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

@@ -20,14 +20,8 @@ http {
     # 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;
-    }
+    # Docker 내부 DNS - 시작 시 upstream 조회 실패 방지
+    resolver 127.0.0.11 valid=30s ipv6=off;
 
     # HTTP → HTTPS 리다이렉트 서버
     server {
@@ -66,7 +60,8 @@ http {
 
         # 프록시 설정
         location / {
-            proxy_pass http://api_backend;
+            set $api http://kamco-train-api:8080;
+            proxy_pass $api;
             proxy_http_version 1.1;
 
             # 프록시 헤더 설정
@@ -95,7 +90,8 @@ http {
 
         # 헬스체크 엔드포인트
         location /monitor/health {
-            proxy_pass http://api_backend/monitor/health;
+            set $api http://kamco-train-api:8080;
+            proxy_pass $api/monitor/health;
             access_log off;
         }
     }
@@ -128,7 +124,8 @@ http {
 
         # API 프록시 설정 (Web에서 API 호출 시)
         location /api/ {
-            proxy_pass http://api_backend/api/;
+            set $api http://kamco-train-api:8080;
+            proxy_pass $api/api/;
             proxy_http_version 1.1;
 
             # 프록시 헤더 설정
@@ -150,7 +147,8 @@ http {
 
         # 프록시 설정
         location / {
-            proxy_pass http://web_backend;
+            set $web http://kamco-train-web:3002;
+            proxy_pass $web;
             proxy_http_version 1.1;
 
             # 프록시 헤더 설정

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/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());
     }
   }
 
@@ -315,7 +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/dto/FileManagerDto.java

@@ -1,7 +1,9 @@
 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;
@@ -274,5 +276,11 @@ public class FileManagerDto {
 
     @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

@@ -33,6 +33,9 @@ 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;
 
@@ -567,17 +570,19 @@ public class FileManagerService {
   }
 
   /**
-   * 저장공간 정보 조회 (남은 공간 포함) 고정 경로: /home/kcomu/data
+   * 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() {
-    // 고정 경로: /home/kcomu/data
-    String directoryPath = "/home/kcomu/data";
+    // 설정값에서 경로 가져오기 (train.docker.base_path)
+
+    log.info("basePath = {}", basePath);
+    String directoryPath = basePath;
 
     Path directory = Paths.get(directoryPath);
     if (!Files.exists(directory)) {
-      log.debug("디렉토리가 존재하지 않습니다: {}", directoryPath);
+      log.info("디렉토리가 존재하지 않습니다: {}", directoryPath);
       return FileManagerDto.StorageSpaceRes.builder()
           .directoryPath(directoryPath)
           .fileCount(0)
@@ -595,7 +600,7 @@ public class FileManagerService {
     }
 
     if (!Files.isDirectory(directory)) {
-      log.debug("디렉토리 경로가 아닙니다: {}", directoryPath);
+      log.info("디렉토리 경로가 아닙니다: {}", directoryPath);
       return FileManagerDto.StorageSpaceRes.builder()
           .directoryPath(directoryPath)
           .fileCount(0)
@@ -612,36 +617,36 @@ public class FileManagerService {
           .build();
     }
 
-    // 디렉토리 사용량 계산 (재귀적으로 모든 파일 크기 합산)
-    final long[] usedSize = {0};
-    final int[] fileCount = {0};
-    final int[] directoryCount = {0};
+    // 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 {
-      Files.walkFileTree(
-          directory,
-          new SimpleFileVisitor<>() {
-            @Override
-            public FileVisitResult visitFile(Path file, BasicFileAttributes attrs) {
-              usedSize[0] += attrs.size();
-              fileCount[0]++;
-              return FileVisitResult.CONTINUE;
-            }
-
-            @Override
-            public FileVisitResult preVisitDirectory(Path dir, BasicFileAttributes attrs) {
-              if (!dir.equals(directory)) {
-                directoryCount[0]++;
-              }
-              return FileVisitResult.CONTINUE;
-            }
-          });
-    } catch (IOException e) {
-      log.debug("디렉토리 용량 계산 중 오류 발생: {}", directoryPath, e);
+      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(0)
-          .directoryCount(0)
+          .fileCount(-1)
+          .directoryCount(-1)
           .usedSize(0L)
           .usedSizeFormatted("0 B")
           .totalDiskSpace(0L)
@@ -654,7 +659,7 @@ public class FileManagerService {
           .build();
     }
 
-    // 디스크 공간 정보 조회 (FileStore 사용)
+    // 디스크 공간 정보 조회 (FileStore 사용) — basePath가 속한 파티션/NFS 마운트 전체 기준
     long totalDiskSpace = 0;
     long freeSpace = 0;
     long usableSpace = 0;
@@ -662,26 +667,37 @@ public class FileManagerService {
 
     try {
       java.nio.file.FileStore fileStore = Files.getFileStore(directory);
-      totalDiskSpace = fileStore.getTotalSpace(); // 전체 디스크 용량
-      freeSpace = fileStore.getUnallocatedSpace(); // 남은 저장공간 (할당되지 않은 공간)
-      usableSpace = fileStore.getUsableSpace(); // 사용 가능한 공간 (실제 사용 가능)
+      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));
 
