refactor: 분석 페이지 코드 정돈 및 AI 엔진 고도화 통합

ANALYSIS_REPORT.md

@@ -0,0 +1,49 @@
+# 📊 Project Master Sabermetrics 분석 엔진 리포트
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+## 1. 개요 (Vision)
+본 시스템은 방대한 프로젝트 운영 데이터(파일 수, 활동 로그, 조직 정보)를 기반으로 **AI 기반 프로젝트 건강도(P-SOI)**를 산출합니다. 단순히 "살아있는가"를 넘어, "실무적으로 가치 있게 관리되고 있는가"를 정밀 진단하는 것이 목적입니다.
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+## 2. P-SOI 산출 로직 (The Formula)
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+### 2.1 기초 모델: 지수 감쇄 (Exponential Decay)
+프로젝트 정보의 가치는 관리 활동이 멈춘 시점부터 시간이 흐를수록 급격히 하락합니다.
+- **수식**: $SOI = 100 \times e^{-\lambda t}$
+- **의미**: 14일 방치 시 가치가 약 50% 소실되는 현장 현실을 반영합니다.
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+### 2.2 고도화 1: AAS (AI-Hazard Adaptive SOI)
+프로젝트의 중요도와 주변 환경에 따라 하락 곡선의 기울기를 동적으로 조정합니다.
+- **자산 규모 영향**: 파일 수가 많을수록 관리 부재 리스크가 크므로 AI가 하락 속도를 가속시킵니다.
+- **조직 위험 전염**: 소속 부서나 담당자의 전체 SOI가 낮을 경우, 시스템적 붕괴 리스크 가중치를 부여합니다.
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+### 2.3 고도화 2: ECV (Existence-Conditioned Vitality)
+'빈 껍데기' 활동을 걸러내는 존재론적 패널티입니다.
+- **유령 프로젝트**: 파일 수가 0개인 경우, 최근 로그와 관계없이 SOI 점수를 **5% 미만**으로 강제 고정합니다.
+- **신뢰 보정**: 파일 10개 미만의 소규모 프로젝트는 활동 신뢰도를 40% 수준으로 제한합니다.
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+### 2.4 고도화 3: 로그 품질 및 실무 투입 분석
+- **Log Quality**: 로그 텍스트를 분석하여 [실무 활동(1.0), 관리 활동(0.7), 행정 활동(0.4)] 가중치를 부여합니다.
+- **Work Effort**: 최근 30개 히스토리 중 실제 **파일 증감**이 발생한 날의 비율을 계산하여 실질 공수 투입률을 산출합니다.
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+## 3. 전략적 분석 도구 (Visualization)
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+### 3.1 프로젝트 SWOT 매트릭스
+X축(자산 규모)과 Y축(활동성)을 결합하여 4가지 국면으로 프로젝트를 진단합니다.
+1. **핵심 우량 (Strategic)**: 대규모 핵심 자산이며 활발히 관리 중.
+2. **활동 양호 (Agile)**: 규모는 작으나 매우 탄력적으로 업데이트 중.
+3. **방치/소규모**: 중요도가 낮고 방치된 상태.
+4. **관리 사각지대 (Critical Risk)**: **자산 규모는 크나 장기 방치됨 (최우선 관리 대상)**
+
+### 3.2 AI 진단 아코디언 리포트
+사용자가 지수 산출 결과에 납득할 수 있도록, 개별 프로젝트 행 클릭 시 **4단계 AI 추론 과정**을 실시간 리포트로 제공합니다.
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+---
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+## 4. 향후 딥러닝 로드맵 (Evolution)
+데이터가 누적됨에 따라 다음과 같은 자가 학습형 엔진으로 진화합니다.
+- **LSTM 기반 리듬 학습**: 각 프로젝트의 고유한 업데이트 주기와 패턴(Life Rhythm)을 인코딩하여 맞춤형 예보 수행.
+- **NLP 임베딩**: 단순 키워드를 넘어 로그 텍스트의 맥락적 의미를 딥러닝이 스스로 학습하여 가중치 자동 산정.
+- **병목 예측 AI**: 특정 담당자나 부서의 업무 과부하 패턴을 학습하여 집단 방치 위험을 선제적으로 예보.

analysis_service.py

@@ -127,22 +127,46 @@ class AnalysisService:
             # 지수 감쇄 적용 (AAS Score)
             soi_score = math.exp(-ai_lambda * days_stagnant) * 100
 
-            # [AI 데이터 진정성 검증 로직 - ECV 패널티 추가]
+            # [AI 데이터 진정성 검증 로직 1 - ECV 패널티 (존재론적)]
-            # 파일이 하나도 없거나(유령), 현저히 적은 경우(껍데기) 활동의 진정성을 불신함
             existence_confidence = 1.0
             if file_count == 0:
-                existence_confidence = 0.05 # 파일 0개는 로그가 있어도 최대 5% 미만으로 강제
+                existence_confidence = 0.05 
             elif file_count < 10:
-                existence_confidence = 0.4 # 파일 10개 미만은 활동 신뢰도 40%로 제한
+                existence_confidence = 0.4 
             
-            soi_score = soi_score * existence_confidence
+            # [AI 데이터 진정성 검증 로직 2 - Log Quality Scoring (활동의 질)]
+            log_quality_factor = 1.0
+            if log and log != "데이터 없음":
+                # 성과 중심 (High)
+                if any(k in log for k in ["업로드", "수정", "등록", "변환", "파일", "업데이트"]):
+                    log_quality_factor = 1.0
+                # 구조 관리 (Mid)
+                elif any(k in log for k in ["폴더", "생성", "삭제", "이동"]):
+                    log_quality_factor = 0.7
+                # 단순 행정/설정 (Low)
+                elif any(k in log for k in ["참가자", "권한", "추가", "변경", "메일"]):
+                    log_quality_factor = 0.4
+                else:
+                    log_quality_factor = 0.6 # 기타 일반 로그
+            
+            # 최종 점수 산출 (AAS * ECV * LogQuality)
+            soi_score = soi_score * existence_confidence * log_quality_factor
             
             if is_auto_delete:
                 soi_score = 0.1 
 
-            # [AI 미래 예측 연동]
+            # [AI 미래 예측 및 실무 투입 에너지 분석]
-            history = SOIPredictionService.get_historical_soi(cursor, p['project_id'])
+            history_rows = SOIPredictionService.get_historical_soi(cursor, p['project_id'])
-            predicted_soi = SOIPredictionService.predict_future_soi(history, days_ahead=14)
+            predicted_soi = SOIPredictionService.predict_future_soi(soi_score, history_rows, days_ahead=14)
+            
+            # 실무 투입 에너지 계산 (최근 30개 히스토리 기준 파일 변화일수)
+            effort_days = 0
+            if len(history_rows) > 1:
+                for i in range(1, len(history_rows)):
+                    if history_rows[i]['file_count'] != history_rows[i-1]['file_count']:
+                        effort_days += 1
+            
+            work_effort_rate = round((effort_days / max(1, len(history_rows))) * 100, 1)
 
             total_soi += soi_score
             
@@ -156,7 +180,9 @@ class AnalysisService:
                 "is_auto_delete": is_auto_delete,
                 "master": p['master'],
                 "dept": p['department'],
-                "ai_lambda": round(ai_lambda, 4), # 디버깅용 계수 포함
+                "ai_lambda": round(ai_lambda, 4),
+                "log_quality": log_quality_factor,
+                "work_effort": work_effort_rate, # 신규 지표 추가
                 "avg_info": {
                     "avg_files": 0,
                     "avg_stagnant": 0,

js/analysis.js

@@ -3,6 +3,11 @@
  * P-WAR (Project Performance Above Replacement) 분석 엔진
  */
 
+// Chart.js 플러그인 전역 등록
+if (typeof ChartDataLabels !== 'undefined') {
+    Chart.register(ChartDataLabels);
+}
+
 document.addEventListener('DOMContentLoaded', () => {
     console.log("Analysis engine initialized...");
     loadPWarData();
@@ -12,43 +17,32 @@ async function loadPWarData() {
     try {
         const response = await fetch('/api/analysis/p-war');
         const data = await response.json();
-        
         if (data.error) throw new Error(data.error);
 
-        // 업데이트 로직: 리더보드 및 차트 렌더링
         renderPWarLeaderboard(data);
         renderSOICharts(data);
         
-        // 시스템 정보 표시
         if (data.length > 0 && data[0].avg_info) {
             const avg = data[0].avg_info;
-            document.getElementById('avg-system-info').textContent = 
+            const infoEl = document.getElementById('avg-system-info');
-                `* 시스템 종합 건강도: ${avg.avg_risk}% (0.0%에 가까울수록 시스템 전반의 방치가 심각함)`;
+            if (infoEl) infoEl.textContent = `* 시스템 종합 건강도: ${avg.avg_risk}% (0.0%에 가까울수록 방치 심각)`;
         }
-        
     } catch (e) {
         console.error("분석 데이터 로딩 실패:", e);
     }
 }
 
-// 상태 판정 공통 함수
 function getStatusInfo(soi, isAutoDelete) {
-    if (isAutoDelete || soi < 10) {
+    if (isAutoDelete || soi < 10) return { label: '사망', class: 'badge-system', key: 'dead' };
-        return { label: '사망', class: 'badge-system', key: 'dead' };
+    if (soi < 30) return { label: '위험', class: 'badge-danger', key: 'danger' };
-    } else if (soi < 30) {
+    if (soi < 70) return { label: '주의', class: 'badge-warning', key: 'warning' };
-        return { label: '위험', class: 'badge-danger', key: 'danger' };
-    } else if (soi < 70) {
-        return { label: '주의', class: 'badge-warning', key: 'warning' };
-    } else {
     return { label: '정상', class: 'badge-active', key: 'active' };
-    }
 }
 
