학습데이터 geojson .md 반영

src/main/java/com/kamco/cd/kamcoback/scheduler/TRAINING_DATA_GEOJSON.md

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+## 📌 학습데이터 라벨링 geojson 생성
+
+### 🧩 사용하는 테이블 목록
+
+- inference_results_testing : AI 수행 이후 변화탐지된 polygon insert 됨
+- tb_map_sheet_anal_inference : 추론 실행 완료 후, 추론 마스터 값 insert
+  - anal_state : 학습데이터 제작 상태 -> (enum) `LabelMngState`
+- 💡 tb_map_sheet_anal_data_inference_geom 💡 : 추론 실행 완료 후, testing 값 insert
+- tb_labeling_inspector : 라벨링 할당 시 선택한 검수자 insert
+  - 라벨링 할당 시 해당 회차별 검수자를 insert
+  - 매일 0시 스케줄링, 어제 라벨링 완료한 데이터 기준 검수 할당 진행
+- 💡 tb_labeling_assignment 💡 : 라벨링 할당 테이블 (polygon 수만큼)
+  - worker_uid : 라벨러 사번
+  - inspector_uid : 검수자 사번
+  - work_state : 라벨 진행 상태 -> (enum) `LabelState`
+  - inspect_state : 검수 진행 상태 -> (enum) `InspectState`
+  - work_stat_dttm : 라벨 상태 변경일시
+  - inspect_stat_dttm : 검수 상태 변경일시
+- 💡 tb_map_sheet_learn_data_geom 💡 : 라벨링 툴에서 그린 polygon insert/update
+  - file_create_yn : geojson 파일 생성 후 true 로 업데이트
+
+**💡표기된 테이블은 geo_uid (Long) 값으로 연결됨**
+
+### 🧩 스케줄링 로직
+
+✅ 파일 위치 : TrainingDataReviewJobService.java
+
+#### 1. 라벨링 완료 건 검수 할당
+
+- Method : assignReviewerYesterdayLabelComplete
+- 매일 00시 00분 수행 (시간 변경 가능)
+- 라벨링 상태 `work_state = DONE`
+- 라벨링 상태 변경일시(work_stat_dttm) 기준 어제인 건 조회하여 할당
+- 실패 시, 수동 호출 API : `/api/training-data/review/run-schedule`
+
+#### 2. 학습데이터 geojson 생성
+
+- Method : exportGeojsonLabelingGeom
+- 매일 02시 00분 수행 (시간 변경 가능)
+- 학습데이터 제작 상태가 `ING`인 회차
+- 어제까지 검수 상태 업데이트 된 polygon (`inspect_stat_dttm`)
+- geojson 제작 대상은 누적으로 조회함
+  - `inspect_state = 'COMPLETE'`
+  - `inspect_stat_dttm < 오늘 이전 모두`
+- 파일 생성 후 polygon별 `file_create_yn = true` 로 업데이트
+- 회차에 할당된 polygon 총 개수(제외상태 빼고) = `file_create_yn = true` 인 개수가 맞을 때까지 스케줄링 진행
+- 실패 시, 수동 호출 API : `/api/training-data/review/run-label-geojson`
+- 파일 생성 위치: `/kamco-nfs/model_output/labeling/`
+- ️📚 생성 규칙
+
+```
+  /kamco-nfs/model_output/labeling/
+  └─ {RESULT_UID}
+      └─{RESULT_UID 8자리}_{비교년도}_{기준년도}_{도엽번호}_D15.geojson
+  ```
+
+### 🧩 사용 쿼리
+
+- 📄 TRAINING_DATA_GEOJSON_QUERY.sql 참고
+
+### 🧩 라벨링 툴 접속 가능한 계정
+
+`* password : qwe123!@#`
+
+1. 라벨러
+
+- 010222297501
+- 98765432
+- 20202020
+- 123456
+- 01022223333
+
+2. 검수자
+
+- 01022225555
+- 125511
+- K20251212001

src/main/java/com/kamco/cd/kamcoback/scheduler/TRAINING_DATA_GEOJSON_QUERY.sql

@@ -0,0 +1,85 @@
+--1. 학습데이터 진행 중 회차 조회
+select lae1_0.anal_uid,
+       msle1_0.uid,
+       sum(case
+             when (lae1_0.inspect_state = 'UNCONFIRM'
+               or lae1_0.inspect_state = 'COMPLETE'
+               or lae1_0.inspect_state is null)
+               then 1
