[예측] - OpenDrift Python API 서버 및 스크립트 추가 (prediction/opendrift/) - 시뮬레이션 상태 폴링 훅(useSimulationStatus), 로딩 오버레이 추가 - HydrParticleOverlay: deck.gl 기반 입자 궤적 시각화 레이어 - OilSpillView/LeftPanel/RightPanel: 시뮬레이션 실행·결과 표시 UI 개편 - predictionService/predictionRouter: 시뮬레이션 CRUD 및 상태 관리 API - simulation.ts: OpenDrift 연동 엔드포인트 확장 - docs/PREDICTION-GUIDE.md: 예측 기능 개발 가이드 추가 [CCTV/항공방제] - CCTV 오일 감지 GPU 추론 연동 (OilDetectionOverlay, useOilDetection) - CCTV 안전관리 감지 기능 추가 (선박 출입, 침입 감지) - oil_inference_server.py: Python GPU 추론 서버 [관리자] - 관리자 화면 고도화 (사용자/권한/게시판/선박신호 패널) - AdminSidebar, BoardMgmtPanel, VesselSignalPanel 신규 컴포넌트 [기타] - DB: 시뮬레이션 결과, 선박보험 시드(1391건), 역할 정리 마이그레이션 - 팀 워크플로우 v1.6.1 동기화 Co-Authored-By: Claude Sonnet 4.6 <noreply@anthropic.com>
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확산 예측 기능 가이드
대상: 확산 예측(OpenDrift) 기능 개발 및 유지보수 담당자
1. 아키텍처 개요
폴링 방식 — HTTP 연결 불안정 문제 해결을 위해 비동기 폴링 구조를 채택했다.
[프론트] 실행 버튼
→ POST /api/simulation/run 즉시 { execSn, status:'RUNNING' } 반환
→ "분석 중..." UI 표시
→ 3초마다 GET /api/simulation/status/:execSn 폴링
[Express 백엔드]
→ PRED_EXEC INSERT (PENDING)
→ POST Python /run-model 즉시 { job_id } 수신
→ 응답 즉시 반환 (프론트 블록 없음)
→ 백그라운드: 3초마다 Python GET /status/:job_id 폴링
→ DONE 시 PRED_EXEC UPDATE (결과 JSONB 저장)
[Python FastAPI :5003]
→ 동시 처리 초과 시 503 즉시 반환
→ 여유 시 job_id 반환 + 백그라운드 OpenDrift 시뮬레이션 실행
→ NC 결과 → JSON 변환 → 상태 DONE
2. DB 스키마 (PRED_EXEC)
PRED_EXEC_SN SERIAL PRIMARY KEY
ACDNT_SN INTEGER NOT NULL -- 사고 FK
SPIL_DATA_SN INTEGER -- 유출정보 FK (NULL 허용)
EXEC_NM VARCHAR(100) UNIQUE -- EXPC_{timestamp} 형식
ALGO_CD VARCHAR(20) NOT NULL -- 'OPENDRIFT'
EXEC_STTS_CD VARCHAR(20) DEFAULT 'PENDING'
-- PENDING | RUNNING | COMPLETED | FAILED
BGNG_DTM TIMESTAMPTZ
CMPL_DTM TIMESTAMPTZ
REQD_SEC INTEGER
RSLT_DATA JSONB -- 시뮬레이션 결과 전체
ERR_MSG TEXT
인덱스: IDX_PRED_STTS (EXEC_STTS_CD), uix_pred_exec_nm (EXEC_NM, partial)
3. Python FastAPI 엔드포인트 (포트 5003)
| 메서드 | 경로 | 설명 |
|---|---|---|
| GET | /get-received-date |
최신 예보 수신 가능 날짜 |
| GET | /get-uv/{datetime}/{category} |
바람/해류 U/V 벡터 (wind|hydr) |
| POST | /check-nc |
NetCDF 파일 존재 여부 확인 |
| POST | /run-model |
시뮬레이션 제출 → 즉시 job_id 반환 |
| GET | /status/{job_id} |
시뮬레이션 진행 상태 조회 |
POST /run-model 입력 파라미터
{
"startTime": "2025-01-15 12:00:00", // KST (내부 UTC 변환)
"runTime": 72, // 예측 시간 (시간)
"matTy": "CRUDE OIL", // OpenDrift 유류명
"matVol": 100.0, // 시간당 유출량 (m³/hr)
"lon": 126.1,
"lat": 36.6,
"spillTime": 12, // 유출 지속 시간 (0=순간)
