이미지 최적화
고객이 올린 저해상도 원고를 인쇄 가능한 해상도로 복원하고, 배경과 노이즈, 너무 얇은 선을 자동으로 보정합니다.
이미지 한 장 최적화
원고 한 장을 올려 복원 결과와 측정값을 바로 확인합니다.
여러 장 동시 최적화
여러 장을 한 번에 올리면 동시에 처리합니다.
재단선 생성 · 자재 배치
원고 외곽을 따라 재단선을 만들고, 자재 한 장에 최대한 많이 들어가도록 배치합니다. 결과는 재단선 SVG로 함께 나옵니다.
같은 이미지 배치
이미지 한 종류를 자재 한 장에 최적 배치합니다. 수량 미입력 시 자재에 가득찰 때까지 채웁니다.
서로 다른 이미지 혼합 배치
여러 종류의 이미지를 한 자재에 함께 배치합니다. 수량 미입력 시 자재에 가득찰 때까지 채웁니다.
생산 스케줄링
주문 조건을 만족하는 공장을 추린 뒤, 유전 알고리즘으로 납기와 생산량을 함께 만족하는 배정을 찾습니다.
시험 case 생성
시드를 넣으면 주문·공장·돌발상황 한 벌을 만들고 데이터 품질(완전성·정확성·일관성)과 편향을 점검합니다. 생성 결과는 아래 주문–공장 배정 입력창에 자동으로 채워집니다.
주문–공장 배정
주문과 공장 목록을 넣으면 후보군 선정 → GA 배정 → 생산 시뮬레이션까지 수행합니다. GA 예산(개체군 × 세대)이 곧 적합도 평가 횟수 N이고, 커버리지가 이 N에 좌우됩니다.
DRL 재배정 — 학습 전/후 대조
돌발상황이 생긴 뒤 Q-러닝 정책이 주문을 다른 공장으로 옮겨 납기를 지키는지 봅니다. 학습셋과 시험셋은 서로 다른 시드의 case로 분리되므로 학습한 case를 그대로 평가하지 않습니다.
V&V 반복 측정
GA·DRL은 확률적이라 단발 측정이 인정되지 않습니다(ISO/IEC TS 4213). 시드를 여러 개 돌려 평균·최솟값·95% 신뢰구간을 냅니다. 콘솔은 축소 규모 전용이고, 장표 규모(주문 2만건 × 시드 30개)는 scripts/vv_report_tech3.py --scale official로 돌립니다.