학습 소요시간 로직 수정

Reviewed-on: #200

deploy/check-nginx.sh

@@ -0,0 +1,230 @@
+#!/bin/bash
+
+SCRIPT_DIR="$(cd "$(dirname "${BASH_SOURCE[0]}")" && pwd)"
+NGINX_DIR="/data/training/nginx"
+PASS=0
+FAIL=0
+
+# docker compose v1/v2 자동 감지
+if command -v docker-compose &>/dev/null; then
+    DOCKER_COMPOSE="docker-compose"
+elif docker compose version &>/dev/null 2>&1; then
+    DOCKER_COMPOSE="docker compose"
+else
+    DOCKER_COMPOSE=""
+fi
+
+GREEN='\033[0;32m'
+RED='\033[0;31m'
+YELLOW='\033[1;33m'
+NC='\033[0m'
+
+ok()   { echo -e "${GREEN}[OK]${NC}   $1"; ((PASS++)); }
+fail() { echo -e "${RED}[FAIL]${NC} $1"; ((FAIL++)); }
+warn() { echo -e "${YELLOW}[WARN]${NC} $1"; }
+section() { echo ""; echo "=== $1 ==="; }
+
+# ──────────────────────────────────────────
+section "디렉토리 확인"
+# ──────────────────────────────────────────
+for dir in \
+    /data/training/request \
+    /data/training/request/tmp \
+    /data/training/response \
+    /data/training/response/v6-cls-checkpoints \
+    /data/training/tmp \
+    "$NGINX_DIR" \
+    "$NGINX_DIR/ssl" \
+    "$NGINX_DIR/logs"; do
+    if [ -d "$dir" ]; then
+        ok "$dir"
+    else
+        fail "$dir 없음"
+    fi
+done
+
+# ──────────────────────────────────────────
+section "nginx 파일 확인"
+# ──────────────────────────────────────────
+for f in \
+    "$NGINX_DIR/nginx.conf" \
+    "$NGINX_DIR/docker-compose-nginx.yml" \
+    "$NGINX_DIR/ssl/train-kamco.com.crt" \
+    "$NGINX_DIR/ssl/train-kamco.com.key" \
+    "$NGINX_DIR/ssl/openssl.cnf"; do
+    if [ -f "$f" ]; then
+        ok "$f"
+    else
+        fail "$f 없음"
+    fi
+done
+
+# ──────────────────────────────────────────
+section "파일 권한 확인"
+# ──────────────────────────────────────────
+SSL_DIR_PERM=$(stat -c "%a" "$NGINX_DIR/ssl" 2>/dev/null)
+KEY_PERM=$(stat -c "%a" "$NGINX_DIR/ssl/train-kamco.com.key" 2>/dev/null)
+CRT_PERM=$(stat -c "%a" "$NGINX_DIR/ssl/train-kamco.com.crt" 2>/dev/null)
+
+[ "$SSL_DIR_PERM" = "700" ] && ok "ssl/ 권한 700" || fail "ssl/ 권한 오류 (현재: $SSL_DIR_PERM, 기대: 700)"
+[ "$KEY_PERM" = "600" ]     && ok "train-kamco.com.key 권한 600" || fail "key 권한 오류 (현재: $KEY_PERM, 기대: 600)"
+[ "$CRT_PERM" = "644" ]     && ok "train-kamco.com.crt 권한 644" || fail "crt 권한 오류 (현재: $CRT_PERM, 기대: 644)"
+
+# ──────────────────────────────────────────
+section "소유권 확인 (kcomu:kcomu)"
+# ──────────────────────────────────────────
+OWNER=$(stat -c "%U:%G" /data/training 2>/dev/null)
+[ "$OWNER" = "kcomu:kcomu" ] && ok "/data/training 소유권 kcomu:kcomu" || fail "/data/training 소유권 오류 (현재: $OWNER)"
+
+# ──────────────────────────────────────────
+section "SSL 인증서 유효성"
+# ──────────────────────────────────────────
+if command -v openssl &>/dev/null && [ -f "$NGINX_DIR/ssl/train-kamco.com.crt" ]; then
+    EXPIRY=$(openssl x509 -in "$NGINX_DIR/ssl/train-kamco.com.crt" -noout -enddate 2>/dev/null | cut -d= -f2)
+    EXPIRY_EPOCH=$(date -d "$EXPIRY" +%s 2>/dev/null || date -j -f "%b %d %T %Y %Z" "$EXPIRY" +%s 2>/dev/null)
+    NOW_EPOCH=$(date +%s)
+    if [ "$EXPIRY_EPOCH" -gt "$NOW_EPOCH" ]; then
+        ok "인증서 유효 (만료: $EXPIRY)"
+    else
+        fail "인증서 만료됨 (만료: $EXPIRY)"
+    fi
+
+    SAN=$(openssl x509 -in "$NGINX_DIR/ssl/train-kamco.com.crt" -noout -text 2>/dev/null | grep -A1 "Subject Alternative Name" | tail -1)
+    echo "    SAN: $SAN"
+else
+    warn "openssl 없음 또는 인증서 파일 없음 - 인증서 검증 스킵"
+fi
+
+# ──────────────────────────────────────────
+section "Docker 확인"
+# ──────────────────────────────────────────
+if command -v docker &>/dev/null && docker info &>/dev/null 2>&1; then
+    ok "Docker 실행 중"
+
+    # Docker network
+    if docker network ls --format '{{.Name}}' | grep -q "^kamco-cds$"; then
+        ok "Docker network kamco-cds 존재"
+    else
+        fail "Docker network kamco-cds 없음 (setup.sh 재실행 필요)"
+    fi
+
+    # nginx 컨테이너 상태
+    CONTAINER_STATUS=$(docker inspect --format '{{.State.Status}}' kamco-train-nginx 2>/dev/null)
+    if [ "$CONTAINER_STATUS" = "running" ]; then
+        ok "kamco-train-nginx 컨테이너 실행 중"
+    elif [ -z "$CONTAINER_STATUS" ]; then
+        warn "kamco-train-nginx 컨테이너 없음 (아직 미실행)"
+    else
+        fail "kamco-train-nginx 컨테이너 상태: $CONTAINER_STATUS"
+    fi
+else
+    fail "Docker 미실행 또는 설치 안 됨"
+fi
+
+# ──────────────────────────────────────────
+section "nginx 설정 문법 검사"
+# ──────────────────────────────────────────
+if command -v docker &>/dev/null && docker info &>/dev/null 2>&1; then
+    echo "  docker run으로 nginx -t 실행 중..."
+    # kamco-cds 네트워크가 있으면 연결 (upstream DNS 조회 가능)
+    NETWORK_OPT=""
+    if docker network ls --format '{{.Name}}' | grep -q "^kamco-cds$"; then
+        NETWORK_OPT="--network kamco-cds"
+    fi
+    if docker run --rm $NETWORK_OPT \
+        -v "$NGINX_DIR/nginx.conf:/etc/nginx/nginx.conf:ro,Z" \
+        -v "$NGINX_DIR/ssl:/etc/nginx/ssl:ro,Z" \
+        nginx:alpine nginx -t 2>&1; then
+        ok "nginx 설정 문법 OK"
+    else
+        fail "nginx 설정 문법 오류"
+    fi
+else
+    warn "Docker 없음 - nginx 문법 검사 스킵"
+fi
+
+# ──────────────────────────────────────────
+section "/etc/hosts 확인"
+# ──────────────────────────────────────────
+for domain in api.train-kamco.com train-kamco.com; do
+    HOSTS_LINE=$(grep "$domain" /etc/hosts | grep -v "^#" | head -1)
+    if [ -n "$HOSTS_LINE" ]; then
+        ok "$domain 등록됨  →  $HOSTS_LINE"
+    else
+        fail "$domain /etc/hosts 미등록"
+    fi
+done
+
+# ──────────────────────────────────────────
+section "도메인 해석 확인"
+# ──────────────────────────────────────────
+for domain in api.train-kamco.com train-kamco.com; do
+    RESOLVED=$(getent hosts "$domain" 2>/dev/null | awk '{print $1}' | head -1)
+    if [ -n "$RESOLVED" ]; then
+        ok "$domain → $RESOLVED"
+    else
+        fail "$domain 해석 실패 (DNS 또는 hosts 문제)"
+    fi
+done
+
+# ──────────────────────────────────────────
+section "포트 연결 확인 (80 / 443)"
+# ──────────────────────────────────────────
+for port in 80 443; do
+    if command -v nc &>/dev/null; then
+        if nc -z -w3 api.train-kamco.com "$port" 2>/dev/null; then
+            ok "api.train-kamco.com:$port 열림"
+        else
+            warn "api.train-kamco.com:$port 닫힘 (nginx 미실행일 수 있음)"
+        fi
+    elif command -v curl &>/dev/null; then
+        HTTP_CODE=$(curl -sk -o /dev/null -w "%{http_code}" --connect-timeout 3 \
+            "$([ "$port" = "443" ] && echo https || echo http)://api.train-kamco.com/" 2>/dev/null)
+        if [ -n "$HTTP_CODE" ] && [ "$HTTP_CODE" != "000" ]; then
+            ok "api.train-kamco.com:$port 응답 (HTTP $HTTP_CODE)"
+        else
+            warn "api.train-kamco.com:$port 응답 없음 (nginx 미실행일 수 있음)"
+        fi
+    else
+        warn "nc/curl 없음 - 포트 확인 스킵"
+        break
+    fi
+done
+
+# ──────────────────────────────────────────
+section "HTTPS 헬스체크"
+# ──────────────────────────────────────────
+if command -v curl &>/dev/null; then
+    for url in \
+        "https://api.train-kamco.com/monitor/health" \
+        "https://train-kamco.com/monitor/health"; do
+        HTTP_CODE=$(curl -sk -o /dev/null -w "%{http_code}" --connect-timeout 5 "$url" 2>/dev/null)
+        if [ "$HTTP_CODE" = "200" ]; then
+            ok "$url → HTTP $HTTP_CODE"
+        elif [ "$HTTP_CODE" = "000" ] || [ -z "$HTTP_CODE" ]; then
+            warn "$url → 응답 없음 (nginx 미실행일 수 있음)"
+        else
+            warn "$url → HTTP $HTTP_CODE"
+        fi
+    done
+else
+    warn "curl 없음 - HTTPS 헬스체크 스킵"
+fi
+
+# ──────────────────────────────────────────
+section "결과 요약"
+# ──────────────────────────────────────────
+echo ""
+echo -e "  ${GREEN}PASS: $PASS${NC}  /  ${RED}FAIL: $FAIL${NC}"
+echo ""
+if [ $FAIL -eq 0 ]; then
+    echo -e "${GREEN}모든 체크 통과. nginx 실행 준비 완료.${NC}"
+    if [ -n "$DOCKER_COMPOSE" ]; then
+        echo "  cd $NGINX_DIR && $DOCKER_COMPOSE -f docker-compose-nginx.yml up -d"
+    else
+        echo "  [WARN] docker-compose / docker compose 를 찾을 수 없습니다."
+    fi
+else
+    echo -e "${RED}$FAIL 개 항목 실패. 위 오류를 확인하세요.${NC}"
+    exit 1
+fi

deploy/docker-compose-nginx.yml

@@ -0,0 +1,25 @@
+services:
+  nginx:
+    image: nginx:alpine
+    container_name: kamco-train-nginx
+    user: "1000:1000"
+    ports:
+      - "80:80"
+      - "443:443"
+    volumes:
+      - ./nginx.conf:/etc/nginx/nginx.conf:ro,Z
+      - ./ssl:/etc/nginx/ssl:ro,Z
+      - ./logs:/var/log/nginx:Z
+    networks:
+      - kamco-cds
+    restart: unless-stopped
+    healthcheck:
+      test: ["CMD", "wget", "--quiet", "--tries=1", "--spider", "--no-check-certificate", "https://localhost/monitor/health"]
+      interval: 30s
+      timeout: 10s
+      retries: 3
+      start_period: 10s
+
+networks:
+  kamco-cds:
+    external: true

deploy/nginx.conf

@@ -0,0 +1,170 @@
+pid /var/log/nginx/nginx.pid;
+
+events {
+    worker_connections 1024;
+}
+
+http {
+    include       /etc/nginx/mime.types;
+    default_type  application/octet-stream;
+
+    # 로그 설정
+    log_format  main  '$remote_addr - $remote_user [$time_local] "$request" '
+                      '$status $body_bytes_sent "$http_referer" '
+                      '"$http_user_agent" "$http_x_forwarded_for"';
+
+    access_log  /var/log/nginx/access.log  main;
+    error_log   /var/log/nginx/error.log warn;
+
+    sendfile        on;
+    keepalive_timeout   65;
+
+    # user 1000:1000 실행 시 /var/cache/nginx 접근 불가 → logs 경로로 우회
+    client_body_temp_path /var/log/nginx/client_temp;
+    proxy_temp_path       /var/log/nginx/proxy_temp;
+    fastcgi_temp_path     /var/log/nginx/fastcgi_temp;
+    uwsgi_temp_path       /var/log/nginx/uwsgi_temp;
+    scgi_temp_path        /var/log/nginx/scgi_temp;
+
+    # 업로드 파일 크기 / 타임아웃 (10GB, 10분)
+    client_max_body_size  10G;
+    client_body_timeout   600s;
+
+    # Docker 내부 DNS - 시작 시 upstream 조회 실패 방지
+    resolver 127.0.0.11 valid=30s ipv6=off;
+
+    # HTTP → HTTPS 리다이렉트 서버
+    server {
+        listen 80;
+        server_name api.train-kamco.com train-kamco.com;
+
+        # 모든 HTTP 요청을 HTTPS로 리다이렉트
+        return 301 https://$host$request_uri;
+    }
+
+    # HTTPS 서버 설정
+    server {
+        listen 443 ssl;
+        http2 on;
+        server_name api.train-kamco.com;
+
+        ssl_certificate     /etc/nginx/ssl/train-kamco.com.crt;
+        ssl_certificate_key /etc/nginx/ssl/train-kamco.com.key;
+
+        ssl_protocols TLSv1.2 TLSv1.3;
+        ssl_ciphers 'ECDHE-ECDSA-AES128-GCM-SHA256:ECDHE-RSA-AES128-GCM-SHA256:ECDHE-ECDSA-AES256-GCM-SHA384:ECDHE-RSA-AES256-GCM-SHA384:ECDHE-ECDSA-CHACHA20-POLY1305:ECDHE-RSA-CHACHA20-POLY1305:DHE-RSA-AES128-GCM-SHA256:DHE-RSA-AES256-GCM-SHA384';
+        ssl_prefer_server_ciphers off;
+
+        ssl_session_cache shared:SSL:10m;
+        ssl_session_timeout 10m;
+
+        add_header Strict-Transport-Security "max-age=31536000; includeSubDomains" always;
+        add_header X-Frame-Options "SAMEORIGIN" always;
+        add_header X-Content-Type-Options "nosniff" always;
+        add_header X-XSS-Protection "1; mode=block" always;
+
+        # CORS 헤더
+        add_header Access-Control-Allow-Origin      "https://train-kamco.com" always;
+        add_header Access-Control-Allow-Methods     "GET, POST, PUT, DELETE, PATCH, OPTIONS" always;
+        add_header Access-Control-Allow-Headers     "Authorization, Content-Type, Cookie, X-Requested-With" always;
+        add_header Access-Control-Allow-Credentials "true" always;
+
+        location / {
+            if ($request_method = OPTIONS) {
+                return 204;
+            }
+
+            set $api http://kamco-train-api:8080;
+            proxy_pass $api;
+            proxy_http_version 1.1;
+
+            proxy_set_header Host $host;
+            proxy_set_header X-Real-IP $remote_addr;
+            proxy_set_header X-Forwarded-For $proxy_add_x_forwarded_for;
+            proxy_set_header X-Forwarded-Proto $scheme;
+            proxy_set_header X-Forwarded-Host $server_name;
+            proxy_pass_request_headers on;
+            proxy_set_header Cookie $http_cookie;
+            proxy_set_header Authorization $http_authorization;
+
+            proxy_connect_timeout 600s;
+            proxy_send_timeout    600s;
+            proxy_read_timeout    600s;
+
+            proxy_request_buffering off;
+            proxy_buffering         off;
+        }
+
+        location /monitor/health {
+            set $api http://kamco-train-api:8080;
+            proxy_pass $api/monitor/health;
+            access_log off;
+        }
+    }
+
+    # HTTPS 서버 설정 - Next.js Web Application
+    server {
+        listen 443 ssl;
+        http2 on;
+        server_name train-kamco.com;
+
+        ssl_certificate     /etc/nginx/ssl/train-kamco.com.crt;
+        ssl_certificate_key /etc/nginx/ssl/train-kamco.com.key;
+
+        ssl_protocols TLSv1.2 TLSv1.3;
+        ssl_ciphers 'ECDHE-ECDSA-AES128-GCM-SHA256:ECDHE-RSA-AES128-GCM-SHA256:ECDHE-ECDSA-AES256-GCM-SHA384:ECDHE-RSA-AES256-GCM-SHA384:ECDHE-ECDSA-CHACHA20-POLY1305:ECDHE-RSA-CHACHA20-POLY1305:DHE-RSA-AES128-GCM-SHA256:DHE-RSA-AES256-GCM-SHA384';
+        ssl_prefer_server_ciphers off;
+
+        ssl_session_cache shared:SSL:10m;
+        ssl_session_timeout 10m;
+
+        add_header Strict-Transport-Security "max-age=31536000; includeSubDomains" always;
+        add_header X-Frame-Options "SAMEORIGIN" always;
+        add_header X-Content-Type-Options "nosniff" always;
+        add_header X-XSS-Protection "1; mode=block" always;
+
+        location /api/ {
+            set $api http://kamco-train-api:8080;
+            proxy_pass $api/api/;
+            proxy_http_version 1.1;
+
+            proxy_set_header Host $host;
+            proxy_set_header X-Real-IP $remote_addr;
+            proxy_set_header X-Forwarded-For $proxy_add_x_forwarded_for;
+            proxy_set_header X-Forwarded-Proto $scheme;
+            proxy_set_header X-Forwarded-Host $server_name;
+            proxy_pass_request_headers on;
+            proxy_set_header Cookie $http_cookie;
+
+            proxy_connect_timeout 600s;
+            proxy_send_timeout    600s;
+            proxy_read_timeout    600s;
+
+            proxy_request_buffering off;
+            proxy_buffering         off;
+        }
+
+        location / {
+            set $web http://kamco-train-web:3002;
+            proxy_pass $web;
+            proxy_http_version 1.1;
+
+            proxy_set_header Host $host;
+            proxy_set_header X-Real-IP $remote_addr;
+            proxy_set_header X-Forwarded-For $proxy_add_x_forwarded_for;
+            proxy_set_header X-Forwarded-Proto $scheme;
+            proxy_set_header X-Forwarded-Host $server_name;
+            proxy_set_header Upgrade $http_upgrade;
+            proxy_set_header Connection "upgrade";
+
+            proxy_connect_timeout 600s;
+            proxy_send_timeout    600s;
+            proxy_read_timeout    600s;
+
+            proxy_buffering on;
+            proxy_buffer_size 4k;
+            proxy_buffers 8 4k;
+            proxy_busy_buffers_size 8k;
+        }
+    }
+}

deploy/setup-groups.sh

@@ -0,0 +1,38 @@
+#!/bin/bash
+set -e
+
+GREEN='\033[0;32m'
+RED='\033[0;31m'
+NC='\033[0m'
+
+ok()   { echo -e "${GREEN}[OK]${NC}   $1"; }
+fail() { echo -e "${RED}[FAIL]${NC} $1"; exit 1; }
+
+echo "=== GID 1000 그룹 설정 ==="
+
+# GID 1000 그룹 없으면 생성
+if ! getent group 1000 &>/dev/null; then
+    groupadd -g 1000 docker-users
+    ok "GID 1000 그룹(docker-users) 생성 완료"
+else
+    GROUP_NAME=$(getent group 1000 | cut -d: -f1)
+    ok "GID 1000 그룹 이미 존재: $GROUP_NAME"
+fi
+
+GROUP_NAME=$(getent group 1000 | cut -d: -f1)
+
+# kcomu, docker 를 GID 1000 그룹에 추가
+for user in kcomu docker; do
+    if id "$user" &>/dev/null; then
+        usermod -aG "$GROUP_NAME" "$user"
+        ok "$user → $GROUP_NAME($GROUP_NAME) 그룹 추가 완료"
+    else
+        echo "  [SKIP] $user 유저 없음"
+    fi
+done
+
+echo ""
+echo "현재 $GROUP_NAME 그룹 멤버:"
+getent group "$GROUP_NAME"
+echo ""
+echo "※ 그룹 변경은 재로그인 후 적용됩니다."

deploy/setup.sh

@@ -0,0 +1,97 @@
+#!/bin/bash
+set -e
+
+SCRIPT_DIR="$(cd "$(dirname "${BASH_SOURCE[0]}")" && pwd)"
+NGINX_DIR="/data/training/nginx"
+
+# docker compose v1/v2 자동 감지
+if command -v docker-compose &>/dev/null; then
+    DOCKER_COMPOSE="docker-compose"
+elif docker compose version &>/dev/null 2>&1; then
+    DOCKER_COMPOSE="docker compose"
+else
+    DOCKER_COMPOSE=""
+fi
+
+echo "=== 디렉토리 생성 ==="
+mkdir -p /data/training/request
+mkdir -p /data/training/request/tmp
+mkdir -p /data/training/response
+mkdir -p /data/training/response/v6-cls-checkpoints
+mkdir -p /data/training/tmp
+mkdir -p "$NGINX_DIR/ssl"
+mkdir -p "$NGINX_DIR/logs"
+echo "완료"
+
+echo "=== nginx 파일 복사 ==="
+cp "$SCRIPT_DIR/nginx.conf" "$NGINX_DIR/"
+cp "$SCRIPT_DIR/docker-compose-nginx.yml" "$NGINX_DIR/"
+echo "완료"
+
+echo "=== SSL 파일 복사 ==="
+cp "$SCRIPT_DIR/ssl/openssl.cnf" "$NGINX_DIR/ssl/"
+cp "$SCRIPT_DIR/ssl/train-kamco.com.crt" "$NGINX_DIR/ssl/"
+cp "$SCRIPT_DIR/ssl/train-kamco.com.key" "$NGINX_DIR/ssl/"
+echo "완료"
+
+echo "=== SSL 권한 설정 ==="
+chmod 700 "$NGINX_DIR/ssl"
+chmod 600 "$NGINX_DIR/ssl/train-kamco.com.key"
+chmod 644 "$NGINX_DIR/ssl/train-kamco.com.crt"
+echo "완료"
+
+echo "=== 소유권 설정 (kcomu:kcomu) ==="
+chown -R kcomu:kcomu /data/training
+echo "완료"
+
+echo "=== 그룹 설정 (setup-groups.sh) ==="
+bash "$SCRIPT_DIR/setup-groups.sh"
+
+echo "=== docker-compose-nginx.yml 소유권 설정 (1000:1000) ==="
+chown 1000:1000 "$NGINX_DIR/docker-compose-nginx.yml"
+echo "완료"
+
+echo "=== docker-compose 래퍼 설정 ==="
+if command -v docker-compose &>/dev/null; then
+    echo "docker-compose 이미 설치됨 (스킵)"
+elif docker compose version &>/dev/null 2>&1; then
+    cat > /usr/local/bin/docker-compose << 'EOF'
+#!/bin/bash
+exec docker compose "$@"
+EOF
+    chmod +x /usr/local/bin/docker-compose
+    echo "docker-compose → docker compose 래퍼 생성 완료"
+    DOCKER_COMPOSE="docker-compose"
+else
+    echo "[WARN] docker compose 를 찾을 수 없습니다. Docker 설치를 확인하세요."
+fi
+
+echo "=== Docker network 설정 ==="
+if docker network ls --format '{{.Name}}' | grep -q "^kamco-cds$"; then
+    echo "kamco-cds 네트워크 이미 존재 (스킵)"
+else
+    docker network create kamco-cds
+    echo "kamco-cds 네트워크 생성 완료"
+fi
+
+echo "=== /etc/hosts 설정 ==="
+if grep -q "train-kamco.com" /etc/hosts; then
+    echo "이미 설정되어 있음 (스킵)"
+else
+    echo "127.0.0.1   api.train-kamco.com train-kamco.com" >> /etc/hosts
+    echo "추가 완료"
+fi
+echo "현재 hosts 설정:"
+grep "train-kamco" /etc/hosts
+
+echo ""
+echo "=== 설치 완료 ==="
+echo "생성된 디렉토리:"
+find /data -type d | sort
+echo ""
+echo "=== nginx 실행 방법 ==="
+if [ -n "$DOCKER_COMPOSE" ]; then
+    echo "cd $NGINX_DIR && $DOCKER_COMPOSE -f docker-compose-nginx.yml up -d"
+else
+    echo "[WARN] docker-compose / docker compose 를 찾을 수 없습니다. Docker 설치를 확인하세요."
+fi

deploy/ssl/openssl.cnf

@@ -0,0 +1,21 @@
+[req]
+default_bits = 4096
+prompt = no
+default_md = sha256
+distinguished_name = dn
+req_extensions = v3_req
+
+[dn]
+C=KR
+ST=Seoul
+L=Seoul
+O=KAMCO
+OU=Training
+CN=api.train-kamco.com
+
+[v3_req]
+subjectAltName = @alt_names
+
+[alt_names]
+DNS.1 = api.train-kamco.com
+DNS.2 = train-kamco.com

docker-compose-dev-0420.yml

@@ -0,0 +1,38 @@
+services:
+  kamco-changedetection-api:
+    build:
+      context: .
+      dockerfile: Dockerfile-dev
+    image: kamco-cd-training-api:${IMAGE_TAG:-latest}
+    container_name: kamco-cd-training-api
+    deploy:
+      resources:
+        reservations:
+          devices:
+            - driver: nvidia
+              count: all
+              capabilities: [gpu]
+    ports:
+      - "7200:8080"
+    environment:
+      - SPRING_PROFILES_ACTIVE=dev
+      - TZ=Asia/Seoul
+    volumes:
+      - /mnt/nfs_share/images:/app/original-images
+      - /mnt/nfs_share/model_output:/app/model-outputs
+      - /mnt/nfs_share/train_dataset:/app/train-dataset
+      - /home/kcomu/data:/home/kcomu/data
+      - /var/run/docker.sock:/var/run/docker.sock
+    networks:
+      - kamco-cds
+    restart: unless-stopped
+    healthcheck:
+      test: [ "CMD", "curl", "-f", "http://localhost:8080/monitor/health" ]
+      interval: 10s
+      timeout: 5s
+      retries: 5
+      start_period: 40s
+
+networks:
+  kamco-cds:
+    external: true

docker-compose-dev.yml

@@ -18,10 +18,7 @@ services:
       - SPRING_PROFILES_ACTIVE=dev
       - TZ=Asia/Seoul
     volumes:
-      - /mnt/nfs_share/images:/app/original-images
-      - /mnt/nfs_share/model_output:/app/model-outputs
-      - /mnt/nfs_share/train_dataset:/app/train-dataset
-      - /home/kcomu/data:/home/kcomu/data
+      - /backup/data/training:/backup/data/training
       - /var/run/docker.sock:/var/run/docker.sock
     networks:
       - kamco-cds

docker-compose-prod.yml

@@ -1,9 +1,6 @@
 services:
-  kamco-train-api:
-    build:
-      context: .
-      dockerfile: Dockerfile
-    image: kamco-train-api:${IMAGE_TAG:-latest}
+  kamco-changedetection-api:
+    image: kamco-train-app:latest
     container_name: kamco-train-api
     deploy:
       resources:
@@ -17,9 +14,10 @@ services:
     environment:
       - SPRING_PROFILES_ACTIVE=prod
       - TZ=Asia/Seoul
+      - cors.allowed-origins=*
+      - cors.allowed-origins[0]=*
     volumes:
-      - ./app/model_output:/app/model-outputs
-      - ./app/train_dataset:/app/train-dataset
+      - /data/training:/data/training
       - /var/run/docker.sock:/var/run/docker.sock
     networks:
       - kamco-cds

