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    "title": "CNN 비교를 마치고 진행 기록을 자동 연결합니다",
    "detail": "CNN C01의 2월 W는 21,058,620원으로 T13보다 19.46%, E02보다 47.91% 높았습니다. E02를 유지합니다. 아래 실시간 영역은 별도 자동 갱신되며, 다음은 TabNet 입력과 저장 계약 검토입니다."
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    "W_won": 14237809.48355157,
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        ],
        [
          350,
          0.07638637926033849
        ]
      ],
      "train_source": "catboost/learn_error.tsv (5 iteration interval, no imputation)",
      "selected_iteration": 270,
      "selected_valid": 0.07553325357917129,
      "minimum_valid_iteration": 270,
      "minimum_valid": 0.07553325357917129,
      "last_valid": 0.07638637926033849,
      "iterations_observed": 350,
      "iteration_cap": 1200,
      "last_paired": {
        "iteration": 346,
        "train": 0.06893790233,
        "valid": 0.07624946576870621,
        "valid_minus_train": 0.007311563438706217
      },
      "early_stop_metrics": [
        "MAE"
      ],
      "notes": [
        "train은 5회 간격 보존 로그에서 복구. 측정하지 않은 반복을 채우지 않음.",
        "조기 종료로 실행 종료. 종료 시점과 선택 체크포인트를 구분."
      ],
      "weighted": true,
      "window": {
        "fit_end": "2024-12-01 01:00:00+09:00",
        "early_stop_end": "2025-01-01 01:00:00+09:00",
        "composition_end": "2025-02-01 01:00:00+09:00",
        "validation_end": "2025-03-01 01:00:00+09:00"
      }
    },
    {
      "run": "lgbm_l1_multiround / winter",
      "train": [],
      "valid": [
        [
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        ],
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        ],
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        ],
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        ],
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        ],
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    ],
    "note": "01-01~02와 01-03~04의 예보 문맥을 나눴습니다. 24시간 실적 지연 가정과 예측 시점 경계로 손실에 쓰인 라벨은 각각 01-01, 01-03의 낮 2,277개입니다. 실제 결측을 0으로 채우지 않았습니다. 짧은 연결 시험으로 전체 기간 성능이나 과적합 여부를 판단하지 않습니다."
  },
  "full_transformer": {
    "id": "T11",
    "status": "complete",
    "best_iteration": 1,
    "epoch": 3,
    "phase": "epoch_complete",
    "batches": 17363,
    "batches_per_epoch": 17363,
    "updated_utc": "2026-10-05T06:04:26.362871+00:00",
    "checkpoint_files": [
      {
        "name": "best.pt",
        "bytes": 384323,
        "backup_verified": true
      },
      {
        "name": "last.pt",
        "bytes": 384963,
        "backup_verified": true
      },
      {
        "name": "latest.pt",
        "bytes": 385803,
        "backup_verified": true
      },
      {
        "name": "previous.pt",
        "bytes": 385483,
        "backup_verified": true
      },
      {
        "name": "epoch_0001.pt",
        "bytes": 385691,
        "backup_verified": true
      },
      {
        "name": "epoch_0002.pt",
        "bytes": 386011,
        "backup_verified": true
      },
      {
        "name": "epoch_0003.pt",
        "bytes": 386331,
        "backup_verified": true
      }
    ],
    "history": [
      {
        "iteration": 1,
        "train_weighted_l1_eval": 0.12199495206224682,
        "valid_weighted_l1": 0.08407740023324953,
        "best_iteration": 1
      },
      {
        "iteration": 2,
        "train_weighted_l1_eval": 0.1173957128037263,
        "valid_weighted_l1": 0.08431292902459116,
        "best_iteration": 1
      },
      {
        "iteration": 3,
        "train_weighted_l1_eval": 0.11502911726408171,
        "valid_weighted_l1": 0.08438383094758486,
        "best_iteration": 1
      }
    ],
    "note": "학습은 2023년 6월부터 2024년 11월, Valid는 2024년 12월입니다. 원래 겨울 실적 2,322,702행을 유지하고 결측 실적은 0으로 채우지 않았습니다. 손실에 사용한 라벨은 Train 1,185,256개, Valid 70,146개입니다. 가격과 설비용량을 가중한 발전소별 정규화 L1이며 집합 정산 W가 아닙니다. Train은 감소했지만 Valid는 1 epoch 이후 소폭 증가했습니다. 두 구간의 계절과 가중치 분포가 달라 Train보다 낮은 Valid만으로 과적합이 없다고 판단하지 않습니다. 게시 시점의 기록으로 실시간 상태는 아닙니다."
  },
  "date_shuffle_transformer": {
    "id": "T13",
    "status": "complete",
    "best_iteration": 4,
    "epoch": 4,
    "phase": "epoch_complete",
    "batches": 17363,
    "batches_per_epoch": 17363,
    "updated_utc": "2026-10-05T07:17:42.818785+00:00",
    "checkpoint_files": [
      {
        "name": "best.pt",
        "bytes": 386051,
        "backup_verified": true
      },
      {
        "name": "last.pt",
        "bytes": 386051,
        "backup_verified": true
      },
      {
        "name": "latest.pt",
        "bytes": 386891,
        "backup_verified": true
      },
      {
        "name": "previous.pt",
        "bytes": 386507,
        "backup_verified": true
      },
      {
        "name": "epoch_0001.pt",
        "bytes": 386203,
        "backup_verified": true
      },
      {
        "name": "epoch_0002.pt",
        "bytes": 386651,
        "backup_verified": true
      },
      {
        "name": "epoch_0003.pt",
        "bytes": 387035,
        "backup_verified": true
      },
      {
        "name": "epoch_0004.pt",
        "bytes": 387419,
        "backup_verified": true
      }
    ],
    "history": [
      {
        "iteration": 1,
        "train_weighted_l1_eval": 0.09592773378150952,
        "valid_weighted_l1": 0.09432497062630694,
        "best_iteration": 1
      },
      {
        "iteration": 2,
        "train_weighted_l1_eval": 0.0946148951996477,
        "valid_weighted_l1": 0.10841681628451354,
        "best_iteration": 1
      },
      {
        "iteration": 3,
        "train_weighted_l1_eval": 0.0884301156902362,
        "valid_weighted_l1": 0.08803560180135234,
        "best_iteration": 3
      },
      {
        "iteration": 4,
        "train_weighted_l1_eval": 0.08862860357582687,
        "valid_weighted_l1": 0.08478138415149009,
        "best_iteration": 4
      }
    ],
    "note": "T11과 같은 특징, scaler, 손실, 초기 seed와 시간 분할에서 fit 날짜 549개만 epoch별로 섞었습니다. 모든 Train 17,363배치와 Valid 981배치를 4 epoch 완료했습니다. best는 epoch 4입니다. 이 곡선은 12월 조기 종료 손실이며 1월/2월 집합 W와 구분합니다. 12월 L1은 T11보다 0.84% 높지만 별도 월 W는 개선돼 지표별 결과가 다릅니다. 단일 seed 결과이며 5월은 봉인합니다."
  },
  "curve_audit_utc": "2026-10-04T17:47:58.633096+00:00",
  "ledger": [
    {
      "id": "C01E",
      "parent": "C01,T13E,E02",
      "kind": "저장 best 별도 평가",
      "status": "GPU 평가 완료",
      "title": "CNN 저장 모델의 공통 모집단 정산 비교",
      "run_id": "C01E_day_cnn_evaluation_v1",
      "question": "선택한 CNN이 같은 참조 배분에서 정산 W를 개선하는가?",
      "expected": "1월과 2월에서 T13 및 E02 대비 개선 여부와 배분 하한을 분리한다.",
      "protocol": "C01 best epoch 1, scaler 고정. CUDA 추론, 모든 253개소와 744/672시간. 기존 라벨 마스크 SHA 및 E02 S/W 재현. 학습, 교정, 배분 탐색 없음.",
      "observed": "1월 W 17,074,477원, 2월 W 21,058,620원. T13보다 7.33%, 19.46% 높다. 2월 배분 하한 20,725,179원도 E02 W보다 높다.",
      "decision": "C01 승격 없음, E02와 참조 배분 유지.",
      "next": "다른 계열의 소수 통제 비교와 데이터 중심 원인 진단.",
      "causal_note": "반복 사용된 개발 구간이며 독립 검증은 아니다. 새 CNN 계열 전체의 실패로 해석하지 않는다.",
      "evidence": [
        "safe/day_cnn_evaluation.json",
        "safe/day_cnn_evaluation_review.json",
        "docs/day_cnn_review.md"
      ]
    },
    {
      "id": "C01",
      "parent": "T13,J03",
      "kind": "새 신경망 계열 비교",
      "status": "GPU 학습과 별도 정산 평가 완료",
      "title": "24시간 예보용 dilated CNN",
      "run_id": "C01_day_cnn_v1",
      "question": "같은 24시간 예보와 날짜 순서에서 지역 합성곱이 attention보다 후속 월 W를 개선하는가?",
      "expected": "지역 시간 패턴의 제약이 표현과 잔차 구조를 바꿔 후속 월 일반화에 도움이 될 수 있다.",
      "protocol": "T13 입력/시간 분할/scaler/순서/손실/학습 예산 유지. 폭32 kernel3 dilation1/2/4의 3블록, 6개 Conv1D. 외부 가중치 없이 GPU FP32. 새 CUDA 계약 검사 6개 통과 후 전체 학습.",
      "observed": "A6000 FP32 3 epoch, 모든 pass 완주. best 1, Valid L1 0.088752170. 이후 Valid 0.097025991/0.093548095로 조기 종료. 모델 7개와 D: 본문 해시 확인. C01E 2월 W 21,058,620원으로 T13보다 19.46%, E02보다 47.91% 높다.",
      "decision": "C01 미승격, E02와 참조 배분 유지. 모든 CNN 계열의 우열로 일반화하지 않는다.",
      "next": "N01 TabNet의 작은 계약 구현을 검토하고 실시간 추적과 연결한다.",
      "causal_note": "T13 선택은 개발 결과 관찰 후의 진단 설계다. 파라미터 수도 T13과 달라 같은 폭의 구조 비교이며 완전한 parameter matching은 아니다. 5월은 봉인한다.",
      "evidence": [
        "docs/day_cnn_v1.md",
        "docs/day_cnn_review.md",
        "safe/day_cnn_review.json",
        "runs/C01_day_cnn_v1/result.json"
      ]
    },
    {
      "id": "T13E",
      "parent": "T13,T12,E02",
      "kind": "저장 모델 GPU 평가",
      "status": "완료 / T11 대비 개선, E02 유지",
      "title": "날짜 순서 후보의 별도 월 정산 검증",
      "run_id": "T13E_transformer_date_shuffle_evaluation_v1",
      "question": "T13의 선택 가중치가 T11 및 E02보다 같은 1월/2월 W를 낮추는가?",
      "expected": "새 학습이나 배분 탐색 없이 공통 모집단에서 예측 자체를 비교한다.",
      "protocol": "T13 best epoch 4와 scaler 고정. 전량 CUDA 추론과 청크 입력. E02 점수 재현, 라벨 마스크 지문 일치, 전체 253개소/744시간 및 672시간을 검사한다.",
      "observed": "1월 W 15,907,867원, T11보다 3.76% 감소, E02보다 27.17% 증가. 2월 W 17,628,069원, T11보다 42.99% 감소, E02보다 23.81% 증가. 253개소와 각 월 모든 시간, E02 재현 및 T12와 같은 라벨 마스크를 확인했다. 감독 34.85초, 최고 RSS 1,155.22 MiB. 예측 사본 2개 D: 해시 대조 및 Windows 종료 코드 0.",
      "decision": "T13의 2월 개선은 인정하지만 12월 손실은 악화하고 E02를 넘지 못했다. 잠정 우승 모델과 배분은 E02/참조 배분으로 유지한다. T13을 독립 재검증 없이 운영 표준으로 승격하지 않는다.",
      "next": "C01 CNN/TCN을 새로운 진단 비교로 설계한다. T13과 같은 날짜 순서, 입력/목적함수/시간 분할을 고정해 구조 변경을 분리한다. TabNet은 그다음 별도 계열 비교로 유지한다.",
      "causal_note": "1월/2월은 반복 관찰된 개발 구간이다. 5월은 봉인하며 연간 일반화 성능으로 주장하지 않는다.",
      "evidence": [
        "configs/transformer_date_shuffle_evaluation_v1.json",
        "scripts/evaluate_date_shuffled_transformer.py",
        "safe/transformer_date_shuffle_evaluation.json",
        "safe/transformer_date_shuffle_evaluation_review.json",
        "docs/transformer_date_shuffle_review.md"
      ]
    },
    {
      "id": "T13",
      "parent": "T11,T12,J02",
      "kind": "학습 순서 한 요인 통제",
      "status": "완료 / 별도 월 W 개선, E02 미달",
      "title": "fit 날짜 순서만 바꾼 전체 겨울 Transformer",
      "run_id": "T13_transformer_date_shuffle_v1",
      "question": "고정 시간순 학습 대신 fit 날짜를 섞으면 후속 기간 성능이 개선되는가?",
      "expected": "시간 분할과 하루 문맥을 유지하면서 특정 마지막 날짜에 편향될 가능성을 줄인다.",
      "protocol": "T11과 같은 전체 입력, architecture, loss, scaler, seed 및 예산. 549개 날짜 키만 epoch별 로컬 RNG로 순열화. scaler/Train eval/Valid는 기존 순서. 작은 CUDA 재개 검사 후 하나의 감독 큐에서 학습.",
      "observed": "새 순서/CUDA 재개 검사 4개와 전체 입력의 4 epoch를 완료했다. Train eval 0.095928→0.088629, Valid 0.094325→0.084781이며 best는 4 epoch다. T11 best 0.084077보다 12월 손실은 0.84% 높다. 아직 1월/2월 W 결과는 없다. 8개 체크포인트 본문/sidecar/D: 사본 해시 일치. 감독 681.10초, 최고 자식 RSS 1,505.55 MiB, Windows 286표본 최소 여유 RAM 100.38 GiB, 커밋 여유 77.04%.",
      "decision": "설정, scaler, fit/valid 구간과 목적함수의 실제 일치를 확인했다. 미리 정한 최대 4 epoch에서 종료했으며 추가 epoch를 임의로 늘리지 않는다.",
      "next": "T13E 평가까지 완료. CNN/TCN 계열의 통제 비교로 이동한다.",
      "causal_note": "단일 seed의 순서 비교다. 2월은 이미 관찰된 개발 구간이며 12월 L1 개선을 연간 일반화로 해석하지 않는다.",
      "evidence": [
        "docs/transformer_date_shuffle.md",
        "configs/transformer_date_shuffle_v1.json",
        "tests/test_date_order.py",
        "scripts/check_date_shuffle.py",
        "runs/T13_transformer_date_shuffle_v1/result.json",
        "safe/transformer_date_shuffle_review.json"
      ]
    },
    {
      "id": "R02",
      "parent": "T12,R01",
      "kind": "팀 제안 및 1차 자료 검토",
      "status": "검토 완료 / 새 모델 미실행",
      "title": "CNN, TabNet과 연간 배분 전략",
      "run_id": null,
      "question": "팀 논의와 tabular 모델을 어떻게 다음 통제 실험에 반영하는가?",
      "expected": "서로 다른 모델 계열을 먼저 소수 비교하고 규정상 사용할 수 없는 외부 가중치를 제외한다.",
      "protocol": "사용자 제공 화면과 제공 README, Google Research TabNet 논문 소개 및 Prior Labs 공식 설명을 확인. 새 외부 데이터/가중치/패키지 다운로드 없음.",