"name": "EXPC_1710000000000"
}
유류 코드 매핑 (DB → OpenDrift)
| DB SPIL_MAT_CD | OpenDrift 이름 |
|---|---|
| CRUD | CRUDE OIL |
| DSEL | DIESEL |
| BNKR | BUNKER |
| HEFO | IFO 180 |
4. Express 백엔드 주요 엔드포인트
파일: backend/src/routes/simulation.ts
| 메서드 | 경로 | 설명 |
|---|---|---|
| POST | /api/simulation/run |
시뮬레이션 제출 → execSn 즉시 반환 |
| GET | /api/simulation/status/:execSn |
프론트 폴링용 상태 조회 |
파일: backend/src/prediction/predictionService.ts
fetchPredictionList()— PRED_EXEC 목록 조회fetchTrajectoryResult()— 저장된 결과 조회 (RSLT_DATAJSONB 파싱)
5. 프론트엔드 주요 파일
| 파일 | 역할 |
|---|---|
| frontend/src/tabs/prediction/components/OilSpillView.tsx | 예측 탭 메인 뷰, 시뮬레이션 실행·폴링 상태 관리 |
| frontend/src/tabs/prediction/hooks/ | useSimulationStatus 폴링 훅 |
| frontend/src/tabs/prediction/services/predictionApi.ts | API 요청 함수 + 타입 정의 |
| frontend/src/tabs/prediction/components/RightPanel.tsx | 풍화량·잔류량·오염면적 표시 (마지막 스텝 실제 값) |
| frontend/src/common/components/map/HydrParticleOverlay.tsx | 해류 파티클 Canvas 오버레이 |
핵심 타입 (predictionApi.ts)
interface HydrGrid {
lonInterval: number[];
latInterval: number[];
boundLonLat: { top: number; bottom: number; left: number; right: number };
rows: number; cols: number;
}
interface HydrDataStep {
value: [number[][], number[][]]; // [u_2d, v_2d]
grid: HydrGrid;
}
폴링 훅 패턴
useQuery({
queryKey: ['simulationStatus', execSn],
queryFn: () => api.get(`/api/simulation/status/${execSn}`),
enabled: execSn !== null,
refetchInterval: (data) =>
data?.status === 'DONE' || data?.status === 'ERROR' ? false : 3000,
});
6. Python 코드 위치 (prediction/)
prediction/opendrift/
├── api.py FastAPI 진입점 (수정 필요: 폴링 지원 + CORS)
├── config.py 경로 설정 (수정 필요: 환경변수화)
├── createJsonResult.py NC → JSON 변환 (핵심 후처리)
├── coastline/ TN_SHORLINE.shp (한국 해안선)
├── startup.sh / shutdown.sh
├── .env.example 환경변수 샘플
└── environment-opendrift.yml conda 환경 재현용
7. 환경변수
backend/.env
PYTHON_API_URL=http://localhost:5003
prediction/opendrift/.env
MPR_STORAGE_ROOT=/data/storage # NetCDF 기상·해양 데이터 루트
MPR_RESULT_ROOT=./result # 시뮬레이션 결과 저장 경로
MAX_CONCURRENT_JOBS=4 # 동시 처리 최대 수
8. 위험 요소
| 위험 | 내용 |
|---|---|
| NetCDF 파일 부재 | MPR_STORAGE_ROOT 경로에 KMA GDAPS·MOHID NC 파일 필요. 없으면 시뮬레이션 불가 |
| conda 환경 | opendrift conda 환경 설치 필요 (environment-opendrift.yml) |
| Workers 포화 | 동시 4개 초과 시 503 반환 → MAX_CONCURRENT_JOBS 조정 |
| 결과 용량 | 12시간 결과 ≈ 1500KB/건. 90일 주기 RSLT_DATA = NULL 정리 권장 |
9. 관련 문서
- CRUD-API-GUIDE.md — Express API 개발 패턴
- COMMON-GUIDE.md — 인증·상태관리 공통 로직