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프로젝트 소개

DVA LAB(Drone Video Analysis LAB)은 드론 영상 분석을 활용한 AI 기반 연구 및 기술 개발을 목표로 한 프로젝트입니다. 주요 연구 주제는 해양 환경 보호영상 분석을 통한 인공지능 응용 기술입니다. 특히 제주도 남방큰돌고래 보호를 위한 기술을 개발하며, 드론 촬영 영상과 GPS 데이터를 분석하여 돌고래와 선박 간 거리 측정 및 불법 돌고래 관광 감지 등의 기능을 연구했습니다.

이 문서는 DVA LAB에서 개발한 DIVA 서비스의 전체 구조를 개괄적으로 설명하고, 필요한 문서를 빠르게 찾을 수 있도록 안내합니다.


📂 문서 구조

DVA LAB 문서는 사용자, 운영 담당자, 개발자가 각각 필요한 정보를 쉽게 찾을 수 있도록 구성되었습니다.

카테고리

설명

링크

📖 DIVA 사용자 가이드북

서비스 사용자들을 위한 기능 설명 및 튜토리얼

🤖 DVA AI Parts

AI 모델 구조 및 학습 방식 설명

🛠 DVA Service Parts

서비스 운영 및 유지보수 관련 정보

👥 Contributors

프로젝트 기여자 및 코드 컨트리뷰션 안내

📌 각 문서는 좌상단 드롭다운 메뉴에서 바로 접근할 수 있습니다.


🏗 서비스 아키텍처

  • Frontend: React 기반 UI (Vite + Tailwind + Zustand + TypeScript)

  • FE-Admin: Node.js 기반 관리자 인터페이스 (Docker + PostgreSQL)

  • Backend: FastAPI 기반 API 서버 (PostgreSQL + Celery + RabbitMQ)

  • AI Models: 영상 분석 및 거리 측정 AI 모델 (YOLO + SAM + BentoML)

  • Infra: Kubernetes 클러스터 운영 (Helm Chart + Nginx Ingress + MinIO)

  • Monitoring: Prometheus & Grafana 기반 서비스 모니터링


🚀 빠른 시작 (Getting Started)

사용자를 위한 첫걸음

  1. DIVA 웹사이트arrow-up-right에서 서비스를 체험해보세요.

🛠 운영 담당자를 위한 첫걸음

  1. 서비스 운영 가이드arrow-up-right 문서를 읽고 배포 및 유지보수 방법을 익히세요.

💻 AI 연구자를 위한 첫걸음

  1. AI Parts 문서arrow-up-right를 참고하세요.

  2. 프로젝트에 사용한 모델 및 데이터셋, 시행착오에 대해서 읽어보세요.


❓ 도움이 필요하신가요?

  • 추가적인 문의는 GitHub Issues를 통해 연락주세요.

  • 문서를 지속적으로 업데이트하고 있으니, 최신 정보는 항상 GitBook에서 확인하세요!

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