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MQTT_SCHEMA HUB DIORAMA_TABLET
상위 문서: Hub · 기준일 2026-10-05 · 계약 정본: MQTT_SCHEMA-HUB 각 기기 구현 명세 §6 구현 위치:
appStore/tablet-fe(소스 경로는 이 저장소 기준)
전시장 디오라마 모형 5종이 발행하는 status 토픽을 /diorama 하단 카드의 화면 연출에 어떻게 매핑하는지 정리한다.
| 기기 | 구독 토픽 | 소비 컴포넌트 |
|---|---|---|
| AI Neural Tree | diorama/ainueraltree/status |
HubStatusCard (중앙 AI 허브 노드) |
| 스마트 팩토리 | diorama/smartfactory/status |
SmartFactoryCard |
| 수소 충전소 | diorama/hydrogen/status |
ChargerCard |
| 드론 스테이션 | diorama/dronestation/status |
DroneCard |
| 자율주행 센터 | diorama/autonomouscar/+/status |
AutocarCard |
- 기기별
request·response·status중 tablet-fe 는status만 구독한다.request·response는 Orchestration 소관이다. - 미수신은 정상 상태로 간주한다. 각 카드는 디자인 고정값(데모 시나리오)으로 폴백한다.
-
ainueraltree는 위키가 호환성 유지를 위해 명시한 철자이므로 수정하지 않는다.
tablet-fe 가 위 표의 diorama/{device}/status 를 직접 구독하는 대신, Orchestration 서버가 중계하는
orchestration/diorama/{device}/status 를 구독하는 경로도 있다 (device 는 위 표와 동일, 자율주행차는
orchestration/diorama/autonomouscar/car1/status 처럼 하위 경로 포함). 서버 쪽 동작은
MQTT_SCHEMA-HUB "오케스트레이션 서버 구현
메모"의 hub_mode 행 참고 — app_settings.hub_mode 가 mirror(기본)면 허브 원문을 그대로, simulate
면 어드민이 백오피스에 저장해 둔 명령별 상태로 대체해 같은 토픽에 발행한다(가상 응답을 저장한 장치는 그동안 실제 허브 status 를 넘기지 않는다 — 저장 안 한 장치는 실제 그대로). 허브 하드웨어가 전시
현장에서 불안정할 때 화면이 멈추지 않도록 하기 위한 전환 스위치다. 페이로드 모양과 필드는 원본
diorama/{device}/status 와 동일하므로, 이 문서의 카드별 매핑 규칙은 두 토픽 어느 쪽을 구독하든
그대로 적용된다.
괄호 안은 미수신·빈 값일 때의 폴백 값이다.
하단 좌측에 상시 노출되며, 중앙 AI 허브 노드(Figma 7486:4788)의 스타일에만 반영된다.
| 조건 | 연출 |
|---|---|
tree_power === 'OFF' |
opacity-40 grayscale (최우선) |
status === 'ERROR' |
코럴 테두리 + 글로우 (border-z1-alert) |
status === 'OPERATING' |
후광 + animate-pulse
|
IDLE · COMPLETE · 미수신 |
디자인 기본 스타일 |
주변 노드 활성 표시와 연결선(useHubActiveNodes · HubConnectionLines)은 본 토픽이 아니라 진행 중 태스크의 디바이스로 판정한다.
| 필드 | 표시 위치 | 규칙 (폴백) |
|---|---|---|
conveyor_status (없으면 status) |
로봇 암 상태 점 · 라벨 |
RUNNING · OPERATING → Running, 그 외 → Stopped + 회색 점 (Running) |
production_status |
현재 공정 | 원문 표시 (ASSEMBLY) |
production_count |
오늘 생산 | 반올림, 음수는 0 (128 대) |
progress |
진척률 | 0~100 클램프 (85%) |
| 필드 | 표시 위치 | 규칙 (폴백) |
|---|---|---|
hydrogen_level |
수소 저장량 수치 · 게이지 | 0~100 클램프 (78%) |
battery_level (없으면 charging_level) |
차량 배터리 수치 · 게이지 | 0~100 클램프 (65%) |
| 필드 | 표시 위치 | 규칙 (폴백) |
|---|---|---|
station_status |
운항 상태 (대형) | 원문 (READY) |
차량 4대가 car1~car4 토픽으로 개별 발행하며, BFF 가 { vehicles: { car1, … } } 로 합쳐 전달한다. 카드는 이 합본을 집계한다.
대표 차량은 상태 우선순위 DRIVING > ARRIVED > STOPPED > IDLE > ERROR 로 선정한다.
| 출처 | 표시 위치 | 규칙 (폴백) |
|---|---|---|
대표 차량 status
|
주행 상태 | 정상 주행 중 · 목적지 도착 · 정차 중 · 대기 중 · 오류, 미정의 값은 원문 |
대표 차량 speed
|
속도 | 반올림, 음수는 0 (48) |
대표 차량 battery
|
배터리 | 0~100 클램프 (76%) |
대표 차량 autopilot
|
주행 모드 |
false → 수동 주행, 그 외 → LEVEL 4
|
| 차량 목록 | 호출부호 (최대 4) |
car1 → CAR-01, DRIVING 이외는 회색 점 (디자인 고정 목록) |
전 차량 traffic 중 최대치 |
혼잡도 문구 · 게이지 핀 |
LOW → 원활, NORMAL → 보통, HIGH → 혼잡 (보통) |
- 스마트 팩토리: 오늘 목표, 생산 속도, 소비 전력
- 수소 충전소: 충전기 사용 현황(2/4), 탄소 절감량, 안전 상태
- 드론 스테이션: 운항 대수, 대기·충전 칩, 시간대별 배송 막대, 호출부호
- 자율주행 센터: 주행 거리
진단 패널에서 원문으로만 확인할 수 있다.
- 공통:
event_led - AI Neural Tree:
event_active,connection - 스마트 팩토리:
robot_arm_status,quality_status,temperature - 수소 충전소:
station_status,charging,charging_type,temperature,pressure,eco_index - 드론 스테이션:
drone1_status,drone2_status,delivery_type,from,to,position,progress,battery,altitude,speed - 자율주행 센터:
current_position,destination,progress,estimated_time,distance_remaining,climate_control
- Google ADK 검토 (프레임워크·모델 비교)
- 페르소나 + 상황 카드 모델 (2차 시나리오 구동 방식)
- Mac Studio 로컬 LLM + Claude Opus 하이브리드 라우팅 전략
- 개발 일정·할 일 점검표 (단계별 진행 점검)
- 로봇 Adapter 개발 온보딩 (HA·MQTT 계정 등록, 토픽 적용, 테스트 송수신, 상태 확인)
- LG ThinQ 가전 연동 (HA 통합 · REST 데이터 취득 · 제어)
- 장소 도착 자동화 (태스크/이벤트/장소 규칙 → SPOT·로봇팔·반려로봇·Hub 자동 명령)
- 엔딩 화면 데이터 출처 점검 (차량 3필드 · 세션 종료 엔딩 5화면)