juinfo 님의 블로그

1. 구독 패키지 설계 및 요금 구조키워드: 구독패키지, 요금구조구독형(Subscription) 해안 모니터링 서비스는 월간·분기·연간 세 가지 구독패키지로 구성됩니다.Basic 플랜은 해안 100km 구간, 월 1회 비행·보고서 발행, 월 500만 원이며, 추가 구간 10km당 50만 원을 부과합니다.Standard 플랜은 해안 300km 구간, 월 2회 비행·보고서 발행, 월 900만 원이며, 추가 구간 10km당 45만 원으로 비용을 절감합니다.Premium 플랜은 해안 600km 구간, 월 4회 비행·보고서 발행·실시간 위험 알림, 월 1,600만 원이며, 추가 구간 10km당 40만 원을 적용합니다.각 플랜별로 연간 계약 시 10% 할인 혜택을 제공하여, 예를 들어 Premium 연간 요금은 1..

1. 시장분석 및 가치제안키워드: 시장분석, 가치제안국내외 해안 침식 관리 시장은 연간 약 1조 원 규모로, 기후 변화 영향으로 매년 5.3% 성장하고 있습니다. 주요 수요처는 지자체·해양경찰·항만공사·발전소 등 연간 관측 예산이 30억 원 이상인 대규모 해안 관리 기관입니다. 이들은 전통적으로 연 2회 이상의 인력 조사, 위성·항공 이미지 구매, 외주 용역 비용으로 연간 15억 원을 지출해 왔습니다. 드론＋AI 기반 모니터링 서비스는 연간 60% 이상 자동화로 인건비 1억 2,000만 원, 외주비 5,000만 원을 절감하며, 해안 침식량 탐지 정확도를 90% 이상으로 높여 복원 공사 비용을 연간 3억 원까지 줄여줍니다. 따라서 본 서비스는 “정확도 90%, 비용 절감 70%, 점검 주기 연 4회”라는 ..

1. 배경 및 도입 목표키워드: 배경, 도입목표국내 해안선 관리 업무는 연간 1,000km 이상의 해안 구간을 대상으로 연 2회 이상 현장 점검을 시행하며, 인력·장비·차량 운용비용으로 연간 15억 원 규모의 예산이 소요되었습니다. 특히 기후 변화로 인한 태풍·폭풍해일 빈도가 연평균 1.2회에서 1.8회로 증가함에 따라, 침식·퇴적 패턴을 시의적절하게 모니터링하고 복원 공법을 선제 적용하는 것이 긴급 과제로 떠올랐습니다. 이에 A지방자치단체 해양관리공단은 “드론＋AI 기반 해안 관리 시스템 도입”을 통해 점검 주기 단축, 데이터 정확도 향상, 예산 절감을 동시에 달성하겠다는 명확한 도입목표를 설정했습니다. 구체적으로는 ①연간 2회였던 점검 횟수를 4회로 늘려 계절별 침식 양상을 분석, ②기존 수작업 대비..

1. 플랫폼선정 및 하드웨어 구성키워드: 플랫폼선정, 비용절감중소 해양 연구소가 활용할 수 있는 저비용 드론 시스템의 핵심은 합리적 플랫폼선정입니다. 상용 산업용 드론(1,500만 원대)을 대신해 DJI Mini 3 Pro(약 60만 원) 또는 Autel Evo Nano(약 70만 원) 같은 소비자급 드론을 기본으로 채택합니다. 페이로드는 최대 249g 이하로 유지해 항공규제 면제 범위(250g 미만)를 확보하며, 배터리 당 비행시간 34분, 최대 속도 16m/s, 4K 영상 촬영 기능을 제공합니다. 오픈소스 비행제어 소프트웨어(ArduPilot, PX4)는 무료로 설치해 GPS·IMU·컴퍼스 캘리브레이션 기능을 제공하며, 추가 비용 없이 자동 비행 경로 설정과 비행 로그 기록이 가능합니다. 드론 2대 ..

1. 초기 투자비용 분석키워드: 초기투자, 드론하드웨어드론＋AI 솔루션 도입을 위해서는 하드웨어 및 소프트웨어에 대한 초기투자가 필수적입니다. 드론 플랫폼으로 산업용 쿼드콥터 2대(대당 1,500만 원)를 구매하면 총 3,000만 원이 소요됩니다. 여기에 멀티스펙트럴 센서(2대, 대당 800만 원) 및 LiDAR 모듈(2대, 대당 1,200만 원)을 장착하면 하드웨어 비용은 총 3,000 + 1,600 + 2,400 = 7,000만 원입니다. AI 소프트웨어 라이선스 및 커스터마이징 비용은 연 1,000만 원, 초기 구축 컨설팅·개발비용이 1,500만 원 정도 발생한다고 가정하면, 초기 소프트웨어·개발비는 2,500만 원입니다. 또한, 데이터 저장 및 처리용 클라우드 인프라(AWS EC2 GPU 인스턴스..

