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💡 아이디어 배경

해외여행을 준비하는 사람들에게 환전 시점은 비용 절감의 중요한 요소입니다. 환율 변동성을 고려하지 않고 환전할 경우, 불필요한 비용이 발생할 수 있다는 점에서 착안했습니다. 여행 전에 환전하기 가장 좋은 시점을 안내하고, 이를 통해 사용자에게 실질적인 금전적 이득을 제공하는 서비스를 제공하고자 했습니다.

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🧑‍💻 목적

• 사용자에게 국가와 날짜를 입력받아 최신 환율 정보를 제공하며, 과거 데이터와 예측 모델을 활용해 환율 변동을 분석합니다.
• 예측 결과를 기반으로 사용자가 최적의 환전 시점을 파악할 수 있도록 지원합니다.

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🎯 기대효과

위비트래블 체크카드

• 환율 예측 및 최적 환전 시점 안내 기능 추가 시,
  • 사용자들에게 환율 관리의 편의성 제공으로 서비스 경쟁력 강화 가능
  • 여행 준비 과정에서 환전과 결제까지 원스톱으로 해결
  • 여행객뿐만 아니라 투자 및 환전 관리에 관심이 있는 고객층까지 사용자 범위 확대 가능

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⚙️ 기능

1. 사용자가 설정한 국가의 최근 한 달간 환율 변동성 분석 제공
2. 최근 일주일 동안 주요 국가들의 세계 환율 변동 동향 시각화 및 제공
3. 과거 데이터와 예측 모델을 기반으로 한 환율 추이 예측 및 최적 환전 시점 추천

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📊 사용 데이터

• 한국수출입은행 환율정보 Open API ➡️ Click!
• 우리은행 환율정보 Open API ➡️ Click!

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📄 페이지별 설명

[ app.py ]

• 서비스 소개
• 메인 페이지

[ crawling.py ]

• 최근 5년치 우리은행 환율 데이터를 크롤링 및 분석
• Scikit-learn 라이브러리의 RandomForestRegressor를 활용하여 환율 추이를 예측
• 사용자 설정 기간 내 가장 낮은 환율이 예상되는 날짜 5개를 추천

[ map.py ]

• 최근 7일간 세계 환율 변동 추이 지도
• Plotly의 scatter_geo를 활용하여 세계 환율 변동 시각화
• 환율 변동성을 점의 크기(scatter size)로 반영하여 직관적 데이터 표현

[ exchange_rate.py ]

• 실시간 환율 정보를 기반으로 환율 계산 제공
• 환율 변동 데이터를 시각화하여 과거 추세를 한눈에 확인 가능
• 환율의 최대값, 최소값, 평균값을 제공하여 데이터의 분포와 특징을 파악

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⚒️ Tools

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🔧 트러블슈팅 회고

1. 성능 관련 문제

• 모델 성능 개선

  • Before: 첫 번째 모델 [MAE: 3.69, MSE: 22.13, R²: 0.86]
  • After: 하이퍼파라미터를 최적화한 모델 [MAE: 2.12, MSE: 10.85, R²: 0.92]
  • 결과적으로 예측 정확도 향상 및 오차 감소

• 크롤링 시간 단축

  • Request 캐싱을 도입하여 응답 시간 개선 진행 중

2. 데이터 분석 과정 문제

• 기간별 환율 조회 API 부재

  • 환율 데이터를 기간별로 조회할 수 있는 API가 없어 웹 크롤링을 통해 데이터를 수집
  • 크롤링 데이터를 시각화 및 분석에 활용 가능한 형태로 변환

• 특정 데이터 추출 문제

  • 혼재된 데이터에서 매매기준율만 추출하는 함수 구현

3. 협업 문제

• Git 충돌 문제
  • Git Flow를 도입해 브랜치별 작업 분리 및 Pull Request로 코드 리뷰 진행