[Pilot Test Analysis System] 타겟 데이터 동기화 API 및 쿼리 파이프라인 확장

비전 감지 데이터와 텔레메트리 데이터 간 정밀한 시계열 동기화를 보장하고, 서버 레이어 내 노이즈 필터링 성능을 개선하기 위해 백엔드 파이프라인을 고도화했다.

[Java / API] 비전 주도형 이벤트 그룹화 및 사전 필터링

• 원시 텔레메트리 데이터 내에 정차 및 초저속 주행 중 발생하는 무의미한 센서 노이즈를 확인했다.
• 저속·정차 상태에서 파생되는 유효성 없는 데이터를 사전에 제거하도록 속도 기반 사전 필터링 로직을 백엔드에 적용했다.
• 큐 기반 비전 감지 버퍼링 구조를 도입해, 차량 조향 및 제동 조작이 카메라 시각 감지 시점보다 약간 지연되더라도 이를 단일 이벤트로 묶는 알고리즘을 구현했다.
• 복합 이벤트 쿼리 수행 시 원시 감지 로그 대신 정제된 객체 위치 데이터를 직접 조회하게끔 변경하여 방위각 필터링 정밀도를 개선했다.

[Rust / Analytics Worker] 타임라인 오프셋 동기화 및 지연 시간 추출

• 주행 기록 장치와 비전 카메라 간 하드웨어 타이밍 오프셋 편차 탓에 분석 워커가 잘못된 타임라인을 참조하는 문제를 해결했다.
• gRPC 프로세스 요청 페이로드에 비디오 및 텔레메트리 오프셋 필드를 신설해, 실제 발생한 타임라인 편차 데이터를 분석 워커로 정확히 전달하도록 규격을 변경했다.
• Rust 워커가 InfluxDB 시계열 데이터를 쿼리할 때 수신 오프셋을 적용하여 타임라인 동기화를 해결했다.
• 타겟 이벤트 발생 시점 기준으로 운전자 제동, 가속 페달 릴리즈, 조향 지연 시간을 개별 추적해 반응 속도 지표를 정확히 산출하도록 엔진을 개선했다.