파일 메니저 api 반영

Reviewed-on: #197

src/main/java/com/kamco/cd/training/common/dto/HyperParam.java

@@ -14,7 +14,7 @@ import lombok.Setter;
 public class HyperParam {
 
   @Schema(description = "모델", example = "G1")
-  private ModelType model; // G1, G2, G3
+  private ModelType model; // G1, G2, G3, G4
 
   // -------------------------
   // Important
@@ -104,7 +104,7 @@ public class HyperParam {
   @Schema(description = "Best 모델 선정 규칙", example = "less")
   private String saveBestRule; // save_best_rule
 
-  @Schema(description = "검증 수행 주기(Epoch)", example = "10")
+  @Schema(description = "검증 수행 주기(Epoch)", example = "1")
   private Integer valInterval; // val_interval
 
   @Schema(description = "로그 기록 주기(Iteration)", example = "400")

src/main/java/com/kamco/cd/training/common/enums/ModelType.java

@@ -12,7 +12,8 @@ import lombok.Getter;
 public enum ModelType implements EnumType {
   G1("G1"),
   G2("G2"),
-  G3("G3");
+  G3("G3"),
+  G4("G4");
 
   private String desc;
 

src/main/java/com/kamco/cd/training/config/SecurityConfig.java

@@ -137,6 +137,6 @@ public class SecurityConfig {
   /** 완전 제외(필터 자체를 안 탐) */
   @Bean
   public WebSecurityCustomizer webSecurityCustomizer() {
-    return (web) -> web.ignoring().requestMatchers("/api/mapsheet/**");
+    return (web) -> web.ignoring().requestMatchers("/api/mapsheet/**", "/api/file-manager/**");
   }
 }

src/main/java/com/kamco/cd/training/config/StartupLogger.java

@@ -57,7 +57,7 @@ public class StartupLogger {
             """
 
           ╔════════════════════════════════════════════════════════════════════════════════╗
-          ║                    🚀 APPLICATION STARTUP INFORMATION    2                     ║
+          ║                    🚀 APPLICATION STARTUP INFORMATION    3                     ║
           ╠════════════════════════════════════════════════════════════════════════════════╣
           ║  PROFILE CONFIGURATION                                                         ║
           ╠────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────╣

src/main/java/com/kamco/cd/training/dataset/dto/DatasetDto.java

@@ -248,12 +248,13 @@ public class DatasetDto {
     private Integer targetYyyy;
     private String memo;
     @JsonIgnore private Long classCount;
-    private Integer buildingCnt;
-    private Integer containerCnt;
+    private Long buildingCnt;
+    private Long containerCnt;
     private String dataTypeName;
 
     private Long wasteCnt;
     private Long landCoverCnt;
+    private Long solarPanelCnt;
 
     public SelectDataSet(
         String modelNo,
@@ -266,6 +267,7 @@ public class DatasetDto {
         Integer targetYyyy,
         String memo,
         Long classCount) {
+      this.modelNo = modelNo;
       this.datasetId = datasetId;
       this.uuid = uuid;
       this.dataType = dataType;
@@ -280,6 +282,8 @@ public class DatasetDto {
         this.wasteCnt = classCount;
       } else if (modelNo.equals(ModelType.G3.getId())) {
         this.landCoverCnt = classCount;
+      } else if (modelNo.equals(ModelType.G4.getId())) {
+        this.solarPanelCnt = classCount;
       }
     }
 
@@ -293,8 +297,9 @@ public class DatasetDto {
         Integer compareYyyy,
         Integer targetYyyy,
         String memo,
-        Integer buildingCnt,
-        Integer containerCnt) {
+        Long buildingCnt,
+        Long containerCnt) {
+      this.modelNo = modelNo;
       this.datasetId = datasetId;
       this.uuid = uuid;
       this.dataType = dataType;

src/main/java/com/kamco/cd/training/filemanager/FileManagerApiController.java

@@ -0,0 +1,259 @@
+package com.kamco.cd.training.filemanager;
+
+import com.kamco.cd.training.config.api.ApiResponseDto;
+import com.kamco.cd.training.filemanager.dto.FileManagerDto;
+import com.kamco.cd.training.filemanager.service.FileManagerService;
+import io.swagger.v3.oas.annotations.Operation;
+import io.swagger.v3.oas.annotations.Parameter;
+import io.swagger.v3.oas.annotations.media.Content;
+import io.swagger.v3.oas.annotations.media.ExampleObject;
+import io.swagger.v3.oas.annotations.media.Schema;
+import io.swagger.v3.oas.annotations.responses.ApiResponse;
+import io.swagger.v3.oas.annotations.responses.ApiResponses;
+import io.swagger.v3.oas.annotations.tags.Tag;
+import java.util.UUID;
+import lombok.RequiredArgsConstructor;
+import lombok.extern.slf4j.Slf4j;
+import org.springframework.web.bind.annotation.DeleteMapping;
+import org.springframework.web.bind.annotation.GetMapping;
+import org.springframework.web.bind.annotation.PathVariable;
+import org.springframework.web.bind.annotation.RequestBody;
+import org.springframework.web.bind.annotation.RequestMapping;
+import org.springframework.web.bind.annotation.RequestParam;
+import org.springframework.web.bind.annotation.RestController;
+
+@Slf4j
+@Tag(name = "파일 관리", description = "/data 디렉토리 파일 관리 API")
+@RestController
+@RequestMapping("/api/file-manager")
+@RequiredArgsConstructor
+public class FileManagerApiController {
+
+  private final FileManagerService fileManagerService;
+
+  @Operation(
+      summary = "파일 목록 조회",
+      description = "/data 디렉토리 내 파일 및 디렉토리 목록을 조회합니다. recursive=true로 설정하면 하위 디렉토리까지 조회합니다.")
+  @ApiResponses(
+      value = {
+        @ApiResponse(
+            responseCode = "200",
+            description = "조회 성공",
+            content =
+                @Content(
+                    mediaType = "application/json",
+                    schema = @Schema(implementation = FileManagerDto.ListFilesRes.class))),
+        @ApiResponse(responseCode = "400", description = "잘못된 요청 (유효하지 않은 경로)", content = @Content),
+        @ApiResponse(responseCode = "404", description = "디렉토리를 찾을 수 없음", content = @Content),
+        @ApiResponse(responseCode = "500", description = "서버 오류", content = @Content)
+      })
+  @GetMapping("/files")
+  public ApiResponseDto<FileManagerDto.ListFilesRes> listFiles(
+      @Parameter(description = "조회할 디렉토리 경로 (기본값: /data)", example = "/data/request")
+          @RequestParam(required = false)
+          String directoryPath,
+      @Parameter(description = "하위 디렉토리 포함 여부", example = "false")
+          @RequestParam(required = false, defaultValue = "false")
+          Boolean recursive) {
+
+    FileManagerDto.ListFilesReq request =
+        FileManagerDto.ListFilesReq.builder()
+            .directoryPath(directoryPath)
+            .recursive(recursive)
+            .build();
+
+    FileManagerDto.ListFilesRes response = fileManagerService.listFiles(request);
+    return ApiResponseDto.ok(response);
+  }
+
+  @Operation(
+      summary = "파일/디렉토리 삭제",
+      description = "지정된 파일 또는 디렉토리를 삭제합니다. recursive=true로 설정하면 디렉토리 내 모든 파일을 삭제합니다.",
+      requestBody =
+          @io.swagger.v3.oas.annotations.parameters.RequestBody(
+              content =
+                  @Content(
+                      mediaType = "application/json",
+                      schema = @Schema(implementation = FileManagerDto.DeleteFileReq.class),
+                      examples = {
+                        @ExampleObject(
+                            name = "단일 파일 삭제",
+                            value =
+                                """
+                            {
+                              "filePaths": ["/data/request/old_file.zip"],
+                              "recursive": false
+                            }
+                            """),
+                        @ExampleObject(
+                            name = "여러 파일 삭제",
+                            value =
+                                """
+                            {
+                              "filePaths": ["/data/file1.txt", "/data/file2.txt"],
+                              "recursive": false
+                            }
+                            """),
+                        @ExampleObject(
+                            name = "디렉토리 전체 삭제",
+                            value =
+                                """
+                            {
+                              "filePaths": ["/data/old_folder"],
+                              "recursive": true
+                            }
+                            """)
+                      })))
+  @ApiResponses(
+      value = {
+        @ApiResponse(
+            responseCode = "200",
+            description = "삭제 성공",
+            content =
+                @Content(
+                    mediaType = "application/json",
+                    schema = @Schema(implementation = FileManagerDto.DeleteFileRes.class))),
+        @ApiResponse(responseCode = "400", description = "잘못된 요청 (유효하지 않은 경로)", content = @Content),
+        @ApiResponse(responseCode = "404", description = "파일을 찾을 수 없음", content = @Content),
+        @ApiResponse(responseCode = "500", description = "서버 오류", content = @Content)
+      })
+  @DeleteMapping("/files")
+  public ApiResponseDto<FileManagerDto.DeleteFileRes> deleteFiles(
+      @RequestBody FileManagerDto.DeleteFileReq request) {
+
+    FileManagerDto.DeleteFileRes response = fileManagerService.deleteFiles(request);
+    return ApiResponseDto.ok(response);
+  }
+
+  @Operation(
+      summary = "모델 파일 경로 조회",
+      description =
+          "특정 모델 UUID로 파일 위치 경로와 하위 파일 목록을 조회합니다. "
+              + "request_path(심볼릭 링크 디렉토리)와 response_path(모델 결과)를 동시에 반환합니다.")
+  @ApiResponses(
+      value = {
+        @ApiResponse(
+            responseCode = "200",
+            description = "조회 성공",
+            content =
+                @Content(
+                    mediaType = "application/json",
+                    schema = @Schema(implementation = FileManagerDto.ModelFilePathRes.class))),
+        @ApiResponse(responseCode = "404", description = "모델을 찾을 수 없음", content = @Content),
+        @ApiResponse(responseCode = "500", description = "서버 오류", content = @Content)
+      })
+  @GetMapping("/model-path/{modelUuid}")
+  public ApiResponseDto<FileManagerDto.ModelFilePathRes> getModelFilePath(
+      @Parameter(description = "모델 UUID", example = "df284755-c0b7-4070-bfee-ef554e8d0fe4")
+          @PathVariable
+          UUID modelUuid) {
+
+    FileManagerDto.ModelFilePathRes response = fileManagerService.getModelFilePath(modelUuid);
+    return ApiResponseDto.ok(response);
+  }
+
+  @Operation(
+      summary = "데이터셋 파일 경로 조회",
+      description =
+          "특정 데이터셋 UUID로 파일 위치 경로와 하위 파일 목록을 조회합니다. " + "dataset_path 컬럼의 request_dir 경로를 반환합니다.")
+  @ApiResponses(
+      value = {
+        @ApiResponse(
+            responseCode = "200",
+            description = "조회 성공",
+            content =
+                @Content(
+                    mediaType = "application/json",
+                    schema = @Schema(implementation = FileManagerDto.DatasetFilePathRes.class))),
+        @ApiResponse(responseCode = "404", description = "데이터셋을 찾을 수 없음", content = @Content),
+        @ApiResponse(responseCode = "500", description = "서버 오류", content = @Content)
+      })
+  @GetMapping("/dataset-path/{datasetUuid}")
+  public ApiResponseDto<FileManagerDto.DatasetFilePathRes> getDatasetFilePath(
+      @Parameter(description = "데이터셋 UUID", example = "037b09a0-b315-4e2e-b88d-b9011f9eaa15")
+          @PathVariable
+          UUID datasetUuid) {
+
+    FileManagerDto.DatasetFilePathRes response = fileManagerService.getDatasetFilePath(datasetUuid);
+    return ApiResponseDto.ok(response);
+  }
+
+  @Operation(
+      summary = "디렉토리 용량 체크",
+      description = "특정 디렉토리의 총 용량, 파일 개수, 디렉토리 개수를 조회합니다. " + "basepath 하위 폴더의 용량을 재귀적으로 계산합니다.")
+  @ApiResponses(
+      value = {
+        @ApiResponse(
+            responseCode = "200",
+            description = "조회 성공",
+            content =
+                @Content(
+                    mediaType = "application/json",
+                    schema = @Schema(implementation = FileManagerDto.DirectoryCapacityRes.class))),
+        @ApiResponse(responseCode = "400", description = "잘못된 경로", content = @Content),
+        @ApiResponse(responseCode = "404", description = "디렉토리를 찾을 수 없음", content = @Content),
+        @ApiResponse(responseCode = "500", description = "서버 오류", content = @Content)
+      })
+  @GetMapping("/directory-capacity")
+  public ApiResponseDto<FileManagerDto.DirectoryCapacityRes> checkDirectoryCapacity(
+      @Parameter(
+              description = "디렉토리 경로",
+              example = "/home/kcomu/data/request/037b09a0-b315-4e2e-b88d-b9011f9eaa15")
+          @RequestParam
+          String directoryPath) {
+
+    FileManagerDto.DirectoryCapacityRes response =
+        fileManagerService.checkDirectoryCapacity(directoryPath);
+    return ApiResponseDto.ok(response);
+  }
+
+  @Operation(
+      summary = "모델별 학습 실행 상태 조회",
+      description =
+          "G1~G4 모델의 현재 학습 실행 상태를 조회합니다. "
+              + "step1_state, step2_state를 체크하여 어떤 모델이 학습 중인지 확인합니다. "
+              + "step1과 step2는 동시 진행되지 않습니다.")
+  @ApiResponses(
+      value = {
+        @ApiResponse(
+            responseCode = "200",
+            description = "조회 성공",
+            content =
+                @Content(
+                    mediaType = "application/json",
+                    schema =
+                        @Schema(
+                            implementation = FileManagerDto.AllModelsExecutionStatusRes.class))),
+        @ApiResponse(responseCode = "500", description = "서버 오류", content = @Content)
+      })
+  @GetMapping("/models-execution-status")
+  public ApiResponseDto<FileManagerDto.AllModelsExecutionStatusRes> getModelsExecutionStatus() {
+
+    FileManagerDto.AllModelsExecutionStatusRes response =
+        fileManagerService.getModelsExecutionStatus();
+    return ApiResponseDto.ok(response);
+  }
+
+  @Operation(
+      summary = "저장공간 정보 조회",
+      description =
+          "/home/kcomu/data 경로의 사용 중인 용량, 전체 디스크 용량, 남은 저장공간을 조회합니다. "
+              + "파라미터 없이 호출하면 자동으로 /home/kcomu/data 경로 정보를 반환합니다.")
+  @ApiResponses(
+      value = {
+        @ApiResponse(
+            responseCode = "200",
+            description = "조회 성공",
+            content =
+                @Content(
+                    mediaType = "application/json",
+                    schema = @Schema(implementation = FileManagerDto.StorageSpaceRes.class))),
+        @ApiResponse(responseCode = "500", description = "서버 오류", content = @Content)
+      })
+  @GetMapping("/storage-space")
+  public ApiResponseDto<FileManagerDto.StorageSpaceRes> getStorageSpaceInfo() {
+
+    FileManagerDto.StorageSpaceRes response = fileManagerService.getStorageSpaceInfo();
+    return ApiResponseDto.ok(response);
+  }
+}

src/main/java/com/kamco/cd/training/filemanager/dto/FileManagerDto.java

@@ -0,0 +1,278 @@
+package com.kamco.cd.training.filemanager.dto;
+
+import io.swagger.v3.oas.annotations.media.Schema;
+import java.time.LocalDateTime;
+import java.util.List;
+import lombok.AllArgsConstructor;
+import lombok.Builder;
+import lombok.Data;
+import lombok.NoArgsConstructor;
+
+public class FileManagerDto {
+
+  @Data
+  @Builder
+  @NoArgsConstructor
+  @AllArgsConstructor
+  @Schema(description = "파일 정보")
+  public static class FileInfo {
+    @Schema(description = "파일명", example = "dataset.zip")
+    private String fileName;
+
+    @Schema(description = "파일 전체 경로", example = "/data/request/dataset.zip")
+    private String filePath;
+
+    @Schema(description = "파일 크기 (bytes)", example = "1024000")
+    private Long fileSize;
+
+    @Schema(description = "파일인지 디렉토리인지 여부", example = "true")
+    private Boolean isFile;
+
+    @Schema(description = "디렉토리인지 여부", example = "false")
+    private Boolean isDirectory;
+
+    @Schema(description = "마지막 수정 시간", example = "2026-04-06T15:30:00")
+    private LocalDateTime lastModified;
+
+    @Schema(description = "읽기 권한", example = "true")
+    private Boolean readable;
+
+    @Schema(description = "쓰기 권한", example = "true")
+    private Boolean writable;
+  }
+
+  @Data
+  @Builder
+  @NoArgsConstructor
+  @AllArgsConstructor
+  @Schema(description = "디렉토리 목록 조회 요청")
+  public static class ListFilesReq {
+    @Schema(description = "조회할 디렉토리 경로 (기본값: /data)", example = "/data/request")
+    private String directoryPath;
+
+    @Schema(description = "하위 디렉토리 포함 여부", example = "false")
+    private Boolean recursive;
+  }
+
+  @Data
+  @Builder
+  @NoArgsConstructor
+  @AllArgsConstructor
+  @Schema(description = "디렉토리 목록 조회 응답")
+  public static class ListFilesRes {
+    @Schema(description = "조회된 디렉토리 경로", example = "/data/request")
+    private String directoryPath;
+
+    @Schema(description = "파일 목록")
+    private List<FileInfo> files;
+
+    @Schema(description = "총 파일 개수", example = "10")
+    private Integer totalCount;
+
+    @Schema(description = "총 파일 크기 (bytes)", example = "10240000")
+    private Long totalSize;
+  }
+
+  @Data
+  @Builder
+  @NoArgsConstructor
+  @AllArgsConstructor
+  @Schema(description = "파일 삭제 요청")
+  public static class DeleteFileReq {
+    @Schema(
+        description = "삭제할 파일 또는 디렉토리 경로 목록",
+        example = "[\"/data/request/old_file.zip\", \"/data/tmp/test_folder\"]")
+    private List<String> filePaths;
+
+    @Schema(description = "디렉토리일 경우 하위 파일 포함 삭제 여부", example = "true")
+    private Boolean recursive;
+  }
+
+  @Data
+  @Builder
+  @NoArgsConstructor
+  @AllArgsConstructor
+  @Schema(description = "파일 삭제 응답")
+  public static class DeleteFileRes {
+    @Schema(description = "삭제 성공한 파일 경로 목록")
+    private List<String> deletedFiles;
+
+    @Schema(description = "삭제 실패한 파일 경로 목록")
+    private List<String> failedFiles;
+
+    @Schema(description = "삭제 성공 개수", example = "5")
+    private Integer successCount;
+
+    @Schema(description = "삭제 실패 개수", example = "0")
+    private Integer failureCount;
+
+    @Schema(description = "전체 메시지", example = "5개 파일 삭제 성공")
+    private String message;
+  }
+
+  @Data
+  @Builder
+  @NoArgsConstructor
+  @AllArgsConstructor
+  @Schema(description = "디스크 사용량 조회 응답")
+  public static class DiskUsageRes {
+    @Schema(description = "디렉토리 경로", example = "/data")
+    private String directoryPath;
+
+    @Schema(description = "총 용량 (bytes)", example = "1000000000000")
+    private Long totalSpace;
+
+    @Schema(description = "사용 가능 용량 (bytes)", example = "500000000000")
+    private Long usableSpace;
+
+    @Schema(description = "사용 중인 용량 (bytes)", example = "500000000000")
+    private Long usedSpace;
+
+    @Schema(description = "사용률 (%)", example = "50.0")
+    private Double usagePercentage;
+  }
+
+  @Data
+  @Builder
+  @NoArgsConstructor
+  @AllArgsConstructor
+  @Schema(description = "모델 파일 경로 정보 응답")
+  public static class ModelFilePathRes {
+    @Schema(description = "모델 UUID", example = "df284755-c0b7-4070-bfee-ef554e8d0fe4")
+    private String modelUuid;
+
+    @Schema(
+        description = "요청 경로 (심볼릭 링크 디렉토리)",
+        example = "/home/kcomu/data/tmp/AE366F3076504FACBF12106986202AB5")
+    private String requestPath;
+
+    @Schema(
+        description = "응답 경로 (모델 결과 저장)",
+        example = "/home/kcomu/data/response/df284755-c0b7-4070-bfee-ef554e8d0fe4")
+    private String responsePath;
+
+    @Schema(description = "요청 경로 파일 목록")
+    private List<FileInfo> requestFiles;
+
+    @Schema(description = "응답 경로 파일 목록")
+    private List<FileInfo> responseFiles;
+  }
+
+  @Data
+  @Builder
+  @NoArgsConstructor
+  @AllArgsConstructor
+  @Schema(description = "데이터셋 파일 경로 정보 응답")
+  public static class DatasetFilePathRes {
+    @Schema(description = "데이터셋 UUID", example = "037b09a0-b315-4e2e-b88d-b9011f9eaa15")
+    private String datasetUuid;
+
+    @Schema(
+        description = "데이터셋 경로",
+        example = "/home/kcomu/data/request/037b09a0-b315-4e2e-b88d-b9011f9eaa15")
+    private String datasetPath;
+
+    @Schema(description = "데이터셋 파일 목록")
+    private List<FileInfo> files;
+  }
+
+  @Data
+  @Builder
+  @NoArgsConstructor
+  @AllArgsConstructor
+  @Schema(description = "디렉토리 용량 체크 응답")
+  public static class DirectoryCapacityRes {
+    @Schema(description = "디렉토리 경로", example = "/home/kcomu/data/request/dataset-uuid")
+    private String directoryPath;
+
+    @Schema(description = "파일 개수", example = "1234")
+    private Integer fileCount;
+
+    @Schema(description = "디렉토리 개수", example = "56")
+    private Integer directoryCount;
+
+    @Schema(description = "총 용량 (bytes)", example = "10485760000")
+    private Long totalSize;
+
+    @Schema(description = "총 용량 (읽기 쉬운 형식)", example = "9.77 GB")
+    private String totalSizeFormatted;
+  }
+
+  @Data
+  @Builder
+  @NoArgsConstructor
+  @AllArgsConstructor
+  @Schema(description = "모델별 학습 실행 상태 응답")
+  public static class ModelExecutionStatusRes {
+    @Schema(description = "모델 번호", example = "G1")
+    private String modelNo;
+
+    @Schema(description = "실행 상태 메시지", example = "G1 모델에 테스트를 진행중입니다.")
+    private String statusMessage;
+
+    @Schema(description = "1단계 상태", example = "COMPLETED")
+    private String step1State;
+
+    @Schema(description = "2단계 상태", example = "IN_PROGRESS")
+    private String step2State;
+
+    @Schema(description = "현재 실행 중인 단계", example = "2")
+    private Integer currentStep;
+  }
+
+  @Data
+  @Builder
+  @NoArgsConstructor
+  @AllArgsConstructor
+  @Schema(description = "전체 모델 학습 실행 상태 목록 응답")
+  public static class AllModelsExecutionStatusRes {
+    @Schema(description = "모델별 실행 상태 목록")
+    private List<ModelExecutionStatusRes> modelStatuses;
+
+    @Schema(description = "현재 실행 중인 모델 개수", example = "2")
+    private Integer runningCount;
+  }
+
+  @Data
+  @Builder
+  @NoArgsConstructor
+  @AllArgsConstructor
+  @Schema(description = "저장공간 정보 응답 (남은 공간 포함)")
+  public static class StorageSpaceRes {
+    @Schema(description = "디렉토리 경로", example = "/home/kcomu/data")
+    private String directoryPath;
+
+    @Schema(description = "파일 개수", example = "1234")
+    private Integer fileCount;
+
+    @Schema(description = "디렉토리 개수", example = "56")
+    private Integer directoryCount;
+
+    @Schema(description = "사용 중인 용량 (bytes)", example = "10485760000")
+    private Long usedSize;
+
+    @Schema(description = "사용 중인 용량 (읽기 쉬운 형식)", example = "9.77 GB")
+    private String usedSizeFormatted;
+
+    @Schema(description = "전체 디스크 용량 (bytes)", example = "1000000000000")
+    private Long totalDiskSpace;
+
+    @Schema(description = "전체 디스크 용량 (읽기 쉬운 형식)", example = "931.32 GB")
+    private String totalDiskSpaceFormatted;
+
+    @Schema(description = "남은 저장공간 (bytes)", example = "500000000000")
+    private Long freeSpace;
+
+    @Schema(description = "남은 저장공간 (읽기 쉬운 형식)", example = "465.66 GB")
+    private String freeSpaceFormatted;
+
+    @Schema(description = "사용 가능한 공간 (bytes)", example = "480000000000")
+    private Long usableSpace;
+
+    @Schema(description = "사용 가능한 공간 (읽기 쉬운 형식)", example = "447.03 GB")
+    private String usableSpaceFormatted;
+
+    @Schema(description = "디스크 사용률 (%)", example = "50.5")
+    private Double usagePercentage;
+  }
+}

