fix(playwright): resolve browser dependencies without sudo & cleanup unused files

- Copy necessary shared libraries (libnss, libasound, libsoftokn, etc.) from docker to libs/ to support headless chromium execution on host
- Update server and crawler configuration to support custom DB_PORT (3307)
- Remove unused databases, lockfiles, standalone helper scripts, and documentation files as requested

.env

@@ -4,3 +4,5 @@ DB_HOST=localhost
 DB_USER=root
 DB_PASSWORD=45278434
 DB_NAME=PM_proto
+DB_PORT=3307
+

ANALYSIS_REPORT.md

@@ -1,60 +0,0 @@
-# 📊 시스템 운영 자산 가치 분석 보고 (Sabermetrics Report)
-
-본 보고서는 프로젝트 관리 시스템 내에서 수집된 활동 로그 및 자산 데이터를 통계적/AI 기법으로 분석하여, 각 프로젝트의 운영 활력과 조직 기여도를 정량화한 지표를 정의합니다.
-
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-
-## 1. 운영 활력 지수 (AVI, Activity Vitality Index)
-프로젝트가 현재 얼마나 건강하게 가동되고 있는지를 나타내는 **'디지털 자산 생존 지표'**입니다.
-
-### 1.1 산출 공식
-$$AVI = e^{-\lambda \times Stagnant\_Days} \times Quality \times 100$$
-
-### 1.2 3대 핵심 변수 상세 설명
-
-#### ① 지수 감쇄 모델 ($e^{-\lambda \times t}$) : "가치의 시한폭탄"
-자산은 관리하지 않으면 시간이 흐를수록 가치가 기하급수적으로 소멸한다는 **'정보 휘발성'** 원리를 반영합니다.
-*   **Stagnant Days (정체 일수)**: 마지막 유효 활동 로그 기록일로부터 오늘까지 경과된 날짜입니다.
-*   **특징**: 정체 초기에는 점수가 빠르게 하락하다가, 시간이 지날수록 하락 폭이 둔화되며 0에 수렴합니다. 이는 관리가 중단된 직후의 정보 망실 위험이 가장 크다는 실무적 경험을 반영한 것입니다.
-
-#### ② 위험 가속 계수 ($\lambda$) : "대형 자산의 높은 관리 비용"
-모든 프로젝트는 자산 규모에 따라 '늙어가는 속도'가 다릅니다.
-*   **공식**: $\lambda = 0.04 + \log_{10}(Files + 1) \times 0.008$
-*   **비즈니스 로직**: 파일이 많은 대형 프로젝트일수록 관리 부재 시 조직에 미치는 타격이 큽니다. 따라서 대형 프로젝트일수록 $\lambda$ 값이 커지며, 소형 프로젝트보다 **훨씬 빠른 속도로 AVI가 하락**하도록 설계되었습니다. (대형 프로젝트는 더 자주 관리해야 점수가 유지됨)
-
-#### ③ 활동 품질 가중치 ($Quality$) : "행정과 실무의 구분"
-단순히 접속하거나 로그가 찍혔다고 해서 활력이 100% 회복되지 않습니다. AI가 로그 키워드를 분석하여 활동의 **'진정성'**을 평가합니다.
-*   **High (1.0)**: **성과물 중심 활동** (파일 업로드, 수정, 등록, 업데이트 등)
-*   **Medium (0.7)**: **구조적 유지 활동** (폴더 생성, 삭제, 이동 등)
-*   **Low (0.4)**: **단순 행정 활동** (권한 변경, 메일 확인, 참가자 추가 등)
-
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-
-## 2. 자산 가치 기여도 (VCI, Value Contribution Index)
-야구의 **WAR(Wins Above Replacement)** 개념을 도입하여, 전체 포트폴리오 평균 대비 개별 프로젝트가 조직 가치에 얼마나 기여하는지 산출합니다.
-
-### 2.1 산출 공식
-$$VCI = (Individual\_AVI - Portfolio\_Avg\_AVI) \times Asset\_Weight$$
-*   **Asset Weight (파일 규모 가중치)**: $max(0.2, \frac{Individual\_Files}{Portfolio\_Avg\_Files})$
-
-### 2.2 지표의 의미: "평균(0.0)을 기준으로 한 상대 평가"
-*   **0.0 (평균)**: 조직 내 평균적인 관리 수준과 규모를 가진 표준 프로젝트.
-*   **(+) 점수**: 평균 이상의 활력으로 조직의 디지털 자산 가치를 증대시키는 프로젝트.
-*   **(-) 점수**: 평균 이하의 방치로 인해 조직에 잠재적 기회비용 손실을 입히는 리스크 프로젝트.
-*   **상대 가중치**: 조직의 평균 파일 수보다 큰 프로젝트가 방치될 때 마이너스 점수가 더 가파르게 하락하여 **'우선 관리 대상'**을 명확히 식별합니다.
-
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-
-## 3. 강력한 예외 처리 (Hard Rules)
-
-데이터의 신뢰도를 확보하기 위해 다음과 같은 **'사망 판정'** 규칙이 적용됩니다.
-1.  **자동 삭제 패널티**: 최근 로그가 시스템에 의한 '폴더자동삭제'인 경우, AVI는 즉시 **0.1%**로 고정됩니다. (관리 포기 상태)
-2.  **자산 부재 패널티 (ECV)**: 파일 개수가 0개인 경우 운영 일관성(OCI)은 **0.0점**이며, 파일 10개 미만은 최종 가중치에 **50% 패널티**를 적용하여 '껍데기 프로젝트'를 걸러냅니다.
-
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-
-## 4. 발표 및 분석 가이드 (Executive Summary)
-
-*   **AVI가 낮은 프로젝트**: "데이터가 낡아가고 있으니 즉시 최신 성과물을 업데이트하십시오."
-*   **VCI가 음수(-)인 대형 프로젝트**: "조직에서 가장 중요한 자산임에도 불구하고 평균 이하로 방치되고 있습니다. **최우선 관리 대상**입니다."
-*   **OCI가 낮은 프로젝트**: "활동은 있으나 불규칙합니다. 관리의 지속성을 확보하여 운영 리듬을 찾으십시오."

