AEGIS ONE / 솔루션 / D07

D07Forest · Industrial AI Solution

산림

넓은 산림의 변화를, 확인할 지점으로 연결합니다.

넓은 산림을 점군 지형과 항공 영상으로 읽고, 사람이 가 봐야 할 지점만 골라 연결합니다.

  1. 01 · 자료들어오는 자료 3가지지형·산림 구역 자료 · 기상·환경 관측 · 항공·지상 영상
  2. 02 · AI 분석지형 위험 분석경사·토양·누적 강우로 사면 위험도를 계산
  3. 03 · 사람의 결정현장 확인 요청AI는 근거를 정리해 넘기고, 이 단계는 담당자가 확인하고 결정합니다.
  4. 04 · 남는 근거화면에 남는 근거 3가지구역별 관측·변화 후보 · 확인이 필요한 지점과 접근 정보 · 현장 확인·조치 기록

색 읽는 법자료AI 분석근거 묶음사람의 결정기록·확인

UIAEGIS 화면

이 솔루션은
이런 화면으로 운영됩니다

AEGIS 운영 화면 1장입니다. 누르면 원본 크기로 볼 수 있습니다.

01현장의 질문

현장은 이것부터 묻습니다

  1. Q1산사태 위험이 높은 사면은 어디인가?
  2. Q2고사목·병해충은 어디서 번지나?
  3. Q3현장 확인 결과가 다음 관측에 반영되나?

02한 장면으로 보는 판단

누적 강우 280mm, 위험한 사면은 세 곳

○○국유림 관리구역

  1. 현장

    관리구역 4,200ha에 누적 강우 280mm. 산사태 위험 사면을 다 가 볼 수는 없습니다.

  2. AEGIS

    라이다 점군 지형의 경사·곡률과 토양도, 누적 강우를 합쳐 사면별 위험도를 계산하고 상위 3곳을 지도에 올립니다.

  3. AEGIS

    지난달 위성 영상과 비교해 그중 한 곳의 상부에서 새로 생긴 균열 후보를 찾아 근거로 붙입니다.

  4. 산림 담당

    접근로와 좌표를 받아 드론 확인을 요청하고, 결과를 보고 등산로 통제를 승인합니다.

  5. AEGIS

    현장 확인 결과를 위험 모델의 검증 자료로 저장하고, 관측이 빈 구역을 다음 촬영 계획에 넣습니다.

결과넓은 산을 다 보는 대신, 지형·강우·영상 변화가 겹치는 지점만 사람에게.

EVIDENCED07-2026-0714-5B12
time
08:30:08 KST
inputs
라이다 점군 지형 · 위성·항공 영상
model
slope-risk v1.3
confidence
0.77
decision
등산로 2곳 통제 · 드론 확인
approved
산림 담당
sha256
5b12de2963…d2a754

이전 기록과 해시로 연결

03AI가 하는 일

AI는 근거를 모으고,
사람은 판단합니다

04기술 구조

어떤 데이터를,
어떤 모델로 읽는가

사용 데이터

라이다 점군 지형1m DEM · 연 1회
위성·항공 영상주 1회 · 0.5m
기상 관측누적 강우·토양 수분
산림 구역·임도·토양도공공 공간정보

AEGIS 엔진 구성

  • DATA점군·영상 정합시기가 다른 영상을 같은 좌표로
  • MODELS사면 위험 모델 (물리 지표 + 머신러닝)사면 단위 위험도
  • MODELS변화 탐지 (시계열 영상 비교, 식생지수 NDVI)고사·훼손·균열 후보
  • AGENTS현장 확인 에이전트좌표·접근로·근거가 붙은 작업 목록

처리 흐름과 걸리는 시간

  1. 01자료 수집·정합일 단위
  2. 02위험도 계산구역 전체 약 5분
  3. 03변화 후보 비교영상 수신 시
  4. 04현장 확인 요청담당자
  5. 05조치·결과 기록자동

05데이터 · 업무 흐름 · 근거

들어온 데이터가
승인 기록이 되기까지

들어오는 데이터

  • 지형·산림 구역 자료
  • 기상·환경 관측
  • 항공·지상 영상
  1. 01대상 구역 설정
  2. 02관측 자료 확인
  3. 03변화 후보 비교
  4. 04현장 확인 요청사람의 승인
  5. 05조치·결과 기록

화면에 남는 근거

  • 구역별 관측·변화 후보
  • 확인이 필요한 지점과 접근 정보
  • 현장 확인·조치 기록

06검증 · 구축 · 보안

정확도는 공개하고,
데이터는 현장에 둡니다

정확도 검증 방식

  • 과거 산사태 대조발생 이력으로 위험 상위 구역 적중률 측정
  • 현장 확인 피드백확인 결과를 다시 학습·검증에 사용
  • 관측 공백 표시자료가 오래된 구역은 위험도를 낮게 보이지 않게 따로 표시

구축 · 보안

  • 구축기관 클라우드 또는 내부 서버
  • 대용량 처리점군은 타일 단위로 나눠 처리·표시
  • 현장모바일에서 좌표·사진 바로 등록

근거 묶음에 남는 것

EVIDENCE · D07-2026-0714

  • 지형·강우·영상 원본 출처
  • 위험도 계산 근거
  • 현장 확인 사진
  • 통제·조치 기록

07확인 지표

효과는 같은 방법으로
도입 전과 비교합니다

확인 지표도입 전 기준값 (PoC)파일럿에서 판정
K1위험 후보 대비 현장 확인율위험 후보 중 현장 확인까지 간 비율확인 요청이 실제 확인으로 이어지는지
K2변화 탐지부터 조치까지 기간변화 탐지부터 조치까지 일수영상 수신 주기에 맞춰 비교
K3구역별 관측 공백관측이 90일 넘게 빈 구역 수공백 구역이 줄었는지

측정 방법은 PoC 시작 때 현장과 함께 확정하고, 도입 전과 같은 방법·같은 기간 길이로 비교합니다.

08도입

작은 검증부터 시작합니다

  1. 현장 진단데이터·업무·보안 요건 확인
  2. PoC 검증실데이터로 모델 정확도 확인
  3. 파일럿 운영실제 업무 흐름에서 승인·기록
  4. 확산·운영현장 확대와 모델 지속 개선