway 회고

본 프로젝트는 코드스테이츠 AI 부트캠프 Section3 데이터엔지니어링 프로젝트로써 자유주제로 협업없이 진행한 개인프로젝트임.
이번 프로젝트는 Section3를 마무리하고 Section4를 시작하기 전에 정리해 볼 수 있어 Section3를 마무리하는 느낌이 들어 마음 편히 다음 섹션을 준비할 수 있을 것 같아서 좋았음.
이번 프로젝트는 그동안의 프로젝트들과는 달리 구성을 최대한 간단하게 구성하여 발표할 수 있어서 여유로운 발표진행이 가능하였음.
주제 및 데이터 구축이 자유로웠던 만큼 관심도메인이었던 헬스케어 분야를 이번에도 다룰 수 있어서 비교적 즐겁게 프로젝트를 수행할 수 있었음.
구현 과정에서 생각보다 큰 오류는 없이 순탄하게 진행되었고, 구현한 홈페이지가 정상적으로 작동한 모습을 보니 정말 뿌듯했음.
프로젝트를 정리하면서 그동안 배웠던 내용들을 복습하는데에도 도움이 되어 유의미한 시간이었다 생각하고, 진행과정과 코드도 생각보다 깔끔하게 잘 정리가 된 느낌이라 만족스러웠음.
코치진으로부터 피드백은 한달 뒤쯤 받을 예정이라 어떠한 피드백을 받게 될지는 모르겠지만, 어떠한 피드백을 받더라도 겸허히 받아들이려함.
다음 섹션에선 딥러닝을 배우게 될텐데, 이번에 구현한 것처럼 다음 프로젝트에서도 앱을 구현하고 배포할 수 있을지는 막막한 느낌이 듦.. 다음 프로젝트는 어떤 주제로 할지도 고민이 많이 되는 상황이지만, 일단은 이번 섹션처럼 배우는 것에 집중하고 어느정도 감이 잡힐 때 프로젝트 준비를 하려고 함.
아직도 배워야할 것은 많지만, 포기하지 않고 교육과정을 무사히 마칠수 있었으면 좋겠음..! 그래도 프로젝트 정리도 시간에 쫓기지 않고 잘 마쳐서 다음 섹션에 온전히 집중 할 수 있게되어 홀가분함.
아자아자 파이팅 !!!

Kyung Jae, Cheong

Machine Learning (AI) Engineer & BackEnd Engineer (Entry)

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개인프로젝트

Seoul FP-Weather

서울시 월별 날씨기반식중독 환자수 예측Seoul Food-Posisoning Prediction by Weather

00. 프로젝트 개요

필수 포함 요소

프로젝트 목차

Data Pipeline

04. Deployment 배포

4-1. Prediction 평년값 예측

STEP0. Library Import

STEP1. DB - local 연결

STEP2. DB data를 DataFrame으로 저장

STEP3. 모델 복호화 및 예측

STEP4. 기존 DataFrame에 예측 column 추가

STEP5. 대시보드를 위한 csv파일 저장

4-2. Dashboard 대시보드

연도별, 월별 트렌드 대시보드 - Google Looker Studio

연도별 식중독 환자 수 (캡쳐)

월 평균 식중독 환자 수 (캡쳐)

계절별, 기상요인별 트렌드 대시보드 - Tableau Public

계절별 식중독 환자 수

기상요인별 식중독 환자 수

평년값 검색 및 예측 대시보드 - Google Looker Studio

월별 평년값 검색 table 및 계절별 평년값 평균값 table

월별, 계절별 평년값 예측 식중독 환자수

4-3. Web Deployment 웹 배포

FLASK 웹서비스 구현

앱 폴더 구성

예측 모델을 웹페이지에 구현

예측 테스트

Heroku 앱 생성

Procfile & requirements.txt

최종 구현 확인

(2023 수정사항)

05. Conclusion 결론

5-1. Applications 활용방안

5-2. Limitations 한계점

5-3. Takeaway 핵심, 회고

Key Takeaway 핵심 요점

My Takeaway 회고

[Project] Seoul FP-Weather - (2) Regression Model (LightGBM)

[Project] Alzheimer-MCI Deep Learning Diagnosis Model - (1) Intro & Metadata

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서울시 월별 날씨기반
식중독 환자수 예측
Seoul Food-Posisoning
Prediction by Weather