지반 사면 센서 데이터 AI 분석 플랫폼

배경

Curtin University 연구실과 산업 파트너 간 산학협력 프로젝트로, 다수 현장에서 수집되는 실제 지반 사면 모니터링 데이터(tilt 센서, 시계열)를 운영 단계에서 활용 가능한 인사이트로 가공하는 것이 목적이었습니다.

연구팀은 ML 연구자가 아닌 현장 엔지니어·운영자가 직접 패턴을 찾고 의사결정 수준의 리포트를 만들 수 있는 도구를 필요로 했습니다.

문제

• 지반 사면 센서 데이터는 밀도 높고 다차원, 시계열 중심
• 현장·기간 간 패턴 매칭에는 Dynamic Time Warping 류 기법 필요 (단순 비교 불가)
• 결과물의 소비자는 비전문가 — 그래프만으로 부족, 평문 설명 필요
• 연구용 노트북으로는 부족, 파트너사에게는 배포 가능한 웹 도구 필요

해결

지반 모니터링 데이터를 받아 자동 분석 리포트를 생성하는 풀스택 웹 애플리케이션:

• 백엔드 (Python/Flask on AWS): 수집, FastDTW 기반 시계열 유사도, 데이터 정제 파이프라인
• 프론트엔드 시각화: D3.js + AmCharts 인터랙티브 뷰 — 현장·시간대 간 비교용 다중 차트
• AI 리포트 계층: OpenAI API가 수치 분석을 자연어 요약으로 래핑 — 비전문가도 읽을 수 있는 분석 리포트 자동 작성
• 리포트 출력: Word/DOCX 템플릿에 생성 결과를 자동 채워 배포 가능한 문서로 출력

결과

• 연구실에 인도 후 산업 파트너에 전달
• 비전문가가 노트북을 다루지 않고도 분석 실행 및 읽기 쉬운 리포트 확보
• AI가 지반 공학 영역에서 전문가 판단을 대체가 아닌 증강할 수 있음을 입증

이 프로젝트가 증명하는 것

SJSoftware는 상업용 SaaS를 넘어 연구 협업·과학 커뮤니케이션 시각화·AI 증강 분석 도구까지 범위에 포함합니다.