ensureAccepted 함수 InferenceCommonService 생성후 공통으로 생성

src/main/java/com/kamco/cd/kamcoback/common/inference/service/InferenceCommonService.java

@@ -0,0 +1,111 @@
+package com.kamco.cd.kamcoback.common.inference.service;
+
+import com.fasterxml.jackson.core.JsonProcessingException;
+import com.fasterxml.jackson.core.type.TypeReference;
+import com.fasterxml.jackson.databind.ObjectMapper;
+import com.kamco.cd.kamcoback.common.exception.CustomApiException;
+import com.kamco.cd.kamcoback.config.resttemplate.ExternalHttpClient;
+import com.kamco.cd.kamcoback.config.resttemplate.ExternalHttpClient.ExternalCallResult;
+import com.kamco.cd.kamcoback.inference.dto.InferenceSendDto;
+import java.util.List;
+import java.util.Map;
+import lombok.RequiredArgsConstructor;
+import lombok.extern.log4j.Log4j2;
+import org.springframework.beans.factory.annotation.Value;
+import org.springframework.http.HttpHeaders;
+import org.springframework.http.HttpMethod;
+import org.springframework.http.HttpStatus;
+import org.springframework.http.MediaType;
+import org.springframework.stereotype.Service;
+import org.springframework.transaction.annotation.Transactional;
+
+@Service
+@Log4j2
+@Transactional(readOnly = true)
+@RequiredArgsConstructor
+public class InferenceCommonService {
+
+  @Value("${spring.profiles.active}")
+  private String profile;
+
+  @Value("${inference.url}")
+  private String inferenceUrl;
+
+  private final ObjectMapper objectMapper;
+  private final ExternalHttpClient externalHttpClient;
+
+  /**
+   * 추론 AI API 호출 batch id를 리턴
+   *
+   * @param dto
+   * @return
+   */
+  public Long ensureAccepted(InferenceSendDto dto) {
+
+    if (dto == null) {
+      log.warn("not InferenceSendDto dto");
+      throw new CustomApiException("BAD_REQUEST", HttpStatus.BAD_REQUEST);
+    }
+
+    log.info("");
+    log.info("========================================================");
+    log.info("[SEND INFERENCE] Inference request dto= {}", dto);
+    log.info("========================================================");
+    log.info("");
+
+    // 1) 요청 로그
+    try {
+      log.debug("Inference request dto={}", objectMapper.writeValueAsString(dto));
+    } catch (JsonProcessingException e) {
+      log.warn("Failed to serialize inference dto", e);
+    }
+
+    // 2) local 환경 임시 처리
+    //    if ("local".equals(profile)) {
+    //      if (dto.getPred_requests_areas() == null) {
+    //        throw new IllegalStateException("pred_requests_areas is null");
+    //      }
+    //
+    // dto.getPred_requests_areas().setInput1_scene_path("/kamco-nfs/requests/2023_local.geojson");
+    //
+    // dto.getPred_requests_areas().setInput2_scene_path("/kamco-nfs/requests/2024_local.geojson");
+    //    }
+
+    // 3) HTTP 호출
+    HttpHeaders headers = new HttpHeaders();
+    headers.setContentType(MediaType.APPLICATION_JSON);
+    headers.setAccept(List.of(MediaType.APPLICATION_JSON));
+
+    // 4) 추론 실행 API 호출
+    ExternalCallResult<String> result =
+        externalHttpClient.call(inferenceUrl, HttpMethod.POST, dto, headers, String.class);
+
+    if (result.statusCode() < 200 || result.statusCode() >= 300) {
+      log.error("Inference API failed. status={}, body={}", result.statusCode(), result.body());
+      throw new CustomApiException("BAD_GATEWAY", HttpStatus.BAD_GATEWAY);
+    }
+
+    // 5) 응답 파싱
+    try {
+      List<Map<String, Object>> list =
+          objectMapper.readValue(result.body(), new TypeReference<>() {});
+
+      if (list.isEmpty()) {
+        throw new CustomApiException(
+            "NOT_FOUND", HttpStatus.NOT_FOUND, "Inference response is empty");
+      }
+
+      Object batchIdObj = list.get(0).get("batch_id");
+      if (batchIdObj == null) {
+        throw new CustomApiException(
+            "NOT_FOUND", HttpStatus.NOT_FOUND, "batch_id not found in response");
+      }
+
+      return Long.valueOf(batchIdObj.toString());
+
+    } catch (Exception e) {
+      log.error("Failed to parse inference response. body={}", result.body(), e);
+      throw new CustomApiException("INVALID_INFERENCE_RESPONSE", HttpStatus.BAD_GATEWAY);
+    }
+  }
+}