-// Chart.js 시각화 엔진
 function renderSOICharts(data) {
     if (!data || data.length === 0) return;
 
-    // --- 1. 상태 분포 데이터 가공 (Doughnut Chart) ---
+    // 1. 상태 분포 (Doughnut)
     try {
         const stats = { active: [], warning: [], danger: [], dead: [] };
         data.forEach(p => {
@@ -72,30 +66,26 @@ function renderSOICharts(data) {
             options: {
                 responsive: true,
                 maintainAspectRatio: false,
+                layout: { padding: 15 },
                 plugins: {
-                    legend: { 
+                    legend: { position: 'right', labels: { boxWidth: 10, font: { size: 11, weight: '700' }, usePointStyle: true } },
-                        position: 'right',
-                        labels: { boxWidth: 10, font: { size: 11, weight: '700' }, usePointStyle: true } 
-                    },
                     datalabels: { display: false }
                 },
                 cutout: '65%',
-                onClick: (event, elements) => {
+                onClick: (e, elements) => {
                     if (elements.length > 0) {
-                        const index = elements[0].index;
+                        const idx = elements[0].index;
-                        const keys = ['active', 'warning', 'danger', 'dead'];
+                        openProjectListModal(['정상', '주의', '위험', '사망'][idx], stats[['active', 'warning', 'danger', 'dead'][idx]]);
-                        const labels = ['정상', '주의', '위험', '사망'];
-                        openProjectListModal(labels[index], stats[keys[index]]);
                     }
                 }
             }
         });
-    } catch (err) { console.error("도넛 차트 생성 실패:", err); }
+    } catch (err) { console.error("도넛 차트 에러:", err); }
 
-    // --- 2. 프로젝트 SWOT 매트릭스 진단 (Scatter Chart) ---
+    // 2. 프로젝트 SWOT 매트릭스 (Scatter)
     try {
         const scatterData = data.map(p => ({
-            x: Math.min(500, p.file_count), // 최대 500으로 조정
+            x: Math.min(500, p.file_count),
             y: p.p_war,
             label: p.project_nm
         }));
@@ -103,22 +93,45 @@ function renderSOICharts(data) {
         const vitalityCtx = document.getElementById('forecastChart').getContext('2d');
         if (window.myVitalityChart) window.myVitalityChart.destroy();
 
-        const plugins = [];
+        // 플러그인 통합 (Duplicate Key 방지)
-        if (typeof ChartDataLabels !== 'undefined') plugins.push(ChartDataLabels);
+        const chartPlugins = [];
+        if (typeof ChartDataLabels !== 'undefined') chartPlugins.push(ChartDataLabels);
+        
+        chartPlugins.push({
+            id: 'quadrants',
+            beforeDraw: (chart) => {
+                const { ctx, chartArea: { left, top, right, bottom }, scales: { x, y } } = chart;
+                const midX = x.getPixelForValue(250);
+                const midY = y.getPixelForValue(50);
+                ctx.save();
+                ctx.fillStyle = 'rgba(34, 197, 94, 0.03)'; ctx.fillRect(left, top, midX - left, midY - top);
+                ctx.fillStyle = 'rgba(30, 81, 73, 0.03)'; ctx.fillRect(midX, top, right - midX, midY - top);
+                ctx.fillStyle = 'rgba(148, 163, 184, 0.03)'; ctx.fillRect(left, midY, midX - left, bottom - midY);
+                ctx.fillStyle = 'rgba(239, 68, 68, 0.05)'; ctx.fillRect(midX, midY, right - midX, bottom - midY);
+                ctx.lineWidth = 2; ctx.strokeStyle = 'rgba(0,0,0,0.1)'; ctx.beginPath();
+                ctx.moveTo(midX, top); ctx.lineTo(midX, bottom); ctx.moveTo(left, midY); ctx.lineTo(right, midY); ctx.stroke();
+                ctx.font = 'bold 12px Pretendard'; ctx.textAlign = 'center'; ctx.fillStyle = 'rgba(0,0,0,0.2)';
+                ctx.fillText('활동 양호', (left + midX) / 2, (top + midY) / 2);
+                ctx.fillText('핵심 우량', (midX + right) / 2, (top + midY) / 2);
+                ctx.fillText('방치/소규모', (left + midX) / 2, (midY + bottom) / 2);
+                ctx.fillStyle = 'rgba(239, 68, 68, 0.4)'; ctx.fillText('관리 사각지대', (midX + right) / 2, (midY + bottom) / 2);
+                ctx.restore();
+            }
+        });
 
         window.myVitalityChart = new Chart(vitalityCtx, {
             type: 'scatter',
-            plugins: plugins,
+            plugins: chartPlugins,
             data: {
                 datasets: [{
                     data: scatterData,
-                    backgroundColor: (context) => {
+                    backgroundColor: (ctx) => {
-                        const p = context.raw;
+                        const p = ctx.raw;
                         if (!p) return '#94a3b8';
-                        if (p.x >= 250 && p.y >= 50) return '#1E5149'; // 핵심 우량 (기준 250)
+                        if (p.x >= 250 && p.y >= 50) return '#1E5149';
-                        if (p.x < 250 && p.y >= 50) return '#22c55e';  // 활동 양호
+                        if (p.x < 250 && p.y >= 50) return '#22c55e';
-                        if (p.x < 250 && p.y < 50) return '#94a3b8';   // 방치/소규모
+                        if (p.x < 250 && p.y < 50) return '#94a3b8';
-                        return '#ef4444'; // 관리 사각지대
+                        return '#ef4444';
                     },
                     pointRadius: 6,
                     hoverRadius: 10
@@ -130,80 +143,37 @@ function renderSOICharts(data) {
                 layout: { padding: { top: 30, right: 40, left: 10, bottom: 10 } },
                 scales: {
                     x: {
-                        type: 'linear',
+                        type: 'linear', min: 0, max: 500,
-                        min: 0,
-                        max: 500, // 데이터 분포에 최적화
                         title: { display: true, text: '자산 규모 (파일 수)', font: { size: 11, weight: '700' } },
                         grid: { display: false },
-                        ticks: { stepSize: 125, callback: (val) => val >= 500 ? '500+' : val.toLocaleString() }
+                        ticks: { stepSize: 125, callback: (v) => v >= 500 ? '500+' : v }
                     },
                     y: {
-                        min: 0,
+                        min: 0, max: 100,
-                        max: 100,
                         title: { display: true, text: '활동성 (SOI %)', font: { size: 11, weight: '700' } },
-                        grid: { display: false },
+                        grid: { display: false }
-                        ticks: { stepSize: 25 }
                     }
                 },
                 plugins: {
                     legend: { display: false },
                     datalabels: {
-                        align: 'top',
+                        align: 'top', offset: 5, font: { size: 10, weight: '700' }, color: '#475569',
-                        offset: 5,
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                         clip: false
                     },
                     tooltip: {
-                        callbacks: {
+                        callbacks: { label: (ctx) => ` [${ctx.raw.label}] SOI: ${ctx.raw.y.toFixed(1)}% | 파일: ${ctx.raw.x >= 500 ? '500+' : ctx.raw.x}개` }
-                            label: (context) => ` [${context.raw.label}] SOI: ${context.raw.y.toFixed(1)}% | 파일: ${context.raw.x >= 500 ? '500+' : context.raw.x}개`
                     }
                 }
             }
-            },
-            plugins: [{
-                id: 'quadrants',
-                beforeDraw: (chart) => {
-                    const { ctx, chartArea: { left, top, right, bottom }, scales: { x, y } } = chart;
-                    const midX = x.getPixelForValue(250); // 중앙축을 250으로 변경
-                    const midY = y.getPixelForValue(50);  
-
-                    ctx.save();
-                    // 1. 물리적으로 동일한 크기의 배경색 채우기
-                    ctx.fillStyle = 'rgba(34, 197, 94, 0.03)'; ctx.fillRect(left, top, midX - left, midY - top); // 상좌
-                    ctx.fillStyle = 'rgba(30, 81, 73, 0.03)'; ctx.fillRect(midX, top, right - midX, midY - top); // 상우
-                    ctx.fillStyle = 'rgba(148, 163, 184, 0.03)'; ctx.fillRect(left, midY, midX - left, bottom - midY); // 하좌
-                    ctx.fillStyle = 'rgba(239, 68, 68, 0.05)'; ctx.fillRect(midX, midY, right - midX, bottom - midY); // 하우
-
-                    // 2. 명확한 십자 구분선
-                    ctx.lineWidth = 2; ctx.strokeStyle = 'rgba(0,0,0,0.1)'; ctx.beginPath();
-                    ctx.moveTo(midX, top); ctx.lineTo(midX, bottom);
-                    ctx.moveTo(left, midY); ctx.lineTo(right, midY);
-                    ctx.stroke();
-
-                    // 3. 영역 텍스트
-                    ctx.font = 'bold 12px Pretendard'; ctx.textAlign = 'center'; ctx.textBaseline = 'middle';
-                    ctx.fillStyle = 'rgba(0,0,0,0.2)';
-                    ctx.fillText('활동 양호', (left + midX) / 2, (top + midY) / 2);
-                    ctx.fillText('핵심 우량', (midX + right) / 2, (top + midY) / 2);
-                    ctx.fillText('방치/소규모', (left + midX) / 2, (midY + bottom) / 2);
-                    ctx.fillStyle = 'rgba(239, 68, 68, 0.4)';
-                    ctx.fillText('관리 사각지대', (midX + right) / 2, (midY + bottom) / 2);
-                    ctx.restore();
-                }
-            }]
         });
-    } catch (err) { console.error("SWOT 차트 생성 실패:", err); }
+    } catch (err) { console.error("SWOT 차트 에러:", err); }
-
-
 }
 
 function renderPWarLeaderboard(data) {
     const container = document.getElementById('p-war-table-container');
     if (!container) return;
-    
     const sortedData = [...data].sort((a, b) => a.p_war - b.p_war);
 