      "observed": "공식 평가 시각은 1년 8,760시간이다. 팀의 CNN 우세는 조건 미확인 참고이며 20단계 지역 탐색은 전역 최적성 증거가 아니다. TabNet 자체 학습 가능, TabPFN 공개 가중치는 외부 사전학습에 해당한다.",
      "decision": "CNN/TCN과 무작위 초기화 TabNet을 후보로 유지한다. TabPFN 공개 가중치와 API는 실행하지 않는다.",
      "next": "T13 순서 통제와 첫 CNN/TCN 계열 비교 후 TabNet의 청크 학습 경로를 검토한다.",
      "causal_note": "팀의 점수를 우리 리더보드로 옮기지 않는다. 겨울 검증은 연간 일반화를 보장하지 않으며 마스킹 사전학습도 fit 구간 내부로 제한한다.",
      "evidence": [
        "docs/team_method_review_20261005.md",
        "docs/model_candidates.json"
      ]
    },
    {
      "id": "T12",
      "parent": "T11,E02",
      "kind": "저장 모델의 GPU 추론과 집합 평가",
      "status": "완료 / E02보다 악화",
      "title": "겨울 Transformer의 별도 1월과 2월 정산 평가",
      "run_id": "T12_transformer_saved_evaluation_v1",
      "question": "12월에 고른 저장 모델이 별도 기간의 집합 페널티를 줄이는가?",
      "expected": "새 학습 없이 best를 CUDA로 불러오고 E02와 같은 참조 배분/관측 시각에서 W를 비교한다.",
      "protocol": "기존 1월 188,232행과 2월 170,016행이 완전한 격자이므로 재생성하지 않는다. 2,048행 청크와 디스크 일별 입력, CUDA 추론을 월별 순차 처리한다. scorer는 시간마다 253개소를 확인하고 기존 E02 W를 재현해야 다음 월로 넘어간다.",
      "observed": "저장된 best를 CUDA로 불러와 1월 744시간과 2월 672시간의 모든 253개소를 평가했다. 1월 W 16,529,777원으로 E02 대비 +32.14%, 2월 30,918,485원으로 +117.16%. 2월 고정 예측 하한 30,750,400원. E02의 기존 W 재현과 두 모델의 라벨 마스크 SHA 일치. 감독 39.68초, 최고 RSS 1,157.86 MiB.",
      "decision": "T11을 최선 모델로 채택하지 않고 E02와 참조 배분을 유지한다. 배분만으로 손실 차이를 해소할 수 없으므로 예측 개선을 우선한다.",
      "next": "T13에서 fit 날짜 순서만 바꾸는 통제 비교를 준비한다. 이후 CNN/TCN과 TabNet의 첫 계열 비교를 순차 진행한다. 미실행 계획을 성적에 넣지 않는다.",
      "causal_note": "12월은 조기 종료용이며 1월/2월은 별도 개발 기간이다. 기존 E02와 손실 가중치/시점 경계 조건이 달라 구조의 단독 효과를 주장하지 않는다. 5월은 봉인한다.",
      "evidence": [
        "configs/transformer_saved_evaluation_v1.json",
        "docs/transformer_saved_evaluation.md",
        "runs/T12_transformer_saved_evaluation_v1/result.json",
        "safe/transformer_saved_evaluation.json"
      ]
    },
    {
      "id": "T11",
      "parent": "T10,T09B,T07",
      "kind": "GPU 전체 구간 학습과 체크포인트 보존",
      "status": "전체 CUDA 3 epoch 완료 / best와 D: 사본 확인",
      "title": "정비 후 겨울 전체 Transformer와 재개 가능한 모델",
      "run_id": "T11_transformer_winter_checkpoint_v1",
      "question": "현재 환경을 검증한 뒤 전체 겨울 학습과 재사용 가능한 모델 저장을 완료할 수 있는가?",
      "expected": "전체 Train/Valid 곡선과 best/last를 보존하고 학습 중간 optimizer 경계의 latest를 명시적으로 재개할 수 있다.",
      "protocol": "T10과 같은 전체 입력과 폭32, 헤드4, 2층, FP32, batch8, accumulation2, seed17, 최대4epoch. 한 감독 큐에서 현재 환경 해시, 작은 CUDA 복구 검사, 입력 준비와 학습을 순차 실행한다. Windows 감시와 모델 사본은 D:에 보존한다.",
      "observed": "3 epoch 모두 Train 17,363배치와 Valid 981배치를 완료했다. Train L1 0.121995→0.115029, Valid 0.084077→0.084384로 1 epoch가 best다. 모델 7개와 D: 사본 해시 일치. 전체 588.31초, 최고 RSS 1,503.84 MiB, Windows 최소 여유 RAM 95.25 GiB와 커밋 여유 73.81%.",
      "decision": "검증 오차가 두 번 연속 개선되지 않아 3 epoch에서 조기 종료하고 1 epoch의 best를 선택한다. 전체 구간 학습과 보존은 완료했지만 정산 W 기준 후보 채택은 보류한다.",
      "next": "저장된 best를 그대로 사용해 별도 1월과 2월의 공통 253개소 관측 시각에서 고정 참조 배분 W와 잔차를 측정한다. 이 비교 전에 학습을 더 늘리거나 12월에 맞춰 반복 탐색하지 않는다.",
      "causal_note": "기존 전체 겨울 실적 2,322,702행을 자르지 않았고 예보 문맥은 3,521,760행이다. 결측 실적은 null로 유지하며 손실 적격 라벨과 정산 모집단은 다르다. 단일 계절/seed 결과로 트리보다 우수함이나 장애 원인 해결을 주장하지 않는다. 5월은 봉인 상태다.",
      "evidence": [
        "configs/transformer_winter_checkpoint_v1.json",
        "docs/checkpoint_storage.md",
        "runs/T11_transformer_winter_checkpoint_v1/environment.json",
        "runs/T11_transformer_winter_checkpoint_v1/checkpoint_tests.json",
        "runs/T11_transformer_winter_checkpoint_v1/result.json",
        "safe/transformer_winter_checkpoint_review.json",
        "docs/transformer_winter_checkpoint_review.md"
      ]
    },
    {
      "id": "T10",
      "parent": "T07,T08,T09B",
      "kind": "GPU 전체 구간 학습",
      "status": "호스트 장애로 입력 준비 중 중단",
      "title": "겨울 전체 Transformer와 12월 검증",
      "run_id": "T10_transformer_winter_v1",
      "question": "전체 겨울 예보와 가용 라벨을 사용한 Transformer가 수렴하는가?",
      "expected": "작은 GPU 모델로 전체 Train/Valid 곡선과 최선 checkpoint를 확보한다.",
      "protocol": "폭32, 헤드4, 2층, FP32, batch8, accumulation2, seed17. fit 2023-06~2024-11 / valid 2024-12, 최대4epoch, patience2. 학습 매 pass 17,363배치, 검증 981배치.",
      "observed": "보존된 마지막 입력 표본은 2,871,088/3,333,528행, RSS 147.78 MiB였다. 다음 호스트 부팅을 확인했으며 GPU 학습 시작이나 완료 기록은 없다. 마지막 Windows 여유 RAM 103.90 GiB, 커밋 여유 80.59%다.",
      "decision": "중단 기록과 부분 입력을 보존한다. 원인 조사와 승인된 공식 SSD 펌웨어 유지보수 동안 새 계산과 자동 재시도를 보류한다.",
      "next": "유지보수 결과, 현재 부팅과 제한된 환경 검토 뒤 직접 재개 지시에 따라 별도 실행을 설계한다.",
      "causal_note": "0xEF와 덤프 생성 실패만으로 메모리, GPU 또는 SSD 원인을 확정할 수 없다. 장애 순간까지의 완전한 추적은 없으며 새 학습 곡선과 정산 W는 생성되지 않았다.",
      "evidence": [
        "configs/transformer_winter_v1.json",
        "docs/transformer_winter_v1.md",
        "docs/incident_20261005_t10.md"
      ]
    },
    {
      "id": "T09B",
      "parent": "T09",
      "kind": "예보 전체 격자 전처리",
      "status": "완료 / 전체 특징 일치",
      "title": "예보 전체 격자의 시간대 필터 수선",
      "run_id": "T09B_forecast_grid_v2",
      "question": "부재 실적을 null로 두면서 기존 모든 특성과 라벨을 보존하는 전체 시간 문맥을 만들 수 있는가?",
      "expected": "기존 모든 특징과 실적을 정확히 보존한 전체 예보 격자를 만든다.",
      "protocol": "T09와 같은 모집단과 청크 및 예산. Arrow 필터에 열의 timestamp 타입을 그대로 지정한다. 새 폴더와 실행 ID를 사용한다.",
      "observed": "19개월 전체 3,521,760행 구성. 기존 2,510,368행의 특징 356,472,256개 값과 실적을 모두 대조했고 특징 차이 0. 추가 1,011,392행의 실적은 null. 최고 RSS 607.56 MiB, 42.85초.",
      "decision": "전체 격자를 겨울 CUDA 학습에 사용한다. 기존 실적과 특징, 실패 이력을 보존한다.",
      "next": "전체 격자가 통과하면 겨울 전체 Transformer를 CUDA로 학습한다.",
      "causal_note": "행 부재를 0발전이나 고장으로 추정하지 않는다. 수선 완료와 새로운 모델 성능은 별개이며 5월은 접근하지 않는다.",
      "evidence": [
        "configs/forecast_grid_v2.json",
        "scripts/build_forecast_grid_v2.py",
        "safe/forecast_grid_build_v2.json"
      ]
    },
    {
      "id": "T09",
      "parent": "T08,T07",
      "kind": "예보 전체 격자 전처리",
      "status": "중단 / 시각 타입 오류",
      "title": "실적 유무와 독립적인 시간별 예보 입력",
      "run_id": null,
      "question": "부재 실적을 null로 두면서 기존 모든 특성과 라벨을 보존하는 전체 시간 문맥을 만들 수 있는가?",
      "expected": "19개월 3,521,760개 키 생성, 기존 2,510,368행과 모든 142변수 일치, 새로운 라벨을 0으로 채우지 않는다.",
      "protocol": "공식 두 예보 파일 해시 대조 후 4,096행 청크로 월별 분리. 7일 단위 격자/특성 생성, 기존 모든 행과 특성 및 라벨 직접 대조. 720초, RSS2 GiB, 단일 작업과 Windows 별도 감시. Torch import 및 모델 학습 없음.",
      "observed": "Arrow가 Asia/Seoul 열과 +09:00 필터 상수를 비교하지 못해 첫 달 검증에서 중단했다. 관측 최고 RSS 약 153 MiB, Windows 여유 RAM 105.79 GiB였다. 완성 입력 manifest는 없다.",
      "decision": "실패 산출물과 실행 기록을 보존한다. 메모리 고갈로 분류하지 않는다.",
      "next": "원본 열의 시간 단위와 시간대를 명시한 필터로 T09B를 한 번 검증한다.",
      "causal_note": "행 부재를 0발전이나 고장으로 추정하지 않는다. 수선 완료와 새로운 모델 성능은 별개이며 5월은 접근하지 않는다.",
      "evidence": [
        "docs/forecast_grid_v1.md",
        "configs/forecast_grid_v1.json",
        "scripts/build_forecast_grid.py",
        "src/dsc6/forecast_grid.py"
      ]
    },
    {
      "id": "T08",
      "parent": "T05,T07",
      "kind": "전체 겨울 문맥과 라벨 감사",
      "status": "전체 입력 감사 완료 / 문맥 수선 필요",
      "title": "232만 행과 실제 시간 키의 완전성 확인",
      "run_id": null,
      "question": "실적 행에 붙인 기존 예보가 전체 253개소의 시간 문맥을 모두 포함하는가?",
      "expected": "전체 겨울 2,322,702행을 빠짐없이 확인하고 중복, 부분 일, 부재 일과 가용 라벨 수를 구분한다. 결측을 0발전으로 해석하지 않는다.",
      "protocol": "겨울 fit 전체와 12월 early-stop을 투영 512행씩 순차 읽기. 월별 파일 해시와 manifest 행 수 대조. 발전소-일별 24비트 출현 마스크와 작은 카운터만 유지. Torch import 없음. RSS1 GiB, 300초 및 Windows 별도 감시, 단일 잠금과 자동 재시도 없음.",
      "observed": "겨울 2,322,702행 및 12월 187,666행 전부 처리, 중복 없음. 겨울 격자 대비 1,010,826행 부재, 그중 부분 일 내부 1,770시간. 기록 시작과 끝 사이의 하루 전체 부재 0개. 12월 부재 566행. 검사 21.51초, 최고 RSS129.52 MiB, Windows 최소 여유105.81 GiB와 커밋82.32%.",
      "decision": "전체 행 수가 메모리 한계가 아니라 입력 문맥 구성 문제임을 확인했다. 실적 부재와 예보 부재를 분리해 모든 시간의 입력을 구성한다. 초기 운영 시작이나 고장의 인과 원인은 확정하지 않는다.",
      "next": "T09에서 19개월 예보 격자를 새 경로에 생성하고 기존 모든 행의 특성과 라벨 일치를 확인한 뒤 전체 CUDA 학습으로 연결한다.",
      "causal_note": "입력의 행 부재만으로 미가동, 통신 장애나 발전소 고장을 확정할 수 없다. 기존 원본과 모델을 바꾸지 않으며 정산 W 또는 5월 점수는 계산하지 않는다.",
      "evidence": [
        "docs/winter_context_audit.md",
        "configs/winter_context_audit_v1.json",
        "scripts/audit_winter_context.py"
      ]
    },
    {
      "id": "T07",
      "parent": "T05,T06,ENV06",
      "kind": "실제 입력 CUDA Transformer 연결",
      "status": "실제 GPU 2 epoch 완료 / 전체 성능 미측정",
      "title": "실제 예보 4일로 GPU 학습 경로 확인",
      "run_id": null,
      "question": "실제 예보 문맥과 가용 라벨을 구분한 입력이 A6000 학습 및 Train/Valid 기록으로 연결되는가?",
      "expected": "253개소의 24,288개 시간 키를 확인하고 2층 Transformer를 CUDA에서 2 epoch 학습한다. 각 pass의 127개 배치를 빠짐없이 완료하고 메모리, 곡선 및 체크포인트를 보존한다.",
      "protocol": "2025-01-01~02 fit, 01-03~04 early-stop. 전일 17시 및 보수적 24시간 실적 지연 가정으로 라벨 가용성을 제한. 142변수, 폭32, 4헤드, 2층, batch4 발전소-일, gradient accumulation4, FP32, seed17. Arrow256행, SQLite 입력, num_workers=0, CUDA 필수 및 CPU 학습 대체 없음. 단일 감시 작업 240초와 자식 RSS4 GiB, Windows 별도 감시.",
      "observed": "12:26 KST 완료. 24,288개 문맥 키와 253개소를 확인하고 A6000에서 2 epoch 완료, 모델 파라미터 모두 CUDA. Train 0.156392→0.096223, Valid 0.281786→0.190798. 전체 16.92초, 최고 RSS 1,486.91 MiB, PyTorch 예약 VRAM 24 MiB. Windows 8개 표본 최소 여유 RAM 104.52 GiB, 커밋 여유 81.14%. 각 pass 127배치 완주와 체크포인트 보존.",
      "decision": "실제 입력과 GPU 학습, 같은 epoch 모델의 Train/Valid 기록을 확인했다. 작은 모델에서 VRAM 부족은 관측되지 않았다. T07을 반복하거나 CPU 학습으로 대체하지 않고 전체 입력 연결로 진행한다.",
      "next": "전체 겨울 입력의 일별 문맥 누락과 가용 라벨을 확인하고 완전한 pass 드라이버를 연결한 뒤 CUDA로 순차 학습한다. 전체 겨울 2,322,702행과 봄 2,698,600행을 유지한다.",
      "causal_note": "각 2일 문맥 중 시점 경계와 24시간 지연 가정 후 손실 라벨은 01-01, 01-03 낮 각각 2,277개다. 두 손실 모두 감소했지만 짧은 연결 시험으로 일반화나 과적합 부재를 주장하지 않는다. PyTorch 예약 메모리는 드라이버 및 다른 앱을 제외한다. 전체 기간 학습과 정산 W, 5월 점수는 미측정.",
      "evidence": [
        "docs/transformer_gpu_pilot.md",
        "configs/transformer_gpu_pilot_v1.json",
        "scripts/train_transformer_gpu_pilot.py",
        "scripts/run_transformer_t07.ps1"
      ]
    },
    {
      "id": "T06",
      "parent": "T01,T05,ENV06",
      "kind": "실제 Transformer 합성 CPU 수치 검사",
      "status": "합성 CPU 4검사 통과 / 실제 성능 미측정",
      "title": "학습 루프와 저장, 중단의 수치 동작 확인",
      "run_id": null,
      "question": "검증된 새 환경에서 실제 Transformer의 마스크, 가중 누적, 학습 기록 및 저장/중단이 작동하는가?",
      "expected": "네 검사를 모두 통과하고 같은 모델의 실제 Train/Valid 로그와 체크포인트를 보존한다. 합성 결과를 대회 성능으로 해석하지 않는다.",
      "protocol": "기존 모델과 입력 코드는 동결. CPU 한 스레드, FP32, num_workers=0. 합성 발전소 두 개와 2일씩의 train/valid, 작은 1층 모델. ENV06 영수증 및 현재 부팅/소스 결속, 단일 작업 잠금과 Windows 별도 감시. 90초, 자식 RSS 2 GiB, 자동 재시도 없음.",
      "observed": "11:59:41 KST 완료. 네 검사 모두 통과, 오류/건너뜀 0개. 검사 자체 3.408초, 감독 전체 7.383초, 최고 RSS 621.87 MiB. CUDA 초기화 없음. 2 epoch의 Train/Valid 기록과 최적/마지막/중단 체크포인트 보존. Windows 4개 표본의 최소 여유 RAM 105.45 GiB, 커밋 여유 82.05%.",
      "decision": "실제 Transformer 구현의 작은 CPU 수치 동작과 기록/저장 경로를 확인했다. 일반 사고 보류와 기존 T02 비활성은 유지하고 같은 시험을 반복하지 않는다.",
      "next": "전체 입력용 어댑터를 실제 예보 문맥의 작은 구간에 연결해 키 완전성, RSS, 처리량과 SQLite 크기를 측정한다. 전체 겨울 학습 범위는 유지한다.",
      "causal_note": "Train/Valid L1은 0.264358→0.262837로 같은 값이다. 날짜만 옮긴 같은 합성 패턴이라 예상된 결과이며 일반화 근거가 아니다. 실제 대회 행과 GPU, 정산 W는 미측정. 정상 중단 저장은 정확한 배치 재개를 보장하지 않는다.",
      "evidence": [
        "docs/transformer_cpu_env06.md",
        "scripts/check_transformer_runtime_env06.py",
        "tests/test_transformer_runtime_env06.py",
        "configs/neural_runtime_cpu_env06.json"
      ]
    },
    {
      "id": "ENV06",
      "parent": "INC03,ENV05",
      "kind": "재요청에 따른 캐시 재사용 설치",
      "status": "설치와 파일/CPU/소스 검사 통과",
      "title": "정상 캐시를 검증해 대량 복사를 줄인 설치",
      "run_id": null,
      "question": "정상 캐시를 재사용해 새 환경 설치의 쓰기 부하를 줄일 수 있는가?",
      "expected": "캐시 파일을 먼저 검증하고 정상 파일은 하드링크로 재사용하며 손상 패키지만 다시 받는다. 설치된 환경의 현재 해시와 작은 CPU 및 소스 검사를 통과해야 한다.",