1. 해양기상 데이터 통합 및 전처리키워드: 해양기상, 데이터통합해양 침식 예측의 첫걸음은 파고(波高), 파주기, 파향, 풍속·풍향, 해면기압, 해수면 온도, 만조·간조 시각과 수위(조석) 등 다양한 해양기상 데이터를 일원화해 품질을 확보하는 것입니다. 우선 드론·부표·해양관측소·위성으로부터 수집된 원시 데이터를 AWS S3나 Google Cloud Storage에 업로드하며, 각 파일에 촬영 일시(ISO 8601), 위치(위도·경도 소수점 6자리), 센서 유형 및 샘플링 주기(예: 파고 10초, 풍속 1분) 메타데이터를 태깅합니다. 이후 시계열 전처리 단계에서는 ① 결측치 보간: 선형(linear) 및 스플라인(spline) 보간을 적용해 최대 12시간 연속 누락 구간을 보완하고 ② 이상치 제거: IQ..

1. 시스템 아키텍처 및 에지컴퓨팅 개념 설계키워드: 에지컴퓨팅, 시스템아키텍처엣지컴퓨팅 드론 기반 침식 예측 시스템은 센서에서 생성된 데이터를 중앙 서버로 전송하기 전 드론 자체 내장 컴퓨팅 유닛에서 실시간 처리·분석함으로써, 지연시간(latency)을 최소화하고 네트워크 부담을 줄이는 구조로 설계해야 합니다. 전체 아키텍처는 크게 ① 드론 플랫폼(하드웨어), ② 에지 컴퓨팅 모듈(온보드 컴퓨팅), ③ 통신 인프라(5G·LTE·메시 네트워크), ④ 클라우드 백엔드(데이터 집계·모델 재학습), ⑤ 사용자 인터페이스(UI)·알림 시스템으로 구성됩니다. 드론은 멀티스펙트럴·LiDAR·RGB 카메라 등 다중 센서를 통합 장착하고, 센서 데이터 버퍼링·전처리·실시간 예측을 수행할 수 있는 NVIDIA Jetso..

1. 데이터 수집 및 저장 아키텍처 설계키워드: 데이터수집, 객체스토리지클라우드 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, ..

1. 영상수집 및 메타데이터 정리키워드: 수집관리, 메타데이터드론 촬영 영상 전처리의 첫 단계는 수집관리와 메타데이터 정리입니다. 비행 완료 후 SD카드에서 원본 영상을 SSD로 안전하게 복사하고, 파일명·타임스탬프·GPS 좌표·비행고도·카메라 설정(EXIF) 정보를 포함한 메타데이터 CSV 파일을 자동 생성합니다. 이때 영상断片(clip) 하나당 시작·종료 프레임, 위치정보(위도·경도), 방향(Yaw·Pitch·Roll), 기상·조도 정보(풍속·일사량)를 연동해, 향후 전처리·정합 단계에서 촬영 구간을 정확히 매핑할 수 있도록 준비합니다. 메타데이터는 Pandas 등으로 로드하여 누락·오차(±5m 이상) 발생 구간을 식별하고, 비행 로그(Flight Log)와 대조해 불일치 구간을 재촬영 리스트에 자동..

1. 개요 및 모델선택 기준키워드: 모델선택, 요구사항해안 침식 분석 프로젝트에서 모델선택은 정확도, 처리속도, 운영환경, 예산 등 다각도 요구사항을 충족시켜야 합니다. 첫째, 침식 검출 정밀도는 1m 이하 오차를 목표로 하며, 검출 주기는 실시간(수분 단위) 또는 배치(일·주 단위) 중 적합한 방식을 결정해야 합니다. 둘째, 운영환경은 온프레미스 서버, 퍼블릭 클라우드(AWS, Azure), 엣지 컴퓨팅 등으로 구분되고, 네트워크 대역폭·보안·데이터 주권 요구에 따라 최적 플랫폼을 선택해야 합니다. 셋째, 예산·라이선스 정책·내부 인력 역량을 고려해 초기 구축비용, 유지보수비용, 확장비용을 합산한 TCO(Total Cost of Ownership)를 산정합니다. 이와 함께 오픈소스·상용 모델의 기능·성..