아래는 **촬영계획시스템에서 “위성영상 촬영계획”에 대해 Feasibility(가능성) + Probability(성공확률/품질확률) + 타당성(업무적/정책적 적합성) 검토**를 수행하는 **업무 플로우를 직접 지원하는 ERD**입니다. 구현 관점에서 핵심은: - **요청(Request)** → **평가 실행(Run)** → **후보(Candidate)** → **체크(Checks) 결과** → **확률 추정(Probability)** → **리뷰(Review) 워크플로** → **최종 판정(Decision)** - 평가 시점의 입력(궤도/기상/제약)을 “스냅샷”으로 고정해서 **재현성/감사추적**을 보장 --- ## 1) Feasibility/Probability/Validity Workflow ERD (Mermaid) ```mermaid erDiagram %% ========================= %% CORE REQUEST / CONTEXT %% ========================= TENANT { uuid tenant_id PK string tenant_name string status } IMAGING_REQUEST { uuid request_id PK uuid tenant_id FK uuid customer_id geometry aoi_geom datetime time_window_start datetime time_window_end int priority datetime sla_due_time string product_level float max_cloud_pct float max_off_nadir_deg string status uuid correlation_id datetime created_at } SATELLITE { uuid satellite_id PK string name int norad_id string orbit_type string status } GROUND_STATION { uuid station_id PK string name float latitude float longitude string status } VISIBILITY_PASS { uuid pass_id PK uuid satellite_id FK uuid station_id FK datetime aos_time datetime los_time float max_elevation_deg datetime predicted_at } %% ========================= %% FEASIBILITY RUN (REPRODUCIBLE) %% ========================= FEASIBILITY_RUN { uuid feas_run_id PK uuid request_id FK string run_type string status datetime horizon_start datetime horizon_end string policy_version uuid initiated_by_user_id datetime started_at datetime finished_at } ORBIT_SNAPSHOT { uuid orbit_snap_id PK uuid feas_run_id FK string source_type datetime source_epoch string source_ref datetime captured_at } WEATHER_SNAPSHOT { uuid weather_snap_id PK uuid feas_run_id FK string provider datetime forecast_base_time datetime captured_at } OP_CONSTRAINT_SNAPSHOT { uuid constraint_snap_id PK uuid feas_run_id FK string constraint_version json constraint_json datetime captured_at } %% ========================= %% CANDIDATES & CHECKS %% ========================= IMAGING_CANDIDATE { uuid candidate_id PK uuid feas_run_id FK uuid satellite_id FK uuid pass_id FK string mode_code datetime predicted_start datetime predicted_end float nominal_gsd_m float predicted_off_nadir_deg string status datetime created_at } FEASIBILITY_CRITERION { uuid criterion_id PK string domain string criterion_code string description string severity boolean hard_flag } FEASIBILITY_CHECK_RESULT { uuid check_id PK uuid candidate_id FK uuid criterion_id FK string result float score string reason_code json evidence_json datetime evaluated_at } %% ========================= %% PROBABILITY (SUCCESS/QUALITY/DELIVERY) %% ========================= PROBABILITY_MODEL { uuid model_id PK string model_name string model_type string version string owner string input_schema_uri string status } PROBABILITY_ESTIMATE { uuid prob_id PK uuid candidate_id FK uuid model_id FK string target_metric float probability float confidence json feature_json datetime estimated_at } CLOUD_COVER_ESTIMATE { uuid cloud_est_id PK uuid candidate_id FK uuid weather_snap_id FK float cloud_pct_mean float cloud_pct_p90 string method datetime estimated_at } %% ========================= %% VALIDITY REVIEW WORKFLOW %% ========================= REVIEW_TASK { uuid review_task_id PK uuid feas_run_id FK string review_type string status uuid assignee_user_id datetime assigned_at datetime due_at } REVIEW_DECISION { uuid decision_id PK uuid review_task_id FK string decision string rationale string risk_level string conditions uuid decided_by_user_id datetime decided_at } FEASIBILITY_REPORT { uuid report_id PK uuid feas_run_id FK string overall_feasibility float overall_score float overall_probability string summary datetime generated_at } REPORT_ATTACHMENT { uuid attachment_id PK uuid report_id FK string file_name string uri string checksum datetime uploaded_at } AUDIT_LOG { uuid audit_id PK uuid tenant_id FK string actor_type uuid actor_id string action string entity_type uuid entity_id uuid correlation_id datetime event_time json metadata_json } %% ========================= %% RELATIONSHIPS %% ========================= TENANT ||--o{ IMAGING_REQUEST : owns IMAGING_REQUEST ||--o{ FEASIBILITY_RUN : evaluated_by FEASIBILITY_RUN ||--o{ ORBIT_SNAPSHOT : captures FEASIBILITY_RUN ||--o{ WEATHER_SNAPSHOT : captures FEASIBILITY_RUN ||--o{ OP_CONSTRAINT_SNAPSHOT : captures SATELLITE ||--o{ VISIBILITY_PASS : generates GROUND_STATION ||--o{ VISIBILITY_PASS : observes FEASIBILITY_RUN ||--o{ IMAGING_CANDIDATE : generates SATELLITE ||--o{ IMAGING_CANDIDATE : candidate_for VISIBILITY_PASS ||--o{ IMAGING_CANDIDATE : based_on FEASIBILITY_CRITERION ||--o{ FEASIBILITY_CHECK_RESULT : applied_as IMAGING_CANDIDATE ||--o{ FEASIBILITY_CHECK_RESULT : produces PROBABILITY_MODEL ||--o{ PROBABILITY_ESTIMATE : used_by IMAGING_CANDIDATE ||--o{ PROBABILITY_ESTIMATE : has WEATHER_SNAPSHOT ||--o{ CLOUD_COVER_ESTIMATE : provides IMAGING_CANDIDATE ||--o{ CLOUD_COVER_ESTIMATE : has FEASIBILITY_RUN ||--o{ REVIEW_TASK : reviewed_by REVIEW_TASK ||--o{ REVIEW_DECISION : decided_as FEASIBILITY_RUN ||--o{ FEASIBILITY_REPORT : summarized_as FEASIBILITY_REPORT ||--o{ REPORT_ATTACHMENT : attaches TENANT ||--o{ AUDIT_LOG : logs ``` --- ## 2) 전체 테이블 설명 표 (테이블명 / 엔터티 / 속성) 아래는 ERD에 포함된 **모든 테이블**을 동일한 방식(데이터 사전)으로 정리했습니다. --- # 2-1) Core Request / Context ### TENANT | 항목 | 내용 | | ----------- | ------------------------------------------------------------------------------- | | 테이블명 | `TENANT` | | 엔터티 설명 | 멀티테넌트 최상위 조직. 요청/평가/감사 로그 격리 및 쿼터/정책 적용 기준 | | 속성(컬럼) | `tenant_id(PK)` 테넌트 ID
`tenant_name` 명칭
`status` active/suspended 등 | ### IMAGING_REQUEST | 항목 | 내용 | | ----------- | ---------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- | | 테이블명 | `IMAGING_REQUEST` | | 엔터티 설명 | 촬영 요청 원장. Feasibility/Probability/Validity 평가의 출발점이 되는 요구조건 집합 | | 속성(컬럼) | `request_id(PK)`
`tenant_id(FK→TENANT)`
`customer_id`(선택) 고객 식별자
`aoi_geom` AOI(공간타입)
`time_window_start/end` 요청 시간창
`priority` 우선순위
`sla_due_time` 납기
`product_level` L0~Lx
`max_cloud_pct` 구름 허용치
`max_off_nadir_deg` 오프나딜 제한
`status` 요청 상태
`correlation_id` E2E 추적키
`created_at` | ### SATELLITE | 항목 | 내용 | | ----------- | ---------------------------------------------------------------------- | | 테이블명 | `SATELLITE` | | 엔터티 설명 | 평가 대상 위성 마스터(후보 생성 및 패스 연결의 기준) | | 속성(컬럼) | `satellite_id(PK)`
`name`
`norad_id`
`orbit_type`
`status` | ### GROUND_STATION | 항목 | 내용 | | ----------- | -------------------------------------------------------------- | | 테이블명 | `GROUND_STATION` | | 엔터티 설명 | 가시성/다운링크 가능성 평가에 필요한 지상국 마스터 | | 속성(컬럼) | `station_id(PK)`
`name`
`latitude/longitude`
`status` | ### VISIBILITY_PASS | 항목 | 내용 | | ----------- | ------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------ | | 테이블명 | `VISIBILITY_PASS` | | 엔터티 설명 | 위성–지상국 가시구간(패스) 캐시. 후보 생성의 기저 데이터 | | 속성(컬럼) | `pass_id(PK)`
`satellite_id(FK→SATELLITE)`
`station_id(FK→GROUND_STATION)`
`aos_time/los_time`
`max_elevation_deg`
`predicted_at` | --- # 2-2) Feasibility Run (재현 가능한 평가 실행) ### FEASIBILITY_RUN | 항목 | 내용 | | ----------- | --------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- | | 테이블명 | `FEASIBILITY_RUN` | | 엔터티 설명 | 특정 요청에 대해 feasibility/확률/타당성 검토를 “한 번 실행한 단위”. 결과 재현성과 감사 추적의 루트 | | 속성(컬럼) | `feas_run_id(PK)`
`request_id(FK→IMAGING_REQUEST)`
`run_type` auto/manual/emergency 등
`status` CREATED/RUNNING/DONE/FAILED
`horizon_start/end` 평가 범위
`policy_version` 평가 정책 버전
`initiated_by_user_id` 실행자(선택)
`started_at/finished_at` | ### ORBIT_SNAPSHOT | 항목 | 내용 | | ----------- | ------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------ | | 테이블명 | `ORBIT_SNAPSHOT` | | 엔터티 설명 | 평가 시점에 사용한 궤도 입력(TLE/EPH 등)을 고정 저장(재현성 확보) | | 속성(컬럼) | `orbit_snap_id(PK)`
`feas_run_id(FK→FEASIBILITY_RUN)`
`source_type` TLE/EPH
`source_epoch` 기준 epoch
`source_ref` 파일/레코드 참조키
`captured_at` | ### WEATHER_SNAPSHOT | 항목 | 내용 | | ----------- | ------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- | | 테이블명 | `WEATHER_SNAPSHOT` | | 엔터티 설명 | 평가 시점에 사용한 기상 예보 입력을 고정 저장(구름 확률 평가의 근거) | | 속성(컬럼) | `weather_snap_id(PK)`
`feas_run_id(FK→FEASIBILITY_RUN)`
`provider` 예보 제공자
`forecast_base_time` 예보 기준시각
`captured_at` | ### OP_CONSTRAINT_SNAPSHOT | 항목 | 내용 | | ----------- | ----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- | | 테이블명 | `OP_CONSTRAINT_SNAPSHOT` | | 엔터티 설명 | 평가 시점의 운영 제약(위성 모드/전력/일일 제한/다운링크 제한 등)을 스냅샷으로 고정 | | 속성(컬럼) | `constraint_snap_id(PK)`
