🚀 Integrated Analytics Dashboard

차량 운영 최적화를 위한 통합 분석 플랫폼
Fleet TCO 계산, 글로벌 TBR 시장 분석, EV 타이어 인사이트를 하나의 대시보드에서 제공

🌐 라이브 데모

배포된 앱: AI Smart Tire Intelligence

📋 프로젝트 개요

현대 물류 및 운송 산업에서 데이터 기반 의사결정의 중요성이 증가함에 따라, 차량 운영비 최적화, 시장 트렌드 분석, 소비자 인사이트 파악을 통합적으로 지원하는 플랫폼을 개발했습니다.

🎯 핵심 가치

비용 최적화: 실시간 TCO 계산으로 운영비 절감
시장 인텔리전스: 글로벌 TBR 시장 동향 파악
고객 중심: 소셜 데이터 기반 제품 개발 방향성 제시

🛠️ 분석 도구 상세 설명

1️⃣ Fleet TCO Calculator (차량 운영 총비용 계산기)

📊 분석 대상 및 데이터

차량 유형: 화물차 (Commercial Trucks)
연료 유형: 경유 (Diesel)
분석 범위: 한국 내 화물차 운영 기준

📁 데이터 소스 및 파일 구성

1. vehicle_efficiency.csv (자동차 표시연비 정보)

출처: 공공데이터포털 (Data.go.kr) - 자동차 표시연비

컬럼 구성:

컬럼명	설명	예시
`차종`	차량 분류 (승용차/화물차/승합차)	화물차
`복합_연비`	복합연비 (km/ℓ)	8.5
`제조사`	차량 제조업체	현대, 기아, 볼보 등
`배기량`	엔진 배기량 (cc)	2,500

2. vehicle_distance.csv (일평균 주행거리 정보)

출처: 공공데이터포털 (Data.go.kr) - 일평균 주행거리 통계

컬럼 구성:

컬럼명	설명	예시
`차종별`	차량 분류	화물차
`사용연료별`	연료 타입	경유
`일평균전국주행거리(대당 키로미터)`	전국 평균 일일 주행거리	120
`지역별`	시도별 구분	서울, 부산, 경기 등

3. fuel_prices.csv (주유소 평균판매가격)

출처: 오피넷 (OPINET) - 주유소 평균판매가격 (경유)
컬럼 구성:

컬럼명 설명 예시

구분 날짜 (YYYY년MM월DD일 형식) 2024년01월15일

자동차용경유 경유 ℓ당 가격 (원) 1,580

지역 시도별 가격 정보 전국평균

🔢 주요 변수 설명

변수명	설명	기본값	데이터 근거	영향도
타이어 수	차량당 장착 타이어 개수	10개	대형 화물차 기준	⭐⭐⭐
타이어 단가	개당 교체 비용 (원)	250,000원	시장 조사 기준	⭐⭐⭐⭐
교체 주기	타이어 교체 주기 (km)	12,000km	업계 표준	⭐⭐⭐⭐⭐
일평균 주행거리	화물차 기준 (km/일)	120km	공공데이터포털 통계	⭐⭐⭐⭐⭐
복합 연비	화물차 평균 (km/ℓ)	8.5km/ℓ	자동차 표시연비 데이터	⭐⭐⭐⭐

🔢 TCO 계산 공식 및 검증

기본 계산 공식:

연간 타이어 비용 = (연간 주행거리 ÷ 교체 주기) × 타이어 수 × 개당 단가
연간 연료비 = (연간 주행거리 ÷ 연비) × 연료단가
연간 TCO = 연간 연료비 + 연간 타이어 비용

실제 계산 검증 예시:

설정값:

타이어 수: 4개
타이어 단가: 250,000원/개
교체 주기: 100,000km
연간 주행거리: 15,000km (41km/일 × 365일)
연비: 8.5km/ℓ
연료가격: 1,580원/ℓ

단계별 계산:

1. 연간 타이어 교체 횟수 = 15,000km ÷ 100,000km = 0.15회

2. 연간 타이어 비용 = 0.15 × 4개 × 250,000원 = 150,000원

3. 연간 연료 소비량 = 15,000km ÷ 8.5km/ℓ = 1,765ℓ

4. 연간 연료비 = 1,765ℓ × 1,580원 = 2,789,700원

5. 연간 TCO = 2,789,700원 + 150,000원 = 2,939,700원

비용 구성 비율:

