The city lights outside my window are a blur, like my memories of you. Every street we walked now feels like a dead end. I trace the empty space beside me, a phantom limb I've lost.

I used to think my world would collapse without you. The cold reality of your absence hit me like a bitter wind, but tonight, I'm learning to breathe again.

This isn't a final goodbye, it's my first "hello" to myself. The empty glass isn't for us, it's a toast to me, to the person you left behind. I'm filling my own heart now, with a courage I didn't know I had. I'll be alright, even on my own.

The songs on the radio that were "our songs" now feel like a stranger's melody. The scent of your coat lingers, a fading echo in the silence of my room. My tears are a silent rain, watering the seeds of a new me.

You said I couldn't stand alone. Your words were a cage, but I found the key inside me. This loneliness isn't an end, it's a beginning.

So this is my last letter. Not for you, but for the girl I used to be. I'm drinking to a brighter tomorrow, where my light shines on its own. Farewell, my love. And hello, me.

기-승-전-결 나누어 각 단계 별 이야기를 전개하여 구성해주세요.
중요 문장이나 구문을 반복 사용하여 강조하고 라임과 같이 문장의 끝음이 일치하는 기법을 사용해주세요.
간결한 문장으로 자연스럽게 부자연스러운 문장을 교정해 주세요.
폭발적인 고음을 결합해, 웅장하면서도 감동과 카타르시스를 이끌어내는 곡으로 만들어주세요.
topmediai 형식에 맞는 고음이나 허밍의 음향 기호를 적절하게 배치하여 가창과 감정선이 자연스럽게 이어지도록 구성하고
topmediai 형식에 맞는 블랙핑크가 부를 수 있도록 3분 정도의 노래 제목(한글,영어) 노래 가사(한글, 중간에 약간 영어 사용)와 스타일(영문 공백포함 170자) 만들어 주세요

Vinci: 테스트 중심 ALM/DevOps 플랫폼 제안서

1. 개요

1.1 제안 배경

현대 소프트웨어 개발 환경에서 테스트 관리는 더욱 복잡해지고 있습니다. 기존의 엑셀 기반 테스트 케이스 관리, 수동 검증 프로세스, 그리고 개발팀과 QA팀 간의 소통 부족은 프로젝트 품질과 효율성에 심각한 영향을 미치고 있습니다.

Vinci는 레오나르도 다 빈치의 혁신 정신에서 영감을 받아 개발된 차세대 테스트 중심 ALM/DevOps 플랫폼으로, 이러한 문제들을 근본적으로 해결하는 통합 솔루션을 제공합니다.

1.2 솔루션 구성

Vinci는 두 가지 핵심 컴포넌트로 구성됩니다:

• Vinci Web Service: 클라우드 기반 SaaS 플랫폼 (엔드투엔드 테스트 관리)
• Vinci Studio: Visual Studio Code 확장 프로그램 (테스트 생성 및 실행)

2. 현재 문제점 및 해결책

2.1 현재 기업이 직면한 테스트 관리 문제

2.2 Vinci의 차별화된 접근법

기존 도구들의 한계:

• 테스트를 개발 프로세스의 부수적 요소로 취급
• 개발자와 QA 팀 간의 도구 분리
• 코드와 테스트 간의 추적 가능성 부족

Vinci의 혁신:

• 테스트를 개발 프로세스의 중심에 배치
• 개발 환경과 테스트 환경의 완벽한 통합
• 코드 시각화를 통한 테스트-코드 간 완전한 추적성 제공

3. 핵심 기능 및 특징

3.1 테스트 관리 계층 구조

테스트 플랜 (최상위 테스트 범위 및 목표 정의)
│
└── 테스트 시나리오 (특정 기능 흐름 또는 비즈니스 프로세스)
    │
    └── 테스트 케이스 (명확한 검증 목표를 가진 실행 단위)
        │
        └── 액티비티 (최하위 실행 단위, 예: DB 검증을 위한 SQL문)

3.2 Vinci Web Service 핵심 기능

요구사항 관리

• 전체 라이프사이클 추적: 생성부터 검증까지 완전한 요구사항 관리
• 추적 매트릭스: 요구사항과 테스트 케이스 간의 시각적 매핑
• 변경 이력: 요구사항 수정사항의 완전한 감사 추적
• 위키 기반 문서화: 버전 관리 기능을 갖춘 리치 텍스트 문서화

