.gitignore

@@ -52,5 +52,3 @@ Dockerfile
 .dockerignore
 
 zzz/
-credentials/service_account.json
-o2o-castad-scheduler/

README.md

@@ -276,5 +276,3 @@ fastapi run main.py
     │◀───────────────│                  │                 │
     │                │                  │                 │
 ```
-
-testAc

app/admin_manager.py

@@ -1,78 +1,48 @@
-from pathlib import Path
-
 from fastapi import FastAPI
 from sqladmin import Admin
-from sqladmin.authentication import login_required
-from starlette.exceptions import HTTPException
-from starlette.requests import Request
-from starlette.responses import Response
-from sqlalchemy.ext.asyncio import AsyncEngine
 
-from app.backoffice.admin.admin_view import AdminAdmin
-from app.backoffice.admin.auth import AdminAuthBackend
-from app.backoffice.credit_view import CreditChargeRequestAdmin, CreditTransactionAdmin
-from app.backoffice.dashboard import get_dashboard_context
-from app.user.api.user_admin import SocialAccountAdmin, UserAdmin
+from app.database.session import engine
+from app.home.api.home_admin import ImageAdmin, ProjectAdmin
+from app.lyric.api.lyrics_admin import LyricAdmin
+from app.song.api.song_admin import SongAdmin
+from app.sns.api.sns_admin import SNSUploadTaskAdmin
+from app.user.api.user_admin import RefreshTokenAdmin, SocialAccountAdmin, UserAdmin
+from app.video.api.video_admin import VideoAdmin
 from config import prj_settings
 
-TEMPLATES_DIR = Path(__file__).parent / "backoffice" / "frontend" / "templates"
-
-
-class DashboardAdmin(Admin):
-    @login_required
-    async def index(self, request: Request) -> Response:
-        ctx = await get_dashboard_context()
-        admin_role = request.session.get("admin_role", "viewer")
-        return await self.templates.TemplateResponse(
-            request,
-            "sqladmin/index.html",
-            {"title": "대시보드", "subtitle": "", "admin_role": admin_role, **ctx},
-        )
-
-    @login_required
-    async def edit(self, request: Request) -> Response:
-        if request.session.get("admin_role") == "viewer":
-            raise HTTPException(status_code=403)
-        return await super().edit(request)
-
-    @login_required
-    async def create(self, request: Request) -> Response:
-        if request.session.get("admin_role") == "viewer":
-            raise HTTPException(status_code=403)
-        return await super().create(request)
-
-    @login_required
-    async def delete(self, request: Request) -> Response:
-        if request.session.get("admin_role") == "viewer":
-            raise HTTPException(status_code=403)
-        return await super().delete(request)
+# https://github.com/aminalaee/sqladmin
 
 
 def init_admin(
     app: FastAPI,
-    db_engine: AsyncEngine,
+    db_engine: engine,
     base_url: str = prj_settings.ADMIN_BASE_URL,
 ) -> Admin:
-    auth_backend = AdminAuthBackend(secret_key=prj_settings.ADMIN_SESSION_SECRET)
-
-    admin = DashboardAdmin(
+    admin = Admin(
         app,
         db_engine,
         base_url=base_url,
-        authentication_backend=auth_backend,
-        title="ADO2 관리자",
-        templates_dir=str(TEMPLATES_DIR),
     )
 
+    # 프로젝트 관리
+    admin.add_view(ProjectAdmin)
+    admin.add_view(ImageAdmin)
+
+    # 가사 관리
+    admin.add_view(LyricAdmin)
+
+    # 노래 관리
+    admin.add_view(SongAdmin)
+
+    # 영상 관리
+    admin.add_view(VideoAdmin)
+
     # 사용자 관리
     admin.add_view(UserAdmin)
+    admin.add_view(RefreshTokenAdmin)
     admin.add_view(SocialAccountAdmin)
 
-    # 크레딧 관리 (superadmin: 전체, viewer: 읽기 전용)
-    admin.add_view(CreditChargeRequestAdmin)
-    admin.add_view(CreditTransactionAdmin)
-
-    # 백오피스 설정
-    admin.add_view(AdminAdmin)
+    # SNS 관리
+    admin.add_view(SNSUploadTaskAdmin)
 
     return admin

app/archive/api/routers/v1/archive.py

@@ -16,9 +16,7 @@ from app.user.dependencies.auth import get_current_user
 from app.user.models import User
 from app.utils.logger import get_logger
 from app.utils.pagination import PaginatedResponse
-from app.comment.models import Comment
-from app.database.like_cache import get_like_counts, mset_like_counts
-from app.video.models import Video, VideoReaction
+from app.video.models import Video
 from app.video.schemas.video_schema import VideoListItem
 
 logger = get_logger(__name__)
@@ -101,22 +99,9 @@ async def get_videos(
         total_result = await session.execute(count_query)
         total = total_result.scalar() or 0
 
-        # 쿼리 2: Video + Project + comment_count 조회 (like_count는 Redis에서)
-        comment_count_subq = (
-            select(func.count(Comment.id))
-            .where(
-                Comment.video_id == Video.id,
-                Comment.is_deleted == False,  # noqa: E712
-            )
-            .correlate(Video)
-            .scalar_subquery()
-        )
+        # 쿼리 2: Video + Project 데이터 조회 (task_id별 최신 영상만)
         data_query = (
-            select(
-                Video,
-                Project,
-                comment_count_subq.label("comment_count"),
-            )
+            select(Video, Project)
             .join(Project, Video.project_id == Project.id)
             .where(Video.id.in_(select(latest_video_ids.c.latest_id)))
             .order_by(Video.created_at.desc())
@@ -126,29 +111,6 @@ async def get_videos(
         result = await session.execute(data_query)
         rows = result.all()
 
-        # Redis mget으로 like_count 일괄 조회
-        video_ids = [video.id for video, project, _ in rows]
-        like_count_map = await get_like_counts(video_ids)
-
-        # 캐시 미스(None)인 video_id만 DB에서 보정
-        missing_ids = [vid for vid, cnt in like_count_map.items() if cnt is None]
-        if missing_ids:
-            db_counts = (await session.execute(
-                select(VideoReaction.video_id, func.count(VideoReaction.id))
-                .where(VideoReaction.video_id.in_(missing_ids))
-                .group_by(VideoReaction.video_id)
-            )).all()
-            db_found_ids = set()
-            batch = {}
-            for vid, cnt in db_counts:
-                batch[vid] = cnt
-                like_count_map[vid] = cnt
-                db_found_ids.add(vid)
-            await mset_like_counts(batch)
-            for vid in missing_ids:
-                if vid not in db_found_ids:
-                    like_count_map[vid] = 0
-
         # VideoListItem으로 변환
         items = [
             VideoListItem(
@@ -158,10 +120,8 @@ async def get_videos(
                 task_id=video.task_id,
                 result_movie_url=video.result_movie_url,
                 created_at=video.created_at,
-                like_count=like_count_map.get(video.id) or 0,
-                comment_count=comment_count or 0,
             )
-            for video, project, comment_count in rows
+            for video, project in rows
         ]
 
         response = PaginatedResponse.create(

app/backoffice/admin/admin_view.py

@@ -1,74 +0,0 @@
-from sqladmin import ModelView
-from wtforms import PasswordField, SelectField
-
-from app.backoffice.admin.models import Admin
-from app.backoffice.mixins import SuperAdminOnly
-
-
-class AdminAdmin(SuperAdminOnly, ModelView, model=Admin):
-    name = "관리자 계정"
-    name_plural = "관리자 계정 목록"
-    icon = "fa-solid fa-user-shield"
-    category = "백오피스 설정"
-    page_size = 30
-
-    column_list = [
-        "id",
-        "username",
-        "name",
-        "role",
-        "is_active",
-        "last_login_at",
-        "created_at",
-    ]
-
-    column_details_list = [
-        "id",
-        "username",
-        "name",
-        "role",
-        "is_active",
-        "last_login_at",
-        "created_at",
-        "updated_at",
-    ]
-
-    form_columns = ["username", "password", "name", "role", "is_active"]
-
-    form_overrides = {
-        "password": PasswordField,
-        "role": SelectField,
-    }
-
-    form_args = {
-        "role": {
-            "label": "권한",
-            "choices": [("superadmin", "전체 관리자"), ("viewer", "일반 관리자")],
-            "default": "viewer",
-        }
-    }
-
-    column_searchable_list = [Admin.username, Admin.name]
-
-    column_default_sort = (Admin.created_at, True)
-
-    column_sortable_list = [
-        Admin.id,
-        Admin.username,
-        Admin.is_active,
-        Admin.last_login_at,
-        Admin.created_at,
-    ]
-
-    column_labels = {
-        "id": "ID",
-        "username": "아이디",
-        "name": "이름",
-        "role": "권한",
-        "is_active": "활성화",
-        "last_login_at": "마지막 로그인",
-        "created_at": "생성일시",
-        "updated_at": "수정일시",
-    }
-
-    can_delete = False

app/backoffice/admin/auth.py

@@ -1,74 +0,0 @@
-import logging
-from datetime import datetime
-
-from sqladmin.authentication import AuthenticationBackend
-from sqlalchemy import select
-from starlette.requests import Request
-from starlette.responses import RedirectResponse
-
-from app.backoffice.admin.models import Admin
-from app.database.session import AsyncSessionLocal
-
-logger = logging.getLogger(__name__)
-
-
-class AdminAuthBackend(AuthenticationBackend):
-    async def login(self, request: Request) -> bool:
-        form = await request.form()
-        username = form.get("username", "")
-        password = form.get("password", "")
-
-        if not username or not password:
-            return False
-
-        async with AsyncSessionLocal() as session:
-            result = await session.execute(
-                select(Admin).where(
-                    Admin.username == username,
-                    Admin.is_active == True,  # noqa: E712
-                )
-            )
-            admin = result.scalar_one_or_none()
-
-        if admin is None or admin.password != password:
-            logger.warning(f"[ADMIN-AUTH] login failed username={username}")
-            return False
-
-        request.session["admin_id"] = admin.id
-        request.session["admin_role"] = admin.role
-        request.session["admin_name"] = admin.name or admin.username
-        logger.info(f"[ADMIN-AUTH] login success admin_id={admin.id} username={username} role={admin.role}")
-
-        # 마지막 로그인 시간 갱신
-        async with AsyncSessionLocal() as session:
-            result = await session.execute(select(Admin).where(Admin.id == admin.id))
-            a = result.scalar_one()
-            a.last_login_at = datetime.now()
-            await session.commit()
-
-        return True
-
-    async def logout(self, request: Request) -> bool:
-        request.session.clear()
-        return True
-
-    async def authenticate(self, request: Request) -> bool:
-        admin_id = request.session.get("admin_id")
-        if not admin_id:
-            return False
-
-        async with AsyncSessionLocal() as session:
-            result = await session.execute(
-                select(Admin).where(
-                    Admin.id == admin_id,
-                    Admin.is_active == True,  # noqa: E712
-                )
-            )
-            admin = result.scalar_one_or_none()
-
-        if admin is None:
-            logger.warning(f"[ADMIN-AUTH] authenticate failed admin_id={admin_id}")
-            request.session.clear()
-            return False
-
-        return True

app/backoffice/admin/models.py

@@ -1,86 +0,0 @@
-from datetime import datetime
-from typing import Optional
-
-from sqlalchemy import BigInteger, Boolean, DateTime, Index, String, func
-from sqlalchemy.orm import Mapped, mapped_column
-
-from app.database.session import Base
-
-
-class Admin(Base):
-    __tablename__ = "admin"
-    __table_args__ = (
-        Index("idx_admin_username", "username", unique=True),
-        Index("idx_admin_is_active", "is_active"),
-        {
-            "mysql_engine": "InnoDB",
-            "mysql_charset": "utf8mb4",
-            "mysql_collate": "utf8mb4_unicode_ci",
-        },
-    )
-
-    id: Mapped[int] = mapped_column(
-        BigInteger,
-        primary_key=True,
-        nullable=False,
-        autoincrement=True,
-        comment="고유 식별자",
-    )
-
-    username: Mapped[str] = mapped_column(
-        String(50),
-        nullable=False,
-        unique=True,
-        comment="로그인 ID",
-    )
-
-    password: Mapped[str] = mapped_column(
-        String(255),
-        nullable=False,
-        comment="비밀번호",
-    )
-
-    name: Mapped[Optional[str]] = mapped_column(
-        String(50),
-        nullable=True,
-        comment="표시 이름",
-    )
-
-    role: Mapped[str] = mapped_column(
-        String(20),
-        nullable=False,
-        default="viewer",
-        server_default="viewer",
-        comment="권한 (superadmin: 전체, viewer: 조회만)",
-    )
-
-    is_active: Mapped[bool] = mapped_column(
-        Boolean,
-        nullable=False,
-        default=True,
-        comment="활성화 상태 (비활성화 시 로그인 차단)",
-    )
-
-    last_login_at: Mapped[Optional[datetime]] = mapped_column(
-        DateTime,
-        nullable=True,
-        comment="마지막 로그인 일시",
-    )
-
-    created_at: Mapped[datetime] = mapped_column(
-        DateTime,
-        nullable=False,
-        server_default=func.now(),
-        comment="생성 일시",
-    )
-
-    updated_at: Mapped[datetime] = mapped_column(
-        DateTime,
-        nullable=False,
-        server_default=func.now(),
-        onupdate=func.now(),
-        comment="수정 일시",
-    )
-
-    def __repr__(self) -> str:
-        return f"<Admin(id={self.id}, username='{self.username}', is_active={self.is_active})>"

app/backoffice/admin/service.py

@@ -1,43 +0,0 @@
-import logging
-from typing import Optional
-
-from sqlalchemy import select
-from sqlalchemy.ext.asyncio import AsyncSession
-
-from app.backoffice.admin.models import Admin
-
-logger = logging.getLogger(__name__)
-
-
-async def create_admin(
-    *,
-    session: AsyncSession,
-    username: str,
-    password: str,
-    name: Optional[str] = None,
-) -> Admin:
-    admin = Admin(
-        username=username,
-        password=password,
-        name=name,
-    )
-    session.add(admin)
-    await session.commit()
-    await session.refresh(admin)
-    logger.info(f"[ADMIN] created admin username={username}")
-    return admin
-
-
-async def change_password(
-    *,
-    session: AsyncSession,
-    admin_id: int,
-    new_password: str,
-) -> None:
-    result = await session.execute(select(Admin).where(Admin.id == admin_id))
-    admin = result.scalar_one_or_none()
-    if admin is None:
-        raise ValueError(f"Admin id={admin_id} not found")
-    admin.password = new_password
-    await session.commit()
-    logger.info(f"[ADMIN] password changed admin_id={admin_id}")

app/backoffice/credit_view.py

@@ -1,205 +0,0 @@
-import logging
-
-from sqlalchemy import select
-from sqlalchemy.orm import outerjoin
-from sqladmin import ModelView, action
-from app.backoffice.mixins import SuperAdminEditable
-from starlette.requests import Request
-from starlette.responses import RedirectResponse
-
-from app.backoffice.admin.models import Admin
-from app.credit.models import CreditChargeRequest, CreditTransaction
-from app.credit.services.credit_service import approve_charge_request, reject_charge_request
-from app.database.session import AsyncSessionLocal
-
-logger = logging.getLogger(__name__)
-
-
-class CreditChargeRequestAdmin(SuperAdminEditable, ModelView, model=CreditChargeRequest):
-    name = "충전 요청"
-    name_plural = "충전 요청 목록"
-    icon = "fa-solid fa-coins"
-    category = "크레딧 관리"
-    page_size = 30
-    can_edit = True
-    can_delete = False
-
-    column_list = [
-        "id",
-        "user_uuid",
-        "requested_amount",
-        "status",
-        "admin.name",
-        "processed_at",
-        "created_at",
-    ]
-
-    column_details_list = [
-        "id",
-        "user_uuid",
-        "requested_amount",
-        "message",
-        "status",
-        "admin.name",
-        "admin_note",
-        "processed_at",
-        "created_at",
-        "updated_at",
-    ]
-
-    form_columns = ["admin_note"]
-
-    can_create = False
-
-    column_searchable_list = [
-        CreditChargeRequest.user_uuid,
-        CreditChargeRequest.status,
-    ]
-
-    column_default_sort = (CreditChargeRequest.created_at, True)
-
-    column_sortable_list = [
-        CreditChargeRequest.id,
-        CreditChargeRequest.user_uuid,
-        CreditChargeRequest.requested_amount,
-        CreditChargeRequest.status,
-        CreditChargeRequest.processed_at,
-        CreditChargeRequest.created_at,
-    ]
-
-    column_labels = {
-        "id": "ID",
-        "user_uuid": "사용자 UUID",
-        "requested_amount": "요청 크레딧",
-        "message": "사용자 메시지",
-        "status": "상태",
-        "admin.name": "처리 관리자",
-        "admin_note": "관리자 메모",
-        "processed_at": "처리일시",
-        "created_at": "요청일시",
-        "updated_at": "수정일시",
-    }
-
-    @action(
-        name="approve_request",
-        label="승인",
-        confirmation_message="선택한 충전 요청을 승인하시겠습니까?",
-        add_in_detail=True,
-        add_in_list=True,
-    )
-    async def approve_action(self, request: Request) -> RedirectResponse:
-        admin_id = request.session.get("admin_id")
-        pks = request.query_params.get("pks", "")
-
-        async with AsyncSessionLocal() as session:
-            for pk in pks.split(","):
-                if not pk.strip():
-                    continue
-                try:
-                    await approve_charge_request(
-                        session=session,
-                        request_id=int(pk),
-                        admin_id=admin_id,
-                    )
-                    await session.commit()
-                except Exception as e:
-                    await session.rollback()
-                    logger.warning(f"[CREDIT-ADMIN] approve failed request_id={pk} error={e}")
-
-        return RedirectResponse(request.url_for("admin:list", identity=self.identity), status_code=302)
-
-    @action(
-        name="reject_request",
-        label="반려",
-        confirmation_message="선택한 충전 요청을 반려하시겠습니까?",
-        add_in_detail=True,
-        add_in_list=True,
-    )
-    async def reject_action(self, request: Request) -> RedirectResponse:
-        admin_id = request.session.get("admin_id")
-        pks = request.query_params.get("pks", "")
-
-        async with AsyncSessionLocal() as session:
-            for pk in pks.split(","):
-                if not pk.strip():
-                    continue
-                try:
-                    await reject_charge_request(
-                        session=session,
-                        request_id=int(pk),
-                        admin_id=admin_id,
-                    )
-                    await session.commit()
-                except Exception as e:
-                    await session.rollback()
-                    logger.warning(f"[CREDIT-ADMIN] reject failed request_id={pk} error={e}")
-
-        return RedirectResponse(request.url_for("admin:list", identity=self.identity), status_code=302)
-
-
-class CreditTransactionAdmin(SuperAdminEditable, ModelView, model=CreditTransaction):
-    name = "크레딧 변경"
-    name_plural = "크레딧 변경 목록"
-    icon = "fa-solid fa-clock-rotate-left"
-    category = "크레딧 관리"
-    page_size = 30
-
-    can_create = False
-    can_edit = False
-    can_delete = False
-
-    column_list = [
-        "id",
-        "user_uuid",
-        "amount",
-        "balance_after",
-        "type",
-        "admin.name",
-        "related_request_id",
-        "created_at",
-    ]
-
-    column_details_list = [
-        "id",
-        "user_uuid",
-        "amount",
-        "balance_after",
-        "type",
-        "reason",
-        "admin.name",
-        "related_request_id",
-        "created_at",
-    ]
-
-    column_searchable_list = [
-        CreditTransaction.user_uuid,
-        CreditTransaction.type,
-    ]
-
-    column_default_sort = (CreditTransaction.created_at, True)
-
-    column_sortable_list = [
-        CreditTransaction.id,
-        CreditTransaction.user_uuid,
-        CreditTransaction.amount,
-        CreditTransaction.type,
-        CreditTransaction.created_at,
-    ]
-
-    column_labels = {
-        "id": "ID",
-        "user_uuid": "사용자 UUID",
-        "amount": "변경 크레딧",
-        "balance_after": "변경 후 잔액",
-        "type": "변경 유형",
-        "reason": "사유",
-        "admin.name": "처리 관리자",
-        "related_request_id": "충전 요청 ID",
-        "created_at": "변경 일시",
-    }
-
-    def list_query(self, _request: Request):
-        return (
-            select(CreditTransaction)
-            .select_from(outerjoin(CreditTransaction, Admin, CreditTransaction.admin_id == Admin.id))
-        )

app/backoffice/dashboard.py

@@ -1,79 +0,0 @@
-from datetime import datetime
-
-from sqlalchemy import func, select
-from sqlalchemy.ext.asyncio import AsyncSession
-from starlette.requests import Request
-from starlette.responses import Response
-
-from app.credit.models import ChargeRequestStatus, CreditChargeRequest, CreditTransaction, CreditTransactionType
-from app.database.session import AsyncSessionLocal
-from app.user.models import User
-from config import TIMEZONE
-
-
-async def get_dashboard_context() -> dict:
-    async with AsyncSessionLocal() as session:
-        today_start = datetime.now(TIMEZONE).replace(hour=0, minute=0, second=0, microsecond=0)
-
-        pending_charge_requests_count = (await session.execute(
-            select(func.count()).select_from(CreditChargeRequest)
-            .where(CreditChargeRequest.status == ChargeRequestStatus.PENDING)
-        )).scalar()
-
-        today_charge = (await session.execute(
-            select(func.count()).select_from(CreditTransaction)
-            .where(
-                CreditTransaction.type == CreditTransactionType.CHARGE,
-                CreditTransaction.created_at >= today_start,
-            )
-        )).scalar()
-
-        today_consume = (await session.execute(
-            select(func.count()).select_from(CreditTransaction)
-            .where(
-                CreditTransaction.type == CreditTransactionType.CONSUME,
-                CreditTransaction.created_at >= today_start,
-            )
-        )).scalar()
-
-        month_start = datetime.now(TIMEZONE).replace(day=1, hour=0, minute=0, second=0, microsecond=0)
-        month_consume = (await session.execute(
-            select(func.coalesce(func.sum(func.abs(CreditTransaction.amount)), 0))
-            .select_from(CreditTransaction)
-            .where(
-                CreditTransaction.type == CreditTransactionType.CONSUME,
-                CreditTransaction.created_at >= month_start,
-            )
-        )).scalar()
-
-        pending_requests = (await session.execute(
-            select(CreditChargeRequest)
-            .where(CreditChargeRequest.status == ChargeRequestStatus.PENDING)
-            .order_by(CreditChargeRequest.created_at.desc())
-            .limit(10)
-        )).scalars().all()
-
-        recent_transactions = (await session.execute(
-            select(CreditTransaction)
-            .order_by(CreditTransaction.created_at.desc())
-            .limit(10)
-        )).scalars().all()
-
-        recent_users = (await session.execute(
-            select(User)
-            .where(User.is_deleted == False)
-            .order_by(User.created_at.desc())
-            .limit(10)
-        )).scalars().all()
-
-    return {
-        "stats": {
-            "pending_charge_requests": pending_charge_requests_count,
-            "today_charge": today_charge,
-            "today_consume": today_consume,
-            "month_consume": month_consume,
-        },
-        "pending_requests": pending_requests,
-        "recent_transactions": recent_transactions,
-        "recent_users": recent_users,
-    }

app/backoffice/frontend/templates/sqladmin/details.html

@@ -1,106 +0,0 @@
-{% extends "sqladmin/layout.html" %}
-{% block content %}
-<div class="col-12">
-  <div class="card">
-    <div class="card-header">
-      <h3 class="card-title">
-        {% for pk in model_view.pk_columns -%}
-        {{ pk.name }}
-        {%- if not loop.last %};{% endif -%}
-        {% endfor %}: {{ get_object_identifier(model) }}</h3>
-    </div>
-    <div class="card-body border-bottom py-3">
-      <div class="table-responsive">
-        <table class="table card-table table-vcenter text-nowrap table-hover table-bordered">
-          <thead>
-            <tr>
-              <th class="w-1">Column</th>
-              <th class="w-1">Value</th>
-            </tr>
-          </thead>
-          <tbody>
-            {% for name in model_view._details_prop_names %}
-            {% set label = model_view._column_labels.get(name, name) %}
-            <tr>
-              <td>{{ label }}</td>
-              {% set value, formatted_value = model_view.get_detail_value(model, name) %}
-              {% if name in model_view._relation_names %}
-              {% if is_list( value ) %}
-              <td>
-                {% for elem, formatted_elem in zip(value, formatted_value) %}
-                  {% if model_view.show_compact_lists %}
-                    <a href="{{ model_view._build_url_for('admin:details', request, elem) }}">({{ formatted_elem }})</a>
-                  {% else %}
-                    <a href="{{ model_view._build_url_for('admin:details', request, elem) }}">{{ formatted_elem }}</a><br/>
-                  {% endif %}
-                {% endfor %}
-              </td>
-              {% else %}
-              <td><a href="{{ model_view._url_for_details_with_prop(request, model, name) }}">{{ formatted_value }}</a>
-              </td>
-              {% endif %}
-              {% else %}
-              <td>{{ formatted_value }}</td>
-              {% endif %}
-            </tr>
-            {% endfor %}
-          </tbody>
-        </table>
-      </div>
-      <div class="card-footer container">
-        <div class="row">
-          <div class="col-md-1">
-            <a href="{{ url_for('admin:list', identity=model_view.identity) }}" class="btn">
-              Go Back
-            </a>
-          </div>
-          {% if model_view.can_delete and request.session.get('admin_role') == 'superadmin' %}
-          <div class="col-md-1">
-            <a href="#" data-name="{{ model_view.name }}" data-pk="{{ get_object_identifier(model) }}"
-              data-url="{{ model_view._url_for_delete(request, model) }}" data-bs-toggle="modal"
-              data-bs-target="#modal-delete" class="btn btn-danger">
-              Delete
-            </a>
-          </div>
-          {% endif %}
-          {% if model_view.can_edit and request.session.get('admin_role') == 'superadmin' %}
-          <div class="col-md-1">
-            <a href="{{ model_view._build_url_for('admin:edit', request, model) }}" class="btn btn-primary">
-              Edit
-            </a>
-          </div>
-          {% endif %}
-          {% for custom_action,label in model_view._custom_actions_in_detail.items() %}
-          <div class="col-md-1">
-            {% if custom_action in model_view._custom_actions_confirmation %}
-            <a href="#" class="btn btn-secondary" data-bs-toggle="modal"
-              data-bs-target="#modal-confirmation-{{ custom_action }}">
-              {{ label }}
-            </a>
-            {% else %}
-            <a href="{{ model_view._url_for_action(request, custom_action) }}?pks={{ get_object_identifier(model) }}"
-              class="btn btn-secondary">
-              {{ label }}
-            </a>
-            {% endif %}
-          </div>
-          {% endfor %}
-        </div>
-      </div>
-    </div>
-  </div>
-</div>
-{% if model_view.can_delete %}
-{% include 'sqladmin/modals/delete.html' %}
-{% endif %}
-
-{% for custom_action in model_view._custom_actions_in_detail %}
-{% if custom_action in model_view._custom_actions_confirmation %}
-{% with confirmation_message = model_view._custom_actions_confirmation[custom_action], custom_action=custom_action,
-url=model_view._url_for_action(request, custom_action) + '?pks=' + (get_object_identifier(model) | string) %}
-{% include 'sqladmin/modals/details_action_confirmation.html' %}
-{% endwith %}
-{% endif %}
-{% endfor %}
-
-{% endblock %}

app/backoffice/frontend/templates/sqladmin/index.html

@@ -1,149 +0,0 @@
-{% extends "sqladmin/layout.html" %}
-
-{% block content %}
-<!-- 요약 카드 -->
-<div class="col-12">
-  <div class="row row-deck row-cards mb-4">
-    <div class="col-sm-6 col-lg-3">
-      <div class="card">
-        <div class="card-body">
-          <div class="subheader">대기 중인 요청</div>
-          <div class="h1 mb-3 text-warning">{{ stats.pending_charge_requests }}</div>
-        </div>
-      </div>
-    </div>
-    <div class="col-sm-6 col-lg-3">
-      <div class="card">
-        <div class="card-body">
-          <div class="subheader">오늘 승인한 요청</div>
-          <div class="h1 mb-3 text-success">{{ stats.today_charge }}</div>
-        </div>
-      </div>
-    </div>
-    <div class="col-sm-6 col-lg-3">
-      <div class="card">
-        <div class="card-body">
-          <div class="subheader">오늘 소모 크레딧</div>
-          <div class="h1 mb-3 text-danger">{{ stats.today_consume }}</div>
-        </div>
-      </div>
-    </div>
-    <div class="col-sm-6 col-lg-3">
-      <div class="card">
-        <div class="card-body">
-          <div class="subheader">이번 달 소모 크레딧</div>
-          <div class="h1 mb-3 text-danger">{{ stats.month_consume }}</div>
-        </div>
-      </div>
-    </div>
-  </div>
-</div>
-
-<!-- 대기 중인 요청 -->
-<div class="col-12 col-lg-6">
-  <div class="card">
-    <div class="card-header">
-      <h3 class="card-title">대기 중인 요청</h3>
-      <div class="card-options">
-        <a href="{{ request.url_for('admin:list', identity='credit-charge-request') }}" class="btn btn-sm btn-primary">전체 보기</a>
-      </div>
-    </div>
-    <div class="table-responsive">
-      <table class="table table-vcenter card-table">
-        <thead>
-          <tr>
-            <th>사용자 UUID</th>
-            <th>요청 크레딧</th>
-            <th>요청일시</th>
-          </tr>
-        </thead>
-        <tbody>
-          {% for req in pending_requests %}
-          <tr>
-            <td class="text-truncate" style="max-width:150px;">{{ req.user_uuid }}</td>
-            <td>{{ req.requested_amount }}</td>
-            <td>{{ req.created_at.strftime('%Y-%m-%d %H:%M') }}</td>
-          </tr>
-          {% else %}
-          <tr><td colspan="3" class="text-center text-muted">대기 중인 요청 없음</td></tr>
-          {% endfor %}
-        </tbody>
-      </table>
-    </div>
-  </div>
-</div>
-
-<!-- 최근 크레딧 변화 -->
-<div class="col-12 col-lg-6">
-  <div class="card">
-    <div class="card-header">
-      <h3 class="card-title">최근 크레딧 변화</h3>
-      <div class="card-options">
-        <a href="{{ request.url_for('admin:list', identity='credit-transaction') }}" class="btn btn-sm btn-primary">전체 보기</a>
-      </div>
-    </div>
-    <div class="table-responsive">
-      <table class="table table-vcenter card-table">
-        <thead>
-          <tr>
-            <th>사용자 UUID</th>
-            <th>유형</th>
-            <th>변경</th>
-            <th>잔액</th>
-            <th>일시</th>
-          </tr>
-        </thead>
-        <tbody>
-          {% for tx in recent_transactions %}
-          <tr>
-            <td class="text-truncate" style="max-width:120px;">{{ tx.user_uuid }}</td>
-            <td>{{ tx.type }}</td>
-            <td class="{{ 'text-success' if tx.amount > 0 else 'text-danger' }}">{{ '%+d' % tx.amount }}</td>
-            <td>{{ tx.balance_after }}</td>
-            <td>{{ tx.created_at.strftime('%Y-%m-%d %H:%M') }}</td>
-          </tr>
-          {% else %}
-          <tr><td colspan="5" class="text-center text-muted">이력 없음</td></tr>
-          {% endfor %}
-        </tbody>
-      </table>
-    </div>
-  </div>
-</div>
-
-<!-- 최근 가입 사용자 -->
-<div class="col-12">
-  <div class="card">
-    <div class="card-header">
-      <h3 class="card-title">최근 가입 사용자</h3>
-      <div class="card-options">
-        <a href="{{ request.url_for('admin:list', identity='user') }}" class="btn btn-sm btn-primary">전체 보기</a>
-      </div>
-    </div>
-    <div class="table-responsive">
-      <table class="table table-vcenter card-table">
-        <thead>
-          <tr>
-            <th>닉네임</th>
-            <th>이메일</th>
-            <th>크레딧</th>
-            <th>권한</th>
-            <th>가입일시</th>
-          </tr>
-        </thead>
-        <tbody>
-          {% for user in recent_users %}
-          <tr>
-            <td>{{ user.nickname or '-' }}</td>
-            <td>{{ user.email or '-' }}</td>
-            <td>{{ user.credits }}</td>
-            <td>{{ user.role }}</td>
-            <td>{{ user.created_at.strftime('%Y-%m-%d %H:%M') }}</td>
-          </tr>
-          {% endfor %}
-        </tbody>
-      </table>
-    </div>
-  </div>
-</div>
-{% endblock %}

app/backoffice/frontend/templates/sqladmin/layout.html

@@ -1,65 +0,0 @@
-{% extends "sqladmin/base.html" %}
-{% from 'sqladmin/_macros.html' import display_menu %}
-{% block body %}
-<div class="wrapper">
-  <aside class="navbar navbar-expand-lg navbar-vertical navbar-expand-md navbar-dark">
-    <div class="container-fluid">
-      <h1 class="navbar-brand navbar-brand-autodark">
-        <a href="{{ url_for('admin:index') }}">
-          {% if admin.logo_url %}
-          <img src="{{ admin.logo_url }}" width="64" height="64" alt="Admin" class="navbar-brand-image" />
-          {% else %}
-          <h3>{{ admin.title }}</h3>
-          {% endif %}
-        </a>
-      </h1>
-      <nav class="navbar navbar-expand-sm" id="navbar-menu">
-        <button class="navbar-toggler" type="button" data-toggle="collapse" data-target="#navbarSupportedContent"
-          aria-controls="navbarSupportedContent" aria-expanded="false" aria-label="Toggle navigation">
-          <span class="navbar-toggler-icon"></span>
-        </button>
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-          {{ display_menu(admin._menu, request) }}
-        </div>
-      </nav>
-      {% if admin.authentication_backend %}
-      <div class="mb-2 text-center text-white">
-        <div class="fw-bold">{{ request.session.get('admin_name', '') }}</div>
-        <small>
-          {% if request.session.get('admin_role') == 'superadmin' %}
-          <span class="badge bg-danger">전체 관리자</span>
-          {% else %}
-          <span class="badge bg-warning text-dark">일반 관리자</span>
-          {% endif %}
-        </small>
-      </div>
-      <a href="{{ request.url_for('admin:logout') }}" class="btn btn-secondary btn-icon">
-        <i class="fa fa-sign-out"></i>
-        <span>Logout</span>
-      </a>
-      {% endif %}
-    </div>
-  </aside>
-  <div class="page-wrapper">
-    <div class="container-fluid">
-      <div class="page-header d-print-none">
-        {% block content_header %}
-        <div class="row align-items-center">
-          <div class="col">
-            <h2 class="page-title">{{ title }}</h2>
-            <div class="page-pretitle">{{ subtitle }}</div>
-          </div>
-        </div>
-        {% endblock %}
-      </div>
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-      <div class="container-fluid">
-        <div class="row row-deck row-cards">
-          {% block content %} {% endblock %}
-        </div>
-      </div>
-    </div>
-  </div>
-</div>
-{% endblock %}

app/backoffice/frontend/templates/sqladmin/list.html

@@ -1,299 +0,0 @@
-{% extends "sqladmin/layout.html" %}
-{% block content %}
-<div class="container-fluid">
-  <div class="row">
-    <div class="col-12">
-      <div class="d-flex">
-        <div class="flex-grow-1 me-2">
-          <div class="card">
-            <div class="card-header">
-              <h3 class="card-title">{{ model_view.name_plural }}</h3>
-              <div class="ms-auto">
-                {% if model_view.can_export %}
-                {% if model_view.export_types | length > 1 %}
-                <div class="ms-3 d-inline-block dropdown">
-                  <a href="#" class="btn btn-secondary dropdown-toggle" id="dropdownMenuButton1" data-bs-toggle="dropdown"
-                    aria-expanded="false">
-                    Export
-                  </a>
-                  <ul class="dropdown-menu" aria-labelledby="dropdownMenuButton1">
-                    {% for export_type in model_view.export_types %}
-                    <li><a class="dropdown-item"
-                        href="{{ url_for('admin:export', identity=model_view.identity, export_type=export_type) }}">{{
-                        export_type | upper }}</a></li>
-                    {% endfor %}
-                  </ul>
-                </div>
-                {% elif model_view.export_types | length == 1 %}
-                <div class="ms-3 d-inline-block">
-                  <a href="{{ url_for('admin:export', identity=model_view.identity, export_type=model_view.export_types[0]) }}"
-                    class="btn btn-secondary">
-                    Export
-                  </a>
-                </div>
-                {% endif %}
-                {% endif %}
-                {% if model_view.can_create %}
-                <div class="ms-3 d-inline-block">
-                  <a href="{{ url_for('admin:create', identity=model_view.identity) }}" class="btn btn-primary">
-                    + New {{ model_view.name }}
-                  </a>
-                </div>
-                {% endif %}
-              </div>
-            </div>
-            <div class="card-body border-bottom py-3">
-              <div class="d-flex justify-content-between">
-                <div class="dropdown col-4">
-                  <button {% if not model_view.can_delete and not model_view._custom_actions_in_list %} disabled {% endif %}
-                    class="btn btn-light dropdown-toggle" type="button" id="dropdownMenuButton" data-toggle="dropdown"
-                    aria-haspopup="true" aria-expanded="false">
-                    Actions
-                  </button>
-                  {% if model_view.can_delete or model_view._custom_actions_in_list %}
-                  <div class="dropdown-menu" aria-labelledby="dropdownMenuButton">
-                    {% if model_view.can_delete and request.session.get('admin_role') == 'superadmin' %}
-                    <a class="dropdown-item" id="action-delete" href="#" data-name="{{ model_view.name }}"
-                      data-url="{{ url_for('admin:delete', identity=model_view.identity) }}" data-bs-toggle="modal"
-                      data-bs-target="#modal-delete">Delete selected items</a>
-                    {% endif %}
-                    {% for custom_action, label in model_view._custom_actions_in_list.items() %}
-                    {% if custom_action in model_view._custom_actions_confirmation %}
-                    <a class="dropdown-item" id="action-customconfirm-{{ custom_action }}" href="#" data-bs-toggle="modal"
-                      data-bs-target="#modal-confirmation-{{ custom_action }}">
-                      {{ label }}
-                    </a>
-                    {% else %}
-                    <a class="dropdown-item" id="action-custom-{{ custom_action }}" href="#"
-                      data-url="{{ model_view._url_for_action(request, custom_action) }}">
-                      {{ label }}
-                    </a>
-                    {% endif %}
-                    {% endfor %}
-                  </div>
-                  {% endif %}
-                </div>
-                {% if model_view.column_searchable_list %}
-                <div class="col-md-4 text-muted">
-                  <div class="input-group">
-                    <input id="search-input" type="text" class="form-control"
-                      placeholder="Search: {{ model_view.search_placeholder() }}"
-                      value="{{ request.query_params.get('search', '') }}">
-                    <button id="search-button" class="btn" type="button">Search</button>
-                    <button id="search-reset" class="btn" type="button" {% if not request.query_params.get('search')
-                      %}disabled{% endif %}><i class="fa-solid fa-times"></i></button>
-                  </div>
-                </div>
-                {% endif %}
-              </div>
-            </div>
-            <div class="table-responsive">
-              <table class="table card-table table-vcenter text-nowrap">
-                <thead>
-                  <tr>
-                    <th class="w-1"><input class="form-check-input m-0 align-middle" type="checkbox" aria-label="Select all"
-                        id="select-all"></th>
-                    <th class="w-1"></th>
-                    {% for name in model_view._list_prop_names %}
-                    {% set label = model_view._column_labels.get(name, name) %}
-                    <th>
-                      {% if name in model_view._sort_fields %}
-                      {% if request.query_params.get("sortBy") == name and request.query_params.get("sort") == "asc" %}
-                      <a href="{{ request.url.include_query_params(sort='desc') }}"><i class="fa-solid fa-arrow-up"></i> {{
-                        label }}</a>
-                      {% elif request.query_params.get("sortBy") == name and request.query_params.get("sort") == "desc" %}
-                      <a href="{{ request.url.include_query_params(sort='asc') }}"><i class="fa-solid fa-arrow-down"></i> {{ label
-                        }}</a>
-                      {% else %}
-                      <a href="{{ request.url.include_query_params(sortBy=name, sort='asc') }}">{{ label }}</a>
-                      {% endif %}
-                      {% else %}
-                      {{ label }}
-                      {% endif %}
-                    </th>
-                    {% endfor %}
-                  </tr>
-                </thead>
-                <tbody>
-                  {% for row in pagination.rows %}
-                  <tr>
-                    <td>
-                      <input type="hidden" value="{{ get_object_identifier(row) }}">
-                      <input class="form-check-input m-0 align-middle select-box" type="checkbox" aria-label="Select item">
-                    </td>
-                    <td class="text-end">
-                      {% if model_view.can_view_details %}
-                      <a href="{{ model_view._build_url_for('admin:details', request, row) }}" data-bs-toggle="tooltip"
-                        data-bs-placement="top" title="View">
-                        <span class="me-1"><i class="fa-solid fa-eye"></i></span>
-                      </a>
-                      {% endif %}
-                      {% if model_view.can_edit and request.session.get('admin_role') == 'superadmin' %}
-                      <a href="{{ model_view._build_url_for('admin:edit', request, row) }}" data-bs-toggle="tooltip"
-                        data-bs-placement="top" title="Edit">
-                        <span class="me-1"><i class="fa-solid fa-pen-to-square"></i></span>
-                      </a>
-                      {% endif %}
-                      {% if model_view.can_delete and request.session.get('admin_role') == 'superadmin' %}
-                      <a href="#" data-name="{{ model_view.name }}" data-pk="{{ get_object_identifier(row) }}"
-                        data-url="{{ model_view._url_for_delete(request, row) }}" data-bs-toggle="modal"
-                        data-bs-target="#modal-delete" title="Delete">
-                        <span class="me-1"><i class="fa-solid fa-trash"></i></span>
-                      </a>
-                      {% endif %}
-                    </td>
-                    {% for name in model_view._list_prop_names %}
-                    {% set value, formatted_value = model_view.get_list_value(row, name) %}
-                    {% if name in model_view._relation_names %}
-                    {% if is_list( value ) %}
-                    <td>
-                      {% for elem, formatted_elem in zip(value, formatted_value) %}
-                        {% if model_view.show_compact_lists %}
-                          <a href="{{ model_view._build_url_for('admin:details', request, elem) }}">({{ formatted_elem }})</a>
-                        {% else %}
-                          <a href="{{ model_view._build_url_for('admin:details', request, elem) }}">{{ formatted_elem }}</a><br/>
-                        {% endif %}
-                      {% endfor %}
-                    </td>
-                    {% else %}
-                    <td><a href="{{ model_view._url_for_details_with_prop(request, row, name) }}">{{ formatted_value }}</a></td>
-                    {% endif %}
-                    {% else %}
-                    <td>{{ formatted_value }}</td>
-                    {% endif %}
-                    {% endfor %}
-                  </tr>
-                  {% endfor %}
-                </tbody>
-              </table>
-            </div>
-            <div class="card-footer d-flex justify-content-between align-items-center gap-2">
-              <p class="m-0 text-muted">Showing <span>{{ ((pagination.page - 1) * pagination.page_size) + 1 }}</span> to
-                <span>{{ min(pagination.page * pagination.page_size, pagination.count) }}</span> of <span>{{ pagination.count
-                  }}</span> items
-              </p>
-              <ul class="pagination m-0 ms-auto">
-                <li class="page-item {% if not pagination.has_previous %}disabled{% endif %}">
-                  {% if pagination.has_previous %}
-                  <a class="page-link" href="{{ pagination.previous_page.url }}">
-                    {% else %}
-                    <a class="page-link" href="#">
-                      {% endif %}
-                      <i class="fa-solid fa-chevron-left"></i>
-                      prev
-                    </a>
-                </li>
-                {% for page_control in pagination.page_controls %}
-                <li class="page-item {% if page_control.number == pagination.page %}active{% endif %}"><a class="page-link"
-                    href="{{ page_control.url }}">{{ page_control.number }}</a></li>
-                {% endfor %}
-                <li class="page-item {% if not pagination.has_next %}disabled{% endif %}">
-                  {% if pagination.has_next %}
-                  <a class="page-link" href="{{ pagination.next_page.url }}">
-                    {% else %}
-                    <a class="page-link" href="#">
-                      {% endif %}
-                      next
-                      <i class="fa-solid fa-chevron-right"></i>
-                    </a>
-                </li>
-              </ul>
-              <div class="dropdown text-muted">
-                Show
-                <a href="#" class="btn btn-sm btn-light dropdown-toggle" data-toggle="dropdown" aria-haspopup="true"
-                  aria-expanded="false">
-                  {{ request.query_params.get("pageSize") or model_view.page_size }} / Page
-                </a>
-                <div class="dropdown-menu">
-                  {% for page_size_option in model_view.page_size_options %}
-                  <a class="dropdown-item" href="{{ request.url.include_query_params(pageSize=page_size_option, page=pagination.resize(page_size_option).page) }}">
-                    {{ page_size_option }} / Page
-                  </a>
-                  {% endfor %}
-                </div>
-              </div>
-            </div>
-          </div>
-        </div>
-        {% if model_view.get_filters() %}
-        <div class="col-md-3" style="width: 300px; flex-shrink: 0;">
-          <div id="filter-sidebar" class="card">
-            <div class="card-header">
-              <h3 class="card-title">Filters</h3>
-            </div>
-            <div class="card-body">
-              {% for filter in model_view.get_filters() %}
-              {% if filter.has_operator %}
-              <div class="mb-3">
-                <div class="fw-bold text-truncate">{{ filter.title }}</div>
-                <div>
-                  <!-- Show current filter if active -->
-                  {% set current_filter = request.query_params.get(filter.parameter_name, '') %}
-                  {% set current_op = request.query_params.get(filter.parameter_name + '_op', '') %}
-                  {% if current_filter %}
-                  <div class="mb-2 text-muted small">
-                    Current: {{ current_op }} {{ current_filter }} 
-                    <a href="{{ request.url.remove_query_params(filter.parameter_name).remove_query_params(filter.parameter_name + '_op') }}" class="text-decoration-none">[Clear]</a>
-                  </div>
-                  {% endif %}
-                  <!-- Single form with dropdown for operations -->
-                  <form method="get" class="d-flex flex-column" style="gap: 8px;">
-                    <!-- Preserve existing query parameters -->
-                    {% for key, value in request.query_params.items() %}
-                      {% if key != filter.parameter_name and key != filter.parameter_name + '_op' %}
-                      <input type="hidden" name="{{ key }}" value="{{ value }}">
-                      {% endif %}
-                    {% endfor %}
-                    <!-- Operation dropdown -->
-                    <select name="{{ filter.parameter_name }}_op" class="form-select form-select-sm" required>
-                      <option value="">Select operation...</option>
-                      {% for op_value, op_label in filter.get_operation_options_for_model(model_view.model) %}
-                      <option value="{{ op_value }}" {% if current_op == op_value %}selected{% endif %}>{{ op_label }}</option>
-                      {% endfor %}
-                    </select>
-                    <!-- Value input -->
-                    <input type="text" 
-                           name="{{ filter.parameter_name }}" 
-                           placeholder="Enter value"
-                           class="form-control form-control-sm"
-                           value="{{ current_filter }}"
-                           required>
-                    <button type="submit" class="btn btn-sm btn-outline-primary">Apply Filter</button>
-                  </form>
-                </div>
-              </div>
-              {% else %}
-              <!-- Fallback for other filter types -->
-              <div class="mb-3">
-                <div class="fw-bold text-truncate">{{ filter.title }}</div>
-                <div>
-                  {% for lookup in filter.lookups(request, model_view.model, model_view._run_arbitrary_query) %}
-                  <a href="{{ request.url.include_query_params(**{filter.parameter_name: lookup[0]}) }}" class="d-block text-decoration-none text-truncate">
-                    {{ lookup[1] }}
-                  </a>
-                  {% endfor %}
-                </div>
-              </div>
-              {% endif %}
-              {% endfor %}
-            </div>
-          </div>
-        </div>
-        {% endif %}
-      </div>
-    </div>
-  </div>
-  {% if model_view.can_delete %}
-  {% include 'sqladmin/modals/delete.html' %}
-  {% endif %}
-
-  {% for custom_action in model_view._custom_actions_in_list %}
-  {% if custom_action in model_view._custom_actions_confirmation %}
-  {% with confirmation_message = model_view._custom_actions_confirmation[custom_action], custom_action=custom_action,
-  url=model_view._url_for_action(request, custom_action) %}
-  {% include 'sqladmin/modals/list_action_confirmation.html' %}
-  {% endwith %}
-  {% endif %}
-  {% endfor %}
-</div>
-{% endblock %}

app/backoffice/mixins.py

@@ -1,41 +0,0 @@
-from starlette.requests import Request
-
-
-class SuperAdminOnly:
-    """superadmin만 접근 가능 (편집/삭제/액션 모두 허용)"""
-
-    def is_accessible(self, request: Request) -> bool:
-        return request.session.get("admin_role") == "superadmin"
-
-
-class ViewerReadOnly:
-    """viewer만 접근 가능한 읽기 전용 뷰"""
-
-    can_create = False
-    can_edit = False
-    can_delete = False
-
