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GenAI SOS Ops

생성형 AI 기반 재난 대응 및 위급 상황 긴급 신고 분석 플랫폼

🚨 프로젝트 개요

GenAI SOS Ops는 시민 신고(음성, 텍스트, 이미지, 영상)를 실시간으로 요약/분류/위치 추정하여 상황실 대시보드로 전달하는 플랫폼입니다. 통신 불안정 시 오프라인-우선 큐잉을 통해 재연결 시 일괄 전송하는 혁신적인 기능을 제공합니다.

✨ 주요 기능

🔄 오프라인 우선 처리

  • 재난 시 네트워크 끊겨도 로컬 보관
  • 재연결 시 암호화 전송
  • 우선순위 기반 큐잉

🎤 현장 소음 내성 STT

  • 90dB 이상 소음에서도 85% 이상 인식률
  • WebRTC VAD + WhisperX 조합
  • 실시간 노이즈 제거

📱 멀티모달 통합 분석

  • 음성 + 이미지 + 영상 통합 분석
  • GPT-4V + Whisper 조합
  • 3줄 구조요청 메시지 자동 생성

🗺️ 실시간 위치 추정

  • GPS + 기지국 + 와이파이 + 이미지 지오프롬프트
  • 멀티모달 위치 추정 기술
  • 실내/지하에서도 정확한 위치 파악

🏗️ 기술 스택

Frontend

  • Framework: Next.js 14 (App Router)
  • Language: TypeScript
  • Styling: Tailwind CSS + shadcn/ui
  • State Management: Zustand
  • Maps: Leaflet + OpenStreetMap

Backend

  • Database: Supabase (PostgreSQL)
  • Authentication: Supabase Auth
  • Storage: Supabase Storage
  • Real-time: Supabase Realtime

AI/ML

  • LLM: OpenAI GPT-4 Turbo
  • STT: OpenAI Whisper + WhisperX
  • Vision: GPT-4V
  • On-device: WebRTC VAD, TensorFlow.js

DevOps

  • Deployment: Vercel (웹), Supabase (DB/Storage)
  • Testing: Vitest + Testing Library, Playwright
  • Quality: ESLint + Prettier, Husky + lint-staged
  • CI/CD: GitHub Actions

📁 프로젝트 구조

src/
├── app/                    # Next.js App Router
│   ├── page.tsx           # 홈페이지
│   ├── intake/            # 신고 접수
│   └── dashboard/         # 상황실 대시보드
├── entities/              # 도메인 엔티티
│   ├── report/            # 신고 엔티티
│   ├── incident/          # 사건/사고 엔티티
│   └── organization/      # 조직 엔티티
├── features/              # 주요 기능
│   ├── intake/            # 신고 접수
│   ├── classification/    # LLM 라우팅·태깅
│   ├── triage/            # 우선순위 결정
│   ├── map-view/          # 지도 뷰
│   └── offline-queue/     # 오프라인 큐잉
├── shared/                # 공통 모듈
│   ├── lib/               # 유틸리티 (db, ai, map, queue)
│   └── ui/                # UI 컴포넌트
tests/                     # 테스트
├── unit/                  # 유닛 테스트
├── integration/           # 통합 테스트
└── e2e/                   # E2E 테스트
research/                  # 리서치 자료
├── market_scout.md        # 시장 조사
├── gaps_and_ideas.md      # 갭 분석 및 아이디어
├── onepagers/             # 1Pager 문서
└── validators/            # 검증 체크리스트

🚀 시작하기

1. 저장소 클론

git clone https://github.com/your-username/genai-sos-ops.git
cd genai-sos-ops

2. 의존성 설치

npm install

3. 환경 변수 설정

cp env.local.sample .env.local

.env.local 파일을 편집하여 다음 값들을 설정하세요:

# OpenAI API
OPENAI_API_KEY=your_openai_api_key_here

# Supabase
NEXT_PUBLIC_SUPABASE_URL=your_supabase_url_here
SUPABASE_SERVICE_ROLE_KEY=your_supabase_service_role_key_here
NEXT_PUBLIC_SUPABASE_ANON_KEY=your_supabase_anon_key_here

# App
NEXT_PUBLIC_APP_URL=http://localhost:3000

4. 데이터베이스 설정

# Supabase 프로젝트 생성 후 마이그레이션 실행
npm run db:push

v0.1 최소 스키마:

  • reports: 신고 기본 정보 (id, created_at, lat, lng, status)
  • transcripts: 전사 결과 (report_id, lang, text)
  • summaries: 3줄 요약 (report_id, line1, line2, line3, category, priority, confidence)
  • RLS 정책: 익명 읽기 허용, 서비스 역할 쓰기 허용

5. 개발 서버 실행

npm run dev

브라우저에서 http://localhost:3000을 열어 확인하세요.