nginx/nginx.conf

@@ -1,179 +1,177 @@
-events {
-    worker_connections 1024;
-}
-
-http {
-    include       /etc/nginx/mime.types;
-    default_type  application/octet-stream;
-
-    # 로그 설정
-    log_format  main  '$remote_addr - $remote_user [$time_local] "$request" '
-                      '$status $body_bytes_sent "$http_referer" '
-                      '"$http_user_agent" "$http_x_forwarded_for"';
-
-    access_log  /var/log/nginx/access.log  main;
-    error_log   /var/log/nginx/error.log warn;
-
-    sendfile        on;
-    keepalive_timeout  65;
-
-    # 업로드 파일 크기 제한 (10GB)
-    client_max_body_size 10G;
-
-    # Upstream 설정
-    upstream api_backend {
-        server kamco-train-api:8080;
-    }
-
-    upstream web_backend {
-        server kamco-train-web:3002;
-    }
-
-    # HTTP → HTTPS 리다이렉트 서버
-    server {
-        listen 80;
-        server_name api.train-kamco.com train-kamco.com;
-
-        # 모든 HTTP 요청을 HTTPS로 리다이렉트
-        return 301 https://$server_name$request_uri;
-    }
-
-    # HTTPS 서버 설정
-    server {
-        listen 443 ssl http2;
-        server_name api.train-kamco.com;
-
-        # SSL 인증서 설정 (사설 인증서 - 멀티 도메인)
-        ssl_certificate     /etc/nginx/ssl/train-kamco.com.crt;
-        ssl_certificate_key /etc/nginx/ssl/train-kamco.com.key;
-
-        # SSL 프로토콜 및 암호화 설정
-        ssl_protocols TLSv1.2 TLSv1.3;
-        ssl_ciphers 'ECDHE-ECDSA-AES128-GCM-SHA256:ECDHE-RSA-AES128-GCM-SHA256:ECDHE-ECDSA-AES256-GCM-SHA384:ECDHE-RSA-AES256-GCM-SHA384:ECDHE-ECDSA-CHACHA20-POLY1305:ECDHE-RSA-CHACHA20-POLY1305:DHE-RSA-AES128-GCM-SHA256:DHE-RSA-AES256-GCM-SHA384';
-        ssl_prefer_server_ciphers off;
-
-        # SSL 세션 캐시
-        ssl_session_cache shared:SSL:10m;
-        ssl_session_timeout 10m;
-
-        # HSTS (HTTP Strict Transport Security)
-        add_header Strict-Transport-Security "max-age=31536000; includeSubDomains" always;
-
-        # 보안 헤더
-        add_header X-Frame-Options "SAMEORIGIN" always;
-        add_header X-Content-Type-Options "nosniff" always;
-        add_header X-XSS-Protection "1; mode=block" always;
-
-        # 프록시 설정
-        location / {
-            proxy_pass http://api_backend;
-            proxy_http_version 1.1;
-
-            # 프록시 헤더 설정
-            proxy_set_header Host $host;
-            proxy_set_header X-Real-IP $remote_addr;
-            proxy_set_header X-Forwarded-For $proxy_add_x_forwarded_for;
-            proxy_set_header X-Forwarded-Proto $scheme;
-            proxy_set_header X-Forwarded-Host $server_name;
-
-            # 인증 헤더 및 쿠키 전달 (JWT 토큰 전달 보장)
-            proxy_pass_request_headers on;
-            proxy_set_header Cookie $http_cookie;
-            proxy_set_header Authorization $http_authorization;
-
-            # 타임아웃 설정 (대용량 파일 업로드 지원)
-            proxy_connect_timeout 300s;
-            proxy_send_timeout 300s;
-            proxy_read_timeout 300s;
-
-            # 버퍼 설정
-            proxy_buffering on;
-            proxy_buffer_size 4k;
-            proxy_buffers 8 4k;
-            proxy_busy_buffers_size 8k;
-        }
-
-        # 헬스체크 엔드포인트
-        location /monitor/health {
-            proxy_pass http://api_backend/monitor/health;
-            access_log off;
-        }
-    }
-
-    # HTTPS 서버 설정 - Next.js Web Application
-    server {
-        listen 443 ssl http2;
-        server_name train-kamco.com;
-
-        # SSL 인증서 설정 (사설 인증서 - 멀티 도메인)
-        ssl_certificate     /etc/nginx/ssl/train-kamco.com.crt;
-        ssl_certificate_key /etc/nginx/ssl/train-kamco.com.key;
-
-        # SSL 프로토콜 및 암호화 설정
-        ssl_protocols TLSv1.2 TLSv1.3;
-        ssl_ciphers 'ECDHE-ECDSA-AES128-GCM-SHA256:ECDHE-RSA-AES128-GCM-SHA256:ECDHE-ECDSA-AES256-GCM-SHA384:ECDHE-RSA-AES256-GCM-SHA384:ECDHE-ECDSA-CHACHA20-POLY1305:ECDHE-RSA-CHACHA20-POLY1305:DHE-RSA-AES128-GCM-SHA256:DHE-RSA-AES256-GCM-SHA384';
-        ssl_prefer_server_ciphers off;
-
-        # SSL 세션 캐시
-        ssl_session_cache shared:SSL:10m;
-        ssl_session_timeout 10m;
-
-        # HSTS (HTTP Strict Transport Security)
-        add_header Strict-Transport-Security "max-age=31536000; includeSubDomains" always;
-
-        # 보안 헤더
-        add_header X-Frame-Options "SAMEORIGIN" always;
-        add_header X-Content-Type-Options "nosniff" always;
-        add_header X-XSS-Protection "1; mode=block" always;
-
-        # API 프록시 설정 (Web에서 API 호출 시)
-        location /api/ {
-            proxy_pass http://api_backend/api/;
-            proxy_http_version 1.1;
-
-            # 프록시 헤더 설정
-            proxy_set_header Host $host;
-            proxy_set_header X-Real-IP $remote_addr;
-            proxy_set_header X-Forwarded-For $proxy_add_x_forwarded_for;
-            proxy_set_header X-Forwarded-Proto $scheme;
-            proxy_set_header X-Forwarded-Host $server_name;
-
-            # 인증 헤더 및 쿠키 전달
-            proxy_pass_request_headers on;
-            proxy_set_header Cookie $http_cookie;
-
-            # 타임아웃 설정
-            proxy_connect_timeout 300s;
-            proxy_send_timeout 300s;
-            proxy_read_timeout 300s;
-        }
-
-        # 프록시 설정
-        location / {
-            proxy_pass http://web_backend;
-            proxy_http_version 1.1;
-
-            # 프록시 헤더 설정
-            proxy_set_header Host $host;
-            proxy_set_header X-Real-IP $remote_addr;
-            proxy_set_header X-Forwarded-For $proxy_add_x_forwarded_for;
-            proxy_set_header X-Forwarded-Proto $scheme;
-            proxy_set_header X-Forwarded-Host $server_name;
-
-            # Next.js WebSocket 지원을 위한 Upgrade 헤더
-            proxy_set_header Upgrade $http_upgrade;
-            proxy_set_header Connection "upgrade";
-
-            # 타임아웃 설정
-            proxy_connect_timeout 600s;
-            proxy_send_timeout 600s;
-            proxy_read_timeout 600s;
-
-            # 버퍼 설정
-            proxy_buffering on;
-            proxy_buffer_size 4k;
-            proxy_buffers 8 4k;
-            proxy_busy_buffers_size 8k;
-        }
-    }
-}
+events {
+    worker_connections 1024;
+}
+
+http {
+    include       /etc/nginx/mime.types;
+    default_type  application/octet-stream;
+
+    # 로그 설정
+    log_format  main  '$remote_addr - $remote_user [$time_local] "$request" '
+                      '$status $body_bytes_sent "$http_referer" '
+                      '"$http_user_agent" "$http_x_forwarded_for"';
+
+    access_log  /var/log/nginx/access.log  main;
+    error_log   /var/log/nginx/error.log warn;
+
+    sendfile        on;
+    keepalive_timeout  65;
+
+    # 업로드 파일 크기 제한 (10GB)
+    client_max_body_size 10G;
+
+    # Docker 내부 DNS - 시작 시 upstream 조회 실패 방지
+    resolver 127.0.0.11 valid=30s ipv6=off;
+
+    # HTTP → HTTPS 리다이렉트 서버
+    server {
+        listen 80;
+        server_name api.train-kamco.com train-kamco.com;
+
+        # 모든 HTTP 요청을 HTTPS로 리다이렉트
+        return 301 https://$server_name$request_uri;
+    }
+
+    # HTTPS 서버 설정
+    server {
+        listen 443 ssl http2;
+        server_name api.train-kamco.com;
+
+        # SSL 인증서 설정 (사설 인증서 - 멀티 도메인)
+        ssl_certificate     /etc/nginx/ssl/train-kamco.com.crt;
+        ssl_certificate_key /etc/nginx/ssl/train-kamco.com.key;
+
+        # SSL 프로토콜 및 암호화 설정
+        ssl_protocols TLSv1.2 TLSv1.3;
+        ssl_ciphers 'ECDHE-ECDSA-AES128-GCM-SHA256:ECDHE-RSA-AES128-GCM-SHA256:ECDHE-ECDSA-AES256-GCM-SHA384:ECDHE-RSA-AES256-GCM-SHA384:ECDHE-ECDSA-CHACHA20-POLY1305:ECDHE-RSA-CHACHA20-POLY1305:DHE-RSA-AES128-GCM-SHA256:DHE-RSA-AES256-GCM-SHA384';
+        ssl_prefer_server_ciphers off;
+
+        # SSL 세션 캐시
+        ssl_session_cache shared:SSL:10m;
+        ssl_session_timeout 10m;
+
+        # HSTS (HTTP Strict Transport Security)
+        add_header Strict-Transport-Security "max-age=31536000; includeSubDomains" always;
+
+        # 보안 헤더
+        add_header X-Frame-Options "SAMEORIGIN" always;
+        add_header X-Content-Type-Options "nosniff" always;
+        add_header X-XSS-Protection "1; mode=block" always;
+
+        # 프록시 설정
+        location / {
+            set $api http://kamco-train-api:8080;
+            proxy_pass $api;
+            proxy_http_version 1.1;
+
+            # 프록시 헤더 설정
+            proxy_set_header Host $host;
+            proxy_set_header X-Real-IP $remote_addr;
+            proxy_set_header X-Forwarded-For $proxy_add_x_forwarded_for;
+            proxy_set_header X-Forwarded-Proto $scheme;
+            proxy_set_header X-Forwarded-Host $server_name;
+
+            # 인증 헤더 및 쿠키 전달 (JWT 토큰 전달 보장)
+            proxy_pass_request_headers on;
+            proxy_set_header Cookie $http_cookie;
+            proxy_set_header Authorization $http_authorization;
+
+            # 타임아웃 설정 (대용량 파일 업로드 지원)
+            proxy_connect_timeout 300s;
+            proxy_send_timeout 300s;
+            proxy_read_timeout 300s;
+
+            # 버퍼 설정
+            proxy_buffering on;
+            proxy_buffer_size 4k;
+            proxy_buffers 8 4k;
+            proxy_busy_buffers_size 8k;
+        }
+
+        # 헬스체크 엔드포인트
+        location /monitor/health {
+            set $api http://kamco-train-api:8080;
+            proxy_pass $api/monitor/health;
+            access_log off;
+        }
+    }
+
+    # HTTPS 서버 설정 - Next.js Web Application
+    server {
+        listen 443 ssl http2;
+        server_name train-kamco.com;
+
+        # SSL 인증서 설정 (사설 인증서 - 멀티 도메인)
+        ssl_certificate     /etc/nginx/ssl/train-kamco.com.crt;
+        ssl_certificate_key /etc/nginx/ssl/train-kamco.com.key;
+
+        # SSL 프로토콜 및 암호화 설정
+        ssl_protocols TLSv1.2 TLSv1.3;
+        ssl_ciphers 'ECDHE-ECDSA-AES128-GCM-SHA256:ECDHE-RSA-AES128-GCM-SHA256:ECDHE-ECDSA-AES256-GCM-SHA384:ECDHE-RSA-AES256-GCM-SHA384:ECDHE-ECDSA-CHACHA20-POLY1305:ECDHE-RSA-CHACHA20-POLY1305:DHE-RSA-AES128-GCM-SHA256:DHE-RSA-AES256-GCM-SHA384';
+        ssl_prefer_server_ciphers off;
+
+        # SSL 세션 캐시
+        ssl_session_cache shared:SSL:10m;
+        ssl_session_timeout 10m;
+
+        # HSTS (HTTP Strict Transport Security)
+        add_header Strict-Transport-Security "max-age=31536000; includeSubDomains" always;
+
+        # 보안 헤더
+        add_header X-Frame-Options "SAMEORIGIN" always;
+        add_header X-Content-Type-Options "nosniff" always;
+        add_header X-XSS-Protection "1; mode=block" always;
+
+        # API 프록시 설정 (Web에서 API 호출 시)
+        location /api/ {
+            set $api http://kamco-train-api:8080;
+            proxy_pass $api/api/;
+            proxy_http_version 1.1;
+
+            # 프록시 헤더 설정
+            proxy_set_header Host $host;
+            proxy_set_header X-Real-IP $remote_addr;
+            proxy_set_header X-Forwarded-For $proxy_add_x_forwarded_for;
+            proxy_set_header X-Forwarded-Proto $scheme;
+            proxy_set_header X-Forwarded-Host $server_name;
+
+            # 인증 헤더 및 쿠키 전달
+            proxy_pass_request_headers on;
+            proxy_set_header Cookie $http_cookie;
+
+            # 타임아웃 설정
+            proxy_connect_timeout 300s;
+            proxy_send_timeout 300s;
+            proxy_read_timeout 300s;
+        }
+
+        # 프록시 설정
+        location / {
+            set $web http://kamco-train-web:3002;
+            proxy_pass $web;
+            proxy_http_version 1.1;
+
+            # 프록시 헤더 설정
+            proxy_set_header Host $host;
+            proxy_set_header X-Real-IP $remote_addr;
+            proxy_set_header X-Forwarded-For $proxy_add_x_forwarded_for;
+            proxy_set_header X-Forwarded-Proto $scheme;
+            proxy_set_header X-Forwarded-Host $server_name;
+
+            # Next.js WebSocket 지원을 위한 Upgrade 헤더
+            proxy_set_header Upgrade $http_upgrade;
+            proxy_set_header Connection "upgrade";
+
+            # 타임아웃 설정
+            proxy_connect_timeout 600s;
+            proxy_send_timeout 600s;
+            proxy_read_timeout 600s;
+
+            # 버퍼 설정
+            proxy_buffering on;
+            proxy_buffer_size 4k;
+            proxy_buffers 8 4k;
+            proxy_busy_buffers_size 8k;
+        }
+    }
+}

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/common/service/GpuDmonReader.java

@@ -3,6 +3,8 @@ package com.kamco.cd.training.common.service;
 import jakarta.annotation.PostConstruct;
 import java.io.BufferedReader;
 import java.io.InputStreamReader;
+import java.util.ArrayDeque;
+import java.util.HashMap;
 import java.util.Map;
 import java.util.concurrent.ConcurrentHashMap;
 import lombok.extern.log4j.Log4j2;
@@ -13,19 +15,34 @@ import org.springframework.stereotype.Component;
 public class GpuDmonReader {
 
   // =========================
-  // GPU 사용률 저장소
+  // GPU 사용률 히스토리 저장소
   // key: GPU index (0,1,2...)
-  // value: 현재 GPU 사용률 (%)
-  // ConcurrentHashMap → 멀티스레드 안전
+  // value: 최근 WINDOW_SIZE 개의 sm 사용률 샘플 (1초 간격)
+  // ConcurrentHashMap → 멀티스레드 안전 (deque 접근은 synchronized)
   // =========================
-  private final Map<Integer, Integer> gpuUtilMap = new ConcurrentHashMap<>();
+  private static final int WINDOW_SIZE = 10; // 10초 평균
+
+  private final Map<Integer, ArrayDeque<Integer>> historyMap = new ConcurrentHashMap<>();
 
   // =========================
   // 외부 조회용
+  // GPU 개수만큼 10초 평균값 반환
   // SystemMonitorService에서 호출
   // =========================
   public Map<Integer, Integer> getGpuUtilMap() {
-    return gpuUtilMap;
+    Map<Integer, Integer> result = new HashMap<>();
+    historyMap.forEach(
+        (gpu, deque) -> {
+          synchronized (deque) {
+            int avg =
+                deque.isEmpty()
+                    ? 0
+                    : (int)
+                        Math.round(deque.stream().mapToInt(Integer::intValue).average().orElse(0));
+            result.put(gpu, avg);
+          }
+        });
+    return result;
   }
 
   // =========================
@@ -76,10 +93,13 @@ public class GpuDmonReader {
 
     // -s u → GPU utilization만 출력
     ProcessBuilder pb = new ProcessBuilder("nvidia-smi", "dmon", "-s", "u");
+    // stderr를 stdout에 합쳐서 소비 — 소비하지 않으면 stderr 버퍼가 가득 차
+    // nvidia-smi 프로세스 자체가 block되어 stdout도 멈춤
+    pb.redirectErrorStream(true);
 
+    Process process = pb.start();
     // 프로세스 실행 후 stdout 읽기
-    try (BufferedReader br =
-        new BufferedReader(new InputStreamReader(pb.start().getInputStream()))) {
+    try (BufferedReader br = new BufferedReader(new InputStreamReader(process.getInputStream()))) {
 
       String line;
 
@@ -96,21 +116,24 @@ public class GpuDmonReader {
         String[] parts = line.split("\\s+");
 
         // 첫 번째 값이 GPU index인지 확인
-        if (!parts[0].matches("\\d+")) continue;
+        if (parts.length < 2 || !parts[0].matches("\\d+")) continue;
 
         int index = Integer.parseInt(parts[0]);
 
         try {
-          // 두 번째 값이 GPU 사용률 (sm)
+          // 두 번째 값이 GPU 사용률 (sm), "-"이면 N/A (GPU 미활성)
           int util = Integer.parseInt(parts[1]);
+          pushSample(index, util);
+          log.debug("[GpuDmon] gpu={} sm={}%", index, util);
 
-          // 최신 값 갱신
-          gpuUtilMap.put(index, util);
-
-        } catch (Exception ignored) {
-          // 파싱 실패 시 무시
+        } catch (NumberFormatException e) {
+          // "-" 등 숫자가 아닌 값 → GPU 비활성 상태이므로 0으로 기록
+          pushSample(index, 0);
+          log.debug("[GpuDmon] gpu={} sm=N/A (raw={}), stored as 0", index, parts[1]);
         }
       }
+    } finally {
+      process.destroy();
     }
 
     // 여기까지 왔다는 건 dmon 프로세스 종료됨
@@ -118,6 +141,20 @@ public class GpuDmonReader {
     throw new IllegalStateException("dmon stopped");
   }
 
+  // =========================
+  // 샘플 추가 — 윈도우 초과 시 가장 오래된 값 제거
+  // =========================
+  private void pushSample(int gpuIndex, int util) {
+    ArrayDeque<Integer> deque =
+        historyMap.computeIfAbsent(gpuIndex, k -> new ArrayDeque<>(WINDOW_SIZE));
+    synchronized (deque) {
+      deque.addLast(util);
+      if (deque.size() > WINDOW_SIZE) {
+        deque.pollFirst();
+      }
+    }
+  }
+
   // =========================
   // nvidia-smi 존재 여부 확인
   // =========================

src/main/java/com/kamco/cd/training/common/utils/HeaderUtil.java

@@ -1,7 +1,12 @@
 package com.kamco.cd.training.common.utils;
 
 import jakarta.servlet.http.HttpServletRequest;
+import lombok.extern.slf4j.Slf4j;
+import org.springframework.web.context.request.RequestAttributes;
+import org.springframework.web.context.request.RequestContextHolder;
+import org.springframework.web.context.request.ServletRequestAttributes;
 
+@Slf4j
 public final class HeaderUtil {
 
   private HeaderUtil() {}
@@ -20,4 +25,20 @@ public final class HeaderUtil {
   public static String getRequired(HttpServletRequest request, String headerName) {
     return get(request, headerName);
   }
+
+  public static boolean isEnglishRequest() {
+    RequestAttributes attrs = RequestContextHolder.getRequestAttributes();
+
+    if (!(attrs instanceof ServletRequestAttributes servletAttrs)) {
+      return false;
+    }
+
+    String acceptLanguage = servletAttrs.getRequest().getHeader("Accept-Language");
+
+    if (acceptLanguage == null || acceptLanguage.isBlank()) {
+      return false;
+    }
+
+    return acceptLanguage.toLowerCase().startsWith("en");
+  }
 }

src/main/java/com/kamco/cd/training/common/utils/enums/Enums.java

@@ -1,5 +1,6 @@
 package com.kamco.cd.training.common.utils.enums;
 
+import com.kamco.cd.training.common.utils.HeaderUtil;
 import java.util.Arrays;
 import java.util.HashMap;
 import java.util.List;
@@ -31,10 +32,11 @@ public class Enums {
   // enum -> CodeDto list
   public static List<CodeDto> toList(Class<? extends Enum<?>> enumClass) {
     Object[] enums = enumClass.getEnumConstants();
+    boolean english = HeaderUtil.isEnglishRequest();
 
     return Arrays.stream(enums)
         .map(e -> (EnumType) e)
-        .map(e -> new CodeDto(e.getId(), e.getText()))
+        .map(e -> new CodeDto(e.getId(), english ? e.getId() : e.getText()))
         .toList();
   }
 

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/dataset/DatasetApiController.java

@@ -293,6 +293,8 @@ public class DatasetApiController {
     DatasetService.validateTrainValTestDirs(req.getFilePath());
     // 파일 개수 검증
     DatasetService.validateDirFileCount(req.getFilePath());
+    // 폴더명(uid)으로 등록한 건이 있는지 체크
+    datasetService.validateExistsUidChk(req.getFilePath());
 
     datasetAsyncService.insertDeliveriesDatasetAsync(req);
     return ApiResponseDto.createOK("ok");

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

@@ -4,6 +4,7 @@ import com.fasterxml.jackson.annotation.JsonIgnore;
 import com.kamco.cd.training.common.enums.LearnDataRegister;
 import com.kamco.cd.training.common.enums.LearnDataType;
 import com.kamco.cd.training.common.enums.ModelType;
+import com.kamco.cd.training.common.utils.HeaderUtil;
 import com.kamco.cd.training.common.utils.enums.Enums;
 import com.kamco.cd.training.common.utils.interfaces.JsonFormatDttm;
 import io.swagger.v3.oas.annotations.media.Schema;
@@ -90,7 +91,8 @@ public class DatasetDto {
 
     public String getStatus(String status) {
       LearnDataRegister type = Enums.fromId(LearnDataRegister.class, status);
-      return type == null ? null : type.getText();
+      boolean english = HeaderUtil.isEnglishRequest();
+      return type == null ? null : (english ? type.getId() : type.getText());
     }
 
     public String getYear() {
@@ -99,7 +101,8 @@ public class DatasetDto {
 
     public String getDataTypeName() {
       LearnDataType type = Enums.fromId(LearnDataType.class, this.dataType);
-      return type == null ? null : type.getText();
+      boolean english = HeaderUtil.isEnglishRequest();
+      return type == null ? null : (english ? type.getId() : type.getText());
     }
   }
 
@@ -248,12 +251,13 @@ 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 +270,7 @@ public class DatasetDto {
         Integer targetYyyy,
         String memo,
         Long classCount) {
+      this.modelNo = modelNo;
       this.datasetId = datasetId;
       this.uuid = uuid;
       this.dataType = dataType;
@@ -280,6 +285,8 @@ 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 +300,9 @@ 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;
@@ -310,7 +318,7 @@ public class DatasetDto {
 
     public String getDataTypeName(String groupTitleCd) {
       LearnDataType type = Enums.fromId(LearnDataType.class, groupTitleCd);
-      return type == null ? null : type.getText();
+      return type == null ? null : (HeaderUtil.isEnglishRequest() ? type.getId() : type.getText());
     }
 
     public String getYear() {

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

@@ -5,6 +5,7 @@ import com.fasterxml.jackson.core.JsonProcessingException;
 import com.fasterxml.jackson.databind.JsonNode;
 import com.fasterxml.jackson.databind.ObjectMapper;
 import com.kamco.cd.training.common.enums.DetectionClassification;
+import com.kamco.cd.training.common.utils.HeaderUtil;
 import com.kamco.cd.training.common.utils.interfaces.JsonFormatDttm;
 import io.swagger.v3.oas.annotations.media.Schema;
 import java.time.ZonedDateTime;
@@ -131,7 +132,12 @@ public class DatasetObjDto {
     private String classCd;
 
     public String getClassName() {
-      return DetectionClassification.valueOf(classCd.toUpperCase()).getDesc();
+
+      return HeaderUtil.isEnglishRequest()
+          ? DetectionClassification.fromString(classCd).getId()
+          : DetectionClassification.fromString(classCd).getDesc();
+      // fromString 메서드를 사용하여 안전하게 변환 (미정의 값은 ETC로 처리)
+      // return DetectionClassification.valueOf(classCd.toUpperCase()).getDesc();
     }
   }
 

src/main/java/com/kamco/cd/training/dataset/service/DatasetAsyncService.java

@@ -4,7 +4,11 @@ import com.kamco.cd.training.common.enums.LearnDataRegister;
 import com.kamco.cd.training.dataset.dto.DatasetDto.AddDeliveriesReq;
 import com.kamco.cd.training.dataset.dto.DatasetDto.DatasetMngRegDto;
 import com.kamco.cd.training.postgres.core.DatasetCoreService;
-import java.util.UUID;
+import java.io.IOException;
+import java.nio.file.Files;
+import java.nio.file.Path;
+import java.nio.file.Paths;
+import java.util.stream.Stream;
 import lombok.RequiredArgsConstructor;
 import lombok.extern.log4j.Log4j2;
 import org.springframework.scheduling.annotation.Async;
@@ -45,7 +49,11 @@ public class DatasetAsyncService {
     try {
 
       // ===== 1. UID 생성 =====
-      String uid = UUID.randomUUID().toString().replace("-", "").toUpperCase();
+      // String uid = UUID.randomUUID().toString().replace("-", "").toUpperCase();
+
+      // 26-05-08: UID를 생성하지 않고 folder name 을 uid 로 저장하기  -> req.getFilePath()
+      Path selectedPath = Paths.get(req.getFilePath());
+      String uid = selectedPath.getFileName().toString();
       log.info("{} 생성된 UID: {}", LOG_PREFIX, uid);
 
       // ===== 2. 마스터 데이터 생성 =====
@@ -71,6 +79,7 @@ public class DatasetAsyncService {
       datasetMngRegDto.setTitle(title);
       datasetMngRegDto.setMemo(req.getMemo());
       datasetMngRegDto.setDatasetPath(req.getFilePath());
+      datasetMngRegDto.setTotalSize(getDirectorySize(req.getFilePath())); // 선택한 폴더 안의 모든 파일 용량 합계
 
