PATOS v4.4 데이터 아키텍처

데이터 수집부터 온톨로지 추론, 최종 시나리오 생성까지의 파이프라인

1. 데이터 소스 계층 (Data Source Tier)
신뢰도 99.2%

고흥군 건물 대장

건축 자재, 도로폭 (행정망 연 1회 갱신)

신뢰도 97.5%

주민 등록 DB

나이, 장애 여부 (행정망 월 1회 갱신)

실시간 수집

기상청 API

Open-Meteo 연동, NFDRS 지수 계산용

보안/동의

주민 GPS 위치

사전 동의서 작성자에 한해 실시간 수신

데이터 정제 및 스키마 매핑
2. 정규화 및 결합 추론 계층 (Normalization & Inference)

원본 데이터셋

건물과 주민 DB를 병합한 정적 파일

goheung_dataset.json

TypeDB 온톨로지 스키마

Entities (개체)
  • person (나이, 장애여부)
  • building (자재, 폭)
Relations (관계)
  • residence (거주)
  • rescue-target (구조)
Inference Rules (추론 규칙)
rule cognitive-vulnerability:
  when { $p isa person, age >= 80; }
  then { $p has cognitive-vuln true; }

동적 상태 데이터

실시간으로 갱신되는 휘발성 메모리 변수

live_weather{}

화재 전파 물리 모델 연산

건축 자재 계수 (Base Rate) 비닐하우스(2m) ~ 조적조(12m)
기상 보정치 (NFDRS 지수) 풍속, 습도, 기온에 따른 가중치 곱
최종 도출: 플래시오버 ETA (전소 시간)
run_all_scenarios(db, weather)
3. 출력 및 데이터 생애주기 (Output & Lifecycle)

최종 시뮬레이션 결과물

simulation_result.json (UTF-8)

지식 계보
knowledge_lineage
추론 근거
reasoning_chain
우선순위 타겟
priority_targets
전파 타임라인
fire_spread_eta

데이터 라이프사이클 (Data Lifecycle)

1
생성 [Create]
data_generator.py
2
연산 [Process]
app.py 엔진 구동
3
소비 [Consume]
index.html 렌더링
4
폐기 [Dispose]
서버 재기동 시 자동 재생성
v5 목표 레이어
4. 감사 추적 (Decision Audit Trail) 미구현

결정 로그 DB

모든 AI 판단에 "왜 이 결정을 내렸나"를 함께 저장합니다. 잘못된 결정을 역추적하여 추론 규칙을 개선하는 원료입니다. 팔란티어 FDE 모델의 핵심 원칙.

결정 타임스탬프
decided_at
적용된 규칙 ID
rule_triggered
인간 최종 승인
human_approved
5. 피드백 루프 (Outcome Feedback Loop) 미구현

암묵지 자동 업데이트 루프

실제 화재 결과(생존율, 대피 성공/실패)가 레이어 3의 추론 규칙으로 역류합니다. 이 루프가 완성되어야 암묵지가 데이터로 스스로 진화하는 시스템이 됩니다.

실화재 결과 데이터
규칙 가중치 보정
레이어 3 자동 갱신