`feas_run_id(FK→FEASIBILITY_RUN)`
`constraint_version` 제약 버전
`constraint_json` 제약 상세(JSON)
`captured_at` | --- # 2-3) Candidates & Checks (가능성 평가의 핵심) ### IMAGING_CANDIDATE | 항목 | 내용 | | ----------- | -------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- | | 테이블명 | `IMAGING_CANDIDATE` | | 엔터티 설명 | Feasibility Run에서 생성된 촬영 후보(위성/패스/모드/예상시간). 체크/확률/리뷰의 대상 단위 | | 속성(컬럼) | `candidate_id(PK)`
`feas_run_id(FK→FEASIBILITY_RUN)`
`satellite_id(FK→SATELLITE)`
`pass_id(FK→VISIBILITY_PASS)`
`mode_code` 촬영모드
`predicted_start/end`
`nominal_gsd_m` 예상 GSD
`predicted_off_nadir_deg` 예상 오프나딜
`status` CANDIDATE/REJECTED/RECOMMENDED 등
`created_at` | ### FEASIBILITY_CRITERION | 항목 | 내용 | | ----------- | ---------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- | | 테이블명 | `FEASIBILITY_CRITERION` | | 엔터티 설명 | 평가 기준(체크 항목) 마스터. 하드/소프트 제약 및 심각도(Severity) 포함 | | 속성(컬럼) | `criterion_id(PK)`
`domain` ORBIT/IMAGING/POWER/THERMAL/GROUND/SECURITY 등
`criterion_code` 코드(예: MAX_OFF_NADIR)
`description` 설명
`severity` LOW/MED/HIGH/CRITICAL
`hard_flag` 하드제약 여부 | ### FEASIBILITY_CHECK_RESULT | 항목 | 내용 | | ----------- | --------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- | | 테이블명 | `FEASIBILITY_CHECK_RESULT` | | 엔터티 설명 | 후보별 기준(criterion) 평가 결과. “가능/불가/경고 + 근거(evidence)”를 저장하는 핵심 테이블 | | 속성(컬럼) | `check_id(PK)`
`candidate_id(FK→IMAGING_CANDIDATE)`
`criterion_id(FK→FEASIBILITY_CRITERION)`
`result` PASS/FAIL/WARN
`score` 0~1 또는 가중치 점수
`reason_code` 실패/경고 사유
`evidence_json` 근거 데이터(계산값/입력/로그 참조)
`evaluated_at` | --- # 2-4) Probability (성공확률/품질확률/납기확률) ### PROBABILITY_MODEL | 항목 | 내용 | | ----------- | ------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- | | 테이블명 | `PROBABILITY_MODEL` | | 엔터티 설명 | 확률 추정 모델 레지스트리(규칙기반/통계/ML). 버전/입력스키마를 관리 | | 속성(컬럼) | `model_id(PK)`
`model_name`
`model_type` RULE/STAT/ML
`version`
`owner` 운영 책임자
`input_schema_uri` 입력 정의
`status` active/deprecated | ### PROBABILITY_ESTIMATE | 항목 | 내용 | | ----------- | --------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- | | 테이블명 | `PROBABILITY_ESTIMATE` | | 엔터티 설명 | 후보에 대해 특정 모델로 계산한 확률 결과(성공, 품질, SLA 준수 등 target_metric별) | | 속성(컬럼) | `prob_id(PK)`
`candidate_id(FK→IMAGING_CANDIDATE)`
`model_id(FK→PROBABILITY_MODEL)`
`target_metric` SUCCESS/QUALITY/SLA_ON_TIME 등
`probability` 0~1
`confidence` 신뢰도(예: 0~1 또는 CI 폭)
`feature_json` 입력 feature 스냅샷(재현성)
`estimated_at` | ### CLOUD_COVER_ESTIMATE | 항목 | 내용 | | ----------- | -------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- | | 테이블명 | `CLOUD_COVER_ESTIMATE` | | 엔터티 설명 | 후보 시간/영역에서의 구름량 추정(평균/상위분위). 광학 촬영 성공확률의 주요 입력 | | 속성(컬럼) | `cloud_est_id(PK)`
`candidate_id(FK→IMAGING_CANDIDATE)`
`weather_snap_id(FK→WEATHER_SNAPSHOT)`
`cloud_pct_mean` 평균 구름량
`cloud_pct_p90` 보수적(90퍼센타일)
`method` NWP/Nowcast/Ensemble 등
`estimated_at` | --- # 2-5) Validity Review Workflow (업무적 타당성/정책/리스크) ### REVIEW_TASK | 항목 | 내용 | | ----------- | ------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- | | 테이블명 | `REVIEW_TASK` | | 엔터티 설명 | 검토 업무(Task) 단위. 자동평가 결과를 사람이 확인/승인/조건부 승인하는 워크플로 | | 속성(컬럼) | `review_task_id(PK)`
`feas_run_id(FK→FEASIBILITY_RUN)`
`review_type` TECH/OPS/SECURITY/COMMERCIAL 등
`status` OPEN/IN_REVIEW/DONE/REJECTED
`assignee_user_id` 담당자
`assigned_at`
`due_at` | ### REVIEW_DECISION | 항목 | 내용 | | ----------- | ----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- | | 테이블명 | `REVIEW_DECISION` | | 엔터티 설명 | 리뷰 태스크의 최종 판정(승인/거절/조건부). 리스크와 조건을 명문화 | | 속성(컬럼) | `decision_id(PK)`
`review_task_id(FK→REVIEW_TASK)`
`decision` APPROVE/REJECT/CONDITIONAL_APPROVE
`rationale` 근거(요약)
`risk_level` LOW/MED/HIGH
`conditions` 조건(예: downlink 우선권 필요)
`decided_by_user_id` 결정자
`decided_at` | ### FEASIBILITY_REPORT | 항목 | 내용 | | ----------- | ----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- | | 테이블명 | `FEASIBILITY_REPORT` | | 엔터티 설명 | Run 단위 종합 결과(가능/불가/조건부 + 점수/확률/요약). 외부/내부 공유용 산출물 | | 속성(컬럼) | `report_id(PK)`
`feas_run_id(FK→FEASIBILITY_RUN)`
`overall_feasibility` FEASIBLE/NOT_FEASIBLE/CONDITIONAL
`overall_score` 종합 점수
`overall_probability` 종합 성공확률
`summary` 요약
`generated_at` | ### REPORT_ATTACHMENT | 항목 | 내용 | | ----------- | --------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- | | 테이블명 | `REPORT_ATTACHMENT` | | 엔터티 설명 | 보고서 증빙(지도 이미지, 시뮬레이션 로그, 근거 파일, PDF 등) 관리 | | 속성(컬럼) | `attachment_id(PK)`
`report_id(FK→FEASIBILITY_REPORT)`
`file_name`
`uri` 저장 위치
`checksum` 무결성
`uploaded_at` | --- # 2-6) Audit (감사/추적) ### AUDIT_LOG | 항목 | 내용 | | ----------- | ------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------ | | 테이블명 | `AUDIT_LOG` | | 엔터티 설명 | 평가 실행/리뷰/결정/수정 전 과정 감사 로그. 규제/보안/분쟁 대응의 핵심 | | 속성(컬럼) | `audit_id(PK)`
`tenant_id(FK→TENANT)`
`actor_type` USER/SYSTEM/API_KEY
`actor_id` 주체 ID
`action` RUN_START/DECIDE/ATTACH 등
`entity_type` 엔터티 타입
`entity_id` 엔터티 ID
`correlation_id` 추적키
`event_time`
`metadata_json` 상세 | --- ## 3) 업무 플로우를 ERD에 매핑하면 이렇게 흘러갑니다 - `IMAGING_REQUEST` 생성 - `FEASIBILITY_RUN` 시작(스냅샷 3종: `ORBIT_SNAPSHOT`, `WEATHER_SNAPSHOT`, `OP_CONSTRAINT_SNAPSHOT`) - 패스 기반으로 `IMAGING_CANDIDATE` 생성 - 후보마다 `FEASIBILITY_CHECK_RESULT`(기준은 `FEASIBILITY_CRITERION`) 산출 → PASS/FAIL/WARN 근거 기록 - 후보마다 `CLOUD_COVER_ESTIMATE` 및 `PROBABILITY_ESTIMATE` 계산(모델은 `PROBABILITY_MODEL`) - 필요 시 `REVIEW_TASK` 생성 → `REVIEW_DECISION`으로 승인/거절/조건부 승인 - 종합본 `FEASIBILITY_REPORT` 생성 + `REPORT_ATTACHMENT` 증빙 첨부 - 전 과정 `AUDIT_LOG`에 기록 --- ## 다음 확장(원하시면 즉시 반영 가능) 실무에서 feasibility에 자주 추가되는 테이블(필요 시 ERD에 바로 확장): - **CONFLICT_ANALYSIS**(기존 스케줄/우선권 충돌 분석) - **DOWNLINK_FEASIBILITY**(세션/볼륨/납기 충족 확률) - **RISK_REGISTER**(리스크 항목/완화책/담당) - **AOI_TILE**(대면적 AOI 분할/후보 폭발 제어) - **MODEL_EVIDENCE_LINEAGE**(확률값의 입력 데이터 라인리지) 원하시면 “광학 vs SAR”에 따라 criterion과 probability target_metric 표준도 같이 만들어드릴 수 있습니다. 아래는 직전 ERD(Feasibility/Probability/Validity Workflow)에, 제가 제안했던 확장 요소 **전부**를 반영해 **갱신(업데이트)한 ERD**와, **추가된 테이블까지 포함한 전체 데이터사전(테이블명/엔터티/속성 설명)**입니다. --- ## 1) 갱신 ERD (Mermaid) ```mermaid erDiagram %% ========================= %% CORE / CONTEXT %% ========================= TENANT { uuid tenant_id PK string tenant_name string status } IMAGING_REQUEST { uuid request_id PK uuid tenant_id FK uuid customer_id geometry aoi_geom datetime time_window_start datetime time_window_end int priority datetime sla_due_time string product_level float max_cloud_pct float max_off_nadir_deg string status uuid correlation_id datetime created_at } AOI_TILE { uuid tile_id PK uuid request_id FK int tile_index geometry tile_geom float area_km2 string status datetime created_at } SATELLITE { uuid satellite_id PK string name int norad_id string orbit_type string status } GROUND_STATION { uuid station_id PK string name float latitude float longitude string status } VISIBILITY_PASS { uuid pass_id PK uuid satellite_id FK uuid station_id FK datetime aos_time datetime los_time float max_elevation_deg datetime predicted_at } %% (Optional but practical) existing schedule reference for conflict analysis SCHEDULE_SLOT { uuid slot_id PK uuid satellite_id FK datetime start_time datetime end_time string slot_type string state boolean locked } %% ========================= %% FEASIBILITY RUN (REPRODUCIBLE) %% ========================= FEASIBILITY_RUN { uuid feas_run_id PK uuid request_id FK string run_type string status datetime horizon_start datetime horizon_end string policy_version uuid initiated_by_user_id datetime started_at datetime finished_at } ORBIT_SNAPSHOT { uuid orbit_snap_id PK uuid feas_run_id FK string source_type datetime source_epoch string source_ref datetime captured_at } WEATHER_SNAPSHOT { uuid weather_snap_id PK uuid feas_run_id FK string provider datetime forecast_base_time datetime captured_at } OP_CONSTRAINT_SNAPSHOT { uuid constraint_snap_id PK uuid feas_run_id FK string constraint_version json constraint_json datetime captured_at } %% ========================= %% CANDIDATES & CHECKS %% ========================= IMAGING_CANDIDATE { uuid candidate_id PK uuid feas_run_id FK uuid satellite_id FK uuid pass_id FK uuid tile_id FK string mode_code datetime predicted_start datetime predicted_end float nominal_gsd_m float predicted_off_nadir_deg string status datetime created_at } FEASIBILITY_CRITERION { uuid criterion_id PK string domain string criterion_code string description string severity boolean hard_flag } FEASIBILITY_CHECK_RESULT { uuid check_id PK uuid candidate_id FK uuid criterion_id FK string result float