      "protocol": "사용자가 INC03 뒤 재설치를 다시 요청했다. 기존 대상과 캐시는 보존하고 새 캐시/대상을 사용한다. 캐시 검사, 캐시 구성, 설치와 검증을 각각 감시되는 자식 프로세스로 순차 실행. 별도 Windows 감시가 RAM/커밋 표본을 Windows 경로에 기록. 동시성 1, 자동 재시도 0, 전체 파일 fsync 루프 없음.",
      "observed": "11:31:26 KST 완료, 전체 39.38초. 캐시 16개를 검증해 재사용하고 RECORD가 없거나 비정상인 39개는 새로 받았다. 55개 패키지의 현재 해시 파일 25,083개와 6,094,550,882바이트 검증 통과. PyTorch CPU 역전파/NumPy 배열 공유와 T05 합성 검사 10개 통과. CPU 검사 관측 최고 RSS 385.18 MiB. Windows 7개 표본의 최소 여유 RAM 100.66 GiB, 최소 커밋 여유 78.59%.",
      "decision": "새 환경의 설치와 작은 CPU 및 소스 검사 성공을 기록한다. 기존 실패 대상은 유지하고 정상 파일을 공유하는 캐시와 새 대상은 직접 수정하지 않는다. 일반 프로젝트 환경과 GPU 학습 상태를 자동 변경하지 않았다.",
      "next": "새 환경 경로를 명시해 Transformer 수치 검사 네 개와 실제 전체 입력 연결을 순차 확인한다. 이미 완료된 패키지 설치와 동일 합성 검사를 이유 없이 반복하지 않는다.",
      "causal_note": "패키지 해시는 로컬 RECORD에 대한 현재 검증이며 호스트 무중단 또는 저장장치 건강 인증이 아니다. CPU 산술 검사는 실제 Transformer, GPU 학습이나 전체 데이터 처리의 검증이 아니다. 메모리 표본 7개는 연속 최고치 측정이 아니다.",
      "evidence": [
        "scripts/reinstall_neural_environment_v3.py",
        "scripts/run_reinstall_env06.ps1",
        "docs/environment_recovery_env06.md"
      ]
    },
    {
      "id": "INC03",
      "parent": "ENV05,INC02",
      "kind": "재설치 이후 부팅 변경과 현재 손상 확인",
      "status": "중단 확인 / 원인 미확정",
      "title": "메모리 고갈과 저장 실패 증거 구분",
      "run_id": null,
      "question": "새 환경 설치 뒤의 중단이 메모리 고갈이라는 증거가 있는가?",
      "expected": "현재 부팅, 마지막 자원 표본, 설치 단계와 Windows 이벤트를 대조하고 추정과 실제 관측을 구분한다. 원인이 미확정인 상태에서 같은 작업을 반복하지 않는다.",
      "protocol": "현재 부팅과 프로세스, 선택 경로 10개의 크기, 시스템 이벤트 및 저장장치 기본 상태를 읽기 전용으로 확인. 실제 환경 전체 해시, 설치 재시도, ML import와 부하 재현 없음.",
      "observed": "11:07:38 KST의 새 Windows 부팅과 0xEF, volmgr 161을 확인. ENV05는 10:02:27 저장 확인 단계 이후 완료 영수증이 없고 선택 파일 10개는 모두 0바이트다. 마지막 10:02:43 표본은 Windows 여유 90.83 GiB와 커밋 여유 70.09%. 오늘 01:00 이후 조회한 메모리 고갈 이벤트는 없었다.",
      "decision": "ENV05를 중단 및 미검증으로 기록하고 대상/캐시/증거를 보존한다. 메모리 부족이나 SSD 고장으로 단정하지 않는다. 사용자 계속 요청에 따라 원인 조사와 감시 구조 검토를 이어간다.",
      "next": "덤프 접근과 저장 경로, 설치 캐시 및 대상의 메타데이터를 제한적으로 대조한다. 차기 설계에서는 차단 가능 I/O와 감시를 분리하고 작은 경계에서만 검증한다. ENV05는 재실행하지 않는다.",
      "causal_note": "마지막 표본은 장애 순간 측정이 아니다. 이벤트 6008의 이전 종료 시각이 작업 로그와 맞지 않아 정확한 장애 시점도 미확정이다. 기본 디스크 Healthy 표시가 저장장치 무결성을 보장하지 않으며 상세 카운터 접근은 거부됐다.",
      "evidence": [
        "docs/reinstall_interruption_20261005.md",
        "docs/environment_reinstall_v2.md"
      ]
    },
    {
      "id": "ENV05",
      "parent": "INC02,ENV03,ENV04A",
      "kind": "직접 요청에 따른 새 환경 순차 재설치",
      "status": "부팅 변경으로 중단 / 검증 미완료",
      "title": "기존 환경을 보존한 단일 재설치",
      "run_id": null,
      "question": "손상된 환경을 덮어쓰지 않고 고정 버전을 새로 설치한 뒤 현재 파일과 최소 CPU 동작을 확인할 수 있는가?",
      "expected": "새 환경의 기록된 파일 크기와 해시가 일치하고 저장 요청 및 작은 CPU 연산이 성공해야 한다. 과거 성공 기록으로 현재 환경을 승인하지 않는다.",
      "protocol": "사용자의 직접 재설치 요청과 사전 커밋 b610c56을 근거로 현재 부팅 및 소스 해시에 결속한 단일 작업 실행. 새 캐시, 다운로드/설치 동시성 1, 자동 재시도 0. 설치 후 새 파일과 디렉토리에 fsync, 현재 RECORD 및 파일 해시 대조, 합성 소스 검사 10개와 작은 CPU 산술 검사를 순서대로 수행.",
      "observed": "09:56 KST 시작. 로그에는 패키지 55개 준비 5분 48초, 설치 4.61초가 남았다. 10:02:27의 저장 확인 단계 이후 파일 무결성, 소스 10검사와 CPU 검사의 완료 기록이 없다. 11:12에 새 부팅을 확인했고 선택한 새 대상 파일 10개가 0바이트였다.",
      "decision": "설치 성공으로 판정하지 않는다. 원본, 이전 환경과 새 대상 및 캐시를 보존하고 같은 작업을 자동 재실행하지 않는다. INC03으로 현재 증거와 감시 구조의 한계를 분리 기록한다.",
      "next": "INC03에서 읽기 전용 장애 조사를 이어간다. fsync가 차단될 경우 같은 프로세스의 검사 루프도 멈추는 한계를 검토한다. T05 소스 10검사와 Transformer 수치 검사는 여전히 미실행이다.",
      "causal_note": "fsync 완료 여부는 확인되지 않았다. fsync가 장애를 일으켰다는 인과 증거도 없다. 커널 I/O나 호스트 중단은 같은 프로세스의 시간 제한만으로 제어할 수 없다. 메모리 부족은 확인되지 않았고 GPU 학습 및 5월 채점은 없었다.",
      "evidence": [
        "configs/environment_recovery_v2.json",
        "scripts/reinstall_neural_environment_v2.py",
        "docs/environment_reinstall_v2.md"
      ]
    },
    {
      "id": "INC02",
      "parent": "INC01,ENV03,ENV04B",
      "kind": "복구 대상의 현재 파일 크기 점검",
      "status": "선택 10개 중 6개 불일치 / 실행 보류",
      "title": "별도 복구 환경에서도 0바이트 파일 확인",
      "run_id": null,
      "question": "이전 설치 성공 기록과 재부팅 뒤 현재 환경의 파일 상태가 일치하는가?",
      "expected": "선택한 주요 진입 파일과 네이티브 라이브러리의 크기는 설치 기록과 일치해야 한다. 현재 크기와 과거 해시 영수증을 구분한다.",
      "protocol": "다섯 패키지의 RECORD 메타데이터와 선택 경로 10개의 크기만 확인. 0바이트 여섯 개와 Torch 두 경로를 Linux stat으로 재확인. 설치 본문 해시, ML import, 재설치와 대회 데이터 읽기 없음.",
      "observed": "filelock, NumPy, pandas, PyArrow의 선택 파일 여섯 개가 예상 비영 크기와 달리 0바이트였다. Linux에서도 regular empty file로 확인했다. Torch 네 경로는 크기만 일치했다. filelock 캐시의 같은 경로는 3,469바이트였다.",
      "decision": "현재 복구 대상은 실행 가능한 상태로 승인할 수 없다. 과거 ENV03 완료 기록은 보존하고 자동 설치/복사를 하지 않는다. T05 소스 작업은 별도로 이어간다.",
      "next": "현재 불일치를 복구 검토에 반영하고 캐시와 설치 대상의 출처 및 저장 상태를 제한적으로 비교한다. 실제 런타임을 실행하기 전에 현재 파일과 새로운 검증 근거를 확인해야 한다.",
      "causal_note": "선택한 10개 경로의 크기 조사이며 전체 손상 수나 원인 판정이 아니다. 일치한 크기가 내용 해시 일치를 뜻하지 않는다. 커널의 비정상 종료/복구 기록만으로 OOM이나 저장장치 고장을 단정하지 않는다.",
      "evidence": [
        "docs/recovery_target_damage_20261005.md",
        "docs/incident_followup_20261005.md"
      ]
    },
    {
      "id": "T05",
      "parent": "T04,T01",
      "kind": "전체 입력과 완전한 epoch 연결 코드",
      "status": "합성 계약 10검사 통과 / 실제 입력 미검증",
      "title": "행 수와 메모리를 분리한 전체 입력 코드",
      "run_id": null,
      "question": "전체 학습 범위를 유지하면서 임시 200만 행과 256배치 상한의 의존성을 제거할 수 있는가?",
      "expected": "선택한 파일 목록의 모든 행을 처리하고 메모리와 디스크 예산은 별도로 제한한다. 부분 pass는 전체 epoch으로 보고하지 않는다.",
      "protocol": "기존 T01을 동결하고 표준 라이브러리 기반 전체 문맥 계획, 별도 reader/DayStore 예산과 완전한 pass 검사 함수를 작성. 실제 디코딩과 모델의 기존 수치 규칙은 재사용한다.",
      "observed": "ENV06에서 합성 계약 10개 모두 통과했다. 검사 자체 0.002초. 전체 월의 행 수와 부분 월 스캔 예산을 구분하고 200만 행 및 256배치 고정 상한 없이 완전한 pass를 확인했다. 실제 대회 행은 읽지 않았다.",
      "decision": "합성 계약 확인 결과로 보존한다. 전체 학습 드라이버와 체크포인트, 실제 Arrow/SQLite 연결 및 처리량 검증은 남아 있다.",
      "next": "환경 검증 후 소스 계약과 실제 Arrow/SQLite 연결을 확인한다. 실제 처리량과 최고 메모리를 기록하고 전체 기간 학습 루프에 완전한 pass 검사를 연결한다.",
      "causal_note": "현재 단계에는 새 학습, 실제 전체 데이터 스캔과 성능 측정이 없다. 10개는 작은 가상 파일 목록을 이용한 합성 검사이며 실제 232만 행 처리 성공을 뜻하지 않는다.",
      "evidence": [
        "src/dsc6/full_context.py",
        "tests/test_full_context.py",
        "configs/transformer_full_context_v1.json",
        "docs/transformer_full_context_v1.md"
      ]
    },
    {
      "id": "T04",
      "parent": "T01,S04,D08",
      "kind": "전체 Transformer 입력 범위와 자원 예산 분리",
      "status": "전체 구간 선언 / 실제 실행 전",
      "title": "232만 행 전체를 순차 읽는 입력 설계",
      "run_id": null,
      "question": "초기 시험용 행 수 제한이 전체 학습 자료를 불필요하게 줄이지 않도록 할 수 있는가?",
      "expected": "전체 기간을 유지하면서 청크와 미니배치로 상주 메모리를 제한한다. 총 스캔 행 수, 학습 라벨 수와 RAM/VRAM 한계를 구분한다.",
      "protocol": "기존 manifest와 시간 분할, reader 및 Transformer 소스를 읽기 전용으로 검토. 대회 Parquet 본문과 모델은 실행하지 않았다. T01을 동결하고 전체 구간 설정과 선택적인 짧은 진단을 분리 선언.",
      "observed": "겨울 문맥 2,322,702행, 봄 2,698,600행을 manifest에서 확인. 기존 200만 행과 256배치는 에이전트의 임시 시험 예산이며 대회 제한이나 실측 메모리 한계가 아니다. 실제 전체 입력과 학습 성능은 미검증.",
      "decision": "사용자 지적을 반영해 전체 겨울과 봄 구간을 유지한다. 232만 행이 임시 200만 상한을 넘는다는 이유로 학습 자료를 줄이지 않는다. 데이터 총량과 동시에 메모리에 올라가는 양을 따로 관리한다.",
      "next": "환경 검증 후 전체 manifest에 결속된 입력 예산과 실제 발전소-일 수에 맞춘 완전한 pass 처리를 새 버전에 연결한다. 짧은 측정에서 RSS, 처리량, VRAM을 확인하고 전체 구간을 순차 실행한다.",
      "causal_note": "232만 행 처리 불가나 VRAM 부족을 관측한 결과가 아니다. 짧은 진단은 최종 학습 표본을 대체하지 않는다. 기존 생성기의 전체 DataFrame 적재와 행 누락 원인은 별도 검토가 필요하다. 5월은 봉인한다.",
      "evidence": [
        "docs/transformer_actual_input_review.md",
        "configs/transformer_full_context_v1.json",
        "configs/transformer_real_input_pilot_v1.json",
        "safe/transformer_source_preflight.json"
      ]
    },
    {
      "id": "ENV04B",
      "parent": "ENV04A,ENV03",
      "kind": "설치 파일 목록의 제한된 출처 검토",
      "status": "두 패키지 목록 대조 / 출처 미검증",
      "title": "캐시 기록과 설치 기록의 차이 구분",
      "run_id": null,
      "question": "작은 메타데이터만 읽어 설치 목록 누락과 설치기가 추가한 항목을 구분할 수 있는가?",
      "expected": "캐시의 파일 목록은 설치 목록에 대응해야 한다. 목록 형식과 설치 후 추가 파일 때문에 생긴 차이를 실제 본문 손상과 혼동하지 않는다.",
      "protocol": "55개 계획 중 filelock과 torch 두 패키지만 읽기 전용으로 검토. RECORD 네 개의 고유 크기 합 2,346,756바이트, 파일별 2 MiB 및 25,000행 상한. CSV 파싱, 경로 대소문자 구분, 해시 패딩과 숫자 크기 표현 정규화. 원본 wheel 다운로드와 설치 및 ML import 없음.",
      "observed": "캐시 RECORD의 기존 행 11,038개가 모두 대응했고 정규화한 해시/크기 차이와 누락은 0개. 설치 후 항목 6개 추가. 캐시 인덱스의 해시 문자열은 lock의 해당 wheel과 일치했지만 압축 원본 자체의 해시는 미검증.",
      "decision": "목록 대조 결과만 보존한다. 같은 저장소의 메타데이터 일치가 독립적인 출처 검증이나 현재 설치 본문의 무결성을 증명하지 않으므로 ENV04B는 부분 검토 상태다.",
      "next": "정확한 lock URL과 해시에 결속된 원본 wheel 목록 확보 절차를 검토한다. 다운로드와 실제 환경 재검증은 별도로 제한된 실행을 선언하고 검토한 뒤 진행한다. ENV04C와 T02는 자동 시작하지 않는다.",
      "causal_note": "RECORD 자기 항목을 포함한 목록 비교다. 본문, 55개 전체 패키지, 런타임 및 호스트 안정성을 검증하지 않았다. 새 모델 성적과 장애 원인은 미확정이며 기존 곡선과 5월 봉인을 유지한다.",
      "evidence": [
        "docs/environment_manifest_provenance.md",
        "safe/environment_manifest_review.json",
        "docs/recovery_sequence_v2.md"
      ]
    },
    {
      "id": "ENV04A",
      "parent": "INC01,ENV03",
      "kind": "순차 복구의 가상 파일 회귀 검사",
      "status": "8검사 통과 / 실제 환경 대기",
      "title": "설치 기록과 부팅 조건의 수선 확인",
      "run_id": null,
      "question": "실제 ML 패키지를 읽지 않고 빈 기록과 오래된 검증 결과의 사용을 막는 후속 코드를 확인할 수 있는가?",
      "expected": "빈 RECORD, 필수 항목 누락, 검토 이후 기록 잘림, 크기와 수정 시각을 유지한 파일 변조 및 부팅 불일치를 가상 파일로 거부한다.",
      "protocol": "89e8e96 사전 선언. 사용자의 순차 계속 요청 범위에서 stdlib 전용 검사 한 번 실행. Python -I -S, 실제 호스트 부팅/자원 및 리셋 확인, 단일 작업 락, 주소 공간 192 MiB, CPU 10초와 wall 25초 상한.",
      "observed": "첫 실행 8개 모두 통과. 검사 0.012초, 호스트 확인 포함 5.853초, 검사기 자체 최고 RSS 24.5 MiB. 실제 설치 패키지 파일과 대회 행은 0개이며 ML 패키지를 import하지 않았다.",
      "decision": "수선 코드와 합성 결과를 보존한다. 환경 보류와 T02 비활성, 학습 부팅 승인 상태는 그대로다. 이 검사가 실제 패키지 전체나 호스트 안정성을 확인한 것은 아니다.",
      "next": "ENV04B에서 고정 lock의 wheel 파일 목록과 설치 파일 대응의 출처를 검토한다. 실제 환경 재검증, 작은 CPU 수치 검사, GPU 파일럿은 각각 결과 검토 후 다음 단계로 진행한다.",
      "causal_note": "가상 파일의 오류 탐지 동작만 확인했다. 독립 wheel 목록 검증과 T02 실행 경로 연결은 남아 있다. 루틴 자체는 실제 현재 파일 검증 시에도 학습 허가를 발급하지 않는다. 새 모델 성능과 장애 원인은 미확정이다.",
      "evidence": [
        "docs/recovery_sequence_v2.md",
        "safe/recovery_integrity_v2_test.json",
        "src/dsc6/recovery_integrity_v2.py",
        "tests/test_recovery_integrity_v2.py"
      ]
    },
    {
      "id": "INC01",
      "parent": "ENV03",
      "kind": "재부팅 후 증거 보존과 실행 차단",
      "status": "원인 미확정 / 연산 보류",
      "title": "재부팅 뒤 과거 검증으로 실행하지 않기",
      "run_id": null,
      "question": "설치 이후 재부팅이 확인된 상황에서 기존 결과를 보존하고 검증되지 않은 재실행을 막을 수 있는가?",
      "expected": "과거 설치 완료와 현재 실행 가능 여부를 분리한다. 새 부팅의 환경 검토가 끝나기 전에는 ML import, 학습과 설치 재시도가 없어야 한다.",
      "protocol": "Windows 이벤트와 현재 자원 수치를 제한적으로 읽고 상세 로그는 로컬에 보존. 기존 부팅 승인은 갱신하지 않고 환경 보류 파일, 가드 검사와 T02 명시적 비활성을 추가.",
      "observed": "새 Windows/WSL 부팅과 0xEF 장애 기록 및 덤프 생성 실패를 확인. ENV03 설치 완료 기록은 보존됐다. 장애 직전 메모리와 정확한 원인은 미확정이며 새 ML 실행은 없었다.",
      "decision": "학습, 설치 재시도와 전체 환경 해시 재검사를 보류한다. 가벼운 코드 및 문서 작업만 이어간다. 추가한 차단 코드는 검토했지만 재부팅 뒤 실행 시험은 하지 않았다.",
      "next": "호스트 증거와 현재 파일 상태를 검토하고 RECORD 누락 검사 및 현재 파일에 결속된 실행 검증을 보강한다. 작은 수치 검사도 안전 조건을 충족한 뒤 한 번씩 진행한다.",
      "causal_note": "0xEF는 중요 프로세스 종료를 나타내며 원인을 특정하지 않는다. 재부팅 후 여유 RAM이나 설치 중 낮은 RSS는 장애 순간의 메모리와 시스템 안정성을 입증하지 않는다.",
      "evidence": [
        "docs/incident_followup_20261005.md",
        "src/dsc6/resources.py",
        "scripts/check_transformer_runtime_cpu.py"
      ]
    },
    {
      "id": "ENV03",
      "parent": "ENV02",
      "kind": "사용자 승인에 따른 격리 환경 설치",
      "status": "설치 완료 / 현재 부팅 재검증 필요",
      "title": "격리 설치 결과 보존과 검증 범위",
      "run_id": null,
      "question": "고정된 55개 패키지를 기존 환경과 분리해 한 번 설치하고 기록된 파일 해시를 확인할 수 있는가?",
      "expected": "고정 lock, 전용 캐시와 동시성 1을 사용해 제한 시간 안에 설치한다. 기존 환경 메타데이터를 보존하고 학습 또는 자동 환경 전환을 시작하지 않는다.",
      "protocol": "사용자 승인 및 사전 커밋 0ddfcfc 뒤 run_guarded 아래 한 번 실행. 총 600초, 설치 480초, 설치기 RSS 2 GiB 상한. 다운로드와 설치 동시성 1, HTTP 재시도 0, hash 청크 1 MiB.",
