공공기물 파손 신고 시스템

프로젝트 개요

시민이 웹 인터페이스를 통해 공공기물 파손을 쉽게 신고할 수 있는 AI 기반 스마트 신고 시스템입니다.

해결하고자 하는 문제

• 가로등 파손, 도로 파손, 도로 안전 펜스 파손 시 신고의 번거로움
• 기존 신고 시스템의 낮은 사용성
• 민원센터 전화 신고의 불편함

개선 방안

• 웹 기반 채팅형 인터페이스를 통한 간편한 신고
• AI 객체 탐지로 자동 손상 유형 분류
• 위치 정보 자동 추출
• 부서별 자동 연계
• 실시간 처리 상태 업데이트

주요 기능

AI 기반 기능

• 이미지 객체 탐지: Hugging Face YOLO 모델 사용
• 손상 유형 자동 분류: 가로등, 도로파손, 안전펜스, 불법주정차 등
• 긴급도 AI 판단: 텍스트 키워드 분석 기반 긴급도 계산 (1-5단계)
• 군집 신고 탐지: DBSCAN 알고리즘으로 동일 지역 다중 신고 탐지

사용자 기능

• 채팅형 UI: 카카오톡과 유사한 직관적인 인터페이스
• 사진 업로드: 클릭으로 간편 업로드
• 실시간 상태 확인: 신고 처리 과정 실시간 모니터링
• 손상 유형 선택: AI 추천 + 사용자 선택 옵션
• 지도 기능: 위치 확인 및 신고 현황 시각화
• EXIF 위치 추출: 사진에서 GPS 정보 자동 추출

관리자 기능

• 실시간 대시보드: 신고 현황 및 통계 모니터링
• 필터링 기능: 긴급도, 손상 유형, 상태별 필터링
• 페이지네이션: 신고 내역 10개씩 조회
• 상세보기: 개별 신고 상세 정보 조회 및 관리
• 상태 관리: 신고 상태 업데이트 (접수 → 검토중 → 처리중 → 완료)
• 신고 삭제: 신고 삭제 기능
• 군집 신고 관리: 동일 지역 다중 신고 우선 처리
• 긴급 알림 시스템: 긴급도 4-5단계 신고 즉시 알림
• 실시간 지도: 신고 위치 군집 시각화

스크린샷

사용자 인터페이스 (채팅형)

관리자 대시보드

신고 상세보기

기술 스택

Backend

• FastAPI: 고성능 비동기 웹 프레임워크
• Python 3.8+: 메인 개발 언어
• SQLite: 경량 데이터베이스

AI/ML

• Hugging Face Transformers: 객체 탐지 모델 (YOLO)
• OpenCV: 이미지 처리
• scikit-learn: 군집 분석 (DBSCAN)
• PyTorch: 딥러닝 프레임워크
• PIL: 이미지 처리 및 EXIF 데이터 추출

Frontend

• HTML5/CSS3/JavaScript: 반응형 웹 UI
• 카카오톡 스타일 디자인: 친숙한 사용자 경험
• Leaflet 지도: 위치 시각화

프로젝트 구조

vandalism/
├── main.py                 # 메인 서버 (고급 기능 포함)
├── advanced_features.py    # AI 고급 기능 모듈
├── cluster.py              # 군집 분석 모듈
├── geocoding.py            # 지오코딩 모듈
├── requirements.txt        # Python 의존성
├── run.sh                 # 실행 스크립트
├── reports.db             # SQLite 데이터베이스
├── .gitignore             # Git 제외 파일 목록
├── static/                # 정적 파일
│   ├── index.html         # 기본 사용자 인터페이스
│   ├── index_with_map.html # 지도 기능 포함 인터페이스
│   └── admin.html         # 관리자 대시보드 (필터링, 페이지네이션, 상세보기)
├── uploads/               # 업로드된 이미지 저장 (Git 제외)
├── screenshots/           # 프로젝트 스크린샷 (직접 추가)
└── venv/                  # 가상환경 (Git 제외)

설치 및 실행

1. 저장소 클론

git clone <repository-url>
cd vandalism

2. 가상환경 설정

python3.10 -m venv venv
source venv/bin/activate  # Windows: venv\Scripts\activate

3. 의존성 설치

pip install -r requirements.txt

4. 서버 실행

# 방법 1: 실행 스크립트 사용
./run.sh

5. 접속

• 사용자 인터페이스: http://localhost:8000
• 관리자 대시보드: http://localhost:8000/admin
• API 문서: http://localhost:8000/docs

API 엔드포인트

사용자 API

• POST /api/upload - 이미지 업로드 및 AI 분석
• POST /api/report - 신고 접수
• GET /api/report/{report_id} - 신고 상태 조회
• GET /api/report/{report_id}/detail - 신고 상세 정보 조회
• GET /api/damage-types - 손상 유형 목록

관리자 API

• GET /api/reports?limit={limit}&offset={offset} - 신고 목록 조회 (페이지네이션 지원)
• GET /api/statistics - 신고 통계
• GET /api/clusters - 군집 신고 현황
• POST /api/report/{report_id}/status - 신고 상태 업데이트
• DELETE /api/report/{report_id} - 신고 삭제
• GET /api/map - 군집 지도 데이터

차별화 포인트

1. AI 기반 자동화

• 객체 탐지: 사진만으로 손상 유형 자동 분류 (선택적)
• 긴급도 판단: 텍스트 키워드 분석으로 정확한 긴급도 계산
• 군집 탐지: 동일 지역 다중 신고 자동 탐지 및 우선 처리

2. 사용자 경험 최적화

• 카카오톡 스타일 UI: 친숙한 채팅 인터페이스
• 간편한 신고: 사진 업로드 → AI 분석 → 자동 신고
• 실시간 피드백: 처리 과정 실시간 업데이트

3. 관리 효율성

• 스마트 대시보드: 실시간 현황 모니터링
• 자동 우선순위: 긴급도 및 군집 기반 자동 우선순위 설정
• 예측 분석: 처리 시간 예측 및 리소스 최적화

시스템 아키텍처

사용자 → 웹 인터페이스 → FastAPI 서버 → AI 분석 엔진
                                    ↓
관리자 대시보드 ← SQLite DB ← 부서 연계 시스템

사용 방법

시민 (사용자)

1. http://localhost:8000 접속
2. 사진 업로드 또는 텍스트 입력
3. AI가 자동으로 손상 유형 분석
4. 손상 유형 확인 및 확인
5. 신고 완료

관리자

1. http://localhost:8000/admin 접속
2. 대시보드에서 전체 현황 확인
3. 필터로 원하는 신고만 조회
4. 페이지네이션으로 전체 내역 확인
5. 상세보기로 신고 관리