       // 마스터 저장
       datasetUid = datasetCoreService.insertDatasetMngData(datasetMngRegDto);
@@ -121,4 +130,24 @@ public class DatasetAsyncService {
       }
     }
   }
+
+  private Long getDirectorySize(String filePath) {
+    Path selectedPath = Paths.get(filePath);
+
+    try (Stream<Path> paths = Files.walk(selectedPath)) {
+      return paths
+          .filter(Files::isRegularFile)
+          .mapToLong(
+              path -> {
+                try {
+                  return Files.size(path);
+                } catch (IOException e) {
+                  return 0L;
+                }
+              })
+          .sum();
+    } catch (IOException e) {
+      return 0L;
+    }
+  }
 }

src/main/java/com/kamco/cd/training/dataset/service/DatasetService.java

@@ -286,7 +286,7 @@ public class DatasetService {
               .memo(addReq.getMemo())
               .roundNo(stage)
               .totalSize(addReq.getFileSize())
-              .datasetPath(addReq.getFilePath())
+              .datasetPath(addReq.getFilePath() + uid)
               .build();
 
       datasetUid = datasetCoreService.insertDatasetMngData(mngRegDto); // tb_dataset 에 insert
@@ -676,4 +676,18 @@ public class DatasetService {
         total,
         System.currentTimeMillis() - start);
   }
+
+  public void validateExistsUidChk(String filePath) {
+    Path selectedPath = Paths.get(filePath);
+    String uid = selectedPath.getFileName().toString();
+
+    // 같은 uid 로 등록한 파일이 있는지 확인
+    Long existsCnt = datasetCoreService.findDatasetByUidExistsCnt(uid);
+    if (existsCnt > 0) {
+      throw new CustomApiException(
+          ApiResponseCode.DUPLICATE_DATA.getId(),
+          HttpStatus.CONFLICT,
+          "이미 등록된 회차 데이터 파일입니다. 확인 부탁드립니다.");
+    }
+  }
 }

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 +1,286 @@
+package com.kamco.cd.training.filemanager.dto;
+
+import com.kamco.cd.training.common.utils.interfaces.JsonFormatDttm;
+import io.swagger.v3.oas.annotations.media.Schema;
+import java.time.LocalDateTime;
+import java.time.ZonedDateTime;
+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;
+
+    @JsonFormatDttm private ZonedDateTime lastModifiedDate;
+
+    public ZonedDateTime getLastModifiedDate() {
+      return ZonedDateTime.now();
+    }
+  }
+}

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

@@ -0,0 +1,710 @@
+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("${train.docker.base_path}")
+  private String basePath;
+
+  @Value("${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: train.docker.base_path 설정값 사용
+   *
+   * @return 저장공간 정보 (사용량, 남은 공간, 디스크 용량)
+   */
+  public FileManagerDto.StorageSpaceRes getStorageSpaceInfo() {
+    // 설정값에서 경로 가져오기 (train.docker.base_path)
+
+    log.info("basePath = {}", basePath);
+    String directoryPath = basePath;
+
+    Path directory = Paths.get(directoryPath);
+    if (!Files.exists(directory)) {
+      log.info("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.info("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 — du -sb 사용 (walkFileTree 대비 수배 빠름)
+    // fileCount/directoryCount는 du가 제공하지 않으므로 -1(미집계) 반환
+    long usedSize = 0;
+
+    log.info("[StorageSpace] du 시작 - path={}", directoryPath);
+    try {
+      ProcessBuilder duPb = new ProcessBuilder("du", "-sb", directoryPath);
+      duPb.redirectErrorStream(true);
+      Process duProcess = duPb.start();
+      try (java.io.BufferedReader br =
+          new java.io.BufferedReader(new java.io.InputStreamReader(duProcess.getInputStream()))) {
+        String line = br.readLine();
+        if (line != null) {
+          // du -sb 출력 형식: "12345678\t/path/to/dir"
+          String[] parts = line.split("\t", 2);
+          usedSize = Long.parseLong(parts[0].trim());
+        }
+      }
+      int exitCode = duProcess.waitFor();
+      log.info(
+          "[StorageSpace] du 완료 - exitCode={}, usedSize={} bytes ({})",
+          exitCode,
+          usedSize,
+          formatFileSize(usedSize));
+    } catch (Exception e) {
+      log.error("[StorageSpace] du 실행 실패: {}", directoryPath, e);
+      return FileManagerDto.StorageSpaceRes.builder()
+          .directoryPath(directoryPath)
+          .fileCount(-1)
+          .directoryCount(-1)
+          .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) — basePath가 속한 파티션/NFS 마운트 전체 기준
+    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();
+      freeSpace = fileStore.getUnallocatedSpace(); // OS 미할당 공간 (root 예약 블록 포함 가능)
+      usableSpace = fileStore.getUsableSpace(); // 실제 프로세스가 사용 가능한 공간
+      log.info(
+          "[StorageSpace] FileStore - name={}, type={}, total={} bytes ({}), unallocated={} bytes ({}), usable={} bytes ({})",
+          fileStore.name(),
+          fileStore.type(),
+          totalDiskSpace,
+          formatFileSize(totalDiskSpace),
+          freeSpace,
+          formatFileSize(freeSpace),
+          usableSpace,
+          formatFileSize(usableSpace));
+
+      // 사용률은 usableSpace 기준으로 계산 (더 정확한 실사용 가능 공간 반영)
+      if (totalDiskSpace > 0) {
+        long usedDiskSpace = totalDiskSpace - usableSpace;
+        usagePercentage = (usedDiskSpace * 100.0) / totalDiskSpace;
+      }
+      log.info("[StorageSpace] usagePercentage={}%", Math.round(usagePercentage * 100.0) / 100.0);
+    } catch (IOException e) {
+      log.warn("[StorageSpace] 디스크 공간 정보 조회 실패: {}", directoryPath, e);
+      // 디스크 정보 조회 실패 시에도 디렉토리 용량은 반환
+    }
+
+    return FileManagerDto.StorageSpaceRes.builder()
+        .directoryPath(directoryPath)
+        .fileCount(-1)
+        .directoryCount(-1)
+        .usedSize(usedSize)
+        .usedSizeFormatted(formatFileSize(usedSize))
+        .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

@@ -37,6 +37,7 @@ import org.springframework.http.ResponseEntity;
 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.RequestHeader;
 import org.springframework.web.bind.annotation.RequestMapping;
 import org.springframework.web.bind.annotation.RestController;
 
@@ -366,4 +367,43 @@ public class ModelTrainDetailApiController {
       @Parameter(description = "모델 uuid") @PathVariable UUID uuid) {
     return ApiResponseDto.ok(modelTrainDetailService.cleanup(uuid));
   }
+
+  @Operation(
+      summary = "학습 결과 ZIP 파일 목록 조회",
+      description = "모델 UUID에 해당하는 모든 ZIP 파일 목록과 개별 다운로드 링크 반환",
+      parameters = {
+        @Parameter(
+            name = "kamco-download-uuid",
+            in = ParameterIn.HEADER,
+            required = true,
+            description = "다운로드 요청 UUID",
+            schema =
+                @Schema(
+                    type = "string",
+                    format = "uuid",
+                    example = "6d8d49dc-0c9d-4124-adc7-b9ca610cc394"))
+      })
+  @ApiResponses(
+      value = {
+        @ApiResponse(
+            responseCode = "200",
+            description = "ZIP 파일 목록 조회 성공",
+            content =
+                @Content(
+                    mediaType = "application/json",
+                    schema =
+                        @Schema(implementation = ModelTrainDetailDto.ZipFileListResponse.class))),
+        @ApiResponse(responseCode = "404", description = "모델 또는 파일 없음", content = @Content),
+        @ApiResponse(responseCode = "500", description = "서버 오류", content = @Content)
+      })
+  @GetMapping("/downloadzip/{uuid}")
+  public ResponseEntity<?> downloadZip(
+      @Parameter(description = "모델 UUID") @PathVariable UUID uuid,
+      @Parameter(hidden = true) @RequestHeader("kamco-download-uuid") String downloadUuid,
+      HttpServletRequest request)
+      throws IOException {
+
+    return ResponseEntity.ok(
+        modelTrainDetailService.getZipFileListWithFullUrl(uuid, downloadUuid, request));
+  }
 }

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

@@ -4,6 +4,7 @@ import com.fasterxml.jackson.annotation.JsonInclude;
 import com.kamco.cd.training.common.enums.LearnDataType;
 import com.kamco.cd.training.common.enums.TrainStatusType;
 import com.kamco.cd.training.common.enums.TrainType;
+import com.kamco.cd.training.common.utils.HeaderUtil;
 import com.kamco.cd.training.common.utils.enums.Enums;
 import com.kamco.cd.training.common.utils.interfaces.JsonFormatDttm;
 import com.kamco.cd.training.dataset.dto.DatasetDto.SelectTransferDataSet;
@@ -32,6 +33,8 @@ public class ModelTrainDetailDto {
     private String modelNo;
     private String modelVer;
     @JsonFormatDttm private ZonedDateTime step1StrtDttm;
+    @JsonFormatDttm private ZonedDateTime step1EndDttm;
+    @JsonFormatDttm private ZonedDateTime step2StrtDttm;
     @JsonFormatDttm private ZonedDateTime step2EndDttm;
     private String statusCd;
     private String trainType;
@@ -40,7 +43,9 @@ public class ModelTrainDetailDto {
     public String getStatusName() {
       if (this.statusCd == null || this.statusCd.isBlank()) return null;
       try {
-        return TrainStatusType.valueOf(this.statusCd).getText(); // 또는 getName()
+        return HeaderUtil.isEnglishRequest()
+            ? TrainStatusType.valueOf(this.statusCd).getId()
+            : TrainStatusType.valueOf(this.statusCd).getText(); // 또는 getName()
       } catch (IllegalArgumentException e) {
         return this.statusCd; // 매핑 못하면 코드 그대로 반환(원하면 null 처리)
       }
@@ -49,18 +54,16 @@ public class ModelTrainDetailDto {
     public String getTrainTypeName() {
       if (this.trainType == null || this.trainType.isBlank()) return null;
       try {
-        return TrainType.valueOf(this.trainType).getText(); // 또는 getName()
+        return HeaderUtil.isEnglishRequest()
+            ? TrainType.valueOf(this.trainType).getId()
+            : TrainType.valueOf(this.trainType).getText(); // 또는 getName()
       } catch (IllegalArgumentException e) {
         return this.trainType; // 매핑 못하면 코드 그대로 반환(원하면 null 처리)
       }
     }
 
     private String formatDuration(ZonedDateTime start, ZonedDateTime end) {
-      if (end == null) {
-        end = ZonedDateTime.now();
-      }
-
-      if (start == null) {
+      if (start == null || end == null) {
         return null;
       }
 
@@ -70,11 +73,42 @@ public class ModelTrainDetailDto {
       long minutes = (totalSeconds % 3600) / 60;
       long seconds = totalSeconds % 60;
 
-      return String.format("%d시간 %d분 %d초", hours, minutes, seconds);
+      if (HeaderUtil.isEnglishRequest()) {
+        return String.format("%dh %dm %ds", hours, minutes, seconds);
+      } else {
+        return String.format("%d시간 %d분 %d초", hours, minutes, seconds);
+      }
     }
 
     public String getStepAllDuration() {
-      return formatDuration(this.step1StrtDttm, this.step2EndDttm);
+      if (this.step2EndDttm != null) {
+        // step1 + step2 실제 소요시간 합산
+        long step1Seconds = 0;
+        long step2Seconds = 0;
+
+        if (this.step1StrtDttm != null && this.step1EndDttm != null) {
+          step1Seconds =
+              Math.abs(Duration.between(this.step1StrtDttm, this.step1EndDttm).getSeconds());
+        }
+        if (this.step2StrtDttm != null && this.step2EndDttm != null) {
+          step2Seconds =
+              Math.abs(Duration.between(this.step2StrtDttm, this.step2EndDttm).getSeconds());
+        }
+
+        long totalSeconds = step1Seconds + step2Seconds;
+        long hours = totalSeconds / 3600;
+        long minutes = (totalSeconds % 3600) / 60;
+        long seconds = totalSeconds % 60;
+
+        if (HeaderUtil.isEnglishRequest()) {
+          return String.format("%dh %dm %ds", hours, minutes, seconds);
+        } else {
+          return String.format("%d시간 %d분 %d초", hours, minutes, seconds);
+        }
+      } else {
+        // step2 없으면 step1만
+        return formatDuration(this.step1StrtDttm, this.step1EndDttm);
+      }
     }
   }
 
@@ -142,6 +176,9 @@ 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,
@@ -152,26 +189,33 @@ 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);
     }
 
     public String getDataTypeName(String groupTitleCd) {
       LearnDataType type = Enums.fromId(LearnDataType.class, groupTitleCd);
-      return type == null ? null : type.getText();
+      return type == null ? null : (HeaderUtil.isEnglishRequest() ? type.getId() : type.getText());
     }
   }
 
+  private static Long toNullIfZero(Long value) {
+    return (value == null || value == 0L) ? null : value;
+  }
+
   @Getter
   @Setter
   @NoArgsConstructor
@@ -256,4 +300,73 @@ public class ModelTrainDetailDto {
     private Boolean fileExistsYn;
     private String fileName;
   }
+
+  @Getter
+  @Setter
+  @NoArgsConstructor
+  @AllArgsConstructor
+  @Builder
+  @Schema(name = "ZipFileListResponse", description = "ZIP 파일 목록 조회 응답")
+  public static class ZipFileListResponse {
+
+    @Schema(description = "모델 UUID", example = "2c5cdd07-5b9b-44ad-a063-8dead628b45f")
+    private String modelUuid;
+
+    @Schema(description = "모델 번호", example = "G2")
+    private String modelNo;
+
+    @Schema(description = "현재 모델 버전", example = "G2_000001")
+    private String modelVer;
+
+    @Schema(
+        description = "기본 경로",
+        example = "/home/kcomu/data/response/2c5cdd07-5b9b-44ad-a063-8dead628b45f")
+    private String basePath;
+
+    @Schema(description = "ZIP 파일 목록")
+    private List<ZipFileInfo> zipFiles;
+
+    @Schema(description = "총 파일 개수", example = "3")
+    private Integer totalFiles;
+
+    @Schema(description = "전체 파일 크기 (bytes)", example = "4048640000")
+    private Long totalSize;
+
+    @Schema(description = "전체 파일 크기 (포맷)", example = "3.77 GB")
+    private String totalSizeFormatted;
+  }
+
+  @Getter
+  @Setter
+  @NoArgsConstructor
+  @AllArgsConstructor
+  @Builder
+  @Schema(name = "ZipFileInfo", description = "ZIP 파일 상세 정보")
+  public static class ZipFileInfo {
+
+    @Schema(description = "파일명", example = "G2.G2_000001.{uuid}.zip")
+    private String fileName;
+
+    @Schema(description = "파일 전체 경로")
+    private String filePath;
+
+    @Schema(description = "모델 버전", example = "G2_000001")
+    private String version;
+
+    @Schema(description = "파일 크기 (bytes)", example = "1349516895")
+    private Long fileSize;
+
+    @Schema(description = "파일 크기 (포맷)", example = "1.26 GB")
+    private String fileSizeFormatted;
+
+    @Schema(description = "최종 수정 시간", example = "2026-03-10T23:19:24.347+09:00")
+    @JsonFormatDttm
+    private ZonedDateTime lastModified;
+
+    @Schema(description = "현재 모델 버전 여부", example = "true")
+    private Boolean isCurrent;
+
+    @Schema(description = "다운로드 URL")
+    private String downloadUrl;
+  }
 }

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

@@ -3,6 +3,7 @@ package com.kamco.cd.training.model.dto;
 import com.kamco.cd.training.common.dto.HyperParam;
 import com.kamco.cd.training.common.enums.TrainStatusType;
 import com.kamco.cd.training.common.enums.TrainType;
+import com.kamco.cd.training.common.utils.HeaderUtil;
 import com.kamco.cd.training.common.utils.interfaces.JsonFormatDttm;
 import io.swagger.v3.oas.annotations.media.Schema;
 import jakarta.validation.constraints.NotNull;
@@ -44,8 +45,8 @@ public class ModelTrainMngDto {
     private String requestPath;
 
     private String packingState;
-    private ZonedDateTime packingStrtDttm;
-    private ZonedDateTime packingEndDttm;
+    @JsonFormatDttm private ZonedDateTime packingStrtDttm;
+    @JsonFormatDttm private ZonedDateTime packingEndDttm;
 
     private Long beforeModelId;
     private Integer bestEpoch;
@@ -53,7 +54,9 @@ public class ModelTrainMngDto {
     public String getStatusName() {
       if (this.statusCd == null || this.statusCd.isBlank()) return null;
       try {
-        return TrainStatusType.valueOf(this.statusCd).getText(); // 또는 getName()
+        return (HeaderUtil.isEnglishRequest()
+            ? TrainStatusType.valueOf(this.statusCd).getId()
+            : TrainStatusType.valueOf(this.statusCd).getText()); // 또는 getName()
       } catch (IllegalArgumentException e) {
         return this.statusCd; // 매핑 못하면 코드 그대로 반환(원하면 null 처리)
       }
@@ -62,7 +65,9 @@ public class ModelTrainMngDto {
     public String getStep1StatusName() {
       if (this.step1Status == null || this.step1Status.isBlank()) return null;
       try {
-        return TrainStatusType.valueOf(this.step1Status).getText(); // 또는 getName()
+        return (HeaderUtil.isEnglishRequest()
+            ? TrainStatusType.valueOf(this.step1Status).getId()
+            : TrainStatusType.valueOf(this.step1Status).getText()); // 또는 getName()
       } catch (IllegalArgumentException e) {
         return this.step1Status; // 매핑 못하면 코드 그대로 반환(원하면 null 처리)
       }
@@ -71,7 +76,9 @@ public class ModelTrainMngDto {
     public String getStep2StatusName() {
       if (this.step2Status == null || this.step2Status.isBlank()) return null;
       try {
-        return TrainStatusType.valueOf(this.step2Status).getText(); // 또는 getName()
+        return (HeaderUtil.isEnglishRequest()
+            ? TrainStatusType.valueOf(this.step2Status).getId()
+            : TrainStatusType.valueOf(this.step2Status).getText()); // 또는 getName()
       } catch (IllegalArgumentException e) {
         return this.step2Status; // 매핑 못하면 코드 그대로 반환(원하면 null 처리)
       }
@@ -80,7 +87,9 @@ public class ModelTrainMngDto {
     public String getTrainTypeName() {
       if (this.trainType == null || this.trainType.isBlank()) return null;
       try {
-        return TrainType.valueOf(this.trainType).getText(); // 또는 getName()
+        return (HeaderUtil.isEnglishRequest()
+            ? TrainType.valueOf(this.trainType).getId()
+            : TrainType.valueOf(this.trainType).getText()); // 또는 getName()
       } catch (IllegalArgumentException e) {
         return this.trainType; // 매핑 못하면 코드 그대로 반환(원하면 null 처리)
       }
@@ -97,7 +106,11 @@ public class ModelTrainMngDto {
       long minutes = (totalSeconds % 3600) / 60;
       long seconds = totalSeconds % 60;
 
-      return String.format("%d시간 %d분 %d초", hours, minutes, seconds);
+      if (HeaderUtil.isEnglishRequest()) {
+        return String.format("%dh %dm %ds", hours, minutes, seconds);
+      } else {
+        return String.format("%d시간 %d분 %d초", hours, minutes, seconds);
+      }
     }
 
     public String getStep1Duration() {
@@ -139,7 +152,7 @@ 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
@@ -176,6 +189,8 @@ public class ModelTrainMngDto {
 
     private String requestPath;
     private String responsePath;
+    private String tmpFileStatus;
+    private ZonedDateTime tmpFileEndDttm;
   }
 
   @Getter
@@ -197,10 +212,11 @@ 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
@@ -257,7 +273,9 @@ public class ModelTrainMngDto {
     public String getStatusName() {
       if (this.statusCd == null || this.statusCd.isBlank()) return null;
       try {
-        return TrainStatusType.valueOf(this.statusCd).getText(); // 또는 getName()
+        return HeaderUtil.isEnglishRequest()
+            ? TrainStatusType.valueOf(this.statusCd).getId()
+            : TrainStatusType.valueOf(this.statusCd).getText(); // 또는 getName()
       } catch (IllegalArgumentException e) {
         return this.statusCd; // 매핑 못하면 코드 그대로 반환(원하면 null 처리)
       }
@@ -266,7 +284,9 @@ public class ModelTrainMngDto {
     public String getStep1StatusName() {
       if (this.step1Status == null || this.step1Status.isBlank()) return null;
       try {
-        return TrainStatusType.valueOf(this.step1Status).getText(); // 또는 getName()
+        return HeaderUtil.isEnglishRequest()
+            ? TrainStatusType.valueOf(this.step1Status).getId()
+            : TrainStatusType.valueOf(this.step1Status).getText(); // 또는 getName()
       } catch (IllegalArgumentException e) {
         return this.step1Status; // 매핑 못하면 코드 그대로 반환(원하면 null 처리)
       }
@@ -275,7 +295,9 @@ public class ModelTrainMngDto {
     public String getStep2StatusName() {
       if (this.step2Status == null || this.step2Status.isBlank()) return null;
       try {
-        return TrainStatusType.valueOf(this.step2Status).getText(); // 또는 getName()
+        return HeaderUtil.isEnglishRequest()
+            ? TrainStatusType.valueOf(this.step2Status).getId()
+            : TrainStatusType.valueOf(this.step2Status).getText(); // 또는 getName()
       } catch (IllegalArgumentException e) {
         return this.step2Status; // 매핑 못하면 코드 그대로 반환(원하면 null 처리)
       }
@@ -284,7 +306,9 @@ public class ModelTrainMngDto {
     public String getTrainTypeName() {
       if (this.trainType == null || this.trainType.isBlank()) return null;
       try {
-        return TrainType.valueOf(this.trainType).getText(); // 또는 getName()
+        return HeaderUtil.isEnglishRequest()
+            ? TrainType.valueOf(this.trainType).getId()
+            : TrainType.valueOf(this.trainType).getText(); // 또는 getName()
       } catch (IllegalArgumentException e) {
         return this.trainType; // 매핑 못하면 코드 그대로 반환(원하면 null 처리)
       }
@@ -301,7 +325,11 @@ public class ModelTrainMngDto {
       long minutes = (totalSeconds % 3600) / 60;
       long seconds = totalSeconds % 60;
 
-      return String.format("%d시간 %d분 %d초", hours, minutes, seconds);
+      if (HeaderUtil.isEnglishRequest()) {
+        return String.format("%dh %dm %ds", hours, minutes, seconds);
+      } else {
+        return String.format("%d시간 %d분 %d초", hours, minutes, seconds);
+      }
     }
 
     public String getStep1Duration() {

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

@@ -1,5 +1,6 @@
 package com.kamco.cd.training.model.service;
 
+import com.kamco.cd.training.common.download.RangeDownloadResponder;
 import com.kamco.cd.training.common.enums.ModelType;
 import com.kamco.cd.training.common.enums.TrainStatusType;
 import com.kamco.cd.training.common.exception.CustomApiException;
@@ -16,12 +17,15 @@ import com.kamco.cd.training.model.dto.ModelTrainDetailDto.ModelTrainMetrics;
 import com.kamco.cd.training.model.dto.ModelTrainDetailDto.ModelValidationMetrics;
 import com.kamco.cd.training.model.dto.ModelTrainDetailDto.TransferDetailDto;
 import com.kamco.cd.training.model.dto.ModelTrainDetailDto.TransferHyperSummary;
+import com.kamco.cd.training.model.dto.ModelTrainDetailDto.ZipFileInfo;
+import com.kamco.cd.training.model.dto.ModelTrainDetailDto.ZipFileListResponse;
 import com.kamco.cd.training.model.dto.ModelTrainMngDto;
 import com.kamco.cd.training.model.dto.ModelTrainMngDto.Basic;
 import com.kamco.cd.training.model.dto.ModelTrainMngDto.CleanupResult;
 import com.kamco.cd.training.model.dto.ModelTrainMngDto.ModelProgressStepDto;
 import com.kamco.cd.training.postgres.core.ModelTrainDetailCoreService;
 import com.kamco.cd.training.postgres.core.ModelTrainMngCoreService;
+import jakarta.servlet.http.HttpServletRequest;
 import java.io.IOException;
 import java.nio.file.AccessDeniedException;
 import java.nio.file.FileVisitOption;
@@ -32,7 +36,10 @@ import java.nio.file.Path;
 import java.nio.file.Paths;
 import java.nio.file.SimpleFileVisitor;
 import java.nio.file.attribute.BasicFileAttributes;
+import java.nio.file.attribute.FileTime;
+import java.time.ZoneId;
 import java.util.ArrayList;
+import java.util.Comparator;
 import java.util.EnumSet;
 import java.util.List;
 import java.util.UUID;
@@ -41,6 +48,7 @@ import lombok.RequiredArgsConstructor;
 import lombok.extern.slf4j.Slf4j;
 import org.springframework.beans.factory.annotation.Value;
 import org.springframework.http.HttpStatus;
+import org.springframework.http.ResponseEntity;
 import org.springframework.stereotype.Service;
 import org.springframework.transaction.annotation.Transactional;
 
@@ -52,6 +60,7 @@ public class ModelTrainDetailService {
 
   private final ModelTrainDetailCoreService modelTrainDetailCoreService;
   private final ModelTrainMngCoreService mngCoreService;
+  private final RangeDownloadResponder rangeDownloadResponder;
 