고급 테스트 실행 기능

• SQL 기반 검증 엔진: 데이터베이스 중심의 테스트 검증
• 자동 매개변수 치환: 실행 중 동적 변수 치환
• 답안지 비교: 컬럼별 자동 결과 검증

• 이중 모니터링 시스템:

  • 실행 후 SQL 기반 알림
  • 독립적인 예약 모니터링 검사

AI 기반 분석 및 리포팅

• 실시간 대시보드: 성공률, 실패 트렌드, 커버리지 메트릭
• AI 기반 장애 분석: 스크린샷/로그 상관관계를 통한 근본원인 식별
• 히스토리컬 비교: 이전 테스트 실행 대비 트렌드 분석
• 커스터마이징 가능한 리포트: HTML, JUnit XML, CSV 형식 지원

3.3 Vinci Studio (VS Code 확장) 특징

개발자 친화적 테스트 작성

name: 로그인 테스트
steps:
  - action: open
    url: https://example.com/login
  - action: type
    locator: "#username"
    value: "user1"
  - action: click
    locator: "#login-btn"
  - action: assert
    text: "환영합니다"

기록 및 재생 기능

• 브라우저 확장 통합: Chrome 확장을 통한 사용자 행동 캡처
• 로컬 WebSocket 서버: 기록된 행동을 VS Code로 전송
• 자동 변환: 행동을 YAML/테스트 스크립트로 자동 변환
• Playwright 코드 생성기: 대안적 기록 접근법

3.4 코드 시각화 모듈 (신규 추가)

코드 구조 시각화

• 계층적 트리 뷰: 프로젝트 구조의 대화형 트리 표현
• 클래스 다이어그램 생성기: 상속 및 관계를 포함한 UML 스타일 클래스 다이어그램
• 모듈 의존성 그래프: 모듈 가져오기 및 의존성의 시각적 표현
• 사용자 정의 레이아웃 옵션: 포스 다이렉티드, 계층적, 방사형, 원형 레이아웃

제어 흐름 시각화

• 경로 하이라이팅: 성공/실패 표시가 포함된 색상 코딩된 실행 경로
• 조건부 흐름 매핑: if-else, switch-case 구조의 시각적 표현
• 루프 분석: 진입/종료 지점을 포함한 반복 시각화
• 오류 전파 추적: 예외 처리 경로의 시각적 추적

테스트-코드 추적성

┌───────────────┐      ┌───────────────────┐      ┌──────────────────────┐
│   요구사항     │─────▶│      코드         │─────▶│     테스트 케이스     │
│  • RQ-001     │      │  • src/auth.js   │      │  • test_login.js     │
│  • RQ-002     │      │  • src/user.js   │      │  • test_registration │
└───────────────┘      └─────────┬─────────┘      └──────────────────────┘
                                ▼
                      ┌───────────────────┐
                      │  코드 시각화      │
                      │  • 인증 플로우    │
                      │  • 사용자 모델    │
                      │    관계도         │
                      └───────────────────┘

## 4. 기술 아키텍처

### 4.1 Vinci Web Service 기술 스택

| 컴포넌트 | 기술 | 설명 |
|-----------|------------|-------------|
| **프론트엔드** | React, TypeScript | 실시간 대시보드를 포함한 반응형 UI |
| **백엔드** | Node.js/Java (마이크로서비스) | RESTful API 서비스 |
| **데이터베이스** | PostgreSQL + Elasticsearch | 관계형 데이터 + 검색/분석 |
| **스토리지** | S3/MinIO | 테스트 아티팩트, 스크린샷, 로그 |
| **메시지 큐** | RabbitMQ/Kafka | 이벤트 기반 처리 |
| **검색** | Elasticsearch | 빠른 테스트 케이스 검색 및 분석 |

### 4.2 멀티테넌트 아키텍처

┌───────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┐
│ Vinci Web Service 플랫폼 │
├───────────────┬───────────────────────┬───────────────────────┬───────────────┤
│ 관리 서비스 │ 테스트 실행 │ 분석 및 보고 │ 통합 서비스 │
├───────────────┼───────────────────────┼───────────────────────┼───────────────┤
│ • 사용자 관리 │ • 테스트 스케줄러 │ • 커버리지 분석 │ • Jira │
│ • 프로젝트 관리│ • 실행 엔진 │ • 장애 트렌드 분석 │ • GitHub │
│ • 접근 제어 │ • 환경 관리 │ • 성능 메트릭 │ • Azure DevOps│
│ • 빌링 │ • 병렬 실행 │ • 코드 시각화 │ • Jenkins │
└───────────────┴───────────────────────┴───────────────────────┴───────────────┘