      "observed": "08:18:58 KST 완료. 55개 패키지 설치 반환 코드 0, 당시 RECORD에 기재된 25,083개 파일의 해시 확인. 기존 메타데이터 113개 동일. 총 303.23초, 설치기 관측 최고 RSS 46.09 MiB. ML import 없음.",
      "decision": "설치 로그와 당시 해시 영수증을 동결한다. 이후 호스트가 재부팅됐으므로 이 영수증은 현재 환경의 실행 허가가 아니다. CPU 수치 검사와 Transformer 검사 네 개는 아직 미실행이다.",
      "next": "INC01에서 장애 후 검토를 진행한다. 빈 RECORD와 누락 항목 검사, 현재 파일의 재검증 결속을 보강하기 전에는 런타임 시험을 실행하지 않는다.",
      "causal_note": "로컬 RECORD 기반 검사이며 신뢰할 수 있는 wheel 전체 목록과의 대조는 아니다. OS, 드라이버, 호스트 안정성 및 수치 동작을 검증하지 않았다. 기존 환경 전체가 보존됐다는 해시 증명도 아니다.",
      "evidence": [
        "docs/environment_recovery_execution.md",
        "safe/environment_recovery.json",
        "docs/incident_followup_20261005.md"
      ]
    },
    {
      "id": "ENV02",
      "parent": "ENV01",
      "kind": "격리 환경 복구의 오프라인 사전 점검",
      "status": "계획 55개 확인 / 설치 미실행",
      "title": "고정된 환경 복구 계획 검증",
      "run_id": null,
      "question": "현재 환경을 보존하면서 Linux 신경망 의존성을 오프라인으로 계획할 수 있는가?",
      "expected": "별도 경로의 uv dry-run과 해시 요구사항 내보내기는 성공하고 기존 설치 메타데이터와 lock은 그대로여야 한다. 새 환경은 생성되지 않아야 한다.",
      "protocol": "사전 커밋 da8537b. 네트워크를 끄고 uv sync --dry-run --frozen과 export를 감독기 아래 한 번 실행. 30초, 명령별 10초, 출력별 1 MiB, 메타데이터 16 MiB 상한.",
      "observed": "Linux 패키지 55개가 모두 고정 lock 버전과 일치. 요구사항 35,843바이트. 기존 메타데이터 113개 해시 동일, 새 환경 폴더 미생성. 0.128초, 최고 단일 프로세스 RSS 32.25 MiB.",
      "decision": "기존 환경을 보존하는 별도 복구안을 구체화했다. 다운로드/설치와 신경망 실행은 없고 실패 큐를 유지한다. 복구 후 전체 파일 해시와 작은 수치 검사가 필요하다.",
      "next": "새 환경에 55개 고정 패키지를 동시성 1로 한 번 설치하는 안을 검토한다. 08:50 경계와 자원 제한을 지키며 자동 재시도, 자동 환경 전환과 학습 재개는 하지 않는다.",
      "causal_note": "의존성 계획과 메타데이터 보존을 확인했을 뿐 wheel 다운로드, 설치 본체 무결성, 수치 동작이나 새 모델 성능을 확인한 결과가 아니다. 현재 크래시 원인도 미확정이다.",
      "evidence": [
        "docs/environment_recovery_scope.md",
        "safe/environment_preflight.json",
        "scripts/plan_environment_recovery.py"
      ]
    },
    {
      "id": "ENV01",
      "parent": "T01",
      "kind": "환경 손상 범위 읽기 전용 분류",
      "status": "25개 패키지 분류 / 복구 미실행",
      "title": "Transformer 실행 전 복구 범위 확인",
      "run_id": null,
      "question": "패키지 이름이 읽히지 않는 기존 설치 파일 불일치를 RECORD와 lock으로 분류할 수 있는가?",
      "expected": "dist-info 폴더와 RECORD 소속을 대조하면 설치 환경을 변경하지 않고 필요한 복구 범위를 구체화할 수 있다. 폴더 이름을 검증된 설치 버전으로 간주하지 않는다.",
      "protocol": "사전 커밋 0f5263f. 기존 불일치 3,222개만 다시 stat하고 RECORD/METADATA 3.21 MB를 읽음. 30초/192 MiB 상한, ML import와 설치, 네트워크 및 실제 데이터 접근 없음.",
      "observed": "기존 불일치 전부를 25개 패키지에 대응시켰고 예상 버전은 lock과 일치. 23개 METADATA가 0바이트이고 네이티브 라이브러리 47개가 불일치에 포함됨. 기존 크기 변화 0개. 0.149초, 최대 RSS 28 MiB.",
      "decision": "CPU Torch 라이브러리도 부분 파일이므로 단일 의존성 교체나 CPU fallback으로 학습을 재개하지 않는다. 구체적인 복구 범위와 검증 순서를 기록하고 실패 큐와 기존 결과를 보존한다.",
      "next": "설치 출처와 lock 해시를 기준으로 제한된 복구 계획을 검토한다. 복구 후 파일 무결성, 작은 수치 검사, T01 신경망 검사와 실제 입력 검증을 차례로 통과해야 한다. 자동 대량 재설치는 하지 않는다.",
      "causal_note": "초기 불일치 목록의 소속과 크기를 확인한 감사다. 새 손상이나 동일 크기의 손상을 검사하지 않았으며 호스트 장애 원인, 캐시 건전성 및 전체 런타임 정상화를 판정하지 않았다. 새 모델 성능은 미측정이다.",
      "evidence": [
        "docs/environment_recovery_scope.md",
        "safe/environment_attribution.json",
        "scripts/attribute_environment_damage.py"
      ]
    },
    {
      "id": "T01",
      "parent": "H04,D06,S04",
      "kind": "Transformer v2 구현과 합성 입력 검증",
      "status": "구현 / 입력 21검사 통과 / 학습 미검증",
      "title": "Transformer를 작은 배치로 구현",
      "run_id": null,
      "question": "하루 예보를 함께 읽는 Transformer를 시간 누수와 전체 RAM 적재 없이 구현할 수 있는가?",
      "expected": "24시간 예보 문맥은 결측 라벨과 독립이어야 한다. 디스크 정렬과 작은 배치로 읽기 순서가 바뀌어도 같은 입력을 만들고 학습 구간에서만 정규화한다.",
      "protocol": "사전 커밋 028fcec. 2층, 4-head, 폭 32의 예보 Transformer와 학습/추론, 가중 gradient accumulation, 같은 체크포인트의 Train/Valid 평가, 저장/중단 경로 작성. 합성 Arrow/SQLite/NumPy 입력 21검사만 가드 아래 실행.",
      "observed": "첫 실행 21개 모두 통과. 2.047초, 자체 최대 RSS 118.5 MiB. 96행 fixture에서 4개 발전소-일과 시점상 허용된 라벨 82개를 보존했다. 신경망 실행 검사 4개는 작성만 했으며 PyTorch를 불러오지 않았다.",
      "decision": "v2 코드와 입력 검증 결과를 보존한다. Attention 입력과 손실 마스크를 분리하고 예측은 모든 발전소-일을 요구한다. 구현 완료를 역전파 검증이나 실제 학습 성능으로 표시하지 않는다.",
      "next": "신경망 환경 무결성 확인 뒤 합성 forward/backward, 가중 누적 동등성, 저장/복원과 정상 중단 4검사를 먼저 실행한다. 실제 입력/보고 지연 검증 후 제한된 학습을 비교하고 SSL은 별도 자식으로 둔다.",
      "causal_note": "실제 대회 행, GPU, 외부 가중치와 5월 라벨을 사용하지 않았다. 모델 수치 동작과 BF16, 실제 규모 메모리 및 정산 W는 미측정이다. 작은 입력 검사가 시스템 안정성이나 성능 향상을 보장하지 않는다.",
      "evidence": [
        "docs/transformer_stream_v2.md",
        "safe/transformer_input_pilot.json",
        "src/dsc6/transformer_stream.py",
        "tests/test_transformer_stream_runtime.py"
      ]
    },
    {
      "id": "R01",
      "parent": "H03,D04,D06",
      "kind": "저출력 1차 자료와 입력 가용성 검토",
      "status": "자료 검토 / 학습 미실행",
      "title": "저출력 원인과 예측 입력 구분",
      "run_id": null,
      "question": "적설, 음영과 부분 설비 정지에서 평가 기간에도 만들 수 있는 입력은 무엇인가?",
      "expected": "자료의 센서 구성, 시간 해상도와 정보 시점을 대조하면 진단 아이디어를 허용되는 특징과 분리할 수 있다.",
      "protocol": "공식 튜토리얼, 신호 분해 원문 §7.3 도입/정식화와 pvlib API를 읽고 제공 README 스키마 및 기존 D04와 대조. PDF 본문을 Chrome 화면으로 확인. 외부 데이터/코드 반입과 새 학습 없음.",
      "observed": "고장 사례는 같은 장소의 스트링 7개, 분 단위 자료에 주입한 고장이다. DSC6의 전국 시간별 합계와 조건이 다르다. 제공 강설 A/B의 단위도 mm/cm로 다르며 패널 피복률은 없다.",
      "decision": "P05 강설 예보 이력과 P06 과거 태양각 반응을 분리 설계한다. 어레이 수나 고장 라벨을 확정하지 않고 낮 0을 보존한다. 평가 실적으로 상태를 갱신하지 않는다.",
      "next": "환경과 C00 통제군 검증 후 두 후보를 같은 기간/예산/참조 배분에서 각각 비교한다. 정답 기반 특징은 순방향 교차 적합하고 지지 부족 범위를 표시한다.",
      "causal_note": "논문 일부의 방법 검토다. 대회 자료에서 원인을 식별하거나 성능을 측정하지 않았다. 정상 출력 진단이 실제 발전량 정산 개선을 보장하지 않으며 5월 봉인과 실패 큐를 유지한다.",
      "evidence": [
        "docs/low_output_feature_review.md",
        "docs/low_output_review.json",
        "docs/research_registry.json"
      ]
    },
    {
      "id": "S04",
      "parent": "S01,S02,S03,D08",
      "kind": "합성 배치와 채점 연결",
      "status": "18검사 통과 / 실제 모델 대기",
      "title": "작은 배치에서 채점까지 연결",
      "run_id": null,
      "question": "정답이 예측 입력에 섞이지 않고 작은 배치가 동일한 시간별 정산으로 이어지는가?",
      "expected": "7행씩 읽은 발전소 순서 자료를 시간별로 묶으면 독립 계산과 같아야 한다. 정답 변경은 예측 입력에 영향을 주지 않고 오류 때 부분 점수를 반환하지 않는다.",
      "protocol": "가상 253개소 4시간 1,012행. 정답과 예측용 순차 두 스캔, 숫자 특성만 받는 결정적 함수, SQLite 묶음과 시간별 채점. 큰 backing buffer, 결측, 키/시각, 출력 길이, 중도 실패와 봉인 경계를 검사.",
      "observed": "18개 검사 첫 실행 통과. 1.033초, 자체 최고 RSS 118.75 MiB. 완주 fixture는 스캔마다 145배치, 배치당 최대 7행. 임시 파일/저널 최고 관측값 57,888바이트. 독립 시간별 계산과 일치.",
      "decision": "합성 입력 연결을 보존한다. 스키마 메타데이터까지 예측 인자에서 제거했고 작은 슬라이스가 보유하는 전체 버퍼에도 상한을 적용한다. 실제 모델과 학습 큐는 그대로 보류한다.",
      "next": "환경 복구 후 모델별 Arrow/NumPy/Tensor 변환과 배치 보유량을 별도 검토한다. 실제 특성값, 보고 지연, train/valid 로깅과 작은 실제 입력 시험은 아직 남아 있다.",
      "causal_note": "학습된 모델이 아닌 가상 함수의 연결 검증이다. 실제 대회 데이터와 5월 라벨은 읽지 않았다. 함수 내부의 전역 데이터 접근이나 행 재배열을 자동 방지하는 샌드박스는 아니며 실제 규모 RAM 및 성능을 보장하지 않는다.",
      "evidence": [
        "safe/batch_projection_pilot.json",
        "docs/batch_projection_pilot.md",
        "tests/test_batch_projection.py"
      ]
    },
    {
      "id": "S03",
      "parent": "S01,S02,D08",
      "kind": "디스크 기반 시간별 묶음",
      "status": "10검사 통과 / 실제 연결 대기",
      "title": "디스크로 묶어 시간별 채점",
      "run_id": null,
      "question": "발전소 순서의 행을 작은 메모리로 시간별 채점에 넘길 수 있는가?",
      "expected": "임시 디스크의 고유키 정렬로 직접 시간별 채점과 같은 점수/모집단을 유지한다. 입력 오류와 상한 초과 때 부분 결과를 채택하지 않는다.",
      "protocol": "가상 253개소와 4시간. SQLite 캐시 1 MiB, 메모리 매핑 없음, 파일/저널 및 RSS/시간 제한. 직접 채점 대조, 결손, 중복, 가격, 디스크 한도와 종료 정리 검사.",
      "observed": "10개 검사 첫 실행 통과. 1.305초, 자체 최고 RSS 24 MiB. 정상 fixture의 관측 최고 임시 파일 합계 45,584바이트, 한 시간 최대 507행. 실제 0/음수와 결측 구분 유지.",
      "decision": "투영한 키/값 스트림을 묶는 별도 프로토타입으로 보존한다. 기존 데이터와 trainer는 변경하지 않는다. 전체 파이프라인 완료나 실제 규모 메모리 보장으로 해석하지 않는다.",
      "next": "Arrow 배치에서 키와 값만 넘기는 입력/예측 어댑터를 검토한다. 생산자와 소비자의 배치 보유량 및 실제 피크 메모리를 별도 작은 시험으로 측정한다.",
      "causal_note": "합성 자료만 사용했고 실제 대회 행, ML import 및 GPU 사용은 없다. 소비자가 여러 시간을 누적하는 동작까지 이 모듈이 방지하지는 않는다. 학습 환경 실패 큐는 유지한다.",
      "evidence": [
        "safe/hour_spool_pilot.json",
        "docs/hour_spool_pilot.md",
        "tests/test_hour_spool.py"
      ]
    },
    {
      "id": "D08",
      "parent": "D07",
      "kind": "생성 소스 이력 복구",
      "status": "정확한 해시 일치 / 수치 재현 대기",
      "title": "가공 자료를 만든 원 코드를 복구",
      "run_id": null,
      "question": "최초 작성 기록의 코드가 가공 manifest의 생성 해시와 일치하는가?",
      "expected": "최초 작성 코드와 첫 Git 버전의 차이는 Path import 이동일 수 있다. 해시를 덮어쓰거나 기록 속 코드를 실행하지 않는다.",
      "protocol": "대화 초기의 지정된 패치 한 개에서 해당 소스만 텍스트로 복구. SHA-256 전체 일치, 첫 Git 버전과의 바이트 차이 및 주요 세 함수 AST를 대조. 원자료와 가공 값은 읽지 않음.",
      "observed": "6,386바이트 원 소스가 manifest의 해시와 정확히 일치. 첫 Git 버전은 Path import 위치 이동만 다름. 현재 코드와 특성 계산 두 함수도 같음. 0.090초, 최고 RSS 24.25 MiB.",
      "decision": "D07의 생성 이력 미확인을 해결했다. 기존 해시, 데이터와 trainer 검사는 유지한다. 코드 식별을 실제 수치 재현이나 환경 복구로 해석하지 않는다.",
      "next": "청크 입력을 시간별 집합 채점으로 잇는 제한된 어댑터를 합성 검증한다. 실제 가공 자료 검증과 학습은 환경 및 정보 가용성 조건을 충족한 뒤 별도로 선언한다.",
      "causal_note": "복구된 소스는 텍스트로만 보존했다. 새 학습, 모델 성능 측정 및 전체 데이터 수치 대조는 하지 않았다. 초기 생성기의 전체 테이블 읽기는 새 파이프라인에서 허용하지 않는다.",
      "evidence": [
        "safe/feature_source_recovery.json",
        "docs/feature_source_recovery.md"
      ]
    },
    {
      "id": "D07",
      "parent": "D02,D06,S01,S02",
      "kind": "특성 출처 / 생성 이력 검토",
      "status": "특성 목록 확인 / 생성 코드 미해결",
      "title": "가공 자료의 생성 코드 이력 확인",
      "run_id": null,
      "question": "142개 특성의 입력 출처와 실제 가공 자료 생성 코드를 연결할 수 있는가?",
      "expected": "메타, 예보, 시각과 파생값을 구분하고 현재 소스와 manifest의 일치를 검사한다. 미일치이면 해시를 덮어쓰지 않는다.",
      "protocol": "소스와 값 없는 manifest만 확인. 현재/학습 당시 Git 버전과 LF/CRLF를 대조하고 두 특성 함수 AST 비교. 발전량과 예보 값, 5월 라벨은 읽지 않음.",
      "observed": "142개 특성명은 분류와 일치. 두 알려진 버전의 특성 함수 AST는 동일. manifest 생성 코드 해시는 두 버전 및 줄바꿈 변환과 불일치. 감사 0.007초, 최대 RSS 24.25 MiB.",
      "decision": "생성 이력은 미해결로 표시하고 실제 C00 입력 승격 조건에 추가한다. 기존 가공 파일, 해시와 점수는 보존한다. 데이터 누수나 수치 오류가 확인됐다는 결론은 내리지 않는다.",
      "next": "정확한 생성 버전을 복구하거나 검토한 새 생성기로 별도 가공 산출물을 만든 뒤 검증한다. 전처리 원본 읽기부터 청크화를 검토하며 자동 재생성은 하지 않는다.",
      "causal_note": "초기 일치 검사 실패 뒤의 탐색적 소스 감사다. 명칭 및 알려진 버전의 AST 일치는 미확인 원 생성기의 동작이나 실제 데이터 값을 증명하지 않는다.",
      "evidence": [
        "safe/feature_lineage_review.json",
        "docs/feature_lineage_review.md"
      ]
    },
    {
      "id": "S02",
      "parent": "S01,D05,D06",
      "kind": "253개소 집합 채점 합성 검증",
      "status": "16검사 통과 / 실제 연결 대기",
      "title": "예측 누락으로 채점 시간을 줄이지 않기",
      "run_id": null,
      "question": "키와 시간의 누락, 중복, 순서 변화가 집합 정산을 조용히 바꾸지 않도록 할 수 있는가?",
      "expected": "라벨로 채점 모집단을 고정한다. 모든 요청 시간의 253개 예측을 요구하고 라벨 결손을 0으로 바꾸지 않는다.",
      "protocol": "임시 253개소, 최대 4시간. 손계산 및 기존 행렬 metric 비교, 순서 변경, 불완전 라벨, 예측 결손, SMP 0, 용량, 시각, float32 정밀도와 봉인 경계 검사.",
      "observed": "16개 검사 첫 실행 통과. 검사 경로 0.037초, 최대 RSS 32.5 MiB. 손계산/행렬 metric 일치. 라벨과 예측의 중복 및 알 수 없는 키를 거부하고 실제 0/음수와 미관측을 구분.",
      "decision": "시간별 입력을 받는 별도 채점 모듈로 보존한다. 기존 학습과 점수는 변경하지 않는다. 실제 자료를 이 모듈에 연결한 것은 아니다.",
      "next": "발전소 우선 청크를 시간별로 묶는 제한된 어댑터와 D07 생성 이력을 검토한다. 환경 확인 후 실제 입력 검증을 별도 선언한다.",
      "causal_note": "실제 누락/중복 발생이나 기존 W 오류를 확인한 결과가 아니다. 실제 규모 메모리, 전처리 및 모델과의 통합은 미검증이다.",
      "evidence": [
        "safe/portfolio_contract_pilot.json",
        "docs/portfolio_contract_pilot.md",
        "tests/test_portfolio_stream.py"
      ]
    },
    {
      "id": "S01",
      "parent": "D06",
      "kind": "입력 경로 합성 검증",
      "status": "합성 검사 통과 / 학습 연결 대기",
      "title": "채점 시간은 유지하고 학습 라벨만 제한",
      "run_id": null,
      "question": "전일 17시 제약과 청크 입력을 함께 적용하면서 결측과 낮 0을 구별할 수 있는가?",
      "expected": "학습용 마지막 시간대만 제외하고 채점 시간은 유지한다. 전체 월을 메모리에 합치지 않고 두 행 배치로도 같은 행을 선택한다.",
      "protocol": "최대 32행 임시 Parquet만 사용. 새 입력 검사 15개와 기존 시각 계약 검사 8개. 파일 해시, 월말 자정, 보고 지연, 봉인 경계, 자원 상한과 단일 스레드 배치 읽기 검증.",