-    def is_accessible(self, request: Request) -> bool:
-        return request.session.get("admin_role") == "viewer"
-
-
-class ViewerAccessible:
-    """superadmin + viewer 접근 가능, 읽기 전용"""
-
-    can_create = False
-    can_edit = False
-    can_delete = False
-
-    def is_accessible(self, request: Request) -> bool:
-        return request.session.get("admin_role") in ("superadmin", "viewer")
-
-
-class SuperAdminEditable:
-    """superadmin + viewer 접근 가능, superadmin만 편집"""
-
-    can_create = False
-    can_edit = False
-    can_delete = False
-
-    def is_accessible(self, request: Request) -> bool:
-        return request.session.get("admin_role") in ("superadmin", "viewer")

app/backoffice/user_view_actions.py

@@ -1,114 +0,0 @@
-import logging
-from typing import Optional
-
-from sqlalchemy import select
-from starlette.requests import Request
-from starlette.responses import RedirectResponse
-
-from app.credit.models import CreditTransactionType
-from app.credit.services.credit_service import charge_credit, deduct_credit
-from app.database.session import AsyncSessionLocal
-from app.user.models import User
-
-logger = logging.getLogger(__name__)
-
-
-async def _get_users_by_pks(session, pks: str) -> list[User]:
-    ids = [int(pk) for pk in pks.split(",") if pk.strip()]
-    if not ids:
-        return []
-    result = await session.execute(select(User).where(User.id.in_(ids)))
-    return list(result.scalars().all())
-
-
-async def handle_block_users(request: Request, identity: str, block: bool) -> RedirectResponse:
-    pks = request.query_params.get("pks", "")
-    action_str = "차단" if block else "차단 해제"
-
-    async with AsyncSessionLocal() as session:
-        users = await _get_users_by_pks(session, pks)
-        for user in users:
-            user.is_active = not block
-        await session.commit()
-        logger.info(f"[USER-ADMIN] {action_str} count={len(users)}")
-
-    return RedirectResponse(request.url_for("admin:list", identity=identity), status_code=302)
-
-
-async def handle_set_role(request: Request, identity: str, role: str) -> RedirectResponse:
-    pks = request.query_params.get("pks", "")
-    is_admin = role == "admin"
-
-    async with AsyncSessionLocal() as session:
-        users = await _get_users_by_pks(session, pks)
-        for user in users:
-            user.role = role
-            user.is_admin = is_admin
-        await session.commit()
-        logger.info(f"[USER-ADMIN] set_role role={role} count={len(users)}")
-
-    return RedirectResponse(request.url_for("admin:list", identity=identity), status_code=302)
-
-
-async def handle_grant_credits(
-    request: Request,
-    identity: str,
-    amount: int,
-    admin_id: Optional[int],
-) -> RedirectResponse:
-    pks = request.query_params.get("pks", "")
-    ids = [int(pk) for pk in pks.split(",") if pk.strip()]
-
-    async with AsyncSessionLocal() as session:
-        for user_id in ids:
-            result = await session.execute(select(User).where(User.id == user_id))
-            user = result.scalar_one_or_none()
-            if user is None:
-                continue
-            try:
-                await charge_credit(
-                    session=session,
-                    user_uuid=user.user_uuid,
-                    amount=amount,
-                    type=CreditTransactionType.ADMIN_ADJUST,
-                    reason="관리자 수동 충전",
-                    admin_id=admin_id,
-                )
-                await session.commit()
-            except Exception as e:
-                await session.rollback()
-                logger.warning(f"[USER-ADMIN] grant_credits failed user_id={user_id} error={e}")
-
-    return RedirectResponse(request.url_for("admin:list", identity=identity), status_code=302)
-
-
-async def handle_deduct_credits(
-    request: Request,
-    identity: str,
-    amount: int,
-    admin_id: Optional[int],
-) -> RedirectResponse:
-    pks = request.query_params.get("pks", "")
-    ids = [int(pk) for pk in pks.split(",") if pk.strip()]
-
-    async with AsyncSessionLocal() as session:
-        for user_id in ids:
-            result = await session.execute(select(User).where(User.id == user_id))
-            user = result.scalar_one_or_none()
-            if user is None:
-                continue
-            try:
-                await deduct_credit(
-                    session=session,
-                    user_uuid=user.user_uuid,
-                    amount=amount,
-                    type=CreditTransactionType.ADMIN_ADJUST,
-                    reason="관리자 수동 차감",
-                    admin_id=admin_id,
-                )
-                await session.commit()
-            except Exception as e:
-                await session.rollback()
-                logger.warning(f"[USER-ADMIN] deduct_credits failed user_id={user_id} error={e}")
-
-    return RedirectResponse(request.url_for("admin:list", identity=identity), status_code=302)

app/comment/api/routers/v1/comment.py

@@ -1,176 +0,0 @@
-"""
-Comment API Router
-
-영상 댓글 관련 엔드포인트를 제공합니다.
-
-엔드포인트 목록:
-    - POST /comment/video/{video_id}: 댓글/대댓글 작성 (로그인 필수)
-    - GET  /comment/video/{video_id}: 댓글 목록 조회 (비로그인 허용)
-    - DELETE /comment/{comment_id}: 본인 댓글 소프트 삭제 (로그인 필수)
-"""
-
-from fastapi import APIRouter, Depends
-from sqlalchemy.ext.asyncio import AsyncSession
-
-from app.comment.schemas.comment_schema import (
-    CommentCreateRequest,
-    CommentCreateResponse,
-    CommentItem,
-    DeleteCommentResponse,
-)
-from app.comment.services.comment import create_comment, delete_comment, list_comments
-from app.database.session import get_session
-from app.dependencies.pagination import PaginationParams, get_pagination_params
-from app.user.dependencies.auth import get_current_user, get_current_user_optional
-from app.user.models import User
-from app.utils.logger import get_logger
-from app.utils.pagination import PaginatedResponse
-
-logger = get_logger("comment")
-
-router = APIRouter(prefix="/comment", tags=["Comment"])
-
-
-@router.post(
-    "/video/{video_id}",
-    summary="댓글/대댓글 작성",
-    description="""
-## 개요
-영상에 댓글 또는 대댓글을 작성합니다. 로그인 필수.
-
-## 경로 파라미터
-- **video_id**: 댓글을 달 영상의 ID
-
-## 요청 본문
-- **content**: 댓글 본문 (1~100자)
-- **parent_id**: 대댓글일 때만 부모 댓글 id (생략 시 최상위 댓글)
-
-## 참고
-- 작성자 정보는 응답에 포함되지 않습니다 (익명 정책).
-- 대댓글에 또 대댓글을 다는 것은 불가합니다 (최대 2-depth).
-    """,
-    response_model=CommentCreateResponse,
-    responses={
-        200: {"description": "댓글 작성 성공"},
-        400: {"description": "잘못된 parent_id (2-depth 초과, 다른 영상의 댓글 등)"},
-        401: {"description": "인증 실패"},
-        404: {"description": "영상을 찾을 수 없음"},
-    },
-)
-async def post_comment(
-    video_id: int,
-    body: CommentCreateRequest,
-    current_user: User = Depends(get_current_user),
-    session: AsyncSession = Depends(get_session),
-) -> CommentCreateResponse:
-    logger.info(
-        f"[post_comment] START - video_id: {video_id}, user: {current_user.user_uuid}, "
-        f"parent_id: {body.parent_id}"
-    )
-    comment = await create_comment(
-        session=session,
-        video_id=video_id,
-        user_uuid=current_user.user_uuid,
-        nickname=body.nickname,
-        content=body.content,
-        parent_id=body.parent_id,
-    )
-    logger.info(f"[post_comment] SUCCESS - comment_id: {comment.id}")
-    return CommentCreateResponse(
-        id=comment.id,
-        nickname=comment.nickname or "익명",
-        parent_id=comment.parent_id,
-        content=comment.content,
-        created_at=comment.created_at,
-    )
-
-
-@router.get(
-    "/video/{video_id}",
-    summary="댓글 목록 조회",
-    description="""
-## 개요
-영상의 댓글 목록을 페이지네이션하여 반환합니다. 비로그인도 접근 가능.
-
-## 경로 파라미터
-- **video_id**: 댓글을 조회할 영상의 ID
-
-## 쿼리 파라미터
-- **page**: 페이지 번호 (기본값: 1)
-- **page_size**: 페이지당 댓글 수 (기본값: 10, 최대: 100)
-
-## 참고
-- 최상위 댓글만 페이지네이션됩니다. 각 댓글의 대댓글은 전부 포함됩니다.
-- 작성자 정보는 노출되지 않으며, is_mine으로 본인 댓글 여부만 확인 가능합니다.
-- 삭제된 댓글은 content=null로 노출됩니다 (대댓글이 있는 경우).
-    """,
-    response_model=PaginatedResponse[CommentItem],
-    responses={
-        200: {"description": "댓글 목록 조회 성공"},
-        500: {"description": "조회 실패"},
-    },
-)
-async def get_comments(
-    video_id: int,
-    current_user: User | None = Depends(get_current_user_optional),
-    session: AsyncSession = Depends(get_session),
-    pagination: PaginationParams = Depends(get_pagination_params),
-) -> PaginatedResponse[CommentItem]:
-    logger.info(
-        f"[get_comments] START - video_id: {video_id}, "
-        f"page: {pagination.page}, page_size: {pagination.page_size}"
-    )
-    current_user_uuid = current_user.user_uuid if current_user else None
-    result = await list_comments(
-        session=session,
-        video_id=video_id,
-        page=pagination.page,
-        page_size=pagination.page_size,
-        current_user_uuid=current_user_uuid,
-    )
-    logger.info(f"[get_comments] SUCCESS - total: {result.total}, items: {len(result.items)}")
-    return result
-
-
-@router.delete(
-    "/{comment_id}",
-    summary="댓글 소프트 삭제",
-    description="""
-## 개요
-본인이 작성한 댓글을 소프트 삭제합니다. 로그인 필수.
-
-## 경로 파라미터
-- **comment_id**: 삭제할 댓글의 ID
-
-## 참고
-- 본인 댓글만 삭제 가능합니다.
-- 소프트 삭제 방식으로 DB에 데이터는 유지됩니다.
-- 부모 댓글 삭제 시 대댓글은 유지되며, 목록 조회 시 content=null로 표시됩니다.
-    """,
-    response_model=DeleteCommentResponse,
-    responses={
-        200: {"description": "삭제 성공"},
-        401: {"description": "인증 실패"},
-        403: {"description": "삭제 권한 없음"},
-        404: {"description": "댓글을 찾을 수 없음"},
-    },
-)
-async def remove_comment(
-    comment_id: int,
-    current_user: User = Depends(get_current_user),
-    session: AsyncSession = Depends(get_session),
-) -> DeleteCommentResponse:
-    logger.info(
-        f"[remove_comment] START - comment_id: {comment_id}, user: {current_user.user_uuid}"
-    )
-    await delete_comment(
-        session=session,
-        comment_id=comment_id,
-        current_user_uuid=current_user.user_uuid,
-    )
-    logger.info(f"[remove_comment] SUCCESS - comment_id: {comment_id}")
-    return DeleteCommentResponse(
-        success=True,
-        comment_id=comment_id,
-        message="댓글이 삭제되었습니다.",
-    )

app/comment/models.py

@@ -1,81 +0,0 @@
-from datetime import datetime
-from typing import TYPE_CHECKING, List, Optional
-
-from sqlalchemy import Boolean, DateTime, ForeignKey, Index, Integer, String, func
-from sqlalchemy.orm import Mapped, mapped_column, relationship
-
-from app.database.session import Base
-
-if TYPE_CHECKING:
-    from app.user.models import User
-    from app.video.models import Video
-
-
-class Comment(Base):
-    """
-    영상 댓글 테이블
-
-    2-depth 구조 (최상위 댓글 + 대댓글 1단계).
-    parent_id가 NULL이면 최상위 댓글, 값이 있으면 대댓글.
-    작성자(user_uuid)는 DB에 저장하지만 API 응답에는 미노출 (익명 정책).
-    """
-
-    __tablename__ = "comment"
-    __table_args__ = (
-        Index("idx_comment_video_id", "video_id"),
-        Index("idx_comment_user_uuid", "user_uuid"),
-        Index("idx_comment_parent_id", "parent_id"),
-        Index("idx_comment_is_deleted", "is_deleted"),
-        {
-            "mysql_engine": "InnoDB",
-            "mysql_charset": "utf8mb4",
-            "mysql_collate": "utf8mb4_unicode_ci",
-        },
-    )
-
-    id: Mapped[int] = mapped_column(
-        Integer, primary_key=True, autoincrement=True, comment="고유 식별자"
-    )
-    video_id: Mapped[int] = mapped_column(
-        Integer,
-        ForeignKey("video.id", ondelete="CASCADE"),
-        nullable=False,
-        comment="연결된 Video의 id",
-    )
-    user_uuid: Mapped[str] = mapped_column(
-        ForeignKey("user.user_uuid", ondelete="CASCADE"),
-        nullable=False,
-        comment="작성자 UUID (응답 미노출, 권한 검증용)",
-    )
-    parent_id: Mapped[Optional[int]] = mapped_column(
-        Integer,
-        ForeignKey("comment.id", ondelete="CASCADE"),
-        nullable=True,
-        comment="NULL=최상위 댓글, 값=대댓글의 부모 id",
-    )
-    nickname: Mapped[Optional[str]] = mapped_column(
-        String(50), nullable=True, comment="댓글 작성자 닉네임 (null이면 익명)"
-    )
-    content: Mapped[str] = mapped_column(
-        String(100), nullable=False, comment="댓글 본문 (한글 기준 100자 이내)"
-    )
-    is_deleted: Mapped[bool] = mapped_column(
-        Boolean, nullable=False, default=False, comment="소프트 삭제 여부"
-    )
-    created_at: Mapped[datetime] = mapped_column(
-        DateTime,
-        nullable=False,
-        server_default=func.now(),
-        comment="작성 일시",
-    )
-
-    video: Mapped["Video"] = relationship("Video", back_populates="comments")
-    user: Mapped["User"] = relationship("User", back_populates="comments")
-    parent: Mapped[Optional["Comment"]] = relationship(
-        "Comment", remote_side=[id], back_populates="replies"
-    )
-    replies: Mapped[List["Comment"]] = relationship(
-        "Comment",
-        back_populates="parent",
-        cascade="all, delete-orphan",
-    )

app/comment/schemas/comment_schema.py

@@ -1,47 +0,0 @@
-from datetime import datetime
-from typing import List, Optional
-
-from pydantic import BaseModel, Field
-
-
-class CommentCreateRequest(BaseModel):
-    nickname: Optional[str] = Field(None, min_length=1, max_length=50, description="작성자 닉네임 (미입력 시 익명)")
-    content: str = Field(..., min_length=1, max_length=100, description="댓글 본문 (한글 기준 100자 이내)")
-    parent_id: Optional[int] = Field(None, description="대댓글일 때만 부모 댓글 id")
-
-
-class ReplyItem(BaseModel):
-    """대댓글 응답"""
-
-    id: int = Field(..., description="댓글 고유 ID")
-    nickname: str = Field(..., description="작성자 닉네임 (미입력 시 '익명')")
-    content: Optional[str] = Field(None, description="본문 (소프트 삭제된 경우 null)")
-    is_deleted: bool = Field(..., description="삭제 여부")
-    is_mine: bool = Field(..., description="현재 로그인 사용자의 댓글 여부")
-    created_at: datetime = Field(..., description="작성 일시")
-
-
-class CommentItem(BaseModel):
-    """최상위 댓글 응답 — replies 포함"""
-
-    id: int = Field(..., description="댓글 고유 ID")
-    nickname: str = Field(..., description="작성자 닉네임 (미입력 시 '익명')")
-    content: Optional[str] = Field(None, description="본문 (소프트 삭제된 경우 null)")
-    is_deleted: bool = Field(..., description="삭제 여부")
-    is_mine: bool = Field(..., description="현재 로그인 사용자의 댓글 여부")
-    created_at: datetime = Field(..., description="작성 일시")
-    replies: List[ReplyItem] = Field(default_factory=list, description="대댓글 목록")
-
-
-class CommentCreateResponse(BaseModel):
-    id: int = Field(..., description="생성된 댓글 고유 ID")
-    nickname: str = Field(..., description="작성자 닉네임 (미입력 시 '익명')")
-    parent_id: Optional[int] = Field(None, description="부모 댓글 id (대댓글인 경우)")
-    content: str = Field(..., description="댓글 본문")
-    created_at: datetime = Field(..., description="작성 일시")
-
-
-class DeleteCommentResponse(BaseModel):
-    success: bool = Field(..., description="삭제 성공 여부")
-    comment_id: int = Field(..., description="삭제된 댓글 ID")
-    message: str = Field(..., description="결과 메시지")

app/comment/services/comment.py

@@ -1,189 +0,0 @@
-from collections import defaultdict
-from typing import List, Optional
-
-from fastapi import HTTPException
-from sqlalchemy import exists, select
-from sqlalchemy.ext.asyncio import AsyncSession
-
-from app.comment.models import Comment
-from app.comment.schemas.comment_schema import CommentItem, ReplyItem
-from app.utils.pagination import PaginatedResponse
-from app.video.models import Video
-
-
-async def _validate_parent(
-    session: AsyncSession,
-    parent_id: int,
-    video_id: int,
-) -> None:
-    """2-depth 제한 + 동일 video 검증."""
-    result = await session.execute(
-        select(Comment).where(
-            Comment.id == parent_id,
-            Comment.is_deleted == False,  # noqa: E712
-        )
-    )
-    parent = result.scalar_one_or_none()
-
-    if parent is None:
-        raise HTTPException(status_code=400, detail="부모 댓글을 찾을 수 없습니다.")
-    if parent.video_id != video_id:
-        raise HTTPException(status_code=400, detail="다른 영상의 댓글에는 대댓글을 달 수 없습니다.")
-    if parent.parent_id is not None:
-        raise HTTPException(status_code=400, detail="대댓글에는 대댓글을 달 수 없습니다. (최대 2-depth)")
-
-
-def _build_comment_items(
-    parents: list,
-    replies_map: dict,
-    current_user_uuid: Optional[str],
-) -> List[CommentItem]:
-    items = []
-    for c in parents:
-        raw_replies = replies_map.get(c.id, [])
-        replies = [
-            ReplyItem(
-                id=r.id,
-                nickname=r.nickname or "익명",
-                content=None if r.is_deleted else r.content,
-                is_deleted=r.is_deleted,
-                is_mine=(current_user_uuid == r.user_uuid) if current_user_uuid else False,
-                created_at=r.created_at,
-            )
-            for r in raw_replies
-        ]
-        items.append(
-            CommentItem(
-                id=c.id,
-                nickname=c.nickname or "익명",
-                content=None if c.is_deleted else c.content,
-                is_deleted=c.is_deleted,
-                is_mine=(current_user_uuid == c.user_uuid) if current_user_uuid else False,
-                created_at=c.created_at,
-                replies=replies,
-            )
-        )
-    return items
-
-
-async def create_comment(
-    session: AsyncSession,
-    video_id: int,
-    user_uuid: str,
-    nickname: str,
-    content: str,
-    parent_id: Optional[int],
-) -> Comment:
-    # Video 존재 확인
-    video_result = await session.execute(
-        select(Video).where(
-            Video.id == video_id,
-            Video.status == "completed",
-            Video.is_deleted == False,  # noqa: E712
-        )
-    )
-    if video_result.scalar_one_or_none() is None:
-        raise HTTPException(status_code=404, detail="영상을 찾을 수 없습니다.")
-
-    # parent_id 검증
-    if parent_id is not None:
-        await _validate_parent(session, parent_id, video_id)
-
-    comment = Comment(
-        video_id=video_id,
-        user_uuid=user_uuid,
-        nickname=nickname,
-        parent_id=parent_id,
-        content=content,
-    )
-    session.add(comment)
-    await session.commit()
-    await session.refresh(comment)
-    return comment
-
-
-async def list_comments(
-    session: AsyncSession,
-    video_id: int,
-    page: int,
-    page_size: int,
-    current_user_uuid: Optional[str],
-) -> PaginatedResponse[CommentItem]:
-    offset = (page - 1) * page_size
-
-    # 살아있는 자식이 있는지 확인하는 서브쿼리
-    has_live_reply = (
-        exists()
-        .where(
-            Comment.parent_id == Comment.id,
-            Comment.is_deleted == False,  # noqa: E712
-        )
-        .correlate(Comment)
-    )
-
-    # 최상위 댓글 필터: 삭제 안 됐거나 살아있는 대댓글이 있는 것
-    parent_where = [
-        Comment.video_id == video_id,
-        Comment.parent_id.is_(None),
-        (Comment.is_deleted == False) | has_live_reply,  # noqa: E712
-    ]
-
-    from sqlalchemy import func
-
-    count_q = select(func.count(Comment.id)).where(*parent_where)
-    total = (await session.execute(count_q)).scalar() or 0
-
-    parents_q = (
-        select(Comment)
-        .where(*parent_where)
-        .order_by(Comment.created_at.desc())
-        .offset(offset)
-        .limit(page_size)
-    )
-    parents = (await session.execute(parents_q)).scalars().all()
-
-    replies_map: dict = defaultdict(list)
-    if parents:
-        parent_ids = [c.id for c in parents]
-        replies_q = (
-            select(Comment)
-            .where(
-                Comment.parent_id.in_(parent_ids),
-                Comment.is_deleted == False,  # noqa: E712
-            )
-            .order_by(Comment.created_at.asc())
-        )
-        replies = (await session.execute(replies_q)).scalars().all()
-        for r in replies:
-            replies_map[r.parent_id].append(r)
-
-    items = _build_comment_items(list(parents), replies_map, current_user_uuid)
-
-    return PaginatedResponse.create(
-        items=items,
-        total=total,
-        page=page,
-        page_size=page_size,
-    )
-
-
-async def delete_comment(
-    session: AsyncSession,
-    comment_id: int,
-    current_user_uuid: str,
-) -> None:
-    result = await session.execute(
-        select(Comment).where(
-            Comment.id == comment_id,
-            Comment.is_deleted == False,  # noqa: E712
-        )
-    )
-    comment = result.scalar_one_or_none()
-
-    if comment is None:
-        raise HTTPException(status_code=404, detail="댓글을 찾을 수 없습니다.")
-    if comment.user_uuid != current_user_uuid:
-        raise HTTPException(status_code=403, detail="삭제 권한이 없습니다.")
-
-    comment.is_deleted = True
-    await session.commit()

app/core/common.py

@@ -51,9 +51,6 @@ async def lifespan(app: FastAPI):
     await close_shared_client()
     await close_shared_blob_client()
 
-    from app.database.like_cache import close_like_cache
-    await close_like_cache()
-
     # 데이터베이스 엔진 종료
     from app.database.session import dispose_engine
 

app/core/exceptions.py

@@ -314,10 +314,7 @@ def add_exception_handlers(app: FastAPI):
 
     @app.exception_handler(DashboardException)
     def dashboard_exception_handler(request: Request, exc: DashboardException) -> Response:
-        if exc.status_code < 500:
-            logger.warning(f"Handled DashboardException: {exc.__class__.__name__} - {exc.message}")
-        else:
-            logger.error(f"Handled DashboardException: {exc.__class__.__name__} - {exc.message}")
+        logger.debug(f"Handled DashboardException: {exc.__class__.__name__} - {exc.message}")
         return JSONResponse(
             status_code=exc.status_code,
             content={

app/credit/api/routers/v1/credit.py

@@ -1,162 +0,0 @@
-from fastapi import APIRouter, Depends, Query
-from sqlalchemy import func, select
-from sqlalchemy.ext.asyncio import AsyncSession
-
-from app.credit.exceptions import ChargeRequestForbiddenError, ChargeRequestNotFoundError
-from app.credit.models import ChargeRequestStatus, CreditChargeRequest, CreditTransaction
-from app.credit.schemas.credit_schema import (
-    ChargeRequestCreate,
-    ChargeRequestListResponse,
-    ChargeRequestResponse,
-    CreditTransactionListResponse,
-    CreditTransactionResponse,
-)
-from app.database.session import get_session
-from app.user.dependencies.auth import get_current_user
-from app.user.models import User
-
-router = APIRouter(prefix="/credits", tags=["Credits"])
-
-
-@router.post(
-    "/charge-requests",
-    response_model=ChargeRequestResponse,
-    status_code=201,
-    summary="크레딧 충전 요청 제출",
-)
-async def create_charge_request(
-    body: ChargeRequestCreate,
-    current_user: User = Depends(get_current_user),
-    session: AsyncSession = Depends(get_session),
-) -> ChargeRequestResponse:
-    charge_request = CreditChargeRequest(
-        user_uuid=current_user.user_uuid,
-        requested_amount=body.requested_amount,
-        message=body.message,
-    )
-    session.add(charge_request)
-    await session.commit()
-    await session.refresh(charge_request)
-    return ChargeRequestResponse.model_validate(charge_request)
-
-
-@router.get(
-    "/charge-requests",
-    response_model=ChargeRequestListResponse,
-    summary="내 충전 요청 목록",
-)
-async def list_charge_requests(
-    page: int = Query(1, ge=1),
-    page_size: int = Query(20, ge=1, le=100),
-    current_user: User = Depends(get_current_user),
-    session: AsyncSession = Depends(get_session),
-) -> ChargeRequestListResponse:
-    offset = (page - 1) * page_size
-
-    total_result = await session.execute(
-        select(func.count()).where(CreditChargeRequest.user_uuid == current_user.user_uuid)
-    )
-    total = total_result.scalar_one()
-
-    items_result = await session.execute(
-        select(CreditChargeRequest)
-        .where(CreditChargeRequest.user_uuid == current_user.user_uuid)
-        .order_by(CreditChargeRequest.created_at.desc())
-        .offset(offset)
-        .limit(page_size)
-    )
-    items = items_result.scalars().all()
-
-    return ChargeRequestListResponse(
-        items=[ChargeRequestResponse.model_validate(i) for i in items],
-        total=total,
-        page=page,
-        page_size=page_size,
-    )
-
-
-@router.get(
-    "/charge-requests/{request_id}",
-    response_model=ChargeRequestResponse,
-    summary="내 충전 요청 상세",
-)
-async def get_charge_request(
-    request_id: int,
-    current_user: User = Depends(get_current_user),
-    session: AsyncSession = Depends(get_session),
-) -> ChargeRequestResponse:
-    result = await session.execute(
-        select(CreditChargeRequest).where(
-            CreditChargeRequest.id == request_id,
-            CreditChargeRequest.user_uuid == current_user.user_uuid,
-        )
-    )
-    charge_request = result.scalar_one_or_none()
-
-    if charge_request is None:
-        raise ChargeRequestNotFoundError()
-
-    return ChargeRequestResponse.model_validate(charge_request)
-
-
-@router.delete(
-    "/charge-requests/{request_id}",
-    status_code=204,
-    summary="충전 요청 취소 (pending 상태만)",
-)
-async def cancel_charge_request(
-    request_id: int,
-    current_user: User = Depends(get_current_user),
-    session: AsyncSession = Depends(get_session),
-) -> None:
-    result = await session.execute(
-        select(CreditChargeRequest).where(CreditChargeRequest.id == request_id)
-    )
-    charge_request = result.scalar_one_or_none()
-
-    if charge_request is None:
-        raise ChargeRequestNotFoundError()
-    if charge_request.user_uuid != current_user.user_uuid:
-        raise ChargeRequestForbiddenError()
-
-    from app.credit.exceptions import InvalidRequestStateError
-    if charge_request.status != ChargeRequestStatus.PENDING:
-        raise InvalidRequestStateError("대기 중인 요청만 취소할 수 있습니다.")
-
-    charge_request.status = ChargeRequestStatus.CANCELLED
-    await session.commit()
-
-
-@router.get(
-    "/transactions",
-    response_model=CreditTransactionListResponse,
-    summary="내 크레딧 거래 이력",
-)
-async def list_transactions(
-    page: int = Query(1, ge=1),
-    page_size: int = Query(20, ge=1, le=100),
-    current_user: User = Depends(get_current_user),
-    session: AsyncSession = Depends(get_session),
-) -> CreditTransactionListResponse:
-    offset = (page - 1) * page_size
-
-    total_result = await session.execute(
-        select(func.count()).where(CreditTransaction.user_uuid == current_user.user_uuid)
-    )
-    total = total_result.scalar_one()
-
-    items_result = await session.execute(
-        select(CreditTransaction)
-        .where(CreditTransaction.user_uuid == current_user.user_uuid)
-        .order_by(CreditTransaction.created_at.desc())
-        .offset(offset)
-        .limit(page_size)
-    )
-    items = items_result.scalars().all()
-
-    return CreditTransactionListResponse(
-        items=[CreditTransactionResponse.model_validate(i) for i in items],
-        total=total,
-        page=page,
-        page_size=page_size,
-    )

app/credit/exceptions.py

@@ -1,27 +0,0 @@
-from starlette import status
-
-from app.core.exceptions import FastShipError
-
-
-class InsufficientCreditError(FastShipError):
-    """크레딧이 부족합니다."""
-
-    status = status.HTTP_400_BAD_REQUEST
-
-
-class InvalidRequestStateError(FastShipError):
-    """이미 처리된 요청입니다."""
-
-    status = status.HTTP_409_CONFLICT
-
-
-class ChargeRequestNotFoundError(FastShipError):
-    """충전 요청을 찾을 수 없습니다."""
-
-    status = status.HTTP_404_NOT_FOUND
-
-
-class ChargeRequestForbiddenError(FastShipError):
-    """본인의 충전 요청만 조회할 수 있습니다."""
-
-    status = status.HTTP_403_FORBIDDEN

app/credit/models.py

@@ -1,243 +0,0 @@
-from datetime import datetime
-from enum import Enum
-from typing import TYPE_CHECKING, Optional
-
-from sqlalchemy import BigInteger, DateTime, ForeignKey, Index, Integer, String, func
-from sqlalchemy.orm import Mapped, mapped_column, relationship
-
-from app.database.session import Base
-
-if TYPE_CHECKING:
-    from app.backoffice.admin.models import Admin
-    from app.user.models import User
-
-
-class ChargeRequestStatus(str, Enum):
-    PENDING = "pending"
-    APPROVED = "approved"
-    REJECTED = "rejected"
-    CANCELLED = "cancelled"
-
-
-class CreditTransactionType(str, Enum):
-    CHARGE = "charge"
-    CONSUME = "consume"
-    REFUND = "refund"
-    ADMIN_ADJUST = "admin_adjust"
-
-
-class CreditChargeRequest(Base):
-    __tablename__ = "credit_charge_request"
-    __table_args__ = (
-        Index("idx_credit_request_user_uuid", "user_uuid"),
-        Index("idx_credit_request_status", "status"),
-        Index("idx_credit_request_created_at", "created_at"),
-        Index("idx_credit_request_status_created", "status", "created_at"),
-        {
-            "mysql_engine": "InnoDB",
-            "mysql_charset": "utf8mb4",
-            "mysql_collate": "utf8mb4_unicode_ci",
-        },
-    )
-
-    id: Mapped[int] = mapped_column(
-        BigInteger,
-        primary_key=True,
-        nullable=False,
-        autoincrement=True,
-        comment="고유 식별자",
-    )
-
-    user_uuid: Mapped[str] = mapped_column(
-        String(36),
-        ForeignKey("user.user_uuid", ondelete="CASCADE"),
-        nullable=False,
-        comment="사용자 UUID (user.user_uuid 참조)",
-    )
-
-    requested_amount: Mapped[int] = mapped_column(
-        Integer,
-        nullable=False,
-        comment="요청 크레딧 수량 (양수)",
-    )
-
-    message: Mapped[Optional[str]] = mapped_column(
-        String(500),
-        nullable=True,
-        comment="사용자 요청 메시지",
-    )
-
-    status: Mapped[str] = mapped_column(
-        String(20),
-        nullable=False,
-        default=ChargeRequestStatus.PENDING,
-        server_default="pending",
-        comment="처리 상태 (pending/approved/rejected/cancelled)",
-    )
-
-    admin_id: Mapped[Optional[int]] = mapped_column(
-        BigInteger,
-        ForeignKey("admin.id", ondelete="SET NULL"),
-        nullable=True,
-        comment="처리한 백오피스 관리자 ID",
-    )
-
-    admin_note: Mapped[Optional[str]] = mapped_column(
-        String(1000),
-        nullable=True,
-        comment="관리자 메모",
-    )
-
-    processed_at: Mapped[Optional[datetime]] = mapped_column(
-        DateTime,
-        nullable=True,
-        comment="처리 일시",
-    )
-
-    created_at: Mapped[datetime] = mapped_column(
-        DateTime,
-        nullable=False,
-        server_default=func.now(),
-        comment="요청 일시",
-    )
-
-    updated_at: Mapped[datetime] = mapped_column(
-        DateTime,
-        nullable=False,
-        server_default=func.now(),
-        onupdate=func.now(),
-        comment="수정 일시",
-    )
-
-    user: Mapped["User"] = relationship(
-        "User",
-        foreign_keys=[user_uuid],
-        primaryjoin="CreditChargeRequest.user_uuid == User.user_uuid",
-        back_populates="credit_requests",
-        lazy="noload",
-    )
-
-    transactions: Mapped[list["CreditTransaction"]] = relationship(
-        "CreditTransaction",
-        back_populates="charge_request",
-        lazy="noload",
-    )
-
-    admin: Mapped[Optional["Admin"]] = relationship(
-        "Admin",
-        foreign_keys=[admin_id],
-        primaryjoin="CreditChargeRequest.admin_id == Admin.id",
-        lazy="selectin",
-    )
-
-    def __repr__(self) -> str:
-        return (
-            f"<CreditChargeRequest("
-            f"id={self.id}, user_uuid='{self.user_uuid}', "
-            f"amount={self.requested_amount}, status='{self.status}'"
-            f")>"
-        )
-
-
-class CreditTransaction(Base):
-    __tablename__ = "credit_transaction"
-    __table_args__ = (
-        Index("idx_credit_tx_user_uuid", "user_uuid"),
-        Index("idx_credit_tx_user_uuid_created", "user_uuid", "created_at"),
-        Index("idx_credit_tx_type", "type"),
-        Index("idx_credit_tx_related_request", "related_request_id"),
-        {
-            "mysql_engine": "InnoDB",
-            "mysql_charset": "utf8mb4",
-            "mysql_collate": "utf8mb4_unicode_ci",
-        },
-    )
-
-    id: Mapped[int] = mapped_column(
-        BigInteger,
-        primary_key=True,
-        nullable=False,
-        autoincrement=True,
-        comment="고유 식별자",
-    )
-
-    user_uuid: Mapped[str] = mapped_column(
-        String(36),
-        ForeignKey("user.user_uuid", ondelete="CASCADE"),
-        nullable=False,
-        comment="사용자 UUID",
-    )
-
-    amount: Mapped[int] = mapped_column(
-        Integer,
-        nullable=False,
-        comment="변경 크레딧 수량 (충전 양수, 차감 음수)",
-    )
-
-    balance_after: Mapped[int] = mapped_column(
-        Integer,
-        nullable=False,
-        comment="변경 직후 잔액",
-    )
-
-    type: Mapped[str] = mapped_column(
-        String(20),
-        nullable=False,
-        comment="변경 유형 (charge/consume/refund/admin_adjust)",
-    )
-
-    reason: Mapped[Optional[str]] = mapped_column(
-        String(255),
-        nullable=True,
-        comment="변경 사유",
-    )
-
-    admin_id: Mapped[Optional[int]] = mapped_column(
-        BigInteger,
-        ForeignKey("admin.id", ondelete="SET NULL"),
-        nullable=True,
-        comment="처리 관리자 ID (관리자 충전/차감 시)",
-    )
-
-    related_request_id: Mapped[Optional[int]] = mapped_column(
-        BigInteger,
-        ForeignKey("credit_charge_request.id", ondelete="SET NULL"),
-        nullable=True,
-        comment="연관 충전 요청 ID",
-    )
-
-    created_at: Mapped[datetime] = mapped_column(
-        DateTime,
-        nullable=False,
-        server_default=func.now(),
-        comment="변경 일시",
-    )
-
-    user: Mapped["User"] = relationship(
-        "User",
-        foreign_keys=[user_uuid],
-        primaryjoin="CreditTransaction.user_uuid == User.user_uuid",
-        back_populates="credit_transactions",
-        lazy="noload",
-    )
-
-    charge_request: Mapped[Optional[CreditChargeRequest]] = relationship(
-        "CreditChargeRequest",
-        back_populates="transactions",
-        lazy="noload",
-    )
-
-    admin: Mapped[Optional["Admin"]] = relationship(
-        "Admin",
-        foreign_keys=[admin_id],
-        primaryjoin="CreditTransaction.admin_id == Admin.id",
-        lazy="selectin",
-    )
-
-    def __repr__(self) -> str:
-        return (
-            f"<CreditTransaction("
-            f"id={self.id}, user_uuid='{self.user_uuid}', "
-            f"amount={self.amount}, type='{self.type}'"
-            f")>"
-        )

app/credit/schemas/credit_schema.py

@@ -1,59 +0,0 @@
-from datetime import datetime
-from typing import Optional
-
-from pydantic import BaseModel, ConfigDict, Field
-
-
-class ChargeRequestCreate(BaseModel):
-    requested_amount: int = Field(..., gt=0, le=10000, description="요청 크레딧 수량")
-    message: Optional[str] = Field(None, max_length=500, description="요청 메시지")
-
-    model_config = {
-        "json_schema_extra": {
-            "example": {
-                "requested_amount": 10,
-                "message": "크레딧 충전 요청합니다.",
-            }
-        }
-    }
-
-
-class ChargeRequestResponse(BaseModel):
-    id: int
-    user_uuid: str
-    requested_amount: int
-    message: Optional[str]
-    status: str
-    admin_note: Optional[str]
-    processed_at: Optional[datetime]
-    created_at: datetime
-    updated_at: datetime
-
-    model_config = ConfigDict(from_attributes=True)
-
-
-class ChargeRequestListResponse(BaseModel):
-    items: list[ChargeRequestResponse]
-    total: int
-    page: int
-    page_size: int
-
-
-class CreditTransactionResponse(BaseModel):
-    id: int
-    user_uuid: str
-    amount: int
-    balance_after: int
-    type: str
-    reason: Optional[str]
-    related_request_id: Optional[int]
-    created_at: datetime
-
-    model_config = ConfigDict(from_attributes=True)
-
-
-class CreditTransactionListResponse(BaseModel):
-    items: list[CreditTransactionResponse]
-    total: int
-    page: int
-    page_size: int

app/credit/services/credit_service.py

@@ -1,195 +0,0 @@
-import logging
-from datetime import datetime
-from typing import Optional
-
-from config import TIMEZONE
-
-from sqlalchemy import select, update
-from sqlalchemy.ext.asyncio import AsyncSession
-
-from app.credit.exceptions import (
-    ChargeRequestNotFoundError,
-    InsufficientCreditError,
-    InvalidRequestStateError,
-)
-from app.credit.models import (
-    ChargeRequestStatus,
-    CreditChargeRequest,
-    CreditTransaction,
-    CreditTransactionType,
-)
-
-logger = logging.getLogger(__name__)
-
-
-async def record_transaction(
-    *,
-    session: AsyncSession,
-    user_uuid: str,
-    amount: int,
-    balance_after: int,
-    type: CreditTransactionType,
-    reason: Optional[str] = None,
-    admin_id: Optional[int] = None,
-    related_request_id: Optional[int] = None,
-) -> CreditTransaction:
-    tx = CreditTransaction(
-        user_uuid=user_uuid,
-        amount=amount,
-        balance_after=balance_after,
-        type=type,
-        reason=reason,
-        admin_id=admin_id,
-        related_request_id=related_request_id,
-    )
-    session.add(tx)
-    await session.flush()
-    return tx
-
-
-async def charge_credit(
-    *,
-    session: AsyncSession,
-    user_uuid: str,
-    amount: int,
-    type: CreditTransactionType = CreditTransactionType.CHARGE,
-    reason: Optional[str] = None,
-    admin_id: Optional[int] = None,
-    related_request_id: Optional[int] = None,
-) -> CreditTransaction:
-    from app.user.models import User
-
-    result = await session.execute(
-        select(User).where(User.user_uuid == user_uuid).with_for_update()
-    )
-    user = result.scalar_one_or_none()
-    if user is None:
-        from app.user.services.auth import UserNotFoundError
-        raise UserNotFoundError()
-
-    user.credits = user.credits + amount
-    await session.flush()
-
-    tx = await record_transaction(
-        session=session,
-        user_uuid=user_uuid,
-        amount=amount,
-        balance_after=user.credits,
-        type=type,
-        reason=reason,
-        admin_id=admin_id,
-        related_request_id=related_request_id,
-    )
-    logger.info(f"[CREDIT] charge user_uuid={user_uuid} amount=+{amount} balance_after={user.credits}")
-    return tx
-
-
-async def deduct_credit(
-    *,
-    session: AsyncSession,
-    user_uuid: str,
-    amount: int,
-    type: CreditTransactionType = CreditTransactionType.CONSUME,
-    reason: Optional[str] = None,
-    admin_id: Optional[int] = None,
-) -> CreditTransaction:
-    from app.user.models import User
-
-    result = await session.execute(
-        select(User).where(User.user_uuid == user_uuid).with_for_update()
-    )
-    user = result.scalar_one_or_none()
-    if user is None:
-        from app.user.services.auth import UserNotFoundError
-        raise UserNotFoundError()
-
-    if user.credits < amount:
-        logger.warning(f"[CREDIT] insufficient credits user_uuid={user_uuid} credits={user.credits} requested={amount}")
-        raise InsufficientCreditError()
-
-    user.credits = user.credits - amount
-    await session.flush()
-
-    tx = await record_transaction(
-        session=session,
-        user_uuid=user_uuid,
-        amount=-amount,
-        balance_after=user.credits,
-        type=type,
-        reason=reason,
-        admin_id=admin_id,
-    )
-    logger.info(f"[CREDIT] deduct user_uuid={user_uuid} amount=-{amount} balance_after={user.credits}")
-    return tx
-
-
-async def approve_charge_request(
-    *,
-    session: AsyncSession,
-    request_id: int,
-    admin_id: int,
-    admin_note: Optional[str] = None,
-) -> CreditChargeRequest:
-    result = await session.execute(
-        select(CreditChargeRequest)
-        .where(CreditChargeRequest.id == request_id)
-        .with_for_update()
-    )
-    charge_request = result.scalar_one_or_none()
-
-    if charge_request is None:
-        raise ChargeRequestNotFoundError()
-
-    if charge_request.status != ChargeRequestStatus.PENDING:
-        logger.warning(f"[CREDIT] approve blocked request_id={request_id} status={charge_request.status}")
-        raise InvalidRequestStateError()
-
-    await charge_credit(
-        session=session,
-        user_uuid=charge_request.user_uuid,
-        amount=charge_request.requested_amount,
-        type=CreditTransactionType.CHARGE,
-        reason="충전 요청 승인",
-        admin_id=admin_id,
-        related_request_id=request_id,
-    )
-
-    charge_request.status = ChargeRequestStatus.APPROVED
-    charge_request.admin_id = admin_id
-    charge_request.admin_note = admin_note
-    charge_request.processed_at = datetime.now(TIMEZONE)
-    await session.flush()
-
-    logger.info(f"[CREDIT] approved request_id={request_id} admin_id={admin_id} amount={charge_request.requested_amount}")
-    return charge_request
-
-
-async def reject_charge_request(
-    *,
-    session: AsyncSession,
-    request_id: int,
-    admin_id: int,
-    admin_note: Optional[str] = None,
-) -> CreditChargeRequest:
-    result = await session.execute(
-        select(CreditChargeRequest)
-        .where(CreditChargeRequest.id == request_id)
-        .with_for_update()
-    )
-    charge_request = result.scalar_one_or_none()
-
-    if charge_request is None:
-        raise ChargeRequestNotFoundError()
-
-    if charge_request.status != ChargeRequestStatus.PENDING:
-        logger.warning(f"[CREDIT] reject blocked request_id={request_id} status={charge_request.status}")
-        raise InvalidRequestStateError()
-
-    charge_request.status = ChargeRequestStatus.REJECTED
-    charge_request.admin_id = admin_id
-    charge_request.admin_note = admin_note
-    charge_request.processed_at = datetime.now(TIMEZONE)
-    await session.flush()
-
-    logger.info(f"[CREDIT] rejected request_id={request_id} admin_id={admin_id}")
-    return charge_request

app/dashboard/api/routers/v1/dashboard.py

@@ -4,22 +4,43 @@ Dashboard API 라우터
 YouTube Analytics 기반 대시보드 통계를 제공합니다.
 """
 
+import json
 import logging
+from datetime import date, datetime, timedelta
 from typing import Literal
 
 from fastapi import APIRouter, Depends, Query
+from sqlalchemy import func, select
 from sqlalchemy.ext.asyncio import AsyncSession
 
-from app.dashboard.utils.redis_cache import delete_cache_pattern
-from app.dashboard.schemas import (
-    CacheDeleteResponse,
-    ConnectedAccountsResponse,
-    DashboardResponse,
+from app.dashboard.exceptions import (
+    YouTubeAccountNotConnectedError,
+    YouTubeAccountNotFoundError,
+    YouTubeAccountSelectionRequiredError,
+    YouTubeTokenExpiredError,
+)
+from app.dashboard.schemas import (
+    AudienceData,
+    CacheDeleteResponse,
+    ConnectedAccount,
+    ConnectedAccountsResponse,
+    ContentMetric,
+    DashboardResponse,
+    TopContent,
+)
+from app.dashboard.services import DataProcessor, YouTubeAnalyticsService
+from app.dashboard.redis_cache import (
+    delete_cache,
+    delete_cache_pattern,
+    get_cache,
+    set_cache,
 )
-from app.dashboard.services import DashboardService
 from app.database.session import get_session
+from app.dashboard.models import Dashboard
+from app.social.exceptions import TokenExpiredError
+from app.social.services import SocialAccountService
 from app.user.dependencies.auth import get_current_user
-from app.user.models import User
+from app.user.models import SocialAccount, User
 
 logger = logging.getLogger(__name__)
 
@@ -40,8 +61,41 @@ async def get_connected_accounts(
     current_user: User = Depends(get_current_user),
     session: AsyncSession = Depends(get_session),
 ) -> ConnectedAccountsResponse:
-    service = DashboardService()
-    connected = await service.get_connected_accounts(current_user, session)
+    result = await session.execute(
+        select(SocialAccount).where(
+            SocialAccount.user_uuid == current_user.user_uuid,
+            SocialAccount.platform == "youtube",
+            SocialAccount.is_active == True,  # noqa: E712
+        )
+    )
+    accounts_raw = result.scalars().all()
+
+    # platform_user_id 기준
+    seen_platform_ids: set[str] = set()
+    connected = []
+    for acc in sorted(
+        accounts_raw, key=lambda a: a.connected_at or datetime.min, reverse=True
+    ):
+        if acc.platform_user_id in seen_platform_ids:
+            continue
+        seen_platform_ids.add(acc.platform_user_id)
+        data = acc.platform_data if isinstance(acc.platform_data, dict) else {}
+        connected.append(
+            ConnectedAccount(
+                id=acc.id,
+                platform=acc.platform,
+                platform_username=acc.platform_username,
+                platform_user_id=acc.platform_user_id,
+                channel_title=data.get("channel_title"),
+                connected_at=acc.connected_at,
+                is_active=acc.is_active,
+            )
+        )
+
+    logger.info(
+        f"[ACCOUNTS] YouTube 계정 목록 조회 - "
+        f"user_uuid={current_user.user_uuid}, count={len(connected)}"
+    )
     return ConnectedAccountsResponse(accounts=connected)
 
 
@@ -88,8 +142,328 @@ async def get_dashboard_stats(
     current_user: User = Depends(get_current_user),
     session: AsyncSession = Depends(get_session),
 ) -> DashboardResponse:
-    service = DashboardService()
-    return await service.get_stats(mode, platform_user_id, current_user, session)
+    """
+    대시보드 통계 조회
+
+    Args:
+        mode: 조회 모드 (day: 최근 30일, month: 최근 12개월)
+        platform_user_id: 사용할 YouTube 채널 ID (여러 계정 연결 시 필수, 재연동해도 불변)
+        current_user: 현재 인증된 사용자
+        session: 데이터베이스 세션
+
+    Returns:
+        DashboardResponse: 대시보드 통계 데이터
+
+    Raises:
+        YouTubeAccountNotConnectedError: YouTube 계정이 연동되어 있지 않음
+        YouTubeAccountSelectionRequiredError: 여러 계정이 연결되어 있으나 계정 미선택
+        YouTubeAccountNotFoundError: 지정한 계정을 찾을 수 없음
+        YouTubeTokenExpiredError: YouTube 토큰 만료 (재연동 필요)
+        YouTubeAPIError: YouTube Analytics API 호출 실패
+    """
+    logger.info(
+        f"[DASHBOARD] 통계 조회 시작 - "
+        f"user_uuid={current_user.user_uuid}, mode={mode}, platform_user_id={platform_user_id}"
+    )
+
+    # 1. 모드별 날짜 자동 계산
+    today = date.today()
+
+    if mode == "day":
+        # 48시간 지연 적용: 오늘 기준 -2일을 end로 사용
+        # ex) 오늘 2/20 → end=2/18, start=1/20
+        end_dt = today - timedelta(days=2)
+        kpi_end_dt = end_dt
+        start_dt = end_dt - timedelta(days=29)
+        # 이전 30일 (YouTube API day_previous와 동일 기준)
+        prev_start_dt = start_dt - timedelta(days=30)
+        prev_kpi_end_dt = kpi_end_dt - timedelta(days=30)
+        period_desc = "최근 30일"
+    else:  # mode == "month"
+        # 월별 차트: dimensions=month API는 YYYY-MM-01 형식 필요
+        # ex) 오늘 2/24 → end=2026-02-01, start=2025-03-01 → 2025-03 ~ 2026-02 (12개월)
+        end_dt = today.replace(day=1)
+        # KPI 등 집계형 API: 48시간 지연 적용하여 현재 월 전체 데이터 포함
+        kpi_end_dt = today - timedelta(days=2)
+
+        start_month = end_dt.month - 11
+        if start_month <= 0:
+            start_month += 12
+            start_year = end_dt.year - 1
+        else:
+            start_year = end_dt.year
+        start_dt = date(start_year, start_month, 1)
+        # 이전 12개월 (YouTube API previous와 동일 기준 — 1년 전)
+        prev_start_dt = start_dt.replace(year=start_dt.year - 1)
+        try:
+            prev_kpi_end_dt = kpi_end_dt.replace(year=kpi_end_dt.year - 1)
+        except ValueError:  # 윤년 2/29 → 이전 연도 2/28
+            prev_kpi_end_dt = kpi_end_dt.replace(year=kpi_end_dt.year - 1, day=28)
+        period_desc = "최근 12개월"
+
+    start_date = start_dt.strftime("%Y-%m-%d")
+    end_date = end_dt.strftime("%Y-%m-%d")
+    kpi_end_date = kpi_end_dt.strftime("%Y-%m-%d")
+
+    logger.debug(
+        f"[1] 날짜 계산 완료 - period={period_desc}, start={start_date}, end={end_date}"
+    )
+
+    # 2. YouTube 계정 연동 확인
+    result = await session.execute(
+        select(SocialAccount).where(
+            SocialAccount.user_uuid == current_user.user_uuid,
+            SocialAccount.platform == "youtube",
+            SocialAccount.is_active == True,  # noqa: E712
+        )
+    )
+    social_accounts_raw = result.scalars().all()
+
+    # platform_user_id 기준으로 중복 제거 (가장 최근 연동 계정 우선)
+    seen_platform_ids_stats: set[str] = set()
+    social_accounts = []
+    for acc in sorted(
+        social_accounts_raw, key=lambda a: a.connected_at or datetime.min, reverse=True
+    ):
+        if acc.platform_user_id not in seen_platform_ids_stats:
+            seen_platform_ids_stats.add(acc.platform_user_id)
+            social_accounts.append(acc)
+
+    if not social_accounts:
+        logger.warning(
+            f"[NO YOUTUBE ACCOUNT] YouTube 계정 미연동 - "
+            f"user_uuid={current_user.user_uuid}"
+        )
+        raise YouTubeAccountNotConnectedError()
+
+    if platform_user_id is not None:
+        matched = [a for a in social_accounts if a.platform_user_id == platform_user_id]
+        if not matched:
+            logger.warning(
+                f"[ACCOUNT NOT FOUND] 지정 계정 없음 - "
+                f"user_uuid={current_user.user_uuid}, platform_user_id={platform_user_id}"
+            )
+            raise YouTubeAccountNotFoundError()
+        social_account = matched[0]
+    elif len(social_accounts) == 1:
+        social_account = social_accounts[0]
+    else:
+        logger.warning(
+            f"[MULTI ACCOUNT] 계정 선택 필요 - "
+            f"user_uuid={current_user.user_uuid}, count={len(social_accounts)}"
+        )
+        raise YouTubeAccountSelectionRequiredError()
+
+    logger.debug(
+        f"[2] YouTube 계정 확인 완료 - platform_user_id={social_account.platform_user_id}"
+    )
+
+    # 3. 기간 내 업로드 영상 수 조회
+    count_result = await session.execute(
+        select(func.count())
+        .select_from(Dashboard)
+        .where(
+            Dashboard.user_uuid == current_user.user_uuid,
+            Dashboard.platform == "youtube",
+            Dashboard.platform_user_id == social_account.platform_user_id,
+            Dashboard.uploaded_at >= start_dt,
+            Dashboard.uploaded_at < today + timedelta(days=1),
+        )
+    )
+    period_video_count = count_result.scalar() or 0
+
+    # 이전 기간 업로드 영상 수 조회 (trend 계산용)
+    prev_count_result = await session.execute(
+        select(func.count())
+        .select_from(Dashboard)
+        .where(
+            Dashboard.user_uuid == current_user.user_uuid,
+            Dashboard.platform == "youtube",
+            Dashboard.platform_user_id == social_account.platform_user_id,
+            Dashboard.uploaded_at >= prev_start_dt,
+            Dashboard.uploaded_at <= prev_kpi_end_dt,
+        )
+    )
+    prev_period_video_count = prev_count_result.scalar() or 0
+    logger.debug(
+        f"[3] 기간 내 업로드 영상 수 - current={period_video_count}, prev={prev_period_video_count}"
+    )
+
+    # 4. Redis 캐시 조회
+    # platform_user_id 기준 캐시 키: 재연동해도 채널 ID는 불변 → 캐시 유지됨
+    cache_key = f"dashboard:{current_user.user_uuid}:{social_account.platform_user_id}:{mode}"
+    cached_raw = await get_cache(cache_key)
+
+    if cached_raw:
+        try:
+            payload = json.loads(cached_raw)
+            logger.info(f"[CACHE HIT] 캐시 반환 - user_uuid={current_user.user_uuid}")
+            response = DashboardResponse.model_validate(payload["response"])
+            for metric in response.content_metrics:
+                if metric.id == "uploaded-videos":
+                    metric.value = float(period_video_count)
+                    video_trend = float(period_video_count - prev_period_video_count)
+                    metric.trend = video_trend
+                    metric.trend_direction = "up" if video_trend > 0 else ("down" if video_trend < 0 else "-")
+                    break
+            return response
+        except (json.JSONDecodeError, KeyError):
+            logger.warning(f"[CACHE PARSE ERROR] 포맷 오류, 무시 - key={cache_key}")
+
+    logger.debug("[4] 캐시 MISS - YouTube API 호출 필요")
+
+    # 5. 최근 30개 업로드 영상 조회 (Analytics API 전달용)
+    # YouTube Analytics API 제약사항:
+    # - 영상 개수: 20~30개 권장 (최대 50개, 그 이상은 응답 지연 발생)
+    # - URL 길이: 2000자 제한 (video ID 11자 × 30개 = 330자로 안전)
+    result = await session.execute(
+        select(
+            Dashboard.platform_video_id,
+            Dashboard.title,
+            Dashboard.uploaded_at,
+        )
+        .where(
+            Dashboard.user_uuid == current_user.user_uuid,
+            Dashboard.platform == "youtube",
+            Dashboard.platform_user_id == social_account.platform_user_id,
+        )
