SIMMONS 해외 매트리스 업계 동향 대시보드

정적 화면(index.html + app.js + styles.css) + 실시간 데이터 API(/api/update) 로 구성된 글로벌 매트리스 시장 인텔리전스 대시보드입니다. API 키를 전혀 쓰지 않고 공개 소스만 사용합니다.

• 시몬스 코리아 소식 — Google News RSS (팝업·행사·신제품 등 국내 소식)
• 경쟁사 분석 — SEC EDGAR (Sleep Number·Tempur Sealy 재무/매출추이)
• 업계 주요 뉴스 — Google News RSS + 제목 한국어 번역
• 원자재·원가 동향 — World Bank 핑크시트(월간 원자재 가격) + 원화 환산
• 환율 — Frankfurter(ECB) USD/KRW

화면은 항상 빈 초기 상태로 시작하며, 사이드바 [업데이트] 버튼을 눌러야 /api/update 에서 데이터를 받아 채웁니다.

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프로젝트 구조

├─ index.html            # 대시보드 화면
├─ app.js                # 프런트 로직 (fetch 경로 = 상대경로 '/api/update')
├─ styles.css
├─ api/
│  └─ update.py          # ▶ Vercel 서버리스 함수 (배포용). 모든 데이터 수집 로직.
├─ dashboard_server.py   # ▶ 로컬 개발용 Flask 서버 (같은 로직, 로컬 테스트 전용)
├─ vercel.json           # 라우팅: /api/update → 함수, 그 외 → 정적 파일
├─ requirements.txt      # requests / pandas / openpyxl
├─ .gitignore            # csv·log·__pycache__ 등 제외
└─ .vercelignore         # 배포 번들에서 dashboard_server.py·csv·log 제외

api/update.py 와 dashboard_server.py 는 같은 수집 로직을 담고 있습니다(하나는 서버리스, 하나는 Flask). 데이터 로직을 고칠 때는 두 파일을 함께 맞춰 주세요.

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1) 로컬에서 실행 (Flask)

dashboard_server.py 가 정적 파일 + /api/update 를 같은 출처(:5000)로 서빙합니다.

pip install flask flask-cors requests pandas openpyxl
python dashboard_server.py
# 브라우저에서 http://127.0.0.1:5000 접속 → [업데이트] 클릭

1-b) 로컬에서 Vercel 함수 그대로 실행 (선택)

Vercel CLI 로 서버리스 함수까지 로컬에서 똑같이 구동할 수 있습니다.

npm i -g vercel
vercel dev
# http://localhost:3000 접속

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2) GitHub 에 올리고 Vercel 에 배포하기

(A) GitHub 저장소에 올리기

프로젝트 폴더에서:

git init
git add .
git commit -m "SIMMONS 매트리스 동향 대시보드 (Vercel 구조)"

# GitHub 에서 빈 저장소를 먼저 만든 뒤, 그 주소로 연결
git remote add origin https://github.com/<사용자명>/<저장소명>.git
git branch -M main
git push -u origin main

.gitignore 가 *.csv / *.log / __pycache__ 를 자동 제외하므로 배포에 필요한 파일만 올라갑니다.

(B) Vercel 에 배포하기

방법 1 — 웹 대시보드 (권장, 가장 쉬움)

1. vercel.com 로그인 → Add New… → Project
2. Import Git Repository 에서 방금 올린 GitHub 저장소 선택
3. 설정은 건드릴 것 없이(vercel.json 이 라우팅을 처리) Deploy 클릭
4. 빌드가 끝나면 https://<프로젝트>.vercel.app 주소가 나옵니다 → 접속 후 [업데이트] 클릭

방법 2 — Vercel CLI

npm i -g vercel
vercel          # 최초: 질문 몇 개에 답하면 프리뷰 배포
vercel --prod   # 프로덕션(정식 도메인)으로 배포

이후 GitHub main 에 push 할 때마다 자동 재배포됩니다.

git add .
git commit -m "변경 내용"
git push

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응답 형식 (/api/update)

GET /api/update → 모든 섹션을 모아 아래 JSON 반환(개별 섹션 실패는 그 섹션 status 로만 표시):

