[논문]데이터 로딩 자동화를 위한 RESTful 웹서비스 개발 - 일별 기상자료 처리를 중심으로 -

김태곤; 이정재; 남원호; 서교

doi:10.5389/ksae.2014.56.6.093

데이터 로딩 자동화를 위한 RESTful 웹서비스 개발 - 일별 기상자료 처리를 중심으로 -
Development of RESTful Web Service for Loading Data focusing on Daily Meteorological Data 원문보기

한국농공학회논문집 = Journal of the Korean Society of Agricultural Engineers, v.56 no.6, 2014년, pp.93 - 102

김태곤 (Institute of Green Bio Science and Technology, Seoul National University) , 이정재 (Department of Landscape Architecture and Rural Systems Engineering, Research Institute of Agriculture and Life Sciences, Seoul National University) , 남원호 (School of Natural Resources, University of Nebraska-Lincoln) , 서교 (Graduate School of International Agricultural Technology, Institute of Green Bio Science and Technology, Seoul National University)

Abstract ▼ AI-Helper

Generally data loading is a laborous job to develop models. Meteorological data is basic input data for hydrological models, it is provided through websites of Korea Meteorological Administration (KMA). The website of KMA provides daily meteorological observation data with tabular format classified by years, items, stations. It is cumbersome to manipulate tabular format for model inputs such as time series and multi-item or multi-station data. The provider oriented services which broadcast restricted formed information have caused inconvenient processes. Tim O'Reilly introduces "Web 2.0" which focuses on providing a service based on data. The top ranked IT companies such as google, yahoo, daum, and naver provide customer oriented services with Open API (Application Programming Interface). A RESTful web service, typical implementation for Open API, consists URI request and HTTP response which are simple and light weight protocol than SOAP (Simple Object Access Protocol). The aim of this study is to develop a web-based service that helps loading data for human use instead of machine use. In this study, the developed RESTful web service provides Open API for manipulating meteorological data. The proposed Open API can easily access from spreadsheet programs, web browsers, and various programming environments.

주제어

AI 본문요약
AI-Helper

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문제 정의

따라서 본 연구는 다양한 분야의 연구자가 손쉽게 데이터 로딩을 자동화할 수 있도록 웹서비스를 개발하고, 기상청에서 제공하는 기상자료를 중심으로 개발된 서비스의 활용성을 검증하였다. 개발한 웹서비스는 다양한 형태로 자료를 제공하는 Open API로써 RESTful 기반으로 구현하였으며, 매일 갱신되는 기상청 자료를 자동으로 구득하는 전처리 모듈과 저장된 데이터를 사용자가 이용하기 편리하도록 다양한 형식으로 제공하는 출력 모듈로 구성하였다.
본 연구는 기상청에서 표 형식으로 제공하는 관측 자료를 자료처리와 접근이 용이한 형태로 변환한 웹서비스를 개발함으로써 기상자료 활용에 있어서 편의성을 증대하였다. 기존 정보제공시스템에 사용하기 편리한 웹서비스를 미들웨어로 추가하는 방식이므로, 기상청에서 제공하는 기상자료 외에 수자원공사에서 제공하는 하천 수위자료, 농어촌공사에서 제공하는 저수지 수위 자료와 같이 다양한 정보제공시스템에도 적용가능하다고 판단된다.
본 연구에서는 기상자료를 이용하여 개발 가능한 다양한 매쉬업 중 정보 시각화를 중심으로 검토하고자 한다. Chen (2014)은 D3.
이상에서 살펴본 바와 같이 현재 기상관측정보에 대한 Open API를 제공되고 있지 않는 것으로 판단된다. 본 연구에서는 기상청에서 제공하는 일별 기상관측정보를 구득하여 이를 취합한 후, 연구자에서 Open API를 통해서 편리한 형태로 자료를 제공하고자 한다.
본 연구에서는 연구자가 효율적으로 데이터를 구득하여 이용할 수 있도록 RESTful 기반의 웹서비스를 개발하였다. 개발된 시스템은 기상청에서 제공하는 일별 관측 자료를 구득하여 적용하였으며, 다양한 형태의 자료로 변환한 후 표준 규약인 HTTP을 통하여 자료를 전송하였다.
이에 본 연구에서는 python과 Java 언어를 이용하여, 자동으로 네트워크에서 자료를 수신하여 메모리에 저장하고, 이를 처리하는 프로그램을 개발하고자 하였다. 프로그램을 만들 수 있는 언어는 다양하나, 프로그램 코드의 생산효율이 좋은 python과 가장 널리 쓰이고 있는 언어 중 하나인 Java를 대상 언어로 선정하였으며, c언어는 네트워크로 데이터를 교환 하는 데이터 통신과 문자열 처리가 복잡한 측면이 있어 제외하였다.

