Data명세서.md

### _데이터 명세서_

<br>

# 1. Data Directory Structure

    data
      ∟ Local Code (Do/도)
        ∟ Local Code (SGG/시군구)
          ∟ Local Code (EMD/읍면동)
            ∟ Year (연)
              ∟ YYYYMMDD (연/월/일)
                ∟ Outside
                  ∟ weather.csv
                ∟ Users
                  ∟ ID (사용자 개인 ID)
                    ∟ weather.csv
                    ∟ weights.csv

데이터가 저장되는 경로의 구조입니다.<br><br>

# 2. Data Format

데이터들은 CSV(Comma Separated Values) 형식의 파일로 저장됩니다.<br><br>

## Ouside Data

외부 데이터는 다음과 같은 형식으로 저장됩니다.

| Month | Date | Hour | Minute | Temperature | Humidity |   Press   | Wind Speed |
| :---: | :--: | :--: | :----: | :---------: | :------: | :-------: | :--------: |
|  월   |  일  |  시  |   분   |   온도(℃)   | 습도(%)  | 기압(hPa) | 풍속(m/s)  |

<br><br>

## User Side Data

사용자가 설정한 장소의 데이터는 다음과 같은 형식으로 저장됩니다.

| Month | Date | Hour | Minute | Temperature | Humidity | Lights |  Future Temperature  |
| :---: | :--: | :--: | :----: | :---------: | :------: | :----: | :------------------: |
|  월   |  일  |  시  |   분   |   온도(℃)   | 습도(%)  |  광도  | 단위 시간 후 온도(℃) |

<br><br>

# 3. Data Processing

EUE가 제일 중요하게 수행해야할 부분입니다. 데이터를 학습하고 예측 값을 반환합니다.

## Input Data

- 공통 데이터

  - 월 ( Month )
  - 일 ( Date )
  - 시 ( Hour )
  - 분 ( Minute )

- 외부 데이터

  - 온도
  - 습도
  - 기압
  - 풍속

- 사용자 데이터
  - 온도
  - 습도
  - 광도

<br>

## Output Data

- 사용자 장소의 미래 온도

  : 현재 시간에 들어온 데이터들을 통해서 다음 30분, 한시간의 데이터를 예측합니다.<br><br>

## Modeling Method

[Linear Regression](https://ko.wikipedia.org/wiki/선형_회귀)를 통해서 데이터들의 선형 관계를 파악 후 다음의 온도를 예측해보려 합니다.

훈련 데이터는 최근 7일 간의 데이터를 사용합니다. 훈련을 통해 생성된 가중치들은 데이터들과 마찬가지로 CSV형식의 독립적인 파일로 생성해 저장합니다. 저장된 가중치는 다음 훈련의 초기값으로 사용됩니다.