플러스프로젝트 배경
1) 예상 리스크 및 대응 계획 - 활성 슬러지법 공정 특성상 유입 부하 예측 입력 변수(BOD·SS·유량 등) 선정 기준과 가중치 초기값 결정에 도메인 협의가 필요 - 5초 주기 센서 데이터 SSE 스트리밍 중 브라우저 탭 비활성화 시 EventSource 자동 일시정지·재연결 구조 설계 필요 - DO 목표값 급변 시 송풍기 주파수 급격한 변화를 방지하는 레이트 리미터 로직 구현 필요 - Postgr
프로젝트 성과
시계열 예측 서비스 아키텍처 설계
FastAPI 서비스 레이어에 scikit-learn 모델을 임베딩하여 HTTP 요청으로 유입 부하 예측값을 실시간 반환하는 추론 파이프라인을 설계합니다.
SSE 기반 실시간 데이터 스트리밍 구현
WebSocket 없이 FastAPI SSE 엔드포인트로 5초 주기 센서 데이터를 브라우저에 스트리밍하며, EventSource 재연결 로직을 포함한 클라이언트 훅을 설계합니다.
DO 목표값 계산 알고리즘 모듈 구축
예측 부하값을 입력받아 포기조 DO 목표값을 산출하는 계수 기반 알고리즘을 서비스 모듈로 분리하고, 파라미터 버전 이력 관리 구조를 설계합니다.
Modbus 통신 추상화 어댑터 패턴 구현
외부 장비 프로토콜 의존성을 어댑터 인터페이스로 격리하여 실장비 없이 Mock 어댑터로 전 기능을 개발·테스트할 수 있는 구조를 설계합니다.
핵심 기능
실시간 AI 예측 대시보드
유입 부하 예측값, 현재 DO 수치, 송풍기 제어 목표값을 실시간 차트와 KPI 카드로 한눈에 확인할 수 있는 메인 운영 화면입니다
진행 단계
도메인 분석 및 데이터 모델 설계
2026.06
활성 슬러지법 운전 프로세스 분석, 유입 부하·DO·주파수 시계열 스키마 설계, PostgreSQL BRIN 인덱스 전략 수립
프로젝트 상세
1) 포트폴리오 소개 활성 슬러지법 기반 유입 부하 예측 모델과 DO 목표값 동적 산출 알고리즘을 웹 기반 대시보드로 구현한 맞춤 데모입니다. 시계열 수질 데이터 수집 파이프라인부터 실시간 제어 명령 전송 인터페이스까지 하수처리장 운영 시나리오를 직접 반영하여 설계하며, 프로젝트 착수 시 이 데모를 그대로 확장해 빠르게 개발을 진행할 수 있습니다. 2) 작업 범위 - 실시간 AI 예측 대시보드: 유입