### 4.3 지원 언어 및 프레임워크

| 카테고리 | 언어 및 프레임워크 | 시각화 기능 |
|----------|----------------------|------------------------|
| **웹** | JavaScript, TypeScript, React, Angular, Vue.js | 컴포넌트 계층, props 흐름, 상태 관리 |
| **백엔드** | Java, Python, C#, Go, Ruby | 클래스 다이어그램, 메서드 호출 그래프, 상속 |
| **모바일** | Swift, Kotlin, Flutter, React Native | UI 컴포넌트 트리, 네비게이션 흐름 |
| **데이터베이스** | SQL, GraphQL | 쿼리 구조, 데이터 관계 |
| **스크립팅** | Shell, PowerShell, Python | 제어 흐름, 명령 시퀀스 |

## 5. 구현 로드맵

### 5.1 단계별 구현 계획

| 단계 | 주요 산출물 | 기간 | 주요 기능 |
|------|-------------|------|-----------|
| **1단계** | 핵심 플랫폼 기반, 기본 테스트 관리 | 1-3개월 | • 기본 웹 플랫폼<br>• 테스트 케이스 관리<br>• 사용자 관리 |
| **2단계** | Vinci Studio MVP, CI/CD 통합 | 4-6개월 | • VS Code 확장 개발<br>• GitHub Actions 통합<br>• 자동화 파이프라인 |
| **3단계** | **코드 시각화 모듈 (핵심)**, 고급 분석 | 7-8개월 | • 코드 구조 시각화<br>• 제어 흐름 매핑<br>• 테스트-코드 추적성 |
| **4단계** | **협업 시각화**, AI 기능, 안전 표준 | 9-10개월 | • 공유 시각화 세션<br>• AI 기반 분석<br>• ISO 26262 지원 |
| **5단계** | 엔터프라이즈 확장성, 멀티테넌트 최적화 | 11-12개월 | • 글로벌 배포<br>• 성능 최적화<br>• 엔터프라이즈 보안 |

### 5.2 CI/CD 통합 예시

GitHub Actions 예시

• name: Vinci 테스트 실행
  run: vstest-cli run tests/*.yaml --report=junit
  env:
  VINCI_API_KEY: ${{ secrets.VINCI_API_KEY }}

## 6. 경쟁 우위 분석

### 6.1 주요 경쟁사 대비 우위점

| 기능 | Vinci | Jira + Xray | TestRail | Katalon | CodeSee |
|------|-------|-------------|----------|---------|---------|
| **테스트 중심 설계** | ✓ | △ | ✓ | △ | ✗ |
| **데이터베이스 검증** | ✓ | ✗ | ✗ | △ | ✗ |
| **VS Code 통합** | ✓ | ✗ | ✗ | ✗ | ✓ |
| **안전 표준 지원** | ✓ | △ | ✗ | △ | ✗ |
| **AI 기반 분석** | ✓ | ✗ | ✗ | △ | △ |
| **YAML 기반 테스트 정의** | ✓ | ✗ | ✗ | ✗ | ✗ |
| **코드 시각화** | ✓ | ✗ | ✗ | ✗ | ✓ |
| **테스트-코드 추적성** | ✓ | △ | △ | △ | ✗ |
| **협업 분석** | ✓ | ✗ | ✗ | ✗ | ✓ |

### 6.2 핵심 차별화 요소

#### 진정한 테스트 중심 접근법
일반적인 ALM 도구와 달리, Vinci는 테스트를 핵심에 두고 설계되었습니다. 이는 품질을 사후 고려사항이 아닌 개발 프로세스의 중심에 위치시킵니다.

#### 데이터베이스 검증 특화
SQL 기반 검증 엔진은 엔터프라이즈 환경에서 중요한 데이터 무결성 테스트를 자동화합니다.

#### 개발 워크플로우 통합
VS Code 통합을 통해 개발자들이 기존 워크플로우를 벗어나지 않고 테스트를 작성하고 실행할 수 있습니다.

#### 코드 시각화를 통한 완전한 추적성
코드 구조부터 테스트 케이스까지의 완전한 시각적 추적성을 제공하여 디버깅 시간을 크게 단축시킵니다.

## 7. 비즈니스 가치

### 7.1 ROI 개선 효과

| 영역 | 현재 상황 | Vinci 적용 후 | 개선 효과 |
|------|-----------|---------------|-----------|
| **테스트 작성 시간** | 수동 작성 (4-8시간/케이스) | 기록&재생 + 템플릿 (30분/케이스) | **85% 단축** |
| **디버깅 시간** | 수동 분석 (2-4시간/이슈) | AI 분석 + 시각화 (15분/이슈) | **90% 단축** |
| **테스트 유지보수** | 산발적 업데이트 | 중앙집중식 관리 | **70% 효율화** |
| **협업 효율성** | 이메일/미팅 중심 | 실시간 공유 시각화 | **60% 향상** |