+        .order_by(Dashboard.uploaded_at.desc())
+        .limit(30)
+    )
+    rows = result.all()
+    logger.debug(f"[5] 영상 조회 완료 - count={len(rows)}")
+
+    # 6. video_ids + 메타데이터 조회용 dict 구성
+    video_ids = []
+    video_lookup: dict[str, tuple[str, datetime]] = {}  # {video_id: (title, uploaded_at)}
+
+    for row in rows:
+        platform_video_id, title, uploaded_at = row
+        video_ids.append(platform_video_id)
+        video_lookup[platform_video_id] = (title, uploaded_at)
+
+    logger.debug(
+        f"[6] 영상 메타데이터 구성 완료 - count={len(video_ids)}, sample={video_ids[:3]}"
+    )
+
+    # 6.1 업로드 영상 없음 → YouTube API 호출 없이 빈 응답 반환
+    if not video_ids:
+        logger.info(
+            f"[DASHBOARD] 업로드 영상 없음, 빈 응답 반환 - "
+            f"user_uuid={current_user.user_uuid}"
+        )
+        return DashboardResponse(
+            content_metrics=[
+                ContentMetric(id="total-views", label="조회수", value=0.0, unit="count", trend=0.0, trend_direction="-"),
+                ContentMetric(id="total-watch-time", label="시청시간", value=0.0, unit="hours", trend=0.0, trend_direction="-"),
+                ContentMetric(id="avg-view-duration", label="평균 시청시간", value=0.0, unit="minutes", trend=0.0, trend_direction="-"),
+                ContentMetric(id="new-subscribers", label="신규 구독자", value=0.0, unit="count", trend=0.0, trend_direction="-"),
+                ContentMetric(id="likes", label="좋아요", value=0.0, unit="count", trend=0.0, trend_direction="-"),
+                ContentMetric(id="comments", label="댓글", value=0.0, unit="count", trend=0.0, trend_direction="-"),
+                ContentMetric(id="shares", label="공유", value=0.0, unit="count", trend=0.0, trend_direction="-"),
+                ContentMetric(id="uploaded-videos", label="업로드 영상", value=0.0, unit="count", trend=0.0, trend_direction="-"),
+            ],
+            monthly_data=[],
+            daily_data=[],
+            top_content=[],
+            audience_data=AudienceData(age_groups=[], gender={"male": 0, "female": 0}, top_regions=[]),
+            has_uploads=False,
+        )
+
+    # 7. 토큰 유효성 확인 및 자동 갱신 (만료 10분 전 갱신)
+    try:
+        access_token = await SocialAccountService().ensure_valid_token(
+            social_account, session
+        )
+    except TokenExpiredError:
+        logger.warning(
+            f"[TOKEN EXPIRED] 재연동 필요 - user_uuid={current_user.user_uuid}"
+        )
+        raise YouTubeTokenExpiredError()
+
+    logger.debug("[7] 토큰 유효성 확인 완료")
+
+    # 8. YouTube Analytics API 호출 (7개 병렬)
+    youtube_service = YouTubeAnalyticsService()
+    raw_data = await youtube_service.fetch_all_metrics(
+        video_ids=video_ids,
+        start_date=start_date,
+        end_date=end_date,
+        kpi_end_date=kpi_end_date,
+        access_token=access_token,
+        mode=mode,
+    )
+
+    logger.debug("[8] YouTube Analytics API 호출 완료")
+
+    # 9. TopContent 조립 (Analytics top_videos + DB lookup)
+    processor = DataProcessor()
+    top_content_rows = raw_data.get("top_videos", {}).get("rows", [])
+    top_content: list[TopContent] = []
+    for row in top_content_rows[:4]:
+        if len(row) < 4:
+            continue
+        video_id, views, likes, comments = row[0], row[1], row[2], row[3]
+        meta = video_lookup.get(video_id)
+        if not meta:
+            continue
+        title, uploaded_at = meta
+        engagement_rate = ((likes + comments) / views * 100) if views > 0 else 0
+        top_content.append(
+            TopContent(
+                id=video_id,
+                title=title,
+                thumbnail=f"https://i.ytimg.com/vi/{video_id}/mqdefault.jpg",
+                platform="youtube",
+                views=int(views),
+                engagement=f"{engagement_rate:.1f}%",
+                date=uploaded_at.strftime("%Y.%m.%d"),
+            )
+        )
+
+    logger.debug(f"[9] TopContent 조립 완료 - count={len(top_content)}")
+
+    # 10. 데이터 가공 (period_video_count=0 — API 무관 DB 집계값, 캐시에 포함하지 않음)
+    dashboard_data = processor.process(
+        raw_data, top_content, 0, mode=mode, end_date=end_date
+    )
+
+    logger.debug("[10] 데이터 가공 완료")
+
+    # 11. Redis 캐싱 (TTL: 12시간)
+    # YouTube Analytics는 하루 1회 갱신 (PT 자정, 한국 시간 오후 5~8시)
+    # 48시간 지연된 데이터이므로 12시간 캐싱으로 API 호출 최소화
+    # period_video_count는 캐시에 포함하지 않음 (DB 직접 집계, API 미사용)
+    cache_payload = json.dumps(
+        {"response": json.loads(dashboard_data.model_dump_json())}
+    )
+    cache_success = await set_cache(
+        cache_key,
+        cache_payload,
+        ttl=43200,  # 12시간
+    )
+
+    if cache_success:
+        logger.debug(f"[CACHE SET] 캐시 저장 성공 - key={cache_key}")
+    else:
+        logger.warning(f"[CACHE SET] 캐시 저장 실패 - key={cache_key}")
+
+    # 12. 업로드 영상 수 및 trend 주입 (캐시 저장 후 — 항상 DB에서 직접 집계)
+    for metric in dashboard_data.content_metrics:
+        if metric.id == "uploaded-videos":
+            metric.value = float(period_video_count)
+            video_trend = float(period_video_count - prev_period_video_count)
+            metric.trend = video_trend
+            metric.trend_direction = "up" if video_trend > 0 else ("down" if video_trend < 0 else "-")
+            break
+
+    logger.info(
+        f"[DASHBOARD] 통계 조회 완료 - "
+        f"user_uuid={current_user.user_uuid}, "
+        f"mode={mode}, period={period_desc}, videos={len(video_ids)}"
+    )
+
+    return dashboard_data
 
 
 @router.delete(
@@ -109,7 +483,7 @@ async def get_dashboard_stats(
 `dashboard:{user_uuid}:{platform_user_id}:{mode}` (mode: day 또는 month)
 
 ## 파라미터
-- `user_uuid`: 삭제할 사용자 UUID (필수)
+- `user_uuid`: 특정 사용자 캐시만 삭제. 미입력 시 전체 삭제
 - `mode`: day / month / all (기본값: all)
 """,
 )
@@ -118,16 +492,33 @@ async def delete_dashboard_cache(
         default="all",
         description="삭제할 캐시 모드: day, month, all(기본값, 모두 삭제)",
     ),
-    user_uuid: str = Query(
-        description="대상 사용자 UUID",
+    user_uuid: str | None = Query(
+        default=None,
+        description="대상 사용자 UUID. 미입력 시 전체 사용자 캐시 삭제",
     ),
 ) -> CacheDeleteResponse:
-    if mode == "all":
-        deleted = await delete_cache_pattern(f"dashboard:{user_uuid}:*")
-        message = f"전체 캐시 삭제 완료 ({deleted}개)"
+    """
+    대시보드 캐시 삭제
+
+    Args:
+        mode: 삭제할 캐시 모드 (day / month / all)
+        user_uuid: 대상 사용자 UUID (없으면 전체 삭제)
+
+    Returns:
+        CacheDeleteResponse: 삭제된 캐시 키 개수 및 메시지
+    """
+    if user_uuid:
+        if mode == "all":
+            deleted = await delete_cache_pattern(f"dashboard:{user_uuid}:*")
+            message = f"전체 캐시 삭제 완료 ({deleted}개)"
+        else:
+            cache_key = f"dashboard:{user_uuid}:{mode}"
+            success = await delete_cache(cache_key)
+            deleted = 1 if success else 0
+            message = f"{mode} 캐시 삭제 {'완료' if success else '실패 (키 없음)'}"
     else:
-        deleted = await delete_cache_pattern(f"dashboard:{user_uuid}:*:{mode}")
-        message = f"{mode} 캐시 삭제 완료 ({deleted}개)"
+        deleted = await delete_cache_pattern("dashboard:*")
+        message = f"전체 사용자 캐시 삭제 완료 ({deleted}개)"
 
     logger.info(
         f"[CACHE DELETE] user_uuid={user_uuid or 'ALL'}, mode={mode}, deleted={deleted}"

app/dashboard/exceptions.py

@@ -113,7 +113,7 @@ class YouTubeAccountSelectionRequiredError(DashboardException):
 
     def __init__(self):
         super().__init__(
-            message="연결된 YouTube 계정이 여러 개입니다. platform_user_id 파라미터로 사용할 계정을 선택해주세요.",
+            message="연결된 YouTube 계정이 여러 개입니다. social_account_id 파라미터로 사용할 계정을 선택해주세요.",
             status_code=status.HTTP_400_BAD_REQUEST,
             code="YOUTUBE_ACCOUNT_SELECTION_REQUIRED",
         )

app/dashboard/schemas/dashboard_schema.py

@@ -197,6 +197,35 @@ class AudienceData(BaseModel):
     )
 
 
+# class PlatformMetric(BaseModel):
+#     """플랫폼별 메트릭 (미사용 — platform_data 기능 미구현)"""
+#
+#     id: str
+#     label: str
+#     value: str
+#     unit: Optional[str] = None
+#     trend: float
+#     trend_direction: Literal["up", "down", "-"] = Field(alias="trendDirection")
+#
+#     model_config = ConfigDict(
+#         alias_generator=to_camel,
+#         populate_by_name=True,
+#     )
+#
+#
+# class PlatformData(BaseModel):
+#     """플랫폼별 데이터 (미사용 — platform_data 기능 미구현)"""
+#
+#     platform: Literal["youtube", "instagram"]
+#     display_name: str = Field(alias="displayName")
+#     metrics: list[PlatformMetric]
+#
+#     model_config = ConfigDict(
+#         alias_generator=to_camel,
+#         populate_by_name=True,
+#     )
+
+
 class DashboardResponse(BaseModel):
     """대시보드 전체 응답
 
@@ -226,6 +255,7 @@ class DashboardResponse(BaseModel):
     top_content: list[TopContent] = Field(alias="topContent")
     audience_data: AudienceData = Field(alias="audienceData")
     has_uploads: bool = Field(default=True, alias="hasUploads")
+    # platform_data: list[PlatformData] = Field(default=[], alias="platformData")  # 미사용
 
     model_config = ConfigDict(
         alias_generator=to_camel,

app/dashboard/services/__init__.py

@@ -4,12 +4,10 @@ Dashboard Services
 YouTube Analytics API 연동 및 데이터 가공 서비스를 제공합니다.
 """
 
-from app.dashboard.services.dashboard_service import DashboardService
 from app.dashboard.services.data_processor import DataProcessor
 from app.dashboard.services.youtube_analytics import YouTubeAnalyticsService
 
 __all__ = [
-    "DashboardService",
     "YouTubeAnalyticsService",
     "DataProcessor",
 ]

app/dashboard/services/dashboard_service.py

@@ -1,358 +0,0 @@
-"""
-Dashboard Service
-
-대시보드 비즈니스 로직을 담당합니다.
-"""
-
-import json
-import logging
-from datetime import date, datetime, timedelta
-from typing import Literal
-
-from sqlalchemy import func, select
-from sqlalchemy.ext.asyncio import AsyncSession
-
-from app.dashboard.exceptions import (
-    YouTubeAccountNotConnectedError,
-    YouTubeAccountNotFoundError,
-    YouTubeAccountSelectionRequiredError,
-    YouTubeTokenExpiredError,
-)
-from app.dashboard.models import Dashboard
-from app.dashboard.utils.redis_cache import get_cache, set_cache
-from app.dashboard.schemas import (
-    AudienceData,
-    ConnectedAccount,
-    ContentMetric,
-    DashboardResponse,
-    TopContent,
-)
-from app.dashboard.services.data_processor import DataProcessor
-from app.dashboard.services.youtube_analytics import YouTubeAnalyticsService
-from app.social.exceptions import TokenExpiredError
-from app.social.services import SocialAccountService
-from app.user.models import SocialAccount, User
-
-logger = logging.getLogger(__name__)
-
-
-class DashboardService:
-    async def get_connected_accounts(
-        self,
-        current_user: User,
-        session: AsyncSession,
-    ) -> list[ConnectedAccount]:
-        result = await session.execute(
-            select(SocialAccount).where(
-                SocialAccount.user_uuid == current_user.user_uuid,
-                SocialAccount.platform == "youtube",
-                SocialAccount.is_active == True,  # noqa: E712
-            )
-        )
-        accounts_raw = result.scalars().all()
-
-        connected = []
-        for acc in accounts_raw:
-            data = acc.platform_data if isinstance(acc.platform_data, dict) else {}
-            connected.append(
-                ConnectedAccount(
-                    id=acc.id,
-                    platform=acc.platform,
-                    platform_username=acc.platform_username,
-                    platform_user_id=acc.platform_user_id,
-                    channel_title=data.get("channel_title"),
-                    connected_at=acc.connected_at,
-                    is_active=acc.is_active,
-                )
-            )
-
-        logger.info(
-            f"[ACCOUNTS] YouTube 계정 목록 조회 - "
-            f"user_uuid={current_user.user_uuid}, count={len(connected)}"
-        )
-        return connected
-
-    def calculate_date_range(
-        self, mode: Literal["day", "month"]
-    ) -> tuple[date, date, date, date, date, str]:
-        """모드별 날짜 범위 계산. (start_dt, end_dt, kpi_end_dt, prev_start_dt, prev_kpi_end_dt, period_desc) 반환"""
-        today = date.today()
-
-        if mode == "day":
-            end_dt = today - timedelta(days=2)
-            kpi_end_dt = end_dt
-            start_dt = end_dt - timedelta(days=29)
-            prev_start_dt = start_dt - timedelta(days=30)
-            prev_kpi_end_dt = kpi_end_dt - timedelta(days=30)
-            period_desc = "최근 30일"
-        else:
-            end_dt = today.replace(day=1)
-            kpi_end_dt = today - timedelta(days=2)
-            start_month = end_dt.month - 11
-            if start_month <= 0:
-                start_month += 12
-                start_year = end_dt.year - 1
-            else:
-                start_year = end_dt.year
-            start_dt = date(start_year, start_month, 1)
-            prev_start_dt = start_dt.replace(year=start_dt.year - 1)
-            try:
-                prev_kpi_end_dt = kpi_end_dt.replace(year=kpi_end_dt.year - 1)
-            except ValueError:
-                prev_kpi_end_dt = kpi_end_dt.replace(year=kpi_end_dt.year - 1, day=28)
-            period_desc = "최근 12개월"
-
-        return start_dt, end_dt, kpi_end_dt, prev_start_dt, prev_kpi_end_dt, period_desc
-
-    async def resolve_social_account(
-        self,
-        current_user: User,
-        session: AsyncSession,
-        platform_user_id: str | None,
-    ) -> SocialAccount:
-        result = await session.execute(
-            select(SocialAccount).where(
-                SocialAccount.user_uuid == current_user.user_uuid,
-                SocialAccount.platform == "youtube",
-                SocialAccount.is_active == True,  # noqa: E712
-            )
-        )
-        social_accounts_raw = result.scalars().all()
-
-        social_accounts = list(social_accounts_raw)
-
-        if not social_accounts:
-            raise YouTubeAccountNotConnectedError()
-
-        if platform_user_id is not None:
-            matched = [a for a in social_accounts if a.platform_user_id == platform_user_id]
-            if not matched:
-                raise YouTubeAccountNotFoundError()
-            return matched[0]
-        elif len(social_accounts) == 1:
-            return social_accounts[0]
-        else:
-            raise YouTubeAccountSelectionRequiredError()
-
-    async def get_video_counts(
-        self,
-        current_user: User,
-        session: AsyncSession,
-        social_account: SocialAccount,
-        start_dt: date,
-        prev_start_dt: date,
-        prev_kpi_end_dt: date,
-    ) -> tuple[int, int]:
-        today = date.today()
-        count_result = await session.execute(
-            select(func.count())
-            .select_from(Dashboard)
-            .where(
-                Dashboard.user_uuid == current_user.user_uuid,
-                Dashboard.platform == "youtube",
-                Dashboard.platform_user_id == social_account.platform_user_id,
-                Dashboard.uploaded_at >= start_dt,
-                Dashboard.uploaded_at < today + timedelta(days=1),
-            )
-        )
-        period_video_count = count_result.scalar() or 0
-
-        prev_count_result = await session.execute(
-            select(func.count())
-            .select_from(Dashboard)
-            .where(
-                Dashboard.user_uuid == current_user.user_uuid,
-                Dashboard.platform == "youtube",
-                Dashboard.platform_user_id == social_account.platform_user_id,
-                Dashboard.uploaded_at >= prev_start_dt,
-                Dashboard.uploaded_at <= prev_kpi_end_dt,
-            )
-        )
-        prev_period_video_count = prev_count_result.scalar() or 0
-
-        return period_video_count, prev_period_video_count
-
-    async def get_video_ids(
-        self,
-        current_user: User,
-        session: AsyncSession,
-        social_account: SocialAccount,
-    ) -> tuple[list[str], dict[str, tuple[str, datetime]]]:
-        result = await session.execute(
-            select(
-                Dashboard.platform_video_id,
-                Dashboard.title,
-                Dashboard.uploaded_at,
-            )
-            .where(
-                Dashboard.user_uuid == current_user.user_uuid,
-                Dashboard.platform == "youtube",
-                Dashboard.platform_user_id == social_account.platform_user_id,
-            )
-            .order_by(Dashboard.uploaded_at.desc())
-            .limit(30)
-        )
-        rows = result.all()
-
-        video_ids = []
-        video_lookup: dict[str, tuple[str, datetime]] = {}
-        for row in rows:
-            platform_video_id, title, uploaded_at = row
-            video_ids.append(platform_video_id)
-            video_lookup[platform_video_id] = (title, uploaded_at)
-
-        return video_ids, video_lookup
-
-    def build_empty_response(self) -> DashboardResponse:
-        return DashboardResponse(
-            content_metrics=[
-                ContentMetric(id="total-views", label="조회수", value=0.0, unit="count", trend=0.0, trend_direction="-"),
-                ContentMetric(id="total-watch-time", label="시청시간", value=0.0, unit="hours", trend=0.0, trend_direction="-"),
-                ContentMetric(id="avg-view-duration", label="평균 시청시간", value=0.0, unit="minutes", trend=0.0, trend_direction="-"),
-                ContentMetric(id="new-subscribers", label="신규 구독자", value=0.0, unit="count", trend=0.0, trend_direction="-"),
-                ContentMetric(id="likes", label="좋아요", value=0.0, unit="count", trend=0.0, trend_direction="-"),
-                ContentMetric(id="comments", label="댓글", value=0.0, unit="count", trend=0.0, trend_direction="-"),
-                ContentMetric(id="shares", label="공유", value=0.0, unit="count", trend=0.0, trend_direction="-"),
-                ContentMetric(id="uploaded-videos", label="업로드 영상", value=0.0, unit="count", trend=0.0, trend_direction="-"),
-            ],
-            monthly_data=[],
-            daily_data=[],
-            top_content=[],
-            audience_data=AudienceData(age_groups=[], gender={"male": 0, "female": 0}, top_regions=[]),
-            has_uploads=False,
-        )
-
-    def inject_video_count(
-        self,
-        response: DashboardResponse,
-        period_video_count: int,
-        prev_period_video_count: int,
-    ) -> None:
-        for metric in response.content_metrics:
-            if metric.id == "uploaded-videos":
-                metric.value = float(period_video_count)
-                video_trend = float(period_video_count - prev_period_video_count)
-                metric.trend = video_trend
-                metric.trend_direction = "up" if video_trend > 0 else ("down" if video_trend < 0 else "-")
-                break
-
-    async def get_stats(
-        self,
-        mode: Literal["day", "month"],
-        platform_user_id: str | None,
-        current_user: User,
-        session: AsyncSession,
-    ) -> DashboardResponse:
-        logger.info(
-            f"[DASHBOARD] 통계 조회 시작 - "
-            f"user_uuid={current_user.user_uuid}, mode={mode}, platform_user_id={platform_user_id}"
-        )
-
-        # 1. 날짜 계산
-        start_dt, end_dt, kpi_end_dt, prev_start_dt, prev_kpi_end_dt, period_desc = (
-            self.calculate_date_range(mode)
-        )
-        start_date = start_dt.strftime("%Y-%m-%d")
-        end_date = end_dt.strftime("%Y-%m-%d")
-        kpi_end_date = kpi_end_dt.strftime("%Y-%m-%d")
-        logger.debug(f"[1] 날짜 계산 완료 - period={period_desc}, start={start_date}, end={end_date}")
-
-        # 2. YouTube 계정 확인
-        social_account = await self.resolve_social_account(current_user, session, platform_user_id)
-        logger.debug(f"[2] YouTube 계정 확인 완료 - platform_user_id={social_account.platform_user_id}")
-
-        # 3. 영상 수 조회
-        period_video_count, prev_period_video_count = await self.get_video_counts(
-            current_user, session, social_account, start_dt, prev_start_dt, prev_kpi_end_dt
-        )
-        logger.debug(f"[3] 영상 수 - current={period_video_count}, prev={prev_period_video_count}")
-
-        # 4. 캐시 조회
-        cache_key = f"dashboard:{current_user.user_uuid}:{social_account.platform_user_id}:{mode}"
-        cached_raw = await get_cache(cache_key)
-        if cached_raw:
-            try:
-                payload = json.loads(cached_raw)
-                logger.info(f"[CACHE HIT] 캐시 반환 - user_uuid={current_user.user_uuid}")
-                response = DashboardResponse.model_validate(payload["response"])
-                self.inject_video_count(response, period_video_count, prev_period_video_count)
-                return response
-            except (json.JSONDecodeError, KeyError):
-                logger.warning(f"[CACHE PARSE ERROR] 포맷 오류, 무시 - key={cache_key}")
-
-        logger.debug("[4] 캐시 MISS - YouTube API 호출 필요")
-
-        # 5. 업로드 영상 조회
-        video_ids, video_lookup = await self.get_video_ids(current_user, session, social_account)
-        logger.debug(f"[5] 영상 조회 완료 - count={len(video_ids)}")
-
-        if not video_ids:
-            logger.info(f"[DASHBOARD] 업로드 영상 없음, 빈 응답 반환 - user_uuid={current_user.user_uuid}")
-            return self.build_empty_response()
-
-        # 6. 토큰 유효성 확인
-        try:
-            access_token = await SocialAccountService().ensure_valid_token(social_account, session)
-        except TokenExpiredError:
-            logger.warning(f"[TOKEN EXPIRED] 재연동 필요 - user_uuid={current_user.user_uuid}")
-            raise YouTubeTokenExpiredError()
-        logger.debug("[6] 토큰 유효성 확인 완료")
-
-        # 7. YouTube Analytics API 호출
-        youtube_service = YouTubeAnalyticsService()
-        raw_data = await youtube_service.fetch_all_metrics(
-            video_ids=video_ids,
-            start_date=start_date,
-            end_date=end_date,
-            kpi_end_date=kpi_end_date,
-            access_token=access_token,
-            mode=mode,
-        )
-        logger.debug("[7] YouTube Analytics API 호출 완료")
-
-        # 8. TopContent 조립
-        processor = DataProcessor()
-        top_content_rows = raw_data.get("top_videos", {}).get("rows", [])
-        top_content: list[TopContent] = []
-        for row in top_content_rows[:4]:
-            if len(row) < 4:
-                continue
-            video_id, views, likes, comments = row[0], row[1], row[2], row[3]
-            meta = video_lookup.get(video_id)
-            if not meta:
-                continue
-            title, uploaded_at = meta
-            engagement_rate = ((likes + comments) / views * 100) if views > 0 else 0
-            top_content.append(
-                TopContent(
-                    id=video_id,
-                    title=title,
-                    thumbnail=f"https://i.ytimg.com/vi/{video_id}/mqdefault.jpg",
-                    platform="youtube",
-                    views=int(views),
-                    engagement=f"{engagement_rate:.1f}%",
-                    date=uploaded_at.strftime("%Y.%m.%d"),
-                )
-            )
-        logger.debug(f"[8] TopContent 조립 완료 - count={len(top_content)}")
-
-        # 9. 데이터 가공
-        dashboard_data = processor.process(raw_data, top_content, 0, mode=mode, end_date=end_date)
-        logger.debug("[9] 데이터 가공 완료")
-
-        # 10. 캐시 저장
-        cache_payload = json.dumps({"response": dashboard_data.model_dump(mode="json")})
-        cache_success = await set_cache(cache_key, cache_payload, ttl=43200)
-        if cache_success:
-            logger.debug(f"[CACHE SET] 캐시 저장 성공 - key={cache_key}")
-        else:
-            logger.warning(f"[CACHE SET] 캐시 저장 실패 - key={cache_key}")
-
-        # 11. 업로드 영상 수 주입
-        self.inject_video_count(dashboard_data, period_video_count, prev_period_video_count)
-
-        logger.info(
-            f"[DASHBOARD] 통계 조회 완료 - "
-            f"user_uuid={current_user.user_uuid}, mode={mode}, period={period_desc}, videos={len(video_ids)}"
-        )
-        return dashboard_data

app/dashboard/services/data_processor.py

@@ -143,8 +143,8 @@ class DataProcessor:
             monthly_data = []
 
         audience_data = self._build_audience_data(
-            raw_data.get("demographics") or {},
-            raw_data.get("region") or {},
+            raw_data.get("demographics", {}),
+            raw_data.get("region", {}),
         )
         logger.debug(
             f"[DataProcessor.process] SUCCESS - "

app/dashboard/services/youtube_analytics.py

@@ -141,9 +141,6 @@ class YouTubeAnalyticsService:
         results = await asyncio.gather(*tasks, return_exceptions=True)
 
         # 에러 체크 (YouTubeAuthError, YouTubeQuotaExceededError는 원형 그대로 전파)
-        # demographics(index 5)는 YouTubeAPIError 시 None으로 허용 (YouTube 서버 간헐적 오류 대응)
-        OPTIONAL_INDICES = {5, 6}  # demographics, region
-        results = list(results)
         for i, result in enumerate(results):
             if isinstance(result, Exception):
                 logger.error(
@@ -151,12 +148,6 @@ class YouTubeAnalyticsService:
                 )
                 if isinstance(result, (YouTubeAuthError, YouTubeQuotaExceededError)):
                     raise result
-                if i in OPTIONAL_INDICES and isinstance(result, YouTubeAPIError):
-                    logger.warning(
-                        f"[YouTubeAnalyticsService] 선택적 API 호출 {i+1}/7 실패, None으로 처리: {result}"
-                    )
-                    results[i] = None
-                    continue
                 raise YouTubeAPIError(f"데이터 조회 실패: {result.__class__.__name__}")
 
         logger.debug(

app/database/like_cache.py

@@ -1,235 +0,0 @@
-"""
-좋아요 Redis 캐시 클라이언트
-
-Write-Behind 패턴 적용:
-- 토글 시 Redis를 즉시 업데이트하고 dirty SET에 표시
-- 스케줄러가 1분마다 dirty 항목을 MySQL에 bulk write
-
-Key 패턴:
-- video:like:count:{video_id}       INT    — 좋아요 카운트
-- video:like:users:{video_id}       SET    — 좋아요 누른 user_uuid 목록
-- video:reaction:dirty              SET    — DB 동기화 대기 "{video_id}:{user_uuid}"
-- video:reaction:dirty:processing   SET    — 플러시 중 임시 (크래시 복구용)
-
-캐시 미스(Redis 재시작 등) 시 호출부에서 DB 조회 후 backfill_user_set() / set_like_count()로 복구합니다.
-"""
-
-import redis.asyncio as aioredis
-
-from config import db_settings
-
-_client: aioredis.Redis | None = None
-
-# 원자적 토글 Lua 스크립트 — 동시 더블클릭 race condition 방지
-_TOGGLE_LIKE_SCRIPT = """
-local user_key = KEYS[1]
-local count_key = KEYS[2]
-local user_uuid = ARGV[1]
-
-if redis.call('SISMEMBER', user_key, user_uuid) == 1 then
-    redis.call('SREM', user_key, user_uuid)
-    local c = tonumber(redis.call('DECR', count_key))
-    if c < 0 then
-        redis.call('SET', count_key, 0)
-        c = 0
-    end
-    return {0, c}
-else
-    redis.call('SADD', user_key, user_uuid)
-    local c = tonumber(redis.call('INCR', count_key))
-    return {1, c}
-end
-"""
-
-_DIRTY_KEY = "video:reaction:dirty"
-_DIRTY_PROCESSING_KEY = "video:reaction:dirty:processing"
-
-
-def get_like_cache() -> aioredis.Redis:
-    global _client
-    if _client is None:
-        _client = aioredis.Redis(
-            host=db_settings.REDIS_HOST,
-            port=db_settings.REDIS_PORT,
-            db=2,
-            decode_responses=True,
-        )
-    return _client
-
-
-async def close_like_cache() -> None:
-    global _client
-    if _client:
-        await _client.aclose()
-        _client = None
-
-
-# ──────────────────────────────────────────────
-# Key 헬퍼
-# ──────────────────────────────────────────────
-
-def _key(video_id: int) -> str:
-    return f"video:like:count:{video_id}"
-
-
-def _user_key(video_id: int) -> str:
-    return f"video:like:users:{video_id}"
-
-
-# ──────────────────────────────────────────────
-# 카운트 (기존 API 유지)
-# ──────────────────────────────────────────────
-
-async def get_like_count(video_id: int) -> int | None:
-    """Redis에서 like_count 조회. 캐시 미스 시 None 반환."""
-    val = await get_like_cache().get(_key(video_id))
-    if val is None:
-        return None
-    return max(int(val), 0)
-
-
-async def get_like_counts(video_ids: list[int]) -> dict[int, int | None]:
-    """여러 영상의 like_count를 한 번에 조회 (mget).
-    캐시 미스인 video_id는 None으로 반환."""
-    if not video_ids:
-        return {}
-    keys = [_key(vid) for vid in video_ids]
-    values = await get_like_cache().mget(*keys)
-    return {
-        vid: max(int(v), 0) if v is not None else None
-        for vid, v in zip(video_ids, values)
-    }
-
-
-async def set_like_count(video_id: int, count: int) -> None:
-    """like_count를 Redis에 저장 (음수 방지)."""
-    await get_like_cache().set(_key(video_id), max(count, 0))
-
-
-async def mset_like_counts(counts: dict[int, int]) -> None:
-    """여러 영상의 like_count를 한 번에 저장 (mset)."""
-    if not counts:
-        return
-    await get_like_cache().mset({_key(vid): max(cnt, 0) for vid, cnt in counts.items()})
-
-
-async def incr_like_count(video_id: int) -> int:
-    """like_count를 1 증가 후 반환."""
-    return max(int(await get_like_cache().incr(_key(video_id))), 0)
-
-
-async def decr_like_count(video_id: int) -> int:
-    """like_count를 1 감소 후 반환 (음수 방지)."""
-    count = int(await get_like_cache().decr(_key(video_id)))
-    if count < 0:
-        await get_like_cache().set(_key(video_id), 0)
-        return 0
-    return count
-
-
-# ──────────────────────────────────────────────
-# 유저 SET (is_liked_by_me source of truth)
-# ──────────────────────────────────────────────
-
-async def toggle_like_atomic(video_id: int, user_uuid: str) -> tuple[bool, int]:
-    """Lua 스크립트로 원자적 좋아요 토글.
-
-    Returns:
-        (is_liked, new_count) 튜플
-    """
-    result = await get_like_cache().eval(
-        _TOGGLE_LIKE_SCRIPT,
-        2,
-        _user_key(video_id),
-        _key(video_id),
-        user_uuid,
-    )
-    return bool(result[0]), int(result[1])
-
-
-async def is_user_liked(video_id: int, user_uuid: str) -> bool | None:
-    """Redis user-set에서 좋아요 여부 조회.
-
-    Returns:
-        True/False: 조회 성공
-        None: user-set 키가 없음 (cold-start backfill 필요 신호)
-    """
-    client = get_like_cache()
-    key = _user_key(video_id)
-    if not await client.exists(key):
-        return None
-    return bool(await client.sismember(key, user_uuid))
-
-
-async def is_user_set_exists(video_id: int) -> bool:
-    """Redis user-set 키 존재 여부 확인."""
-    return bool(await get_like_cache().exists(_user_key(video_id)))
-
-
-async def bulk_is_user_liked(
-    video_ids: list[int], user_uuid: str
-) -> dict[int, bool | None]:
-    """여러 영상의 is_liked 여부를 한 번에 조회 (pipeline).
-
-    Returns:
-        {video_id: True/False} — user-set 키가 없는 영상은 None
-    """
-    if not video_ids:
-        return {}
-    client = get_like_cache()
-    async with client.pipeline(transaction=False) as pipe:
-        for vid in video_ids:
-            pipe.exists(_user_key(vid))
-            pipe.sismember(_user_key(vid), user_uuid)
-        responses = await pipe.execute()
-
-    return {
-        vid: (bool(responses[i * 2 + 1]) if responses[i * 2] else None)
-        for i, vid in enumerate(video_ids)
-    }
-
-
-async def backfill_user_set(video_id: int, user_uuids: list[str]) -> None:
-    """DB에서 가져온 유저 목록을 Redis SET에 일괄 적재."""
-    if user_uuids:
-        await get_like_cache().sadd(_user_key(video_id), *user_uuids)
-
-
-# ──────────────────────────────────────────────
-# Dirty SET (Write-Behind 큐)
-# ──────────────────────────────────────────────
-
-async def mark_dirty(video_id: int, user_uuid: str) -> None:
-    """DB 동기화 대기 목록에 추가."""
-    await get_like_cache().sadd(_DIRTY_KEY, f"{video_id}:{user_uuid}")
-
-
-async def drain_dirty() -> list[tuple[int, str]]:
-    """dirty SET을 processing으로 RENAME 후 전체 반환.
-
-    이전 실행 중 크래시로 남은 processing 항목은 먼저 병합하여 유실 방지.
-    """
-    client = get_like_cache()
-
-    # 이전 크래시 잔여 항목 병합
-    if await client.exists(_DIRTY_PROCESSING_KEY):
-        await client.sunionstore(_DIRTY_KEY, _DIRTY_KEY, _DIRTY_PROCESSING_KEY)
-        await client.delete(_DIRTY_PROCESSING_KEY)
-
-    if not await client.exists(_DIRTY_KEY):
-        return []
-
-    # RENAME으로 플러시 중 새로 들어오는 토글과 분리
-    await client.rename(_DIRTY_KEY, _DIRTY_PROCESSING_KEY)
-    members = await client.smembers(_DIRTY_PROCESSING_KEY)
-
-    result = []
-    for member in members:
-        vid_str, user_uuid = member.split(":", 1)
-        result.append((int(vid_str), user_uuid))
-    return result
-
-
-async def commit_dirty_processing() -> None:
-    """DB 반영 완료 후 processing SET 삭제."""
-    await get_like_cache().delete(_DIRTY_PROCESSING_KEY)

app/database/session.py

@@ -1,13 +1,12 @@
 import time
-import traceback
 from typing import AsyncGenerator
 
-from fastapi import HTTPException
 from sqlalchemy.ext.asyncio import AsyncSession, async_sessionmaker, create_async_engine
 from sqlalchemy.orm import DeclarativeBase
 
 from app.utils.logger import get_logger
 from config import db_settings
+import traceback
 
 logger = get_logger("database")
 
@@ -75,17 +74,15 @@ async def create_db_tables():
 
     # 모델 import (테이블 메타데이터 등록용)
     from app.user.models import User, RefreshToken, SocialAccount  # noqa: F401
-    from app.home.models import Image, Project, MarketingIntel, ImageTag  # noqa: F401
+    from app.home.models import Image, Project, MarketingIntel  # noqa: F401
     from app.lyric.models import Lyric  # noqa: F401
     from app.song.models import Song, SongTimestamp  # noqa: F401
     from app.video.models import Video  # noqa: F401
     from app.sns.models import SNSUploadTask  # noqa: F401
     from app.social.models import SocialUpload  # noqa: F401
     from app.dashboard.models import Dashboard  # noqa: F401
-    from app.backoffice.admin.models import Admin  # noqa: F401
-    from app.credit.models import CreditChargeRequest, CreditTransaction  # noqa: F401
 
-    # 생성할 테이블 목록 (FK 순서: 참조 대상 먼저)
+    # 생성할 테이블 목록
     tables_to_create = [
         User.__table__,
         RefreshToken.__table__,
@@ -100,10 +97,6 @@ async def create_db_tables():
         SocialUpload.__table__,
         MarketingIntel.__table__,
         Dashboard.__table__,
-        ImageTag.__table__,
-        Admin.__table__,
-        CreditChargeRequest.__table__,
-        CreditTransaction.__table__,
     ]
 
     logger.info("Creating database tables...")
@@ -135,23 +128,15 @@ async def get_session() -> AsyncGenerator[AsyncSession, None]:
         # )
         try:
             yield session
-        except HTTPException:
-            raise
         except Exception as e:
+            import traceback
             await session.rollback()
-            # status_code < 500인 도메인 예외(계정 미연동 등)는 정상적인 비즈니스 흐름이므로 ERROR로 남기지 않음
-            if getattr(e, "status_code", 500) < 500:
-                logger.warning(
-                    f"[get_session] ROLLBACK - client error: {type(e).__name__}: {e}, "
-                    f"duration: {(time.perf_counter() - start_time)*1000:.1f}ms"
-                )
-            else:
-                logger.error(traceback.format_exc())
-                logger.error(
-                    f"[get_session] ROLLBACK - error: {type(e).__name__}: {e}, "
-                    f"duration: {(time.perf_counter() - start_time)*1000:.1f}ms"
-                )
-            raise
+            logger.error(traceback.format_exc())
+            logger.error(
+                f"[get_session] ROLLBACK - error: {type(e).__name__}: {e}, "
+                f"duration: {(time.perf_counter() - start_time)*1000:.1f}ms"
+            )
+            raise e
         finally:
             total_time = time.perf_counter() - start_time
             # logger.debug(
@@ -179,8 +164,6 @@ async def get_background_session() -> AsyncGenerator[AsyncSession, None]:
         # )
         try:
             yield session
-        except HTTPException:
-            raise
         except Exception as e:
             await session.rollback()
             logger.error(
@@ -189,7 +172,7 @@ async def get_background_session() -> AsyncGenerator[AsyncSession, None]:
                 f"duration: {(time.perf_counter() - start_time)*1000:.1f}ms"
             )
             logger.debug(traceback.format_exc())
-            raise
+            raise e
         finally:
             total_time = time.perf_counter() - start_time
             # logger.debug(

app/home/api/routers/v1/home.py

@@ -2,19 +2,16 @@ import json
 import time
 from datetime import date
 from pathlib import Path
-from typing import Literal, Optional
-
-from pydantic import BaseModel
+from typing import Optional
 from urllib.parse import unquote, urlparse
 
 import aiofiles
 from fastapi import APIRouter, Depends, File, Form, HTTPException, UploadFile, status
 from sqlalchemy.exc import SQLAlchemyError
 from sqlalchemy.ext.asyncio import AsyncSession
-from sqlalchemy import func, select
 
 from app.database.session import get_session, AsyncSessionLocal
-from app.home.models import Image, MarketingIntel, ImageTag
+from app.home.models import Image, MarketingIntel
 from app.user.dependencies.auth import get_current_user
 from app.user.models import User
 from app.home.schemas.home_schema import (
@@ -27,44 +24,69 @@ from app.home.schemas.home_schema import (
     ImageUploadResponse,
     ImageUploadResultItem,
     ImageUrlItem,
-    ManualMarketingRequest,
     ProcessedInfo,
     # MarketingAnalysis,
 )
 from app.home.services.naver_search import naver_search_client
 from app.utils.upload_blob_as_request import AzureBlobUploader
-from app.utils.prompts.chatgpt_prompt import ChatgptService, ChatGPTResponseError
+from app.utils.chatgpt_prompt import ChatgptService, ChatGPTResponseError
 from app.utils.common import generate_task_id
 from app.utils.logger import get_logger
-from app.utils.nvMapScraper import NvMapScraper, GraphQLException, URLNotFoundException
+from app.utils.nvMapScraper import NvMapScraper, GraphQLException
 from app.utils.nvMapPwScraper import NvMapPwScraper
 from app.utils.prompts.prompts import marketing_prompt
-from app.utils.address_parser import extract_region_from_address
-from app.utils.autotag import autotag_images
-from app.utils.image_filter import filter_marketing_images, assemble_images
-from app.video.services.video import get_image_tags_by_task_id
 from config import MEDIA_ROOT
 
+# 로거 설정
 logger = get_logger("home")
 
+# 전국 시 이름 목록 (roadAddress에서 region 추출용)
+# fmt: off
+KOREAN_CITIES = [
+    # 특별시/광역시
+    "서울시", "부산시", "대구시", "인천시", "광주시", "대전시", "울산시", "세종시",
+    # 경기도
+    "수원시", "성남시", "고양시", "용인시", "부천시", "안산시", "안양시", "남양주시",
+    "화성시", "평택시", "의정부시", "시흥시", "파주시", "광명시", "김포시", "군포시",
+    "광주시", "이천시", "양주시", "오산시", "구리시", "안성시", "포천시", "의왕시",
+    "하남시", "여주시", "동두천시", "과천시",
+    # 강원도
+    "춘천시", "원주시", "강릉시", "동해시", "태백시", "속초시", "삼척시",
+    # 충청북도
+    "청주시", "충주시", "제천시",
+    # 충청남도
+    "천안시", "공주시", "보령시", "아산시", "서산시", "논산시", "계룡시", "당진시",
+    # 전라북도
+    "전주시", "군산시", "익산시", "정읍시", "남원시", "김제시",
+    # 전라남도
+    "목포시", "여수시", "순천시", "나주시", "광양시",
+    # 경상북도
+    "포항시", "경주시", "김천시", "안동시", "구미시", "영주시", "영천시", "상주시", "문경시", "경산시",
+    # 경상남도
+    "창원시", "진주시", "통영시", "사천시", "김해시", "밀양시", "거제시", "양산시",
+    # 제주도
+    "제주시", "서귀포시",
+]
+# fmt: on
+
+# router = APIRouter(tags=["Home"])
 router = APIRouter()
 
 
 @router.get(
     "/search/accommodation",
-    summary="장소 자동완성 검색 (숙박/음식점 등)",
+    summary="숙박/펜션 자동완성 검색",
     description="""
-네이버 지역 검색 API를 이용한 장소 자동완성 검색입니다.
+네이버 지역 검색 API를 이용한 숙박/펜션 자동완성 검색입니다.
 
 ## 요청 파라미터
 - **query**: 검색어 (필수)
-- **category**: 카테고리
 
 ## 반환 정보
 - **query**: 검색어
 - **count**: 검색 결과 수 (최대 10개)
 - **items**: 검색 결과 목록
-  - **title**: 장소명 (HTML 태그 포함 가능)
+  - **title**: 숙소명 (HTML 태그 포함 가능)
   - **address**: 지번 주소
   - **roadAddress**: 도로명 주소
     """,
@@ -77,7 +99,7 @@ router = APIRouter()
 async def search_accommodation(
     query: str,
 ) -> AccommodationSearchResponse:
-    """장소 자동완성 검색"""
+    """숙박/펜션 자동완성 검색"""
     results = await naver_search_client.search_accommodation(
         query=query,
         display=10,
@@ -92,46 +114,14 @@ async def search_accommodation(
     )
 
 
-def _extract_region_from_address(road_address: str | None, jibun_address: str | None = None) -> str:
-    return extract_region_from_address(road_address, jibun_address)
-
-
-class _IndustryOutput(BaseModel):
-    industry: Literal[
-        "stay", "restaurant", "cafe", "salon", "clinic", "fitness", "academy", "attraction", "general"
-    ]
-
-
-async def _resolve_industry(category: str, customer_name: str = "") -> str:
-    """업체를 통합 프롬프트의 9개 industry enum 중 하나로 AI 분류.
-
-    분류 근거는 카테고리를 우선 사용하고, 카테고리가 없으면 업체명으로 분류한다.
-    근거가 둘 다 없으면 빈 문자열 반환. API 장애 시 예외 전파(하위 분석도 동일 API 의존).
-    """
-    if category:
-        basis_label, basis_value = "네이버 지도 카테고리", category
-    elif customer_name:
-        basis_label, basis_value = "업체명", customer_name
-    else:
+def _extract_region_from_address(road_address: str | None) -> str:
+    """roadAddress에서 시 이름 추출"""
+    if not road_address:
         return ""
-    chatgpt = ChatgptService()
-    prompt = (
-        f"{basis_label}: '{basis_value}'\n"
-        "위 정보를 바탕으로 이 업체를 다음 업종 중 가장 적합한 하나로 분류하세요: "
-        "stay(숙박/펜션/호텔), restaurant(음식점), cafe(카페/디저트), "
-        "salon(미용실/네일/뷰티), clinic(병원/의원/치과), fitness(헬스/필라테스/요가), "
-        "academy(학원/교습소), attraction(관광/체험/액티비티/축제/행사). "
-        "위 8개 중 어느 것에도 명확히 해당하지 않는 경우에만 general(기타/범용 업종)로 분류하세요. "
-        "유사한 업종이 있으면 general 대신 그 업종을 우선 선택하세요."
-    )
-    result = await chatgpt._call_pydantic_output_chat_completion(
-        prompt=prompt,
-        output_format=_IndustryOutput,
-        model="gpt-4o-mini",
-        img_url=None,
-        image_detail_high=False,
-    )
-    return result.industry
+    for city in KOREAN_CITIES:
+        if city in road_address:
+            return city
+    return ""
 
 
 @router.post(
@@ -228,15 +218,6 @@ async def _crawling_logic(
             status_code=status.HTTP_502_BAD_GATEWAY,
             detail=f"네이버 지도 크롤링에 실패했습니다: {e}",
         )
-    except URLNotFoundException as e:
-        step1_elapsed = (time.perf_counter() - step1_start) * 1000
-        logger.error(
-            f"[crawling] Step 1 FAILED - 크롤링 실패: {e} ({step1_elapsed:.1f}ms)"
-        )
-        raise HTTPException(
-            status_code=status.HTTP_404_NOT_FOUND,
-            detail=f"Place ID를 확인할 수 없습니다. URL을 확인하세요. : {e}",
-        )
     except Exception as e:
         step1_elapsed = (time.perf_counter() - step1_start) * 1000
         logger.error(
@@ -249,12 +230,12 @@ async def _crawling_logic(
         )
 
     step1_elapsed = (time.perf_counter() - step1_start) * 1000
+    image_count = len(scraper.image_link_list) if scraper.image_link_list else 0
     logger.info(
-        f"[crawling] Step 1 완료 - 업체사진 {len(scraper.owner_images or [])}개, "
-        f"보충사진 {len(scraper.extra_photo_urls or [])}개 ({step1_elapsed:.1f}ms)"
+        f"[crawling] Step 1 완료 - 이미지 {image_count}개 ({step1_elapsed:.1f}ms)"
     )
 
-    # ========== Step 2: 정보 가공 (industry 선행 계산) ==========
+    # ========== Step 2: 정보 가공 ==========
     step2_start = time.perf_counter()
     logger.info("[crawling] Step 2: 정보 가공 시작...")
 
@@ -263,141 +244,111 @@ async def _crawling_logic(
 
     if scraper.base_info:
         road_address = scraper.base_info.get("roadAddress", "")
-        jibun_address = scraper.base_info.get("address", "")
         customer_name = scraper.base_info.get("name", "")
-        category = scraper.base_info.get("category", "")
-        region = _extract_region_from_address(road_address, jibun_address)
-        try:
-            # industry는 마케팅 적합성 필터(Step 3)와 ProcessedInfo 양쪽에 필요하므로
-            # 이미지 필터링보다 먼저 계산한다.
-            industry = await _resolve_industry(category, customer_name)
-        except ChatGPTResponseError as e:
-            raise HTTPException(
-                status_code=status.HTTP_502_BAD_GATEWAY,
-                detail=f"업종 분류 중 ChatGPT 오류가 발생했습니다: {e.error_message}",
-            )
-        except Exception as e:
-            logger.error(f"[crawling] Step 2 FAILED - 업종 분류 오류: {e}")
-            raise HTTPException(
-                status_code=status.HTTP_502_BAD_GATEWAY,
-                detail="업종 분류 중 오류가 발생했습니다.",
-            )
+        region = _extract_region_from_address(road_address)
 
         processed_info = ProcessedInfo(
             customer_name=customer_name,
             region=region,
-            detail_region_info=road_address or jibun_address or "",
-            industry=industry,
+            detail_region_info=road_address or "",
         )
 
         step2_elapsed = (time.perf_counter() - step2_start) * 1000
         logger.info(
-            f"[crawling] Step 2 완료 - {customer_name}, {region}, "
-            f"category={category!r}, industry={industry!r} ({step2_elapsed:.1f}ms)"
+            f"[crawling] Step 2 완료 - {customer_name}, {region} ({step2_elapsed:.1f}ms)"
         )
 
-        # ========== Step 3: 이미지 마케팅 적합성 필터링 ==========
-        # 업체 사진이 SUPPLEMENT_THRESHOLD(30장) 이상이면 보충이 불필요하므로
-        # 방문자 사진 필터링(Gemini 호출) 자체를 건너뛴다.
+        # ========== Step 3: ChatGPT 마케팅 분석 ==========
         step3_start = time.perf_counter()
-        owner_images = scraper.owner_images or []
-        extra_photo_urls = scraper.extra_photo_urls or []
-
-        if len(owner_images) >= NvMapScraper.SUPPLEMENT_THRESHOLD:
-            # 업체 제공 사진은 필터링 면제 대상이므로 MAX_IMAGES 상한 없이 수집분을 전부 사용한다
-            # (MAX_IMAGES 상한은 방문자 사진이 섞이는 보충 경로에만 적용.
-            #  수집 자체는 NvMapScraper.BIZ_MAX_PAGES가 상한이며 도달 시 scraper가 warning을 남긴다).
-            scraper.image_link_list = list(owner_images)
-            step3_elapsed = (time.perf_counter() - step3_start) * 1000
-            logger.info(
-                f"[crawling] Step 3 SKIP - 업체 사진 {len(owner_images)}장 "
-                f"≥ {NvMapScraper.SUPPLEMENT_THRESHOLD}장 → 방문자 사진 필터링 생략, 업체 사진만 사용"
-            )
-        else:
-            try:
-                extra_pass_flags = await filter_marketing_images(
-                    [img["original"] for img in extra_photo_urls], industry
-                )
-            except Exception as e:
-                # logger.error(f"[crawling] Step 3 FAILED - 이미지 필터링 중 오류: {e}")
-                raise HTTPException(
-                    status_code=status.HTTP_502_BAD_GATEWAY,
-                    detail="이미지 마케팅 적합성 필터링 중 오류가 발생했습니다.",
-                )
-            scraper.image_link_list = assemble_images(
-                owner_images, extra_photo_urls, extra_pass_flags, NvMapScraper.MAX_IMAGES
-            )
-            passed_count = sum(extra_pass_flags)
-            step3_elapsed = (time.perf_counter() - step3_start) * 1000
-            logger.info(
-                f"[crawling] Step 3 완료 - 방문자 사진 {len(extra_photo_urls)}장 중 "
-                f"{passed_count}장 통과 → 최종 이미지 {len(scraper.image_link_list)}장 "
-                f"({step3_elapsed:.1f}ms)"
-            )
-            if not scraper.image_link_list:
-                logger.warning("[crawling] Step 3 - 필터링 후 사용 가능 이미지가 0장입니다.")
-
-        # ========== Step 4: ChatGPT 마케팅 분석 ==========
-        step4_start = time.perf_counter()
-        logger.info("[crawling] Step 4: ChatGPT 마케팅 분석 시작...")
+        logger.info("[crawling] Step 3: ChatGPT 마케팅 분석 시작...")
 
         try:
-            # Step 4-1: ChatGPT 서비스 초기화 및 입력 데이터 구성
+            # Step 3-1: ChatGPT 서비스 초기화
+            step3_1_start = time.perf_counter()
             chatgpt_service = ChatgptService()
-            # 메뉴 전달은 잠정 보류 — 사이드 메뉴(볶음밥·냉면 등)가 분석에 과도한 영향을 주는
-            # 문제로 프롬프트에서 {menu_info}를 제거함. 크롤링(scraper.menu_info)은 유지 중이므로
-            # 주력/사이드 구분 방안이 정리되면 아래 주석을 되살려 재전달할 것.
-            # menus = scraper.menu_info or []
-            # menus = sorted(menus, key=lambda m: not m.get("recommend"))[:15]
-            # menu_info = ", ".join(m["name"] for m in menus if m.get("name"))
-            top_keywords = (scraper.voted_keyword_stats or [])[:5]
+            step3_1_elapsed = (time.perf_counter() - step3_1_start) * 1000
+            logger.debug(
+                f"[crawling]   Step 3-1: 서비스 초기화 완료 ({step3_1_elapsed:.1f}ms)"
+            )
+
+            # Step 3-2: 프롬프트 생성
+            # step3_2_start = time.perf_counter()
             input_marketing_data = {
                 "customer_name": customer_name,
                 "region": region,
                 "detail_region_info": road_address or "",
-                "industry": industry,  # 통합 프롬프트 내부 분기용 업종 enum
-                "category": category,  # 네이버 지도 원본 카테고리 텍스트
-                "facility_info": scraper.facility_info or "",
-                "voted_keywords": ", ".join(kw["displayName"] for kw in top_keywords),
-                # "menu_info": menu_info,  # 실제 판매 품목 (셀링포인트 구체화용)
             }
+            # prompt = chatgpt_service.build_market_analysis_prompt()
+            # prompt1 = marketing_prompt.build_prompt(input_marketing_data)
+            # step3_2_elapsed = (time.perf_counter() - step3_2_start) * 1000
 
-            # Step 4-2: GPT API 호출 → 구조화된 마케팅 분석 결과 반환
-            marketing_analysis = await chatgpt_service.generate_structured_output(
+            # Step 3-3: GPT API 호출
+            step3_3_start = time.perf_counter()
+            structured_report = await chatgpt_service.generate_structured_output(
                 marketing_prompt, input_marketing_data
             ) 
-
-            # Step 4-3: 분석 결과 DB 저장 (industry는 Project로 흐르므로 여기엔 미저장)
-            marketing_intel = MarketingIntel(
-                place_id=scraper.place_id,
-                intel_result=marketing_analysis.model_dump(),
+            marketing_intelligence = MarketingIntel(
+                place_id = scraper.place_id,
+                intel_result = structured_report.model_dump()
             )
-            session.add(marketing_intel)
+            session.add(marketing_intelligence)
             await session.commit()
-            await session.refresh(marketing_intel)
-            m_id = marketing_intel.id
-            logger.debug(f"[MarketingPrompt] INSERT place_id={marketing_intel.place_id} id={marketing_intel.id}")
-
-            step4_elapsed = (time.perf_counter() - step4_start) * 1000
+            await session.refresh(marketing_intelligence)
+            m_id = marketing_intelligence.id
+            logger.debug(f"[MarketingPrompt] INSERT placeid {marketing_intelligence.place_id}")
+            step3_3_elapsed = (time.perf_counter() - step3_3_start) * 1000
             logger.info(
-                f"[crawling] Step 4 완료 - 마케팅 분석 성공 ({step4_elapsed:.1f}ms)"
+                f"[crawling]   Step 3-3: GPT API 호출 완료 - ({step3_3_elapsed:.1f}ms)"
+            )
+            logger.debug(
+                f"[crawling]   Step 3-3: GPT API 호출 완료 - ({step3_3_elapsed:.1f}ms)"
+            )
+
+            # Step 3-4: 응답 파싱 (크롤링에서 가져온 facility_info 전달)
+            step3_4_start = time.perf_counter()
+            logger.debug(
+                f"[crawling]   Step 3-4: 응답 파싱 시작 - facility_info: {scraper.facility_info}"
+            )
+
+            # 요약 Deprecated / 20250115 / Selling points를 첫 prompt에서 추출 중
+            # parsed = await chatgpt_service.parse_marketing_analysis(
+            #     structured_report, facility_info=scraper.facility_info
+            # )
+
+            # marketing_analysis = MarketingAnalysis(**parsed)
+
+            logger.debug(
+                f"structured_report = {structured_report.model_dump()}"
+            )
+
+            marketing_analysis = structured_report
+            
+            step3_4_elapsed = (time.perf_counter() - step3_4_start) * 1000
+            logger.debug(
+                f"[crawling]   Step 3-4: 응답 파싱 완료 ({step3_4_elapsed:.1f}ms)"
+            )
+
+            step3_elapsed = (time.perf_counter() - step3_start) * 1000
+            logger.info(
+                f"[crawling] Step 3 완료 - 마케팅 분석 성공 ({step3_elapsed:.1f}ms)"
             )
 
         except ChatGPTResponseError as e:
-            step4_elapsed = (time.perf_counter() - step4_start) * 1000
+            step3_elapsed = (time.perf_counter() - step3_start) * 1000
             logger.error(
-                f"[crawling] Step 4 FAILED - ChatGPT Error: status={e.status}, "
-                f"code={e.error_code}, message={e.error_message} ({step4_elapsed:.1f}ms)"
+                f"[crawling] Step 3 FAILED - ChatGPT Error: status={e.status}, "
+                f"code={e.error_code}, message={e.error_message} ({step3_elapsed:.1f}ms)"
