- Add full architecture Mermaid diagram (Next.js frontend, Go backend, SQLite storage, Docker network) - Document Docker container production deployment (build, up, logs, ps, down) - Add detailed Getting Started guide separated into Frontend (Next.js) and Backend (Go) - Document database backup and restore methods (make backup-db and anl_dump.sql) - Document Admin Dashboard (/console) token authentication and CRUD capabilities - Detail Multi-Agent Mux (MAM) orchestration roles and protocols
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# 🌐 경북대학교 AI 에이전트 네트워크 연구실 (ANL) 공식 웹사이트
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> **AI Agent Networking Laboratory (ANL), School of Computer Science and Engineering, Kyungpook National University**
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> 본 리포지토리는 경북대학교 컴퓨터학부 AI 에이전트 네트워크 연구실의 공식 웹사이트 및 데이터 관리 대시보드 시스템입니다.
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> 실시간 런타임 데이터 동기화를 지원하는 **Next.js 14+ 프론트엔드**, **Go (Gin) 고성능 RESTful 백엔드**, **SQLite 트랜잭션 데이터베이스**, 그리고 **통합 Docker 컨테이너 오케스트레이션**으로 구축되었습니다.
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## 📌 1. 연구실 개요 및 핵심 연구 분야 (Lab Overview & Research Focus)
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- **연구실명**: AI 에이전트 네트워크 연구실 (ANL / AI Agent Networking Laboratory)
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- **소속**: 경북대학교 IT대학 컴퓨터학부
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- **지도교수**: 고석주 교수 (Prof. Seok-Joo Koh / `sjkoh@knu.ac.kr`)
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- **연구 패러다임**:
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- **Present & Future**: **MCP & SKILL**, **멀티에이전트 오케스트레이션 (HERDR, crewAI, LangGraph)**, **이종 에이전트 상호운용성 표준 (ACP, A2A)**, 및 **AIoT gRPC/QUIC 고성능 통신 백본**
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## 💡 2. 핵심 연구 분야 (Core Research Areas)
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### 🔌 1) AI Agent 기능 확장 프로토콜 (MCP & SKILL)
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- **MCP (Model Context Protocol)**: Anthropic 제정 오픈 규격으로 도구, 데이터 리소스, 프롬프트 표준 인터페이스 연동
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- **SKILL (자율 확장 도구 패키지)**: 실행 코드 + 도구 명세 + Few-shot이 결합된 모듈형 에이전트 기능 확장
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- **CLI 자율 코딩 에이전트**: Claude Code, Antigravity CLI 등 터미널 기반 자율 소프트웨어 엔지니어링
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### 🤖 2) 멀티 에이전트 협업 및 오케스트레이션 (Multi-Agent Orchestration)
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- **이종 에이전트 교차 검증**: 서로 다른 LLM 모델(Planner, Creator, Reviewer) 간 비평/합의 루프로 무결성 확보
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- **오케스트레이션 인프라 코어**:
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- **HERDR**: 가상 백그라운드 프로세스 격리 및 에이전트 세션 TUI 관제
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- **LangGraph & crewAI**: 상태 보존형 순환 그래프, 역할 기반 분업 및 예외 롤백 처리
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### 🌐 3) 에이전트 상호운용성 개방형 표준 (Agent Interoperability: ACP & A2A)
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- **ACP (Agent Communication Protocol)**: IBM Research 제정 서비스 발견 및 태스크 위임 오픈 표준
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- **A2A (Agent-to-Agent Protocol)**: Google/Linux Foundation 주도 이종 에이전트 간 표준 메시지 교환 통신 표준
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- **Agent Card (`/.well-known/agent-card.json`)**: 에이전트 역량(Capabilities) 및 보안 사양 표준 프로필
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### ⚡ 4) 지능형 사물인터넷 (AIoT) & 고성능 백본 (AIoT & gRPC/QUIC)
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- **AIoT 분산 자율 제어**: 센서 계층과 엣지 연산 계층 간 멀티 에이전트 분산 배치
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- **gRPC & QUIC 양방향 스트리밍**: HTTP/2 & HTTP/3 기반 고속 바이너리 멀티모달 전송
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## 🏗️ 3. 시스템 아키텍처 (System Architecture)
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```mermaid
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graph TD
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User["🌐 User / Browser"]
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Admin["👑 Admin User"]
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subgraph Docker_Network ["Docker Bridge Network (anl-net)"]
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subgraph Frontend_App ["Next.js 14 Frontend (anl-frontend:3000)"]
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PublicPages["Public Pages (force-dynamic)<br/>/, /members, /publications, /lectures, /standardization"]
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AdminConsole["Admin Dashboard (/console)<br/>Research Projects, Areas, Members, Pubs, Lectures, Standards"]
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API_Client["Typed API Client (lib/api.ts, lib/adminApi.ts)"]
