데이터 제품
대한민국 원자력 발전소 현황 (2016)
1. 원자력 발전소 현황
북한 원자폭탄/수소폭탄 실험 소식과 함께, 대한민국 원자력 발전소에 관심도 점점 높아지고 있다. 한국 원자력산업회의(KAIF)에서 국내 원전 현황에 대한 정보를 제공하고 있다. 이를 바탕으로 국내 원전 현황에 대한 데이터분석을 진행해 보자.
2. 데이터 분석 개요
한국 원자력 산업협회 국내 원전 현황 웹사이트에서 데이터를 긁어와서 이를 데이터프레임으로 가공하고 나서 ggplot을 시각화하고, 더 나아가 shiny를 활용하여 웹앱을 개발하여 가시성을 확보한다.
2.1. 데이터 준비
가장 먼저 원전 위치 시각화를 위해 원전위치 정보를 준비한다. 원전위치 구글 정보를 활용하였다.
그리고 나서, 총 24기에 대한 고리, 월성, 한빛, 한울 원전에 대한 세부 정보를 rvest 팩키지를 통해 가져온다. 그리고, 긁어온 데이터에 전처리 작업을 통해 상업운전일은 날짜형으로 콤마가 들어있는 발전량 정보는 숫자형으로, 마지막으로 시각화를 원활히 할 수 있도록 일부 문자형 변수에 대한 데이터 정제작업도 병행하여 수행한다.
# 0. 환경설정 ------------------------------------
# library(tidyverse)
# library(rvest)
# library(stringr)
# library(hrbrthemes)
# library(extrafont)
# loadfonts()
# 1. 데이터 가져오기 -----------------------------
## 1.1. 원전 주소 --------------------------------
npp_addr_df <- tribble(~name, ~address, ~lat, ~lon,
"고리", "부산광역시 기장군 장안읍 고리", 35.459936176050455, 129.31042595766428,
"월성", "경상북도 경주시 양남면 나아리", 35.61415131635102, 129.47316094301584,
"한빛", "전라남도 영광군 홍농읍 계마리", 35.51221255154207, 126.578604835085,
"한울", "경상북도 울진군 북면 부구리", 37.18011679577809, 129.16451181750688)
# saveRDS(npp_addr_df, "shinyapp/npp/npp_addr_df.rds")
## 1.2. 원전별 정보 --------------------------------
Sys.setlocale("LC_ALL", "C")[1] "C"
url <- "http://www.kaif.or.kr/?c=dat&s=6"
pusan_npp_df <- url %>%
read_html() %>%
html_nodes(xpath='//*[@id="container"]/div[2]/div[1]/table[2]') %>%
html_table(fill=TRUE) %>%
.[[1]]
kyungju_npp_df <- url %>%
read_html() %>%
html_nodes(xpath='//*[@id="container"]/div[2]/div[1]/table[3]') %>%
html_table(fill=TRUE) %>%
.[[1]]
youngkwang_npp_df <- url %>%
read_html() %>%
html_nodes(xpath='//*[@id="container"]/div[2]/div[1]/table[4]') %>%
html_table(fill=TRUE) %>%
.[[1]]
wooljin_npp_df <- url %>%
read_html() %>%
html_nodes(xpath='//*[@id="container"]/div[2]/div[1]/table[5]') %>%
html_table(fill=TRUE) %>%
.[[1]]
Sys.setlocale("LC_ALL", "Korean")[1] "LC_COLLATE=Korean_Korea.949;LC_CTYPE=Korean_Korea.949;LC_MONETARY=Korean_Korea.949;LC_NUMERIC=C;LC_TIME=Korean_Korea.949"
# 2. 데이터 정제 -----------------------------
names(pusan_npp_df) <- c("발전소명", "기명", "노형", "설비용량", "상업운전일", "발전량", "이용률", "가동률")
names(kyungju_npp_df) <- c("발전소명", "기명", "노형", "설비용량", "상업운전일", "발전량", "이용률", "가동률")
names(youngkwang_npp_df) <- c("발전소명", "기명", "노형", "설비용량", "상업운전일", "발전량", "이용률", "가동률")
names(wooljin_npp_df) <- c("발전소명", "기명", "노형", "설비용량", "상업운전일", "발전량", "이용률", "가동률")
npp_df <- bind_rows(pusan_npp_df, kyungju_npp_df) %>%
bind_rows(youngkwang_npp_df) %>%
bind_rows(wooljin_npp_df)
npp_cl_df <- npp_df %>% mutate(설비용량 = as.numeric(str_replace(설비용량, ",", "")),
발전량 = as.numeric(str_replace_all(발전량, ",", "")),