src/main/java/com/kamco/cd/kamcoback/inference/service/InferenceResultService.java

@@ -1,11 +1,9 @@
 package com.kamco.cd.kamcoback.inference.service;
 
-import com.fasterxml.jackson.core.JsonProcessingException;
-import com.fasterxml.jackson.core.type.TypeReference;
-import com.fasterxml.jackson.databind.ObjectMapper;
 import com.kamco.cd.kamcoback.common.exception.CustomApiException;
 import com.kamco.cd.kamcoback.common.geometry.GeoJsonFileWriter.ImageFeature;
 import com.kamco.cd.kamcoback.common.geometry.GeoJsonFileWriter.Scene;
+import com.kamco.cd.kamcoback.common.inference.service.InferenceCommonService;
 import com.kamco.cd.kamcoback.common.utils.UserUtil;
 import com.kamco.cd.kamcoback.config.resttemplate.ExternalHttpClient;
 import com.kamco.cd.kamcoback.config.resttemplate.ExternalHttpClient.ExternalCallResult;
@@ -22,7 +20,6 @@ import com.kamco.cd.kamcoback.inference.dto.InferenceResultDto.InferenceLearnDto
 import com.kamco.cd.kamcoback.inference.dto.InferenceResultDto.InferenceServerStatusDto;
 import com.kamco.cd.kamcoback.inference.dto.InferenceResultDto.InferenceStatusDetailDto;
 import com.kamco.cd.kamcoback.inference.dto.InferenceResultDto.MapSheetFallbackYearDto;
-import com.kamco.cd.kamcoback.inference.dto.InferenceResultDto.MapSheetNumDto;
 import com.kamco.cd.kamcoback.inference.dto.InferenceResultDto.ResultList;
 import com.kamco.cd.kamcoback.inference.dto.InferenceResultDto.SaveInferenceAiDto;
 import com.kamco.cd.kamcoback.inference.dto.InferenceResultDto.Status;
@@ -76,14 +73,11 @@ public class InferenceResultService {
   private final MapSheetMngCoreService mapSheetMngCoreService;
   private final ModelMngCoreService modelMngCoreService;
   private final AuditLogCoreService auditLogCoreService;
+  private final InferenceCommonService inferenceCommonService;
 
   private final ExternalHttpClient externalHttpClient;
-  private final ObjectMapper objectMapper;
   private final UserUtil userUtil;
 
-  @Value("${inference.url}")
-  private String inferenceUrl;
-
   @Value("${inference.batch-url}")
   private String batchUrl;
 
@@ -93,9 +87,6 @@ public class InferenceResultService {
   @Value("${file.dataset-dir}")
   private String datasetDir;
 
-  @Value("${spring.profiles.active}")
-  private String profile;
-
   /**
    * 추론관리 목록
    *
@@ -120,7 +111,7 @@ public class InferenceResultService {
   }
 
   /**
-   * 추론 실행 - 추론제외, 이전년도 도엽 사용 분기
+   * 추론 실행 - 추론제외, 이전연도 도엽 사용 분기
    *
    * @param req
    * @return
@@ -128,8 +119,11 @@ public class InferenceResultService {
   @Transactional
   public UUID run(InferenceResultDto.RegReq req) {
     if (req.getDetectOption().equals(DetectOption.EXCL.getId())) {
+      // 추론 제외 일때
       return runExcl(req);
     }
+
+    // 이전연도 도엽 사용 일때
     return runPrev(req);
   }
 
@@ -151,7 +145,7 @@ public class InferenceResultService {
             .distinct()
             .toList();
 
