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- prediction/image/ FastAPI 서버 Docker 환경 구성 - Dockerfile: PyTorch 2.1 + CUDA 12.1 기반 GPU 이미지 - docker-compose.yml: GPU 할당 + 데이터 볼륨 마운트 - requirements.txt: 서버 의존성 목록 - .env.example: 환경변수 템플릿 - DOCKER_USAGE.md: 빌드/실행/API 사용법 문서 - Dockerfile에 .dockerignore 제외 폴더 mkdir -p 추가 - .gitignore: prediction/image 결과물 및 모델 가중치(.pth) 제외 추가 - dbInsert_csv.py, dbInsert_shp.py 삭제 (미사용 DB 로직) - api.py: dbInsert import 및 주석 처리된 DB 호출 코드 제거 - aerialRouter.ts: req.params 타입 오류 수정
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import type { ImageAnalyzeResult } from '@tabs/prediction/services/predictionApi';
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/**
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* 항공탐색(유출유면적분석) → 유출유 확산예측 탭 간 데이터 전달용 모듈 레벨 시그널.
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* registerMainTabSwitcher / navigateToTab 패턴과 동일한 방식으로 구현된다.
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*/
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interface PendingImageAnalysis extends ImageAnalyzeResult {
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autoRun: boolean;
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}
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let _pending: PendingImageAnalysis | null = null;
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/** 분석 결과를 시그널에 저장한다. navigateToTab 호출 직전에 사용한다. */
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export function setPendingImageAnalysis(data: PendingImageAnalysis): void {
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_pending = data;
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}
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/**
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* 시그널에서 분석 결과를 꺼내고 초기화한다.
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* OilSpillView 마운트 시 1회 호출한다.
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*/
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export function consumePendingImageAnalysis(): PendingImageAnalysis | null {
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const value = _pending;
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_pending = null;
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return value;
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}
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