Taxi Lucky Rate Dashboard

1. Project Overview

뉴욕시 택시가 움직이는 다섯 구역(Manhattan, Brooklyn, Queens, Bronx, Staten Island) 사이의 이동 상황을 시간대별로 보여주는 프로젝트입니다.
사용자는 출발지와 도착지, 그리고 “몇 시에 이동할지”를 입력하면:

• 이동이 얼마나 순조로울지 나타내는 지수 TLI (Taxi Luck Index)
• 도로가 얼마나 붐비는지 나타내는 CI (Congestion Index)
• 예상 이동 시간, 이동 거리, 평균 요금
  을 한 번에 확인할 수 있습니다. 결과는 백엔드(API)가 계산해 주고, 프런트엔드는 이를 보기 좋게 화면에 보여줍니다.

2. Motivation & Planning

• 문제 인식: 언제 택시를 타면 빠를지, 얼마나 막힐지 미리 알기 어렵습니다.
• 해결 목표: 시간대별 데이터로 “지금 가면 얼마나 걸릴까?”를 숫자로 알려주고, 더 좋은 시간대도 함께 제안합니다.
• 주요 사용자: 택시 승객, 기사, 차량 운영자, 교통·데이터 분석가.

3. Main Features

1. 경로·시간 분석
   • 출발/도착 구역과 시간을 넣으면 가장 가까운 데이터로 TLI, CI, 예상 시간·거리·비용을 계산해 줍니다.
2. 혼잡도 표시
   • 출발지와 도착지의 혼잡도를 합산·평균해 현재 붐빔 정도를 알려줍니다.
3. 인접 시간대 추천
   • 입력한 시간 앞뒤로 3개씩(최대 6개) 가까운 시간대도 함께 보여줘 “조금 더 일찍/늦게 가면 어떤지” 비교할 수 있습니다.

4. Tech Stack

• Backend: Python 3, Flask, pandas, numpy
  (서버가 CSV 데이터를 읽어 계산합니다.)
• Data: data/TLI_FINAL.csv, data/ci_final.csv (시간대별 이동 지표가 담긴 파일)
• Frontend: React, TypeScript, Vite, Tailwind CDN
  (API 결과를 웹 화면으로 보여주는 선택 사항)
• Tools: pip, npm

5. Program Structure

taxi-lucky-rate-dashboard/
├─ api/               # Flask 백엔드 (app.py, requirements.txt)
├─ data/              # TLI_FINAL.csv, ci_final.csv 원본 데이터
├─ frontend/
│  └─ taxiluck-web/   # React + Vite 프런트엔드 소스
└─ README.md

6. How to Run

A) 백엔드(API) 실행

1. Python 3 설치 후 아래를 순서대로 실행하세요.

cd api
python -m venv .venv && source .venv/bin/activate
pip install -r requirements.txt
# data/ 폴더에 TLI_FINAL.csv, ci_final.csv 가 있어야 합니다.
python app.py   # 기본 포트 5001

2. 서버가 켜진 후 브라우저에서 예시로 확인할 수 있습니다:
   http://127.0.0.1:5000/analyze?pu_borough=Manhattan&do_borough=Bronx&time=07:30

B) 프런트엔드 실행

1. Node.js가 있다면 다음을 실행하세요.

cd frontend/taxiluck-web
npm install
# API 주소를 바꾸려면 VITE_API_URL 환경변수로 지정 (기본: http://localhost:5001/analyze)
npm run dev   # http://localhost:5173 에서 확인

7. Execution Result

• Screenshot: ./assets/result.png (대시보드 화면 예시)
• Demo Video: YouTube 링크를 통해 확인할 수 있습니다`

project-root/
├─ assets/
│  ├─ result.png
│  └─ demo.mp4

8. Conclusion

이 프로젝트를 통해 “언제 이동하면 더 수월할지”를 숫자와 그래프로 쉽게 확인할 수 있습니다.