클라우드 환경에서 해안 침식 분석 파이프라인 구축하기

1. 데이터 수집 및 저장 아키텍처 설계

키워드: 데이터수집, 객체스토리지
클라우드 기반 해안 침식 분석 파이프라인의 첫 단계는 다중 소스(drone, satellite, buoy sensors)에서 발생하는 대용량 영상을 안정적으로 데이터수집하고, 효율적으로 저장하는 것입니다. AWS S3, Google Cloud Storage(GCS)와 같은 객체스토리지를 사용해 RAW 영상과 메타데이터를 버킷 단위로 분리·관리합니다. 이때 각 버킷은 촬영일자·프로젝트ID·위치좌표 태그를 포함한 폴더 구조를 적용해 탐색성을 높이며, 버전 관리를 위해 객체 수명주기 정책(Lifecycle Policy)을 통해 일정 기간 이후 Glacier나 Coldline으로 자동 이전되도록 구성합니다. 데이터 수집 이벤트는 MQTT, AWS IoT Core 또는 Pub/Sub 메시지 큐로 트리거하여, 업로드 완료 시 Lambda 함수 또는 Cloud Function이 실행되어 메타데이터를 DynamoDB·BigQuery에 인덱싱하고, 검증 작업(QA) 스크립트를 자동으로 호출합니다. 이 단계에서 ETag·MD5 체크섬을 활용해 업로드 무결성을 보장하고, IAM 역할 기반 접근 제어(IAM Policies)로 보안성을 확보합니다.

클라우드 환경에서 해안 침식 분석 파이프라인 구축하기

2. 전처리 및 워크플로우 오케스트레이션

키워드: 전처리, 오케스트레이션
RAW 데이터를 수집한 후 필요한 전처리(방사·기하보정, 노이즈 제거, 스티칭)를 전처리 모듈로 분리하고, Apache Airflow·Cloud Composer 같은 오케스트레이션 툴을 통해 단계별 의존성을 관리합니다. DAG(Directed Acyclic Graph)를 정의해 ‘수집→방사보정→노이즈제거→스티칭→GeoTIFF 태그 삽입’ 순으로 태스크를 연결하고, 각 태스크는 Docker 컨테이너로 패키징해 일관된 실행 환경을 보장합니다. Airflow Scheduler는 주기(예: 매일 자정) 또는 업로드 이벤트 감지 시 작업을 자동 실행하며, 태스크 실패 시 재시도 정책(Retry, Exponential Backoff)을 적용합니다. 전처리 단계의 출력물은 중간 스토리지(예: GCS tmp/processed/)에 저장되고, Cloud Logging·Stackdriver Monitoring으로 처리율, 실패율, 태스크 지연 시간을 실시간 모니터링하여 SLA를 만족하도록 합니다.

 

3. AI 모델 학습·추론 서비스 배포

키워드: 모델배포, 서버리스추론
전처리된 지리정합 영상 데이터를 기반으로 해안선 변화 검출 AI 모델을 학습·배포합니다. TensorFlow·PyTorch 모델은 Kubeflow Pipelines 또는 SageMaker Training Job으로 모델배포 파이프라인을 구성해 훈련·검증·하이퍼파라미터 튜닝을 자동화합니다. 학습 완료 후 모델 아티팩트는 Docker 이미지로 패키징하여 AWS ECR·GCP Artifact Registry에 저장한 뒤, 서버리스 컨테이너(AWS Fargate, Cloud Run)로 서버리스추론 엔드포인트를 생성합니다. 이 추론 서비스는 수집된 영상 타일을 배치 또는 실시간 스트리밍(Kinesis Data Streams, Pub/Sub) 형태로 받아, GPU 지원 인스턴스(Amazon EC2 P3, GCP A2)에서 초당 수십 프레임의 추론 처리를 수행합니다. 결과는 JSON 형식으로 반환되며, 검출된 해안선 좌표·변경 영역 정보는 PostGIS가 포함된 RDS·Cloud SQL로 저장됩니다. 추론 지연 시간(Latency)은 500ms 이하로 유지하고, 오토스케일링 정책으로 요청량에 따라 동적으로 인스턴스 수를 조정해 비용 효율성을 확보합니다.

 

4. 시각화·모니터링·알림 시스템 구축

키워드: 시각화, 알림
분석 결과를 사용자와 이해관계자에게 전달하기 위해 GIS 대시보드 및 시각화 모듈을 구축합니다. Leaflet·Mapbox GL JS 기반 웹 애플리케이션은 PostGIS에서 해안선 폴리곤을 읽어들여 실시간 레이어로 렌더링하며, 각 변화 영역에 팝업으로 검출 시점·면적·심각도 지표를 표시합니다. 대시보드는 Grafana와 통합해 처리률, 모델 정확도, 시스템 리소스 사용량을 시계열 그래프로 제공하며, Prometheus Exporter로 추론 서비스 메트릭을 수집합니다. 또한 변화 임계값을 초과할 경우 Slack·이메일·SMS 등으로 알림을 발송하는 Lambda 함수·Cloud Function을 구성해, 담당자가 즉시 조치할 수 있도록 자동화합니다. 전체 파이프라인은 Terraform·CloudFormation IaC로 정의·버전 관리하며, GitOps 기반으로 배포·롤백을 수행해 재현성과 안정성을 보장합니다. 이와 같은 클라우드 환경 구축을 통해 해안 침식 분석의 민첩성·확장성·신뢰도를 극대화할 수 있습니다.