techtonique.net API와 rush를 활용한 확률적 시나리오 시뮬레이션 및 플롯 가이드

techtonique.net API 호출을 통한 확산 모델 기반 난수 시뮬레이션 및 Rush로 결과 시각화 본 문서에서는 techtonique.net에서 제공하는 API를 호출해 확산 모델( Diffusion Models)을 이용한 난수 시뮬레이션을 수행하고, Rush 라이브러리를 활용해 결과를 시각화하는 과정을 단계별로 안내합니다. R 개발자 분들이 손쉽게 적용할 수 있도록 예시 코드를 포함했습니다. 필수 준비 사항 R 4.2.x 이상 설치 다음 R 패키지 설치: httr, jsonlite, rush 1. API 호출 설정 techtonique.net의 API 엔드포인트는 https://api.techtonique.net/v1/simulate이며, 아래와 같이 파라미터를 전달합니다. # 필요한 패키지 로드 library(httr) library(jsonlite) # API 엔드포인트 endpoint 2. 데이터 가공 및 준비 API가 반환한 JSON 데이터를 R 데이터프레임으로 변환하고, Rush가 요구하는 형식으로 정제합니다. # 데이터프레임 변환 df 3. Rush를 이용한 시각화 Rush 라이브러리를 이용해 시간에 따른 상태 변화를 플롯합니다. # Rush 패키지 로드 library(rush) # 그래프 생성 plot_rush( data = df_rush, x = "time", y = c("state1", "state2", "state3"), title = "Diffusion Model Simulation Results", xlab = "Time", ylab = "State", colors = c("blue", "green", "red") ) 4. 전체 스크립트 요약 필요한 R 패키지 설치 및 로드 API 엔드포인트와 헤더, 파라미터 구성 POST 요청을 통해 시뮬레이션 데이터 가져오기 데이터프레임 변환 및 Rush에 맞는 컬럼 정렬 Rush를 이용해 결과 시각화 위 과정을 한 번에 실행하려면 아래 예시 스크립트를 그대로 복사해 사용하시면 됩니다. # 1) 패키지 설치(필요 시 한 번 실행) # install.packages(c("httr", "jsonlite", "rush")) # 2) 스크립트 실행 library(httr) library(jsonlite) library(rush) endpoint