내가 눈 예측해드림

정현·2025년 1월 4일

데이터 분석 딥러닝 파이썬

본 프로젝트는 딥러닝 학습을 위해 제작된 프로젝트로 문제가 많습니다

피드백은 언제나 환영입니다

+ 2025/01/17) 전국 확장되었습니다!

실제로 해보기 : https://snow-front-rho.vercel.app

서비스 소개

사이트에 접속하면 강수량, 온도를 기반으로 눈이 올 확률을 예측하여 알려줍니다.

왜 만들었음?

딥러닝 공부
매일 매일 눈 확률을 보며 조금이라도 희망을 가질 사람들을 생각하니 즐거워서
부산에 왔던 눈 통계가 궁금해서
부산에 눈 안 오는게 빡쳐서(매우 중요)

뭐 씀?

학습 데이터

공공 데이터(1904~2024년) - 온도, 강수량, 눈 정보

배포

Cloudtype
Vercel

API

공공데이터 온도 및 강수량 데이터 API

눈 데이터 전처리

아니 정말?

일단 눈 데이터를 기상자료개방포털 사이트에서 들고왔는데
솔직히 1년에 가장 많이 온 눈 일수가 21일인 것도 좀 놀랐는데
2024년에는 무려 0번인게 더 놀랐다
1906년 이후 처음 있는 일이다

데이터를 예쁘게 만들어보자

데이터는 무조건 무조건 외모지상주의다
그렇기에 예쁘게 만들어 줘야한다

일단 눈 정보를 다듬어줬다

그리고 강수량과 온도를 다듬어줬다

마지막으로 받아온 정보들을 토대로
눈이 온 날짜, 온도, 강수량, 눈 종류를 뽑아냈더니

다음과 같은 적당히 예쁜 데이터가 등장했다
지금 당장 학습시켜버리고 싶은 데이터다

학습

문제 발생

이게 학습을 시키다보니 날짜를 눈 확률 측정에 영향을 주게 만들었는데
너무 이상해져서 년도를 제외 시켜보았더니 여전히 많이 이상한 값을 내뱉었다

원인 추측

아무래도 데이터가 겁나게 많은데(1904년부터 2024년까지의 온도 및 강수량) 부산에 눈이 온 날이 그리 많지 않다보니 눈이 온 날짜를 중심으로 학습이 진행되어서 다른 날에는 아무리 온도와 강수량이 적절해도 절대 높은 값이 나오지 않았다

해결

깔끔하게 그냥 날짜를 빼버렸다
어차피 뭐 요새는 시기보다 날씨가 자기 멋대로기 때문에 이게 더 맞는듯?

모델

적당히 맞는 것 같았다
위에꺼는 실제로 눈이 온 날을 넣어봤고, 아래는 대충 애매한 숫자를 넣어봤다

날씨 API 찬스

일단 이왕 이렇게 된 김에 오늘 날씨까지 받아올 수 있으면 좋을듯?
그래서 공공데이터 API를 쓰기로 하였다

def forecast(params):
    url = 'http://apis.data.go.kr/1360000/VilageFcstInfoService_2.0/getUltraSrtNcst'
    res = requests.get(url, params)

    xml_data = res.text
    dict_data = xmltodict.parse(xml_data)

    for item in dict_data['response']['body']['items']['item']:
        if item['category'] == 'T1H':
            temp = item['obsrValue']
        if item['category'] == 'RN1':
            sky = item['obsrValue']
    
    return temp, sky

이렇게 온도와 강수량을 쏙 빼와서

snow = tf.keras.models.load_model('snowmodel.keras')
result = snow.predict(np.array([[today_temp,today_rain]]))
result = float(result[0][0])

print('오늘의 날씨는 %.1f도이고 강수량은 %.1fmm 마지막으로 눈이 올 확률은 대충 %.3f%%입니다' %(today_temp,today_rain,result))