   @Value("${train.docker.response_dir}")
   private String responseDir;
@@ -434,4 +443,657 @@ public class ModelTrainDetailService {
           }
         });
   }
+
+  /**
+   * 모델 UUID로 ZIP 파일 목록 조회 및 전체 URL 다운로드 링크 생성
+   *
+   * @param uuid 모델 UUID
+   * @param downloadUuid 다운로드 추적 UUID
+   * @param request HTTP 요청
+   * @return ZIP 파일 목록 및 전체 URL 다운로드 링크
+   */
+  public ZipFileListResponse getZipFileListWithFullUrl(
+      UUID uuid, String downloadUuid, HttpServletRequest request) {
+    log.info("=== ZIP 파일 목록 조회 시작: modelUuid={}, downloadUuid={} ===", uuid, downloadUuid);
+
+    // 1. 모델 정보 조회
+    Basic modelInfo;
+    try {
+      modelInfo = findByModelByUUID(uuid);
+      if (modelInfo == null) {
+        log.warn("모델을 찾을 수 없음: modelUuid={}", uuid);
+        throw new CustomApiException("NOT_FOUND", HttpStatus.NOT_FOUND, "모델을 찾을 수 없습니다: " + uuid);
+      }
+      log.debug(
+          "모델 정보 조회 성공: modelNo={}, modelVer={}", modelInfo.getModelNo(), modelInfo.getModelVer());
+    } catch (NullPointerException e) {
+      log.error("모델 조회 중 NullPointerException 발생: modelUuid={}", uuid, e);
+      throw new CustomApiException("NOT_FOUND", HttpStatus.NOT_FOUND, "모델을 찾을 수 없습니다: " + uuid);
+    } catch (CustomApiException e) {
+      // CustomApiException은 그대로 재throw
+      throw e;
+    } catch (Exception e) {
+      log.error("모델 조회 중 예상치 못한 오류 발생: modelUuid={}", uuid, e);
+      throw new CustomApiException(
+          "INTERNAL_SERVER_ERROR", HttpStatus.INTERNAL_SERVER_ERROR, "모델 조회 중 오류가 발생했습니다.");
+    }
+
+    // 2. 실제 디렉토리 경로 찾기 (uuid 또는 uuid-out)
+    Path baseDir;
+    try {
+      baseDir = findActualBasePath(uuid);
+
+      if (baseDir == null || !Files.exists(baseDir)) {
+        log.warn(
+            "모델 결과 디렉토리를 찾을 수 없음: modelUuid={}, 시도한 경로: {} 또는 {}-out",
+            uuid,
+            responseDir + "/" + uuid,
+            responseDir + "/" + uuid);
+        throw new CustomApiException("NOT_FOUND", HttpStatus.NOT_FOUND, "모델 결과 디렉토리가 존재하지 않습니다.");
+      }
+
+      log.debug("디렉토리 발견: basePath={}", baseDir.toString());
+    } catch (CustomApiException e) {
+      // CustomApiException은 그대로 재throw
+      throw e;
+    } catch (Exception e) {
+      log.error("디렉토리 경로 확인 중 오류 발생: modelUuid={}", uuid, e);
+      throw new CustomApiException(
+          "INTERNAL_SERVER_ERROR", HttpStatus.INTERNAL_SERVER_ERROR, "디렉토리 경로 확인 중 오류가 발생했습니다.");
+    }
+
+    // 요청에서 도메인 정보 추출
+    String scheme = request.getScheme(); // http 또는 https
+    String serverName = request.getServerName(); // localhost 또는 도메인
+    int serverPort = request.getServerPort(); // 8080 등
+    String contextPath = request.getContextPath(); // /api 등
+
+    // 기본 URL 구성
+    String baseUrl;
+    if ((scheme.equals("http") && serverPort == 80)
+        || (scheme.equals("https") && serverPort == 443)) {
+      baseUrl = scheme + "://" + serverName + contextPath;
+    } else {
+      baseUrl = scheme + "://" + serverName + ":" + serverPort + contextPath;
+    }
+
+    log.debug("다운로드 URL 베이스: {}", baseUrl);
+
+    // 3. ZIP 파일 목록 검색
+    List<ZipFileInfo> zipFiles = new ArrayList<>();
+    long totalSize = 0L;
+
+    try (Stream<Path> stream = Files.list(baseDir)) {
+      List<Path> files =
+          stream
+              .filter(Files::isRegularFile)
+              .filter(p -> p.getFileName().toString().endsWith(".zip"))
+              .filter(p -> p.getFileName().toString().contains(uuid.toString()))
+              .sorted(
+                  Comparator.comparing(p -> p.getFileName().toString(), Comparator.reverseOrder()))
+              .toList();
+
+      log.debug("ZIP 파일 필터링 완료: 발견된 파일 개수={}", files.size());
+
+      for (Path file : files) {
+        try {
+          String fileName = file.getFileName().toString();
+          long fileSize = Files.size(file);
+          totalSize += fileSize;
+
+          // 파일명에서 버전 추출
+          String version = extractVersionFromZipFileName(fileName);
+          boolean isCurrent = version.equals(modelInfo.getModelVer());
+
+          // 전체 도메인 URL 포함한 다운로드 링크 생성
+          String downloadUrl = baseUrl + "/api/models/download/" + uuid + "?file=" + fileName;
+
+          zipFiles.add(
+              ZipFileInfo.builder()
+                  .fileName(fileName)
+                  .filePath(file.toString())
+                  .version(version)
+                  .fileSize(fileSize)
+                  .fileSizeFormatted(formatFileSize(fileSize))
+                  .lastModified(
+                      Files.getLastModifiedTime(file).toInstant().atZone(ZoneId.systemDefault()))
+                  .isCurrent(isCurrent)
+                  .downloadUrl(downloadUrl)
+                  .build());
+
+          log.debug(
+              "ZIP 파일 정보 추가: fileName={}, size={}, version={}, isCurrent={}",
+              fileName,
+              formatFileSize(fileSize),
+              version,
+              isCurrent);
+
+        } catch (IOException e) {
+          log.warn("ZIP 파일 정보 조회 실패 (건너뜀): file={}", file.getFileName(), e);
+          // 개별 파일 실패 시 전체 프로세스를 중단하지 않고 계속 진행
+        } catch (Exception e) {
+          log.error("ZIP 파일 정보 처리 중 예상치 못한 오류 (건너뜀): file={}", file.getFileName(), e);
+          // 예상치 못한 오류도 전체 프로세스를 중단하지 않음
+        }
+      }
+
+      log.info(" ZIP 파일 목록 조회 완료: 총 {}개 파일, 전체 크기={}", zipFiles.size(), formatFileSize(totalSize));
+
+    } catch (IOException e) {
+      log.error("ZIP 파일 목록 조회 중 IO 오류 발생: basePath={}", baseDir, e);
+      throw new CustomApiException(
+          "INTERNAL_SERVER_ERROR",
+          HttpStatus.INTERNAL_SERVER_ERROR,
+          "ZIP 파일 목록 조회 중 IO 오류가 발생했습니다.");
+    } catch (Exception e) {
+      log.error("ZIP 파일 목록 조회 중 예상치 못한 오류 발생: basePath={}", baseDir, e);
+      throw new CustomApiException(
+          "INTERNAL_SERVER_ERROR", HttpStatus.INTERNAL_SERVER_ERROR, "ZIP 파일 목록 조회 중 오류가 발생했습니다.");
+    }
+
+    return ZipFileListResponse.builder()
+        .modelUuid(uuid.toString())
+        .modelNo(modelInfo.getModelNo())
+        .modelVer(modelInfo.getModelVer())
+        .basePath(baseDir.toString())
+        .zipFiles(zipFiles)
+        .totalFiles(zipFiles.size())
+        .totalSize(totalSize)
+        .totalSizeFormatted(formatFileSize(totalSize))
+        .build();
+  }
+
+  /**
+   * 모델 UUID로 ZIP 파일 목록 조회 및 다운로드 링크 생성
+   *
+   * @param uuid 모델 UUID
+   * @param downloadUuid 다운로드 추적 UUID
+   * @return ZIP 파일 목록 및 다운로드 링크
+   */
+  public ZipFileListResponse getZipFileList(UUID uuid, String downloadUuid) {
+    log.info("ZIP 파일 목록 조회 시작: modelUuid={}, downloadUuid={}", uuid, downloadUuid);
+
+    // 1. 모델 정보 조회
+    Basic modelInfo;
+    try {
+      modelInfo = findByModelByUUID(uuid);
+      if (modelInfo == null) {
+        throw new CustomApiException("NOT_FOUND", HttpStatus.NOT_FOUND, "모델을 찾을 수 없습니다: " + uuid);
+      }
+    } catch (NullPointerException e) {
+      log.error("모델 조회 실패: {}", uuid, e);
+      throw new CustomApiException("NOT_FOUND", HttpStatus.NOT_FOUND, "모델을 찾을 수 없습니다: " + uuid);
+    }
+
+    // 2. 실제 디렉토리 경로 찾기 (uuid 또는 uuid-out)
+    Path baseDir = findActualBasePath(uuid);
+
+    if (baseDir == null || !Files.exists(baseDir)) {
+      log.warn(
+          "디렉토리를 찾을 수 없음: modelUuid={}, 시도한 경로: {} 또는 {}-out",
+          uuid,
+          responseDir + "/" + uuid,
+          responseDir + "/" + uuid);
+      throw new CustomApiException("NOT_FOUND", HttpStatus.NOT_FOUND, "모델 결과 디렉토리가 존재하지 않습니다.");
+    }
+
+    log.info("디렉토리 발견: basePath={}", baseDir.toString());
+
+    // 3. ZIP 파일 목록 검색
+    List<ZipFileInfo> zipFiles = new ArrayList<>();
+    long totalSize = 0L;
+
+    try (Stream<Path> stream = Files.list(baseDir)) {
+      List<Path> files =
+          stream
+              .filter(Files::isRegularFile)
+              .filter(p -> p.getFileName().toString().endsWith(".zip"))
+              .filter(p -> p.getFileName().toString().contains(uuid.toString()))
+              .sorted(
+                  Comparator.comparing(p -> p.getFileName().toString(), Comparator.reverseOrder()))
+              .toList();
+
+      for (Path file : files) {
+        String fileName = file.getFileName().toString();
+        long fileSize = Files.size(file);
+        totalSize += fileSize;
+
+        // 파일명에서 버전 추출
+        String version = extractVersionFromZipFileName(fileName);
+        boolean isCurrent = version.equals(modelInfo.getModelVer());
+
+        // 다운로드 URL 생성
+        String downloadUrl = String.format("/api/models/download/%s?file=%s", uuid, fileName);
+
+        zipFiles.add(
+            ZipFileInfo.builder()
+                .fileName(fileName)
+                .filePath(file.toString())
+                .version(version)
+                .fileSize(fileSize)
+                .fileSizeFormatted(formatFileSize(fileSize))
+                .lastModified(
+                    Files.getLastModifiedTime(file).toInstant().atZone(ZoneId.systemDefault()))
+                .isCurrent(isCurrent)
+                .downloadUrl(downloadUrl)
+                .build());
+      }
+
+      log.info("ZIP 파일 {}개 발견", zipFiles.size());
+
+    } catch (IOException e) {
+      log.error("ZIP 파일 목록 조회 실패: {}", baseDir, e);
+      throw new CustomApiException(
+          "INTERNAL_SERVER_ERROR", HttpStatus.INTERNAL_SERVER_ERROR, "ZIP 파일 목록 조회 실패");
+    }
+
+    return ZipFileListResponse.builder()
+        .modelUuid(uuid.toString())
+        .modelNo(modelInfo.getModelNo())
+        .modelVer(modelInfo.getModelVer())
+        .basePath(baseDir.toString())
+        .zipFiles(zipFiles)
+        .totalFiles(zipFiles.size())
+        .totalSize(totalSize)
+        .totalSizeFormatted(formatFileSize(totalSize))
+        .build();
+  }
+
+  /**
+   * 실제 디렉토리 경로 찾기 (uuid 또는 uuid-out)
+   *
+   * @param uuid 모델 UUID
+   * @return 실제 경로 또는 null
+   */
+  private Path findActualBasePath(UUID uuid) {
+    // 1순위: {uuid}-out
+    Path pathWithSuffix = Paths.get(responseDir, uuid + "-out");
+    if (Files.exists(pathWithSuffix) && Files.isDirectory(pathWithSuffix)) {
+      log.debug("경로 발견: {} (suffix -out 포함)", pathWithSuffix);
+      return pathWithSuffix;
+    }
+
+    // 2순위: {uuid}
+    Path pathWithoutSuffix = Paths.get(responseDir, uuid.toString());
+    if (Files.exists(pathWithoutSuffix) && Files.isDirectory(pathWithoutSuffix)) {
+      log.debug("경로 발견: {} (suffix 없음)", pathWithoutSuffix);
+      return pathWithoutSuffix;
+    }
+
+    return null;
+  }
+
+  /**
+   * ZIP 파일명에서 버전 추출 예: G2.G2_000001.{uuid}.zip → G2_000001
+   *
+   * @param fileName ZIP 파일명
+   * @return 모델 버전
+   */
+  private String extractVersionFromZipFileName(String fileName) {
+    // 패턴: {modelNo}.{modelVer}.{uuid}.zip
+    // 예: G2.G2_000001.d7dd54e9-1f20-46a7-9c26-89287a7d61b0.zip
+
+    String[] parts = fileName.split("\\.");
+
+    // parts[0] = G2 (modelNo)
+    // parts[1] = G2_000001 (modelVer)
+    // parts[2-7] = uuid parts
+    // parts[8] = zip
+
+    if (parts.length >= 2) {
+      return parts[1]; // G2_000001
+    }
+
+    // fallback: 전체 파일명에서 .zip 제거
+    return fileName.replace(".zip", "");
+  }
+
+  /**
+   * 파일 크기를 읽기 쉬운 형식으로 변환
+   *
+   * @param size 파일 크기 (bytes)
+   * @return 포맷된 문자열 (예: "1.26 GB")
+   */
+  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));
+    }
+  }
+
+  /**
+   * 모델 UUID로 모든 ZIP 파일 다운로드 또는 목록 조회
+   *
+   * @param uuid 모델 UUID
+   * @param downloadUuid 다운로드 추적 UUID
+   * @param fileName 개별 파일명 (선택)
+   * @param accept Accept 헤더 (application/json 또는 application/octet-stream)
+   * @param request HTTP 요청
+   * @return JSON 응답 또는 ZIP 파일 Binary 응답
+   */
+  public ResponseEntity<?> downloadZipFile(
+      UUID uuid, String downloadUuid, String fileName, String accept, HttpServletRequest request)
+      throws IOException {
+    log.info(
+        "ZIP 파일 다운로드/조회 시작: modelUuid={}, downloadUuid={}, file={}, accept={}",
+        uuid,
+        downloadUuid,
+        fileName,
+        accept);
+
+    // 1. 모델 정보 조회
+    Basic modelInfo;
+    try {
+      modelInfo = findByModelByUUID(uuid);
+      if (modelInfo == null) {
+        throw new CustomApiException("NOT_FOUND", HttpStatus.NOT_FOUND, "모델을 찾을 수 없습니다: " + uuid);
+      }
+    } catch (NullPointerException e) {
+      log.warn("모델 조회 실패: {}", uuid);
+      throw new CustomApiException("NOT_FOUND", HttpStatus.NOT_FOUND, "모델을 찾을 수 없습니다: " + uuid);
+    }
+
+    // 2. 실제 디렉토리 경로 찾기 (uuid 또는 uuid-out)
+    Path baseDir = findActualBasePath(uuid);
+
+    if (baseDir == null || !Files.exists(baseDir)) {
+      log.warn(
+          "디렉토리를 찾을 수 없음: modelUuid={}, 시도한 경로: {} 또는 {}-out",
+          uuid,
+          responseDir + "/" + uuid,
+          responseDir + "/" + uuid);
+      throw new CustomApiException("NOT_FOUND", HttpStatus.NOT_FOUND, "모델 결과 디렉토리가 존재하지 않습니다.");
+    }
+
+    log.info("디렉토리 발견: basePath={}", baseDir);
+
+    // 3. 모든 ZIP 파일 찾기
+    List<Path> zipFiles = findAllZipFiles(baseDir, uuid);
+
+    if (zipFiles.isEmpty()) {
+      log.warn("ZIP 파일을 찾을 수 없음: modelUuid={}, basePath={}", uuid, baseDir);
+      throw new CustomApiException("NOT_FOUND", HttpStatus.NOT_FOUND, "ZIP 파일을 찾을 수 없습니다.");
+    }
+
+    log.info(
+        "ZIP 파일 {}개 발견: basePath={}, files={}",
+        zipFiles.size(),
+        baseDir,
+        zipFiles.stream().map(p -> p.getFileName().toString()).toList());
+
+    // 4. Accept 헤더에 따라 분기
+    if (accept != null && accept.contains("application/json")) {
+      // JSON 응답: ZIP 파일 목록과 다운로드 링크 반환
+      log.info("JSON 응답 모드: ZIP 파일 목록 반환");
+      return ResponseEntity.ok(buildZipFileListResponse(modelInfo, baseDir, zipFiles, request));
+    }
+
+    // 5. Binary 응답: 파일 다운로드
+    return handleBinaryDownload(modelInfo, baseDir, zipFiles, fileName, uuid, request);
+  }
+
+  /**
+   * ZIP 파일 목록 응답 생성 (JSON)
+   *
+   * @param modelInfo 모델 정보
+   * @param baseDir 기본 디렉토리
+   * @param zipFiles ZIP 파일 목록
+   * @param request HTTP 요청
+   * @return ZipFileListResponse
+   */
+  private ZipFileListResponse buildZipFileListResponse(
+      Basic modelInfo, Path baseDir, List<Path> zipFiles, HttpServletRequest request)
+      throws IOException {
+
+    // 요청에서 도메인 정보 추출
+    String scheme = request.getScheme(); // http 또는 https
+    String serverName = request.getServerName(); // localhost 또는 도메인
+    int serverPort = request.getServerPort(); // 8080 등
+    String contextPath = request.getContextPath(); // /api 등
+
+    // 기본 URL 구성
+    String baseUrl;
+    if ((scheme.equals("http") && serverPort == 80)
+        || (scheme.equals("https") && serverPort == 443)) {
+      baseUrl = scheme + "://" + serverName + contextPath;
+    } else {
+      baseUrl = scheme + "://" + serverName + ":" + serverPort + contextPath;
+    }
+
+    List<ZipFileInfo> zipFileInfos = new ArrayList<>();
+    long totalSize = 0L;
+
+    for (Path zipFile : zipFiles) {
+      String zipFileName = zipFile.getFileName().toString();
+      long fileSize = Files.size(zipFile);
+      totalSize += fileSize;
+
+      // 파일명에서 버전 추출
+      String version = extractVersionFromZipFileName(zipFileName);
+      boolean isCurrent = version.equals(modelInfo.getModelVer());
+
+      // 전체 도메인 URL 포함한 다운로드 링크 생성
+      String downloadUrl =
+          baseUrl + "/api/models/downloadzip/" + modelInfo.getUuid() + "?file=" + zipFileName;
+
+      zipFileInfos.add(
+          ZipFileInfo.builder()
+              .fileName(zipFileName)
+              .filePath(zipFile.toString())
+              .version(version)
+              .fileSize(fileSize)
+              .fileSizeFormatted(formatFileSize(fileSize))
+              .lastModified(
+                  Files.getLastModifiedTime(zipFile).toInstant().atZone(ZoneId.systemDefault()))
+              .isCurrent(isCurrent)
+              .downloadUrl(downloadUrl)
+              .build());
+    }
+
+    return ZipFileListResponse.builder()
+        .modelUuid(modelInfo.getUuid().toString())
+        .modelNo(modelInfo.getModelNo())
+        .modelVer(modelInfo.getModelVer())
+        .basePath(baseDir.toString())
+        .zipFiles(zipFileInfos)
+        .totalFiles(zipFileInfos.size())
+        .totalSize(totalSize)
+        .totalSizeFormatted(formatFileSize(totalSize))
+        .build();
+  }
+
+  /**
+   * Binary 다운로드 처리
+   *
+   * @param modelInfo 모델 정보
+   * @param baseDir 기본 디렉토리
+   * @param zipFiles ZIP 파일 목록
+   * @param fileName 개별 파일명 (선택)
+   * @param uuid 모델 UUID
+   * @param request HTTP 요청
+   * @return Binary 응답
+   */
+  private ResponseEntity<?> handleBinaryDownload(
+      Basic modelInfo,
+      Path baseDir,
+      List<Path> zipFiles,
+      String fileName,
+      UUID uuid,
+      HttpServletRequest request)
+      throws IOException {
+
+    // file 파라미터가 있으면 개별 파일 다운로드
+    if (fileName != null && !fileName.isEmpty()) {
+      log.info("개별 파일 다운로드 요청: fileName={}", fileName);
+
+      Path targetFile =
+          zipFiles.stream()
+              .filter(p -> p.getFileName().toString().equals(fileName))
+              .findFirst()
+              .orElse(null);
+
+      if (targetFile == null) {
+        log.warn("요청한 파일을 찾을 수 없음: fileName={}, basePath={}", fileName, baseDir);
+        throw new CustomApiException(
+            "NOT_FOUND", HttpStatus.NOT_FOUND, "요청한 파일을 찾을 수 없습니다: " + fileName);
+      }
+
+      log.info(
+          "개별 ZIP 파일 다운로드: fileName={}, fileSize={} bytes, basePath={}",
+          targetFile.getFileName(),
+          Files.size(targetFile),
+          baseDir);
+
+      return rangeDownloadResponder.buildZipResponse(targetFile, fileName, request);
+    }
+
+    // file 파라미터가 없으면 모든 파일 다운로드
+    // 파일이 1개면 바로 다운로드
+    if (zipFiles.size() == 1) {
+      Path zipPath = zipFiles.get(0);
+      log.info(
+          "ZIP 파일 1개 다운로드: fileName={}, fileSize={} bytes, basePath={}",
+          zipPath.getFileName(),
+          Files.size(zipPath),
+          baseDir);
+      String downloadFileName = zipPath.getFileName().toString();
+      return rangeDownloadResponder.buildZipResponse(zipPath, downloadFileName, request);
+    }
+
+    // 파일이 여러 개면 하나의 zip으로 묶어서 다운로드
+    log.info("여러 ZIP 파일을 하나로 묶어서 다운로드: 총 {}개 파일", zipFiles.size());
+
+    String combinedZipName = modelInfo.getModelNo() + "." + modelInfo.getModelVer() + ".all.zip";
+    Path tempZipPath = createCombinedZipFile(zipFiles, combinedZipName, uuid, baseDir);
+
+    try {
+      long totalSize = Files.size(tempZipPath);
+      log.info(
+          "통합 ZIP 파일 생성 완료: fileName={}, fileSize={} bytes, basePath={}",
+          tempZipPath.getFileName(),
+          totalSize,
+          baseDir);
+
+      ResponseEntity<?> response =
+          rangeDownloadResponder.buildZipResponse(tempZipPath, combinedZipName, request);
+
+      // 다운로드 완료 후 임시 파일 삭제 (비동기)
+      deleteTempFileAsync(tempZipPath);
+
+      return response;
+
+    } catch (IOException e) {
+      log.warn("통합 ZIP 파일 처리 실패: {}", tempZipPath, e);
+      // 에러 발생 시 임시 파일 삭제
+      try {
+        Files.deleteIfExists(tempZipPath);
+        Path tempDir = tempZipPath.getParent();
+        if (tempDir != null && Files.exists(tempDir)) {
+          Files.deleteIfExists(tempDir);
+        }
+      } catch (IOException ex) {
+        log.warn("임시 파일 삭제 실패: {}", tempZipPath, ex);
+      }
+      throw new CustomApiException(
+          "INTERNAL_SERVER_ERROR", HttpStatus.INTERNAL_SERVER_ERROR, "ZIP 파일 생성 실패");
+    }
+  }
+
+  /**
+   * 모든 ZIP 파일 찾기
+   *
+   * @param baseDir 기본 디렉토리
+   * @param uuid 모델 UUID
+   * @return ZIP 파일 목록 (최신순 정렬)
+   */
+  private List<Path> findAllZipFiles(Path baseDir, UUID uuid) {
+    try (Stream<Path> stream = Files.list(baseDir)) {
+      return stream
+          .filter(Files::isRegularFile)
+          .filter(p -> p.getFileName().toString().endsWith(".zip"))
+          .filter(p -> p.getFileName().toString().contains(uuid.toString()))
+          .sorted(
+              Comparator.comparing(
+                  p -> {
+                    try {
+                      return Files.getLastModifiedTime(p);
+                    } catch (IOException e) {
+                      return FileTime.fromMillis(0);
+                    }
+                  },
+                  Comparator.reverseOrder()))
+          .toList();
+    } catch (IOException e) {
+      log.warn("ZIP 파일 검색 실패: basePath={}", baseDir, e);
+      return new ArrayList<>();
+    }
+  }
+
+  /**
+   * 여러 ZIP 파일을 하나의 ZIP으로 묶기
+   *
+   * @param zipFiles 원본 ZIP 파일 목록
+   * @param combinedZipName 통합 ZIP 파일명
+   * @param uuid 모델 UUID
+   * @param baseDir 기본 디렉토리 (로그용)
+   * @return 통합 ZIP 파일 경로
+   */
+  private Path createCombinedZipFile(
+      List<Path> zipFiles, String combinedZipName, UUID uuid, Path baseDir) throws IOException {
+    // 임시 디렉토리에 통합 ZIP 생성
+    Path tempDir = Files.createTempDirectory("kamco-download-" + uuid);
+    Path combinedZipPath = tempDir.resolve(combinedZipName);
+
+    log.debug("통합 ZIP 생성 시작: tempPath={}, 원본 파일 {}개", combinedZipPath, zipFiles.size());
+
+    try (java.util.zip.ZipOutputStream zos =
+        new java.util.zip.ZipOutputStream(Files.newOutputStream(combinedZipPath))) {
+
+      for (Path zipFile : zipFiles) {
+        String entryName = zipFile.getFileName().toString();
+        log.debug("ZIP에 파일 추가: {}", entryName);
+
+        java.util.zip.ZipEntry entry = new java.util.zip.ZipEntry(entryName);
+        zos.putNextEntry(entry);
+
+        Files.copy(zipFile, zos);
+        zos.closeEntry();
+      }
+
+      zos.finish();
+    }
+
+    log.debug("통합 ZIP 생성 완료: {}", combinedZipPath);
+    return combinedZipPath;
+  }
+
+  /**
+   * 임시 파일 비동기 삭제
+   *
+   * @param tempFile 삭제할 임시 파일
+   */
+  private void deleteTempFileAsync(Path tempFile) {
+    new Thread(
+            () -> {
+              try {
+                // 다운로드 완료 후 대기
+                Thread.sleep(10000); // 10초 대기
+                Files.deleteIfExists(tempFile);
+                // 임시 디렉토리도 삭제
+                Path tempDir = tempFile.getParent();
+                if (tempDir != null && Files.exists(tempDir)) {
+                  Files.deleteIfExists(tempDir);
+                }
+                log.debug("임시 파일 삭제 완료: {}", tempFile);
+              } catch (Exception e) {
+                log.warn("임시 파일 삭제 실패: {}", tempFile, e);
+              }
+            })
+        .start();
+  }
 }

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

@@ -82,6 +82,10 @@ 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(symbolicDir).toAbsolutePath().normalize();
     Path tmp = tmpBase.resolve(model.getRequestPath()).normalize();
@@ -301,7 +305,19 @@ public class ModelTrainMngService {
     modelTrainMngCoreService.saveModelConfig(modelId, req.getModelConfig());
 
     // 데이터셋 임시파일 생성
-    trainJobService.createTmpFile(modelUuid);
+    List<Long> datasetList = null;
+    if (req.getTrainingDataset() != null) {
+      datasetList = req.getTrainingDataset().getDatasetList();
+    }
+
+    boolean isSingleDataset = datasetList != null && datasetList.size() == 1;
+
+    // 데이터셋 1개만 선택한 경우는 symbolic link 미생성 해도 됨 -> train 호출 시 그냥 데이터셋 request 경로로 호출
+    if (isSingleDataset) {
+      trainJobService.updateRequestPath(modelUuid, datasetList);
+    } else {
+      trainJobService.createTmpFile(modelUuid);
+    }
     return modelUuid;
   }
 
@@ -324,6 +340,8 @@ 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

@@ -4,6 +4,7 @@ import com.kamco.cd.training.postgres.repository.train.ModelTestMetricsJobReposi
 import com.kamco.cd.training.train.dto.ModelTrainMetricsDto.ModelMetricJsonDto;
 import com.kamco.cd.training.train.dto.ModelTrainMetricsDto.ModelTestFileName;
 import com.kamco.cd.training.train.dto.ModelTrainMetricsDto.ResponsePathDto;
+import com.kamco.cd.training.train.dto.ModelTrainMetricsDto.SimpleMetricJsonDto;
 import java.time.ZonedDateTime;
 import java.util.List;
 import lombok.RequiredArgsConstructor;
@@ -26,6 +27,10 @@ public class ModelTestMetricsJobCoreService {
     return modelTestMetricsJobRepository.getTestMetricSaveNotYetModelIds();
   }
 
+  public ResponsePathDto getTestMetricSaveNotYetModelId(Long modelId) {
+    return modelTestMetricsJobRepository.getTestMetricSaveNotYetModelId(modelId);
+  }
+
   public void insertModelMetricsTest(List<Object[]> batchArgs) {
     modelTestMetricsJobRepository.insertModelMetricsTest(batchArgs);
   }
@@ -34,6 +39,10 @@ public class ModelTestMetricsJobCoreService {
     return modelTestMetricsJobRepository.getTestMetricPackingInfo(modelId);
   }
 
+  public SimpleMetricJsonDto getSimpleTestMetricPackingInfo(Long modelId) {
+    return modelTestMetricsJobRepository.getSimpleTestMetricPackingInfo(modelId);
+  }
+
   public ModelTestFileName findModelTestFileNames(Long modelId) {
     return modelTestMetricsJobRepository.findModelTestFileNames(modelId);
   }
@@ -47,4 +56,16 @@ public class ModelTestMetricsJobCoreService {
   public void updatePackingEnd(Long modelId, ZonedDateTime now, String failSuccState) {
     modelTestMetricsJobRepository.updatePackingEnd(modelId, now, failSuccState);
   }
+
+  /**
+   * 특정 Epoch의 메트릭 정보 조회 (하이퍼파라미터별 ZIP 생성용)
+   *
+   * @param modelId 모델 ID
+   * @param epoch Epoch 번호
+   * @param metricType 메트릭 타입 (fscore, precision, recall)
+   * @return 메트릭 JSON DTO
+   */
+  public ModelMetricJsonDto getMetricsByEpoch(Long modelId, Integer epoch, String metricType) {
+    return modelTestMetricsJobRepository.getMetricsByEpoch(modelId, epoch, metricType);
+  }
 }

