ITS(지능형교통체계) 국가교통정보센터에서는 CCTV 화상정보를 API로 제공한다.이를 활용하여 실시간 교통 상황을 확인할 수 있다. 1. API 신청 및 발급ITS 국가교통정보센터 회원가입을 진행한다.https://www.its.go.kr/opendata/opendataList?service=cctv ITS 국가교통정보센터ITS 국가교통정보센터its.go.kr 2. API 사용 신청오픈데이터 목록 확인  인증키 신청 버튼 인증키 발급 신청 진행 3. API키 사용마이페이지에서 승인여부를 확인할 수 있다.요청변수와 출력변수를 확인한다. 샘플코드를 참고하여 활용할 수 있었고 예제 실행을 통해서 API가 잘 작동하는지 확인해볼 수 있었다.  /* Java 샘플 코드 */import java.io.InputS..

OpenWeatherMap API는 날씨와 관련된 데이터를 제공하는 API 서비스이다. - 특징사이트에서 API 키를 무료로 발급받아 사용할 수 있고 무료 버전과 유로형(구독)이 있다.아무래도 무료버전은 기능이 약하고 제한이 있다. 1. API Key 발급https://home.openweathermap.org/users/sign_in MembersEnter your email address and we will send you a link to reset your password.home.openweathermap.org사이트에 접속하여 회원가입을 진행한다.메일이 인증되어야 한다. 이후, My Api keys를 들어가면 무료로 API키가 있을 것이다. 그걸 사용하면 끝이다..ㅎ  2. 사용할 API 살..

1. 주제 선정 과정처음엔 AI기반 스마트 제설 및 도로안전 관리 시스템을 생각했고 제설제 관리, 블랙아이스가 있는 도로를 고려한 최적화된 제설차 루트를 생성하는 것이 목적이었지만 ... 문제가 3가지가 있었다.1. roboflow에 있는 블랙아이스 관련 데이터가 현저히 부족했고,2. 제설차의 관련된 데이터가 없고3. 제설제도 특정 무게가 아닌, 모래주머니 갯수로 나타나서예측하고 추천하기에 어려움이 있었다. 그래서 3주차에 마지막날에 주제를 변경하고 주제를 다시 설정했고그렇게 결정한 주제가 AI기반 전국 도로 열선 추천 시스템이다.발표회때 봤는데 DX에선 이전 주제와 비슷한 주제로 진행한 조가 있어서 신기했다ㅎ 이전에 Prioritization matrix로 주제를 정하였을 때, 현실성을 높이기 위해 데..

AI모델: LLM, 언어모델파인튜닝 (Hugging Face), KM-BERTAPI : OpenAI, NaverMapsH/W: 클라우드웹서버DB : JPA,SQLite3(향후다양한DBMS연동)S/W: SpringBoot, FastAPI배포 : Docker컨테이너 : MS AZURE 1. 가상환경과 라이브러리 설치requirements.txtipywidgets scikit-learn matplotlib seaborn torch==2.5.1 openai==1.55.0 transformers==4.46.3 datasets==3.1.0 httpx==0.27.2 haversine fastapi uvicorn[standard] conda create -n em python=3.12 -yconda env listco..

- gTTS 설치!pip install gTTS - text를 음성파일로 저장하기from gtts import gTTS# 원하는 파일 위치path = ''# 변환할 텍스트text = "안녕하세요. 이것은 음성 파일 생성 예제입니다."# 언어 설정 (한국어는 'ko')tts = gTTS(text=text, lang='ko')# 음성 파일 저장tts.save(path + "output.mp3")print("음성 파일이 저장되었습니다.")

이번 미니 프로젝트의 주제는신규 임대아파트 주차 수요 예측! 토지주택공사의 의뢰를 받아새롭게 건설할 공공 임대 아파트 단지의 등록 차량수를 예측한다!는 컨셉으로 시작했습니다ㅎ 마이홈포털기본팝업-확인 로그인이 필요한 서비스 입니다. 로그인 하시겠습니까? 홈 모집공고 자가진단 지도찾기www.myhome.go.kr 한국토지주택공사에 데이터를 사용하였기에 신기하면서도 재밌었는데요 :)단지코드, 총세대수, 지역, 준공연도, 건물형태, 난방방식, 승강기설치여부, 총면적, 임대보증금, 임대료, 실차량수 위에 총 12개의 변수를 통해서 실차량수(주차 수요)를 예측하게 됩니다.  1. 단변량 분석 - 실차량수, 총세대수, 총면적유사한 히스토그램을 보이는 것으로 보아 세가지 변수가 강한 상관관계를 가지고 있음을 알 수 있..

2024년 제 6회 K-디지털 트레이닝 해커톤은고용노동부와 한국기술대학교 직업능력심사평과원이 주최 및 주관하는 대회로,K-디지털 트레이닝 훈련생 및 수료생을 대상으로디지털 및 신기술 특화 훈련을 통한 신규 앱 및 웹 등을 개발하는 해커톤입니다. 제가 속한 KT AIVLE은 K-Distal-Training에 해당하기에 해커톤 대회에 참여할 수 있었습니다!      팀원 모집  해커톤에 참여하고 싶은 마음에 많은 팀들에 지원했지만선착순으로 받는 모집글들에 지쳐가서 결국 모집글을 적어보려던 중..  감사하게도 다른분께서 공고글을 올려주신 덕분에 합류하게 되었습니다!    아이디어 산출   첫번째로, 참가 과제가1. 지정과제 : 저출산 및 고령사회에 필요한 첨단, 디지털 서비스 개발2. 자유과제 : 첨단, 디지..

1. 주제이번 미니 프로젝트의 주제는 서울시 생활정보 기반 대중교통 수요 분석을 기반으로 버스 노선 추가가 필요한 서울시 내 자치구를 선정하는 것이었습니다. 데이터는 2024년 8월 서울시 구별 4가지의 데이터를 사용하였습니다.   - 전처리 결과서울시 구별 버스 승하차 이용 데이터 / 서울시 버스 데이터서울시 구별 생활 인구 데이터 서울시 구별 주민 등록 인구 데이터서울시 구별 업종 등록 데이터 - 4개 데이터 병합 출처 : 서울시 공공데이터 포털 열린데이터광장 메인데이터분류,데이터검색,데이터활용data.seoul.go.kr  2. 진행과정1일차엔 개별로 주어진 데이터를 전처리 및 분석과정이 가졌고2일차에 본격적으로 조별 프로젝트가 시작되었습니다! - 가설 설정우선, 각자 데이터를 분석한 대로 가설을 ..