score string reason_code json evidence_json datetime evaluated_at } %% ========================= %% CONFLICT ANALYSIS (schedule/priority/policy) %% ========================= CONFLICT_ANALYSIS { uuid conflict_id PK uuid feas_run_id FK uuid candidate_id FK string conflict_type string severity string resolution_suggestion float impact_score datetime analyzed_at } CONFLICT_ITEM { uuid conflict_item_id PK uuid conflict_id FK string conflicted_entity_type uuid conflicted_entity_id string details } %% ========================= %% PROBABILITY (SUCCESS/QUALITY/DELIVERY) %% ========================= PROBABILITY_MODEL { uuid model_id PK string model_name string model_type string version string owner string input_schema_uri string status } PROBABILITY_ESTIMATE { uuid prob_id PK uuid candidate_id FK uuid model_id FK string target_metric float probability float confidence json feature_json datetime estimated_at } MODEL_EVIDENCE_LINEAGE { uuid lineage_id PK uuid prob_id FK string input_type string input_ref string checksum datetime captured_at } CLOUD_COVER_ESTIMATE { uuid cloud_est_id PK uuid candidate_id FK uuid weather_snap_id FK float cloud_pct_mean float cloud_pct_p90 string method datetime estimated_at } %% ========================= %% DOWNLINK FEASIBILITY (capacity / window / on-time probability) %% ========================= DOWNLINK_WINDOW_CANDIDATE { uuid dl_win_id PK uuid feas_run_id FK uuid satellite_id FK uuid station_id FK uuid pass_id FK datetime window_start datetime window_end float max_elevation_deg datetime created_at } DOWNLINK_FEASIBILITY { uuid dl_feas_id PK uuid candidate_id FK uuid dl_win_id FK float volume_est_gb float rate_est_mbps float on_time_probability string result string reason_code json evidence_json datetime evaluated_at } %% ========================= %% VALIDITY REVIEW WORKFLOW %% ========================= REVIEW_TASK { uuid review_task_id PK uuid feas_run_id FK string review_type string status uuid assignee_user_id datetime assigned_at datetime due_at } REVIEW_DECISION { uuid decision_id PK uuid review_task_id FK string decision string rationale string risk_level string conditions uuid decided_by_user_id datetime decided_at } %% ========================= %% RISK REGISTER (risk items + mitigation) %% ========================= RISK_REGISTER { uuid risk_id PK uuid feas_run_id FK uuid candidate_id FK string risk_type string risk_level string description string mitigation_plan uuid owner_user_id string status datetime created_at datetime updated_at } %% ========================= %% REPORTING / EVIDENCE %% ========================= FEASIBILITY_REPORT { uuid report_id PK uuid feas_run_id FK string overall_feasibility float overall_score float overall_probability string summary datetime generated_at } REPORT_ATTACHMENT { uuid attachment_id PK uuid report_id FK string file_name string uri string checksum datetime uploaded_at } AUDIT_LOG { uuid audit_id PK uuid tenant_id FK string actor_type uuid actor_id string action string entity_type uuid entity_id uuid correlation_id datetime event_time json metadata_json } %% ========================= %% RELATIONSHIPS %% ========================= TENANT ||--o{ IMAGING_REQUEST : owns IMAGING_REQUEST ||--o{ AOI_TILE : splits_into IMAGING_REQUEST ||--o{ FEASIBILITY_RUN : evaluated_by FEASIBILITY_RUN ||--o{ ORBIT_SNAPSHOT : captures FEASIBILITY_RUN ||--o{ WEATHER_SNAPSHOT : captures FEASIBILITY_RUN ||--o{ OP_CONSTRAINT_SNAPSHOT : captures SATELLITE ||--o{ VISIBILITY_PASS : generates GROUND_STATION ||--o{ VISIBILITY_PASS : observes FEASIBILITY_RUN ||--o{ IMAGING_CANDIDATE : generates AOI_TILE ||--o{ IMAGING_CANDIDATE : targeted_by SATELLITE ||--o{ IMAGING_CANDIDATE : candidate_for VISIBILITY_PASS ||--o{ IMAGING_CANDIDATE : based_on FEASIBILITY_CRITERION ||--o{ FEASIBILITY_CHECK_RESULT : applied_as IMAGING_CANDIDATE ||--o{ FEASIBILITY_CHECK_RESULT : produces FEASIBILITY_RUN ||--o{ CONFLICT_ANALYSIS : analyzes IMAGING_CANDIDATE ||--o{ CONFLICT_ANALYSIS : has CONFLICT_ANALYSIS ||--o{ CONFLICT_ITEM : includes SATELLITE ||--o{ SCHEDULE_SLOT : has PROBABILITY_MODEL ||--o{ PROBABILITY_ESTIMATE : used_by IMAGING_CANDIDATE ||--o{ PROBABILITY_ESTIMATE : has PROBABILITY_ESTIMATE ||--o{ MODEL_EVIDENCE_LINEAGE : traces_inputs WEATHER_SNAPSHOT ||--o{ CLOUD_COVER_ESTIMATE : provides IMAGING_CANDIDATE ||--o{ CLOUD_COVER_ESTIMATE : has FEASIBILITY_RUN ||--o{ DOWNLINK_WINDOW_CANDIDATE : proposes DOWNLINK_WINDOW_CANDIDATE }o--|| VISIBILITY_PASS : derived_from IMAGING_CANDIDATE ||--o{ DOWNLINK_FEASIBILITY : evaluated_by DOWNLINK_WINDOW_CANDIDATE ||--o{ DOWNLINK_FEASIBILITY : uses FEASIBILITY_RUN ||--o{ REVIEW_TASK : reviewed_by REVIEW_TASK ||--o{ REVIEW_DECISION : decided_as FEASIBILITY_RUN ||--o{ RISK_REGISTER : records IMAGING_CANDIDATE ||--o{ RISK_REGISTER : has FEASIBILITY_RUN ||--o{ FEASIBILITY_REPORT : summarized_as FEASIBILITY_REPORT ||--o{ REPORT_ATTACHMENT : attaches TENANT ||--o{ AUDIT_LOG : logs ``` --- ## 2) 전체 테이블 설명 표 (데이터 사전) 아래는 **갱신 ERD에 포함된 모든 테이블**을 동일 형식으로 정리한 것입니다. --- # 2-1) Core / Context ### TENANT | 항목 | 내용 | | ----------- | -------------------------------------------------------------------- | | 테이블명 | `TENANT` | | 엔터티 설명 | 멀티테넌트 최상위 조직. 요청/평가/감사 로그의 격리 및 정책/쿼터 기준 | | 속성(컬럼) | `tenant_id(PK)`
`tenant_name`
`status` | ### IMAGING_REQUEST | 항목 | 내용 | | ----------- | ----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- | | 테이블명 | `IMAGING_REQUEST` | | 엔터티 설명 | 촬영요청 원장. Feasibility/확률/타당성 검토의 입력 요구조건 집합 | | 속성(컬럼) | `request_id(PK)`
`tenant_id(FK)`
`customer_id`(옵션)
`aoi_geom` AOI 폴리곤
`time_window_start/end`
`priority`
`sla_due_time`
`product_level`
`max_cloud_pct`
`max_off_nadir_deg`
`status`
`correlation_id`
`created_at` | ### AOI_TILE | 항목 | 내용 | | ----------- | -------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- | | 테이블명 | `AOI_TILE` | | 엔터티 설명 | 대면적 AOI를 타일/세그먼트로 분할한 단위. 후보 폭발 제어 및 부분 촬영(모자이크) 계획에 사용 | | 속성(컬럼) | `tile_id(PK)`
`request_id(FK→IMAGING_REQUEST)`
`tile_index` 타일 순번
`tile_geom` 타일 지오메트리
`area_km2` 면적
`status` active/merged 등
`created_at` | ### SATELLITE | 항목 | 내용 | | ----------- | ---------------------------------------------------------------------- | | 테이블명 | `SATELLITE` | | 엔터티 설명 | 평가 대상 위성 마스터(후보 생성/패스/충돌 분석의 기준) | | 속성(컬럼) | `satellite_id(PK)`
`name`
`norad_id`
`orbit_type`
`status` | ### GROUND_STATION | 항목 | 내용 | | ----------- | -------------------------------------------------------------- | | 테이블명 | `GROUND_STATION` | | 엔터티 설명 | 가시성/다운링크 가능성 평가에 필요한 지상국 마스터 | | 속성(컬럼) | `station_id(PK)`
`name`
`latitude/longitude`
`status` | ### VISIBILITY_PASS | 항목 | 내용 | | ----------- | ------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------ | | 테이블명 | `VISIBILITY_PASS` | | 엔터티 설명 | 위성–지상국 가시구간(패스). 후보 생성 및 다운링크 윈도우 후보의 기저 | | 속성(컬럼) | `pass_id(PK)`
`satellite_id(FK→SATELLITE)`
`station_id(FK→GROUND_STATION)`
`aos_time/los_time`
`max_elevation_deg`
`predicted_at` | ### SCHEDULE_SLOT | 항목 | 내용 | | ----------- | -------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- | | 테이블명 | `SCHEDULE_SLOT` | | 엔터티 설명 | (참조용) 기존/현행 스케줄 슬롯. 충돌 분석에서 “이미 확정된 커밋/락 슬롯”을 근거로 사용 | | 속성(컬럼) | `slot_id(PK)`
`satellite_id(FK→SATELLITE)`
`start_time/end_time`
`slot_type` IMAGING/DOWNLINK 등
`state` COMMITTED/EXECUTING 등
`locked` freeze window 여부 | --- # 2-2) Feasibility Run (재현성 중심) ### FEASIBILITY_RUN | 항목 | 내용 | | ----------- | ---------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- | | 테이블명 | `FEASIBILITY_RUN` | | 엔터티 설명 | 특정 요청에 대한 평가 실행 단위(가능성/확률/타당성). 모든 결과의 루트이며 재현성/감사추적 기준 | | 속성(컬럼) | `feas_run_id(PK)`
`request_id(FK)`
`run_type` auto/manual/emergency
`status` CREATED/RUNNING/DONE/FAILED
`horizon_start/end`
`policy_version` 정책 버전
`initiated_by_user_id`
`started_at/finished_at` | ### ORBIT_SNAPSHOT | 항목 | 내용 | | ----------- | -------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- | | 테이블명 | `ORBIT_SNAPSHOT` | | 엔터티 설명 | 평가 시 사용한 궤도 입력(TLE/EPH)을 스냅샷으로 고정(재현성) | | 속성(컬럼) | `orbit_snap_id(PK)`
`feas_run_id(FK)`
`source_type` TLE/EPH
`source_epoch`
`source_ref`(파일/레코드 참조)
`captured_at` | ### WEATHER_SNAPSHOT | 항목 | 내용 | | ----------- | ------------------------------------------------------------------------------------------------- | | 테이블명 | `WEATHER_SNAPSHOT` | | 엔터티 설명 | 평가 시 사용한 예보 입력 스냅샷(구름/가시/대기 조건 확률 평가 근거) | | 속성(컬럼) | `weather_snap_id(PK)`
`feas_run_id(FK)`
`provider`
`forecast_base_time`