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());
@@ -177,6 +180,9 @@ public class ModelTrainMngCoreService {
     if (req.getRequestPath() != null && !req.getRequestPath().isEmpty()) {
       entity.setRequestPath(req.getRequestPath());
     }
+
+    entity.setTmpFileStatus(req.getTmpFileStatus());
+    entity.setTmpFileEndDttm(req.getTmpFileEndDttm());
   }
 
   /**
@@ -337,6 +343,16 @@ 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
 
   /**
@@ -403,6 +419,11 @@ public class ModelTrainMngCoreService {
             .orElseThrow(() -> new IllegalArgumentException("Model not found: " + modelId));
 
     master.setStatusCd(TrainStatusType.STOPPED.getId());
+    if (master.getStep2StrtDttm() != null) {
+      master.setStep2State(TrainStatusType.STOPPED.getId());
+    } else {
+      master.setStep1State(TrainStatusType.STOPPED.getId());
+    }
   }
 
   /** 완료 처리(옵션) - Worker가 성공 시 호출 */
@@ -660,4 +681,36 @@ public class ModelTrainMngCoreService {
   public List<ModelTrainLinkDto> findDatasetTestPath(Long modelId) {
     return modelDatasetMapRepository.findDatasetTestPath(modelId);
   }
+
+  public void updateTrainRequestPath(Long modelId, String datasetUid) {
+    ModelMasterEntity entity =
+        modelMngRepository
+            .findById(modelId)
+            .orElseThrow(() -> new CustomApiException("NOT_FOUND_DATA", HttpStatus.NOT_FOUND));
+
+    // 임시폴더 UID업데이트
+    entity.setRequestPath(datasetUid);
+    entity.setReqTmpYn(false); // false 인 것은 train, test 실행 시 docker 명령어에 request 폴더를 바라보게 할 예정
+  }
+
+  public void updateTmpFileStatusStart(Long modelId) {
+    ModelMasterEntity entity =
+        modelMngRepository
+            .findById(modelId)
+            .orElseThrow(() -> new CustomApiException("NOT_FOUND_DATA", HttpStatus.NOT_FOUND));
+
+    entity.setReqTmpYn(true);
+    entity.setTmpFileStatus("IN_PROGRESS");
+    entity.setTmpFileStartDttm(ZonedDateTime.now());
+  }
+
+  public void updateTmpFileStatusFail(Long modelId, String message) {
+    ModelMasterEntity entity =
+        modelMngRepository
+            .findById(modelId)
+            .orElseThrow(() -> new CustomApiException("NOT_FOUND_DATA", HttpStatus.NOT_FOUND));
+
+    entity.setTmpFileStatus("FAIL");
+    entity.setTmpFileErrMessage(message);
+  }
 }

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/entity/ModelMasterEntity.java

@@ -121,6 +121,21 @@ public class ModelMasterEntity {
   @Column(name = "packing_end_dttm")
   private ZonedDateTime packingEndDttm;
 
+  @Column(name = "req_tmp_yn")
+  private Boolean reqTmpYn;
+
+  @Column(name = "tmp_file_status")
+  private String tmpFileStatus;
+
+  @Column(name = "tmp_file_start_dttm")
+  private ZonedDateTime tmpFileStartDttm;
+
+  @Column(name = "tmp_file_end_dttm")
+  private ZonedDateTime tmpFileEndDttm;
+
+  @Column(name = "tmp_file_err_message", columnDefinition = "TEXT")
+  private String tmpFileErrMessage;
+
   public ModelTrainMngDto.Basic toDto() {
     return new ModelTrainMngDto.Basic(
         this.id,

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)
@@ -249,29 +249,40 @@ 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();
 
-    if (StringUtils.isNotBlank(req.getModelNo())) {
-      if (req.getModelNo().equals(ModelType.G2.getId())) {
-        selectedCnt = wasteCnt;
-      } else {
-        selectedCnt = elseCnt;
-      }
+    // G3 (G1, G2, G4 제외)
+    NumberExpression<Long> elseCnt =
+        new CaseBuilder()
+            .when(datasetObjEntity.targetClassCd.notIn(building, container, waste, solar))
+            .then(1L)
+            .otherwise(0L)
+            .sum();
+
+    if (req.getModelNo().equals(ModelType.G2.getId())) {
+      selectedCnt = wasteCnt;
+    } else {
+      selectedCnt = elseCnt;
     }
 
     if (StringUtils.isNotBlank(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;
@@ -76,6 +80,8 @@ public class ModelDetailRepositoryImpl implements ModelDetailRepositoryCustom {
                 modelMasterEntity.modelNo,
                 modelMasterEntity.modelVer,
                 modelMasterEntity.step1StrtDttm,
+                modelMasterEntity.step1EndDttm,
+                modelMasterEntity.step2StrtDttm,
                 modelMasterEntity.step2EndDttm,
                 modelMasterEntity.statusCd,
                 modelMasterEntity.trainType,
@@ -154,10 +160,78 @@ 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 +239,16 @@ 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 +29,22 @@ 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);
+
+  /**
+   * 하이퍼파라미터 ID로 모델 조회
+   *
+   * @param hyperParamId 하이퍼파라미터 ID
+   * @return 모델 목록
+   */
+  List<ModelMasterEntity> findByHyperParamId(Long hyperParamId);
 }

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

@@ -189,7 +189,8 @@ public class ModelMngRepositoryImpl implements ModelMngRepositoryCustom {
                 modelHyperParamEntity.hueDelta,
                 Expressions.nullExpression(Integer.class),
                 Expressions.nullExpression(String.class),
-                modelHyperParamEntity.uuid))
+                modelHyperParamEntity.uuid,
+                modelMasterEntity.reqTmpYn))
         .from(modelMasterEntity)
         .leftJoin(modelHyperParamEntity)
         .on(modelHyperParamEntity.id.eq(modelMasterEntity.hyperParamId))
@@ -211,4 +212,23 @@ 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();
+  }
+
+  @Override
+  public List<ModelMasterEntity> findByHyperParamId(Long hyperParamId) {
+    return queryFactory
+        .selectFrom(modelMasterEntity)
+        .where(modelMasterEntity.hyperParamId.eq(hyperParamId), modelMasterEntity.delYn.eq(false))
+        .orderBy(modelMasterEntity.createdDttm.desc())
+        .fetch();
+  }
 }

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

@@ -3,6 +3,7 @@ package com.kamco.cd.training.postgres.repository.train;
 import com.kamco.cd.training.train.dto.ModelTrainMetricsDto.ModelMetricJsonDto;
 import com.kamco.cd.training.train.dto.ModelTrainMetricsDto.ModelTestFileName;
 import com.kamco.cd.training.train.dto.ModelTrainMetricsDto.ResponsePathDto;
+import com.kamco.cd.training.train.dto.ModelTrainMetricsDto.SimpleMetricJsonDto;
 import java.time.ZonedDateTime;
 import java.util.List;
 
@@ -12,13 +13,33 @@ public interface ModelTestMetricsJobRepositoryCustom {
 
   List<ResponsePathDto> getTestMetricSaveNotYetModelIds();
 
+  ResponsePathDto getTestMetricSaveNotYetModelId(Long modelId);
+
   void insertModelMetricsTest(List<Object[]> batchArgs);
 
   ModelMetricJsonDto getTestMetricPackingInfo(Long modelId);
 
+  /**
+   * 간단한 형식의 테스트 메트릭 정보 조회 (ZIP 파일용)
+   *
+   * @param modelId 모델 ID
+   * @return 간단한 JSON 형식 DTO
+   */
+  SimpleMetricJsonDto getSimpleTestMetricPackingInfo(Long modelId);
+
   ModelTestFileName findModelTestFileNames(Long modelId);
 
   void updatePackingStart(Long modelId, ZonedDateTime now);
 
   void updatePackingEnd(Long modelId, ZonedDateTime now, String failSuccState);
+
+  /**
+   * 특정 Epoch의 메트릭 정보 조회 (하이퍼파라미터별 ZIP 생성용)
+   *
+   * @param modelId 모델 ID
+   * @param epoch Epoch 번호
+   * @param metricType 메트릭 타입 (fscore, precision, recall)
+   * @return 메트릭 JSON DTO
+   */
+  ModelMetricJsonDto getMetricsByEpoch(Long modelId, Integer epoch, String metricType);
 }

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

@@ -3,6 +3,7 @@ package com.kamco.cd.training.postgres.repository.train;
 import static com.kamco.cd.training.postgres.entity.QModelMasterEntity.modelMasterEntity;
 import static com.kamco.cd.training.postgres.entity.QModelMetricsTestEntity.modelMetricsTestEntity;
 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.TrainStatusType;
 import com.kamco.cd.training.postgres.entity.ModelMetricsTestEntity;
@@ -10,6 +11,8 @@ import com.kamco.cd.training.train.dto.ModelTrainMetricsDto.ModelMetricJsonDto;
 import com.kamco.cd.training.train.dto.ModelTrainMetricsDto.ModelTestFileName;
 import com.kamco.cd.training.train.dto.ModelTrainMetricsDto.Properties;
 import com.kamco.cd.training.train.dto.ModelTrainMetricsDto.ResponsePathDto;
+import com.kamco.cd.training.train.dto.ModelTrainMetricsDto.SimpleMetricJsonDto;
+import com.kamco.cd.training.train.dto.ModelTrainMetricsDto.SimpleProperties;
 import com.querydsl.core.types.Projections;
 import com.querydsl.jpa.impl.JPAQueryFactory;
 import java.time.ZonedDateTime;
@@ -63,6 +66,25 @@ 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
@@ -80,19 +102,19 @@ public class ModelTestMetricsJobRepositoryImpl extends QuerydslRepositorySupport
     // TO-BE: modelId, model(best_fscore_10) 같은 데이터가 있으면 update, 없으면 insert
     String updateSql =
         """
-    UPDATE tb_model_metrics_test
-    SET tp=?, fp=?, fn=?, precisions=?, recall=?, f1_score=?, accuracy=?, iou=?,
-        detection_count=?, gt_count=?
-    WHERE model_id=? AND model=?
-  """;
+  UPDATE tb_model_metrics_test
+  SET tp=?, fp=?, fn=?, precisions=?, recall=?, f1_score=?, accuracy=?, iou=?,
+      detection_count=?, gt_count=?
+  WHERE model_id=? AND model=?
+""";
 
     String insertSql =
         """
-    INSERT INTO tb_model_metrics_test
-      (model_id, model, tp, fp, fn, precisions, recall, f1_score, accuracy, iou,
-       detection_count, gt_count)
-    VALUES (?, ?, ?, ?, ?, ?, ?, ?, ?, ?, ?, ?)
-  """;
+  INSERT INTO tb_model_metrics_test
+    (model_id, model, tp, fp, fn, precisions, recall, f1_score, accuracy, iou,
+     detection_count, gt_count)
+  VALUES (?, ?, ?, ?, ?, ?, ?, ?, ?, ?, ?, ?)
+""";
 
     // row 단위 처리 (batch 안에서 upsert)
     for (Object[] row : batchArgs) {
@@ -136,6 +158,33 @@ public class ModelTestMetricsJobRepositoryImpl extends QuerydslRepositorySupport
         .fetchFirst();
   }
 
+  @Override
+  public SimpleMetricJsonDto getSimpleTestMetricPackingInfo(Long modelId) {
+    return queryFactory
+        .select(
+            Projections.constructor(
+                SimpleMetricJsonDto.class,
+                modelMasterEntity.modelNo,
+                modelMasterEntity.modelVer,
+                Projections.constructor(
+                    SimpleProperties.class,
+                    modelMetricsTestEntity.f1Score,
+                    modelMetricsTestEntity.precisions,
+                    modelMetricsTestEntity.recall,
+                    modelMetricsTestEntity.iou,
+                    modelMetricsTrainEntity.loss)))
+        .from(modelMetricsTestEntity)
+        .innerJoin(modelMasterEntity)
+        .on(modelMetricsTestEntity.model.id.eq(modelMasterEntity.id))
+        .innerJoin(modelMetricsTrainEntity)
+        .on(
+            modelMetricsTestEntity.model.eq(modelMetricsTrainEntity.model),
+            modelMasterEntity.bestEpoch.eq(modelMetricsTrainEntity.epoch))
+        .where(modelMetricsTestEntity.model.id.eq(modelId))
+        .orderBy(modelMetricsTestEntity.createdDttm.desc())
+        .fetchFirst();
+  }
+
   @Override
   public ModelTestFileName findModelTestFileNames(Long modelId) {
     return queryFactory
@@ -168,4 +217,64 @@ public class ModelTestMetricsJobRepositoryImpl extends QuerydslRepositorySupport
         .where(modelMasterEntity.id.eq(modelId))
         .execute();
   }
+
+  @Override
+  public ModelMetricJsonDto getMetricsByEpoch(Long modelId, Integer epoch, String metricType) {
+    return queryFactory
+        .select(
+            Projections.constructor(
+                ModelMetricJsonDto.class,
+                modelMasterEntity.modelNo,
+                modelMasterEntity.modelVer,
+                com.querydsl.core.types.dsl.Expressions.constant(metricType),
+                com.querydsl.core.types.dsl.Expressions.constant(epoch),
+                Projections.constructor(
+                    Properties.class,
+                    // Changed 메트릭
+                    modelMetricsValidationEntity.changedFscore,
+                    modelMetricsValidationEntity.changedPrecision,
+                    modelMetricsValidationEntity.changedRecall,
+                    // Unchanged 메트릭
+                    modelMetricsValidationEntity.unchangedFscore,
+                    modelMetricsValidationEntity.unchangedPrecision,
+                    modelMetricsValidationEntity.unchangedRecall,
+                    // Mean 메트릭
+                    modelMetricsValidationEntity.mFscore,
+                    modelMetricsValidationEntity.mPrecision,
+                    modelMetricsValidationEntity.mRecall,
+                    modelMetricsValidationEntity.mIou,
+                    modelMetricsValidationEntity.mAcc,
+                    // Overall Accuracy
+                    modelMetricsValidationEntity.aAcc,
+                    // Train 메트릭 (Loss, LR, Duration)
+                    modelMetricsTrainEntity.loss,
+                    modelMetricsTrainEntity.lr,
+                    modelMetricsTrainEntity.durationTime),
+                Projections.constructor(
+                    com.kamco.cd.training.train.dto.ModelTrainMetricsDto.TestMetrics.class,
+                    modelMetricsTestEntity.model1,
+                    modelMetricsTestEntity.tp,
+                    modelMetricsTestEntity.fp,
+                    modelMetricsTestEntity.fn,
+                    modelMetricsTestEntity.precisions,
+                    modelMetricsTestEntity.recall,
+                    modelMetricsTestEntity.f1Score,
+                    modelMetricsTestEntity.accuracy,
+                    modelMetricsTestEntity.iou,
+                    modelMetricsTestEntity.detectionCount,
+                    modelMetricsTestEntity.gtCount)))
+        .from(modelMetricsValidationEntity)
+        .innerJoin(modelMasterEntity)
+        .on(modelMetricsValidationEntity.model.id.eq(modelMasterEntity.id))
+        .leftJoin(modelMetricsTrainEntity)
+        .on(
+            modelMetricsTrainEntity.model.id.eq(modelMasterEntity.id),
+            modelMetricsTrainEntity.epoch.eq(epoch))
+        .leftJoin(modelMetricsTestEntity)
+        .on(modelMetricsTestEntity.model.id.eq(modelId))
+        .where(
+            modelMetricsValidationEntity.model.id.eq(modelId),
+            modelMetricsValidationEntity.epoch.eq(epoch))
+        .fetchOne();
+  }
 }

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

@@ -1,9 +1,12 @@
 package com.kamco.cd.training.train;
 
 import com.kamco.cd.training.config.api.ApiResponseDto;
+import com.kamco.cd.training.train.dto.TrainingMetricsDto;
+import com.kamco.cd.training.train.dto.TrainingProgressDto;
 import com.kamco.cd.training.train.service.DataSetCountersService;
 import com.kamco.cd.training.train.service.TestJobService;
 import com.kamco.cd.training.train.service.TrainJobService;
+import com.kamco.cd.training.train.service.TrainingMetricsService;
 import io.swagger.v3.oas.annotations.Operation;
 import io.swagger.v3.oas.annotations.Parameter;
 import io.swagger.v3.oas.annotations.media.Content;
@@ -29,6 +32,7 @@ public class TrainApiController {
   private final TrainJobService trainJobService;
   private final TestJobService testJobService;
   private final DataSetCountersService dataSetCountersService;
+  private final TrainingMetricsService trainingMetricsService;
 
   @Operation(summary = "학습 실행", description = "학습 실행 API")
   @ApiResponses(
@@ -213,4 +217,108 @@ 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");
+  }
+
+  @Operation(
+      summary = "하이퍼파라미터 기반 학습 메트릭 조회",
+      description =
+          "하이퍼파라미터 UUID로 해당 파라미터를 사용하는 모델의 학습 메트릭을 조회합니다. "
+              + "val.csv와 train.csv를 우선 사용하며, 없을 경우 processing.log를 파싱합니다.")
+  @ApiResponses(
+      value = {
+        @ApiResponse(
+            responseCode = "200",
+            description = "조회 성공",
+            content =
+                @Content(
+                    mediaType = "application/json",
+                    schema = @Schema(implementation = TrainingMetricsDto.Response.class))),
+        @ApiResponse(
+            responseCode = "404",
+            description = "하이퍼파라미터 또는 모델을 찾을 수 없음",
+            content = @Content),
+        @ApiResponse(responseCode = "500", description = "서버 오류", content = @Content)
+      })
+  @GetMapping(
+      path = "/metrics/hyper-param/{hyperParamUuid}",
+      produces = MediaType.APPLICATION_JSON_VALUE)
+  public ApiResponseDto<TrainingMetricsDto.Response> getMetricsByHyperParam(
+      @Parameter(description = "하이퍼파라미터 UUID", example = "57fc9170-64c1-4128-aa7b-0657f08d6d10")
+          @PathVariable
+          UUID hyperParamUuid) {
+    TrainingMetricsDto.Response response =
+        trainingMetricsService.getTrainingMetricsByHyperParam(hyperParamUuid);
+    return ApiResponseDto.ok(response);
+  }
+
+  @Operation(
+      summary = "모델 기반 학습 메트릭 조회",
+      description =
+          "모델 UUID로 해당 모델의 학습 메트릭을 조회합니다. "
+              + "val.csv와 train.csv를 우선 사용하며, 없을 경우 processing.log를 파싱합니다.")
+  @ApiResponses(
+      value = {
+        @ApiResponse(
+            responseCode = "200",
+            description = "조회 성공",
+            content =
+                @Content(
+                    mediaType = "application/json",
+                    schema = @Schema(implementation = TrainingMetricsDto.Response.class))),
+        @ApiResponse(responseCode = "404", description = "모델을 찾을 수 없음", content = @Content),
+        @ApiResponse(responseCode = "500", description = "서버 오류", content = @Content)
+      })
+  @GetMapping(path = "/metrics/model/{modelUuid}", produces = MediaType.APPLICATION_JSON_VALUE)
+  public ApiResponseDto<TrainingMetricsDto.Response> getMetricsByModel(
+      @Parameter(description = "모델 UUID", example = "b34a2d18-11e6-4b1b-a156-cd314bec45bb")
+          @PathVariable
+          UUID modelUuid) {
+    TrainingMetricsDto.Response response =
+        trainingMetricsService.getTrainingMetricsByModelUuid(modelUuid);
+    return ApiResponseDto.ok(response);
+  }
+
+  @Operation(
+      summary = "학습 진행률 조회",
+      description = "UUID로 학습 진행률을 실시간 조회합니다. 기존 DB 구조를 활용하여 진행률을 계산합니다.")
+  @ApiResponses(
+      value = {
+        @ApiResponse(
+            responseCode = "200",
+            description = "조회 성공",
+            content =
+                @Content(
+                    mediaType = "application/json",
+                    schema = @Schema(implementation = TrainingProgressDto.class))),
+        @ApiResponse(responseCode = "404", description = "모델을 찾을 수 없음", content = @Content),
+        @ApiResponse(responseCode = "500", description = "서버 오류", content = @Content)
+      })
+  @GetMapping("/progress/{uuid}")
+  public ApiResponseDto<TrainingProgressDto> getTrainingProgress(
+      @Parameter(description = "모델 UUID", required = true) @PathVariable UUID uuid) {
+    TrainingProgressDto progress = trainJobService.getTrainingProgress(uuid);
+    return ApiResponseDto.ok(progress);
+  }
 }

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/EvalRunRequest.java

@@ -15,6 +15,7 @@ public class EvalRunRequest {
   private Integer timeoutSeconds;
   private String datasetFolder;
   private String outputFolder;
+  private Boolean reqTmpYn;
 
   public String getOutputFolder() {
     return this.outputFolder.toString();

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

@@ -2,7 +2,7 @@ package com.kamco.cd.training.train.dto;
 
 import com.fasterxml.jackson.annotation.JsonProperty;
 import io.swagger.v3.oas.annotations.media.Schema;
-import java.util.Properties;
+import java.nio.file.Path;
 import java.util.UUID;
 import lombok.AllArgsConstructor;
 import lombok.Getter;
@@ -23,6 +23,17 @@ public class ModelTrainMetricsDto {
     private UUID uuid;
   }
 
+  @Schema(name = "BestPthInfo", description = "Best PTH 파일 정보")
+  @Getter
+  @AllArgsConstructor
+  public static class BestPthInfo {
+
+    private String fileName; // best_changed_fscore_epoch_3.pth
+    private String metricType; // fscore, precision, recall
+    private Integer epoch; // 3
+    private Path filePath; // 파일 전체 경로
+  }
+
   @Getter
   @AllArgsConstructor
   public static class ModelMetricJsonDto {
@@ -33,20 +44,133 @@ public class ModelTrainMetricsDto {
     @JsonProperty("model_version")
     private String modelVersion;
 
+    @JsonProperty("metric_type")
+    private String metricType; // fscore, precision, recall
+
+    private Integer epoch; // epoch 번호
+
     private Properties properties;
+
+    @JsonProperty("test_metrics")
+    private TestMetrics testMetrics; // 테스트 메트릭 추가
+
+    // 기존 방식용 생성자 (metricType, epoch, testMetrics 없음)
+    public ModelMetricJsonDto(String cdModelType, String modelVersion, Properties properties) {
+      this.cdModelType = cdModelType;
+      this.modelVersion = modelVersion;
+      this.metricType = null;
+      this.epoch = null;
+      this.properties = properties;
+      this.testMetrics = null;
+    }
+  }
+
+  @Getter
+  @AllArgsConstructor
+  @NoArgsConstructor
+  public static class TestMetrics {
+
+    private String model; // 모델명
+
+    @JsonProperty("true_positive")
+    private Long tp; // True Positive
+
+    @JsonProperty("false_positive")
+    private Long fp; // False Positive
+
+    @JsonProperty("false_negative")
+    private Long fn; // False Negative
+
+    private Float precisions; // Precision
+
+    private Float recall; // Recall
+
+    @JsonProperty("f1_score")
+    private Float f1Score; // F1 Score
+
+    private Float accuracy; // Accuracy
+
+    private Float iou; // IoU
+
+    @JsonProperty("detection_count")
+    private Long detectionCount; // Detection Count
+
+    @JsonProperty("gt_count")
+    private Long gtCount; // Ground Truth Count
   }
 
   @Getter
   @AllArgsConstructor
   public static class Properties {
 
-    @JsonProperty("f1_score")
-    private Float f1Score;
+    // 변화 탐지 관련 메트릭 (Changed)
+    @JsonProperty("changed_fscore")
+    private Float changedFscore;
 
-    private Float precision;
-    private Float recall;
-    private Float loss;
-    private Double iou;
+    @JsonProperty("changed_precision")
+    private Float changedPrecision;
+
+    @JsonProperty("changed_recall")
+    private Float changedRecall;
+
+    // 비변화 관련 메트릭 (Unchanged)
+    @JsonProperty("unchanged_fscore")
+    private Float unchangedFscore;
+
+    @JsonProperty("unchanged_precision")
+    private Float unchangedPrecision;
+
+    @JsonProperty("unchanged_recall")
+    private Float unchangedRecall;
+
+    // 평균 메트릭 (Mean)
+    @JsonProperty("mean_fscore")
+    private Float mFscore;
+
+    @JsonProperty("mean_precision")
+    private Float mPrecision;
+
+    @JsonProperty("mean_recall")
+    private Float mRecall;
+
+    @JsonProperty("mean_iou")
+    private Float mIou;
+
+    @JsonProperty("mean_accuracy")
+    private Float mAcc;
+
+    // 전체 정확도 (Overall Accuracy)
+    @JsonProperty("overall_accuracy")
+    private Float aAcc;
+
+    // 학습 관련 메트릭
+    @JsonProperty("loss")
+    private Double loss;
+
+    @JsonProperty("learning_rate")
+    private Double lr;
+
+    @JsonProperty("duration_time")
+    private Float durationTime;
+
+    // 기존 방식용 생성자 (getTestMetricPackingInfo에서 사용)
+    public Properties(Float f1Score, Float precisions, Float recall, Float iou, Double loss) {
+      this.changedFscore = f1Score;
+      this.changedPrecision = precisions;
+      this.changedRecall = recall;
+      this.unchangedFscore = null;
+      this.unchangedPrecision = null;
+      this.unchangedRecall = null;
+      this.mFscore = null;
+      this.mPrecision = null;
+      this.mRecall = null;
+      this.mIou = iou;
+      this.mAcc = null;
+      this.aAcc = null;
+      this.loss = loss;
+      this.lr = null;
+      this.durationTime = null;
+    }
   }
 
   @Getter
@@ -56,4 +180,35 @@ public class ModelTrainMetricsDto {
     private String bestEpochFileName;
     private String modelVersion;
   }
+
+  /** 간단한 JSON 형식용 DTO (ZIP 파일 포함용) */
+  @Getter
+  @AllArgsConstructor
+  public static class SimpleMetricJsonDto {
+
+    @JsonProperty("cd_model_type")
+    private String cdModelType;
+
+    @JsonProperty("model_version")
+    private String modelVersion;
+
+    private SimpleProperties properties;
+  }
+
+  /** 간단한 Properties (필수 메트릭만 포함) */
+  @Getter
+  @AllArgsConstructor
+  public static class SimpleProperties {
+
+    @JsonProperty("f1_score")
+    private Float f1Score;
+
+    private Float precision;
+
+    private Float recall;
+
+    private Float iou;
+
+    private Double loss;
+  }
 }

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/dto/TrainRunRequest.java

@@ -84,6 +84,8 @@ public class TrainRunRequest {
 
   private UUID uuid;
 
+  private Boolean reqTmpYn; // tmp 심볼릭 링크를 쓰는지 아닌지 여부
+
   public String getOutputFolder() {
     return String.valueOf(this.outputFolder);
   }

