React와 Next.js를 활용한 농산물 가격 검색 시스템: 고급 기능 심화 구현

앞선 글에서는 실시간 데이터 업데이트, 차트, 알림 기능을 추가하여 농산물 가격 검색 시스템을 고도화하는 방법을 알아보았습니다. 이번 글에서는 시스템의 기능을 더욱 확장하여 사용자 경험을 향상시키는 방법에 대해 자세히 다뤄보겠습니다.

1. 데이터 저장: 사용자 설정 알림 조건 저장

사용자가 설정한 알림 조건을 저장하기 위해 데이터베이스를 활용해야 합니다. Node.js와 MongoDB를 사용하여 간단한 백엔드를 구축하고, 사용자가 설정한 품목, 지역, 가격 등의 정보를 저장할 수 있습니다.

// backend/models/User.js
const mongoose = require('mongoose');

const userSchema = new mongoose.Schema({
  email: { type: String, required: true, unique: true },
  notifications: [{
    product: String,
    region: String,
    price: Number,
  }],
});

module.exports = mongoose.model('User', userSchema);

// frontend/components/Settings.js
import { useState } from 'react';
import axios from 'axios';

const Settings = () => {
  const [notificationSettings, setNotificationSettings] = useState({
    product: '',
    region: '',
    price: '',
  });

  const handleSubmit = async () => {
    try {
      await axios.post('/api/users/settings', notificationSettings);
      // 알림 설정 저장 성공 메시지 표시
    } catch (error) {
      // 에러 처리
    }
  };
};

2. 모바일 앱 개발: React Native 활용

React Native를 사용하여 모바일 앱을 개발하면, 기존 React 개발 경험을 살려 빠르게 앱을 개발할 수 있습니다.

// App.js (React Native)
import React from 'react';
import { View, Text } from 'react-native';

const App = () => {
  return (
    <View>
      <Text>농산물 가격 알림 앱</Text>
    </View>
  );
};

3. 머신러닝: 가격 변동 예측 모델 개발

과거 가격 데이터를 기반으로 머신러닝 모델을 학습하여 미래 가격을 예측할 수 있습니다. Python의 scikit-learn 라이브러리를 사용하여 간단한 예측 모델을 구축할 수 있습니다.

import pandas as pd
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.linear_model import LinearRegression

# 데이터 로드
data = pd.read_csv('price_data.csv')

# 데이터 전처리
X = data[['date']]
y = data['price']

# 학습 데이터와 테스트 데이터 분리
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2)

# 모델 학습
model = LinearRegression()
model.fit(X_train, y_train)

# 예측
y_pred = model.predict(X_test)

결론

이번 글에서는 농산물 가격 검색 시스템에 데이터 저장, 모바일 앱 개발, 머신러닝 기능을 추가하는 방법에 대해 알아보았습니다. 이러한 기능들을 구현하여 사용자에게 더욱 유용하고 다양한 서비스를 제공할 수 있습니다.

주의: 실제 서비스에 적용하기 위해서는 더욱 복잡한 로직과 디자인이 필요하며, 데이터 보안, 성능 최적화 등 다양한 요소를 고려해야 합니다.

다음 단계:

• 데이터 시각화: 다양한 차트를 활용하여 가격 변동 추이를 시각화합니다.
• 사용자 커뮤니티: 사용자들이 서로 정보를 공유하고 소통할 수 있는 커뮤니티 기능을 구축합니다.
• AI 기반 기능: 자연어 처리 기술을 활용하여 사용자의 질문에 답변하는 챗봇을 구축합니다.