`captured_at` | ### OP_CONSTRAINT_SNAPSHOT | 항목 | 내용 | | ----------- | ----------------------------------------------------------------------------------------------------------- | | 테이블명 | `OP_CONSTRAINT_SNAPSHOT` | | 엔터티 설명 | 평가 시점의 운영 제약(전력/열/모드/일일 제한/다운링크 제한 등)을 JSON으로 고정 | | 속성(컬럼) | `constraint_snap_id(PK)`
`feas_run_id(FK)`
`constraint_version`
`constraint_json`
`captured_at` | --- # 2-3) Candidates & Checks (Feasibility 핵심) ### IMAGING_CANDIDATE | 항목 | 내용 | | ----------- | --------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- | | 테이블명 | `IMAGING_CANDIDATE` | | 엔터티 설명 | Run에서 생성된 촬영 후보(위성/패스/타일/모드/예상시간). 체크/확률/다운링크 평가의 최소 단위 | | 속성(컬럼) | `candidate_id(PK)`
`feas_run_id(FK→FEASIBILITY_RUN)`
`satellite_id(FK)`
`pass_id(FK)`
`tile_id(FK→AOI_TILE)`(옵션)
`mode_code`
`predicted_start/end`
`nominal_gsd_m`
`predicted_off_nadir_deg`
`status` CANDIDATE/RECOMMENDED/REJECTED
`created_at` | ### FEASIBILITY_CRITERION | 항목 | 내용 | | ----------- | --------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- | | 테이블명 | `FEASIBILITY_CRITERION` | | 엔터티 설명 | 평가 기준(체크 항목) 마스터. 도메인/중요도/하드제약 여부를 표준화 | | 속성(컬럼) | `criterion_id(PK)`
`domain` ORBIT/IMAGING/POWER/THERMAL/GROUND/SECURITY 등
`criterion_code`
`description`
`severity` LOW/MED/HIGH/CRITICAL
`hard_flag` | ### FEASIBILITY_CHECK_RESULT | 항목 | 내용 | | ----------- | ------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------ | | 테이블명 | `FEASIBILITY_CHECK_RESULT` | | 엔터티 설명 | 후보×기준 평가 결과. PASS/FAIL/WARN과 점수, 근거(evidence)를 기록하는 중심 테이블 | | 속성(컬럼) | `check_id(PK)`
`candidate_id(FK)`
`criterion_id(FK)`
`result` PASS/FAIL/WARN
`score` (0~1 또는 가중치)
`reason_code`
`evidence_json` 계산근거/입력값/참조URI
`evaluated_at` | --- # 2-4) Conflict Analysis (스케줄/우선권/정책 충돌) ### CONFLICT_ANALYSIS | 항목 | 내용 | | ----------- | --------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- | | 테이블명 | `CONFLICT_ANALYSIS` | | 엔터티 설명 | 후보가 기존 커밋 스케줄/우선권/정책과 충돌하는지 분석한 결과(충돌 유형/심각도/영향) | | 속성(컬럼) | `conflict_id(PK)`
`feas_run_id(FK)`
`candidate_id(FK)`
`conflict_type` TIME_OVERLAP/PRIORITY/LOCKED_WINDOW/GROUND_RESOURCE 등
`severity`
`resolution_suggestion`(대안 제시)
`impact_score` 영향 점수
`analyzed_at` | ### CONFLICT_ITEM | 항목 | 내용 | | ----------- | ------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------ | | 테이블명 | `CONFLICT_ITEM` | | 엔터티 설명 | 충돌 분석의 세부 항목(어떤 엔터티와 무엇이 충돌하는지 상세화) | | 속성(컬럼) | `conflict_item_id(PK)`
`conflict_id(FK→CONFLICT_ANALYSIS)`
`conflicted_entity_type` SCHEDULE_SLOT/SESSION/REQUEST 등
`conflicted_entity_id` 대상 ID
`details` 설명 | --- # 2-5) Probability (성공/품질/SLA 준수 확률) ### PROBABILITY_MODEL | 항목 | 내용 | | ----------- | --------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- | | 테이블명 | `PROBABILITY_MODEL` | | 엔터티 설명 | 확률 산정 모델 레지스트리(규칙/통계/ML). 버전과 입력 스키마를 고정 | | 속성(컬럼) | `model_id(PK)`
`model_name`
`model_type` RULE/STAT/ML
`version`
`owner`
`input_schema_uri`
`status` active/deprecated | ### PROBABILITY_ESTIMATE | 항목 | 내용 | | ----------- | -------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- | | 테이블명 | `PROBABILITY_ESTIMATE` | | 엔터티 설명 | 후보에 대해 target_metric별 확률을 산정한 결과(성공확률/품질확률/납기준수확률 등) | | 속성(컬럼) | `prob_id(PK)`
`candidate_id(FK)`
`model_id(FK)`
`target_metric` SUCCESS/QUALITY/SLA_ON_TIME 등
`probability`
`confidence`
`feature_json` 입력 feature 스냅샷(재현성)
`estimated_at` | ### MODEL_EVIDENCE_LINEAGE | 항목 | 내용 | | ----------- | ---------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- | | 테이블명 | `MODEL_EVIDENCE_LINEAGE` | | 엔터티 설명 | 확률값의 입력 근거 라인리지(어떤 스냅샷/데이터셋/파일을 근거로 썼는지). 규제/감사/재현성 핵심 | | 속성(컬럼) | `lineage_id(PK)`
`prob_id(FK→PROBABILITY_ESTIMATE)`
`input_type` ORBIT_SNAPSHOT/WEATHER_SNAPSHOT/CONSTRAINT_SNAPSHOT/DATASET/FILE 등
`input_ref` 참조키/URI
`checksum` 무결성(옵션)
`captured_at` | ### CLOUD_COVER_ESTIMATE | 항목 | 내용 | | ----------- | ------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------ | | 테이블명 | `CLOUD_COVER_ESTIMATE` | | 엔터티 설명 | 후보 시간/영역의 구름량 추정(평균/보수적 분위수). 광학 성공확률의 주요 입력 | | 속성(컬럼) | `cloud_est_id(PK)`
`candidate_id(FK)`
`weather_snap_id(FK)`
`cloud_pct_mean`
`cloud_pct_p90`
`method` NWP/Ensemble 등
`estimated_at` | --- # 2-6) Downlink Feasibility (하행 가능성/납기 확률) ### DOWNLINK_WINDOW_CANDIDATE | 항목 | 내용 | | ----------- | ------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------ | | 테이블명 | `DOWNLINK_WINDOW_CANDIDATE` | | 엔터티 설명 | 평가 Run 범위에서 가능한 다운링크 윈도우 후보(지상국/패스 기반). 실제 세션 예약 전의 평가용 후보 | | 속성(컬럼) | `dl_win_id(PK)`
`feas_run_id(FK)`
`satellite_id(FK)`
`station_id(FK)`
`pass_id(FK)`
`window_start/end`
`max_elevation_deg`
`created_at` | ### DOWNLINK_FEASIBILITY | 항목 | 내용 | | ----------- | ----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- | | 테이블명 | `DOWNLINK_FEASIBILITY` | | 엔터티 설명 | 특정 촬영 후보에 대해 하행이 가능한지(용량/전송률/납기 준수 확률)를 평가한 결과 | | 속성(컬럼) | `dl_feas_id(PK)`
`candidate_id(FK→IMAGING_CANDIDATE)`
`dl_win_id(FK→DOWNLINK_WINDOW_CANDIDATE)`
`volume_est_gb` 필요 전송량 추정
`rate_est_mbps` 전송률 추정
`on_time_probability` 납기 내 수신 확률
`result` PASS/FAIL/WARN
`reason_code`
`evidence_json` 근거(링크버짓/가용창 등)
`evaluated_at` | --- # 2-7) Validity Review Workflow (업무적 타당성 검토) ### REVIEW_TASK | 항목 | 내용 | | ----------- | -------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- | | 테이블명 | `REVIEW_TASK` | | 엔터티 설명 | 자동 평가 결과에 대한 사람/조직의 검토 태스크(기술/운영/보안/상업정책 등) | | 속성(컬럼) | `review_task_id(PK)`
`feas_run_id(FK)`
`review_type` TECH/OPS/SECURITY/COMMERCIAL
`status` OPEN/IN_REVIEW/DONE
`assignee_user_id`
`assigned_at`
`due_at` | ### REVIEW_DECISION | 항목 | 내용 | | ----------- | ------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------ | | 테이블명 | `REVIEW_DECISION` | | 엔터티 설명 | 리뷰 태스크의 최종 판정(승인/거절/조건부 승인) 및 조건/리스크 명문화 | | 속성(컬럼) | `decision_id(PK)`
`review_task_id(FK)`
`decision` APPROVE/REJECT/CONDITIONAL_APPROVE
`rationale` 근거 요약
`risk_level`
`conditions` 조건(예: 특정 지상국 우선권)
`decided_by_user_id`
`decided_at` | --- # 2-8) Risk Register (리스크 항목/완화) ### RISK_REGISTER | 항목 | 내용 | | ----------- | --------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- | | 테이블명 | `RISK_REGISTER` | | 엔터티 설명 | Run(또는 후보) 수준의 리스크 등록/추적(위험도, 완화책, 오너, 상태). 타당성 검토의 핵심 산출물 | | 속성(컬럼) | `risk_id(PK)`
`feas_run_id(FK)`
`candidate_id(FK)`(옵션: 후보별 리스크)
`risk_type` CLOUD/POWER/THERMAL/GROUND/SECURITY/SLA 등
`risk_level` LOW/MED/HIGH
`description`
`mitigation_plan` 완화책
`owner_user_id` 담당자
`status` OPEN/MITIGATING/CLOSED
`created_at/updated_at` | --- # 2-9) Reporting / Evidence ### FEASIBILITY_REPORT | 항목 | 내용 | | ----------- | -------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- | | 테이블명 | `FEASIBILITY_REPORT` | | 엔터티 설명 | Run 종합 결과 보고서(가능/불가/조건부 + 점수/확률/요약). 의사결정/대외 공유용 | | 속성(컬럼) | `report_id(PK)`
`feas_run_id(FK)`
`overall_feasibility` FEASIBLE/NOT_FEASIBLE/CONDITIONAL
`overall_score`
`overall_probability`
`summary`
`generated_at` | ### REPORT_ATTACHMENT | 항목 | 내용 | | ----------- | --------------------------------------------------------------------------------------------- | | 테이블명 | `REPORT_ATTACHMENT` | | 엔터티 설명 | 보고서 증빙 첨부(지도 이미지, 시뮬레이션 결과, 로그, PDF 등) | | 속성(컬럼) | `attachment_id(PK)`
`report_id(FK)`
`file_name`
`uri`
`checksum`
`uploaded_at` | --- # 2-10) Audit ### AUDIT_LOG | 항목 | 내용 | | ----------- | ----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- | | 테이블명 | `AUDIT_LOG` | | 엔터티 설명 | 평가 실행/리뷰/결정/첨부/수정 전 과정 감사 로그. 보안/규제/분쟁 대응의 기준 | | 속성(컬럼) | `audit_id(PK)`
`tenant_id(FK)`
`actor_type` USER/SYSTEM/API_KEY
`actor_id`
`action` RUN_START/DECIDE/ATTACH 등
`entity_type`
`entity_id`
`correlation_id`
`event_time`
