🚲 서울 자전거 경로 추천 서비스

서울시 공공데이터를 기반으로, 실시간 혼잡도·사고위험을 반영한 자전거 경로를 추천하는 Flask 기반 백엔드 서비스입니다.

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① 실행 환경 안내

• 개발 도구: Visual Studio Code (VSCode)
• Python 버전: 3.9 이상 권장
• 실행 방식: 로컬 실행 또는 WSGI 서버 배포 가능
• 지도 기반 경로 탐색: OSMNX + NetworkX 활용

⚠️ Colab 환경에서는 GUI 기반 지도 출력과 Flask 실행에 제약이 있으므로 로컬 실행을 권장합니다.

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② 실행 시 필요한 라이브러리

• 아래 라이브러리들은 requirements.txt에 명시되어 있습니다.

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③ 실행 전 환경변수 설정 (.env)

서울시 공공데이터 API 인증키를 아래와 같이 .env 파일에 저장해주세요. 현재는 같이 제공되었습니다.

SEOUL_API_KEY=발급받은_실시간_자전거_API_키

SEOUL_HISTORY_API_KEY=발급받은_대여이력_API_키

SEOUL_STATIONS_API_KEY=발급받은_대여소정보_API_키

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④ 주요 API 목록

Endpoint	설명
/stations	대여소 정보 조회
/bike	실시간 대여 상태 조회
/accident	자치구별 자전거 사고 통계
/history	시간대별 대여 이력 정보
/history/average-congestion	과거 시간대 기반 평균 혼잡도 조회
/route	📌 다익스트라 기반 경로 탐색
/osm/route	📌 혼잡도+사고위험 기반 경로 탐색
/osm/congestion_clusters	📌 KMeans 클러스터 기반 혼잡 구역

📎 클러스터링: 📌 KMeans 알고리즘
📎 최단경로 탐색: 📌 Dijkstra 알고리즘
📎 그래프 기반 데이터 모델링: 📌 Graph, Priority Queue 사용

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⑤ 프로젝트 구조

📦project-root

┣ 📁routes/ # Flask 블루프린트 라우터

┣ 📁utils/ # 데이터 처리 유틸 함수

┣ 📁osm/ # OSM 기반 그래프 처리 로직

┣ 📁core/ # 커스텀 다익스트라, 그래프 구성 등

┣ 📄app.py # Flask 엔트리포인트

┣ 📄requirements.txt # 필요 라이브러리 명시

┣ 📄.env # (개인용) API 키 환경변수

┣ 📁data/ # 사고통계 CSV 등 데이터파일

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백엔드 실행 방법 (Mac)

1. 백엔드 폴더로 이동

cd backend

2. conda 환경 비활성화 (사용 중일 경우)

conda deactivate

3. 가상환경 활성화

source venv/bin/activate

4. 서버 실행

python app.py

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프론트엔드 실행 방법

1. 프론트엔드 프로젝트 폴더로 이동

cd frontend

2. 의존성 설치

npm install

3. 개발 서버 실행

npm run dev

4. 브라우저에서 아래 주소로 접속

http://localhost:5173

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⚠️ 주의 사항 : 백엔드 API 서버(python app.py)가 먼저 실행 중이어야 정상 동작합니다.

⚠️ 주의 사항 : 백엔드 동작에 시간이 걸리므로 실행이 완벽하게 되었는지 확인 부탁드립니다.