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

@@ -0,0 +1,148 @@
+package com.kamco.cd.training.train.dto;
+
+import com.fasterxml.jackson.annotation.JsonProperty;
+import io.swagger.v3.oas.annotations.media.Schema;
+import java.util.List;
+import lombok.AllArgsConstructor;
+import lombok.Builder;
+import lombok.Data;
+import lombok.NoArgsConstructor;
+
+public class TrainingMetricsDto {
+
+  @Data
+  @Builder
+  @NoArgsConstructor
+  @AllArgsConstructor
+  @Schema(name = "TrainingMetricsResponse", description = "학습 메트릭 조회 응답")
+  public static class Response {
+
+    @Schema(description = "학습 작업 ID (모델 UUID)", example = "b34a2d18-11e6-4b1b-a156-cd314bec45bb")
+    private String jobId;
+
+    @Schema(
+        description = "기본 경로",
+        example = "/data/training/response/b34a2d18-11e6-4b1b-a156-cd314bec45bb-out")
+    private String basePath;
+
+    @Schema(description = "데이터 소스 (csv 또는 log)", example = "csv")
+    private String source;
+
+    @Schema(description = "응답 상태 (SUCCESS, EMPTY, ERROR)", example = "SUCCESS")
+    private String status;
+
+    @Schema(description = "에러 메시지 (오류 발생 시만 포함)")
+    private String errorMessage;
+
+    @Schema(description = "Epoch별 학습 메트릭 데이터")
+    private List<EpochMetrics> epochs;
+  }
+
+  @Data
+  @Builder
+  @NoArgsConstructor
+  @AllArgsConstructor
+  @Schema(name = "EpochMetrics", description = "Epoch 단위 메트릭 데이터")
+  public static class EpochMetrics {
+
+    @Schema(description = "Epoch 번호", example = "1")
+    private Integer epoch;
+
+    @Schema(description = "학습 데이터 (train.csv에서 추출)")
+    private TrainMetrics train;
+
+    @Schema(description = "검증 데이터 요약 (val.csv에서 추출)")
+    private SummaryMetrics summary;
+
+    @Schema(description = "클래스별 메트릭 (changed, unchanged)")
+    private List<ClassMetrics> classes;
+  }
+
+  @Data
+  @Builder
+  @NoArgsConstructor
+  @AllArgsConstructor
+  @Schema(name = "TrainMetrics", description = "학습 메트릭 (train.csv)")
+  public static class TrainMetrics {
+
+    @Schema(description = "Iteration", example = "37")
+    @JsonProperty("iteration")
+    private Integer iteration;
+
+    @Schema(description = "Loss", example = "0.61584342")
+    @JsonProperty("loss")
+    private Double loss;
+
+    @Schema(description = "Learning Rate", example = "8.4e-07")
+    @JsonProperty("lr")
+    private String lr;
+
+    @Schema(description = "처리 시간 (초)", example = "1.5034")
+    @JsonProperty("time")
+    private Double time;
+  }
+
+  @Data
+  @Builder
+  @NoArgsConstructor
+  @AllArgsConstructor
+  @Schema(name = "SummaryMetrics", description = "검증 메트릭 요약 (val.csv)")
+  public static class SummaryMetrics {
+
+    @Schema(description = "Accuracy (All Accuracy)", example = "29.92")
+    @JsonProperty("aAcc")
+    private Double aAcc;
+
+    @Schema(description = "Mean F-Score", example = "24.49")
+    @JsonProperty("mFscore")
+    private Double mFscore;
+
+    @Schema(description = "Mean Precision", example = "51.07")
+    @JsonProperty("mPrecision")
+    private Double mPrecision;
+
+    @Schema(description = "Mean Recall", example = "64.22")
+    @JsonProperty("mRecall")
+    private Double mRecall;
+
+    @Schema(description = "Mean IoU (Intersection over Union)", example = "15.49")
+    @JsonProperty("mIoU")
+    private Double mIoU;
+
+    @Schema(description = "Mean Accuracy", example = "64.22")
+    @JsonProperty("mAcc")
+    private Double mAcc;
+  }
+
+  @Data
+  @Builder
+  @NoArgsConstructor
+  @AllArgsConstructor
+  @Schema(name = "ClassMetrics", description = "클래스별 메트릭 (changed/unchanged)")
+  public static class ClassMetrics {
+
+    @Schema(description = "클래스명 (changed 또는 unchanged)", example = "unchanged")
+    private String className;
+
+    @Schema(description = "F-Score", example = "44.735149")
+    private Double fscore;
+
+    @Schema(description = "Precision", example = "99.779264")
+    private Double precision;
+
+    @Schema(description = "Recall", example = "28.813878")
+    private Double recall;
+  }
+
+  @Data
+  @Builder
+  @NoArgsConstructor
+  @AllArgsConstructor
+  @Schema(name = "ProcessingLogMetrics", description = "processing.log 파싱 결과 (내부용)")
+  public static class ProcessingLogMetrics {
+
+    private Integer epoch;
+    private SummaryMetrics summary;
+    private List<ClassMetrics> classes;
+  }
+}

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

@@ -0,0 +1,44 @@
+package com.kamco.cd.training.train.dto;
+
+import com.fasterxml.jackson.annotation.JsonFormat;
+import java.time.ZonedDateTime;
+import java.util.UUID;
+import lombok.Builder;
+import lombok.Getter;
+
+/** 학습 진행률 조회 응답 DTO */
+@Getter
+@Builder
+public class TrainingProgressDto {
+
+  // 기본 정보
+  private Long jobId;
+  private UUID modelUuid;
+  private String statusCd; // QUEUED/RUNNING/SUCCESS/FAILED
+  private String currentPhase; // 현재 단계 (계산된 값)
+  private Double progressPercent; // 진행률 (0.00 ~ 100.00, 계산된 값)
+
+  // Epoch 정보 (기존 DB 컬럼)
+  private Integer currentEpoch; // 현재 Epoch
+  private Integer totalEpoch; // 전체 Epoch
+
+  // 시간 정보 (기존 DB 컬럼) - ISO 8601 형식으로 직렬화
+  @JsonFormat(shape = JsonFormat.Shape.STRING, pattern = "yyyy-MM-dd'T'HH:mm:ss.SSSXXX")
+  private ZonedDateTime queuedDttm; // 큐 등록 시각
+
+  @JsonFormat(shape = JsonFormat.Shape.STRING, pattern = "yyyy-MM-dd'T'HH:mm:ss.SSSXXX")
+  private ZonedDateTime startedDttm; // 시작 시각
+
+  @JsonFormat(shape = JsonFormat.Shape.STRING, pattern = "yyyy-MM-dd'T'HH:mm:ss.SSSXXX")
+  private ZonedDateTime finishedDttm; // 종료 시각 (완료/실패 시)
+
+  // 계산된 시간 정보
+  private Long elapsedSeconds; // 경과 시간 (초)
+  private Long estimatedRemainingSeconds; // 예상 남은 시간 (초)
+
+  // 상태 메시지
+  private String message; // 현재 상태 메시지 (계산된 값)
+
+  // 에러 정보 (실패 시)
+  private String errorMessage; // 에러 메시지 (기존 DB 컬럼)
+}

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

@@ -56,6 +56,15 @@ public class DockerTrainService {
   @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;
 
   /**
@@ -149,12 +158,42 @@ public class DockerTrainService {
                         lastEpoch.set(epoch);
                         lastIter.set(iter);
 
+                        // Step 구분 (컨테이너 이름으로 판별)
+                        boolean isStep1 = containerName.startsWith("train-");
+                        boolean isStep2 = containerName.startsWith("eval-");
+
+                        // 진행률 계산 (Step별 구분)
+                        double progress = 0.0;
+                        if (maxEpochs > 0) {
+                          // Epoch + Iteration 기반 정밀 진행률 계산
+                          double epochProgress =
+                              ((double) (epoch - 1) + ((double) iter / totalIter)) / maxEpochs;
+
+                          // Step1 (학습): 7.5% ~ 42.5% (0% ~ 50% 중 15% ~ 85%)
+                          // Step2 (테스트): 57.5% ~ 92.5% (50% ~ 100% 중 15% ~ 85%)
+                          if (isStep1) {
+                            // Step1: 0% ~ 50% 범위, 그 중 15% ~ 85% = 7.5% ~ 42.5%
+                            progress = 7.5 + (epochProgress * 35.0);
+                          } else if (isStep2) {
+                            // Step2: 50% ~ 100% 범위, 그 중 15% ~ 85% = 57.5% ~ 92.5%
+                            progress = 57.5 + (epochProgress * 35.0);
+                          } else {
+                            // 기본값 (하위 호환)
+                            progress = 15.0 + (epochProgress * 70.0);
+                          }
+                        }
+
+                        String stepLabel = isStep1 ? "STEP1" : isStep2 ? "STEP2" : "UNKNOWN";
+
                         log.info(
-                            "[TRAIN] container={} epoch={} iter={}/{}",
+                            "[TRAIN] {} container={} epoch={}/{} iter={}/{} | Progress: {}%",
+                            stepLabel,
                             containerName,
                             epoch,
+                            maxEpochs,
                             iter,
-                            totalIter);
+                            totalIter,
+                            String.format("%.2f", progress));
 
                         modelTrainJobCoreService.updateEpoch(containerName, epoch);
                       }
@@ -262,7 +301,11 @@ public class DockerTrainService {
     c.add("-v");
     c.add(basePath + ":" + basePath); // 심볼릭 링크와 연결되는 실제 파일 경로도 마운트를 해줘야 함
     c.add("-v");
-    c.add(symbolicDir + ":/data"); // 요청할경로
+    if (req.getReqTmpYn()) {
+      c.add(symbolicDir + ":/data"); // 요청할경로 : tmp 심볼릭 사용하는 것이니 symbolicDir로 호출
+    } else {
+      c.add(requestDir + ":/data"); // 요청할경로 : tmp 심볼릭 사용하지 않으니 request로 호출
+    }
     c.add("-v");
     c.add(responseDir + ":/checkpoints"); // 저장될경로
 
@@ -285,11 +328,13 @@ 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());
@@ -461,11 +506,17 @@ 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("-v");
-    c.add(responseDir + ":/checkpoints");
+    if (req.getReqTmpYn()) {
+      c.add(symbolicDir + ":/data"); // tmp 사용하는 모델은 심볼릭 링크
+    } else {
+      c.add(requestDir + ":/data"); // tmp 사용하지 않는 모델은 request 경로
+    }
+
+    c.add("-v");
+    // c.add(responseDir + ":/checkpoints");
+    c.add(responseDir + "/" + req.getOutputFolder() + ":/checkpoints");
 
     c.add("kamco-cd-train:latest");
 
@@ -473,7 +524,7 @@ public class DockerTrainService {
     c.add("/workspace/change-detection-code/run_evaluation_pipeline.py");
 
     addArg(c, "--dataset-folder", req.getDatasetFolder());
-    addArg(c, "--output-folder", req.getOutputFolder());
+    // addArg(c, "--output-folder", req.getOutputFolder());
 
     c.add("--epoch");
     c.add(modelFile);

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.response_dir}")
-  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

@@ -4,9 +4,11 @@ import com.fasterxml.jackson.databind.ObjectMapper;
 import com.fasterxml.jackson.databind.SerializationFeature;
 import com.kamco.cd.training.common.enums.TrainStatusType;
 import com.kamco.cd.training.postgres.core.ModelTestMetricsJobCoreService;
+import com.kamco.cd.training.train.dto.ModelTrainMetricsDto.BestPthInfo;
 import com.kamco.cd.training.train.dto.ModelTrainMetricsDto.ModelMetricJsonDto;
 import com.kamco.cd.training.train.dto.ModelTrainMetricsDto.ModelTestFileName;
 import com.kamco.cd.training.train.dto.ModelTrainMetricsDto.ResponsePathDto;
+import com.kamco.cd.training.train.dto.ModelTrainMetricsDto.SimpleMetricJsonDto;
 import java.io.BufferedReader;
 import java.io.IOException;
 import java.io.OutputStream;
@@ -19,6 +21,8 @@ import java.time.ZonedDateTime;
 import java.util.ArrayList;
 import java.util.List;
 import java.util.Set;
+import java.util.regex.Matcher;
+import java.util.regex.Pattern;
 import java.util.stream.Collectors;
 import java.util.stream.Stream;
 import java.util.zip.ZipEntry;
@@ -48,6 +52,9 @@ public class ModelTestMetricsJobService {
   @Value("${file.pt-path}")
   private String ptPathDir;
 
+  @Value("${file.pt-FileName}")
+  private String ptFileName;
+
   /** 결과 csv 파일 정보 등록 */
   public void findTestValidMetricCsvFiles() {
 
@@ -59,122 +66,370 @@ public class ModelTestMetricsJobService {
     }
 
     for (ResponsePathDto modelInfo : modelIds) {
+      createFile(modelInfo);
+    }
+  }
 
-      String testPath = responseDir + "/" + modelInfo.getUuid() + "/metrics/test.csv";
-      try (BufferedReader reader =
-          Files.newBufferedReader(Paths.get(testPath), StandardCharsets.UTF_8); ) {
+  /** 단건 결과 csv 파일 정보 등록 */
+  public void testValidMetricCsvFiles(Long modelId) {
 
-        CSVParser parser = CSVFormat.DEFAULT.withFirstRecordAsHeader().parse(reader);
+    ResponsePathDto model = modelTestMetricsJobCoreService.getTestMetricSaveNotYetModelId(modelId);
 
-        List<Object[]> batchArgs = new ArrayList<>();
+    if (model == null) {
+      return;
+    }
 
-        for (CSVRecord record : parser) {
+    createFile(model);
+  }
 
-          String model = record.get("model");
-          long TP = Long.parseLong(record.get("TP"));
-          long FP = Long.parseLong(record.get("FP"));
-          long FN = Long.parseLong(record.get("FN"));
-          float precision = Float.parseFloat(record.get("precision"));
-          float recall = Float.parseFloat(record.get("recall"));
-          float f1_score = Float.parseFloat(record.get("f1_score"));
-          float accuracy = Float.parseFloat(record.get("accuracy"));
-          float iou = Float.parseFloat(record.get("iou"));
-          long detection_count = Long.parseLong(record.get("detection_count"));
-          long gt_count = Long.parseLong(record.get("gt_count"));
+  /**
+   * 베스트 에폭 zip파일 생성, 테스트결과 db등록
+   *
+   * @param modelInfo 모델 정보 (modelId, responsePath, uuid)
+   */
+  private void createFile(ResponsePathDto modelInfo) {
 
-          batchArgs.add(
-              new Object[] {
-                modelInfo.getModelId(),
-                model,
-                TP,
-                FP,
-                FN,
-                precision,
-                recall,
-                f1_score,
-                accuracy,
-                iou,
-                detection_count,
-                gt_count
-              });
-        }
+    String testPath = responseDir + "/" + modelInfo.getUuid() + "/metrics/test.csv";
+    try (BufferedReader reader =
+        Files.newBufferedReader(Paths.get(testPath), StandardCharsets.UTF_8)) {
 
-        modelTestMetricsJobCoreService.insertModelMetricsTest(batchArgs);
+      CSVParser parser = CSVFormat.DEFAULT.withFirstRecordAsHeader().parse(reader);
 
-        // test.csv 파일 읽어서 저장한 여부로만 사용하기
-        modelTestMetricsJobCoreService.updateModelMetricsTrainSaveYn(
-            modelInfo.getModelId(), "step2");
+      List<Object[]> batchArgs = new ArrayList<>();
 
-      } catch (IOException e) {
-        throw new RuntimeException(e);
+      for (CSVRecord record : parser) {
+
+        String model = record.get("model");
+        long TP = Long.parseLong(record.get("TP"));
+        long FP = Long.parseLong(record.get("FP"));
+        long FN = Long.parseLong(record.get("FN"));
+        float precision = Float.parseFloat(record.get("precision"));
+        float recall = Float.parseFloat(record.get("recall"));
+        float f1_score = Float.parseFloat(record.get("f1_score"));
+        float accuracy = Float.parseFloat(record.get("accuracy"));
+        float iou = Float.parseFloat(record.get("iou"));
+        long detection_count = Long.parseLong(record.get("detection_count"));
+        long gt_count = Long.parseLong(record.get("gt_count"));
+
+        batchArgs.add(
+            new Object[] {
+              modelInfo.getModelId(),
+              model,
+              TP,
+              FP,
+              FN,
+              precision,
+              recall,
+              f1_score,
+              accuracy,
+              iou,
+              detection_count,
+              gt_count
+            });
       }
 
-      // 패키징할 파일 만들기
-      modelTestMetricsJobCoreService.updatePackingStart(
-          modelInfo.getModelId(), ZonedDateTime.now());
+      modelTestMetricsJobCoreService.insertModelMetricsTest(batchArgs);
 
-      ModelMetricJsonDto jsonDto =
-          modelTestMetricsJobCoreService.getTestMetricPackingInfo(modelInfo.getModelId());
-      try {
-        writeJsonFile(
-            jsonDto,
-            Paths.get(
-                responseDir
-                    + "/"
-                    + modelInfo.getUuid()
-                    + "/"
-                    + jsonDto.getModelVersion()
-                    + ".json"));
-      } catch (IOException e) {
-        throw new RuntimeException(e);
-      }
+      // test.csv 파일 읽어서 저장한 여부로만 사용하기
+      modelTestMetricsJobCoreService.updateModelMetricsTrainSaveYn(modelInfo.getModelId(), "step2");
 
-      Path responsePath = Paths.get(responseDir + "/" + modelInfo.getUuid());
+    } catch (IOException e) {
+      throw new RuntimeException(e);
+    }
 
-      ModelTestFileName fileInfo =
-          modelTestMetricsJobCoreService.findModelTestFileNames(modelInfo.getModelId());
+    // 패키징할 파일 만들기
+    modelTestMetricsJobCoreService.updatePackingStart(modelInfo.getModelId(), ZonedDateTime.now());
 
-      Path zipPath =
+    // 간단한 형식의 JSON 생성 (ZIP 파일용)
+    SimpleMetricJsonDto jsonDto =
+        modelTestMetricsJobCoreService.getSimpleTestMetricPackingInfo(modelInfo.getModelId());
+    try {
+      writeJsonFile(
+          jsonDto,
           Paths.get(
-              responseDir + "/" + modelInfo.getUuid() + "/" + fileInfo.getModelVersion() + ".zip");
-      Set<String> targetNames =
-          Set.of(
-              "model_config.py",
-              fileInfo.getBestEpochFileName() + ".pth",
-              fileInfo.getModelVersion() + ".json");
+              responseDir + "/" + modelInfo.getUuid() + "/" + jsonDto.getModelVersion() + ".json"));
+    } catch (IOException e) {
+      throw new RuntimeException(e);
+    }
 
+    Path responsePath = Paths.get(responseDir + "/" + modelInfo.getUuid());
+
+    ModelTestFileName fileInfo =
+        modelTestMetricsJobCoreService.findModelTestFileNames(modelInfo.getModelId());
+
+    Path zipPath =
+        Paths.get(
+            responseDir + "/" + modelInfo.getUuid() + "/" + fileInfo.getModelVersion() + ".zip");
+    Set<String> targetNames =
+        Set.of(
+            "model_config.py",
+            fileInfo.getBestEpochFileName() + ".pth",
+            fileInfo.getModelVersion() + ".json");
+
+    try {
       List<Path> files = new ArrayList<>();
       try (Stream<Path> s = Files.list(responsePath)) {
         files.addAll(
             s.filter(Files::isRegularFile)
                 .filter(p -> targetNames.contains(p.getFileName().toString()))
                 .collect(Collectors.toList()));
-      } catch (IOException e) {
-        throw new RuntimeException(e);
       }
 
-      try (Stream<Path> s = Files.list(Path.of(ptPathDir))) {
-        files.addAll(
-            s.filter(Files::isRegularFile)
-                .limit(1) // yolov8_6th-6m.pt 파일 1개만
-                .collect(Collectors.toList()));
-      } catch (IOException e) {
-        throw new RuntimeException(e);
+      // PT 파일 정확하게 조회
+      Path ptFile = Paths.get(ptPathDir, ptFileName);
+      if (Files.exists(ptFile)) {
+        files.add(ptFile);
+      } else {
+        log.warn("PT 파일을 찾을 수 없습니다: {}", ptFile);
+        throw new IOException("PT 파일 누락: " + ptFile);
       }
 
-      try {
-        zipFiles(files, zipPath);
+      // 기본 ZIP 생성
+      zipFiles(files, zipPath);
+      log.info(" 기본 ZIP 생성 완료: {}", zipPath.getFileName());
 
-        modelTestMetricsJobCoreService.updatePackingEnd(
-            modelInfo.getModelId(), ZonedDateTime.now(), TrainStatusType.COMPLETED.getId());
-      } catch (IOException e) {
-        modelTestMetricsJobCoreService.updatePackingEnd(
-            modelInfo.getModelId(), ZonedDateTime.now(), TrainStatusType.ERROR.getId());
-        throw new RuntimeException(e);
-      }
+      // 개별 best*.pth ZIP 생성
+      int individualZipCount = createIndividualBestPthZips(modelInfo, responsePath);
+
+      // 모든 ZIP 생성 성공 시 COMPLETED
+      modelTestMetricsJobCoreService.updatePackingEnd(
+          modelInfo.getModelId(), ZonedDateTime.now(), TrainStatusType.COMPLETED.getId());
+
+      log.info(" 전체 ZIP 생성 완료: 기본 1개 + 개별 {}개", individualZipCount);
+
+    } catch (IOException e) {
+      modelTestMetricsJobCoreService.updatePackingEnd(
+          modelInfo.getModelId(), ZonedDateTime.now(), TrainStatusType.ERROR.getId());
+      log.error("ZIP 생성 중 오류 발생: modelId={}", modelInfo.getModelId(), e);
+      throw new RuntimeException(e);
     }
   }
 
+  /**
+   * Response 폴더의 모든 best*.pth 파일을 각각 개별 ZIP 파일로 생성
+   *
+   * <p>각 PTH 파일의 Epoch과 메트릭 타입을 파싱하여 해당 Epoch의 메트릭 정보를 조회한 후, 개별 JSON 파일을 생성하고 ZIP으로 패키징합니다.
+   *
+   * @param modelInfo 모델 정보
+   * @param responsePath Response 디렉토리 경로
+   * @return 생성된 개별 ZIP 파일 개수
+   */
+  private int createIndividualBestPthZips(ResponsePathDto modelInfo, Path responsePath) {
+
+    log.info("=== 개별 best*.pth ZIP 파일 생성 시작: modelId={} ===", modelInfo.getModelId());
+
+    int successCount = 0;
+
+    try {
+      // 1. Response 폴더에서 모든 best*.pth 파일 찾기
+      List<Path> bestPthFiles;
+      try (Stream<Path> stream = Files.list(responsePath)) {
+        bestPthFiles =
+            stream
+                .filter(Files::isRegularFile)
+                .filter(p -> p.getFileName().toString().startsWith("best"))
+                .filter(p -> p.getFileName().toString().endsWith(".pth"))
+                .collect(Collectors.toList());
+      }
+
+      if (bestPthFiles.isEmpty()) {
+        log.warn("best*.pth 파일을 찾을 수 없습니다: path={}", responsePath);
+        return 0;
+      }
+
+      log.info("발견된 best*.pth 파일 개수: {}", bestPthFiles.size());
+
+      // 2. PT 파일 경로 확인 (모든 ZIP에 공통으로 포함)
+      Path ptFile = Paths.get(ptPathDir, ptFileName);
+      if (!Files.exists(ptFile)) {
+        log.warn("PT 파일을 찾을 수 없습니다: {}", ptFile);
+        return 0;
+      }
+
+      // model_config.py 경로 (선택적)
+      Path modelConfigPath = responsePath.resolve("model_config.py");
+
+      // 3. 각 best*.pth 파일별로 개별 ZIP 생성
+      for (Path bestPthFile : bestPthFiles) {
+        String pthFileName = bestPthFile.getFileName().toString();
+        log.info("처리 중인 best PTH 파일: {}", pthFileName);
+
+        Path individualJsonPath = null;
+
+        try {
+          // 파싱 성공 여부와 관계없이 기본 간단한 JSON 사용
+          // (개별 ZIP도 동일한 간단한 형식 적용)
+          log.debug("PTH 파일: {}, 간단한 JSON 형식 사용", pthFileName);
+
+          SimpleMetricJsonDto simpleJsonDto =
+              modelTestMetricsJobCoreService.getSimpleTestMetricPackingInfo(modelInfo.getModelId());
+
+          if (simpleJsonDto == null) {
+            log.warn("메트릭 정보 없음, 건너뜀: {}", pthFileName);
+            continue;
+          }
+
+          // 3-2. 개별 JSON 파일 생성
+          individualJsonPath = createIndividualJson(responsePath, pthFileName, simpleJsonDto);
+          log.debug("개별 JSON 생성: file={}", individualJsonPath.getFileName());
+
+          // 3-3. 개별 ZIP 파일명 생성
+          // 형식: {modelVersion}.{pthFileNameWithoutExt}.zip
+          // 예: G1_000001.best_fscore_5.zip, G1_000001.best_precision_7.zip
+          String pthFileNameWithoutExt = pthFileName.replace(".pth", "");
+
+          // modelVersion 조회 (JSON에서 추출)
+          ModelTestFileName fileInfo =
+              modelTestMetricsJobCoreService.findModelTestFileNames(modelInfo.getModelId());
+          String individualZipName =
+              fileInfo.getModelVersion() + "." + pthFileNameWithoutExt + ".zip";
+          Path individualZipPath = responsePath.resolve(individualZipName);
+
+          // 3-4. ZIP에 포함될 파일 목록 구성
+          List<Path> zipFileList = new ArrayList<>();
+          zipFileList.add(bestPthFile); // best*.pth 파일
+          zipFileList.add(individualJsonPath); // 개별 JSON 파일
+          zipFileList.add(ptFile); // PT 파일
+
+          // model_config.py 파일이 있으면 추가
+          if (Files.exists(modelConfigPath)) {
+            zipFileList.add(modelConfigPath);
+          }
+
+          // 3-5. 개별 ZIP 생성
+          zipFiles(zipFileList, individualZipPath);
+
+          log.info(
+              "개별 ZIP 생성 완료: fileName={}, pthFile={}, size={} bytes",
+              individualZipName,
+              pthFileName,
+              Files.size(individualZipPath));
+
+          // 3-6. 임시 JSON 파일 정리
+          try {
+            Files.deleteIfExists(individualJsonPath);
+            log.debug("임시 JSON 파일 삭제: {}", individualJsonPath.getFileName());
+          } catch (IOException deleteEx) {
+            log.warn("임시 JSON 파일 삭제 실패: {}", individualJsonPath, deleteEx);
+          }
+
+          successCount++;
+
+        } catch (Exception e) {
+          log.error("개별 ZIP 생성 실패: pthFile={}", pthFileName, e);
+
+          // 실패한 임시 JSON 파일도 정리 시도
+          if (individualJsonPath != null) {
+            try {
+              Files.deleteIfExists(individualJsonPath);
+            } catch (IOException deleteEx) {
+              log.warn("실패한 임시 JSON 파일 삭제 실패: {}", individualJsonPath, deleteEx);
+            }
+          }
+
+          // 개별 ZIP 실패는 전체 프로세스를 중단하지 않음
+        }
+      }
+
+      log.info("=== 개별 best*.pth ZIP 파일 생성 완료: 성공 {}/{}개 ===", successCount, bestPthFiles.size());
+
+    } catch (IOException e) {
+      log.error("개별 ZIP 생성 중 오류 발생", e);
+      // 에러 발생해도 기존 ZIP은 이미 생성되었으므로 예외를 던지지 않음
+    }
+
+    return successCount;
+  }
+
+  /**
+   * PTH 파일명에서 Epoch과 메트릭 타입을 추출
+   *
+   * <p>지원되는 파일명 패턴:
+   *
+   * <ul>
+   *   <li>best_{metricType}_{epoch}.pth (예: best_fscore_5.pth)
+   *   <li>best_epoch_{epoch}.pth (예: best_epoch_10.pth)
+   *   <li>best_changed_{metricType}_{epoch}.pth (예: best_changed_fscore_5.pth)
+   * </ul>
+   *
+   * @param fileName PTH 파일명
+   * @return 파싱된 PTH 정보, 실패 시 null
+   */
+  private BestPthInfo parsePthFileName(String fileName) {
+    try {
+      // 패턴 1: best_changed_{metricType}_{epoch}.pth
+      Pattern pattern1 = Pattern.compile("best_changed_([a-z_]+)_(\\d+)\\.pth");
+      Matcher matcher1 = pattern1.matcher(fileName);
+      if (matcher1.matches()) {
+        String metricType = matcher1.group(1); // "fscore", "precision", "recall"
+        Integer epoch = Integer.parseInt(matcher1.group(2));
+        Path filePath = Paths.get(fileName);
+        return new BestPthInfo(fileName, metricType, epoch, filePath);
+      }
+
+      // 패턴 2: best_{metricType}_{epoch}.pth
+      Pattern pattern2 = Pattern.compile("best_([a-z_]+)_(\\d+)\\.pth");
+      Matcher matcher2 = pattern2.matcher(fileName);
+      if (matcher2.matches()) {
+        String metricType = matcher2.group(1); // "fscore", "precision", "recall"
+        Integer epoch = Integer.parseInt(matcher2.group(2));
+        Path filePath = Paths.get(fileName);
+        return new BestPthInfo(fileName, metricType, epoch, filePath);
+      }
+
+      // 패턴 3: best_epoch_{epoch}.pth (메트릭 타입 없음)
+      Pattern pattern3 = Pattern.compile("best_epoch_(\\d+)\\.pth");
+      Matcher matcher3 = pattern3.matcher(fileName);
+      if (matcher3.matches()) {
+        Integer epoch = Integer.parseInt(matcher3.group(1));
+        Path filePath = Paths.get(fileName);
+        // 메트릭 타입을 "epoch"로 설정 (기본값)
+        return new BestPthInfo(fileName, "epoch", epoch, filePath);
+      }
+
+      log.warn("알 수 없는 PTH 파일명 패턴: {}", fileName);
+      return null;
+
+    } catch (Exception e) {
+      log.error("PTH 파일명 파싱 중 오류: {}", fileName, e);
+      return null;
+    }
+  }
+
+  /**
+   * 개별 JSON 파일 생성
+   *
+   * @param responsePath Response 디렉토리 경로
+   * @param pthFileName PTH 파일명
+   * @param jsonDto JSON 메타데이터
+   * @return 생성된 JSON 파일 경로
+   * @throws IOException JSON 쓰기 실패 시
+   */
+  private Path createIndividualJson(
+      Path responsePath, String pthFileName, ModelMetricJsonDto jsonDto) throws IOException {
+    String individualJsonName = pthFileName.replace(".pth", ".json");
+    Path individualJsonPath = responsePath.resolve(individualJsonName);
+    writeJsonFile(jsonDto, individualJsonPath);
+    return individualJsonPath;
+  }
+
+  /**
+   * 개별 JSON 파일 생성 (간단한 형식)
+   *
+   * @param responsePath Response 디렉토리 경로
+   * @param pthFileName PTH 파일명
+   * @param jsonDto 간단한 JSON 메타데이터
+   * @return 생성된 JSON 파일 경로
+   * @throws IOException JSON 쓰기 실패 시
+   */
+  private Path createIndividualJson(
+      Path responsePath, String pthFileName, SimpleMetricJsonDto jsonDto) throws IOException {
+    String individualJsonName = pthFileName.replace(".pth", ".json");
+    Path individualJsonPath = responsePath.resolve(individualJsonName);
+    writeJsonFile(jsonDto, individualJsonPath);
+    return individualJsonPath;
+  }
+
   private void writeJsonFile(Object data, Path outputPath) throws IOException {
 