+             else 0
+         end), --allCnt
+       sum(case
+             when (lae1_0.inspect_state = 'COMPLETE')
+               then 1
+             else 0
+         end), --completeCnt
+       sum(case
+             when (msldge1_0.file_create_yn = true)
+               then 1
+             else 0
+         end)  --fileCnt
+from tb_labeling_assignment lae1_0
+       join
+     tb_map_sheet_anal_inference msaie1_0
+     on lae1_0.anal_uid = msaie1_0.anal_uid
+       and msaie1_0.anal_state = 'ING' --학습데이터 제작 진행중인 회차
+       left join
+     tb_map_sheet_learn msle1_0
+     on msaie1_0.learn_id = msle1_0.id
+       left join
+     tb_map_sheet_learn_data_geom msldge1_0
+     on lae1_0.inference_geom_uid = msldge1_0.geo_uid --라벨링 할당 테이블과 geo_uid 가 같은 값으로 매핑되어 있음
+group by lae1_0.anal_uid,
+         msle1_0.uid
+having sum(case
+             when (lae1_0.inspect_state = 'COMPLETE')
+               then 1
+             else 0
+  end) > 0 --검수할당 COMPLETE 상태가 있는 회차만 검색
+;
+
+--2. 해당 회차 + 어제까지 검수 완료된 도엽 조회
+select msaie1_0.compare_yyyy,
+       msaie1_0.target_yyyy,
+       lae1_0.assign_group_id
+from tb_labeling_assignment lae1_0
+       join
+     tb_map_sheet_anal_inference msaie1_0
+     on lae1_0.anal_uid = msaie1_0.anal_uid
+where lae1_0.anal_uid = 52                                --해당 회차
+  and lae1_0.inspect_state = 'COMPLETE'                   --검수 완료 상태
+  and lae1_0.inspect_stat_dttm < '2026-01-23T00:00+09:00' --검수상태변경일 오늘 이전 모두
+group by msaie1_0.compare_yyyy,
+         msaie1_0.target_yyyy,
+         lae1_0.assign_group_id
+;
+
+-- 3. 회차 + 도엽에 검수 완료된 polygon 조회
+select msldge1_0.geo_uid,
+       cast('Feature' as varchar),
+       st_asgeojson(msldge1_0.geom),
+       case
+         when (msldge1_0.class_after_cd in ('building', 'container'))
+           then cast('M1' as varchar)
+         when (msldge1_0.class_after_cd = 'waste')
+           then cast('M2' as varchar)
+         else 'M3'
+         end,
+       msldge1_0.class_before_cd,
+       msldge1_0.class_after_cd
+from tb_labeling_assignment lae1_0
+       left join
+     tb_map_sheet_learn_data_geom msldge1_0 --라벨링 그린 polygon 저장 테이블
+     on lae1_0.inference_geom_uid = msldge1_0.geo_uid
+where lae1_0.anal_uid = 52
+  and lae1_0.assign_group_id = '34602060'
+  and lae1_0.inspect_state = 'COMPLETE'
+  and lae1_0.inspect_stat_dttm < '2026-01-23T00:00+09:00'
+;
+
+--4. 파일 생성한 learn_data_geom 에 file_create_yn = true 로 업데이트
+update tb_map_sheet_learn_data_geom msldge1_0
+set file_create_yn= true,
+    updated_dttm='2026-01-23T19:27:28.623677700+09:00'
+where msldge1_0.geo_uid = 390913
+;