-    // compare 도엽번호 리스트 조회 (null 제거 + 중복 제거)
+    // compare 도엽번호 리스트 조회 (null 제거 + 중복 제거), 기준연도와 비교하여 실행하므로 부분, 전체 조건 걸지 않음
     List<String> compareList =
         mapSheetMngCoreService.getMapSheetNumByHst(req.getCompareYyyy()).stream()
             .filter(Objects::nonNull)
@@ -326,20 +320,24 @@ public class InferenceResultService {
             .filter(m -> filteredSet.contains(m.getMapSheetNum()))
             .toList();
 
+    // 추론 실행 목록 테이블 저장, 도엽목록별 상태 체크 테이블 저장
     UUID uuid = inferenceResultCoreService.saveInferenceInfo(req, newTargetList);
 
+    // 추론 AI 전달 파라미터 생성
     pred_requests_areas predRequestsAreas = new pred_requests_areas();
     predRequestsAreas.setInput1_year(req.getCompareYyyy());
     predRequestsAreas.setInput2_year(req.getTargetYyyy());
     predRequestsAreas.setInput1_scene_path(modelComparePath.getFilePath());
     predRequestsAreas.setInput2_scene_path(modelTargetPath.getFilePath());
 
+    // 모델정보 조회 dto 생성 후 반환
     InferenceSendDto m1 = this.getModelInfo(req.getModel1Uuid());
     m1.setPred_requests_areas(predRequestsAreas);
 
     log.info("[INFERENCE] Start m1 = {}", m1);
 
-    Long batchId = ensureAccepted(m1);
+    // AI 호출
+    Long batchId = inferenceCommonService.ensureAccepted(m1);
 
     SaveInferenceAiDto saveInferenceAiDto = new SaveInferenceAiDto();
     saveInferenceAiDto.setUuid(uuid);
@@ -351,6 +349,7 @@ public class InferenceResultService {
     saveInferenceAiDto.setModelTargetPath(modelTargetPath.getFilePath());
     saveInferenceAiDto.setModelStartDttm(ZonedDateTime.now());
 
+    // AI 호출 하고 리턴 받은 정보 추론 실행 목록 테이블에 업데이트
     inferenceResultCoreService.update(saveInferenceAiDto);
 
     return uuid;
@@ -387,7 +386,7 @@ public class InferenceResultService {
   }
 
   /**
-   * 변화탐지 실행 정보 생성
+   * 변화탐지 실행 정보 생성 TODO 미사용, 새로운 추론실행 로직 테스트후 삭제 해야합니다.
    *
    * @param req
    */
@@ -513,7 +512,7 @@ public class InferenceResultService {
     m1.setPred_requests_areas(predRequestsAreas);
 
     // ai 추론 실행 api 호출
-    Long batchId = ensureAccepted(m1);
+    Long batchId = inferenceCommonService.ensureAccepted(m1);
 
     // ai 추론 실행후 응답값 update
     SaveInferenceAiDto saveInferenceAiDto = new SaveInferenceAiDto();
@@ -530,145 +529,6 @@ public class InferenceResultService {
     return uuid;
   }
 
