Transport_Energy APIs documentation

수송에너지 부분 탄소배출량 데이터 획득에 있어 다음과 같은 문제점 발생

1. 차량 mcu의 오픈 데이터셋 (경유, 휘발유 소비량)을 어떻게 얻어야 할지? 해당 지역에 등록된 차량의 mcu 데이터를 얻을 수 있는 방법을 잘 모르겠음.
2. 티맵이나 카카오맵의 주행 이력을 확인하여 이를 이용해 CO2 배출량을 얻을 수 있지 않을까 ( [CO2 배출량 (g/km) * 주행 거리 (km) = 총 CO2 배출량 (g)] ) 생각을 해보았는데,
   해당 지역의 모든 차량의 주행 이력 데이터를 얻을 수 있는지 불명확하고, 티맵이나 카카오맵을 사용하지 않는 경우에는 어떻게 처리해야 할 지 잘 모르겠음.

-> 수송에너지는 실 데이터가 없어 임의로 data를 frame만 짜고 이를 기준으로 API를 구현함

• 차종별 탄소배출 기준표 DB 구축
• 차종별 탄소배출 기준표 API 구현
• 탄소배출량 DB (frame only) 구축
• 탄소배출량 API 구현
• 수송 차트 DB (frame only) 구축
• 수송 차트 API 구현

(database -> DynamoDB 이용 // API CRUD 및 Query -> python boto3 이용)

car_standard

idx, cname, company, value

carbon_emissions_transport

idx, First, Second, Third, Year, OType, StandardE, RealE
StandardE와 RealE는 '목록' 자료형을 사용 -> python으로 list였나

carbon_emissions_transport_create.py

import json
import boto3
from boto3.dynamodb.conditions import Key
from decimal import Decimal

dynamodb = boto3.resource("dynamodb", region_name = "ap-northeast-2")
table = dynamodb.Table("carbon_emissions_transport")

def lambda_handler(event, context):
    count = table.scan()["Count"]

    item = json.loads(json.dumps(event["body-json"]), parse_float=Decimal)
    response = table.put_item(
        Item = {
            "idx": count,
            "First": item["First"],
            "Second": item["Second"],
            "Third": item["Third"],
            "Year": item["Year"],
            #"Month": item["Month"],
            "OType": item["OType"],
            "StandardE": [
                item["SE1"],
                item["SE2"],
                item["SE3"],
                item["SE4"],
                item["SE5"],
                item["SE6"],
                item["SE7"],
                item["SE8"],
                item["SE9"],
                item["SE10"],
                item["SE11"],
                item["SE12"],
                ],
            "RealE": [
                item["RE1"],
                item["RE2"],
                item["RE3"],
                item["RE4"],
                item["RE5"],
                item["RE6"],
                item["RE7"],
                item["RE8"],
                item["RE9"],
                item["RE10"],
                item["RE11"],
                item["RE12"],
                ],
        }
    )

    return response

DynamoDB는 float형 지원x -> Decimal package 이용하여 json load하면서 parsing

carbon_emissions_transport_read.py

import boto3
import json
from boto3.dynamodb.conditions import Key, Attr

dynamodb = boto3.resource("dynamodb", region_name = "ap-northeast-2")
table = dynamodb.Table("carbon_emissions_transport")

# event에 주소랑 연,월 정보가 들어감
def lambda_handler(event, context):
    
    First = event["body-json"]["First"]
    Second = event["body-json"]["Second"]
    Third = event["body-json"]["Third"]
    Year = event["body-json"]["Year"]
    
    response = table.scan(
        FilterExpression=Attr("First").eq(First) & Attr("Second").eq(Second) & Attr("Third").eq(Third) & Attr("Year").eq(Year)
        )
    item = response["Items"]
    
    return item

해당 주소와 해당 년/월의 탄소배출량 return

수송차트 종류는 다음과 같음
1. 도 단위 배출량 합산 및 증감 계산
2. 전국 휘발유 배출량 평균 & 전국 경유 배출량 평균 계산
3. 차종별(승합차, 화물, 대형) 배출량
4. 차종별(휘발유, 경유, 하이브리드, 플러그인, 전기차, 수소차) 배출량
5. 자동차 모델별 배출량
6. 기준치 대비 배출량

carbon_emissions_by_car_type

idx, Emissions, Model, Oil, Size, Year
차종별 배출량 차트 때문에 일단 만든 table

chart_transport_read.py

import boto3
import json
from boto3.dynamodb.conditions import Key, Attr
from decimal import Decimal

dynamodb = boto3.resource("dynamodb", region_name = "ap-northeast-2")
carbonemissionstable = dynamodb.Table("carbon_emissions_transport")
carboncartypetable = dynamodb.Table("carbon_emissions_by_car_type")
#carstandardtable = dynamodb.Table("car_standard")

def lambda_handler(event, context):
    items = []
    result = []
    chartnum = event["body-json"]["chartnum"]
    
    # 0. 도단위 배출량 합산 및 증감 계산
    if chartnum == 0:
        Year = event["body-json"]["Year"]
        Month = event["body-json"]["Month"]
        
        response = carbonemissionstable.scan(
            FilterExpression = Attr("Year").eq(Year)
            )
        items = response["Items"]
        
        for item in items:
            tmp = []
            tmp.append(item["First"])
            tmp.append(item["OType"])
            tmp.append(item["RealE"][Month - 1] - item["RealE"][Month - 2])

            result.append(tmp)
    