PLAN.md

@@ -1,34 +0,0 @@
-# 데이터 분석 관리자 페이지 기획안
-
-## 1. 프로젝트 개요
-본 프로젝트는 데이터 분석 프로세스 및 프로젝트 리소스를 통합 관리하기 위한 관리자 대시보드입니다. 사용자 인터랙션 관리부터 시스템 로그, 리소스 현황을 한눈에 파악하는 것을 목표로 합니다.
-
-## 2. 주요 기능 상세
-
-### ① 메일 관리 및 요구사항 시스템 (Mail & Inquiry Management) - [완료]
-- **UI/UX 고도화**: 리스트 영역 너비 확장(400px) 및 시각적 가독성 개선
-- **검색 및 필터링**: 키워드 및 기간별 메일 검색 기능 구현
-- **동적 연동**: 리스트 클릭 시 메일 본문 실시간 업데이트 구현
-- **메일 관리**: 개별 삭제 및 체크박스를 활용한 대량 삭제 기능 추가
-- **탭 시스템**: 수신/발신/임시/휴지통별 데이터 분류 및 동적 렌더링 적용
-
-### ② 로그 관리 (Log Management)
-- **최근 로그**: 실시간으로 발생하는 시스템 및 분석 작업 로그 출력
-- **전체 로그**: 날짜별, 프로젝트별 필터링을 통한 로그 기록 조회 및 내보내기
-
-### ③ 파일 관리 (File Management)
-- 프로젝트별 데이터셋, 분석 결과물 파일 개수 및 용량 통계
-- 파일 확장자별 구성 비율(CSV, JSON, Python 등) 시각화 지표 제공
-
-### ④ 인원 관리 (Personnel Management)
-- 프로젝트 참여 인원 현황 조회
-- 사용자별 권한(관리자, 분석가, 뷰어) 부여 및 수정 기능
-
-### ③ 공지사항 (Notice & Patch Notes)
-- 분석 모델 업데이트, 시스템 점검, 패치 내역 공유
-- 사용자 대상 공지사항 작성 및 게시판 관리
-
-## 3. UI/UX 가이드라인
-- **Layout**: 좌측 내비게이션 바(Sidebar) + 상단 헤더(Header) + 중앙 컨텐츠 영역
-- **Theme**: 신뢰감을 주는 Dark Blue / White 톤의 깨끗한 디자인
-- **Responsiveness**: 다양한 해상도에 대응하는 반응형 레이아웃 구성