제안 방법

본 연구에서는 연구자가 효율적으로 데이터를 구득하여 이용할 수 있도록 RESTful 기반의 웹서비스를 개발하였다. 개발된 시스템은 기상청에서 제공하는 일별 관측 자료를 구득하여 적용하였으며, 다양한 형태의 자료로 변환한 후 표준 규약인 HTTP을 통하여 자료를 전송하였다. 이러한 서비스를 통하여 연구자가 기상자료를 편리하게 이용할 수 있다고 판단되며, 아래 3가지 환경에서 활용성을 검토하였다.
출력 데이터는 표준 규약인 HTTP를 이용하여 전송함으로써 프로그램에서 수월하게 데이터를 로딩할 수 있도록 구현하였다. 개발한 웹 서비스는 예제를 통하여 스프레드시트 프로그램, 웹기반 프로그래밍 환경, 데스크탑 기반 프로그래밍 환경에서 기상자료 로딩의 자동화를 실험하여 서비스의 편의성을 평가하였다.
따라서 본 연구는 다양한 분야의 연구자가 손쉽게 데이터 로딩을 자동화할 수 있도록 웹서비스를 개발하고, 기상청에서 제공하는 기상자료를 중심으로 개발된 서비스의 활용성을 검증하였다. 개발한 웹서비스는 다양한 형태로 자료를 제공하는 Open API로써 RESTful 기반으로 구현하였으며, 매일 갱신되는 기상청 자료를 자동으로 구득하는 전처리 모듈과 저장된 데이터를 사용자가 이용하기 편리하도록 다양한 형식으로 제공하는 출력 모듈로 구성하였다. 출력 데이터는 표준 규약인 HTTP를 이용하여 전송함으로써 프로그램에서 수월하게 데이터를 로딩할 수 있도록 구현하였다.
공공데이터포털에서 Open API를 통해서 공개하고 있는 기상청 관할 정보는 “중기예보정보조회서비스”, “예보구역정보조회”, “동네예보정보조회서비스”, “보건기상지수”, “산업기상지수 조회”, “생활기상지수조회”로 총 6가지로 조사되었다.
요소별 자료는 항목별 측후소별로 1년치 일별 자료를 제공하고 있으므로, 관측항목과측후소 리스트를 순회하며 웹페이지에 접근하여 값을 갱신하였다. 기상항목은 최고기온, 평균기온, 최저기온, 평균습도 (%), 평균풍속 (m/s), 일조시간 (hr), 강수량 (mm), 최심신적설 (cm), 운량 (할)로 9개 항목에 대하여 자료를 구축하여 제공하도록 개발하였다. 측후소는 Table 1에 정리한 바와 같이 76개 측후소를 대상으로 수집하였다.
먼저, python 언어를 이용하여 10년간 평균 강우량과 강우 일수를 계산하였다. 이와 같은 문제를 풀이하기 위하여, 본 연구에서 개발한 웹서비스에 접속하여 자료를 획득하고, 이를 이용하여 간단하게 통계 계산을 하는 루틴을 작성하였다.
본 연구에서 제안한 웹 서비스는 기상청에서 제공하는 일별 기상자료를 편리하게 이용할 수 있도록 개발하였다. 개발한 웹 서비스의 편의성을 평가하기 위해 스프레드시트 프로그램을 이용하여 기상자료의 기초 통계 분석을 실시하는 과정에서 일반적인 처리방식과 Open API를 통한 자료 처리방식을 비교하였다.
본 연구에서는 개발 언어로 python 3.3.1를 이용하여 개발하였으며, RESTful 서비스는 경량 웹 프레임워크인 플라스크 (flask)를 이용하여 구현하였다. 플라스크는 파이썬으로 작성된 대표적인 마이크로 프레임워크로 RESTful 요청을 처리할 수 있으며, 복잡한 설정 없이 직관적으로 웹 서비스 개발이 가능하다는 장점이 있다 (Joo and Hong, 2014).
본 연구에서는 일별 기상자료를 데이터베이스로 구축하여, 이를 웹 서비스를 통하여 제공한다. 일별 기상자료는 매일 1시를 기준으로 기상청에서 제공하는 데이터를 파싱하여 저장하도록 자동화 스크립트를 작성하였다.
js 라이브러리를 이용하여 직관적으로 데이터 분포를 확인할 수 있도록 시계열 자료를 달력 형태로 시각화한 바 있다. 본 절에서는 Javascript로 개발된 Chen (2014)의 코드에서 입력자료 위치와 등급색상 정도만 수정하여, 여러 관측소의 평균온도를 시각화하는 웹페이지를 구현하였다. 그림을 도시하기 위하여 평균온도에 대하여 영하 15도에서 영상 35도까지 10구간으로 나누어 색상을 등급화하였다 (Harrower, 2003).