             )
             marketing_analysis = None
             gpt_status = "failed"
 
         except Exception as e:
-            step4_elapsed = (time.perf_counter() - step4_start) * 1000
+            step3_elapsed = (time.perf_counter() - step3_start) * 1000
             logger.error(
-                f"[crawling] Step 4 FAILED - GPT 마케팅 분석 중 오류: {e} ({step4_elapsed:.1f}ms)"
+                f"[crawling] Step 3 FAILED - GPT 마케팅 분석 중 오류: {e} ({step3_elapsed:.1f}ms)"
             )
-            logger.exception("[crawling] Step 4 상세 오류:")
+            logger.exception("[crawling] Step 3 상세 오류:")
+            # GPT 실패 시에도 크롤링 결과는 반환
             marketing_analysis = None
             gpt_status = "failed"
     else:
@@ -414,9 +365,9 @@ async def _crawling_logic(
     if scraper.base_info:
         logger.info(f"[crawling]   - Step 2 (정보가공): {step2_elapsed:.1f}ms")
         if "step3_elapsed" in locals():
-            logger.info(f"[crawling]   - Step 3 (이미지 필터링): {step3_elapsed:.1f}ms")
-        if "step4_elapsed" in locals():
-            logger.info(f"[crawling]   - Step 4 (GPT 분석): {step4_elapsed:.1f}ms")
+            logger.info(f"[crawling]   - Step 3 (GPT 분석): {step3_elapsed:.1f}ms")
+            if "step3_3_elapsed" in locals():
+                logger.info(f"[crawling]       - GPT API 호출: {step3_3_elapsed:.1f}ms")
 
     return {
         "status": gpt_status if 'gpt_status' in locals() else "completed",
@@ -424,97 +375,10 @@ async def _crawling_logic(
         "image_count": len(scraper.image_link_list) if scraper.image_link_list else 0,
         "processed_info": processed_info,
         "marketing_analysis": marketing_analysis,
-        "m_id": m_id,
-        "industry": industry if 'industry' in locals() else "",
+        "m_id" : m_id
     }
 
 
-
-@router.post(
-    "/marketing",
-    summary="업체명+주소 직접 입력 마케팅 분석",
-    description="""
-네이버 크롤링 없이 업체명과 주소를 직접 입력받아 마케팅 분석을 수행합니다.
-
-## 요청 필드
-- **customer_name**: 업체명 / 브랜드명 (필수)
-- **address**: 도로명 또는 지번 주소 (필수)
-- **category**: 업종/카테고리 자유 입력 (선택, 예: 펜션, 카페). 비우면 업체명 기반 AI 분류
-
-## 반환 정보
-- **processed_info**: 가공된 장소 정보 (customer_name, region, detail_region_info)
-- **marketing_analysis**: ChatGPT 마케팅 분석 결과
-- **m_id**: 마케팅 분석 결과 ID (이후 영상생성 파이프라인에 사용)
-    """,
-    response_model=CrawlingResponse,
-    tags=["Marketing"],
-)
-async def manual_marketing(
-    request_body: ManualMarketingRequest,
-    session: AsyncSession = Depends(get_session),
-):
-    # Step 1: 주소에서 지역명 추출 및 processed_info 구성
-    region = _extract_region_from_address(request_body.address)
-    processed_info = ProcessedInfo(
-        customer_name=request_body.store_name,
-        region=region,
-        detail_region_info=request_body.address,
-    )
-    try:
-        # Step 2: GPT API 호출 → 마케팅 분석 결과 생성
-        # place_id 없이 업체명+주소만으로 분석 (크롤링 없이 직접 입력된 경우)
-        chatgpt_service = ChatgptService()
-        # 크롤링 경로와 동일하게 category를 우선 사용하고, 없으면 업체명 기반 AI 분류
-        industry = await _resolve_industry(
-            request_body.category, request_body.store_name
-        )
-        processed_info.industry = industry
-        input_marketing_data = {
-            "customer_name": request_body.store_name,
-            "region": region,
-            "detail_region_info": request_body.address,
-            "industry": industry,  # 통합 프롬프트 내부 분기용 업종 enum
-            "category": request_body.category,  # 사용자 입력 원본 카테고리 텍스트 (세부 묘사 참고용)
-        }
-        marketing_analysis = await chatgpt_service.generate_structured_output(
-            marketing_prompt, input_marketing_data
-        )
-
-        # Step 3: 분석 결과 DB 저장 (place_id=None — 네이버 장소와 연결되지 않음)
-        marketing_intel = MarketingIntel(
-            place_id=None,
-            intel_result=marketing_analysis.model_dump(),
-        )
-        session.add(marketing_intel)
-        await session.commit()
-        await session.refresh(marketing_intel)
-        m_id = marketing_intel.id
-        logger.debug(f"[MarketingPrompt] INSERT id={marketing_intel.id}")
-    except ChatGPTResponseError as e:
-        logger.error(
-            f"[marketing] ChatGPT Error: status={e.status}, "
-            f"code={e.error_code}, message={e.error_message}"
-        )
-        raise HTTPException(
-            status_code=status.HTTP_502_BAD_GATEWAY,
-            detail=f"마케팅 분석 중 ChatGPT 오류가 발생했습니다: {e.error_message}",
-        )
-    except Exception as e:
-        logger.error(f"[marketing] 마케팅 분석 중 오류: {e}")
-        logger.exception("[marketing] 상세 오류:")
-        raise HTTPException(
-            status_code=status.HTTP_500_INTERNAL_SERVER_ERROR,
-            detail="마케팅 분석 중 오류가 발생했습니다.",
-        )
-    return CrawlingResponse(
-        status="completed",
-        processed_info=processed_info,
-        marketing_analysis=marketing_analysis,
-        m_id=m_id,
-        industry=industry,
-    )
-
-
 async def _autocomplete_logic(autocomplete_item:dict):
     step1_start = time.perf_counter()
     try:
@@ -587,6 +451,255 @@ IMAGES_JSON_EXAMPLE = """[
     {"url": "https://naverbooking-phinf.pstatic.net/20240514_259/17156880311809wCnY_JPEG/5.jpg", "name": "외관"}
 ]"""
 
+
+@router.post(
+    "/image/upload/server",
+    include_in_schema=False,
+    summary="이미지 업로드 (로컬 서버)",
+    description="""
+이미지를 로컬 서버(media 폴더)에 업로드하고 새로운 task_id를 생성합니다.
+
+## 요청 방식
+multipart/form-data 형식으로 전송합니다.
+
+## 요청 필드
+- **images_json**: 외부 이미지 URL 목록 (JSON 문자열, 선택)
+- **files**: 이미지 바이너리 파일 목록 (선택)
+
+**주의**: images_json 또는 files 중 최소 하나는 반드시 전달해야 합니다.
+
+## 지원 이미지 확장자
+jpg, jpeg, png, webp, heic, heif
+
+## images_json 예시
+```json
+[
+    {"url": "https://naverbooking-phinf.pstatic.net/20240514_189/1715688030436xT14o_JPEG/1.jpg"},
+    {"url": "https://naverbooking-phinf.pstatic.net/20240514_48/1715688030574wTtQd_JPEG/2.jpg"},
+    {"url": "https://naverbooking-phinf.pstatic.net/20240514_92/17156880307484bvpH_JPEG/3.jpg"},
+    {"url": "https://naverbooking-phinf.pstatic.net/20240514_7/1715688031000y8Y5q_JPEG/4.jpg"},
+    {"url": "https://naverbooking-phinf.pstatic.net/20240514_259/17156880311809wCnY_JPEG/5.jpg", "name": "외관"}
+]
+```
+
+## 바이너리 파일 업로드 테스트 방법
+
+### 1. Swagger UI에서 테스트
+1. 이 엔드포인트의 "Try it out" 버튼 클릭
+2. task_id 입력 (예: test-task-001)
+3. files 항목에서 "Add item" 클릭하여 로컬 이미지 파일 선택
+4. (선택) images_json에 URL 목록 JSON 입력
+5. "Execute" 버튼 클릭
+
+### 2. cURL로 테스트
+```bash
+# 바이너리 파일만 업로드
+curl -X POST "http://localhost:8000/image/upload/server/test-task-001" \\
+  -F "files=@/path/to/image1.jpg" \\
+  -F "files=@/path/to/image2.png"
+
+# URL + 바이너리 파일 동시 업로드
+curl -X POST "http://localhost:8000/image/upload/server/test-task-001" \\
+  -F 'images_json=[{"url":"https://example.com/image.jpg"}]' \\
+  -F "files=@/path/to/local_image.jpg"
+```
+
+### 3. Python requests로 테스트
+```python
+import requests
+
+url = "http://localhost:8000/image/upload/server/test-task-001"
+files = [
+    ("files", ("image1.jpg", open("image1.jpg", "rb"), "image/jpeg")),
+    ("files", ("image2.png", open("image2.png", "rb"), "image/png")),
+]
+data = {
+    "images_json": '[{"url": "https://example.com/image.jpg"}]'
+}
+response = requests.post(url, files=files, data=data)
+print(response.json())
+```
+
+## 반환 정보
+- **task_id**: 작업 고유 식별자
+- **total_count**: 총 업로드된 이미지 개수
+- **url_count**: URL로 등록된 이미지 개수 (Image 테이블에 외부 URL 그대로 저장)
+- **file_count**: 파일로 업로드된 이미지 개수 (media 폴더에 저장)
+- **saved_count**: Image 테이블에 저장된 row 수
+- **images**: 업로드된 이미지 목록
+  - **source**: "url" (외부 URL) 또는 "file" (로컬 서버 저장)
+
+## 저장 경로
+- 바이너리 파일: /media/image/{날짜}/{uuid7}/{파일명}
+- URL 이미지: 외부 URL 그대로 Image 테이블에 저장
+
+## 반환 정보
+- **task_id**: 새로 생성된 작업 고유 식별자
+- **image_urls**: Image 테이블에 저장된 현재 task_id의 이미지 URL 목록
+    """,
+    response_model=ImageUploadResponse,
+    responses={
+        200: {"description": "이미지 업로드 성공"},
+        400: {"description": "이미지가 제공되지 않음", "model": ErrorResponse},
+    },
+    tags=["Image-Server"],
+)
+async def upload_images(
+    images_json: Optional[str] = Form(
+        default=None,
+        description="외부 이미지 URL 목록 (JSON 문자열)",
+        examples=[IMAGES_JSON_EXAMPLE],
+    ),
+    files: Optional[list[UploadFile]] = File(
+        default=None, description="이미지 바이너리 파일 목록"
+    ),
+    current_user: User = Depends(get_current_user),
+    session: AsyncSession = Depends(get_session),
+) -> ImageUploadResponse:
+    """이미지 업로드 (URL + 바이너리 파일)"""
+    # task_id 생성
+    task_id = await generate_task_id()
+
+    # 1. 진입 검증: images_json 또는 files 중 하나는 반드시 있어야 함
+    has_images_json = images_json is not None and images_json.strip() != ""
+    has_files = files is not None and len(files) > 0
+
+    if not has_images_json and not has_files:
+        raise HTTPException(
+            status_code=status.HTTP_400_BAD_REQUEST,
+            detail="images_json 또는 files 중 하나는 반드시 제공해야 합니다.",
+        )
+
+    # 2. images_json 파싱 (있는 경우만)
+    url_images: list[ImageUrlItem] = []
+    if has_images_json:
+        try:
+            parsed = json.loads(images_json)
+            if isinstance(parsed, list):
+                url_images = [ImageUrlItem(**item) for item in parsed if item]
+        except (json.JSONDecodeError, TypeError, ValueError) as e:
+            raise HTTPException(
+                status_code=status.HTTP_400_BAD_REQUEST,
+                detail=f"images_json 파싱 오류: {str(e)}",
+            )
+
+    # 3. 유효한 파일만 필터링 (빈 파일, 유효한 이미지 확장자가 아닌 경우 제외)
+    valid_files: list[UploadFile] = []
+    skipped_files: list[str] = []
+    if has_files and files:
+        for f in files:
+            is_valid_ext = _is_valid_image_extension(f.filename)
+            is_not_empty = (
+                f.size is None or f.size > 0
+            )  # size가 None이면 아직 읽지 않은 것
+            is_real_file = (
+                f.filename and f.filename != "filename"
+            )  # Swagger 빈 파일 체크
+            if f and is_real_file and is_valid_ext and is_not_empty:
+                valid_files.append(f)
+            else:
+                skipped_files.append(f.filename or "unknown")
+
+    # 유효한 데이터가 하나도 없으면 에러
+    if not url_images and not valid_files:
+        raise HTTPException(
+            status_code=status.HTTP_400_BAD_REQUEST,
+            detail=f"유효한 이미지가 없습니다. 지원 확장자: {', '.join(ALLOWED_IMAGE_EXTENSIONS)}. 건너뛴 파일: {skipped_files}",
+        )
+
+    result_images: list[ImageUploadResultItem] = []
+    img_order = 0
+
+    # 1. URL 이미지 저장
+    for url_item in url_images:
+        img_name = url_item.name or _extract_image_name(url_item.url, img_order)
+
+        image = Image(
+            task_id=task_id,
+            img_name=img_name,
+            img_url=url_item.url,
+            img_order=img_order,
+        )
+        session.add(image)
+        await session.flush()  # ID 생성을 위해 flush
+
+        result_images.append(
+            ImageUploadResultItem(
+                id=image.id,
+                img_name=img_name,
+                img_url=url_item.url,
+                img_order=img_order,
+                source="url",
+            )
+        )
+        img_order += 1
+
+    # 2. 바이너리 파일을 media에 저장
+    if valid_files:
+        today = date.today().strftime("%Y-%m-%d")
+        # 한 번의 요청에서 업로드된 모든 이미지는 같은 폴더에 저장
+        batch_uuid = await generate_task_id()
+        upload_dir = MEDIA_ROOT / "image" / today / batch_uuid
+        upload_dir.mkdir(parents=True, exist_ok=True)
+
+        for file in valid_files:
+            # 파일명: 원본 파일명 사용 (중복 방지를 위해 순서 추가)
+            original_name = file.filename or "image"
+            ext = _get_file_extension(file.filename)  # type: ignore[arg-type]
+            # 파일명에서 확장자 제거 후 순서 추가
+            name_without_ext = (
+                original_name.rsplit(".", 1)[0]
+                if "." in original_name
+                else original_name
+            )
+            filename = f"{name_without_ext}_{img_order:03d}{ext}"
+
+            save_path = upload_dir / filename
+
+            # media에 파일 저장
+            await _save_upload_file(file, save_path)
+
+            # media 기준 URL 생성
+            img_url = f"/media/image/{today}/{batch_uuid}/{filename}"
+            img_name = file.filename or filename
+
+            image = Image(
+                task_id=task_id,
+                img_name=img_name,
+                img_url=img_url,  # Media URL을 DB에 저장
+                img_order=img_order,
+            )
+            session.add(image)
+            await session.flush()
+
+            result_images.append(
+                ImageUploadResultItem(
+                    id=image.id,
+                    img_name=img_name,
+                    img_url=img_url,
+                    img_order=img_order,
+                    source="file",
+                )
+            )
+            img_order += 1
+
+    saved_count = len(result_images)
+    await session.commit()
+
+    # Image 테이블에서 현재 task_id의 이미지 URL 목록 조회
+    image_urls = [img.img_url for img in result_images]
+
+    return ImageUploadResponse(
+        task_id=task_id,
+        total_count=len(result_images),
+        url_count=len(url_images),
+        file_count=len(valid_files),
+        saved_count=saved_count,
+        images=result_images,
+        image_urls=image_urls,
+    )
+
+
 @router.post(
     "/image/upload/blob",
     summary="이미지 업로드 (Azure Blob Storage)",
@@ -675,10 +788,6 @@ async def upload_images_blob(
         default=None,
         description="이미지 바이너리 파일 목록",
     ),
-    industry: str = Form(
-        default="",
-        description="업종 분류 (stay|restaurant|cafe|salon|clinic|fitness|academy|attraction|general). 크롤링 응답의 industry 값을 그대로 전달",
-    ),
     current_user: User = Depends(get_current_user),
 ) -> ImageUploadResponse:
     """이미지 업로드 (URL + Azure Blob Storage)
@@ -879,22 +988,6 @@ async def upload_images_blob(
     saved_count = len(result_images)
     image_urls = [img.img_url for img in result_images]
 
-    logger.info(f"[image_tagging] START - task_id: {task_id}")
-    await tagging_images(image_urls, industry=industry, clear_old_tags=True)
-    logger.info(f"[image_tagging] Done - task_id: {task_id}")
-
-    # 태깅 직후 영상 생성에 사용 가능한 이미지가 하나도 없으면 조기에 실패시킨다.
-    # (여기서 걸러지지 않으면 훨씬 나중인 영상 생성 단계에서야 슬롯 미배정으로 발견됨)
-    # marketing_acceptable 필터링은 크롤링 단계에서 이미 완료되었으므로 여기서는 재필터링하지 않는다.
-    taged_image_list = await get_image_tags_by_task_id(task_id)
-    logger.info(f"태깅된 이미지: {len(taged_image_list)}개 - task_id: {task_id}")
-    if not taged_image_list:
-        logger.error(f"[image_tagging] 영상 생성에 적합한 이미지가 없음 - task_id: {task_id}")
-        raise HTTPException(
-            status_code=status.HTTP_400_BAD_REQUEST,
-            detail="영상 생성에 적합한 이미지가 없습니다. 다른 이미지로 다시 업로드해주세요.",
-        )
-
     total_time = time.perf_counter() - request_start
     logger.info(
         f"[upload_images_blob] SUCCESS - task_id: {task_id}, "
@@ -910,48 +1003,3 @@ async def upload_images_blob(
         images=result_images,
         image_urls=image_urls,
     )
-
-
-async def tagging_images(
-        image_urls : list[str],
-        industry: str = "",
-        clear_old_tags : bool = False
-    ) -> None:
-    # 1. 조회
-    async with AsyncSessionLocal() as session:
-        stmt = (
-            select(ImageTag)
-            .where(ImageTag.img_url_hash.in_([func.crc32(url) for url in image_urls]))
-            .where(ImageTag.img_url.in_(image_urls))
-        )
-        image_tags_query_results = await session.execute(stmt)
-        image_tags = image_tags_query_results.scalars().all()
-        existing_urls = {tag.img_url for tag in image_tags}
-        new_imt = [
-            ImageTag(img_url=url, img_tag=None)
-            for url in image_urls
-            if url not in existing_urls
-        ]
-        if clear_old_tags:
-            for tag in image_tags:
-                tag.img_tag = None
-        session.add_all(new_imt)
-        null_imts = [imt for imt in image_tags if imt.img_tag is None] + new_imt
-        await session.commit()
-        
-    if null_imts:
-        tag_datas = await autotag_images([img.img_url for img in null_imts], industry=industry)
-        # print(tag_datas)
-
-        async with AsyncSessionLocal() as session:
-            for tag, tag_data in zip(null_imts, tag_datas):
-                if isinstance(tag_data, Exception):
-                    # 태깅 실패 이미지는 img_tag가 NULL로 남아 영상 생성 풀에서 제외됨
-                    logger.warning(
-                        f"[tagging_images] 이미지 태깅 최종 실패 - url: {tag.img_url}, "
-                        f"error: {type(tag_data).__name__}: {tag_data}"
-                    )
-                    continue
-                tag.img_tag = tag_data.model_dump(mode="json")
-                session.add(tag)
-            await session.commit()

app/home/models.py

@@ -9,8 +9,7 @@ Home 모듈 SQLAlchemy 모델 정의
 from datetime import datetime
 from typing import TYPE_CHECKING, List, Optional, Any
 
-from sqlalchemy import Boolean, DateTime, ForeignKey, Computed, Index, Integer, String, Text, JSON, func
-from sqlalchemy.dialects.mysql import INTEGER
+from sqlalchemy import Boolean, DateTime, ForeignKey, Index, Integer, String, Text, JSON, func
 from sqlalchemy.orm import Mapped, mapped_column, relationship
 
 from app.database.session import Base
@@ -114,13 +113,6 @@ class Project(Base):
         comment="마케팅 인텔리전스 결과 정보 저장",
     )
 
-    industry: Mapped[str] = mapped_column(
-        String(50),
-        nullable=False,
-        default="",
-        comment="업종 분류 (stay|restaurant|cafe|salon|clinic|fitness|academy|attraction|general)",
-    )
-
     language: Mapped[str] = mapped_column(
         String(50),
         nullable=False,
@@ -296,10 +288,10 @@ class MarketingIntel(Base):
         comment="고유 식별자",
     )
 
-    place_id: Mapped[Optional[str]] = mapped_column(
+    place_id: Mapped[str] = mapped_column(
         String(36),
-        nullable=True,
-        comment="매장 소스별 고유 식별자 (네이버 크롤링 시 'nv{id}' 형식; 직접 입력 시 NULL)",
+        nullable=False,
+        comment="매장 소스별 고유 식별자",
     )
 
     intel_result : Mapped[dict[str, Any]] = mapped_column(
@@ -314,12 +306,6 @@ class MarketingIntel(Base):
         comment="자막 정보 생성 결과물",
     )
 
-    image_match : Mapped[dict[str, Any]] = mapped_column(
-        JSON,
-        nullable=True,
-        comment="이미지 슬롯 배정 결과물 — {슬롯명: image_url, 'audio-music': music_url, ...}",
-    )
-
     created_at: Mapped[datetime] = mapped_column(
         DateTime,
         nullable=False,
@@ -328,52 +314,13 @@ class MarketingIntel(Base):
     )
 
     def __repr__(self) -> str:
-        return (
-            f"<MarketingIntel(id={self.id}, place_id='{self.place_id}')>"
+        task_id_str = (
+            (self.task_id[:10] + "...") if len(self.task_id) > 10 else self.task_id
+        )
+        img_name_str = (
+            (self.img_name[:10] + "...") if len(self.img_name) > 10 else self.img_name
         )
 
-
-class ImageTag(Base):
-    """
-    이미지 태그 테이블
-
-    """
-
-    __tablename__ = "image_tags"
-    __table_args__ = (
-        Index("idx_img_url_hash", "img_url_hash"),  # CRC32 index
-        {
-            "mysql_engine": "InnoDB",
-            "mysql_charset": "utf8mb4",
-            "mysql_collate": "utf8mb4_unicode_ci",
-        },
-    )
-
-    id: Mapped[int] = mapped_column(
-        Integer,
-        primary_key=True,
-        nullable=False,
-        autoincrement=True,
-        comment="고유 식별자",
-    )
-
-    img_url: Mapped[str] = mapped_column(
-        String(2048),
-        nullable=False,
-        comment="이미지 URL (blob, CDN 경로)",
-    )
-
-    img_url_hash: Mapped[int] = mapped_column(
-        INTEGER(unsigned=True),
-        Computed("CRC32(img_url)", persisted=True),  # generated column
-        comment="URL CRC32 해시 (검색용 index)",
-    )
-
-    img_tag: Mapped[dict[str, Any]] = mapped_column(
-        # none_as_null=True: ORM에서 None 대입 시 JSON 리터럴 null이 아닌 SQL NULL로 저장.
-        # 미지정 시 JSON null이 저장되어 `img_tag.is_not(None)` 필터를 통과하는 버그가 있었음.
-        JSON(none_as_null=True),
-        nullable=True,
-        default=None,
-        comment="태그 JSON",
-    )
+        return (
+            f"<Image(id={self.id}, task_id='{task_id_str}', img_name='{img_name_str}')>"
+        )

app/home/schemas/home_schema.py

@@ -78,7 +78,6 @@ class ProcessedInfo(BaseModel):
     customer_name: str = Field(..., description="고객명/가게명 (base_info.name)")
     region: str = Field(..., description="지역명 (roadAddress에서 추출한 시 이름)")
     detail_region_info: str = Field(..., description="상세 지역 정보 (roadAddress)")
-    industry: str = Field(default="", description="업종 분류 (stay|restaurant|cafe|salon|clinic|fitness|academy|attraction|general)")
 
 
 # class MarketingAnalysisDetail(BaseModel):
@@ -98,12 +97,6 @@ class ProcessedInfo(BaseModel):
     # selling_points: list[str] = Field(default_factory=list, description="추천 부대시설 목록")
 
 
-class ImageListItem(BaseModel):
-    """크롤링 이미지 아이템 (미리보기 URL + 원본 URL)"""
-    preview: str = Field(..., description="미리보기용 CDN URL")
-    original: str = Field(..., description="업로드용 원본 URL")
-
-
 class CrawlingResponse(BaseModel):
     """크롤링 응답 스키마"""
 
@@ -111,7 +104,7 @@ class CrawlingResponse(BaseModel):
         json_schema_extra={
             "example": {
                 "status": "completed",
-                "image_list": [{"preview": "https://example.com/image1.jpg", "original": "https://example.com/image1.jpg"}],
+                "image_list": ["https://example.com/image1.jpg", "https://example.com/image2.jpg"],
                 "image_count": 2,
                 "processed_info": {
                     "customer_name": "스테이 머뭄",
@@ -240,8 +233,8 @@ class CrawlingResponse(BaseModel):
         default="completed",
         description="처리 상태 (completed: 성공, failed: ChatGPT 분석 실패)"
     )
-    image_list: Optional[list[ImageListItem]] = Field(None, description="이미지 목록 (preview/original URL)")
-    image_count: Optional[int] = Field(None, description="이미지 개수")
+    image_list: Optional[list[str]] = Field(None, description="이미지 URL 목록")
+    image_count: int = Field(..., description="이미지 개수")
     processed_info: Optional[ProcessedInfo] = Field(
         None, description="가공된 장소 정보 (customer_name, region, detail_region_info)"
     )
@@ -249,25 +242,6 @@ class CrawlingResponse(BaseModel):
         None, description="마케팅 분석 결과 . 실패 시 null"
     )
     m_id : int = Field(..., description="마케팅 분석 결과 ID")
-    industry: str = Field(default="", description="업종 분류 (stay|restaurant|cafe|salon|clinic|fitness|academy|attraction|general)")
-
-
-class ManualMarketingRequest(BaseModel):
-    """업체명+주소 직접 입력 마케팅 분석 요청"""
-
-    model_config = ConfigDict(
-        json_schema_extra={
-            "example": {
-                "store_name": "스테이 머뭄",
-                "address": "전북특별자치도 군산시 절골길 18",
-                "category": "펜션",
-            }
-        }
-    )
-
-    store_name: str = Field(..., description="업체명 / 브랜드명")
-    address: str = Field(..., description="도로명 또는 지번 주소")
-    category: str = Field(default="", description="업체 업종/카테고리 자유 입력 (예: 펜션, 카페). 크롤링 경로와 동일하게 AI가 8개 industry enum으로 자동 분류하는 데 사용. 비우면 업체명 기반 AI 분류")
 
 
 class ErrorResponse(BaseModel):

app/home/services/naver_search.py

@@ -32,7 +32,7 @@ class NaverSearchClient:
         display: int = 5,
     ) -> List[dict]:
         """
-        장소 검색 (숙박, 음식점 등)
+        숙박/펜션 검색
 
         Args:
             query: 검색어
@@ -41,7 +41,8 @@ class NaverSearchClient:
         Returns:
             검색 결과 리스트 (address, roadAddress, title)
         """
-        search_query = query
+        # 숙박/펜션 카테고리 검색을 위해 쿼리에 키워드 추가
+        search_query = f"{query} 숙박"
 
         headers = {
             "X-Naver-Client-Id": self.client_id,

app/lyric/api/routers/v1/lyric.py

@@ -40,11 +40,9 @@ from app.lyric.schemas.lyric import (
     LyricDetailResponse,
     LyricListItem,
     LyricStatusResponse,
-    SubtitleStatusResponse,
 )
-from app.lyric.worker.lyric_task import generate_lyric_background
-from app.video.worker.creative_assets_task import generate_subtitle_background
-from app.utils.prompts.chatgpt_prompt import ChatgptService
+from app.lyric.worker.lyric_task import generate_lyric_background, generate_subtitle_background
+from app.utils.chatgpt_prompt import ChatgptService
 from app.utils.logger import get_logger
 from app.utils.pagination import PaginatedResponse, get_paginated
 
@@ -161,7 +159,6 @@ async def get_lyric_by_task_id(
         project_id=lyric.project_id,
         status=lyric.status,
         lyric_result=lyric.lyric_result,
-        genre=lyric.genre,
         created_at=lyric.created_at,
     )
 
@@ -243,21 +240,6 @@ async def generate_lyric(
     request_start = time.perf_counter()
     task_id = request_body.task_id
     
-    user = (await session.execute(
-        select(User).where(User.user_uuid == current_user.user_uuid)
-    )).scalar_one()
-
-    if user.credits <= 0:
-        logger.info(
-            f"크레딧 부족, user_uuid: {current_user.user_uuid}, credits: {current_user.credits}"
-        )
-        return GenerateLyricResponse(
-            success=False,
-            task_id=task_id,
-            lyric=None,
-            language=request_body.language,
-            error_message="No credits remaining.",
-        )
 
     logger.info(f"[generate_lyric] ========== START ==========")
     logger.info(
@@ -271,21 +253,35 @@ async def generate_lyric(
         step1_start = time.perf_counter()
         logger.debug(f"[generate_lyric] Step 1: 서비스 초기화 및 프롬프트 생성...")
 
+        # service = ChatgptService(
+        #     customer_name=request_body.customer_name,
+        #     region=request_body.region,
+        #     detail_region_info=request_body.detail_region_info or "",
+        #     language=request_body.language,
+        # )
+
+        # prompt = service.build_lyrics_prompt()
+        # 원래는 실제 사용할 프롬프트가 들어가야 하나, 로직이 변경되어 이 시점에서 이곳에서 프롬프트를 생성할 이유가 없어서 삭제됨. 
+        # 기존 코드와의 호환을 위해 동일한 로직으로 프롬프트 생성
+
+        promotional_expressions = {
+            "Korean" : "인스타 감성, 사진같은 하루, 힐링, 여행, 감성 숙소",
+            "English" : "Instagram vibes, picture-perfect day, healing, travel, getaway",
+            "Chinese" : "网红打卡, 治愈系, 旅行, 度假, 拍照圣地",
+            "Japanese" : "インスタ映え, 写真のような一日, 癒し, 旅行, 絶景",
+            "Thai" : "ที่พักสวย, ฮีลใจ, เที่ยว, ถ่ายรูป, วิวสวย",
+            "Vietnamese" : "check-in đẹp, healing, du lịch, nghỉ dưỡng, view đẹp"
+            }# HARD CODED, 어디에 정리하지? 아직 정리되지 않음
+        
+        timing_rules = {
+            "60s" : """
+                8–12 lines
+                Full verse flow, immersive mood
+                """
+        }
         marketing_intel_result = await session.execute(select(MarketingIntel).where(MarketingIntel.id == request_body.m_id))
         marketing_intel = marketing_intel_result.scalar_one_or_none()
         
-        # 자동 선택(genre 미지정) 재생성 시, 직전에 사용된 장르를 조회해 이번엔 다른 장르가 나오도록 제외 처리
-        exclude_genre = ""
-        if not request_body.genre:
-            previous_lyric_result = await session.execute(
-                select(Lyric)
-                .where(Lyric.task_id == task_id, Lyric.genre.is_not(None))
-                .order_by(Lyric.created_at.desc())
-                .limit(1)
-            )
-            previous_lyric = previous_lyric_result.scalar_one_or_none()
-            if previous_lyric:
-                exclude_genre = previous_lyric.genre
         
         lyric_input_data = {
             "customer_name" : request_body.customer_name,
@@ -293,14 +289,10 @@ async def generate_lyric(
             "detail_region_info" : request_body.detail_region_info or "",
             "marketing_intelligence_summary" : json.dumps(marketing_intel.intel_result, ensure_ascii = False),
             "language" : request_body.language,
-            "genre": request_body.genre or "",  # 비어있으면 GPT가 가사 무드에 맞춰 장르를 직접 추천
-            "exclude_genre": exclude_genre,  # 자동 선택 재생성 시 직전 장르 제외
-            "industry": request_body.industry,  # 크롤 응답에서 받아 전달된 업종 enum
+            "promotional_expression_example" : promotional_expressions[request_body.language],
+            "timing_rules" : timing_rules["60s"], # 아직은 선택지 하나
         }
 
-        # 업종 분기는 프롬프트 내부 {industry}로 처리하므로 단일 프롬프트 사용
-        selected_lyric_prompt = lyric_prompt
-
         step1_elapsed = (time.perf_counter() - step1_start) * 1000
         #logger.debug(f"[generate_lyric] Step 1 완료 - 프롬프트 {len(prompt)}자 ({step1_elapsed:.1f}ms)")
 
@@ -326,8 +318,7 @@ async def generate_lyric(
                 detail_region_info=request_body.detail_region_info,
                 language=request_body.language,
                 user_uuid=current_user.user_uuid,
-                marketing_intelligence=request_body.m_id,
-                industry=request_body.industry,
+                marketing_intelligence = request_body.m_id
             )
             session.add(project)
             await session.commit()
@@ -341,7 +332,7 @@ async def generate_lyric(
         step3_start = time.perf_counter()
         logger.debug(f"[generate_lyric] Step 3: Lyric 저장 (processing)...")
 
-        estimated_prompt = selected_lyric_prompt.build_prompt(lyric_input_data)
+        estimated_prompt = lyric_prompt.build_prompt(lyric_input_data) 
         lyric = Lyric(
             project_id=project.id,
             task_id=task_id,
@@ -349,7 +340,6 @@ async def generate_lyric(
             lyric_prompt=estimated_prompt,
             lyric_result=None,
             language=request_body.language,
-            genre=request_body.genre or None,  # 자동 선택인 경우 GPT 응답 완료 후 채워짐
         )
         session.add(lyric)
         await session.commit()
@@ -362,26 +352,18 @@ async def generate_lyric(
         step4_start = time.perf_counter()
         logger.debug(f"[generate_lyric] Step 4: 백그라운드 태스크 스케줄링...")
         orientation = request_body.orientation
-
-        if request_body.instrumental:
-            # BGM 모드: ChatGPT 가사 생성 없이 Lyric을 즉시 completed로 마무리
-            lyric.status = "completed"
-            lyric.lyric_result = ""
-            await session.commit()
-            logger.info(f"[generate_lyric] BGM 모드 - 가사 생성 스킵, lyric_id: {lyric.id}")
-        else:
-            background_tasks.add_task(
-                generate_lyric_background,
-                task_id=task_id,
-                prompt=selected_lyric_prompt,
-                lyric_input_data=lyric_input_data,
-                lyric_id=lyric.id,
-            )
+        background_tasks.add_task(
+            generate_lyric_background,
+            task_id=task_id,
+            prompt=lyric_prompt,
+            lyric_input_data=lyric_input_data,
+            lyric_id=lyric.id,
+        )
         
         background_tasks.add_task(
             generate_subtitle_background,
-            orientation=orientation,
-            task_id=task_id,
+            orientation = orientation,
+            task_id=task_id
         )
 
         step4_elapsed = (time.perf_counter() - step4_start) * 1000
@@ -521,96 +503,6 @@ async def list_lyrics(
     )
 
 
-@router.get(
-    "/subtitle/status/{task_id}",
-    summary="자막 생성 상태 조회",
-    description="""
-자막(subtitle) 생성 완료 여부를 조회합니다.
-
-## 인증
-**Bearer 토큰 필수** - `Authorization: Bearer {access_token}` 헤더를 포함해야 합니다.
-
-## 경로 파라미터
-- **task_id**: 프로젝트 task_id (필수)
-
-## 상태 값
-- **pending**: 자막 생성 진행 중 — 잠시 후 재요청
-- **completed**: 자막 생성 완료 — `/video/generate/{task_id}` 호출 가능
-
-## 사용 예시 (cURL)
-```bash
-curl -X GET "http://localhost:8000/lyric/subtitle/status/019123ab-cdef-7890-abcd-ef1234567890" \\
-  -H "Authorization: Bearer {access_token}"
-```
-
-## 참고
-- 자막은 `/lyric/generate` 호출 시 백그라운드에서 자동 생성됩니다.
-- 클라이언트는 `completed` 상태 확인 후 `/video/generate`를 호출해야 합니다.
-    """,
-    response_model=SubtitleStatusResponse,
-    responses={
-        200: {"description": "상태 조회 성공"},
-        401: {"description": "인증 실패 (토큰 없음/만료)"},
-        404: {"description": "해당 task_id에 해당하는 프로젝트를 찾을 수 없음"},
-    },
-)
-async def get_subtitle_status(
-    task_id: str,
-    current_user: User = Depends(get_current_user),
-    session: AsyncSession = Depends(get_session),
-) -> SubtitleStatusResponse:
-    """task_id로 자막 생성 상태를 조회합니다."""
-    logger.info(f"[get_subtitle_status] START - task_id: {task_id}")
-
-    project_result = await session.execute(
-        select(Project)
-        .where(Project.task_id == task_id)
-        .order_by(Project.created_at.desc())
-        .limit(1)
-    )
-    project = project_result.scalar_one_or_none()
-    if not project:
-        raise HTTPException(
-            status_code=404,
-            detail=f"task_id '{task_id}'에 해당하는 프로젝트를 찾을 수 없습니다.",
-        )
-
-    marketing_result = await session.execute(
-        select(MarketingIntel).where(MarketingIntel.id == project.marketing_intelligence)
-    )
-    intel = marketing_result.scalar_one_or_none()
-    if not intel:
-        raise HTTPException(
-            status_code=404,
-            detail=f"task_id '{task_id}'에 해당하는 마케팅 인텔리전스를 찾을 수 없습니다.",
-        )
-
-    # 자막과 이미지 배정 모두 완료돼야 영상 생성 가능
-    subtitle_done = bool(intel.subtitle)
-    image_match_done = bool(intel.image_match)
-
-    if subtitle_done and image_match_done:
-        logger.info(f"[get_subtitle_status] completed (subtitle+image_match) - task_id: {task_id}")
-        return SubtitleStatusResponse(
-            task_id=task_id,
-            status="completed",
-            message="자막 생성 및 이미지 배정이 완료되었습니다.",
-        )
-
-    pending_parts = []
-    if not subtitle_done:
-        pending_parts.append("자막")
-    if not image_match_done:
-        pending_parts.append("이미지 배정")
-    pending_msg = ", ".join(pending_parts)
-    logger.info(f"[get_subtitle_status] pending ({pending_msg}) - task_id: {task_id}")
-    return SubtitleStatusResponse(
-        task_id=task_id,
-        status="pending",
-        message=f"{pending_msg} 처리가 진행 중입니다. 잠시 후 다시 확인해주세요.",
-    )
-
-
 @router.get(
     "/{task_id}",
     summary="가사 상세 조회",

app/lyric/models.py

@@ -93,13 +93,6 @@ class Lyric(Base):
         comment="가사 출력 언어 (Korean, English, Chinese, Japanese, Thai, Vietnamese)",
     )
 
-    genre: Mapped[str | None] = mapped_column(
-        String(20),
-        nullable=True,
-        comment="음악 장르 (kpop, pop, ballad, hip-hop, rnb, edm, jazz, rock). "
-        "수동 선택 시 요청값, 자동 선택 시 GPT 추천값",
-    )
-
     is_deleted: Mapped[bool] = mapped_column(
         Boolean,
         nullable=False,

app/lyric/schemas/lyric.py

@@ -42,7 +42,7 @@ class GenerateLyricRequest(BaseModel):
             "region": "군산",
             "detail_region_info": "군산 신흥동 말랭이 마을",
             "language": "Korean",
-            "m_id" : 2,
+            "m_id" : 1,
             "orientation" : "vertical"
         }
     """
@@ -70,19 +70,12 @@ class GenerateLyricRequest(BaseModel):
     language: str = Field(
         default="Korean",
         description="가사 출력 언어 (Korean, English, Chinese, Japanese, Thai, Vietnamese)",
-    )
+    ),
     orientation: Literal["horizontal", "vertical"] = Field(
         default="vertical",
         description="영상 방향 (horizontal: 가로형, vertical: 세로형)",
-    )
+    ),
     m_id : Optional[int] = Field(None, description="마케팅 인텔리전스 ID 값")
-    industry: str = Field(default="", description="업종 분류 (stay|restaurant|cafe|salon|clinic|fitness|academy|attraction|general)")
-    instrumental: bool = Field(default=False, description="BGM 전용 모드 (가사 생성 안 함)")
-    genre: Optional[str] = Field(
-        None,
-        description="사용자가 수동으로 고른 음악 장르 (kpop|pop|ballad|hip-hop|rnb|edm|jazz|rock). "
-        "'자동 선택'인 경우 None으로 전달하면 GPT가 가사 무드에 맞춰 추천",
-    )
 
 
 class GenerateLyricResponse(BaseModel):
@@ -205,62 +198,9 @@ class LyricDetailResponse(BaseModel):
     project_id: int = Field(..., description="프로젝트 ID")
     status: str = Field(..., description="처리 상태 (processing, completed, failed)")
     lyric_result: Optional[str] = Field(None, description="생성된 가사 또는 에러 메시지 (실패 시)")
-    genre: Optional[str] = Field(
-        None,
-        description="확정된 음악 장르. 수동 선택 시 요청값, 자동 선택 시 GPT 추천값 (완료 전에는 None)",
-    )
     created_at: Optional[datetime] = Field(None, description="생성 일시")
 
 
-class SubtitleStatusResponse(BaseModel):
-    """자막 생성 상태 조회 응답 스키마
-
-    Usage:
-        GET /subtitle/status/{task_id}
-        클라이언트가 subtitle 완료 여부를 polling할 때 사용합니다.
-
-    Status Values:
-        - pending: 자막 생성 진행 중 (재시도 필요)
-        - completed: 자막 생성 완료 (/video/generate 호출 가능)
-        - failed: 자막 생성 실패 (/lyric/generate 재호출 필요)
-    """
-
-    model_config = ConfigDict(
-        json_schema_extra={
-            "examples": [
-                {
-                    "summary": "생성 중",
-                    "value": {
-                        "task_id": "0694b716-dbff-7219-8000-d08cb5fce431",
-                        "status": "pending",
-                        "message": "자막 생성이 진행 중입니다. 잠시 후 다시 확인해주세요.",
-                    },
-                },
-                {
-                    "summary": "완료",
-                    "value": {
-                        "task_id": "0694b716-dbff-7219-8000-d08cb5fce431",
-                        "status": "completed",
-                        "message": "자막 생성이 완료되었습니다.",
-                    },
-                },
-                {
-                    "summary": "실패",
-                    "value": {
-                        "task_id": "0694b716-dbff-7219-8000-d08cb5fce431",
-                        "status": "failed",
-                        "message": "자막 생성에 실패했습니다. 다시 시도해주세요.",
-                    },
-                },
-            ]
-        }
-    )
-
-    task_id: str = Field(..., description="작업 고유 식별자")
-    status: Literal["pending", "completed", "failed"] = Field(..., description="자막 생성 상태")
-    message: str = Field(..., description="상태 메시지")
-
-
 class LyricListItem(BaseModel):
     """가사 목록 아이템 스키마
 

app/lyric/worker/lyric_task.py

@@ -4,24 +4,30 @@ Lyric Background Tasks
 가사 생성 관련 백그라운드 태스크를 정의합니다.
 """
 
+import traceback
+
 from sqlalchemy import select
+from sqlalchemy.ext.asyncio import AsyncSession
 from sqlalchemy.exc import SQLAlchemyError
 
 from app.database.session import BackgroundSessionLocal
+from app.home.models import Image, Project, MarketingIntel
 from app.lyric.models import Lyric
-from app.utils.prompts.chatgpt_prompt import ChatgptService, ChatGPTResponseError
+from app.utils.chatgpt_prompt import ChatgptService, ChatGPTResponseError
+from app.utils.subtitles import SubtitleContentsGenerator
+from app.utils.creatomate import CreatomateService
 from app.utils.prompts.prompts import Prompt
 from app.utils.logger import get_logger
 
 # 로거 설정
 logger = get_logger("lyric")
 
+
 async def _update_lyric_status(
     task_id: str,
     status: str,
     result: str | None = None,
     lyric_id: int | None = None,
-    genre: str | None = None,
 ) -> bool:
     """Lyric 테이블의 상태를 업데이트합니다.
 
@@ -30,7 +36,6 @@ async def _update_lyric_status(
         status: 변경할 상태 ("processing", "completed", "failed")
         result: 가사 결과 또는 에러 메시지
         lyric_id: 특정 Lyric 레코드 ID (재생성 시 정확한 레코드 식별용)
-        genre: 확정된 음악 장르 (자동 선택이었던 경우 GPT 추천값으로 갱신)
 
     Returns:
         bool: 업데이트 성공 여부
@@ -56,8 +61,6 @@ async def _update_lyric_status(
                 lyric.status = status
                 if result is not None:
                     lyric.lyric_result = result
-                if genre is not None:
-                    lyric.genre = genre
                 await session.commit()
                 logger.info(f"[Lyric] Status updated - task_id: {task_id}, lyric_id: {lyric_id}, status: {status}")
                 return True
@@ -101,6 +104,13 @@ async def generate_lyric_background(
         step1_start = time.perf_counter()
         logger.debug(f"[generate_lyric_background] Step 1: ChatGPT 서비스 초기화...")
 
+        # service = ChatgptService(
+        #     customer_name="",  # 프롬프트가 이미 생성되었으므로 빈 값
+        #     region="",
+        #     detail_region_info="",
+        #     language=language,
+        # )
+
         chatgpt = ChatgptService()
 
         step1_elapsed = (time.perf_counter() - step1_start) * 1000
@@ -114,18 +124,14 @@ async def generate_lyric_background(
         #result = await service.generate(prompt=prompt)
         result_response = await chatgpt.generate_structured_output(prompt, lyric_input_data)
         result = result_response.lyric
-        confirmed_genre = result_response.recommended_genre
         step2_elapsed = (time.perf_counter() - step2_start) * 1000
-        logger.info(
-            f"[generate_lyric_background] Step 2 완료 - 응답 {len(result)}자, "
-            f"genre: {confirmed_genre} ({step2_elapsed:.1f}ms)"
-        )
+        logger.info(f"[generate_lyric_background] Step 2 완료 - 응답 {len(result)}자 ({step2_elapsed:.1f}ms)")
 
         # ========== Step 3: DB 상태 업데이트 ==========
         step3_start = time.perf_counter()
         logger.debug(f"[generate_lyric_background] Step 3: DB 상태 업데이트...")
 
-        await _update_lyric_status(task_id, "completed", result, lyric_id, genre=confirmed_genre)
+        await _update_lyric_status(task_id, "completed", result, lyric_id)
 
         step3_elapsed = (time.perf_counter() - step3_start) * 1000
         logger.debug(f"[generate_lyric_background] Step 3 완료 ({step3_elapsed:.1f}ms)")
@@ -156,3 +162,55 @@ async def generate_lyric_background(
         elapsed = (time.perf_counter() - task_start) * 1000
         logger.error(f"[generate_lyric_background] EXCEPTION - task_id: {task_id}, error: {e} ({elapsed:.1f}ms)", exc_info=True)
         await _update_lyric_status(task_id, "failed", f"Error: {str(e)}", lyric_id)
+
+async def generate_subtitle_background(
+    orientation: str,
+    task_id: str
+) -> None:
+    logger.info(f"[generate_subtitle_background] task_id: {task_id}, {orientation}")
+    creatomate_service = CreatomateService(orientation=orientation)
+    template = await creatomate_service.get_one_template_data_async(creatomate_service.template_id)
+    pitchings = creatomate_service.extract_text_format_from_template(template)
+
+    subtitle_generator = SubtitleContentsGenerator()
+    
+    async with BackgroundSessionLocal() as session:
+        project_result = await session.execute(
+            select(Project)
+            .where(Project.task_id == task_id)
+            .order_by(Project.created_at.desc())
+            .limit(1)
+        )
+        project = project_result.scalar_one_or_none()
+        marketing_result = await session.execute(
+            select(MarketingIntel).where(MarketingIntel.id == project.marketing_intelligence)
+        )
+        marketing_intelligence = marketing_result.scalar_one_or_none()
+
+    store_address = project.detail_region_info
+    customer_name = project.store_name
+    logger.info(f"[generate_subtitle_background] customer_name: {customer_name}, {store_address}")
+
+    generated_subtitles = await subtitle_generator.generate_subtitle_contents(
+        marketing_intelligence = marketing_intelligence.intel_result,
+        pitching_label_list = pitchings,
+        customer_name = customer_name, 
+        detail_region_info = store_address,
+    )
+    pitching_output_list = generated_subtitles.pitching_results
+
+    subtitle_modifications = {pitching_output.pitching_tag : pitching_output.pitching_data for pitching_output in pitching_output_list}
+    logger.info(f"[generate_subtitle_background] subtitle_modifications: {subtitle_modifications}")
+    
+    async with BackgroundSessionLocal() as session:
+        marketing_result = await session.execute(
+            select(MarketingIntel).where(MarketingIntel.id == project.marketing_intelligence)
+        )
+        marketing_intelligence = marketing_result.scalar_one_or_none()
+        marketing_intelligence.subtitle = subtitle_modifications
+        await session.commit()
+    logger.info(f"[generate_subtitle_background] task_id: {task_id} DONE")
+    
+
+        
+    return 

app/social/oauth/youtube.py

@@ -59,7 +59,7 @@ class YouTubeOAuthClient(BaseOAuthClient):
             "response_type": "code",
             "scope": " ".join(YOUTUBE_SCOPES),
             "access_type": "offline",  # refresh_token 받기 위해 필요
-            "prompt": "consent",  # 항상 동의 화면 표시하여 refresh_token 발급 보장
+            "prompt": "select_account",  # 계정 선택만 표시 (동의 화면은 최초 1회만)
             "state": state,
         }
         url = f"{self.AUTHORIZATION_URL}?{urlencode(params)}"

app/social/schemas/upload_schema.py

@@ -56,8 +56,6 @@ class SocialUploadResponse(BaseModel):
     platform: str = Field(..., description="플랫폼명")
     status: str = Field(..., description="업로드 상태")
     message: str = Field(..., description="응답 메시지")
-    scheduled_at: Optional[datetime] = Field(None, description="예약 시간 (예약 업로드 충돌 시 반환)")
-
 
     model_config = ConfigDict(
         json_schema_extra={
@@ -67,7 +65,6 @@ class SocialUploadResponse(BaseModel):
                 "platform": "youtube",
                 "status": "pending",
                 "message": "업로드 요청이 접수되었습니다.",
-                "scheduled_at": "2026-02-02T15:00:00",
             }
         }
     )
@@ -125,7 +122,6 @@ class SocialUploadHistoryItem(BaseModel):
     platform: str = Field(..., description="플랫폼명")
     status: str = Field(..., description="업로드 상태")
     title: str = Field(..., description="영상 제목")
-    platform_username: Optional[str] = Field(None, description="플랫폼 채널명")
     platform_url: Optional[str] = Field(None, description="플랫폼 영상 URL")
     error_message: Optional[str] = Field(None, description="에러 메시지")
     scheduled_at: Optional[datetime] = Field(None, description="예약 게시 시간")

app/social/services/account_service.py

@@ -306,7 +306,7 @@ class SocialAccountService:
         else:
             # DB datetime은 naive, now()는 aware이므로 naive로 통일하여 비교
             current_time = now().replace(tzinfo=None)
-            buffer_time = current_time + timedelta(minutes=20)
+            buffer_time = current_time + timedelta(hours=1)
             if account.token_expires_at <= buffer_time:
                 should_refresh = True
 

app/social/services/seo_service.py

@@ -17,7 +17,7 @@ from app.home.models import MarketingIntel, Project
 from app.social.constants import YOUTUBE_SEO_HASH
 from app.social.schemas import YoutubeDescriptionResponse
 from app.user.models import User
-from app.utils.prompts.chatgpt_prompt import ChatgptService
+from app.utils.chatgpt_prompt import ChatgptService
 from app.utils.prompts.prompts import yt_upload_prompt
 
 logger = logging.getLogger(__name__)
@@ -94,10 +94,8 @@ class SeoService:
                 ),
                 "language": project.language,
                 "target_keywords": hashtags,
-                "industry": project.industry or "",  # 크롤 시 분류해 Project에 저장한 업종 enum
             }
 
-            # 업종 분기는 프롬프트 내부 {industry}로 처리하므로 단일 프롬프트 사용
             chatgpt = ChatgptService(timeout=180)
             yt_seo_output = await chatgpt.generate_structured_output(yt_upload_prompt, yt_seo_input_data)
 

app/social/services/upload_service.py

@@ -10,7 +10,7 @@ from datetime import datetime
 from typing import Optional
 
 from fastapi import BackgroundTasks, HTTPException, status
-from sqlalchemy import func, or_, select
+from sqlalchemy import func, select
 from sqlalchemy.ext.asyncio import AsyncSession
 
 from config import TIMEZONE
@@ -90,19 +90,12 @@ class SocialUploadService:
             )
             raise SocialAccountNotFoundError()
 
-        # 3. 중복 업로드 확인
-        now_kst_naive = datetime.now(TIMEZONE).replace(tzinfo=None)
-
-        # 3-1. 진행 중인 업로드 확인 (즉시 pending 또는 uploading)
+        # 3. 진행 중인 업로드 확인 (pending 또는 uploading 상태만)
         in_progress_result = await session.execute(
             select(SocialUpload).where(
                 SocialUpload.video_id == body.video_id,
                 SocialUpload.social_account_id == account.id,
                 SocialUpload.status.in_([UploadStatus.PENDING.value, UploadStatus.UPLOADING.value]),
-                or_(
-                    SocialUpload.scheduled_at.is_(None),
-                    SocialUpload.scheduled_at <= now_kst_naive,
-                ),
             )
         )
         in_progress_upload = in_progress_result.scalar_one_or_none()
@@ -119,32 +112,6 @@ class SocialUploadService:
                 message="이미 업로드가 진행 중입니다.",
             )
 
-        # 3-2. 미래 예약 업로드 확인
-        scheduled_result = await session.execute(
-            select(SocialUpload).where(
-                SocialUpload.video_id == body.video_id,
-                SocialUpload.social_account_id == account.id,
-                SocialUpload.status == UploadStatus.PENDING.value,
-                SocialUpload.scheduled_at.isnot(None),
-                SocialUpload.scheduled_at > now_kst_naive,
-            )
-        )
-        scheduled_upload = scheduled_result.scalar_one_or_none()
-
-        if scheduled_upload:
-            logger.info(
-                f"[UPLOAD_SERVICE] 예약된 업로드 존재 - "
-                f"upload_id: {scheduled_upload.id}, scheduled_at: {scheduled_upload.scheduled_at}"
-            )
-            return SocialUploadResponse(
-                success=False,
-                upload_id=scheduled_upload.id,
-                platform=account.platform,
-                status=scheduled_upload.status,
-                message="이미 예약된 업로드가 있습니다.",
-                scheduled_at=scheduled_upload.scheduled_at,
-            )
-
         # 4. 업로드 순번 계산
         max_seq_result = await session.execute(
             select(func.coalesce(func.max(SocialUpload.upload_seq), 0)).where(
@@ -186,6 +153,7 @@ class SocialUploadService:
         )
 
         # 6. 즉시 업로드이면 백그라운드 태스크 등록
+        now_kst_naive = datetime.now(TIMEZONE).replace(tzinfo=None)
         is_scheduled = body.scheduled_at and body.scheduled_at > now_kst_naive
         if not is_scheduled:
             background_tasks.add_task(process_social_upload, social_upload.id)
@@ -323,7 +291,6 @@ class SocialUploadService:
                 platform=upload.platform,
                 status=upload.status,
                 title=upload.title,
-                platform_username=upload.social_account.platform_data.get("display_name") if upload.social_account and upload.social_account.platform_data else None,
                 platform_url=upload.platform_url,
                 error_message=upload.error_message,
                 scheduled_at=upload.scheduled_at,

app/social/uploader/youtube.py

@@ -144,7 +144,7 @@ class YouTubeUploader(BaseSocialUploader):
         body = {
             "snippet": {
                 "title": metadata.title,
-                "description": self._sanitize_description(metadata.description),
+                "description": metadata.description or "",
                 "tags": metadata.tags or [],
                 "categoryId": self._get_category_id(metadata),
             },
@@ -380,12 +380,6 @@ class YouTubeUploader(BaseSocialUploader):
                 )
                 return False
 
-    def _sanitize_description(self, description: str | None) -> str:
-        """YouTube API가 거부하는 문자를 제거합니다. (<, > 포함 시 invalidVideoDescription 오류 발생)"""
-        if not description:
-            return ""
-        return description.replace("<", "").replace(">", "")
-
     def _convert_privacy_status(self, privacy_status: PrivacyStatus) -> str:
         """
         PrivacyStatus를 YouTube API 형식으로 변환

app/song/api/routers/v1/song.py

@@ -35,33 +35,6 @@ logger = get_logger("song")
 
 router = APIRouter(prefix="/song", tags=["Song"])
 
-TARGET_SONG_DURATION_SECONDS = 40.0
-
-
-def _select_clip_by_duration(
-    clips_data: list[dict], target_seconds: float = TARGET_SONG_DURATION_SECONDS
-) -> dict:
-    """생성된 클립 중 목표 길이(target_seconds)에 가장 가까운 클립을 선택합니다.
-
-    길이 차이가 동일하면 먼저 등장한 클립(더 낮은 인덱스)을 선택합니다.
-    duration 정보가 없는 클립은 비교 대상에서 제외되며, 모든 클립에 duration이 없으면
-    첫 번째 클립을 반환합니다.
-    """
-    best_clip = None
-    best_diff = None
-
-    for clip in clips_data:
-        duration = clip.get("duration")
-        if duration is None:
-            continue
-
-        diff = abs(duration - target_seconds)
-        if best_diff is None or diff < best_diff:
-            best_diff = diff
-            best_clip = clip
-
-    return best_clip if best_clip is not None else clips_data[0]
-
 
 @router.post(
     "/generate/{task_id}",
@@ -99,7 +72,7 @@ curl -X POST "http://localhost:8000/song/generate/019123ab-cdef-7890-abcd-ef1234
 ```
 