analyze_logs_pattern.py

@@ -1,48 +0,0 @@
-import pymysql
-import re
-from collections import Counter
-
-def get_db_connection():
-    return pymysql.connect(
-        host='localhost',
-        user='root',
-        password='45278434',
-        database='pm_proto_test',
-        charset='utf8mb4',
-        cursorclass=pymysql.cursors.DictCursor
-    )
-
-def analyze_logs():
-    conn = get_db_connection()
-    try:
-        with conn.cursor() as cursor:
-            cursor.execute("SELECT DISTINCT recent_log FROM projects_history WHERE recent_log IS NOT NULL AND recent_log != ''")
-            rows = cursor.fetchall()
-            
-            logs = [r['recent_log'] for r in rows]
-            
-            output = []
-            output.append("[Raw Log Samples]")
-            for log in logs[:20]:
-                output.append(f"- {log}")
-
-            patterns = []
-            for log in logs:
-                p = re.sub(r'\d{2,4}\.\d{2}\.\d{2}', '[DATE]', log)
-                p = re.sub(r'\d+', '[NUM]', p)
-                patterns.append(p)
-            
-            output.append("\n[Log Patterns Frequency]")
-            pattern_counts = Counter(patterns).most_common(20)
-            for p, count in pattern_counts:
-                output.append(f"({count}) {p}")
-
-            with open("log_analysis_result.txt", "w", encoding="utf-8") as f:
-                f.write("\n".join(output))
-            print("Analysis complete. Result saved to log_analysis_result.txt")
-
-    finally:
-        conn.close()
-
-if __name__ == "__main__":
-    analyze_logs()

check_tables.py

@@ -1,29 +0,0 @@
-import pymysql
-import os
-from dotenv import load_dotenv
-
-load_dotenv()
-
-def show_tables():
-    conn = pymysql.connect(
-        host=os.getenv('DB_HOST', 'localhost'),
-        user=os.getenv('DB_USER', 'root'),
-        password=os.getenv('DB_PASSWORD', '45278434'),
-        database='PM_proto_test',
-        charset='utf8mb4',
-        cursorclass=pymysql.cursors.DictCursor
-    )
-    try:
-        with conn.cursor() as cursor:
-            cursor.execute("SHOW TABLES")
-            tables = cursor.fetchall()
-            print("Tables in PM_proto_test:")
-            for t in tables:
-                print(f" - {list(t.values())[0]}")
-    except Exception as e:
-        print(f"Error occurred: {e}")
-    finally:
-        conn.close()
-
-if __name__ == "__main__":
-    show_tables()

clear_test_db.py

@@ -1,29 +0,0 @@
-import pymysql
-import os
-from dotenv import load_dotenv
-
-load_dotenv()
-
-def clear_project_history():
-    conn = pymysql.connect(
-        host=os.getenv('DB_HOST', 'localhost'),
-        user=os.getenv('DB_USER', 'root'),
-        password=os.getenv('DB_PASSWORD', '45278434'),
-        database='PM_proto_test',
-        charset='utf8mb4',
-        cursorclass=pymysql.cursors.DictCursor
-    )
-    try:
-        with conn.cursor() as cursor:
-            # 테이블의 모든 데이터를 삭제
-            print("Cleaning projects_history table in PM_proto_test...")
-            cursor.execute("DELETE FROM projects_history")
-            conn.commit()
-            print("Successfully cleared all records from projects_history.")
-    except Exception as e:
-        print(f"Error occurred: {e}")
-    finally:
-        conn.close()
-
-if __name__ == "__main__":
-    clear_project_history()

clone_db.py

@@ -1,45 +0,0 @@
-import pymysql
-import os
-
-def clone_database():
-    try:
-        connection = pymysql.connect(
-            host=os.getenv('DB_HOST', 'localhost'),
-            user=os.getenv('DB_USER', 'root'),
-            password=os.getenv('DB_PASSWORD', '45278434'),
-            charset='utf8mb4',
-            cursorclass=pymysql.cursors.DictCursor
-        )
-        
-        with connection.cursor() as cursor:
-            # 1. Create test database
-            cursor.execute("CREATE DATABASE IF NOT EXISTS PM_proto_test")
-            print("Database PM_proto_test created or already exists.")
-            
-            # 2. Get all tables from source database
-            cursor.execute("SHOW TABLES FROM PM_proto")
-            tables = cursor.fetchall()
-            
-            for table_row in tables:
-                table_name = list(table_row.values())[0]
-                
-                # 3. Drop existing table in test DB if exists
-                cursor.execute(f"DROP TABLE IF EXISTS PM_proto_test.{table_name}")
-                
-                # 4. Clone schema and data
-                # Note: CREATE TABLE ... LIKE doesn't copy data, and CREATE TABLE ... AS SELECT doesn't copy indexes.
-                # So we use LIKE first, then INSERT INTO ... SELECT *
-                cursor.execute(f"CREATE TABLE PM_proto_test.{table_name} LIKE PM_proto.{table_name}")
-                cursor.execute(f"INSERT INTO PM_proto_test.{table_name} SELECT * FROM PM_proto.{table_name}")
-                print(f"Table {table_name} cloned.")
-                
-        connection.commit()
-        print("Database cloning completed successfully.")
-    except Exception as e:
-        print(f"Error during database cloning: {e}")
-    finally:
-        if 'connection' in locals():
-            connection.close()
-
-if __name__ == "__main__":
-    clone_database()