상업운전일 = str_replace_all(상업운전일, "\\.", "-"),
상업운전일 = str_replace_all(상업운전일, "\\`|\\’", ""),
상업운전일 = str_replace_all(상업운전일, " ", "")) %>%
mutate(상업운전일 = lubridate::parse_date_time(상업운전일, "%y-%m-%d")) %>%
mutate(발전소지역 = case_when(
str_detect(발전소명, "고리") ~ "고리",
str_detect(발전소명, "월성") ~ "월성",
str_detect(발전소명, "한빛") ~ "한빛",
str_detect(발전소명, "한울") ~ "한울")) %>%
mutate(시대 = paste(lubridate::year(상업운전일) %/% 10 * 10, "년대")) %>%
mutate(발전소기명 = str_c(발전소명, "_", 기명))
#saveRDS(npp_cl_df, "shinyapp/npp/npp_cl_df.rds")
DT::datatable(npp_cl_df) %>%
DT::formatDate("상업운전일", method = 'toLocaleDateString', params = list('ko-KR')) %>%
DT::formatRound("발전량", digits=0)2.3. 시각화
“가동률과 발전량”, “발전소별 발전량”, “발전소 설비용량”, “이용률과 가동률”을 ggplot을 통해 시각화한다. 문제를 자주 야기하는 가동률이 떨어지는 일부 원전에 대한 정보를 비롯한 다양한 정보를 한눈에 확인이 가능하다.
# 3. 데이터 시각화 -----------------------------
## 3.1. 가동률과 발전량
npp_cl_df %>% ggplot(aes(x=가동률, y=발전량, color=노형)) +
geom_point() +
theme_ipsum(base_family = "NanumGothic") +
facet_wrap(~시대, nrow=1) +
theme(legend.position = "top") +
scale_y_continuous(labels = scales::comma) +
labs(x="가동률(%)", y="발전량",
title="대한민국 원자력 발전소 시대별 가동률과 발전량",
subtitle="발전량(Mwh), 2016년 기준")
## 3.2. 발전량
npp_cl_df %>%
ggplot(aes(x=reorder(발전소기명, 발전량), y=발전량, fill=노형)) +
geom_bar(stat="identity") +
theme_ipsum(base_family = "NanumGothic") +
coord_flip() +
theme(legend.position = "top") +
scale_y_continuous(labels = scales::comma) +
labs(x="", y="발전량",
title="대한민국 원자력 발전소 발전량",
subtitle="발전량(Mwh), 2016년 기준")
## 3.3.설비용량
npp_cl_df %>%
ggplot(aes(x=reorder(발전소기명, 설비용량), y=설비용량, fill=노형)) +
geom_bar(stat="identity") +
theme_ipsum(base_family = "NanumGothic") +
coord_flip() +
theme(legend.position = "top") +
scale_y_continuous(labels = scales::comma) +
labs(x="", y="설비용량",
title="대한민국 원자력 발전소 발전량",
subtitle="발전량(Mwh), 2016년 기준")
## 3.4.이용률 vs. 가동률
worst_npp <- npp_cl_df %>%
filter(이용률 <=70)
npp_cl_df %>%
ggplot(aes(x=가동률, y=이용률, color=노형)) +
geom_point(size=2) +
theme_ipsum_rc(base_family = "NanumGothic") +
coord_flip() +
theme(legend.position = "top") +
scale_y_continuous(labels = scales::comma) +
labs(x="가동률(%)", y="이용률(%)",
title="대한민국 원자력 발전소 발전량",
subtitle="발전량(Mwh), 2016년 기준") +
ggrepel::geom_label_repel(aes(label=발전소기명), data=worst_npp, family="NanumGothic")Warning in grid.Call(C_textBounds, as.graphicsAnnot(x$label), x$x, x$y, :
윈도우즈 폰트데이터베이스에서 찾을 수 없는 폰트페밀리입니다
Warning in grid.Call(C_textBounds, as.graphicsAnnot(x$label), x$x, x$y, :
윈도우즈 폰트데이터베이스에서 찾을 수 없는 폰트페밀리입니다
Warning in grid.Call(C_textBounds, as.graphicsAnnot(x$label), x$x, x$y, :
윈도우즈 폰트데이터베이스에서 찾을 수 없는 폰트페밀리입니다
3. 원전 위치 시각화 {#map, message=FALSE, warning=FALSE}
ggmap을 활용하여 간단히 정정 공간정보를 시각화할 수 있고, leaflet을 활용하여 시각화하는 동적으로 시각화하는 것도 가능하다.
