feat: 세이버메트릭스 기반 프로젝트 자산 가치 분석 시스템 고도화 (AVI/VCI 도입)

- analysis_service.py: AVI 및 VCI(자산 기여도) 산출 로직 구현
- prediction_service.py: 정체 프로젝트 AI 예보 최적화
- js/analysis.js: 전략 매트릭스 및 VCI 등급 시스템 시각화
- templates/analysis.html: UI 용어 최신화 및 스타일 통합
- ANALYSIS_REPORT.md: 분석 지표 공식 및 가이드라인 상세 기술

analysis_service.py

@@ -170,11 +170,17 @@ class AnalysisService:
 
             total_soi += soi_score
             
+            # [최종 세이버메트릭스 보정: P-WAR+ (Adjusted Score)]
+            # 절대 기준선(Replacement Level): 70.0% (이 이하는 자산 가치 파괴로 간주)
+            REPLACEMENT_LEVEL = 70.0
+            asset_weight = (file_count / 200.0) + 0.5 # 파일 100개당 0.5배 가중 (최소 0.5배)
+            p_war_score = (soi_score - REPLACEMENT_LEVEL) * asset_weight
+
             results.append({
                 "project_nm": p['short_nm'] or p['project_nm'],
                 "file_count": file_count,
                 "days_stagnant": days_stagnant,
-                "risk_count": 0,
+                "risk_count": round(p_war_score, 2), # P-WAR+ 절대 기여도 점수 (평균의 함정 극복용)
                 "p_war": round(soi_score, 1),
                 "predicted_soi": predicted_soi,
                 "is_auto_delete": is_auto_delete,