구득하는 기상자료는 기상청에서 제공하는 여러 국내기후 자료 중 “과거자료” 메뉴 하부에 제공하는 “요소별 자료” 페이지에서 제공하는 데이터에서 이용하였다. 요소별 자료는 항목별 측후소별로 1년치 일별 자료를 제공하고 있으므로, 관측항목과측후소 리스트를 순회하며 웹페이지에 접근하여 값을 갱신하였다. 기상항목은 최고기온, 평균기온, 최저기온, 평균습도 (%), 평균풍속 (m/s), 일조시간 (hr), 강수량 (mm), 최심신적설 (cm), 운량 (할)로 9개 항목에 대하여 자료를 구축하여 제공하도록 개발하였다.
먼저, python 언어를 이용하여 10년간 평균 강우량과 강우 일수를 계산하였다. 이와 같은 문제를 풀이하기 위하여, 본 연구에서 개발한 웹서비스에 접속하여 자료를 획득하고, 이를 이용하여 간단하게 통계 계산을 하는 루틴을 작성하였다. 작성한 코드는 부록 A에 첨부하였으며, 파이썬 3.
본 연구에서는 일별 기상자료를 데이터베이스로 구축하여, 이를 웹 서비스를 통하여 제공한다. 일별 기상자료는 매일 1시를 기준으로 기상청에서 제공하는 데이터를 파싱하여 저장하도록 자동화 스크립트를 작성하였다. 자동화 스크립트는 bash 쉘 스크립트로 작성하였으며, 텍스트 브라우저인 lynx를 이용하여 기상청 홈페이지에서 제공하는 웹페이지를 저장하고, 이를 perl 언어를 이용하여 파싱하였다 (Nam et al.
일별 기상자료는 매일 1시를 기준으로 기상청에서 제공하는 데이터를 파싱하여 저장하도록 자동화 스크립트를 작성하였다. 자동화 스크립트는 bash 쉘 스크립트로 작성하였으며, 텍스트 브라우저인 lynx를 이용하여 기상청 홈페이지에서 제공하는 웹페이지를 저장하고, 이를 perl 언어를 이용하여 파싱하였다 (Nam et al., 2012). 파싱과정에서 강수량에서 무강우와 0.
1 mm 미만의 강수량은 무시할 수 있기 때문이다. 작성된 쉘 스크립트는 cron 데몬에 등록하여 매일 자동으로 실행되도록 시스템을 구축하였다.
구축된 데이터베이스는 RESTful API를 통하여 공개되며, 사용자가 요청한 자료는 표준 통신 규약인 HTTP를 통해 전송된다. 전송되는 정보는 기본 형식으로 간단하게 정보를 표현하고 전달할 수 있는 JSON (JavaScript Object Notation)를 이용하며, 사용자 요청에 따라 XML, HTML, csv 파일로 변환하여 제공되도록 설계하였다. 이러한 설계에 따라 사용자측에서는 다양한 웹브라우저에서 ajax (Asynchronous JavaScript and XML)라는 비동기 방식의 정보교환 프로토콜에 따라 자료를 이용할 수 있으며, 데이터 확인을 위해서 HTML 형식을 이용할 수 있다.
2) 다양한 정보 시각화 툴과의 매쉬업을 통하여 기상자료를 시각화할 수 있었다. 정보 시각화를 위하여 개발된 D3.js를 이용하여 calendar view를 구현함으로써 시계열 자료를 효과적으로 시각화하였다. 개발한 웹 서비스는 JSON 형식으로 데이터를 제공함으로써, 서비스 이용자는 매쉬업을 통해 기상자료를 활용할 수 있다.
개발한 웹서비스는 다양한 형태로 자료를 제공하는 Open API로써 RESTful 기반으로 구현하였으며, 매일 갱신되는 기상청 자료를 자동으로 구득하는 전처리 모듈과 저장된 데이터를 사용자가 이용하기 편리하도록 다양한 형식으로 제공하는 출력 모듈로 구성하였다. 출력 데이터는 표준 규약인 HTTP를 이용하여 전송함으로써 프로그램에서 수월하게 데이터를 로딩할 수 있도록 구현하였다. 개발한 웹 서비스는 예제를 통하여 스프레드시트 프로그램, 웹기반 프로그래밍 환경, 데스크탑 기반 프로그래밍 환경에서 기상자료 로딩의 자동화를 실험하여 서비스의 편의성을 평가하였다.
이러한 설계에 따라 사용자측에서는 다양한 웹브라우저에서 ajax (Asynchronous JavaScript and XML)라는 비동기 방식의 정보교환 프로토콜에 따라 자료를 이용할 수 있으며, 데이터 확인을 위해서 HTML 형식을 이용할 수 있다. 특히 네트워크 자원에 대한 접근을 지원하는 Java, python, MATLAB, R과 같은 데이터 처리 환경에서는 단 몇 줄의 코드로 데이터를 메모리에 로딩함으로써 기상관측자료의 활용과정을 간단하고, 자동화가 가능하도록 설계하였다.