 ## 참고
-- 생성되는 노래는 약 40초 내외 길이입니다.
+- 생성되는 노래는 약 1분 이내 길이입니다.
 - song_id를 사용하여 /status/{song_id} 엔드포인트에서 생성 상태를 확인할 수 있습니다.
 - Song 테이블에 데이터가 저장되며, project_id와 lyric_id가 자동으로 연결됩니다.
     """,
@@ -130,22 +103,6 @@ async def generate_song(
     from app.database.session import AsyncSessionLocal
 
     request_start = time.perf_counter()
-
-    async with AsyncSessionLocal() as session:
-        user = (await session.execute(
-            select(User).where(User.user_uuid == current_user.user_uuid)
-        )).scalar_one()
-
-        if user.credits <= 0:
-            logger.info(f"크레딧 부족, user_uuid: {current_user.user_uuid}, credits: {user.credits}")
-            return GenerateSongResponse(
-                success=False,
-                task_id=task_id,
-                song_id=None,
-                message="No credits remaining.",
-                error_message="No credits remaining.",
-            )
-
     logger.info(
         f"[generate_song] START - task_id: {task_id}, "
         f"genre: {request_body.genre}, language: {request_body.language}"
@@ -212,10 +169,9 @@ async def generate_song(
             )
 
             # Song 테이블에 초기 데이터 저장
-            if request_body.instrumental:
-                song_prompt = f"[Instrumental]\n[Genre]\n{request_body.genre}"
-            else:
-                song_prompt = f"[Lyrics]\n{request_body.lyrics}\n\n[Genre]\n{request_body.genre}"
+            song_prompt = (
+                f"[Lyrics]\n{request_body.lyrics}\n\n[Genre]\n{request_body.genre}"
+            )
             logger.debug(
                 f"[generate_song] Lyrics comparison - task_id: {task_id}\n"
                 f"{'=' * 60}\n"
@@ -277,7 +233,6 @@ async def generate_song(
         suno_task_id = await suno_service.generate(
             prompt=request_body.lyrics,
             genre=request_body.genre,
-            instrumental=request_body.instrumental,
         )
 
         stage2_time = time.perf_counter()
@@ -440,14 +395,12 @@ async def get_song_status(
             clips_data = response_data.get("sunoData") or []
 
             if clips_data:
-                # 생성된 클립(보통 2개) 중 목표 길이(1분)에 가장 가까운 클립 선택 (동일하면 첫 번째)
-                first_clip = _select_clip_by_duration(clips_data)
+                # 첫 번째 클립(clips[0])의 audioUrl과 duration 사용
+                first_clip = clips_data[0]
                 audio_url = first_clip.get("audioUrl")
                 clip_duration = first_clip.get("duration")
                 logger.debug(
-                    f"[get_song_status] Selected clip by duration - id: {first_clip.get('id')}, "
-                    f"audio_url: {audio_url}, duration: {clip_duration}, "
-                    f"candidates: {[(c.get('id'), c.get('duration')) for c in clips_data]}"
+                    f"[get_song_status] Using first clip - id: {first_clip.get('id')}, audio_url: {audio_url}, duration: {clip_duration}"
                 )
 
                 if audio_url:
@@ -483,8 +436,14 @@ async def get_song_status(
                         )
 
                         suno_audio_id = first_clip.get("id")
-
-                        # BGM 모드(lyric_result가 비어 있음)에서는 타임스탬프 생성 스킵
+                        word_data = await suno_service.get_lyric_timestamp(
+                            suno_task_id, suno_audio_id
+                        )
+                        logger.debug(
+                            f"[get_song_status] word_data from get_lyric_timestamp - "
+                            f"suno_task_id: {suno_task_id}, suno_audio_id: {suno_audio_id}, "
+                            f"word_data: {word_data}"
+                        )
                         lyric_result = await session.execute(
                             select(Lyric)
                             .where(Lyric.task_id == song.task_id)
@@ -492,74 +451,51 @@ async def get_song_status(
                             .limit(1)
                         )
                         lyric = lyric_result.scalar_one_or_none()
-                        gt_lyric = lyric.lyric_result if lyric else None
+                        gt_lyric = lyric.lyric_result
+                        lyric_line_list = gt_lyric.split("\n")
+                        sentences = [
+                            lyric_line.strip(",. ")
+                            for lyric_line in lyric_line_list
+                            if lyric_line and lyric_line != "---"
+                        ]
+                        logger.debug(
+                            f"[get_song_status] sentences from lyric - "
+                            f"sentences: {sentences}"
+                        )
 
-                        if gt_lyric:
-                            word_data = await suno_service.get_lyric_timestamp(
-                                suno_task_id, suno_audio_id
-                            )
+                        timestamped_lyrics = suno_service.align_lyrics(
+                            word_data, sentences
+                        )
+                        logger.debug(
+                            f"[get_song_status] sentences from lyric - "
+                            f"sentences: {sentences}"
+                        )
 
-                            # None이면 Suno 타임스탬프가 아직 미준비 상태.
-                            # processing을 반환해 클라이언트가 폴링을 계속하도록 한다.
-                            if word_data is None:
-                                logger.info(
-                                    f"[get_song_status] 타임스탬프 미준비 - 폴링 유지, "
-                                    f"suno_task_id: {suno_task_id}, suno_audio_id: {suno_audio_id}"
-                                )
-                                return PollingSongResponse(
-                                    success=True,
-                                    status="processing",
-                                    message="타임스탬프 생성 중입니다.",
-                                )
-
-                            logger.debug(
-                                f"[get_song_status] word_data from get_lyric_timestamp - "
-                                f"suno_task_id: {suno_task_id}, suno_audio_id: {suno_audio_id}, "
-                                f"word_data: {word_data}"
-                            )
-                            lyric_line_list = gt_lyric.split("\n")
-                            sentences = [
-                                lyric_line.strip(",. ")
-                                for lyric_line in lyric_line_list
-                                if lyric_line and lyric_line != "---"
-                            ]
-                            logger.debug(
-                                f"[get_song_status] sentences from lyric - "
-                                f"sentences: {sentences}"
-                            )
-
-                            timestamped_lyrics = suno_service.align_lyrics(
-                                word_data, sentences
-                            )
-
-                            for order_idx, timestamped_lyric in enumerate(
-                                timestamped_lyrics
+                        # TODO : DB upload timestamped_lyrics
+                        for order_idx, timestamped_lyric in enumerate(
+                            timestamped_lyrics
+                        ):
+                            # start_sec 또는 end_sec가 None인 경우 건너뛰기
+                            if (
+                                timestamped_lyric["start_sec"] is None
+                                or timestamped_lyric["end_sec"] is None
                             ):
-                                if (
-                                    timestamped_lyric["start_sec"] is None
-                                    or timestamped_lyric["end_sec"] is None
-                                ):
-                                    logger.warning(
-                                        f"[get_song_status] Skipping timestamp - "
-                                        f"lyric_line: {timestamped_lyric['text']}, "
-                                        f"start_sec: {timestamped_lyric['start_sec']}, "
-                                        f"end_sec: {timestamped_lyric['end_sec']}"
-                                    )
-                                    continue
-
-                                song_timestamp = SongTimestamp(
-                                    suno_audio_id=suno_audio_id,
-                                    order_idx=order_idx,
-                                    lyric_line=timestamped_lyric["text"],
-                                    start_time=timestamped_lyric["start_sec"],
-                                    end_time=timestamped_lyric["end_sec"],
+                                logger.warning(
+                                    f"[get_song_status] Skipping timestamp - "
+                                    f"lyric_line: {timestamped_lyric['text']}, "
+                                    f"start_sec: {timestamped_lyric['start_sec']}, "
+                                    f"end_sec: {timestamped_lyric['end_sec']}"
                                 )
-                                session.add(song_timestamp)
-                        else:
-                            logger.info(
-                                f"[get_song_status] BGM 모드 - 타임스탬프 생성 스킵, "
-                                f"suno_task_id: {suno_task_id}"
+                                continue
+
+                            song_timestamp = SongTimestamp(
+                                suno_audio_id=suno_audio_id,
+                                order_idx=order_idx,
+                                lyric_line=timestamped_lyric["text"],
+                                start_time=timestamped_lyric["start_sec"],
+                                end_time=timestamped_lyric["end_sec"],
                             )
+                            session.add(song_timestamp)
 
                         await session.commit()
                         parsed_response.status = "processing"

app/song/schemas/song_schema.py

@@ -1,6 +1,6 @@
 from typing import Optional
 
-from pydantic import BaseModel, Field, model_validator
+from pydantic import BaseModel, Field
 
 
 # =============================================================================
@@ -33,7 +33,7 @@ class GenerateSongRequest(BaseModel):
         }
     }
 
-    lyrics: Optional[str] = Field(None, description="노래에 사용할 가사 (instrumental=True이면 생략 가능)")
+    lyrics: str = Field(..., description="노래에 사용할 가사")
     genre: str = Field(
         ...,
         description="음악 장르 (K-Pop, Pop, R&B, Hip-Hop, Ballad, EDM, Rock, Jazz 등)",
@@ -42,15 +42,6 @@ class GenerateSongRequest(BaseModel):
         default="Korean",
         description="노래 언어 (Korean, English, Chinese, Japanese, Thai, Vietnamese)",
     )
-    instrumental: bool = Field(default=False, description="BGM 전용 모드 (가사 없이 음악만 생성)")
-
-    @model_validator(mode="after")
-    def validate_lyrics_required(self) -> "GenerateSongRequest":
-        if not self.instrumental and not self.lyrics:
-            raise ValueError("instrumental=False일 때 lyrics는 필수입니다.")
-        if self.instrumental:
-            self.lyrics = None
-        return self
 
 
 class GenerateSongResponse(BaseModel):

app/song/services/song.py

@@ -7,14 +7,14 @@ from sqlalchemy import Connection, text
 from sqlalchemy.exc import SQLAlchemyError
 
 from app.utils.logger import get_logger
-from app.lyric.schemas.lyrics_schema import (
+from app.lyrics.schemas.lyrics_schema import (
     AttributeData,
     PromptTemplateData,
     SongFormData,
     SongSampleData,
     StoreData,
 )
-from app.utils.prompts.chatgpt_prompt import chatgpt_api
+from app.utils.chatgpt_prompt import chatgpt_api
 
 logger = get_logger("song")
 

app/user/api/routers/v1/auth.py

@@ -23,7 +23,6 @@ logger = logging.getLogger(__name__)
 from app.user.dependencies import get_current_user
 from app.user.models import RefreshToken, User
 from app.user.schemas.user_schema import (
-    CreditResponse,
     KakaoCodeRequest,
     KakaoLoginResponse,
     LoginResponse,
@@ -354,22 +353,6 @@ async def get_me(
     return UserResponse.model_validate(current_user)
 
 
-@router.get(
-    "/me/credits",
-    response_model=CreditResponse,
-    summary="잔여 크레딧 조회",
-    description="현재 로그인한 사용자의 잔여 영상 생성 크레딧을 반환합니다.",
-    responses={
-        200: {"description": "조회 성공"},
-        401: {"description": "인증 실패 (토큰 없음/만료)"},
-    },
-)
-async def get_my_credits(
-    current_user: User = Depends(get_current_user),
-) -> CreditResponse:
-    return CreditResponse(credits=current_user.credits)
-
-
 # =============================================================================
 # 테스트용 엔드포인트 (DEBUG 모드에서만 main.py에서 라우터가 등록됨)
 # =============================================================================

app/user/api/user_admin.py

@@ -1,35 +1,20 @@
-import logging
+from sqladmin import ModelView
 
-from sqladmin import ModelView, action
-from starlette.requests import Request
-from starlette.responses import RedirectResponse
-
-from app.backoffice.mixins import SuperAdminEditable, ViewerAccessible
-from app.backoffice.user_view_actions import (
-    handle_block_users,
-    handle_deduct_credits,
-    handle_grant_credits,
-)
-from app.user.models import SocialAccount, User
-
-logger = logging.getLogger(__name__)
+from app.user.models import RefreshToken, SocialAccount, User
 
 
-class UserAdmin(SuperAdminEditable, ModelView, model=User):
+class UserAdmin(ModelView, model=User):
     name = "사용자"
     name_plural = "사용자 목록"
     icon = "fa-solid fa-user"
     category = "사용자 관리"
-    page_size = 30
-    can_edit = True
-    can_delete = True
+    page_size = 20
 
     column_list = [
         "id",
-        "user_uuid",
+        "kakao_id",
         "email",
         "nickname",
-        "credits",
         "role",
         "is_active",
         "is_deleted",
@@ -38,7 +23,7 @@ class UserAdmin(SuperAdminEditable, ModelView, model=User):
 
     column_details_list = [
         "id",
-        "user_uuid",
+        "kakao_id",
         "email",
         "nickname",
         "profile_image_url",
@@ -47,7 +32,6 @@ class UserAdmin(SuperAdminEditable, ModelView, model=User):
         "name",
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-        "credits",
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         "role",
@@ -58,22 +42,16 @@ class UserAdmin(SuperAdminEditable, ModelView, model=User):
         "updated_at",
     ]
 
-    form_columns = [
-        "nickname",
-        "email",
-        "phone",
-        "name",
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+    form_excluded_columns = [
+        "created_at",
+        "updated_at",
+        "projects",
+        "refresh_tokens",
+        "social_accounts",
     ]
 
     column_searchable_list = [
-        User.user_uuid,
+        User.kakao_id,
         User.email,
         User.nickname,
         User.phone,
@@ -84,10 +62,9 @@ class UserAdmin(SuperAdminEditable, ModelView, model=User):
 
     column_sortable_list = [
         User.id,
-        User.user_uuid,
+        User.kakao_id,
         User.email,
         User.nickname,
-        User.credits,
         User.role,
         User.is_active,
         User.is_deleted,
@@ -96,16 +73,15 @@ class UserAdmin(SuperAdminEditable, ModelView, model=User):
 
     column_labels = {
         "id": "ID",
-        "user_uuid": "UUID",
+        "kakao_id": "카카오 ID",
         "email": "이메일",
         "nickname": "닉네임",
         "profile_image_url": "프로필 이미지",
         "thumbnail_image_url": "썸네일 이미지",
         "phone": "전화번호",
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+        "name": "실명",
         "birth_date": "생년월일",
         "gender": "성별",
-        "credits": "크레딧",
         "is_active": "활성화",
         "is_admin": "관리자",
         "role": "권한",
@@ -116,71 +92,71 @@ class UserAdmin(SuperAdminEditable, ModelView, model=User):
         "updated_at": "수정일시",
     }
 
-    @action(
-        name="01_block_user",
-        label="계정 차단",
-        confirmation_message="선택한 사용자를 차단하시겠습니까?",
-        add_in_list=True,
-    )
-    async def seq_f_block_user_action(self, request: Request) -> RedirectResponse:
-        return await handle_block_users(request, self.identity, block=True)
 
-    @action(
-        name="02_unblock_user",
-        label="차단 해제",
-        confirmation_message="선택한 사용자의 차단을 해제하시겠습니까?",
-        add_in_list=True,
-    )
-    async def seq_e_unblock_user_action(self, request: Request) -> RedirectResponse:
-        return await handle_block_users(request, self.identity, block=False)
+class RefreshTokenAdmin(ModelView, model=RefreshToken):
+    name = "리프레시 토큰"
+    name_plural = "리프레시 토큰 목록"
+    icon = "fa-solid fa-key"
+    category = "사용자 관리"
+    page_size = 20
 
-    @action(
-        name="03_grant_credits_1",
-        label="크레딧 +1",
-        confirmation_message="선택한 사용자에게 크레딧 1개를 충전하시겠습니까?",
-        add_in_list=True,
-    )
-    async def seq_d_grant_credits_1_action(self, request: Request) -> RedirectResponse:
-        admin_id = request.session.get("admin_id")
-        return await handle_grant_credits(request, self.identity, amount=1, admin_id=admin_id)
+    column_list = [
+        "id",
+        "user_id",
+        "is_revoked",
+        "expires_at",
+        "created_at",
+    ]
 
-    @action(
-        name="04_grant_credits_5",
-        label="크레딧 +5",
-        confirmation_message="선택한 사용자에게 크레딧 5개를 충전하시겠습니까?",
-        add_in_list=True,
-    )
-    async def seq_c_grant_credits_5_action(self, request: Request) -> RedirectResponse:
-        admin_id = request.session.get("admin_id")
-        return await handle_grant_credits(request, self.identity, amount=5, admin_id=admin_id)
+    column_details_list = [
+        "id",
+        "user_id",
+        "token_hash",
+        "expires_at",
+        "is_revoked",
+        "created_at",
+        "revoked_at",
+        "user_agent",
+        "ip_address",
+    ]
 
-    @action(
-        name="05_grant_credits_10",
-        label="크레딧 +10",
-        confirmation_message="선택한 사용자에게 크레딧 10개를 충전하시겠습니까?",
-        add_in_list=True,
-    )
-    async def seq_b_grant_credits_10_action(self, request: Request) -> RedirectResponse:
-        admin_id = request.session.get("admin_id")
-        return await handle_grant_credits(request, self.identity, amount=10, admin_id=admin_id)
+    form_excluded_columns = ["created_at", "user"]
 
-    @action(
-        name="06_deduct_credits_1",
-        label="크레딧 -1",
-        confirmation_message="선택한 사용자의 크레딧 1개를 차감하시겠습니까?",
-        add_in_list=True,
-    )
-    async def seq_a_deduct_credits_1_action(self, request: Request) -> RedirectResponse:
-        admin_id = request.session.get("admin_id")
-        return await handle_deduct_credits(request, self.identity, amount=1, admin_id=admin_id)
+    column_searchable_list = [
+        RefreshToken.user_id,
+        RefreshToken.token_hash,
+        RefreshToken.ip_address,
+    ]
+
+    column_default_sort = (RefreshToken.created_at, True)
+
+    column_sortable_list = [
+        RefreshToken.id,
+        RefreshToken.user_id,
+        RefreshToken.is_revoked,
+        RefreshToken.expires_at,
+        RefreshToken.created_at,
+    ]
+
+    column_labels = {
+        "id": "ID",
+        "user_id": "사용자 ID",
+        "token_hash": "토큰 해시",
+        "expires_at": "만료일시",
+        "is_revoked": "폐기됨",
+        "created_at": "생성일시",
+        "revoked_at": "폐기일시",
+        "user_agent": "User Agent",
+        "ip_address": "IP 주소",
+    }
 
 
-class SocialAccountAdmin(ViewerAccessible, ModelView, model=SocialAccount):
+class SocialAccountAdmin(ModelView, model=SocialAccount):
     name = "소셜 계정"
     name_plural = "소셜 계정 목록"
     icon = "fa-solid fa-share-nodes"
     category = "사용자 관리"
-    page_size = 30
+    page_size = 20
 
     column_list = [
         "id",
@@ -198,6 +174,8 @@ class SocialAccountAdmin(ViewerAccessible, ModelView, model=SocialAccount):
         "platform",
         "platform_user_id",
         "platform_username",
+        "platform_data",
+        "scope",
         "token_expires_at",
         "is_active",
         "is_deleted",

app/user/dependencies/auth.py

@@ -18,11 +18,10 @@ from app.user.services.auth import (
     AdminRequiredError,
     InvalidTokenError,
     MissingTokenError,
-    TokenExpiredError,
     UserInactiveError,
     UserNotFoundError,
 )
-from app.user.services.jwt import decode_token, is_token_expired
+from app.user.services.jwt import decode_token
 
 logger = logging.getLogger(__name__)
 
@@ -59,9 +58,6 @@ async def get_current_user(
 
     payload = decode_token(token)
     if payload is None:
-        if is_token_expired(token):
-            logger.info(f"[AUTH-DEP] Access Token 만료 - token: ...{token[-20:]}")
-            raise TokenExpiredError()
         logger.warning(f"[AUTH-DEP] Access Token 디코딩 실패 - token: ...{token[-20:]}")
         raise InvalidTokenError()
 

app/user/models.py

@@ -16,10 +16,7 @@ from app.database.session import Base
 
 
 if TYPE_CHECKING:
-    from app.comment.models import Comment
-    from app.credit.models import CreditChargeRequest, CreditTransaction
     from app.home.models import Project
-    from app.video.models import VideoReaction
 
 
 class User(Base):
@@ -219,14 +216,6 @@ class User(Base):
         comment="마지막 로그인 일시",
     )
 
-    credits: Mapped[int] = mapped_column(
-        Integer,
-        nullable=False,
-        default=3,
-        server_default="3",
-        comment="잔여 영상 생성 크레딧",
-    )
-
     created_at: Mapped[datetime] = mapped_column(
         DateTime,
         nullable=False,
@@ -279,38 +268,6 @@ class User(Base):
         lazy="selectin",
     )
 
-    credit_requests: Mapped[List["CreditChargeRequest"]] = relationship(
-        "CreditChargeRequest",
-        foreign_keys="CreditChargeRequest.user_uuid",
-        primaryjoin="User.user_uuid == CreditChargeRequest.user_uuid",
-        back_populates="user",
-        cascade="all, delete-orphan",
-        lazy="noload",
-    )
-
-    credit_transactions: Mapped[List["CreditTransaction"]] = relationship(
-        "CreditTransaction",
-        foreign_keys="CreditTransaction.user_uuid",
-        primaryjoin="User.user_uuid == CreditTransaction.user_uuid",
-        back_populates="user",
-        cascade="all, delete-orphan",
-        lazy="noload",
-    )
-
-    comments: Mapped[List["Comment"]] = relationship(
-        "Comment",
-        back_populates="user",
-        cascade="all, delete-orphan",
-        lazy="noload",
-    )
-
-    video_reactions: Mapped[List["VideoReaction"]] = relationship(
-        "VideoReaction",
-        back_populates="user",
-        cascade="all, delete-orphan",
-        lazy="noload",
-    )
-
     def __repr__(self) -> str:
         return (
             f"<User("

app/user/schemas/user_schema.py

@@ -160,22 +160,6 @@ class LoginResponse(BaseModel):
         }
     }
 
-# =============================================================================
-# 크레딧 스키마
-# =============================================================================
-class CreditResponse(BaseModel):
-    """잔여 크레딧 응답"""
-
-    credits: int = Field(..., description="영상 생성 크레딧")
-
-    model_config = {
-        "json_schema_extra": {
-            "example": {
-                "credits": 3
-            }
-        }
-    }
-
 
 # =============================================================================
 # 내부 사용 스키마 (카카오 API 응답 파싱)

app/user/services/auth.py

@@ -92,7 +92,6 @@ from app.user.services.jwt import (
     get_access_token_expire_seconds,
     get_refresh_token_expires_at,
     get_token_hash,
-    is_token_expired,
 )
 from app.user.services.kakao import kakao_client
 
@@ -213,9 +212,6 @@ class AuthService:
         # 1. 토큰 디코딩 및 검증
         payload = decode_token(refresh_token)
         if payload is None:
-            if is_token_expired(refresh_token):
-                logger.info(f"[AUTH] 토큰 갱신 실패 [1/8 만료] - token: ...{refresh_token[-20:]}")
-                raise TokenExpiredError()
             logger.warning(f"[AUTH] 토큰 갱신 실패 [1/8 디코딩] - token: ...{refresh_token[-20:]}")
             raise InvalidTokenError()
 

app/user/services/credit.py

@@ -1,24 +0,0 @@
-import logging
-
-from sqlalchemy.ext.asyncio import AsyncSession
-
-from app.credit.exceptions import InsufficientCreditError
-from app.credit.models import CreditTransactionType
-from app.credit.services.credit_service import deduct_credit
-
-logger = logging.getLogger(__name__)
-
-
-async def consume_credit(user_uuid: str, session: AsyncSession, *, reason: str = "video generation") -> bool:
-    """크레딧 1 차감. 기존 호출처와 시그니처 호환 유지."""
-    try:
-        await deduct_credit(
-            session=session,
-            user_uuid=user_uuid,
-            amount=1,
-            type=CreditTransactionType.CONSUME,
-            reason=reason,
-        )
-        return True
-    except InsufficientCreditError:
-        return False

app/user/services/jwt.py

@@ -116,28 +116,6 @@ def decode_token(token: str) -> Optional[dict]:
         return None
 
 
-def is_token_expired(token: str) -> bool:
-    """
-    토큰이 만료됐는지 확인 (서명/형식은 유효하지만 exp 초과인 경우)
-
-    Returns:
-        True: 서명은 유효하나 만료된 토큰, False: 형식/서명 자체가 잘못된 토큰
-    """
-    try:
-        payload = jwt.decode(
-            token,
-            jwt_settings.JWT_SECRET,
-            algorithms=[jwt_settings.JWT_ALGORITHM],
-            options={"verify_exp": False},
-        )
-        exp = payload.get("exp")
-        if exp is None:
-            return False
-        return datetime.fromtimestamp(exp) < datetime.now()
-    except JWTError:
-        return False
-
-
 def get_token_hash(token: str) -> str:
     """
     토큰의 SHA-256 해시값 생성

app/utils/address_parser.py

@@ -1,112 +0,0 @@
-# 특별시/광역시/세종시: 하위 행정구역이 구(gu)이므로 별도 처리
-METRO_SIDOS: dict[str, str] = {
-    "서울특별시": "서울시",
-    "부산광역시": "부산시",
-    "대구광역시": "대구시",
-    "인천광역시": "인천시",
-    "광주광역시": "광주시",
-    "대전광역시": "대전시",
-    "울산광역시": "울산시",
-    "세종특별시": "세종시",
-}
-
-SIDO_CITIES: dict[str, list[str]] = {
-    "서울특별시": ["서울시"],
-    "부산광역시": ["부산시"],
-    "대구광역시": ["대구시"],
-    "인천광역시": ["인천시"],
-    "광주광역시": ["광주시"],
-    "대전광역시": ["대전시"],
-    "울산광역시": ["울산시"],
-    "세종특별시": ["세종시"],
-    "경기도": [
-        "수원시", "성남시", "고양시", "용인시", "부천시", "안산시", "안양시", "남양주시",
-        "화성시", "평택시", "의정부시", "시흥시", "파주시", "김포시", "광주시", "광명시",
-        "군포시", "하남시", "오산시", "이천시", "안성시", "구리시", "양주시", "포천시",
-        "여주시", "동두천시", "과천시", "가평군", "양평군", "연천군",
-    ],
-    "강원도": [
-        "춘천시", "원주시", "강릉시", "동해시", "태백시", "속초시", "삼척시",
-        "홍천군", "횡성군", "영월군", "평창군", "정선군", "철원군", "화천군",
-        "양구군", "인제군", "고성군", "양양군",
-    ],
-    "충청북도": ["청주시", "충주시", "제천시", "보은군", "옥천군", "영동군", "증평군", "진천군", "괴산군", "음성군", "단양군"],
-    "충청남도": ["천안시", "공주시", "보령시", "아산시", "서산시", "논산시", "계룡시", "당진시", "금산군", "부여군", "서천군", "청양군", "홍성군", "예산군", "태안군"],
-    "전라북도": ["전주시", "군산시", "익산시", "정읍시", "남원시", "김제시", "완주군", "진안군", "무주군", "장수군", "임실군", "순창군", "고창군", "부안군"],
-    "전라남도": ["목포시", "여수시", "순천시", "나주시", "광양시", "담양군", "곡성군", "구례군", "고흥군", "보성군", "화순군", "장흥군", "강진군", "해남군", "영암군", "무안군", "함평군", "영광군", "장성군", "완도군", "진도군", "신안군"],
-    "경상북도": ["포항시", "경주시", "김천시", "안동시", "구미시", "영주시", "영천시", "상주시", "문경시", "경산시", "의성군", "청송군", "영양군", "영덕군", "청도군", "고령군", "성주군", "칠곡군", "예천군", "봉화군", "울진군", "울릉군"],
-    "경상남도": ["창원시", "진주시", "통영시", "사천시", "김해시", "밀양시", "거제시", "양산시", "의령군", "함안군", "창녕군", "고성군", "남해군", "하동군", "산청군", "함양군", "거창군", "합천군"],
-    "제주도": ["제주시", "서귀포시"],
-}
-
-# 도 약칭 → 정식 명칭
-SIDO_NAME_ALIASES: dict[str, str] = {
-    "서울": "서울특별시", "부산": "부산광역시", "대구": "대구광역시",
-    "인천": "인천광역시", "광주": "광주광역시", "대전": "대전광역시",
-    "울산": "울산광역시", "세종": "세종특별시",
-    "경기": "경기도", "강원": "강원도",
-    "충북": "충청북도", "충남": "충청남도",
-    "전북": "전라북도", "전남": "전라남도",
-    "경북": "경상북도", "경남": "경상남도",
-    "제주": "제주도",
-}
-
-# 도 정식 명칭 → 약칭 + 이형 목록 (필터 검색용)
-SIDO_SEARCH_ALIASES: dict[str, list[str]] = {
-    "경기도": ["경기도", "경기"],
-    "강원도": ["강원도", "강원", "강원특별자치도"],
-    "충청북도": ["충청북도", "충북", "충북특별자치도"],
-    "충청남도": ["충청남도", "충남"],
-    "전라북도": ["전라북도", "전북", "전북특별자치도"],
-    "전라남도": ["전라남도", "전남"],
-    "경상북도": ["경상북도", "경북"],
-    "경상남도": ["경상남도", "경남"],
-    "제주도": ["제주도", "제주", "제주특별자치도"],
-}
-
-
-def extract_sigungu(address: str) -> str:
-    """주소 문자열에서 시/군 이름을 추출합니다."""
-    tokens = address.split()
-    if not tokens:
-        return ""
-
-    # 첫 토큰으로 도 판별 (정식명 or 약칭)
-    sido = SIDO_NAME_ALIASES.get(tokens[0], tokens[0])
-
-    # 특별시/광역시/세종시: 구(district) 레벨이 하위이므로 시 이름을 바로 반환
-    metro_name = METRO_SIDOS.get(sido)
-    if metro_name:
-        return metro_name
-
-    cities = SIDO_CITIES.get(sido)
-    if cities and len(tokens) >= 2:
-        second = tokens[1]
-        if second in cities:
-            return second
-        # DB에 없는 신설 행정구역 대비 — 시/군 접미사 폴백
-        if second.endswith(("시", "군")):
-            return second
-
-    # 도 판별 실패 시 전체 도에서 토큰 완전 일치 검색
-    token_set = set(tokens)
-    for city_list in SIDO_CITIES.values():
-        for city in city_list:
-            if city in token_set:
-                return city
-
-    return ""
-
-
-def extract_region_from_address(
-    road_address: str | None,
-    jibun_address: str | None = None,
-) -> str:
-    """도로명 주소 우선으로 시/군을 추출합니다. 실패 시 지번 주소로 재시도합니다."""
-    if road_address:
-        result = extract_sigungu(road_address)
-        if result:
-            return result
-    if jibun_address:
-        return extract_sigungu(jibun_address)
-    return ""

app/utils/autotag.py

@@ -1,50 +0,0 @@
-from pydantic.main import BaseModel
-
-from app.utils.prompts.chatgpt_prompt import ChatgptService
-from app.utils.prompts.prompts import image_autotag_prompt
-from app.utils.prompts.schemas import SpaceType, Subject, Camera, MotionRecommended
-
-import asyncio
-
-async def autotag_image(image_url : str, industry: str = "") -> list[str]: #tag_list
-    chatgpt = ChatgptService(model_type="gpt")
-    image_input_data = {
-        "img_url" : image_url,
-        "industry" : industry,
-        "space_type" : list(SpaceType),
-        "subject" : list(Subject),
-        "camera" : list(Camera),
-        "motion_recommended" : list(MotionRecommended)
-    }
-
-    image_result = await chatgpt.generate_structured_output(image_autotag_prompt, image_input_data, image_url, False)   
-    return image_result
-
-async def autotag_images(image_url_list : list[str], industry: str = "") -> list[dict]: #tag_list
-    chatgpt = ChatgptService(model_type="gpt")
-    image_input_data_list = [{
-        "img_url" : image_url,
-        "industry" : industry,
-        "space_type" : list(SpaceType),
-        "subject" : list(Subject),
-        "camera" : list(Camera),
-        "motion_recommended" : list(MotionRecommended)
-    }for image_url in image_url_list]
-    
-    image_result_tasks = [chatgpt.generate_structured_output(image_autotag_prompt, image_input_data, image_input_data['img_url'], False, silent = True) for image_input_data in image_input_data_list] 
-    image_result_list: list[BaseModel | BaseException] = await asyncio.gather(*image_result_tasks, return_exceptions=True)
-    MAX_RETRY = 2
-    for _ in range(MAX_RETRY):
-        failed_idx = [i for i, r in enumerate(image_result_list) if isinstance(r, Exception)]
-        # print("Failed", failed_idx)
-        if not failed_idx:
-            break
-        retried = await asyncio.gather(
-            *[chatgpt.generate_structured_output(image_autotag_prompt, image_input_data_list[i], image_input_data_list[i]['img_url'], False, silent=True) for i in failed_idx],
-            return_exceptions=True
-        )
-        for i, result in zip(failed_idx, retried):
-            image_result_list[i] = result
-
-    # print("Failed", failed_idx)
-    return image_result_list

app/utils/bgm_lyrics.py

@@ -1,143 +0,0 @@
-"""
-BGM 모드용 더미 가사 템플릿
-
-instrumental=True 호출 시 Suno가 가사 길이/구조를 참고해 60초짜리 BGM을 생성하도록
-placeholder 가사를 제공합니다. 실제 보컬은 생성되지 않습니다.
-
-장르 순서: K-Pop, Pop, R&B, Hip-Hop, Ballad, EDM, Rock, Jazz
-섹션 태그 없이 한국어 10줄로 구성.
-"""
-
-_BGM_DUMMY_LYRICS: dict[str, str] = {
-    "K-Pop": (
-        "반짝이는 눈빛으로 날 바라봐\n"
-        "심장이 터질 것 같은 이 느낌\n"
-        "너만 보면 세상이 달라 보여\n"
-        "오늘도 설레임이 멈추질 않아\n"
-        "같이 걸어가는 이 길 위에서\n"
-        "우리 둘만의 노래가 흘러\n"
-        "빛나는 순간들을 모아모아\n"
-        "영원히 기억할 우리의 이야기\n"
-        "지금 이 순간 네 곁에 있을게\n"
-        "함께라면 뭐든 할 수 있어\n"
-    ),
-    "Pop": (
-        "햇살 가득한 아침이 시작되고\n"
-        "따스한 바람이 살며시 불어와\n"
-        "거리마다 웃음꽃이 피어나고\n"
-        "오늘도 설레는 하루가 열려\n"
-        "가볍게 발걸음을 내딛으며\n"
-        "환한 빛 속으로 걸어가는 길\n"
-        "두근두근 설레는 이 순간을\n"
-        "온 마음 가득 담아 느껴봐\n"
-        "오늘 하루도 빛나는 하루야\n"
-        "환한 미소로 하루를 마무리해\n"
-    ),
-    "R&B": (
-        "부드럽게 흐르는 이 그루브에\n"
-        "몸이 저절로 리듬을 타기 시작해\n"
-        "네 목소리가 귓가에 맴돌고\n"
-        "이 감각이 온몸을 감싸줘\n"
-        "달콤한 밤이 깊어질수록\n"
-        "너와 나 사이 거리가 좁혀져\n"
-        "촛불처럼 은은하게 타오르는\n"
-        "이 감정을 숨길 수가 없어\n"
-        "부드럽게 내 손을 잡아줘\n"
-        "오늘 밤 우리만의 노래를 불러\n"
-    ),
-    "Hip-Hop": (
-        "내 방식대로 살아가는 이 길\n"
-        "누가 뭐래도 내 페이스로 가\n"
-        "매일 아침 눈을 뜨면 새로운 무대\n"
-        "두려움 없이 앞으로 나아가\n"
-        "땀과 노력으로 쌓아온 오늘\n"
-        "포기란 없어 끝까지 밀어붙여\n"
-        "내 이름을 기억해 두라고\n"
-        "이 무대 위에 내 발자국 남겨\n"
-        "하나둘 쌓여가는 내 이야기\n"
-        "진짜배기는 지금부터 시작이야\n"
-    ),
-    "Ballad": (
-        "저녁 노을이 물드는 창가에서\n"
-        "조용히 흘러가는 시간 속에\n"
-        "잔잔한 바람이 마음을 적시고\n"
-        "기억 속 풍경이 스쳐 지나가\n"
-        "부드럽게 감기는 이 느낌처럼\n"
-        "천천히 숨을 고르며 머물러\n"
-        "마음 깊은 곳에 스며드는 온기\n"
-        "조용히 눈을 감고 느껴봐\n"
-        "이 순간 여기 머무는 것만으로도 충분해\n"
-        "고요한 밤이 나를 감싸 안아줘\n"
-    ),
-    "EDM": (
-        "밤거리에 불빛이 타오르고\n"
-        "심장이 두근두근 뛰기 시작해\n"
-        "온몸에 퍼지는 뜨거운 열기\n"
-        "멈출 수 없는 이 흐름 속으로\n"
-        "있는 힘껏 달려가는 이 순간\n"
-        "모든 걸 내려놓고 느껴봐\n"
-        "짜릿하게 타오르는 지금 이 밤\n"
-        "온 세상이 하나로 움직여\n"
-        "끝까지 불태워 이 에너지를\n"
-        "새벽빛이 밝아올 때까지 달려\n"
-    ),
-    "Rock": (
-        "굉음을 내며 울려 퍼지는 기타\n"
-        "온몸을 뒤흔드는 강렬한 비트\n"
-        "규칙 따위는 집어치우고\n"
-        "있는 그대로 외쳐봐\n"
-        "불꽃처럼 타오르는 이 열정\n"
-        "아무도 막을 수 없어 지금\n"
-        "거침없이 달려가는 이 무대\n"
-        "목청껏 소리 질러 자유를\n"
-        "부서질 듯 뜨겁게 흔들어\n"
-        "이 밤이 끝날 때까지 록이야\n"
-    ),
-    "Jazz": (
-        "커피 향이 피어오르는 오후\n"
-        "느긋하게 흐르는 재즈 선율에\n"
-        "발끝이 리듬을 타기 시작해\n"
-        "달콤한 여유가 가득 차오르고\n"
-        "창밖엔 황금빛 도시가 반짝여\n"
-        "잔을 들어 이 순간을 건배해\n"
-        "스윙하는 박자에 몸을 맡기고\n"
-        "부드럽게 흘러가는 이 밤을\n"
-        "기억 속에 새겨두고 싶어\n"
-        "재즈처럼 자유롭게 살고 싶어\n"
-    ),
-}
-
-
-_GENRE_ALIAS: dict[str, str] = {
-    "kpop": "K-Pop",
-    "k-pop": "K-Pop",
-    "k_pop": "K-Pop",
-    "pop": "Pop",
-    "rnb": "R&B",
-    "r&b": "R&B",
-    "r_b": "R&B",
-    "hiphop": "Hip-Hop",
-    "hip-hop": "Hip-Hop",
-    "hip_hop": "Hip-Hop",
-    "ballad": "Ballad",
-    "edm": "EDM",
-    "rock": "Rock",
-    "jazz": "Jazz",
-}
-
-
-def normalize_genre(genre: str) -> str:
-    return _GENRE_ALIAS.get(genre.lower(), genre)
-
-
-def get_bgm_lyrics(genre: str) -> str:
-    """장르에 맞는 BGM 더미 가사를 반환합니다.
-
-    Args:
-        genre: 장르명 (K-Pop, Pop, R&B, Hip-Hop, Ballad, EDM, Rock, Jazz)
-               대소문자 및 구분자(-, _) 무관하게 처리됩니다.
-
-    Returns:
-        선택된 장르의 가사 텍스트
-    """
-    return _BGM_DUMMY_LYRICS[normalize_genre(genre)]

app/utils/chatgpt_prompt.py

@@ -0,0 +1,95 @@
+import json
+import re
+from pydantic import BaseModel
+from openai import AsyncOpenAI
+
+from app.utils.logger import get_logger
+from config import apikey_settings, recovery_settings
+from app.utils.prompts.prompts import Prompt
+
+
+# 로거 설정
+logger = get_logger("chatgpt")
+
+
+class ChatGPTResponseError(Exception):
+    """ChatGPT API 응답 에러"""
+    def __init__(self, status: str, error_code: str = None, error_message: str = None):
+        self.status = status
+        self.error_code = error_code
+        self.error_message = error_message
+        super().__init__(f"ChatGPT response failed: status={status}, code={error_code}, message={error_message}")
+
+
+class ChatgptService:
+    """ChatGPT API 서비스 클래스
+    """
+
+    def __init__(self, timeout: float = None):
+        self.timeout = timeout or recovery_settings.CHATGPT_TIMEOUT
+        self.max_retries = recovery_settings.CHATGPT_MAX_RETRIES
+        self.client = AsyncOpenAI(
+            api_key=apikey_settings.CHATGPT_API_KEY,
+            timeout=self.timeout
+        )
+    
+    async def _call_pydantic_output(self, prompt : str, output_format : BaseModel, model : str) -> BaseModel: # 입력 output_format의 경우 Pydantic BaseModel Class를 상속한 Class 자체임에 유의할 것
+        content = [{"type": "input_text", "text": prompt}]
+        last_error = None
+        for attempt in range(self.max_retries + 1):
+            response = await self.client.responses.parse(
+                model=model, 
+                input=[{"role": "user", "content": content}],
+                text_format=output_format
+            )
+            # Response 디버그 로깅
+            logger.debug(f"[ChatgptService] attempt: {attempt}")
+            logger.debug(f"[ChatgptService] Response ID: {response.id}")
+            logger.debug(f"[ChatgptService] Response status: {response.status}")
+            logger.debug(f"[ChatgptService] Response model: {response.model}")
+
+            # status 확인: completed, failed, incomplete, cancelled, queued, in_progress
+            if response.status == "completed":
+                logger.debug(f"[ChatgptService] Response output_text: {response.output_text[:200]}..." if len(response.output_text) > 200 else f"[ChatgptService] Response output_text: {response.output_text}")
+                structured_output = response.output_parsed
+                return structured_output #.model_dump() or {}
+
+            # 에러 상태 처리
+            if response.status == "failed":
+                error_code = getattr(response.error, 'code', None) if response.error else None
+                error_message = getattr(response.error, 'message', None) if response.error else None
+                logger.warning(f"[ChatgptService] Response failed (attempt {attempt + 1}/{self.max_retries + 1}): code={error_code}, message={error_message}")
+                last_error = ChatGPTResponseError(response.status, error_code, error_message)
+
+            elif response.status == "incomplete":
+                reason = getattr(response.incomplete_details, 'reason', None) if response.incomplete_details else None
+                logger.warning(f"[ChatgptService] Response incomplete (attempt {attempt + 1}/{self.max_retries + 1}): reason={reason}")
+                last_error = ChatGPTResponseError(response.status, reason, f"Response incomplete: {reason}")
+
+            else:
+                # cancelled, queued, in_progress 등 예상치 못한 상태
+                logger.warning(f"[ChatgptService] Unexpected response status (attempt {attempt + 1}/{self.max_retries + 1}): {response.status}")
+                last_error = ChatGPTResponseError(response.status, None, f"Unexpected status: {response.status}")
+
+            # 마지막 시도가 아니면 재시도
+            if attempt < self.max_retries:
+                logger.info(f"[ChatgptService] Retrying request...")
+
+        # 모든 재시도 실패
+        logger.error(f"[ChatgptService] All retries exhausted. Last error: {last_error}")
+        raise last_error
+    
+    async def generate_structured_output(
+        self,
+        prompt : Prompt,
+        input_data : dict,
+    ) -> BaseModel:
+        prompt_text = prompt.build_prompt(input_data)
+
+        logger.debug(f"[ChatgptService] Generated Prompt (length: {len(prompt_text)})")
+        logger.info(f"[ChatgptService] Starting GPT request with structured output with model: {prompt.prompt_model}")
+
+        # GPT API 호출
+        #response = await self._call_structured_output_with_response_gpt_api(prompt_text, prompt.prompt_output, prompt.prompt_model) 
+        response = await self._call_pydantic_output(prompt_text, prompt.prompt_output_class, prompt.prompt_model) 
+        return response

app/utils/common.py

@@ -19,16 +19,12 @@ Note:
 
 import os
 import time
-import re
 from typing import Any, Optional, Type
 
 from sqlalchemy import select
 from sqlalchemy.ext.asyncio import AsyncSession
 
 
-def normalize_location(name: str) -> str:
-    return re.sub(r'(특별시|광역시|특별자치시|특별자치도|시|군|구|도)$', '', name)
-
 def _generate_uuid7_string() -> str:
     """UUID7 문자열을 생성합니다.
 