src/main/java/com/kamco/cd/training/filemanager/service/FileManagerService.java

@@ -0,0 +1,694 @@
+package com.kamco.cd.training.filemanager.service;
+
+import com.kamco.cd.training.filemanager.dto.FileManagerDto;
+import com.kamco.cd.training.postgres.entity.DatasetEntity;
+import com.kamco.cd.training.postgres.entity.ModelMasterEntity;
+import com.kamco.cd.training.postgres.repository.dataset.DatasetRepository;
+import com.kamco.cd.training.postgres.repository.model.ModelMngRepository;
+import java.io.IOException;
+import java.nio.file.FileVisitResult;
+import java.nio.file.Files;
+import java.nio.file.Path;
+import java.nio.file.Paths;
+import java.nio.file.SimpleFileVisitor;
+import java.nio.file.attribute.BasicFileAttributes;
+import java.time.Instant;
+import java.time.LocalDateTime;
+import java.time.ZoneId;
+import java.util.ArrayList;
+import java.util.Arrays;
+import java.util.List;
+import java.util.UUID;
+import java.util.stream.Stream;
+import lombok.RequiredArgsConstructor;
+import lombok.extern.slf4j.Slf4j;
+import org.springframework.beans.factory.annotation.Value;
+import org.springframework.stereotype.Service;
+
+@Slf4j
+@Service
+@RequiredArgsConstructor
+public class FileManagerService {
+
+  private static final String BASE_DATA_PATH = "/data";
+  private static final long MAX_PATH_LENGTH = 500;
+
+  @Value("${train.docker.request_dir}")
+  private String requestDir;
+
+  @Value("${train.docker.response_dir}")
+  private String responseDir;
+
+  @Value("${train.docker.symbolic_link_dir}")
+  private String symbolicLinkDir;
+
+  private final ModelMngRepository modelMngRepository;
+  private final DatasetRepository datasetRepository;
+
+  /**
+   * 디렉토리 내 파일 목록 조회
+   *
+   * @param request 조회 요청 정보
+   * @return 파일 목록 응답
+   */
+  public FileManagerDto.ListFilesRes listFiles(FileManagerDto.ListFilesReq request) {
+    String targetPath =
+        request.getDirectoryPath() != null ? request.getDirectoryPath() : BASE_DATA_PATH;
+
+    boolean recursive = request.getRecursive() != null && request.getRecursive();
+
+    // 경로 검증은 수행하되, 예외를 throw하지 않고 빈 데이터 반환
+    try {
+      validatePath(targetPath);
+    } catch (IllegalArgumentException e) {
+      log.debug("유효하지 않은 경로: {}", targetPath);
+      return FileManagerDto.ListFilesRes.builder()
+          .directoryPath(targetPath)
+          .files(new ArrayList<>())
+          .totalCount(0)
+          .totalSize(0L)
+          .build();
+    }
+
+    Path directory = Paths.get(targetPath);
+    if (!Files.exists(directory)) {
+      log.debug("디렉토리가 존재하지 않습니다: {}", targetPath);
+      return FileManagerDto.ListFilesRes.builder()
+          .directoryPath(targetPath)
+          .files(new ArrayList<>())
+          .totalCount(0)
+          .totalSize(0L)
+          .build();
+    }
+
+    if (!Files.isDirectory(directory)) {
+      log.debug("디렉토리 경로가 아닙니다: {}", targetPath);
+      return FileManagerDto.ListFilesRes.builder()
+          .directoryPath(targetPath)
+          .files(new ArrayList<>())
+          .totalCount(0)
+          .totalSize(0L)
+          .build();
+    }
+
+    List<FileManagerDto.FileInfo> files = new ArrayList<>();
+    long totalSize = 0;
+
+    try {
+      if (recursive) {
+        // 재귀적으로 모든 하위 파일 조회
+        Files.walkFileTree(
+            directory,
+            new SimpleFileVisitor<>() {
+              @Override
+              public FileVisitResult visitFile(Path file, BasicFileAttributes attrs) {
+                files.add(createFileInfo(file));
+                return FileVisitResult.CONTINUE;
+              }
+
+              @Override
+              public FileVisitResult preVisitDirectory(Path dir, BasicFileAttributes attrs) {
+                if (!dir.equals(directory)) {
+                  files.add(createFileInfo(dir));
+                }
+                return FileVisitResult.CONTINUE;
+              }
+            });
+      } else {
+        // 현재 디렉토리의 파일만 조회
+        try (Stream<Path> stream = Files.list(directory)) {
+          stream.forEach(path -> files.add(createFileInfo(path)));
+        }
+      }
+
+      // 총 파일 크기 계산
+      for (FileManagerDto.FileInfo file : files) {
+        if (file.getIsFile() && file.getFileSize() != null) {
+          totalSize += file.getFileSize();
+        }
+      }
+
+    } catch (IOException e) {
+      log.debug("파일 목록 조회 중 오류 발생: {}", targetPath, e);
+      return FileManagerDto.ListFilesRes.builder()
+          .directoryPath(targetPath)
+          .files(new ArrayList<>())
+          .totalCount(0)
+          .totalSize(0L)
+          .build();
+    }
+
+    return FileManagerDto.ListFilesRes.builder()
+        .directoryPath(targetPath)
+        .files(files)
+        .totalCount(files.size())
+        .totalSize(totalSize)
+        .build();
+  }
+
+  /**
+   * 파일 또는 디렉토리 삭제
+   *
+   * @param request 삭제 요청 정보
+   * @return 삭제 결과
+   */
+  public FileManagerDto.DeleteFileRes deleteFiles(FileManagerDto.DeleteFileReq request) {
+    List<String> deletedFiles = new ArrayList<>();
+    List<String> failedFiles = new ArrayList<>();
+
+    boolean recursive = request.getRecursive() != null && request.getRecursive();
+
+    for (String filePath : request.getFilePaths()) {
+      try {
+        try {
+          validatePath(filePath);
+        } catch (IllegalArgumentException e) {
+          log.debug("유효하지 않은 경로: {}", filePath);
+          failedFiles.add(filePath + " (유효하지 않은 경로)");
+          continue;
+        }
+
+        Path path = Paths.get(filePath);
+
+        if (!Files.exists(path)) {
+          log.debug("삭제하려는 파일이 존재하지 않습니다: {}", filePath);
+          failedFiles.add(filePath + " (파일이 존재하지 않음)");
+          continue;
+        }
+
+        if (Files.isDirectory(path)) {
+          if (recursive) {
+            // 디렉토리 및 하위 파일 모두 삭제
+            deleteDirectoryRecursively(path);
+            deletedFiles.add(filePath);
+          } else {
+            // 빈 디렉토리만 삭제
+            if (isDirectoryEmpty(path)) {
+              Files.delete(path);
+              deletedFiles.add(filePath);
+            } else {
+              failedFiles.add(filePath + " (디렉토리가 비어있지 않음)");
+            }
+          }
+        } else {
+          // 파일 삭제
+          Files.delete(path);
+          deletedFiles.add(filePath);
+        }
+
+        log.info("파일 삭제 성공: {}", filePath);
+
+      } catch (Exception e) {
+        log.debug("파일 삭제 실패: {}", filePath, e);
+        failedFiles.add(filePath + " (" + e.getMessage() + ")");
+      }
+    }
+
+    String message =
+        String.format("%d개 파일 삭제 성공, %d개 파일 삭제 실패", deletedFiles.size(), failedFiles.size());
+
+    return FileManagerDto.DeleteFileRes.builder()
+        .deletedFiles(deletedFiles)
+        .failedFiles(failedFiles)
+        .successCount(deletedFiles.size())
+        .failureCount(failedFiles.size())
+        .message(message)
+        .build();
+  }
+
+  /** FileInfo 객체 생성 */
+  private FileManagerDto.FileInfo createFileInfo(Path path) {
+    try {
+      BasicFileAttributes attrs = Files.readAttributes(path, BasicFileAttributes.class);
+
+      return FileManagerDto.FileInfo.builder()
+          .fileName(path.getFileName().toString())
+          .filePath(path.toString())
+          .fileSize(attrs.isRegularFile() ? attrs.size() : null)
+          .isFile(attrs.isRegularFile())
+          .isDirectory(attrs.isDirectory())
+          .lastModified(
+              LocalDateTime.ofInstant(
+                  Instant.ofEpochMilli(attrs.lastModifiedTime().toMillis()),
+                  ZoneId.systemDefault()))
+          .readable(Files.isReadable(path))
+          .writable(Files.isWritable(path))
+          .build();
+    } catch (IOException e) {
+      log.warn("파일 정보 조회 실패: {}", path, e);
+      return FileManagerDto.FileInfo.builder()
+          .fileName(path.getFileName().toString())
+          .filePath(path.toString())
+          .build();
+    }
+  }
+
+  /** 디렉토리 재귀 삭제 */
+  private void deleteDirectoryRecursively(Path directory) throws IOException {
+    Files.walkFileTree(
+        directory,
+        new SimpleFileVisitor<>() {
+          @Override
+          public FileVisitResult visitFile(Path file, BasicFileAttributes attrs)
+              throws IOException {
+            Files.delete(file);
+            return FileVisitResult.CONTINUE;
+          }
+
+          @Override
+          public FileVisitResult postVisitDirectory(Path dir, IOException exc) throws IOException {
+            Files.delete(dir);
+            return FileVisitResult.CONTINUE;
+          }
+        });
+  }
+
+  /** 디렉토리가 비어있는지 확인 */
+  private boolean isDirectoryEmpty(Path directory) throws IOException {
+    try (Stream<Path> stream = Files.list(directory)) {
+      return stream.findFirst().isEmpty();
+    }
+  }
+
+  /** 경로 검증 (보안) */
+  private void validatePath(String path) {
+    if (path == null || path.trim().isEmpty()) {
+      throw new IllegalArgumentException("경로가 비어있습니다");
+    }
+
+    if (path.length() > MAX_PATH_LENGTH) {
+      throw new IllegalArgumentException("경로가 너무 깁니다");
+    }
+
+    // 경로 순회 공격 방지 - 상대경로 패턴만 제한
+    if (path.contains("..")) {
+      throw new IllegalArgumentException("상대 경로(..)는 사용할 수 없습니다");
+    }
+  }
+
+  /**
+   * 모델 파일 경로 조회
+   *
+   * @param modelUuid 모델 UUID
+   * @return 모델 파일 경로 및 파일 목록
+   */
+  public FileManagerDto.ModelFilePathRes getModelFilePath(UUID modelUuid) {
+    // tb_model_master 테이블에서 모델 조회
+    ModelMasterEntity model = modelMngRepository.findByUuid(modelUuid).orElse(null);
+
+    // 모델이 존재하지 않으면 빈 데이터 반환
+    if (model == null) {
+      return FileManagerDto.ModelFilePathRes.builder()
+          .modelUuid(modelUuid.toString())
+          .requestPath(null)
+          .responsePath(null)
+          .requestFiles(new ArrayList<>())
+          .responseFiles(new ArrayList<>())
+          .build();
+    }
+
+    // request_path: tb_model_master.request_path 컬럼 값 사용
+    // request_path 컬럼에는 'AE366F3076504FACBF12106986202AB5' 형태의 값이 저장되어 있음
+    String requestPathFromDb = model.getRequestPath();
+    String requestPath;
+    if (requestPathFromDb != null && !requestPathFromDb.isEmpty()) {
+      // DB에 저장된 값이 있으면 symbolic_link_dir + request_path 조합
+      requestPath = symbolicLinkDir + "/" + requestPathFromDb;
+    } else {
+      // 없으면 기본값: symbolic_link_dir + model_uuid
+      requestPath = symbolicLinkDir + "/" + modelUuid;
+    }
+
+    // response_path: response_dir + model_uuid (UUID 사용)
+    String responsePath = responseDir + "/" + modelUuid;
+
+    // 파일 목록 조회
+    List<FileManagerDto.FileInfo> requestFiles = getFilesInDirectory(requestPath);
+    List<FileManagerDto.FileInfo> responseFiles = getFilesInDirectory(responsePath);
+
+    return FileManagerDto.ModelFilePathRes.builder()
+        .modelUuid(modelUuid.toString())
+        .requestPath(requestPath)
+        .responsePath(responsePath)
+        .requestFiles(requestFiles)
+        .responseFiles(responseFiles)
+        .build();
+  }
+
+  /**
+   * 데이터셋 파일 경로 조회
+   *
+   * @param datasetUuid 데이터셋 UUID
+   * @return 데이터셋 파일 경로 및 파일 목록
+   */
+  public FileManagerDto.DatasetFilePathRes getDatasetFilePath(UUID datasetUuid) {
+    // tb_dataset 테이블에서 데이터셋 조회
+    DatasetEntity dataset = datasetRepository.findByUuid(datasetUuid).orElse(null);
+
+    // 데이터셋이 존재하지 않으면 빈 데이터 반환
+    if (dataset == null) {
+      return FileManagerDto.DatasetFilePathRes.builder()
+          .datasetUuid(datasetUuid.toString())
+          .datasetPath(null)
+          .files(new ArrayList<>())
+          .build();
+    }
+
+    // dataset_path 컬럼이 있으면 사용, 없으면 request_dir + uuid 사용
+    String datasetPath = dataset.getDatasetPath();
+    if (datasetPath == null || datasetPath.isEmpty()) {
+      datasetPath = requestDir + "/" + datasetUuid;
+    }
+
+    // 파일 목록 조회
+    List<FileManagerDto.FileInfo> files = getFilesInDirectory(datasetPath);
+
+    return FileManagerDto.DatasetFilePathRes.builder()
+        .datasetUuid(datasetUuid.toString())
+        .datasetPath(datasetPath)
+        .files(files)
+        .build();
+  }
+
+  /**
+   * 디렉토리 용량 체크
+   *
+   * @param directoryPath 디렉토리 경로
+   * @return 디렉토리 용량 정보
+   */
+  public FileManagerDto.DirectoryCapacityRes checkDirectoryCapacity(String directoryPath) {
+    // 경로 검증은 수행하되, 예외를 throw하지 않고 빈 데이터 반환
+    try {
+      validatePath(directoryPath);
+    } catch (IllegalArgumentException e) {
+      log.debug("유효하지 않은 경로: {}", directoryPath);
+      return FileManagerDto.DirectoryCapacityRes.builder()
+          .directoryPath(directoryPath)
+          .fileCount(0)
+          .directoryCount(0)
+          .totalSize(0L)
+          .totalSizeFormatted("0 B")
+          .build();
+    }
+
+    Path directory = Paths.get(directoryPath);
+    if (!Files.exists(directory)) {
+      log.debug("디렉토리가 존재하지 않습니다: {}", directoryPath);
+      return FileManagerDto.DirectoryCapacityRes.builder()
+          .directoryPath(directoryPath)
+          .fileCount(0)
+          .directoryCount(0)
+          .totalSize(0L)
+          .totalSizeFormatted("0 B")
+          .build();
+    }
+
+    if (!Files.isDirectory(directory)) {
+      log.debug("디렉토리 경로가 아닙니다: {}", directoryPath);
+      return FileManagerDto.DirectoryCapacityRes.builder()
+          .directoryPath(directoryPath)
+          .fileCount(0)
+          .directoryCount(0)
+          .totalSize(0L)
+          .totalSizeFormatted("0 B")
+          .build();
+    }
+
+    final long[] totalSize = {0};
+    final int[] fileCount = {0};
+    final int[] directoryCount = {0};
+
+    try {
+      Files.walkFileTree(
+          directory,
+          new SimpleFileVisitor<>() {
+            @Override
+            public FileVisitResult visitFile(Path file, BasicFileAttributes attrs) {
+              totalSize[0] += attrs.size();
+              fileCount[0]++;
+              return FileVisitResult.CONTINUE;
+            }
+
+            @Override
+            public FileVisitResult preVisitDirectory(Path dir, BasicFileAttributes attrs) {
+              if (!dir.equals(directory)) {
+                directoryCount[0]++;
+              }
+              return FileVisitResult.CONTINUE;
+            }
+          });
+    } catch (IOException e) {
+      log.debug("디렉토리 용량 체크 중 오류 발생: {}", directoryPath, e);
+      return FileManagerDto.DirectoryCapacityRes.builder()
+          .directoryPath(directoryPath)
+          .fileCount(0)
+          .directoryCount(0)
+          .totalSize(0L)
+          .totalSizeFormatted("0 B")
+          .build();
+    }
+
+    return FileManagerDto.DirectoryCapacityRes.builder()
+        .directoryPath(directoryPath)
+        .fileCount(fileCount[0])
+        .directoryCount(directoryCount[0])
+        .totalSize(totalSize[0])
+        .totalSizeFormatted(formatFileSize(totalSize[0]))
+        .build();
+  }
+
+  /**
+   * 모델별 학습 실행 상태 조회
+   *
+   * @return 모델별 학습 실행 상태 목록
+   */
+  public FileManagerDto.AllModelsExecutionStatusRes getModelsExecutionStatus() {
+    // G1 ~ G4 모델 조회
+    List<String> modelNumbers = Arrays.asList("G1", "G2", "G3", "G4");
+    List<FileManagerDto.ModelExecutionStatusRes> modelStatuses = new ArrayList<>();
+    int runningCount = 0;
+
+    for (String modelNo : modelNumbers) {
+      // model_no로 가장 최근 모델 조회 (del_yn = false)
+      List<ModelMasterEntity> models =
+          modelMngRepository.findByModelNoAndDelYnOrderByCreatedDttmDesc(modelNo, false);
+
+      if (models.isEmpty()) {
+        // 모델이 없으면 대기 상태
+        modelStatuses.add(
+            FileManagerDto.ModelExecutionStatusRes.builder()
+                .modelNo(modelNo)
+                .statusMessage(modelNo + " 모델은 대기 중입니다.")
+                .step1State(null)
+                .step2State(null)
+                .currentStep(null)
+                .build());
+        continue;
+      }
+
+      ModelMasterEntity model = models.getFirst();
+      String step1State = model.getStep1State();
+      String step2State = model.getStep2State();
+
+      String statusMessage;
+      Integer currentStep = null;
+
+      // step1, step2 상태 확인
+      boolean step1Running = "IN_PROGRESS".equals(step1State);
+      boolean step2Running = "IN_PROGRESS".equals(step2State);
+
+      if (step1Running) {
+        statusMessage = modelNo + " 모델에 학습(1단계)을 진행중입니다.";
+        currentStep = 1;
+        runningCount++;
+      } else if (step2Running) {
+        statusMessage = modelNo + " 모델에 테스트(2단계)를 진행중입니다.";
+        currentStep = 2;
+        runningCount++;
+      } else if ("COMPLETED".equals(step1State) && "COMPLETED".equals(step2State)) {
+        statusMessage = modelNo + " 모델은 학습이 완료되었습니다.";
+      } else if ("COMPLETED".equals(step1State)) {
+        statusMessage = modelNo + " 모델은 1단계 학습이 완료되었습니다.";
+      } else {
+        statusMessage = modelNo + " 모델은 대기 중입니다.";
+      }
+
+      modelStatuses.add(
+          FileManagerDto.ModelExecutionStatusRes.builder()
+              .modelNo(modelNo)
+              .statusMessage(statusMessage)
+              .step1State(step1State)
+              .step2State(step2State)
+              .currentStep(currentStep)
+              .build());
+    }
+
+    return FileManagerDto.AllModelsExecutionStatusRes.builder()
+        .modelStatuses(modelStatuses)
+        .runningCount(runningCount)
+        .build();
+  }
+
+  /** 디렉토리 내 파일 목록 조회 (내부 사용) */
+  private List<FileManagerDto.FileInfo> getFilesInDirectory(String directoryPath) {
+    List<FileManagerDto.FileInfo> files = new ArrayList<>();
+
+    Path directory = Paths.get(directoryPath);
+    if (!Files.exists(directory)) {
+      log.debug("디렉토리가 존재하지 않습니다: {}", directoryPath);
+      return files;
+    }
+
+    if (!Files.isDirectory(directory)) {
+      log.debug("디렉토리 경로가 아닙니다: {}", directoryPath);
+      return files;
+    }
+
+    try (Stream<Path> stream = Files.list(directory)) {
+      stream.forEach(path -> files.add(createFileInfo(path)));
+    } catch (IOException e) {
+      log.debug("파일 목록 조회 중 오류 발생: {}", directoryPath, e);
+    }
+
+    return files;
+  }
+
+  /** 파일 크기 포맷팅 (읽기 쉬운 형식) */
+  private String formatFileSize(long size) {
+    if (size < 1024) {
+      return size + " B";
+    } else if (size < 1024 * 1024) {
+      return String.format("%.2f KB", size / 1024.0);
+    } else if (size < 1024 * 1024 * 1024) {
+      return String.format("%.2f MB", size / (1024.0 * 1024.0));
+    } else {
+      return String.format("%.2f GB", size / (1024.0 * 1024.0 * 1024.0));
+    }
+  }
+
+  /**
+   * 저장공간 정보 조회 (남은 공간 포함) 고정 경로: /home/kcomu/data
+   *
+   * @return 저장공간 정보 (사용량, 남은 공간, 디스크 용량)
+   */
+  public FileManagerDto.StorageSpaceRes getStorageSpaceInfo() {
+    // 고정 경로: /home/kcomu/data
+    String directoryPath = "/home/kcomu/data";
+
+    Path directory = Paths.get(directoryPath);
+    if (!Files.exists(directory)) {
+      log.debug("디렉토리가 존재하지 않습니다: {}", directoryPath);
+      return FileManagerDto.StorageSpaceRes.builder()
+          .directoryPath(directoryPath)
+          .fileCount(0)
+          .directoryCount(0)
+          .usedSize(0L)
+          .usedSizeFormatted("0 B")
+          .totalDiskSpace(0L)
+          .totalDiskSpaceFormatted("0 B")
+          .freeSpace(0L)
+          .freeSpaceFormatted("0 B")
+          .usableSpace(0L)
+          .usableSpaceFormatted("0 B")
+          .usagePercentage(0.0)
+          .build();
+    }
+
+    if (!Files.isDirectory(directory)) {
+      log.debug("디렉토리 경로가 아닙니다: {}", directoryPath);
+      return FileManagerDto.StorageSpaceRes.builder()
+          .directoryPath(directoryPath)
+          .fileCount(0)
+          .directoryCount(0)
+          .usedSize(0L)
+          .usedSizeFormatted("0 B")
+          .totalDiskSpace(0L)
+          .totalDiskSpaceFormatted("0 B")
+          .freeSpace(0L)
+          .freeSpaceFormatted("0 B")
+          .usableSpace(0L)
+          .usableSpaceFormatted("0 B")
+          .usagePercentage(0.0)
+          .build();
+    }
+
+    // 디렉토리 사용량 계산 (재귀적으로 모든 파일 크기 합산)
+    final long[] usedSize = {0};
+    final int[] fileCount = {0};
+    final int[] directoryCount = {0};
+
+    try {
+      Files.walkFileTree(
+          directory,
+          new SimpleFileVisitor<>() {
+            @Override
+            public FileVisitResult visitFile(Path file, BasicFileAttributes attrs) {
+              usedSize[0] += attrs.size();
+              fileCount[0]++;
+              return FileVisitResult.CONTINUE;
+            }
+
+            @Override
+            public FileVisitResult preVisitDirectory(Path dir, BasicFileAttributes attrs) {
+              if (!dir.equals(directory)) {
+                directoryCount[0]++;
+              }
+              return FileVisitResult.CONTINUE;
+            }
+          });
+    } catch (IOException e) {
+      log.debug("디렉토리 용량 계산 중 오류 발생: {}", directoryPath, e);
+      return FileManagerDto.StorageSpaceRes.builder()
+          .directoryPath(directoryPath)
+          .fileCount(0)
+          .directoryCount(0)
+          .usedSize(0L)
+          .usedSizeFormatted("0 B")
+          .totalDiskSpace(0L)
+          .totalDiskSpaceFormatted("0 B")
+          .freeSpace(0L)
+          .freeSpaceFormatted("0 B")
+          .usableSpace(0L)
+          .usableSpaceFormatted("0 B")
+          .usagePercentage(0.0)
+          .build();
+    }
+
+    // 디스크 공간 정보 조회 (FileStore 사용)
+    long totalDiskSpace = 0;
+    long freeSpace = 0;
+    long usableSpace = 0;
+    double usagePercentage = 0.0;
+
+    try {
+      java.nio.file.FileStore fileStore = Files.getFileStore(directory);
+      totalDiskSpace = fileStore.getTotalSpace(); // 전체 디스크 용량
+      freeSpace = fileStore.getUnallocatedSpace(); // 남은 저장공간 (할당되지 않은 공간)
+      usableSpace = fileStore.getUsableSpace(); // 사용 가능한 공간 (실제 사용 가능)
+
+      // 디스크 사용률 계산
+      if (totalDiskSpace > 0) {
+        long usedDiskSpace = totalDiskSpace - freeSpace;
+        usagePercentage = (usedDiskSpace * 100.0) / totalDiskSpace;
+      }
+    } catch (IOException e) {
+      log.debug("디스크 공간 정보 조회 중 오류 발생: {}", directoryPath, e);
+      // 디스크 정보 조회 실패 시에도 디렉토리 용량은 반환
+    }
+
+    return FileManagerDto.StorageSpaceRes.builder()
+        .directoryPath(directoryPath)
+        .fileCount(fileCount[0])
+        .directoryCount(directoryCount[0])
+        .usedSize(usedSize[0])
+        .usedSizeFormatted(formatFileSize(usedSize[0]))
+        .totalDiskSpace(totalDiskSpace)
+        .totalDiskSpaceFormatted(formatFileSize(totalDiskSpace))
+        .freeSpace(freeSpace)
+        .freeSpaceFormatted(formatFileSize(freeSpace))
+        .usableSpace(usableSpace)
+        .usableSpaceFormatted(formatFileSize(usableSpace))
+        .usagePercentage(Math.round(usagePercentage * 100.0) / 100.0)
+        .build();
+  }
+}

