플러스프로젝트 배경
1. 문제점
주차 인프라는 설비사별로 상이한 데이터 포맷과 전송 주기를 사용하고 있어, 도시 전체 주차 점유 현황을 통합적으로 수집·분석하기 어려운 구조였습니다. 일부 장비는 센서 신호 품질 저하, 네트워크 불안정, 패킷 누락 등으로 실시간 데이터의 신뢰성이 떨어졌으며, 전광판과 관제 시스템 간의 정보 갱신 속도도 균일하지 않아 실제 차량 증감이 즉시 반영되지 않는 문제가 발생했습니다. 또한 일·주·월 단위의 운영 리포트를 수작업으로 처리해야 하여 데이터 정확도·운영 효율성이 모두 낮았습니다.
2. 프로젝트 목표
본 프로젝트의 목표는 다수 제조사 장비에서 발생하는 1분 단위 스트리밍 주차 점유 데이터와 시간 단위 메트릭을 IoT 기반 고해상도 인제스천 엔진으로 통합 수집하고, 이를 실시간 정규화·정합 검증하여 도시 전역의 주차 정보를 즉시 시각화하는 것이었습니다. 또한 Low-Latency 시그널링 기술을 활용해 전광판에 주차 상태를 즉시 반영하고, 장비 헬스 모니터링 API를 통해 네트워크·센서·패킷 무결성을 지속 감시함으로써 전체 주차 인프라의 신뢰성과 자동화 수준을 극대화하는 것이 핵심 목표였습니다. 더불어 모든 실시간·이력 데이터를 자동 통계 리포트로 변환하는 PDF 렌더링 체계를 구축하여 운영 업무를 완전 자동화하는 것도 목표에 포함되었습니다.
3. 주안점
프로젝트는 데이터 품질 확보, 실시간성 강화, 인프라 안정성 보장의 세 가지 축을 중심으로 설계되었습니다. 이를 위해 비표준 Raw Telemetry를 자동 정규화하는 파이프라인, 밀리초 단위 장비 상태 감시 엔진, 초저지연 전광판 반영 모듈, 그리고 이력 데이터를 구조화해 리포트로 자동 변환하는 분석·렌더링 파이프라인 구축에 주력했습니다. 최종적으로 모든 장비·데이터·출력 채널이 하나의 End-to-End 아키텍처에서 일관되게 운영되도록 설계하여, 주차 관제 환경의 실시간성과 운영 효율성을 동시에 크게 향상시키는 데 중점을 두었습니다.
주차 인프라는 설비사별로 상이한 데이터 포맷과 전송 주기를 사용하고 있어, 도시 전체 주차 점유 현황을 통합적으로 수집·분석하기 어려운 구조였습니다. 일부 장비는 센서 신호 품질 저하, 네트워크 불안정, 패킷 누락 등으로 실시간 데이터의 신뢰성이 떨어졌으며, 전광판과 관제 시스템 간의 정보 갱신 속도도 균일하지 않아 실제 차량 증감이 즉시 반영되지 않는 문제가 발생했습니다. 또한 일·주·월 단위의 운영 리포트를 수작업으로 처리해야 하여 데이터 정확도·운영 효율성이 모두 낮았습니다.
2. 프로젝트 목표
본 프로젝트의 목표는 다수 제조사 장비에서 발생하는 1분 단위 스트리밍 주차 점유 데이터와 시간 단위 메트릭을 IoT 기반 고해상도 인제스천 엔진으로 통합 수집하고, 이를 실시간 정규화·정합 검증하여 도시 전역의 주차 정보를 즉시 시각화하는 것이었습니다. 또한 Low-Latency 시그널링 기술을 활용해 전광판에 주차 상태를 즉시 반영하고, 장비 헬스 모니터링 API를 통해 네트워크·센서·패킷 무결성을 지속 감시함으로써 전체 주차 인프라의 신뢰성과 자동화 수준을 극대화하는 것이 핵심 목표였습니다. 더불어 모든 실시간·이력 데이터를 자동 통계 리포트로 변환하는 PDF 렌더링 체계를 구축하여 운영 업무를 완전 자동화하는 것도 목표에 포함되었습니다.
3. 주안점
프로젝트는 데이터 품질 확보, 실시간성 강화, 인프라 안정성 보장의 세 가지 축을 중심으로 설계되었습니다. 이를 위해 비표준 Raw Telemetry를 자동 정규화하는 파이프라인, 밀리초 단위 장비 상태 감시 엔진, 초저지연 전광판 반영 모듈, 그리고 이력 데이터를 구조화해 리포트로 자동 변환하는 분석·렌더링 파이프라인 구축에 주력했습니다. 최종적으로 모든 장비·데이터·출력 채널이 하나의 End-to-End 아키텍처에서 일관되게 운영되도록 설계하여, 주차 관제 환경의 실시간성과 운영 효율성을 동시에 크게 향상시키는 데 중점을 두었습니다.
프로젝트 성과
주차 점유현황 시각화
실시간 주차 점유 현황 시각화, 다양한 통계 제공, 외부 연동 지원으로 공영주차장 운영 효율성과 관리 편의성을 크게 향상시킨 시스템.