{
  "updated_at": "2026-07-21 14:58:13",
  "sections": {
    "simmons_news": { "status": "ok", "items": [ { "title": "...", "source": "...", "date": "...", "link": "...", "image": null } ] },
    "news":        { "status": "ok", "items": [ { "title": "...", "title_ko": "...", "link": "...", "date": "..." } ] },
    "competitors": { "status": "ok", "companies": [ { "ticker": "SNBR", "revenue": ..., "revenue_trend": {...} } ] },
    "fx":          { "status": "ok", "pair": "USD/KRW", "rate": 1481.18, "change_pct": 0.12, "date": "2026-07-20" }
  }
}

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원자재 · 원가 동향 (ICIS 시황 그래프)

스폰지 주원료(PPG·TDI·MDI·PO) 월별 시황은 app.js 의 ICIS_DATA 상수로 그립니다(외부 호출 없음).

국제유가 (원유) — PETRONET 일일국제원유가격

oil_crude.py 하나가 담당한다. API 키가 필요 없고 비용도 없다.

항목	값
소스	한국석유공사 PETRONET · 국제석유가격 > 일일국제원유가격
표	https://www.petronet.co.kr/v4/excel/KDFQ0100_x2.jsp (GET · 엑셀용 HTML 표)
유종	001 Dubai · 002 Brent(ICE) · 003 WTI(NYMEX) · 004 Oman
기준	y 년 · m 월 · w 주 · d 일 (사이트에는 q 분기도 있으나 화면에선 뺐다)
단위	$/배럴 · 갱신 화~토
키	불필요

유종·기준 코드는 조회 페이지(fmuId=KDFQSTAT · smuId=KDFQ01 · tmuId=KDFQ0100)의 체크박스·라디오에서 직접 읽어 확인했다. 2026-08 이전에 쓰던 KDFQ0200 (일일국제제품가격 · 휘발유/경유/나프타)과는 다른 표다.

실측 제약 — 주(w)만 약 30행 상한

2026-02~08(30행)은 오는데 2026-01~08은 빈 응답이 온다. 과거 구간 단독 조회는 정상이므로 '기간이 과거라서'가 아니라 '행이 많아서' 잘리는 것이다. 그래서 주는 6개월씩 끊어 받아 합친다(_fetch_weekly). 년·월·일은 상한에 걸리지 않는다(일 940행 정상).

'조회'는 서버를 다시 부르지 않는다

PETRONET 은 브라우저에서 직접 부를 수 없다(CORS). 그래서 기준별로 넉넉한 구간을 미리 받아 dashboard.json 에 넣어 두고, 프런트가 고른 기간·유종만 잘라 그린다. [조회] 를 누르기 전에는 결과가 바뀌지 않는다(실제 사이트와 같다).

기준	수집 구간	행 수(2026-08 기준)
년	27년	28
월	15년	188
주	3년 (6개월 × 6회)	188
일	3년	940

요약행(전일비·평균 등)은 어떻게 계산하나

표 아래 요약행은 받아둔 전 구간에서 비교 대상을 찾아 프런트가 계산한다 — 조회 창 밖의 과거가 필요해서다(전년동일비는 1년 전 값을 본다). 하드코딩은 없다.

기준	요약행	비교 대상
일	전일비 · 전주비 · 전월동일비 · 전년동일비 · 평균	직전 행 · 7일 전 · 1개월 전 · 1년 전 (휴장일이면 그 이전 영업일)
주	전주비 · 전월동주비 · 전년동주비 · 평균	직전 행 · 4주 전 · 1년 전 같은 월·같은 주차
월	전월비 · 전년동월비 · 평균	직전 행 · 1년 전 같은 달
년	전년비 · 평균	직전 행

★ 이 규칙은 PETRONET 이 스스로 계산해 준 요약행과 대조해 확정했다. 14개 값 중 13개가 소수점까지 일치한다. 전월동주비 는 처음에 '전월 같은 주차'로 뒀다가 불일치가 나서 역산했더니 4주 전이었다.