연료비: 2,789,700원 (94.9%)
타이어비: 150,000원 (5.1%)

⚠️ 계산 시 주의사항:

타이어 교체는 부분 교체가 아닌 전체 세트 교체 기준
연간 주행거리는 실제 운행 데이터 기반으로 조정 필요
연료가격은 월별 변동성을 고려한 평균값 사용

💡 핵심 비즈니스 인사이트

1. 운영비 구성 분석

연간 TCO = 연료비 + 타이어비용
- 연료비: ~70-80% (변동비)
- 타이어비용: ~20-30% (고정비)

2. 비용 절감 전략

연비 1km/ℓ 개선 → 연간 약 200만원 절약
타이어 수명 20% 연장 → 연간 약 50만원 절약
연료가격 10% 변동 → 연간 150-200만원 영향

3. 실무 활용 시나리오

Fleet 관리자: 차량별 TCO 비교로 교체 우선순위 결정
구매 담당자: 타이어 브랜드별 TCO 비교 분석
경영진: 유가 변동에 따른 운영비 시뮬레이션

📈 시각화 제공 정보

월간 연료비 추이: 계절성 및 유가 변동 패턴 분석
연료 가격 트렌드: 구매 타이밍 최적화 지원
비용 구성비: 비용 구조 개선 포인트 식별

2️⃣ TBR Market Dashboard (글로벌 TBR 시장 분석)

TBR (Truck & Bus Radial): 트럭·버스용 래디얼 타이어

🌍 분석 범위 및 데이터

지역: 전 세계 주요 40개국
기간: 2020-2024년 (5개년)
거래 규모: 연간 약 $50억 규모
데이터 소스: UN Comtrade, 각국 관세청 통계

📊 핵심 분석 지표

지표	설명	활용도
수출입 거래액	국가별 TBR 수출입 규모 (USD)	시장 규모 파악
거래 성장률	전년 대비 증감률 (%)	시장 성장성 분석
시장 점유율	국가별 글로벌 시장 비중	경쟁 포지션 분석
Trade Flow	Import/Export 방향성	공급망 분석

📁 데이터베이스 스키마 (SQLite)

trade_data 테이블 구성:

컬럼명	설명	예시
`reporterISO`	보고국 ISO 코드	KOR, USA, CHN
`refMonth`	기준년월 (YYYYMM)	202401
`flowCode`	거래방향 (M=수입, X=수출)	M, X
`cifvalue`	CIF 기준 거래액 (USD)	15,500,000
`partnerISO`	상대국 ISO 코드	DEU, JPN

🎯 비즈니스 인사이트

1. 시장 기회 발굴

주요 성장 시장 (연평균 성장률)
- 동남아시아: +15-20%
- 남미: +10-15%  
- 아프리카: +8-12%

2. 경쟁 환경 분석

Top 5 수출국: 중국, 독일, 일본, 한국, 태국
Top 5 수입국: 미국, 독일, 프랑스, 영국, 캐나다
한국 포지션: 글로벌 4위 수출국 (점유율 8.5%)

3. 공급망 리스크 관리

지정학적 리스크: 중국 의존도 42% → 다변화 필요
물류 비용: 거리별 운송비 최적화 전략
환율 영향: USD 강세 시 수출 경쟁력 분석

🔗 Tableau 통합 대시보드

실시간 시장 모니터링: 월별 거래량 트래킹
경쟁사 벤치마킹: 시장 점유율 변화 추이
지역별 Deep Dive: 권역별 상세 분석

3️⃣ EV Tire Analytics (전기차 타이어 인사이트)

🔋 분석 대상 및 데이터

플랫폼: Reddit (r/electricvehicles, r/tires, r/Tesla, r/EVs)
분석 기간: 2023-2024년
데이터 규모: 약 50,000개 게시물/댓글
언어: 영어 (글로벌 커뮤니티)

📁 Reddit 데이터 스키마

ev_tire_reddit_filtered.csv 구성:

