📄 설명
deriveConfidence(missingCount, observationAgeMinutes)
입력이 둘뿐이다. 이름은 "데이터 신뢰도" 인데 실제로 답하는 질문은 "입력이 다 있고 신선한가" 다.
그리고 PublicBeachRiskResponse.dataConfidence 로 시민에게 나간다. 시민이 "신뢰도: 높음" 을 보면 "이 예측을 믿어도 된다" 로 읽는다. 그건 측정한 적 없는 주장이다 — 해변별 정확도 표본은 현재 0건(#83).
⚠️ 이 서비스에서는 어긋나는 방향이 위험하다. 안전 + 신뢰도 높음 을 본 사람은 물에 들어간다. 그 "높음" 이 보장하는 것은 10km 안의 부이에서 3시간 안에 값이 들어왔다 는 것뿐이다.
구체적 결함 셋
① 수온을 한 값도 못 받아도 medium 이 나온다
수온이 없으면 TEMP_UP + TEMP_7D_AVG 가 함께 빠져 개수가 2 다. low 기준이 3이라 걸리지 않는다. 입력의 절반이 없는데 "보통" 이라고 답한다.
수온 없음(2) → medium ← 핵심 동인이 통째로 없다
유속+파고+풍향 없음(3) → low
② 관측소 거리를 아예 보지 않는다
40km 떨어진 관측소의 수온이라도 값이 다 있고 신선하면 high 다. 매핑 진단에 distanceKm 가 있는데 공식은 쓰지 않는다.
③ 이름이 재는 것과 다르다
예측이 맞는지는 전혀 보지 않는다. 입력이 완벽해도 룰이 틀렸으면 예측은 틀린다.
✅ 작업할 내용
🙋🏻 참고 자료
거리 기준은 해양 관측소만 써야 한다. 기상 관측소는 제주 전체에 둘뿐이라(대표 평균 22.6km) 벌점을 주면 모든 해변이 함께 내려갈 뿐이고 운영자가 고칠 방법이 없다. 신뢰도는 고칠 수 있는 것을 가리켜야 한다.
지평별 하락(24h 1단계, 72h 2단계, 예보 있으면 1단계 되돌림)은 이미 제대로 작동한다.
📄 설명
입력이 둘뿐이다. 이름은 "데이터 신뢰도" 인데 실제로 답하는 질문은 "입력이 다 있고 신선한가" 다.
그리고
PublicBeachRiskResponse.dataConfidence로 시민에게 나간다. 시민이 "신뢰도: 높음" 을 보면 "이 예측을 믿어도 된다" 로 읽는다. 그건 측정한 적 없는 주장이다 — 해변별 정확도 표본은 현재 0건(#83).안전+신뢰도 높음을 본 사람은 물에 들어간다. 그 "높음" 이 보장하는 것은 10km 안의 부이에서 3시간 안에 값이 들어왔다 는 것뿐이다.구체적 결함 셋
① 수온을 한 값도 못 받아도
medium이 나온다수온이 없으면
TEMP_UP+TEMP_7D_AVG가 함께 빠져 개수가 2 다. low 기준이 3이라 걸리지 않는다. 입력의 절반이 없는데 "보통" 이라고 답한다.② 관측소 거리를 아예 보지 않는다
40km 떨어진 관측소의 수온이라도 값이 다 있고 신선하면
high다. 매핑 진단에distanceKm가 있는데 공식은 쓰지 않는다.③ 이름이 재는 것과 다르다
예측이 맞는지는 전혀 보지 않는다. 입력이 완벽해도 룰이 틀렸으면 예측은 틀린다.
✅ 작업할 내용
🙋🏻 참고 자료
거리 기준은 해양 관측소만 써야 한다. 기상 관측소는 제주 전체에 둘뿐이라(대표 평균 22.6km) 벌점을 주면 모든 해변이 함께 내려갈 뿐이고 운영자가 고칠 방법이 없다. 신뢰도는 고칠 수 있는 것을 가리켜야 한다.
지평별 하락(24h 1단계, 72h 2단계, 예보 있으면 1단계 되돌림)은 이미 제대로 작동한다.