src/main/java/com/kamco/cd/training/hyperparam/HyperParamApiController.java

@@ -101,7 +101,7 @@ public class HyperParamApiController {
           LocalDate endDate,
       @Parameter(description = "버전명", example = "G1_000019") @RequestParam(required = false)
           String hyperVer,
-      @Parameter(description = "모델 타입 (G1, G2, G3 중 하나)", example = "G1")
+      @Parameter(description = "모델 타입 (G1, G2, G3, G4 중 하나)", example = "G1")
           @RequestParam(required = false)
           ModelType model,
       @Parameter(

src/main/java/com/kamco/cd/training/model/ModelTrainDetailApiController.java

@@ -48,7 +48,7 @@ public class ModelTrainDetailApiController {
   private final ModelTrainDetailService modelTrainDetailService;
   private final RangeDownloadResponder rangeDownloadResponder;
 
-  @Value("${train.docker.responseDir}")
+  @Value("${train.docker.response_dir}")
   private String responseDir;
 
   @Operation(summary = "모델학습관리> 모델관리 > 상세정보탭 > 학습 진행정보", description = "학습 진행정보, 모델학습 정보 API")

src/main/java/com/kamco/cd/training/model/ModelTrainMngApiController.java

@@ -1,6 +1,7 @@
 package com.kamco.cd.training.model;
 
 import com.kamco.cd.training.common.dto.MonitorDto;
+import com.kamco.cd.training.common.enums.ModelType;
 import com.kamco.cd.training.common.service.SystemMonitorService;
 import com.kamco.cd.training.config.api.ApiResponseDto;
 import com.kamco.cd.training.dataset.dto.DatasetDto;
@@ -68,7 +69,7 @@ public class ModelTrainMngApiController {
       @Parameter(
               description = "모델",
               example = "G1",
-              schema = @Schema(allowableValues = {"G1", "G2", "G3"}))
+              schema = @Schema(allowableValues = {"G1", "G2", "G3", "G4"}))
           @RequestParam(required = false)
           String modelNo,
       @Parameter(description = "페이지 번호") @RequestParam(defaultValue = "0") int page,
@@ -143,9 +144,9 @@ public class ModelTrainMngApiController {
       @Parameter(
               description = "모델 구분",
               example = "",
-              schema = @Schema(allowableValues = {"G1", "G2", "G3"}))
+              schema = @Schema(allowableValues = {"G1", "G2", "G3", "G4"}))
           @RequestParam
-          String modelType,
+          ModelType modelType,
       @Parameter(
               description = "선택 구분",
               example = "",
@@ -153,7 +154,7 @@ public class ModelTrainMngApiController {
           @RequestParam
           String selectType) {
     DatasetReq req = new DatasetReq();
-    req.setModelNo(modelType);
+    req.setModelNo(modelType.getId());
     req.setDataType(selectType);
     return ApiResponseDto.ok(modelTrainMngService.getDatasetSelectList(req));
   }

src/main/java/com/kamco/cd/training/model/dto/ModelTrainDetailDto.java

@@ -142,6 +142,9 @@ public class ModelTrainDetailDto {
     @JsonInclude(JsonInclude.Include.NON_NULL)
     private Long landCoverCnt;
 
+    @JsonInclude(JsonInclude.Include.NON_NULL)
+    private Long solarPanelCnt;
+
     public MappingDataset(
         Long modelId,
         Long datasetId,
@@ -152,17 +155,20 @@ public class ModelTrainDetailDto {
         Long buildingCnt,
         Long containerCnt,
         Long wasteCnt,
-        Long landCoverCnt) {
+        Long landCoverCnt,
+        Long solarPanelCnt) {
       this.modelId = modelId;
       this.datasetId = datasetId;
       this.dataType = dataType;
       this.compareYyyy = compareYyyy;
       this.targetYyyy = targetYyyy;
       this.roundNo = roundNo;
-      this.buildingCnt = buildingCnt;
-      this.containerCnt = containerCnt;
-      this.wasteCnt = wasteCnt;
-      this.landCoverCnt = landCoverCnt;
+      this.buildingCnt = toNullIfZero(buildingCnt);
+      this.containerCnt = toNullIfZero(containerCnt);
+      this.wasteCnt = toNullIfZero(wasteCnt);
+      this.landCoverCnt = toNullIfZero(landCoverCnt);
+      this.solarPanelCnt = toNullIfZero(solarPanelCnt);
+
       this.dataTypeName = getDataTypeName(this.dataType);
     }
 
@@ -172,6 +178,10 @@ public class ModelTrainDetailDto {
     }
   }
 
+  private static Long toNullIfZero(Long value) {
+    return (value == null || value == 0L) ? null : value;
+  }
+
   @Getter
   @Setter
   @NoArgsConstructor

src/main/java/com/kamco/cd/training/model/dto/ModelTrainMngDto.java

@@ -139,7 +139,7 @@ public class ModelTrainMngDto {
   public static class AddReq {
 
     @NotNull
-    @Schema(description = "모델 종류 G1, G2, G3", example = "G1")
+    @Schema(description = "모델 종류 G1, G2, G3, G4", example = "G1")
     private String modelNo;
 
     @NotNull
@@ -197,10 +197,11 @@ public class ModelTrainMngDto {
     @Schema(description = "폐기물", example = "0")
     private Long wasteCnt;
 
-    @Schema(
-        description = "도로, 비닐하우스, 밭, 과수원, 초지, 숲, 물, 모재/자갈, 토분(무덤), 일반토지, 태양광, 기타",
-        example = "0")
+    @Schema(description = "도로, 비닐하우스, 밭, 과수원, 초지, 숲, 물, 모재/자갈, 토분(무덤), 일반토지, 기타", example = "0")
     private Long LandCoverCnt;
+
+    @Schema(description = "태양광", example = "0")
+    private Long solarPanelCnt;
   }
 
   @Getter

src/main/java/com/kamco/cd/training/model/service/ModelTrainDetailService.java

@@ -53,7 +53,7 @@ public class ModelTrainDetailService {
   private final ModelTrainDetailCoreService modelTrainDetailCoreService;
   private final ModelTrainMngCoreService mngCoreService;
 
-  @Value("${train.docker.responseDir}")
+  @Value("${train.docker.response_dir}")
   private String responseDir;
 
   /**

src/main/java/com/kamco/cd/training/model/service/ModelTrainMngService.java

@@ -46,12 +46,15 @@ public class ModelTrainMngService {
   private final TrainJobService trainJobService;
   private final ModelTrainDetailService modelTrainDetailService;
 
-  @Value("${train.docker.basePath}")
+  @Value("${train.docker.base_path}")
   private String basePath;
 
-  @Value("${train.docker.responseDir}")
+  @Value("${train.docker.response_dir}")
   private String responseDir;
 
+  @Value("${train.docker.symbolic_link_dir}")
+  private String symbolicDir;
+
   /**
    * 모델학습 조회
    *
@@ -79,8 +82,12 @@ public class ModelTrainMngService {
       throw new CustomApiException("NOT_FOUND", HttpStatus.NOT_FOUND, "모델 없음");
     }
 
+    if (model.getRequestPath() == null) {
+      throw new CustomApiException("NOT_FOUND", HttpStatus.NOT_FOUND, "임시파일 경로 없음");
+    }
+
     // ===== 2. 경로 생성 =====
-    Path tmpBase = Path.of(basePath, "tmp").toAbsolutePath().normalize();
+    Path tmpBase = Path.of(symbolicDir).toAbsolutePath().normalize();
     Path tmp = tmpBase.resolve(model.getRequestPath()).normalize();
 
     Path responseBase = Paths.get(responseDir).toAbsolutePath().normalize();
@@ -321,6 +328,8 @@ public class ModelTrainMngService {
   public List<SelectDataSet> getDatasetSelectList(DatasetReq req) {
     if (req.getModelNo().equals(ModelType.G1.getId())) {
       return modelTrainMngCoreService.getDatasetSelectG1List(req);
+    } else if (req.getModelNo().equals(ModelType.G4.getId())) {
+      return modelTrainMngCoreService.getDatasetSelectG4List(req);
     } else {
       return modelTrainMngCoreService.getDatasetSelectG2G3List(req);
     }

src/main/java/com/kamco/cd/training/postgres/core/ModelTestMetricsJobCoreService.java

@@ -26,6 +26,10 @@ public class ModelTestMetricsJobCoreService {
     return modelTestMetricsJobRepository.getTestMetricSaveNotYetModelIds();
   }
 
+  public ResponsePathDto getTestMetricSaveNotYetModelId(Long modelId) {
+    return modelTestMetricsJobRepository.getTestMetricSaveNotYetModelId(modelId);
+  }
+
   public void insertModelMetricsTest(List<Object[]> batchArgs) {
     modelTestMetricsJobRepository.insertModelMetricsTest(batchArgs);
   }

src/main/java/com/kamco/cd/training/postgres/core/ModelTrainJobCoreService.java

@@ -80,6 +80,17 @@ public class ModelTrainJobCoreService {
     }
   }
 
+  /** 실행 시작 처리 수정 */
+  @Transactional
+  public void updateJobStatus(Long jobId, String jobStatus) {
+    ModelTrainJobEntity job =
+        modelTrainJobRepository
+            .findById(jobId)
+            .orElseThrow(() -> new CustomApiException("NOT_FOUND_DATA", HttpStatus.NOT_FOUND));
+
+    job.setStatusCd(jobStatus);
+  }
+
   /**
    * 성공 처리
    *

src/main/java/com/kamco/cd/training/postgres/core/ModelTrainMetricsJobCoreService.java

@@ -17,6 +17,10 @@ public class ModelTrainMetricsJobCoreService {
     return modelTrainMetricsJobRepository.getTrainMetricSaveNotYetModelIds();
   }
 
+  public ResponsePathDto getTrainMetricSaveNotYetModelId(Long modelId) {
+    return modelTrainMetricsJobRepository.getTrainMetricSaveNotYetModelId(modelId);
+  }
+
   public void insertModelMetricsTrain(List<Object[]> batchArgs) {
     modelTrainMetricsJobRepository.insertModelMetricsTrain(batchArgs);
   }

src/main/java/com/kamco/cd/training/postgres/core/ModelTrainMngCoreService.java

@@ -140,6 +140,7 @@ public class ModelTrainMngCoreService {
    * @param addReq 요청 파라미터
    */
   public void saveModelDataset(Long modelId, ModelTrainMngDto.AddReq addReq) {
+
     TrainingDataset dataset = addReq.getTrainingDataset();
     ModelMasterEntity modelMasterEntity = new ModelMasterEntity();
     ModelDatasetEntity datasetEntity = new ModelDatasetEntity();
@@ -154,6 +155,8 @@ public class ModelTrainMngCoreService {
       datasetEntity.setWasteCnt(dataset.getSummary().getWasteCnt());
     } else if (addReq.getModelNo().equals(ModelType.G3.getId())) {
       datasetEntity.setLandCoverCnt(dataset.getSummary().getLandCoverCnt());
+    } else if (addReq.getModelNo().equals(ModelType.G4.getId())) {
+      datasetEntity.setSolarCnt(dataset.getSummary().getSolarPanelCnt());
     }
 
     datasetEntity.setCreatedUid(userUtil.getId());
@@ -337,6 +340,16 @@ public class ModelTrainMngCoreService {
     return datasetRepository.getDatasetTransferSelectG2G3List(modelId, modelNo);
   }
 
+  /**
+   * 데이터셋 G4 목록
+   *
+   * @param req
+   * @return
+   */
+  public List<SelectDataSet> getDatasetSelectG4List(DatasetReq req) {
+    return datasetRepository.getDatasetSelectG4List(req);
+  }
+
   // TODO 미사용 끝
 
   /**

src/main/java/com/kamco/cd/training/postgres/entity/ModelDatasetEntity.java

@@ -43,6 +43,9 @@ public class ModelDatasetEntity {
   @Column(name = "land_cover_cnt")
   private Long landCoverCnt;
 
+  @Column(name = "solar_cnt")
+  private Long solarCnt;
+
   @ColumnDefault("now()")
   @Column(name = "created_dttm")
   private ZonedDateTime createdDttm = ZonedDateTime.now();

src/main/java/com/kamco/cd/training/postgres/entity/ModelHyperParamEntity.java

@@ -181,15 +181,15 @@ public class ModelHyperParamEntity {
   private String metrics = "mFscore,mIoU";
 
   /** Default: changed_fscore */
-  @Size(max = 30)
+  @Size(max = 50)
   @NotNull
-  @Column(name = "save_best", nullable = false, length = 30)
+  @Column(name = "save_best", nullable = false, length = 50)
   private String saveBest = "changed_fscore";
 
   /** Default: greater */
-  @Size(max = 10)
+  @Size(max = 50)
   @NotNull
-  @Column(name = "save_best_rule", nullable = false, length = 10)
+  @Column(name = "save_best_rule", nullable = false, length = 50)
   private String saveBestRule = "greater";
 
   /** Default: 1 */

src/main/java/com/kamco/cd/training/postgres/repository/dataset/DatasetRepositoryCustom.java

@@ -27,6 +27,8 @@ public interface DatasetRepositoryCustom {
 
   List<SelectDataSet> getDatasetSelectG2G3List(DatasetReq req);
 
+  List<SelectDataSet> getDatasetSelectG4List(DatasetReq req);
+
   Long getDatasetMaxStage(int compareYyyy, int targetYyyy);
 
   Long insertDatasetMngData(DatasetMngRegDto mngRegDto);

src/main/java/com/kamco/cd/training/postgres/repository/dataset/DatasetRepositoryImpl.java

@@ -4,6 +4,7 @@ import static com.kamco.cd.training.postgres.entity.QDatasetObjEntity.datasetObj
 import static com.kamco.cd.training.postgres.entity.QModelDatasetMappEntity.modelDatasetMappEntity;
 import static com.kamco.cd.training.postgres.entity.QModelMasterEntity.modelMasterEntity;
 
+import com.kamco.cd.training.common.enums.DetectionClassification;
 import com.kamco.cd.training.common.enums.ModelType;
 import com.kamco.cd.training.dataset.dto.DatasetDto.DatasetMngRegDto;
 import com.kamco.cd.training.dataset.dto.DatasetDto.DatasetReq;
@@ -104,10 +105,6 @@ public class DatasetRepositoryImpl implements DatasetRepositoryCustom {
       builder.and(dataset.dataType.eq(req.getDataType()));
     }
 
-    if (StringUtils.isNotBlank(req.getDataType()) && !"CURRENT".equals(req.getDataType())) {
-      builder.and(dataset.dataType.eq(req.getDataType()));
-    }
-
     if (req.getIds() != null) {
       builder.and(dataset.id.in(req.getIds()));
     }
@@ -126,14 +123,17 @@ public class DatasetRepositoryImpl implements DatasetRepositoryCustom {
                 dataset.targetYyyy,
                 dataset.memo,
                 new CaseBuilder()
-                    .when(datasetObjEntity.targetClassCd.eq("building"))
-                    .then(1)
-                    .otherwise(0)
+                    .when(
+                        datasetObjEntity.targetClassCd.eq(DetectionClassification.BUILDING.getId()))
+                    .then(1L)
+                    .otherwise(0L)
                     .sum(),
                 new CaseBuilder()
-                    .when(datasetObjEntity.targetClassCd.eq("container"))
-                    .then(1)
-                    .otherwise(0)
+                    .when(
+                        datasetObjEntity.targetClassCd.eq(
+                            DetectionClassification.CONTAINER.getId()))
+                    .then(1L)
+                    .otherwise(0L)
                     .sum()))
         .from(dataset)
         .leftJoin(datasetObjEntity)
@@ -249,30 +249,41 @@ public class DatasetRepositoryImpl implements DatasetRepositoryCustom {
   }
 
   // TODO 미사용 끝
+
   @Override
   public List<SelectDataSet> getDatasetSelectG2G3List(DatasetReq req) {
 
+    String building = DetectionClassification.BUILDING.getId();
+    String container = DetectionClassification.CONTAINER.getId();
+    String waste = DetectionClassification.WASTE.getId();
+    String solar = DetectionClassification.SOLAR.getId();
+
     BooleanBuilder builder = new BooleanBuilder();
     builder.and(dataset.deleted.isFalse());
 
     NumberExpression<Long> selectedCnt = null;
+    // G2
     NumberExpression<Long> wasteCnt =
-        datasetObjEntity.targetClassCd.when("waste").then(1L).otherwise(0L).sum();
-
-    NumberExpression<Long> elseCnt =
-        new CaseBuilder()
-            .when(datasetObjEntity.targetClassCd.notIn("building", "container", "waste"))
+        datasetObjEntity
+            .targetClassCd
+            .when(DetectionClassification.WASTE.getId())
+            .then(1L)
+            .otherwise(0L)
+            .sum();
+
+    // G3 (G1, G2, G4 제외)
+    NumberExpression<Long> elseCnt =
+        new CaseBuilder()
+            .when(datasetObjEntity.targetClassCd.notIn(building, container, waste, solar))
             .then(1L)
             .otherwise(0L)
             .sum();
 
-    if (StringUtils.isNotBlank(req.getModelNo())) {
     if (req.getModelNo().equals(ModelType.G2.getId())) {
       selectedCnt = wasteCnt;
     } else {
       selectedCnt = elseCnt;
     }
-    }
 
     if (StringUtils.isNotBlank(req.getDataType())) {
       if (!"CURRENT".equals(req.getDataType())) {
@@ -481,4 +492,51 @@ public class DatasetRepositoryImpl implements DatasetRepositoryCustom {
         .where(dataset.uid.eq(uid), dataset.deleted.isFalse())
         .fetchOne();
   }
+
+  @Override
+  public List<SelectDataSet> getDatasetSelectG4List(DatasetReq req) {
+    BooleanBuilder builder = new BooleanBuilder();
+
+    builder.and(dataset.deleted.isFalse());
+
+    if (StringUtils.isNotBlank(req.getDataType()) && !"CURRENT".equals(req.getDataType())) {
+      builder.and(dataset.dataType.eq(req.getDataType()));
+    }
+
+    if (req.getIds() != null) {
+      builder.and(dataset.id.in(req.getIds()));
+    }
+
+    return queryFactory
+        .select(
+            Projections.constructor(
+                SelectDataSet.class,
+                Expressions.constant(req.getModelNo()),
+                dataset.id,
+                dataset.uuid,
+                dataset.dataType,
+                dataset.title,
+                dataset.roundNo,
+                dataset.compareYyyy,
+                dataset.targetYyyy,
+                dataset.memo,
+                new CaseBuilder()
+                    .when(datasetObjEntity.targetClassCd.eq(DetectionClassification.SOLAR.getId()))
+                    .then(1L)
+                    .otherwise(0L)
+                    .sum()))
+        .from(dataset)
+        .leftJoin(datasetObjEntity)
+        .on(dataset.id.eq(datasetObjEntity.datasetUid))
+        .where(builder)
+        .groupBy(
+            dataset.id,
+            dataset.uuid,
+            dataset.dataType,
+            dataset.title,
+            dataset.roundNo,
+            dataset.memo)
+        .orderBy(dataset.createdDttm.desc())
+        .fetch();
+  }
 }

src/main/java/com/kamco/cd/training/postgres/repository/model/ModelDatasetMappRepositoryImpl.java

