🧑‍🏫 코드 원리 학습 · 발표 방어 가이드

0. 전체 그림 — 파일이 각각 뭘 하나

1. 지도는 어떻게 그려지나

무엇: 원주 행정경계와 병원·차량을 화면에 그린다. 왜: 외부 지도 API(구글·카카오)는 키·과금·도메인 제한이 있어서, 키 없이 되도록 직접 그린다.

원리: 위경도(지구) → 화면 픽셀(평면) 변환

지구는 둥근데 화면은 평평하다. 그래서 등거리 투영으로 좌표를 픽셀로 바꾼다. 위도에 따라 경도 1도의 실제 폭이 달라지므로 cos(위도)로 보정한다.

// 위경도 → 화면 좌표 (PX 함수)
function PX(lon, lat){
  const kx = Math.cos(중앙위도 * π/180);   // 경도 폭 보정
  const s  = min(가로/경도범위, 세로/위도범위); // 화면에 맞춘 배율
  return [ 왼쪽여백 + (lon-최소경도)*kx*s,
           아래여백 - (lat-최소위도)*s ];    // y는 위아래 뒤집기
}

행정경계는 GeoJSON(각 읍면동의 꼭짓점 좌표 목록)을 받아 PX로 변환해 다각형(<path>)으로 그린다.

2. AI 병원 추천 — 점수 계산

무엇: 진료과·거주지만 넣으면 갈 병원을 추천. 어떻게: 후보 병원마다 4가지를 점수화해 합산, 높은 순 Top5.

// 추천점수 = 거리 45% + 소요 20% + 혼잡도 20% + 예약가능 15%
score = 45*(1 - 거리/최대거리)     // 가까울수록 ↑
      + 20*(1 - 예상소요/60)
      + 20*(1 - 병원혼잡도/100)     // 덜 붐빌수록 ↑
      + 15*(예약가능 ? 1 : 0.2);

혼잡도는 어떻게 구하나 (중요)

병원이 실시간 대기수를 공개하지 않으므로 가진 데이터로 근사한다. 그리고 혼잡도는 두 종류다:

3. AI 자동배차 — OR-Tools 원리

무엇: 하루 예약 전체를 택시들에 나눠, 빈차 주행(공차)을 최소로. 왜 어렵나: 손님 15명만 돼도 배차 조합이 1조 가지가 넘는다(사람이 못 푼다).

# 백엔드 optimizer.py — 진짜 OR-Tools
routing.SetArcCostEvaluatorOfAllVehicles(거리콜백)  # 비용=거리
routing.AddDimension(시간콜백, ...)                 # 시간창 제약
routing.AddPickupAndDelivery(픽업, 하차)            # 집→병원 짝
routing.AddDimensionWithVehicleCapacity(..., 1)     # 정원 1
params.local_search = GUIDED_LOCAL_SEARCH           # 최적 탐색

총거리 최소 = 공차 최소인 이유: 총거리 = 실차 + 공차. 실차(손님 태운 거리)는 무조건 필요해 고정 → OR-Tools가 줄일 수 있는 건 공차뿐.

4. 회송 체이닝 — 공차를 없애는 핵심

A를 병원에 내려준 택시가 빈 차로 돌아가지 않고, 그 병원에서 진료 끝난 B를 태워 귀가시킨다. "누군가의 등원 종료 = 다른 이의 귀가 시작"으로 이어 붙여 빈 주행 2번을 0으로.

5. 학습 — 수요예측·소요시간 (진짜 학습)

무엇: 쓸수록 똑똑해진다. 어떻게: 운영 데이터를 localStorage(브라우저) 또는 DB(서버)에 실제로 저장하고, 새 데이터가 올 때마다 평균을 조금씩 갱신(온라인 학습)한다.

// 실제 학습 코드 (관제앱)
function learnDemand(지역, 시각){  // 지역×시간대 수요 카운트
  LEARN.demand[지역+'@'+시(hour)] += 1; }
function learnDuration(진료과, 분){ // 진료과별 소요 평균
  m.n++; m.mean += (분 - m.mean)/m.n;  // 온라인 평균 갱신
  LEARN.dur[진료과] = m; }
localStorage.setItem('medtaxi_learn', JSON.stringify(LEARN)); // 저장

⚠️ 귀가시각은 정확 예측 안 한다: 진료시간은 검사·대기로 변수가 커서 평균 경향만 배운다. 실제 귀가 배차는 "진료완료" 버튼(호출형, 카카오택시처럼) → 가장 가까운 차량. 예측이 틀려도 안전.

6. 두 앱 연동 — 상담원 배차가 기사폰에 뜨는 원리

무엇: 상담원이 배차하면 기사앱에 즉시 알림. 어떻게: BroadcastChannel — 같은 주소(도메인)의 여러 탭이 서로 메시지를 주고받는 브라우저 기능. 서버 없이 실시간.

// 관제앱: 배차 확정 시 방송
BC.postMessage({t:'dispatch', 승객, 픽업, 병원, 기사});
// 기사앱: 수신 → 배차 알림 팝업(30초 카운트다운)
BC.onmessage = e => { if(e.data.t==='dispatch') 배차알림표시(e.data); };
// 기사 수락 → 관제로 되돌려 상태 갱신
BC.postMessage({t:'accepted', id});

7. 저장(운영화) — 더미가 아닌 이유

예약·배차·완료·학습을 매번 localStorage에 저장 → 새로고침해도 유지·누적. 대시보드 "누적 학습 데이터 N건"이 그 증거.

8. 심사위원 예상 질문 & 답변 (치트시트)