`metadata_json` | --- ## 3) 이 갱신 모델이 지원하는 “업무 플로우” (요약) 1. `IMAGING_REQUEST` 접수 → 필요 시 `AOI_TILE`로 분할 2. `FEASIBILITY_RUN` 생성, 스냅샷 3종 캡처(`ORBIT/WEATHER/CONSTRAINT`) 3. `IMAGING_CANDIDATE` 생성(타일/패스/모드 기반) 4. 후보별 `FEASIBILITY_CHECK_RESULT` 생성(criterion 기준) 5. 후보별 `CLOUD_COVER_ESTIMATE`, `PROBABILITY_ESTIMATE` 산출 + `MODEL_EVIDENCE_LINEAGE`로 근거 라인리지 고정 6. 기존 확정 스케줄과 `CONFLICT_ANALYSIS` / `CONFLICT_ITEM`로 충돌 분석 7. 다운링크 관점 `DOWNLINK_WINDOW_CANDIDATE` 생성 후 `DOWNLINK_FEASIBILITY`로 납기 준수 확률 포함 평가 8. 필요 시 `REVIEW_TASK` → `REVIEW_DECISION`, 리스크는 `RISK_REGISTER`로 관리 9. 종합 `FEASIBILITY_REPORT` 생성 + `REPORT_ATTACHMENT` 첨부, 전 과정 `AUDIT_LOG` 기록 --- 원하시면 다음 단계로, 이 ERD를 기반으로 **실제 운영에서 바로 쓰는 “Feasibility 기준(criterion_code) 표준 목록(광학/SAR 분기 포함)”**과 **PASS/FAIL/WARN 판정 규칙 템플릿**까지 같이 만들었습니다. 좋습니다. 그럼 방금 갱신한 ERD를 실제 운영에서 바로 돌릴 수 있도록, 요청하신 **(1) Feasibility 기준(criterion_code) 표준 목록(광학/ SAR 분기 포함)**과 **(2) PASS/FAIL/WARN 판정 규칙 템플릿**, 그리고 **(3) 점수/확률 집계(Overall) 산정 규칙**까지 한 세트로 정리합니다. (모두 ERD의 `FEASIBILITY_CRITERION`, `FEASIBILITY_CHECK_RESULT`, `PROBABILITY_ESTIMATE`, `DOWNLINK_FEASIBILITY`, `RISK_REGISTER`에 그대로 매핑됩니다.) --- # 1) Feasibility Criterion 표준(마스터) 정의 ## 1.1 공통 필드 표준 `FEASIBILITY_CRITERION` - `domain`: ORBIT / IMAGING / ATTITUDE / POWER / THERMAL / COMM / GROUND / DATA / SECURITY / POLICY / CONFLICT - `criterion_code`: **불변 식별자**(버전 바뀌어도 코드 유지) - `severity`: LOW / MED / HIGH / CRITICAL - `hard_flag`: true(하드제약) / false(소프트제약) `FEASIBILITY_CHECK_RESULT` - `result`: PASS / WARN / FAIL - `score`: 0.0~1.0 (PASS라도 품질 차이를 반영 가능) - `reason_code`: 표준화된 실패/경고 코드 - `evidence_json`: 계산값/입력/임계치/참조키(스냅샷/라인리지) 포함 --- # 2) Criterion Master 목록(표준) — 공통 + 광학(OPT) + SAR 아래는 **실무에서 거의 반드시 필요한 항목들**을 “운영 가능한 수준”으로 표준화한 것입니다. ## 2.1 ORBIT / GEOMETRY 도메인 (공통) | domain | criterion_code | hard | severity | 설명(의도) | | ------ | ------------------------- | --------------: | -------- | ------------------------------------------------------------- | | ORBIT | ORB_PASS_EXISTS | Y | CRITICAL | 요청 시간창 내 촬영 가능한 패스 존재 여부 | | ORBIT | ORB_REVISIT_WITHIN_WINDOW | N | MED | 시간창 내 재방문 횟수/대안 패스의 충분성 | | ORBIT | GEO_AOI_COVERAGE | Y | HIGH | AOI(또는 타일) 커버리지(부분 촬영 허용 여부에 따라 hard/soft) | | ORBIT | GEO_SUN_ELEVATION | OPT: Y / SAR: N | HIGH | 태양고도 임계치(광학은 필수) | | ORBIT | GEO_MOON_ILLUMINATION | OPT: N | LOW | 야간 광학/저조도 조건 보조 지표 | ## 2.2 IMAGING / SENSOR 도메인 ### (A) 광학(OPTICAL) | domain | criterion_code | hard | severity | 설명 | | ------- | ------------------------- | -------: | -------- | ---------------------------------------------- | | IMAGING | OPT_MAX_CLOUD_PCT | (정책) | HIGH | 구름 허용치 초과 여부(요청 max_cloud_pct 기반) | | IMAGING | OPT_SUN_GLINT_RISK | N | MED | 태양반사(글린트) 위험(수면/각도) | | IMAGING | OPT_HAZE_AEROSOL_RISK | N | MED | 박무/에어로졸로 인한 선명도 저하 위험 | | IMAGING | OPT_LOW_LIGHT | (야간) N | MED | 태양고도 낮음(저조도) 조건 | | IMAGING | OPT_GSD_MEETS_REQUIREMENT | Y | HIGH | 요구 GSD 충족(해상도) | | IMAGING | OPT_MTF_QUALITY_EST | N | MED | MTF/선명도 품질 추정(소프트 점수화) | ### (B) SAR | domain | criterion_code | hard | severity | 설명 | | ------- | ------------------- | -----: | -------- | ---------------------------------------------- | | IMAGING | SAR_MODE_AVAILABLE | Y | CRITICAL | 요청 SAR 모드(Stripmap/Spotlight/ScanSAR) 가능 | | IMAGING | SAR_INC_ANGLE_RANGE | (정책) | HIGH | 입사각 범위(목표/지형) 적합성 | | IMAGING | SAR_AMBIGUITY_RISK | N | MED | 방위/거리 모호도 위험 | | IMAGING | SAR_RFI_RISK | N | MED | RFI 간섭 위험(지역/주파수) | | IMAGING | SAR_SNR_EST | N | MED | SNR 추정(품질 점수화) | ## 2.3 ATTITUDE / MANEUVER 도메인(공통) | domain | criterion_code | hard | severity | 설명 | | -------- | ---------------------- | ---: | -------- | ---------------------------------- | | ATTITUDE | ATT_MAX_OFF_NADIR | Y | CRITICAL | 오프나딜 제한(max_off_nadir_deg) | | ATTITUDE | ATT_SLEW_TIME_FEASIBLE | Y | HIGH | 이전/다음 작업 대비 기동 시간 가능 | | ATTITUDE | ATT_SLEW_RATE_LIMIT | Y | HIGH | 기동 속도/가속도 제한 만족 | | ATTITUDE | ATT_STABILIZATION_TIME | N | MED | 안정화 시간(품질 영향, 점수화) | ## 2.4 POWER / THERMAL 도메인(공통) | domain | criterion_code | hard | severity | 설명 | | ------- | -------------------- | -----: | -------- | ----------------------------- | | POWER | PWR_ENERGY_BUDGET_OK | (정책) | HIGH | 에너지 예산(일조/배터리) 만족 | | POWER | PWR_PEAK_LOAD_OK | Y | HIGH | 피크 전력 제한 만족 | | THERMAL | THR_TEMP_LIMIT_OK | Y | HIGH | 열 한계(온도) 만족 | | THERMAL | THR_DUTY_CYCLE_OK | (정책) | MED | 연속 촬영/송신 듀티 제한 | ## 2.5 COMM / GROUND / DOWNLINK 도메인(공통) | domain | criterion_code | hard | severity | 설명 | | ------ | -------------------------- | -----: | -------- | ------------------------------------------------ | | GROUND | GND_DOWNLINK_WINDOW_EXISTS | Y | CRITICAL | 납기 내 다운링크 창 존재 | | COMM | COM_LINK_BUDGET_OK | (정책) | HIGH | 링크버짓(고각/밴드/전송률) 충족 | | COMM | COM_REQUIRED_VOLUME_OK | (정책) | HIGH | 예상 데이터량을 창 내 전송 가능 | | GROUND | GND_RESOURCE_AVAILABLE | N | HIGH | 지상국/안테나 혼잡(자원 가용성, 소프트→충돌분석) | | DATA | DATA_ONBOARD_STORAGE_OK | (정책) | HIGH | 온보드 저장공간 여유(촬영→다운링크 전까지) | | DATA | DATA_LATENCY_SLA_OK | (정책) | HIGH | SLA 납기 준수 가능성(확률/다운링크 포함) | > `DOWNLINK_FEASIBILITY`는 위 항목들을 종합한 “전용 평가 결과”로 별도 테이블에 보관하도록 이미 ERD에 반영했습니다. ## 2.6 SECURITY / POLICY / COMPLIANCE (공통) | domain | criterion_code | hard | severity | 설명 | | -------- | --------------------- | -----: | -------- | ------------------------------------- | | SECURITY | SEC_EXPORT_CONTROL_OK | Y | CRITICAL | 수출통제/제공 제한 위반 여부 | | SECURITY | SEC_GEO_FENCE_OK | Y | CRITICAL | 촬영 금지 구역/고객 제한 | | POLICY | POL_QUOTA_OK | (정책) | HIGH | 테넌트/고객 쿼터(일/월/상품레벨) | | POLICY | POL_PRIORITY_ALLOWED | Y | MED | EMERGENCY 우선권 사용 권한 | | POLICY | POL_CONSENT_REQUIRED | N | MED | 추가 승인/동의 필요(리뷰 태스크 생성) | ## 2.7 CONFLICT (공통, 기존 스케줄과의 충돌) `CONFLICT_ANALYSIS/CONFLICT_ITEM`로 상세 관리하되, 결과 요약을 체크로도 반영 가능 | domain | criterion_code | hard | severity | 설명 | | -------- | ---------------------------- | ---: | -------- | ------------------------------- | | CONFLICT | CON_TIME_OVERLAP_LOCKED | Y | CRITICAL | freeze/locked 슬롯과 시간 겹침 | | CONFLICT | CON_TIME_OVERLAP_COMMITTED | N | HIGH | 커밋 슬롯과 겹침(재계획 가능성) | | CONFLICT | CON_GROUND_RESOURCE_CONFLICT | N | HIGH | 지상국 자원 충돌 | | CONFLICT | CON_POLICY_MIN_PERTURBATION | N | MED | 변경량 최소화 정책 위반 정도 | --- # 3) PASS/FAIL/WARN 판정 규칙 템플릿(운영 표준) 각 criterion은 “임계치”와 “판정 규칙”이 있어야 합니다. 이를 `evidence_json`에 항상 남기면 감사/재현이 됩니다. ## 3.1 템플릿(일반형) **입력** - `measured_value` - `thresholds`: `{pass, warn, fail}` 또는 구간 - `direction`: `<=` / `>=` / `range` - `hard_flag` **판정** - hard_flag=true: - FAIL이면 후보는 `IMAGING_CANDIDATE.status = REJECTED`(또는 `NOT_FEASIBLE`) - hard_flag=false: - FAIL/WARN도 후보는 유지하되 score를 낮춤 **예시(evidence_json)** ```json { "measured": { "off_nadir_deg": 27.4 }, "threshold": { "max_off_nadir_deg": 25.0 }, "rule": "FAIL if off_nadir_deg > max_off_nadir_deg", "inputs": { "request_max_off_nadir_deg": 25.0 }, "snapshot_refs": { "orbit_snap_id": "..." } } ``` ## 3.2 권장 판정 규칙(대표 6개) ### ATT_MAX_OFF_NADIR (Hard) - PASS: `off_nadir <= max_off_nadir` - FAIL: 초과 - score: PASS면 `1 - (off_nadir/max_off_nadir)*k`처럼 품질도 반영 가능(옵션) ### OPT_MAX_CLOUD_PCT (정책형: Hard/Soft 가능) - PASS: `cloud_pct_p90 <= max_cloud_pct` - WARN: `cloud_pct_mean <= max_cloud_pct < cloud_pct_p90` - FAIL: `cloud_pct_mean > max_cloud_pct` - 근거: `CLOUD_COVER_ESTIMATE`의 mean/p90 사용 (보수 운영이면 p90 중심) ### GND_DOWNLINK_WINDOW_EXISTS (Hard) - PASS: 납기 `sla_due_time` 이전에 가능한 다운링크 윈도우 ≥ 1 - FAIL: 없음 - 근거: `DOWNLINK_WINDOW_CANDIDATE` 레코드 존재 + `window_end <= sla_due_time` ### DATA_LATENCY_SLA_OK (정책형) - PASS: `on_time_probability >= 0.8` - WARN: `0.5 <= on_time_probability < 0.8` - FAIL: `< 0.5` - 근거: `DOWNLINK_FEASIBILITY.on_time_probability` 또는 `PROBABILITY_ESTIMATE(target=SLA_ON_TIME)` ### SEC_GEO_FENCE_OK (Hard) - PASS: AOI intersects forbidden zone = false - FAIL: true - 근거: 금지구역 dataset ref를 lineage에 남김 ### CON_TIME_OVERLAP_LOCKED (Hard) - PASS: overlap 없음 - FAIL: locked 슬롯과 overlap 존재 - 근거: `CONFLICT_ANALYSIS + CONFLICT_ITEM`로 어떤 slot과 충돌했는지 저장 --- # 4) Overall Feasibility / Score / Probability 집계 규칙(보고서 생성 기준) `FEASIBILITY_REPORT`는 “후보 중 무엇을 선택할지”를 요약합니다. 운영 표준을 아래처럼 두면 일관됩니다. ## 4.1 후보 단위 Feasibility 판정 - 후보가 **하드 제약(criterion.hard_flag=true)** 중 하나라도 FAIL → 후보 `NOT_FEASIBLE` - 하드 FAIL이 없고 WARN/소프트 FAIL만 존재 → 후보 `FEASIBLE_WITH_RISK`(또는 CONDITIONAL) ## 4.2 후보 점수(score) 산정(권장) - 기준별 가중치 `w_i` (policy_version별 테이블/JSON로 관리) - `candidate_score = Σ (w_i * check_score_i)` - 충돌/변경 페널티 반영: - `candidate_score -= impact_score(conflict)` - 품질/확률 반영: - `candidate_score *= P_success` 또는 별도 랭킹 기준으로 함께 표시 > 실무에서는 “점수”와 “확률”을 섞기보다, **점수(가치) + 확률(리스크)**를 함께 보여주고 의사결정합니다. ## 4.3 종합 확률(Overall Probability) - 가장 단순/운영적 정의: - `overall_probability = P_capture_success * P_cloud_ok * P_downlink_on_time` - 저장 방식: - `PROBABILITY_ESTIMATE`를 target_metric별로 저장하고, - 보고서 생성 시 결합 규칙을 `policy_version`로 고정해 계산 결과를 `FEASIBILITY_REPORT.overall_probability`에 적재 ## 4.4 후보 추천(Recommendation) 규칙 - 1순위: `NOT_FEASIBLE` 제외 - 2순위: `overall_probability`가 최소 기준 이상(예: ≥0.7) - 3순위: `candidate_score` 내림차순 - 동률이면: 납기 여유, 다운링크 여유, 충돌 영향 낮은 것 우선 --- # 5) 구현 관점에서 “마스터 데이터”를 어떻게 넣나 운영 시작 시 최소 아래 3개 마스터를 채워야 시스템이 돌아갑니다. 1. `FEASIBILITY_CRITERION` (오늘 드린 criterion_code 목록 기반) 2. `PROBABILITY_MODEL` (RULE 기반부터 시작 가능: cloud/다운링크/SLA) 3. `policy_version`별 가중치/임계치(JSON 또는 별도 테이블) --- 원하시면 다음 답변에서, 위 criterion_code를 그대로 써서 **초기 마스터 데이터 샘플(Seed 데이터: INSERT용 JSON/CSV/SQL)** 을 만들어 드리겠습니다. (광학/ SAR 각각 기본 policy_version도 같이 포함) 좋습니다. 