-  // 비교년도 탐지 제이터 옵션 별로 조회하여 req에 적용
-  private List<MapSheetNumDto> createdMngDto(
-      InferenceResultDto.RegReq req, List<MngListDto> targetList) {
-    List<String> mapTargetIds = new ArrayList<>();
-
-    targetList.forEach(
-        hstMapSheet -> {
-          // 비교년도는 target 년도 기준으로 가져옴 파라미터 만들기
-          mapTargetIds.add(hstMapSheet.getMapSheetNum());
-        });
-
-    // 비교년도 조회
-    List<String> mapCompareIds = new ArrayList<>();
-    List<MngListCompareDto> compareList =
-        mapSheetMngCoreService.getByHstMapSheetCompareList(req.getCompareYyyy(), mapTargetIds);
-
-    for (MngListCompareDto dto : compareList) {
-      // 추론 제외일때 이전년도 파일이 없으면 제외
-      if (req.getDetectOption().equals(DetectOption.EXCL.getId())) {
-        int targetYear = req.getTargetYyyy() - 1;
-        if (dto.getBeforeYear() != targetYear) {
-          continue;
-        }
-      }
-      // 비교년도는 target 년도 기준으로 가져옴
-      mapCompareIds.add(dto.getMapSheetNum());
-    }
-
-    Set<String> compareSet =
-        mapCompareIds.stream()
-            .filter(Objects::nonNull)
-            .map(String::trim) // 공백/개행 방지
-            .collect(Collectors.toSet());
-
-    // target 기준 compare 비교하여 서로 있는것만 저장
-    List<String> commonIds =
-        mapTargetIds.stream()
-            .filter(Objects::nonNull)
-            .map(String::trim)
-            .filter(compareSet::contains)
-            .toList();
-
-    Set<String> commonIdSet =
-        commonIds.stream().filter(Objects::nonNull).map(String::trim).collect(Collectors.toSet());
-
-    // 저장하기위해 파라미터 다시 구성
-    List<MapSheetNumDto> mapSheetNum =
-        targetList.stream()
-            .filter(dto -> dto.getMapSheetNum() != null)
-            .filter(dto -> commonIdSet.contains(dto.getMapSheetNum().trim()))
-            .map(
-                dto -> {
-                  MapSheetNumDto mapSheetNumDto = new MapSheetNumDto();
-                  mapSheetNumDto.setMapSheetNum(dto.getMapSheetNum());
-                  mapSheetNumDto.setMapSheetName(dto.getMapSheetName());
-                  return mapSheetNumDto;
-                })
-            .toList();
-
-    return mapSheetNum;
-  }
-
-  /**
-   * 추론 AI API 호출 batch id를 리턴
-   *
-   * @param dto
-   */
-  // 같은함수가 왜 두개지
-  private Long ensureAccepted(InferenceSendDto dto) {
-
-    if (dto == null) {
-      log.warn("not InferenceSendDto dto");
-      throw new CustomApiException("BAD_REQUEST", HttpStatus.BAD_REQUEST);
-    }
-
-    // [중복]운영환경일때 경로수정 dean 260226
-    if (profile != null && profile.equals("prod")) {
-      log.info("========================================================");
-      log.info("[CHANGE INFERENCE] profile = {}  Inforence req", profile);
-      log.info("========================================================");
-      log.info("");
-    }
-
-    // 1) 요청 로그
-    try {
-      log.debug("Inference request dto={}", objectMapper.writeValueAsString(dto));
-    } catch (JsonProcessingException e) {
-      log.warn("Failed to serialize inference dto", e);
-    }
-
-    // 2) local 환경 임시 처리
-    //    if ("local".equals(profile)) {
-    //      if (dto.getPred_requests_areas() == null) {
-    //        throw new IllegalStateException("pred_requests_areas is null");
-    //      }
-    //
-    // dto.getPred_requests_areas().setInput1_scene_path("/kamco-nfs/requests/2023_local.geojson");
-    //
-    // dto.getPred_requests_areas().setInput2_scene_path("/kamco-nfs/requests/2024_local.geojson");
-    //    }
-
-    // 3) HTTP 호출
-    HttpHeaders headers = new HttpHeaders();
-    headers.setContentType(MediaType.APPLICATION_JSON);
-    headers.setAccept(List.of(MediaType.APPLICATION_JSON));
-
-    // 추론 실행 API 호출
-    ExternalCallResult<String> result =
-        externalHttpClient.call(inferenceUrl, HttpMethod.POST, dto, headers, String.class);
-
-    if (result.statusCode() < 200 || result.statusCode() >= 300) {
-      log.error("Inference API failed. status={}, body={}", result.statusCode(), result.body());
-      throw new CustomApiException("BAD_GATEWAY", HttpStatus.BAD_GATEWAY);
-    }
-
-    // 4) 응답 파싱
-    try {
-      List<Map<String, Object>> list =
-          objectMapper.readValue(result.body(), new TypeReference<>() {});
-
-      if (list.isEmpty()) {
-        throw new CustomApiException(
-            "NOT_FOUND", HttpStatus.NOT_FOUND, "Inference response is empty");
-      }
-
-      Object batchIdObj = list.get(0).get("batch_id");
-      if (batchIdObj == null) {
-        throw new CustomApiException(
-            "NOT_FOUND", HttpStatus.NOT_FOUND, "batch_id not found in response");
-      }
-
-      return Long.valueOf(batchIdObj.toString());
-
-    } catch (Exception e) {
-      log.error("Failed to parse inference response. body={}", result.body(), e);
-      throw new CustomApiException("INVALID_INFERENCE_RESPONSE", HttpStatus.BAD_GATEWAY);
-    }
-  }
-
   /**
    * 모델정보 조회 dto 생성 후 반환
    *