      "observed": "23개 검사 통과. 전체 검사 경로 0.212초, 최대 RSS 115.25 MiB. 실제 대회 데이터와 GPU 사용 없음. 학습 범위의 미래 라벨 제외와 채점 범위의 결측/0/음수 보존 확인.",
      "decision": "별도 C00 입력 모듈로 보존한다. 기존 trainer와 실패 큐는 유지하며 자동 학습은 비활성이다. 합성 성공을 전체 학습 환경 복구나 성능 개선으로 해석하지 않는다.",
      "next": "253개소 키/채점 완전성, 특성 출처와 학습 어댑터를 통합 검토한다. 환경과 보고 지연 가정 확인 뒤 작은 실제 입력 시험을 별도 선언한다.",
      "causal_note": "학습 모델, 실제 데이터 규모, 장시간 메모리와 예측 성능은 미검증이다. 소비자가 모든 배치를 누적하면 메모리가 늘 수 있다. 0시간 보고 지연은 합성 fixture의 가정뿐이다.",
      "evidence": [
        "safe/input_contract_pilot.json",
        "docs/input_contract_pilot.md",
        "tests/test_development_input.py"
      ]
    },
    {
      "id": "D06",
      "parent": "D02,D03,D05",
      "kind": "예측 시점 경계 감사",
      "status": "결함 범위 확인 / 통합 수선 대기",
      "title": "전일 17시와 분할 경계의 차이",
      "run_id": null,
      "question": "날짜 기준 분할이 실제 전일 17시 정보 가용성을 지키는가?",
      "expected": "경계 직전 7시간을 우선 점검하되 낮 필터 때문에 실제 사용 행은 적을 수 있다. 모든 기존 성적을 일괄 무효화하지 않는다.",
      "protocol": "기존 trainer SHA256을 Git 원본과 대조. 겨울/봄 각 3개 경계의 7시간, 제한된 5개 열만 읽음. 0시간 보고 지연은 낙관적 하한. 표준 라이브러리 계약 검사 8개 통과.",
      "observed": "겨울 fit/조기 종료의 해당 선택 행은 0. 겨울 배분 학습에는 예측 시점 이후 1,771행/7시간이 들어감. 미실행 봄 계획은 fit/조기 종료 각각 253행/1시간이 걸림.",
      "decision": "탐색 배분 점수에 시점 경계 수선 필요 표시. 참조 배분의 2월 비교는 해당 배분 선택과 분리해 보존. 가공 데이터나 기존 결과를 덮어쓰지 않음.",
      "next": "새 C00에 예측 시점 기준 마스크, 라벨 보고 지연 가정, 청크 입력을 통합한다. 환경 복구 후 작은 실행으로 검증하며 현재 자동 학습은 비활성.",
      "causal_note": "검사한 7시간의 선택 행 수이며 점수 영향은 측정하지 않았다. 보고 지연은 미확인이다. 봄은 실행 결과가 아닌 계획 마스크 점검이다.",
      "evidence": [
        "safe/information_boundaries.json",
        "docs/information_boundary_audit.md",
        "configs/future_validation_protocol.json",
        "tests/test_information_contracts.py"
      ]
    },
    {
      "id": "D05",
      "parent": "E01,E02,E03,E04,D04",
      "kind": "고정 앙상블 / 잔차 보완성",
      "status": "진단 완료 / 기존 후보 유지",
      "title": "상쇄가 있어도 최선 모델을 이기지는 못함",
      "run_id": null,
      "question": "세 모델의 오차 다양성이 고정 평균 예측에서 정산 W 개선으로 이어지는가?",
      "expected": "CatBoost가 단독으로 나빠도 상쇄에 기여할 수 있다. 부모 평균 대비 이득과 최선 단독 대비 이득을 따로 본다.",
      "protocol": "사전 고정한 쌍별 1/2 혼합 3개와 전체 1/3 혼합. 같은 참조 배분과 1~2월 1,416시간, 253개소. 비율/배분 피팅 없음. 자료형 수선 후 합성 7개 검사 및 부모 W 재현 통과.",
      "observed": "L1+CatBoost는 1월 W -2.10%지만 2월 +2.46%. 세 모델 평균도 2월 +1.60%. 네 혼합 모두 2월 E02보다 나빴다. L1/CatBoost의 2월 잔차 상관은 0.9671.",
      "decision": "E02와 참조 배분 유지. L1+CatBoost의 2월 고정 예측 배분 하한도 E02보다 25,272원 높아 이 예측은 배분만 바꿔 역전할 수 없다.",
      "next": "같은 2월에서 비율 탐색을 늘리지 않는다. 과거 fold 안의 예보 조건부 보정/물리 특성을 설계하고 환경 복구 후 새 계절에서 검증한다.",
      "causal_note": "재사용 개발 구간의 탐색적 결과다. 상관이나 일별 승수는 W 개선을 보장하지 않는다. 첫 집계는 float32 라벨 합산 정밀도 때문에 중단했고 행별 float64 잔차 합으로 수선했다.",
      "evidence": [
        "safe/residual_complementarity.json",
        "docs/residual_complementarity.md",
        "tests/test_residual_diagnostics.py"
      ]
    },
    {
      "id": "D04",
      "parent": "D01,D03",
      "kind": "낮 0실적 지속성",
      "status": "진단 완료 / 원인 미확정",
      "title": "낮 0실적의 시간과 일 단위 지속",
      "run_id": null,
      "question": "낮 0실적은 고립된 관측인가, 여러 날 지속되는가?",
      "expected": "시간 연속성과 하루 전체 0실적을 구분해 눈, 고장, 통신 등 경쟁 가설의 조사 우선순위를 정한다. 원인을 확정하거나 라벨을 삭제하지 않는다.",
      "protocol": "E02의 같은 1~2월 OOF. 태양고도 >10도, 정확한 0과 용량 대비 0~1% 양의 값 구분. 당일 연속 시간 및 달 경계를 잇는 연속 일자. 과거 72시간 예보상 강설 분류. 합성 6개 검사 통과.",
      "observed": "2월 낮 0실적 417행은 낮 행의 0.66%, 전체 W 회계 기여는 1,980,032원(13.91%). 하루 전체 0실적은 두 달 합계 38 발전소-일, 6구간이고 최장 관측 지속은 23일.",
      "decision": "여러 날 지속되는 출력 중단 형태는 관측됐지만 고장인지 눈인지 통신 문제인지는 미확정이다. 2월 0실적 중 172행에는 앞선 72시간의 강설 예보 신호가 없었다. 이것도 적설 부재의 증거는 아니다.",
      "next": "과거 학습 구간의 가동 특성과 보존된 세 모델의 잔차 보완성을 확인한다. 평가 기간 실적을 요구하는 상태 감지 특징은 만들지 않는다.",
      "causal_note": "집합 오차 상쇄를 반영한 기여이며 해당 행을 제거했을 때의 개선량이 아니다. 1구간은 관측 창 경계에 닿아 실제 지속 기간이 더 길 수 있다. 모델이나 정제 정책을 이번 결과만으로 승격하지 않는다.",
      "evidence": [
        "safe/zero_output.json",
        "docs/zero_output_audit.md",
        "tests/test_zero_patterns.py"
      ]
    },
    {
      "id": "D03",
      "parent": "D01,D02",
      "kind": "예보 불일치 / 집합 편향",
      "status": "진단 완료 / 학습 없음",
      "title": "구름 예보 불일치와 시간대 편향",
      "run_id": null,
      "question": "예보 차이가 큰 구간의 오차가 더 크고 집합 편향은 다음 달에도 유지되는가?",
      "expected": "구름 불일치가 큰 구간에서 낮 정규화 오차가 커질 것으로 예상한다. 예보 평균이나 편향 제거가 개선을 보장하지는 않는다.",
      "protocol": "사전 고정한 10/30%p, 2/5도 경계. E02의 1~2월 OOF와 제한된 예보 열을 월별 청크로 읽음. 참조 배분, 253개소 완전 관측 1,416시간. 피팅 없음.",
      "observed": "2월 낮 구름 차이 >30%p의 MAE 0.10213, <=10%p는 0.05942로 1.72배. 11~15시에는 1.96배. 선택한 세 변수의 라운드 결손은 없었고 원형 풍향 수정 후보는 월/제공사별 2.01~2.73%에서 발생.",
      "decision": "구름 불일치 조건부 오차와 시간/그룹 편향을 후속 후보로 유지한다. A그룹 2월 15시 평균과 가중 중앙값의 부호가 달라 평균 보정을 곧바로 적용하지 않는다.",
      "next": "낮 0실적의 지속성 진단과 보존된 모델 잔차의 보완성을 확인한다. 환경 복구 뒤 원형 풍향 한 요인 비교, 학습 월 내부에서만 선택한 축소 편향 보정을 검증한다.",
      "causal_note": "1월/2월 모두 이미 탐색한 개발 자료다. 날씨/시간 분포를 통제한 인과 추정이 아니며 행들은 독립 표본이 아니다. 첫 실행은 유효한 0원 SMP를 거부해 중단됐고 원인 확인 후 v1.1에서 수정했다.",
      "evidence": [
        "safe/forecast_disagreement.json",
        "docs/forecast_disagreement_audit.md",
        "tests/test_forecast_disagreement.py"
      ]
    },
    {
      "id": "E01",
      "parent": "root",
      "kind": "기준선",
      "status": "완료 / 겨울만",
      "title": "17시 예보 LightGBM 기준선",
      "run_id": "reference_lgbm17_winter_a2c728c9e1f3",
      "question": "같은 시계열 검증에서 출발점은 얼마인가?",
      "expected": "기준 정산 손실과 시간대별 오차를 확보한다. 개선을 주장하는 실험이 아니다.",
      "protocol": "24개 특징 / 제곱오차 학습 / 비가중 / seed 17 / 최대 600회. 12월 조기 종료, 1월 구성 학습, 2월 개발 검증.",
      "observed": "참조 배분 W 16,424,281원. 선택 반복 597/600. train 곡선은 미기록이며 l1과 l2를 함께 감시했다.",
      "decision": "동결한 비교 출발점으로 유지한다. train/valid 곡선 비교와 수렴 완료를 주장하지 않는다.",
      "next": "새 기록 프로토콜의 비교군을 별도 ID로 만들고 입력과 손실 변경을 분리한다.",
      "causal_note": "공식 리더보드 점수나 연간 성능이 아니다.",
      "evidence": [
        "runs/reference_lgbm17_winter_a2c728c9e1f3/summary.json",
        "safe/curve_audit.json"
      ]
    },
    {
      "id": "E02",
      "parent": "E01",
      "kind": "복합 탐색",
      "status": "완료 / 잠정 개선",
      "title": "두 예보 라운드와 가격 가중 L1",
      "run_id": "lgbm_l1_multiround_winter_24112652bf2f",
      "question": "정보량과 학습 목적을 바꾸면 집합 W가 줄어드는가?",
      "expected": "10시와 17시 예보 차이 및 가격 가중 절대오차가 집합 손실을 낮춘다.",
      "protocol": "142개 특징 / 가격과 용량 가중 L1 / seed 17 / 최대 900회. E01과 같은 겨울 분할.",
      "observed": "참조 배분 W 14,237,809원으로 E01보다 13.31% 낮다. 7일 블록 재표집의 차이 구간은 -4,182,247 ~ +585,873원으로 0을 포함한다. 선택 반복 889/900.",
      "decision": "현재 겨울 후보로 유지하되 승격 확정은 보류한다. 특징, 목적함수, 가중치, 모델 크기가 함께 바뀌어 개별 효과는 식별할 수 없다.",
      "next": "가중치, 라운드 정보, 손실 변경을 한 요인씩 비교하고 봄 구간과 반복 seed로 확인한다.",
      "causal_note": "재표집 구간은 모델 선택 편향을 교정한 신뢰구간이 아니다.",
      "evidence": [
        "runs/lgbm_l1_multiround_winter_24112652bf2f/summary.json",
        "safe/diagnostics.json"
      ]
    },
    {
      "id": "E03",
      "parent": "E02",
      "kind": "모델 계열 비교",
      "status": "완료 / 단독 채택 보류",
      "title": "GPU CatBoost의 추가 가치",
      "run_id": "catboost_l1_multiround_winter_52f489cdf0fa",
      "question": "다른 트리 계열이 성능 또는 잔차 다양성을 제공하는가?",
      "expected": "같은 142개 입력에서 단독 성능이나 앙상블의 개선 가능성을 찾는다.",
      "protocol": "가중 MAE / depth 8 / seed 17 / 최대 1,200회. 같은 겨울 분할, 모델별 설정은 서로 다름.",
      "observed": "참조 배분 W 15,460,030원으로 E02보다 높다. validation MAE는 270회 0.075533에서 최저, 마지막 350회 0.076386. train은 5회 간격 로그로 복구했다.",
      "decision": "단독 최선 모델로 채택하지 않는다. 후반 train 하락과 valid 악화는 과적합 점검 신호로 기록한다.",
      "next": "보존된 예측의 잔차 상관과 독립 구간 앙상블 가치를 먼저 확인한다. 큰 재학습부터 하지 않는다.",
      "causal_note": "곡선 차이에는 학습/검증 기간 분포 차이도 작용할 수 있다. 짧은 GPU 실행은 호스트 안정성 검증이 아니다.",
      "evidence": [
        "runs/catboost_l1_multiround_winter_52f489cdf0fa/summary.json",
        "safe/curve_audit.json"
      ]
    },
    {
      "id": "E04",
      "parent": "E01,E02,E03",
      "kind": "산업공학 / 제약 최적화",
      "status": "후속 월에서 악화",
      "title": "오차 상쇄 배분의 일반화",
      "run_id": null,
      "question": "1월 잔차로 고른 용량 제약 배분이 2월에도 유리한가?",
      "expected": "253개소를 각 20MW 이상인 두 그룹에 고정 배정하고 가격 가중 집합 오차를 낮춘다.",
      "protocol": "각 모델의 1월 잔차로 20초 지역 탐색. 2월은 배분 선택에 사용하지 않고 참조 배분과 비교.",
      "observed": "세 모델 모두 2월 W가 참조 배분보다 0.41~1.08% 증가했다.",
      "decision": "현재 탐색 배분은 채택하지 않고 참조 배분을 유지한다. D06에서 배분 학습의 전일 17시 경계 위반을 확인해 수선 전 승격을 차단한다.",
      "next": "예측 시점 마스크를 먼저 수정한 C00를 검증한 뒤 기간 불확실성, 이동 제한, 최악 구간 손실을 비교한다.",
      "causal_note": "보존된 점수 계산 이력이다. 시점 경계 수선 뒤의 점수는 미측정이며 배분 최적화 전체가 무의미하다는 증거는 아니다. 평가연도 배분은 하나로 고정한다.",
      "evidence": [
        "runs/*/summary.json",
        "docs/optimization_design.md"
      ]
    },
    {
      "id": "D02",
      "parent": "D01",
      "kind": "전처리 계약 감사",
      "status": "소스 검토 및 합성 검증 완료",
      "title": "예보 시점, 단위와 결측 표현",
      "run_id": null,
      "question": "전처리가 공식 시간 규칙과 변수 의미를 보존하는가?",
      "expected": "자정의 대상일 귀속, 제공사별 단위, 원형 풍향 차이, 결측이 생긴 라운드와 월 경계를 분명히 한다.",
      "protocol": "제공 README와 소스 대조. 외부 패키지 없는 작은 계약 함수 및 합성 테스트 9개. 실제 Parquet나 5월 라벨 접근 없음.",
      "observed": "기존 풍속 변환은 명세와 일치. 풍향의 단순 차이는 359도에서 1도일 때 -358도로 표현한다. 00시로 표시된 시간 구간은 전날에 속한다. 합성 테스트 9개 통과.",
      "decision": "기존 결과를 동결하고 원형 풍향, 양쪽 라운드 결측, 부분 낮 시간 후보를 분리한다. 실제 데이터 발생 빈도와 성능은 미측정이다.",
      "next": "환경 무결성과 청크 읽기 검토 후 P00 비교군, P01/P02의 한 요인 비교를 순차 시행한다. 자동 큐에는 넣지 않았다.",
      "causal_note": "명세 감사와 합성 성공은 실데이터 오류 빈도나 W 개선의 증거가 아니다. 현재 발행 시각 누수가 발견됐다는 뜻도 아니다.",
      "evidence": [
        "docs/preprocessing_contract_audit.md",
        "configs/preprocessing_candidates.json",
        "tests/test_feature_contracts.py"
      ]
    },
    {
      "id": "D01",
      "parent": "E02",
      "kind": "데이터 진단",
      "status": "기존 결과 분석 완료",
      "title": "정산 손실이 집중되는 조건",
      "run_id": null,
      "question": "전처리와 특징 개선을 어디서 시작할 것인가?",
      "expected": "시간대, 태양고도, 예보상 강설, 낮 0실적을 나눠 비용이 큰 오차와 원인 가설을 찾는다.",
      "protocol": "보존된 1월/2월 OOF와 제공 예보의 제한 열을 월 단위 청크로 진단. 5월은 열지 않음.",
      "observed": "E02의 2월 W 중 11~15시 기여가 86.30%, 예보상 강설 구간 기여가 4.60%. 서로 다른 분류 축이므로 합산하지 않는다.",
      "decision": "가중치가 큰 낮 시간 오차부터 확인한다. 눈, 음영, 설비 고장을 모두 라벨 오류로 지우지 않는다.",
      "next": "제공사/라운드 불일치와 시간대 편향, 결측 대체, 낮 0실적 연속 패턴을 차례로 확인한다.",
      "causal_note": "W의 회계적 기여이며 원인이나 제거 효과가 아니다. 실제 적설과 고장 여부는 미확정이다.",
      "evidence": [
        "safe/diagnostics.json",
        "docs/data_centric_plan.md"
      ]
    }
  ],
  "breadth": [
    {
      "id": "B00",
      "title": "데이터와 검증 계약",
      "status": "전체 입력/학습/집합 평가 완료",
      "scope": "T09B 전체 예보 격자와 T11 전체 겨울 학습 연결을 확인했다. 기존 실적 2,322,702행을 유지하고 Train/Valid 매 pass를 완주했다. 라벨 가용성과 평가 모집단은 별도로 기록한다.",
      "gate": "T12에서 동일 라벨 마스크와 기존 E02 W 재현을 확인했다. 다음 후보도 같은 정산 계약을 사용하며 5월은 봉인한다."
    },
    {
      "id": "B01",
      "title": "물리 특징과 단순 회귀",
      "status": "입력 가용성 검토 / 미실행",
      "scope": "태양 기하와 예보의 선형/가법/분위수 기준선을 검토한다. R01에서 강설 이력 P05와 발전소별 태양각 반응 P06을 분리 설계했다. 현재 모델에도 태양 기하가 있어 추가 표현의 이득을 따로 측정한다.",
      "gate": "C00 통제군과 실제 입력 검증이 먼저다. 정답 기반 특징은 순방향 교차 적합하고 검증 상태는 고정한다. 원좌표 복원, 외부 기상과 평가 실적은 쓰지 않는다."
    },
    {
      "id": "B02",
      "title": "트리와 전처리 요인 분리",
      "status": "초기 3개 완료 / 분리 실험 대기",
      "scope": "L1 대 L2, 가격 가중치, 10시/17시 정보, 결측 표시, 시간대 보정을 한 요인씩 비교한다.",
      "gate": "같은 특징/분할/예산의 비교군과 부모 ID 기록. 기존 복합 실험의 개선을 특정 특징의 효과로 소급 해석하지 않음."
    },
    {
      "id": "B03",
      "title": "작은 MLP와 시계열 합성곱",
      "status": "첫 CNN 전체 학습과 정산 평가 완료",
      "scope": "C01은 T13과 같은 입력, scaler, 순서, 손실에서 3 epoch를 완료했다. 2월 W는 T13보다 19.46%, E02보다 47.91% 높아 미승격. 모든 CNN 계열의 우열로 확대하지 않는다.",
      "gate": "완료 체크포인트와 결과 보존. 다음 TabNet 후보는 청크 입력과 batch 통계, GPU 저장/재개 계약을 먼저 검토."