@@ -1,9 +1,11 @@
 package com.kamco.cd.training.postgres.repository.model;
 
 import static com.kamco.cd.training.postgres.entity.QDatasetEntity.datasetEntity;
+import static com.kamco.cd.training.postgres.entity.QDatasetObjEntity.datasetObjEntity;
 import static com.kamco.cd.training.postgres.entity.QModelDatasetMappEntity.modelDatasetMappEntity;
 import static com.kamco.cd.training.postgres.entity.QModelMasterEntity.modelMasterEntity;
 
+import com.kamco.cd.training.common.enums.DetectionClassification;
 import com.kamco.cd.training.common.enums.ModelType;
 import com.kamco.cd.training.postgres.entity.ModelDatasetMappEntity;
 import com.kamco.cd.training.postgres.entity.QDatasetObjEntity;
@@ -11,6 +13,7 @@ import com.kamco.cd.training.postgres.entity.QDatasetTestObjEntity;
 import com.kamco.cd.training.postgres.entity.QDatasetValObjEntity;
 import com.kamco.cd.training.train.dto.ModelTrainLinkDto;
 import com.querydsl.core.types.Projections;
+import com.querydsl.core.types.dsl.BooleanExpression;
 import com.querydsl.jpa.impl.JPAQueryFactory;
 import java.util.List;
 import lombok.RequiredArgsConstructor;
@@ -33,9 +36,44 @@ public class ModelDatasetMappRepositoryImpl implements ModelDatasetMappRepositor
 
   @Override
   public List<ModelTrainLinkDto> findDatasetTrainPath(Long modelId) {
-
     QDatasetObjEntity datasetObjEntity = QDatasetObjEntity.datasetObjEntity;
 
+    // =====================
+    // 조건 분리
+    // =====================
+    BooleanExpression g1 =
+        modelMasterEntity
+            .modelNo
+            .eq(ModelType.G1.getId())
+            .and(
+                datasetObjEntity.targetClassCd.in(
+                    DetectionClassification.CONTAINER.getId(),
+                    DetectionClassification.BUILDING.getId()));
+
+    BooleanExpression g2 =
+        modelMasterEntity
+            .modelNo
+            .eq(ModelType.G2.getId())
+            .and(datasetObjEntity.targetClassCd.eq(DetectionClassification.WASTE.getId()));
+
+    BooleanExpression g4 =
+        modelMasterEntity
+            .modelNo
+            .eq(ModelType.G4.getId())
+            .and(datasetObjEntity.targetClassCd.eq(DetectionClassification.SOLAR.getId()));
+
+    // G3 = 전체 허용 (fallback)
+    BooleanExpression g3 =
+        modelMasterEntity
+            .modelNo
+            .eq(ModelType.G3.getId())
+            .and(
+                datasetObjEntity.targetClassCd.notIn(
+                    DetectionClassification.CONTAINER.getId(),
+                    DetectionClassification.BUILDING.getId(),
+                    DetectionClassification.WASTE.getId(),
+                    DetectionClassification.SOLAR.getId()));
+
     return queryFactory
         .select(
             Projections.constructor(
@@ -60,17 +98,7 @@ public class ModelDatasetMappRepositoryImpl implements ModelDatasetMappRepositor
             datasetObjEntity
                 .datasetUid
                 .eq(modelDatasetMappEntity.datasetUid)
-                .and(
-                    modelMasterEntity
-                        .modelNo
-                        .eq(ModelType.G1.getId())
-                        .and(datasetObjEntity.targetClassCd.upper().in("CONTAINER", "BUILDING"))
-                        .or(
-                            modelMasterEntity
-                                .modelNo
-                                .eq(ModelType.G2.getId())
-                                .and(datasetObjEntity.targetClassCd.upper().eq("WASTE")))
-                        .or(modelMasterEntity.modelNo.eq(ModelType.G3.getId()))))
+                .and(g1.or(g2).or(g4).or(g3)))
         .where(modelMasterEntity.id.eq(modelId))
         .fetch();
   }
@@ -80,6 +108,42 @@ public class ModelDatasetMappRepositoryImpl implements ModelDatasetMappRepositor
 
     QDatasetValObjEntity datasetValObjEntity = QDatasetValObjEntity.datasetValObjEntity;
 
+    // =====================
+    // 조건 분리
+    // =====================
+    BooleanExpression g1 =
+        modelMasterEntity
+            .modelNo
+            .eq(ModelType.G1.getId())
+            .and(
+                datasetValObjEntity.targetClassCd.in(
+                    DetectionClassification.CONTAINER.getId(),
+                    DetectionClassification.BUILDING.getId()));
+
+    BooleanExpression g2 =
+        modelMasterEntity
+            .modelNo
+            .eq(ModelType.G2.getId())
+            .and(datasetValObjEntity.targetClassCd.eq(DetectionClassification.WASTE.getId()));
+
+    BooleanExpression g4 =
+        modelMasterEntity
+            .modelNo
+            .eq(ModelType.G4.getId())
+            .and(datasetValObjEntity.targetClassCd.eq(DetectionClassification.SOLAR.getId()));
+
+    // G3 = 전체 허용 (fallback)
+    BooleanExpression g3 =
+        modelMasterEntity
+            .modelNo
+            .eq(ModelType.G3.getId())
+            .and(
+                datasetValObjEntity.targetClassCd.notIn(
+                    DetectionClassification.CONTAINER.getId(),
+                    DetectionClassification.BUILDING.getId(),
+                    DetectionClassification.WASTE.getId(),
+                    DetectionClassification.SOLAR.getId()));
+
     return queryFactory
         .select(
             Projections.constructor(
@@ -104,17 +168,7 @@ public class ModelDatasetMappRepositoryImpl implements ModelDatasetMappRepositor
             datasetValObjEntity
                 .datasetUid
                 .eq(modelDatasetMappEntity.datasetUid)
-                .and(
-                    modelMasterEntity
-                        .modelNo
-                        .eq(ModelType.G1.getId())
-                        .and(datasetValObjEntity.targetClassCd.upper().in("CONTAINER", "BUILDING"))
-                        .or(
-                            modelMasterEntity
-                                .modelNo
-                                .eq(ModelType.G2.getId())
-                                .and(datasetValObjEntity.targetClassCd.upper().eq("WASTE")))
-                        .or(modelMasterEntity.modelNo.eq(ModelType.G3.getId()))))
+                .and(g1.or(g2).or(g4).or(g3)))
         .where(modelMasterEntity.id.eq(modelId))
         .fetch();
   }
@@ -124,6 +178,42 @@ public class ModelDatasetMappRepositoryImpl implements ModelDatasetMappRepositor
 
     QDatasetTestObjEntity datasetTestObjEntity = QDatasetTestObjEntity.datasetTestObjEntity;
 
+    // =====================
+    // 조건 분리
+    // =====================
+    BooleanExpression g1 =
+        modelMasterEntity
+            .modelNo
+            .eq(ModelType.G1.getId())
+            .and(
+                datasetTestObjEntity.targetClassCd.in(
+                    DetectionClassification.CONTAINER.getId(),
+                    DetectionClassification.BUILDING.getId()));
+
+    BooleanExpression g2 =
+        modelMasterEntity
+            .modelNo
+            .eq(ModelType.G2.getId())
+            .and(datasetTestObjEntity.targetClassCd.eq(DetectionClassification.WASTE.getId()));
+
+    BooleanExpression g4 =
+        modelMasterEntity
+            .modelNo
+            .eq(ModelType.G4.getId())
+            .and(datasetTestObjEntity.targetClassCd.eq(DetectionClassification.SOLAR.getId()));
+
+    // G3 = 전체 허용 (fallback)
+    BooleanExpression g3 =
+        modelMasterEntity
+            .modelNo
+            .eq(ModelType.G3.getId())
+            .and(
+                datasetTestObjEntity.targetClassCd.notIn(
+                    DetectionClassification.CONTAINER.getId(),
+                    DetectionClassification.BUILDING.getId(),
+                    DetectionClassification.WASTE.getId(),
+                    DetectionClassification.SOLAR.getId()));
+
     return queryFactory
         .select(
             Projections.constructor(
@@ -148,17 +238,7 @@ public class ModelDatasetMappRepositoryImpl implements ModelDatasetMappRepositor
             datasetTestObjEntity
                 .datasetUid
                 .eq(modelDatasetMappEntity.datasetUid)
-                .and(
-                    modelMasterEntity
-                        .modelNo
-                        .eq(ModelType.G1.getId())
-                        .and(datasetTestObjEntity.targetClassCd.upper().in("CONTAINER", "BUILDING"))
-                        .or(
-                            modelMasterEntity
-                                .modelNo
-                                .eq(ModelType.G2.getId())
-                                .and(datasetTestObjEntity.targetClassCd.upper().eq("WASTE")))
-                        .or(modelMasterEntity.modelNo.eq(ModelType.G3.getId()))))
+                .and(g1.or(g2).or(g4).or(g3)))
         .where(modelMasterEntity.id.eq(modelId))
         .fetch();
   }

src/main/java/com/kamco/cd/training/postgres/repository/model/ModelDetailRepositoryImpl.java

@@ -1,6 +1,7 @@
 package com.kamco.cd.training.postgres.repository.model;
 
 import static com.kamco.cd.training.postgres.entity.QDatasetEntity.datasetEntity;
+import static com.kamco.cd.training.postgres.entity.QDatasetObjEntity.datasetObjEntity;
 import static com.kamco.cd.training.postgres.entity.QModelDatasetEntity.modelDatasetEntity;
 import static com.kamco.cd.training.postgres.entity.QModelDatasetMappEntity.modelDatasetMappEntity;
 import static com.kamco.cd.training.postgres.entity.QModelHyperParamEntity.modelHyperParamEntity;
@@ -9,6 +10,8 @@ import static com.kamco.cd.training.postgres.entity.QModelMetricsTestEntity.mode
 import static com.kamco.cd.training.postgres.entity.QModelMetricsTrainEntity.modelMetricsTrainEntity;
 import static com.kamco.cd.training.postgres.entity.QModelMetricsValidationEntity.modelMetricsValidationEntity;
 
+import com.kamco.cd.training.common.enums.DetectionClassification;
+import com.kamco.cd.training.common.enums.ModelType;
 import com.kamco.cd.training.common.enums.TrainStatusType;
 import com.kamco.cd.training.model.dto.ModelTrainDetailDto.DetailSummary;
 import com.kamco.cd.training.model.dto.ModelTrainDetailDto.HyperSummary;
@@ -25,6 +28,7 @@ import com.kamco.cd.training.postgres.entity.QModelHyperParamEntity;
 import com.kamco.cd.training.postgres.entity.QModelMasterEntity;
 import com.querydsl.core.types.Expression;
 import com.querydsl.core.types.Projections;
+import com.querydsl.core.types.dsl.CaseBuilder;
 import com.querydsl.jpa.JPAExpressions;
 import com.querydsl.jpa.impl.JPAQueryFactory;
 import java.util.ArrayList;
@@ -154,10 +158,78 @@ public class ModelDetailRepositoryImpl implements ModelDetailRepositoryCustom {
                 datasetEntity.compareYyyy,
                 datasetEntity.targetYyyy,
                 datasetEntity.roundNo,
-                modelDatasetEntity.buildingCnt,
-                modelDatasetEntity.containerCnt,
-                modelDatasetEntity.wasteCnt,
-                modelDatasetEntity.landCoverCnt))
+
+                // G1 - building
+                new CaseBuilder()
+                    .when(
+                        modelMasterEntity
+                            .modelNo
+                            .eq(ModelType.G1.getId())
+                            .and(
+                                datasetObjEntity.targetClassCd.eq(
+                                    DetectionClassification.BUILDING.getId())))
+                    .then(1L)
+                    .otherwise(0L)
+                    .sum(),
+
+                // G1 - container
+                new CaseBuilder()
+                    .when(
+                        modelMasterEntity
+                            .modelNo
+                            .eq(ModelType.G1.getId())
+                            .and(
+                                datasetObjEntity.targetClassCd.eq(
+                                    DetectionClassification.CONTAINER.getId())))
+                    .then(1L)
+                    .otherwise(0L)
+                    .sum(),
+
+                // G2 - waste
+                new CaseBuilder()
+                    .when(
+                        modelMasterEntity
+                            .modelNo
+                            .eq(ModelType.G2.getId())
+                            .and(
+                                datasetObjEntity.targetClassCd.eq(
+                                    DetectionClassification.WASTE.getId())))
+                    .then(1L)
+                    .otherwise(0L)
+                    .sum(),
+
+                // G3 - 나머지
+                new CaseBuilder()
+                    .when(
+                        modelMasterEntity
+                            .modelNo
+                            .eq(ModelType.G3.getId())
+                            .and(
+                                datasetObjEntity
+                                    .targetClassCd
+                                    .isNotNull()
+                                    .and(
+                                        datasetObjEntity.targetClassCd.notIn(
+                                            DetectionClassification.BUILDING.getId(),
+                                            DetectionClassification.CONTAINER.getId(),
+                                            DetectionClassification.WASTE.getId(),
+                                            DetectionClassification.SOLAR.getId()))))
+                    .then(1L)
+                    .otherwise(0L)
+                    .sum(),
+
+                // G4 - solar
+                new CaseBuilder()
+                    .when(
+                        modelMasterEntity
+                            .modelNo
+                            .eq(ModelType.G4.getId())
+                            .and(
+                                datasetObjEntity.targetClassCd.eq(
+                                    DetectionClassification.SOLAR.getId())))
+                    .then(1L)
+                    .otherwise(0L)
+                    .sum()))
         .from(modelMasterEntity)
         .innerJoin(modelDatasetEntity)
         .on(modelMasterEntity.id.eq(modelDatasetEntity.model.id))
@@ -165,7 +237,16 @@ public class ModelDetailRepositoryImpl implements ModelDetailRepositoryCustom {
         .on(modelMasterEntity.id.eq(modelDatasetMappEntity.modelUid))
         .innerJoin(datasetEntity)
         .on(modelDatasetMappEntity.datasetUid.eq(datasetEntity.id))
+        .leftJoin(datasetObjEntity)
+        .on(datasetEntity.id.eq(datasetObjEntity.datasetUid))
         .where(modelMasterEntity.uuid.eq(uuid))
+        .groupBy(
+            modelMasterEntity.id,
+            datasetEntity.id,
+            datasetEntity.dataType,
+            datasetEntity.compareYyyy,
+            datasetEntity.targetYyyy,
+            datasetEntity.roundNo)
         .fetch();
   }
 

src/main/java/com/kamco/cd/training/postgres/repository/model/ModelMngRepositoryCustom.java

@@ -4,6 +4,7 @@ import com.kamco.cd.training.model.dto.ModelTrainMngDto;
 import com.kamco.cd.training.model.dto.ModelTrainMngDto.ListDto;
 import com.kamco.cd.training.postgres.entity.ModelMasterEntity;
 import com.kamco.cd.training.train.dto.TrainRunRequest;
+import java.util.List;
 import java.util.Optional;
 import java.util.UUID;
 import org.springframework.data.domain.Page;
@@ -28,4 +29,14 @@ public interface ModelMngRepositoryCustom {
   TrainRunRequest findTrainRunRequest(Long modelId);
 
   Long findModelStep1InProgressCnt();
+
+  /**
+   * 모델 번호와 삭제 여부로 모델 조회 (최신순)
+   *
+   * @param modelNo 모델 번호 (G1, G2, G3, G4)
+   * @param delYn 삭제 여부
+   * @return 모델 목록
+   */
+  List<ModelMasterEntity> findByModelNoAndDelYnOrderByCreatedDttmDesc(
+      String modelNo, Boolean delYn);
 }

src/main/java/com/kamco/cd/training/postgres/repository/model/ModelMngRepositoryImpl.java

@@ -211,4 +211,14 @@ public class ModelMngRepositoryImpl implements ModelMngRepositoryCustom {
                 .or(modelMasterEntity.step2State.eq(TrainStatusType.IN_PROGRESS.getId())))
         .fetchOne();
   }
+
+  @Override
+  public List<ModelMasterEntity> findByModelNoAndDelYnOrderByCreatedDttmDesc(
+      String modelNo, Boolean delYn) {
+    return queryFactory
+        .selectFrom(modelMasterEntity)
+        .where(modelMasterEntity.modelNo.eq(modelNo), modelMasterEntity.delYn.eq(delYn))
+        .orderBy(modelMasterEntity.createdDttm.desc())
+        .fetch();
+  }
 }

src/main/java/com/kamco/cd/training/postgres/repository/train/ModelTestMetricsJobRepositoryCustom.java

@@ -12,6 +12,8 @@ public interface ModelTestMetricsJobRepositoryCustom {
 
   List<ResponsePathDto> getTestMetricSaveNotYetModelIds();
 
+  ResponsePathDto getTestMetricSaveNotYetModelId(Long modelId);
+
   void insertModelMetricsTest(List<Object[]> batchArgs);
 
   ModelMetricJsonDto getTestMetricPackingInfo(Long modelId);

src/main/java/com/kamco/cd/training/postgres/repository/train/ModelTestMetricsJobRepositoryImpl.java

@@ -63,6 +63,25 @@ public class ModelTestMetricsJobRepositoryImpl extends QuerydslRepositorySupport
         .fetch();
   }
 
+  @Override
+  public ResponsePathDto getTestMetricSaveNotYetModelId(Long modelId) {
+    return queryFactory
+        .select(
+            Projections.constructor(
+                ResponsePathDto.class,
+                modelMasterEntity.id,
+                modelMasterEntity.responsePath,
+                modelMasterEntity.uuid))
+        .from(modelMasterEntity)
+        .where(
+            modelMasterEntity.id.eq(modelId),
+            modelMasterEntity
+                .step2MetricSaveYn
+                .isNull()
+                .or(modelMasterEntity.step2MetricSaveYn.isFalse()))
+        .fetchOne();
+  }
+
   @Override
   public void insertModelMetricsTest(List<Object[]> batchArgs) {
     // AS-IS

src/main/java/com/kamco/cd/training/postgres/repository/train/ModelTrainMetricsJobRepositoryCustom.java

@@ -7,6 +7,8 @@ public interface ModelTrainMetricsJobRepositoryCustom {
 
   List<ResponsePathDto> getTrainMetricSaveNotYetModelIds();
 
+  ResponsePathDto getTrainMetricSaveNotYetModelId(Long modelId);
+
   void insertModelMetricsTrain(List<Object[]> batchArgs);
 
   void updateModelMetricsTrainSaveYn(Long modelId, String stepNo);

src/main/java/com/kamco/cd/training/postgres/repository/train/ModelTrainMetricsJobRepositoryImpl.java

@@ -44,6 +44,25 @@ public class ModelTrainMetricsJobRepositoryImpl extends QuerydslRepositorySuppor
         .fetch();
   }
 
+  @Override
+  public ResponsePathDto getTrainMetricSaveNotYetModelId(Long modelId) {
+    return queryFactory
+        .select(
+            Projections.constructor(
+                ResponsePathDto.class,
+                modelMasterEntity.id,
+                modelMasterEntity.responsePath,
+                modelMasterEntity.uuid))
+        .from(modelMasterEntity)
+        .where(
+            modelMasterEntity.id.eq(modelId),
+            modelMasterEntity
+                .step1MetricSaveYn
+                .isNull()
+                .or(modelMasterEntity.step1MetricSaveYn.isFalse()))
+        .fetchOne();
+  }
+
   @Override
   public void insertModelMetricsTrain(List<Object[]> batchArgs) {
     String sql =

src/main/java/com/kamco/cd/training/train/TrainApiController.java

@@ -213,4 +213,27 @@ public class TrainApiController {
     Long modelId = trainJobService.getModelIdByUuid(uuid);
     return ApiResponseDto.ok(dataSetCountersService.getCount(modelId));
   }
+
+  @Operation(summary = "학습 상태 확인", description = "학습 상태 확인")
+  @ApiResponses(
+      value = {
+        @ApiResponse(
+            responseCode = "200",
+            description = "학습 상태 변경",
+            content =
+                @Content(
+                    mediaType = "application/json",
+                    schema = @Schema(implementation = String.class))),
+        @ApiResponse(responseCode = "400", description = "잘못된 검색 조건", content = @Content),
+        @ApiResponse(responseCode = "500", description = "서버 오류", content = @Content)
+      })
+  @PostMapping(path = "/status/{uuid}", produces = MediaType.APPLICATION_JSON_VALUE)
+  public ApiResponseDto<String> status(
+      @Parameter(description = "uuid", example = "e22181eb-2ac4-4100-9941-d06efce25c49")
+          @PathVariable
+          UUID uuid) {
+    Long modelId = trainJobService.getModelIdByUuid(uuid);
+    trainJobService.status(uuid, modelId);
+    return ApiResponseDto.ok("ok");
+  }
 }

src/main/java/com/kamco/cd/training/train/dto/DockerInspectState.java

@@ -0,0 +1,8 @@
+package com.kamco.cd.training.train.dto;
+
+public record DockerInspectState(boolean exists, boolean running, Integer exitCode, String status) {
+
+  public static DockerInspectState missing() {
+    return new DockerInspectState(false, false, null, "missing");
+  }
+}

src/main/java/com/kamco/cd/training/train/dto/OutputResult.java

@@ -0,0 +1,20 @@
+package com.kamco.cd.training.train.dto;
+
+public class OutputResult {
+
+  private final boolean completed;
+  private final String reason;
+
+  public OutputResult(boolean completed, String reason) {
+    this.completed = completed;
+    this.reason = reason;
+  }
+
+  public boolean completed() {
+    return completed;
+  }
+
+  public String reason() {
+    return reason;
+  }
+}

src/main/java/com/kamco/cd/training/train/service/DataSetCountersService.java

@@ -23,11 +23,11 @@ import org.springframework.stereotype.Service;
 public class DataSetCountersService {
   private final ModelTrainMngCoreService modelTrainMngCoreService;
 
-  @Value("${train.docker.requestDir}")
+  @Value("${train.docker.request_dir}")
   private String requestDir;
 
-  @Value("${train.docker.basePath}")
-  private String trainBaseDir;
+  @Value("${train.docker.symbolic_link_dir}")
+  private String symbolicDir;
 
   public String getCount(Long modelId) {
     ModelTrainMngDto.Basic basic = modelTrainMngCoreService.findModelById(modelId);
@@ -45,7 +45,7 @@ public class DataSetCountersService {
       }
 
       // tmp
-      Path tmpPath = Path.of(trainBaseDir, "tmp", basic.getRequestPath());
+      Path tmpPath = Path.of(symbolicDir, basic.getRequestPath());
 
       // 차이나는거
       diffMergedRequestsVsTmp(uids, tmpPath);

src/main/java/com/kamco/cd/training/train/service/DockerTrainService.java

@@ -31,32 +31,40 @@ public class DockerTrainService {
   private String image;
 
