.gitignore

@@ -60,6 +60,7 @@ Thumbs.db
 .env.*.local
 application-local.yml
 application-secret.yml
+metrics-collector/.env
 
 ### Docker (local testing) ###
 .dockerignore
@@ -72,3 +73,8 @@ docker-compose.override.yml
 *.swo
 *~
 !/CLAUDE.md
+
+### Metrics Collector ###
+metrics-collector/venv/
+metrics-collector/*.pid
+metrics-collector/wheels/

src/main/java/com/kamco/cd/kamcoback/common/enums/LayerType.java

@@ -13,7 +13,9 @@ public enum LayerType implements EnumType {
   TILE("배경지도"),
   GEOJSON("객체데이터"),
   WMTS("타일레이어"),
-  WMS("지적도");
+  WMS("지적도"),
+  KAMCO_WMS("국유인WMS"),
+  KAMCO_WMTS("국유인WMTS");
 
   private final String desc;
 

src/main/java/com/kamco/cd/kamcoback/common/inference/utils/GeoJsonValidator.java

@@ -5,11 +5,7 @@ import com.fasterxml.jackson.databind.ObjectMapper;
 import java.io.IOException;
 import java.nio.file.Files;
 import java.nio.file.Path;
-import java.util.HashSet;
-import java.util.LinkedHashSet;
-import java.util.List;
-import java.util.Objects;
-import java.util.Set;
+import java.util.*;
 import java.util.stream.Collectors;
 import org.apache.logging.log4j.LogManager;
 import org.apache.logging.log4j.Logger;
@@ -151,7 +147,7 @@ public class GeoJsonValidator {
     Set<String> foundUnique = new HashSet<>();
 
     // 중복된 scene_id 목록 (샘플 로그 출력용이라 순서 유지 가능한 LinkedHashSet 사용)
-    Set<String> duplicates = new LinkedHashSet<>();
+    //    Set<String> duplicates = new LinkedHashSet<>();
 
     // scene_id가 null 또는 blank인 feature의 개수 (데이터 이상)
     int nullIdCount = 0;
@@ -168,48 +164,24 @@ public class GeoJsonValidator {
     //   "geometry": {...}
     // }
     // ---------------------------------------------------------
-
-    int sampleIdx = 0;
-
     for (JsonNode feature : features) {
       JsonNode props = feature.get("properties");
 
       // properties가 있고 scene_id가 null이 아니면 텍스트로 읽음
       // 없으면 null 처리
       String sceneId =
-          (props != null && props.hasNonNull("scene_id"))
-              ? props.get("scene_id").asText().trim()
-              : null;
-
-      log.info("========== sceneId : {}", sceneId);
-
-      if (sampleIdx < 5) {
-        log.info(
-            "[DEBUG] feature sample idx={}, propsExists={}, sceneId={}",
-            sampleIdx,
-            props != null,
-            sceneId);
-        sampleIdx++;
-      }
+          (props != null && props.hasNonNull("scene_id")) ? props.get("scene_id").asText() : null;
 
       // scene_id가 없거나 빈값이면 "정상적으로 도엽번호가 들어오지 않은 feature"로 카운트
       if (sceneId == null || sceneId.isBlank()) {
-        log.info("========== sceneId 가 없어 continue");
         nullIdCount++; // 도엽번호가 없으면 증가
         continue;
       }
 
       // foundUnique.add(sceneId)가 false면 "이미 같은 값이 있었다"는 뜻 => 중복
-      boolean added = foundUnique.add(sceneId);
-
-      if (sampleIdx <= 5) {
-        log.info("[DEBUG] sceneId={}, added={}", sceneId, added);
-      }
-
-      if (!added) {
-        log.info("========== foundUnique add가 안되어 duplicates 에 add");
-        duplicates.add(sceneId);
-      }
+      //      if (!foundUnique.add(sceneId)) {
+      //        duplicates.add(sceneId);
+      //      }
     }
 
