🌍 ONAIR - 환경 연구자를 위한 대기질 데이터 분석 플랫폼

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🧑‍🔬 프로젝트 개요

환경 연구자들이 실시간 대기 정보 조회, 온실가스 예측, 사용자 데이터 분석을 직관적으로 수행할 수 있도록 지원하는 플랫폼입니다.

• 실시간 대기질 및 온실가스 지도 기반 시각화
• 사용자가 업로드한 엑셀 데이터 자동 시각화 및 다운로드
• Text2SQL 기반의 챗봇 기능으로 DB 질의 수행 가능

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📊 주요 기능

1. 실시간 대기질 및 예측

• 에어코리아 기반 히트맵
• 관측소별 통계 및 지도 시각화
• AI 기반 온실가스 농도 예측 (CO₂, CH₄)

2. 대용량 데이터 처리 최적화

• parallelStream() 기반 병렬 처리
• JPA + EntityManager 배치 처리
• Caffeine Cache 활용한 고속 조회

3. Text2SQL 챗봇

• 자연어로 복잡한 쿼리 수행
• 맵 조작, 필터링, 시각화 요청 가능

4. 사용자 데이터 시각화

• Excel 업로드 → 자동 시각화
• 그래프 PNG 다운로드 제공
• 그래프 유형 선택 및 필터링 가능

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🧠 AI 예측 처리

• GradientBoosting 기반 온실가스 예측
• IQR 이상치 제거, 시차/롤링 피처 생성
• 피처 선택 및 하이퍼파라미터 튜닝

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📈 데이터 시각화 기법

• Labeled Multi-line Chart: 항목별 시간대 비교
• Binned Box Plot: 시간/공간별 분포 비교
• CBPF Heatmap: 풍속/풍향 기반 영향도 분석
• Pearson Heatmap: 변수 간 상관계수 시각화

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🗂️ 데이터 출처

• ASOS 종관 기상 관측
• 기상청 및 대기관측소 데이터
• 온실가스 협의체 (2023) 제공 데이터

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💻 팀 구성

이름	역할
신혁수	Frontend
강인권	Frontend
나영채	AI/ML
안용식	Backend

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🗃️ 기술 스택

• Frontend: React, TypeScript, TanStack Query, Tailwind CSS, Zustand
• Backend: Express, MySQL, JPA (TypeORM)
• AI/ML: Gradient Boosting, Feature Engineering
• Infra: Caffeine Cache, 병렬 데이터 처리 (Java)

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🔗 기타

본 프로젝트는 환경 연구자들의 데이터 접근성과 분석 효율성을 극대화하여, 대기 환경 연구의 진입 장벽을 낮추고자 기획되었습니다.