   // 학습 요청 데이터가 위치한 호스트 디렉토리
-  @Value("${train.docker.requestDir}")
+  @Value("${train.docker.request_dir}")
   private String requestDir;
 
   // 학습 결과가 저장될 호스트 디렉토리
-  @Value("${train.docker.responseDir}")
+  @Value("${train.docker.response_dir}")
   private String responseDir;
 
-  // 컨테이너 이름 prefix
-  @Value("${train.docker.containerPrefix}")
-  private String containerPrefix;
-
   // 공유메모리 사이즈 설정 (대용량 학습시 필요)
-  @Value("${train.docker.shmSize:16g}")
+  @Value("${train.docker.shm_size:16g}")
   private String shmSize;
 
   // data 경로 request,response 상위 폴더
-  @Value("${train.docker.basePath}")
+  @Value("${train.docker.base_path}")
   private String basePath;
 
+  @Value("${train.docker.symbolic_link_dir}")
+  private String symbolicDir;
+
   // IPC host 사용 여부
-  @Value("${train.docker.ipcHost:true}")
+  @Value("${train.docker.ipc_host:true}")
   private boolean ipcHost;
 
   @Value("${spring.profiles.active}")
   private String profile;
 
+  @Value("${hyper.parameter.gpus}")
+  private String hyperGpus;
+
+  @Value("${hyper.parameter.gpu-ids}")
+  private String hyperGpuIds;
+
+  @Value("${hyper.parameter.batch-size}")
+  private Integer batchSize;
+
   private final ModelTrainJobCoreService modelTrainJobCoreService;
 
   /**
@@ -263,9 +271,9 @@ public class DockerTrainService {
     c.add("-v");
     c.add(basePath + ":" + basePath); // 심볼릭 링크와 연결되는 실제 파일 경로도 마운트를 해줘야 함
     c.add("-v");
-    c.add(basePath + "/tmp:/data");
+    c.add(symbolicDir + ":/data"); // 요청할경로
     c.add("-v");
-    c.add(responseDir + ":/checkpoints");
+    c.add(responseDir + ":/checkpoints"); // 저장될경로
 
     // 표준입력 유지 (-it 대신 -i만 사용)
     c.add("-i");
@@ -286,11 +294,13 @@ public class DockerTrainService {
     //    addArg(c, "--gpu-ids", req.getGpuIds()); // null
     if ("prod".equals(profile)) {
       addArg(c, "--batch-size", 2); // 학습서버 GPU 1개인 곳은 batch-size:2 까지만 가능
-      addArg(c, "--gpus", "1"); // 학습서버 GPU 1개인 곳은 1이어야 함
-      addArg(c, "--gpu-ids", "0"); // 학습서버 GPU 1개인 곳은 0이어야 함
+
     } else {
-      addArg(c, "--batch-size", req.getBatchSize()); // 학습서버 GPU 1개인 곳은 batch-size:2 까지만 가능
+      addArg(c, "--batch-size", batchSize); // 학습서버 GPU 1개인 곳은 batch-size:2 까지만 가능
     }
+    addArg(c, "--gpus", hyperGpus); // 학습서버 GPU 1개인 곳은 1이어야 함
+    addArg(c, "--gpu-ids", hyperGpuIds); // 학습서버 GPU 1개인 곳은 0이어야 함
+
     addArg(c, "--lr", req.getLearningRate());
     addArg(c, "--backbone", req.getBackbone());
     addArg(c, "--epochs", req.getEpochs());

src/main/java/com/kamco/cd/training/train/service/JobRecoveryOnStartupService.java

@@ -1,25 +1,16 @@
 package com.kamco.cd.training.train.service;
 
-import com.kamco.cd.training.model.dto.ModelTrainMngDto;
 import com.kamco.cd.training.postgres.core.ModelTrainJobCoreService;
 import com.kamco.cd.training.postgres.core.ModelTrainMngCoreService;
+import com.kamco.cd.training.train.dto.DockerInspectState;
 import com.kamco.cd.training.train.dto.ModelTrainJobDto;
-import java.io.BufferedReader;
+import com.kamco.cd.training.train.dto.OutputResult;
 import java.io.IOException;
-import java.io.InputStreamReader;
-import java.nio.charset.StandardCharsets;
-import java.nio.file.DirectoryStream;
-import java.nio.file.Files;
-import java.nio.file.Path;
-import java.nio.file.Paths;
 import java.util.List;
 import java.util.Map;
-import java.util.Optional;
 import java.util.concurrent.TimeUnit;
-import java.util.stream.Stream;
 import lombok.RequiredArgsConstructor;
 import lombok.extern.log4j.Log4j2;
-import org.springframework.beans.factory.annotation.Value;
 import org.springframework.boot.context.event.ApplicationReadyEvent;
 import org.springframework.context.annotation.Profile;
 import org.springframework.context.event.EventListener;
@@ -44,14 +35,7 @@ public class JobRecoveryOnStartupService {
   private final ModelTrainJobCoreService modelTrainJobCoreService;
   private final ModelTrainMngCoreService modelTrainMngCoreService;
   private final ModelTrainMetricsJobService modelTrainMetricsJobService;
-
-  /**
-   * Docker 컨테이너가 쓰는 response(산출물) 디렉토리의 "호스트 측" 베이스 경로. 예) /data/train/response
-   *
-   * <p>컨테이너가 --rm 으로 삭제된 경우에도 이 경로에 val.csv / *.pth 등이 남아있으면 정상 종료 여부를 "파일 기반"으로 판정합니다.
-   */
-  @Value("${train.docker.responseDir}")
-  private String responseDir;
+  private final TrainUtilService trainUtilService;
 
   /**
    * 스프링 부팅 완료 시점(빈 생성/초기화 모두 끝난 뒤)에 복구 로직 실행.
@@ -77,7 +61,7 @@ public class JobRecoveryOnStartupService {
 
       try {
         // 2-1) docker inspect로 컨테이너 상태 조회
-        DockerInspectState state = inspectContainer(containerName);
+        DockerInspectState state = trainUtilService.inspectContainer(containerName);
 
         // 3) 컨테이너가 "없음"
         //    - docker run --rm 로 실행한 컨테이너는 정상 종료 시 바로 삭제될 수 있음
@@ -88,7 +72,7 @@ public class JobRecoveryOnStartupService {
               containerName);
 
           // 3-1) 컨테이너가 없을 때는 산출물(responseDir)을 보고 완료 여부를 "추정"
-          OutputResult out = probeOutputs(job);
+          OutputResult out = trainUtilService.probeOutputs(job);
 
           // 3-2) 산출물이 충분하면 성공 처리
           if (out.completed()) {
@@ -109,11 +93,9 @@ public class JobRecoveryOnStartupService {
                 job.getId(),
                 out.reason());
 
-            Integer modelId = job.getModelId() == null ? null : Math.toIntExact(job.getModelId());
-
             //  PAUSED/STOP
             modelTrainJobCoreService.markPaused(
-                job.getId(), modelId, "SERVER_RESTART_CONTAINER_MISSING_OUTPUT_INCOMPLETE");
+                job.getId(), -1, "SERVER_RESTART_CONTAINER_MISSING_OUTPUT_INCOMPLETE");
 
             // 모델도 에러가 아니라 STOP으로
             markStepStopByJobType(
@@ -152,7 +134,7 @@ public class JobRecoveryOnStartupService {
             // ============================================================
             // 2) kill 후 실제로 죽었는지 확인
             // ============================================================
-            DockerInspectState after = inspectContainer(containerName);
+            DockerInspectState after = trainUtilService.inspectContainer(containerName);
             if (after.exists() && after.running()) {
               throw new IOException("docker kill returned 0 but container still running");
             }
@@ -162,10 +144,8 @@ public class JobRecoveryOnStartupService {
             // ============================================================
             // 3) job 상태를 PAUSED로 변경 (서버 재기동으로 강제 중단)
             // ============================================================
-            Integer modelId = job.getModelId() == null ? null : Math.toIntExact(job.getModelId());
 
-            modelTrainJobCoreService.markPaused(
-                job.getId(), modelId, "AUTO_KILLED_ON_SERVER_RESTART");
+            modelTrainJobCoreService.markPaused(job.getId(), -1, "AUTO_KILLED_ON_SERVER_RESTART");
 
             log.info("job = {}", job);
             markStepStopByJobType(job, "AUTO_KILLED_ON_SERVER_RESTART");
@@ -264,270 +244,4 @@ public class JobRecoveryOnStartupService {
       modelTrainMngCoreService.markError(job.getModelId(), msg);
     }
   }
-
-  /**
-   * docker inspect를 사용해서 컨테이너 상태를 조회합니다.
-   *
-   * <p>사용하는 템플릿: {{.State.Status}} {{.State.Running}} {{.State.ExitCode}}
-   *
-   * <p>예상 출력 예: - "running true 0" - "exited false 0" - "exited false 137"
-   *
-   * <p>주의: - 컨테이너가 없거나 inspect 실패 시 exitCode != 0 또는 output이 비어서 missing() 반환 - 무한 대기 방지를 위해 5초
-   * 타임아웃을 둠
-   */
-  private DockerInspectState inspectContainer(String containerName)
-      throws IOException, InterruptedException {
-
-    ProcessBuilder pb =
-        new ProcessBuilder(
-            "docker",
-            "inspect",
-            "-f",
-            "{{.State.Status}} {{.State.Running}} {{.State.ExitCode}}",
-            containerName);
-
-    // stderr를 stdout으로 합쳐서 한 스트림으로 읽기(에러 메시지도 함께 받음)
-    pb.redirectErrorStream(true);
-
-    Process p = pb.start();
-
-    // inspect 출력은 1줄이면 충분하므로 readLine()만 수행
-    String output;
-    try (BufferedReader br = new BufferedReader(new InputStreamReader(p.getInputStream()))) {
-      output = br.readLine();
-    }
-
-    // 무한대기 방지: 5초 내에 종료되지 않으면 강제 종료
-    boolean finished = p.waitFor(5, TimeUnit.SECONDS);
-    if (!finished) {
-      p.destroyForcibly();
-      throw new IOException("docker inspect timeout");
-    }
-
-    // docker inspect 자체의 프로세스 exit code
-    int code = p.exitValue();
-
-    // 실패(코드 !=0) 또는 출력이 없으면 "컨테이너 없음"으로 간주
-    if (code != 0 || output == null || output.isBlank()) {
-      return DockerInspectState.missing();
-    }
-
-    // "status running exitCode" 형태로 split
-    String[] parts = output.trim().split("\\s+");
-
-    // status: running/exited/dead 등
-    String status = parts.length > 0 ? parts[0] : "unknown";
-
-    // running: true/false
-    boolean running = parts.length > 1 && Boolean.parseBoolean(parts[1]);
-
-    // exitCode: 정수 파싱(파싱 실패하면 null)
-    Integer exitCode = null;
-    if (parts.length > 2) {
-      try {
-        exitCode = Integer.parseInt(parts[2]);
-      } catch (Exception ignore) {
-        // ignore
-      }
-    }
-
-    return new DockerInspectState(true, running, exitCode, status);
-  }
-
-  /**
-   * docker inspect 결과를 담는 레코드.
-   *
-   * <p>exists: - true : docker inspect 성공 (컨테이너 존재) - false : 컨테이너 없음(또는 inspect 실패를 missing으로 간주)
-   */
-  private record DockerInspectState(
-      boolean exists, boolean running, Integer exitCode, String status) {
-    static DockerInspectState missing() {
-      return new DockerInspectState(false, false, null, "missing");
-    }
-  }
-
-  // ============================================================================================
-  // 컨테이너가 "없을 때" 파일 기반으로 완료/미완료를 판정하는 로직
-  // ============================================================================================
-
-  /**
-   * 컨테이너가 없을 때(responseDir 산출물만 남아있는 상태) 완료 여부를 파일 기반으로 판정합니다.
-   *
-   * <p>판정 규칙(보수적으로 설계): 1) total_epoch가 paramsJson에 있어야 함 (없으면 완료 판단 불가) 2) val.csv 존재 + 헤더 제외 라인 수
-   * >= total_epoch 이어야 함 3) *.pth 파일이 total_epoch 이상 존재하거나, best*.pth(또는 *best*.pth)가 존재해야 함
-   *
-   * <p>왜 이렇게? - 어떤 학습은 epoch마다 pth를 남기고 - 어떤 학습은 best만 남기기도 해서 "pthCount >= total_epoch"만 쓰면 정상 종료를
-   * 실패로 오판할 수 있음.
-   */
-  private OutputResult probeOutputs(ModelTrainJobDto job) {
-    try {
-
-      log.info(
-          "[RECOVERY] probeOutputs start. jobId={}, modelId={}", job.getId(), job.getModelId());
-
-      // 1) 출력 디렉토리 확인
-      Path outDir = resolveOutputDir(job);
-      if (outDir == null || !Files.isDirectory(outDir)) {
-        log.warn("[RECOVERY] output directory missing. jobId={}, path={}", job.getId(), outDir);
-        return new OutputResult(false, "output-dir-missing");
-      }
-
-      log.info("[RECOVERY] output directory found. jobId={}, path={}", job.getId(), outDir);
-
-      // 2) totalEpoch 확인
-      Integer totalEpoch = extractTotalEpoch(job).orElse(null);
-      if (totalEpoch == null || totalEpoch <= 0) {
-        log.warn(
-            "[RECOVERY] totalEpoch missing or invalid. jobId={}, totalEpoch={}",
-            job.getId(),
-            totalEpoch);
-        return new OutputResult(false, "total-epoch-missing");
-      }
-
-      log.info("[RECOVERY] totalEpoch={}. jobId={}", totalEpoch, job.getId());
-
-      // 3) val.csv 존재 확인
-      Path valCsv = outDir.resolve("val.csv");
-      if (!Files.exists(valCsv)) {
-        log.warn("[RECOVERY] val.csv missing. jobId={}, path={}", job.getId(), valCsv);
-        return new OutputResult(false, "val.csv-missing");
-      }
-
-      // 4) val.csv 라인 수 확인
-      long lines = countNonHeaderLines(valCsv);
-
-      log.info(
-          "[RECOVERY] val.csv lines counted. jobId={}, lines={}, expected={}",
-          job.getId(),
-          lines,
-          totalEpoch);
-
-      // 5) 완료 판정
-      if (lines == totalEpoch) {
-        log.info("[RECOVERY] outputs look COMPLETE. jobId={}", job.getId());
-        return new OutputResult(true, "ok");
-      }
-
-      log.warn(
-          "[RECOVERY] val.csv line mismatch. jobId={}, lines={}, expected={}",
-          job.getId(),
-          lines,
-          totalEpoch);
-
-      return new OutputResult(
-          false, "val.csv-lines-mismatch lines=" + lines + " expected=" + totalEpoch);
-
-    } catch (Exception e) {
-
-      log.error("[RECOVERY] probeOutputs error. jobId={}", job.getId(), e);
-
-      return new OutputResult(false, "probe-error");
-    }
-  }
-
-  /**
-   * responseDir 아래에서 job 산출물 디렉토리를 찾습니다.
-   *
-   * <p>가장 중요한 커스터마이징 포인트: - 실제 운영 환경에서 산출물이 어떤 경로 규칙으로 저장되는지에 따라 여기만 수정하면 됩니다.
-   *
-   * <p>현재 기본 탐색 순서: 1) {responseDir}/{jobId} 2) {responseDir}/{modelId} 3)
-   * {responseDir}/{containerName} 4) 마지막 fallback: responseDir 자체
-   *
-   * <p>추천: - 여러분 규칙이 "{responseDir}/{modelId}/{jobId}" 같은 형태라면 base.resolve(modelId).resolve(jobId)
-   * 형태를 1순위로 두세요.
-   */
-  private Path resolveOutputDir(ModelTrainJobDto job) {
-    ModelTrainMngDto.Basic model = modelTrainMngCoreService.findModelById(job.getModelId());
-
-    Path base = Paths.get(responseDir, model.getUuid().toString(), "metrics");
-
-    return Files.isDirectory(base) ? base : null;
-  }
-
-  /**
-   * paramsJson에서 total_epoch 값을 추출합니다.
-   *
-   * <p>키 후보: - "total_epoch" (snake_case) - "totalEpoch" (camelCase)
-   *
-   * <p>예: paramsJson = {"jobType":"TRAIN","total_epoch":50,...}
-   */
-  private Optional<Integer> extractTotalEpoch(ModelTrainJobDto job) {
-    Map<String, Object> params = job.getParamsJson();
-    if (params == null) return Optional.empty();
-
-    Object v = params.get("total_epoch");
-    if (v == null) v = params.get("totalEpoch");
-    if (v == null) return Optional.empty();
-
-    try {
-      return Optional.of(Integer.parseInt(String.valueOf(v)));
-    } catch (Exception ignore) {
-      return Optional.empty();
-    }
-  }
-
-  /**
-   * CSV 파일에서 "헤더(첫 줄)"를 제외한 라인 수를 계산합니다.
-   *
-   * <p>가정: - val.csv 첫 줄은 헤더 - 이후 라인들이 epoch별 기록(또는 유사한 누적 기록)
-   *
-   * <p>주의: - 파일 인코딩은 UTF-8로 가정 - 빈 줄은 제외
-   */
-  private long countNonHeaderLines(Path csv) throws IOException {
-    try (Stream<String> lines = Files.lines(csv, StandardCharsets.UTF_8)) {
-      return lines.skip(1).filter(s -> s != null && !s.isBlank()).count();
-    }
-  }
-
-  /**
-   * 디렉토리에서 glob 패턴에 맞는 파일 수를 셉니다.
-   *
-   * <p>예: - "*.pth" - "best*.pth"
-   */
-  private long countFilesByGlob(Path dir, String glob) throws IOException {
-    try (DirectoryStream<Path> ds = Files.newDirectoryStream(dir, glob)) {
-      long cnt = 0;
-      for (Path p : ds) {
-        if (Files.isRegularFile(p)) cnt++;
-      }
-      return cnt;
-    }
-  }
-
-  /** 디렉토리에서 glob 패턴에 맞는 파일이 "하나라도" 존재하는지 체크합니다. */
-  private boolean existsByGlob(Path dir, String glob) throws IOException {
-    try (DirectoryStream<Path> ds = Files.newDirectoryStream(dir, glob)) {
-      return ds.iterator().hasNext();
-    }
-  }
-
-  // ============================================================================================
-  // probeOutputs() 결과 객체
-  // ============================================================================================
-
-  /**
-   * 컨테이너가 없을 때(responseDir 기반) 완료 여부 판정 결과.
-   *
-   * <p>completed: - true : 산출물이 완료로 보임(성공 처리 가능) - false : 산출물이 부족/불명확(실패 또는 유예 판단)
-   *
-   * <p>reason: - 실패/미완료 사유(로그/DB 메시지로 남기기 용도)
-   */
-  private static final class OutputResult {
-
-    private final boolean completed;
-    private final String reason;
-
-    private OutputResult(boolean completed, String reason) {
-      this.completed = completed;
-      this.reason = reason;
-    }
-
-    boolean completed() {
-      return completed;
-    }
-
-    String reason() {
-      return reason;
-    }
-  }
 }

src/main/java/com/kamco/cd/training/train/service/ModelTestMetricsJobService.java

@@ -42,7 +42,7 @@ public class ModelTestMetricsJobService {
   private String profile;
 
   // 학습 결과가 저장될 호스트 디렉토리
-  @Value("${train.docker.responseDir}")
+  @Value("${train.docker.response_dir}")
   private String responseDir;
 
   @Value("${file.pt-path}")
@@ -59,6 +59,28 @@ public class ModelTestMetricsJobService {
     }
 
     for (ResponsePathDto modelInfo : modelIds) {
+      createFile(modelInfo);
+    }
+  }
+
+  /** 단건 결과 csv 파일 정보 등록 */
+  public void testValidMetricCsvFiles(Long modelId) {
+
+    ResponsePathDto model = modelTestMetricsJobCoreService.getTestMetricSaveNotYetModelId(modelId);
+
+    if (model == null) {
+      return;
+    }
+
+    createFile(model);
+  }
+
+  /**
+   * 베스트 에폭 zip파일 생성, 테스트결과 db등록
+   *
+   * @param modelInfo
+   */
+  private void createFile(ResponsePathDto modelInfo) {
 
     String testPath = responseDir + "/" + modelInfo.getUuid() + "/metrics/test.csv";
     try (BufferedReader reader =
@@ -102,16 +124,14 @@ public class ModelTestMetricsJobService {
       modelTestMetricsJobCoreService.insertModelMetricsTest(batchArgs);
 
       // test.csv 파일 읽어서 저장한 여부로만 사용하기
-        modelTestMetricsJobCoreService.updateModelMetricsTrainSaveYn(
-            modelInfo.getModelId(), "step2");
+      modelTestMetricsJobCoreService.updateModelMetricsTrainSaveYn(modelInfo.getModelId(), "step2");
 
     } catch (IOException e) {
       throw new RuntimeException(e);
     }
 
     // 패키징할 파일 만들기
-      modelTestMetricsJobCoreService.updatePackingStart(
-          modelInfo.getModelId(), ZonedDateTime.now());
+    modelTestMetricsJobCoreService.updatePackingStart(modelInfo.getModelId(), ZonedDateTime.now());
 
     ModelMetricJsonDto jsonDto =
         modelTestMetricsJobCoreService.getTestMetricPackingInfo(modelInfo.getModelId());
@@ -119,12 +139,7 @@ public class ModelTestMetricsJobService {
       writeJsonFile(
           jsonDto,
           Paths.get(
-                responseDir
-                    + "/"
-                    + modelInfo.getUuid()
-                    + "/"
-                    + jsonDto.getModelVersion()
-                    + ".json"));
+              responseDir + "/" + modelInfo.getUuid() + "/" + jsonDto.getModelVersion() + ".json"));
     } catch (IOException e) {
       throw new RuntimeException(e);
     }
@@ -173,7 +188,6 @@ public class ModelTestMetricsJobService {
       throw new RuntimeException(e);
     }
   }
-  }
 
   private void writeJsonFile(Object data, Path outputPath) throws IOException {
 

src/main/java/com/kamco/cd/training/train/service/ModelTrainMetricsJobService.java

@@ -33,7 +33,7 @@ public class ModelTrainMetricsJobService {
   private String profile;
 
   // 학습 결과가 저장될 호스트 디렉토리
-  @Value("${train.docker.responseDir}")
+  @Value("${train.docker.response_dir}")
   private String responseDir;
 
   /** 결과 csv 파일 정보 등록 */
@@ -48,6 +48,28 @@ public class ModelTrainMetricsJobService {
 
     for (ResponsePathDto modelInfo : modelIds) {
 
+      createFile(modelInfo);
+    }
+  }
+
+  /** 단건 결과 csv 파일 정보 등록 */
+  public void trainValidMetricCsvFile(Long modelId) {
+
+    ResponsePathDto modelInfo =
+        modelTrainMetricsJobCoreService.getTrainMetricSaveNotYetModelId(modelId);
+
+    if (modelInfo == null) {
+      return;
+    }
+    createFile(modelInfo);
+  }
+
+  /**
+   * 학습 csv 파일 db 등록
+   *
+   * @param modelInfo
+   */
+  private void createFile(ResponsePathDto modelInfo) {
     String trainPath = responseDir + "/" + modelInfo.getUuid() + "/metrics/train.csv";
     try (BufferedReader reader =
         Files.newBufferedReader(Paths.get(trainPath), StandardCharsets.UTF_8); ) {
@@ -85,34 +107,20 @@ public class ModelTrainMetricsJobService {
 
         int epoch = Integer.parseInt(record.get("Epoch"));
 