아래는 **초기 운영을 바로 시작할 수 있는 Seed 데이터(초기 마스터 데이터)** 샘플입니다. - (A) `FEASIBILITY_CRITERION` 초기값 (공통 + OPT + SAR) - (B) `PROBABILITY_MODEL` 초기값 (RULE 기반부터) - (C) `policy_version`별 **임계치/가중치/집계 규칙**(권장: 테이블 또는 JSON 파일) - ERD에 `policy_version`이 있으므로, 실운영에서는 **정책을 DB로 관리**하는 게 가장 안정적입니다. - 아래에 **권장 테이블 1개(`FEASIBILITY_POLICY`)**를 추가하고, 그에 대한 seed도 같이 제공합니다. --- ## 0) (권장) 정책 테이블 1개 추가: FEASIBILITY_POLICY > 지금 ERD에는 `policy_version` 필드만 있고 정책 저장소는 없어서, 운영/감사/재현성을 위해 정책을 DB에 고정하는 걸 권장합니다. **테이블(권장)** - `FEASIBILITY_POLICY(policy_version PK, domain, config_json, status, created_at)` --- ## 1) SQL Seed — FEASIBILITY_CRITERION > 아래는 “대표 운영 세트”이며, 실제로는 조직 정책에 따라 hard/soft와 severity를 조정하세요. ```sql -- ========================= -- FEASIBILITY_CRITERION (Seed) -- ========================= -- Columns assumed: -- (criterion_id uuid, domain text, criterion_code text, description text, severity text, hard_flag boolean) INSERT INTO FEASIBILITY_CRITERION (criterion_id, domain, criterion_code, description, severity, hard_flag) VALUES -- ORBIT / GEOMETRY (Common) (gen_random_uuid(), 'ORBIT', 'ORB_PASS_EXISTS', '요청 시간창 내 촬영 가능한 패스 존재 여부', 'CRITICAL', TRUE), (gen_random_uuid(), 'ORBIT', 'ORB_REVISIT_WITHIN_WINDOW', '시간창 내 재방문/대안 패스 충분성', 'MED', FALSE), (gen_random_uuid(), 'ORBIT', 'GEO_AOI_COVERAGE', 'AOI(또는 타일) 커버리지 충족', 'HIGH', TRUE), (gen_random_uuid(), 'ORBIT', 'GEO_SUN_ELEVATION', '태양고도 임계치 충족(광학 핵심)', 'HIGH', TRUE), -- IMAGING (OPTICAL) (gen_random_uuid(), 'IMAGING', 'OPT_MAX_CLOUD_PCT', '구름량 허용치 충족(Mean/P90 기반)', 'HIGH', FALSE), (gen_random_uuid(), 'IMAGING', 'OPT_SUN_GLINT_RISK', '태양 글린트 위험(수면/각도) 평가', 'MED', FALSE), (gen_random_uuid(), 'IMAGING', 'OPT_HAZE_AEROSOL_RISK', '박무/에어로졸에 의한 품질 저하 위험', 'MED', FALSE), (gen_random_uuid(), 'IMAGING', 'OPT_LOW_LIGHT', '저조도(야간/낮은 태양고도) 품질 위험', 'MED', FALSE), (gen_random_uuid(), 'IMAGING', 'OPT_GSD_MEETS_REQUIREMENT', '요구 GSD(해상도) 충족', 'HIGH', TRUE), (gen_random_uuid(), 'IMAGING', 'OPT_MTF_QUALITY_EST', 'MTF/선명도 품질 추정(소프트 점수)', 'MED', FALSE), -- IMAGING (SAR) (gen_random_uuid(), 'IMAGING', 'SAR_MODE_AVAILABLE', '요청 SAR 모드 가능 여부', 'CRITICAL', TRUE), (gen_random_uuid(), 'IMAGING', 'SAR_INC_ANGLE_RANGE', '입사각 범위 적합성', 'HIGH', FALSE), (gen_random_uuid(), 'IMAGING', 'SAR_AMBIGUITY_RISK', '거리/방위 모호도 위험', 'MED', FALSE), (gen_random_uuid(), 'IMAGING', 'SAR_RFI_RISK', 'RFI 간섭 위험', 'MED', FALSE), (gen_random_uuid(), 'IMAGING', 'SAR_SNR_EST', 'SNR 품질 추정(소프트 점수)', 'MED', FALSE), -- ATTITUDE / MANEUVER (Common) (gen_random_uuid(), 'ATTITUDE', 'ATT_MAX_OFF_NADIR', '오프나딜 제한 충족', 'CRITICAL', TRUE), (gen_random_uuid(), 'ATTITUDE', 'ATT_SLEW_TIME_FEASIBLE', '이전/다음 작업 대비 기동시간 가능', 'HIGH', TRUE), (gen_random_uuid(), 'ATTITUDE', 'ATT_SLEW_RATE_LIMIT', '기동 속도/가속도 제한 충족', 'HIGH', TRUE), (gen_random_uuid(), 'ATTITUDE', 'ATT_STABILIZATION_TIME', '안정화 시간(품질 영향) 평가', 'MED', FALSE), -- POWER / THERMAL (Common) (gen_random_uuid(), 'POWER', 'PWR_ENERGY_BUDGET_OK', '에너지 예산 충족(일조/배터리)', 'HIGH', FALSE), (gen_random_uuid(), 'POWER', 'PWR_PEAK_LOAD_OK', '피크 전력 제한 충족', 'HIGH', TRUE), (gen_random_uuid(), 'THERMAL', 'THR_TEMP_LIMIT_OK', '열(온도) 한계 충족', 'HIGH', TRUE), (gen_random_uuid(), 'THERMAL', 'THR_DUTY_CYCLE_OK', '듀티사이클(연속 촬영/송신) 제한', 'MED', FALSE), -- COMM / GROUND / DATA (Common) (gen_random_uuid(), 'GROUND', 'GND_DOWNLINK_WINDOW_EXISTS', '납기 내 다운링크 윈도우 존재', 'CRITICAL', TRUE), (gen_random_uuid(), 'COMM', 'COM_LINK_BUDGET_OK', '링크버짓 충족(고각/밴드/전송률)', 'HIGH', FALSE), (gen_random_uuid(), 'COMM', 'COM_REQUIRED_VOLUME_OK', '필요 전송량을 윈도우 내 처리 가능', 'HIGH', FALSE), (gen_random_uuid(), 'GROUND', 'GND_RESOURCE_AVAILABLE', '지상국/안테나 자원 가용성(혼잡)', 'HIGH', FALSE), (gen_random_uuid(), 'DATA', 'DATA_ONBOARD_STORAGE_OK', '온보드 저장공간 여유', 'HIGH', FALSE), (gen_random_uuid(), 'DATA', 'DATA_LATENCY_SLA_OK', 'SLA 납기 준수 가능성(확률 기반)', 'HIGH', FALSE), -- SECURITY / POLICY (Common) (gen_random_uuid(), 'SECURITY', 'SEC_EXPORT_CONTROL_OK', '수출통제/제공 제한 위반 여부', 'CRITICAL', TRUE), (gen_random_uuid(), 'SECURITY', 'SEC_GEO_FENCE_OK', '촬영 금지/제한 구역(지오펜스) 위반 여부', 'CRITICAL', TRUE), (gen_random_uuid(), 'POLICY', 'POL_QUOTA_OK', '쿼터/요금제 정책 충족', 'HIGH', FALSE), (gen_random_uuid(), 'POLICY', 'POL_PRIORITY_ALLOWED', '긴급 우선권 사용 권한', 'MED', TRUE), (gen_random_uuid(), 'POLICY', 'POL_CONSENT_REQUIRED', '추가 승인/동의 필요(워크플로 생성)', 'MED', FALSE), -- CONFLICT (Common) (gen_random_uuid(), 'CONFLICT', 'CON_TIME_OVERLAP_LOCKED', 'Locked(Freeze) 슬롯과 시간 겹침', 'CRITICAL', TRUE), (gen_random_uuid(), 'CONFLICT', 'CON_TIME_OVERLAP_COMMITTED', 'Committed 슬롯과 시간 겹침(재계획 가능성)', 'HIGH', FALSE), (gen_random_uuid(), 'CONFLICT', 'CON_GROUND_RESOURCE_CONFLICT', '지상국 자원 충돌', 'HIGH', FALSE), (gen_random_uuid(), 'CONFLICT', 'CON_POLICY_MIN_PERTURBATION', '변경량 최소화 정책 위반 정도', 'MED', FALSE); ``` --- ## 2) SQL Seed — PROBABILITY_MODEL > 초기에는 ML 없이도 **RULE/STAT 모델**로 충분히 운영 가능합니다. (나중에 ML로 교체해도 `model_id/version`만 올리면 됨) ```sql -- ========================= -- PROBABILITY_MODEL (Seed) -- ========================= -- Columns assumed: -- (model_id uuid, model_name text, model_type text, version text, owner text, input_schema_uri text, status text) INSERT INTO PROBABILITY_MODEL (model_id, model_name, model_type, version, owner, input_schema_uri, status) VALUES (gen_random_uuid(), 'RULE_CLOUD_OK', 'RULE', '1.0.0', 'planning-team', 's3://schemas/prob/cloud_ok_v1.json', 'active'), (gen_random_uuid(), 'RULE_CAPTURE_SUCCESS', 'RULE', '1.0.0', 'planning-team', 's3://schemas/prob/capture_success_v1.json', 'active'), (gen_random_uuid(), 'RULE_DOWNLINK_ON_TIME', 'RULE', '1.0.0', 'ground-team', 's3://schemas/prob/downlink_ontime_v1.json', 'active'), (gen_random_uuid(), 'RULE_SLA_ON_TIME', 'RULE', '1.0.0', 'ops-team', 's3://schemas/prob/sla_ontime_v1.json', 'active'); ``` --- ## 3) (권장) SQL Seed — FEASIBILITY_POLICY (policy_version별 임계치/가중치/집계) ### 3.1 테이블(권장) 생성 예시 ```sql -- 권장 정책 테이블(없다면 생성) CREATE TABLE IF NOT EXISTS FEASIBILITY_POLICY ( policy_version text PRIMARY KEY, domain text NOT NULL, -- 'OPTICAL' / 'SAR' / 'COMMON' config_json jsonb NOT NULL, status text NOT NULL DEFAULT 'active', created_at timestamptz NOT NULL DEFAULT now() ); ``` ### 3.2 정책 Seed: OPT_BASE_v1 - cloud 판정은 **p90 우선(보수적)**, 하드/소프트는 운영정책으로 선택 가능 - overall_probability 결합 규칙 포함 ```sql INSERT INTO FEASIBILITY_POLICY (policy_version, domain, config_json, status) VALUES ('OPT_BASE_v1', 'OPTICAL', '{ "thresholds": { "sun_elev_min_deg": 10.0, "cloud_ok": { "pass_p90_le": 20.0, "warn_mean_le": 20.0 }, "sla_on_time": { "pass_ge": 0.8, "warn_ge": 0.5 } }, "weights": { "ATT_MAX_OFF_NADIR": 0.20, "OPT_GSD_MEETS_REQUIREMENT": 0.20, "OPT_MAX_CLOUD_PCT": 0.15, "ATT_SLEW_TIME_FEASIBLE": 0.10, "GND_DOWNLINK_WINDOW_EXISTS": 0.10, "DATA_LATENCY_SLA_OK": 0.10, "SEC_GEO_FENCE_OK": 0.15 }, "hard_overrides": { "GEO_SUN_ELEVATION": true, "OPT_MAX_CLOUD_PCT": false }, "overall_probability_rule": { "combine": "multiply", "terms": ["P_CAPTURE_SUCCESS", "P_CLOUD_OK", "P_DOWNLINK_ON_TIME"] }, "recommendation": { "min_overall_probability": 0.70, "rank_by": ["overall_probability_desc", "candidate_score_desc", "conflict_impact_asc"] } }'::jsonb, 'active'); ``` ### 3.3 정책 Seed: SAR_BASE_v1 - SAR은 cloud 영향이 상대적으로 낮으므로 cloud는 품질 지표로만 반영(또는 제외) - 대신 입사각/모드/다운링크/간섭(RFI) 중심 ```sql INSERT INTO FEASIBILITY_POLICY (policy_version, domain, config_json, status) VALUES ('SAR_BASE_v1', 'SAR', '{ "thresholds": { "sla_on_time": { "pass_ge": 0.8, "warn_ge": 0.5 }, "inc_angle": { "warn_range_deg": [20, 45], "fail_range_deg": [15, 55] } }, "weights": { "SAR_MODE_AVAILABLE": 0.20, "SAR_INC_ANGLE_RANGE": 0.15, "SAR_RFI_RISK": 0.10, "SAR_SNR_EST": 0.15, "ATT_MAX_OFF_NADIR": 0.15, "GND_DOWNLINK_WINDOW_EXISTS": 0.10, "DATA_LATENCY_SLA_OK": 0.15 }, "hard_overrides": { "GEO_SUN_ELEVATION": false }, "overall_probability_rule": { "combine": "multiply", "terms": ["P_CAPTURE_SUCCESS", "P_DOWNLINK_ON_TIME"] }, "recommendation": { "min_overall_probability": 0.75, "rank_by": ["overall_probability_desc", "candidate_score_desc", "conflict_impact_asc"] } }'::jsonb, 'active'); ``` --- ## 4) Seed 보강: reason_code / target_metric 표준(운영 편의) DB 테이블은 아니지만 **코드 표준**을 seed와 같이 고정하는 걸 강력 권장합니다. ### 4.1 FEASIBILITY_CHECK_RESULT.reason_code 예시(표준) - `NO_PASS_IN_WINDOW` - `OFF_NADIR_EXCEEDED` - `SLEW_NOT_FEASIBLE` - `SUN_ELEV_TOO_LOW` - `CLOUD_TOO_HIGH_P90` - `GEOFENCE_VIOLATION` - `DOWNLINK_WINDOW_MISSING` - `DOWNLINK_VOLUME_INFEASIBLE` - `SLA_PROB_TOO_LOW` - `LOCKED_SLOT_CONFLICT` - `GROUND_RESOURCE_CONFLICT` ### 4.2 PROBABILITY_ESTIMATE.target_metric 표준 - `P_CAPTURE_SUCCESS` - `P_CLOUD_OK` (OPT 중심) - `P_DOWNLINK_ON_TIME` - `P_SLA_ON_TIME` - `P_QUALITY_OK` (선명도/MTF/SNR 등) --- ## 5) 이 Seed로 “바로 돌아가는 최소 운영 루프” 1. `FEASIBILITY_CRITERION` 로 체크항목 표준 고정 2. `FEASIBILITY_POLICY` 로 policy_version에 따른 임계치/가중치/집계 규칙 고정 3. `PROBABILITY_MODEL` 로 확률 산정 “모델 레지스트리” 확보 4. Run 수행 시: - 후보 생성 → 체크 결과 저장 → 확률 저장 → 충돌/다운링크 평가 저장 - 정책에 따라 점수/overall_probability 산정 → `FEASIBILITY_REPORT` 생성 --- 원하시면 다음으로, 위 Seed를 기반으로 **(a) CSV 형태로도 출력**(운영팀이 엑셀로 관리하기 좋음)하고, **(b) 각 criterion_code별 판정 로직을 pseudo-code(또는 룰 DSL)로 표준 템플릿화**해서 바로 구현 가능한 수준으로 더 내려드리겠습니다. 