컬럼명	설명	예시
`id`	게시물/댓글 고유 ID	post_abc123
`created_utc`	작성 시간 (UTC)	2024-01-15 14:30:00
`subreddit`	서브레딧 이름	electricvehicles
`title`	게시물 제목	EV tire noise issues
`body`	게시물/댓글 내용	Content about tire noise...
`score`	추천수 (upvotes - downvotes)	25
`num_comments`	댓글 수	12
`author`	작성자	user_name
`matched_keywords`	매치된 키워드 수	3

🔍 분석 키워드 체계

카테고리	키워드	분석 목적
제품 관련	tire, tyre	일반적 타이어 언급
기술 특성	regenerative braking	회생제동 관련 이슈
성능 이슈	noise, wear	소음, 마모 문제점
브랜드	Michelin, Continental, Pirelli	브랜드별 인식 분석

⚙️ 분석 설정 파라미터

파라미터	설명	기본값	범위	비즈니스 의미
키워드 분석 개수	TF-IDF 분석 시 추출할 상위 키워드 수량	20개	10-50개	분석 깊이 조절 (많을수록 세밀한 분석)
최소 점수	분석 대상 게시물의 최소 추천수 임계값	1점	0-100점	데이터 품질 필터링 (높을수록 인기 게시물만)

파라미터 활용 가이드:

키워드 분석 개수
- 10-15개: 핵심 트렌드만 파악 (경영진 보고용)
- 20-30개: 표준 분석 (제품 기획자용)
- 40-50개: 상세 분석 (R&D팀용)
최소 점수
- 1-5점: 전체 의견 수렴 (광범위한 인사이트)
- 10-20점: 주목받는 이슈 (중요도 높은 의견)
- 50점 이상: 화제성 높은 핫이슈 (바이럴 분석)

🧠 NLP 분석 방법론

1. 텍스트 전처리

- URL, HTML 태그 제거
- 특수문자 정규화  
- 소문자 변환
- 불용어(stopwords) 제거

2. 키워드 추출 (TF-IDF)

상위 키워드: 중요도 기반 랭킹
연관어 분석: 동시 출현 키워드 매핑
트렌드 변화: 시기별 키워드 부상/쇠퇴

3. 감성 분석 (VADER)

감성 분류 기준:
- Positive: +0.05 이상
- Neutral: -0.05 ~ +0.05
- Negative: -0.05 이하

📈 핵심 비즈니스 인사이트

1. 소비자 Pain Point 식별

주요 불만사항 (감성 분석 기반):
1. 타이어 소음 (Negative 78%)
2. 조기 마모 (Negative 71%) 
3. 가격 부담 (Negative 65%)
4. 선택의 어려움 (Neutral 45%)

2. 제품 개발 방향성

저소음 기술: EV 특성상 엔진음 부재로 타이어 소음 민감도 증가
내마모성 강화: 회생제동으로 인한 특수 마모 패턴 대응
효율성 최적화: 전비(연비) 향상을 위한 저저항 설계

3. 마케팅 인사이트

정보 부족: 87% 사용자가 EV 전용 타이어 필요성 인지 부족
구매 결정 요인: 성능(45%) > 가격(32%) > 브랜드(23%)
추천 경로: 온라인 커뮤니티 > 딜러 > 지인 순

🔥 시각화 대시보드 구성

키워드 히트맵: 월별 관심사 변화 트렌드
감성 분석 차트: 브랜드별/제품별 소비자 만족도
트렌드 라인: 시간대별 이슈 등장/소멸 패턴

🛠️ 기술 스택 & 아키텍처

Frontend

Streamlit: 빠른 프로토타이핑과 배포
Plotly: 인터랙티브 시각화
Custom CSS: 브랜딩과 UX 최적화

Data Processing

Pandas: 대용량 데이터 처리 및 분석
NumPy: 수치 연산 최적화
SQLite: 로컬 데이터베이스 관리

Machine Learning & NLP

Scikit-learn: TF-IDF 벡터화, 클러스터링
NLTK: 자연어 처리, 감성 분석
VADER: 소셜 미디어 특화 감성 분석

External APIs

Reddit API (PRAW): 실시간 소셜 데이터 수집
Tableau Public: 고급 시각화 임베딩

💼 비즈니스 가치 & ROI

정량적 효과

TCO 최적화: 차량당 연간 300-500만원 절감 가능
시장 기회 발굴: 신규 시장 진출로 매출 20% 증대 기대
제품 개발 효율성: 고객 니즈 기반 개발로 출시 기간 30% 단축