    },
    {
      "id": "B04",
      "title": "Transformer와 자기지도학습",
      "status": "T13 날짜 순서 비교와 별도 W 평가 완료",
      "scope": "T13은 T11보다 1월 W 3.76%, 2월 W 42.99% 개선했지만 E02보다 각각 27.17%, 23.81% 높다. 12월 L1은 0.84% 악화했다. 순서 가설은 부분 지지이며 사전 승격 조건 전체를 충족하지 않았다.",
      "gate": "완료 체크포인트와 결과 유지. 다음 새 GPU 작업은 현재 부팅/자원/소스 범위와 단일 감독 큐를 사용한다. 두 계절 확인 전 계열 전체의 우열을 주장하지 않는다."
    },
    {
      "id": "B05",
      "title": "집합 보정, 앙상블, 강건 배분",
      "status": "고정 평균 4개 진단 / 기존 후보 유지",
      "scope": "세 모델의 고정 평균은 2월 E02보다 모두 나빴다. L1+CatBoost는 1월 -2.10%, 2월 +2.46%로 반전. 이 예측은 배분 하한도 E02보다 높다. 조건부 보정과 다른 표현 계열을 별도 설계한다.",
      "gate": "재사용 2월에서 비율 탐색을 늘리지 않는다. 보정은 과거 fold 안에서 정하고 새 계절에서 검증. 배분은 연중 하나, 예측과 배분 개선을 분리."
    },
    {
      "id": "B07",
      "title": "TabNet과 표형 foundation model 사용 검토",
      "status": "TabNet 후보 / TabPFN 외부 가중치 제외",
      "scope": "TabNet을 제공 데이터로 무작위 초기화해 학습한다. 자기지도 복원은 fit 내부 자료로만 별도 비교한다. TabPFN 공개 가중치/API/외부 teacher는 사용하지 않는다.",
      "gate": "청크 처리와 배치 정규화, 저장/재개 구현 확인 후 순차 GPU 시험. 일반 tabular 벤치마크 성적을 이 대회 성적으로 전용하지 않는다."
    },
    {
      "id": "B06",
      "title": "깊이 탐색으로 넘어가는 기준",
      "status": "후보 선정 전",
      "scope": "각 계열의 사전 기록된 소수 후보를 순차 실행한 뒤 유망한 계열만 봄 구간과 반복 seed로 검증한다.",
      "gate": "같은 검증 점수 반복 최적화 횟수까지 기록. 5월은 전처리/모델/보정/배분 동결 뒤 최종 확인. 현재 환경 실패 큐 자동 해제 금지."
    }
  ],
  "transformer_progress": {
    "id": "T01",
    "title": "Transformer 구현 현황",
    "architecture": "발전소별 24시간 예보와 결측 표시 → 폭 32, 4-head, 2층 attention → 시간별 발전량",
    "note": "하루 예보의 패턴을 함께 읽으며 평가 실적은 입력에 쓰지 않습니다. 자기지도학습은 기본 모델 확인 뒤 별도 비교합니다.",
    "steps": [
      {
        "title": "모델과 학습 루프",
        "status": "전체 구간 CUDA 학습 완료",
        "detail": "학습 구간 전용 정규화, 작은 배치와 가중 gradient accumulation, 같은 체크포인트의 Train/Valid 평가, 저장과 중단 경로."
      },
      {
        "title": "실제 입력 연결",
        "status": "전체 예보 문맥 3,521,760행",
        "detail": "학습 3,333,528행과 12월 검증 188,232행을 청크로 처리했습니다. 라벨 가용성과 전체 시간 격자를 구분하고 각 pass 17,363 / 981배치를 완료했습니다."
      },
      {
        "title": "신경망 실행",
        "status": "T11/T13 Transformer 및 C01 CNN 완료",
        "detail": "CNN 3 epoch 중 best는 epoch 1. 7개 pt 모델과 D: 사본을 검증했고 별도 1월/2월 CUDA 평가를 마쳤습니다."
      },
      {
        "title": "실제 성능",
        "status": "T12와 T13E 별도 월 W 평가 완료",
        "detail": "T13은 T11보다 2월 W가 42.99% 감소했지만 E02보다 23.81% 높습니다. E02를 유지하며 날짜 순서와 CNN 구조를 분리해서 비교합니다."
      }
    ]
  },
  "low_output_review": {
    "id": "R01",
    "status": "source_review_complete_design_only",
    "reviewed_kst": "2026-10-05T07:13:55+09:00",
    "title": "저출력 가설과 예측 입력",
    "note": "원인 진단과 실제 예측 입력을 구분합니다. 논문과 제공 스키마 검토이며 새 학습, 원인 확정이나 성능 개선 결과가 아닙니다.",
    "decision": "환경 검증과 C00 통제군 이후 P05 강설 이력과 P06 태양각 반응을 각각 비교합니다. 평가 구간의 실적으로 상태를 갱신하지 않습니다.",
    "items": [
      {
        "title": "적설",
        "status": "P05 / 설계",
        "input": "제공사별 과거 72시간 강설 예보, 이력 결손과 발행 시점 표시",
        "limit": "A는 mm, B는 cm입니다. 의미 확인 전 같은 척도로 합치지 않고 패널 피복률로 간주하지 않습니다."
      },
      {
        "title": "계절 음영",
        "status": "P06 / 설계",
        "input": "익명 좌표의 태양각과 과거 학습 구간에서 고정한 발전소별 반응",
        "limit": "희소 구간은 전체 경향으로 축소합니다. 원좌표나 지형을 복원하지 않으며 음영 원인은 미확정입니다."
      },
      {
        "title": "부분 설비 정지",
        "status": "과거 진단만 / 원인 미확정",
        "input": "과거 출력 비율의 변화와 회복을 기술하는 진단 기록",
        "limit": "전국 시간별 합계로 어레이 수를 확정할 수 없습니다. 평가 실적으로 최신 상태를 갱신하지 않습니다."
      },
      {
        "title": "미관측과 실제 0",
        "status": "입력 계약 유지",
        "input": "미관측은 미지수로, 실제 0은 관측값으로 보존",
        "limit": "정제 방식이 달라도 같은 전체 채점 모집단을 유지합니다. 낮 0의 W 기여는 삭제 시 개선율이 아닙니다."
      }
    ]
  },
  "data_findings": [
    {
      "title": "11~15시",
      "priority": "우선 분석",
      "W_won": 12287754.278060652,
      "share_percent": 86.30368521405106,
      "site_hours": 35420,
      "next": "k=3 가중치가 적용되는 시간대. 예보 불일치와 집합 편향을 우선 확인."
    },
    {
      "title": "태양고도 30도 이상",
      "priority": "우선 분석",
      "W_won": 11690251.35957984,
      "share_percent": 82.10709219761065,
      "site_hours": 34041,
      "next": "고출력 시간의 오차 구조를 확인. 정산 기여가 크다는 사실이 원인을 설명하지는 않음."
    },
    {
      "title": "예보상 강설",
      "priority": "원인 가설",
      "W_won": 655539.1435379621,
      "share_percent": 4.60421348027787,
      "site_hours": 4641,
      "next": "예보의 강설 신호이며 실제 적설 여부는 미확인. 낮 0실적의 연속성과 함께 검토."
    },
    {
      "title": "태양고도 0~10도",
      "priority": "후순위 진단",
      "W_won": 126956.54374990119,
      "share_percent": 0.8916859289104097,
      "site_hours": 13538,
      "next": "현재 겨울 집계의 기여가 작음. 개별 발전소 음영을 부정하는 근거는 아님."
    }
  ],
  "information_audit": {
    "boundaries": [
      {
        "fold": "winter",
        "scope": "historical",
        "stage": "fit_end",
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      },
      {
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      {
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      {
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      {
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      }
    ],
    "partition_origin_issue": true,
    "runtime": {
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  },
  "mixture_diagnostic": {
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      {
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      {
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      {
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      {
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      }
    ],
    "note": "구름 차이와 오차의 연관성을 확인했습니다. 전체 낮 집계에서 기온 차이와 A 예보 수정 폭은 단조 관계가 아닙니다. 새 보정이나 학습은 하지 않았습니다.",
    "availability_note": "1~2월 구름/기온/풍향의 양 라운드 결손은 0입니다. 풍향 원 차이가 180도를 넘는 비율은 월/제공사별 2.01~2.73%이며 독립 사건 수가 아닙니다. 다른 변수와 평가 구간에 일반화하지 않습니다.",
    "runtime_note": "CPU 분석 1.29초, 프로세스 최대 RSS 308.52 MiB. 8개 분석 패키지의 로컬 RECORD 해시는 통과했지만 신경망 환경 복구와 호스트 안정성 판정은 미완료입니다."
  },
  "learning_protocol": "기존 두 LightGBM은 train 미기록. CatBoost train은 보존 로그로 복구했습니다. T07 Transformer는 각 epoch 종료 시 같은 모델과 eval 모드에서 Train/Valid를 측정하고 온라인 학습 손실을 따로 보존했습니다. 기존 모델과 기간 및 가중치가 달라 높이로 순위를 비교하지 않습니다.",
  "diagnostic_text": "2월 28일의 짝지은 비교에서 L1 모델의 참조 배분 W 차이는 -2,186,472원입니다. 7일 블록 재표집의 95% 기술적 구간은 -4,182,247 ~ 585,873원으로 0을 포함합니다. 모델 선택에 따른 편향을 보정한 신뢰구간이 아니며 봄과 반복 seed 검증이 필요합니다. 적설, 고장, 음영은 원인 미확정 가설입니다.",
  "host_updated_utc": "2026-10-05T08:09:47.245706+00:00",
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      "note": "구성 최적화 후 W 1.08% 증가 / 참조 배분 유지 / 탐색 배분은 예측 시점 경계 수선 필요"
    },
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      "note": "구성 최적화 후 W 0.41% 증가 / 참조 배분 유지 / 탐색 배분은 예측 시점 경계 수선 필요"
    },
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      "note": "구성 최적화 후 W 1.04% 증가 / 참조 배분 유지 / 탐색 배분은 예측 시점 경계 수선 필요"
    }
  ],
  "audit": [
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      "원본 ZIP 및 개별 파일 검증",
      "12개 통과"
    ],
    [
      "발전량 관측 행",
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    [
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      "3,802"
    ],
    [
      "음수 발전량",
      "40건 / 원본 보존"
    ],
    [
      "외부 학습 데이터",
      "사용 없음"
    ],
    [
      "평가 예보 A 결손",
      "264행 / 예측 시간 제외 금지"
    ]
  ],
  "coverage": [
    {
      "month": "2024-08",
      "observed_hours": 744,
      "complete_253_hours": 0,
      "minimum_sites": 250,
      "median_sites": 250.0,
      "maximum_sites": 252
    },
    {
      "month": "2024-09",
      "observed_hours": 720,
      "complete_253_hours": 0,
      "minimum_sites": 252,
      "median_sites": 252.0,
      "maximum_sites": 252
    },
    {
      "month": "2024-10",
      "observed_hours": 744,
      "complete_253_hours": 0,
      "minimum_sites": 252,
      "median_sites": 252.0,
      "maximum_sites": 252
    },
    {
      "month": "2024-11",
      "observed_hours": 720,
      "complete_253_hours": 0,
      "minimum_sites": 252,
      "median_sites": 252.0,
      "maximum_sites": 252
    },
    {
      "month": "2024-12",
      "observed_hours": 744,
      "complete_253_hours": 178,
      "minimum_sites": 252,
      "median_sites": 252.0,
      "maximum_sites": 253
    },
    {
      "month": "2025-01",
      "observed_hours": 744,
      "complete_253_hours": 744,
      "minimum_sites": 253,
      "median_sites": 253.0,
      "maximum_sites": 253
    },
    {
      "month": "2025-02",
      "observed_hours": 672,
      "complete_253_hours": 672,
      "minimum_sites": 253,
      "median_sites": 253.0,
      "maximum_sites": 253
    },
    {
      "month": "2025-03",
      "observed_hours": 744,
      "complete_253_hours": 744,
      "minimum_sites": 253,
      "median_sites": 253.0,
      "maximum_sites": 253
    },
    {
      "month": "2025-04",
      "observed_hours": 720,
      "complete_253_hours": 720,
      "minimum_sites": 253,
      "median_sites": 253.0,
      "maximum_sites": 253
    },
    {
      "month": "2025-05",
      "observed_hours": 744,
      "complete_253_hours": 744,
      "minimum_sites": 253,
      "median_sites": 253.0,
      "maximum_sites": 253
    }
  ],
  "hypotheses": [
    {
      "id": "H01",
      "parent": "root",
      "status": "진행",
      "title": "예보와 데이터 품질",
      "hypothesis": "두 제공사의 10시와 17시 예보와 변화량, 태양 기하, 용량 정규화가 안정적인 출발점을 만든다.",
      "decision": "관측 누락은 0으로 채우지 않는다. 음수 학습 라벨 40건은 원본을 보존한 채 제외 정책을 명시한다."
    },
    {
      "id": "H02",
      "parent": "H01",
      "status": "후속 월 악화 / 대안 설계",
      "title": "오차 상쇄를 직접 최적화",
      "hypothesis": "가격 가중 잔차를 사용한 용량 제약 배분이 후속 기간에도 정산 손실을 줄일 수 있는가?",
      "decision": "초기 세 모델 모두 2월 W가 0.41~1.08% 악화. 탐색 배분은 채택하지 않고 참조 배분을 유지하며 강건 배분을 검토한다."
    },
    {
      "id": "H03",
      "parent": "H01",
      "status": "자료 검토 / 원인 미확정",
      "title": "적설과 설비 상태 변화",
      "hypothesis": "강설 이후 출력 감소와 일정 비율의 단계적 감소가 기상 모델의 잔차를 설명할 수 있다.",
      "decision": "R01에서 입력 조건을 검토했다. P05는 제공사별 강설 예보 이력만 추가하는 후보다. 고장 라벨과 어레이 수는 미확정이며 평가 실적 없이 상태를 갱신하지 않는다."
    },
    {
      "id": "H04",
      "parent": "H01",
      "status": "Transformer v2 구현 / 신경망 실행 대기",
      "title": "자기지도학습과 Transformer",
      "hypothesis": "훈련 기간의 라벨 없는 예보 패턴을 마스킹 복원으로 학습하면 신규 편입 발전소와 희소 계절의 일반화가 개선될 수 있다.",
      "decision": "T01에서 지도학습 Transformer와 작은 배치 입력을 구현했다. 입력 21검사만 통과했으며 신경망 실행과 W는 미측정이다. 지도학습 구조를 먼저 비교한 뒤 학습 예보만 쓰는 SSL을 별도 검증한다."
    },
    {
      "id": "H05",
      "parent": "H02",
      "status": "계획",
      "title": "집합 단위 보정과 앙상블",
      "hypothesis": "발전소별 예측을 합산한 뒤 별도 구간에서 집합 중앙값을 보정하면 정산 절대오차를 줄일 수 있다.",
      "decision": "발전소별 중앙값의 합은 집합 중앙값과 같지 않다. 구성 학습과 보정에도 교차 적합 및 후속 검증이 필요하다."
    },
    {
      "id": "H06",
      "parent": "H01",
      "status": "제약 확인",
      "title": "계절 이동과 검증 불확실성",
      "hypothesis": "겨울 한 구간의 최고 점수는 여름과 연간 평가에서 재현되지 않을 수 있다.",
      "decision": "봄 확인과 일 단위 블록 비교, seed 반복을 수행한다. 5월은 동결 후 1회 최종 확인용으로 보존한다."
    },
    {
      "id": "H07",
      "parent": "H03",
      "status": "설계 / 미실행",
      "title": "반복되는 태양각 반응",
      "hypothesis": "기존 태양 기하에 발전소별 낮은 복잡도의 계절 반응과 희소 구간 축소를 더하면 일반화가 개선될 수 있는가?",
      "decision": "P06은 음영 원인을 확정하지 않는 후보다. 과거 학습 구간으로 순방향 교차 적합하며 검증 프로필은 고정한다. 위치 복원 없이 P05와 분리 비교한다."
    }
  ],
  "checklist": [
    {
      "text": "기존 학습 곡선 감사와 누락 표시, 기대/결과/다음 판단 기록",
      "done": true
    },
    {
      "text": "원본 ZIP, 압축 해제본, 가공 데이터 분리 및 해시 검증 이력",
      "done": true
    },
    {
      "text": "예측 시점 경계 통합 수선 / 5월 봉인은 유지",
      "done": false
    },
    {
      "text": "공식 손실과 용량 제약 테스트",
      "done": true
    },
    {
      "text": "기존 겨울 기준선 결과와 검증 한계 보존",
      "done": true
    },
    {
      "text": "재부팅 후 신경망 환경 및 호스트 안정성 확인",
      "done": false
    },
    {
      "text": "봄 구간 확인과 seed 반복",
      "done": false
    },
    {
      "text": "데이터 이상 유형별 원인 검증",
      "done": false
    },
    {
      "text": "제출 파일 253개소 / 17,520행 검증",
      "done": false
    }
  ],
  "host": [
    {
      "label": "DSC6 GPU 작업",
      "value": "CNN 학습 및 평가 완료",
      "note": "현재 등록된 GPU 작업 없음. 실시간 영역 우선 확인"
    },
    {
      "label": "학습 중 Windows 여유",
      "value": "최소 97.97 GiB",
      "note": "535표본, 커밋 여유 최소 74.59%"
    },
    {
      "label": "학습 프로세스 RAM",
      "value": "최고 1.53 GiB",
      "note": "Torch 예약 VRAM 24 MiB, 다른 앱과 드라이버 제외"
    },
    {
      "label": "다음 계열",
      "value": "TabNet 계약 검토",
      "note": "완료한 CNN을 자동 재시도하지 않음"
    }
  ],
  "events": [
    "2026-10-05 17:09 KST: C01E 완료. 2월 W 21,058,620원, E02 유지. 실시간 진행 수치와 완료 곡선은 별도 영역에서 확인합니다.",
    "2026-10-05: CatBoost train 곡선을 보존 로그로 복구. 두 LightGBM의 train 미기록을 표시하고 데이터 중심 실험 원장 및 너비 탐색 계획 추가.",
    "2026-10-05: 02:07 호스트 재부팅 후 코드와 세 모델의 결과 경로를 보존. 원인은 아직 확인되지 않았고 메모리 부족으로 단정하지 않음.",
    "2026-10-05: Windows 여유 RAM 24 GiB 및 커밋 여유 20%를 함께 검사. 한 번에 계산 작업 하나만 실행.",
    "2026-10-05: 첫 세 모델에서 구성 최적화가 2월 W를 0.41~1.08% 증가시켜 참조 배분을 유지. 봄 검증 전 일반화 결론 보류.",
    "2026-10-05: GPU CatBoost의 짧은 실행은 완료했지만 장시간 시스템 안정성을 입증한 것은 아님.",
    "2026-10-05: 대회 사이트에서 다운로드 이력 확인. 제출 화면은 대회 일정에 따라 아직 비공개."
  ],
  "research": [
    {
      "title": "Solar Data Tools: official tutorial",
      "url": "https://solar-data-tools.readthedocs.io/en/stable/getting_started/notebooks/tutorial.html",
      "application": "실측 발전량 기반 진단의 입력 조건을 확인했다. 평가 실적이 없는 구간의 상태를 알려주지는 않는다. 위치 추정과 자동 시간 보정 예제는 적용하지 않았으며 패키지와 예제 자료도 가져오지 않았다."
