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5.7 KiB
Python
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import networkx as nx
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from shapely.geometry import box, Point, LineString
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import json
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from typing import List, Dict, Any, Optional, Tuple
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class PidTopologyBuilder:
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def __init__(self, geometric_data: List[Dict[str, Any]], all_extracted_tags: Optional[List[Dict[str, Any]]] = None, config: Optional[Dict[str, float]] = None):
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"""
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- geometric_data: Phase 1에서 추출된 기하학적 데이터 (List of dicts)
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- all_extracted_tags: 통합된 태그 리스트
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- config: {'dist_threshold': 50.0, 'tag_threshold': 100.0} 등 설정값
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"""
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self.data = geometric_data
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self.all_tags = all_extracted_tags if all_extracted_tags else []
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self.config = config if config else {'dist_threshold': 50.0, 'tag_threshold': 100.0}
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self.G = nx.DiGraph() # 방향성 그래프 생성
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def build_graph(self):
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# 1. 모든 객체를 노드로 추가
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for item in self.data:
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bbox_vals = item['bbox']
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# BoundingBox 모델의 필드명에 맞춰 추출 (min_x, min_y, max_x, max_y)
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bbox_geom = box(bbox_vals['min_x'], bbox_vals['min_y'], bbox_vals['max_x'], bbox_vals['max_y'])
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self.G.add_node(item['entity_id'],
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type=item['entity_type'],
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bbox=bbox_geom,
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value=item.get('clean_value'),
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layer=item.get('layer'))
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# 2. 분산 추출된 태그 통합 및 노드 추가
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for tag in self.all_tags:
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bbox_vals = tag['bbox']
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bbox_geom = box(bbox_vals['min_x'], bbox_vals['min_y'], bbox_vals['max_x'], bbox_vals['max_y'])
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self.G.add_node(tag['entity_id'],
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type='TEXT',
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bbox=bbox_geom,
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value=tag.get('clean_value') or tag.get('tagName'))
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# 3. 태그-설비 논리적 연결 (Association)
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tags = [n for n, d in self.G.nodes(data=True) if d['type'] == 'TEXT']
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equipments = [n for n, d in self.G.nodes(data=True) if d['type'] not in ['TEXT', 'LINE', 'LWPOLYLINE']]
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for tag in tags:
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best_match = self._find_nearest_equipment(tag, equipments)
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if best_match:
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self.G.add_edge(tag, best_match, relation='associated_with')
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# 4. 배관 기반 물리적 연결 (Pipe) [개선됨: End-point 기반]
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lines = [n for n, d in self.G.nodes(data=True) if d['type'] in ['LINE', 'LWPOLYLINE']]
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for line_id in lines:
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original_item = next((item for item in self.data if item['entity_id'] == line_id), None)
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if not original_item or not original_item.get('coordinates'):
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continue
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coords = original_item['coordinates']
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line_geom = LineString(coords)
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# 개선: 끝점뿐만 아니라 라인 전체가 설비 BBox와 교차하거나 매우 가까운지 확인
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connected_nodes = []
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for eq_id in equipments:
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eq_bbox = self.G.nodes[eq_id]['bbox']
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# 1. 라인이 BBox와 교차하는지 확인 (관통 포함)
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if line_geom.intersects(eq_bbox):
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connected_nodes.append(eq_id)
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# 2. 교차하지 않더라도 임계값 이내에 있는지 확인 (근접 연결)
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elif line_geom.distance(eq_bbox) < self.config['dist_threshold']:
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connected_nodes.append(eq_id)
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# 중복 제거
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connected_nodes = list(set(connected_nodes))
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if len(connected_nodes) >= 2:
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# 방향성 추론 로직 (단순화: 첫 번째 발견된 설비 -> 두 번째 발견된 설비)
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self.G.add_edge(connected_nodes[0], connected_nodes[1], relation='pipe')
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elif len(connected_nodes) == 1:
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pass
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def _find_nearest_equipment(self, tag_id, equipment_ids):
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tag_bbox = self.G.nodes[tag_id]['bbox']
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min_dist = float('inf')
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nearest = None
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for eq_id in equipment_ids:
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eq_bbox = self.G.nodes[eq_id]['bbox']
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dist = tag_bbox.distance(eq_bbox)
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if dist < min_dist:
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min_dist = dist
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nearest = eq_id
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return nearest if min_dist < self.config['tag_threshold'] else None
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def validate_topology(self):
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"""위상 무결성 검증"""
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isolated = list(nx.isolates(self.G))
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return {
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"isolated_nodes": isolated,
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"node_count": self.G.number_of_nodes(),
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"edge_count": self.G.number_of_edges()
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}
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def save_graph(self, output_path: str):
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"""그래프 구조를 JSON 형태로 저장"""
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from networkx.readwrite import json_graph
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data = json_graph.node_link_data(self.G)
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# shapely geometry 객체는 JSON 직렬화가 안 되므로 변환
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for node in data['nodes']:
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if 'bbox' in node:
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bbox = node['bbox']
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node['bbox'] = {
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'min_x': bbox.bounds[0],
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'min_y': bbox.bounds[1],
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'max_x': bbox.bounds[2],
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'max_y': bbox.bounds[3]
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}
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with open(output_path, 'w', encoding='utf-8') as f:
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json.dump(data, f, ensure_ascii=False, indent=4)
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return output_path
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def analyze_impact(graph, start_node):
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"""특정 설비 장애 시 하류(Downstream)에 영향을 받는 모든 노드 추출"""
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if start_node not in graph:
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return []
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# BFS를 통해 도달 가능한 모든 노드 탐색
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impacted_nodes = nx.descendants(graph, start_node)
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return list(impacted_nodes)
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