-          float aAcc = parseFloatSafe(record.get("aAcc"));
-          float mFscore = parseFloatSafe(record.get("mFscore"));
-          float mPrecision = parseFloatSafe(record.get("mPrecision"));
-          float mRecall = parseFloatSafe(record.get("mRecall"));
-          float mIoU = parseFloatSafe(record.get("mIoU"));
-          float mAcc = parseFloatSafe(record.get("mAcc"));
+        Float aAcc = parseFloatSafe(record.get("aAcc"));
+        Float mFscore = parseFloatSafe(record.get("mFscore"));
+        Float mPrecision = parseFloatSafe(record.get("mPrecision"));
+        Float mRecall = parseFloatSafe(record.get("mRecall"));
+        Float mIoU = parseFloatSafe(record.get("mIoU"));
+        Float mAcc = parseFloatSafe(record.get("mAcc"));
 
-          float changed_fscore = parseFloatSafe(record.get("changed_fscore"));
-          float changed_precision = parseFloatSafe(record.get("changed_precision"));
-          float changed_recall = parseFloatSafe(record.get("changed_recall"));
+        Float changed_fscore = parseFloatSafe(record.get("changed_fscore"));
+        Float changed_precision = parseFloatSafe(record.get("changed_precision"));
+        Float changed_recall = parseFloatSafe(record.get("changed_recall"));
 
-          float unchanged_fscore = parseFloatSafe(record.get("unchanged_fscore"));
-          float unchanged_precision = parseFloatSafe(record.get("unchanged_precision"));
-          float unchanged_recall = parseFloatSafe(record.get("unchanged_recall"));
-          //          int epoch = Integer.parseInt(record.get("Epoch"));
-          //          float aAcc = Float.parseFloat(record.get("aAcc"));
-          //          float mFscore = Float.parseFloat(record.get("mFscore"));
-          //          float mPrecision = Float.parseFloat(record.get("mPrecision"));
-          //          float mRecall = Float.parseFloat(record.get("mRecall"));
-          //          float mIoU = Float.parseFloat(record.get("mIoU"));
-          //          float mAcc = Float.parseFloat(record.get("mAcc"));
-          //          float changed_fscore = Float.parseFloat(record.get("changed_fscore"));
-          //          float changed_precision = Float.parseFloat(record.get("changed_precision"));
-          //          float changed_recall = Float.parseFloat(record.get("changed_recall"));
-          //          float unchanged_fscore = Float.parseFloat(record.get("unchanged_fscore"));
-          //          float unchanged_precision =
-          // Float.parseFloat(record.get("unchanged_precision"));
-          //          float unchanged_recall = Float.parseFloat(record.get("unchanged_recall"));
+        Float unchanged_fscore = parseFloatSafe(record.get("unchanged_fscore"));
+        Float unchanged_precision = parseFloatSafe(record.get("unchanged_precision"));
+        Float unchanged_recall = parseFloatSafe(record.get("unchanged_recall"));
 
         batchArgs.add(
             new Object[] {
@@ -166,9 +174,7 @@ public class ModelTrainMetricsJobService {
     // best_changed_fscore_epoch_숫자.pth -> 숫자 값 가지고 와서 베스트 에폭에 업데이트 하기
     modelTrainMetricsJobCoreService.updateModelSelectedBestEpoch(modelInfo.getModelId(), epoch);
 
-      modelTrainMetricsJobCoreService.updateModelMetricsTrainSaveYn(
-          modelInfo.getModelId(), "step1");
-    }
+    modelTrainMetricsJobCoreService.updateModelMetricsTrainSaveYn(modelInfo.getModelId(), "step1");
   }
 
   private Float parseFloatSafe(String value) {

src/main/java/com/kamco/cd/training/train/service/TmpDatasetService.java

@@ -14,11 +14,11 @@ import org.springframework.stereotype.Service;
 @RequiredArgsConstructor
 public class TmpDatasetService {
 
-  @Value("${train.docker.requestDir}")
+  @Value("${train.docker.request_dir}")
   private String requestDir;
 
-  @Value("${train.docker.basePath}")
-  private String trainBaseDir;
+  @Value("${train.docker.symbolic_link_dir}")
+  private String symbolicDir;
 
   /**
    * train, val, test 폴더별로 link
@@ -36,7 +36,7 @@ public class TmpDatasetService {
       throw new IOException("links is empty");
     }
 
-    Path tmp = Path.of(trainBaseDir, "tmp", uid);
+    Path tmp = Path.of(symbolicDir, uid);
 
     long linksMade = 0;
 
@@ -115,7 +115,7 @@ public class TmpDatasetService {
     log.info("requestDir(raw)={}", requestDir);
 
     Path BASE = toPath(requestDir);
-    Path tmp = Path.of(trainBaseDir, "tmp", uid);
+    Path tmp = Path.of(symbolicDir, uid);
 
     log.info("BASE={}", BASE);
     log.info("BASE exists? {}", Files.isDirectory(BASE));

src/main/java/com/kamco/cd/training/train/service/TrainJobService.java

@@ -1,13 +1,17 @@
 package com.kamco.cd.training.train.service;
 
 import com.fasterxml.jackson.databind.ObjectMapper;
+import com.kamco.cd.training.common.enums.JobStatusType;
+import com.kamco.cd.training.common.enums.TrainStatusType;
 import com.kamco.cd.training.common.exception.CustomApiException;
 import com.kamco.cd.training.model.dto.ModelTrainMngDto;
 import com.kamco.cd.training.postgres.core.ModelTrainJobCoreService;
 import com.kamco.cd.training.postgres.core.ModelTrainMngCoreService;
+import com.kamco.cd.training.train.dto.DockerInspectState;
 import com.kamco.cd.training.train.dto.ModelTrainJobDto;
 import com.kamco.cd.training.train.dto.ModelTrainJobQueuedEvent;
 import com.kamco.cd.training.train.dto.ModelTrainLinkDto;
+import com.kamco.cd.training.train.dto.OutputResult;
 import com.kamco.cd.training.train.dto.TrainRunRequest;
 import java.io.IOException;
 import java.nio.file.Files;
@@ -16,6 +20,7 @@ import java.nio.file.Paths;
 import java.time.ZonedDateTime;
 import java.util.List;
 import java.util.Map;
+import java.util.NoSuchElementException;
 import java.util.UUID;
 import lombok.RequiredArgsConstructor;
 import lombok.extern.log4j.Log4j2;
@@ -33,14 +38,17 @@ public class TrainJobService {
 
   private final ModelTrainJobCoreService modelTrainJobCoreService;
   private final ModelTrainMngCoreService modelTrainMngCoreService;
+  private final ModelTrainMetricsJobService modelTrainMetricsJobService;
+  private final ModelTestMetricsJobService modelTestMetricsJobService;
   private final DockerTrainService dockerTrainService;
   private final ObjectMapper objectMapper;
   private final ApplicationEventPublisher eventPublisher;
   private final TmpDatasetService tmpDatasetService;
   private final DataSetCountersService dataSetCounters;
+  private final TrainUtilService trainUtilService;
 
   // 학습 결과가 저장될 호스트 디렉토리
-  @Value("${train.docker.responseDir}")
+  @Value("${train.docker.response_dir}")
   private String responseDir;
 
   public Long getModelIdByUuid(UUID uuid) {
@@ -309,4 +317,133 @@ public class TrainJobService {
     }
     return modelUuid;
   }
+
+  /**
+   * 동작되고잇는 pid을 확인하고 pid 목록에 있으면 진행중, 없으면 종료(결과 csv, zip 파일 확인하여 완료 여부 체크)
+   *
+   * @param uuid
+   * @param modelId
+   */
+  public void status(UUID uuid, Long modelId) {
+
+    ModelTrainJobDto job =
+        modelTrainJobCoreService
+            .findLatestByModelId(modelId)
+            .orElseThrow(() -> new NoSuchElementException("job not found"));
+
+    ModelTrainMngDto.Basic model = modelTrainMngCoreService.findModelById(modelId);
+
+    // TODO 실행중 상태인것만 변경해야하면 주석 해제
+    //    if(job.getStatusCd().equals(JobStatusType.RUNNING.getId())) {
+    //      return;
+    //    }
+
+    String containerName = job.getContainerName();
+
+    try {
+      // docker inspect로 컨테이너 상태 조회
+      DockerInspectState state = trainUtilService.inspectContainer(containerName);
+
+      // 컨테이너가 "없음"
+      //    - docker run --rm 로 실행한 컨테이너는 정상 종료 시 바로 삭제될 수 있음
+      //    - 즉 "컨테이너 없음"이 무조건 실패는 아님
+      if (!state.exists()) {
+        log.warn("container missing. try file-based reconcile. container={}", containerName);
+
+        // 컨테이너가 없을 때는 산출물(responseDir)을 보고 완료 여부를 "추정"
+        OutputResult out = trainUtilService.probeOutputs(job);
+
+        // 산출물이 충분하면 성공 처리
+        if (out.completed()) {
+
+          // 테스트 완료인지 zip파일로 확인
+          if (trainUtilService.existsZipFile(uuid)) {
+            // 테스트 완료일때
+            log.info("outputs look completed. mark SUCCESS. jobId={}", job.getId());
+
+            // job 완료처리
+            modelTrainJobCoreService.markSuccess(job.getId(), 0);
+
+            // 학습 완료가 아니면 완료 업데이트
+            if (!model.getStep1Status().equals(TrainStatusType.COMPLETED.getId())) {
+
+              // model 상태 변경 (학습)
+              modelTrainMngCoreService.markStep1Success(job.getModelId());
+              // 학습 결과 csv 파일 정보 등록
+              modelTrainMetricsJobService.trainValidMetricCsvFile(modelId);
+            }
+
+            // 테스트 완료가 아니면 완료 업데이트
+            if (!model.getStep2Status().equals(TrainStatusType.COMPLETED.getId())) {
+              // model 상태 변경 (테스트)
+              modelTrainMngCoreService.markStep2Success(job.getModelId());
+              // 테스트 결과 csv 파일 정보 등록
+              modelTestMetricsJobService.testValidMetricCsvFiles(modelId);
+            }
+
+          } else {
+            // 학습 완료일때
+            log.info("outputs look completed. mark SUCCESS. jobId={}", job.getId());
+            modelTrainJobCoreService.markSuccess(job.getId(), 0);
+            // 학습 완료가 아니면 완료 업데이트
+            if (!model.getStep1Status().equals(TrainStatusType.COMPLETED.getId())) {
+
+              // model 상태 변경 (학습)
+              modelTrainMngCoreService.markStep1Success(job.getModelId());
+              // 학습 결과 csv 파일 정보 등록
+              modelTrainMetricsJobService.trainValidMetricCsvFile(modelId);
+            }
+          }
+
+        } else {
+
+          // 산출물이 부족하면 중단처리
+          // 산출물이 부족하면 "중단/보류"로 처리
+          // 운영자가 재시작 할 수 있게 한다.
+          log.warn(
+              "outputs incomplete. mark PAUSED/STOP for restart. jobId={} reason={}",
+              job.getId(),
+              out.reason());
+
+          //  PAUSED/STOP
+          modelTrainJobCoreService.markPaused(
+              job.getId(), -1, "SERVER_RESTART_CONTAINER_MISSING_OUTPUT_INCOMPLETE");
+
+          // STOP으로 변경
+          markStepStopByJobType(
+              job, "SERVER_RESTART_CONTAINER_MISSING_OUTPUT_INCOMPLETE: " + out.reason());
+        }
+      } else {
+        // 컨테이너가 있으면 진행중처리
+        Map<String, Object> params = job.getParamsJson();
+        boolean isEval = params != null && "EVAL".equals(String.valueOf(params.get("jobType")));
+        if (isEval) {
+          // 테스트 진행중 상태로 업데이트
+          modelTrainMngCoreService.markStep2InProgress(job.getModelId(), job.getId());
+        } else {
+          // 학습 진행중 상태로 업데이트
+          modelTrainMngCoreService.markStep1InProgress(job.getModelId(), job.getId());
+        }
+        // job 테이블 진행중으로 업데이트
+        modelTrainJobCoreService.updateJobStatus(job.getId(), JobStatusType.RUNNING.getId());
+      }
+    } catch (Exception e) {
+      log.error("container inspect failed. container={}", containerName, e);
+    }
+  }
+
+  /**
+   * jobType에 따라 학습 관리 테이블의 "에러 단계"를 업데이트.
+   *
+   * <p>예: - jobType == "EVAL" → step2(평가 단계) 에러 - 그 외 → step1 혹은 전체 에러
+   */
+  private void markStepStopByJobType(ModelTrainJobDto job, String msg) {
+    Map<String, Object> params = job.getParamsJson();
+    boolean isEval = params != null && "EVAL".equals(String.valueOf(params.get("jobType")));
+    if (isEval) {
+      modelTrainMngCoreService.markStep2Stop(job.getModelId(), msg);
+    } else {
+      modelTrainMngCoreService.markStep1Stop(job.getModelId(), msg);
+    }
+  }
 }

src/main/java/com/kamco/cd/training/train/service/TrainJobWorker.java

@@ -132,7 +132,9 @@ public class TrainJobWorker {
         String failMsg = result.getStatus() + "\n" + result.getLogs();
         log.info("training fail exitCode={} Msg ={}", result.getExitCode(), failMsg);
 
-        if (result.getExitCode() == -1 || result.getExitCode() == 143) {
+        if (result.getExitCode() == -1
+            || result.getExitCode() == 143
+            || result.getExitCode() == 137) {
           // 실패 처리
           modelTrainJobCoreService.markPaused(
               jobId, result.getExitCode(), result.getStatus() + "\n" + result.getLogs());

src/main/java/com/kamco/cd/training/train/service/TrainUtilService.java

@@ -0,0 +1,228 @@
+package com.kamco.cd.training.train.service;
+
+import com.kamco.cd.training.model.dto.ModelTrainMngDto;
+import com.kamco.cd.training.postgres.core.ModelTrainMngCoreService;
+import com.kamco.cd.training.train.dto.DockerInspectState;
+import com.kamco.cd.training.train.dto.ModelTrainJobDto;
+import com.kamco.cd.training.train.dto.OutputResult;
+import java.io.BufferedReader;
+import java.io.IOException;
+import java.io.InputStreamReader;
+import java.nio.charset.StandardCharsets;
+import java.nio.file.*;
+import java.util.Map;
+import java.util.Optional;
+import java.util.UUID;
+import java.util.concurrent.TimeUnit;
+import java.util.stream.Stream;
+import lombok.RequiredArgsConstructor;
+import org.springframework.beans.factory.annotation.Value;
+import org.springframework.stereotype.Service;
+
+@Service
+@RequiredArgsConstructor
+public class TrainUtilService {
+
+  private final ModelTrainMngCoreService modelTrainMngCoreService;
+
+  /**
+   * Docker 컨테이너가 쓰는 response(산출물) 디렉토리의 "호스트 측" 베이스 경로. 예) /data/train/response
+   *
+   * <p>컨테이너가 --rm 으로 삭제된 경우에도 이 경로에 val.csv / *.pth 등이 남아있으면 정상 종료 여부를 "파일 기반"으로 판정합니다.
+   */
+  @Value("${train.docker.response_dir}")
+  private String responseDir;
+
+  /**
+   * docker inspect를 사용해서 컨테이너 상태를 조회합니다.
+   *
+   * <p>사용하는 템플릿: {{.State.Status}} {{.State.Running}} {{.State.ExitCode}}
+   *
+   * <p>예상 출력 예: - "running true 0" - "exited false 0" - "exited false 137"
+   *
+   * <p>주의: - 컨테이너가 없거나 inspect 실패 시 exitCode != 0 또는 output이 비어서 missing() 반환 - 무한 대기 방지를 위해 5초
+   * 타임아웃을 둠
+   */
+  public DockerInspectState inspectContainer(String containerName)
+      throws IOException, InterruptedException {
+
+    ProcessBuilder pb =
+        new ProcessBuilder(
+            "docker",
+            "inspect",
+            "-f",
+            "{{.State.Status}} {{.State.Running}} {{.State.ExitCode}}",
+            containerName);
+
+    pb.redirectErrorStream(true);
+
+    Process p = pb.start();
+
+    String output;
+    try (BufferedReader br = new BufferedReader(new InputStreamReader(p.getInputStream()))) {
+      output = br.readLine();
+    }
+
+    boolean finished = p.waitFor(5, TimeUnit.SECONDS);
+    if (!finished) {
+      p.destroyForcibly();
+      throw new IOException("docker inspect timeout");
+    }
+
+    int code = p.exitValue();
+
+    if (code != 0 || output == null || output.isBlank()) {
+      return DockerInspectState.missing();
+    }
+
+    String[] parts = output.trim().split("\\s+");
+
+    String status = parts.length > 0 ? parts[0] : "unknown";
+    boolean running = parts.length > 1 && Boolean.parseBoolean(parts[1]);
+
+    Integer exitCode = null;
+    if (parts.length > 2) {
+      try {
+        exitCode = Integer.parseInt(parts[2]);
+      } catch (Exception ignore) {
+      }
+    }
+
+    return new DockerInspectState(true, running, exitCode, status);
+  }
+
+  /**
+   * 컨테이너가 없을 때(responseDir 산출물만 남아있는 상태) 완료 여부를 파일 기반으로 판정합니다.
+   *
+   * <p>판정 규칙(보수적으로 설계): 1) total_epoch가 paramsJson에 있어야 함 (없으면 완료 판단 불가) 2) val.csv 존재 + 헤더 제외 라인 수
+   * >= total_epoch 이어야 함 3) *.pth 파일이 total_epoch 이상 존재하거나, best*.pth(또는 *best*.pth)가 존재해야 함
+   *
+   * <p>왜 이렇게? - 어떤 학습은 epoch마다 pth를 남기고 - 어떤 학습은 best만 남기기도 해서 "pthCount >= total_epoch"만 쓰면 정상 종료를
+   * 실패로 오판할 수 있음.
+   */
+  public OutputResult probeOutputs(ModelTrainJobDto job) {
+
+    try {
+      Path outDir = resolveOutputDir(job);
+      if (outDir == null || !Files.isDirectory(outDir)) {
+        return new OutputResult(false, "output-dir-missing");
+      }
+
+      Integer totalEpoch = extractTotalEpoch(job).orElse(null);
+      if (totalEpoch == null || totalEpoch <= 0) {
+        return new OutputResult(false, "total-epoch-missing");
+      }
+
+      Integer valInterval = extractValInterval(job).orElse(null);
+      if (valInterval == null || valInterval <= 0) {
+        return new OutputResult(false, "val-interval-missing");
+      }
+
+      Path valCsv = outDir.resolve("val.csv");
+      if (!Files.exists(valCsv)) {
+        return new OutputResult(false, "val.csv-missing");
+      }
+
+      long lines = countNonHeaderLines(valCsv);
+      int expectedLines = totalEpoch / valInterval;
+
+      if (lines >= expectedLines) {
+        return new OutputResult(true, "ok");
+      }
+
+      return new OutputResult(false, "val.csv-lines-mismatch");
+
+    } catch (Exception e) {
+      return new OutputResult(false, "probe-error");
+    }
+  }
+
+  /**
+   * 테스트 완료후 zip 파일 있는지 확인
+   *
+   * @param uuid
+   * @return
+   */
+  public boolean existsZipFile(UUID uuid) {
+    Path path = Paths.get(responseDir, uuid.toString());
+
+    if (!Files.isDirectory(path)) {
+      return false;
+    }
+
+    String pattern = "*" + uuid + "*.zip";
+
+    try (DirectoryStream<Path> stream = Files.newDirectoryStream(path, pattern)) {
+      return stream.iterator().hasNext();
+    } catch (IOException e) {
+      return false;
+    }
+  }
+
+  /**
+   * responseDir 아래에서 job 산출물 디렉토리를 찾습니다.
+   *
+   * <p>가장 중요한 커스터마이징 포인트: - 실제 운영 환경에서 산출물이 어떤 경로 규칙으로 저장되는지에 따라 여기만 수정하면 됩니다.
+   *
+   * <p>현재 기본 탐색 순서: 1) {responseDir}/{jobId} 2) {responseDir}/{modelId} 3)
+   * {responseDir}/{containerName} 4) 마지막 fallback: responseDir 자체
+   *
+   * <p>추천: - 여러분 규칙이 "{responseDir}/{modelId}/{jobId}" 같은 형태라면 base.resolve(modelId).resolve(jobId)
+   * 형태를 1순위로 두세요.
+   */
+  private Path resolveOutputDir(ModelTrainJobDto job) {
+    ModelTrainMngDto.Basic model = modelTrainMngCoreService.findModelById(job.getModelId());
+
+    Path base = Paths.get(responseDir, model.getUuid().toString(), "metrics");
+
+    return Files.isDirectory(base) ? base : null;
+  }
+
+  /**
+   * paramsJson에서 total_epoch 값을 추출합니다.
+   *
+   * <p>키 후보: - "total_epoch" (snake_case) - "totalEpoch" (camelCase)
+   *
+   * <p>예: paramsJson = {"jobType":"TRAIN","total_epoch":50,...}
+   */
+  private Optional<Integer> extractTotalEpoch(ModelTrainJobDto job) {
+    Map<String, Object> params = job.getParamsJson();
+    if (params == null) return Optional.empty();
+
+    Object v = params.get("total_epoch");
+    if (v == null) v = params.get("totalEpoch");
+
+    try {
+      return v == null ? Optional.empty() : Optional.of(Integer.parseInt(String.valueOf(v)));
+    } catch (Exception e) {
+      return Optional.empty();
+    }
+  }
+
+  /** paramsJson에서 valInterval 추출 */
+  private Optional<Integer> extractValInterval(ModelTrainJobDto job) {
+    Map<String, Object> params = job.getParamsJson();
+    if (params == null) return Optional.empty();
+
+    Object v = params.get("valInterval");
+
+    try {
+      return v == null ? Optional.empty() : Optional.of(Integer.parseInt(String.valueOf(v)));
+    } catch (Exception e) {
+      return Optional.empty();
+    }
+  }
+
+  /**
+   * CSV 파일에서 "헤더(첫 줄)"를 제외한 라인 수를 계산합니다.
+   *
+   * <p>가정: - val.csv 첫 줄은 헤더 - 이후 라인들이 epoch별 기록(또는 유사한 누적 기록)
+   *
+   * <p>주의: - 파일 인코딩은 UTF-8로 가정 - 빈 줄은 제외
+   */
+  private long countNonHeaderLines(Path csv) throws IOException {
+    try (Stream<String> lines = Files.lines(csv, StandardCharsets.UTF_8)) {
+      return lines.skip(1).filter(s -> s != null && !s.isBlank()).count();
+    }
+  }
+}

src/main/java/com/kamco/cd/training/upload/service/UploadService.java

@@ -26,15 +26,6 @@ public class UploadService {
 
   private final UploadSessionCoreService uploadSessionCoreService;
 