     container.innerHTML = `
@@ -211,239 +181,136 @@ function renderPWarLeaderboard(data) {
             <table class="data-table p-war-table">
                 <thead>
                     <tr>
-                        <th style="position: sticky; top: 0; z-index: 10; width: 280px;">프로젝트명</th>
+                        <th style="width: 280px;">프로젝트명</th>
-                        <th style="position: sticky; top: 0; z-index: 10;">파일 수</th>
+                        <th>파일 수</th>
-                        <th style="position: sticky; top: 0; z-index: 10;">방치일</th>
+                        <th>방치일</th>
-                        <th style="position: sticky; top: 0; z-index: 10;">상태 판정</th>
+                        <th>상태 판정</th>
-                        <th style="position: sticky; top: 0; z-index: 10;">
+                        <th>현재 SOI <button class="btn-help" onclick="event.stopPropagation(); openAnalysisModal('soi')">?</button></th>
-                            현재 SOI <button class="btn-help" onclick="event.stopPropagation(); openAnalysisModal('soi')">?</button>
+                        <th style="text-align:center;">실무 투입</th>
-                        </th>
+                        <th>AI 예보 (14d) <button class="btn-help" onclick="event.stopPropagation(); openAnalysisModal('ai')">?</button></th>
-                        <th style="position: sticky; top: 0; z-index: 10;">
-                            AI 예보 (14d) <button class="btn-help" onclick="event.stopPropagation(); openAnalysisModal('ai')">?</button>
-                        </th>
                     </tr>
                 </thead>
                 <tbody>
                     ${sortedData.map((p, idx) => {
                         const status = getStatusInfo(p.p_war, p.is_auto_delete);
-                        const soi = p.p_war;
-                        const pred = p.predicted_soi;
                         const rowId = `project-${idx}`;
-
+                        const ecvText = p.file_count === 0 ? "5% (유령)" : p.file_count < 10 ? "40% (껍데기)" : "100% (신뢰)";
-                        let trendIcon = "";
+                        const ecvClass = (p.file_count < 10) ? "highlight-penalty" : "highlight-val";
-                        if (pred !== null) {
-                            const diff = pred - soi;
-                            if (diff < -5) trendIcon = '<span style="color:#ef4444; font-size:10px;">▼ 급락</span>';
-                            else if (diff < 0) trendIcon = '<span style="color:#f59e0b; font-size:10px;">↘ 하락</span>';
-                            else trendIcon = '<span style="color:#22c55e; font-size:10px;">↗ 유지</span>';
-                        }
-
-                        // 수식 상세 데이터 준비
-                        const baseLambda = 0.04;
-                        const scaleImpact = Math.min(0.04, Math.log10(p.file_count + 1) * 0.008);
-                        const envImpact = Math.max(0, p.ai_lambda - baseLambda - scaleImpact);
-                        
-                        // 존재 신뢰도 패널티 (ECV)
-                        let ecvText = "100% (신뢰)";
-                        let ecvClass = "highlight-val";
-                        if (p.file_count === 0) { ecvText = "5% (유령 프로젝트 패널티)"; ecvClass = "highlight-penalty"; }
-                        else if (p.file_count < 10) { ecvText = "40% (소규모 껍데기 패널티)"; ecvClass = "highlight-penalty"; }
 
                         return `
-                            <tr class="project-row ${status.key === 'danger' ? 'row-danger' : status.key === 'warning' ? 'row-warning' : ''}" 
+                            <tr class="project-row ${status.key === 'danger' ? 'row-danger' : status.key === 'warning' ? 'row-warning' : ''}" onclick="toggleProjectDetail('${rowId}')">
-                                onclick="toggleProjectDetail('${rowId}')">
                                 <td class="font-bold">${p.project_nm}</td>
                                 <td>${p.file_count.toLocaleString()}개</td>
                                 <td>${p.days_stagnant}일</td>
                                 <td><span class="${status.class}">${status.label}</span></td>
-                                <td class="p-war-value ${soi >= 70 ? 'text-plus' : 'text-minus'}">
+                                <td class="p-war-value ${p.p_war >= 70 ? 'text-plus' : 'text-minus'}">${p.p_war.toFixed(1)}%</td>
-                                    ${soi.toFixed(1)}%
-                                </td>
                                 <td style="text-align:center;">
-                                    <div style="display:flex; align-items:center; justify-content:center; gap:8px;">
+                                    <div style="display:flex; flex-direction:column; align-items:center; gap:4px;">
-                                        <span style="font-weight:700; font-size:14px; color:#6366f1;">
+                                        <span style="font-weight:800; font-size:12px; color:${p.work_effort >= 70 ? '#059669' : p.work_effort <= 30 ? '#dc2626' : '#6366f1'};">${p.work_effort}%</span>
-                                            ${pred !== null ? pred.toFixed(1) + '%' : '-'}
+                                        <div style="width:40px; height:4px; background:#f1f5f9; border-radius:2px; overflow:hidden;">
-                                        </span>
+                                            <div style="width:${p.work_effort}%; height:100%; background:${p.work_effort >= 70 ? '#059669' : p.work_effort <= 30 ? '#dc2626' : '#6366f1'};"></div>
-                                        ${trendIcon}
+                                        </div>
                                     </div>
                                 </td>
+                                <td style="text-align:center; font-weight:700; color:#6366f1;">${p.predicted_soi !== null ? p.predicted_soi.toFixed(1) + '%' : '-'}</td>
                             </tr>
                             <tr id="detail-${rowId}" class="detail-row">
-                                <td colspan="6">
+                                <td colspan="7">
                                     <div class="detail-container">
                                         <div class="formula-explanation-card">
-                                            <div style="font-size: 13px; font-weight: 700; color: #6366f1; margin-bottom: 15px;">
+                                            <div class="formula-header">⚙️ AI 위험 적응형 모델(AAS) 산출 시뮬레이션</div>
-                                                ⚙️ AI 위험 적응형 모델(AAS) 산출 시뮬레이션
+                                            <div class="work-effort-section">
+                                                <div class="work-effort-header">
+                                                    <span style="font-size: 13px; font-weight: 800; color: #1e5149;">📊 실질 업무 활성화 분석 (Work Vitality)</span>
+                                                    <span style="font-size: 14px; font-weight: 800; color: ${p.work_effort >= 70 ? '#059669' : p.work_effort <= 30 ? '#dc2626' : '#6366f1'};">투입률 ${p.work_effort}%</span>
                                                 </div>
-                                            
+                                                <div class="work-effort-bar-bg"><div style="width: ${p.work_effort}%; height: 100%; background: ${p.work_effort >= 70 ? '#059669' : p.work_effort <= 30 ? '#dc2626' : '#6366f1'}; transition: width 0.5s;"></div></div>
+                                                <div style="font-size: 11.5px; color: #64748b; line-height: 1.5;">최근 30회 중 실제 파일 변동이 포착된 날의 비율입니다. 현재 <b>${p.work_effort >= 70 ? '매우 활발' : p.work_effort <= 30 ? '정체' : '간헐적'}</b> 상태입니다.</div>
+                                            </div>
+                                            <div class="formula-steps-grid">
                                                 <div class="formula-step">
                                                     <div class="step-num">1</div>
                                                     <div class="step-content">
-                                                    <div class="step-title">동적 위험 계수(λ) 산출</div>
+                                                        <div class="step-title">동적 위험 계수(λ)</div>
-                                                    <div class="step-desc">기본 감쇄율에 자산 규모와 부서 위험도를 합산합니다.</div>
+                                                        <div class="math-logic">λ = <span class="highlight-var">${p.ai_lambda.toFixed(4)}</span></div>
-                                                    <div class="math-logic">
-                                                        λ = ${baseLambda} (Base) + ${scaleImpact.toFixed(4)} (Scale) + ${envImpact.toFixed(4)} (Env) 
-                                                        = <span class="highlight-var">${p.ai_lambda.toFixed(4)}</span>
                                                     </div>
                                                 </div>
-                                            </div>
-
                                                 <div class="formula-step">
                                                     <div class="step-num">2</div>
                                                     <div class="step-content">
-                                                    <div class="step-title">방치 시간 감쇄 적용</div>
+                                                        <div class="step-title">활동 품질 (Quality)</div>
-                                                    <div class="step-desc">마지막 로그 이후 경과된 시간만큼 가치를 하락시킵니다.</div>
+                                                        <div class="math-logic">Factor = <span class="${p.log_quality < 0.7 ? 'highlight-penalty' : 'highlight-val'}">${(p.log_quality * 100).toFixed(0)}%</span></div>
-                                                    <div class="math-logic">
-                                                        AAS_Score = exp(-<span class="highlight-var">${p.ai_lambda.toFixed(4)}</span> × <span class="highlight-val">${p.days_stagnant}일</span>) × 100 
-                                                        = <span class="highlight-val">${((soi / (p.file_count === 0 ? 0.05 : p.file_count < 10 ? 0.4 : 1)) || 0).toFixed(1)}%</span>
                                                     </div>
                                                 </div>
-                                            </div>
-
                                                 <div class="formula-step">
                                                     <div class="step-num">3</div>
                                                     <div class="step-content">
-                                                    <div class="step-title">존재 진정성 검증 (ECV Penalty)</div>
+                                                        <div class="step-title">방치 시간 감쇄</div>
-                                                    <div class="step-desc">파일 수 기반의 활동 신뢰도를 적용하여 유령 활동을 차단합니다.</div>
+                                                        <div class="math-logic">Result = <span class="highlight-val">${((p.p_war / (p.file_count === 0 ? 0.05 : p.file_count < 10 ? 0.4 : 1) / p.log_quality) || 0).toFixed(1)}%</span></div>
-                                                    <div class="math-logic">
-                                                        Final_SOI = AAS_Score × <span class="${ecvClass}">${ecvText}</span> 
-                                                        = <span style="color: #1e5149; font-size: 15px;">${soi.toFixed(1)}%</span>
                                                     </div>
                                                 </div>
+                                                <div class="formula-step">
+                                                    <div class="step-num">4</div>
+                                                    <div class="step-content">
+                                                        <div class="step-title">존재 진정성 (ECV)</div>
+                                                        <div class="math-logic">Factor = <span class="${ecvClass}">${ecvText}</span></div>
+                                                    </div>
+                                                </div>
+                                            </div>
+                                            <div class="final-result-area">
+                                                <div style="font-size: 11px; color: #64748b;">* 공식: AAS_Score × Quality_Factor × ECV_Factor</div>
+                                                <div><span style="font-size: 13px; color: #64748b; font-weight: 700;">최종 P-SOI: </span><span style="color: #1e5149; font-size: 22px; font-weight: 900;">${p.p_war.toFixed(1)}%</span></div>
                                             </div>
                                         </div>
                                     </div>
                                 </td>
-                            </tr>
+                            </tr>`;
-                        `;
                     }).join('')}
                 </tbody>
             </table>
-        </div>
+        </div>`;
-    `;
 }
 
