발표 가이드¶

한 줄 요약

인천항 반입 cut-off 리스크를 예측하여 배차 의사결정을 지원하는 웹 서비스

이 문서는 6분 발표, 라이브 데모, Q&A 대응까지 한 번에 준비할 수 있도록 구성한 발표용 운영 가이드입니다. 핵심 메시지는 "혼잡 가시화에서 배차 의사결정까지" 입니다.

발표 흐름 한눈에 보기¶

flowchart LR
    A[문제 제기] --> B[시스템 시연]
    B --> C[리스크 엔진 설명]
    C --> D[시뮬레이션 비교]
    D --> E[원인 분석]
    E --> F[마무리 및 확장]

6분 발표 스크립트¶

1분: 문제 제기 — 분산된 데이터를 수동 조합하는 현실¶

"현장의 배차 담당자는 교통 상황, 터미널 혼잡, 반입량, cut-off 시간을 각각 따로 확인한 뒤 머릿속으로 종합 판단해야 합니다. 문제는 데이터가 있어도 이 작업을 지금 출발시켜도 되는지 바로 답하기 어렵다는 점입니다. 결국 운영 경험에 의존하게 되고, cut-off 미준수 리스크가 발생합니다. 저희는 이 간극을 줄이기 위해, 분산된 데이터를 하나의 리스크 신호로 통합하는 MVP를 만들었습니다."

1분: 시스템 시연 — 입력 → 결과 확인¶

"이 화면이 데모 앱입니다. 발표에서는 아래 URL을 사용해 바로 시연할 수 있습니다. 출발 지역, 터미널, cut-off 시간을 입력한 뒤 평가를 실행하면 결과 화면으로 이동합니다. 결과 화면에서는 리스크 점수, 정시 도착 확률, 최적 출발 시각이 한 번에 제시됩니다. 즉, 단순히 혼잡 현황을 보여주는 것이 아니라 배차 의사결정을 바로 지원하는 형태입니다."

데모 URL: https://yeongseon.github.io/incheon-port-cutoff-radar/app/

1분: 리스크 엔진 — 4요소 복합 계산 설명¶

"리스크 엔진은 네 가지 요소를 함께 봅니다. 첫째, 교통 이동 시간입니다. 둘째, 터미널 혼잡도입니다. 셋째, 게이트 반입량 또는 대기 압력입니다. 넷째, cut-off까지 남은 시간 여유입니다. 이 네 요소를 복합적으로 반영해 0~100 점수와 정시 도착 확률을 계산합니다. 그래서 단일 지표가 아니라 실제 운영 판단에 가까운 결과를 제공합니다."

1분: 시뮬레이션 — what-if 비교 시연¶

"다음으로 시뮬레이션 기능입니다. 지금 출발할지, 30분 뒤 출발할지, 더 일찍 출발해야 할지를 비교해볼 수 있습니다. 운영자는 같은 작업 건에 대해 여러 출발 시각을 빠르게 대조하고, 가장 안전한 의사결정을 선택할 수 있습니다. 이 기능은 특히 촉박한 cut-off 상황에서 활용 가치가 큽니다."

1분: 원인 분석 — 기여도 차트¶

"결과를 숫자로만 보여주면 설득력이 떨어집니다. 그래서 원인 분석 영역에서 어떤 요소가 리스크를 가장 많이 끌어올렸는지 기여도 형태로 설명합니다. 예를 들어 교통 정체가 주원인인지, 터미널 혼잡이 더 큰 문제인지 즉시 파악할 수 있습니다. 이는 단순 예측을 넘어 설명 가능한 의사결정 지원이라는 점에서 차별화됩니다."

1분: 마무리 — MVP 의의, 향후 확장¶

"정리하면, 이 프로젝트는 이미 존재하는 공공 운영 데이터를 배차 의사결정 도구로 전환한 MVP입니다. 현재는 인천항 단일 항만, 웹 기반, 규칙 엔진 중심이지만, 향후 실제 API 연동, 알림 기능, 다중 항구 확장까지 자연스럽게 이어질 수 있습니다. 즉, 현장의 감에 의존하던 판단을 데이터 기반 결정으로 바꾸는 첫 단계입니다."