좋습니다. 그럼 다음 단계로 요청하신 두 가지를 **바로 구현/운영 가능한 형태**로 내려드리겠습니다. 1. 운영팀이 엑셀/스프레드시트로 관리하기 좋은 **CSV(표) 형태** 2. 개발팀이 그대로 코드로 옮길 수 있는 **criterion_code별 판정 로직 템플릿(룰 DSL + 의사코드)** --- # 1) CSV 형태 Seed (스프레드시트용) 아래는 “복사→CSV로 저장” 가능한 형태입니다. (실무에서는 `criterion_id/model_id`는 DB에서 생성하므로 CSV에는 코드 중심으로 둡니다.) ## 1.1 FEASIBILITY_CRITERION.csv ```csv domain,criterion_code,hard_flag,severity,description ORBIT,ORB_PASS_EXISTS,true,CRITICAL,"요청 시간창 내 촬영 가능한 패스 존재 여부" ORBIT,ORB_REVISIT_WITHIN_WINDOW,false,MED,"시간창 내 재방문/대안 패스 충분성" ORBIT,GEO_AOI_COVERAGE,true,HIGH,"AOI(또는 타일) 커버리지 충족" ORBIT,GEO_SUN_ELEVATION,true,HIGH,"태양고도 임계치 충족(광학 핵심)" IMAGING,OPT_MAX_CLOUD_PCT,false,HIGH,"구름량 허용치 충족(Mean/P90 기반)" IMAGING,OPT_SUN_GLINT_RISK,false,MED,"태양 글린트 위험(수면/각도)" IMAGING,OPT_HAZE_AEROSOL_RISK,false,MED,"박무/에어로졸 품질 저하 위험" IMAGING,OPT_LOW_LIGHT,false,MED,"저조도(낮은 태양고도) 품질 위험" IMAGING,OPT_GSD_MEETS_REQUIREMENT,true,HIGH,"요구 GSD(해상도) 충족" IMAGING,OPT_MTF_QUALITY_EST,false,MED,"MTF/선명도 품질 추정" IMAGING,SAR_MODE_AVAILABLE,true,CRITICAL,"요청 SAR 모드 가능 여부" IMAGING,SAR_INC_ANGLE_RANGE,false,HIGH,"입사각 범위 적합성" IMAGING,SAR_AMBIGUITY_RISK,false,MED,"거리/방위 모호도 위험" IMAGING,SAR_RFI_RISK,false,MED,"RFI 간섭 위험" IMAGING,SAR_SNR_EST,false,MED,"SNR 품질 추정" ATTITUDE,ATT_MAX_OFF_NADIR,true,CRITICAL,"오프나딜 제한 충족" ATTITUDE,ATT_SLEW_TIME_FEASIBLE,true,HIGH,"기동시간(이전/다음 작업) 가능" ATTITUDE,ATT_SLEW_RATE_LIMIT,true,HIGH,"기동 속도/가속도 제한 충족" ATTITUDE,ATT_STABILIZATION_TIME,false,MED,"안정화 시간 품질 영향" POWER,PWR_ENERGY_BUDGET_OK,false,HIGH,"에너지 예산(일조/배터리) 충족" POWER,PWR_PEAK_LOAD_OK,true,HIGH,"피크 전력 제한 충족" THERMAL,THR_TEMP_LIMIT_OK,true,HIGH,"열(온도) 한계 충족" THERMAL,THR_DUTY_CYCLE_OK,false,MED,"듀티사이클 제한" GROUND,GND_DOWNLINK_WINDOW_EXISTS,true,CRITICAL,"납기 내 다운링크 윈도우 존재" COMM,COM_LINK_BUDGET_OK,false,HIGH,"링크버짓 충족" COMM,COM_REQUIRED_VOLUME_OK,false,HIGH,"필요 전송량 처리 가능" GROUND,GND_RESOURCE_AVAILABLE,false,HIGH,"지상국/안테나 자원 가용성" DATA,DATA_ONBOARD_STORAGE_OK,false,HIGH,"온보드 저장공간 여유" DATA,DATA_LATENCY_SLA_OK,false,HIGH,"SLA 납기 준수 가능성(확률)" SECURITY,SEC_EXPORT_CONTROL_OK,true,CRITICAL,"수출통제/제공 제한 위반 여부" SECURITY,SEC_GEO_FENCE_OK,true,CRITICAL,"촬영 금지/제한 구역 위반 여부" POLICY,POL_QUOTA_OK,false,HIGH,"쿼터/요금제 정책 충족" POLICY,POL_PRIORITY_ALLOWED,true,MED,"긴급 우선권 사용 권한" POLICY,POL_CONSENT_REQUIRED,false,MED,"추가 승인/동의 필요" CONFLICT,CON_TIME_OVERLAP_LOCKED,true,CRITICAL,"Locked(Freeze) 슬롯과 시간 겹침" CONFLICT,CON_TIME_OVERLAP_COMMITTED,false,HIGH,"Committed 슬롯과 시간 겹침" CONFLICT,CON_GROUND_RESOURCE_CONFLICT,false,HIGH,"지상국 자원 충돌" CONFLICT,CON_POLICY_MIN_PERTURBATION,false,MED,"변경량 최소화 정책 위반 정도" ``` ## 1.2 PROBABILITY_MODEL.csv ```csv model_name,model_type,version,owner,input_schema_uri,status RULE_CLOUD_OK,RULE,1.0.0,planning-team,s3://schemas/prob/cloud_ok_v1.json,active RULE_CAPTURE_SUCCESS,RULE,1.0.0,planning-team,s3://schemas/prob/capture_success_v1.json,active RULE_DOWNLINK_ON_TIME,RULE,1.0.0,ground-team,s3://schemas/prob/downlink_ontime_v1.json,active RULE_SLA_ON_TIME,RULE,1.0.0,ops-team,s3://schemas/prob/sla_ontime_v1.json,active ``` ## 1.3 FEASIBILITY_POLICY.csv (policy_version별 JSON은 별도 파일로도 관리 가능) ```csv policy_version,domain,status,config_json OPT_BASE_v1,OPTICAL,active,"{...see OPT_BASE_v1.json...}" SAR_BASE_v1,SAR,active,"{...see SAR_BASE_v1.json...}" ``` --- # 2) Criterion 판정 로직 템플릿 (룰 DSL + 의사코드) ## 2.1 공통 룰 DSL 포맷(권장) 각 criterion은 아래 JSON으로 정의하면, 엔진이 공통적으로 평가할 수 있습니다. ```json { "criterion_code": "ATT_MAX_OFF_NADIR", "hard_flag": true, "inputs": ["candidate.predicted_off_nadir_deg", "request.max_off_nadir_deg"], "rule": { "type": "compare", "op": "<=", "lhs": "candidate.predicted_off_nadir_deg", "rhs": "request.max_off_nadir_deg" }, "result_map": { "pass": { "result": "PASS", "score": 1.0 }, "fail": { "result": "FAIL", "score": 0.0, "reason_code": "OFF_NADIR_EXCEEDED" } }, "evidence": ["lhs", "rhs", "op"] } ``` 엔진 공통 의사코드: ```text evaluateCriterion(ruleDef, context): lhs = resolve(ruleDef.rule.lhs, context) rhs = resolve(ruleDef.rule.rhs, context) ok = compare(lhs, ruleDef.rule.op, rhs) if ok: return PASS(+evidence) else: return FAIL/WARN(+evidence) ``` --- ## 2.2 핵심 criterion별 구체 룰(바로 구현 가능) ### (1) ORB_PASS_EXISTS (Hard) **의미**: 후보 생성 이전 단계에서도 가능하지만, 후보 단에서 “패스 기반 후보가 존재하는가”로 판정 가능 ```text PASS if exists(IMAGING_CANDIDATE for feas_run_id) FAIL otherwise reason_code: NO_PASS_IN_WINDOW ``` ### (2) ATT_MAX_OFF_NADIR (Hard) ```text if candidate.predicted_off_nadir_deg <= request.max_off_nadir_deg: PASS score=1.0 else: FAIL score=0.0 reason=OFF_NADIR_EXCEEDED evidence: off_nadir_deg, max_off_nadir_deg ``` ### (3) ATT_SLEW_TIME_FEASIBLE (Hard) 입력(예): `slew_time_required_sec`, `slew_time_available_sec` ```text PASS if required <= available FAIL otherwise reason=SLEW_NOT_FEASIBLE evidence: required, available, prev_slot_ref, next_slot_ref ``` ### (4) GEO_SUN_ELEVATION (OPT Hard / SAR Soft or N/A) ```text sun_elev = context.sun_elevation_deg PASS if sun_elev >= policy.thresholds.sun_elev_min_deg FAIL otherwise reason=SUN_ELEV_TOO_LOW ``` ### (5) OPT_MAX_CLOUD_PCT (정책형: 보수적 p90) 입력: `cloud_pct_mean`, `cloud_pct_p90`, `request.max_cloud_pct` ```text if cloud_pct_p90 <= max_cloud_pct: PASS score=1.0 elif cloud_pct_mean <= max_cloud_pct and cloud_pct_p90 > max_cloud_pct: WARN score=0.6 reason=CLOUD_P90_EXCEEDS else: FAIL score=0.0 reason=CLOUD_TOO_HIGH_MEAN ``` ### (6) OPT_GSD_MEETS_REQUIREMENT (Hard) 입력: `candidate.nominal_gsd_m`, `request.required_gsd_m` (요청에 없다면 product_level→기본 요구 GSD 매핑) ```text PASS if gsd_m <= required_gsd_m FAIL otherwise reason=GSD_NOT_MET ``` ### (7) GND_DOWNLINK_WINDOW_EXISTS (Hard) 입력: `DOWNLINK_WINDOW_CANDIDATE` 존재 + 납기 조건 ```text PASS if exists(dl_window where window_end <= request.sla_due_time) FAIL otherwise reason=DOWNLINK_WINDOW_MISSING ``` ### (8) DATA_LATENCY_SLA_OK (정책형 확률) 입력: `on_time_probability` (DOWNLINK_FEASIBILITY 또는 PROBABILITY_ESTIMATE) ```text p = on_time_probability if p >= policy.thresholds.sla_on_time.pass_ge: PASS score=1.0 elif p >= policy.thresholds.sla_on_time.warn_ge: WARN score=0.6 reason=SLA_PROB_MED else: FAIL score=0.0 reason=SLA_PROB_TOO_LOW ``` ### (9) SEC_GEO_FENCE_OK (Hard) 입력: AOI와 forbidden zone 교차 여부(공간 연산) ```text FAIL if intersects(request.aoi_geom, forbidden_zone_geom) == true PASS otherwise reason_code: GEOFENCE_VIOLATION lineage: forbidden_zone_dataset_ref + checksum ``` ### (10) CON_TIME_OVERLAP_LOCKED (Hard) 입력: 기존 `SCHEDULE_SLOT.locked=true` 와 candidate time overlap 여부 ```text FAIL if exists(slot where locked=true and overlaps(slot.time_range, candidate.time_range)) PASS otherwise reason_code: LOCKED_SLOT_CONFLICT and write CONFLICT_ANALYSIS/CONFLICT_ITEM with slot_id ``` --- # 3) Overall 산정 템플릿(보고서/추천) ## 3.1 후보 Feasibility 종합 ```text if any(hard criterion FAIL): candidate_status = REJECTED else if any(WARN or soft FAIL): candidate_status = RECOMMENDED_WITH_RISK else: candidate_status = RECOMMENDED ``` ## 3.2 후보 점수(가중합 + 충돌 페널티) ```text score = Σ(w_i * check_score_i) - Σ(conflict.impact_score) ``` ## 3.3 overall_probability (정책 결합) OPT: ```text P = P_CAPTURE_SUCCESS * P_CLOUD_OK * P_DOWNLINK_ON_TIME ``` SAR: ```text P = P_CAPTURE_SUCCESS * P_DOWNLINK_ON_TIME ``` --- # 4) 운영 적용 체크리스트(최소) - `FEASIBILITY_POLICY`에 정책 JSON을 올리고 `FEASIBILITY_RUN.policy_version`과 매핑 - 각 평가 실행마다 `MODEL_EVIDENCE_LINEAGE`에 **입력 스냅샷/데이터셋 참조 + checksum** 기록 - `reason_code`는 중앙 표준 목록으로 관리(모니터링/통계/리포트에 직결) --- 원하시면 다음으로, 위 DSL을 기반으로 **(a) 룰 엔진이 읽는 정책 JSON 완성본(OPT_BASE_v1.json / SAR_BASE_v1.json)**을 “그대로 배포 가능한 형태”로 만들어드리고, **(b) 각 criterion_code별 evidence_json 스키마(필수 필드)**까지 표준화해드리겠습니다. 좋습니다. 아래에 **배포 가능한 수준의 정책 JSON 완성본(OPT_BASE_v1 / SAR_BASE_v1)**과, **criterion_code별 `evidence_json` 스키마 표준(필수 필드)**를 제공합니다. 