-/**
- * 테이블 행 클릭 시 상세 아코디언 토글 및 스크롤 제어
- */
 function toggleProjectDetail(rowId) {
     const container = document.querySelector('.table-scroll-wrapper');
     const mainRow = document.querySelector(`tr[onclick*="toggleProjectDetail('${rowId}')"]`);
     const detailRow = document.getElementById(`detail-${rowId}`);
-    
     if (detailRow && container) {
-        const isActive = detailRow.classList.contains('active');
+        if (!detailRow.classList.contains('active')) {
-        
-        if (!isActive) {
-            // 다른 열려있는 상세 행 닫기 (맥락 유지를 위해 권장)
             document.querySelectorAll('.detail-row').forEach(row => row.classList.remove('active'));
-            
             detailRow.classList.add('active');
-            
+            setTimeout(() => { container.scrollTo({ top: mainRow.offsetTop - (container.querySelector('thead').offsetHeight || 40), behavior: 'smooth' }); }, 50);
-            // 컨테이너 내부 스크롤 위치 계산
+        } else detailRow.classList.remove('active');
-            setTimeout(() => {
-                const headerHeight = container.querySelector('thead').offsetHeight || 40;
-                const rowTop = mainRow.offsetTop;
-                
-                // 컨테이너를 정확한 위치로 스크롤 (행이 헤더 바로 밑에 오도록)
-                container.scrollTo({
-                    top: rowTop - headerHeight,
-                    behavior: 'smooth'
-                });
-            }, 50);
-        } else {
-            detailRow.classList.remove('active');
-        }
     }
 }
 
-/**
+function openProjectListModal(label, projects) {
- * 차트 클릭 시 프로젝트 목록 모달 표시
- */
-function openProjectListModal(statusLabel, projects) {
     const modal = document.getElementById('analysisModal');
     const title = document.getElementById('modalTitle');
     const body = document.getElementById('modalBody');
-    
+    title.innerText = `[${label}] 프로젝트 목록 (${projects.length}건)`;
-    title.innerText = `[${statusLabel}] 상태 프로젝트 목록 (${projects.length}건)`;
+    body.innerHTML = projects.length === 0 ? '<p style="text-align:center; padding: 40px; color: #888;">데이터 없음</p>' : `
-    
-    if (projects.length === 0) {
-        body.innerHTML = '<p style="text-align:center; padding: 40px; color: #888;">해당 조건의 프로젝트가 없습니다.</p>';
-    } else {
-        body.innerHTML = `
         <div class="table-scroll-wrapper" style="max-height: 400px;">
             <table class="data-table">
-                    <thead>
+                <thead><tr><th>프로젝트명</th><th>관리자</th><th>방치일</th><th>현재 SOI</th></tr></thead>
-                        <tr>
+                <tbody>${projects.map(p => `<tr><td class="font-bold">${p.project_nm}</td><td>${p.master || '-'}</td><td>${p.days_stagnant}일</td><td style="font-weight:700; color:#1e5149;">${p.p_war.toFixed(1)}%</td></tr>`).join('')}</tbody>
-                            <th>프로젝트명</th>
-                            <th>관리자</th>
-                            <th>방치일</th>
-                            <th>현재 SOI</th>
-                        </tr>
-                    </thead>
-                    <tbody>
-                        ${projects.sort((a,b) => a.p_war - b.p_war).map(p => `
-                            <tr>
-                                <td class="font-bold">${p.project_nm}</td>
-                                <td>${p.master || '-'}</td>
-                                <td>${p.days_stagnant}일</td>
-                                <td style="font-weight:700; color: #1e5149;">${p.p_war.toFixed(1)}%</td>
-                            </tr>
-                        `).join('')}
-                    </tbody>
             </table>
-            </div>
+        </div>`;
-        `;
-    }
-    
     modal.style.display = 'flex';
 }
 
-/**
- * 분석 상세 설명 모달 제어
- */
 function openAnalysisModal(type) {
     const modal = document.getElementById('analysisModal');
     const title = document.getElementById('modalTitle');
     const body = document.getElementById('modalBody');
-    
     if (type === 'soi') {
-        title.innerText = 'P-SOI (관리 지수) 산출 공식 상세';
+        title.innerText = 'P-SOI 산출 공식 상세';
-        body.innerHTML = `
+        body.innerHTML = '<div class="formula-section"><div class="formula-box">SOI = exp(-λ × days) × 100</div></div><p>방치일수에 따른 가치 하락 모델입니다.</p>';
-            <div class="formula-section">
+    } else {
-                <span class="formula-label">기본 산술 수식</span>
+        title.innerText = 'AI 시계열 예측 상세';
-                <div class="formula-box">SOI = exp(-0.05 × days) × 100</div>
+        body.innerHTML = '<p>활동 가속도 및 밀도를 분석하여 14일 뒤의 상태를 예보합니다.</p>';
-            </div>
-            <div class="desc-text">
-                <p>본 지수는 프로젝트의 <strong>'절대적 가치 보존율'</strong>을 측정합니다.</p>
-                <ul class="desc-list">
-                    <li><strong>이상적 상태 (100%):</strong> 최근 24시간 이내 활동 로그가 발생한 경우입니다.</li>
-                    <li><strong>지수 감쇄 모델:</strong> 방치일수가 늘어날수록 가치가 기하급수적으로 하락하도록 설계되었습니다. (14일 방치 시 약 50% 소실)</li>
-                    <li><strong>시스템 사망:</strong> 지수가 10% 미만일 경우, 활동 재개 가능성이 희박한 좀비 데이터로 간주합니다.</li>
-                </ul>
-            </div>
-        `;
-    } else if (type === 'ai') {
-        title.innerText = 'AI 시계열 예측 알고리즘 상세';
-        body.innerHTML = `
-            <div class="formula-section">
-                <span class="formula-label">하이브리드 추세 엔진</span>
-                <div class="formula-box">Pred = (Linear × w1) + (Decay × w2)</div>
-            </div>
-            <div class="desc-text">
-                <p>딥러닝 엔진이 프로젝트의 <strong>'활동 가속도'</strong>를 분석하여 14일 뒤의 상태를 예보합니다.</p>
-                <ul class="desc-list">
-                    <li><strong>추세 분석 (Linear):</strong> 최근 활동 로그의 빈도가 증가 추세일 경우, 향후 관리 재개 가능성을 높게 평가하여 가점을 부여합니다.</li>
-                    <li><strong>자연 소멸 (Decay):</strong> 장기 정체 중인 프로젝트는 지수 감쇄 모델을 80% 이상 반영하여 급격한 하락을 경고합니다.</li>
-                    <li><strong>정밀도:</strong> 현재 Regression 기반 모델이며, 데이터가 30회 이상 축적되면 LSTM 신경망으로 자동 전환됩니다.</li>
-                </ul>
-            </div>
-        `;
     }
-    
     modal.style.display = 'flex';
 }
 
-function closeAnalysisModal(e) {
+function closeAnalysisModal() { document.getElementById('analysisModal').style.display = 'none'; }
-    document.getElementById('analysisModal').style.display = 'none';
-}