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end
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subgraph Backend_App ["Go Gin Backend API (anl-backend:8080)"]
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Router["REST API Router & CORS"]
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AuthMW["RequireAdminToken Middleware"]
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Handlers["CRUD Handlers (Home, Members, Pubs, Lectures, Standards)"]
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Repo["Repository Layer & Transaction Order Normalizer"]
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end
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subgraph Storage ["Persistent Volume Storage (anl-sqlite-storage)"]
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SQLiteDB[("SQLite Database<br/>/app/data/anl.db")]
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end
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|
end
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User -->|HTTP :3000| PublicPages
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Admin -->|Bearer Auth :3000| AdminConsole
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PublicPages --> API_Client
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AdminConsole --> API_Client
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API_Client -->|REST API :8080| Router
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Router --> AuthMW
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AuthMW --> Handlers
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Handlers --> Repo
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Repo --> SQLiteDB
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```
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## 📁 4. 디렉터리 구조 (Directory Structure)
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```
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landing_page/
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├── README.md # [본 문서] 종합 프로젝트 가이드 및 배포/운영 문서
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├── docker-compose.yml # 통합 Docker Compose 멀티 서비스 오케스트레이션
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├── .env.example # 환경변수 설정 템플릿
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│
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├── backend/ # ⚡ [Go 백엔드 REST API]
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│ ├── cmd/ # 진입점 (api: API 서버, seed: 시더, export-content)
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│ ├── internal/ # 비즈니스 로직 (handlers, repository, router, config, httpx)
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│ ├── db/backup/ # 💾 데이터베이스 백업 (anl.db 바이너리, anl_dump.sql 전체 덤프)
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│ ├── seed/data/ # 초기 원시 JSON 시드 데이터
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│ ├── Dockerfile # 백엔드 경량 Multi-stage Dockerfile (Alpine 3.20)
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│ ├── Makefile # 빌드, 테스트, 포맷, 백업(make backup-db) 타겟
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│ └── go.mod # Go 모듈 의존성 정의
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│
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├── refer_landing_page/ # 🚀 [Next.js 14 프론트엔드 & 관리자 콘솔]
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│ ├── app/ # App Router 페이지 (공개 페이지 및 /console 관리자 대시보드)
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│ ├── components/ # UI 컴포넌트 (Header, Footer, Reveal, Counter, Marquee 등)
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│ ├── lib/ # API 통신 클라이언트 (api.ts: 조회, adminApi.ts: CRUD)
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│ ├── docs/ # 디자인 시스템 (DESIGN.md: Issue 01 에디토리얼 스타일)
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│ ├── scripts/ # E2E 테스트 스위트 및 데이터 검증 러너
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│ ├── Dockerfile # 프론트엔드 Standalone Multi-stage Dockerfile (Node 20 Alpine)
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│ ├── next.config.js # output: "standalone" 프로덕션 번들링 설정
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│ └── package.json # Next.js, React, Tailwind CSS 의존성
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│
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├── .agents/ # 🤖 멀티 에이전트 오케스트레이션 스킬 & 룰셋 (MAM)
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├── .mam/ # ⚡ 에이전트 세션 DB 및 HERDR 격리 레지스트리
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└── ISL-2026/ # 📄 레거시 실측 원본 HTML/CSS 아카이브
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```
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## 🚀 5. Docker 컨테이너 배포 및 운영 가이드 (Production Deployment)
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다른 워크스테이션이나 서버에서 Docker를 통해 원클릭으로 전체 시스템을 빌드하고 배포하는 방법입니다.