### 7.2 품질 개선 효과

- **결함 조기 발견**: 개발 단계에서 80% 이상의 결함 사전 탐지
- **회귀 테스트 자동화**: 릴리스 주기 50% 단축
- **커버리지 향상**: 코드 커버리지 평균 40% 증가
- **문서화 품질**: 자동 생성되는 테스트 문서로 100% 최신 상태 유지

### 7.3 엔터프라이즈 준비성

#### 보안 및 컴플라이언스
- **SOC 2 Type II** 인증 준비
- **GDPR** 완전 준수
- **ISO 26262** (자동차), **IEC 61508** (산업) 안전 표준 지원
- 엔터프라이즈급 SSO 통합

#### 확장성
- **멀티리전 배포**: 글로벌 저지연 접근
- **자동 스케일링**: 테넌트 활동에 따른 동적 확장
- **99.9% 가용성** 보장

## 8. 결론

### 8.1 Vinci의 혁신성

Vinci는 단순한 테스트 관리 도구를 넘어서, **테스트 중심의 소프트웨어 개발 패러다임**을 제시합니다. 코드 시각화 모듈의 통합으로 개발자와 QA 엔지니어 간의 경계를 허물고, 품질을 개발 프로세스의 중심에 위치시킵니다.

### 8.2 기대 효과

Vinci의 도입을 통해 조직은 다음과 같은 변화를 경험할 것입니다:

1. **가속화된 디버깅**: 테스트 실패의 맥락을 즉시 이해
2. **향상된 테스트 커버리지**: 테스트되지 않은 코드 경로의 시각적 식별
3. **강화된 협업**: 개발자와 QA 엔지니어 간의 공유된 시각적 컨텍스트
4. **단축된 온보딩 시간**: 직관적인 코드 매핑을 통한 신입 팀원 적응 가속화
5. **회귀 방지**: 코드 변경이 기존 테스트에 미치는 영향의 시각화

### 8.3 비전

Vinci는 품질을 사후 고려사항으로 취급하는 대신, 개발 프로세스의 중심에 품질을 위치시키는 진정한 테스트 중심 ALM/DevOps 플랫폼입니다. 복잡성이 증가하는 소프트웨어 시스템에서 코드와 테스트 간의 관계를 이해하는 것이 효과적인 품질 보증의 핵심이 되는 시대에, Vinci는 이 도전과제를 해결하는 유일한 솔루션입니다.

**레오나르도 다 빈치의 혁신 정신으로, Vinci는 소프트웨어 품질 관리의 새로운 르네상스를 열어갑니다.**



*본 제안서는 Vinci 플랫폼의 핵심 가치와 기술적 우수성을 바탕으로 작성되었습니다. 추가 정보나 상세한 기술 문서가 필요하시면 언제든지 문의해 주시기 바랍니다.*


위 제안서를 기반으로 구체적인 구현 방안과 기술 스택도 포함하여 세부적인 설계서를 작성해주세요

• comfyUI/models/svd/
  svd.safetensors
  svd_image_decoder.safetensors
  svd_xt.safetensors
  svd_xt_image_decoder.safetensors

frames: 60 으로 설정
fps: 보통 6으로 고정 (모델 제한)
💡 만약 frames 대신 num_frames 라는 파라미터라면 동일하게 60으로 설정하세요.

set PATH=%PATH%;"C:\Program Files\Git\bin"

정확한 요구사항을 받았습니다!
Windows 11 + RTX 4080 환경에서, First Order Motion Model (FOMM) 을 사용하여 사진 속 인물이 머리카락이 흔들리거나, 웃는 모습, 눈 깜빡임 등 자연스러운 움직임이 있는 동영상을 생성하는 전체 가이드 및 샘플 소스를 아래에 정리해 드릴게요.