     // =========================================================
@@ -237,38 +209,33 @@ public class GeoJsonValidator {
     // =========================================================
     log.info(
         """
-        ===== GeoJSON Validation =====
-        file: {}
-        features(total): {}
-        requested(unique): {}
-        found(unique scene_id): {}
-        scene_id null/blank: {}
-        duplicates(scene_id): {}
-        missing(requested - found): {}
-        extra(found - requested): {}
-        ==============================
-        """,
+    ===== GeoJSON Validation =====
+    file: {}
+    features(total): {}
+    requested(unique): {}
+    found(unique scene_id): {}
+    scene_id null/blank: {}
+    duplicates(scene_id): {}
+    missing(requested - found): {}
+    extra(found - requested): {}
+    ==============================
+    """,
         geojsonPath,
         featureCount, // 중복 포함한 전체 feature 수
         requested.size(), // 요청 도엽 유니크 수
         foundUnique.size(), // GeoJSON에서 발견된 scene_id 유니크 수
         nullIdCount, // scene_id가 비어있는 feature 수
-        duplicates.size(), // 중복 scene_id 종류 수
+        0, // 중복 scene_id 종류 수
         missing.size(), // 요청했지만 빠진 도엽 수
         extra.size()); // 요청하지 않았는데 들어온 도엽 수
 
     // 중복/누락/추가 항목은 전체를 다 찍으면 로그 폭발하므로 샘플만
-    if (!duplicates.isEmpty()) {
-      log.warn("duplicates sample: {}", duplicates.stream().limit(20).toList());
-    }
+    //    if (!duplicates.isEmpty())
+    //      log.warn("duplicates sample: {}", duplicates.stream().limit(20).toList());
 
-    if (!missing.isEmpty()) {
-      log.warn("missing sample: {}", missing.stream().limit(50).toList());
-    }
+    if (!missing.isEmpty()) log.warn("missing sample: {}", missing.stream().limit(50).toList());
 
-    if (!extra.isEmpty()) {
-      log.warn("extra sample: {}", extra.stream().limit(50).toList());
-    }
+    if (!extra.isEmpty()) log.warn("extra sample: {}", extra.stream().limit(50).toList());
 
     // =========================================================
     // 6) 실패 조건 판정
@@ -283,12 +250,12 @@ public class GeoJsonValidator {
     // - 요청 문법은 맞지만(파일은 있고 JSON도 읽힘),
     //   내용(정합성)이 요구사항을 만족하지 못하는 경우에 적합.
     // =========================================================
-    if (!missing.isEmpty() || !extra.isEmpty() || !duplicates.isEmpty() || nullIdCount > 0) {
+    if (!missing.isEmpty() || !extra.isEmpty() || nullIdCount > 0) {
       throw new ResponseStatusException(
           HttpStatus.UNPROCESSABLE_ENTITY,
           String.format(
               "GeoJSON validation failed: missing=%d, extra=%d, duplicates=%d, nullId=%d",
-              missing.size(), extra.size(), duplicates.size(), nullIdCount));
+              missing.size(), extra.size(), 0, nullIdCount));
     }
 
     // 모든 조건을 통과하면 정상

src/main/java/com/kamco/cd/kamcoback/common/service/ExternalJarRunner.java

@@ -28,7 +28,8 @@ public class ExternalJarRunner {
    * @param mode
    *     <p>MERGED - batch-ids 에 해당하는 **모든 데이터를 하나의 Shapefile로 병합 생성,
    *     <p>MAP_IDS - 명시적으로 전달한 map-ids만 대상으로 Shapefile 생성,
-   *     <p>RESOLVE - batch-ids 기준으로 **JAR 내부에서 map_ids를 조회**한 뒤 Shapefile 생성
+   *     <p>RESOLVE - batch-ids 기준으로 **JAR 내부에서 map_ids를 조회**한 뒤 Shapefile 생성 java -jar
+   *     build/libs/shp-exporter.jar --spring.profiles.active=prod
    */
   public void run(String jarPath, String batchIds, String inferenceId, String mapIds, String mode) {
     List<String> args = new ArrayList<>();

src/main/java/com/kamco/cd/kamcoback/layer/service/LayerService.java

@@ -62,7 +62,7 @@ public class LayerService {
             .orElseThrow(() -> new CustomApiException("BAD_REQUEST", HttpStatus.BAD_REQUEST));
 
     switch (layerType) {
-      case TILE -> {
+      case TILE, KAMCO_WMS, KAMCO_WMTS -> {
         return mapLayerCoreService.saveTile(dto);
       }
 

src/main/java/com/kamco/cd/kamcoback/postgres/entity/GpuMetricEntity.java

@@ -11,37 +11,94 @@ import lombok.Getter;
 import lombok.Setter;
 import org.hibernate.annotations.ColumnDefault;
 