    # 1. 전국 휘발유 배출량 평균 & 전국 경유 배출량 평균      
    elif chartnum == 1:
        Year = event["body-json"]["Year"]
        Month = event["body-json"]["Month"]
        
        response = carbonemissionstable.scan(
            FilterExpression = Attr("Year").eq(Year)
            )
        items = response["Items"]
        
        size = 0
        ttmp = []
        for item in items:
            tmp = []
            tmp.append(item["OType"])
            tmp.append(item["RealE"][Month - 1])
            size += 1
            ttmp.append(tmp)
        
        sum0 = [0, 0]
        sum1 = [1, 0]
        for tt in ttmp:
            if tt[0] == 0:
                sum0[1] += tt[1]
            elif tt[0] == 1:
                sum1[1] += tt[1]
                
        size = size / 2
        sum0[1] = sum0[1] / Decimal(size)
        sum1[1] = sum1[1] / Decimal(size)
        result.append(sum0)
        result.append(sum1)
    
    # 2. 전국 차종별 (승합차, 화물, 대형) 배출량
    elif chartnum == 2:
        Year = event["body-json"]["Year"]
        response = carboncartypetable.scan(
            FilterExpression = Attr("Year").eq(Year)
            )
        items = response["Items"]
        
        tmp0 = []
        tmp1 = []
        tmp2 = []
        for item in items:
            if item["Size"] == 0:
                tmp0.append(item["Emissions"])
            elif item["Size"] == 1:
                tmp1.append(item["Emissions"])
            elif item["Size"] == 2:
                tmp2.append(item["Emissions"])
                
        sum0 = [0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0]
        sum1 = [0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0]
        sum2 = [0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0]
        i = 1
        for j in range(12):
            for i in range(len(tmp0)):
                sum0[j] += tmp0[i][j]
        i = 1
        for j in range(12):
            for i in range(len(tmp1)):
                sum1[j] += tmp1[i][j]
        i = 1
        for j in range(12):
            for i in range(len(tmp2)):
                sum2[j] += tmp2[i][j]
        
        result.append(0)
        result.append(sum0)
        result.append(1)
        result.append(sum1)
        result.append(2)
        result.append(sum2)
                
        
    # 3. 전국 차종별 (휘발유, 경유, 하이브리드, 플러그인, 전기차, 수소차) 배출량
    elif chartnum == 3:
        Year = event["body-json"]["Year"]
        response = carboncartypetable.scan(
            FilterExpression = Attr("Year").eq(Year)
            )
        items = response["Items"]
        
        tmp0 = []
        tmp1 = []
        tmp2 = []
        tmp3 = []
        tmp4 = []
        tmp5 = []
        for item in items:
            if item["Oil"] == 0:
                tmp0.append(item["Emissions"])
            elif item["Oil"] == 1:
                tmp1.append(item["Emissions"])
            elif item["Oil"] == 2:
                tmp2.append(item["Emissions"])
            elif item["Oil"] == 3:
                tmp3.append(item["Emissions"])
            elif item["Oil"] == 4:
                tmp4.append(item["Emissions"])
            elif item["Oil"] == 5:
                tmp5.append(item["Emissions"])
                
        sum0 = [0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0]
        sum1 = [0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0]
        sum2 = [0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0]
        sum3 = [0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0]
        sum4 = [0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0]
        sum5 = [0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0]
        i = 1
        for j in range(12):
            for i in range(len(tmp0)):
                sum0[j] += tmp0[i][j]
        i = 1
        for j in range(12):
            for i in range(len(tmp1)):
                sum1[j] += tmp1[i][j]
        i = 1
        for j in range(12):
            for i in range(len(tmp2)):
                sum2[j] += tmp2[i][j]
        i = 1
        for j in range(12):
            for i in range(len(tmp3)):
                sum3[j] += tmp3[i][j]
        i = 1
        for j in range(12):
            for i in range(len(tmp4)):
                sum4[j] += tmp4[i][j]
        i = 1
        for j in range(12):
            for i in range(len(tmp5)):
                sum5[j] += tmp5[i][j]
        
        result.append(0)
        result.append(sum0)
        result.append(1)
        result.append(sum1)
        result.append(2)
        result.append(sum2)
        result.append(3)
        result.append(sum3)
        result.append(4)
        result.append(sum4)
        result.append(5)
        result.append(sum5)
        
        
    # 4. 전국 자동차 모델별 배출량  
    elif chartnum == 4:
        Year = event["body-json"]["Year"]
        Month = event["body-json"]["Month"]
        
        response = carboncartypetable.scan(
            FilterExpression = Attr("Year").eq(Year)
            )
        items = response["Items"]
        
        ttmp = []
        for item in items:
            tmp = []
            tmp.append(item["Model"])
            tmp.append(item["Emissions"][Month - 1])
            result.append(tmp)
    
    # 5. 전국 기준치 대비 배출량
    elif chartnum == 5:
        Year = event["body-json"]["Year"]
        
        response = carbonemissionstable.scan(
            FilterExpression = Attr("Year").eq(Year)
            )
        items = response["Items"]
        
        for item in items:
            tmp = []
            tmp.append(item["OType"])
            tmp.append(item["StandardE"])
            tmp.append(item["RealE"])

            result.append(tmp)
        
    else:
        return 1
        
    return result

일단 naive로 (머리 쓰는 거 시로) chart API (READ) 구현