Claude Code로 바이브 코딩으로 위성 이미지 분석 파이프라인을 구축한 실험

요약

헤지펀드가 연 10만 달러를 쓰는 위성 이미지 기반 소매 실적 예측을, 무료 EU 위성 데이터와 Claude Code로 재현할 수 있는지 실험한 글입니다. 35개 이상의 Python 스크립트를 Claude Code가 생성했고, 광학→레이더→비전 3단계로 접근 방식을 전환하며 반복 개선했습니다.

인사이트

• Claude Code는 파이프라인의 60%를 차지하는 보일러플레이트와 연결 로직을 빠르게 생성하지만, 어떤 위성 밴드를 조합할지 같은 도메인 판단은 사람의 몫입니다
• 소규모(3개 리테일러)에서 100% 정확도를 보인 레이더 분석이 10개로 확장하자 50%(동전 던지기)로 떨어졌습니다. 소규모 성공이 통계적 노이즈일 수 있습니다
• 알고리즘이 아닌 데이터가 진입 장벽입니다. 30cm vs 10m 해상도(33배 차이), 67,000개 vs 100개 매장(670배 차이)이 결과를 결정합니다

해결

1. orchestrator + skills 구조로 파이프라인 구성

• fetch-satellite-imagery, query-parking-boundaries, calculate-occupancy 등 9개 skill로 분리
• 단계별로 Claude Code에 지시하고, 결과를 분석한 뒤 다음 개선안을 제안받는 반복 사이클

2. 광학 → 레이더 → 비전 3단계 접근 전환

• 광학(Sentinel-2): 밝기+NIR 반사율 조합 → 1/3 정확도 (노이즈)
• 레이더(Sentinel-1): 금속(차량)이 마이크로파를 반사하는 특성 활용 → 3/3 → 스케일업 시 5/10
• Claude Vision: 5,955개 썸네일을 직접 채점 → 0/10 (해상도 한계 확인)

3. 노이즈 제거 기법

• OSM 폴리곤 마스킹으로 건물 지붕 제거, NDVI 필터링으로 식생 제거
• 매장별 95th-percentile 기준선으로 자기 자신 대비 정규화
• 알파 조정으로 그룹 평균을 빼서 개별 리테일러 신호 분리

참고

• 댓글: 헤지펀드는 위성 데이터를 5년 전에 폐기하고 웹 스크래핑+신용카드 데이터로 전환했다는 업계 의견 (49 upvotes)
• 댓글: OSM API 과부하 문제 — 대규모 분석 시 오프라인 데이터 다운로드 필요 (31 upvotes)
• 레딧 r/ClaudeCode, score 524