+/**
+ * GPU 메트릭 엔티티
+ *
+ * <p>서버의 GPU 성능 및 자원 사용량 메트릭 데이터를 저장하는 JPA 엔티티입니다. GPU 연산 사용률 및 메모리 사용량 등 GPU 리소스 모니터링 데이터를 관리합니다.
+ *
+ * <p>데이터 소스: nvidia-smi 명령어 또는 NVML (NVIDIA Management Library)
+ *
+ * <p>활용 사례:
+ *
+ * <ul>
+ *   <li>AI/ML 학습 모니터링: 딥러닝 작업 중 GPU 활용도 추적
+ *   <li>리소스 최적화: GPU 메모리 부족 또는 유휴 상태 감지
+ *   <li>용량 계획: GPU 추가 필요 시점 예측
+ *   <li>알림 설정: gpuUtil > 95% 또는 gpuMemUsed/gpuMemTotal > 90% 시 경고
+ * </ul>
+ */
 @Getter
 @Setter
 @Entity
 @Table(name = "gpu_metrics")
 public class GpuMetricEntity {
 
+  /** 기본 키 (UUID, 자동 생성) */
   @Id
   @ColumnDefault("gen_random_uuid()")
   @Column(name = "uuid", nullable = false)
   private UUID id;
 
+  /** 시퀀스 기반 보조 ID */
   @NotNull
   @ColumnDefault("nextval('gpu_metrics_id_seq')")
   @Column(name = "id", nullable = false)
   private Integer id1;
 
+  /** 메트릭 수집 시각 (시간대 포함, 기본값: 현재 시각) */
   @NotNull
   @ColumnDefault("now()")
   @Column(name = "\"timestamp\"", nullable = false)
   private OffsetDateTime timestamp;
 
+  /** 모니터링 대상 서버 이름 */
   @NotNull
   @Column(name = "server_name", nullable = false, length = Integer.MAX_VALUE)
   private String serverName;
 
+  /**
+   * GPU 연산 사용률 (백분율)
+   *
+   * <p>GPU 코어의 연산 처리 활용도를 나타냅니다.
+   *
+   * <p>범위: 0.0 ~ 100.0
+   *
+   * <p>예시: 85.5 = GPU가 85.5% 활용되어 연산 중
+   *
+   * <p>데이터 소스: nvidia-smi의 'utilization.gpu' 또는 NVML의 nvmlDeviceGetUtilizationRates
+   *
+   * <p>참고: 높은 사용률(>90%)은 GPU가 충분히 활용되고 있음을 의미하며, 낮은 사용률은 병목 지점이 다른 곳(CPU, I/O)에 있을 수 있음
+   */
   @Column(name = "gpu_util")
   private Float gpuUtil;
 
+  /**
+   * GPU 메모리 사용량 (MB 단위)
+   *
+   * <p>현재 GPU에 할당되어 사용 중인 메모리 양
+   *
+   * <p>예시: 10240.0 = 약 10GB의 GPU 메모리 사용 중
+   *
+   * <p>데이터 소스: nvidia-smi의 'memory.used' 또는 NVML의 nvmlDeviceGetMemoryInfo
+   *
+   * <p>용도: 딥러닝 모델 크기, 배치 사이즈 최적화, OOM(Out Of Memory) 에러 예측
+   */
   @Column(name = "gpu_mem_used")
   private Float gpuMemUsed;
 
+  /**
+   * GPU 총 메모리 용량 (MB 단위)
+   *
+   * <p>GPU에 장착된 전체 메모리 용량
+   *
+   * <p>예시: 16384.0 = 16GB VRAM 장착
+   *
+   * <p>데이터 소스: nvidia-smi의 'memory.total' 또는 NVML의 nvmlDeviceGetMemoryInfo
+   *
+   * <p>계산식: 메모리 사용률(%) = (gpuMemUsed / gpuMemTotal) × 100
+   *
+   * <p>활용: 여유 메모리 = gpuMemTotal - gpuMemUsed
+   */
   @Column(name = "gpu_mem_total")
   private Float gpuMemTotal;
 }

src/main/java/com/kamco/cd/kamcoback/postgres/entity/SystemMetricEntity.java

@@ -11,48 +11,101 @@ import lombok.Getter;
 import lombok.Setter;
 import org.hibernate.annotations.ColumnDefault;
 