    },
    {
      "title": "Meyers and Boyd: Signal Decomposition (2023)",
      "url": "https://web.stanford.edu/~boyd/papers/sig_decomp_mprox.html",
      "application": "초록과 §7.3 도입/정식화(pp. 58~61)를 확인했다. 공통 기상의 인접 스트링과 주입된 고장을 다루므로 전국 발전소의 어레이 수나 실제 고장을 확정하는 근거로 쓰지 않는다. 전체 논문 완독이나 재현 결과가 아니다."
    },
    {
      "title": "pvlib: NREL snow coverage API",
      "url": "https://pvlib-python.readthedocs.io/en/stable/reference/generated/pvlib.snow.coverage_nrel.html",
      "application": "강설 외에도 POA 일사량, 경사와 초기 적설 상태가 필요하다. 제공사별 강설 예보의 단위와 의미를 분리하고, 패널 피복률 대신 과거 예보 대리 특징 P05만 설계한다."
    },
    {
      "title": "Apache Arrow 23: ParquetFile streaming batches",
      "url": "https://arrow.apache.org/docs/23.0/python/generated/pyarrow.parquet.ParquetFile.html#pyarrow.parquet.ParquetFile.iter_batches",
      "application": "필요한 열과 row group을 단일 스레드 배치로 읽는 API를 확인하고 합성 자료로 검사했다. 배치 행 수만으로 메모리를 보장하지 않아 파일/행 그룹/배치 바이트와 RSS를 함께 제한한다. 실제 trainer 통합은 대기 중이다."
    },
    {
      "title": "Forecasting: Principles and Practice, rolling-origin validation",
      "url": "https://otexts.com/fpp3/tscv.html",
      "application": "예측 생성에 미래 관측을 사용하지 않는 시간순 검증 원칙을 확인했다. DSC6에서는 목표 시간보다 전일 17시 정보 가용성이 먼저이며 학습, 조기 종료, 배분 선택에 각각 적용한다."
    },
    {
      "title": "NREL 2017: PV snow coverage model in SAM",
      "url": "https://docs.nlr.gov/docs/fy17osti/68705.pdf",
      "application": "원문의 적설 이력, 온도, 경사와 POA 입력 요구를 확인했다. 현재 강설 예보를 실제 패널 적설로 치환하지 않는다. 예보 이력의 대리 특징은 별도 후보이며 모델과 데이터를 가져오지 않았다."
    },
    {
      "title": "NREL 2024: PV system availability",
      "url": "https://research-hub.nlr.gov/en/publications/pv-system-availability-from-commercial-and-utility-scale-systems/",
      "application": "공식 초록의 데이터 품질 및 누적 에너지 계측 조건을 확인했다. DSC6의 0실적만으로 인버터 고장 라벨을 만들거나 해외 가동률을 대입하지 않는다."
    },
    {
      "title": "MIT: Data-centric Evaluation of ML Models",
      "url": "https://dcai.csail.mit.edu/2024/data-centric-evaluation/",
      "application": "기간, 발전소 편입, 강설과 출력 저하 등 하위 집단별 오류를 분석한다. 분류 전용 라벨 수정 방법을 회귀에 그대로 적용하지 않는다."
    },
    {
      "title": "MIT: Dataset Creation and Curation",
      "url": "https://dcai.csail.mit.edu/2024/dataset-creation-curation/",
      "application": "선택 편향과 관측 누락을 데이터 계약에 명시한다. 원본 라벨은 보존하고 정제 정책을 별도 실험한다."
    },
    {
      "title": "GEFCom2014 overview and winning approaches",
      "url": "https://robjhyndman.com/papers/gefcom2014.pdf",
      "application": "시간 순서 검증, 기상 기반 특징과 확률 예측을 참고한다. 과거 대회 데이터와 가중치는 가져오지 않는다."
    },
    {
      "title": "GEFCom2014 generalized additive tree ensemble",
      "url": "https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0169207015001521",
      "application": "트리 계열과 분위수 모델의 상보성을 우선 검증한다. 현재 확인 범위는 초록과 공개 본문 미리보기다."
    },
    {
      "title": "Semi-empirical gradient boosting and kNN",
      "url": "https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0169207015001375",
      "application": "연중 및 일중 주기, 기온과 물리적 발전 패턴을 결합한다. 전문은 기관 접근 경로에서 추가 확인 예정이다."
    },
    {
      "title": "PatchTST official implementation",
      "url": "https://github.com/yuqinie98/PatchTST",
      "application": "훈련 구간 예보만으로 마스킹 복원 사전학습 후 예보 기반 출력 회귀를 검토한다. 외부 사전학습 가중치를 사용하지 않는다."
    },
    {
      "title": "Crossformer official implementation",
      "url": "https://github.com/Thinklab-SJTU/Crossformer",
      "application": "제공사, 관측지점, 시간 간 관계를 학습하는 모델 후보. 실적 시계열을 평가 기간 입력으로 요구하는 원본 구조는 그대로 사용할 수 없다."
    },
    {
      "title": "OIBC 2026 official competition",
      "url": "https://dataen.ai/en/challenge/2026",
      "application": "외부 데이터와 외부 학습 가중치 금지. 두 집합 각각 20 MW 이상. 모든 예측 시각과 253개소를 빠짐없이 포함한다."
    },
    {
      "title": "TabNet: Google Research / AAAI 2021",
      "url": "https://research.google/pubs/tabnet-attentive-interpretable-tabular-learning/",
      "application": "단계별 특징 선택과 자체 지도학습, 학습 fold 내부의 마스킹 복원을 검토한다. 외부 가중치 없이 구현할 후보이며 실제 성능은 미측정."
    },
    {
      "title": "TabPFN: Prior Labs official model explanation",
      "url": "https://priorlabs.ai/tabpfn-2",
      "application": "공식 설명의 합성 태스크 사전학습을 확인했다. 외부 학습 가중치 금지 규정에 따라 공개 가중치와 API를 사용하지 않는다."
    }
  ],
  "research_review": {
    "boards": [
      {
        "id": "2025-02_reference_253",
        "label": "2025년 2월 개발 검증",
        "hours": 672,
        "sites": 253,
        "sort": "S_descending",
        "composition": "참조 배분 고정",
        "rows": [
          {
            "model_id": "E02",
            "name": "LightGBM 다중 예보 L1",
            "board_id": "2025-02_reference_253",
            "status": "complete",
            "composition": "metadata_reference",
            "recorded_utc": "2026-10-04T16:00:21.784265+00:00",
            "population_verification": "전체 달의 672시간과 253개소, 같은 매전수익 확인",
            "evidence": {
              "path": "runs/lgbm_l1_multiround_winter_24112652bf2f/summary.json",
              "role": "보존된 2월 집합 채점",
              "sha256": "dedd1332823fb630df10509d7cfbf77dd181341da17225aa98c4aa8482420710"
            },
            "S_won": 583769760.5821136,
            "W_won": 14237809.48355157,
            "absolute_error_kwh": 481527.75584247475,
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            "rank": 1,
            "delta_best_percent": 0.0
          },
          {
            "model_id": "E03",
            "name": "CatBoost 다중 예보 MAE",
            "board_id": "2025-02_reference_253",
            "status": "complete",
            "composition": "metadata_reference",
            "recorded_utc": "2026-10-04T16:05:17.247808+00:00",
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            "evidence": {
              "path": "runs/catboost_l1_multiround_winter_52f489cdf0fa/summary.json",
              "role": "보존된 2월 집합 채점",
              "sha256": "9e77b7ef3bf3670fe0aaf118fd407189c104e02753c072f7e738513150f426df"
            },
            "S_won": 582547540.5339674,
            "W_won": 15460029.531697843,
            "absolute_error_kwh": 529123.3736080922,
            "fixed_prediction_lower_bound_won": 15155604.779066004,
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          },
          {
            "model_id": "E01",
            "name": "LightGBM 17시 기준선",
            "board_id": "2025-02_reference_253",
            "status": "complete",
            "composition": "metadata_reference",
            "recorded_utc": "2026-10-04T15:56:31.077492+00:00",
            "population_verification": "전체 달의 672시간과 253개소, 같은 매전수익 확인",
            "evidence": {
              "path": "runs/reference_lgbm17_winter_a2c728c9e1f3/summary.json",
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              "sha256": "467bf8d52136fb618fda3fc79882c1dd9fe4db2ee089350492a1ee9da858bc05"
            },
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          {
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          {
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          {
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        ]
      },
      {
        "id": "2025-01_reference_253",
        "label": "2025년 1월 진단",
        "hours": 744,
        "sites": 253,
        "sort": "S_descending",
        "composition": "참조 배분 고정",
        "rows": [
          {
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            "name": "LightGBM 다중 예보 L1",
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          },
          {
            "model_id": "T13",
            "name": "Transformer fit 날짜 순서 비교",
            "board_id": "2025-01_reference_253",
            "status": "complete",
            "composition": "metadata_reference",
            "recorded_utc": "2026-10-05T07:21:36.303467+00:00",
            "population_verification": "T12/E02와 라벨 마스크 지문 및 기준선 S/W 일치",
            "evidence": {
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              "role": "T13E 저장 모델의 공통 모집단 평가",
              "sha256": "860d558a0b0e47be89a01ef1fb5f4b7cfc9b967a98d5dce22ae3f5d1eeccc9ce"
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            "S_won": 451613140.1598963,
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            "rank": 2,
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          },
          {
            "model_id": "T11",
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              "path": "safe/transformer_saved_evaluation.json",
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              "sha256": "82211ee8ba84a5f2fafd635ffe299c19a767ca9adae452c5ce06131c7bdfceec"
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          {
            "model_id": "C01",
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            "status": "complete",
            "composition": "metadata_reference",
            "recorded_utc": "2026-10-05T08:09:47.245706+00:00",
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            "evidence": {
              "path": "safe/day_cnn_evaluation.json",
              "role": "C01E 저장 best의 공통 모집단 정산 평가",
              "sha256": "50990854ce0fbe131ca1ddb0cd1596d0a9325f17f82dd698d851e7e1165f3cdd"
            },
            "S_won": 450446530.39975077,
            "W_won": 17074477.22502447,
            "absolute_error_kwh": 597555.7680942881,
            "fixed_prediction_lower_bound_won": 16804853.370696656,
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            "hours": 744,
            "sites": 253,
            "rank": 4,
            "delta_best_percent": 36.49782823407022
          }
        ]
      }
    ],
    "cards": [
      {
        "id": "E01",
        "name": "LightGBM 17시 기준선",
        "status": "학습 및 2월 평가 완료",
        "architecture": "Leaf-wise 결정트리 부스팅, 최대 잎 127, 최소 leaf 표본 200",
        "input": "발전소 한 곳의 시간별 24개 수치 특징 [batch, 24]",
        "features": "A/B 제공사 17시 예보, 태양 기하, 시각, 용량과 익명 좌표",
        "output": "시간별 발전량/설비용량 1개 → 용량 곱과 비음수 처리, 밤 0 → 고정 G1/G2 합산 → 집합별 kWh",
        "preprocessing": "숫자 특징, 음수/용량 1.2배 초과/밤 라벨은 fit에서 제외. 검증 실적은 그대로 채점. 결측을 0실적으로 채우지 않음.",
        "objective": "regression / 비가중",
        "fit": "2023-06~2024-11 / 학습 적격 1,187,738행",
        "validation": "2024-12 조기 종료 72,423행 / 2025-02 정산 672시간",
        "selection": "선택 반복 597 / 최대 600, seed 17",
        "settings": "learning_rate=0.06; 외부 사전학습 없음",
        "checkpoint": "model.txt / 파일 존재 확인",
        "run_id": "reference_lgbm17_winter_a2c728c9e1f3",
        "parent": "root",
        "source_sha256": "661b464e57dd69ded78db384b3bf3a3de22621f2a660bf1d71f8fae351634e72",
        "config_sha256": "ed575d2bc2c34a99b4e08a791e05874cc434ff3d81b0472e2a072d939def389f",
        "decision": "동결한 비교 출발점으로 유지한다. train/valid 곡선 비교와 수렴 완료를 주장하지 않는다.",
        "limit": "학습 조건이 달라 순위가 구조 하나의 인과 효과는 아니다. 과거 시점 경계 감사가 있어 탐색 배분은 순위에서 제외. 새 가용성 계약으로 다시 검증할 대상.",
        "evidence": [
          {
            "path": "runs/reference_lgbm17_winter_a2c728c9e1f3/summary.json",
            "role": "보존된 2월 집합 채점",
            "sha256": "467bf8d52136fb618fda3fc79882c1dd9fe4db2ee089350492a1ee9da858bc05"
          },
          {
            "path": "runs/reference_lgbm17_winter_a2c728c9e1f3/config.json",
            "role": "동결 설정과 소스 지문",
            "sha256": "ed575d2bc2c34a99b4e08a791e05874cc434ff3d81b0472e2a072d939def389f"
          }
        ]
      },
      {
        "id": "E02",
        "name": "LightGBM 다중 예보 L1",
        "status": "학습 및 2월 평가 완료",
        "architecture": "Leaf-wise 결정트리 부스팅, 최대 잎 63, 최소 leaf 표본 300",
        "input": "발전소 한 곳의 시간별 142개 수치 특징 [batch, 142]",
        "features": "A/B 제공사 10시와 17시 예보, 라운드 차이, 결측 표시, 태양 기하, 시각과 발전소 메타데이터",
        "output": "시간별 발전량/설비용량 1개 → 용량 곱과 비음수 처리, 밤 0 → 고정 G1/G2 합산 → 집합별 kWh",
        "preprocessing": "숫자 특징, 음수/용량 1.2배 초과/밤 라벨은 fit에서 제외. 검증 실적은 그대로 채점. 결측을 0실적으로 채우지 않음.",
        "objective": "regression_l1 / SMP × k × 용량 가중",
        "fit": "2023-06~2024-11 / 학습 적격 1,187,738행",
        "validation": "2024-12 조기 종료 72,423행 / 2025-02 정산 672시간",
        "selection": "선택 반복 889 / 최대 900, seed 17",
        "settings": "learning_rate=0.04; 외부 사전학습 없음",
        "checkpoint": "model.txt / 파일 존재 확인",
        "run_id": "lgbm_l1_multiround_winter_24112652bf2f",
        "parent": "E01",
        "source_sha256": "661b464e57dd69ded78db384b3bf3a3de22621f2a660bf1d71f8fae351634e72",
        "config_sha256": "80755856ed210ac0fc3026cf06a4d2f7c555e792809a6ac8f37b0368a91bfc10",
        "decision": "현재 겨울 후보로 유지하되 승격 확정은 보류한다. 특징, 목적함수, 가중치, 모델 크기가 함께 바뀌어 개별 효과는 식별할 수 없다.",
        "limit": "학습 조건이 달라 순위가 구조 하나의 인과 효과는 아니다. 과거 시점 경계 감사가 있어 탐색 배분은 순위에서 제외. 새 가용성 계약으로 다시 검증할 대상.",
        "evidence": [
          {
            "path": "runs/lgbm_l1_multiround_winter_24112652bf2f/summary.json",
            "role": "보존된 2월 집합 채점",
            "sha256": "dedd1332823fb630df10509d7cfbf77dd181341da17225aa98c4aa8482420710"
          },
          {
            "path": "runs/lgbm_l1_multiround_winter_24112652bf2f/config.json",
            "role": "동결 설정과 소스 지문",
            "sha256": "80755856ed210ac0fc3026cf06a4d2f7c555e792809a6ac8f37b0368a91bfc10"
          }
        ]
      },
      {
        "id": "E03",
        "name": "CatBoost 다중 예보 MAE",
        "status": "학습 및 2월 평가 완료",
        "architecture": "대칭 결정트리 부스팅, 깊이 8",
        "input": "발전소 한 곳의 시간별 142개 수치 특징 [batch, 142]",
        "features": "A/B 제공사 10시와 17시 예보, 라운드 차이, 결측 표시, 태양 기하, 시각과 발전소 메타데이터",
        "output": "시간별 발전량/설비용량 1개 → 용량 곱과 비음수 처리, 밤 0 → 고정 G1/G2 합산 → 집합별 kWh",
        "preprocessing": "숫자 특징, 음수/용량 1.2배 초과/밤 라벨은 fit에서 제외. 검증 실적은 그대로 채점. 결측을 0실적으로 채우지 않음.",
        "objective": "MAE / SMP × k × 용량 가중",
        "fit": "2023-06~2024-11 / 학습 적격 1,187,738행",
        "validation": "2024-12 조기 종료 72,423행 / 2025-02 정산 672시간",
        "selection": "선택 반복 270 / 최대 1200, seed 17",
        "settings": "learning_rate=0.05; 외부 사전학습 없음",
        "checkpoint": "model.cbm / 파일 존재 확인",
        "run_id": "catboost_l1_multiround_winter_52f489cdf0fa",
        "parent": "E02",
        "source_sha256": "661b464e57dd69ded78db384b3bf3a3de22621f2a660bf1d71f8fae351634e72",
        "config_sha256": "f6fdc05d55b19e44d98ae633700feb1128c808c0982a0da9a4e6744f9f9699b6",
        "decision": "단독 최선 모델로 채택하지 않는다. 후반 train 하락과 valid 악화는 과적합 점검 신호로 기록한다.",
        "limit": "학습 조건이 달라 순위가 구조 하나의 인과 효과는 아니다. 과거 시점 경계 감사가 있어 탐색 배분은 순위에서 제외. 새 가용성 계약으로 다시 검증할 대상.",
        "evidence": [
          {
            "path": "runs/catboost_l1_multiround_winter_52f489cdf0fa/summary.json",
            "role": "보존된 2월 집합 채점",