js/analysis.js_fragment_leaderboard

@@ -0,0 +1,160 @@
+function renderPWarLeaderboard(data) {
+    const container = document.getElementById('p-war-table-container');
+    if (!container) return;
+    
+    const sortedData = [...data].sort((a, b) => a.p_war - b.p_war);
+
+    container.innerHTML = `
+        <div class="table-scroll-wrapper">
+            <table class="data-table p-war-table">
+                <thead>
+                    <tr>
+                        <th style="position: sticky; top: 0; z-index: 10; width: 280px;">프로젝트명</th>
+                        <th style="position: sticky; top: 0; z-index: 10;">파일 수</th>
+                        <th style="position: sticky; top: 0; z-index: 10;">방치일</th>
+                        <th style="position: sticky; top: 0; z-index: 10;">상태 판정</th>
+                        <th style="position: sticky; top: 0; z-index: 10;">
+                            현재 SOI <button class="btn-help" onclick="event.stopPropagation(); openAnalysisModal('soi')">?</button>
+                        </th>
+                        <th style="position: sticky; top: 0; z-index: 10; text-align:center;">실무 투입</th>
+                        <th style="position: sticky; top: 0; z-index: 10;">
+                            AI 예보 (14d) <button class="btn-help" onclick="event.stopPropagation(); openAnalysisModal('ai')">?</button>
+                        </th>
+                    </tr>
+                </thead>
+                <tbody>
+                    ${sortedData.map((p, idx) => {
+                        const status = getStatusInfo(p.p_war, p.is_auto_delete);
+                        const soi = p.p_war;
+                        const pred = p.predicted_soi;
+                        const rowId = `project-${idx}`;
+
+                        let trendIcon = "";
+                        if (pred !== null) {
+                            const diff = pred - soi;
+                            if (diff < -5) trendIcon = '<span style="color:#ef4444; font-size:10px;">▼ 급락</span>';
+                            else if (diff < 0) trendIcon = '<span style="color:#f59e0b; font-size:10px;">↘ 하락</span>';
+                            else trendIcon = '<span style="color:#22c55e; font-size:10px;">↗ 유지</span>';
+                        }
+
+                        // 수식 상세 데이터 준비
+                        const baseLambda = 0.04;
+                        const scaleImpact = Math.min(0.04, Math.log10(p.file_count + 1) * 0.008);
+                        const envImpact = Math.max(0, p.ai_lambda - baseLambda - scaleImpact);
+                        
+                        // 존재 신뢰도 패널티 (ECV)
+                        let ecvText = "100% (신뢰)";
+                        let ecvClass = "highlight-val";
+                        if (p.file_count === 0) { ecvText = "5% (유령 프로젝트 패널티)"; ecvClass = "highlight-penalty"; }
+                        else if (p.file_count < 10) { ecvText = "40% (소규모 껍데기 패널티)"; ecvClass = "highlight-penalty"; }
+
+                        return `
+                            <tr class="project-row ${status.key === 'danger' ? 'row-danger' : status.key === 'warning' ? 'row-warning' : ''}" 
+                                onclick="toggleProjectDetail('${rowId}')">
+                                <td class="font-bold">${p.project_nm}</td>
+                                <td>${p.file_count.toLocaleString()}개</td>
+                                <td>${p.days_stagnant}일</td>
+                                <td><span class="${status.class}">${status.label}</span></td>
+                                <td class="p-war-value ${soi >= 70 ? 'text-plus' : 'text-minus'}">
+                                    ${soi.toFixed(1)}%
+                                </td>
+                                <td style="text-align:center;">
+                                    <div style="display:flex; flex-direction:column; align-items:center; gap:4px;">
+                                        <span style="font-weight:800; font-size:12px; color:${p.work_effort >= 70 ? '#059669' : p.work_effort <= 30 ? '#dc2626' : '#6366f1'};">
+                                            ${p.work_effort}%
+                                        </span>
+                                        <div style="width:40px; height:4px; background:#f1f5f9; border-radius:2px; overflow:hidden;">
+                                            <div style="width:${p.work_effort}%; height:100%; background:${p.work_effort >= 70 ? '#059669' : p.work_effort <= 30 ? '#dc2626' : '#6366f1'}; transition: width 0.5s;"></div>
+                                        </div>
+                                    </div>
+                                </td>
+                                <td style="text-align:center;">
+                                    <div style="display:flex; align-items:center; justify-content:center; gap:8px;">
+                                        <span style="font-weight:700; font-size:14px; color:#6366f1;">
+                                            ${pred !== null ? pred.toFixed(1) + '%' : '-'}
+                                        </span>
+                                        ${trendIcon}
+                                    </div>
+                                </td>
+                            </tr>
+                            <tr id="detail-${rowId}" class="detail-row">
+                                <td colspan="7">
+                                    <div class="detail-container">
+                                        <div class="formula-explanation-card">
+                                            <div style="font-size: 13px; font-weight: 700; color: #6366f1; margin-bottom: 15px;">
+                                                ⚙️ AI 위험 적응형 모델(AAS) 산출 시뮬레이션
+                                            </div>
+
+                                            <!-- 실무 투입 분석 (상단 배치) -->
+                                            <div style="background: #f8fafc; padding: 15px; border-radius: 8px; margin-bottom: 20px; border: 1px solid #eef2f6;">
+                                                <div style="display: flex; justify-content: space-between; align-items: center; margin-bottom: 8px;">
+                                                    <span style="font-size: 13px; font-weight: 800; color: #1e5149;">📊 실질 업무 활성화 분석 (Work Vitality)</span>
+                                                    <span style="font-size: 14px; font-weight: 800; color: ${p.work_effort >= 70 ? '#059669' : p.work_effort <= 30 ? '#dc2626' : '#6366f1'};">
+                                                        투입률 ${p.work_effort}%
+                                                    </span>
+                                                </div>
+                                                <div style="width: 100%; height: 6px; background: #e2e8f0; border-radius: 3px; overflow: hidden; margin-bottom: 10px;">
+                                                    <div style="width: ${p.work_effort}%; height: 100%; background: ${p.work_effort >= 70 ? '#059669' : p.work_effort <= 30 ? '#dc2626' : '#6366f1'}; transition: width 0.5s;"></div>
+                                                </div>
+                                                <div style="font-size: 11.5px; color: #64748b; line-height: 1.5;">
+                                                    최근 30개 수집 이력 중 단순 로그 갱신이 아닌 <b>실제 파일 수의 변동</b>이 포착된 날의 비율입니다. 
+                                                    현재 이 프로젝트는 <b>${p.work_effort >= 70 ? '매우 밀도 높은 실무' : p.work_effort <= 30 ? '형식적 관리 위주의 정체' : '간헐적인 성과물'}</b> 상태를 보이고 있습니다.
+                                                </div>
+                                            </div>
+                                            
+                                            <!-- 수식 단계 2x2 그리드 (1-4, 2-3 순서) -->
+                                            <div style="display: grid; grid-template-columns: 1fr 1fr; gap: 20px;">
+                                                <!-- Row 1: Step 1 & Step 4 -->
+                                                <div class="formula-step">
+                                                    <div class="step-num">1</div>
+                                                    <div class="step-content">
+                                                        <div class="step-title">동적 위험 계수(λ) 산출</div>
+                                                        <div class="math-logic">λ = <span class="highlight-var">${p.ai_lambda.toFixed(4)}</span></div>
+                                                    </div>
+                                                </div>
+                                                <div class="formula-step">
+                                                    <div class="step-num">4</div>
+                                                    <div class="step-content">
+                                                        <div class="step-title">활동 품질 검증 (Quality)</div>
+                                                        <div class="step-desc" style="font-size:11px; margin-bottom:5px;">
+                                                            ${p.log_quality >= 1.0 ? '성과물 직결 <b>실무 활동</b> 감지' : p.log_quality >= 0.7 ? '시스템 <b>구조적 활동</b> 주류' : '단순 <b>행정적 활동</b> 판명'}
+                                                        </div>
+                                                        <div class="math-logic">Factor = <span class="${p.log_quality < 0.7 ? 'highlight-penalty' : 'highlight-val'}">${(p.log_quality * 100).toFixed(0)}%</span></div>
+                                                    </div>
+                                                </div>
+
+                                                <!-- Row 2: Step 2 & Step 3 -->
+                                                <div class="formula-step">
+                                                    <div class="step-num">2</div>
+                                                    <div class="step-content">
+                                                        <div class="step-title">방치 시간 감쇄 적용</div>
+                                                        <div class="math-logic">Result = <span class="highlight-val">${((soi / (p.file_count === 0 ? 0.05 : p.file_count < 10 ? 0.4 : 1) / p.log_quality) || 0).toFixed(1)}%</span></div>
+                                                    </div>
+                                                </div>
+                                                <div class="formula-step">
+                                                    <div class="step-num">3</div>
+                                                    <div class="step-content">
+                                                        <div class="step-title">존재 진정성 (ECV)</div>
+                                                        <div class="math-logic">Factor = <span class="${ecvClass}">${ecvText}</span></div>
+                                                    </div>
+                                                </div>
+                                            </div>
+
+                                            <div style="margin-top: 20px; padding-top: 15px; border-top: 2px solid #1e5149; text-align: right; display: flex; justify-content: space-between; align-items: center;">
+                                                <span style="font-size: 11px; color: #94a3b8;">* 최종 점수는 위 4개 팩터의 연쇄 추론 결과입니다.</span>
+                                                <div>
+                                                    <span style="font-size: 13px; color: #64748b; font-weight: 700;">최종 P-SOI: </span>
+                                                    <span style="color: #1e5149; font-size: 22px; font-weight: 900;">${soi.toFixed(1)}%</span>
+                                                </div>
+                                            </div>
+                                        </div>
+                                    </div>
+                                </td>
+                            </tr>
+                        `;
+                    }).join('')}
+                </tbody>
+            </table>
+        </div>
+    `;
+}

prediction_service.py

@@ -1,78 +1,71 @@
-import math
+import numpy as np
 from datetime import datetime
-from sql_queries import DashboardQueries
 
 class SOIPredictionService:
-    """시계열 데이터를 기반으로 SOI 예측 전담 서비스"""
+    """학습형 시계열 예측 및 피처 추출 엔진"""
 
     @staticmethod
     def get_historical_soi(cursor, project_id):
-        """특정 프로젝트의 과거 SOI 이력을 가져옴"""
+        """DB에서 프로젝트의 과거 SOI 히스토리를 시퀀스로 추출"""
-        sql = """
+        cursor.execute("""
-            SELECT crawl_date, recent_log, file_count 
+            SELECT crawl_date, file_count, recent_log 
             FROM projects_history 
             WHERE project_id = %s 
             ORDER BY crawl_date ASC
-        """
+        """, (project_id,))
-        cursor.execute(sql, (project_id,))
+        return cursor.fetchall()
-        history = cursor.fetchall()
-        
-        points = []
-        for h in history:
-            # SOI 산출 로직 (Exponential Decay)
-            days_stagnant = 10
-            log = h['recent_log']
-            if log and log != "데이터 없음":
-                import re
-                match = re.search(r'(\d{4})\.(\d{2})\.(\d{2})', log)
-                if match:
-                    log_date = datetime.strptime(match.group(0), "%Y.%m.%d").date()
-                    days_stagnant = (h['crawl_date'] - log_date).days
-            
-            soi = math.exp(-0.05 * days_stagnant) * 100
-            points.append({
-                "date": h['crawl_date'],
-                "soi": soi
-            })
-        return points
 
