창업 후 데이터가 만든
예측 기술
관측 데이터 수집부터 오차 보정,
생태계 예측, 서비스 API까지
SGMA는 기상·해양 예측의 전 과정을 자체 기술로
보유한 풀스택 GEO TECH 기업입니다.
01 · MME WEATHER ENGINE
멀티모델 앙상블(MME)
기상 예보·관측 시스템
국가별 선진 기상청의 예보 로우데이터와 ECMWF-ERA5 관측 로우데이터를 결합하고, BIAS 오차 보정으로 단일 모델의 한계를 극복합니다. 레저·관광 테마별 장기 기상, 해양 예보·관측의 기반 기술입니다.
- 01로우데이터 수집기상청 · ECMWF
- 02해석 · 표준화표준 포맷 GRIB
- 03편차 추이 분석자료 추출
- 04MME 모델 보정품질 강화
- 05신규 모델 생성예보 · 관측 API
광역 · 장기 예측
MME의 장점인 광범위한 지역과 장기 예측 능력으로 전 세계 초정밀 기상 정보를 생성합니다.
BIAS 오차 보정
관측치와 예보치의 편차 추이를 지속 분석해 모델을 보정, 예보 정밀도를 높입니다.
관측자료 아카이빙
5년 누적 기상·해양 관측 자료를 표준화 아카이브로 축적 — 재학습과 검증의 자산입니다.
02 · TSF ECOSYSTEM FORECAST
수산생물 생태계 변화
시계열 예측 시스템 (TSF)
해구별 수산 생태계 정보의 빅데이터화, 위성 관측 4차원 수괴 정보 생성 기술 기반
전 세계 해양수산 부문 1대 해결과제인 수산생물 생태계 변화를 시계열로 예측합니다.
실제 수집 예시
사진 촬영만으로 어종, 사이즈, 현장 상황 등 모든 기록을 자동으로 입력합니다.
- 1조과 · 조황 이미지 수집사용자 전송 + 3rd Party 크라우드소싱
- 2AI 어종 판별원본·생성형 AI 활용 이미지 학습, 통합 ML 시스템
- 3환경 정보 매칭어획 당시 위치의 기상·해양 관측정보 자동 추적
- 45km 격자 빅데이터화해구 단위 표준화 데이터셋 저장·아카이빙
- 54차원 수괴 자료 생성위성 관측 기반 수괴 단위 4차원 정보
- 6시계열 예측해양 수산생태계 변화 시계열 예측 모델
03 · ACTIVITY INDEX
테마별 활동지수 알고리즘
기상·해양 요소를 레저스포츠 종목별 가중치로 결합해, 해양 레저 활동의 적합성을 직관적인 단일 지수로 제공합니다.
기상요소
- 기온
- 체감온도 · 활동 쾌적도 기준
- 강수량
- 강수 확률 · 강수 강도 · 활동 중단 임계치
- 풍속
- 평균풍속 · 순간풍속 · 체감 안전도
- 풍향
- 8방위 · 지형별 노출 방향
- 습도
- 상대습도 · 체감온도 보정계수
- 기압
- 기압 변화율 · 기상 변화 예측 지표
해양요소
- 물리적
- 수온 · 염분 · 해류 · 조석 · 파도
- 화학적
- 용존 산소 · pH · 이산화탄소 · 영양염 · 해양 오염
- 생물학적
- 플랑크톤 · 어류 · 해조류 · 산호초 · 해양 포유류 · 생태계
- 기상적
- 태풍 · 해무 · 해빙 · 기압 변화
- 지질적
- 암반 · 자갈 · 모래 · 실트 · 진흙 · 산호 · 조개껍질
04 · SYSTEM ARCHITECTURE
서비스를 움직이는 레이어드 시스템
사용자 접점부터 AI/ML, 클라우드 인프라까지 — 데이터 기반 적응형 게이미피케이션을 포함한 확장형 아키텍처.
- L1사용자 접점Flutter — 퀘스트 · 도감/배지 · 리더보드 · 레벨/보상 UI
- GWAPI Gateway인증·라우팅·트래픽 관리· 로드밸런싱 (REST/WebSocket)
- L2코어 엔진게이미피케이션·소셜 랭킹·보상/리워드·Kafka 이벤트 스트리밍
- L3AI / ML 레이어AI 퀘스트 생성·어종 인식 (CNN·TFLite)·행동 예측
- L4데이터 레이어AWS—PostgreSQL· Redis·MongoDB· S3·SageMaker