            "sha256": "9e77b7ef3bf3670fe0aaf118fd407189c104e02753c072f7e738513150f426df"
          },
          {
            "path": "runs/catboost_l1_multiround_winter_52f489cdf0fa/config.json",
            "role": "동결 설정과 소스 지문",
            "sha256": "f6fdc05d55b19e44d98ae633700feb1128c808c0982a0da9a4e6744f9f9699b6"
          }
        ]
      },
      {
        "id": "T11",
        "name": "24시간 Transformer v3",
        "status": "CUDA 전체 학습과 별도 월 평가 완료",
        "architecture": "특징 투영 284→32, 학습 가능한 24시간 위치 벡터, 4헤드 attention 2층, FFN 64, LayerNorm, 선형 1, Softplus",
        "input": "발전소별 하루 예보 [batch, 24시간, 142특징] + 같은 크기 결측 표시, padding 마스크",
        "features": "전체 24시간의 제공 예보와 발전소 메타. 미래 실적이나 실측 기상은 입력하지 않음.",
        "output": "[batch, 24] 용량 정규화 발전량 → 설비용량 곱, 밤 0 → 253개소를 고정 G1/G2로 합산",
        "preprocessing": "fit 구간에서만 scaler 추정, 표준화 후 [-12,12], 결측 값과 표시 분리. 예보 격자 복원 후 실적은 null 유지.",
        "objective": "SMP × k × 설비용량 가중 정규화 L1 / AdamW",
        "fit": "2023-06~2024-11 / 문맥 3,333,528행, 손실 적격 1,185,256개",
        "validation": "2024-12 조기 종료 / 1월과 2월 별도 정산 / 전일 17시와 실적 지연 24시간 가정",
        "selection": "best epoch 1 / 완료 3 / 최대 4 / patience 2 / seed 17",
        "settings": "27,073 파라미터, FP32, batch 8 plant-days, accumulation 2, lr 0.0003, weight_decay 0.01, dropout 0.1, num_workers 0",
        "checkpoint": "best.pt, last.pt, latest.pt, previous.pt, epoch 3개 / D: 사본 해시 확인",
        "checkpoint_sha256": "54bf90b271f26cd87cd700b40de43a633d9cf264c303fd54c497dffc0f215efd",
        "run_id": "T11_transformer_winter_checkpoint_v1",
        "parent": "T07,T09B,T10",
        "source_sha256": "1f15a924c7b6accfacf0d0c13ce4877d76c13e597cb2b33972992b72642dabdd",
        "config_sha256": "31cf6cdaba4b0f6603abc2a65e8c419a863e61a880610e83536ce097dc1909e6",
        "decision": "2월 W가 E02보다 117.16% 높아 최선 후보로 채택하지 않는다. 학습 순서 한 요인과 CNN/TCN, TabNet을 통제 비교한다.",
        "limit": "12월 L1 감소가 2월 W 개선을 보장하지 않는다. 구조, 가중치와 라벨 경계가 함께 달라 Transformer 계열 전체의 우열을 결론내리지 않는다.",
        "evidence": [
          {
            "path": "safe/transformer_saved_evaluation.json",
            "role": "T12 CUDA 저장 모델 평가 영수증",
            "sha256": "82211ee8ba84a5f2fafd635ffe299c19a767ca9adae452c5ce06131c7bdfceec"
          },
          {
            "path": "runs/T11_transformer_winter_checkpoint_v1/training/contract.json",
            "role": "모델과 입출력 계약",
            "sha256": "31cf6cdaba4b0f6603abc2a65e8c419a863e61a880610e83536ce097dc1909e6"
          },
          {
            "path": "runs/T11_transformer_winter_checkpoint_v1/training/best.pt.json",
            "role": "선택 모델 sidecar",
            "sha256": "a0ddbe2b5c4fa87a3e7392a77048fb0226a9ec21cb6f5406b66eb5a1375c5919"
          }
        ]
      },
      {
        "id": "T13",
        "name": "Transformer fit 날짜 순서 비교",
        "status": "CUDA 전체 학습과 별도 월 평가 완료",
        "architecture": "특징 투영 284→32, 학습 가능한 24시간 위치 벡터, 4헤드 attention 2층, FFN 64, LayerNorm, 선형 1, Softplus",
        "input": "발전소별 하루 예보 [batch, 24시간, 142특징] + 같은 크기 결측 표시, padding 마스크",
        "features": "전체 24시간의 제공 예보와 발전소 메타. 미래 실적이나 실측 기상은 입력하지 않음.",
        "output": "[batch, 24] 용량 정규화 발전량 → 설비용량 곱, 밤 0 → 253개소를 고정 G1/G2로 합산",
        "preprocessing": "fit 구간에서만 scaler 추정, 표준화 후 [-12,12], 결측 값과 표시 분리. 예보 격자 복원 후 실적은 null 유지.",
        "objective": "SMP × k × 설비용량 가중 정규화 L1 / AdamW",
        "fit": "2023-06~2024-11 / 문맥 3,333,528행, 손실 적격 1,185,256개",
        "validation": "2024-12 조기 종료 / 1월과 2월 별도 정산 / 전일 17시와 실적 지연 24시간 가정",
        "selection": "best epoch 4 / 완료 4 / 최대 4 / patience 2 / seed 17",
        "settings": "27,073 파라미터, FP32, batch 8 plant-days, accumulation 2, lr 0.0003, weight_decay 0.01, dropout 0.1, num_workers 0 / fit 날짜 549개만 epoch별 순열화",
        "checkpoint": "best.pt, last.pt, latest.pt, previous.pt, epoch 4개 / 총 8개 D: 사본 해시 확인",
        "checkpoint_sha256": "29d2920b4f58d6d0f147bbfc22141e6c89af45c5a0b28630ab595db94431cc95",
        "run_id": "T13_transformer_date_shuffle_v1",
        "parent": "T11,T12,J02",
        "source_sha256": "94c1d3a7d7d65666317dffb45e407f00f58dab7d301655ab65899777a6ecb284",
        "config_sha256": "ab7ba084d971fd3f8339f18421ee64ecdec62369acee8bce3e31ba7a97f03e9c",
        "decision": "T11보다 2월 W가 42.99% 감소했지만 E02보다 23.81% 높다. 12월 L1은 0.84% 악화했다. 부분적인 개선으로 기록하고 E02를 유지한다.",
        "limit": "한 seed와 최대 4 epoch 비교다. 조기 종료로 T11은 3 epoch, T13은 4 epoch를 완료했으므로 선택 정책을 포함한 비교다. 날짜 순서가 장애나 오차의 유일한 원인이라는 증거는 아니다.",
        "evidence": [
          {
            "path": "safe/transformer_date_shuffle_evaluation.json",
            "role": "T13E 저장 모델의 공통 모집단 평가",
            "sha256": "860d558a0b0e47be89a01ef1fb5f4b7cfc9b967a98d5dce22ae3f5d1eeccc9ce"
          },
          {
            "path": "runs/T13_transformer_date_shuffle_v1/training/contract.json",
            "role": "한 요인 통제 계약",
            "sha256": "ab7ba084d971fd3f8339f18421ee64ecdec62369acee8bce3e31ba7a97f03e9c"
          },
          {
            "path": "runs/T13_transformer_date_shuffle_v1/training/best.pt.json",
            "role": "선택 모델 sidecar",
            "sha256": "cb56cef308bff534dc4abbafd2246cce4a1074c0525058fb0fcfc0e5fcd07cb7"
          }
        ]
      },
      {
        "id": "C01",
        "name": "24시간 Dilated CNN",
        "status": "CUDA 전체 학습과 별도 월 평가 완료",
        "architecture": "특징 투영 284→32, 24시간 위치 벡터, residual Conv1D 3블록, kernel 3, dilation 1/2/4, LayerNorm, GELU, Softplus. Receptive field 29시간.",
        "input": "발전소별 하루 예보 [batch, 24시간, 142특징] + 같은 크기 결측 표시, padding 마스크",
        "features": "전체 24시간의 제공 예보와 발전소 메타. 미래 실적이나 실측 기상은 입력하지 않음.",
        "output": "[batch, 24] 용량 정규화 발전량 → 설비용량 곱, 밤 0 → 253개소를 고정 G1/G2로 합산",
        "preprocessing": "fit 구간에서만 scaler 추정, 표준화 후 [-12,12], 결측 값과 표시 분리. 예보 격자 복원 후 실적은 null 유지.",
        "objective": "SMP × k × 설비용량 가중 정규화 L1 / AdamW",
        "fit": "2023-06~2024-11 / 문맥 3,333,528행, 손실 적격 1,185,256개",
        "validation": "2024-12 조기 종료 / 1월과 2월 별도 정산 / 전일 17시와 실적 지연 24시간 가정",
        "selection": "best epoch 1 / 완료 3 / 최대 4 / patience 2 / seed 17",
        "settings": "28,993 파라미터, FP32, batch 8 plant-days, accumulation 2, lr 0.0003, dropout 0.1, num_workers 0. T13과 같은 날짜 순서.",
        "checkpoint": "best.pt, last.pt, latest.pt, previous.pt, epoch 3개 / 총 7개 D: 사본 해시 확인",
        "checkpoint_sha256": "0c03592a8a2c47c937c6cdd434cb40d0d43f5765e71c9e6c45399f33cb4b3e49",
        "run_id": "C01_day_cnn_v1",
        "parent": "T13,J03",
        "source_sha256": "3ab5e3d8541a4d088c35b5cdf7311be38a0becd26d6d098e8e8ed8762280db37",
        "config_sha256": "9091dd3f2bfb0a8fb4c8e62298aabfd72f5d3d9c2c29f9e0e3686ba2510dac2a",
        "decision": "2월 W는 T13보다 19.46%, E02보다 47.91% 높다. 이 CNN을 승격하지 않고 E02를 유지한다.",
        "limit": "한 seed와 짧은 공통 예산의 초기 비교다. C01은 3 epoch, T13은 4 epoch로 선택 규칙까지 포함한다. 모든 CNN이 Transformer보다 나쁘다는 결론은 아니다.",
        "evidence": [
          {
            "path": "safe/day_cnn_evaluation.json",
            "role": "C01E 저장 best의 공통 모집단 정산 평가",
            "sha256": "50990854ce0fbe131ca1ddb0cd1596d0a9325f17f82dd698d851e7e1165f3cdd"
          },
          {
            "path": "runs/C01_day_cnn_v1/training/contract.json",
            "role": "동일 입력 및 CNN 구조",
            "sha256": "9091dd3f2bfb0a8fb4c8e62298aabfd72f5d3d9c2c29f9e0e3686ba2510dac2a"
          },
          {
            "path": "runs/C01_day_cnn_v1/training/best.pt.json",
            "role": "선택 모델 sidecar",
            "sha256": "afbf07701d5a8a415260d283a95c54d8291937ff19319526107fb87e3dde7c4a"
          }
        ]
      }
    ],
    "candidates": [
      {
        "id": "C01",
        "name": "1D CNN / TCN",
        "status": "학습과 별도 평가 완료 / 미승격",
        "architecture": "24시간 축의 작은 dilated Conv1D와 residual block",
        "input": "동일한 24시간 예보 [batch, 24, 142], 결측 표시",
        "output": "[batch, 24] 발전량/용량, 이후 고정 집합 합산",
        "hypothesis": "지역 시간 패턴과 합성곱의 구조적 제약이 이 데이터에서 attention보다 안정적일 수 있다.",
        "test": "같은 입력, fold, 가중 손실과 GPU 예산으로 비교. 전일에 이미 제공된 하루 예보이므로 미래 시간 예보 접근과 미래 실적 접근을 구분한다.",
        "falsifier": "독립 기간의 W가 개선되지 않거나 시간대별 큰 악화가 반복되면 채택하지 않는다.",
        "rule": "팀의 좋은 결과는 참고 가설이며 우리 검증 점수로 전용하지 않음",
        "dependencies": "완료 모델과 평가 근거는 C01 모델 카드와 J03 판단에서 확인"
      },
      {
        "id": "N01",
        "name": "TabNet",
        "status": "규정상 자체 학습 후보 / 미실행",
        "architecture": "의사결정 단계별 sparse attention과 feature transformer, 회귀 출력",
        "input": "발전소 한 곳의 시간별 142개 특징과 결측 표시",
        "output": "정규화 발전량 1개, 용량 곱 후 고정 집합 합산",
        "hypothesis": "기상/설비 변수의 선택적 상호작용이 트리와 Transformer에 없는 잔차 다양성을 제공할 수 있다.",
        "test": "외부 가중치 없이 GPU에서 무작위 초기화. 우선 지도학습 비교 후 학습 fold 내부의 마스킹 복원을 별도 실험한다.",
        "falsifier": "같은 검증 W와 자원 예산에서 단독 및 고정 앙상블 가치가 없으면 심화 탐색하지 않는다.",
        "rule": "제공 학습 데이터만 사용. 검증/test 예보를 자기지도 사전학습에 넣지 않음",
        "dependencies": "청크 학습 어댑터와 BatchNorm/배치 크기 조건의 별도 검토",
        "source": "https://research.google/pubs/tabnet-attentive-interpretable-tabular-learning/"
      },
      {
        "id": "N02",
        "name": "TabPFN 공개 사전학습 모델",
        "status": "외부 사전학습 금지 규정으로 제외",
        "architecture": "많은 합성 태스크로 사전학습한 tabular foundation model",
        "input": "라벨이 있는 문맥 행과 예측할 행",
        "output": "회귀 예측 분포/값",
        "hypothesis": "일반 표형 데이터에서 강한 사전 지식은 유용할 수 있으나 대회 사용 권한과 별개다.",
        "test": "공개 가중치, API, 외부 모델의 예측을 teacher로 쓰지 않는다. 성능 시험이나 다운로드는 하지 않았다.",
        "falsifier": "주최 측의 명시적인 허용 근거 없이는 실행 후보로 전환하지 않음",
        "rule": "합성 데이터 사전학습도 대회 외부에서 학습된 가중치. architecture를 자체 초기화하는 것은 별도 연구이며 공개 TabPFN 성능을 기대할 근거가 아님",
        "dependencies": "현재 실행 큐에 없음",
        "source": "https://priorlabs.ai/tabpfn-2"
      }
    ],
    "decisions": [
      {
        "id": "J01",
        "parent": "T11,T12,E02",
        "recorded_utc": "2026-10-05T06:52:54.867593+00:00",
        "occurred_utc": "2026-10-05T06:37:51.803147+00:00",
        "registration": "결과 확인 후 판정 기록",
        "verdict": "이번 후보는 반증됨",
        "hypothesis": "T11의 12월 선택 모델이 E02보다 별도 기간 정산 W를 낮춘다.",
        "falsifier": "같은 참조 배분과 공통 관측 시각의 W가 E02보다 높으면 현재 후보의 우수성 주장을 채택하지 않음. 이 문구는 사후 정리이며 사전 등록 임계가 아님.",
        "observation": "1월 +32.14%, 2월 +117.16%로 악화. 2월의 고정 예측 배분 하한도 E02 W보다 높다.",
        "decision": "E02를 겨울 잠정 후보로 유지. T11 가중치와 결과 보존.",
        "next": "T13의 학습 날짜 순서 한 요인 비교와 CNN/TCN 계열 비교.",
        "reason": "배분으로 회복 가능한 폭보다 예측 격차가 크다. 가중치와 라벨 조건이 달라 architecture 단독 효과는 미식별.",
        "evidence": [
          "safe/transformer_saved_evaluation.json",
          "runs/T11_transformer_winter_checkpoint_v1/training/contract.json"
        ],
        "commit": "e6c1735"
      },
      {
        "id": "J02",
        "parent": "J01,T11",
        "recorded_utc": "2026-10-05T06:52:54.867593+00:00",
        "occurred_utc": "2026-10-05T07:21:36.303467+00:00",
        "registration": "실행 전 가설",
        "verdict": "부분 지지 / 승격 조건 미충족",
        "hypothesis": "고정 시간순 학습의 마지막 날짜 영향이 별도 월 성능을 저해할 수 있다.",
        "falsifier": "fit 날짜 순서만 바꾼 후보가 고정된 12월 조기 종료와 1월/2월 W에서 개선되지 않으면 채택하지 않음. 단일 seed로 원인 확정 금지.",
        "observation": "T13 best epoch 4. 12월 L1은 T11보다 0.84% 악화했으나 1월 W는 3.76%, 2월 W는 42.99% 감소했다. E02보다 1월 27.17%, 2월 23.81% 높다.",
        "decision": "단일 seed의 월별 개선을 기록하지만 사전 조건 전체를 충족했다고 주장하지 않는다. E02 유지. T13은 후속 CNN 구조 비교의 진단 기준으로만 사용한다.",
        "next": "C01을 동일 T13 날짜 순서/입력/손실에서 검증하고 봄 또는 새 seed에서 순서 개선을 다시 확인한다.",
        "reason": "고정 시간순이 영향을 줄 수 있다는 부분 증거는 있지만 12월과 별도 월 지표가 다르다. 2월 배분의 이론적 최대 개선은 1.91%여서 E02와의 23.81% 격차를 배분만으로 없앨 수 없다.",
        "evidence": [
          "docs/transformer_date_shuffle.md",
          "safe/transformer_date_shuffle_review.json",
          "safe/transformer_date_shuffle_evaluation_review.json"
        ],
        "commit": "6002237",
        "reviewed_utc": "2026-10-05T07:26:35.856791+00:00",
        "commits": [
          {
            "sha": "6002237",
            "label": "T13 학습 소스"
          },
          {
            "sha": "b04704d",
            "label": "T13E 평가 소스"
          }
        ]
      },
      {
        "id": "J03",
        "parent": "R02",
        "recorded_utc": "2026-10-05T06:52:54.867593+00:00",
        "occurred_utc": null,
        "registration": "팀 제안을 실행 전 가설로 정리",
        "verdict": "이번 C01 설정에서는 지지되지 않음",
        "hypothesis": "지역 시간 패턴을 보는 CNN/TCN이 동일 입력의 attention보다 일반화할 수 있다.",
        "falsifier": "같은 검증 모집단과 손실에서 개선이 재현되지 않으면 팀의 관찰을 우리 성능 주장으로 사용하지 않음.",
        "observation": "C01은 best epoch 1, 이후 두 번 Valid 악화로 3 epoch 종료. 1월 W 17,074,477원, 2월 W 21,058,620원으로 T13보다 각각 7.33%, 19.46% 높다.",
        "decision": "C01을 승격하지 않고 기존 E02와 참조 배분 유지.",
        "next": "실시간 추적 연결을 마친 뒤 N01 TabNet의 청크 입력, batch 통계와 저장 계약을 검토한다.",
        "reason": "동일 입력과 순서에서 이 CNN 설정의 우세가 재현되지 않았다. 개발 구간에 반복적으로 맞추기보다 다른 계열의 소수 고정 후보를 우선한다.",
        "evidence": [
          "docs/day_cnn_v1.md",
          "docs/day_cnn_review.md",
          "safe/day_cnn_review.json",
          "safe/day_cnn_evaluation_review.json"
        ],
        "commit": null,
        "reviewed_utc": "2026-10-05T08:24:23.573654+00:00",
        "commits": [
          {
            "sha": "01b2ab9",
            "label": "C01 학습 코드"
          },
          {
            "sha": "1ce6d25",
            "label": "저장 best 평가 코드"
          }
        ]
      },
      {
        "id": "J04",
        "parent": "R02",
        "recorded_utc": "2026-10-05T06:52:54.867593+00:00",
        "occurred_utc": null,
        "registration": "자료 검토 후 사용 범위 결정",
        "verdict": "TabNet 후보 / TabPFN 외부 가중치 제외",
        "hypothesis": "표형 변수의 선택적 상호작용이 추가 예측 가치를 제공할 수 있다.",
        "falsifier": "TabNet의 단독 및 고정 앙상블 W가 개선되지 않으면 심화 탐색하지 않음. TabPFN은 성능 실패가 아니라 규정상 실행 제외.",
        "observation": "TabNet은 자체 지도학습/마스킹 복원 구조. TabPFN 공개 모델은 합성 태스크의 외부 사전학습 결과.",
        "decision": "TabNet은 제공 데이터만으로 처음부터 학습 후보. TabPFN 가중치/API/teacher 사용 없음.",
        "next": "TabNet의 청크 처리, 정규화와 저장/재개 경로를 별도로 구현 검토.",
        "reason": "모델 구조 활용과 외부 학습된 가중치 활용의 규정상 차이를 보존한다.",
        "evidence": [
          "docs/model_candidates.json",
          "docs/research_registry.json"
        ],
        "commit": null
      }
    ],
    "note": "공식 대회 순위가 아닌 로컬 개발 순위입니다. 같은 월, 같은 253개소와 참조 배분에서 S 내림차순으로 정렬합니다. 매전수익이 같아 W 오름차순과 같습니다. 조기 종료 손실, 합성 검사, 미실행 모델과 탐색 배분은 순위에 섞지 않습니다. 반복 관찰된 개발 구간이며 5월은 봉인 상태입니다.",
    "comparison_limit": "트리와 Transformer의 fit 적격 라벨 및 학습 가중 조건은 완전히 같지 않습니다. 이 표는 최종 예측의 비교이며 모델 구조 하나의 효과를 분리한 비교는 아닙니다. 봄과 반복 seed 검증 전 연간 우승 모델로 확정하지 않습니다."
  }
}