     Path parent = outputPath.getParent();

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

@@ -48,115 +48,135 @@ public class ModelTrainMetricsJobService {
 
     for (ResponsePathDto modelInfo : modelIds) {
 
-      String trainPath = responseDir + "/" + modelInfo.getUuid() + "/metrics/train.csv";
-      try (BufferedReader reader =
-          Files.newBufferedReader(Paths.get(trainPath), StandardCharsets.UTF_8); ) {
-
-        CSVParser parser = CSVFormat.DEFAULT.withFirstRecordAsHeader().parse(reader);
-
-        List<Object[]> batchArgs = new ArrayList<>();
-
-        for (CSVRecord record : parser) {
-
-          int epoch = Integer.parseInt(record.get("Epoch"));
-          long iteration = Long.parseLong(record.get("Iteration"));
-          double Loss = Double.parseDouble(record.get("Loss"));
-          double LR = Double.parseDouble(record.get("LR"));
-          float time = Float.parseFloat(record.get("Time"));
-
-          batchArgs.add(new Object[] {modelInfo.getModelId(), epoch, iteration, Loss, LR, time});
-        }
-
-        modelTrainMetricsJobCoreService.insertModelMetricsTrain(batchArgs);
-
-      } catch (IOException e) {
-        throw new RuntimeException(e);
-      }
-
-      String validationPath = responseDir + "/" + modelInfo.getUuid() + "/metrics/val.csv";
-      try (BufferedReader reader =
-          Files.newBufferedReader(Paths.get(validationPath), StandardCharsets.UTF_8); ) {
-
-        CSVParser parser = CSVFormat.DEFAULT.withFirstRecordAsHeader().parse(reader);
-
-        List<Object[]> batchArgs = new ArrayList<>();
-
-        for (CSVRecord record : parser) {
-
-          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 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"));
-
-          batchArgs.add(
-              new Object[] {
-                modelInfo.getModelId(),
-                epoch,
-                aAcc,
-                mFscore,
-                mPrecision,
-                mRecall,
-                mIoU,
-                mAcc,
-                changed_fscore,
-                changed_precision,
-                changed_recall,
-                unchanged_fscore,
-                unchanged_precision,
-                unchanged_recall
-              });
-        }
-
-        modelTrainMetricsJobCoreService.insertModelMetricsValidation(batchArgs);
-
-      } catch (IOException e) {
-        throw new RuntimeException(e);
-      }
-
-      Path responsePath = Paths.get(responseDir + "/" + modelInfo.getUuid());
-      Integer epoch = null;
-      boolean exists;
-      Pattern pattern = Pattern.compile("best_changed_fscore_epoch_(\\d+)\\.pth");
-
-      try (Stream<Path> s = Files.list(responsePath)) {
-        epoch =
-            s.filter(Files::isRegularFile)
-                .map(
-                    p -> {
-                      Matcher matcher = pattern.matcher(p.getFileName().toString());
-                      if (matcher.matches()) {
-                        return Integer.parseInt(matcher.group(1)); // ← 숫자 부분 추출
-                      }
-                      return null;
-                    })
-                .filter(Objects::nonNull)
-                .findFirst()
-                .orElse(null);
-
-      } catch (IOException e) {
-        throw new RuntimeException(e);
-      }
-
-      // best_changed_fscore_epoch_숫자.pth -> 숫자 값 가지고 와서 베스트 에폭에 업데이트 하기
-      modelTrainMetricsJobCoreService.updateModelSelectedBestEpoch(modelInfo.getModelId(), epoch);
-
-      modelTrainMetricsJobCoreService.updateModelMetricsTrainSaveYn(
-          modelInfo.getModelId(), "step1");
+      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); ) {
+
+      CSVParser parser = CSVFormat.DEFAULT.withFirstRecordAsHeader().parse(reader);
+
+      List<Object[]> batchArgs = new ArrayList<>();
+
+      for (CSVRecord record : parser) {
+
+        int epoch = Integer.parseInt(record.get("Epoch"));
+        long iteration = Long.parseLong(record.get("Iteration"));
+        double Loss = Double.parseDouble(record.get("Loss"));
+        double LR = Double.parseDouble(record.get("LR"));
+        float time = Float.parseFloat(record.get("Time"));
+
+        batchArgs.add(new Object[] {modelInfo.getModelId(), epoch, iteration, Loss, LR, time});
+      }
+
+      modelTrainMetricsJobCoreService.insertModelMetricsTrain(batchArgs);
+
+    } catch (IOException e) {
+      throw new RuntimeException(e);
+    }
+
+    String validationPath = responseDir + "/" + modelInfo.getUuid() + "/metrics/val.csv";
+    try (BufferedReader reader =
+        Files.newBufferedReader(Paths.get(validationPath), StandardCharsets.UTF_8); ) {
+
+      CSVParser parser = CSVFormat.DEFAULT.withFirstRecordAsHeader().parse(reader);
+
+      List<Object[]> batchArgs = new ArrayList<>();
+
+      for (CSVRecord record : parser) {
+
+        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 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"));
+
+        batchArgs.add(
+            new Object[] {
+              modelInfo.getModelId(),
+              epoch,
+              aAcc,
+              mFscore,
+              mPrecision,
+              mRecall,
+              mIoU,
+              mAcc,
+              changed_fscore,
+              changed_precision,
+              changed_recall,
+              unchanged_fscore,
+              unchanged_precision,
+              unchanged_recall
+            });
+      }
+
+      modelTrainMetricsJobCoreService.insertModelMetricsValidation(batchArgs);
+
+    } catch (IOException e) {
+      throw new RuntimeException(e);
+    }
+
+    Path responsePath = Paths.get(responseDir + "/" + modelInfo.getUuid());
+    Integer epoch = null;
+    boolean exists;
+    Pattern pattern = Pattern.compile("best_changed_fscore_epoch_(\\d+)\\.pth");
+
+    try (Stream<Path> s = Files.list(responsePath)) {
+      epoch =
+          s.filter(Files::isRegularFile)
+              .map(
+                  p -> {
+                    Matcher matcher = pattern.matcher(p.getFileName().toString());
+                    if (matcher.matches()) {
+                      return Integer.parseInt(matcher.group(1)); // ← 숫자 부분 추출
+                    }
+                    return null;
+                  })
+              .filter(Objects::nonNull)
+              .findFirst()
+              .orElse(null);
+
+    } catch (IOException e) {
+      throw new RuntimeException(e);
+    }
+
+    // best_changed_fscore_epoch_숫자.pth -> 숫자 값 가지고 와서 베스트 에폭에 업데이트 하기
+    modelTrainMetricsJobCoreService.updateModelSelectedBestEpoch(modelInfo.getModelId(), epoch);
+
+    modelTrainMetricsJobCoreService.updateModelMetricsTrainSaveYn(modelInfo.getModelId(), "step1");
+  }
+
   private Float parseFloatSafe(String value) {
     try {
       if (value == null) return null;

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

@@ -52,6 +52,7 @@ public class TestJobService {
     params.put("epoch", epoch);
     params.put("datasetFolder", trainRunRequest.getDatasetFolder());
     params.put("outputFolder", trainRunRequest.getOutputFolder());
+    params.put("reqTmpYn", trainRunRequest.getReqTmpYn());
 
     int nextAttemptNo = modelTrainJobCoreService.findMaxAttemptNo(modelId) + 1;
 

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

@@ -1,14 +1,20 @@
 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 com.kamco.cd.training.train.dto.TrainingProgressDto;
+import com.kamco.cd.training.train.util.TrainingProgressCalculator;
 import java.io.IOException;
 import java.nio.file.Files;
 import java.nio.file.Path;
@@ -16,6 +22,7 @@ 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;
@@ -33,11 +40,14 @@ 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.response_dir}")
@@ -196,6 +206,18 @@ public class TrainJobService {
     return jobId;
   }
 
+  /**
+   * 데이터셋 1개일 때, 파일 경로 업데이트
+   *
+   * @param modelUuid
+   * @param datasetList
+   */
+  public void updateRequestPath(UUID modelUuid, List<Long> datasetList) {
+    Long modelId = modelTrainMngCoreService.findModelIdByUuid(modelUuid);
+    List<String> datasetUid = modelTrainMngCoreService.findDatasetUid(datasetList);
+    modelTrainMngCoreService.updateTrainRequestPath(modelId, datasetUid.getFirst());
+  }
+
   private enum ResumeMode {
     NONE, // 새로 시작
     REQUIRE // 이어하기
@@ -266,6 +288,9 @@ public class TrainJobService {
     List<String> uids = modelTrainMngCoreService.findDatasetUid(datasetIds);
 
     try {
+      // 1. 시작 상태 업데이트
+      modelTrainMngCoreService.updateTmpFileStatusStart(modelId);
+
       // 데이터셋 심볼링크 생성
       //      String pathUid = tmpDatasetService.buildTmpDatasetSymlink(raw, uids);
       // train path 모델 클래스별 조회
@@ -290,6 +315,8 @@ public class TrainJobService {
 
       ModelTrainMngDto.UpdateReq updateReq = new ModelTrainMngDto.UpdateReq();
       updateReq.setRequestPath(raw);
+      updateReq.setTmpFileStatus("COMPLETE");
+      updateReq.setTmpFileEndDttm(ZonedDateTime.now());
 
       // 학습모델을 수정한다.
       modelTrainMngCoreService.updateModelMaster(modelId, updateReq);
@@ -303,10 +330,274 @@ public class TrainJobService {
           (uids == null ? null : uids.size()),
           e);
 
+      // 3. 실패 처리
+      modelTrainMngCoreService.updateTmpFileStatusFail(modelId, e.getMessage());
+
       // 런타임 예외로 래핑하되, 메시지에 핵심 정보 포함
       throw new CustomApiException(
           "INTERNAL_SERVER_ERROR", HttpStatus.INTERNAL_SERVER_ERROR, "임시 데이터셋 생성에 실패했습니다.");
     }
     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);
+    }
+  }
+
+  /**
+   * UUID로 학습 진행률 조회 기존 DB 컬럼만을 활용하여 실시간으로 진행률 계산
+   *
+   * @param uuid 모델 UUID
+   * @return 학습 진행률 정보
+   */
+  @Transactional(readOnly = true)
+  public TrainingProgressDto getTrainingProgress(UUID uuid) {
+    // 1. UUID로 모델 조회
+    Long modelId = getModelIdByUuid(uuid);
+    ModelTrainMngDto.Basic model = modelTrainMngCoreService.findModelById(modelId);
+
+    // 2. Step 상태 확인 (step1Status, step2Status)
+    String step1Status = model.getStep1Status(); // READY/IN_PROGRESS/COMPLETED/STOPPED/ERROR
+    String step2Status = model.getStep2Status(); // READY/IN_PROGRESS/COMPLETED/STOPPED/ERROR
+
+    // 3. 현재 실행중인 Job ID 확인
+    Long jobId = model.getCurrentAttemptId();
+
+    if (jobId == null) {
+      // Job이 없는 경우 모델 상태만 반환
+      // Step1 완료 여부에 따라 진행률 결정
+      double progressPercent = 0.0;
+      String currentPhase = "NOT_STARTED";
+
+      if ("COMPLETED".equals(step1Status) && "COMPLETED".equals(step2Status)) {
+        progressPercent = 100.0;
+        currentPhase = "COMPLETED";
+      } else if ("COMPLETED".equals(step1Status)) {
+        progressPercent = 50.0;
+        currentPhase = "STEP1_COMPLETED";
+      }
+
+      return TrainingProgressDto.builder()
+          .modelUuid(uuid)
+          .statusCd(model.getStatusCd())
+          .currentPhase(currentPhase)
+          .progressPercent(progressPercent)
+          .message(getMessageForPhase(currentPhase, null, null))
+          .build();
+    }
+
+    // 4. Job 정보 조회 (기존 컬럼만 사용)
+    ModelTrainJobDto job =
+        modelTrainJobCoreService
+            .findById(jobId)
+            .orElseThrow(() -> new IllegalStateException("Job을 찾을 수 없습니다: " + jobId));
+
+    // 5. totalEpoch 추출 (DB 컬럼 우선, 없으면 params_json에서 추출)
+    Integer totalEpoch = job.getTotalEpoch();
+    if (totalEpoch == null && job.getParamsJson() != null) {
+      Object totalEpochObj = job.getParamsJson().get("totalEpoch");
+      if (totalEpochObj != null) {
+        totalEpoch = Integer.valueOf(String.valueOf(totalEpochObj));
+      }
+    }
+
+    // 6. jobType 추출 (TRAIN/EVAL)
+    String jobType = "TRAIN"; // 기본값
+    if (job.getParamsJson() != null) {
+      Object jobTypeObj = job.getParamsJson().get("jobType");
+      if (jobTypeObj != null) {
+        jobType = String.valueOf(jobTypeObj);
+      }
+    }
+
+    // 7. 진행률 계산 (Step 구분하여 계산)
+    double progressPercent =
+        TrainingProgressCalculator.calculateProgress(
+            job.getStatusCd(),
+            job.getCurrentEpoch(),
+            totalEpoch,
+            job.getStartedDttm(),
+            job.getFinishedDttm(),
+            jobType,
+            step1Status,
+            step2Status);
+
+    // 8. 현재 Phase 추정
+    String currentPhase =
+        TrainingProgressCalculator.estimateCurrentPhase(
+            job.getStatusCd(), job.getCurrentEpoch(), totalEpoch, job.getStartedDttm(), jobType);
+
+    // 9. 경과 시간 계산
+    Long elapsedSeconds = TrainingProgressCalculator.calculateElapsedSeconds(job.getStartedDttm());
+
+    // 10. 예상 남은 시간 계산
+    Long estimatedRemaining =
+        TrainingProgressCalculator.estimateRemainingSeconds(progressPercent, elapsedSeconds);
+
+    // 11. 상태 메시지 생성
+    String message =
+        TrainingProgressCalculator.generateProgressMessage(
+            currentPhase, job.getCurrentEpoch(), totalEpoch);
+
+    // 12. DTO 생성 및 반환
+    return TrainingProgressDto.builder()
+        .jobId(job.getId())
+        .modelUuid(uuid)
+        .statusCd(job.getStatusCd())
+        .currentPhase(currentPhase)
+        .progressPercent(progressPercent)
+        .currentEpoch(job.getCurrentEpoch())
+        .totalEpoch(totalEpoch)
+        .queuedDttm(job.getQueuedDttm())
+        .startedDttm(job.getStartedDttm())
+        .finishedDttm(job.getFinishedDttm())
+        .elapsedSeconds(elapsedSeconds)
+        .estimatedRemainingSeconds(estimatedRemaining)
+        .message(message)
+        .errorMessage(job.getErrorMessage())
+        .build();
+  }
+
+  /**
+   * Phase에 맞는 메시지 반환 (Job이 없는 경우)
+   *
+   * @param phase 현재 Phase
+   * @param currentEpoch 현재 Epoch
+   * @param totalEpoch 전체 Epoch
+   * @return 상태 메시지
+   */
+  private String getMessageForPhase(String phase, Integer currentEpoch, Integer totalEpoch) {
+    if ("COMPLETED".equals(phase)) {
+      return "모든 학습 및 테스트가 완료되었습니다.";
+    } else if ("STEP1_COMPLETED".equals(phase)) {
+      return "학습이 완료되었습니다. 테스트를 시작할 수 있습니다.";
+    } else {
+      return "학습 작업이 시작되지 않았습니다.";
+    }
+  }
 }

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

@@ -58,6 +58,7 @@ public class TrainJobWorker {
         (isEval ? "eval-" : "train-") + jobId + "-" + params.get("uuid").toString().substring(0, 8);
 
     String type = isEval ? "TEST" : "TRAIN";
+    String step = isEval ? "STEP2" : "STEP1";
 
     Integer totalEpoch = null;
     if (params.containsKey("totalEpoch")) {
@@ -65,6 +66,21 @@ public class TrainJobWorker {
         totalEpoch = Integer.parseInt(params.get("totalEpoch").toString());
       }
     }
+
+    // Phase 1: 준비 단계
+    // Step1: 0% ~ 2.5%, Step2: 50% ~ 52.5%
+    double preparingProgress = isEval ? 50.0 : 0.0;
+    log.info(
+        "[JOB] {} jobId={} | Phase: PREPARING | Progress: {}%",
+        step, jobId, String.format("%.1f", preparingProgress + 2.5));
+
+    // Phase 2: 컨테이너 시작
+    // Step1: 2.5% ~ 5%, Step2: 52.5% ~ 55%
+    double containerStartProgress = isEval ? 52.5 : 2.5;
+    log.info(
+        "[JOB] {} jobId={} | Phase: CONTAINER_STARTING | Progress: {}%",
+        step, jobId, String.format("%.1f", containerStartProgress + 2.5));
+
     log.info("[JOB] markRunning start jobId={}, containerName={}", jobId, containerName);
     // 실행 시작 처리
     modelTrainJobCoreService.markRunning(
@@ -87,14 +103,24 @@ public class TrainJobWorker {
         evalReq.setTimeoutSeconds(null);
         evalReq.setDatasetFolder(datasetFolder);
         evalReq.setOutputFolder(outputFolder);
+        evalReq.setReqTmpYn((Boolean) params.get("reqTmpYn"));
         log.info("[JOB] selected test epoch={}", epoch);
 
+        // Phase 3: 테스트 시작
+        // Step2: 55% ~ 57.5%
+        log.info("[JOB] STEP2 jobId={} | Phase: EVAL_STARTED | Progress: 57.5%", jobId);
+
         // 도커 실행 후 로그 수집
         result = dockerTrainService.runEvalSync(containerName, evalReq);
       } else {
         // step1 진행중 처리
         modelTrainMngCoreService.markStep1InProgress(modelId, jobId);
         TrainRunRequest trainReq = toTrainRunRequest(params);
+
+        // Phase 3: 학습 시작
+        // Step1: 5% ~ 7.5%
+        log.info("[JOB] STEP1 jobId={} | Phase: TRAINING_STARTED | Progress: 7.5%", jobId);
+
         // 도커 실행 후 로그 수집
         result = dockerTrainService.runTrainSync(trainReq, containerName);
       }
@@ -108,11 +134,25 @@ public class TrainJobWorker {
         return;
       }
 
+      // Phase 4: 학습/테스트 완료
+      // Step1: 42.5%, Step2: 92.5%
+      double completedProgress = isEval ? 92.5 : 42.5;
+      log.info(
+          "[JOB] {} jobId={} | Phase: TRAINING_COMPLETED | Progress: {}%",
+          step, jobId, String.format("%.1f", completedProgress));
+
       /**
        * 0 정상 종료 SUCCESS 1~125 학습 코드 에러 FAILED 137 OOMKill FAILED 143 SIGTERM (stop) STOP -1 우리 내부
        * 강제 중단 STOP
        */
       if (result.getExitCode() == 0) {
+        // Phase 5: 결과 처리 중
+        // Step1: 45%, Step2: 95%
+        double processingProgress = isEval ? 95.0 : 45.0;
+        log.info(
+            "[JOB] {} jobId={} | Phase: PROCESSING_RESULTS | Progress: {}%",
+            step, jobId, String.format("%.1f", processingProgress));
+
         // 성공 처리
         modelTrainJobCoreService.markSuccess(jobId, result.getExitCode());
 
@@ -127,12 +167,21 @@ public class TrainJobWorker {
           modelTrainMetricsJobService.findTrainValidMetricCsvFiles();
         }
 
+        // Phase 6: 완료
+        // Step1: 50%, Step2: 100%
+        double finalProgress = isEval ? 100.0 : 50.0;
+        log.info(
+            "[JOB] {} jobId={} | Phase: COMPLETED | Progress: {}%",
+            step, jobId, String.format("%.1f", finalProgress));
+
       } else {
 
         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/train/service/TrainingMetricsService.java

