드론＋AI 솔루션 도입 전 체크리스트

1. 목표 설정 및 요구사항 정의

키워드: 목표정의, 요구사항검토
드론＋AI 솔루션을 도입하기 전에 가장 먼저 수행해야 할 일은 목표정의와 요구사항검토이다. “연 200 km 해안선을 GSD 2 cm–5 cm 수준으로 월 4회 촬영·분석하고 침식량 변동을 ±0.02 m 정확도로 산출한다”처럼 수치화된 KPI를 문서에 명시해야 한다. 촬영 조건은 비행 고도 30 m–60 m, 전방 중첩 80 %–90 %, 측방 중첩 70 %–80 %로 고정하고, 카메라 초점 거리는 20 mm–35 mm 구간에서 선택한다. 입력 포맷은 JPEG, TIFF, DNG, LAS/LAZ를 모두 지원해야 하며, 분석 산출물은 정사영상 GeoTIFF(타일당 500 MB–2 GB), DEM/DSM(해상도 0.1 m–0.5 m), 2 m 간격 등고선, 월별 PDF 보고서(20 쪽 이내, 5 MB 이내), 실시간 위험 알림(SMS 및 이메일)을 포함해야 한다. 시스템 성능 지표는 1 km²당 처리 시간 2 h–4 h, 분석 정확도 RMSE ≤ 0.02 m, 알림 지연 ≤ 1 s, 서비스 가동률 ≥ 99.5 %로 설정한다. 예산은 초기 라이선스 500 만–1 000 만 원, 연 유지보수 200 만 원 이하를 목표로 하여 총소유비용을 관리한다. 모든 항목은 이해관계자가 서명하는 SLA에 삽입해 책임 범위를 명확히 해야 한다.

 

2. 기술 스택 준비 및 인프라 검토

키워드: 기술준비, 인프라점검
두 번째 단계는 기술준비와 인프라점검이다. 드론 플랫폼은 최대 이륙중량 5 kg 이상, 배터리당 비행 시간 ≥ 30 min, GNSS/INS 정확도 수평 ±2 cm·수직 ±3 cm, LiDAR 프로브 정확도 수평 ±5 cm·수직 ±3 cm, 4 K RGB 카메라 해상도 ≥ 3 840×2 160을 만족해야 한다. AI 연산 환경은 GPU 서버(NVIDIA RTX 3080 × 2, 메모리 64 GB) 혹은 AWS EC2 g5.xlarge, 스토리지 S3 Standard-IA 1 TB, 업로드 대역폭 ≥ 50 Mbps가 권장된다. 소프트웨어는 Pix4Dmapper(연 750 만 원), DroneDeploy(Pro 연 360 만 원–Enterprise 연 1 200 만 원), Metashape(영구 500 만–1 000 만 원), OpenDroneMap(무료) 중 목표 정밀도·예산·사용 편의성에 맞춰 선정한다. 배포 구조는 온프레미스 Kubernetes와 클라우드 EKS를 이중화해 장애 시 30 min 내 자동 페일오버가 가능해야 하며, 파이프라인(비행 계획 수립→촬영→업로드→전처리→AI 추론→결과 저장·알림)이 24 h 내 끝나는지 사전 시뮬레이션으로 검증한다. 또한 보안 측면에서 IAM 정책, VPC 서브넷, 암호화 전송(HTTPS TLS 1.2 이상) 규정을 준수해 데이터 유출 위험을 차단한다.

 

3. 운영 프로세스 구축 및 인력 역량 확보

키워드: 운영프로세스, 인력교육
세 번째 단계는 운영프로세스와 인력교육 체계를 갖추는 것이다. 표준 작업절차(SOP)는 비행 전 점검(배터리 잔량 ≥ 90 %, IMU·Compass 캘리브레이션, 펌웨어 버전 확인), 비행 중 모니터링(RSSI ≥ −70 dBm, GPS 위성 ≥ 10, HDOP ≤ 1.5), 비행 후 로그 백업·무결성 검증(지연 ≤ 1 h)으로 구성한다. 비상 대응 매뉴얼은 ‘Low Battery Return’, ‘Geofence 이탈’, ‘통신 두절’, ‘기체 손상’ 4 시나리오를 정의하고, 모든 사건을 30 min 내 초기화·복구하도록 규정한다. 인력 측면에서는 드론 조종사(국토부 안전교육 수료, 연 2회 실습 4 h), AI 분석자(머신러닝·Python·TensorFlow 16 h 교육), 운영 관리자(장애 대응·SLA 보고서) 등을 구분해 책임과 권한을 명확히 한다. 유지보수 주기는 드론·센서 정기점검 연 4회, 소프트웨어 패치 분기별, AI 모델 재학습 주기 분기별로 설정하며, QA 지표(R² ≥ 0.85, RMSE ≤ 0.02 m, 처리 시간 ≤ 4 h)를 월간 평가하여 개선안을 7 day 내 수립한다.

 

4. 데이터 관리 전략 및 리스크 평가

키워드: 데이터관리, 리스크평가
마지막 단계는 데이터관리와 리스크평가이다. 원본·전처리·분석 결과는 S3 버킷의 raw/YYYY/MM/DD/, processed/YYYY/MM/DD/, results/YYYY/MM/DD/ 경로에 분리 저장한 뒤 즉시 ETag 및 MD5 체크섬으로 무결성을 확인한다. 객체 수명주기는 365 day 이후 Standard-IA로, 1 095 day 이후 Glacier Deep Archive로 자동 이전해 저장비용을 75 % 절감한다. 메타데이터는 PostgreSQL+PostGIS에서 프로젝트 ID·촬영 일시·센서 타입·모델 버전을 인덱싱하며, 시계열 침식량 ΔV(m³)·높이변화 Δh(cm)는 InfluxDB에 10 min 주기로 저장한다. 리스크평가는 ‘비행 불가(기상 악화)’, ‘데이터 손실(네트워크 장애)’, ‘모델 드리프트(환경 변화)’, ‘규제 변경(항공·개인정보)’ 네 가지 축으로 분석한다. 각 리스크별 영향도(Critical, High, Medium, Low)를 정의하고 예비 드론·배터리·로컬 NAS 캐시·자동 재학습 워크플로우·법률 자문 계약을 대응책으로 설정한다. 분기별 리스크 리뷰에서 통제 한계(작업 지연 ≥ 1 h, 분석 오차 ≥ 10 %)를 초과하면 30 day 이내 개선 계획을 시행한다. 이 네 단계 체크리스트를 모두 완료해야 드론＋AI 솔루션 도입 전 필수 준비 사항을 충족하며, 예측 가능하고 안정적인 운영 기반을 구축할 수 있다.