AWS 공간 데이터를 활용한 건물 검사 인텔리전스 구축

산업 현장의 검사 팀은 대량의 이미지와 관측 데이터를 생성하지만, 메타데이터 불일치와 컨텍스트 손실로 인해 데이터 재사용에 어려움을 겪고 있습니다. 이를 해결하기 위해 검사 산출물을 단순 파일이 아닌 공간적으로 참조된 데이터로 취급하는 접근 방식이 필요합니다.

**AWS 공간 데이터 관리(SDMA)**는 물리적 자산의 수명 주기 전반에 걸쳐 공간 참조 데이터를 관리하기 위한 아키텍처 패턴을 제공합니다. SDMA는 현장의 이미지 및 센서 데이터를 수집하고, 이를 공간 식별자와 연결하며, 중앙 집중식 저장소에서 거버넌스를 유지하는 기능을 수행합니다.

제안된 솔루션 아키텍처는 다음과 같은 계층으로 구성됩니다:

• 사용자 및 API 계층: Spatial Data Portal과 REST API를 통해 다양한 인터페이스 지원
• 통합 계층 (SDMA 컴퓨팅): 요청 처리 및 비즈니스 로직 담당
• AI 추론 워크플로: Amazon SageMaker를 사용하여 이미지 내 결함을 자동 감지하고 구조화된 결과 반환
• 데이터 플레인: Amazon S3를 활용해 공간 인덱싱된 콘텐츠의 단일 정본(Single Source of Truth) 유지
• 제어 플레인: AWS Lambda 등 서버리스 서비스를 통해 워크플로 및 메타데이터 관리

이러한 구조는 데이터에 명확한 공간 맥락을 부여함으로써, 시간이 지나도 데이터의 무결성을 보존하고 머신러닝 모델 학습을 위한 고품질의 데이터셋으로 활용할 수 있게 합니다.