crawler_service.py

@@ -21,6 +21,7 @@ def get_db_connection():
     """MySQL 데이터베이스 연결을 반환 (환경변수 기반)"""
     return pymysql.connect(
         host=os.getenv('DB_HOST', 'localhost'),
+        port=int(os.getenv('DB_PORT', 3306)),
         user=os.getenv('DB_USER', 'root'),
         password=os.getenv('DB_PASSWORD', '45278434'),
         database=os.getenv('DB_NAME', 'PM_proto'),

crawler_service_test.py

@@ -21,6 +21,7 @@ def get_db_connection():
     """MySQL 데이터베이스(TEST) 연결을 반환"""
     return pymysql.connect(
         host=os.getenv('DB_HOST', 'localhost'),
+        port=int(os.getenv('DB_PORT', 3306)),
         user=os.getenv('DB_USER', 'root'),
         password=os.getenv('DB_PASSWORD', '45278434'),
         database='PM_proto_test',  # 테스트용 DB 고정

libs/libasound.so.2

@@ -0,0 +1 @@
+libasound.so.2.0.0

package-lock.json

@@ -1,6 +0,0 @@
-{
-  "name": "AICodeTest",
-  "lockfileVersion": 3,
-  "requires": true,
-  "packages": {}
-}

server.py

@@ -2,6 +2,7 @@ import os
 import sys
 import asyncio
 import pymysql
+from dotenv import load_dotenv
 from fastapi import FastAPI, Request
 from fastapi.middleware.cors import CORSMiddleware
 from fastapi.responses import StreamingResponse, FileResponse
@@ -16,6 +17,7 @@ from project_service import ProjectService
 from analysis_service import AnalysisService
 
 # --- 환경 설정 ---
+load_dotenv()
 os.environ["PYTHONIOENCODING"] = "utf-8"
 TESSDATA_PREFIX = os.getenv("TESSDATA_PREFIX", r"C:\Users\User\AppData\Local\Programs\Tesseract-OCR\tessdata")
 os.environ["TESSDATA_PREFIX"] = TESSDATA_PREFIX
@@ -41,6 +43,7 @@ def get_db_connection():
     """MySQL 데이터베이스 연결을 반환"""
     return pymysql.connect(
         host=os.getenv('DB_HOST', 'localhost'),
+        port=int(os.getenv('DB_PORT', 3306)),
         user=os.getenv('DB_USER', 'root'),
         password=os.getenv('DB_PASSWORD', '45278434'),
         database=os.getenv('DB_NAME', 'PM_proto'),

server_test.py

@@ -2,6 +2,7 @@ import os
 import sys
 import asyncio
 import pymysql
+from dotenv import load_dotenv
 from fastapi import FastAPI, Request
 from fastapi.middleware.cors import CORSMiddleware
 from fastapi.responses import StreamingResponse, FileResponse
@@ -16,6 +17,7 @@ from project_service import ProjectService
 from analysis_service import AnalysisService
 
 # --- 환경 설정 ---
+load_dotenv()
 os.environ["PYTHONIOENCODING"] = "utf-8"
 TESSDATA_PREFIX = os.getenv("TESSDATA_PREFIX", r"C:\Users\User\AppData\Local\Programs\Tesseract-OCR\tessdata")
 os.environ["TESSDATA_PREFIX"] = TESSDATA_PREFIX
@@ -41,6 +43,7 @@ def get_db_connection():
     """MySQL 데이터베이스(TEST) 연결을 반환"""
     return pymysql.connect(
         host=os.getenv('DB_HOST', 'localhost'),
+        port=int(os.getenv('DB_PORT', 3306)),
         user=os.getenv('DB_USER', 'root'),
         password=os.getenv('DB_PASSWORD', '45278434'),
         database='PM_proto_test',  # 테스트용 DB로 고정

verify_swvw.py

@@ -1,28 +0,0 @@
-import pymysql
-from analysis_service import AnalysisService
-
-def verify_analysis():
-    conn = pymysql.connect(
-        host='localhost',
-        user='root',
-        password='45278434',
-        database='pm_proto_test',
-        charset='utf8mb4',
-        cursorclass=pymysql.cursors.DictCursor
-    )
-    try:
-        with conn.cursor() as cursor:
-            results = AnalysisService.get_p_zsr_analysis_logic(cursor)
-            print(f"Total Projects Analyzed: {len(results)}")
-            print("\n[Sample Project Analysis Result]")
-            for res in results[:5]:
-                print(f"Project: {res['project_nm']}")
-                print(f" - Log Quality Score (Semantic): {res['log_quality']}")
-                print(f" - AVI Score (p_war): {res['p_war']}")
-                print(f" - OCI Score: {res['oci_score']}")
-                print("-" * 30)
-    finally:
-        conn.close()
-
-if __name__ == "__main__":
-    verify_analysis()