# 프로젝트 진행 상황 평가 (2025-12-04 15:55)

## 📊 전체 진행률: **65%** 완료

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## ✅ 완료된 항목 (50%)

### **1. 데이터 수집 및 준비** ✅ 100%
- [x] 250 left episodes 수집
- [x] 250 right episodes 수집
- [x] 데이터 균형 확인 (500 episodes)
- [x] Dataset 통계 분석 완료

### **2. 초기 학습 (Case 1)** ✅ 100%
- [x] Kosmos-2 + Frozen + LoRA + left only
- [x] Val Loss 0.013 달성 (Best model)
- [x] 문서화 완료

### **3. 의문점 분석 (Non-GPU)** ✅ 100%
- [x] 7DOF→2DOF 매칭 분석 (`analyze_7dof_to_2dof.py`)
- [x] Dataset statistics 분석
- [x] Checkpoint 구조 분석
- [x] Sampling 전략 수립
- [x] 비교 메트릭 스크립트 작성

### **4. 문서화** ✅ 80%
- [x] Q1: Context Vector 검증 보고서
- [x] Q2: Velocity 출력 검증 보고서
- [x] 학습 케이스 정리
- [x] 데이터 불균형 발견 및 해결
- [ ] Q3: Left+Right 효과 보고서 (Case 3 완료 후)
- [ ] 최종 종합 보고서

### **5. 모니터링 도구** ✅ 100%
- [x] `monitor_training.py` (Python)
- [x] `monitor_training.sh` (Shell)
- [x] `monitor_case3.sh`
- [x] mobile_vla_data_collector.py 스타일 적용

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## ⏳ 진행 중 (15%)

### **6. Case 3 학습** ⏳ 50% (Epoch 5/10)
- [x] Config 생성 및 수정
- [x] 학습 시작 (left+right 500 episodes)
- [⏳] Epoch 5/10 진행 중 (Val Loss 0.346)
- [ ] Epoch 10 완료 대기
- [ ] Best checkpoint 선정

**현재 상태**:
```
Epoch: 5/10 (50%)
Val Loss: 0.346
Train Loss: ~0.08
예상 완료: ~5분
```

### **7. Context Vector 비교 준비** ⏳ 90%
- [x] Non-GPU 작업 완료
- [x] 스크립트 준비 완료
- [⚠️] RoboVLMs checkpoint 확인 필요
- [ ] GPU 작업 실행 (context 추출)

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## ❌ 미완료 항목 (35%)

### **8. Context Vector 실제 비교** ❌ 0%
- [ ] Kosmos-2 context 추출
- [ ] RoboVLMs context 추출
- [ ] 통계 비교 실행
- [ ] 시각화 생성
- **블로커**: RoboVLMs checkpoint 경로 확인

### **9. Velocity 검증 실제 실행** ❌ 0%
- [ ] `verify_velocity_output.py` 실행
- [ ] RMSE 측정
- [ ] 합리성 검증
- [ ] 결과 문서화

### **10. Inference 테스트** ❌ 0%
- [ ] Latency 측정 (수정 필요)
- [ ] ROS 노드 완성
- [ ] 실제 로봇 테스트

### **11. 추가 실험** ❌ 0%
- [ ] RoboVLMs로 Mobile-VLA 학습 (Case 2 재시도)
- [ ] Left/Right 개별 성능 비교
- [ ] Data augmentation (선택)

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## 🎯 우선순위별 TODO

### **Priority 1: Case 3 완료 및 분석** 🔥🔥🔥 (5분)
```bash
# 1. 학습 완료 대기
./monitor_case3.sh

# 2. Best checkpoint 확인
find RoboVLMs_upstream/runs/mobile_vla_kosmos2_frozen_lora_leftright_20251204 \
  -name "*.ckpt" | xargs ls -lth

# 3. 결과 분석
# - Val Loss 변화
# - Case 1 vs Case 3 비교
```

### **Priority 2: Q3 보고서 작성** 🔥🔥 (30분)
- Left+Right 균형 데이터 효과
- Case 1 (0.013) vs Case 3 (???) 비교
- 일반화 성능 분석

### **Priority 3: Velocity 검증 실행** 🔥 (1시간)
```bash
# H5 파일 손상 이슈 해결
find ROS_action/mobile_vla_dataset -name "*.h5" -size +25M | head -10

# 실행
python3 verify_velocity_output.py --samples 10
```

### **Priority 4: RoboVLMs 경로 확인 및 Context 비교** ⏸️ (다음 세션)
```bash
# 1. Checkpoint 확인
ls -lh .vlms/RoboVLMs/checkpoints/kosmos_ph_oxe-pretrain.pt
readlink -f .vlms/RoboVLMs/checkpoints/kosmos_ph_oxe-pretrain.pt

# 2. Context 추출 (GPU 필요)
python3 compare_context_vectors.py
```

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## 📈 예상 완료 시간표

| 작업 | 소요 시간 | 완료 예정 |
| :--- | :---: | :---: |
| Case 3 학습 | ~5분 | 16:00 |
| Q3 보고서 | 30분 | 16:30 |
| Velocity 검증 | 1시간 | 17:30 |
| Q4, Q5 보고서 | 1시간 | 18:30 |
| Context 비교 (GPU) | 1시간 | 다음 세션 |

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## 🚨 블로커 및 이슈

### **1. RoboVLMs Checkpoint** ⚠️
```
문제: `.vlms/RoboVLMs/checkpoints/kosmos_ph_oxe-pretrain.pt` 확인 필요
상태: 심볼릭 링크 또는 실제 파일인지 불확실
해결: readlink로 확인 후 필요시 재다운로드
```

### **2. H5 파일 손상** ⚠️
```
문제: 일부 H5 파일 truncated
영향: verify_velocity_output.py 실행 시 오류
해결: 정상 파일만 사용 (26MB 크기)
```

### **3. Latency 측정 스크립트** ⚠️
```
문제: test_inference_latency.py LSTM shape 오류
영향: 추론 속도 측정 불가
해결: Hidden state 초기화 수정 필요
```

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## 📊 진행률 상세

```
전체 TODO: 20개
완료: 13개 (65%)
진행중: 2개 (10%)
미완료: 5개 (25%)
```

**카테고리별**:
- 데이터: 100% ✅
- 학습: 75% (Case 1 완료, Case 3 진행중)
- 분석: 60% (보고서 2/5 완료)
- 검증: 30% (스크립트만 준비)
- 배포: 0% (ROS 노드 미완)

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## 🚀 즉시 실행 계획

### **지금 (15:55-16:05, 10분)**
1. Case 3 학습 완료 대기
2. Best checkpoint 확인
3. Loss 그래프 확인

### **다음 (16:05-16:35, 30분)**
1. Q3 보고서 작성 (Left+Right 효과)
2. Case 1 vs Case 3 정량 비교
3. 결과 시각화

### **이후 (16:35-17:35, 1시간)**
1. Velocity 검증 실행
2. Q4 보고서 작성 (7DOF→2DOF, 이미 분석됨)
3. Q5 보고서 작성 (추론 시나리오)

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*Case 3 완료 후 본격적인 분석 시작!*