src/main/java/com/kamco/cd/kamcoback/postgres/core/InferenceResultCoreService.java

@@ -79,12 +79,13 @@ public class InferenceResultCoreService {
   }
 
   /**
-   * 변화탐지 실행 정보 생성
+   * 변화탐지 실행 정보 생성 - 추론 실행 목록 테이블 저장, 도엽목록별 상태 체크 테이블 저장
    *
-   * @param req
+   * @param req 추론 실행 목록 uuid
    */
   public UUID saveInferenceInfo(InferenceResultDto.RegReq req, List<MngListDto> targetList) {
 
+    // 대표 도엽명 외 N 건 실행 문구 만들기 위해 Null, 중복 제거
     List<MngListDto> distinctList =
         targetList.stream()
             .filter(dto -> dto.getMapSheetName() != null && !dto.getMapSheetName().isBlank())
@@ -124,17 +125,13 @@ public class InferenceResultCoreService {
     mapSheetLearnEntity.setDetectingCnt(0L);
     mapSheetLearnEntity.setTotalJobs((long) targetList.size());
 
-    // 회차는 국유인 반영할때 update로 변경됨
-    //    mapSheetLearnEntity.setStage(
-    //        mapSheetLearnRepository.getLearnStage(req.getCompareYyyy(), req.getTargetYyyy()));
-
     // learn 테이블 저장
     MapSheetLearnEntity savedLearn = mapSheetLearnRepository.save(mapSheetLearnEntity);
 
     final int CHUNK = 1000;
     List<MapSheetLearn5kEntity> buffer = new ArrayList<>(CHUNK);
 
-    // learn 도엽별 저장
+    // learn 도엽별 저장, 도엽수가 많으므로 1000개 씩 저장함
     for (MngListDto mngDto : targetList) {
       MapSheetLearn5kEntity entity = new MapSheetLearn5kEntity();
       entity.setLearn(savedLearn);
@@ -145,12 +142,15 @@ public class InferenceResultCoreService {
 
       buffer.add(entity);
       if (buffer.size() == CHUNK) {
+        // 도엽별 저장 learn 5k 테이블
         flushChunk(buffer);
         buffer.clear();
       }
     }
 
+    // chunk 남은거 처리
     if (!buffer.isEmpty()) {
+      // 도엽별 저장 learn 5k 테이블
       flushChunk(buffer);
       buffer.clear();
     }
@@ -159,9 +159,9 @@ public class InferenceResultCoreService {
   }
 
   /**
-   * 도엽별 저장
+   * 도엽별 저장 learn 5k 테이블
    *
-   * @param buffer
+   * @param buffer 저장 정보
    */
   private void flushChunk(List<MapSheetLearn5kEntity> buffer) {
 
@@ -422,7 +422,7 @@ public class InferenceResultCoreService {
   /**
    * 추론 진행중인지 확인
    *
-   * @return
+   * @return 추론 실행중인 추론 uuid, batch id
    */
   public SaveInferenceAiDto getProcessing() {
     MapSheetLearnEntity entity = mapSheetLearnRepository.getProcessing();

src/main/java/com/kamco/cd/kamcoback/postgres/core/MapSheetMngCoreService.java

@@ -431,6 +431,12 @@ public class MapSheetMngCoreService {
     return mapSheetMngYearRepository.findByHstMapSheetCompareList(mngYyyy, mapId);
   }
 