     @staticmethod
-    def predict_future_soi(history_points, days_ahead=14):
+    def extract_vitality_features(history):
-        """
+        """딥러닝 학습을 위한 4대 핵심 피처 추출 (Feature Engineering)"""
-        최근 추세(Trend)를 기반으로 미래 SOI 예측 (Regression Neural Model 기반 로직)
+        if len(history) < 2:
-        데이터가 적을 땐 최근 하락 기울기를 가중치로 사용함
+            return {"velocity": 0, "acceleration": 0, "consistency": 0.5, "density": 0.1}
-        """
-        if len(history_points) < 2:
-            return None # 데이터 부족으로 예측 불가
 
-        # 최근 5일 데이터에 가중치 부여 (Time-Weighted Regression)
+        # 실제 데이터 구조에 맞게 보정
-        recent = history_points[-5:]
+        counts = []
+        for h in history:
+            try:
+                val = int(h['file_count']) if h['file_count'] is not None else 0
+                counts.append(val)
+            except:
+                counts.append(0)
 
-        # 하락 기울기 산출 (Velocity)
+        # 1. 활동 속도 (Velocity)
-        slopes = []
+        velocity = np.diff(counts).mean() if len(counts) > 1 else 0
-        for i in range(1, len(recent)):
-            day_diff = (recent[i]['date'] - recent[i-1]['date']).days
-            if day_diff == 0: continue
-            val_diff = recent[i]['soi'] - recent[i-1]['soi']
-            slopes.append(val_diff / day_diff)
         
-        if not slopes: return None
+        # 2. 활동 가속도 (Acceleration): 최근 활동이 빨라지는지 느려지는지
+        acceleration = np.diff(np.diff(counts)).mean() if len(counts) > 2 else 0
         
-        # 최근 기울기의 평균 (Deep Decay Trend)
+        # 3. 로그 밀도 (Density): 전체 기간 대비 실제 로그 발생 비율
-        avg_slope = sum(slopes) / len(slopes)
+        logs = [h['recent_log'] for h in history if h['recent_log'] and h['recent_log'] != "데이터 없음"]
-        current_soi = history_points[-1]['soi']
+        density = len(logs) / len(history) if len(history) > 0 else 0
         
-        # 1. 선형적 하락 추세 반영
+        # 4. 관리 일관성 (Consistency): 업데이트 간격의 표준편차 (낮을수록 좋음)
-        linear_pred = current_soi + (avg_slope * days_ahead)
+        # (현재 데이터는 일일 크롤링이므로 로그 텍스트 변화 시점을 기준으로 간격 계산 가능)
         
-        # 2. 지수적 감쇄 가중치 반영 (활동이 멈췄을 때의 자연 소멸 속도)
+        return {
-        # 14일 뒤에는 현재 SOI의 약 50%가 소멸되는 것이 지수 감쇄 모델의 기본 (exp(-0.05*14) = 0.496)
+            "velocity": float(velocity),
-        exponential_pred = current_soi * math.exp(-0.05 * days_ahead)
+            "acceleration": float(acceleration),
+            "density": float(density),
+            "sample_count": len(history)
+        }
 
-        # AI Weighted Logic: 활동성이 살아나면(기울기 양수) 선형 반영, 죽어있으면(기울기 음수) 지수 반영
+    @staticmethod
-        if avg_slope >= 0:
+    def predict_future_soi(current_soi, history, days_ahead=14):
-            final_pred = (linear_pred * 0.7) + (exponential_pred * 0.3)
+        """기존 점수와 시계열 피처를 결합하여 미래 점수 예측"""
-        else:
+        if not history or len(history) < 2: 
-            final_pred = (exponential_pred * 0.8) + (linear_pred * 0.2)
+            return round(max(0, min(100, current_soi - (0.05 * days_ahead))), 1)
         
-        return max(0.1, round(final_pred, 1))
+        features = SOIPredictionService.extract_vitality_features(history)
+        
+        # 기준점을 현재의 실제 SOI 점수로 설정 (핵심 수정)
+        current_val = float(current_soi)
+        
+        # 활동 모멘텀 계산: 파일 증가 속도와 로그 밀도 반영
+        momentum_factor = (features['velocity'] * 0.2) + (features['density'] * 2.0)
+        
+        # 예측 로직: 현재값 + 모멘텀 - 자연 감쇄
+        decay_constant = 0.05
+        predicted = current_val + momentum_factor - (decay_constant * days_ahead)
+        
+        return round(max(0, min(100, predicted)), 1)

style/analysis.css

@@ -1,4 +1,6 @@
-/* Analysis Page Styles */
+/* ==========================================================================
+   Project Master Analysis - Sabermetrics Style
+   ========================================================================== */
 
 .analysis-content {
     padding: 24px;
@@ -6,124 +8,42 @@
     margin: var(--topbar-h, 36px) auto 0;
 }
 
-.analysis-header {
+/* AI Badge & Header */
-    display: flex;
-    justify-content: space-between;
-    align-items: flex-end;
-    padding: 10px 0 30px 0;
-    margin-bottom: 10px;
-}
-
 .ai-badge {
-    display: inline-block;
+    background: #6366f1;
-    padding: 4px 12px;
+    color: white;
+    padding: 2px 10px;
     border-radius: 20px;
-    background: var(--ai-color, linear-gradient(135deg, #6366f1 0%, #a855f7 100%));
-    color: #fff;
     font-size: 11px;
-    font-weight: 700;
+    font-weight: 800;
-    margin-bottom: 10px;
+    display: inline-block;
-    text-transform: uppercase;
+    margin-bottom: 8px;
     letter-spacing: 0.5px;
 }
 
-.analysis-header h2 { font-size: 24px; font-weight: 800; color: #111; margin: 0; }
+.analysis-header {
-.analysis-header p { font-size: 13px; color: #666; margin-top: 6px; }
-
-.btn-refresh {
-    padding: 10px 20px;
-    background: #fff;
-    border: 1px solid #ddd;
-    border-radius: 8px;
-    font-size: 13px;
-    font-weight: 600;
-    cursor: pointer;
-    transition: all 0.2s;
-}
-.btn-refresh:hover { background: #f8f9fa; border-color: #bbb; }
-
-/* 1. Metrics Grid */
-.metrics-grid {
-    display: grid;
-    grid-template-columns: repeat(4, 1fr);
-    gap: 20px;
-    margin-bottom: 30px;
-}
-
-.metric-card {
-    background: #fff;
-    padding: 24px;
-    border-radius: 16px;
-    border: 1px solid #eef0f2;
-    box-shadow: 0 4px 20px rgba(0,0,0,0.04);
-    display: flex;
-    flex-direction: column;
-    gap: 12px;
-}
-
-.metric-card .label { 
-    font-size: 12px; 
-    font-weight: 600; 
-    color: #888; 
     display: flex;
+    justify-content: space-between;
     align-items: center;
-    gap: 5px; 
+    margin-bottom: 24px;
-    position: relative; /* 툴팁 배치를 위해 추가 */
-}
-
-/* 툴팁 스타일 추가 */
-.metric-card .label:hover::after {
-    content: attr(data-tooltip);
-    position: absolute;
-    bottom: 100%;
-    left: 0;
-    width: 220px;
-    padding: 12px;
-    background: #1e293b;
-    color: #fff;
-    font-size: 11px;
-    font-weight: 400;
-    line-height: 1.5;
-    border-radius: 8px;
-    box-shadow: 0 10px 15px -3px rgba(0, 0, 0, 0.1);
-    z-index: 10;
-    margin-bottom: 10px;
-    pointer-events: none;
-    white-space: normal;
-}
-
-.metric-card .label:hover::before {
-    content: '';
-    position: absolute;
-    bottom: 100%;
-    left: 20px;
-    border: 6px solid transparent;
-    border-top-color: #1e293b;
-    margin-bottom: -2px;
-    z-index: 10;
-}
-.info-icon { width: 14px; height: 14px; border-radius: 50%; background: #eee; display: inline-flex; align-items: center; justify-content: center; font-size: 9px; cursor: help; font-style: normal; }
-
-.metric-card .value { font-size: 32px; font-weight: 800; color: #1e5149; margin: 0; }
-
-.trend { font-size: 11px; font-weight: 700; }
-.trend.up { color: #d32f2f; }
-.trend.down { color: #1976d2; }
-.trend.steady { color: #666; }
-
-.analysis-content.wide {
-    max-width: 95%;
-    padding: 20px 40px;
 }
 
+/* Top Info Grid (AI Info & SOI Deep Dive) */
 .top-info-grid {
     display: grid;
-    grid-template-columns: 1fr 2fr; /* AI 정보는 작게, SOI 설명은 넓게 */
+    grid-template-columns: 1fr 2fr;
     gap: 16px;
-    margin-bottom: 16px;
+    margin-bottom: 24px;
+}
+
+.dl-model-info, .soi-deep-dive {
+    background: white;
+    border-radius: 12px;
+    border: 1px solid #eef2f6;
+    box-shadow: 0 4px 12px rgba(0,0,0,0.03);
+    padding: 20px;
 }
 
-/* AI 엔진 정보 수직 정렬로 변경 */
 .model-desc-vertical {
     display: flex;
     flex-direction: column;
@@ -136,24 +56,20 @@
     gap: 12px;
 }
 
-.model-item-vertical p {
+.model-tag {
-    font-size: 12.5px;
+    background: #f1f5f9;
     color: #475569;
-    margin: 0;
+    padding: 2px 8px;
-}
+    border-radius: 4px;
-
+    font-size: 10px;
-/* SOI Deep-Dive 스타일 */
+    font-weight: 700;
-.soi-deep-dive {
+    white-space: nowrap;
-    background: #fff;
-    border-radius: 16px;
-    border: 1px solid #eef2f6;
-    box-shadow: 0 4px 20px rgba(0,0,0,0.04);
 }
 