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### 1) 저장소 클론 및 환경 설정
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```bash
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# 1. 저장소 클론
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git clone <리포지토리_URL> landing_page
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cd landing_page
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# 2. 환경변수 파일 생성
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cp .env.example .env
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# (선택) .env 파일에서 관리자 토큰(ADMIN_TOKEN) 및 포트 변경 가능
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```
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### 2) 컨테이너 이미지 빌드
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```bash
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# 프론트엔드 및 백엔드 이미지 동시 빌드
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docker compose build
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# (선택) 캐시 없이 전체 재빌드 시
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docker compose build --no-cache
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```
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### 3) 서비스 백그라운드 배포 및 실행
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```bash
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# 1. 컨테이너 백그라운드 실행
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docker compose up -d
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# 2. 실행 상태 및 헬스체크 확인 (anl-backend-api 및 anl-frontend-app)
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docker compose ps
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# 3. 실시간 로그 모니터링
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docker compose logs -f
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```
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### 4) 서비스 접속 URL
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- **🌐 공식 홈페이지**: [`http://localhost:3000`](http://localhost:3000)
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- **👑 관리자 대시보드**: [`http://localhost:3000/console`](http://localhost:3000/console) (로그인 토큰: `.env`에 설정된 `ADMIN_TOKEN`)
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- **⚡ 백엔드 REST API**: [`http://localhost:8080/api/v1`](http://localhost:8080/api/v1)
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- **💓 API 헬스체크**: [`http://localhost:8080/api/v1/health`](http://localhost:8080/api/v1/health)
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### 5) 컨테이너 관리 및 중지
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```bash
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# 서비스 재시작
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docker compose restart
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# 서비스 중지 및 컨테이너 제거 (데이터베이스 볼륨은 안전하게 보존됨)
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docker compose down
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# (주의) 데이터베이스 볼륨까지 완전히 삭제하고 초기화할 때
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docker compose down -v
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```
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## 🛠️ 6. 로컬 개발 및 실행 가이드 (Getting Started)
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Docker 없이 로컬 개발 환경에서 프론트엔드와 백엔드를 각각 직접 실행하고 개발하는 방법입니다.
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### 🅰️ Backend (Go REST API) 개발 가이드
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#### 사전 요구사항
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- **Go 1.22+** (권장: Go 1.26+)
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- **SQLite 3**
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- **Make** 빌드 도구
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#### 실행 절차
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```bash
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# 1. 백엔드 디렉터리로 이동
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cd backend
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# 2. 환경 설정 파일 복사
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cp .env.example .env
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# 3. Go 모듈 의존성 다운로드
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go mod download
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# 4. 데이터베이스 백업본 복원 (최신 실측 데이터 223건 적재)
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sqlite3 anl.db < db/backup/anl_dump.sql
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# 5. 백엔드 API 서버 빌드 및 실행 (기본 포트: http://localhost:8080)
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make run
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# 6. (별도 터미널) 유닛 테스트 및 코드 품질 검사
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make test # 유닛 테스트 실행
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make fmt-check # gofmt 포맷 검사
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make vet # go vet 정적 분석
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```
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### 🅱️ Frontend (Next.js 14+) 개발 가이드
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#### 사전 요구사항
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- **Node.js 20+** (LTS)
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- **npm 10+**
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#### 실행 절차
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```bash
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# 1. 프론트엔드 디렉터리로 이동
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cd refer_landing_page
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# 2. 의존성 패키지 설치
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npm install
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# 3. 로컬 환경변수 파일 설정 (필요 시)
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# 기본값으로 http://localhost:8080/api/v1에 자동 연결됩니다.
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echo "NEXT_PUBLIC_API_BASE_URL=http://localhost:8080/api/v1" > .env.local
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# 4. 개발 서버 실행 (기본 포트: http://localhost:3000)
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npm run dev
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# 5. 프로덕션 빌드 및 타입 검사
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npm run lint # ESLint 정적 분석
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npx tsc --noEmit # TypeScript 엄격 타입 검사
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npm run build # Next.js Standalone 프로덕션 빌드
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# 6. 전체 통합 E2E 테스트 스위트 실행 (Gate 0~11 자동 검증)
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python3 scripts/run_e2e_tests.py
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```
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## 💾 7. 데이터베이스 백업 및 복원 가이드 (Database Backup & Restore)
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연구실의 소중한 논문, 특허, 멤버, 강의, 표준화 데이터는 SQLite 데이터베이스를 통해 관리되며, 손쉬운 백업/복원 도구를 제공합니다.