대상 데이터

구득하는 기상자료는 기상청에서 제공하는 여러 국내기후 자료 중 “과거자료” 메뉴 하부에 제공하는 “요소별 자료” 페이지에서 제공하는 데이터에서 이용하였다.
기상항목은 최고기온, 평균기온, 최저기온, 평균습도 (%), 평균풍속 (m/s), 일조시간 (hr), 강수량 (mm), 최심신적설 (cm), 운량 (할)로 9개 항목에 대하여 자료를 구축하여 제공하도록 개발하였다. 측후소는 Table 1에 정리한 바와 같이 76개 측후소를 대상으로 수집하였다. 대상측후소 중성산 기상대가 성산포 관측소에서 승격되면서 코드가 바뀌는 시기가 존재하여, 측후소 코드로 사용하였던 187번, 188번, 265번 코드는 구축과정에서 측후소 188번으로 통일하였다.
이에 본 연구에서는 python과 Java 언어를 이용하여, 자동으로 네트워크에서 자료를 수신하여 메모리에 저장하고, 이를 처리하는 프로그램을 개발하고자 하였다. 프로그램을 만들 수 있는 언어는 다양하나, 프로그램 코드의 생산효율이 좋은 python과 가장 널리 쓰이고 있는 언어 중 하나인 Java를 대상 언어로 선정하였으며, c언어는 네트워크로 데이터를 교환 하는 데이터 통신과 문자열 처리가 복잡한 측면이 있어 제외하였다.