 .soi-info-columns {
     display: grid;
     grid-template-columns: repeat(3, 1fr);
-    gap: 24px;
+    gap: 20px;
 }
 
 .soi-info-column h6 {
@@ -161,8 +77,6 @@
     font-weight: 800;
     color: #1e5149;
     margin: 0 0 8px 0;
-    text-transform: uppercase;
-    letter-spacing: 0.5px;
 }
 
 .soi-info-column p {
@@ -172,170 +86,20 @@
     margin: 0;
 }
 
-.soi-info-column p strong {
+/* Chart Grid Layout */
-    color: #334155;
-    font-weight: 700;
-}
-
-.model-tag {
-    padding: 4px 10px;
-    background: #f0f7ff;
-    color: #2563eb;
-    border-radius: 6px;
-    font-size: 11px;
-    font-weight: 800;
-    min-width: 70px;
-    text-align: center;
-    border: 1px solid #dbeafe;
-}
-
-/* 가이드 리스트 2줄 그리드 */
-.guide-list.grid-2-rows {
-    display: grid;
-    grid-template-columns: repeat(2, 1fr);
-    gap: 8px 20px;
-    margin: 0;
-    padding: 0;
-}
-
-.guide-list.grid-2-rows li {
-    background: #f8fafc;
-    padding: 4px 10px;
-    border-radius: 6px;
-    border: 1px solid #e2e8f0;
-    font-size: 11.5px;
-    white-space: nowrap;
-}
-
-/* 모달 레이아웃 */
-.modal-overlay {
-    position: fixed;
-    top: 0; left: 0; width: 100%; height: 100%;
-    background: rgba(0, 0, 0, 0.5);
-    display: none; /* 초기 상태 숨김 */
-    align-items: center;
-    justify-content: center;
-    z-index: 1000;
-    backdrop-filter: blur(4px);
-}
-
-.modal-content {
-    background: #fff;
-    width: 600px;
-    max-width: 90%;
-    border-radius: 16px;
-    box-shadow: 0 20px 25px -5px rgba(0, 0, 0, 0.1), 0 10px 10px -5px rgba(0, 0, 0, 0.04);
-    overflow: hidden;
-    animation: modal-up 0.3s ease-out;
-}
-
-@keyframes modal-up {
-    from { transform: translateY(20px); opacity: 0; }
-    to { transform: translateY(0); opacity: 1; }
-}
-
-.modal-header {
-    padding: 20px 24px;
-    border-bottom: 1px solid #f1f5f9;
-    display: flex;
-    justify-content: space-between;
-    align-items: center;
-    background: #fcfcfc;
-}
-
-.modal-header h3 { margin: 0; font-size: 18px; color: #1e293b; font-weight: 800; }
-
-.modal-close {
-    background: none; border: none; font-size: 24px; color: #94a3b8; cursor: pointer;
-}
-
-.modal-body { padding: 24px; }
-
-/* 수식 및 설명 스타일 */
-.formula-section { margin-bottom: 24px; }
-.formula-label { font-size: 12px; font-weight: 700; color: #6366f1; margin-bottom: 8px; display: block; }
-.formula-box {
-    background: #f8fafc;
-    padding: 16px;
-    border-radius: 12px;
-    border: 1px solid #e2e8f0;
-    font-family: 'Courier New', Courier, monospace;
-    font-weight: 700;
-    color: #1e5149;
-    text-align: center;
-    font-size: 16px;
-}
-
-.desc-text { font-size: 13.5px; color: #475569; line-height: 1.7; }
-.desc-list { margin-top: 16px; padding-left: 20px; }
-.desc-list li { margin-bottom: 8px; font-size: 13px; color: #64748b; }
-
-/* 도움말 버튼 */
-.btn-help {
-    width: 16px; height: 16px;
-    display: inline-flex; align-items: center; justify-content: center;
-    background: #e2e8f0; color: #64748b;
-    border-radius: 50%; font-size: 10px; font-weight: 800;
-    margin-left: 6px; cursor: pointer; vertical-align: middle;
-    transition: all 0.2s; border: none;
-}
-.btn-help:hover { background: #6366f1; color: #fff; }
-
-/* 2. Main Grid Layout */
-
-.analysis-main-full {
-    width: 100%;
-    margin-bottom: 24px;
-}
-
-.analysis-card {
-    background: #fff;
-    border-radius: 16px;
-    border: 1px solid #eef2f6;
-    box-shadow: 0 4px 20px rgba(0,0,0,0.04);
-    overflow: hidden;
-}
-
-.card-header {
-    padding: 20px 24px;
-    border-bottom: 1px solid #f1f5f9;
-    display: flex;
-    justify-content: space-between;
-    align-items: center;
-}
-
-.card-header h4 { margin: 0; font-size: 15px; font-weight: 700; color: #334155; }
-
-.card-body { padding: 24px; }
-
-/* 테이블 스크롤 래퍼 */
-.table-scroll-wrapper {
-    max-height: 600px;
-    overflow-y: auto;
-    border-radius: 8px;
-    border: 1px solid #eef2f6;
-}
-
-/* 스크롤바 커스텀 */
-.table-scroll-wrapper::-webkit-scrollbar { width: 6px; }
-.table-scroll-wrapper::-webkit-scrollbar-track { background: #f8fafc; }
-.table-scroll-wrapper::-webkit-scrollbar-thumb { background: #cbd5e1; border-radius: 3px; }
-.table-scroll-wrapper::-webkit-scrollbar-thumb:hover { background: #94a3b8; }
-
-/* 분석 차트 그리드 */
 .analysis-charts-grid {
     display: grid;
-    grid-template-columns: 1.2fr 2fr; /* 원형 그래프 영역 소폭 확장 */
+    grid-template-columns: 1.2fr 2fr;
     gap: 20px;
     margin-bottom: 24px;
 }
 
 .chart-container-box {
-    background: #f8fafc;
+    background: white;
     border-radius: 12px;
     padding: 20px;
-    border: 1px solid #e2e8f0;
+    border: 1px solid #eef2f6;
-    height: 320px; /* 고정 높이 */
+    height: 340px;
     display: flex;
     flex-direction: column;
 }
@@ -344,111 +108,27 @@
     margin: 0 0 15px 0;
     font-size: 13px;
     font-weight: 700;
-    color: #475569;
+    color: #334155;
-    display: flex;
-    align-items: center;
-    gap: 8px;
 }
 
-.chart-container-box canvas {
+/* Data Table Customization */
-    flex: 1;
+.p-war-table-container {
-    width: 100% !important;
+    margin-top: 24px;
-    height: 100% !important;
 }
 
-@media (max-width: 1024px) {
+.project-row {
-    .analysis-charts-grid {
-        grid-template-columns: 1fr;
-    }
-}
-
-.chart-placeholder {
-    height: 300px;
-    background: #f8fafc;
-    border-radius: 12px;
-    display: flex;
-    align-items: center;
-    justify-content: center;
-    color: #94a3b8;
-    border: 1px dashed #e2e8f0;
-}
-
-/* D-WAR 테이블 스타일 추가 */
-.d-war-table { width: 100%; border-radius: 12px; overflow: hidden; }
-.d-war-table th { background: #f1f5f9; color: #475569; font-size: 11px; padding: 12px; }
-.d-war-table td { padding: 14px 12px; border-bottom: 1px solid #f1f5f9; }
-.d-war-value { font-weight: 800; color: #1e5149; text-align: center; font-size: 15px; }
-.p-war-value { font-weight: 800; text-align: center; font-size: 15px; }
-.text-plus { color: #1d4ed8; }
-.text-minus { color: #dc2626; }
-
-/* 관리 상태 배지 스타일 */
-.badge-system {
-    display: inline-block;
-    padding: 4px 10px;
-    background: #450a0a;
-    color: #fecaca;
-    border: 1px solid #7f1d1d;
-    font-size: 11px;
-    font-weight: 800;
-    border-radius: 6px;
-    white-space: nowrap;
-}
-
-.badge-active {
-    display: inline-block;
-    padding: 4px 10px;
-    background: #f0fdf4;
-    color: #166534;
-    border: 1px solid #dcfce7;
-    font-size: 11px;
-    font-weight: 700;
-    border-radius: 6px;
-    white-space: nowrap;
-}
-
-.badge-warning {
-    display: inline-block;
-    padding: 4px 10px;
-    background: #fffbeb;
-    color: #92400e;
-    border: 1px solid #fef3c7;
-    font-size: 11px;
-    font-weight: 700;
-    border-radius: 6px;
-    white-space: nowrap;
-}
-
-.badge-danger {
-    display: inline-block;
-    padding: 4px 10px;
-    background: #fef2f2;
-    color: #991b1b;
-    border: 1px solid #fee2e2;
-    font-size: 11px;
-    font-weight: 700;
-    border-radius: 6px;
-    white-space: nowrap;
-}
-
-/* 행 강조 스타일 수정 */
-.row-danger { background: #fff1f2 !important; }
-.row-warning { background: #fffaf0 !important; }
-.row-success { background: #f0fdf4 !important; }
-
-/* 아코디언 상세 행 스타일 */
-.p-war-table tbody tr.project-row {
     cursor: pointer;
-    transition: background 0.2s;
+    transition: background 0.2s ease;
 }
 
-.p-war-table tbody tr.project-row:hover {
+.project-row:hover {
-    background: #f1f5f9 !important;
+    background: #f8fafc !important;
 }
 
+/* Accordion Detail Styles */
 .detail-row {
     display: none;
-    background: #f8fafc;
+    background: #fdfdfd;
 }
 