★ 유일한 불일치는 일별 초장기 구간(940행)의 평균 이다. PETRONET 은 81.77, 계산값은 79.15 인데, 월별 표로 교차검증한 결과 계산값이 맞다 (겹치는 44개월에 대해 일별 평균 = 월별 표, 평균 절대차 0.000). 짧은 구간에서는 PETRONET 값과 정확히 일치한다 — 초장기 일별 조회에서만 PETRONET 쪽이 어긋난다.

자동 갱신

oil_crude 는 FETCHERS 에 등록되어 있어 .github/workflows/collect.yml 이 매일 새벽(UTC 20:00 = KST 05:00) 받아 public/data/dashboard.json 에 커밋한다. 화~토 새 값이 올라오면 다음 실행에서 표와 그래프에 자동 반영된다. oil_product 와 같은 그룹에 두어 petronet.co.kr 요청이 동시에 나가지 않는다.

수동 확인:

python oil_crude.py          # 4개 기준을 모두 받아 행 수·요약행을 출력

국제유가 (석유제품) — PETRONET 일일국제제품가격

oil_product.py. 원유 카드와 같은 조회 UI(기준선택 → 기간 → 제품 → [조회])이고 대상만 석유제품이다. 키·비용 없음.

항목	값
페이지	국제석유가격 > 일일국제제품가격 (tmuId=KDFQ0200)
제품	B001 휘발유(95RON) · B007 휘발유(92RON) · C001 등유 · D001 경유(0.5%) · D008 경유(0.05%) · D009 경유(0.001%) · E001 고유황중유(180cst/3.5%) · E008 고유황중유(380cst/3.5%) · F001 나프타
단위	$/배럴 (표 머리 (단 위 : $/배럴) 실측)
기준	년 · 월 · 주 · 일 (기본 일) · 기간은 일 단위까지 고른다

원유와 조회 방식이 다르다

원유는 excel/KDFQ0100_x2.jsp 를 GET 하면 되지만, 제품은 그 엔드포인트가 리다이렉트(v3/return.jsp)만 돌려준다 — term 을 무엇으로 주든 80바이트짜리 스크립트가 오고, 세션을 먼저 만들어도 마찬가지다(실측). 그래서 제품은 sub.jsp 에 조회 POST 를 보내 결과 페이지째 받아 파싱한다.

열은 위치가 아니라 '헤더 라벨'로 맞춘다

경유(0.5%)는 2012년 12월 1일 게시 중단이라(페이지 각주) 최근 구간을 조회하면 그 열이 통째로 빠져 9개를 요청해도 8열이 온다. 위치로 맞추면 값이 한 칸씩 밀린다. 그래서 헤더 라벨 → 키로 매핑한다. 기본 체크에서도 이 제품만 빼 두었다(체크박스는 그대로 있어 과거 구간에서 켤 수 있다).

행 상한도 표마다 다르다

표	상한	대응
원유(KDFQ0100)	주가 약 30행	주를 6개월씩 끊어 받음
제품(KDFQ0200)	일이 약 316행	일을 6개월씩 끊어 받음

같은 PETRONET 이라도 잘리는 축이 다르므로 표별로 실측해서 정한다.

요약행 검증

원유에서 확정한 규칙을 그대로 쓰고, 제품 표에서도 PETRONET 자체 계산값과 대조했다. 비교행(전일비·전주비·전월동일비·전년동일비·전월비·전년동월비·전주비·전월동주비·전년동주비·전년비) 10개가 전부 일치한다.

평균에서 어긋난 것 3건은 원인을 규명했고 모두 계산 쪽이 맞다.

어긋난 것	원인
일별 평균	PETRONET 요약은 마지막 청크 구간것이라 비교 대상이 달랐다. 같은 구간으로 맞추면 8개 열 전부 소수점까지 일치
년·월 평균의 나프타 0.0	결측이 0행인데도 PETRONET 이 0.0 을 준다 — PETRONET 쪽 오류(값 있는 31/188행 평균은 58.32 / 72.39)

자동 갱신

oil_product 를 FETCHERS 에 등록 → collect.yml 이 매일 새벽 받아 커밋한다. oil_crude 와 같은 그룹에 두어 petronet.co.kr 요청이 순차로 나간다.

python oil_product.py        # 4개 기준을 모두 받아 행 수·요약행을 출력

미국 매트리스 제조업 PPI (국외 섹션의 유일한 지표)

us_ppi.py 하나가 담당한다. API 키가 필요 없고 비용도 없다.