핵심 기능
시각화 기능
실시간 주차점유 시각화, 시간·일·주·월별 통계, PDF/엑셀 보고서, 지도 기반 대시보드, API 연동 및 전광판 송신 기능.
진행 단계
프로젝트 진행 방법 협의
2025.05.
온라인 미팅 및 오프라인 미팅진행으로 기획완료 후 제작
프로젝트 상세
1. 포트폴리오 소개
본 프로젝트는 해당시 전역의 주차 설비에서 발생하는 실시간 점유 데이터를 고해상도 IoT 인제스천 엔진으로 수집·정제하여, 도시 단위 주차 흐름을 즉각적으로 파악할 수 있는 Real-Time Parking Intelligence Platform입니다. 다양한 제조사의 장비에서 발생하는 1분 단위 스트리밍 데이터와 1시간 단위 메트릭을 통합 수신하고, 정규화·정합 검증된 데이터를 기반으로 전광판에 초저지연 시그널링 패킷을 전송해 주차장 상태 변화를 실시간 반영하는 고성능 데이터 파이프라인을 구축했습니다. 또한 장비 헬스 모니터링 API를 통해 주차 설비의 네트워크 상태와 센서 무결성을 지속적으로 검사하여 도시 주차 인프라 운영 안정성을 극대화했습니다.
2. 주요업무
주요 업무는 IoT 기반 데이터 인제스천 엔진 개발, 실시간 Raw Telemetry 정규화·정합성 검증 로직 구축, 다중 설비사 연동 프로토콜 처리, 초저지연 전광판 출력 모듈 개발로 구성되었습니다. 모든 데이터는 실시간 스트림 처리 구조로 설계되어 주차장 차량 증감 정보를 즉시 반영하며, 장비 헬스 모니터링 API를 통해 네트워크 링크, 센서 품질, 데이터 패킷 무결성 등을 밀리초 단위로 감시합니다. 또한 수집된 이력 데이터를 기반으로 일·주·월 단위의 복합 통계 리포트를 자동 생성하고, PDF 렌더링 파이프라인을 구축하여 정교한 문서 포맷으로 자동 변환하는 기능도 포함되었습니다.
3. 주안점
프로젝트의 핵심 주안점은 고신뢰성·고정확도·저지연을 모두 충족하는 도시형 주차 데이터 플랫폼의 구축이었습니다. 이를 위해 다중 설비사의 비표준 데이터를 수용할 수 있는 유연한 인제스천 구조, 밀리초 단위 헬스 모니터링 체계, 스트리밍 데이터 기반의 실시간 점유 반영 로직, 그리고 분석 레이어와 리포팅 레이어까지 아우르는 통합 데이터 아키텍처를 설계했습니다. 결과적으로 데이터 품질·반응 속도·장비 안정성을 모두 보장하는 End-to-End Intelligent Parking Data Pipeline을 완성하는 데 중점을 두었습니다.
본 프로젝트는 해당시 전역의 주차 설비에서 발생하는 실시간 점유 데이터를 고해상도 IoT 인제스천 엔진으로 수집·정제하여, 도시 단위 주차 흐름을 즉각적으로 파악할 수 있는 Real-Time Parking Intelligence Platform입니다. 다양한 제조사의 장비에서 발생하는 1분 단위 스트리밍 데이터와 1시간 단위 메트릭을 통합 수신하고, 정규화·정합 검증된 데이터를 기반으로 전광판에 초저지연 시그널링 패킷을 전송해 주차장 상태 변화를 실시간 반영하는 고성능 데이터 파이프라인을 구축했습니다. 또한 장비 헬스 모니터링 API를 통해 주차 설비의 네트워크 상태와 센서 무결성을 지속적으로 검사하여 도시 주차 인프라 운영 안정성을 극대화했습니다.
2. 주요업무
주요 업무는 IoT 기반 데이터 인제스천 엔진 개발, 실시간 Raw Telemetry 정규화·정합성 검증 로직 구축, 다중 설비사 연동 프로토콜 처리, 초저지연 전광판 출력 모듈 개발로 구성되었습니다. 모든 데이터는 실시간 스트림 처리 구조로 설계되어 주차장 차량 증감 정보를 즉시 반영하며, 장비 헬스 모니터링 API를 통해 네트워크 링크, 센서 품질, 데이터 패킷 무결성 등을 밀리초 단위로 감시합니다. 또한 수집된 이력 데이터를 기반으로 일·주·월 단위의 복합 통계 리포트를 자동 생성하고, PDF 렌더링 파이프라인을 구축하여 정교한 문서 포맷으로 자동 변환하는 기능도 포함되었습니다.
3. 주안점
프로젝트의 핵심 주안점은 고신뢰성·고정확도·저지연을 모두 충족하는 도시형 주차 데이터 플랫폼의 구축이었습니다. 이를 위해 다중 설비사의 비표준 데이터를 수용할 수 있는 유연한 인제스천 구조, 밀리초 단위 헬스 모니터링 체계, 스트리밍 데이터 기반의 실시간 점유 반영 로직, 그리고 분석 레이어와 리포팅 레이어까지 아우르는 통합 데이터 아키텍처를 설계했습니다. 결과적으로 데이터 품질·반응 속도·장비 안정성을 모두 보장하는 End-to-End Intelligent Parking Data Pipeline을 완성하는 데 중점을 두었습니다.