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### 1) 백업 파일 구성 (`backend/db/backup/`)
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- **`anl.db`**: SQLite 바이너리 온라인 스냅샷 파일
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- **`anl_dump.sql`**: 스키마 DDL 및 전체 11개 테이블 데이터 INSERT문이 포함된 표준 SQL 텍스트 덤프 (Git 추적 관리)
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### 2) 데이터베이스 즉시 백업 명령어
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언제든지 백엔드 디렉터리에서 명령어 한 줄로 최신 상태를 백업할 수 있습니다:
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```bash
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cd backend
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make backup-db
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```
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### 3) 신규 환경 또는 Docker 컨테이너 복원 방법
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#### 🐳 Docker 배포 환경에서 복원 (추천)
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```bash
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docker compose exec -T anl-backend sqlite3 /app/data/anl.db < backend/db/backup/anl_dump.sql
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```
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#### 💻 로컬 개발 환경에서 복원
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```bash
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cd backend
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sqlite3 anl.db < db/backup/anl_dump.sql
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```
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## 👑 8. 관리자 대시보드 (`/console`) 사용 가이드
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연구실 홈페이지의 모든 데이터를 웹 UI에서 실시간으로 추가, 수정, 삭제할 수 있는 관리자 콘솔을 지원합니다.
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1. **접속 경로**: [`http://localhost:3000/console/login`](http://localhost:3000/console/login)
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2. **관리자 인증**:
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- 백엔드 `.env` 파일에 정의된 `ADMIN_TOKEN` (기본값: `anl-admin-secret-token-2026`)을 입력하여 로그인합니다.
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- 인증 토큰은 브라우저 세션에 저장되며, 모든 변조 요청(`POST`, `PUT`, `DELETE`)에 `Authorization: Bearer <TOKEN>` 헤더로 자동 첨부됩니다.
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3. **제공 기능**:
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- **주요 연구 과제 (`/console/research-projects`)**: 과제명, 기간, 주관기관, 연구비 등 CRUD
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- **핵심 연구 분야 (`/console/research-areas`)**: 연구 분야 CRUD 및 **순서 변경 시 1..N 자동 정규화 & 시프트**
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- **구성원/졸업생 (`/console/members`)**: 교수, 연구원, 졸업생 인적사항, 연구분야, 취업처 CRUD
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- **논문/특허 실적 (`/console/publications`)**: 국외/국내 학술지 및 학술대회, 특허 실적 223건 CRUD
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- **강의 자료실 (`/console/lectures`)**: 학기별 개설 과목, 강의 개요, 다운로드 링크 관리
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- **표준화 기구 (`/console/standardization`)**: oneM2M, ITU-T 등 기구별 표준 문서 번호 및 상태 관리
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## 👥 9. 멀티 에이전트 오케스트레이션 프로토콜 (MAM)
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본 프로젝트는 Multi-Agent Mux (MAM) 기반의 자율 에이전트 협업 루프를 통해 개발 및 유지보수됩니다.
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| 에이전트 세션명 | 담당 역할 (Role) | 도구/런타임 | 주요 임무 |
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| :--- | :--- | :--- | :--- |
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| 🧠 **`planner-reviewer-claude-01`** | `planner and reviewer` | Claude Code | 아키텍처 설계, 구현 계획 수립, 데이터 무결성 검증, 최종 PASS 판정 |
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| 🎨 **`creator-agy-01`** | `creator` | Antigravity CLI | 컴포넌트 개발, 백엔드 API 구현, Docker 컨테이너화, 리팩토링 |
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| 🔍 **`reviewer-cline-01`** | `reviewer` | Cline | 웹 표준/SEO 검수, 타입 안전성, Docker 네트워크/보안 심층 코드 리뷰 |
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- **자율 루프 실행**: `bash .agents/skills/multi-agent-mux-loop/scripts/run_loop.sh --all-reviewer --target-agent "creator-agy-01" --task "<작업내용>"`
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- **세션 상태 확인**: `bash .agents/skills/multi-agent-mux-status/scripts/status.sh`
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