+  /**
+   * 연도 조건으로 실행 가능 도엽번호 조회
+   *
+   * @param year 연도
+   * @return 추론 가능한 도엽 정보
+   */
   public List<String> getMapSheetNumByHst(Integer year) {
     List<MapSheetMngHstEntity> entity = mapSheetMngRepository.getMapSheetMngHst(year);
     return entity.stream().map(MapSheetMngHstEntity::getMapSheetNum).toList();

src/main/java/com/kamco/cd/kamcoback/postgres/repository/mapsheet/MapSheetMngRepositoryCustom.java

@@ -65,10 +65,10 @@ public interface MapSheetMngRepositoryCustom {
   List<MapSheetMngDto.MngFilesDto> findByHstUidMapSheetFileList(Long hstUid);
 
   /**
-   * 변화탐지 실행 가능 기준 연도 조회
+   * 기준년도 추론 실행 가능 도엽 조회
    *
    * @param req 조회 연도, 도엽번호 목록,
-   * @return
+   * @return 실행 가능한 도엽번호
    */
   List<MngListDto> findByHstMapSheetTargetList(InferenceResultDto.RegReq req);
 
@@ -88,6 +88,12 @@ public interface MapSheetMngRepositoryCustom {
 
   void insertMapSheetMngTile(@Valid AddReq addReq);
 
+  /**
+   * 연도 조건으로 도엽번호 조회
+   *
+   * @param year 연도
+   * @return 추론 가능한 도엽 정보
+   */
   List<MapSheetMngHstEntity> getMapSheetMngHst(Integer year);
 
   List<MapSheetFallbackYearDto> findFallbackCompareYearByMapSheets(

src/main/java/com/kamco/cd/kamcoback/postgres/repository/mapsheet/MapSheetMngRepositoryImpl.java

@@ -572,12 +572,6 @@ public class MapSheetMngRepositoryImpl extends QuerydslRepositorySupport
     return foundContent;
   }
 
-  /**
-   * 기준년도 추론 실행 가능 도엽 조회
-   *
-   * @param req
-   * @return
-   */
   @Override
   public List<MngListDto> findByHstMapSheetTargetList(InferenceResultDto.RegReq req) {
     BooleanBuilder whereBuilder = new BooleanBuilder();
@@ -594,6 +588,7 @@ public class MapSheetMngRepositoryImpl extends QuerydslRepositorySupport
 
     BooleanBuilder likeBuilder = new BooleanBuilder();
 
+    // 부분 선택 실행이면 도엽번호 검색조건 추가
     if (MapSheetScope.PART.getId().equals(req.getMapSheetScope())) {
       List<String> list = req.getMapSheetNum();
       if (list == null || list.isEmpty()) {
@@ -604,6 +599,7 @@ public class MapSheetMngRepositoryImpl extends QuerydslRepositorySupport
         if (prefix == null || prefix.isBlank()) {
           continue;
         }
+        // 50k 도엽번호로 Like 하여 5k 도엽번호 검색
         likeBuilder.or(mapSheetMngHstEntity.mapSheetNum.like(prefix.trim() + "%"));
       }
     }

src/main/java/com/kamco/cd/kamcoback/scheduler/service/MapSheetInferenceJobService.java

@@ -1,9 +1,8 @@
 package com.kamco.cd.kamcoback.scheduler.service;
 
 import com.fasterxml.jackson.core.JsonProcessingException;
-import com.fasterxml.jackson.core.type.TypeReference;
 import com.fasterxml.jackson.databind.ObjectMapper;
-import com.kamco.cd.kamcoback.common.exception.CustomApiException;
+import com.kamco.cd.kamcoback.common.inference.service.InferenceCommonService;
 import com.kamco.cd.kamcoback.config.resttemplate.ExternalHttpClient;
 import com.kamco.cd.kamcoback.config.resttemplate.ExternalHttpClient.ExternalCallResult;
 import com.kamco.cd.kamcoback.inference.dto.InferenceDetailDto.InferenceBatchSheet;
@@ -19,7 +18,6 @@ import java.nio.file.Paths;
 import java.time.ZonedDateTime;
 import java.util.HashSet;
 import java.util.List;
-import java.util.Map;
 import java.util.Objects;
 import java.util.Optional;
 import java.util.Set;
@@ -31,7 +29,6 @@ import lombok.extern.log4j.Log4j2;
 import org.springframework.beans.factory.annotation.Value;
 import org.springframework.http.HttpHeaders;
 import org.springframework.http.HttpMethod;
-import org.springframework.http.HttpStatus;
 import org.springframework.http.MediaType;
 import org.springframework.scheduling.annotation.Scheduled;
 import org.springframework.stereotype.Service;
@@ -43,6 +40,7 @@ public class MapSheetInferenceJobService {
 