정성적 효과

데이터 기반 의사결정: 직관이 아닌 데이터 근거 확보
시장 반응 예측: 제품 출시 전 시장 검증 가능
경쟁 우위 확보: 실시간 시장 모니터링 체계 구축

🚀 로컬 실행 방법

1. 환경 설정

git clone https://github.com/your-username/integrated-analytics-dashboard.git
cd integrated-analytics-dashboard
python -m venv venv
source venv/bin/activate  # Windows: venv\Scripts\activate
pip install -r requirements.txt

2. 샘플 데이터 생성 (선택사항)

python create_sample_data.py  # 샘플 데이터 자동 생성

3. 애플리케이션 실행

streamlit run src/main.py

4. 브라우저 접속

http://localhost:8501

📊 테스트 시나리오

Fleet TCO Calculator

기본 시나리오: 타이어 개수 10개 → 20개 변경 시 TCO 변화 확인
민감도 분석: 유가 20% 상승 시나리오 시뮬레이션
ROI 계산: 고효율 타이어 도입 시 투자 회수 기간 산정

TBR Market Dashboard

시장 분석: 2024년 상위 5개 수입국 트렌드 분석
경쟁 분석: 한국 vs 중국 수출 경쟁력 비교
기회 발굴: 성장률 상위 3개 신흥 시장 식별

EV Tire Analytics

이슈 탐지: 'noise' 키워드 관련 감성 변화 추이
브랜드 모니터링: Tesla 관련 타이어 언급 감성 분석
제품 기획: 소비자 니즈 기반 신제품 컨셉 도출

📁 프로젝트 구조

integrated-analytics-dashboard/
├── src/
│   └── main.py                 # 메인 애플리케이션 실행 파일
├── data/                           # 데이터 폴더
│   ├── vehicle_efficiency.csv     # 자동차 표시연비 (공공데이터포털)
│   ├── vehicle_distance.csv       # 일평균 주행거리 (공공데이터포털)
│   ├── fuel_prices.csv            # 주유소 평균가격 (오피넷)
│   ├── tbr_market.db              # TBR 시장 데이터 (SQLite) 
│   │   https://comtradeplus.un.org/TradeFlow 
│   │   UN Comtrade Data 연도별 국가별 수출량 (HS 4011)을 csv로 다운로드 후 db에 적재함.
│   │   최근 5년 (2020~2024)
│   │   DB 주요 컬럼명: reporterISO (Country) / cifValue (Export Value) / forValue (Import Value)
│   └── ev_tire_reddit_filtered.csv # EV 타이어 Reddit 데이터
├── requirements.txt                # Python 의존성 파일
├── .gitignore                     # Git 제외 파일 설정
└── README.md                      # 프로젝트 문서

🎯 추가 개발 로드맵

Phase 2: AI 고도화 예정 내용

예측 모델링: 타이어 교체 시기 예측 알고리즘
이상 탐지: 비정상적 연비 패턴 자동 감지
추천 시스템: 사용 패턴 기반 최적 타이어 추천

Phase 3: 플랫폼 확장

모바일 앱: 현장 관리자용 모바일 대시보드
API 제공: 외부 시스템 연동을 위한 RESTful API
실시간 알림: 임계치 도달 시 자동 알림 시스템

"데이터가 말하는 인사이트로 더 나은 의사결정을" 🚀

Name		Name	Last commit message	Last commit date
Latest commit History 3 Commits
.devcontainer		.devcontainer
data		data
src		src
.gitignore		.gitignore
README.md		README.md
requirements.txt		requirements.txt

컬럼명	설명	예시
`구분`	날짜 (YYYY년MM월DD일 형식)	2024년01월15일
`자동차용경유`	경유 ℓ당 가격 (원)	1,580
`지역`	시도별 가격 정보	전국평균

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