@@ -0,0 +1,482 @@
+package com.kamco.cd.training.train.service;
+
+import com.kamco.cd.training.postgres.entity.ModelHyperParamEntity;
+import com.kamco.cd.training.postgres.entity.ModelMasterEntity;
+import com.kamco.cd.training.postgres.repository.hyperparam.HyperParamRepository;
+import com.kamco.cd.training.postgres.repository.model.ModelMngRepository;
+import com.kamco.cd.training.train.dto.TrainingMetricsDto;
+import java.io.BufferedReader;
+import java.io.IOException;
+import java.nio.file.Files;
+import java.nio.file.Path;
+import java.nio.file.Paths;
+import java.util.ArrayList;
+import java.util.HashMap;
+import java.util.List;
+import java.util.Map;
+import java.util.UUID;
+import java.util.regex.Matcher;
+import java.util.regex.Pattern;
+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 TrainingMetricsService {
+
+  @Value("${train.docker.response_dir}")
+  private String responseDir;
+
+  private final HyperParamRepository hyperParamRepository;
+  private final ModelMngRepository modelMngRepository;
+
+  /**
+   * 하이퍼파라미터 UUID로 학습 메트릭 조회
+   *
+   * @param hyperParamUuid 하이퍼파라미터 UUID
+   * @return 학습 메트릭 응답
+   */
+  public TrainingMetricsDto.Response getTrainingMetricsByHyperParam(UUID hyperParamUuid) {
+    log.info("하이퍼파라미터 UUID로 학습 메트릭 조회 시작: {}", hyperParamUuid);
+
+    // 1. 하이퍼파라미터로 모델 찾기
+    ModelHyperParamEntity hyperParam =
+        hyperParamRepository
+            .findHyperParamByUuid(hyperParamUuid)
+            .orElseThrow(
+                () -> new IllegalArgumentException("하이퍼파라미터를 찾을 수 없습니다: " + hyperParamUuid));
+
+    // 2. 해당 하이퍼파라미터를 사용하는 모델 찾기
+    List<ModelMasterEntity> models = modelMngRepository.findByHyperParamId(hyperParam.getId());
+
+    if (models.isEmpty()) {
+      log.warn("하이퍼파라미터 ID {}를 사용하는 모델이 없습니다.", hyperParam.getId());
+      return TrainingMetricsDto.Response.builder()
+          .jobId(hyperParamUuid.toString())
+          .basePath(null)
+          .source("none")
+          .status("EMPTY")
+          .errorMessage("해당 하이퍼파라미터를 사용하는 모델이 없습니다.")
+          .epochs(new ArrayList<>())
+          .build();
+    }
+
+    // 3. 가장 최근 모델 선택 (step1이 완료된 것 우선)
+    ModelMasterEntity targetModel =
+        models.stream()
+            .filter(m -> "COMPLETED".equals(m.getStep1State()))
+            .findFirst()
+            .orElse(models.get(0));
+
+    log.info(
+        "선택된 모델 UUID: {}, ModelNo: {}, Step1State: {}",
+        targetModel.getUuid(),
+        targetModel.getModelNo(),
+        targetModel.getStep1State());
+
+    // 4. 모델 UUID로 메트릭 조회
+    return getTrainingMetricsByModelUuid(targetModel.getUuid());
+  }
+
+  /**
+   * 모델 UUID로 학습 메트릭 조회
+   *
+   * @param modelUuid 모델 UUID
+   * @return 학습 메트릭 응답
+   */
+  public TrainingMetricsDto.Response getTrainingMetricsByModelUuid(UUID modelUuid) {
+    log.info("모델 UUID로 학습 메트릭 조회 시작: {}", modelUuid);
+
+    // 실제 존재하는 basePath 찾기 (uuid 또는 uuid-out)
+    PathInfo pathInfo = findActualBasePath(modelUuid);
+
+    if (pathInfo == null || !Files.exists(pathInfo.basePath)) {
+      log.warn(
+          "모델 결과 디렉토리가 존재하지 않습니다. 시도한 경로: {} 또는 {}-out",
+          responseDir + "/" + modelUuid,
+          responseDir + "/" + modelUuid);
+      return TrainingMetricsDto.Response.builder()
+          .jobId(modelUuid.toString())
+          .basePath(null)
+          .source("none")
+          .status("EMPTY")
+          .errorMessage("모델 결과 디렉토리가 존재하지 않습니다.")
+          .epochs(new ArrayList<>())
+          .build();
+    }
+
+    Path basePathObj = pathInfo.basePath;
+    String basePath = pathInfo.basePathString;
+
+    // 1. CSV 파일 우선 시도
+    Path metricsDir = basePathObj.resolve("metrics");
+    Path valCsvPath = metricsDir.resolve("val.csv");
+    Path trainCsvPath = metricsDir.resolve("train.csv");
+
+    if (Files.exists(valCsvPath) && Files.exists(trainCsvPath)) {
+      log.info("CSV 파일을 사용하여 메트릭 파싱: {}", metricsDir);
+      try {
+        List<TrainingMetricsDto.EpochMetrics> epochs = parseCsvFiles(trainCsvPath, valCsvPath);
+        return TrainingMetricsDto.Response.builder()
+            .jobId(modelUuid.toString())
+            .basePath(basePath)
+            .source("csv")
+            .status("SUCCESS")
+            .epochs(epochs)
+            .build();
+      } catch (Exception e) {
+        log.error("CSV 파싱 중 오류 발생", e);
+        // CSV 실패 시 log fallback
+      }
+    }
+
+    // 2. processing.log fallback
+    Path processingDir = basePathObj.resolve("processing");
+    Path logPath = processingDir.resolve("processing.log");
+
+    if (Files.exists(logPath)) {
+      log.info("processing.log 파일을 사용하여 메트릭 파싱: {}", logPath);
+      try {
+        List<TrainingMetricsDto.EpochMetrics> epochs = parseProcessingLog(logPath);
+        return TrainingMetricsDto.Response.builder()
+            .jobId(modelUuid.toString())
+            .basePath(basePath)
+            .source("log")
+            .status("SUCCESS")
+            .epochs(epochs)
+            .build();
+      } catch (Exception e) {
+        log.error("processing.log 파싱 중 오류 발생", e);
+        return TrainingMetricsDto.Response.builder()
+            .jobId(modelUuid.toString())
+            .basePath(basePath)
+            .source("log")
+            .status("ERROR")
+            .errorMessage("로그 파싱 중 오류 발생: " + e.getMessage())
+            .epochs(new ArrayList<>())
+            .build();
+      }
+    }
+
+    // 3. 둘 다 없으면 EMPTY
+    log.warn("메트릭 파일을 찾을 수 없습니다: {}", basePath);
+    return TrainingMetricsDto.Response.builder()
+        .jobId(modelUuid.toString())
+        .basePath(basePath)
+        .source("none")
+        .status("EMPTY")
+        .errorMessage("메트릭 파일(val.csv 또는 processing.log)을 찾을 수 없습니다.")
+        .epochs(new ArrayList<>())
+        .build();
+  }
+
+  /**
+   * train.csv + val.csv 파싱
+   *
+   * @param trainCsvPath train.csv 경로
+   * @param valCsvPath val.csv 경로
+   * @return Epoch별 메트릭 리스트
+   */
+  private List<TrainingMetricsDto.EpochMetrics> parseCsvFiles(Path trainCsvPath, Path valCsvPath)
+      throws IOException {
+
+    log.debug("CSV 파일 파싱 시작: train={}, val={}", trainCsvPath, valCsvPath);
+
+    // train.csv 파싱
+    Map<Integer, TrainingMetricsDto.TrainMetrics> trainMetricsMap = parseTrainCsv(trainCsvPath);
+
+    // val.csv 파싱
+    Map<Integer, ValMetricsData> valMetricsMap = parseValCsv(valCsvPath);
+
+    // 합치기
+    List<TrainingMetricsDto.EpochMetrics> epochs = new ArrayList<>();
+
+    for (Integer epoch : trainMetricsMap.keySet()) {
+      TrainingMetricsDto.TrainMetrics trainMetrics = trainMetricsMap.get(epoch);
+      ValMetricsData valData = valMetricsMap.get(epoch);
+
+      if (valData != null) {
+        epochs.add(
+            TrainingMetricsDto.EpochMetrics.builder()
+                .epoch(epoch)
+                .train(trainMetrics)
+                .summary(valData.summary)
+                .classes(valData.classes)
+                .build());
+      }
+    }
+
+    log.debug("CSV 파싱 완료: {} epoch(s)", epochs.size());
+    return epochs;
+  }
+
+  /**
+   * train.csv 파싱
+   *
+   * @param trainCsvPath train.csv 경로
+   * @return Epoch별 TrainMetrics Map
+   */
+  private Map<Integer, TrainingMetricsDto.TrainMetrics> parseTrainCsv(Path trainCsvPath)
+      throws IOException {
+
+    Map<Integer, TrainingMetricsDto.TrainMetrics> result = new HashMap<>();
+
+    try (BufferedReader reader = Files.newBufferedReader(trainCsvPath)) {
+      String headerLine = reader.readLine(); // 헤더 스킵
+      if (headerLine == null) {
+        return result;
+      }
+
+      String line;
+      while ((line = reader.readLine()) != null) {
+        String[] parts = line.split(",");
+        if (parts.length >= 5) {
+          try {
+            int epoch = Integer.parseInt(parts[0].trim());
+            int iteration = Integer.parseInt(parts[1].trim());
+            double loss = Double.parseDouble(parts[2].trim());
+            String lr = parts[3].trim();
+            double time = Double.parseDouble(parts[4].trim());
+
+            result.put(
+                epoch,
+                TrainingMetricsDto.TrainMetrics.builder()
+                    .iteration(iteration)
+                    .loss(loss)
+                    .lr(lr)
+                    .time(time)
+                    .build());
+          } catch (NumberFormatException e) {
+            log.warn("train.csv 파싱 오류 (라인 스킵): {}", line);
+          }
+        }
+      }
+    }
+
+    return result;
+  }
+
+  /**
+   * val.csv 파싱
+   *
+   * @param valCsvPath val.csv 경로
+   * @return Epoch별 ValMetricsData Map
+   */
+  private Map<Integer, ValMetricsData> parseValCsv(Path valCsvPath) throws IOException {
+
+    Map<Integer, ValMetricsData> result = new HashMap<>();
+
+    try (BufferedReader reader = Files.newBufferedReader(valCsvPath)) {
+      String headerLine = reader.readLine(); // 헤더 스킵
+      if (headerLine == null) {
+        return result;
+      }
+
+      String line;
+      while ((line = reader.readLine()) != null) {
+        String[] parts = line.split(",");
+        if (parts.length >= 13) {
+          try {
+            int epoch = Integer.parseInt(parts[0].trim());
+            double aAcc = Double.parseDouble(parts[1].trim());
+            double mFscore = Double.parseDouble(parts[2].trim());
+            double mPrecision = Double.parseDouble(parts[3].trim());
+            double mRecall = Double.parseDouble(parts[4].trim());
+            double mIoU = Double.parseDouble(parts[5].trim());
+            double mAcc = Double.parseDouble(parts[6].trim());
+
+            double changedFscore = Double.parseDouble(parts[7].trim());
+            double changedPrecision = Double.parseDouble(parts[8].trim());
+            double changedRecall = Double.parseDouble(parts[9].trim());
+
+            double unchangedFscore = Double.parseDouble(parts[10].trim());
+            double unchangedPrecision = Double.parseDouble(parts[11].trim());
+            double unchangedRecall = Double.parseDouble(parts[12].trim());
+
+            TrainingMetricsDto.SummaryMetrics summary =
+                TrainingMetricsDto.SummaryMetrics.builder()
+                    .aAcc(aAcc)
+                    .mFscore(mFscore)
+                    .mPrecision(mPrecision)
+                    .mRecall(mRecall)
+                    .mIoU(mIoU)
+                    .mAcc(mAcc)
+                    .build();
+
+            List<TrainingMetricsDto.ClassMetrics> classes = new ArrayList<>();
+            classes.add(
+                TrainingMetricsDto.ClassMetrics.builder()
+                    .className("unchanged")
+                    .fscore(unchangedFscore)
+                    .precision(unchangedPrecision)
+                    .recall(unchangedRecall)
+                    .build());
+            classes.add(
+                TrainingMetricsDto.ClassMetrics.builder()
+                    .className("changed")
+                    .fscore(changedFscore)
+                    .precision(changedPrecision)
+                    .recall(changedRecall)
+                    .build());
+
+            result.put(epoch, new ValMetricsData(summary, classes));
+          } catch (NumberFormatException e) {
+            log.warn("val.csv 파싱 오류 (라인 스킵): {}", line);
+          }
+        }
+      }
+    }
+
+    return result;
+  }
+
+  /**
+   * processing.log 파싱 (fallback)
+   *
+   * @param logPath processing.log 경로
+   * @return Epoch별 메트릭 리스트
+   */
+  private List<TrainingMetricsDto.EpochMetrics> parseProcessingLog(Path logPath)
+      throws IOException {
+
+    log.debug("processing.log 파싱 시작: {}", logPath);
+
+    List<TrainingMetricsDto.EpochMetrics> epochs = new ArrayList<>();
+
+    // 정규식 패턴
+    Pattern epochPattern = Pattern.compile("Epoch\\(val\\)\\s*\\[(\\d+)\\]");
+    Pattern summaryPattern =
+        Pattern.compile(
+            "aAcc:\\s*([\\d.]+)\\s+mFscore:\\s*([\\d.]+)\\s+mPrecision:\\s*([\\d.]+)\\s+mRecall:\\s*([\\d.]+)\\s+mIoU:\\s*([\\d.]+)\\s+mAcc:\\s*([\\d.]+)");
+    Pattern classPattern =
+        Pattern.compile(
+            "\\|\\s*(unchanged|changed)\\s*\\|\\s*([\\d.]+)\\s*\\|\\s*([\\d.]+)\\s*\\|\\s*([\\d.]+)\\s*\\|\\s*([\\d.]+)\\s*\\|\\s*([\\d.]+)");
+
+    try (BufferedReader reader = Files.newBufferedReader(logPath)) {
+      String line;
+      Integer currentEpoch = null;
+      TrainingMetricsDto.SummaryMetrics currentSummary = null;
+      List<TrainingMetricsDto.ClassMetrics> currentClasses = new ArrayList<>();
+
+      while ((line = reader.readLine()) != null) {
+        // Epoch 추출
+        Matcher epochMatcher = epochPattern.matcher(line);
+        if (epochMatcher.find()) {
+          // 이전 epoch 데이터 저장
+          if (currentEpoch != null && currentSummary != null) {
+            epochs.add(
+                TrainingMetricsDto.EpochMetrics.builder()
+                    .epoch(currentEpoch)
+                    .train(null) // log에는 train 정보 없음
+                    .summary(currentSummary)
+                    .classes(new ArrayList<>(currentClasses))
+                    .build());
+          }
+
+          // 새 epoch 시작
+          currentEpoch = Integer.parseInt(epochMatcher.group(1));
+          currentSummary = null;
+          currentClasses.clear();
+          continue;
+        }
+
+        // Summary 추출
+        Matcher summaryMatcher = summaryPattern.matcher(line);
+        if (summaryMatcher.find()) {
+          currentSummary =
+              TrainingMetricsDto.SummaryMetrics.builder()
+                  .aAcc(Double.parseDouble(summaryMatcher.group(1)))
+                  .mFscore(Double.parseDouble(summaryMatcher.group(2)))
+                  .mPrecision(Double.parseDouble(summaryMatcher.group(3)))
+                  .mRecall(Double.parseDouble(summaryMatcher.group(4)))
+                  .mIoU(Double.parseDouble(summaryMatcher.group(5)))
+                  .mAcc(Double.parseDouble(summaryMatcher.group(6)))
+                  .build();
+          continue;
+        }
+
+        // Class 추출
+        Matcher classMatcher = classPattern.matcher(line);
+        if (classMatcher.find()) {
+          currentClasses.add(
+              TrainingMetricsDto.ClassMetrics.builder()
+                  .className(classMatcher.group(1))
+                  .fscore(Double.parseDouble(classMatcher.group(2)))
+                  .precision(Double.parseDouble(classMatcher.group(3)))
+                  .recall(Double.parseDouble(classMatcher.group(4)))
+                  .build());
+        }
+      }
+
+      // 마지막 epoch 데이터 저장
+      if (currentEpoch != null && currentSummary != null) {
+        epochs.add(
+            TrainingMetricsDto.EpochMetrics.builder()
+                .epoch(currentEpoch)
+                .train(null)
+                .summary(currentSummary)
+                .classes(new ArrayList<>(currentClasses))
+                .build());
+      }
+    }
+
+    log.debug("processing.log 파싱 완료: {} epoch(s)", epochs.size());
+    return epochs;
+  }
+
+  /**
+   * 실제 존재하는 basePath 찾기 (uuid 또는 uuid-out 둘 다 확인)
+   *
+   * @param modelUuid 모델 UUID
+   * @return PathInfo 또는 null
+   */
+  private PathInfo findActualBasePath(UUID modelUuid) {
+    // 1순위: {uuid}-out 경로 확인
+    String basePathWithSuffix = responseDir + "/" + modelUuid + "-out";
+    Path pathWithSuffix = Paths.get(basePathWithSuffix);
+
+    if (Files.exists(pathWithSuffix) && Files.isDirectory(pathWithSuffix)) {
+      log.debug("경로 발견: {} (suffix -out 포함)", basePathWithSuffix);
+      return new PathInfo(pathWithSuffix, basePathWithSuffix);
+    }
+
+    // 2순위: {uuid} 경로 확인 (suffix 없음)
+    String basePathWithoutSuffix = responseDir + "/" + modelUuid;
+    Path pathWithoutSuffix = Paths.get(basePathWithoutSuffix);
+
+    if (Files.exists(pathWithoutSuffix) && Files.isDirectory(pathWithoutSuffix)) {
+      log.debug("경로 발견: {} (suffix 없음)", basePathWithoutSuffix);
+      return new PathInfo(pathWithoutSuffix, basePathWithoutSuffix);
+    }
+
+    // 둘 다 없으면 null 반환
+    log.warn("경로를 찾을 수 없음: {} 또는 {}", basePathWithSuffix, basePathWithoutSuffix);
+    return null;
+  }
+
+  /** 경로 정보를 담는 내부 클래스 */
+  private static class PathInfo {
+    Path basePath;
+    String basePathString;
+
+    PathInfo(Path basePath, String basePathString) {
+      this.basePath = basePath;
+      this.basePathString = basePathString;
+    }
+  }
+
+  /** val.csv 파싱 결과를 담는 내부 클래스 */
+  private static class ValMetricsData {
+    TrainingMetricsDto.SummaryMetrics summary;
+    List<TrainingMetricsDto.ClassMetrics> classes;
+
+    ValMetricsData(
+        TrainingMetricsDto.SummaryMetrics summary, List<TrainingMetricsDto.ClassMetrics> classes) {
+      this.summary = summary;
+      this.classes = classes;
+    }
+  }
+}

src/main/java/com/kamco/cd/training/train/util/TrainingProgressCalculator.java

@@ -0,0 +1,295 @@
+package com.kamco.cd.training.train.util;
+
+import java.time.ZonedDateTime;
+import java.time.temporal.ChronoUnit;
+import lombok.experimental.UtilityClass;
+
+/**
+ * 학습 진행률 계산 유틸리티 기존 DB 컬럼만을 활용하여 진행률을 실시간 계산
+ *
+ * <p>상태전의 STATUS 가이드 기준: - Step1 (학습): TRAIN jobType → 0% ~ 50% - Step2 (테스트): EVAL jobType → 50% ~
+ * 100%
+ */
+@UtilityClass
+public class TrainingProgressCalculator {
+
+  /**
+   * 학습 진행률 계산 (Step 구분)
+   *
+   * @param statusCd 작업 상태 (QUEUED/RUNNING/SUCCESS/FAILED/STOPPED/CANCELED)
+   * @param currentEpoch 현재 Epoch
+   * @param totalEpoch 전체 Epoch
+   * @param startedDttm 시작 시각
+   * @param finishedDttm 종료 시각
+   * @param jobType 작업 타입 (TRAIN/EVAL)
+   * @param step1State Step1 상태 (READY/IN_PROGRESS/COMPLETED/STOPPED/ERROR)
+   * @param step2State Step2 상태 (READY/IN_PROGRESS/COMPLETED/STOPPED/ERROR)
+   * @return 진행률 (0.00 ~ 100.00)
+   */
+  public static double calculateProgress(
+      String statusCd,
+      Integer currentEpoch,
+      Integer totalEpoch,
+      ZonedDateTime startedDttm,
+      ZonedDateTime finishedDttm,
+      String jobType,
+      String step1State,
+      String step2State) {
+    if (statusCd == null) {
+      return 0.0;
+    }
+
+    // Step별 진행률 계산
+    boolean isStep1 = "TRAIN".equals(jobType);
+    boolean isStep2 = "EVAL".equals(jobType) || "TEST".equals(jobType);
+
+    // Step1 완료, Step2 완료 여부 확인
+    boolean isStep1Completed = "COMPLETED".equals(step1State);
+    boolean isStep2Completed = "COMPLETED".equals(step2State);
+
+    switch (statusCd) {
+      case "QUEUED":
+        // Step1 대기 중: 0%, Step2 대기 중: 50%
+        return isStep2 ? 50.0 : 0.0;
+
+      case "RUNNING":
+        return calculateRunningProgress(
+            currentEpoch, totalEpoch, startedDttm, isStep1, isStep2, isStep1Completed);
+
+      case "SUCCESS":
+        // Step1 성공: 50%, Step2 성공: 100%
+        if (isStep2 || isStep2Completed) {
+          return 100.0;
+        } else if (isStep1 || isStep1Completed) {
+          return 50.0;
+        }
+        return 100.0; // 기본값
+
+      case "FAILED":
+      case "STOPPED":
+      case "CANCELED":
+        // 실패/취소된 경우 마지막 진행률 반환
+        return calculateRunningProgress(
+            currentEpoch, totalEpoch, startedDttm, isStep1, isStep2, isStep1Completed);
+
+      default:
+        return 0.0;
+    }
+  }
+
+  /**
+   * 실행 중인 학습의 진행률 계산 (Step 구분)
+   *
+   * <p>Step1 (학습): 0% ~ 50% - PREPARING: 0% ~ 2.5% - CONTAINER_STARTING: 2.5% ~ 5% - DATA_LOADING:
+   * 5% ~ 7.5% - TRAINING: 7.5% ~ 42.5% (35% 비중) - PROCESSING: 42.5% ~ 50%
+   *
+   * <p>Step2 (테스트): 50% ~ 100% - PREPARING: 50% ~ 52.5% - CONTAINER_STARTING: 52.5% ~ 55% -
+   * DATA_LOADING: 55% ~ 57.5% - TESTING: 57.5% ~ 92.5% (35% 비중) - PROCESSING: 92.5% ~ 100%
+   */
+  private static double calculateRunningProgress(
+      Integer currentEpoch,
+      Integer totalEpoch,
+      ZonedDateTime startedDttm,
+      boolean isStep1,
+      boolean isStep2,
+      boolean isStep1Completed) {
+
+    // Step 기준 계산
+    double baseProgress = 0.0;
+    double maxProgress = 50.0;
+
+    if (isStep2 || isStep1Completed) {
+      // Step2 진행 중 또는 Step1 완료 후
+      baseProgress = 50.0;
+      maxProgress = 100.0;
+    } else if (isStep1) {
+      // Step1 진행 중
+      baseProgress = 0.0;
+      maxProgress = 50.0;
+    }
+
+    double stepRange = maxProgress - baseProgress; // 50%
+
+    // 시작 직후 (Epoch 정보 없음)
+    if (currentEpoch == null || totalEpoch == null || totalEpoch == 0) {
+      return baseProgress + estimateInitialPhaseProgress(startedDttm, stepRange);
+    }
+
+    // Epoch 0 또는 1 (학습 시작 단계)
+    if (currentEpoch <= 1) {
+      return baseProgress + (stepRange * 0.15); // 7.5% (Step1) 또는 57.5% (Step2)
+    }
+
+    // 학습 진행 중 (15% ~ 85% of step range)
+    double epochProgress = (double) currentEpoch / totalEpoch;
+    double trainingProgress = 0.15 + (epochProgress * 0.70); // 15% ~ 85%
+
+    // 학습 완료 (마지막 Epoch)
+    if (currentEpoch >= totalEpoch) {
+      // 85% ~ 100% 사이로 추정
+      return baseProgress + (stepRange * 0.90);
+    }
+
+    return baseProgress + (stepRange * trainingProgress);
+  }
+
+  /**
+   * 초기 단계 진행률 추정 (시작 시간 기반)
+   *
+   * @param startedDttm 시작 시각
+   * @param stepRange Step 범위 (50%)
+   * @return 초기 단계 진행률 (0 ~ 0.15 비율)
+   */
+  private static double estimateInitialPhaseProgress(ZonedDateTime startedDttm, double stepRange) {
+    if (startedDttm == null) {
+      return stepRange * 0.05; // 5% of step range
+    }
+
+    long elapsedSeconds = ChronoUnit.SECONDS.between(startedDttm, ZonedDateTime.now());
+
+    // 시작 후 30초 이내: PREPARING (0% ~ 5% of step)
+    if (elapsedSeconds < 30) {
+      return Math.min(stepRange * 0.05, (elapsedSeconds / 30.0) * stepRange * 0.05);
+    }
+    // 30초 ~ 60초: CONTAINER_STARTING (5% ~ 10% of step)
+    else if (elapsedSeconds < 60) {
+      return stepRange * 0.05 + ((elapsedSeconds - 30) / 30.0) * stepRange * 0.05;
+    }
+    // 60초 이상: DATA_LOADING (10% ~ 15% of step)
+    else {
+      return Math.min(
+          stepRange * 0.15, stepRange * 0.10 + ((elapsedSeconds - 60) / 60.0) * stepRange * 0.05);
+    }
+  }
+
+  /**
+   * 현재 Phase 추정
+   *
+   * @param statusCd 작업 상태
+   * @param currentEpoch 현재 Epoch
+   * @param totalEpoch 전체 Epoch
+   * @param startedDttm 시작 시각
+   * @param jobType 작업 타입 (TRAIN/EVAL)
+   * @return 현재 Phase
+   */
+  public static String estimateCurrentPhase(
+      String statusCd,
+      Integer currentEpoch,
+      Integer totalEpoch,
+      ZonedDateTime startedDttm,
+      String jobType) {
+    if ("SUCCESS".equals(statusCd)) {
+      return "COMPLETED";
+    }
+    if ("FAILED".equals(statusCd)) {
+      return "FAILED";
+    }
+    if ("STOPPED".equals(statusCd) || "CANCELED".equals(statusCd)) {
+      return "CANCELED";
+    }
+    if ("QUEUED".equals(statusCd)) {
+      return "QUEUED";
+    }
+
+    // RUNNING 상태
+    boolean isStep2 = "EVAL".equals(jobType) || "TEST".equals(jobType);
+    String prefix = isStep2 ? "STEP2_" : "STEP1_";
+
+    if (currentEpoch == null || totalEpoch == null) {
+      if (startedDttm == null) {
+        return prefix + "PREPARING";
+      }
+      long elapsed = ChronoUnit.SECONDS.between(startedDttm, ZonedDateTime.now());
+      if (elapsed < 30) return prefix + "PREPARING";
+      if (elapsed < 60) return prefix + "CONTAINER_STARTING";
+      return prefix + "DATA_LOADING";
+    }
+
+    if (currentEpoch >= totalEpoch) {
+      return prefix + "PROCESSING_RESULTS";
+    }
+
+    return prefix + "TRAINING";
+  }
+
+  /** 경과 시간 계산 (초) */
+  public static Long calculateElapsedSeconds(ZonedDateTime startedDttm) {
+    if (startedDttm == null) {
+      return null;
+    }
+    return ChronoUnit.SECONDS.between(startedDttm, ZonedDateTime.now());
+  }
+
+  /** 예상 남은 시간 계산 (초) */
+  public static Long estimateRemainingSeconds(double progressPercent, Long elapsedSeconds) {
+    if (elapsedSeconds == null || progressPercent <= 0.0) {
+      return null;
+    }
+
+    double remaining = (100.0 - progressPercent) / progressPercent;
+    return (long) (elapsedSeconds * remaining);
+  }
+
+  /**
+   * 상태 메시지 생성
+   *
+   * @param phase 현재 Phase
+   * @param currentEpoch 현재 Epoch
+   * @param totalEpoch 전체 Epoch
+   * @return 상태 메시지
+   */
+  public static String generateProgressMessage(
+      String phase, Integer currentEpoch, Integer totalEpoch) {
+    if (phase == null) {
+      return "대기중";
+    }
+
+    // Step 구분
+    boolean isStep1 = phase.startsWith("STEP1_");
+    boolean isStep2 = phase.startsWith("STEP2_");
+    String stepName = isStep1 ? "학습" : isStep2 ? "테스트" : "";
+
+    switch (phase) {
+      case "QUEUED":
+        return "학습 작업이 큐에 등록되었습니다.";
+
+      case "STEP1_PREPARING":
+        return "학습 준비 중입니다.";
+      case "STEP1_CONTAINER_STARTING":
+        return "학습용 Docker 컨테이너를 시작하는 중입니다.";
+      case "STEP1_DATA_LOADING":
+        return "학습 데이터를 로딩하는 중입니다.";
+      case "STEP1_TRAINING":
+        if (currentEpoch != null && totalEpoch != null) {
+          return String.format("학습 진행 중 (Epoch %d/%d)", currentEpoch, totalEpoch);
+        }
+        return "학습 진행 중";
+      case "STEP1_PROCESSING_RESULTS":
+        return "학습 결과를 처리하는 중입니다.";
+
+      case "STEP2_PREPARING":
+        return "테스트 준비 중입니다.";
+      case "STEP2_CONTAINER_STARTING":
+        return "테스트용 Docker 컨테이너를 시작하는 중입니다.";
+      case "STEP2_DATA_LOADING":
+        return "테스트 데이터를 로딩하는 중입니다.";
+      case "STEP2_TRAINING":
+        if (currentEpoch != null && totalEpoch != null) {
+          return String.format("테스트 진행 중 (Epoch %d/%d)", currentEpoch, totalEpoch);
+        }
+        return "테스트 진행 중";
+      case "STEP2_PROCESSING_RESULTS":
+        return "테스트 결과를 처리하는 중입니다.";
+
+      case "COMPLETED":
+        return "학습이 성공적으로 완료되었습니다.";
+      case "FAILED":
+        return "학습이 실패했습니다.";
+      case "CANCELED":
+        return "학습이 취소되었습니다.";
+
+      default:
+        return stepName + " 진행 중";
+    }
+  }
+}

src/main/resources/application-dev.yml

@@ -30,20 +30,46 @@ token:
 swagger:
   local-port: 8080
 
+# file:
+#   dataset-dir: /home/kcomu/data/request/
+#   dataset-tmp-dir: ${file.dataset-dir}tmp/
+
+#   pt-path: /home/kcomu/data/response/v6-cls-checkpoints/
+#   pt-FileName: yolov8_6th-6m.pt
+
+# train:
+#   docker:
+#     image: kamco-cd-train:latest
+#     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
+
+
 file:
-  dataset-dir: /home/kcomu/data/request/
+  base_path: /backup/data/training
+  dataset-dir: ${file.base_path}/request/
   dataset-tmp-dir: ${file.dataset-dir}tmp/
 
-  pt-path: /home/kcomu/data/response/v6-cls-checkpoints/
+  pt-path: ${file.base_path}/response/v6-cls-checkpoints/
   pt-FileName: yolov8_6th-6m.pt
 
 train:
   docker:
     image: kamco-cd-train:latest
-    base_path: /home/kcomu/data
+    base_path: /backup/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: 1
+    gpu-ids: 0
+    batch-size: 10

src/main/resources/application-prod.yml

@@ -41,3 +41,8 @@ train:
     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

@@ -37,8 +37,8 @@ spring:
       max-file-size: 10GB
       max-request-size: 10GB
 
-  transaction:
-    default-timeout: 300  # 5분 트랜잭션 타임아웃
+  #transaction:
+  #  default-timeout: 300  # 5분 트랜잭션 타임아웃
 
 logging:
   level:
@@ -78,3 +78,8 @@ management:
       exposure:
         include:
           - "health"
+hyper:
+  parameter:
+    gpus: 1
+    gpu-ids: 0
+    batch-size: 2

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
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+3. **주기적 폴링**:
+   - 진행 중(`IN_PROGRESS`) 상태일 때만 10초 간격 폴링
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