항목	값
소스	미국 노동통계국(BLS) 공개 API v1 — https://www.bls.gov/developers/
시리즈	PCU337910337910 — PPI industry data for Mattress mfg, NSA (NAICS 337910)
기준월	1983년 6월 = 100 (data.bls.gov 시리즈 페이지 Base Date = 198306 실측 확인)
구간	2016년 1월 ~ 현재 · 월별 → 연평균으로 집계해 선 그래프 하나
키	불필요

왜 '전체' 하나뿐인가 — 하이엔드/프리미엄이 없는 이유

이 시리즈는 스프링·폼·에어·특수 매트리스를 하나로 평균한 값이고, BLS 는 NAICS 337910 아래에 가격대별 하위 시리즈를 발표하지 않는다. 지수 안에서 "프리미엄만" 떼어낼 방법이 데이터 구조상 없다.

★ 예전 화면의 하이엔드/프리미엄 버튼은 가격대가 아니라 HS 코드(소재) 를 전환하는 것이었다 — 하이엔드=940421(폼·라텍스), 프리미엄=940429(스프링 등). 가격대 근거가 없는 라벨이라 2026-08 에 걷어냈다. 함께 제거한 것: tiers.py · us_market.py · us_trade.py · italy_trade.py · italy_hicp.py · europe_flow.py · public/data/{us,italy}-trade.json. (이탈리아 Eurostat HICP 지표는 이번 개편 대상에서 제외했다 — 다시 필요해지면 별도로 붙인다.)

v1 API 의 실측 제약 (2026-08, 실제 호출로 확인)

한 요청 기간	10년까지 — 2016~2026 을 한 번에 넣으면 "Year range has been reduced to the system-allowed limit of 10 years." 가 붙고 뒤쪽 연도가 잘린다
그래서	CHUNK_YEARS = 10 으로 쪼개 2회 호출한다(20162025 · 2026)
일 호출 한도	25회 / IP — 하루 1회 자동 수집에서 2회만 쓴다
잠정치	최근 4개월은 footnote code="P" (Preliminary). 공표 후 4개월까지 개정된다

증분 저장을 두지 않는다 — 매 실행에서 2016년부터 전 구간을 다시 받으므로 BLS 개정치가 자동으로 반영된다.

설명표는 어떻게 만들어지는가

차트 아래 13행 설명표는 us_ppi.py 가 payload["table"] ([{k, v}]) 로 계산해 보내고, app.js 의 gPpiTable() 이 그대로 그린다. 숫자를 하드코딩하지 않는다.

표의 행	어디서 나오나
최근 값 / 몇 배	마지막 월 관측치와 값 ÷ 100
2016~2020년 흐름 등	BAND_EDGES 구간의 첫 달 → 마지막 달 월값 + 연 환산 변화율로 고른 추세 문구
정체 구간의 248~255	그 구간 월값의 최소~최대 (한 점만 찍으면 '정체'라는 말과 어긋나 보인다)
진행 중인 해	부분 연도 첫 달 → 마지막 달 + 잠정치 개월 수
한 줄 요약	전체 방향 + 연 환산 변화율이 가장 컸던 완전 연도 구간

구간 경계(BAND_EDGES)만 편집 판단이다. 마지막 구간은 None 이라 마지막 완전 연도까지 스스로 늘어나고, 진행 중인 해 행은 해가 바뀌면 자동으로 다음 해로 옮겨 간다 — 새 데이터가 들어와도 표를 손댈 필요가 없다.

