소개

위치와 센서 데이터를 활용한 데이터 전처리, 병합, 그리고 예측을 수행합니다. 이 API 서버는 두 가지 모델(m1과 m2)을 통해 각각의 목적에 맞는 데이터 처리와 예측을 제공합니다.

기능

• 위치 레이블 할당
• 센서 데이터 로드 및 전처리
• 데이터 병합 및 처리
• 예측 수행

API 엔드포인트

아래는 제공되는 API 엔드포인트와 요청/응답 형식에 대한 상세 정보입니다.

Endpoint	Model name	Method	Description	Request Parameters	Response	Status Codes
/assign_location_labels	m2	POST	위치 레이블을 CSV 파일과 좌표 딕셔너리를 통해 할당	Form Data: location_file: 위치 CSV 파일 location_dict: JSON 문자열의 좌표-레이블 딕셔너리 (병동 내 위치정보)	{'message': 'Location labels assigned successfully'}	200: 성공 400: 유효하지 않은 요청 500: 서버 오류
/load_sensing_data	m2	POST	센서 데이터를 CSV 파일로 로드 및 전처리	Form Data: sensor_file: 센서 CSV 파일	{'message': 'Sensor data loaded successfully', 'sensor_data': {...}}	200: 성공 400: 파일 누락 500: 서버 오류
/load_data	m2	POST	저장된 location, sensor 데이터와 CRF, Trait 파일을 병합 및 처리	Form Data: crf_file: CRF CSV 파일 trait_file: Trait CSV 파일	{'message': 'All data loaded and processed successfully'}	200: 성공 400: 데이터 누락 500: 서버 오류
/predict	m2	POST	저장된 데이터로 예측 수행	N/A	{'message': 'Prediction completed successfully', 'predictions': [...]}	200: 성공 400: 데이터 오류 500: 서버 오류
/m1_assign_location_labels	m1	POST	모델 1의 위치 레이블을 CSV 파일과 좌표 딕셔너리로 할당	Form Data: location_file: 위치 CSV 파일 location_dict: JSON 문자열의 좌표-레이블 딕셔너리	{'message': 'Location labels assigned successfully'}	200: 성공 400: 유효하지 않은 요청 500: 서버 오류
/m1_load_sensing_data	m1	POST	모델 1의 센서 데이터를 로드 및 전처리	Form Data: sensor_file: 센서 CSV 파일	{'message': 'Sensor data loaded successfully'}	200: 성공 400: 파일 누락 500: 서버 오류
/m1_load_data	m1	POST	모델 1의 location, sensor 데이터와 CRF, Trait 파일을 병합	Form Data: crf_file: CRF CSV 파일 trait_file: Trait CSV 파일 json_data: 자해 플래그 JSON 문자열	{'message': 'All data loaded and processed successfully'}	200: 성공 400: 데이터 오류 500: 서버 오류
/m1_predict	1m	POST	모델 1의 병합된 데이터로 예측 수행	N/A	{'message': 'Prediction completed successfully', 'predictions': [...]}	200: 성공 400: 데이터 오류 500: 서버 오류

설치

프로젝트를 로컬 환경에 설치하려면 다음 명령어를 사용하세요:

# 저장소를 클론합니다.
git clone https://github.com/사용자명/저장소명.git

# 디렉토리로 이동합니다.
cd 저장소명

# 필요한 패키지를 설치합니다.
pip install -r requirements.txt

사용법

프로젝트 서버를 실행하려면 아래 명령어를 사용하세요:

python app.py

python main.py -> test_file 서버가 실행되면 제공된 API 엔드포인트에 접근하여 데이터를 처리할 수 있습니다.