review-to-geojson 로그작성,prod수정, spotless

label/label-to-review/src/main/java/com/kamco/cd/kamcoback/scheduler/service/TrainingDataLabelJobService.java

@@ -15,7 +15,6 @@ import lombok.RequiredArgsConstructor;
 import lombok.extern.log4j.Log4j2;
 import org.springframework.beans.factory.annotation.Value;
 import org.springframework.context.ApplicationContext;
-import org.springframework.scheduling.annotation.Scheduled;
 import org.springframework.stereotype.Service;
 
 @Log4j2

label/review-to-geojson/build/resources/main/application-prod.yml

@@ -84,28 +84,28 @@ mapsheet:
     baseurl: /app/detect/result #현재사용안함
 
 file:
-  sync-root-dir: /data/images/
-  sync-tmp-dir: /data/repo/tmp       # image upload temp dir
+  sync-root-dir: /kamco-nfs/images/
+  sync-tmp-dir: /kamco-nfs/repo/tmp       # image upload temp dir
   sync-file-extention: tfw,tif
 
-  #dataset-dir: D:/data/model_output/ #변경 model_output
-  dataset-dir: /data/model_output/export/  # 마운트경로 AI 추론결과
+  #dataset-dir: D:/kamco-nfs/model_output/ #변경 model_output
+  dataset-dir: /kamco-nfs/model_output/export/  # 마운트경로 AI 추론결과
   dataset-tmp-dir: ${file.dataset-dir}tmp/
 
-  #model-dir: D:/data/ckpt/model/
-  model-dir: /data/ckpt/model/             # 학습서버에서 트레이닝한 모델업로드경로
+  #model-dir: D:/kamco-nfs/ckpt/model/
+  model-dir: /kamco-nfs/ckpt/model/             # 학습서버에서 트레이닝한 모델업로드경로
   model-tmp-dir: ${file.model-dir}tmp/
   model-file-extention: pth,json,py
 
-  pt-path: /data/ckpt/v6-cls-checkpoints/
+  pt-path: /kamco-nfs/ckpt/v6-cls-checkpoints/
   pt-FileName: yolov8_6th-6m.pt
-  dataset-response: /data/dataset/response/
+  dataset-response: /kamco-nfs/dataset/response/
 
 inference:
   url: http://127.0.0.1:8000/jobs
   batch-url: http://127.0.0.1:8000/batches
-  geojson-dir: /data/requests/                 # 학습서버에서 트레이닝한 모델업로드경로
-  jar-path: /data/repo/jar/shp-exporter.jar    # 추론실행을 위한 파일생성경로
+  geojson-dir: /kamco-nfs/requests/                 # 학습서버에서 트레이닝한 모델업로드경로
+  jar-path: /kamco-nfs/repo/jar/shp-exporter.jar    # 추론실행을 위한 파일생성경로
   inference-server-name: server1,server2,server3,server4
 
 gukyuin:
@@ -113,7 +113,7 @@ gukyuin:
   cdi: ${gukyuin.url}/api/kcd/cdi
 
 training-data:
-  geojson-dir: /data/dataset/request/
+  geojson-dir: /kamco-nfs/dataset/request/
 
 layer:
   geoserver-url: https://kamco.geo-dev.gs.dabeeo.com

label/review-to-geojson/src/main/java/com/kamcoback/cd/review/service/TrainingDataReviewJobService.java

@@ -18,7 +18,6 @@ import java.util.Objects;
 import lombok.RequiredArgsConstructor;
 import lombok.extern.log4j.Log4j2;
 import org.springframework.beans.factory.annotation.Value;
-import org.springframework.scheduling.annotation.Scheduled;
 import org.springframework.stereotype.Service;
 import org.springframework.transaction.annotation.Transactional;
 
@@ -40,53 +39,69 @@ public class TrainingDataReviewJobService {
     return "local".equalsIgnoreCase(profile);
   }
 
-  @Scheduled(cron = "0 0 2 * * *")
   public void runTask() {
     exportGeojsonLabelingGeom(null);
   }
 
   @Transactional
   public void exportGeojsonLabelingGeom(LocalDate baseDate) {
-    //
-    //    if (isLocalProfile()) {
-    //      return;
-    //    }
 
     // 1) 경로/파일명 결정
     String targetDir =
         "local".equals(profile) ? System.getProperty("user.home") + "/geojson" : trainingDataDir;
+    log.info("[Step 1-1] geojson 파일 생성할 경로: {}", targetDir);
 
     // 2) 진행중인 회차 중, complete_cnt 가 존재하는 회차 목록 가져오기
+    log.info("[Step 1-2] 진행중인 회차 중, complete_cnt 가 존재하는 회차 목록 가져오기");
     List<AnalCntInfo> analList = trainingDataReviewJobCoreService.findAnalCntInfoList();
+    log.info("[Step 1-3] 회차 리스트 건수: {}", analList == null ? 0 : analList.size());
+
+    if (analList.isEmpty()) {
+      log.info("[Step 1-4] 회차 리스트 없어 return 하고 종료");
+      return;
+    }
 
     for (AnalCntInfo info : analList) {
+      log.info("[Step 2-1] 회차 폴리곤 전체 건수 == 파일 생성 건수 같은지 확인");
+      log.info("=== info.getAllCnt(): {}", info.getAllCnt());
+      log.info("=== info.getFileCnt(): {}", info.getFileCnt());
+
       if (Objects.equals(info.getAllCnt(), info.getFileCnt())) {
+        log.info("[Step 2-2] 회차 폴리곤 전체 건수 == 파일 생성 건수 같아서 파일 생성 진행하지 않음 continue");
         continue;
       }
 
