백엔드 세력 규모 측정, 실시간 혼잡도 반영으로 객관성 확보하기

세력 규모 측정 시 실시간 혼잡도를 반영하고 싶으신가요? 혹은 기존 측정 방식의 객관성에 의문이 드셨나요? 이 글에서는 서울 도시데이터를 활용해 세력 규모 측정의 객관성을 높이고 실시간 혼잡도를 반영하는 방법을 다룹니다.

시도와 함정

처음에는 세력 규모 측정 방식을 단순히 날짜별 일일 최대치로 기록하는 것으로 변경했습니다. 서울 도시데이터를 주 지표로 삼아 객관성을 확보하려 했죠.

하지만 실시간 혼잡도를 반영하는 부분이 부족하다는 것을 깨달았습니다. 예를 들어, 특정 날짜에 이벤트가 있어 혼잡도가 폭증했는데, 일일 최대치만 기록하면 평소의 혼잡도와 크게 다르지 않게 보일 수 있습니다.

그래서 올림픽공원 실시간 혼잡도 데이터를 보조 지표로 추가하는 방안을 고민했습니다. 서울 도시데이터 API를 통해 실시간 혼잡도 정보를 가져오는 것을 시도했죠.

# 예시: 서울 도시데이터 API 호출 (실제 API 엔드포인트는 다를 수 있습니다)
import requests
api_key = "YOUR_API_KEY"
olympic_park_data_url = f"https://api.seoul.go.kr/v1/citydata/olympic_park_congestion?apiKey={api_key}"
try:
response = requests.get(olympic_park_data_url)
response.raise_for_status() # HTTP 오류 발생 시 예외 발생
congestion_data = response.json()
print(congestion_data)
except requests.exceptions.RequestException as e:
print(f"API 호출 오류: {e}")

이 과정에서 API 응답 형식이나 데이터 파싱에 예상치 못한 문제가 발생했습니다. 데이터가 비어있거나, 예상과 다른 형식으로 오는 경우가 있었죠. 3시간 정도 삽질 끝에 API 응답을 안정적으로 처리하는 방법을 찾아냈습니다.

원인

세력 규모 측정 방식의 객관성을 높이고 실시간 혼잡도를 반영하기 위해서는 두 가지 측면을 모두 고려해야 했습니다.

1. 주요 지표의 객관성 확보: 날짜별 일일 최대치 기록은 특정 시점의 최고치를 보여주므로 객관성을 높일 수 있었습니다.
2. 실시간 변화 반영: 올림픽공원과 같이 사람들이 많이 모이는 장소의 실시간 혼잡도 데이터를 보조 지표로 활용하여, 예상치 못한 혼잡 상황을 감지하고 측정에 반영할 필요가 있었습니다.

해결

최종적으로 세력 규모 측정 방식을 다음과 같이 변경하고 관련 문서를 업데이트했습니다.

• 주 지표: 날짜별 일일 최대치 기록을 유지합니다.
• 보조 지표: 올림픽공원 실시간 혼잡도 데이터를 추가합니다. 이 데이터는 서울 도시데이터 API를 통해 주기적으로 수집합니다.

# 예시: 데이터 수집 및 저장 로직 (간략화)
import datetime
def get_olympic_park_congestion():
# ... (이전 코드와 유사하게 API 호출 및 데이터 파싱)
# 실제 혼잡도 값 (예: 0.8 - 매우 혼잡) 반환
return 0.8
def update_power_scale_measurement():
today = datetime.date.today()
current_max_scale = get_daily_max_power_scale(today) # 기존 일일 최대치 조회 함수
current_congestion = get_olympic_park_congestion()
# 일일 최대치 업데이트 로직
if current_congestion > current_max_scale:
    update_daily_max_power_scale(today, current_congestion)

# 보조 지표 데이터 저장 (예: 별도 테이블 또는 로그)
log_congestion_data(today, current_congestion)

print("세력 규모 측정 데이터 업데이트 완료.")

실제 실행 시 주기적으로 호출
update_power_scale_measurement()

이 방식은 평소의 세력 규모를 일일 최대치로 파악하면서도, 갑작스러운 혼잡도 변화를 보조 지표로 감지하여 측정의 현실성을 높입니다.

결과

• 세력 규모 측정 방식의 객관성이 향상되었습니다.
• 실시간 혼잡도 데이터 반영으로 측정의 현실성이 증대되었습니다.
• 관련 문서가 최신 데이터 반영 및 측정 방식 변경 사항을 포함하여 업데이트되었습니다.

정리 — 같은 함정 안 빠지려면

• [ ] 세력 규모 측정 시, 일일 최대치 외에 실시간 혼잡도 데이터를 보조 지표로 고려하세요.
• [ ] 외부 API 연동 시, 응답 형식이나 데이터 누락 가능성에 대비한 예외 처리를 철저히 하세요.
• [ ] gunicorn 등 WAS 재시작 시, 데이터 수집 및 측정 로직이 정상적으로 재개되는지 확인하세요. (이전에는 재시작 후 데이터가 누락되는 이슈가 있었습니다.)