🌾 Reasonable Agri-Price Detector

본 프로젝트는 KAMIS API를 기반으로 농산물 가격 데이터를 수집·전처리하고,
데이터팀이 설계한 계산식을 통해 합리적인 기준 가격을 도출하여,
실제 시장 가격과의 차이를 소비자에게 알기 쉽게 전달합니다.
이는 농업 공모전을 위한 데이터 기반 문제 해결 프로젝트입니다.

---

📌 개요

• 목표
  소비자에게 농산물의 적정 가격 정보를 제공하여 가격 왜곡 인식을 개선하고,
  데이터 기반의 농산물 유통 환경을 조성합니다.

• 활용 데이터
  KAMIS(농산물 유통정보시스템) API로부터 일별 농산물 가격 수집

• 핵심 로직 흐름
  데이터 수집 → 전처리 → 기준 가격 계산 → 실제 가격과 비교 → 가격 차이 시각화

---

🔧 기술 스택

• FrontEnd: React
• Backend: Python, FastAPI, Spring Boot, Spring AI
• Data Processing: Pandas, PyArrow
• API: KAMIS 농산물유통정보 API
• ETL Format: Parquet
• Dev Tools: Uvicorn

---

🚀 실행 방법 (Fast API)

# 1. 가상환경 설정
python -m venv .venv
source .venv/bin/activate  # (Windows는 .venv\Scripts\activate)

# 2. 패키지 설치
pip install -r requirements.txt

# 3. 데이터 수집
python utils/kamis_api.py

# 4. 전처리 및 기준 가격 계산
python postprocessing/compute_reasonable.py

# 5. API 서버 실행
uvicorn main:app --reload

---

역할	이름
기획	박예준, 김태희
디자인	김태희
데이터 분석	박예준, 박하린, 은수, 허지윤
프론트엔드	김주한, 한선규
백엔드/인프라	김승환