app/utils/creatomate.py

@@ -30,17 +30,12 @@ response = await creatomate.make_creatomate_call(template_id, modifications)
 """
 
 import copy
-import random
 import time
-from enum import StrEnum
 from typing import Literal
-import traceback
+
 import httpx
 
 from app.utils.logger import get_logger
-from app.utils.prompts.schemas.image import SpaceType,Subject,Camera,MotionRecommended,NarrativePhase
-from app.utils.common import normalize_location
-
 from config import apikey_settings, creatomate_settings, recovery_settings
 
 # 로거 설정
@@ -225,120 +220,27 @@ autotext_template_h_1 = {
     "stroke_color": "#333333",
     "stroke_width": "0.2 vmin"
 }
-DVST0001 = "fe11aeab-ff29-4bc8-9f75-c695c7e243e6"
-DVRT0001 = "3c4b74c4-82d7-4742-9b05-4b999fef4cbd"
-DVCF0001 = "ebb532ec-e49a-4a7e-b0e2-a8132f1bf1f7"
-DVAT0001 = "14d4fa22-49b8-49ca-a233-ac0556436f60"
-DVSL0001 = "20c526a7-b184-46f3-9138-9dfaff2fa342"
-DVCL0001 = "b57dca80-167d-430a-8905-30f4674ff72b"
-DVFT0001 = "03b6d521-4864-4e69-8e6c-1deab9f0ce6e"
-DVAC0001 = "4db8f5a3-4fd1-42cf-86b3-d997f0713d99"
-
+DVST0001 = "75161273-0422-4771-adeb-816bd7263fb0"
+DVST0002 = "c68cf750-bc40-485a-a2c5-3f9fe301e386"
+DVST0003 = "e1fb5b00-1f02-4f63-99fa-7524b433ba47"
 DHST0001 = "660be601-080a-43ea-bf0f-adcf4596fa98"
-
-HST_LIST = [DHST0001]
-VST_LIST = [DVST0001,DVRT0001,DVCF0001,DVAT0001,DVSL0001,DVCL0001,DVFT0001,DVAC0001]
-
-# industry → 세로형 템플릿 매핑 (신규 세로형 템플릿 추가 시 여기에만 등록)
-VERTICAL_INDUSTRY_TEMPLATE_MAP: dict[str, str] = {
-    "stay": DVST0001,
-    "restaurant": DVRT0001,
-    "cafe": DVCF0001,
-    "attraction": DVAT0001,
-    "salon": DVSL0001,
-    "clinic": DVCL0001,
-    "fitness": DVFT0001,
-    "academy": DVAC0001,
-}
-
-# 매핑에 없는 업종(general)의 폴백 템플릿
-DEFAULT_VERTICAL_TEMPLATE = DVST0001
-
-# 템플릿 슬롯명의 모션 동의어 → MotionRecommended 표준값 정규화 맵.
-# 동의어를 enum에 추가하면 LLM 태그 후보가 갈라져 매칭 정확도가 떨어지므로,
-# enum은 표준 어휘만 유지하고 슬롯명 파싱 경계에서 흡수한다.
-MOTION_TOKEN_NORMALIZATION: dict[str, MotionRecommended] = {
-    "zoom_in": MotionRecommended.slow_zoom_in,
-    "zoom_out": MotionRecommended.slow_zoom_out,
-    "pan_left": MotionRecommended.slow_pan,
-    "pan_right": MotionRecommended.slow_pan,
-    "tilt_up": MotionRecommended.slow_pan,
-    "tilt_down": MotionRecommended.slow_pan,
-    "push_diag": MotionRecommended.dolly,
-    "montage": MotionRecommended.static,
-}
+DHST0002 = "3f194cc7-464e-4581-9db2-179d42d3e40f"
+DHST0003 = "f45df555-2956-4a13-9004-ead047070b3d"
+HST_LIST = [DHST0001,DHST0002,DHST0003]
+VST_LIST = [DVST0001,DVST0002,DVST0003]
 
 SCENE_TRACK = 1
 AUDIO_TRACK = 2
 SUBTITLE_TRACK = 3
 KEYWORD_TRACK = 4
 
-# 썸네일 컴포지션의 이미지 슬롯명 접미사 (8개 업종 템플릿 전수 확인, 예:
-# "exterior_front-architecture_detail-wide_angle-slow_zoom_in-intro-core-9999").
-# 일반 씬 이미지는 "-0001"~"-0030"류 4자리 순번을 쓰는 반면 썸네일만 "-9999"라
-# 슬롯명 접미사만으로 안전하게 식별 가능(가로 템플릿처럼 썸네일 컴포지션이
-# 없는 템플릿도 있음).
-THUMBNAIL_SLOT_MARKER = "-9999"
-
-
-def is_fixed_slot_name(name: str) -> bool:
-    """이름이 '-fixed'로 끝나는 요소인지 판별합니다.
-
-    템플릿 명명 규칙상 마지막 토큰이 'fixed'인 요소(예: 'brand-cta-bi_logo-
-    factual-fixed', 'brand-cta-contact_phone-factual-fixed')는 회사 연락처
-    문구·로고 등 매 영상마다 절대 바뀌면 안 되는 고정 콘텐츠다. 이런 요소는
-    이미지 배정/자막 생성 대상에서 제외하고 템플릿에 이미 설정된 값을 그대로
-    보존해야 한다.
-    """
-    if not name:
-        return False
-    return name.rsplit("-", 1)[-1] == "fixed"
-
-# 언어별 대체 폰트 (Google Fonts — Creatomate 기본 지원).
-# 템플릿 기본 폰트(GyeonggiTitleOTF/Pretendard)는 한글·라틴 전용이라 여기 있는
-# 언어는 렌더 직전 전체 텍스트 폰트를 교체한다. 매핑에 없는 언어(Korean,
-# English 등)는 템플릿 원본 폰트를 유지한다. 중국어는 간체(SC) 기준.
-LANGUAGE_FONT_MAP = {
-    "Japanese": "Noto Sans JP",
-    "Chinese": "Noto Sans SC",
-    "Thai": "Noto Sans Thai",
-    "Vietnamese": "Noto Sans",
-}
-
-def select_template(
-    orientation: OrientationType,
-    industry: str | None = None,
-    project_id: int | None = None,
-) -> str:
-    """orientation과 industry에 따라 Creatomate 템플릿 ID를 선택합니다.
-
-    Args:
-        orientation: 영상 방향 ("horizontal" 또는 "vertical")
-        industry: 업종 분류 (stay|restaurant|cafe|attraction 등).
-                  세로형에서 매핑에 있으면 전용 템플릿을 반환합니다.
-        project_id: 미매핑 업종(general 등)의 세로형 분배용 키.
-                    project_id % len(VST_LIST)로 결정적으로 선택하므로, 같은
-                    프로젝트는 몇 번 호출해도 동일 템플릿을 받아 사전/렌더 단계가
-                    일치한다. 없으면 DEFAULT_VERTICAL_TEMPLATE로 폴백한다.
-
-    Returns:
-        선택된 템플릿 ID
-    """
+def select_template(orientation:OrientationType):
     if orientation == "horizontal":
-        template_id = DHST0001
+        return DHST0001
     elif orientation == "vertical":
-        mapped = VERTICAL_INDUSTRY_TEMPLATE_MAP.get(industry)
-        if mapped is not None:
-            template_id = mapped
-        elif project_id is not None:
-            # 미매핑 업종: project_id 나머지로 VST_LIST 결정적 분배 (공유 상태 없음)
-            template_id = VST_LIST[project_id % len(VST_LIST)]
-        else:
-            template_id = DEFAULT_VERTICAL_TEMPLATE
+        return DVST0001
     else:
         raise
-    logger.info(f"[select_template] orientation={orientation}, industry={industry}, project_id={project_id}, template_id={template_id}")
-    return template_id
 
 async def get_shared_client() -> httpx.AsyncClient:
     """공유 HTTP 클라이언트를 반환합니다. 없으면 생성합니다."""
@@ -386,25 +288,21 @@ class CreatomateService:
     def __init__(
         self,
         api_key: str | None = None,
-        orientation: OrientationType = "vertical",
-        industry: str | None = None,
-        project_id: int | None = None,
+        orientation: OrientationType = "vertical"
     ):
         """
         Args:
             api_key: Creatomate API 키 (Bearer token으로 사용)
                      None일 경우 config에서 자동으로 가져옴
             orientation: 영상 방향 ("horizontal" 또는 "vertical", 기본값: "vertical")
-            industry: 업종 분류 (stay|restaurant|cafe|attraction 등). 세로형 템플릿 선택에 사용되며,
-                      매핑에 있으면 전용 템플릿을 사용
-            project_id: 미매핑 업종(general 등)의 세로형 분배용 키. 매핑에 없을 때
-                        project_id % len(VST_LIST)로 결정적 선택
+            target_duration: 목표 영상 길이 (초)
+                            None일 경우 orientation에 해당하는 기본값 사용
         """
         self.api_key = api_key or apikey_settings.CREATOMATE_API_KEY
         self.orientation = orientation
 
-        # orientation·industry에 따른 템플릿 설정 가져오기
-        self.template_id = select_template(orientation, industry=industry, project_id=project_id)
+        # orientation에 따른 템플릿 설정 가져오기
+        self.template_id = select_template(orientation)
         self.headers = {
             "Content-Type": "application/json",
             "Authorization": f"Bearer {self.api_key}",
@@ -501,6 +399,14 @@ class CreatomateService:
 
         return copy.deepcopy(data)
 
+    # 하위 호환성을 위한 별칭 (deprecated)
+    async def get_one_template_data_async(self, template_id: str) -> dict:
+        """특정 템플릿 ID로 템플릿 정보를 조회합니다.
+
+        Deprecated: get_one_template_data()를 사용하세요.
+        """
+        return await self.get_one_template_data(template_id)
+
     def parse_template_component_name(self, template_source: list) -> dict:
         """템플릿 정보를 파싱하여 리소스 이름을 추출합니다."""
 
@@ -528,387 +434,41 @@ class CreatomateService:
 
         return result
 
-    async def parse_template_name_tag(resource_name : str) -> list:
-        tag_list = []
-        tag_list = resource_name.split("_")
-        
-        return tag_list
-    
-    
-    def counting_component(
+    async def template_connect_resource_blackbox(
         self,
-        template : dict,
-        target_template_type : str
-    ) -> list:
-        """target_template_type 요소 개수를 셉니다.
-
-        target_template_type이 "image"인 경우, 고정 자산('-fixed' 명명) 및
-        5토큰 명명 규칙을 따르지 않는 요소(고정 워터마크 등)는 콘텐츠 슬롯이
-        아니므로 카운트에서 제외합니다 (template_matching_taged_image의
-        image_slots 필터링과 동일 기준).
-        """
-        source_elements = template["source"]["elements"]
-        template_component_data = self.parse_template_component_name(source_elements)
-        count = 0
-
-        for name, template_type in template_component_data.items():
-            if template_type != target_template_type:
-                continue
-            if target_template_type == "image" and (is_fixed_slot_name(name) or self.parse_slot_name_to_tag(name) is None):
-                continue
-            count += 1
-        return count
-
-    def _slot_scores_with_fitness(
-        self,
-        pool_subset: list[dict],
-        slot: str,
-        thumbnail_fitness_map: dict | None,
-    ) -> list[float]:
-        """슬롯 점수에 썸네일 픽셀 적합도를 결합합니다.
-
-        썸네일 슬롯(-9999)에 한해 태그 점수에 적합도를 반영한다:
-        - reject(저해상도/극단 가로형) → 0점 (하드 배제)
-        - 정상 → 태그 점수 × 적합도 배율(0.25~1.0)
-        - 적합도 데이터 없음(헤더 확보/파싱 실패) → 태그 점수 그대로(중립).
-          다운로드 실패를 배제로 오판해 풀 전체가 날아가는 것을 막기 위함.
-        일반 씬 슬롯은 태그 점수를 그대로 반환한다.
-        """
-        scores = self.calculate_image_slot_score_multi(pool_subset, slot)
-        if not thumbnail_fitness_map or not slot.endswith(THUMBNAIL_SLOT_MARKER):
-            return scores
-
-        adjusted = []
-        for item, score in zip(pool_subset, scores):
-            fitness = thumbnail_fitness_map.get(item.get("image_url"))
-            if fitness is None:
-                adjusted.append(score)
-            elif fitness["reject"]:
-                adjusted.append(0.0)
-            else:
-                adjusted.append(score * fitness["score"])
-        return adjusted
-
-    def rank_thumbnail_candidates(
-        self,
-        template: dict,
-        taged_image_list: list,
-        thumbnail_fitness_map: dict | None = None,
-        top_n: int = 3,
-    ) -> dict[str, list[dict]]:
-        """썸네일 슬롯별로 상위 후보(태그×픽셀 점수 내림차순)를 반환합니다.
-
-        비전 LLM 최종 선택(Phase 2)에 넘길 후보 압축용. 읽기 전용 — pool을
-        변형하지 않으며 배정도 하지 않는다. 점수 0 이하(픽셀 reject 포함)는
-        제외한다.
-
-        Returns:
-            {슬롯명: [pool item, ...]} — 슬롯당 최대 top_n개, 점수 내림차순.
-            후보가 없는 슬롯은 키 자체를 포함하지 않는다.
-        """
-        component = self.parse_template_component_name(template["source"]["elements"])
-        thumbnail_slots = [
-            name for name, t in component.items()
-            if t == "image" and name.endswith(THUMBNAIL_SLOT_MARKER)
-            and not is_fixed_slot_name(name) and self.parse_slot_name_to_tag(name) is not None
-        ]
-        result: dict[str, list[dict]] = {}
-        for slot in thumbnail_slots:
-            scores = self._slot_scores_with_fitness(taged_image_list, slot, thumbnail_fitness_map)
-            ranked = sorted(
-                range(len(scores)), key=lambda i: scores[i], reverse=True
-            )
-            candidates = [taged_image_list[i] for i in ranked if scores[i] > 0][:top_n]
-            if candidates:
-                result[slot] = candidates
-        return result
-
-    def template_matching_taged_image(
-        self,
-        template: dict,
-        taged_image_list: list,  # [{"image_url": str, "image_tag": dict}] — 이미 마케팅 적합성 필터를 통과한 이미지만 전달할 것
+        template_id: str,
+        image_url_list: list[str],
         music_url: str,
-        address: str,
-        duplicate: bool = False,
-        thumbnail_fitness_map: dict | None = None,  # {image_url: {"score", "reject"}} — 썸네일 슬롯 픽셀 적합도
-        thumbnail_choice: dict | None = None,  # {슬롯명: image_url} — 비전 LLM 최종 선택(있으면 결정론 최고점 대신 사용)
-    ) -> tuple[dict, dict]:
-        """템플릿 슬롯에 이미지를 배정합니다.
-
-        Returns:
-            (modifications, assigned) 튜플
-            - modifications: {슬롯명: image_url, "audio-music": music_url, ...} — modify_element에 전달
-            - assigned: {슬롯명: image_tag} — 자막 생성 컨텍스트에 전달 (modify_element에 넣지 않음)
-
-        배정 전략 (duplicate=False):
-            - 순수 greedy pop 대신 "난이도 우선 greedy" 적용
-            - 사전에 전체 슬롯 점수를 계산해 최고 달성 점수가 낮은(=까다로운) 슬롯을 먼저 배정
-            - 이미지 배정 직전 점수를 재계산 (pop 이후 인덱스 변동 대응)
-
-        배정 전략 (duplicate=True, 이미지 < 슬롯):
-            - 1단계(최소 커버리지 보장): 이미지별로 가장 잘 맞는 슬롯을 찾아 pool의 모든 이미지를
-              서로 다른 슬롯에 먼저 배정한다 (이미지 수 <= 슬롯 수이므로 전량 배정 가능).
-              슬롯을 먼저 소진시키는 것이 아니라 "이미지"를 기준으로 난이도 우선 배정하여,
-              특정 이미지 몇 장이 여러 슬롯을 독점하는 것을 방지한다.
-            - 2단계: 1단계에서 못 채운 나머지 슬롯은 기존처럼 pool 전체에서 최고점 이미지를
-              배정한다 (여기서부터는 중복 재사용 불가피).
+        address: str = None
+    ) -> dict:
+        """템플릿 정보와 이미지/가사/음악 리소스를 매핑합니다.
 
         Note:
-            marketing_acceptable 필터링은 크롤링 단계에서 이미 완료되므로 여기서는 재필터링하지 않는다.
-            taged_image_list를 그대로 pool로 사용한다.
+            - 이미지는 순차적으로 집어넣기
+            - 가사는 개행마다 한 텍스트 삽입
+            - Template에 audio-music 항목이 있어야 함
         """
-        source_elements = template["source"]["elements"]
-        template_component_data = self.parse_template_component_name(source_elements)
+        template_data = await self.get_one_template_data(template_id)
+        template_component_data = self.parse_template_component_name(
+            template_data["source"]["elements"]
+        )
+        modifications = {}
 
-        pool = taged_image_list
-        modifications: dict = {}
-        assigned: dict = {}   # {슬롯명: image_tag} — 자막 컨텍스트용
-
-        # 이미지 슬롯과 텍스트 슬롯 분리
-        # 고정 자산(이름이 '-fixed'로 끝나는 로고 등) 및 5토큰 명명 규칙을 따르지
-        # 않는 image 요소는 콘텐츠 슬롯이 아니므로 배정 대상에서 제외 — 그렇지
-        # 않으면 파싱 실패로 0점 처리되어 "가장 까다로운 슬롯"으로 취급되고
-        # 무작위 이미지로 덮어써진다.
-        image_slots = [
-            name for name, t in template_component_data.items()
-            if t == "image" and not is_fixed_slot_name(name) and self.parse_slot_name_to_tag(name) is not None
-        ]
-        text_slots  = [(name, t) for name, t in template_component_data.items() if t == "text"]
-
-        # ── 썸네일 슬롯(-9999) 우선 배정 ─────────────────────────────────
-        # 썸네일은 영상에서 가장 노출이 큰 표면이므로 씬 슬롯과 다르게 취급한다:
-        # 1) 씬 슬롯이 pool에서 좋은 컷을 pop해 가기 전에 먼저 배정 (같은 태그
-        #    계열 씬 슬롯이 여러 개면 썸네일 차례에 적합 컷이 소진되는 문제 방지)
-        # 2) "상위 3장 가중 랜덤" 없이 결정론적 최고점 선택 — 랜덤 다양화가
-        #    저점수 컷(예: space_type 불일치 ×0.1 페널티 컷)을 확률적으로
-        #    썸네일에 앉히는 사고 방지
-        # duplicate(이미지 부족) 시에는 pop하지 않아 씬 커버리지를 깎지 않는다.
-        # thumbnail_choice(비전 LLM 최종 선택)가 해당 슬롯에 있으면 그 이미지를,
-        # 없으면(선택 실패/미제공) 결정론적 최고점 컷을 사용한다 — 폴백 안전.
-        thumbnail_choice = thumbnail_choice or {}
-        thumbnail_slots = [s for s in image_slots if s.endswith(THUMBNAIL_SLOT_MARKER)]
-        image_slots = [s for s in image_slots if not s.endswith(THUMBNAIL_SLOT_MARKER)]
-        for slot in thumbnail_slots:
-            if not pool:
-                logger.warning(f"[template_matching_taged_image] 이미지 풀 없음 — 썸네일 슬롯 배정 불가: {slot}")
-                break
-            scores = self._slot_scores_with_fitness(pool, slot, thumbnail_fitness_map)
-            chosen_url = thumbnail_choice.get(slot)
-            chosen_idx = next(
-                (i for i, item in enumerate(pool) if item["image_url"] == chosen_url), None
-            ) if chosen_url else None
-            if chosen_idx is not None:
-                sel_idx, sel_source = chosen_idx, "vision"
-            else:
-                sel_idx, sel_source = max(range(len(scores)), key=lambda i: scores[i]), "결정론"
-            selected = pool[sel_idx] if duplicate else pool.pop(sel_idx)
-            modifications[slot] = selected["image_url"]
-            assigned[slot] = selected["image_tag"]
-            logger.info(
-                f"[template_matching_taged_image] 썸네일 배정({sel_source}) — slot: {slot}, "
-                f"score: {scores[sel_idx]:.3f}, url: {selected['image_url']}"
-            )
-
-        if not pool:
-            logger.warning("[template_matching_taged_image] 태그된 이미지가 없음 — 이미지 슬롯 배정 불가")
-        elif duplicate:
-            # 이미지 부족(슬롯 수 > 이미지 수)
-            # Step 1: 최소 커버리지 보장 — 이미지마다 가장 잘 맞는 슬롯을 찾아 서로 다른 슬롯에 배정
-            remaining_slots = list(image_slots)
-
-            def _best_slot_for_image(image: dict, slots: list) -> tuple[str | None, float]:
-                best_slot, best_score = None, -1.0
-                for slot in slots:
-                    score = self._slot_scores_with_fitness([image], slot, thumbnail_fitness_map)[0]
-                    if score > best_score:
-                        best_slot, best_score = slot, score
-                return best_slot, best_score
-
-            # 사전 점수 계산 (최고 달성 점수가 낮을수록 배정처가 마땅찮은=까다로운 이미지)
-            prelim_best_score = [
-                _best_slot_for_image(image, remaining_slots)[1] for image in pool
-            ]
-            ordered_indices = sorted(
-                range(len(pool)),
-                key=lambda i: prelim_best_score[i]
-            )
-
-            for idx in ordered_indices:
-                if not remaining_slots:
-                    break
-                image = pool[idx]
-                # 슬롯이 이전 배정으로 줄어들었으므로 현재 remaining_slots 기준 재계산
-                best_slot, _ = _best_slot_for_image(image, remaining_slots)
-                if best_slot is None:
-                    continue
-                modifications[best_slot] = image["image_url"]
-                assigned[best_slot] = image["image_tag"]
-                remaining_slots.remove(best_slot)
-
-            # Step 2: 커버리지 배정 후 남은 슬롯은 pool 전체에서 최고점 이미지 배정 (재사용 불가피)
-            for slot in remaining_slots:
-                scores = self._slot_scores_with_fitness(pool, slot, thumbnail_fitness_map)
-                if not scores:
-                    continue
-                best_idx = scores.index(max(scores))
-                selected = pool[best_idx]
-                modifications[slot] = selected["image_url"]
-                assigned[slot] = selected["image_tag"]
-        else:
-            # 이미지 충분(슬롯 수 <= 이미지 수): 난이도 우선 greedy 배정
-            # Step 1: 정렬용 사전 점수 계산 (최고 달성 점수가 낮을수록 배정이 어려운 슬롯)
-            prelim = {slot: self._slot_scores_with_fitness(pool, slot, thumbnail_fitness_map) for slot in image_slots}
-            ordered_slots = sorted(
-                image_slots,
-                key=lambda s: max(prelim[s]) if prelim[s] else 0.0
-                # 오름차순 → 달성 최대값이 낮은(어려운) 슬롯이 앞으로
-            )
-
-            # Step 2: 난이도 순서로 배정, 배정마다 pool에서 pop + 다음 슬롯은 점수 재계산
-            for slot in ordered_slots:
-                if not pool:
-                    logger.warning(f"[template_matching_taged_image] 이미지 풀 소진 — 남은 슬롯 배정 불가: {slot}")
-                    break
-                # pop 후 인덱스 변동이 있으므로 현재 pool로 재계산 (사전 점수 재사용 금지)
-                scores = self._slot_scores_with_fitness(pool, slot, thumbnail_fitness_map)
-                if not scores:
-                    continue
-
-                # 상위 3장 중 점수 비례 확률로 선택 (영상 다양화)
-                sorted_indices = sorted(range(len(scores)), key=lambda i: scores[i], reverse=True)
-                top_indices = sorted_indices[:min(3, len(sorted_indices))]
-                weights = [scores[i] for i in top_indices]
-                if sum(weights) > 0:
-                    chosen_pool_idx = random.choices(top_indices, weights=weights, k=1)[0]
-                else:
-                    chosen_pool_idx = random.choice(top_indices)
-
-                selected = pool.pop(chosen_pool_idx)
-                modifications[slot] = selected["image_url"]
-                assigned[slot] = selected["image_tag"]
-
-        # 텍스트 슬롯 처리
-        for name, _ in text_slots:
-            if "address_input" in name:
-                modifications[name] = address
+        for idx, (template_component_name, template_type) in enumerate(
+            template_component_data.items()
+        ):
+            match template_type:
+                case "image":
+                    modifications[template_component_name] = image_url_list[
+                        idx % len(image_url_list)
+                    ]
+                case "text":
+                    if "address_input" in template_component_name:
+                        modifications[template_component_name] = address
 
         modifications["audio-music"] = music_url
-        return modifications, assigned
 
-    # 점수 계산 상수 (모듈 레벨로 빼면 더 좋지만 기존 코드 스타일 따라 클래스 내부에 위치)
-    _NARR_FLOOR = 0.25   # narrative 최솟값 modulator: base 점수가 완전히 0이 되는 것을 방지
-    _NARR_BONUS = 1.5    # narrative 독립 보너스: base=0이어도 narrative 신호가 점수에 남음
-    _NARR_MIN   = 0.0    # narrative_preference 값 clamp 하한 (무경계 스키마 방어)
-    _NARR_MAX   = 100.0  # narrative_preference 값 clamp 상한. NarrativePreference 스키마(0.0~100.0)와 스케일 일치
-    _SPACE_TYPE_MISMATCH_PENALTY = 0.1  # 슬롯이 요구하는 space_type과 다른 이미지에 적용하는 페널티 배수 (하드 필터에 가깝게)
-
-    def calculate_image_slot_score_multi(self, taged_image_list : list[dict], slot_name : str):
-        """이미지 슬롯에 대한 각 이미지의 매칭 점수를 계산합니다.
-
-        점수 = (base * narr_mod + NARR_BONUS * narr) * space_type_penalty
-        - base: 태그 카테고리 매칭 합산 (최대 6.5 = space_type 2.0 + subject 3.0 + camera 1.0 + motion 0.5)
-        - narr_mod: [NARR_FLOOR, 1.0] 구간으로 완화된 narrative 계수
-        - NARR_BONUS * narr: narrative 독립 보너스 (base=0이어도 신호 유지)
-        - space_type_penalty: 슬롯이 요구하는 space_type과 이미지가 불일치하면
-          SPACE_TYPE_MISMATCH_PENALTY(0.1)를 곱해 사실상 탈락시킴. narrative_preference
-          점수가 아무리 높아도(예: bathroom 이미지가 intro narr=100) 슬롯이 지정한
-          space_type(예: exterior_front)과 다르면 우선 배정되지 않도록 하기 위함 —
-          같은 space_type 이미지가 pool에 하나도 없을 때만 상대적으로 선택됨(fallback 유지).
-        이 구조로 "base=0, narrative가 높음"과 "완전히 틀린 이미지(0,0)"를 구별할 수 있음.
-        """
-        image_tag_list = [taged_image["image_tag"] for taged_image in taged_image_list]
-        slot_tag_dict = self.parse_slot_name_to_tag(slot_name)
-        if slot_tag_dict is None:
-            # parse 실패 시 전부 0점 반환 (슬롯 skip)
-            return [0.0] * len(image_tag_list)
-
-        base_score_list = [0.0] * len(image_tag_list)
-        # slot_tag_narrative = NarrativePhase.accent  # 기본값 (narrative 토큰 없는 슬롯 대비)
-        slot_space_type = slot_tag_dict.get("space_type")
-        space_type_match_list = [
-            slot_space_type is not None and slot_space_type.value in image_tag.get("space_type", [])
-            for image_tag in image_tag_list
-        ]
-
-        # 썸네일 슬롯 한정: subject가 슬롯 요구와 일치하면 space_type 불일치
-        # 페널티를 면제한다. 배경: 일부 업종(예: 레스토랑 dining_hall-food_dish)은
-        # 태깅 관행상 슬롯이 요구하는 subject(음식 클로즈업)가 실제로는 다른
-        # space_type(table_setting/detail_plating 등)으로 붙는다 — space_type과
-        # subject가 한 사진에 공존하기 어려운 조합. 이런 슬롯은 space_type 하드
-        # 필터가 정작 원하는 subject 이미지를 전부 걸러내는 역효과를 낸다.
-        # 템플릿 슬롯명을 바꾸지 않고 여기서 흡수(썸네일 한정이라 일반 씬 슬롯의
-        # space_type 하드 필터는 그대로 유지).
-        slot_subject = slot_tag_dict.get("subject")
-        if slot_name.endswith(THUMBNAIL_SLOT_MARKER) and slot_subject is not None:
-            for idx, image_tag in enumerate(image_tag_list):
-                if slot_subject.value in image_tag.get("subject", []):
-                    space_type_match_list[idx] = True
-
-        for slot_tag_cate, slot_tag_item in slot_tag_dict.items():
-            if slot_tag_cate == "narrative_preference":
-                slot_tag_narrative = slot_tag_item
-                continue
-
-            match slot_tag_cate:
-                case "space_type":
-                    weight = 2.0
-                case "subject":
-                    weight = 3.0
-                case "camera":
-                    weight = 1.0
-                case "motion_recommended":
-                    weight = 0.5
-                case _:
-                    raise ValueError(f"[calculate_image_slot_score_multi] unknown slot tag category: {slot_tag_cate}")
-
-            for idx, image_tag in enumerate(image_tag_list):
-                if slot_tag_item.value in image_tag[slot_tag_cate]:  # collect!
-                    base_score_list[idx] += weight
-
-        # narrative 점수 적용: 순수 곱셈 대신 "완화 modulator + 독립 보너스"
-        # - narr_mod: base를 흐릴 수 있지만 NARR_FLOOR 이하로는 안 떨어짐
-        # - NARR_BONUS * narr: base=0이어도 narrative가 높으면 양수 점수 확보
-        image_score_list = []
-        for idx, image_tag in enumerate(image_tag_list):
-            raw_narr = image_tag.get("narrative_preference", {}).get(slot_tag_narrative, 0.0)
-            clamped_narr = min(self._NARR_MAX, max(self._NARR_MIN, float(raw_narr)))
-            narr = clamped_narr / self._NARR_MAX  # 0.0~1.0로 정규화
-            narr_mod = self._NARR_FLOOR + (1.0 - self._NARR_FLOOR) * narr
-            score = base_score_list[idx] * narr_mod + self._NARR_BONUS * narr
-            if not space_type_match_list[idx]:
-                score *= self._SPACE_TYPE_MISMATCH_PENALTY
-            image_score_list.append(score)
-
-        return image_score_list
-    
-    def parse_slot_name_to_tag(self, slot_name: str) -> dict[str, StrEnum] | None:
-        """슬롯 이름을 파싱하여 태그 딕셔너리를 반환합니다.
-
-        슬롯 이름 형식: {space_type}-{subject}-{camera}-{motion}-{narrative}
-        파싱 실패 시 None을 반환합니다 (호출자가 해당 슬롯을 skip+log 처리).
-        """
-        try:
-            tag_list = slot_name.split("-")
-            if len(tag_list) < 5:
-                logger.warning(f"[parse_slot_name_to_tag] 슬롯명 토큰 부족 ({len(tag_list)}개): '{slot_name}' — 슬롯 skip")
-                return None
-            space_type = SpaceType(tag_list[0])
-            subject = Subject(tag_list[1])
-            camera = Camera(tag_list[2])
-            # 모션 동의어(zoom_in, pan_left 등)는 표준 enum 값으로 정규화 후 변환
-            motion = MOTION_TOKEN_NORMALIZATION.get(tag_list[3]) or MotionRecommended(tag_list[3])
-            narrative = NarrativePhase(tag_list[4])
-            tag_dict = {
-                "space_type": space_type,
-                "subject": subject,
-                "camera": camera,
-                "motion_recommended": motion,
-                "narrative_preference": narrative,
-            }
-            return tag_dict
-        except (ValueError, IndexError) as e:
-            logger.warning(f"[parse_slot_name_to_tag] 슬롯명 파싱 실패: '{slot_name}' — {e} — 슬롯 skip")
-            return None
+        return modifications
 
     def elements_connect_resource_blackbox(
         self,
@@ -939,26 +499,20 @@ class CreatomateService:
         return modifications
 
     def modify_element(self, elements: list, modification: dict) -> list:
-        """elements의 source를 modification에 따라 수정합니다.
-
-        modification에 없는 image/text 요소(예: '-fixed' 명명의 고정 로고·
-        연락처 문구처럼 배정/자막 생성 대상에서 제외된 고정 콘텐츠)는 템플릿에
-        이미 설정된 source/text를 그대로 보존한다 (KeyError·빈 문자열로
-        렌더가 깨지지 않도록).
-        """
+        """elements의 source를 modification에 따라 수정합니다."""
 
         def recursive_modify(element: dict) -> None:
             if "name" in element:
                 match element["type"]:
                     case "image":
-                        element["source"] = modification.get(element["name"], element.get("source"))
+                        element["source"] = modification[element["name"]]
                     case "audio":
                         element["source"] = modification.get(element["name"], "")
                     case "video":
                         element["source"] = modification[element["name"]]
                     case "text":
                         #element["source"] = modification[element["name"]]
-                        element["text"] = modification.get(element["name"], element.get("text", ""))
+                        element["text"] = modification.get(element["name"], "")
                     case "composition":
                         for minor in element["elements"]:
                             recursive_modify(minor)
@@ -1062,8 +616,6 @@ class CreatomateService:
         """
         url = f"{self.BASE_URL}/v2/renders"
 
-        source["frame_rate"] = 30
-
         last_error: Exception | None = None
 
         for attempt in range(recovery_settings.CREATOMATE_MAX_RETRIES + 1):
@@ -1117,6 +669,14 @@ class CreatomateService:
             original_response={"last_error": str(last_error)},
         )
 
+    # 하위 호환성을 위한 별칭 (deprecated)
+    async def make_creatomate_custom_call_async(self, source: dict) -> dict:
+        """템플릿 없이 Creatomate에 커스텀 렌더링 요청을 보냅니다.
+
+        Deprecated: make_creatomate_custom_call()을 사용하세요.
+        """
+        return await self.make_creatomate_custom_call(source)
+
     async def get_render_status(self, render_id: str) -> dict:
         """렌더링 작업의 상태를 조회합니다.
 
@@ -1140,19 +700,13 @@ class CreatomateService:
         response.raise_for_status()
         return response.json()
 
-    @staticmethod
-    def _entrance_transition_offset(elem: dict) -> float:
-        """요소의 entrance transition(transition=true, time==0) duration 합을 반환합니다.
+    # 하위 호환성을 위한 별칭 (deprecated)
+    async def get_render_status_async(self, render_id: str) -> dict:
+        """렌더링 작업의 상태를 조회합니다.
 
-        순차 배치 시 이 값만큼 이전 요소와 겹치도록 시작점이 앞당겨집니다.
+        Deprecated: get_render_status()를 사용하세요.
         """
-        offset = 0.0
-        for animation in elem.get("animations", []):
-            if "reversed" in animation:
-                continue
-            if "transition" in animation and animation["transition"] and animation.get("time", 0) == 0:
-                offset += animation["duration"]
-        return offset
+        return await self.get_render_status(render_id)
 
     def calc_scene_duration(self, template: dict) -> float:
         """템플릿의 전체 장면 duration을 계산합니다."""
@@ -1166,86 +720,25 @@ class CreatomateService:
             try:
                 if elem["track"] not in track_maximum_duration:
                     continue
-                if "time" not in elem or elem["time"] == 0: # elem is auto / 만약 마지막 elem이 auto인데 그 앞에 time이 있는 elem 일 시 버그 발생 확률 있음
-                    track_maximum_duration[elem["track"]] += elem["duration"] - self._entrance_transition_offset(elem)
+                if elem["time"] == 0: # elem is auto / 만약 마지막 elem이 auto인데 그 앞에 time이 있는 elem 일 시 버그 발생 확률 있음
+                    track_maximum_duration[elem["track"]] += elem["duration"]
+
+                    if "animations" not in elem:
+                        continue
+                    for animation in elem["animations"]:
+                        assert animation["time"] == 0  # 0이 아닌 경우 확인 필요
+                        if animation["transition"]:
+                            track_maximum_duration[elem["track"]] -= animation["duration"]
                 else:
                     track_maximum_duration[elem["track"]] = max(track_maximum_duration[elem["track"]], elem["time"] + elem["duration"])
 
             except Exception as e:
-                logger.debug(traceback.format_exc())
                 logger.error(f"[calc_scene_duration] Error processing element: {elem}, {e}")
 
         total_template_duration = max(track_maximum_duration.values())
 
         return total_template_duration
 
-    def calc_track_time_ranges(self, template: dict, track: int) -> list[tuple[str, float, float]]:
-        """최상위 요소 중 지정 track의 (name, start, end) 시간 범위를 계산합니다.
-
-        Creatomate 규칙에 따라 `time`이 없거나 0인 요소는 같은 트랙의 이전 요소 뒤에
-        순차 배치되며, entrance transition duration만큼 이전 요소와 겹치도록
-        시작점을 앞당깁니다(calc_scene_duration의 차감 규칙과 동치).
-        `time`이 명시된 요소는 해당 시각에서 시작하고, 커서는 그 요소의 끝으로 이동합니다.
-        """
-        ranges: list[tuple[str, float, float]] = []
-        cursor = 0.0
-        for elem in template["source"]["elements"]:
-            try:
-                if elem.get("track") != track:
-                    continue
-                duration = elem["duration"]
-
-                if "time" not in elem or elem["time"] == 0:  # 순차 배치(auto)
-                    start = max(0.0, cursor - self._entrance_transition_offset(elem))
-                else:
-                    start = elem["time"]
-
-                end = start + duration
-                cursor = end
-                ranges.append((elem.get("name", ""), start, end))
-            except Exception as e:
-                logger.debug(traceback.format_exc())
-                logger.error(f"[calc_track_time_ranges] Error processing element: {elem}, {e}")
-
-        return ranges
-
-    @staticmethod
-    def _scale_element(elem: dict, extend_rate: float) -> None:
-        """element 하나의 time/duration/animations를 extend_rate만큼 스케일링합니다.
-
-        composition의 자식 element까지 재귀적으로 처리합니다. 재귀하지 않으면
-        부모 컴포지션(씬 슬롯)만 늘어나고 내부 leaf 이미지/애니메이션은 원래
-        길이에서 끝나버려, 슬롯이 끝나기 전 컴포지션의 fill_color(회색)가
-        노출되는 버그가 생긴다 — modify_element/parse_template_component_name과
-        동일하게 composition을 재귀 순회해야 함.
-
-        오디오 판별은 track 번호가 아닌 type == "audio"로 한다. composition
-        내부의 track 번호는 그 컴포지션 안에서만 유효한 로컬 레이어 인덱스라
-        전역 AUDIO_TRACK/KEYWORD_TRACK 상수와 우연히 값이 겹칠 수 있다
-        (실제 템플릿에도 다중 레이어 씬의 2번째/3번째 이미지가 track=2, track=4인
-        경우가 존재함).
-        """
-        if elem.get("type") == "audio":
-            return
-
-        # "time"은 숫자 오프셋 대신 "end"(컴포지션 끝에 고정) 같은 특수 키워드일 수 있음 —
-        # 이런 값은 렌더 시점에 (이미 스케일링된) duration 기준으로 재계산되므로 그대로 둔다.
-        if "time" in elem and isinstance(elem["time"], (int, float)):
-            elem["time"] = elem["time"] * extend_rate
-        if "duration" in elem and isinstance(elem["duration"], (int, float)):
-            elem["duration"] = elem["duration"] * extend_rate
-
-        for animation in elem.get("animations", []):
-            anim_time = animation.get("time", 0)
-            if isinstance(anim_time, (int, float)) and anim_time != 0:
-                animation["time"] = anim_time * extend_rate
-            if isinstance(animation.get("duration"), (int, float)):
-                animation["duration"] = animation["duration"] * extend_rate
-
-        if elem.get("type") == "composition":
-            for child in elem.get("elements", []):
-                CreatomateService._scale_element(child, extend_rate)
-
     def extend_template_duration(self, template: dict, target_duration: float) -> dict:
         """템플릿의 duration을 target_duration으로 확장합니다."""
         # template["duration"] = target_duration + 0.5 # 늘린것보단 짧게
@@ -1256,10 +749,21 @@ class CreatomateService:
 
         for elem in new_template["source"]["elements"]:
             try:
-                if elem["track"] == AUDIO_TRACK : # audio track(최상위 음악 트랙)은 패스
+                # if elem["type"] == "audio":
+                #     continue
+                if elem["track"] == AUDIO_TRACK : # audio track은 패스
                     continue
                 
-                self._scale_element(elem, extend_rate)
+                if "time" in elem:
+                    elem["time"] = elem["time"] * extend_rate
+                if "duration" in elem:
+                    elem["duration"] = elem["duration"] * extend_rate
+
+                if "animations" not in elem:
+                    continue
+                for animation in elem["animations"]:
+                    assert animation["time"] == 0  # 0이 아닌 경우 확인 필요
+                    animation["duration"] = animation["duration"] * extend_rate
             except Exception as e:
                 logger.error(
                     f"[extend_template_duration] Error processing element: {elem}, {e}"
@@ -1296,38 +800,12 @@ class CreatomateService:
             case "horizontal":
                 return autotext_template_h_1
 
-    def apply_language_font(self, template: dict, language: str) -> dict:
-        """출력 언어에 맞춰 템플릿 내 모든 텍스트 요소의 폰트를 교체합니다.
-
-        템플릿 기본 폰트(GyeonggiTitleOTF/Pretendard)는 한글·라틴 전용이라
-        CJK/태국어 글리프가 없다. LANGUAGE_FONT_MAP에 있는 언어는 전체 텍스트
-        폰트를 해당 언어 지원 폰트(Google Fonts)로 교체하고, 매핑에 없는
-        언어(Korean, English 등)는 템플릿 원본 폰트를 유지한다.
-        """
-        font_family = LANGUAGE_FONT_MAP.get(language)
-        if not font_family:
-            return template
-
-        def recursive_apply(element: dict) -> None:
-            if element.get("type") == "text":
-                element["font_family"] = font_family
-            for minor in element.get("elements") or []:
-                recursive_apply(minor)
-
-        for elem in template["source"]["elements"]:
-            recursive_apply(elem)
-
-        logger.info(
-            f"[apply_language_font] 텍스트 폰트 교체 완료 - language: {language}, font: {font_family}"
-        )
-        return template
-
     def extract_text_format_from_template(self, template:dict):
         keyword_list = []
         subtitle_list = []
         for elem in template["source"]["elements"]:
             try: #최상위 내 텍스트만 검사
-                if elem["type"] == "text" and not is_fixed_slot_name(elem["name"]):
+                if elem["type"] == "text":
                     if elem["track"] == SUBTITLE_TRACK:
                         subtitle_list.append(elem["name"])
                     elif elem["track"] == KEYWORD_TRACK:
@@ -1341,41 +819,5 @@ class CreatomateService:
             assert(len(keyword_list)==len(subtitle_list))
         except Exception as E:
             logger.error("this template does not have same amount of keyword and subtitle.")
-
-        # 썸네일 텍스트(thumb-*)는 전용 트랙이 아닌 thumbnail-composition 내부에
-        # 중첩되어 있어 위 최상위 트랙 스캔에 잡히지 않는다. 다국어 자막 생성에
-        # 함께 포함되도록 재귀 파싱으로 수집한다.
-        component_data = self.parse_template_component_name(
-            template["source"]["elements"]
-        )
-        thumbnail_list = [
-            name
-            for name, elem_type in component_data.items()
-            if elem_type == "text" and name.startswith("thumb-")
-        ]
-
-        pitching_list = keyword_list + subtitle_list + thumbnail_list
+        pitching_list = keyword_list + subtitle_list
         return pitching_list
-
-
-    def make_thumbnail_modification(self, brand_name : str, region : str, category_definition : str, target_keywords : list[str], detail_region_info : str = ""):
-
-        len_keywords = len(target_keywords) if len(target_keywords) < 3 else 3
-
-        hashtaged_target_keywords = [f"#{tk}" for tk in target_keywords[:len_keywords]]
-
-        # 지역 표기: 상세주소의 공백 기준 앞 두 마디 사용
-        # (예: "전북 군산시 절골길 18" → "전북 군산시").
-        # 상세주소가 없으면 기존 region 정규화 표기로 폴백.
-        if detail_region_info and detail_region_info.strip():
-            region_display = " ".join(detail_region_info.split()[:2])
-        else:
-            region_display = normalize_location(region)
-
-        mod_dict = {
-            "thumb-hashtag-primary" : ' '.join(hashtaged_target_keywords),
-            "thumb-headline-brand_name-factual" : brand_name,
-            "thumb-subheadline-local_info-factual" : region_display,
-            "thumb-badge-category" : category_definition,
-        }
-        return mod_dict

app/utils/image_filter.py

@@ -1,125 +0,0 @@
-"""크롤링 단계 이미지 마케팅 적합성 필터.
-
-마케팅 적합성(marketing_acceptable) 판정은 이 모듈이 전담한다. 크롤링 시점에
-방문자/AI View 사진(extra_photo_urls)만을 대상으로 판정하며, 업로드 이후 단계의
-태깅(app/utils/autotag.py의 autotag_images(), sheet 기반 image_autotag_prompt)은
-공간/피사체/카메라/모션/내러티브 태그만 다루고 marketing_acceptable은 포함하지 않는다
-(이미 이 단계에서 걸러진 이미지만 태깅 대상이 되기 때문). 프롬프트가 짧아
-시트(Prompt) 대신 코드에 하드코딩한다.
-
-업체 등록 사진(owner_images)은 이 필터의 대상이 아니며, 호출측(라우터)에서
-owner_images 개수가 NvMapScraper.SUPPLEMENT_THRESHOLD(30) 이상이면 이 모듈을
-아예 호출하지 않는 것이 원칙이다.
-"""
-
-import asyncio
-
-from app.utils.logger import get_logger
-from app.utils.prompts.chatgpt_prompt import ChatgptService
-from app.utils.prompts.schemas import MarketingFilterOutput
-
-logger = get_logger("image_filter")
-
-# 크롤링 단계 필터링에 사용할 Gemini 모델. 시트(prompts.py)와 달리 코드에 고정한다.
-MARKETING_FILTER_MODEL = "gpt-5-mini"
-
-MAX_RETRY = 2
-
-MARKETING_FILTER_PROMPT_TEMPLATE = """\
-당신은 광고 영상 제작을 위한 이미지 심사자입니다. 아래 업종의 광고 영상에 이 이미지를 \
-사용해도 되는지 판정하세요.
-
-업종(industry): {industry}
-
-## MARKETING SUITABILITY CHECK (industry-aware)
-- marketing_acceptable: true | false
-- reject_reason: short reason if false (e.g., 저화질, 인물 신원 노출, 업종 부적합, 민감/의료 장면, 미성년자 식별 노출). Empty if acceptable.
-- Person identity protection: 식별 가능한 얼굴이 주피사체이고 동의 여부가 불확실하면 보수적으로 처리.
-
-주어진 스키마에 맞춰 marketing_acceptable과 reject_reason만 반환하세요.\
-"""
-
-
-def _build_prompt(industry: str) -> str:
-    return MARKETING_FILTER_PROMPT_TEMPLATE.format(industry=industry or "미상")
-
-
-async def filter_marketing_images(image_url_list: list[str], industry: str = "") -> list[bool]:
-    """이미지 URL마다 마케팅 적합성(marketing_acceptable)만 판정해 통과 여부 리스트를 반환한다.
-
-    이미지 1장당 API 호출 1회를 asyncio.gather로 병렬 실행한다(배치 호출 아님).
-    실패한 이미지는 최대 MAX_RETRY회 재시도하며, 그래도 실패하면 보수적으로
-    False(제외)로 처리한다.
-
-    Args:
-        image_url_list: 판정할 이미지 URL 목록 (extra_photo_urls의 original만 전달할 것)
-        industry: 업종 분류값 (_resolve_industry 결과). 필터 프롬프트 앞에서 먼저 계산되어야 함.
-
-    Returns:
-        image_url_list와 같은 순서의 통과 여부(bool) 리스트.
-    """
-    if not image_url_list:
-        return []
-
-    chatgpt = ChatgptService(model_type="gpt")
-    prompt_text = _build_prompt(industry)
-
-    async def _call(url: str):
-        return await chatgpt._call_pydantic_output_chat_completion(
-            prompt=prompt_text,
-            output_format=MarketingFilterOutput,
-            model=MARKETING_FILTER_MODEL,
-            img_url=url,
-            image_detail_high=True,
-        )
-
-    results: list[MarketingFilterOutput | BaseException] = await asyncio.gather(
-        *[_call(url) for url in image_url_list], return_exceptions=True
-    )
-
-    for _ in range(MAX_RETRY):
-        failed_idx = [i for i, r in enumerate(results) if isinstance(r, Exception)]
-        if not failed_idx:
-            break
-        # logger.warning(f"[image_filter] 재시도 대상 인덱스: {failed_idx}")
-        retried = await asyncio.gather(
-            *[_call(image_url_list[i]) for i in failed_idx], return_exceptions=True
-        )
-        for i, result in zip(failed_idx, retried):
-            results[i] = result
-
-    final_failed = [i for i, r in enumerate(results) if isinstance(r, Exception)]
-    # if final_failed:
-    #     logger.warning(
-    #         f"[image_filter] {len(final_failed)}건 최종 실패 → 보수적으로 제외 처리: {final_failed}"
-    #     )
-
-    return [
-        (not isinstance(r, Exception)) and r.marketing_acceptable
-        for r in results
-    ]
-
-
-def assemble_images(
-    owner_images: list[dict],
-    extra_images: list[dict],
-    extra_pass_flags: list[bool],
-    max_images: int,
-) -> list[dict]:
-    """owner_images 전량 + 필터 통과한 extra_images를 합쳐 최대 max_images장을 만든다.
-
-    owner_images는 무조건 포함(필터링 대상 아님). extra_images는 extra_pass_flags와
-    같은 순서로 매칭되며, 통과분만 순서대로 이어붙인다. original URL 기준으로 중복을
-    제거한다(nvMapScraper._extract_origins의 dedup 방식과 동일).
-    """
-    passed_extra = [img for img, ok in zip(extra_images, extra_pass_flags) if ok]
-
-    seen: set[str] = set()
-    combined: list[dict] = []
-    for img in owner_images + passed_extra:
-        original = img.get("original")
-        if original and original not in seen:
-            seen.add(original)
-            combined.append(img)
-
-    return combined[:max_images]

app/utils/nvMapPwScraper.py

@@ -1,8 +1,4 @@
 import asyncio
-import random
-import re
-from html import unescape
-from difflib import SequenceMatcher
 from playwright.async_api import async_playwright
 from urllib import parse
 import time
@@ -20,76 +16,23 @@ class NvMapPwScraper():
     _win_width = 1280
     _win_height = 720
     _max_retry = 3 
-    _timeout = 30 # place id timeout threshold seconds
-    _retry_delay_ms = 1500 # 검색 실패 후 재시도 전 대기시간 (네이버 요청 밀도 완화)
-
-    # UA·뷰포트·sec-ch-ua를 한 세트로 묶은 브라우저 프로필 후보군 (안티봇 핑거프린트 회피용)
-    _UA_PROFILES = [
-        {
-            "user_agent": "Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/130.0.0.0 Safari/537.36",
-            "sec_ch_ua": '"Not?A_Brand";v="99", "Chromium";v="130", "Google Chrome";v="130"',
-            "viewport": {"width": 1280, "height": 720},
-        },
-        {
-            "user_agent": "Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/129.0.0.0 Safari/537.36",
-            "sec_ch_ua": '"Not?A_Brand";v="99", "Chromium";v="129", "Google Chrome";v="129"',
-            "viewport": {"width": 1366, "height": 768},
-        },
-        {
-            "user_agent": "Mozilla/5.0 (Macintosh; Intel Mac OS X 10_15_7) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/130.0.0.0 Safari/537.36",
-            "sec_ch_ua": '"Not?A_Brand";v="99", "Chromium";v="130", "Google Chrome";v="130"',
-            "viewport": {"width": 1440, "height": 900},
-        },
-        {
-            "user_agent": "Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/131.0.0.0 Safari/537.36",
-            "sec_ch_ua": '"Not?A_Brand";v="99", "Chromium";v="131", "Google Chrome";v="131"',
-            "viewport": {"width": 1536, "height": 864},
-        },
-    ]
-    _current_profile = None
-
-    # 헤드리스 자동화 탐지 신호(navigator.webdriver, 빈 plugins/languages, window.chrome 부재,
-    # permissions.query 이상 동작)를 정상 브라우저처럼 위장하는 스텔스 패치.
-    # create_page()와 fetch_graphql() 양쪽에서 생성하는 모든 page에 반드시 적용해야 한다 —
-    # 한쪽이라도 빠지면 그 경로만 헤드리스로 노출되어 안티봇 캡차 트리거 확률이 올라간다.
-    _STEALTH_INIT_SCRIPT = '''
-Object.defineProperty(Navigator.prototype, "webdriver", {
-    set: undefined,
-    enumerable: true,
-    configurable: true,
-    get: () => false,
-});
-Object.defineProperty(navigator, "plugins", { get: () => [1, 2, 3, 4, 5] });
-Object.defineProperty(navigator, "languages", { get: () => ["ko-KR", "ko"] });
-window.chrome = window.chrome || { runtime: {} };
-const originalQuery = window.navigator.permissions && window.navigator.permissions.query;
-if (originalQuery) {
-    window.navigator.permissions.query = (parameters) => (
-        parameters.name === "notifications"
-            ? Promise.resolve({ state: Notification.permission })
-            : originalQuery(parameters)
-    );
-}
-'''
+    _timeout = 60 # place id timeout threshold seconds
     