✅ 목표

• Windows 11 환경에서 GPU 활용
• RTX 4080 기반 CUDA 12.x 지원
• First Order Motion Model(FOMM) 설치 및 실행
• 사진 → 머리카락 흔들림, 웃음, 눈 깜빡임 영상 생성
• 무료 오픈소스 기반

🧰 필요한 도구 요약

🚀 Step-by-Step 설치 및 실행 가이드

🔧 1단계: 개발 환경 설정

1. Python 설치

• 다운로드: https://www.python.org/downloads/
• 설치 시 "Add to PATH" 체크 필수

python --version
pip --version

2. NVIDIA 드라이버 확인

nvidia-smi

위 명령어로 드라이버와 CUDA 버전 확인 (CUDA 12.7 이상)

3. PyTorch 설치 (CUDA 12.1 기준 — CUDA 12.7에서도 작동함)

공식 사이트에서 아래 명령어 복사:

pip install torch torchvision torchaudio --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cu121

설치 확인:

python -c "import torch; print(torch.cuda.is_available())"

출력이 True라면 GPU가 정상적으로 인식되고 있음

📦 2단계: First Order Motion Model(FOMM) 설치

1. 소스 코드 복제

git clone https://github.com/AliaksandrSiarohin/first-order-model.git
cd first-order-model

2. 필요한 패키지 설치

pip install -r requirements.txt

필요 시 수동 설치:

pip install numpy opencv-python imageio configargparse

3. 사전 학습된 모델 다운로드

• VoxCeleb2 256 모델

  • vox-cpk.pth.tar 파일 다운로드
  • 프로젝트 폴더 내 checkpoints/ 디렉토리에 넣기

🖼️ 3단계: 입력 파일 준비

1. inputs/source_image.jpg

• 인물 사진 (고해상도, 얼굴 중심에 위치)
• 예: inputs/source_image.jpg

2. inputs/driving_video.mp4

• 표정 변화 또는 머리카락이 자연스럽게 움직이는 영상
• 예: 유튜브에서 다운받은 사람 영상 중 웃는 장면 또는 바람 부는 장면

💡 샘플 드라이빙 영상이 필요하시면 알려주세요! 직접 제공 가능합니다.

🎬 4단계: AI 기반 움직임 생성 실행

기본 실행 명령어:

python demo.py --config config/vox-256.yaml \
               --checkpoint checkpoints/vox-cpk.pth.tar \
               --source_image inputs/source_image.jpg \
               --driving_video inputs/driving_video.mp4 \
               --result_video results/generated_video.mp4

이 스크립트는 드라이빙 영상의 움직임을 소스 이미지에 적용하여 영상을 생성합니다.

🎞️ 5단계: 결과물 확인 및 후처리

생성된 영상: results/generated_video.mp4

필요 시 SNS용 비율(9:16)으로 변환:

ffmpeg -i results/generated_video.mp4 \
       -vf "scale=1080:1920:force_original_aspect_ratio=decrease,pad=1080:1920:(ow-iw)/2:(oh-ih)/2" \
       results/output_9_16.mp4

📌 샘플 예제 소스 코드

run_fomm.bat (Windows 배치 파일 예시)

@echo off
set PYTHONPATH=%CD%
python demo.py ^
    --config config/vox-256.yaml ^
    --checkpoint checkpoints/vox-cpk.pth.tar ^
    --source_image inputs/source_image.jpg ^
    --driving_video inputs/driving_video.mp4 ^
    --result_video results/generated_video.mp4

실행 방법:

run_fomm.bat

📁 전체 폴더 구조 예시

first-order-model/
├── config/
├── checkpoints/
│   └── vox-cpk.pth.tar
├── inputs/
│   ├── source_image.jpg
│   └── driving_video.mp4
├── results/
│   └── generated_video.mp4
├── demo.py
└── requirements.txt

📦 결과물 예시

🙋‍♂️ 질문 남겨주세요!

• 드라이빙 영상 샘플이 필요하신가요?
• 여러 장의 사진을 자동 처리하고 싶으신가요?
• 자동으로 트랜지션 없이 순수 영상만 만들고 싶으신가요?

필요하시면 자동 처리 스크립트, 배치 작업 예제, 드라이빙 영상 샘플도 보내드릴 수 있어요 😊

GPU 환경이 잘 갖춰져 있으니 매우 빠르고 고화질의 결과물을 얻으실 수 있을 거예요!
궁금한 점 언제든지 물어보세요 👍