이대로 `FEASIBILITY_POLICY.config_json`에 저장하거나 파일로 관리해도 됩니다. --- # 1) OPT_BASE_v1.json (광학 정책 완성본) ```json { "policy_version": "OPT_BASE_v1", "domain": "OPTICAL", "thresholds": { "sun_elev_min_deg": 10.0, "cloud": { "use_percentile": "p90", "pass_p90_le": 20.0, "warn_if_mean_le_and_p90_gt": true, "fail_if_mean_gt": true }, "sla_on_time": { "pass_ge": 0.8, "warn_ge": 0.5 }, "gsd": { "default_required_gsd_m_by_product_level": { "L0": 2.0, "L1": 2.0, "L2": 3.0, "L3": 5.0 } }, "off_nadir": { "default_max_off_nadir_deg": 25.0 } }, "hard_overrides": { "GEO_SUN_ELEVATION": true, "OPT_MAX_CLOUD_PCT": false, "DATA_LATENCY_SLA_OK": false, "COM_LINK_BUDGET_OK": false, "COM_REQUIRED_VOLUME_OK": false }, "weights": { "ATT_MAX_OFF_NADIR": 0.2, "OPT_GSD_MEETS_REQUIREMENT": 0.2, "OPT_MAX_CLOUD_PCT": 0.15, "ATT_SLEW_TIME_FEASIBLE": 0.1, "GND_DOWNLINK_WINDOW_EXISTS": 0.1, "DATA_LATENCY_SLA_OK": 0.1, "SEC_GEO_FENCE_OK": 0.15 }, "candidate_scoring": { "aggregation": "weighted_sum", "default_score_if_missing": 0.0, "conflict_penalty": { "apply": true, "penalty_from": "CONFLICT_ANALYSIS.impact_score", "cap_total_penalty": 0.5 } }, "probability": { "required_metrics": [ "P_CAPTURE_SUCCESS", "P_CLOUD_OK", "P_DOWNLINK_ON_TIME" ], "combine": { "type": "multiply", "terms": ["P_CAPTURE_SUCCESS", "P_CLOUD_OK", "P_DOWNLINK_ON_TIME"], "min_floor": 0.0, "max_cap": 1.0 } }, "recommendation": { "min_overall_probability": 0.7, "max_candidates_return": 10, "rank_by": [ "overall_probability_desc", "candidate_score_desc", "conflict_impact_asc", "time_to_sla_asc" ], "tie_breakers": [ "downlink_window_count_desc", "predicted_off_nadir_deg_asc" ] }, "review": { "auto_create_review_task_if": [ { "any_criterion_result_in": ["WARN"] }, { "overall_probability_lt": 0.75 }, { "has_risk_level_in": ["HIGH"] } ], "review_types": ["TECH", "OPS", "SECURITY", "COMMERCIAL"] } } ``` --- # 2) SAR_BASE_v1.json (SAR 정책 완성본) ```json { "policy_version": "SAR_BASE_v1", "domain": "SAR", "thresholds": { "sla_on_time": { "pass_ge": 0.8, "warn_ge": 0.5 }, "inc_angle": { "warn_range_deg": [20.0, 45.0], "fail_range_deg": [15.0, 55.0] }, "off_nadir": { "default_max_off_nadir_deg": 30.0 } }, "hard_overrides": { "GEO_SUN_ELEVATION": false, "OPT_MAX_CLOUD_PCT": false }, "weights": { "SAR_MODE_AVAILABLE": 0.2, "SAR_INC_ANGLE_RANGE": 0.15, "SAR_RFI_RISK": 0.1, "SAR_SNR_EST": 0.15, "ATT_MAX_OFF_NADIR": 0.15, "GND_DOWNLINK_WINDOW_EXISTS": 0.1, "DATA_LATENCY_SLA_OK": 0.15 }, "candidate_scoring": { "aggregation": "weighted_sum", "default_score_if_missing": 0.0, "conflict_penalty": { "apply": true, "penalty_from": "CONFLICT_ANALYSIS.impact_score", "cap_total_penalty": 0.5 } }, "probability": { "required_metrics": ["P_CAPTURE_SUCCESS", "P_DOWNLINK_ON_TIME"], "combine": { "type": "multiply", "terms": ["P_CAPTURE_SUCCESS", "P_DOWNLINK_ON_TIME"], "min_floor": 0.0, "max_cap": 1.0 } }, "recommendation": { "min_overall_probability": 0.75, "max_candidates_return": 10, "rank_by": [ "overall_probability_desc", "candidate_score_desc", "conflict_impact_asc", "time_to_sla_asc" ], "tie_breakers": [ "downlink_window_count_desc", "predicted_off_nadir_deg_asc" ] }, "review": { "auto_create_review_task_if": [ { "any_criterion_result_in": ["WARN"] }, { "overall_probability_lt": 0.8 }, { "has_risk_level_in": ["HIGH"] } ], "review_types": ["TECH", "OPS", "SECURITY", "COMMERCIAL"] } } ``` --- # 3) evidence_json 표준 스키마(공통 + criterion별) ## 3.1 공통(모든 FEASIBILITY_CHECK_RESULT.evidence_json에 포함 권장) ```json { "policy_version": "OPT_BASE_v1", "inputs": { "request_id": "...", "candidate_id": "...", "tile_id": "...", "satellite_id": "...", "pass_id": "..." }, "computed": {}, "thresholds": {}, "decision": { "result": "PASS|WARN|FAIL", "score": 0.0, "reason_code": "..." }, "lineage": { "orbit_snap_id": "...", "weather_snap_id": "...", "constraint_snap_id": "..." }, "refs": { "dataset_refs": [], "artifact_uris": [] }, "evaluated_at": "2026-03-13T00:00:00Z" } ``` > 최소 강제 필드(서버 검증용): > `policy_version`, `inputs.request_id`, `inputs.candidate_id`, `decision.result`, `decision.score`, `lineage.(orbit|weather|constraint)_snap_id 중 해당되는 것`, `evaluated_at` --- ## 3.2 criterion별 evidence_json “필수 computed/thresholds” 표준 아래는 **각 criterion_code가 evidence_json에 반드시 남겨야 하는 필드**입니다(감사/재현성 핵심). ### ORB_PASS_EXISTS - computed: - `candidate_count` - thresholds: - 없음(존재 여부) ```json { "computed": { "candidate_count": 5 }, "decision": { "reason_code": "NO_PASS_IN_WINDOW" } } ``` ### GEO_AOI_COVERAGE - computed: - `coverage_ratio` (0~1) - `covered_area_km2`, `aoi_area_km2` - thresholds: - `min_coverage_ratio` ```json { "computed": { "coverage_ratio": 0.92, "covered_area_km2": 46.0, "aoi_area_km2": 50.0 }, "thresholds": { "min_coverage_ratio": 0.9 } } ``` ### GEO_SUN_ELEVATION (OPT) - computed: - `sun_elevation_deg` - thresholds: - `sun_elev_min_deg` ```json { "computed": { "sun_elevation_deg": 12.3 }, "thresholds": { "sun_elev_min_deg": 10.0 } } ``` ### ATT_MAX_OFF_NADIR - computed: - `off_nadir_deg` - thresholds: - `max_off_nadir_deg` (요청값 우선, 없으면 policy default) ```json { "computed": { "off_nadir_deg": 27.4 }, "thresholds": { "max_off_nadir_deg": 25.0 } } ``` ### ATT_SLEW_TIME_FEASIBLE - computed: - `slew_time_required_sec` - `slew_time_available_sec` - `prev_activity_ref`, `next_activity_ref` (slot/command/candidate) - thresholds: - 없음(비교) ```json { "computed": { "slew_time_required_sec": 48.0, "slew_time_available_sec": 52.0, "prev_activity_ref": { "type": "SCHEDULE_SLOT", "id": "..." }, "next_activity_ref": { "type": "SCHEDULE_SLOT", "id": "..." } } } ``` ### OPT_MAX_CLOUD_PCT - computed: - `cloud_pct_mean` - `cloud_pct_p90` - `method` (ensemble/nowcast 등) - thresholds: - `max_cloud_pct` (요청값) - `use_percentile` ```json { "computed": { "cloud_pct_mean": 18.0, "cloud_pct_p90": 28.0, "method": "ensemble" }, "thresholds": { "max_cloud_pct": 20.0, "use_percentile": "p90" } } ``` ### OPT_GSD_MEETS_REQUIREMENT - computed: - `nominal_gsd_m` - thresholds: - `required_gsd_m` ```json { "computed": { "nominal_gsd_m": 1.8 }, "thresholds": { "required_gsd_m": 2.0 } } ``` ### SAR_MODE_AVAILABLE - computed: - `requested_mode_code` - `available_mode_codes` - thresholds: - 없음 ```json { "computed": { "requested_mode_code": "SPOTLIGHT", "available_mode_codes": ["STRIPMAP", "SPOTLIGHT"] } } ``` ### SAR_INC_ANGLE_RANGE - computed: - `inc_angle_deg` - thresholds: - `warn_range_deg` - `fail_range_deg` ```json { "computed": { "inc_angle_deg": 48.0 }, "thresholds": { "warn_range_deg": [20.0, 45.0], "fail_range_deg": [15.0, 55.0] } } ``` ### GND_DOWNLINK_WINDOW_EXISTS - computed: - `eligible_window_count` - `latest_window_end_before_sla` (datetime) - thresholds: - `sla_due_time` ```json { "computed": { "eligible_window_count": 2, "latest_window_end_before_sla": "2026-03-13T04:10:00Z" }, "thresholds": { "sla_due_time": "2026-03-13T06:00:00Z" } } ``` ### DATA_LATENCY_SLA_OK - computed: - `on_time_probability` - `basis` ("DOWNLINK_FEASIBILITY" or "PROBABILITY_ESTIMATE") - thresholds: - `pass_ge`, `warn_ge` ```json { "computed": { "on_time_probability": 0.72, "basis": "DOWNLINK_FEASIBILITY" }, "thresholds": { "pass_ge": 0.8, "warn_ge": 0.5 } } ``` ### SEC_GEO_FENCE_OK - computed: - `intersects_forbidden_zone` (bool) - `forbidden_zone_ids` (list) - refs: - dataset ref + checksum (라인리지 수준에서 강제) ```json { "computed": { "intersects_forbidden_zone": false, "forbidden_zone_ids": [] }, "refs": { "dataset_refs": [ { "name": "forbidden_zones_v3", "ref": "s3://datasets/geofence/v3.parquet", "checksum": "..." } ] } } ``` ### CON_TIME_OVERLAP_LOCKED - computed: - `overlap_count` - `overlapped_slot_ids` - `overlap_seconds_max` ```json { "computed": { "overlap_count": 1, "overlapped_slot_ids": ["..."], "overlap_seconds_max": 120.0 } } ``` --- # 4) PROBABILITY_ESTIMATE.feature_json 표준(모델 입력 기록) 확률 모델 재현성을 위해, `feature_json`에도 최소한 아래를 남깁니다. ```json { "policy_version": "OPT_BASE_v1", "candidate": { "satellite_id": "...", "mode_code": "...", "predicted_start": "...", "predicted_end": "...", "off_nadir_deg": 23.1, "gsd_m": 1.9 }, "weather": { "cloud_pct_mean": 18.0, "cloud_pct_p90": 28.0 }, "ground": { "eligible_downlink_windows": 2, "best_window_end": "..." }, "constraints": { "storage_free_gb": 12.4, "energy_margin_pct": 8.0 }, "lineage": { "orbit_snap_id": "...", "weather_snap_id": "...", "constraint_snap_id": "..." } } ``` 그리고 `MODEL_EVIDENCE_LINEAGE`에 실제 입력 데이터(파일/스냅샷/데이터셋)의 참조를 **1행 이상** 기록하는 것을 운영 규칙으로 고정하세요. --- # 5) (권장) 유효성 검증 규칙(서버 측) - `FEASIBILITY_POLICY`의 `thresholds/weights`는 JSON Schema로 검증 - `evidence_json`도 criterion_code별 schema로 검증 - 예: `ATT_MAX_OFF_NADIR`는 `computed.off_nadir_deg`와 `thresholds.max_off_nadir_deg`가 없으면 저장 거부 ---