     # instance var
     page = None
 
-    @classmethod
-    def _pick_profile(cls):
-        """현재 프로필과 다른 프로필을 무작위로 선택한다 (후보가 1개뿐이면 그대로 반환)."""
-        candidates = [p for p in cls._UA_PROFILES if p is not cls._current_profile]
-        return random.choice(candidates or cls._UA_PROFILES)
-
     @classmethod
     def default_context_builder(cls):
-        cls._current_profile = cls._pick_profile()
-        profile = cls._current_profile
-
         context_builder_dict = {}
-        context_builder_dict['viewport'] = dict(profile['viewport'])
-        context_builder_dict['screen'] = dict(profile['viewport'])
-        context_builder_dict['user_agent'] = profile['user_agent']
+        context_builder_dict['viewport'] = {
+                'width' : cls._win_width,
+                'height' : cls._win_height
+        }
+        context_builder_dict['screen'] = {
+                'width' : cls._win_width,
+                'height' : cls._win_height
+        }
+        context_builder_dict['user_agent'] = "Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/130.0.0.0 Safari/537.36"
         context_builder_dict['locale'] = 'ko-KR'
         context_builder_dict['timezone_id']='Asia/Seoul'
 
@@ -105,129 +48,6 @@ if (originalQuery) {
             cls._context = await cls._browser.new_context(**cls.default_context_builder())
         cls.is_ready = True
     
-    @classmethod
-    async def _recreate_context(cls):
-        """네이버 안티봇 차단이 의심될 때 브라우저 컨텍스트를 새로 생성해 세션/핑거프린트를 초기화한다."""
-        old_context = cls._context
-        cls._context = await cls._browser.new_context(**cls.default_context_builder())
-        if old_context:
-            await old_context.close()
-
-    @classmethod
-    async def _new_stealth_page(cls):
-        """스텔스 패치(webdriver 위장 등)와 sec-ch-ua 헤더가 적용된 새 page를 생성한다."""
-        page = await cls._context.new_page()
-        await page.add_init_script(cls._STEALTH_INIT_SCRIPT)
-        if cls._current_profile:
-            await page.set_extra_http_headers({
-                'sec-ch-ua': cls._current_profile['sec_ch_ua']
-            })
-        return page
-
-    GRAPHQL_URL = "https://pcmap-api.place.naver.com/graphql"
-
-    @classmethod
-    async def fetch_graphql(
-        cls,
-        place_id: str,
-        payloads: list[dict],
-    ) -> list[dict | None] | None:
-        """실제 브라우저로 네이버 WTM 안티봇 캡차를 통과해 GraphQL 쿼리를 실행한다.
-
-        네이버 pcmap GraphQL은 두 헤더를 검사한다:
-          - x-wtm-graphql        : base64({"arg": place_id, "type": ..., "source": "place"})
-          - x-wtm-ncaptcha-token : 캡차 JS가 생성 (요청마다 발급, 직접 생성 불가)
-        둘 다 없으면 405(캡차)로 막힌다. 따라서 place 페이지를 실제로 로드해
-        페이지가 자연 발생시키는 GraphQL 요청에서 두 헤더를 캡처한 뒤,
-        같은 토큰으로 우리 쿼리들을 in-page fetch로 실행한다.
-
-        Args:
-            place_id: 네이버 place ID
-            payloads: GraphQL POST 본문 목록
-        Returns:
-            payload별 파싱 JSON 목록(실패 항목은 None). 토큰 캡처 실패 시 None.
-        """
-        if not cls.is_ready:
-            logger.warning("[NvMapPwScraper] fetch_graphql: scraper가 초기화되지 않았습니다")
-            return None
-
-        page = await cls._new_stealth_page()
-        captured: dict = {}
-
-        def on_request(req):
-            if "/graphql" in req.url and req.method == "POST" and "tok" not in captured:
-                tok = req.headers.get("x-wtm-ncaptcha-token")
-                if tok:
-                    captured["tok"] = tok
-                    captured["wtm"] = req.headers.get("x-wtm-graphql")
-
-        page.on("request", on_request)
-
-        try:
-            for t in ("place", "restaurant", "accommodation"):
-                try:
-                    await page.goto(
-                        f"https://pcmap.place.naver.com/{t}/{place_id}/home",
-                        wait_until="domcontentloaded",
-                        timeout=30000,
-                    )
-                except Exception as e:
-                    logger.debug(f"[NvMapPwScraper] goto {t} 실패: {e}")
-                    continue
-                # 페이지가 GraphQL 요청을 보내며 토큰이 헤더에 실릴 때까지 대기 (최대 ~9초)
-                for _ in range(30):
-                    if captured.get("tok"):
-                        break
-                    await page.wait_for_timeout(300)
-                if captured.get("tok"):
-                    logger.info(f"[NvMapPwScraper] WTM 토큰 캡처 성공 (type={t})")
-                    break
-
-            if not captured.get("tok"):
-                logger.warning("[NvMapPwScraper] WTM 토큰 캡처 실패")
-                return None
-
-            headers = {
-                "Content-Type": "application/json",
-                "x-wtm-graphql": captured["wtm"],
-                "x-wtm-ncaptcha-token": captured["tok"],
-            }
-
-            results: list[dict | None] = []
-            for idx, payload in enumerate(payloads, start=1):
-                r = await page.evaluate(
-                    """async (a) => {
-                        const [url, body, hdr] = a;
-                        try {
-                            const r = await fetch(url, {
-                                method: 'POST',
-                                headers: hdr,
-                                body: JSON.stringify(body),
-                                credentials: 'include',
-                            });
-                            if (r.status !== 200) return {__err: r.status};
-                            return await r.json();
-                        } catch (e) { return {__err: String(e)}; }
-                    }""",
-                    [cls.GRAPHQL_URL, payload, headers],
-                )
-                if isinstance(r, dict) and "__err" in r:
-                    op = payload.get("operationName", "?")
-                    logger.warning(
-                        f"[NvMapPwScraper] graphql fetch 실패 "
-                        f"({idx}/{len(payloads)} {op}): {r['__err']}"
-                    )
-                    results.append(None)
-                else:
-                    results.append(r)
-            return results
-
-        except Exception as e:
-            logger.error(f"[NvMapPwScraper] fetch_graphql 오류: {e}")
-            return None
-        finally:
-            await page.close()
-    
     def __init__(self):
         if not self.is_ready:
             raise Exception("nvMapScraper is not initiated")
@@ -240,255 +60,92 @@ if (originalQuery) {
         await self.page.close()
         
     async def create_page(self):
-        self.page = await self._new_stealth_page()
+        self.page = await self._context.new_page()
+        await self.page.add_init_script(
+'''const defaultGetter = Object.getOwnPropertyDescriptor(
+    Navigator.prototype,
+    "webdriver"
+).get;
+defaultGetter.apply(navigator);
+defaultGetter.toString();
+Object.defineProperty(Navigator.prototype, "webdriver", {
+    set: undefined,
+    enumerable: true,
+    configurable: true,
+    get: new Proxy(defaultGetter, {
+    apply: (target, thisArg, args) => {
+        Reflect.apply(target, thisArg, args);
+        return false;
+    },
+    }),
+});
+const patchedGetter = Object.getOwnPropertyDescriptor(
+    Navigator.prototype,
+    "webdriver"
+).get;
+patchedGetter.apply(navigator);
+patchedGetter.toString();''')
+
+        await self.page.set_extra_http_headers({
+            'sec-ch-ua': '\"Not?A_Brand\";v=\"99\", \"Chromium\";v=\"130\"'
+        })
         await self.page.goto("http://google.com")
         
     async def goto_url(self, url, wait_until="domcontentloaded", timeout=20000):
         page = self.page
         await page.goto(url, wait_until=wait_until, timeout=timeout)
 
-    @staticmethod
-    def _clean_title(text: str) -> str:
-        text = unescape(text)                    # HTML 엔티티 디코딩 (& → &)
-        text = re.sub(r"<.*?>", "", text)        # HTML 태그 제거
-        return text.strip()
+    async def get_place_id_url(self, selected):
+        count = 0
+        get_place_id_url_start = time.perf_counter()
+        while (count <= self._max_retry):
+            title = selected['title'].replace("<b>", "").replace("</b>", "")
+            address = selected.get('roadAddress', selected['address']).replace("<b>", "").replace("</b>", "")
+            encoded_query = parse.quote(f"{address} {title}")
+            url = f"https://map.naver.com/p/search/{encoded_query}"
             
-    @staticmethod
-    def _similarity(a: str, b: str) -> float:
-        return SequenceMatcher(None, a, b).ratio()
+            wait_first_start = time.perf_counter()
 
-    @staticmethod
-    def _refine_address(address: str) -> str:
-        """한국 주소 패턴에서 첫 번째 유효한 주소만 추출한다."""
-        patterns = [
-            # 도로명 (정식): 경기도 가평군 운악로 278
-            re.compile(
-                r'[가-힣]+(?:특별시|광역시|특별자치시|도|특별자치도|시)\s+'
-                r'[가-힣\s]+?(?:로|길|대로)\s+\d+(?:-\d+)?'
-            ),
-            # 지번 (정식): 경기도 가평군 조종면 운악리 278
-            re.compile(
-                r'[가-힣]+(?:특별시|광역시|특별자치시|도|특별자치도|시)\s+'
-                r'[가-힣\s]+?(?:읍|면|동|리|가)\s+\d+(?:-\d+)?'
-            ),
-            # 도로명 (축약): 경기 가평 운악로 278
-            re.compile(
-                r'[가-힣]{1,4}\s+[가-힣]{1,6}\s+'
-                r'[가-힣\s]+?(?:로|길|대로)\s+\d+(?:-\d+)?'
-            ),
-            # 지번 (축약): 경기 가평 조종면 운악리 278
-            re.compile(
-                r'[가-힣]{1,4}\s+[가-힣]{1,6}\s+'
-                r'[가-힣\s]+?(?:읍|면|동|리|가)\s+\d+(?:-\d+)?'
-            ),
-        ]
-        for pattern in patterns:
-            m = pattern.search(address)
-            if m:
-                return m.group().strip()
-        return address
-
-    async def _extract_candidates_from_list_page(self) -> list[dict]:
-        """pcmap.place.naver.com iframe HTML에서 place ID와 업체명을 추출한다."""
-        pcmap_frame = None
-        for frame in self.page.frames:
-            if "pcmap.place.naver.com" in frame.url:
-                pcmap_frame = frame
-                logger.debug(f"[DEBUG] pcmap frame 발견: {frame.url[:80]}")
-                break
-
-        if not pcmap_frame:
-            logger.debug("[DEBUG] pcmap frame 없음")
-            return []
-
-        try:
-            html = await pcmap_frame.content()
-        except Exception as e:
-            logger.debug(f"[DEBUG] pcmap frame content 추출 실패: {e}")
-            return []
-
-        # {"id":"11659052","name":"프레지던트 호텔",...} 형태의 JSON 쌍 추출
-        pair_pattern = re.compile(
-            r'"id"\s*:\s*"(\d{5,})"[^}]{0,200}?"name"\s*:\s*"([^"]{1,60})"'
-            r'|"name"\s*:\s*"([^"]{1,60})"[^}]{0,200}?"id"\s*:\s*"(\d{5,})"'
-        )
-
-        seen = {}  # place_id → title (순서 보존)
-        for m in pair_pattern.finditer(html):
-            if m.group(1):  # id 먼저
-                pid, title = m.group(1), m.group(2)
-            else:            # name 먼저
-                pid, title = m.group(4), m.group(3)
-            if pid not in seen:
-                seen[pid] = title
-
-        candidates = [
-            {"title": title, "place_url": f"https://map.naver.com/p/entry/place/{pid}"}
-            for pid, title in list(seen.items())[:10]
-        ]
-
-        for i, c in enumerate(candidates):
-            logger.debug(f"[DEBUG] 후보 {i+1}: {c['title']} / {c['place_url']}")
-
-        logger.debug(f"[DEBUG] 목록 후보 {len(candidates)}개 추출")
-        return candidates
-
-    @staticmethod
-    def _parse_allsearch_candidates(body: dict) -> list[dict]:
-        """allSearch 응답 JSON에서 후보 목록을 추출한다."""
-        place_list = (((body.get("result") or {}).get("place") or {}).get("list")) or []
-        return [
-            {
-                "title": p.get("name") or "",
-                "place_url": f"https://map.naver.com/p/entry/place/{p['id']}",
-                "roadAddress": p.get("roadAddress") or "",
-                "address": p.get("address") or "",
-            }
-            for p in place_list
-            if p.get("id")
-        ]
-
-    def _select_best_candidate(self, candidates: list[dict], title: str, address: str) -> dict | None:
-        """이름 유사도(70%)와 주소 유사도(30%)를 함께 고려해 최적 후보를 선택한다.
-
-        주소 없이 업체명만으로 검색한 경우(3차 폴백)는 이름 유사도만 사용한다.
-        """
-        if not candidates:
-            return None
-
-        for c in candidates:
-            name_score = self._similarity(title, self._clean_title(c["title"]))
-            cand_addr = c.get("roadAddress") or c.get("address") or ""
-            addr_score = self._similarity(address, cand_addr) if address and cand_addr else 0.0
-            c["_name_score"] = name_score
-            c["_addr_score"] = addr_score
-            c["_total_score"] = name_score * 0.7 + addr_score * 0.3 if address else name_score
-
-        return max(candidates, key=lambda c: c["_total_score"])
-
-    async def _capture_allsearch(self, url: str, timeout_s: float = 5.0) -> list[dict]:
-        """검색 페이지가 자연 발생시키는 allSearch API 응답을 캡처해 후보 목록으로 변환한다.
-
-        pcmap iframe 렌더링을 기다릴 필요가 없어 경쟁 조건이 없고, 업체명 단독
-        검색처럼 iframe 자체가 생성되지 않는 케이스에서도 동작한다.
-        """
-        captured: list[dict] = []
-
-        def on_response(resp):
-            # GET 요청의 실제 응답만 캡처 (OPTIONS preflight 등 오탐 방지)
-            if "allSearch" in resp.url and resp.request.method == "GET":
-                async def _consume():
-                    try:
-                        captured.append(await resp.json())
-                    except Exception:
-                        pass
-                asyncio.create_task(_consume())
-
-        self.page.on("response", on_response)
-        try:
             try:
-                await self.goto_url(url, wait_until="domcontentloaded", timeout=self._timeout * 1000)
-            except Exception:
-                logger.error("[ERROR] Can't Finish domcontentloaded")
+                await self.goto_url(url, wait_until="networkidle",timeout = self._timeout*1000)
+            except:
+                if "/place/" in self.page.url:
+                    return self.page.url
+                logger.error(f"[ERROR] Can't Finish networkidle")
 
-            deadline = time.monotonic() + timeout_s
-            while time.monotonic() < deadline:
-                if "/place/" in self.page.url or captured:
-                    break
-                await self.page.wait_for_timeout(200)
-        finally:
-            self.page.remove_listener("response", on_response)
 
-        if not captured:
-            return []
-        return self._parse_allsearch_candidates(captured[0])
+            wait_first_time = (time.perf_counter() - wait_first_start) * 1000
 
-    async def _try_search(self, address: str, title: str) -> str | None:
-        """주어진 주소+업체명으로 검색해서 place URL을 반환한다. 실패 시 None."""
-        encoded_query = parse.quote(f"{address} {title}".strip())
-        url = f"https://map.naver.com/p/search/{encoded_query}"
+            logger.debug(f"[DEBUG] Try {count+1} : Wait for perfect matching : {wait_first_time}ms")
 
-        # 1순위: allSearch API 응답 캡처 (iframe 렌더링 대기 불필요, 업체명 단독 검색도 지원)
-        candidates = await self._capture_allsearch(url)
-        if "/place/" in self.page.url:
-            return self.page.url
-
-        if candidates:
-            best = self._select_best_candidate(candidates, title, address)
-            logger.info(
-                f"[AUTO-SELECT] '{title}' → '{best['title']}' "
-                f"(name={best['_name_score']:.2f}, addr={best['_addr_score']:.2f}) {best['place_url']}"
-            )
-            return best['place_url']
-
-        # 2순위(안전망): allSearch 캡처 실패 시 기존 iframe HTML 파싱 방식으로 폴백
-        # ── 잠시 비활성화 ──
-        # logger.warning("[FALLBACK] allSearch 캡처 실패 → iframe 파싱 방식 시도")
-        # iframe_candidates = []
-        # for _ in range(3):  # 500ms × 3 = 최대 1.5초
-        #     if "/place/" in self.page.url:
-        #         return self.page.url
-        #     iframe_candidates = await self._extract_candidates_from_list_page()
-        #     if iframe_candidates:
-        #         break
-        #     await self.page.wait_for_timeout(500)
-        #
-        # if iframe_candidates:
-        #     best = self._select_best_candidate(iframe_candidates, title, address)
-        #     logger.info(
-        #         f"[AUTO-SELECT-IFRAME] '{title}' → '{best['title']}' "
-        #         f"(name={best['_name_score']:.2f}, addr={best['_addr_score']:.2f}) {best['place_url']}"
-        #     )
-        #     return best['place_url']
-
-        # isCorrectAnswer=true 로 강제 단일결과 재시도 (원본 로직 유지)
-        correct_url = self.page.url.replace("?", "?isCorrectAnswer=true&")
-        try:
-            await self.goto_url(correct_url, wait_until="networkidle", timeout=self._timeout * 1000)
-        except:
             if "/place/" in self.page.url:
                 return self.page.url
-            logger.error("[ERROR] Can't Finish networkidle (isCorrectAnswer)")
 
-        if "/place/" in self.page.url:
-            return self.page.url
 
-        return None
+            logger.debug(f"[DEBUG] Try {count+1} : url place id not found, retry for forced collect answer")
+            wait_forced_correct_start = time.perf_counter()
 
-    async def get_place_id_url(self, selected):
-        title = self._clean_title(selected['title'])
-        address = self._clean_title(selected.get('roadAddress', selected['address']))
+            url = self.page.url.replace("?","?isCorrectAnswer=true&")
+            try:
+                await self.goto_url(url, wait_until="networkidle",timeout = self._timeout*1000)
+            except:
+                if "/place/" in self.page.url:
+                    return self.page.url
+                logger.error(f"[ERROR] Can't Finish networkidle")
 
-        # 1차 시도: 원본 주소 + 업체명
-        logger.debug(f"[DEBUG] 1차 시도 - address: {address}")
-        result = await self._try_search(address, title)
-        if result:
-            return result
+            wait_forced_correct_time = (time.perf_counter() - wait_forced_correct_start) * 1000
+            logger.debug(f"[DEBUG] Try {count+1} : Wait for forced isCorrectAnswer flag : {wait_forced_correct_time}ms")
             
-        # 2차 시도: 정제 주소 + 업체명
-        refined = self._refine_address(address)
-        if refined != address:
-            await self.page.wait_for_timeout(self._retry_delay_ms)
-            logger.info(f"[REFINE] 주소 정제: '{address}' → '{refined}'")
-            result = await self._try_search(refined, title)
-            if result:
-                return result
+            if "/place/" in self.page.url:
+                return self.page.url
+            count += 1
 
-        # 3차 시도: 업체명만으로 검색
-        await self.page.wait_for_timeout(self._retry_delay_ms)
-        logger.info(f"[RETRY] 업체명만으로 재시도: '{title}'")
-        result = await self._try_search("", title)
-        if result:
-            return result
+        logger.error("[ERROR] Not found url for {selected}")
 
-        # 1~3차 모두 실패 → 네이버 안티봇 차단 의심, 컨텍스트 재생성 후 원본 조건으로 1회 재시도
-        logger.warning(f"[BLOCK-SUSPECTED] 3회 시도 모두 실패 → 컨텍스트 재생성 후 재시도: '{title}'")
-        await self.page.close()
-        await self._recreate_context()
-        await self.create_page()
-        result = await self._try_search(address, title)
-        if result:
-            return result
+        return None # 404
         
-        logger.error(f"[ERROR] Not found url for {selected}")
-        return None
+
+        # if (count == self._max_retry / 2):
+        #     raise Exception("Failed to identify place id. loading timeout")
+        # else:
+        #     raise Exception("Failed to identify place id. item is ambiguous")

app/utils/nvMapScraper.py

@@ -16,10 +16,6 @@ class GraphQLException(Exception):
     """GraphQL 요청 실패 시 발생하는 예외"""
     pass
 
-class URLNotFoundException(Exception):
-    """Place ID 발견 불가능 시 발생하는 예외"""
-    pass
-
 
 class CrawlingTimeoutException(Exception):
     """크롤링 타임아웃 시 발생하는 예외"""
@@ -35,13 +31,6 @@ class NvMapScraper:
     GRAPHQL_URL: str = "https://pcmap-api.place.naver.com/graphql"
     REQUEST_TIMEOUT = 120  # 초
     data_source_identifier = "nv"
-    SUPPLEMENT_THRESHOLD = 30  # 업체 사진이 이 수 미만일 때 방문자 사진으로 보충
-    # 방문자 사진 보충 시의 합산 상한 (필터링·정책상 제한).
-    # 업체 제공 사진은 필터링 면제 대상이므로 이 상한과 무관하게 수집분을 전부 사용한다
-    # (수집 자체는 BIZ_MAX_PAGES가 상한 — 초과 시 warning 로그 발생).
-    MAX_IMAGES = 50
-    BIZ_PAGE_SIZE = 20          # getPhotoViewerItems 'biz' 커서의 페이지당 사진 수
-    BIZ_MAX_PAGES = 5          # 업체 사진 수집 상한 (5×20=100장, 도달 시 warning)
     OVERVIEW_QUERY: str = """
 query getAccommodation($id: String!, $deviceType: String) {
     business: placeDetail(input: {id: $id, isNx: true, deviceType: $deviceType}) {
@@ -57,37 +46,8 @@ query getAccommodation($id: String!, $deviceType: String) {
             conveniences
             visitorReviewsTotal
         }
-        menus {
-            name
-            price
-            description
-            recommend
-        }
         images { images { origin url } }
-    }
-}"""
-
-    PHOTO_VIEWER_QUERY: str = """
-query getPhotoViewerItems($input: PhotoViewerInput) {
-    photoViewer(input: $input) {
-        photos {
-            originalUrl
-        }
-    }
-}"""
-
-    REVIEW_STATS_QUERY: str = """
-query getVisitorReviewStats($id: String!) {
-    visitorReviewStats(input: {businessId: $id}) {
-        analysis {
-            votedKeyword {
-                details {
-                    code
-                    displayName
-                    count
-                }
-            }
-        }
+        cpImages(source: [ugcImage]) { images { origin url } }
     }
 }"""
 
@@ -105,13 +65,9 @@ query getVisitorReviewStats($id: String!) {
         )
         self.scrap_type: str | None = None
         self.rawdata: dict | None = None
-        self.image_link_list: list[dict] | None = None  # [{"preview": str, "original": str}]
-        self.owner_images: list[dict] | None = None  # 업체 등록 사진 (마케팅 필터 제외 대상)
-        self.extra_photo_urls: list[dict] | None = None  # 방문자/AI View 보충 사진 (마케팅 필터 대상)
+        self.image_link_list: list[str] | None = None
         self.base_info: dict | None = None
         self.facility_info: str | None = None
-        self.voted_keyword_stats: list[dict] | None = None  # 키워드 투표 집계 (displayName, count)
-        self.menu_info: list[dict] | None = None  # 메뉴 목록 (name, price, description, recommend)
 
     def _get_request_headers(self) -> dict:
         headers = self.DEFAULT_HEADERS.copy()
@@ -119,98 +75,6 @@ query getVisitorReviewStats($id: String!) {
             headers["Cookie"] = self.cookies
         return headers
 
-    _GIF_PATTERN = re.compile(r"\.gif(?:/|$)", re.IGNORECASE)
-
-    @classmethod
-    def _is_gif_url(cls, url: str) -> bool:
-        """URL의 확장자가 gif인지 확인한다.
-
-        네이버 CDN은 리사이즈 파라미터를 확장자 뒤에 경로 세그먼트로 붙인다
-        (예: ".../3982000924.gif/500x500") — endswith(".gif")로는 잡히지 않으므로
-        경로 세그먼트 단위로 ".gif" 뒤에 "/" 또는 문자열 끝이 오는지 검사한다.
-        """
-        return bool(cls._GIF_PATTERN.search(url))
-
-    @staticmethod
-    def _extract_origins(image_node: dict) -> list[dict]:
-        """GraphQL 이미지 노드({ images: [{origin, url}, ...] })에서 {preview, original} 목록을 추출한다.
-        origin = 원본(업로드용), url = CDN 리사이즈(미리보기용)
-        """
-        items = image_node.get("images") or []
-        return [
-            {"preview": item.get("url") or item["origin"], "original": item["origin"]}
-            for item in items
-            if item.get("origin") and not NvMapScraper._is_gif_url(item["origin"])
-        ]
-
-    @staticmethod
-    def _extract_photo_viewer_urls(photo_viewer_raw: dict | None) -> list[dict]:
-        """getPhotoViewerItems 응답에서 {preview, original} 목록을 추출한다.
-        photoViewer는 썸네일 필드가 없으므로 preview = original 동일하게 사용.
-        """
-        photos = ((photo_viewer_raw or {}).get("data") or {}).get("photoViewer") or {}
-        items = photos.get("photos") or []
-        return [
-            {"preview": p["originalUrl"], "original": p["originalUrl"]}
-            for p in items
-            if p.get("originalUrl") and not NvMapScraper._is_gif_url(p["originalUrl"])
-        ]
-
-    @classmethod
-    def _build_biz_payload(cls, place_id: str, page: int) -> dict:
-        """'biz' 커서(업체 등록 사진)의 page번째(0-base) 페이지 요청 payload를 만든다."""
-        start_index = page * cls.BIZ_PAGE_SIZE
-        cursor: dict = {"id": "biz"}
-        if start_index > 0:
-            cursor.update({
-                "startIndex": start_index,
-                "hasNext": True,
-                "lastCursor": str(start_index),
-            })
-        return {
-            "operationName": "getPhotoViewerItems",
-            "variables": {
-                "input": {
-                    "businessId": place_id,
-                    "cursors": [cursor],
-                    "dateRange": "",
-                    "excludeAuthorIds": [],
-                    "excludeClipIds": [],
-                    "excludeSection": [],
-                }
-            },
-            "query": cls.PHOTO_VIEWER_QUERY,
-        }
-
-    @staticmethod
-    def _raw_photo_count(photo_viewer_raw: dict | None) -> int:
-        """getPhotoViewerItems 응답의 사진 수(gif 필터링 전 원본 기준)를 반환한다.
-
-        페이지네이션 계속 여부 판단용 — gif가 걸러진 뒤의 수로 판단하면
-        마지막 페이지가 아닌데도 조기 종료할 수 있어 원본 개수를 사용한다.
-        """
-        photos = ((photo_viewer_raw or {}).get("data") or {}).get("photoViewer") or {}
-        return len(photos.get("photos") or [])
-
-    @staticmethod
-    def _dedup_by_original(images: list[dict]) -> list[dict]:
-        """{"preview","original"} dict 리스트를 original URL 기준으로 순서를 유지한 채 중복 제거한다."""
-        seen: set[str] = set()
-        result = []
-        for img in images:
-            original = img.get("original")
-            if original and original not in seen:
-                seen.add(original)
-                result.append(img)
-        return result
-
-    @staticmethod
-    def _interleave(a: list, b: list) -> list:
-        """두 리스트를 1:1 교차 병합한다. 남은 항목은 뒤에 붙인다."""
-        result = [x for pair in zip(a, b) for x in pair]
-        longer = a[len(b):] if len(a) > len(b) else b[len(a):]
-        return result + longer
-
     async def parse_url(self) -> str:
         """URL에서 place ID를 추출합니다. 단축 URL인 경우 실제 URL로 변환합니다."""
         place_pattern = r"/place/(\d+)"
@@ -222,226 +86,37 @@ query getVisitorReviewStats($id: String!) {
                     async with session.get(self.url) as response:
                         self.url = str(response.url)
             else:
-                raise URLNotFoundException("This URL does not contain a place ID")
+                raise GraphQLException("This URL does not contain a place ID")
 
         match = re.search(place_pattern, self.url)
         if not match:
-            # place.naver.com/{type}/{id} 형식 (예: m.place.naver.com/restaurant/11667161)
-            type_match = re.search(r"place\.naver\.com/([a-zA-Z]+)/(\d+)", self.url)
-            if type_match:
-                return type_match.group(2)
-        if not match:
-            raise URLNotFoundException("Failed to parse place ID from URL")
+            raise GraphQLException("Failed to parse place ID from URL")
         return match[1]
 
     async def scrap(self):
-        place_id = await self.parse_url()
+        try:
+            place_id = await self.parse_url()
+            data = await self._call_get_accommodation(place_id)
+            self.rawdata = data
+            fac_data = await self._get_facility_string(place_id)
+            # Naver 기준임, 구글 등 다른 데이터 소스의 경우 고유 Identifier 사용할 것.
+            self.place_id = self.data_source_identifier + place_id
+            self.rawdata["facilities"] = fac_data
+            self.image_link_list = [
+                nv_image["origin"]
+                for nv_image in data["data"]["business"]["images"]["images"]
+            ]
+            self.base_info = data["data"]["business"]["base"]
+            self.facility_info = fac_data
+            self.scrap_type = "GraphQL"
 
-        # ── 빠른 경로: 직접 aiohttp 호출 (현재 비활성화) ──
-        # 데이터센터 IP에서는 네이버 WTM 안티봇이 대부분 405(캡차)로 차단해
-        # 시간만 버리므로 비활성화하고 곧바로 브라우저 경로를 탄다.
-        # 네이버가 차단을 완화하거나 다른 IP에서 운영해 직접 호출 성공률이
-        # 높아지면 아래 try 블록을 되살려 빠른 경로를 우선 시도하면 된다.
-        # try:
-        #     data, fac_data, stats_data = await asyncio.gather(
-        #         self._call_get_accommodation(place_id),
-        #         self._get_facility_string(place_id),
-        #         self._call_get_review_stats(place_id),
-        #     )
-        #     self.scrap_type = "GraphQL"
-        # except (GraphQLException, CrawlingTimeoutException) as e:
-        #     logger.info(f"[NvMapScraper] 직접 호출 실패({e}) → 브라우저 폴백 시도")
-        #     data, stats_data = await self._scrap_via_browser(place_id)
-        #     fac_data = None  # 편의시설(HTML)은 폴백 경로에서 생략 (best-effort)
-        #     self.scrap_type = "GraphQL-Browser"
-
-        # ── 실제 브라우저로 WTM 캡차 우회 ──
-        data, stats_data, extra_photo_urls, biz_photo_urls = await self._scrap_via_browser(place_id)
-        # 편의시설은 HTML 페이지 파싱이라 GraphQL(WTM) 차단과 별개로 직접 시도 (best-effort, 실패 시 None)
-        fac_data = await self._get_facility_string(place_id)
-        self.scrap_type = "GraphQL-Browser"
-
-        self.rawdata = data
-        # Naver 기준임, 구글 등 다른 데이터 소스의 경우 고유 Identifier 사용할 것.
-        self.place_id = self.data_source_identifier + place_id
-        self.rawdata["facilities"] = fac_data
-        business = data["data"]["business"]
-
-        # 업체 등록 이미지 (마케팅 적합성 필터 제외 대상 — 자체 dedup).
-        # placeDetail.images가 대표 사진 일부만 반환하는 경우가 있어 biz 커서 결과를 병합한다.
-        self.owner_images = self._dedup_by_original(
-            self._extract_origins(business.get("images") or {}) + biz_photo_urls
-        )
-
-        # 방문자/AI View 보충 사진 (마케팅 적합성 필터 대상). owner에 이미 있는 원본은 제외.
-        owner_originals = {img["original"] for img in self.owner_images}
-        self.extra_photo_urls = self._dedup_by_original(
-            [img for img in extra_photo_urls if img["original"] not in owner_originals]
-        )
-
-        # 업체 사진이 임계값 미만이면 내부/외부/리뷰 사진으로 보충
-        # (필터링 없는 기본 조립. 마케팅 적합성 필터를 적용하려면 호출측에서
-        #  owner_images / extra_photo_urls를 직접 사용해 image_filter.assemble_images로 재조립할 것.)
-        # MAX_IMAGES 상한은 방문자 사진이 섞이는 보충 경로에만 적용하며(필터링·정책상 제한),
-        # 업체 제공 사진만으로 구성되는 경우는 수집분(최대 BIZ_MAX_PAGES 페이지)을 전부 사용한다.
-        if len(self.owner_images) < self.SUPPLEMENT_THRESHOLD:
-            combined = self._dedup_by_original(self.owner_images + self.extra_photo_urls)
-            logger.info(
-                f"[NvMapScraper] 업체 사진 {len(self.owner_images)}장 < {self.SUPPLEMENT_THRESHOLD}장 "
-                f"→ 보충 사진 {len(self.extra_photo_urls)}장 추가 (합산 {len(combined)}장, 상한 {self.MAX_IMAGES}장)"
-            )
-            self.image_link_list = combined[: self.MAX_IMAGES]
-        else:
-            self.image_link_list = list(self.owner_images)
-        self.base_info = data["data"]["business"]["base"]
-        self.facility_info = fac_data
-        self.voted_keyword_stats = stats_data
-        self.menu_info = business.get("menus") or None
+        except GraphQLException:
+            logger.debug("GraphQL failed, fallback to Playwright")
+            self.scrap_type = "Playwright"
+            pass  # 나중에 pw 이용한 crawling으로 fallback 추가
 
         return
 
-    async def _scrap_via_browser(self, place_id: str) -> tuple[dict, list[dict] | None, list[dict], list[dict]]:
-        """직접 호출이 WTM 캡차에 막힌 경우, 실제 브라우저로 GraphQL을 호출한다.
-
-        Returns:
-            (overview_data, review_stats_details, extra_photo_urls, biz_photo_urls)
-
-        Raises:
-            GraphQLException: 브라우저 폴백마저 실패한 경우
-        """
-        from app.utils.nvMapPwScraper import NvMapPwScraper
-
-        overview_payload = {
-            "operationName": "getAccommodation",
-            "variables": {"id": place_id, "deviceType": "pc"},
-            "query": self.OVERVIEW_QUERY,
-        }
-        stats_payload = {
-            "operationName": "getVisitorReviewStats",
-            "variables": {"id": place_id},
-            "query": self.REVIEW_STATS_QUERY,
-        }
-        interior_payload = {
-            "operationName": "getPhotoViewerItems",
-            "variables": {
-                "input": {
-                    "businessId": place_id,
-                    "cursors": [{"id": "aiView"}],
-                    "filter": "AI View",
-                    "subFilter": "INTERIOR",
-                    "dateRange": "",
-                    "excludeAuthorIds": [],
-                    "excludeClipIds": [],
-                    "excludeSection": [],
-                }
-            },
-            "query": self.PHOTO_VIEWER_QUERY,
-        }
-        exterior_payload = {
-            "operationName": "getPhotoViewerItems",
-            "variables": {
-                "input": {
-                    "businessId": place_id,
-                    "cursors": [{"id": "aiView"}],
-                    "filter": "AI View",
-                    "subFilter": "EXTERIOR",
-                    "dateRange": "",
-                    "excludeAuthorIds": [],
-                    "excludeClipIds": [],
-                    "excludeSection": [],
-                }
-            },
-            "query": self.PHOTO_VIEWER_QUERY,
-        }
-        review_payload = {
-            "operationName": "getPhotoViewerItems",
-            "variables": {
-                "input": {
-                    "businessId": place_id,
-                    "cursors": [{"id": "placeReview"}],
-                    "dateRange": "",
-                    "excludeAuthorIds": [],
-                    "excludeClipIds": [],
-                    "excludeSection": [],
-                }
-            },
-            "query": self.PHOTO_VIEWER_QUERY,
-        }
-        # 업체 등록 사진. placeDetail.images는 대표 사진 일부(1~수 장)만 반환하는
-        # 경우가 있어, 사진 탭이 실제 사용하는 'biz' 커서로 별도 조회해 보강한다.
-        # biz 커서는 페이지당 BIZ_PAGE_SIZE(20)장이며 lastCursor가 단순 인덱스 문자열
-        # ("20", "40")이라 이전 응답 없이도 모든 페이지를 미리 만들 수 있고, 범위를
-        # 벗어난 페이지는 빈 목록을 반환하므로 블라인드 요청해도 안전하다.
-        # 따라서 상한(BIZ_MAX_PAGES)까지의 전 페이지를 첫 배치에 한꺼번에 실어 보낸다
-        # — 추가 왕복(페이지 재탐색 + WTM 토큰 재캡처)이 없고, 개별 페이지 실패가
-        # 이후 페이지 수집을 막지 못한다.
-        biz_payloads = [
-            self._build_biz_payload(place_id, page) for page in range(self.BIZ_MAX_PAGES)
-        ]
-
-        payloads = [overview_payload, stats_payload, interior_payload, exterior_payload, review_payload, *biz_payloads]
-        MAX_RETRY = 3
-        results = None
-        last_error: Exception | None = None
-        for attempt in range(1, MAX_RETRY + 1):
-            try:
-                results = await NvMapPwScraper.fetch_graphql(place_id, payloads)
-            except Exception as e:
-                last_error = e
-                logger.warning(f"[NvMapScraper] 브라우저 폴백 시도 {attempt}/{MAX_RETRY} 오류: {e}")
-                if attempt < MAX_RETRY:
-                    await asyncio.sleep(1)
-                continue
-            if results and results[0] is not None and "data" in results[0]:
-                break
-            logger.warning(f"[NvMapScraper] 브라우저 폴백 시도 {attempt}/{MAX_RETRY} 실패(405 등), 재시도")
-            results = None
-            if attempt < MAX_RETRY:
-                await asyncio.sleep(1)
-
-        if not results or results[0] is None or "data" not in results[0]:
-            if last_error:
-                raise GraphQLException(f"브라우저 폴백 실패: {last_error}")
-            raise GraphQLException("브라우저 폴백 크롤링 실패 (WTM 토큰 또는 응답 없음)")
-
-        data = results[0]
-        stats_data = None
-        stats_raw = results[1] if len(results) > 1 else None
-        if stats_raw:
-            _vrs = (stats_raw.get("data") or {}).get("visitorReviewStats") or {}
-            _analysis = _vrs.get("analysis") or {}
-            _voted = _analysis.get("votedKeyword") or {}
-            stats_data = _voted.get("details") or None
-
-        interior_urls = self._extract_photo_viewer_urls(results[2] if len(results) > 2 else None)
-        exterior_urls = self._extract_photo_viewer_urls(results[3] if len(results) > 3 else None)
-        review_urls   = self._extract_photo_viewer_urls(results[4] if len(results) > 4 else None)
-
-        biz_pages = results[5:]
-        biz_urls = [url for page_result in biz_pages for url in self._extract_photo_viewer_urls(page_result)]
-        # 개별 페이지 실패(None)는 해당 20장만 누락되고 나머지 페이지는 영향 없다 (best-effort).
-        failed_biz_pages = sum(1 for r in biz_pages if r is None)
-        if failed_biz_pages:
-            logger.warning(
-                f"[NvMapScraper] 업체 사진 {failed_biz_pages}개 페이지 응답 실패 "
-                f"— 페이지당 최대 {self.BIZ_PAGE_SIZE}장 누락 가능 (수집분으로 진행)"
-            )
-        # 마지막 페이지까지 가득 차 있으면 상한 밖에 사진이 더 있을 수 있다.
-        if biz_pages and self._raw_photo_count(biz_pages[-1]) >= self.BIZ_PAGE_SIZE:
-            logger.warning(
-                f"[NvMapScraper] 업체 사진이 수집 상한(BIZ_MAX_PAGES={self.BIZ_MAX_PAGES}, "
-                f"{self.BIZ_MAX_PAGES * self.BIZ_PAGE_SIZE}장)까지 가득 참 — 초과분은 수집되지 않음"
-            )
-
-        extra_photo_urls = self._interleave(interior_urls, exterior_urls) + review_urls
-        logger.info(
-            f"[NvMapScraper] 보충 이미지 - 내부:{len(interior_urls)} 외부:{len(exterior_urls)} "
-            f"리뷰:{len(review_urls)} / 업체(biz):{len(biz_urls)}"
-        )
-
-        logger.info(f"[NvMapScraper] 브라우저 폴백 SUCCESS - place_id: {place_id}")
-        return data, stats_data, extra_photo_urls, biz_urls
-
     async def _call_get_accommodation(self, place_id: str) -> dict:
         """GraphQL API를 호출하여 숙소 정보를 가져옵니다.
 
@@ -470,14 +145,13 @@ query getVisitorReviewStats($id: String!) {
                 async with session.post(
                     self.GRAPHQL_URL,
                     data=json_payload,
-                    headers=self._get_request_headers(),
+                    headers=self._get_request_headers()
                 ) as response:
                     if response.status == 200:
                         logger.info(f"[NvMapScraper] SUCCESS - place_id: {place_id}")
                         return await response.json()
 
-                    # 405/429 등 실패: 네이버 WTM 안티봇 캡차 차단 (데이터센터 IP/지문 기반).
-                    # 직접 호출로는 통과 불가 → scrap()에서 브라우저 폴백으로 전환.
+                    # 실패 상태 코드
                     logger.error(f"[NvMapScraper] Failed with status {response.status} - place_id: {place_id}")
                     raise GraphQLException(
                         f"Request failed with status {response.status}"
@@ -486,43 +160,13 @@ query getVisitorReviewStats($id: String!) {
         except (TimeoutError, asyncio.TimeoutError):
             logger.error(f"[NvMapScraper] Timeout - place_id: {place_id}")
             raise CrawlingTimeoutException(f"Request timed out after {self.REQUEST_TIMEOUT}s")
+
         except aiohttp.ClientError as e:
             logger.error(f"[NvMapScraper] Client error: {e}")
             raise GraphQLException(f"Client error: {e}")
 
-    async def _call_get_review_stats(self, place_id: str) -> list[dict] | None:
-        """방문자 키워드 투표 집계를 가져옵니다.
-
-        Returns:
-            [{"code": ..., "displayName": ..., "count": ...}, ...] 또는 None
-        """
-        payload = {
-            "operationName": "getVisitorReviewStats",
-            "variables": {"id": place_id},
-            "query": self.REVIEW_STATS_QUERY,
-        }
-        timeout = aiohttp.ClientTimeout(total=self.REQUEST_TIMEOUT)
-        try:
-            async with aiohttp.ClientSession(timeout=timeout) as session:
-                async with session.post(
-                    self.GRAPHQL_URL,
-                    json=payload,
-                    headers=self._get_request_headers(),
-                ) as response:
-                    if response.status != 200:
-                        logger.warning(f"[NvMapScraper] review stats failed: {response.status}")
-                        return None
-                    result = await response.json()
-                    _vrs = (result.get("data") or {}).get("visitorReviewStats") or {}
-                    _analysis = _vrs.get("analysis") or {}
-                    _voted = _analysis.get("votedKeyword") or {}
-                    return _voted.get("details") or None
-        except Exception as e:
-            logger.warning(f"[NvMapScraper] Failed to get review stats: {e}")
-            return None
-
     async def _get_facility_string(self, place_id: str) -> str | None:
-        """장소 페이지에서 편의시설 정보를 크롤링합니다. 숙소, 음식점 순으로 시도합니다.
+        """숙소 페이지에서 편의시설 정보를 크롤링합니다.
 
         Args:
             place_id: 네이버 지도 장소 ID
@@ -530,17 +174,16 @@ query getVisitorReviewStats($id: String!) {
         Returns:
             편의시설 정보 문자열 또는 None
         """
-        place_types = ["place", "accommodation", "restaurant"]
+        url = f"https://pcmap.place.naver.com/accommodation/{place_id}/home"
         try:
             async with aiohttp.ClientSession() as session:
-                for place_type in place_types:
-                    url = f"https://pcmap.place.naver.com/{place_type}/{place_id}/home"
-                    async with session.get(url, headers=self._get_request_headers()) as response:
-                        soup = bs4.BeautifulSoup(await response.read(), "html.parser")
-                        c_elem = soup.find("span", "place_blind", string="편의")
-                        if c_elem:
-                            return c_elem.parent.parent.find("div").string
-            return None
+                async with session.get(url, headers=self._get_request_headers()) as response:
+                    soup = bs4.BeautifulSoup(await response.read(), "html.parser")
+                    c_elem = soup.find("span", "place_blind", string="편의")
+                    if c_elem:
+                        facilities = c_elem.parent.parent.find("div").string
+                        return facilities
+                    return None
         except Exception as e:
             logger.warning(f"[NvMapScraper] Failed to get facility info: {e}")
             return None

app/utils/prompts/chatgpt_prompt.py

@@ -1,257 +0,0 @@
-import json
-import re
-from pydantic import BaseModel, ValidationError
-from typing import List, Optional
-from openai import AsyncOpenAI
-
-from app.utils.logger import get_logger
-from config import apikey_settings, recovery_settings
-from app.utils.prompts.prompts import Prompt
-
-
-# 로거 설정
-logger = get_logger("chatgpt")
-
-
-class ChatGPTResponseError(Exception):
-    """ChatGPT API 응답 에러"""
-    def __init__(self, status: str, error_code: str = None, error_message: str = None):
-        self.status = status
-        self.error_code = error_code
-        self.error_message = error_message
-        super().__init__(f"ChatGPT response failed: status={status}, code={error_code}, message={error_message}")
-
-
-class ChatgptService:
-    """ChatGPT API 서비스 클래스
-    """
-
-    model_type : str
-
-    def __init__(self, model_type:str = "gpt", timeout: float = None):
-        self.timeout = timeout or recovery_settings.CHATGPT_TIMEOUT
-        self.max_retries = recovery_settings.CHATGPT_MAX_RETRIES
-        self.model_type = model_type
-        match model_type:
-            case "gpt":
-                self.client = AsyncOpenAI(
-                    api_key=apikey_settings.CHATGPT_API_KEY,
-                    timeout=self.timeout
-                )
-            case "gemini":
-                self.client = AsyncOpenAI(
-                    api_key=apikey_settings.GEMINI_API_KEY,
-                    base_url="https://generativelanguage.googleapis.com/v1beta/openai/",
-                    timeout=self.timeout
-                )
-            case _:
-                raise NotImplementedError(f"Unknown Provider : {model_type}")
-    
-    async def _call_pydantic_output(
-            self, 
-            prompt : str, 
-            output_format : BaseModel,  #입력 output_format의 경우 Pydantic BaseModel Class를 상속한 Class 자체임에 유의할 것
-            model : str, 
-            img_url : str,
-            image_detail_high : bool) -> BaseModel: 
-        content = []
-        if img_url:
-            content.append({
-                "type" : "input_image",
-                "image_url" : img_url,
-                "detail": "high" if image_detail_high else "low" 
-            })
-        content.append({
-            "type": "input_text", 
-            "text": prompt}
-        )
-        last_error = None
-        for attempt in range(self.max_retries + 1):
-            response = await self.client.responses.parse(
-                model=model, 
-                input=[{"role": "user", "content": content}],
-                text_format=output_format
-            )
-            # Response 디버그 로깅
-            logger.debug(f"[ChatgptService({self.model_type})] attempt: {attempt}")
-            logger.debug(f"[ChatgptService({self.model_type})] Response ID: {response.id}")
-            logger.debug(f"[ChatgptService({self.model_type})] Response status: {response.status}")
-            logger.debug(f"[ChatgptService({self.model_type})] Response model: {response.model}")
-
-            # status 확인: completed, failed, incomplete, cancelled, queued, in_progress
-            if response.status == "completed":
-                logger.debug(f"[ChatgptService({self.model_type})] Response output_text: {response.output_text[:200]}..." if len(response.output_text) > 200 else f"[ChatgptService] Response output_text: {response.output_text}")
-                structured_output = response.output_parsed
-                return structured_output #.model_dump() or {}
-
-            # 에러 상태 처리
-            if response.status == "failed":
-                error_code = getattr(response.error, 'code', None) if response.error else None
-                error_message = getattr(response.error, 'message', None) if response.error else None
-                logger.warning(f"[ChatgptService({self.model_type})] Response failed (attempt {attempt + 1}/{self.max_retries + 1}): code={error_code}, message={error_message}")
-                last_error = ChatGPTResponseError(response.status, error_code, error_message)
-
-            elif response.status == "incomplete":
-                reason = getattr(response.incomplete_details, 'reason', None) if response.incomplete_details else None
-                logger.warning(f"[ChatgptService({self.model_type})] Response incomplete (attempt {attempt + 1}/{self.max_retries + 1}): reason={reason}")
-                last_error = ChatGPTResponseError(response.status, reason, f"Response incomplete: {reason}")
-
-            else:
-                # cancelled, queued, in_progress 등 예상치 못한 상태
-                logger.warning(f"[ChatgptService({self.model_type})] Unexpected response status (attempt {attempt + 1}/{self.max_retries + 1}): {response.status}")
-                last_error = ChatGPTResponseError(response.status, None, f"Unexpected status: {response.status}")
-
-            # 마지막 시도가 아니면 재시도
-            if attempt < self.max_retries:
-                logger.info(f"[ChatgptService({self.model_type})] Retrying request...")
-
-        # 모든 재시도 실패
-        logger.error(f"[ChatgptService({self.model_type})] All retries exhausted. Last error: {last_error}")
-        raise last_error
-    
-    async def _call_pydantic_output_chat_completion( # alter version
-            self, 
-            prompt : str, 
-            output_format : BaseModel,  #입력 output_format의 경우 Pydantic BaseModel Class를 상속한 Class 자체임에 유의할 것
-            model : str, 
-            img_url : str,
-            image_detail_high : bool) -> BaseModel: 
-        content = []
-        if img_url:
-            content.append({
-                "type": "image_url",
-                "image_url": {
-                    "url": img_url,
-                    "detail": "high" if image_detail_high else "low"
-                }
-            })
-        content.append({
-            "type": "text",
-            "text": prompt
-        })
-        last_error = None
-        for attempt in range(self.max_retries + 1):
-            try:
-                response = await self.client.beta.chat.completions.parse(
-                    model=model,
-                    messages=[{"role": "user", "content": content}],
-                    response_format=output_format
-                )
-            except (ValidationError, json.JSONDecodeError) as e:
-                # 모델이 스키마에 맞지 않는 JSON을 반환한 경우 (예: trailing characters).
-                # 확률적 출력 문제일 수 있으므로 재시도 대상에 포함한다.
-                logger.warning(
-                    f"[ChatgptService({self.model_type})] Structured output parse failed "
-                    f"(attempt {attempt + 1}/{self.max_retries + 1}): {e}"
-                )
-                last_error = ChatGPTResponseError("parse_error", type(e).__name__, str(e))
-                if attempt < self.max_retries:
-                    logger.info(f"[ChatgptService({self.model_type})] Retrying request...")
-                continue
-            # Response 디버그 로깅
-            # logger.debug(f"[ChatgptService({self.model_type})] attempt: {attempt}")
-            # logger.debug(f"[ChatgptService({self.model_type})] Response ID: {response.id}")
-            # logger.debug(f"[ChatgptService({self.model_type})] Response finish_reason: {response.id}")
-            # logger.debug(f"[ChatgptService({self.model_type})] Response model: {response.model}")
-
-            choice = response.choices[0]
-            finish_reason = choice.finish_reason
-
-            if finish_reason == "stop":
-                # output_text = choice.message.content or ""
-                # logger.debug(f"[ChatgptService({self.model_type})] Response output_text: {output_text[:200]}..." if len(output_text) > 200 else f"[ChatgptService] Response output_text: {output_text}")
-                return choice.message.parsed
-
-            elif finish_reason == "length":
-                logger.warning(f"[ChatgptService({self.model_type})] Response incomplete - token limit reached (attempt {attempt + 1}/{self.max_retries + 1})")
-                last_error = ChatGPTResponseError("incomplete", finish_reason, "Response incomplete: max tokens reached")
-
-            elif finish_reason == "content_filter":
-                logger.warning(f"[ChatgptService({self.model_type})] Response blocked by content filter (attempt {attempt + 1}/{self.max_retries + 1})")
-                last_error = ChatGPTResponseError("failed", finish_reason, "Response blocked by content filter")
-
-            else:
-                logger.warning(f"[ChatgptService({self.model_type})] Unexpected finish_reason (attempt {attempt + 1}/{self.max_retries + 1}): {finish_reason}")
-                last_error = ChatGPTResponseError("failed", finish_reason, f"Unexpected finish_reason: {finish_reason}")
-
-            # 마지막 시도가 아니면 재시도
-            if attempt < self.max_retries:
-                logger.info(f"[ChatgptService({self.model_type})] Retrying request...")
-
-        # 모든 재시도 실패
-        logger.error(f"[ChatgptService({self.model_type})] All retries exhausted. Last error: {last_error}")
-        raise last_error
-    
-    async def generate_structured_output_multi_image(
-        self,
-        prompt_text: str,
-        output_format: BaseModel,
-        model: str,
-        img_urls: List[str],
-        image_detail_high: bool = True,
-    ) -> BaseModel:
-        """여러 이미지를 한 번에 보고 구조화 출력을 생성합니다 (썸네일 비전 선택용).
-
-        sheet 기반 Prompt를 거치지 않고 코드에서 조립한 프롬프트 텍스트와
-        이미지 URL 리스트를 직접 받는다. 이미지들은 프롬프트에 나열된 순서와
-        동일하게 첨부되므로, 프롬프트에서 "N번째 이미지"로 지칭할 수 있다.
-        """
-        content = []
-        for url in img_urls:
-            content.append({
-                "type": "image_url",
-                "image_url": {
-                    "url": url,
-                    "detail": "high" if image_detail_high else "low",
-                },
-            })
-        content.append({"type": "text", "text": prompt_text})
-
-        last_error = None
-        for attempt in range(self.max_retries + 1):
-            try:
-                response = await self.client.beta.chat.completions.parse(
-                    model=model,
-                    messages=[{"role": "user", "content": content}],
-                    response_format=output_format,
-                )
-            except (ValidationError, json.JSONDecodeError) as e:
-                logger.warning(
-                    f"[ChatgptService({self.model_type})] multi-image parse failed "
-                    f"(attempt {attempt + 1}/{self.max_retries + 1}): {e}"
-                )
-                last_error = ChatGPTResponseError("parse_error", type(e).__name__, str(e))
-                if attempt < self.max_retries:
-                    continue
-                raise last_error
-
-            choice = response.choices[0]
-            if choice.finish_reason == "stop":
-                return choice.message.parsed
-            logger.warning(
-                f"[ChatgptService({self.model_type})] multi-image unexpected finish_reason "
-                f"(attempt {attempt + 1}/{self.max_retries + 1}): {choice.finish_reason}"
-            )
-            last_error = ChatGPTResponseError("failed", choice.finish_reason, "multi-image call failed")
-
-        raise last_error
-
-    async def generate_structured_output(
-        self,
-        prompt : Prompt,
-        input_data : dict,
-        img_url : Optional[str] = None,
-        img_detail_high : bool = False,
-        silent : bool = True
-    ) -> BaseModel:
-        prompt_text = prompt.build_prompt(input_data, silent)
-    
-        logger.debug(f"[ChatgptService({self.model_type})] Generated Prompt (length: {len(prompt_text)})")
-        if not silent:
-            logger.info(f"[ChatgptService({self.model_type})] Starting GPT request with structured output with model: {prompt.prompt_model}")
-
-        # GPT API 호출
-        #parsed = await self._call_structured_output_with_response_gpt_api(prompt_text, prompt.prompt_output, prompt.prompt_model) 
-        # parsed = await self._call_pydantic_output(prompt_text, prompt.prompt_output_class, prompt.prompt_model, img_url, img_detail_high) 
-        parsed = await self._call_pydantic_output_chat_completion(prompt_text, prompt.prompt_output_class, prompt.prompt_model, img_url, img_detail_high) 
-        return parsed

app/utils/prompts/prompts.py

@@ -1,123 +1,75 @@
-import re
-
-import gspread
+import os, json
 from pydantic import BaseModel
-from google.oauth2.service_account import Credentials
 from config import prompt_settings
 from app.utils.logger import get_logger
 from app.utils.prompts.schemas import *
 from functools import lru_cache
 