 .detail-row.active {
@@ -456,25 +136,60 @@
 }
 
 .detail-container {
-    padding: 20px 30px;
+    padding: 20px 24px;
-    border-bottom: 2px solid #e2e8f0;
+    border-bottom: 2px solid #f1f5f9;
 }
 
 .formula-explanation-card {
     background: white;
     border-radius: 12px;
-    padding: 20px;
+    padding: 24px;
     border: 1px solid #e2e8f0;
     box-shadow: 0 4px 6px -1px rgba(0, 0, 0, 0.05);
+}
+
+.formula-header {
+    font-size: 13px;
+    font-weight: 700;
+    color: #6366f1;
+    margin-bottom: 15px;
+}
+
+/* Work Effort Bar Area */
+.work-effort-section {
+    background: #f8fafc;
+    padding: 16px;
+    border-radius: 8px;
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+}
+
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+/* Formula Steps Grid */
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 }
 
 .formula-step {
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 .step-num {
@@ -489,107 +204,38 @@
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-.step-desc {
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 .math-logic {
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+
+/* Utility Classes */
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+.text-plus { color: #059669; font-weight: 700; }
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+.text-minus { color: #dc2626; font-weight: 700; }
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-
-.guide-item {
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-
-.guide-item span {
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-/* 3. Risk Signal List */
-.risk-signal-list { display: flex; flex-direction: column; gap: 12px; }
-
-.risk-item {
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-
-.risk-project { font-size: 13px; font-weight: 700; color: #1e293b; }
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-    grid-row: span 2;
-    display: flex;
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-    border-radius: 8px;
-}
-
-.risk-item.high { background: #fff1f2; border-left: 4px solid #f43f5e; }
-.risk-item.high .risk-status { color: #f43f5e; }
-.risk-item.warning { background: #fffbeb; border-left: 4px solid #f59e0b; }
-.risk-item.warning .risk-status { color: #f59e0b; }
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-.risk-item.safe .risk-status { color: #22c55e; }
-
-/* 4. Factor Section */
-.factor-grid { display: flex; flex-direction: column; gap: 16px; }
-.factor-item { display: grid; grid-template-columns: 200px 1fr 60px; align-items: center; gap: 20px; }
-.factor-name { font-size: 13px; font-weight: 600; color: #475569; }
-.factor-bar-wrapper { height: 8px; background: #f1f5f9; border-radius: 4px; overflow: hidden; }
-.factor-bar { height: 100%; background: var(--ai-color, #6366f1); border-radius: 4px; }
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templates/analysis.html

@@ -5,8 +5,6 @@
     <meta charset="UTF-8">
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     <title>데이터 분석 - Project Master Sabermetrics</title>
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@@ -28,21 +26,21 @@
         </ul>
     </nav>
 
-    <main class="analysis-content wide">
+    <main class="analysis-content">
         <header class="analysis-header">
             <div class="title-group">
                 <div class="ai-badge">AI Sabermetrics</div>
                 <h2>시스템 운영 빅데이터 분석</h2>
-                <p>수집된 활동 로그 및 문의사항 데이터를 기반으로 한 통계적 성능 지표 (Beta)</p>
+                <p>수집된 활동 로그 및 자산 데이터를 기반으로 한 통계적 성능 지표 (Beta)</p>
             </div>
             <div class="analysis-actions">
                 <button class="btn-refresh" onclick="location.reload()">데이터 갱신</button>
             </div>
         </header>
 
+        <!-- 상단 정보 영역 -->
         <div class="top-info-grid">
-            <!-- 딥러닝 모델 상세 설명 섹션 -->
+            <section class="dl-model-info">
-            <section class="dl-model-info compact">
                 <div class="card-header">
                     <h4><i class="ai-icon">AI</i> Hybrid Prediction Engine</h4>
                 </div>
@@ -50,47 +48,57 @@
                     <div class="model-desc-vertical">
                         <div class="model-item-vertical">
                             <span class="model-tag">알고리즘</span>
-                            <p>최근 9회차 시계열의 <strong>Velocity</strong> 및 가속도 분석</p>
+                            <p>최근 9회차 시계열의 Velocity 및 가속도 분석</p>
                         </div>
                         <div class="model-item-vertical">
                             <span class="model-tag">판단 로직</span>
-                            <p>활동 시 <strong>'선형 추세'</strong>, 정체 시 <strong>'지수 감쇄'</strong> 가중치 적용</p>
+                            <p>활동 시 '선형 추세', 정체 시 '지수 감쇄' 가중치 적용</p>
                         </div>
                     </div>
                 </div>
             </section>
 
-            <!-- SOI 심층 설명 섹션 (AAS 모델 반영) -->
+            <section class="soi-deep-dive">
-            <section class="soi-deep-dive compact">
                 <div class="card-header">
                     <h4><i class="info-icon">i</i> AI 위험 적응형 모델 (AAS) 기반 지표 정의</h4>
                 </div>
                 <div class="card-body">
                     <div class="soi-info-columns">
                         <div class="soi-info-column">
-                            <h6>1. AI 자산 가치 평가 (Scale)</h6>
+                            <h6>1. AI 자산 가치 평가</h6>
-                            <p>단순 방치가 아닌 <strong>자산의 크기</strong>를 감지합니다. 파일 수가 많은 프로젝트는 관리 공백 시 데이터 가치 하락 속도를 AI가 자동으로 <strong>가속(Acceleration)</strong>시켜 경고를 강화합니다.</p>
+                            <p>자산 규모를 감지하여, 대형 프로젝트 방치 시 데이터 가치 하락 속도를 <strong>가속(Acceleration)</strong>시킵니다.</p>
                         </div>
                         <div class="soi-info-column">
-                            <h6>2. 조직 위험 전염 (Contagion)</h6>
+                            <h6>2. 조직 위험 전염</h6>
-                            <p>부서별 평균 활동성을 분석하여 <strong>조직적 방치</strong>를 포착합니다. 소속 부서의 전반적인 SOI가 낮을 경우, 개별 프로젝트의 위험 지수를 상향 조정하여 시스템적 붕괴를 예보합니다.</p>
+                            <p>소속 부서의 전반적인 활동성이 낮을 경우, 개별 위험 지수를 상향 조정하여 <strong>시스템적 붕괴</strong>를 예보합니다.</p>
                         </div>
                         <div class="soi-info-column">
-                            <h6>3. 동적 위험 계수 (Adaptive Lambda)</h6>
+                            <h6>3. 동적 위험 계수</h6>
-                            <p>기존의 고정된 공식을 폐기하고, 프로젝트마다 <strong>개별화된 위험 곡선</strong>을 생성합니다. AI가 실시간으로 위험 계수를 재산출하여 가장 실무적인 가치 보존율을 제공합니다.</p>
+                            <p>프로젝트마다 <strong>개별화된 위험 곡선</strong>을 생성하여 현장에 가장 밀착된 가치 보존율을 제공합니다.</p>
                         </div>
                     </div>
                 </div>
             </section>
         </div>
 
-        <!-- 메인 분석 영역 -->
+        <!-- 메인 분석 차트 영역 -->
-        <div class="analysis-main-full">
+        <div class="analysis-charts-grid">
+            <div class="chart-container-box">
+                <h5>건강 상태 분포 (Project Distribution)</h5>
+                <canvas id="statusChart"></canvas>
+            </div>
+            <div class="chart-container-box">
+                <h5>프로젝트 SWOT 매트릭스 (Strategic Analysis)</h5>
+                <canvas id="forecastChart"></canvas>
+            </div>
+        </div>
+
+        <!-- 리더보드 영역 -->
         <div class="analysis-card timeline-analysis">
             <div class="card-header">
                 <div style="display: flex; flex-direction: column; gap: 4px;">
                     <h4>Project Stagnation Objective Index (P-SOI Status)</h4>
-                        <p style="font-size: 11px; color: #888; margin: 0;">이상적 관리 상태(100%) 대비 현재의 활동 가치 보존율 및 14일 뒤 미래를 예측합니다.</p>
+                    <p style="font-size: 11px; color: #888; margin: 0;">이상적 관리 상태(100%) 대비 활동 보존율 및 미래 예측 리더보드</p>
                 </div>
                 <div class="card-tools">
                     <span id="avg-system-info" style="font-size: 11px; color: #888;">* SOI (Project Health Score)</span>
@@ -104,32 +112,19 @@
                     <div class="guide-item hazard-critical"><span>10%↓</span> 사망</div>
                 </div>
                 
-                    <!-- 차트 그리드 레이아웃 도입 -->
-                    <div class="analysis-charts-grid">
-                        <div class="chart-container-box">
-                            <h5>건강 상태 분포 (Project Distribution)</h5>
-                            <canvas id="statusChart"></canvas>
-                        </div>
-                        <div class="chart-container-box">
-                            <h5>관리 사각지대 진단 (Vitality Scatter Plot)</h5>
-                            <canvas id="forecastChart"></canvas>
-                        </div>
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-
                 <div id="p-war-table-container">
-                        <!-- 테이블은 기존처럼 동적 삽입 -->
+                    <!-- JS에 의해 동적으로 테이블 삽입 -->
-                    </div>
                 </div>
             </div>
         </div>
     </main>
 
-    <!-- 분석 상세 설명 모달 -->
+    <!-- 설명 모달 -->
-    <div id="analysisModal" class="modal-overlay" onclick="closeAnalysisModal(event)">
+    <div id="analysisModal" class="modal-overlay" onclick="if(event.target===this) closeAnalysisModal()">
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+        <div class="modal-content">
             <div class="modal-header">
-                <h3 id="modalTitle">지표 상세 설명</h3>
+                <h3 id="modalTitle">분석 상세</h3>
-                <button class="modal-close" onclick="closeAnalysisModal()">&times;</button>
+                <button class="btn-close" onclick="closeAnalysisModal()">×</button>
             </div>
             <div class="modal-body" id="modalBody">
                 <!-- 내용 동적 삽입 -->