데이터처리

본 연구에서 제안한 웹 서비스는 기상청에서 제공하는 일별 기상자료를 편리하게 이용할 수 있도록 개발하였다. 개발한 웹 서비스의 편의성을 평가하기 위해 스프레드시트 프로그램을 이용하여 기상자료의 기초 통계 분석을 실시하는 과정에서 일반적인 처리방식과 Open API를 통한 자료 처리방식을 비교하였다.

성능/효과

1) 스프레드시트 프로그램을 이용하여 특정 측후소의 시계열 기상자료를 분석할 경우, 단 한번의 URL 쿼리를 통하여 기상자료를 구득할 수 있었다. 기상청에서는 각 기상인자를 연단위로 테이블을 구성하여, 행은 일 단위, 열은 월 단위로 자료를 제공하고 있어, 여러 연도 (n)를 분석하거나, 다양한 기상인자 (m)를 수집할 경우, 최소 n x m번의 자료 수집 및 자료 변환과정이 필요하다.
2) 다양한 정보 시각화 툴과의 매쉬업을 통하여 기상자료를 시각화할 수 있었다. 정보 시각화를 위하여 개발된 D3.
3) 프로그래밍 언어에서 URL를 통하여 자료에 바로 접근함으로써, 자료의 구득, 변환 작업을 최소화할 수 있었다. 일반적으로 전자파일형태의 자료를 내려 받아 저장하고, 해당 경로를 입력하는 단계를 거치므로 자료 구득 작업이 필요하고, 작업환경에 따라 경로가 상이한 문제가 있었다.
개발한 웹 서비스를 통하여 제시한 결과와 같이 기상자료를 활용한 데이터 시각화를 손쉽게 구현할 수 있다. 뿐만 아니라, 응용프로그램 및 모바일 앱 개발 시 자료 연계가 용이하므로 웹 서비스를 통하여 원 자료의 활용성을 높일 수 있다.
최근에는 python, Java와 같은 프로그래밍 환경에서 MATLAB, R과 같은 자료 분석용 프로그램의 라이브러리를 어렵지 않게 결합할 수 있다. 따라서 제시한 코드와 같이 제안한 웹 서비스를 통하여 데이터 분석을 수행하고, 분석된 결과를 MATLAB, R과 같은 공학/통계 프로그램에서 그래프나 통계분석을 실시하면 비교적 길지 않은 코드로 많은 양의 자료를 분석하여 양질의 연구결과물을 성취할 수 있다고 판단된다.
하지만 직접 URL를 입력하여 자료에 접근하는 경우에는 코드가 간결하고, 작업환경과 상관없이 동일한 접근경로를 경유하므로 코드를 수정하지 않고, 재현 가능했다. 본 연구에서 제시한 코드는 python 3.x 환경이 갖추어진 임의의 컴퓨터에서 수정 없이 구동됨을 확인하였다. 이러한 프로그래밍 환경에서 데이터 접근이 단순화됨에 따라 다량의 자료를 처리하는 데 있어서 자동화가 용이하다.