🧪 테스트 실행

유닛 테스트

npm run test

E2E 테스트

npm run test:e2e

테스트 UI

npm run test:ui

📊 주요 페이지

🏠 홈페이지 (/)

  • 서비스 소개 및 네비게이션
  • 주요 기능 하이라이트
  • 신고 접수 및 대시보드 링크

🚨 신고 접수 (/intake)

  • 음성 녹음 (WebRTC VAD)
  • 파일 업로드 (이미지/영상)
  • 텍스트 입력
  • 오프라인 모드 지원

📊 상황실 대시보드 (/dashboard)

  • 실시간 신고 현황
  • 지도 기반 위치 표시
  • 필터링 및 검색
  • 통계 및 분석

🔧 개발 명령어

# 개발 서버 실행
npm run dev

# 프로덕션 빌드
npm run build

# 프로덕션 서버 실행
npm run start

# 린트 검사
npm run lint

# 코드 포맷팅
npm run format

# 타입 체크
npm run type-check

# 테스트 실행
npm run test

# E2E 테스트
npm run test:e2e

📈 시장 조사 결과

경쟁 서비스 현황

  • 상용 서비스: 5개 (한전KDN, 빔웍스, 디플리, Aurelian, 버지니아 페어팩스)
  • 오픈소스: 1개 (ETRI)
  • 연구 프로젝트: 1개 (오스틴 경찰국)

시장 갭 분석

  1. 오프라인 우선 처리 부재
  2. 멀티모달 처리 한계
  3. 실시간 위치 추정 부족
  4. 다국어/방언 지원 제한
  5. 장애인 접근성 부족
  6. 프라이버시 보호 한계

차별화 기회

  • 완전 오프라인 우선 아키텍처
  • 90dB 이상 소음에서도 85% 이상 인식률
  • 멀티모달 통합 분석
  • 3줄 구조요청 메시지 자동 생성

🎯 PoC 계획

4주 PoC 스코프

  1. Week 1: 기본 오프라인 큐잉 + STT 파이프라인 + 멀티모달 파이프라인
  2. Week 2: 암호화 및 보안 + 고급 노이즈 제거 + 3줄 구조요청 생성
  3. Week 3: 재연결 및 동기화 + 위험 키워드 시스템 + 실시간 처리 최적화
  4. Week 4: 통합 테스트 및 최적화

성공 판정 기준

  • 오프라인 큐잉: 99% 이상 재연결 성공률
  • 소음 내성 STT: 90dB 소음에서 85% 이상 인식률
  • 멀티모달 요약: 90% 이상 분석 정확도

📱 오프라인 사용법

오프라인 모드 활성화

  1. PWA 설치: 브라우저에서 "홈 화면에 추가" 선택
  2. 오프라인 신고: 네트워크 없이도 신고 접수 가능
  3. 자동 동기화: 네트워크 복구 시 자동으로 전송

오프라인 큐 관리

  • 큐 상태 확인: /offline 페이지에서 실시간 모니터링
  • 수동 동기화: 네트워크 복구 후 수동으로 동기화 가능
  • 재시도 로직: 실패한 항목은 최대 3회 자동 재시도
  • 큐 정리: 완료/실패한 항목 일괄 삭제

제한사항

  • 파일 크기: 최대 10MB (오프라인 저장소 제한)
  • 저장 기간: 로컬 저장소 용량에 따라 제한
  • AI 분석: 오프라인 상태에서는 기본 분류만 가능

🔒 보안 및 프라이버시

데이터 보호

  • 암호화: AES-256 (로컬 저장), TLS 1.3 (전송)
  • 최소 수집: 필요한 정보만 수집
  • 익명 옵션: 개인정보 보호 모드 제공

접근 제어

  • 인증: Supabase Auth (OTP/Email)
  • 권한: 조직별 역할 기반 접근 제어
  • 감사: 모든 활동 로그 기록

📚 문서

1Pager 문서

🤝 기여하기

  1. Fork the Project
  2. Create your Feature Branch (git checkout -b feature/AmazingFeature)
  3. Commit your Changes (git commit -m 'Add some AmazingFeature')
  4. Push to the Branch (git push origin feature/AmazingFeature)
  5. Open a Pull Request

📄 라이선스

이 프로젝트는 MIT 라이선스 하에 배포됩니다. 자세한 내용은 LICENSE 파일을 참조하세요.

📞 연락처

🙏 감사의 말

⚠️ 주의사항: 이 프로젝트는 공식 긴급서비스를 대체하지 않으며, 보조 도구로만 사용되어야 합니다. 실제 긴급상황에서는 119(소방서) 또는 112(경찰서)에 직접 신고하세요.

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