-      // 디스크 사용률 계산
+      // 사용률은 usableSpace 기준으로 계산 (더 정확한 실사용 가능 공간 반영)
       if (totalDiskSpace > 0) {
-        long usedDiskSpace = totalDiskSpace - freeSpace;
+        long usedDiskSpace = totalDiskSpace - usableSpace;
         usagePercentage = (usedDiskSpace * 100.0) / totalDiskSpace;
       }
+      log.info("[StorageSpace] usagePercentage={}%", Math.round(usagePercentage * 100.0) / 100.0);
     } catch (IOException e) {
-      log.debug("디스크 공간 정보 조회 중 오류 발생: {}", directoryPath, 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(fileCount[0])
-        .directoryCount(directoryCount[0])
-        .usedSize(usedSize[0])
-        .usedSizeFormatted(formatFileSize(usedSize[0]))
+        .fileCount(-1)
+        .directoryCount(-1)
+        .usedSize(usedSize)
+        .usedSizeFormatted(formatFileSize(usedSize))
         .totalDiskSpace(totalDiskSpace)
         .totalDiskSpaceFormatted(formatFileSize(totalDiskSpace))
         .freeSpace(freeSpace)

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/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);
+      }
     }
   }
 
@@ -174,7 +208,7 @@ public class ModelTrainDetailDto {
 
     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());
     }
   }
 
@@ -266,4 +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() {
@@ -176,6 +189,8 @@ public class ModelTrainMngDto {
 
     private String requestPath;
     private String responsePath;
+    private String tmpFileStatus;
+    private ZonedDateTime tmpFileEndDttm;
   }
 
   @Getter
@@ -258,7 +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)
       }
@@ -267,7 +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)
       }
@@ -276,7 +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)
       }
@@ -285,7 +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)
       }
@@ -302,7 +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

@@ -305,7 +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;
   }
 

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;
@@ -38,6 +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);
   }
@@ -51,4 +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/ModelTrainMngCoreService.java

@@ -180,6 +180,9 @@ public class ModelTrainMngCoreService {
     if (req.getRequestPath() != null && !req.getRequestPath().isEmpty()) {
       entity.setRequestPath(req.getRequestPath());
     }
+
+    entity.setTmpFileStatus(req.getTmpFileStatus());
+    entity.setTmpFileEndDttm(req.getTmpFileEndDttm());
   }
 
   /**
@@ -416,6 +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 */
@@ -673,4 +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/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/model/ModelDetailRepositoryImpl.java

@@ -80,6 +80,8 @@ public class ModelDetailRepositoryImpl implements ModelDetailRepositoryCustom {
                 modelMasterEntity.modelNo,
                 modelMasterEntity.modelVer,
                 modelMasterEntity.step1StrtDttm,
+                modelMasterEntity.step1EndDttm,
+                modelMasterEntity.step2StrtDttm,
                 modelMasterEntity.step2EndDttm,
                 modelMasterEntity.statusCd,
                 modelMasterEntity.trainType,

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

@@ -39,4 +39,12 @@ public interface ModelMngRepositoryCustom {
    */
   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))
@@ -221,4 +222,13 @@ public class ModelMngRepositoryImpl implements ModelMngRepositoryCustom {
         .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;
 
@@ -18,9 +19,27 @@ public interface ModelTestMetricsJobRepositoryCustom {
 
   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;
@@ -99,19 +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) {
@@ -155,6 +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
@@ -187,4 +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/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(
@@ -236,4 +240,85 @@ public class TrainApiController {
     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/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/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

@@ -158,12 +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);
                       }
@@ -271,7 +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
 
@@ -472,11 +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");
 
@@ -484,7 +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/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() {
 
@@ -78,13 +85,13 @@ public class ModelTestMetricsJobService {
   /**
    * 베스트 에폭 zip파일 생성, 테스트결과 db등록
    *
-   * @param modelInfo
+   * @param modelInfo 모델 정보 (modelId, responsePath, uuid)
    */
   private void createFile(ResponsePathDto modelInfo) {
 
     String testPath = responseDir + "/" + modelInfo.getUuid() + "/metrics/test.csv";
     try (BufferedReader reader =
-        Files.newBufferedReader(Paths.get(testPath), StandardCharsets.UTF_8); ) {
+        Files.newBufferedReader(Paths.get(testPath), StandardCharsets.UTF_8)) {
 
       CSVParser parser = CSVFormat.DEFAULT.withFirstRecordAsHeader().parse(reader);
 
@@ -133,8 +140,9 @@ public class ModelTestMetricsJobService {
     // 패키징할 파일 만들기
     modelTestMetricsJobCoreService.updatePackingStart(modelInfo.getModelId(), ZonedDateTime.now());
 
-    ModelMetricJsonDto jsonDto =
-        modelTestMetricsJobCoreService.getTestMetricPackingInfo(modelInfo.getModelId());
+    // 간단한 형식의 JSON 생성 (ZIP 파일용)
+    SimpleMetricJsonDto jsonDto =
+        modelTestMetricsJobCoreService.getSimpleTestMetricPackingInfo(modelInfo.getModelId());
     try {
       writeJsonFile(
           jsonDto,
@@ -158,37 +166,270 @@ public class ModelTestMetricsJobService {
             fileInfo.getBestEpochFileName() + ".pth",
             fileInfo.getModelVersion() + ".json");
 
-    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);
-    }
-
     try {
-      zipFiles(files, zipPath);
+      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()));
+      }
 
+      // 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);
+      }
+
+      // 기본 ZIP 생성
+      zipFiles(files, zipPath);
+      log.info(" 기본 ZIP 생성 완료: {}", zipPath.getFileName());
+
+      // 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/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

@@ -13,6 +13,8 @@ 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;
@@ -204,6 +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
@@ -274,6 +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
@@ -298,6 +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);
@@ -311,6 +330,9 @@ 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.");
@@ -446,4 +468,136 @@ public class TrainJobService {
       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());
 
@@ -127,6 +167,13 @@ 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();

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.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: