WeatherMap 프로젝트

이 프로젝트는 Supabase PostgreSQL → GeoTIFF → GeoServer ImageMosaic 파이프라인을 자동화하여
최신 기상 데이터를 기반으로 시계열 래스터 레이어를 자동 생성·발행하는 시스템입니다.

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1. 프로젝트 구조

Java (Spring Boot)

• controller/ : 날씨 조회 API
• dto/
• entity/
• repository/
• scheduler/ : 매일 04:05 기상데이터 수집 스케줄러
• service/

Python

• raster/ : 생성된 GeoTIFF, indexer.properties 등
• seoul_boundary.* : 서울시 경계 SHP 파일
• tiff_maker.py : 04:10 TIFF 생성 스크립트
• environment.yml : Conda 환경 정의 파일

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2. 주요 구성 요소

(1) Supabase PostgreSQL (weather_raw 테이블)

저장되는 필드:

• lat, lon
• ts (timestamp)
• temp, rain
• geom (PostGIS Point 자동 생성)
• created_at

Spring Scheduler가 매일 04:05에 OpenWeather API를 호출하여 데이터를 저장합니다.

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(2) Python GeoTIFF 생성 모듈

Conda 환경 설정

conda env create -f environment.yml
conda activate weather-env

실행

cd Python
python tiff_maker.py

수행 역할

• Supabase weather_raw 데이터 조회
• IDW 보간 기반 온도 격자 생성
• 서울시 경계(shp)로 마스킹
• temp_YYYY-MM-DD_HH.tif 형식 GeoTIFF 생성
• ImageMosaic 인덱스 갱신

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(3) GeoServer (ImageMosaic)

필요 설정 단계:
0. 17 버전 이상 JDK 설치
1. GeoServer 설치
2. ImageMosaic 저장소 생성 후 raster 폴더 연결
3. SLD 스타일 생성 및 적용
4. TIFF 파일 추가 시:
    - 기존 인덱스 파일(rasters.\*) 삭제
    - GeoServer 재시작 또는 REST Reload
5. Python에서 TIFF 생성 → 자동 반영

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3. 자동화 흐름 요약

① Spring Boot (04:05)

• OpenWeather API 호출
• weather_raw 테이블에 시간별 temp, rain 저장

② Python (04:10)

• 새 데이터 조회
• GeoTIFF 생성
• raster 폴더 저장
• 인덱스 갱신

결과

DB → TIFF → GeoServer 레이어로 최신 기상 데이터가 자동 발행됩니다.

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4. 실행 순서

1) Conda 환경 구성

conda env create -f environment.yml
conda activate weather-env

2) Spring Boot 실행

./gradlew bootRun

3) Python TIFF 모듈 실행

python tiff_maker.py

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5. 환경 파일

• environment.yml : Python TIFF 생성 환경 설정
• .env : Spring/Python 공통 환경 변수 (Git에는 포함되지 않음)