-  @Value("${file.sync-root-dir}")
-  private String syncRootDir;
-
-  @Value("${file.sync-tmp-dir}")
-  private String syncTmpDir;
-
-  @Value("${file.sync-file-extention}")
-  private String syncFileExtention;
-
   @Value("${file.dataset-dir}")
   private String datasetDir;
 

src/main/resources/application-dev.yml

@@ -5,12 +5,8 @@ spring:
 
   jpa:
     show-sql: true
-    hibernate:
-      ddl-auto: validate
     properties:
       hibernate:
-        default_batch_fetch_size: 100     # ✅ 성능 - N+1 쿼리 방지
-        order_updates: true               # ✅ 성능 - 업데이트 순서 정렬로 데드락 방지
         use_sql_comments: true  # ⚠️ 선택 - SQL에 주석 추가 (디버깅용)
         format_sql: true        # ⚠️ 선택 - SQL 포맷팅 (가독성)
 
@@ -21,14 +17,6 @@ spring:
     hikari:
       minimum-idle: 10
       maximum-pool-size: 20
-      connection-timeout: 60000        # 60초 연결 타임아웃
-      idle-timeout: 300000            # 5분 유휴 타임아웃
-      max-lifetime: 1800000           # 30분 최대 수명
-      leak-detection-threshold: 60000  # 연결 누수 감지
-
-  transaction:
-    default-timeout: 300              # 5분 트랜잭션 타임아웃
-
 
 jwt:
   secret: "kamco_token_dev_dfc6446d-68fc-4eba-a2ff-c80a14a0bf3a"
@@ -39,21 +27,10 @@ token:
   refresh-cookie-name: kamco-dev   # 개발용 쿠키 이름
   refresh-cookie-secure: false     # 로컬 http 테스트면 false
 
-springdoc:
-  swagger-ui:
-    persist-authorization: true # 스웨거 새로고침해도 토큰 유지, 로컬스토리지에 저장
-
-member:
-  init_password: kamco1234!
-
 swagger:
   local-port: 8080
 
 file:
-  sync-root-dir: /app/original-images/
-  sync-tmp-dir: ${file.sync-root-dir}tmp/
-  sync-file-extention: tfw,tif
-
   dataset-dir: /home/kcomu/data/request/
   dataset-tmp-dir: ${file.dataset-dir}tmp/
 
@@ -63,10 +40,10 @@ file:
 train:
   docker:
     image: kamco-cd-train:latest
-    requestDir: /home/kcomu/data/request
-    responseDir: /home/kcomu/data/response
-    basePath: /home/kcomu/data
-    containerPrefix: kamco-cd-train
-    shmSize: 16g
-    ipcHost: true
-
+    base_path: /home/kcomu/data
+    request_dir: ${train.docker.base_path}/request
+    response_dir: ${train.docker.base_path}/response
+    symbolic_link_dir: ${train.docker.base_path}/tmp
+    container_prefix: kamco-cd-train
+    shm_size: 16g
+    ipc_host: true

src/main/resources/application-prod.yml

@@ -3,15 +3,6 @@ spring:
     activate:
       on-profile: prod
 
-  jpa:
-    show-sql: false  # 운영 환경에서는 성능을 위해 비활성화
-    hibernate:
-      ddl-auto: validate
-    properties:
-      hibernate:
-        default_batch_fetch_size: 100  # N+1 쿼리 방지
-        order_updates: true  # 업데이트 순서 정렬로 데드락 방지
-
   datasource:
     url: jdbc:postgresql://kamco-cd-train-db:5432/kamco_training_db
     username: kamco_training_user
@@ -19,13 +10,6 @@ spring:
     hikari:
       minimum-idle: 10
       maximum-pool-size: 20
-      connection-timeout: 60000        # 60초 연결 타임아웃
-      idle-timeout: 300000            # 5분 유휴 타임아웃
-      max-lifetime: 1800000           # 30분 최대 수명
-      leak-detection-threshold: 60000  # 연결 누수 감지
-
-  transaction:
-    default-timeout: 300              # 5분 트랜잭션 타임아웃
 
 jwt:
   # ⚠️ 운영 환경에서는 반드시 별도의 강력한 시크릿 키를 사용하세요
@@ -37,36 +21,28 @@ token:
   refresh-cookie-name: kamco
   refresh-cookie-secure: true  # HTTPS 환경에서 필수
 
-springdoc:
-  swagger-ui:
-    persist-authorization: true # 스웨거 새로고침해도 토큰 유지, 로컬스토리지에 저장
-
-member:
-  init_password: kamco1234!
-
 swagger:
   local-port: 9080
 
 file:
-  sync-root-dir: /app/original-images/
-  sync-tmp-dir: ${file.sync-root-dir}tmp/
-  sync-file-extention: tfw,tif
-
-  dataset-dir: /home/kcomu/data/request/
+  dataset-dir: /data/training/request/
   dataset-tmp-dir: ${file.dataset-dir}tmp/
 
-  pt-path: /home/kcomu/data/response/v6-cls-checkpoints/
+  pt-path: /data/training/response/v6-cls-checkpoints/
   pt-FileName: yolov8_6th-6m.pt
 
 train:
   docker:
     image: kamco-cd-train:latest
-    requestDir: /home/kcomu/data/request
-    responseDir: /home/kcomu/data/response
-    basePath: /home/kcomu/data
-    containerPrefix: kamco-cd-train
-    shmSize: 16g
-    ipcHost: true
-
-
-
+    base_path: /data/training
+    request_dir: ${train.docker.base_path}/request
+    response_dir: ${train.docker.base_path}/response
+    symbolic_link_dir: ${train.docker.base_path}/tmp
+    container_prefix: kamco-cd-train
+    shm_size: 16g
+    ipc_host: true
+hyper:
+  parameter:
+    gpus: 4
+    gpu-ids: 0,1,2,3
+    batch-size: 30

src/main/resources/application.yml

@@ -10,25 +10,25 @@ spring:
   datasource:
     driver-class-name: org.postgresql.Driver
     hikari:
-      minimum-idle: 2
-      maximum-pool-size: 2
-      connection-timeout: 20000
-      idle-timeout: 300000
-      max-lifetime: 1800000
-      leak-detection-threshold: 60000
+      connection-timeout: 60000        # 60초 연결 타임아웃
+      idle-timeout: 300000             # 5분 유휴 타임아웃
+      max-lifetime: 1800000            # 30분 최대 수명
+      leak-detection-threshold: 60000  # 연결 누수 감지
+      # minimum-idle, maximum-pool-size 는 프로파일별 설정
 
   jpa:
     hibernate:
-      ddl-auto: update  # 스키마 자동 관리 활성화
+      ddl-auto: validate
     properties:
       hibernate:
-        javax:
+        jakarta:
           persistence:
             validation:
               mode: none
         jdbc:
           batch_size: 50
         default_batch_fetch_size: 100
+        order_updates: true
     show-sql: false
 
   servlet:
@@ -36,6 +36,10 @@ spring:
       enabled: true
       max-file-size: 10GB
       max-request-size: 10GB
+
+  transaction:
+    default-timeout: 300  # 5분 트랜잭션 타임아웃
+
 logging:
   level:
     org:
@@ -44,7 +48,12 @@ logging:
         security: INFO
     root: INFO
 
+springdoc:
+  swagger-ui:
+    persist-authorization: true  # 스웨거 새로고침해도 토큰 유지
 
+member:
+  init_password: kamco1234!
 
 # actuator
 management:
@@ -69,3 +78,8 @@ management:
       exposure:
         include:
           - "health"
+hyper:
+  parameter:
+    gpus: 1
+    gpu-ids: 0
+    batch-size: 2

src/test/resources/application.yml

@@ -23,9 +23,7 @@ spring:
       ddl-auto: none  # 테스트 환경에서는 DDL 자동 생성/수정 비활성화
     properties:
       hibernate:
-        hbm2ddl:
-          auto: none
-        javax:
+        jakarta:
           persistence:
             validation:
               mode: none
@@ -74,4 +72,3 @@ token:
 
