SK Networks AI CAMP 1기
개발기간: 2024.05.27 ~ 2024.05.28
| 김용현 | 정아람 | 최민지 | 한재혁 |
|---|---|---|---|
 |
 |
 |
 |
| @younghyen7956 | @Ah-ram | @Minn-ji | @Jh-jaehyuk |
| 전북대학교 통계학과 |
서경대학교 나노융합공학과 |
국민대학교 AI빅데이터융합경영학과 |
서울과학기술대학교 기계시스템디자인공학과 |
최근 우리나라는 자동차 산업의 수출액 증가로 인한 경제 성장과 교외 지역으로 이동하는 인구가 증가함에 따라 차량 대수가 증가하고 있습니다. 그러나, 증가하는 차량 수와는 다르게 브랜드에서 제공하는 차량에 관한 질문과 답변을 얻는 방법은 각각의 브랜드 홈페이지에 방문하는 것 뿐이었습니다.
저희는 이러한 불편함을 개선하고자 국내 차량 점유율 상위 3개 브랜드의 FAQ를 한번에 확인할 수 있는 통합 검색 시스템을 구축하였습니다.
For building and running the application you need:
$ git clone https://github.com/SKNETWORKS-FAMILY-AICAMP/SKN01-1st-5Team.git
$ cd SKN01-1st-5Team/source
$ pip install -r requirements.txtcrawling_runner.py를 실행하여 브랜드 FAQ를 크롤링합니다.
$ python3 crawling_runner.pycsv_to_db_runner.py를 실행하여 크롤링한 데이터를 데이터베이스에 저장합니다.
$ python3 csv_to_db_runner.py- Streamlit을 이용하여
runner.py웹앱을 작동시킵니다.
$ streamlit run runner.py
| ABOUT | FAQ |
|---|---|
 |
 |
- 선택한 지역의 연도별 차량 등록 현황을 그래프로 확인할 수 있습니다.
- 국내 점유율 상위 3개 브랜드 FAQ를 통합 검색할 수 있는 기능을 제공합니다.
.
├── crawlingDB
│ └── helpers
│ ├── base
│ │ └── crawling_sele.py : Selenium 기반 크롤링 툴 정리
│ ├── connectTB.py : SQL Alchemy를 이용한 DB 연동
│ ├── crawling_genesis.py
│ ├── crawling_hyundai.py
│ ├── crawling_kia.py
│ └── make_brandTB.py : default TABLE 구조 저장
├── crawling_runner.py : 각 브랜드의 FAQ 크롤링
├── csv_to_db_runner.py : csv파일을 이용하여 DB에 데이터 넣기
├── getQuery.py : SQL Alchemy를 이용해 SELECT 쿼리 실행
├── result
│ ├── total_genesis.csv
│ ├── total_hyundai.csv
│ └── total_kia.csv
├── runner.py : Streamlit을 이용한 Webapp runner
└── source
├── car.jpg
├── home.py
├── make_csv.py
├── multiapp.py
├── page1.py
├── page2.py
└── requirements.txt