- 목적: 배터플라이의 전기차 배터리 관리 기술을 실증하고 홍보하기 위한 데모 서비스 기획
- 핵심 흐름: 데이터 수집 -> 정제/품질 점검 -> AI 분석 -> 사용자별 화면 -> 서비스 패키지/사업모델 -> 문서화
- 주요 산출물: HDF/DHF, 데이터 카탈로그, 화면/서비스 설계, 데모 MVP 기획, 사업모델 문서
- 로컬 경로:
C:\Users\saint\2026_Batterfly_projects\batery_lca_demobed
- 핵심 색인:
README.md, docs/index.md
- HDF:
docs/00_hdf/BATTERFLY_DEMO_HDF.md
- DHF:
docs/00_hdf/BATTERFLY_DEMO_DHF.md
| Path |
Purpose |
docs/ |
분야별 문서와 HDF/DHF |
data/ |
참고 데이터, 원본 데이터, 처리 데이터, 카탈로그 |
planning/ |
백로그, 가정, 리스크, 의사결정 로그 |
research/ |
시장, 기술, 규제, 경쟁사 조사 |
app/ |
데모 서비스 UI/백엔드 프로토타입 |
pipelines/ |
데이터 수집, 정제, AI 분석 파이프라인 |
outputs/ |
생성 문서, 보고서, 데모 산출물 |
- 첫 화면은 기술 지표가 아니라 "지금 조치해야 할 배터리와 회수 가능한 가치"를 보여준다.
- AI 결과는
건강도, 안전 위험, 남은 운용 기간, 회수 가능 가치, ESG 절감 효과의 5개 카드로 정리한다.
- 상세 화면은
충전 안정성, 열 스트레스, 운용 연속성, 충전 효율로 판단 근거를 설명한다.
- 리포트는 "배터리 가치 인증서" 또는 "운용 개선 리포트" 형태가 설득력이 높다.
- 단말기 연결 상태, 데이터 확보율, 마지막 수집 시각, GPS/OBD/통신 품질은 AI 리포트 신뢰도의 근거로 함께 보여준다.
data/reference_inputs에는 차량번호, 단말기 ID, GPS 좌표, 운수사, 사업 보고서, 소스코드가 포함될 수 있다. 이 페이지에는 원본을 복제하지 않고 데모 설계에 필요한 관찰만 요약한다.
| ID |
Risk |
| R-001 |
데이터 필드 부족으로 AI 분석 시나리오가 약해질 수 있음 |
| R-002 |
가치 계산이 과장되어 보일 수 있음 |
| R-006 |
운전습관 기여도를 운전자 책임으로 직접 해석하면 불공정 판단 가능 |
| R-009 |
단말기 수집 공백이나 통신 장애를 배터리 이상으로 오해할 수 있음 |
- 전기택시 최신 데이터와 기존 전기버스 데이터 정의서 간 필드 매핑표 작성
- 민감 식별자 익명화 규칙 정의
- 데모용 샘플 데이터 스키마 확정
- 잔존가치/탄소가치 계산식의 최신 단가와 근거 검증
- 단말기 원본 JSON과 L1 표준 컬럼 간 매핑표 작성
- Date: 2026-06-17
- Verified by: Codex
- Evidence:
README.md, data/catalog/reference_inputs_catalog.md, planning/assumptions-and-risks.md