# 4. ggmap --------------------------------
south_korea <- get_map(location="South Korea", zoom=7, maptype='terrain', source='google', color='color')Map from URL : http://maps.googleapis.com/maps/api/staticmap?center=South+Korea&zoom=7&size=640x640&scale=2&maptype=terrain&language=en-EN&sensor=false
Information from URL : http://maps.googleapis.com/maps/api/geocode/json?address=South%20Korea&sensor=false
ggmap(south_korea) +
geom_point(aes(x = lon, y = lat), data = npp_addr_df, colour = "red", size = 3)
library(leaflet)
leaflet(data = npp_addr_df) %>% addTiles() %>%
addMarkers(~lon, ~lat, popup = ~as.character(name))4. shiny 웹앱
4.1. UI 설계
데이터 분석한 결과를 단순히 보고서로 제출하는 것이 아닌 인터랙티브한 웹앱으로 개발할 경우, Shiny를 활용하는 것도 좋은 접근법이 된다. 그 전에 먼저 UI를 설계해야 하는데 GNU 라이선스를 따르는 Pencil: Multiplatform GUI Prototyping/Wireframing을 활용하는 것도 좋은 접근법이 된다.
4.2. server, ui 코딩
4.2.1. ui.R
ui.R 에 radioButtons과 checkboxInput을 지정하여 원전 위치와 앞서 개발한 ggplot을 클릭할 경우 화면에 표현되도록 UI를 설정한다.
fluidPage(
titlePanel("South Korea Nuclear Power Plant(원자력 발전소)"),
sidebarPanel(
radioButtons("npp_menu", "그래프 선택:",
choiceNames = list(
"가동률과 발전량",
"발전소별 발전량",
"발전소 설비용량",
"이용률과 가동률"
),
choiceValues = list(
"가동률과 발전량",
"발전소별 발전량",
"발전소 설비용량",
"이용률과 가동률"
)),
checkboxInput("npp_map", "원전 위치", FALSE)
),
mainPanel(
textOutput("txt"),
plotOutput('plot'),
leafletOutput("map")
)
)4.2.2. server.R
라디오 버튼이 클릭되면 해당 ggplot 그래프가 화면에 출력되도록 구현한다. 마찬가지로 체크박스가 클릭되면 원전위치가 나타나도록 기능을 구현한다.
library(shiny)
library(ggplot2)
library(leaflet)
npp_cl_df <- readRDS("npp_cl_df.rds")
npp_addr_df <- readRDS("npp_addr_df.rds")
server <- function(input, output) {
output$txt <- renderText({
if(input$npp_menu == "가동률과 발전량") {
paste(input$npp_menu, " - 데이터 출처: http://www.kaif.or.kr/?c=dat&s=6")
} else if(input$npp_menu == "발전소별 발전량") {
paste(input$npp_menu, " - 데이터 출처: http://www.kaif.or.kr/?c=dat&s=6")
} else if(input$npp_menu == "발전소 설비용량") {
paste(input$npp_menu, " - 데이터 출처: http://www.kaif.or.kr/?c=dat&s=6")
} else if(input$npp_menu == "이용률과 가동률") {
paste(input$npp_menu, " - 데이터 출처: http://www.kaif.or.kr/?c=dat&s=6")
} else {
paste("데이터 출처: http://www.kaif.or.kr/?c=dat&s=6")
}
})
output$plot <- renderPlot({
if(input$npp_menu == "가동률과 발전량") {
npp_cl_df %>% ggplot(aes(x=가동률, y=발전량, color=노형)) +
geom_point() +
theme_ipsum(base_family = "NanumGothic") +
facet_wrap(~시대, nrow=1) +
theme(legend.position = "top") +
scale_y_continuous(labels = scales::comma) +
labs(x="가동률(%)", y="발전량",
title="대한민국 원자력 발전소 시대별 가동률과 발전량",
subtitle="발전량(Mwh), 2016년 기준")