+/**
+ * 시스템 메트릭 엔티티
+ *
+ * <p>서버 시스템의 성능 메트릭 데이터를 저장하는 JPA 엔티티입니다. CPU 및 메모리 사용량 등 시스템 리소스 모니터링 데이터를 관리합니다.
+ *
+ * <p>데이터 소스: Linux sar 명령어 또는 /proc/meminfo 파일
+ *
+ * <p>활용 사례:
+ *
+ * <ul>
+ *   <li>용량 계획: 메모리 추가 필요 시점 예측
+ *   <li>성능 모니터링: 메모리 부족 상황 감지
+ *   <li>트렌드 분석: 시간대별 메모리 사용 패턴 파악
+ *   <li>알림 설정: memused > 90% 시 경고
+ * </ul>
+ */
 @Getter
 @Setter
 @Entity
 @Table(name = "system_metrics")
 public class SystemMetricEntity {
 
+  /** 기본 키 (UUID, 자동 생성) */
   @Id
   @ColumnDefault("gen_random_uuid()")
   @Column(name = "uuid", nullable = false)
   private UUID id;
 
+  /** 시퀀스 기반 보조 ID */
   @NotNull
   @ColumnDefault("nextval('system_metrics_id_seq')")
   @Column(name = "id", nullable = false)
   private Integer id1;
 
+  /** 메트릭 수집 시각 (시간대 포함) */
   @NotNull
   @Column(name = "\"timestamp\"", nullable = false)
   private OffsetDateTime timestamp;
 
+  /** 모니터링 대상 서버 이름 */
   @NotNull
   @Column(name = "server_name", nullable = false, length = Integer.MAX_VALUE)
   private String serverName;
 
+  /** 사용자 프로세스가 사용한 CPU 사용률 (%) - 응용 프로그램 실행 */
   @Column(name = "cpu_user")
   private Float cpuUser;
 
+  /** 시스템 프로세스가 사용한 CPU 사용률 (%) - 커널 작업 */
   @Column(name = "cpu_system")
   private Float cpuSystem;
 
+  /** I/O 대기로 소모된 CPU 사용률 (%) - 디스크/네트워크 대기 */
   @Column(name = "cpu_iowait")
   private Float cpuIowait;
 
+  /** 유휴 상태 CPU 사용률 (%) - 사용 가능한 여유 CPU */
   @Column(name = "cpu_idle")
   private Float cpuIdle;
 
+  /**
+   * 사용 가능한 여유 메모리 (KB 단위)
+   *
+   * <p>시스템에서 즉시 사용 가능한 물리 메모리 양
+   *
+   * <p>예시: 4194304 = 약 4GB의 여유 메모리
+   *
+   * <p>데이터 소스: /proc/meminfo의 MemFree
+   */
   @Column(name = "kbmemfree")
   private Long kbmemfree;
 
+  /**
+   * 현재 사용 중인 메모리 (KB 단위)
+   *
+   * <p>시스템이 현재 할당하여 사용 중인 물리 메모리 양
+   *
+   * <p>예시: 8388608 = 약 8GB의 사용 중인 메모리
+   *
+   * <p>계산: MemTotal - MemFree
+   */
   @Column(name = "kbmemused")
   private Long kbmemused;
 
+  /**
+   * 메모리 사용률 (백분율)
+   *
+   * <p>전체 메모리 대비 사용 중인 메모리 비율
+   *
+   * <p>계산식: (kbmemused / (kbmemused + kbmemfree)) × 100
+   *
+   * <p>예시: 66.7 = 전체 메모리의 66.7% 사용 중
+   *
+   * <p>관계식: 총 메모리 = kbmemused + kbmemfree
+   */
   @Column(name = "memused")
   private Float memused;
 }