AI 기반 연안 환경 위험도 분석 및 서비스 구축
복잡한 해양 데이터를 운영 가능한 위험 지표와 서비스로 전환하는 엔지스의 제안 구조입니다. 핵심은 데이터를 쌓는 데서 끝나지 않고, 현장에서 바로 쓸 수 있는 판단 기준과 API 서비스까지 연결하는 것입니다.
데이터는 충분하지만, '판단 기준'이 부족합니다
현장에서 데이터는 넘쳐나지만, 그것이 일관된 의사결정과 운영 서비스로 이어지지 못하는 구조적 문제가 있습니다.
데이터 분산·단절
관측, 위성, 수치모델, 이력 데이터가 기관별로 분산되어 있어 통합 분석이 어렵습니다.
데이터 간 연결 부족
개별 데이터는 존재하지만 서로 연결되지 않아 종합적인 환경 상태 파악이 어렵습니다.
경험 의존적 판단
위험 판단이 개인 경험이나 개별 분석에 의존해 일관성과 재현성이 떨어집니다.
현장에서 발생하는 결과
적조 및 이상환경 대응 지연, 정책 판단의 일관성 부족, 사후 대응 중심 운영으로 이어집니다.
데이터가 아니라 '판단 가능한 지표와 서비스'가 필요합니다
4가지 핵심 요소가 갖춰질 때 데이터는 비로소 운영 가치를 가집니다.
데이터 통합 체계
분산된 이기종 데이터를 하나의 표준 체계로 정리하고 연결합니다.
환경 상태 분석 모델
이상탐지·예측·패턴 분석으로 현재 상태와 변화 징후를 읽어냅니다.
표준화된 위험도 지표
Risk Index로 변환해 누구나 같은 기준으로 현황을 판단할 수 있게 합니다.
API 기반 서비스 제공
분석 결과를 기관 시스템과 운영 화면에서 바로 활용 가능한 형태로 배포합니다.
Risk Index를 중심으로 데이터를 서비스로 연결합니다
엔지스는 데이터 수집부터 분석, 지표화, API 제공까지 이어지는 4단계 구조로 구현합니다.
Data Integration
- 관측 데이터
- 위성 영상
- 수치 모델
- 이력 DB
Environmental Analysis
- 상태 분석
- 이상 탐지
- 패턴 분석
- 공간 통계
Risk Index
- 표준화 위험도 산정
- Score / Level 변환
- XAI 근거 제공
- 시계열 추적
Service
- REST API
- 대시보드
- Alert 시스템
- 의사결정 UI
연안 환경 Risk Index API 서비스
분석 결과를 API로 제공해 기관 시스템과 운영 화면에서 바로 활용 가능한 형태로 구현합니다.
주요 제공 기능
- 해역별 위험도 수치 제공
- 시간 변화 분석 및 단기 예측
- XAI 기반 영향 요인 설명
- 적조·이상환경 이벤트 자동 감지
제공 방식
- REST API: 기관 시스템 직접 연동
- Dashboard: GIS 기반 시각화
- Alert 시스템: 임계값 자동 경보
왜 ENGIS인가
분석에서 끝나지 않고 실제 운영 서비스까지 연결하는 3가지 차별점이 있습니다.
데이터 → 지표화 능력
단순 분석이 아니라 Risk Index 설계와 서비스화까지 연결합니다.
AI + GIS 융합 기술
해양·공간 도메인 이해 위에 AI 분석을 결합해 현장에서 작동하는 구조를 만듭니다.
서비스 구현 경험
분석 결과를 API, 플랫폼, 운영 시스템까지 연결한 납품 경험이 있습니다.
작게 시작해 실제 운영 서비스로 확장합니다
파일럿 해역부터 시작해 Risk Index를 검증하고, 이후 API와 기관 운영 시스템으로 확장하는 접근입니다.
협력 구조
- 해양 데이터 기관: 관측·위성·이력 데이터 제공
- 연구기관: 분석 모델 설계 및 검증
- ENGIS: 통합, 분석, API·플랫폼 구현
실행 단계
- Step 1: 특정 해역 파일럿 Risk Index 구축
- Step 2: 데이터 확장 및 정확도 향상
- Step 3: 정책·현장 운영 시스템 연계