# 2025-12-18 프로젝트 진행 상황

**작성 시간**: 2025-12-18 13:42  
**작성 원칙**: 과장 없이 실제 완료된 것만 기록

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## ✅ DONE (완료)

### Phase 1: 모델 학습 (완료)

#### 1.1 데이터 준비
- [x] Left navigation 데이터: 250 episodes 확인
- [x] Right navigation 데이터: 250 episodes 확인
- [x] 총 500 episodes 검증 완료

#### 1.2 학습 실행
- [x] **Left Chunk10 학습 완료** (10:14-10:36, 22분)
  - Best: Epoch 9, Val Loss **0.0100**, RMSE 0.1001 m/s
  - 체크포인트: `epoch_epoch=09-val_loss=val_loss=0.010.ckpt` (6.4GB)
  
- [x] **Right Chunk10 학습 완료** (10:36-10:59, 23분)
  - Best: Epoch 9, Val Loss **0.0135**, RMSE 0.1161 m/s
  - 체크포인트: `epoch_epoch=09-val_loss=val_loss=0.013.ckpt` (6.4GB)
  
- [x] **Left Chunk5 학습 완료** (10:59-13:00, 약 2시간)
  - Best: Epoch 8, Val Loss **0.0156**, RMSE 0.1210 m/s
  - 체크포인트: `epoch_epoch=08-val_loss=val_loss=0.016.ckpt` (6.4GB)

#### 1.3 학습 결과 분석
- [x] CSV 메트릭 데이터 추출 및 분석
- [x] Epoch별 성능 추이 확인
- [x] 3개 실험 비교 분석 완료
- [x] 종합 분석 리포트 작성: `docs/final_experiment_report_20251218.md`

### Phase 1: 시각화

- [x] 기존 Mixed Chunk5/10 학습 곡선: `docs/training_curves_comparison.png` (474KB)
- [x] Left vs Right Chunk10 비교: `docs/left_vs_right_chunk10_comparison.png` (502KB)

### Phase 1: 문서화

- [x] 실험 계획서: `docs/experiment_plan_left_right_20251218.md`
- [x] 최종 분석 리포트: `docs/final_experiment_report_20251218.md`
- [x] Phase 2/3 계획서: `docs/phase2_phase3_plan_20251218.md`

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## 🔄 IN PROGRESS (진행 중)

### Phase 2: 추론 테스트 (시작 단계)

- [ ] API 서버에 Best Model (Left Chunk10) 배포 **← 현재 위치**
- [ ] 오프라인 추론 테스트
- [ ] Latency 벤치마크
- [ ] ROS2 통합 테스트

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## 📋 TODO (해야 할 일)

### Phase 2: 추론 테스트 (남은 작업)

#### 2.1 API 서버 배포
- [ ] `inference_server.py`에 Left Chunk10 경로 설정
- [ ] API 서버 재시작
- [ ] Health check 확인
- [ ] 단일 이미지 추론 테스트

#### 2.2 추론 성능 테스트
- [ ] 오프라인 추론 스크립트 작성
- [ ] Latency 측정 (목표: < 100ms)
- [ ] Batch 추론 테스트
- [ ] GPU 메모리 사용량 확인

#### 2.3 ROS2 통합
- [ ] Jetson SSH Tunnel 연결 확인
- [ ] ROS2 Client API 연동 테스트
- [ ] End-to-end latency 측정
- [ ] 연속 추론 안정성 테스트

### Phase 3: 로봇 주행 (미착수)

#### 3.1 하드웨어 준비
- [ ] 로봇 베이스 확인
- [ ] 카메라 캘리브레이션
- [ ] 배터리 충전
- [ ] 안전 장비 점검

#### 3.2 제어 시스템 구현
- [ ] ROS2 Control Node 작성
- [ ] Closed-loop 제어 로직
- [ ] 안전 제한 구현
- [ ] Emergency stop 테스트

#### 3.3 실험 실행
- [ ] Left navigation 테스트 (10 trials)
- [ ] Right navigation 테스트 (10 trials)
- [ ] Success Rate 계산
- [ ] 성능 메트릭 수집

#### 3.4 분석 및 보고
- [ ] 데이터 분석
- [ ] 궤적 시각화
- [ ] 벤치마크 리포트
- [ ] 미팅 자료 준비

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## 📊 주요 성과 요약

### 학습 결과
| 모델 | Val Loss | 순위 | 완료 시간 |
|------|----------|------|-----------|
| Left Chunk10 | 0.0100 | 🥇 1위 | 10:36 |
| Right Chunk10 | 0.0135 | 🥈 2위 | 10:59 |
| Left Chunk5 | 0.0156 | 🥉 3위 | 13:00 |

### 핵심 발견
1. **Task-specific 학습이 96% 성능 향상** (vs Mixed 0.284)
2. **Chunk10 > Chunk5** (35.9% 차이)
3. **Left > Right** (25.6% 차이)
4. **250 eps로 충분** (500 eps Mixed보다 우수)

### 생성된 결과물
- **체크포인트**: 3개 (총 19.2GB)
- **학습 로그**: 3개
- **CSV 메트릭**: 3개 (Epoch별 데이터)
- **분석 리포트**: 3개
- **시각화**: 2개

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## ⏱️ 시간 소요

- **학습 시간**: 약 3시간 (10:14-13:00)
  - Left Chunk10: 22분
  - Right Chunk10: 23분
  - Left Chunk5: 약 2시간
  
- **분석 시간**: 약 1시간 (GPU 미사용)
  - CSV 분석: 10분
  - 리포트 작성: 30분
  - 시각화: 20분

- **총 소요 시간**: 약 4시간

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## 🎯 다음 즉시 실행 항목

1. **API 서버 Best Model 배포** (15분)
2. **추론 테스트** (30분)
3. **Latency 측정** (20분)
4. **ROS2 통합 테스트** (1시간)

**예상 완료**: 오늘 17:00까지 Phase 2 완료 가능

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## 📝 비고

- Right Chunk5는 시간 제약으로 **미실행** (사용자 요청)
- API 서버 inference 메서드 수정 완료 (predict_step → inference)
- 모든 체크포인트 및 로그 정상 저장됨
- GPU 메모리: 현재 23GB/24GB 사용 중

**마지막 업데이트**: 2025-12-18 13:42