# Memgraph 기반 공정 최적화 PoC

## 1. 프로젝트 개요

본 프로젝트는 Memgraph 그래프 데이터베이스를 활용하여 복잡한 공정(Job)들의 실행 순서를 최적화하는 방안을 탐색하기 위한 기술 검증(Proof of Concept) 프로젝트입니다.

Job, Object, Activity, Scenario 등의 핵심 요소를 그래프 모델로 설계하고, 각 요소 간의 관계를 정의하여 전체 공정의 소요 시간과 비용을 최소화하는 최적의 시나리오를 찾는 것을 목표로 합니다.

## 2. 데이터 모델

프로젝트에서 사용하는 데이터 모델의 상세한 노드, 관계, 속성 정의는 아래 설계 문서를 참고하십시오.

- **[상세 데이터 모델 설계](./GEMINI.md)**

## 3. 시작하기

### 요구사항

- Docker
- Docker Compose

### 실행

1.  **Docker 컨테이너 실행:**
    ```bash
    docker-compose up -d
    ```

2.  **Memgraph Lab 접속:**
    - 웹 브라우저에서 `http://172.16.10.191:3000/` 에 접속하여 Memgraph Lab을 통해 데이터를 시각화하고 쿼리를 실행할 수 있습니다.

3.  **데이터 임포트:**
    - `cypher_scripts/import_generated_data.cypher` 등의 스크립트를 사용하여 `data/` 디렉토리의 CSV 파일들을 Memgraph로 임포트할 수 있습니다.
    - memgraph-lab의 import 메뉴 http://172.16.10.191:3000/lab/query?component=import 를 통해 업로드할 수 있습니다.

## 4. 디렉토리 구조

- `conf/`: Memgraph 설정 파일
- `cypher_scripts/`: 데이터 임포트 및 분석을 위한 Cypher 쿼리 스크립트
- `data/`: CSV 형태의 샘플 데이터
- `docs/`: 프로젝트 관련 문서
- `scripts/`: Docker entrypoint 등 쉘 스크립트