 member:
   init_password: test1234!
-

상태전의 STATUS 가이드.md

@@ -0,0 +1,964 @@
+# POST /api/train/status/{uuid} - 상태 전이 다이어그램 완전 가이드
+
+> **프론트엔드 표시 방법 및 상태 제어 API 포함**
+
+---
+
+## 📊 1. DB 테이블 상태 필드
+
+### 1.1 **Job 테이블** (`tb_model_train_job`)
+| 필드명 | 설명 | 가능한 값 | UI 표시명 |
+|--------|------|-----------|-----------|
+| `status_cd` | Job 실행 상태 | `QUEUED`, `RUNNING`, `SUCCESS`, `FAILED`, `STOPPED`, `CANCELED` | 대기중, 실행중, 성공, 실패, 중단됨, 취소 |
+| `exit_code` | 종료 코드 | 정수 (0: 정상, -1: 중단, 기타: 에러) | - |
+| `error_message` | 에러 메시지 | 문자열 | 에러 상세 내용 |
+| `finished_dttm` | 완료 시간 | timestamp | YYYY-MM-DD HH:mm:ss |
+
+### 1.2 **Model Master 테이블** (`tb_model_master`)
+| 필드명 | 설명 | 가능한 값 | UI 표시명 |
+|--------|------|-----------|-----------|
+| `status_cd` | 전체 모델 상태 | `READY`, `IN_PROGRESS`, `COMPLETED`, `STOPPED`, `ERROR` | 대기, 진행중, 완료, 중단됨, 오류 |
+| `step1_state` | Step1(학습) 상태 | `READY`, `IN_PROGRESS`, `COMPLETED`, `STOPPED`, `ERROR` | 대기, 진행중, 완료, 중단됨, 오류 |
+| `step2_state` | Step2(테스트) 상태 | `READY`, `IN_PROGRESS`, `COMPLETED`, `STOPPED`, `ERROR` | 대기, 진행중, 완료, 중단됨, 오류 |
+| `step1_strt_dttm` | Step1 시작 시간 | timestamp | YYYY-MM-DD HH:mm:ss |
+| `step1_end_dttm` | Step1 종료 시간 | timestamp | YYYY-MM-DD HH:mm:ss |
+| `step2_strt_dttm` | Step2 시작 시간 | timestamp | YYYY-MM-DD HH:mm:ss |
+| `step2_end_dttm` | Step2 종료 시간 | timestamp | YYYY-MM-DD HH:mm:ss |
+| `step1_metric_save_yn` | Step1 메트릭 저장 여부 | `true`, `false` | - |
+| `step2_metric_save_yn` | Step2 메트릭 저장 여부 | `true`, `false` | - |
+| `current_attempt_id` | 현재 실행 중인 Job ID | Long | - |
+| `best_epoch` | 최적 에폭 | Integer | Best Epoch: {값} |
+| `last_error` | 마지막 에러 메시지 | 문자열 | 에러 상세 내용 |
+
+---
+
+## 🎨 2. 프론트엔드 API 응답 및 표시
+
+### 2.1 모델 목록 조회 API
+
+**엔드포인트**: `GET /api/models/list`
+
+**요청 파라미터**:
+```json
+{
+  "status": "IN_PROGRESS",  // "", "IN_PROGRESS", "COMPLETED"
+  "modelNo": "G1",           // "G1", "G2", "G3", "G4"
+  "page": 0,
+  "size": 20
+}
+```
+
+**응답 예시**:
+```json
+{
+  "success": true,
+  "data": {
+    "content": [
+      {
+        "id": 123,
+        "uuid": "e22181eb-2ac4-4100-9941-d06efce25c49",
+        "modelVer": "v1.0.0",
+        "statusCd": "IN_PROGRESS",
+        "statusName": "진행중",
+        "step1Status": "COMPLETED",
+        "step1StatusName": "완료",
+        "step2Status": "IN_PROGRESS",
+        "step2StatusName": "진행중",
+        "step1StrtDttm": "2026-04-05 10:30:00",
+        "step1EndDttm": "2026-04-05 12:45:00",
+        "step1Duration": "2시간 15분 0초",
+        "step2StrtDttm": "2026-04-05 12:50:00",
+        "step2EndDttm": null,
+        "step2Duration": null,
+        "modelNo": "G1",
+        "trainType": "GENERAL",
+        "trainTypeName": "일반",
+        "currentAttemptId": 456,
+        "memo": "테스트 학습"
+      }
+    ],
+    "totalElements": 100,
+    "totalPages": 5
+  }
+}
+```
+
+### 2.2 프론트엔드 표시 예시
+
+#### 📋 **모델 목록 테이블**
+
+| 모델 번호 | 버전 | 전체 상태 | 학습(Step1) | 테스트(Step2) | 학습 시간 | 테스트 시간 | 작업 |
+|----------|------|----------|------------|------------|----------|----------|------|
+| G1 | v1.0.0 | 🟢 진행중 | ✅ 완료 (2시간 15분) | 🔄 진행중 | 2026-04-05 10:30 ~ 12:45 | 2026-04-05 12:50 ~ | [취소] |
+| G2 | v1.0.1 | ✅ 완료 | ✅ 완료 (1시간 30분) | ✅ 완료 (45분) | 2026-04-04 14:00 ~ 15:30 | 2026-04-04 15:35 ~ 16:20 | [결과보기] |
+| G3 | v1.0.2 | ⚠️ 중단됨 | ⚠️ 중단됨 | - | 2026-04-03 09:00 ~ | - | [재시작] [이어하기] |
+| G4 | v1.0.3 | ❌ 오류 | ❌ 오류 | - | 2026-04-02 11:00 ~ | - | [재시작] |
+
+#### 🎯 **상태별 UI 컬러 가이드**
+
+```javascript
+// 상태별 배지 색상 매핑
+const STATUS_COLORS = {
+  'READY': { bg: '#e3f2fd', text: '#1976d2', icon: '⏸️' },        // 파란색 - 대기
+  'IN_PROGRESS': { bg: '#e8f5e9', text: '#388e3c', icon: '🔄' },  // 녹색 - 진행중
+  'COMPLETED': { bg: '#f1f8e9', text: '#689f38', icon: '✅' },    // 연두색 - 완료
+  'STOPPED': { bg: '#fff3e0', text: '#f57c00', icon: '⚠️' },      // 주황색 - 중단됨
+  'ERROR': { bg: '#ffebee', text: '#d32f2f', icon: '❌' }         // 빨간색 - 오류
+};
+
+// 상태명 한글 변환
+const STATUS_NAMES = {
+  'READY': '대기',
+  'IN_PROGRESS': '진행중',
+  'COMPLETED': '완료',
+  'STOPPED': '중단됨',
+  'ERROR': '오류'
+};
+
+// React 컴포넌트 예시
+function StatusBadge({ statusCd }) {
+  const { bg, text, icon } = STATUS_COLORS[statusCd] || {};
+  const name = STATUS_NAMES[statusCd] || statusCd;
+  
+  return (
+    <span style={{ backgroundColor: bg, color: text, padding: '4px 12px', borderRadius: '12px' }}>
+      {icon} {name}
+    </span>
+  );
+}
+```
+
+#### 📊 **상세 진행 상황 표시**
+
+```javascript
+// Step별 진행률 계산
+function ModelProgressBar({ model }) {
+  const steps = [
+    {
+      name: '학습 (Step1)',
+      status: model.step1Status,
+      statusName: model.step1StatusName,
+      startTime: model.step1StrtDttm,
+      endTime: model.step1EndDttm,
+      duration: model.step1Duration
+    },
+    {
+      name: '테스트 (Step2)',
+      status: model.step2Status,
+      statusName: model.step2StatusName,
+      startTime: model.step2StrtDttm,
+      endTime: model.step2EndDttm,
+      duration: model.step2Duration
+    }
+  ];
+
+  return (
+    <div className="progress-container">
+      {steps.map((step, index) => (
+        <div key={index} className="step-item">
+          <div className="step-header">
+            <span className="step-name">{step.name}</span>
+            <StatusBadge statusCd={step.status} />
+          </div>
+          <div className="step-time">
+            {step.startTime && (
+              <>
+                <span>시작: {step.startTime}</span>
+                {step.endTime && <span> ~ 종료: {step.endTime}</span>}
+                {step.duration && <span> (소요시간: {step.duration})</span>}
+              </>
+            )}
+          </div>
+          {step.status === 'IN_PROGRESS' && (
+            <div className="loading-bar">
+              <div className="loading-animation"></div>
+            </div>
+          )}
+        </div>
+      ))}
+    </div>
+  );
+}
+```
+
+---
+
+## 🔄 3. 상태 전이 플로우차트 (상태값 명시)
+
+```
+┌─────────────────────────────────────────────────────────────────┐
+│          POST /api/train/status/{uuid} API 호출                  │
+└────────────────────────────┬────────────────────────────────────┘
+                             ↓
+                    ┌────────────────────┐
+                    │  UUID → ModelID    │
+                    │  조회 및 Job 조회   │
+                    └────────┬───────────┘
+                             ↓
+                    ┌────────────────────┐
+                    │ Docker Inspect 실행 │
+                    │ (containerName)     │
+                    └────────┬───────────┘
+                             ↓
+              ┌──────────────┴──────────────┐
+              │                             │
+         [exists=false]                [exists=true]
+         컨테이너 없음                   컨테이너 존재
+              ↓                             ↓
+    ┌─────────────────────┐      ┌──────────────────────┐
+    │ TrainUtilService    │      │   jobType 확인        │
+    │ .probeOutputs()     │      │   (paramsJson)        │
+    │                     │      └──────────┬───────────┘
+    │ 1. total_epoch 추출 │                 │
+    │ 2. valInterval 추출 │      ┌──────────┴──────────┐
+    │ 3. val.csv 존재확인 │      │                     │
+    │ 4. 라인수 검증       │   [TRAIN]              [EVAL]
+    └─────────┬───────────┘      │                     │
+              │                  ↓                     ↓
+    ┌─────────┴─────────┐   ┌──────────────┐   ┌──────────────┐
+    │                   │   │ Step1 진행중  │   │ Step2 진행중  │
+ [completed=true]   [completed=false]  └──────────────┘   └──────────────┘
+    │                   │        │                     │
+    │                   │   ┌────▼─────────────────────▼────────┐
+    │                   │   │ ✅ tb_model_train_job             │
+    │                   │   │   status_cd = "RUNNING"           │
+    │                   │   │                                   │
+    │                   │   │ ✅ tb_model_master                │
+    │                   │   │   status_cd = "IN_PROGRESS"      │
+    │                   │   │   step1_state = "IN_PROGRESS"    │ [TRAIN]
+    │                   │   │   step1_strt_dttm = now()        │
+    │                   │   │   OR                             │
+    │                   │   │   step2_state = "IN_PROGRESS"    │ [EVAL]
+    │                   │   │   step2_strt_dttm = now()        │
+    │                   │   │   current_attempt_id = jobId     │
+    │                   │   └──────────────────────────────────┘
+    │                   │   【프론트 표시】
+    │                   │   🔄 진행중 - 학습 중... / 테스트 중...
+    │                   │
+    │                   ↓
+    │          ┌─────────────────────┐
+    │          │ ⚠️  산출물 부족       │
+    │          │ (val.csv 부족 등)    │
+    │          └─────────┬───────────┘
+    │                    │
+    │          ┌─────────▼────────────────────────────────┐
+    │          │ ⚠️ tb_model_train_job                    │
+    │          │   status_cd = "STOPPED"                  │
+    │          │   exit_code = -1                         │
+    │          │   error_message = "SERVER_RESTART_..."   │
+    │          │                                          │
+    │          │ ⚠️ tb_model_master                       │
+    │          │   status_cd = "STOPPED"                  │
+    │          │   step1_state = "STOPPED" [TRAIN]        │
+    │          │   OR                                     │
+    │          │   step2_state = "STOPPED" [EVAL]         │
+    │          │   last_error = "컨테이너 없음, 산출물 부족" │
+    │          └──────────────────────────────────────────┘
+    │          【프론트 표시】
+    │          ⚠️ 중단됨 - 산출물 부족으로 중단됨
+    │          [재시작] [이어하기] 버튼 활성화
+    │
+    ↓
+┌──────────────────┐
+│ existsZipFile()  │
+│ ZIP 파일 존재?    │
+└────┬────────┬────┘
+     │        │
+  [YES]     [NO]
+     │        │
+     │        ↓
+     │   ┌──────────────────────────────────────────────┐
+     │   │ 📁 학습 완료 (Step1만)                        │
+     │   └─────────┬────────────────────────────────────┘
+     │             │
+     │   ┌─────────▼──────────────────────────────────┐
+     │   │ ✅ tb_model_train_job                      │
+     │   │   status_cd = "SUCCESS"                    │
+     │   │   exit_code = 0                            │
+     │   │   finished_dttm = now()                    │
+     │   │                                            │
+     │   │ ✅ tb_model_master (Step1 미완료 시)        │
+     │   │   status_cd = "COMPLETED"                  │
+     │   │   step1_state = "COMPLETED"                │
+     │   │   step1_end_dttm = now()                   │
+     │   │   step1_metric_save_yn = true              │
+     │   │                                            │
+     │   │ 📊 Metrics 저장                             │
+     │   │   - train.csv → tb_model_metrics_train    │
+     │   │   - val.csv → tb_model_metrics_validation │
+     │   └────────────────────────────────────────────┘
+     │   【프론트 표시】
+     │   ✅ 완료 - 학습 완료 (테스트 대기)
+     │   [테스트 실행] 버튼 활성화
+     │
+     ↓
+┌──────────────────────────────────────────────┐
+│ 📦 학습+테스트 완료 (Step1 + Step2)            │
+└─────────┬────────────────────────────────────┘
+          │
+┌─────────▼──────────────────────────────────┐
+│ ✅ tb_model_train_job                      │
+│   status_cd = "SUCCESS"                    │
+│   exit_code = 0                            │
+│   finished_dttm = now()                    │
+│                                            │
+│ ✅ tb_model_master (Step1 미완료 시)        │
+│   status_cd = "COMPLETED"                  │
+│   step1_state = "COMPLETED"                │
+│   step1_end_dttm = now()                   │
+│   step1_metric_save_yn = true              │
+│                                            │
+│ ✅ tb_model_master (Step2 미완료 시)        │
+│   step2_state = "COMPLETED"                │
+│   step2_end_dttm = now()                   │
+│   step2_metric_save_yn = true              │
+│   best_epoch = 최적값                       │
+│                                            │
+│ 📊 Metrics 저장                             │
+│   - train.csv → tb_model_metrics_train    │
+│   - val.csv → tb_model_metrics_validation │
+│   - test.csv → 테스트 메트릭 테이블           │
+│   - *.zip → 테스트 결과 파일 생성             │
+└────────────────────────────────────────────┘
+【프론트 표시】
+✅ 완료 - 모든 학습 및 테스트 완료
+[결과 보기] [다운로드] 버튼 활성화
+```
+
+---
+
+## 🛠️ 4. 상태 제어 API 목록
+
+### 4.1 학습 실행 제어 API
+
+| API | HTTP | 엔드포인트 | 설명 | 상태 전환 | 프론트 버튼 표시 조건 |
+|-----|------|-----------|------|----------|---------------------|
+| **학습 실행** | POST | `/api/train/run/{uuid}` | 최초 학습 시작 | `READY` → `IN_PROGRESS` | `statusCd == 'READY'` |
+| **학습 재실행** | POST | `/api/train/restart/{uuid}` | 중단/오류 후 처음부터 재실행 | `STOPPED/ERROR` → `IN_PROGRESS` | `statusCd == 'STOPPED' \|\| statusCd == 'ERROR'` |
+| **학습 이어하기** | POST | `/api/train/resume/{uuid}` | 중단된 지점부터 계속 실행 | `STOPPED` → `IN_PROGRESS` | `statusCd == 'STOPPED'` |
+| **학습 취소** | POST | `/api/train/cancel/{uuid}` | 실행 중인 학습 중단 | `IN_PROGRESS` → `STOPPED` | `statusCd == 'IN_PROGRESS' && step1Status == 'IN_PROGRESS'` |
+| **학습 상태 확인** | POST | `/api/train/status/{uuid}` | 현재 상태 동기화 | 현재 상태 유지/갱신 | 주기적 호출 (폴링) |
+
+### 4.2 테스트 실행 제어 API
+
+| API | HTTP | 엔드포인트 | 설명 | 상태 전환 | 프론트 버튼 표시 조건 |
+|-----|------|-----------|------|----------|---------------------|
+| **테스트 실행** | POST | `/api/train/test/run/{epoch}/{uuid}` | 특정 에폭으로 테스트 실행 | `step2_state: READY` → `IN_PROGRESS` | `step1Status == 'COMPLETED' && step2Status != 'IN_PROGRESS'` |
+| **테스트 취소** | POST | `/api/train/test/cancel/{uuid}` | 실행 중인 테스트 중단 | `step2_state: IN_PROGRESS` → `STOPPED` | `step2Status == 'IN_PROGRESS'` |
+
+### 4.3 기타 API
+
+| API | HTTP | 엔드포인트 | 설명 |
+|-----|------|-----------|------|
+| **데이터셋 임시 파일 생성** | POST | `/api/train/create-tmp/{uuid}` | 학습용 임시 데이터셋 생성 |
+| **데이터셋 카운트 조회** | GET | `/api/train/counts/{uuid}` | 데이터셋 통계 정보 조회 |
+
+---
+
+## 📋 5. 상태별 프론트엔드 액션 매트릭스
+
+### 5.1 전체 상태 (`statusCd`) 기준
+
+| 상태 코드 | 상태명 | 활성화 버튼 | 비활성화 버튼 | 표시 메시지 | UI 색상 |
+|-----------|-------|------------|--------------|------------|---------|
+| `READY` | 대기 | [학습 실행] | [취소] [재실행] [이어하기] | "학습 준비 완료" | 파란색 |
+| `IN_PROGRESS` | 진행중 | [취소] | [학습 실행] [재실행] [이어하기] | "학습 진행 중..." | 녹색 |
+| `COMPLETED` | 완료 | [결과 보기] [다운로드] | [학습 실행] [취소] | "학습 완료" | 연두색 |
+| `STOPPED` | 중단됨 | [재실행] [이어하기] | [취소] | "학습 중단됨 - 재시작 가능" | 주황색 |
+| `ERROR` | 오류 | [재실행] | [취소] [이어하기] | "오류 발생 - 재시작 필요" | 빨간색 |
+
+### 5.2 Step1 상태 (`step1Status`) 기준
+
+| 상태 코드 | 버튼/액션 | 조건 | 설명 |
+|-----------|----------|------|------|
+| `READY` | [학습 실행] | `statusCd == 'READY'` | 최초 학습 시작 |
+| `IN_PROGRESS` | [학습 취소] | `statusCd == 'IN_PROGRESS'` | 진행 중인 학습 중단 |
+| `COMPLETED` | [테스트 실행] | `step2Status == 'READY'` | 학습 완료 후 테스트 가능 |
+| `STOPPED` | [재실행] [이어하기] | `statusCd == 'STOPPED'` | 중단된 학습 복구 |
+| `ERROR` | [재실행] | `statusCd == 'ERROR'` | 오류 발생 후 재시도 |
+
+### 5.3 Step2 상태 (`step2Status`) 기준
+
+| 상태 코드 | 버튼/액션 | 조건 | 설명 |
+|-----------|----------|------|------|
+| `READY` | [테스트 실행] | `step1Status == 'COMPLETED'` | 학습 완료 후 테스트 가능 |
+| `IN_PROGRESS` | [테스트 취소] | `statusCd == 'IN_PROGRESS'` | 진행 중인 테스트 중단 |
+| `COMPLETED` | [결과 보기] [다운로드] | 항상 | 테스트 완료 후 결과 확인 |
+| `STOPPED` | [테스트 재실행] | `step1Status == 'COMPLETED'` | 중단된 테스트 재시작 |
+
+---
+
+## 💻 6. 프론트엔드 구현 예시
+
+### 6.1 상태별 버튼 렌더링 (React)
+
+```javascript
+function ModelActionButtons({ model }) {
+  const { uuid, statusCd, step1Status, step2Status } = model;
+
+  // 학습 실행 버튼
+  const canRun = statusCd === 'READY';
+  
+  // 학습 취소 버튼
+  const canCancel = statusCd === 'IN_PROGRESS' && step1Status === 'IN_PROGRESS';
+  
+  // 재실행 버튼
+  const canRestart = ['STOPPED', 'ERROR'].includes(statusCd);
+  
+  // 이어하기 버튼
+  const canResume = statusCd === 'STOPPED';
+  
+  // 테스트 실행 버튼
+  const canTest = step1Status === 'COMPLETED' && 
+                  step2Status !== 'IN_PROGRESS' && 
+                  step2Status !== 'COMPLETED';
+  
+  // 테스트 취소 버튼
+  const canCancelTest = step2Status === 'IN_PROGRESS';
+  
+  // 결과 보기 버튼
+  const canViewResult = statusCd === 'COMPLETED' && 
+                        step1Status === 'COMPLETED' && 
+                        step2Status === 'COMPLETED';
+
+  return (
+    <div className="action-buttons">
+      {canRun && (
+        <button onClick={() => runTrain(uuid)} className="btn-primary">
+          🚀 학습 실행
+        </button>
+      )}
+      
+      {canCancel && (
+        <button onClick={() => cancelTrain(uuid)} className="btn-danger">
+          ⏹️ 학습 취소
+        </button>
+      )}
+      
+      {canRestart && (
+        <button onClick={() => restartTrain(uuid)} className="btn-warning">
+          🔄 재실행
+        </button>
+      )}
+      
+      {canResume && (
+        <button onClick={() => resumeTrain(uuid)} className="btn-info">
+          ▶️ 이어하기
+        </button>
+      )}
+      
+      {canTest && (
+        <button onClick={() => runTest(uuid, model.bestEpoch)} className="btn-success">
+          🧪 테스트 실행
+        </button>
+      )}
+      
+      {canCancelTest && (
+        <button onClick={() => cancelTest(uuid)} className="btn-danger">
+          ⏹️ 테스트 취소
+        </button>
+      )}
+      
+      {canViewResult && (
+        <button onClick={() => viewResult(uuid)} className="btn-primary">
+          📊 결과 보기
+        </button>
+      )}
+    </div>
+  );
+}
+```
+
+### 6.2 API 호출 함수
+
+```javascript
+import axios from 'axios';
+
+const API_BASE = '/api/train';
+
+// 학습 실행
+async function runTrain(uuid) {
+  try {
+    const response = await axios.post(`${API_BASE}/run/${uuid}`);
+    if (response.data.success) {
+      alert('학습이 시작되었습니다.');
+      refreshModelList(); // 목록 갱신
+    }
+  } catch (error) {
+    alert('학습 실행 실패: ' + error.message);
+  }
+}
+
+// 학습 취소
+async function cancelTrain(uuid) {
+  if (!confirm('학습을 취소하시겠습니까?')) return;
+  
+  try {
+    const response = await axios.post(`${API_BASE}/cancel/${uuid}`);
+    if (response.data.success) {
+      alert('학습이 취소되었습니다.');
+      refreshModelList();
+    }
+  } catch (error) {
+    alert('학습 취소 실패: ' + error.message);
+  }
+}
+
+// 학습 재실행
+async function restartTrain(uuid) {
+  if (!confirm('처음부터 다시 학습을 시작하시겠습니까?')) return;
+  
+  try {
+    const response = await axios.post(`${API_BASE}/restart/${uuid}`);
+    if (response.data.success) {
+      alert('학습이 재시작되었습니다.');
+      refreshModelList();
+    }
+  } catch (error) {
+    alert('학습 재시작 실패: ' + error.message);
+  }
+}
+
+// 학습 이어하기
+async function resumeTrain(uuid) {
+  if (!confirm('중단된 지점부터 학습을 이어가시겠습니까?')) return;
+  
+  try {
+    const response = await axios.post(`${API_BASE}/resume/${uuid}`);
+    if (response.data.success) {
+      alert('학습이 재개되었습니다.');
+      refreshModelList();
+    }
+  } catch (error) {
+    alert('학습 이어하기 실패: ' + error.message);
+  }
+}
+
+// 테스트 실행
+async function runTest(uuid, epoch) {
+  if (!confirm(`Epoch ${epoch}으로 테스트를 실행하시겠습니까?`)) return;
+  
+  try {
+    const response = await axios.post(`${API_BASE}/test/run/${epoch}/${uuid}`);
+    if (response.data.success) {
+      alert('테스트가 시작되었습니다.');
+      refreshModelList();
+    }
+  } catch (error) {
+    alert('테스트 실행 실패: ' + error.message);
+  }
+}
+
+// 테스트 취소
+async function cancelTest(uuid) {
+  if (!confirm('테스트를 취소하시겠습니까?')) return;
+  
+  try {
+    const response = await axios.post(`${API_BASE}/test/cancel/${uuid}`);
+    if (response.data.success) {
+      alert('테스트가 취소되었습니다.');
+      refreshModelList();
+    }
+  } catch (error) {
+    alert('테스트 취소 실패: ' + error.message);
+  }
+}
+
+// 학습 상태 확인 (폴링용)
+async function checkTrainStatus(uuid) {
+  try {
+    const response = await axios.post(`${API_BASE}/status/${uuid}`);
+    return response.data.success;
+  } catch (error) {
+    console.error('상태 확인 실패:', error);
+    return false;
+  }
+}
+```
+
+### 6.3 주기적 상태 업데이트 (폴링)
+
+```javascript
+import { useEffect, useState } from 'react';
+
+function ModelMonitor({ uuid }) {
+  const [isPolling, setIsPolling] = useState(false);
+
+  useEffect(() => {
+    let intervalId;
+
+    // 진행 중인 모델만 폴링
+    if (isPolling) {
+      intervalId = setInterval(async () => {
+        const success = await checkTrainStatus(uuid);
+        if (success) {
+          refreshModelList(); // 상태 업데이트 후 목록 갱신
+        }
+      }, 10000); // 10초마다 상태 확인
+    }
+
+    return () => {
+      if (intervalId) clearInterval(intervalId);
+    };
+  }, [uuid, isPolling]);
+
+  // 모델 상태에 따라 폴링 활성화/비활성화
+  useEffect(() => {
+    const shouldPoll = model.statusCd === 'IN_PROGRESS';
+    setIsPolling(shouldPoll);
+  }, [model.statusCd]);
+
+  return null; // 백그라운드 작업
+}
+```
+
+---
+
+## 🎯 7. 상태 수정 시나리오별 가이드
+
+### 시나리오 1: 학습 중단 후 재시작
+
+**현재 상태**:
+```json
+{
+  "statusCd": "STOPPED",
+  "step1Status": "STOPPED",
+  "lastError": "SERVER_RESTART_CONTAINER_MISSING_OUTPUT_INCOMPLETE"
+}
+```
+
+**프론트 표시**:
+- ⚠️ 중단됨 - 산출물 부족으로 중단됨
+- 버튼: [재실행] [이어하기]
+
+**액션**:
+
+**옵션 A) 재실행** (`POST /api/train/restart/{uuid}`):
+```javascript
+// 처음부터 다시 시작
+await axios.post(`/api/train/restart/${uuid}`);
+
+// 결과 상태
+{
+  "statusCd": "IN_PROGRESS",
+  "step1Status": "IN_PROGRESS",
+  "currentAttemptId": 새로운JobId
+}
+```
+
+**옵션 B) 이어하기** (`POST /api/train/resume/{uuid}`):
+```javascript
+// 중단된 지점부터 계속
+await axios.post(`/api/train/resume/${uuid}`);
+
+// 결과 상태
+{
+  "statusCd": "IN_PROGRESS",
+  "step1Status": "IN_PROGRESS",
+  "currentAttemptId": 새로운JobId,
+  // paramsJson에 resumeFrom 설정됨
+}
+```
+
+---
+
+### 시나리오 2: 학습 완료 후 테스트 실행
+
+**현재 상태**:
+```json
+{
+  "statusCd": "COMPLETED",
+  "step1Status": "COMPLETED",
+  "step2Status": "READY",
+  "bestEpoch": 45
+}
+```
+
+**프론트 표시**:
+- ✅ 완료 - 학습 완료 (테스트 대기)
+- 버튼: [테스트 실행]
+
+**액션**:
+```javascript
+// 테스트 실행 (bestEpoch 사용)
+await axios.post(`/api/train/test/run/45/${uuid}`);
+
+// 결과 상태
+{
+  "statusCd": "IN_PROGRESS",
+  "step1Status": "COMPLETED",
+  "step2Status": "IN_PROGRESS",
+  "step2StrtDttm": "2026-04-06 14:30:00"
+}
+```
+
+**프론트 표시 변경**:
+- 🔄 진행중 - 테스트 진행 중...
+- 버튼: [테스트 취소]
+
+---
+
+### 시나리오 3: 실행 중인 학습 취소
+
+**현재 상태**:
+```json
+{
+  "statusCd": "IN_PROGRESS",
+  "step1Status": "IN_PROGRESS",
+  "currentAttemptId": 123
+}
+```
+
+**프론트 표시**:
+- 🔄 진행중 - 학습 진행 중...
+- 버튼: [학습 취소]
+
+**액션**:
+```javascript
+// 학습 취소
+await axios.post(`/api/train/cancel/${uuid}`);
+
+// 결과 상태
+{
+  "statusCd": "STOPPED",
+  "step1Status": "STOPPED",
+  "currentAttemptId": 123
+}
+```
+
+**프론트 표시 변경**:
+- ⚠️ 중단됨 - 사용자가 학습을 취소함
+- 버튼: [재실행] [이어하기]
+
+---
+
+### 시나리오 4: 서버 재시작 후 자동 상태 복구
+
+**서버 재시작 전**:
+```json
+{
+  "statusCd": "IN_PROGRESS",
+  "step1Status": "IN_PROGRESS"
+}
+```
+
+**서버 재시작 후 API 호출**:
+```javascript
+// 주기적 폴링 또는 수동 호출
+await axios.post(`/api/train/status/${uuid}`);
+```
+
+**케이스 A) 학습 완료된 경우**:
+```json
+{
+  "statusCd": "COMPLETED",
+  "step1Status": "COMPLETED",
+  "step1EndDttm": "2026-04-06 15:00:00",
+  "step1MetricSaveYn": true
+}
+```
+- ✅ 완료 - 학습 완료
+- 버튼: [테스트 실행] [결과 보기]
+
+**케이스 B) 산출물 부족한 경우**:
+```json
+{
+  "statusCd": "STOPPED",
+  "step1Status": "STOPPED",
+  "lastError": "SERVER_RESTART_CONTAINER_MISSING_OUTPUT_INCOMPLETE: val.csv-lines-mismatch"
+}
+```
+- ⚠️ 중단됨 - 산출물 부족으로 중단됨
+- 버튼: [재실행] [이어하기]
+
+**케이스 C) 여전히 실행 중인 경우**:
+```json
+{
+  "statusCd": "IN_PROGRESS",
+  "step1Status": "IN_PROGRESS"
+}
+```
+- 🔄 진행중 - 학습 진행 중...
+- 버튼: [학습 취소]
+
+---
+
+## 📊 8. 에러 메시지 처리
+
+### 8.1 `last_error` 필드 해석
+
+| 에러 메시지 | 의미 | 프론트 표시 | 권장 액션 |
+|------------|------|-----------|----------|
+| `SERVER_RESTART_CONTAINER_MISSING_OUTPUT_INCOMPLETE` | 서버 재시작 후 컨테이너 없음 + 산출물 부족 | "서버 재시작으로 인한 중단 - 산출물 확인 필요" | [재실행] |
+| `val.csv-lines-mismatch` | val.csv 라인 수 부족 | "검증 데이터 부족 - 학습이 완료되지 않음" | [재실행] [이어하기] |
+| `val.csv-missing` | val.csv 파일 없음 | "검증 파일 없음 - 학습 실패" | [재실행] |
+| `total-epoch-missing` | paramsJson에 total_epoch 없음 | "설정 오류 - 에폭 정보 없음" | [재실행] |
+| `output-dir-missing` | 산출물 디렉토리 없음 | "산출물 디렉토리 없음 - 학습 실패" | [재실행] |
+
+### 8.2 에러 표시 컴포넌트
+
+```javascript
+function ErrorMessage({ lastError }) {
+  if (!lastError) return null;
+
+  const errorMessages = {
+    'SERVER_RESTART_CONTAINER_MISSING_OUTPUT_INCOMPLETE': {
+      icon: '⚠️',
+      title: '서버 재시작으로 인한 중단',
+      message: '서버가 재시작되면서 학습이 중단되었습니다. 산출물을 확인하여 학습 상태를 복구합니다.',
+      severity: 'warning'
+    },
+    'val.csv-lines-mismatch': {
+      icon: '📊',
+      title: '검증 데이터 부족',
+      message: '검증 데이터 라인 수가 예상보다 적습니다. 학습이 완료되지 않았을 가능성이 있습니다.',
+      severity: 'warning'
+    },
+    'val.csv-missing': {
+      icon: '❌',
+      title: '검증 파일 없음',
+      message: 'val.csv 파일을 찾을 수 없습니다. 학습이 실패했을 가능성이 높습니다.',
+      severity: 'error'
+    }
+  };
+
+  // 에러 메시지 파싱
+  const errorKey = Object.keys(errorMessages).find(key => lastError.includes(key));
+  const errorInfo = errorMessages[errorKey] || {
+    icon: '⚠️',
+    title: '오류 발생',
+    message: lastError,
+    severity: 'error'
+  };
+
+  return (
+    <div className={`error-message severity-${errorInfo.severity}`}>
+      <div className="error-header">
+        <span className="error-icon">{errorInfo.icon}</span>
+        <span className="error-title">{errorInfo.title}</span>
+      </div>
+      <p className="error-description">{errorInfo.message}</p>
+    </div>
+  );
+}
+```
+
+---
+
+## 🔍 9. 상태 일관성 체크리스트
+
+### 프론트엔드 개발 시 확인사항
+
+#### ✅ 상태 표시
+- [ ] `statusCd`를 UI에 정확히 매핑 (READY, IN_PROGRESS, COMPLETED, STOPPED, ERROR)
+- [ ] `step1Status`, `step2Status` 개별 표시
+- [ ] 한글 상태명 표시 (statusName, step1StatusName, step2StatusName 활용)
+- [ ] 상태별 적절한 색상/아이콘 사용
+
+#### ✅ 버튼 활성화/비활성화
+- [ ] `statusCd`에 따른 버튼 조건 확인
+- [ ] `step1Status`, `step2Status` 조합 고려
+- [ ] 중복 실행 방지 (disabled 속성)
+
+#### ✅ 시간 정보 표시
+- [ ] `step1StrtDttm`, `step1EndDttm` 표시
+- [ ] `step2StrtDttm`, `step2EndDttm` 표시
+- [ ] `step1Duration`, `step2Duration` 계산 표시
+
+#### ✅ 에러 처리
+- [ ] `lastError` 메시지 파싱 및 표시
+- [ ] 사용자 친화적 에러 메시지 변환
+- [ ] 에러 발생 시 복구 방법 안내
+
+#### ✅ 주기적 업데이트
+- [ ] 진행 중인 모델 폴링 (10초 간격 권장)
+- [ ] `POST /api/train/status/{uuid}` 주기 호출
+- [ ] 목록 자동 갱신
+
+---
+
+## 💡 10. 베스트 프랙티스
+
+### 10.1 상태 동기화
+
+```javascript
+// ❌ 나쁜 예: 프론트에서 임의로 상태 변경
+function handleCancel() {
+  model.statusCd = 'STOPPED'; // 직접 변경 X
+  updateUI();
+}
+
+// ✅ 좋은 예: API 호출 후 서버 응답 기준으로 업데이트
+async function handleCancel() {
+  await axios.post(`/api/train/cancel/${uuid}`);
+  const updated = await axios.get(`/api/models/list`);
+  setModels(updated.data.content);
+}
+```
+
+### 10.2 낙관적 UI 업데이트
+
+```javascript
+// ✅ 사용자 경험 향상: 즉시 UI 업데이트 + 백그라운드 검증
+async function handleRun() {
+  // 1. 즉시 UI 업데이트 (낙관적)
+  setModel(prev => ({ ...prev, statusCd: 'IN_PROGRESS' }));
+  
+  try {
+    // 2. API 호출
+    await axios.post(`/api/train/run/${uuid}`);
+    
+    // 3. 실제 상태 확인
+    setTimeout(() => checkTrainStatus(uuid), 2000);
+  } catch (error) {
+    // 4. 실패 시 롤백
+    setModel(prev => ({ ...prev, statusCd: 'READY' }));
+    alert('실행 실패: ' + error.message);
+  }
+}
+```
+
+### 10.3 상태별 UI 일관성
+
+```css
+/* 상태별 일관된 색상 스타일 */
+.status-badge.ready { background: #e3f2fd; color: #1976d2; }
+.status-badge.in-progress { background: #e8f5e9; color: #388e3c; }
+.status-badge.completed { background: #f1f8e9; color: #689f38; }
+.status-badge.stopped { background: #fff3e0; color: #f57c00; }
+.status-badge.error { background: #ffebee; color: #d32f2f; }
+
+/* 버튼 스타일 */
+.btn-primary { background: #1976d2; color: white; }
+.btn-success { background: #388e3c; color: white; }
+.btn-warning { background: #f57c00; color: white; }
+.btn-danger { background: #d32f2f; color: white; }
+.btn-info { background: #0288d1; color: white; }
+```
+
+---
+
+## 📝 요약
+
+### 상태 확인 방법
+1. **API 호출**: `POST /api/train/status/{uuid}`
+2. **응답 확인**: `statusCd`, `step1Status`, `step2Status`
+3. **UI 반영**: 상태별 배지/아이콘 표시
+
+### 상태 변경 방법
+1. **적절한 제어 API 호출**:
+   - 실행: `POST /api/train/run/{uuid}`
+   - 취소: `POST /api/train/cancel/{uuid}`
+   - 재실행: `POST /api/train/restart/{uuid}`
+   - 이어하기: `POST /api/train/resume/{uuid}`
+   
+2. **버튼 조건부 표시**:
+   - `statusCd`, `step1Status`, `step2Status` 조합 확인
+   
+3. **주기적 폴링**:
+   - 진행 중(`IN_PROGRESS`) 상태일 때만 10초 간격 폴링
+
+---
+
+
+