자동 갱신

us_ppi 는 FETCHERS 에 등록되어 있어 KOIMA 월간지수(koima_index)와 똑같이 .github/workflows/collect.yml 이 매일 새벽(UTC 20:00 = KST 05:00) 돌면서 받아 public/data/dashboard.json 에 커밋한다. BLS 가 새 달을 발표하면 다음 실행에서 그래프와 설명표에 자동 반영된다(매달보다 촘촘한 주기이고, 내용이 바뀌지 않은 날은 커밋하지 않는다).

수동 확인:

python us_ppi.py            # BLS 호출 → 연평균·구간·설명표를 JSON 으로 출력

국내 실적·점유율 (시몬스·코웨이·에이스침대)

public/data/simmons-market.json 한 파일이 국내 섹션 세 차트의 유일한 소스다. 차트에 값을 하드코딩하지 않으므로 이 파일만 고치면 배포 시 반영된다.

차트	내용	JSON 키
A	시몬스 최근 실적 추이 (매출 막대 + 영업이익 라인)	simmonsPerformance
B	3사 지난해 매출 비교 + 증감률	competitorRevenueLastYear
C	시장 점유율 도넛	marketShare2025

★ 시몬스는 비상장사다. DART 등 공시 API 로 자동 조회가 되지 않는다. 수치는 실적 발표 기사(헤럴드경제·아주경제·인더스트리뉴스 등)를 보고 수기 입력한 값이며, 같은 사실을 차트 A 우측 상단 ⓘ 툴팁에 표시한다.

isProvisional: true 로 두면 잠정치 배지가 뜬다(확정 실적 발표 전 1~2월용). 연도별로 표시하려면 해당 simmonsPerformance 항목에 "provisional": true 를 넣는다.

새 연도 실적 기사 알림 (무료 · 수동 반영)

.github/workflows/check-simmons-earnings.yml → scripts/check-news-alert.js

★ API 키도 결제도 필요 없다. 예전에 있던 Anthropic API 기반 "자동 검색 + 자동 merge" 파이프라인은 걷어냈다. 이제 이 자동화는 알림만 보낸다 — 데이터 파일은 건드리지 않고, 사람이 Issue 를 보고 손으로 반영한다.

쓰는 것

뉴스 검색	Google 뉴스 RSS news.google.com/rss/search — 키 불필요
HTTP	Node 내장 https 모듈 (라이브러리 설치 없음)
XML 파싱	정규식으로 <item> 의 <title>·<link> 만 추출 (파서 불필요)
Issue 생성	GitHub REST API · 기본 GITHUB_TOKEN

실행 시점 — 3월 131일 + 4월 115일 매일 06:00 UTC(15:00 KST). cron 은 이 구간을 한 줄로 못 쓰므로 두 줄로 나눴고, cron 은 월·일만 거르므로 시즌을 벗어난 실행은 첫 스텝에서 즉시 skip 한다. 수동 실행도 된다 — dry_run(Issue 안 만듦) / force(시즌 밖에서도 실행).

동작

1. simmonsPerformance 의 마지막 연도 + 1 을 계산한다. 연도를 하드코딩하지 않으므로 2027년에도 코드를 고칠 필요가 없다.
2. 검색어 3개를 각각 따로 호출 — 시몬스 {연도}년 매출 / 에이스침대 {연도}년 매출 / 코웨이 {연도}년 매트리스 매출
3. 제목에 그 연도 숫자가 있고 매출 또는 억원 이 있는 것만 남긴다. (예: 시몬스 "작년 매출 3천239억원" 은 연도 숫자가 없어 걸러진다 — 지난해 기사다)
4. public/data/.seen-news-urls.json 과 대조해 새 링크만 남긴다. 같은 기사로 매일 중복 알림이 가지 않게 한다.
5. 하나라도 남으면 Issue 를 열고, 알림 보낸 링크를 seen 파일에 기록해 커밋한다. (Issue 생성이 성공한 뒤에만 기록한다 — 실패하면 다음 날 다시 알린다)
6. 없으면 아무것도 하지 않고 조용히 종료한다.

Issue 본문에는 검색어별 기사 제목·링크와 반영 체크리스트가 들어간다. RSS 검색은 관련도 기준이라 분기 실적 기사가 섞일 수 있어서, 체크리스트에 "연간(12월 결산) 수치인가", "서로 다른 언론사 2곳 이상에서 같은 수치인가" 를 넣어 뒀다.