차별화 포인트¶

비교 항목	기존 방식	리스크 레이더
데이터 확인	교통/항만 정보를 여러 화면에서 따로 확인	하나의 화면에서 통합 조회
판단 방식	운영자 경험 기반 수동 판단	점수·확률·최적 출발 시각 기반 판단
결과 설명	왜 위험한지 해석 어려움	기여도 차트로 원인 설명
대안 비교	시나리오 비교가 번거로움	what-if 시뮬레이션 즉시 제공
발표/데모 활용성	실제 환경 재현이 어려움	GitHub Pages 데모로 즉시 공유 가능

기대 효과¶

기대 효과	설명
배차 판단 속도 향상	분산된 정보를 모으는 시간을 줄이고 즉시 판단 가능
cut-off 미준수 리스크 감소	여유 시간 부족 상황을 조기에 인지
커뮤니케이션 비용 절감	숫자와 원인 분석으로 설명 근거 제공
시뮬레이션 기반 대응	대체 출발 시각을 빠르게 비교
확장 가능성 확보	실제 API, 알림, 다중 항구 확장 기반 마련

Q&A 대비¶

질문	답변
이 서비스는 현재 실데이터로 운영되나요?	현재 공개 데모는 mock 데이터 기반입니다. 다만 구조는 실제 API 연동을 전제로 설계되어 있어 다음 단계에서 실데이터 연결이 가능합니다.
왜 인천항부터 시작했나요?	MVP 범위를 명확히 하기 위해 단일 항만에 집중했습니다. 데이터 구조와 운영 흐름을 검증한 뒤 다른 항만으로 일반화하는 전략입니다.
리스크 점수는 어떤 기준으로 계산되나요?	교통, 터미널 혼잡, 게이트 반입 압력, cut-off 잔여 시간을 복합 반영하는 규칙 기반 엔진 v1입니다. 결과는 점수뿐 아니라 확률과 원인 기여도로도 설명합니다.
기존 혼잡 모니터링 시스템과 무엇이 다른가요?	기존 시스템은 상태 가시화에 가깝고, 본 프로젝트는 특정 작업 건의 배차 여부를 판단하도록 설계된 의사결정 지원 도구라는 점이 다릅니다.
향후 가장 먼저 보완할 기능은 무엇인가요?	실제 API 연동 안정화와 테스트 자동화 강화가 우선입니다. 그 다음 알림 기능과 항만 확장을 고려하고 있습니다.
규칙 기반이면 한계가 있지 않나요?	맞습니다. 그래서 MVP에서는 설명 가능성과 빠른 구현을 우선했고, 이후 학습형 모델로 보정하는 확장 경로를 열어두었습니다.

데모 트러블슈팅¶

상황	원인 후보	대응 방법
GitHub Pages 데모가 빈 화면으로 보임	`base` 경로 불일치 또는 정적 자산 로딩 실패	`/incheon-port-cutoff-radar/app/` 경로로 접속했는지 확인하고 새로고침합니다.
발표장 네트워크가 느림	외부 네트워크 지연	미리 데모 URL을 열어두고 브라우저 탭을 유지합니다.
API가 없는데 질문을 받음	공개 데모는 mock 모드	"현재 데모는 mock 데이터 기반이며, Docker Compose에서는 전체 스택 실행이 가능하다"고 설명합니다.
결과 의미를 이해하기 어렵다는 반응	숫자 중심 설명 부족	리스크 점수 → 정시 확률 → 원인 기여도 순으로 다시 설명합니다.
시연 시간이 부족함	전체 기능을 다 보여주기 어려움	입력, 결과, 시뮬레이션, 원인 분석 4단계만 핵심적으로 시연합니다.

발표 직전 체크리스트¶

데모 URL 사전 접속 확인
문제 제기 한 문장 준비
리스크 엔진 4요소 설명 암기
시뮬레이션과 원인 분석 화면 강조 포인트 정리
mock 데이터 기반 데모라는 점 명확히 안내

발표 운영 팁

시간이 부족하면 기능 나열보다 문제 → 의사결정 지원 → 설명 가능성 세 메시지에 집중하세요. 심사자나 청중은 구현 디테일보다는 "왜 필요한가, 왜 기존 방식보다 나은가"를 먼저 기억합니다.