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# Memgraph 기반 공정 최적화 PoC
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## 1. 프로젝트 개요
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본 프로젝트는 Memgraph 그래프 데이터베이스를 활용하여 복잡한 공정(Job)들의 실행 순서를 최적화하는 방안을 탐색하기 위한 기술 검증(Proof of Concept) 프로젝트입니다.
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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.
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## 2. 데이터 모델
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프로젝트에서 사용하는 데이터 모델의 상세한 노드, 관계, 속성 정의는 아래 설계 문서를 참고하십시오.
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- **[상세 데이터 모델 설계](./GEMINI.md)**
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## 3. 시작하기
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### 요구사항
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- Docker
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- Docker Compose
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### 실행
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1. **Docker 컨테이너 실행:**
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```bash
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docker-compose up -d
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```
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2. **Memgraph Lab 접속:**
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- 웹 브라우저에서 `http://172.16.10.191:3000/` 에 접속하여 Memgraph Lab을 통해 데이터를 시각화하고 쿼리를 실행할 수 있습니다.
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3. **데이터 임포트:**
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- `cypher_scripts/import_generated_data.cypher` 등의 스크립트를 사용하여 `data/` 디렉토리의 CSV 파일들을 Memgraph로 임포트할 수 있습니다.
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- memgraph-lab의 import 메뉴 http://172.16.10.191:3000/lab/query?component=import 를 통해 업로드할 수 있습니다.
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## 4. 디렉토리 구조
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- `conf/`: Memgraph 설정 파일
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- `cypher_scripts/`: 데이터 임포트 및 분석을 위한 Cypher 쿼리 스크립트
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- `data/`: CSV 형태의 샘플 데이터
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- `docs/`: 프로젝트 관련 문서
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- `scripts/`: Docker entrypoint 등 쉘 스크립트
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