   private final InferenceResultCoreService inferenceResultCoreService;
   private final ShpPipelineService shpPipelineService;
+  private final InferenceCommonService inferenceCommonService;
 
   private final ExternalHttpClient externalHttpClient;
   private final ObjectMapper objectMapper;
@@ -357,7 +355,7 @@ public class MapSheetInferenceJobService {
     m.setPriority(5d);
     log.info("[BEFORE INFERENCE] BEFORE SendDto={}", m);
     // 추론 실행 api 호출
-    Long batchId = ensureAccepted(m);
+    Long batchId = inferenceCommonService.ensureAccepted(m);
 
     SaveInferenceAiDto saveInferenceAiDto = new SaveInferenceAiDto();
     saveInferenceAiDto.setUuid(uuid);
@@ -369,73 +367,6 @@ public class MapSheetInferenceJobService {
     inferenceResultCoreService.update(saveInferenceAiDto);
   }
 
-  /**
-   * api 호출
-   *
-   * @param dto
-   * @return
-   */
-  // 같은함수가 왜 두개지
-  private Long ensureAccepted(InferenceSendDto dto) {
-    if (dto == null) {
-      log.warn("not InferenceSendDto dto");
-      throw new CustomApiException("BAD_REQUEST", HttpStatus.BAD_REQUEST);
-    }
-
-    // 1) 요청 로그
-    log.info("");
-    log.info("========================================================");
-    log.info("[SEND INFERENCE] Inference request dto= {}", dto);
-    log.info("========================================================");
-    log.info("");
-    // 2) local 환경 임시 처리
-    //    if ("local".equals(profile)) {
-    //      if (dto.getPred_requests_areas() == null) {
-    //        throw new IllegalStateException("pred_requests_areas is null");
-    //      }
-    //
-    // dto.getPred_requests_areas().setInput1_scene_path("/kamco-nfs/requests/2023_local.geojson");
-    //
-    // dto.getPred_requests_areas().setInput2_scene_path("/kamco-nfs/requests/2024_local.geojson");
-    //    }
-
-    // 3) HTTP 호출
-    HttpHeaders headers = new HttpHeaders();
-    headers.setContentType(MediaType.APPLICATION_JSON);
-    headers.setAccept(List.of(MediaType.APPLICATION_JSON));
-
-    // TODO 어떤 URL로 어떤파리티러로 요청한 로딩해야지
-    ExternalCallResult<String> result =
-        externalHttpClient.call(inferenceUrl, HttpMethod.POST, dto, headers, String.class);
-
-    if (result.statusCode() < 200 || result.statusCode() >= 300) {
-      log.error("Inference API failed. status={}, body={}", result.statusCode(), result.body());
-      throw new CustomApiException("BAD_GATEWAY", HttpStatus.BAD_GATEWAY);
-    }
-
-    // 4) 응답 파싱
-    try {
-      List<Map<String, Object>> list =
-          objectMapper.readValue(result.body(), new TypeReference<>() {});
-
-      if (list.isEmpty()) {
-        // 어떤 URL로 어떤파리티러로 요청한 정보를 봐야 재현을 할듯하지요
-        throw new IllegalStateException("Inference response is empty");
-      }
-
-      Object batchIdObj = list.get(0).get("batch_id");
-      if (batchIdObj == null) {
-        throw new IllegalStateException("batch_id not found in response");
-      }
-
-      return Long.valueOf(batchIdObj.toString());
-
-    } catch (Exception e) {
-      log.error("Failed to parse inference response. body={}", result.body(), e);
-      throw new CustomApiException("INVALID_INFERENCE_RESPONSE", HttpStatus.BAD_GATEWAY);
-    }
-  }
-
   /**
    * 실행중인 profile
    *