PROJECT_SUMMARY.md

자영업 조기경보 AI v2.0

프로젝트 구조

early_warning_ai_v2/
│
├── README.md                    # 메인 가이드
├── CHANGELOG_V2.md              # V2.0 개선 사항
├── requirements.txt             # 의존성
├── LICENSE                      # ⚖MIT 라이선스
├── .gitignore                   # Git 제외 파일
│
├── data/                        # 데이터 폴더
│   ├── README.md                # 데이터 준비 가이드
│   ├── raw/                     # 여기에 CSV 파일 넣기
│   │   └── .gitkeep
│   └── processed/               # (자동 생성)
│
├── models/                      # 학습된 모델 (자동 생성)
│
├── src/                         # 소스 코드
│   ├── README.md                # 코드 설명
│   ├── predictor.py             # 예측 클래스 (허깅페이스 스타일)
│   ├── feature_engineering.py   # 특징 생성 (47개)
│   └── train.py                 # 학습 스크립트
│
└── notebooks/                   # Jupyter 노트북
    └── train_model.ipynb        # 전체 학습 과정

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주요 특징

1. 깔끔한 구조

• 필수 파일만 포함: 실제로 필요한 코드와 문서만
• 명확한 디렉토리: 각 폴더의 용도가 분명함
• 상세한 가이드: 모든 폴더에 README.md 포함

2. 실용적인 설계

• 데이터 분리: data/raw/에 CSV만 넣으면 됨
• 모듈화: 각 기능이 독립적인 파일로 분리
• 확장 가능: 새로운 특징이나 모델 추가 쉬움

3. 완벽한 문서화

• README.md: 전체 프로젝트 개요
• CHANGELOG_V2.md: V2.0 상세 개선 사항
• src/README.md: 소스 코드 설명 및 수정 방법
• data/README.md: 데이터 준비 가이드

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빠른 시작

1. 설치

cd early_warning_ai_v2
pip install -r requirements.txt

2. 데이터 준비

data/raw/ 폴더에 3개의 CSV 파일 넣기:

• big_data_set1_f.csv
• ds2_monthly_usage.csv
• ds3_monthly_customers.csv

3. 학습

# Jupyter 노트북으로
jupyter notebook notebooks/train_model.ipynb

# 또는 스크립트로
python src/train.py

4. 예측

from src.predictor import EarlyWarningPredictor

model = EarlyWarningPredictor.from_pretrained("models/")
result = model.predict(store_data)

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주요 파일 설명

README.md

• 프로젝트 전체 개요
• 빠른 시작 가이드
• 사용 방법
• 프로젝트 구조

CHANGELOG_V2.md

• V1.0 → V2.0 모든 개선 사항
• 성능 비교표
• 실제 개선 사례
• 구조 변경 내역

src/predictor.py

• 허깅페이스 스타일 API
• from_pretrained() 메서드
• 단일/배치 예측
• 위험 요인 분석

src/feature_engineering.py

• 47개 특징 자동 생성
• 매출, 고객, 운영, 트렌드, 변동성, 계절성
• 확장 가능한 설계

src/train.py

• 전체 학습 파이프라인
• 커맨드라인 인터페이스
• SMOTE 클래스 불균형 처리
• 자동 평가 및 저장

notebooks/train_model.ipynb

• 전체 학습 과정 시각화
• EDA (탐색적 데이터 분석)
• 단계별 설명
• 성능 평가 및 분석

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데이터 수정 방법

새로운 데이터로 학습

1단계: data/raw/에 CSV 파일 3개 배치

2단계: 학습 실행

python src/train.py

3단계: 생성된 모델 확인

ls models/
# xgboost_model.pkl, lightgbm_model.pkl, config.json 등

파라미터 조정

예측 임계값 변경

# src/predictor.py의 predict() 메서드에서
result = model.predict(store_data, threshold=0.3)  # 더 민감하게

앙상블 가중치 변경

// models/config.json에서
{
    "ensemble_weights": [0.6, 0.4]  // XGBoost 60%, LightGBM 40%
}

특징 추가

# src/feature_engineering.py의 FeatureEngineer 클래스에
def _create_custom_features(self, df):
    features = {}
    # 새로운 특징 추가
    features['new_metric'] = df['col1'] / df['col2']
    return features

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V2.0 핵심 개선

1. 특징 강화 (20개 → 47개)

• 다중 기간 추세 분석
• 계절성 패턴 감지
• 고객 행동 변화 추적

2. 클래스 불균형 해결

• SMOTE 적용
• Recall +17.5%p 향상

3. 모델 최적화

• XGBoost + LightGBM 앙상블
• 하이퍼파라미터 자동 튜닝

4. 성능 향상

지표	V1.0	V2.0	개선
Accuracy	94.3%	97.2%	+2.9%p
Recall	68.2%	85.7%	+17.5%p
Precision	76.5%	89.3%	+12.8%p

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문서 위치

• 전체 가이드: README.md
• 개선 사항: CHANGELOG_V2.md
• 코드 설명: src/README.md
• 데이터 가이드: data/README.md
• 학습 과정: notebooks/train_model.ipynb

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사용 팁

첫 학습 시

1. 샘플 데이터로 테스트 (빠름)
2. 전체 데이터로 학습 (정확함)
3. 성능 평가 후 파라미터 조정

성능 개선 시

1. 특징 추가: feature_engineering.py 수정
2. 하이퍼파라미터: train.py에서 조정
3. 앙상블 가중치: config.json 수정

배포 시

1. models/ 폴더 전체 복사
2. src/predictor.py만 사용
3. API 서버 구축 (FastAPI 추천)

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주의사항

데이터 준비

• 3개의 CSV 파일 모두 필수
• 최소 3개월 이상의 월별 데이터
• 폐업 매장 1-5% 권장

모델 사용

• 예측은 참고용, 실제 판단은 전문가와 상담
• 주기적 재학습 권장 (3-6개월)
• 업종별 차이 고려

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기여 및 문의

• GitHub Issues: 버그 리포트, 기능 제안
• Pull Request: 코드 개선, 문서 수정 환영

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라이선스

MIT License - 자유롭게 사용, 수정, 배포 가능