} else if(input$npp_menu == "발전소별 발전량") {
npp_cl_df %>% ggplot(aes(x=가동률, y=발전량, color=노형)) +
geom_point() +
theme_ipsum(base_family = "NanumGothic") +
facet_wrap(~시대, nrow=1) +
theme(legend.position = "top") +
scale_y_continuous(labels = scales::comma) +
labs(x="가동률(%)", y="발전량",
title="대한민국 원자력 발전소 시대별 가동률과 발전량",
subtitle="발전량(Mwh), 2016년 기준")
} else if(input$npp_menu == "발전소 설비용량") {
npp_cl_df %>%
ggplot(aes(x=reorder(발전소기명, 설비용량), y=설비용량, fill=노형)) +
geom_bar(stat="identity") +
theme_ipsum(base_family = "NanumGothic") +
coord_flip() +
theme(legend.position = "top") +
scale_y_continuous(labels = scales::comma) +
labs(x="", y="설비용량",
title="대한민국 원자력 발전소 발전량",
subtitle="발전량(Mwh), 2016년 기준")
} else if(input$npp_menu == "이용률과 가동률") {
worst_npp <- npp_cl_df %>%
filter(이용률 <=70)
npp_cl_df %>%
ggplot(aes(x=가동률, y=이용률, color=노형)) +
geom_point(size=2) +
theme_ipsum_rc(base_family = "NanumGothic") +
coord_flip() +
theme(legend.position = "top") +
scale_y_continuous(labels = scales::comma) +
labs(x="가동률(%)", y="이용률(%)",
title="대한민국 원자력 발전소 발전량",
subtitle="발전량(Mwh), 2016년 기준") +
ggrepel::geom_label_repel(aes(label=발전소기명), data=worst_npp, family="NanumGothic")
} else {
stop("...")
}
})
output$map <- renderLeaflet({
if(input$npp_map){
leaflet(data = npp_addr_df) %>% addTiles() %>%
addMarkers(~lon, ~lat, popup = ~as.character(name))
}
})
}
5. shinyapps.io Paas 서비스
shinyapps.io에 개발된 Shiny 앱을 publish 버튼을 눌러 바로 웹에 게시할 수 있다. 하지만, 한국어를 지원하지 않아 모두 영어로 번역을 하고 올려야만 된다. 아래 웹사이트를 클릭하면 shinyapps.io에 게시된 대한민국 원자력 발전소 현황에 대한 정보를 인터랙티브 앱 형태로 살펴볼 수 있다.
RStudio 서버 버젼과 RStudio 데스크톱 버젼에서 다소 차이가 있지만 대략적인 shinyapp.io 웹사이트로 개발된 웹앱을 배포하는 방식은 대동소이하다.
5.1. shinyapps.io 공용 Shiny 서버 설정
Tools –> ShinyApps –> Manage Accounts...를 통해 RStudio에서 바로 https://www.shinyapps.io/ 공용 Shiny 서버로 응용프로그램을 배포할 수 있다. 먼저 https://www.shinyapps.io/ 웹사이트에 접속해서 계정을 생성한다.
https://www.shinyapps.io/ 웹사이트에 로그인한 뒤에 사용자명(우측상단)을 클릭하고 Tokens를 클릭하면 토큰과 비밀키 정보가 함께 볼 수 있다.
shinyapps::setAccountInfo(name='xwmooc',
token='C9CXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXX',
secret='<SECRET>')토큰 정보를 Tools –> ShinyApps –> Manage Accounts...에 등록한다.
주의: Shiny 응용프로그램을 배포하기 위해서 ui.R, server.R로 응용프로그램이 나눠줘야 한다.
5.2. shinyapps.io 한글 지원
데이터 제품에 대한 고객에 따라 다른데 만약 순수한 개발이 목적이라면 영문으로 개발하면 모든 문제가 수월하게 풀릴 수 있다.
하지만, 한글이 포함된 Shiny 어플리케이션을 배포할 경우 윈도우에서는 배포자체가 되지 않는 경험을 하게 되면 포기를 하는 경우가 있다. 이런 경우 유닉스계열 맥이나 리눅스에서 배포를 할 수 있다. 다만, ggplot에 한글이 포함된 경우 유닉스계열에서 배포를 한다고 하더라도 한글이 깨지는 경우가 있기 때문에 박찬엽님이 제안해 주신 showtext 팩키지 noto sans 웹폰트를 활용하는 것도 좋을 듯 하다.