필요한 권한 — 기본 GITHUB_TOKEN 으로 충분하다(issues: write + contents: write). 따로 발급할 시크릿이 없다.

로컬 테스트 (Issue 생성·파일 쓰기 없이 미리보기만):

node scripts/check-news-alert.js --dry-run

★ .github/workflows/collect.yml 에는 ANTHROPIC_API_KEY 참조가 남아 있는데 이건 실적 알림과 무관하다. 예측 카드의 해설 문장(icis_forecast.py / sr_forecast.py)이 쓰는 것이고, 키가 없으면 통계 예측값만 표시하는 폴백으로 동작한다. 그래서 지우지 않았다.

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SIMMONS IG (Instagram @simmonskorea)

'시몬스 코리아 소식' 카드 바로 아래에 공식 인스타그램 최신 게시물 4개를 카드로 보여준다.

파일	역할
api/instagram.py	Apify 호출 · 필드 매핑 · 캐시 갱신. 서버리스 진입점 + CLI 겸용
.github/workflows/collect-instagram.yml	하루 2회(KST 09:00 / 18:00) 수집 → 커밋
public/data/instagram.json	화면이 읽는 캐시. 워크플로가 만든다
app.js renderInstagram() / styles.css .ig-*	카드 렌더

환경변수 (토큰은 코드에 넣지 않는다)

.env.example 에 이름만 적어 뒀다. 실제 값은 세 군데에 각각 넣는다.

어디	무엇
로컬	.env.example → .env 로 복사 후 값 입력 (.env 는 .gitignore 대상)
Vercel	Project → Settings → Environment Variables
GitHub Actions	Settings → Secrets and variables → Actions → APIFY_TOKEN (시크릿), INSTAGRAM_USERNAME (변수, 선택)

APIFY_TOKEN 은 https://console.apify.com/settings/integrations 에서 발급한다. 키가 없어도 빌드·실행은 깨지지 않는다 — status='no_key' 를 돌려주고 카드에 "Instagram 연동 준비 중 (APIFY_TOKEN 필요)" 이라고 정직하게 띄운다.

크레딧 절약 (Case 로직)

refresh_cache() 는 캐시의 첫 게시물 id 와 새로 받아온 첫 게시물 id 를 비교한다. 같으면 새 글이 없다는 뜻이므로 파일을 다시 쓰지 않고(changed=False), 워크플로의 커밋 단계도 git diff --quiet 에서 걸려 건너뛴다. 수집이 실패하면 기존 캐시를 절대 덮어쓰지 않는다 — 멀쩡한 데이터를 잃지 않기 위해서다.

왜 수집을 Vercel Cron 이 아니라 GitHub Actions 가 하나

Vercel 서버리스는 파일시스템이 읽기 전용이다(/tmp 만 쓸 수 있고 인스턴스가 죽으면 사라진다). 그래서 캐시 파일을 남길 수 없다. 저장소에 커밋해 두는 방식이 실제로 남는 유일한 캐시이고, 이 저장소의 다른 수집기(collect.yml, collect-koima-price.yml)와도 같은 구조다. vercel.json 의 crons 는 같은 시각에 /api/instagram 을 깨우는 헬스 핑이며 Apify 를 부르지 않는다(크레딧 0).

수동 실행

python api/instagram.py                 # 수집 → public/data/instagram.json 갱신
curl localhost:5000/api/instagram       # 캐시 그대로 (Apify 호출 없음)
curl "localhost:5000/api/instagram?refresh=1"   # 강제 재수집 (크레딧 소모)

이미지가 안 뜰 때

displayUrl 은 인스타그램 CDN 의 서명된 주소라 시간이 지나면 만료된다(404/403). 그래서 카드는 로드 실패를 정상 경로로 다뤄 "이미지를 불러올 수 없습니다" 대체 블록을 보여주고, 캡션과 링크는 그대로 남긴다. 하루 2회 수집이 주소를 새로 받아 온다.