Documentation QA

문서 최신화 감사 기록

이 문서는 Landmark Assistant 문서 허브를 최신 App main, Sprint 2 실험 결과, 논문화 실험 기록 체계에 맞춰 다시 정리한 감사 기록이다. 모든 오래된 문서를 지우기보다, 현재 문서와 legacy/archive 문서를 구분해 팀원이 어떤 문서를 먼저 읽어야 하는지 분명히 하는 것이 목적이다.

이번 정리 기준

최신 앱 기준은 lpcvc-2026-CNU/App@origin/main 598da589이다. 최신 모델 전달 기준은 MobileCLIP2-S3 FP16 mixed image/text encoder bundle이며, 논문식 실험 결과는 docs/experiments/paper/ 아래의 main matrix 문서를 우선한다.

문서 UX는 논문식 결과 보고의 관례에 맞춰 요약 카드 → 핵심 그래프 → 정밀 표 → 재현성/한계 순서로 읽히게 조정했다. 정확한 수치를 검산해야 하는 독자는 표를 보고, 발표/토론에서 방향을 잡아야 하는 독자는 그래프와 카드부터 보면 된다.

읽는 흐름

현재 기준 확인

Docs Hub와 Model Serving Contract에서 App main과 모델 artifact 기준을 먼저 본다.

앱 구조 확인

Flutter architecture와 Semantic Text Search 문서에서 실제 구현 흐름을 확인한다.

실험 근거 확인

Paper Experiment Hub에서 연구 질문, 재현성, main matrix 결과를 차례로 본다.

Legacy 분리

Sprint 1 demo, INT8, S4 단일 후보 문서는 재현/배경 기록으로만 읽는다.

핵심 문서 상태

문서	상태	이번 검수 결과
Docs Hub	current	App main 기준, 대용량 ONNX 별도 배치, 논문화 실험 허브 링크를 최신화했다.
Model Serving Contract	current	App main 검수표, image/text encoder split, Git 미추적 ONNX binary caveat를 추가했다.
Semantic Text Search Design	current	keyword-only가 아니라 `semantic_text_fusion` main 구현 상태와 184 query 평가 수치를 반영했다.
Flutter On-device App Architecture	current	Flutter 앱 계층, semantic text search, image/text encoder 분리 구조가 최신 문맥과 맞는다.
Paper Experiment Hub	current	논문화 실험 기록의 시작점으로 유지하고, main matrix 결과로 이동하는 흐름을 강화했다.
Sprint 2 Main Matrix Results	current	표만 보이는 구조를 보완해 validation 비교, risk/low-margin, accuracy-risk 요약 그래프를 함께 제공한다.
Sprint 2 5-fold Screening	screening	초기 5-fold 결과로 보존한다. 최종 비교 결론은 main matrix 문서를 우선한다.
Current Handoff 2026-05-17	legacy	Sprint 1 인수인계 기록으로 보존한다. 현재 앱 계약은 Model Serving Contract를 우선한다.
Demo App Guide	legacy	Sprint 1 Streamlit demo와 INT8 재현 경로다. Sprint 2 Flutter 앱 실행 기준으로 읽지 않는다.
Archive	archive	Sprint 1 계획, 초기 ADR, 과거 데이터 판단을 삭제하지 않고 출처 기록으로 보존한다.

시각화 적용 원칙

그래프는 방향 파악용 config 간 우열, risk, fold variance처럼 패턴을 빨리 보는 데 사용한다.

표는 검산용 정확한 fold별 값, run name, epoch, low-margin count는 표에 남긴다.

카드는 결론 요약용 현재 기준, best candidate, pending QA, legacy 여부처럼 판단 단위를 분리한다.

색상은 보조 수단 상태는 색상만으로 표현하지 않고 current/screening/legacy 텍스트 chip을 함께 사용한다.

참고한 외부 기준

NeurIPS Paper Checklist: 실험 재현에는 code, data, 실행 명령, 환경 기록이 필요하다는 기준을 반영했다.
scikit-learn Cross-validation guide: cross-validation은 평균뿐 아니라 기대 성능 범위를 추정하는 도구라는 관점을 반영했다.
Tableau Data Visualization Best Practices: 그래프는 질문에 맞는 형태를 고르고, 색상과 레이아웃으로 빠르게 읽히게 해야 한다는 원칙을 반영했다.
Atlassian Chart Selection Guide: 복잡한 비교는 하나의 복잡한 그림보다 단순한 여러 그래프로 나누는 편이 읽기 쉽다는 기준을 반영했다.

남은 점검

이번 작업은 문서 구조, 시각화, 최신 App main 반영 상태를 정리한 것이다. 실제 Android 기기에서 image/text ONNX runtime 추론까지 통과했는지는 앱 QA 문서에서 별도 기록해야 한다. 또한 dataset fingerprint, artifact checksum, runtime latency처럼 아직 run별로 비어 있는 재현성 필드는 다음 실험 결과 정리 때 계속 채워야 한다.