       String resultUid = info.getResultUid(); // 회차의 대문자 uid (폴더명으로 사용)
 
       // 3) 회차 + 어제까지 검수 완료된 총 데이터의 도엽별 목록 가져오기
+      log.info("[Step 3-1] 회차 + 어제까지 검수 완료된 총 데이터의 도엽별 목록 가져오기");
       List<AnalMapSheetList> analMapList =
           trainingDataReviewJobCoreService.findCompletedAnalMapSheetList(
               info.getAnalUid(), baseDate);
 
+      log.info("=== analMapList cnt: {}", analMapList == null ? 0 : analMapList.size());
       if (analMapList.isEmpty()) {
+        log.info("[Step 3-2] 도엽 목록 조회되지 않아 continue");
         continue;
       }
 
+      log.info("[Step 4-1]  도엽별 geom 데이터 가지고 와서 geojson 만들기 시작");
       for (AnalMapSheetList mapSheet : analMapList) {
         // 4) 도엽별 geom 데이터 가지고 와서 geojson 만들기
+        log.info("[Step 4-2] 도엽별 검수완료된 폴리곤 데이터 목록 조회");
         List<CompleteLabelData> completeList =
             trainingDataReviewJobCoreService.findCompletedYesterdayLabelingList(
                 info.getAnalUid(), mapSheet.getMapSheetNum(), baseDate);
 
+        log.info("=== completeList size: {}", completeList == null ? 0 : completeList.size());
         if (!completeList.isEmpty()) {
 
+          log.info("[Step 4-3] 목록에서 filter로 geoUid List 생성, 폴리곤 feature별 리스트 생성");
           List<Long> geoUids = completeList.stream().map(CompleteLabelData::getGeoUid).toList();
           List<GeoJsonFeature> features = completeList.stream().map(GeoJsonFeature::from).toList();
 
           // 5) 파일서버에 uid 폴더 생성 후 업로드 하기
+          log.info("[Step 5-1] 파일서버에 uid 폴더 생성 후 업로드 하기 시작");
           FeatureCollection collection = new FeatureCollection(features);
           String filename =
               String.format(
@@ -96,15 +111,21 @@ public class TrainingDataReviewJobService {
                   mapSheet.getTargetYyyy(),
                   mapSheet.getMapSheetNum());
 
+          log.info("=== filename: {}", filename);
+          log.info("=== 회차의 uid: {}", resultUid);
           Path outputPath = Paths.get(targetDir + "/" + resultUid, filename);
+          log.info("=== outputPath: {}", outputPath);
           try {
+            log.info("[Step 6-1] Uid로 폴더 생성");
             Files.createDirectories(outputPath.getParent());
 
+            log.info("[Step 6-2] geoJson 파일 생성");
             ObjectMapper objectMapper = new ObjectMapper();
             objectMapper.enable(SerializationFeature.INDENT_OUTPUT);
             objectMapper.writeValue(outputPath.toFile(), collection);
 
             // geoUids : file_create_yn = true 로 업데이트
+            log.info("[Step 6-3] learn_data_geom 에 file_create_yn = true 로 업데이트");
             trainingDataReviewJobCoreService.updateLearnDataGeomFileCreateYn(geoUids);
 
           } catch (IOException e) {

label/review-to-geojson/src/main/resources/application-prod.yml

@@ -84,28 +84,28 @@ mapsheet:
     baseurl: /app/detect/result #현재사용안함
 
 file:
-  sync-root-dir: /data/images/
-  sync-tmp-dir: /data/repo/tmp       # image upload temp dir
+  sync-root-dir: /kamco-nfs/images/
+  sync-tmp-dir: /kamco-nfs/repo/tmp       # image upload temp dir
   sync-file-extention: tfw,tif
 
-  #dataset-dir: D:/data/model_output/ #변경 model_output
-  dataset-dir: /data/model_output/export/  # 마운트경로 AI 추론결과
+  #dataset-dir: D:/kamco-nfs/model_output/ #변경 model_output
+  dataset-dir: /kamco-nfs/model_output/export/  # 마운트경로 AI 추론결과
   dataset-tmp-dir: ${file.dataset-dir}tmp/
 
-  #model-dir: D:/data/ckpt/model/
-  model-dir: /data/ckpt/model/             # 학습서버에서 트레이닝한 모델업로드경로
+  #model-dir: D:/kamco-nfs/ckpt/model/
+  model-dir: /kamco-nfs/ckpt/model/             # 학습서버에서 트레이닝한 모델업로드경로
   model-tmp-dir: ${file.model-dir}tmp/
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   geoserver-url: https://kamco.geo-dev.gs.dabeeo.com