후속연구

기존 정보제공시스템에 사용하기 편리한 웹서비스를 미들웨어로 추가하는 방식이므로, 기상청에서 제공하는 기상자료 외에 수자원공사에서 제공하는 하천 수위자료, 농어촌공사에서 제공하는 저수지 수위 자료와 같이 다양한 정보제공시스템에도 적용가능하다고 판단된다. 또한 자료 형태를 통일된 규약으로 제공함으로써 여러 정보시스템에서 배포되는 데이터를 매쉬업하여 새로운 서비스 개발도 기대할 수 있다.
뿐만 아니라, 응용프로그램 및 모바일 앱 개발 시 자료 연계가 용이하므로 웹 서비스를 통하여 원 자료의 활용성을 높일 수 있다. 일별 기상자료는 저수지/논/밭의 일별 물수지 분석, 잠재증발산량 산정, 신재생에너지 잠재량 평가, 가뭄지수 산정과 같은 연구 분야에서 활용되고 있으므로, 제시한 웹 서비스는 다양한 연구 분야의 모델링, 의사지원 도구 개발, 모바일 앱 개발에서 유용하게 활용될 것으로 기대한다. 특히 농업일지, 저수지 운영시스템과 같이 매일 갱신된 기상자료를 이용해야 하는 서비스에 응용가능성이 높다.
개발한 웹 서비스는 JSON 형식으로 데이터를 제공함으로써, 서비스 이용자는 매쉬업을 통해 기상자료를 활용할 수 있다. 특히 일별 기상자료를 이용하되, 매일 갱신될 필요가 있는 실시간 서비스에 적용성이 높을 것으로 판단된다.

질의응답

핵심어	질문	논문에서 추출한 답변
	데이터 로딩이란?	데이터 로딩 (loading)은 컴퓨터를 이용하여 자료처리를 수행하기 위해서 가장 먼저 이루어지는 작업이다. 사용자가 이용하는 프로그램이나 프로그램 개발 환경에 따라 입력 자료의 형태가 다르므로, 다양한 출처에서 제공되는 데이터를 환경에 맞게 변환하는 과정이 필요하다.
	데이터 변환작업을 간소화하기 위해 접근할 수 있는 방법은?	이러한 데이터 변환작업을 간소화하기 위해서는 서비스 제공자가 다양한 기능을 제공하거나, 연구자가 전처리를 자동화하여 처리하는 방법으로 접근할 수 있다. 전자의 예로, 통계청은 자체 프로그램을 통하여 검색조건을 설정할 수 있고, 검색된 결과를 엑셀파일, 텍스트파일과 같은 다양한 형식의 파일로 내려받기 기능을 제공한다 (KOSTAT, 2014).
	데이터 변환작업에서 자료를 연구자가 개별적으로 전처리하는 방법의 문제점은?	, 2012). 하지만 프로그래밍에 익숙하지 않은 연구자가 전처리를 기능을 구현하기는 매우 어렵다. 특히 서비스 제공자가 텍스트 파일 (plain text)이나 csv 파일 (comma separated values)과 같이 프로그램에서 다루기 쉬운 형식으로 제공하지 않는 경우에 데이터 파일에서 일정한 패턴을 찾아서 자료를 추출해야 하므로 자료 변환 작업을 위한 전처리 과정이 필요하다. 형식이 비교적 잘 갖추어져 Excel™과 같은 스프레드 시트 프로그램에서 데이터를 로딩할 수 있더라도, 기계가 아닌 사람에게만 읽기 편하게 정리된 경우, 혹은 여러 개의 파일로 구성되거나 입력 데이터가 수시로 변할 경우에 자동화가 어렵고, 데이터를 사용하기 위한 전처리 과정이 필요하여 번거롭다 (Moon, 2013).

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Wikipedia, 2014. http://en.wikipedia.org/wiki/Mashup_(web_application_hybrid). Accessed 6 June 2014.

저자의 다른 논문 :

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표제어: PCR

동의어: Packet Collision Rate

용어 설명 출처 목록 (6)

용어 설명: PCR은 세균 특이성이 있는 primer를 이용하여 적은 수의 세균이 있을지라도 쉽게 검출할 수 있는 유용한 방법이며, 이를 이용하여 구강 내 치면세균막이나 타액에서 직접 세균을 검출할 수 있게 되었다[8].

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