-# {known_field} 형태만 치환하기 위한 패턴. JSON 예시 등 리터럴 중괄호는 보존된다.
-_PLACEHOLDER_RE = re.compile(r"\{(\w+)\}")
-
 logger = get_logger("prompt")
 
-_SCOPES = [
-    "https://www.googleapis.com/auth/spreadsheets.readonly"
-]
-
-_sheet_cache: dict[str, tuple[str, str]] = {}
-
-
-def _get_spreadsheet():
-    creds = Credentials.from_service_account_file(
-        prompt_settings.GOOGLE_SERVICE_ACCOUNT_JSON, scopes=_SCOPES
-    )
-    return gspread.authorize(creds).open_by_key(prompt_settings.PROMPT_SPREADSHEET)
-
-
-def _preload_all_sheets(sheet_names: list[str]):
-    ranges = [f"{name}!B2:B3" for name in sheet_names]
-    response = _get_spreadsheet().values_batch_get(ranges)
-    for value_range in response["valueRanges"]:
-        range_name = value_range.get("range", "")
-        name = range_name.split("!")[0].strip("'")
-        if name not in sheet_names:
-            continue
-        values = value_range.get("values", [])
-        if len(values) < 2 or not values[0] or not values[1]:
-            logger.warning(f"Sheet '{name}' has missing data, skipping preload")
-            continue
-        _sheet_cache[name] = (values[1][0], values[0][0])  # (B3=template, B2=model)
-
-
-def _read_sheet_data(sheet_name: str) -> tuple[str, str]:
-    if sheet_name not in _sheet_cache:
-        ws = _get_spreadsheet().worksheet(sheet_name)
-        values = ws.batch_get(["B2:B3"])[0]
-        _sheet_cache[sheet_name] = (values[1][0], values[0][0])
-    return _sheet_cache[sheet_name]
-
-
 class Prompt():
-    sheet_name: str
-    prompt_template: str
-    prompt_model: str
+    prompt_template_path : str #프롬프트 경로
+    prompt_template : str # fstring 포맷
+    prompt_model : str 
     
-    prompt_input_class = BaseModel
+    prompt_input_class = BaseModel # pydantic class 자체를(instance 아님) 변수로 가짐
     prompt_output_class = BaseModel
               
-    def __init__(self, sheet_name, prompt_input_class, prompt_output_class):
-        self.sheet_name = sheet_name
+    def __init__(self, prompt_template_path, prompt_input_class, prompt_output_class, prompt_model):
+        self.prompt_template_path = prompt_template_path
         self.prompt_input_class = prompt_input_class
         self.prompt_output_class = prompt_output_class
-        self.prompt_template, self.prompt_model = _read_sheet_data(sheet_name)
+        self.prompt_template = self.read_prompt()
+        self.prompt_model = prompt_model
 
-    def build_prompt(self, input_data:dict, silent:bool = False) -> str:
+    def _reload_prompt(self):
+        self.prompt_template = self.read_prompt()
+
+    def read_prompt(self) -> tuple[str, dict]:
+        with open(self.prompt_template_path, "r") as fp:
+            prompt_template = fp.read()
+
+        return prompt_template
+
+    def build_prompt(self, input_data:dict) -> str:
         verified_input = self.prompt_input_class(**input_data)
-        values = verified_input.model_dump()
-        # 알려진 {필드}만 치환하고, 프롬프트 내 JSON 예시 등 리터럴 중괄호는 그대로 둔다.
-        # (str.format은 모든 {..}를 필드로 해석해 리터럴 중괄호에서 깨지므로 사용하지 않음)
-        build_template = _PLACEHOLDER_RE.sub(
-            lambda m: str(values[m.group(1)]) if m.group(1) in values else m.group(0),
-            self.prompt_template,
-        )
-        if not silent:
-            logger.debug(f"build_template: {build_template}")
-            logger.debug(f"input_data: {input_data}")
+        build_template = self.prompt_template
+        build_template = build_template.format(**verified_input.model_dump())
+        logger.debug(f"build_template: {build_template}")
+        logger.debug(f"input_data: {input_data}")
         return build_template
     
-# 업종 분기는 각 프롬프트 내부에서 {industry} 변수로 처리하므로 시트는 타입별 1개로 통합.
-_preload_all_sheets([
-    "marketing",
-    "lyric",
-    "subtitle",
-    "yt_upload",
-    "image_tag",
-])
-
-
-# 업종 분기는 프롬프트 내부 {industry} 변수로 처리하므로 타입별 단일 프롬프트만 둔다.
 marketing_prompt = Prompt(
-    sheet_name="marketing",
-    prompt_input_class=MarketingPromptInput,
-    prompt_output_class=MarketingPromptOutput,
+    prompt_template_path = os.path.join(prompt_settings.PROMPT_FOLDER_ROOT, prompt_settings.MARKETING_PROMPT_FILE_NAME),
+    prompt_input_class = MarketingPromptInput,
+    prompt_output_class = MarketingPromptOutput,
+    prompt_model = prompt_settings.MARKETING_PROMPT_MODEL
 )
 
 lyric_prompt = Prompt(
-    sheet_name="lyric",
-    prompt_input_class=LyricPromptInput,
-    prompt_output_class=LyricPromptOutput,
+    prompt_template_path=os.path.join(prompt_settings.PROMPT_FOLDER_ROOT, prompt_settings.LYRIC_PROMPT_FILE_NAME),
+    prompt_input_class = LyricPromptInput,
+    prompt_output_class = LyricPromptOutput,
+    prompt_model = prompt_settings.LYRIC_PROMPT_MODEL
 )
 
 yt_upload_prompt = Prompt(
-    sheet_name="yt_upload",
-    prompt_input_class=YTUploadPromptInput,
-    prompt_output_class=YTUploadPromptOutput,
-)
-
-image_autotag_prompt = Prompt(
-    sheet_name="image_tag",
-    prompt_input_class=ImageTagPromptInput,
-    prompt_output_class=ImageTagPromptOutput,
+    prompt_template_path=os.path.join(prompt_settings.PROMPT_FOLDER_ROOT, prompt_settings.YOUTUBE_PROMPT_FILE_NAME),
+    prompt_input_class = YTUploadPromptInput,
+    prompt_output_class = YTUploadPromptOutput,
+    prompt_model = prompt_settings.YOUTUBE_PROMPT_MODEL
 )
 
 @lru_cache()
-def create_dynamic_subtitle_prompt(length: int, industry: str = "") -> Prompt:
-    # industry 인자는 캐시 구분/하위 호환용. 시트는 단일 'subtitle'로 통합됨.
-    return Prompt(
-        sheet_name="subtitle",
-        prompt_input_class=SubtitlePromptInput,
-        prompt_output_class=SubtitlePromptOutput[length],
-    )
+def create_dynamic_subtitle_prompt(length : int) -> Prompt:
+    prompt_template_path=os.path.join(prompt_settings.PROMPT_FOLDER_ROOT, prompt_settings.SUBTITLE_PROMPT_FILE_NAME)
+    prompt_input_class = SubtitlePromptInput
+    prompt_output_class = SubtitlePromptOutput[length]
+    prompt_model = prompt_settings.SUBTITLE_PROMPT_MODEL
+    return Prompt(prompt_template_path, prompt_input_class, prompt_output_class, prompt_model)
+
+
+def reload_all_prompt():
+    marketing_prompt._reload_prompt()
+    lyric_prompt._reload_prompt()
+    yt_upload_prompt._reload_prompt()

app/utils/prompts/schemas/__init__.py

@@ -1,5 +1,4 @@
 from .lyric import LyricPromptInput, LyricPromptOutput
 from .marketing import MarketingPromptInput, MarketingPromptOutput
 from .youtube import YTUploadPromptInput, YTUploadPromptOutput
-from .image import *
 from .subtitle import SubtitlePromptInput, SubtitlePromptOutput

app/utils/prompts/schemas/image.py

@@ -1,219 +0,0 @@
-from pydantic import BaseModel, Field
-from typing import List, Optional
-from enum import StrEnum, auto
-
-class SpaceType(StrEnum):
-    """이미지가 촬영된 공간·장소 유형. LLM이 이미지를 보고 해당하는 공간 태그를 선택하는 데 사용."""
-    exterior_front = auto()
-    exterior_night = auto()
-    exterior_aerial = auto()
-    exterior_sign = auto()
-    garden = auto()
-    entrance = auto()
-    lobby = auto()
-    reception = auto()
-    hallway = auto()
-    bedroom = auto()
-    livingroom = auto()
-    kitchen = auto()
-    dining = auto()
-    room = auto()
-    bathroom = auto()
-    amenity = auto()
-    view_window = auto()
-    view_ocean = auto()
-    view_city = auto()
-    view_mountain = auto()
-    balcony = auto()
-    cafe = auto()
-    lounge  = auto()
-    rooftop  = auto()
-    pool = auto()
-    breakfast_hall  = auto()
-    spa = auto()
-    fitness = auto()
-    bbq = auto()
-    terrace = auto()
-    glamping = auto()
-    neighborhood  = auto()
-    landmark = auto()
-    detail_welcome = auto()
-    detail_beverage = auto()
-    detail_lighting  = auto()
-    detail_decor = auto()
-    detail_tableware = auto()
-    # 레스토랑(DVRT0001) 템플릿 어휘
-    dining_hall = auto()
-    table_setting = auto()
-    private_room = auto()
-    detail_cooking = auto()
-    detail_plating = auto()
-    detail_menu = auto()
-    detail_dish_main = auto()
-    detail_dish_side = auto()
-    brand_summary = auto()
-    # 카페(DVCF0001) 템플릿 어휘
-    hall = auto()
-    counter_bar = auto()
-    seating_window = auto()
-    seating_lounge = auto()
-    signage = auto()
-    detail_dessert = auto()
-    detail_signature_drink = auto()
-    # 관광지(DVAT0001) 템플릿 어휘
-    entrance_gate = auto()
-    exhibition_hall = auto()
-    landmark_main = auto()
-    landmark_detail = auto()
-    night_view = auto()
-    panorama_view = auto()
-    photo_spot = auto()
-    seasonal_scene = auto()
-    walking_path = auto()
-    # 미용실(DVSL0001) 템플릿 어휘
-    mirror_detail = auto()
-    styling_zone = auto()
-    waiting_lounge = auto()
-    # 병원(DVCL0001) 템플릿 어휘
-    consultation_room = auto()
-    detail_amenity = auto()
-    equipment_zone = auto()
-    recovery_room = auto()
-    treatment_room = auto()
-    waiting_area = auto()
-    # 피트니스(DVFT0001) 템플릿 어휘
-    apparatus_zone = auto()
-    brand_sign = auto()
-    detail_equipment = auto()
-    locker_room = auto()
-    powder_room = auto()
-    pt_zone = auto()
-    reformer_zone = auto()
-    # 학원(DVAC0001) 템플릿 어휘
-    classroom = auto()
-    counseling_room = auto()
-    detail_facility = auto()
-    detail_interior_prop = auto()
-    detail_materials = auto()
-    library_corner = auto()
-    study_room = auto()
-
-class Subject(StrEnum):
-    """이미지 내 주요 피사체 유형. 화면에 무엇이 담겨 있는지를 분류하는 태그."""
-    empty_space = auto()
-    exterior_building = auto()
-    architecture_detail = auto()
-    decoration = auto()
-    furniture = auto()
-    food_dish = auto()
-    nature = auto()
-    signage = auto()
-    amenity_item = auto()
-    person = auto()
-    # 레스토랑(DVRT0001) 템플릿 어휘
-    cooking_action = auto()
-    menu_board = auto()
-    triptych = auto()
-    # 카페(DVCF0001) 템플릿 어휘
-    beverage = auto()
-    brewing_action = auto()
-    dessert = auto()
-    # 관광지(DVAT0001) 템플릿 어휘
-    scenery = auto()
-    structure = auto()
-    # 병원(DVCL0001) 템플릿 어휘
-    interior_clean = auto()
-    medical_equipment = auto()
-    # 피트니스(DVFT0001) 템플릿 어휘
-    interior_scale = auto()
-    pilates_apparatus = auto()
-    training_action = auto()
-    # 학원(DVAC0001) 템플릿 어휘
-    facility_equipment = auto()
-    learning_material = auto()
-    study_scene = auto()
-
-class Camera(StrEnum):
-    """이미지의 촬영 기법·구도·조명 특성. 영상 편집 시 컷의 시각적 스타일을 구분하는 태그."""
-    wide_angle = auto()
-    tight_crop = auto()
-    panoramic = auto()
-    symmetrical = auto()
-    leading_line = auto()
-    golden_hour = auto()
-    night_shot = auto()
-    high_contrast = auto()
-    low_light = auto()
-    drone_shot = auto()
-    has_face = auto()
-
-class MotionRecommended(StrEnum):
-    """해당 이미지에 적용 가능한 카메라 모션 유형. 영상 제작 시 각 컷에 어울리는 움직임을 추천하는 데 사용."""
-    static = auto()
-    slow_pan = auto()
-    slow_zoom_in = auto()
-    slow_zoom_out = auto()
-    walkthrough = auto()
-    dolly = auto()
-
-class NarrativePhase(StrEnum):
-    """광고 영상 내러티브 단계. 이미지가 스토리 흐름에서 어느 위치에 배치되어야 하는지를 나타냄."""
-    intro = auto()
-    welcome = auto()
-    core = auto()
-    highlight = auto()
-    support = auto()
-    accent = auto()
-    cta = auto()
-
-NARRATIVE_PHASE_LABEL: dict[NarrativePhase, str] = {
-    NarrativePhase.intro: "첫인상(intro)",
-    NarrativePhase.welcome: "진입(welcome)",
-    NarrativePhase.core: "핵심(core)",
-    NarrativePhase.highlight: "차별화(highlight)",
-    NarrativePhase.support: "보조(support)",
-    NarrativePhase.accent: "감성(accent)",
-    NarrativePhase.cta: "행동유도(cta)",
-}
-
-class NarrativePreference(BaseModel):
-    """이미지가 각 내러티브 단계에 얼마나 적합한지를 나타내는 점수 모델 (0.0 ~ 100.0).
-    LLM이 이미지를 분석한 뒤 각 단계별 적합도를 수치로 반환하며,
-    영상 편집기가 이 점수를 기반으로 컷 배치 순서를 자동 결정하는 데 사용."""
-    intro: float = Field(..., description="첫인상 — 여기가 어디인가 | 장소의 정체성과 위치를 전달하는 이미지. 영상 첫 1~2초에 어떤 곳인지 즉시 인지시키는 역할. 건물 외관, 간판, 정원 등 **장소 자체를 보여주는** 컷")
-    welcome: float = Field(..., description="진입/환영 — 어떻게 들어가나 | 도착 후 내부로 들어가는 경험을 전달하는 이미지. 공간의 첫 분위기와 동선을 보여줘 들어가고 싶다는 기대감을 만드는 역할. **문을 열고 들어갔을 때 보이는** 컷.")
-    core: float = Field(..., description="핵심 가치 — 무엇을 경험하나 | **고객이 이 장소를 찾는 본질적 이유.** 이 이미지가 없으면 영상 자체가 성립하지 않음. 질문: 이 비즈니스에서 돈을 지불하는 대상이 뭔가? → 그 답이 core.")
-    highlight: float = Field(..., description="차별화 — 뭐가 특별한가 | **같은 카테고리의 경쟁사 대비 이곳을 선택하게 만드는 이유.** core가 왜 왔는가라면, highlight는 왜 **여기**인가에 대한 답.")
-    support: float = Field(..., description="보조/부대 — 그 외에 뭐가 있나 | 핵심은 아니지만 전체 경험을 풍성하게 하는 부가 요소. 없어도 영상은 성립하지만, 있으면 설득력이 올라감. **이것도 있어요** 라고 말하는 컷.")
-    accent: float = Field(..., description="감성/마무리 — 어떤 느낌인가 | 공간의 분위기와 톤을 전달하는 감성 디테일 컷. 직접적 정보 전달보다 **느낌과 무드**를 제공. 영상 사이사이에 삽입되어 완성도를 높이는 역할.")
-    cta: float = Field(..., description="행동 유도 — 지금 예약/방문하고 싶게 만드는 컷 | 가격·혜택·한정 오퍼 등 직접적 행동을 촉구하거나, 마지막 장면에서 강한 인상을 남기는 이미지.")
-
-# Input 정의
-class ImageTagPromptInput(BaseModel):
-    """이미지 태깅 프롬프트에 전달되는 입력 스키마.
-    분석할 이미지 URL과 업종 정보, LLM이 선택 가능한 태그 후보 리스트를 포함."""
-    img_url : str = Field(..., description="이미지 URL")
-    industry : str = Field(default="", description = "업종 분류 (stay|restaurant|cafe|salon|clinic|fitness|academy|attraction|general). 통합 프롬프트가 이 값으로 내부 분기")
-    space_type: list[str] = Field(list(SpaceType), description="공간적 정보를 가지는 태그 리스트")
-    subject: list[str] = Field(list(Subject), description="피사체 정보를 가지는 태그 리스트")
-    camera: list[str] = Field(list(Camera), description="카메라 정보를 가지는 태그 리스트")
-    motion_recommended: list[str] = Field(list(MotionRecommended), description="가능한 카메라 모션 리스트")
-
-class MarketingFilterOutput(BaseModel):
-    """크롤링 단계에서 이미지의 마케팅(광고 영상) 사용 가능 여부만 판정하는 프롬프트의 출력 스키마.
-    ImageTagPromptOutput과 달리 태깅(공간/피사체/카메라/모션/내러티브)은 포함하지 않는다."""
-    marketing_acceptable: bool = Field(..., description="광고 영상 사용 가능 여부")
-    reject_reason: str = Field(default="", description="거부 사유 (marketing_acceptable=false 시). 예: 저화질, 인물 신원 노출, 업종 부적합, 민감/의료 장면, 미성년자 식별 노출")
-
-
-# Output 정의
-class ImageTagPromptOutput(BaseModel):
-    """이미지 태깅 프롬프트의 LLM 출력 스키마.
-    공간·피사체·카메라·모션 태그와 내러티브 적합도 점수를 담아 반환.
-    마케팅 사용 가능 여부는 크롤링 단계(MarketingFilterOutput)에서 이미 판정되므로 포함하지 않는다."""
-    space_type: list[SpaceType] = Field(..., description="공간적 정보를 가지는 태그 리스트")
-    subject: list[Subject] = Field(..., description="피사체 정보를 가지는 태그 리스트")
-    camera: list[Camera] = Field(..., description="카메라 정보를 가지는 태그 리스트")
-    motion_recommended: list[MotionRecommended] = Field(..., description="가능한 카메라 모션 리스트")
-    narrative_preference: NarrativePreference = Field(..., description="이미지의 내러티브 상 점수")
-

app/utils/prompts/schemas/lyric.py

@@ -1,7 +1,5 @@
 from pydantic import BaseModel, Field
-from typing import List, Literal, Optional
-
-GENRE_VALUES = Literal["kpop", "pop", "ballad", "hip-hop", "rnb", "edm", "jazz", "rock"]
+from typing import List, Optional
 
 # Input 정의
 class LyricPromptInput(BaseModel):
@@ -10,16 +8,10 @@ class LyricPromptInput(BaseModel):
     detail_region_info : str = Field(..., description = "마케팅 대상 지역 상세")
     marketing_intelligence_summary : Optional[str] = Field(None, description = "마케팅 분석 정보 보고서")
     language : str= Field(..., description = "가사 언어")
-    genre : str = Field(default="", description = "지정된 음악 장르 (kpop|pop|ballad|hip-hop|rnb|edm|jazz|rock). 비어있으면 GPT가 무드에 맞는 장르를 자유롭게 추천")
-    exclude_genre : str = Field(default="", description = "재생성 시 직전에 사용된 장르. genre가 비어있는 경우(자동 선택) 이 장르는 추천에서 제외")
-    industry : str = Field(default="", description = "업종 분류 (stay|restaurant|cafe|salon|clinic|fitness|academy|attraction|general). 통합 프롬프트가 이 값으로 내부 분기")
+    promotional_expression_example : str = Field(..., description = "판촉 가사 표현 예시")
+    timing_rules : str = Field(..., description = "시간 제어문")
 
 # Output 정의
 class LyricPromptOutput(BaseModel):
     lyric: str = Field(..., description="생성된 가사")
     suno_prompt: str = Field(..., description="Suno AI용 프롬프트")
-    recommended_genre: GENRE_VALUES = Field(
-        ...,
-        description="가사에 사용된(또는 가장 잘 맞는) 음악 장르. genre 입력이 주어졌다면 그 값을 그대로 반환하고, "
-        "비어있었다면 exclude_genre를 제외한 나머지 중 가사 무드에 가장 잘 맞는 장르를 직접 선택해 반환",
-    )

app/utils/prompts/schemas/marketing.py

@@ -6,18 +6,14 @@ class MarketingPromptInput(BaseModel):
     customer_name : str = Field(..., description = "마케팅 대상 사업체 이름")
     region : str = Field(..., description = "마케팅 대상 지역")
     detail_region_info : str = Field(..., description = "마케팅 대상 지역 상세")
-    industry : str = Field(default="", description = "업종 분류 (stay|restaurant|cafe|salon|clinic|fitness|academy|attraction|general). 통합 프롬프트가 이 값으로 내부 분기")
-    category : str = Field(default="", description = "네이버 지도 원본 카테고리 텍스트 (예: 펜션, 한식). industry 모듈 선택에는 관여하지 않고 세부 묘사의 참고 정보로만 사용")
-    facility_info : str = Field(default="", description = "편의시설 정보 (네이버 지도 크롤링, 없으면 빈 문자열)")
-    voted_keywords : str = Field(default="", description = "방문자 키워드 투표 상위 5개 (쉼표 구분, 없으면 빈 문자열)")
-    # 메뉴 전달은 잠정 보류 (사이드 메뉴가 분석에 과도한 영향을 주는 문제). 재도입 시 주석 해제.
-    # menu_info : str = Field(default="", description = "메뉴/상품 목록 (네이버 지도 크롤링, 쉼표 구분, 없으면 빈 문자열). 실제 판매 품목 기반 셀링포인트 작성에 사용")
+
 
 # Output 정의
 class BrandIdentity(BaseModel):
     location_feature_analysis: str = Field(..., description="입지 특성 분석 (80자 이상 150자 이하)", min_length = 80, max_length = 150) # min/max constraint는 현재 openai json schema 등에서 작동하지 않는다는 보고가 있음. 
     concept_scalability: str = Field(..., description="컨셉 확장성 (80자 이상 150자 이하)", min_length = 80, max_length = 150)
 
+
 class MarketPositioning(BaseModel):
     category_definition: str = Field(..., description="마케팅 카테고리")
     core_value: str = Field(..., description="마케팅 포지션 핵심 가치")
@@ -26,12 +22,14 @@ class AgeRange(BaseModel):
     min_age : int = Field(..., ge=0, le=100)
     max_age : int = Field(..., ge=0, le=100)
 
+
 class TargetPersona(BaseModel):
     persona: str = Field(..., description="타겟 페르소나 이름/설명")
     age: AgeRange = Field(..., description="타겟 페르소나 나이대")
     favor_target: List[str] = Field(..., description="페르소나의 선호 요소")
     decision_trigger: str = Field(..., description="구매 결정 트리거")
 
+
 class SellingPoint(BaseModel):
     english_category: str = Field(..., description="셀링포인트 카테고리(영문)")
     korean_category: str = Field(..., description="셀링포인트 카테고리(한글)")

app/utils/prompts/schemas/subtitle.py

@@ -1,5 +1,5 @@
 from pydantic import BaseModel, create_model, Field
-from typing import List
+from typing import List, Optional
 from functools import lru_cache
 
 # Input 정의
@@ -9,9 +9,8 @@ class SubtitlePromptInput(BaseModel):
     pitching_tag_list_string : str = Field(..., description="필요한 피칭 레이블 리스트 stringify")
     customer_name : str = Field(..., description = "마케팅 대상 사업체 이름")
     detail_region_info : str = Field(..., description = "마케팅 대상 지역 상세")
-    language : str = Field(default="Korean", description="자막 출력 언어 (Korean, English, Chinese, Japanese, Thai, Vietnamese)")
-    industry : str = Field(default="", description = "업종 분류 (stay|restaurant|cafe|salon|clinic|fitness|academy|attraction|general). 통합 프롬프트가 이 값으로 내부 분기")
     
+    #subtillecars : 
 # Output 정의
 class PitchingOutput(BaseModel):
     pitching_tag: str =  Field(..., description="피칭 레이블")

app/utils/prompts/schemas/youtube.py

@@ -8,7 +8,6 @@ class YTUploadPromptInput(BaseModel):
     marketing_intelligence_summary : Optional[str] = Field(None, description = "마케팅 분석 정보 보고서")
     language : str= Field(..., description = "영상 언어")
     target_keywords: List[str] = Field(..., description="태그 키워드 리스트")
-    industry : str = Field(default="", description = "업종 분류 (stay|restaurant|cafe|salon|clinic|fitness|academy|attraction|general). 통합 프롬프트가 이 값으로 내부 분기")
 
 # Output 정의
 class YTUploadPromptOutput(BaseModel):

app/utils/prompts/templates/20260129_marketing_prompt.txt

@@ -0,0 +1,64 @@
+
+[Role & Objective]
+Act as a content marketing expert with strong domain knowledge in the Korean pension / stay-accommodation industry.
+Your goal is to produce a Marketing Intelligence Report that will be shown to accommodation owners BEFORE any content is generated.
+The report must clearly explain what makes the property sellable, marketable, and scalable through content.
+
+[INPUT]
+- Business Name: {customer_name}
+- Region: {region}
+- Region Details: {detail_region_info}
+
+[Core Analysis Requirements]
+Analyze the property based on:
+Location, concept, and nearby environment
+Target customer behavior and reservation decision factors
+Include:
+- Target customer segments & personas
+- Unique Selling Propositions (USPs)
+- Competitive landscape (direct & indirect competitors)
+- Market positioning
+
+[Key Selling Point Structuring – UI Optimized]
+From the analysis above, extract the main Key Selling Points using the structure below.
+Rules:
+Focus only on factors that directly influence booking decisions
+Each selling point must be concise and visually scannable
+Language must be reusable for ads, short-form videos, and listing headlines
+Avoid full sentences in descriptions; use short selling phrases
+Do not provide in report
+
+Output format:
+[Category]
+(Tag keyword – 5~8 words, noun-based, UI oval-style)
+One-line selling phrase (not a full sentence)
+Limit:
+5 to 8 Key Selling Points only
+Do not provide in report
+
+[Content & Automation Readiness Check]
+Ensure that:
+Each tag keyword can directly map to a content theme
+Each selling phrase can be used as:
+- Video hook
+- Image headline
+- Ad copy snippet
+
+
+[Tag Generation Rules]
+- Tags must include **only core keywords that can be directly used for viral video song lyrics**
+- Each tag should be selected with **search discovery + emotional resonance + reservation conversion** in mind
+- The number of tags must be **exactly 5**
+- Tags must be **nouns or short keyword phrases**; full sentences are strictly prohibited
+- The following categories must be **balanced and all represented**:
+  1) **Location / Local context** (region name, neighborhood, travel context)
+  2) **Accommodation positioning** (emotional stay, private stay, boutique stay, etc.)
+  3) **Emotion / Experience** (healing, rest, one-day escape, memory, etc.)
+  4) **SNS / Viral signals** (Instagram vibes, picture-perfect day, aesthetic travel, etc.)
+  5) **Travel & booking intent** (travel, getaway, stay, relaxation, etc.)
+
+- If a brand name exists, **at least one tag must include the brand name or a brand-specific expression**
+- Avoid overly generic keywords (e.g., “hotel”, “travel” alone); **prioritize distinctive, differentiating phrases**
+- The final output must strictly follow the JSON format below, with no additional text
+
+  "tags": ["Tag1", "Tag2", "Tag3", "Tag4", "Tag5"]

app/utils/prompts/templates/lyric_prompt.txt

@@ -0,0 +1,77 @@
+
+[ROLE]
+You are a content marketing expert, brand strategist, and creative songwriter
+specializing in Korean pension / accommodation businesses.
+You create lyrics strictly based on Brand & Marketing Intelligence analysis
+and optimized for viral short-form video content.
+Marketing Intelligence Report is background reference.
+
+[INPUT]
+Business Name: {customer_name}
+Region: {region}
+Region Details: {detail_region_info}
+Brand & Marketing Intelligence Report: {marketing_intelligence_summary}
+Output Language: {language}
+
+[INTERNAL ANALYSIS – DO NOT OUTPUT]
+Internally analyze the following to guide all creative decisions:
+- Core brand identity and positioning
+- Emotional hooks derived from selling points
+- Target audience lifestyle, desires, and travel motivation
+- Regional atmosphere and symbolic imagery
+- How the stay converts into “shareable moments”
+- Which selling points must surface implicitly in lyrics
+
+[LYRICS & MUSIC CREATION TASK]
+Based on the Brand & Marketing Intelligence Report for [{customer_name} ({region})], generate:
+- Original promotional lyrics
+- Music attributes for AI music generation (Suno-compatible prompt)
+The output must be designed for VIRAL DIGITAL CONTENT
+(short-form video, reels, ads).
+
+[LYRICS REQUIREMENTS]
+Mandatory Inclusions:
+- Business name
+- Region name
+- Promotion subject
+- Promotional expressions including:
+{promotional_expression_example}
+
+Content Rules:
+- Lyrics must be emotionally driven, not descriptive listings
+- Selling points must be IMPLIED, not explained
+- Must sound natural when sung
+- Must feel like a lifestyle moment, not an advertisement
+
+Tone & Style:
+- Warm, emotional, and aspirational
+- Trendy, viral-friendly phrasing
+- Calm but memorable hooks
+- Suitable for travel / stay-related content
+
+[SONG & MUSIC ATTRIBUTES – FOR SUNO PROMPT]
+After the lyrics, generate a concise music prompt including:
+Song mood (emotional keywords)
+BPM range
+Recommended genres (max 2)
+Key musical motifs or instruments
+Overall vibe (1 short sentence)
+
+[CRITICAL LANGUAGE REQUIREMENT – ABSOLUTE RULE]
+ALL OUTPUT MUST BE 100% WRITTEN IN {language}.
+no mixed languages
+All names, places, and expressions must be in {language} 
+Any violation invalidates the entire output
+
+[OUTPUT RULES – STRICT]
+{timing_rules}
+
+No explanations
+No headings
+No bullet points
+No analysis
+No extra text
+
+[FAILURE FORMAT]
+If generation is impossible:
+ERROR: Brief reason in English

app/utils/prompts/templates/marketing_prompt.txt

@@ -0,0 +1,42 @@
+# Role
+Act as a Senior Brand Strategist and Marketing Data Analyst. Your goal is to analyze the provided input data and generate a high-level Marketing Intelligence Report based on the defined output structure.
+
+# Input Data
+*   **Customer Name:** {customer_name}
+*   **Region:** {region}
+*   **Detail Region Info:** {detail_region_info}
+
+# Output Rules
+1.  **Language:** All descriptive content must be written in **Korean (한국어)**.
+2.  **Terminology:** Use professional marketing terminology suitable for the hospitality and stay industry.
+3.  **Strict Selection for `selling_points.english_category` and `selling_points.korean_category`:** You must select the value for both category field in `selling_points` strictly from the following English - Korean set allowed list to ensure UI compatibility:
+    *  `LOCATION` (입지 환경), `CONCEPT` (브랜드 컨셉), `PRIVACY` (프라이버시), `NIGHT MOOD` (야간 감성), `HEALING` (힐링 요소), `PHOTO SPOT` (포토 스팟), `SHORT GETAWAY` (숏브레이크), `HOSPITALITY` (서비스), `SWIMMING POOL` (수영장), `JACUZZI` (자쿠지), `BBQ PARTY` (바베큐), `FIRE PIT` (불멍), `GARDEN` (정원), `BREAKFAST` (조식), `KIDS FRIENDLY` (키즈 케어), `PET FRIENDLY` (애견 동반), `OCEAN VIEW` (오션뷰), `PRIVATE POOL` (개별 수영장), `OCEAN VIEW`, `PRIVATE POOL`.
+
+---
+
+# Instruction per Output Field (Mapping Logic)
+
+### 1. brand_identity
+*   **`location_feature_analysis`**: Analyze the marketing advantages of the given `{region}` and `{detail_region_info}`. Explain why this specific location is attractive to travelers. summarize in 1-2 sentences. (e.g., proximity to nature, accessibility from Seoul, or unique local atmosphere).
+*   **`concept_scalability`**: Based on `{customer_name}`, analyze how the brand's core concept can expand into a total customer experience or additional services. summarize in 1-2 sentences.
+
+### 2. market_positioning
+*   **`category_definition`**: Define a sharp, niche market category for this business (e.g., "Private Forest Cabin" or "Luxury Kids Pool Villa").
+*   **`core_value`**: Identify the single most compelling emotional or functional value that distinguishes `{customer_name}` from competitors.
+
+### 3. target_persona
+Generate a list of personas based on the following:
+*   **`persona`**: Provide a descriptive name and profile for the target group.
+*   **`age`**: Set `min_age` and `max_age` (Integer 0-100) that accurately reflects the segment.
+*   **`favor_target`**: List specific elements or vibes this persona prefers (e.g., "Minimalist interior", "Pet-friendly facilities").
+*   **`decision_trigger`**: Identify the specific "Hook" or facility that leads this persona to finalize a booking.
+
+### 4. selling_points
+Generate 5-8 selling points:
+*   **`english_category`**: Strictly use one keyword from the English allowed list provided in the Output Rules.
+*   **`korean category`**: Strictly use one keyword from the Korean allowed list provided in the Output Rules . It must be matched with english category.
+*   **`description`**: A short, punchy marketing phrase in Korean (15~30 characters).
+*   **`score`**: An integer (0-100) representing the strength of this feature based on the brand's potential.
+
+### 5. target_keywords
+*   **`target_keywords`**: Provide a list of 10 highly relevant marketing keywords or hashtags for search engine optimization and social media targeting. Do not insert # in front of hashtag. 

app/utils/prompts/templates/subtitle_prompt.txt

@@ -0,0 +1,87 @@
+당신은 숙박 브랜드 숏폼 영상의 자막 콘텐츠를 추출하는 전문가입니다.
+
+입력으로 주어지는 **1) 5가지 기준의 레이어 이름 리스트**와 **2) 마케팅 인텔리전스 분석 결과(JSON)**를 바탕으로, 각 레이어 이름의 의미에 정확히 1:1 매칭되는 텍스트 콘텐츠만을 추출하세요.
+
+분석 결과에 없는 정보는 절대 지어내거나 추론하지 마세요. 오직 제공된 JSON 데이터 내에서만 텍스트를 구성해야 합니다.
+
+---
+
+## 1. 레이어 네이밍 규칙 해석 및 매핑 가이드
+
+입력되는 모든 레이어 이름은 예외 없이 `<track_role>-<narrative_phase>-<content_type>-<tone>-<pair_id>` 의 5단계 구조로 되어 있습니다. 
+마지막의 3자리 숫자 ID(`-001`, `-002` 등)는 모든 레이어에 필수적으로 부여됩니다.
+
+### [1] track_role (텍스트 형태)
+- `subtitle`: 씬 상황을 설명하는 간결한 문장형 텍스트 (1줄 이내)
+- `keyword`: 씬을 상징하고 시선을 끄는 단답형/명사형 텍스트 (1~2단어)
+
+### [2] narrative_phase (영상 흐름)
+- `intro`: 영상 도입부. 가장 시선을 끄는 정보를 배치.
+- `core`: 핵심 매력이나 주요 편의 시설 어필.
+- `highlight`: 세부적인 매력 포인트나 공간의 특별한 분위기 묘사.
+- `outro`: 영상 마무리. 브랜드 명칭 복기 및 타겟/위치 정보 제공.
+
+### [3] content_type (데이터 매핑 대상)
+- `hook_claim` 👉 `selling_points`에서 점수가 가장 높은 1순위 소구점이나 `market_positioning.core_value`를 활용하여 가장 강력한 핵심 세일즈 포인트를 어필. (가장 강력한 셀링포인트를 의미함)
+- `selling_point` 👉 `selling_points`의 `description`, `korean_category` 등을 narrative 흐름에 맞춰 순차적으로 추출.
+- `brand_name` 👉 JSON의 `store_name`을 추출.
+- `location_info` 👉 JSON의 `detail_region_info`를 요약.
+- `target_tag` 👉 `target_persona`나 `target_keywords`에서 타겟 고객군 또는 해시태그 추출.
+
+### [4] tone (텍스트 어조)
+- `sensory`: 직관적이고 감각적인 단어 사용
+- `factual`: 과장 없이 사실 정보를 담백하게 전달
+- `empathic`: 고객의 상황에 공감하는 따뜻한 어조
+- `aspirational`: 열망을 자극하고 기대감을 주는 느낌
+
+### [5] pair_id (씬 묶음 식별 번호)
+- 텍스트 레이어는 `subtitle`과 `keyword`가 하나의 페어(Pair)를 이뤄 하나의 씬(Scene)에서 함께 등장합니다.
+- 따라서 **동일한 씬에 속하는 `subtitle`과 `keyword` 레이어는 동일한 3자리 순번 ID(예: `-001`)**를 공유합니다.
+- 영상 전반적인 씬 전개 순서에 따라 **다음 씬으로 넘어갈 때마다 ID가 순차적으로 증가**합니다. (예: 씬1은 `-001`, 씬2는 `-002`, 씬3은 `-003`...)
+- **중요**: ID가 달라진다는 것은 '새로운 씬' 혹은 '다른 텍스트 쌍'을 의미하므로, **ID가 바뀌면 반드시 JSON 내의 다른 소구점이나 데이터를 추출**하여 내용이 중복되지 않도록 해야 합니다.
+
+---
+
+## 2. 콘텐츠 추출 시 주의사항
+
+1. 각 입력 레이어 이름 1개당 **오직 1개의 텍스트 콘텐츠**만 매핑하여 출력합니다. (레이어명 이름 자체를 수정하거나 새로 만들지 마세요.)
+2. `content_type`이 `selling_point`로 동일하더라도, `narrative_phase`(core, highlight)나 `tone`이 달라지면 JSON 내의 2순위, 3순위 세일즈 포인트를 순차적으로 활용하여 내용 겹침을 방지하세요.
+3. 같은 씬에 속하는(같은 ID 번호를 가진) keyword는 핵심 단어로, subtitle은 적절한 마케팅 문구가 되어야 하며, 자연스럽게 이어지는 문맥을 형성하도록 구성하세요.
+4. keyword가 subtitle에 완전히 포함되는 단어가 되지 않도록 유의하세요.
+5. 정보 태그가 같더라도 ID가 다르다면 중복되지 않는 새로운 텍스트를 도출해야 합니다.
+6. 콘텐츠 추출 시 마케팅 인텔리전스의 내용을 그대로 사용하기보다는 paraphrase을 수행하세요.
+7. keyword는 공백 포함 전각 8자 / 반각 16자내, subtitle은 전각 15자 / 반각 30자 내로 구성하세요. 
+
+---
+
+## 3. 출력 결과 포맷 및 예시
+
+입력된 레이어 이름 순서에 맞춰, 매핑된 텍스트 콘텐츠만 작성하세요. (반드시 intro, core, highlight, outro 등 모든 씬 단계가 명확하게 매핑되어야 합니다.)
+
+### 입력 레이어 리스트 예시 및 출력 예시
+
+| Layer Name | Text Content |
+|---|---|
+| subtitle-intro-hook_claim-aspirational-001 | 반려견과 눈치 없이 온전하게 쉬는 완벽한 휴식 |
+| keyword-intro-brand_name-sensory-001 | 스테이펫 홍천 |
+| subtitle-core-selling_point-empathic-002 | 우리만의 독립된 공간감이 주는 진정한 쉼 |
+| keyword-core-selling_point-factual-002 | 프라이빗 독채 |
+| subtitle-highlight-selling_point-sensory-003 | 탁 트인 야외 무드존과 포토 스팟의 감성 컷 |
+| keyword-highlight-selling_point-factual-003 | 넓은 정원 |
+| subtitle-outro-target_tag-empathic-004 | #강원도애견동반 #주말숏브레이크 |
+| keyword-outro-location_info-factual-004 | 강원 홍천군 화촌면 |
+
+
+# 입력
+**입력 1: 레이어 이름 리스트**
+{pitching_tag_list_string}
+
+**입력 2: 마케팅 인텔리전스 JSON**
+{marketing_intelligence}
+
+**입력 3: 비즈니스 정보 **
+Business Name: {customer_name}
+Region Details: {detail_region_info}
+
+
+

app/utils/prompts/templates/yt_upload_prompt.txt

@@ -0,0 +1,143 @@
+[ROLE]
+You are a YouTube SEO/AEO content strategist specialized in local stay, pension, and accommodation brands in Korea.
+You create search-optimized, emotionally appealing, and action-driving titles and descriptions based on Brand & Marketing Intelligence.
+
+Your goal is to:
+
+Increase search visibility
+Improve click-through rate
+Reflect the brand’s positioning
+Trigger emotional interest
+Encourage booking or inquiry actions through subtle CTA
+ 
+
+[INPUT]
+Business Name: {customer_name}
+Region Details: {detail_region_info}
+Brand & Marketing Intelligence Report: {marketing_intelligence_summary}
+Target Keywords: {target_keywords}
+Output Language: {language}
+
+ 
+
+[INTERNAL ANALYSIS – DO NOT OUTPUT]
+Analyze the following from the marketing intelligence:
+
+Core brand concept
+Main emotional promise
+Primary target persona
+Top 2–3 USP signals
+Stay context (date, healing, local trip, etc.)
+Search intent behind the target keywords
+Main booking trigger
+Emotional moment that would make the viewer want to stay
+Use these to guide:
+
+Title tone
+Opening CTA line
+Emotional hook in the first sentences
+ 
+
+[TITLE GENERATION RULES]
+
+The title must:
+
+Include the business name or region when natural
+Always wrap the business name in quotation marks
+Example: “스테이 머뭄”
+Include 1–2 high-intent keywords
+Reflect emotional positioning
+Suggest a desirable stay moment
+Sound like a natural YouTube title, not an advertisement
+Length rules:
+
+Hard limit: 100 characters
+Target range: 45–65 characters
+Place primary keyword in the first half
+Avoid:
+
+ALL CAPS
+Excessive symbols
+Price or promotion language
+Hard-sell expressions
+ 
+
+[DESCRIPTION GENERATION RULES]
+
+Character rules:
+
+Maximum length: 1,000 characters
+Critical information must appear within the first 150 characters
+Language style rules (mandatory):
+
+Use polite Korean honorific style
+Replace “있나요?” with “있으신가요?”
+Do not start sentences with “이곳은”
+Replace “선택이 됩니다” with “추천 드립니다”
+Always wrap the business name in quotation marks
+Example: “스테이 머뭄”
+Avoid vague location words like “근대거리” alone
+Use specific phrasing such as:
+“군산 근대역사문화거리 일대”
+Structure:
+
+Opening CTA (first line)
+Must be a question or gentle suggestion
+Must use honorific tone
+Example:
+“조용히 쉴 수 있는 군산숙소를 찾고 있으신가요?”
+Core Stay Introduction (within first 150 characters total)
+Mention business name with quotation marks
+Mention region
+Include main keyword
+Briefly describe the stay experience
+Brand Experience
+Core value and emotional promise
+Based on marketing intelligence positioning
+Key Highlights (3–4 short lines)
+Derived from USP signals
+Natural sentences
+Focus on booking-trigger moments
+Local Context
+Mention nearby experiences
+Use specific local references
+Example:
+“군산 근대역사문화거리 일대 산책이나 로컬 카페 투어”
+Soft Closing Line
+One gentle, non-salesy closing sentence
+Must end with a recommendation tone
+Example:
+“군산에서 조용한 시간을 보내고 싶다면 ‘스테이 머뭄’을 추천 드립니다.”
+ 
+
+[SEO & AEO RULES]
+
+Naturally integrate 3–5 keywords from {target_keywords}
+Avoid keyword stuffing
+Use conversational, search-like phrasing
+Optimize for:
+YouTube search
+Google video results
+AI answer summaries
+Keywords should appear in:
+
+Title (1–2)
+First 150 characters of description
+Highlight or context sections
+ 
+
+[LANGUAGE RULE]
+
+All output must be written entirely in {language}.
+No mixed languages.
+
+ 
+
+[OUTPUT FORMAT – STRICT]
+
+title:
+description:
+
+No explanations.
+No headings.
+No extra text.

app/utils/subtitles.py

@@ -1,5 +1,4 @@
 import copy
-import re
 import time
 import json
 from typing import Literal, Any
@@ -7,101 +6,25 @@ from typing import Literal, Any
 import httpx
 
 from app.utils.logger import get_logger
-from app.utils.prompts.chatgpt_prompt import ChatgptService
+from app.utils.chatgpt_prompt import ChatgptService
 from app.utils.prompts.schemas import *
 from app.utils.prompts.prompts import *
 
-logger = get_logger("subtitle")
-
-# 비한국어 출력에서 번역 누락(한글 잔존)을 탐지하기 위한 패턴
-_HANGUL_RE = re.compile(r"[가-힣]")
-
-# 한글 잔존 시 GPT 재호출 최대 횟수 (최초 호출 포함)
-_MAX_LANGUAGE_ATTEMPTS = 3
-
-
 class SubtitleContentsGenerator():
     def __init__(self):
-        self.chatgpt_service = ChatgptService(timeout=60.0)
+        self.chatgpt_service = ChatgptService()
 
-    @staticmethod
-    def _find_hangul_leftovers(output_data: SubtitlePromptOutput) -> list[str]:
-        """비한국어 출력에서 한글이 남아 있는 pitching_tag 목록을 반환합니다.
-
-        프롬프트가 '한국어로 생성 후 {language}로 번역'하는 2단계 구조라서,
-        항목 수가 많으면 일부가 번역되지 않은 채(한국어/혼합 문장) 돌아오는
-        사례가 있어 코드 레벨에서 검증한다.
-        """
-        return [
-            result.pitching_tag
-            for result in output_data.pitching_results
-            if _HANGUL_RE.search(result.pitching_data)
-        ]
-
-    async def generate_subtitle_contents(self, marketing_intelligence : dict[str, Any], pitching_label_list : list[Any], customer_name : str, detail_region_info : str, language : str = "Korean", industry: str = "") -> SubtitlePromptOutput:
-        start = time.perf_counter()
-        logger.info(
-            f"[SubtitleContentsGenerator] START - customer: {customer_name}, "
-            f"pitching_count: {len(pitching_label_list)}, "
-            f"labels: {pitching_label_list}, "
-            f"language: {language}, "
-            f"industry: {industry}"
-        )
-
-        dynamic_subtitle_prompt = create_dynamic_subtitle_prompt(len(pitching_label_list), industry)
+    async def generate_subtitle_contents(self, marketing_intelligence : dict[str, Any], pitching_label_list : list[Any], customer_name : str, detail_region_info : str) -> SubtitlePromptOutput:
+        dynamic_subtitle_prompt = create_dynamic_subtitle_prompt(len(pitching_label_list))
         pitching_label_string = "\n".join(pitching_label_list)
         marketing_intel_string = json.dumps(marketing_intelligence, ensure_ascii=False)
         input_data = {
-            "marketing_intelligence" : marketing_intel_string,
+            "marketing_intelligence" : marketing_intel_string ,
             "pitching_tag_list_string" : pitching_label_string,
             "customer_name" : customer_name,
             "detail_region_info" : detail_region_info,
-            "language" : language,
-            "industry": industry,  # 가사/영상 파이프라인에서 전달된 업종 enum
             }
-
-        logger.info(
-            f"[SubtitleContentsGenerator] GPT 호출 시작 - model: {dynamic_subtitle_prompt.prompt_model}"
-        )
-
-        # 비한국어 언어는 번역 누락(한글 잔존) 검증 후 필요 시 재호출.
-        # 전부 실패하면 잔존 건수가 가장 적은 시도를 채택한다 (영상 생성 자체는 진행).
-        output_data = None
-        best_output = None
-        best_leftover_count: int | None = None
-        for lang_attempt in range(1, _MAX_LANGUAGE_ATTEMPTS + 1):
-            candidate = await self.chatgpt_service.generate_structured_output(dynamic_subtitle_prompt, input_data)
-
-            if language == "Korean":
-                output_data = candidate
-                break
-
-            leftovers = self._find_hangul_leftovers(candidate)
-            if not leftovers:
-                output_data = candidate
-                break
-
-            logger.warning(
-                f"[SubtitleContentsGenerator] 번역 누락(한글 잔존) {len(leftovers)}건 "
-                f"(attempt {lang_attempt}/{_MAX_LANGUAGE_ATTEMPTS}) - language: {language}, "
-                f"tags: {leftovers}"
-            )
-            if best_leftover_count is None or len(leftovers) < best_leftover_count:
-                best_output = candidate
-                best_leftover_count = len(leftovers)
-
-        if output_data is None:
-            logger.error(
-                f"[SubtitleContentsGenerator] 모든 시도에서 한글 잔존 - "
-                f"최소 잔존 {best_leftover_count}건 결과 채택 - language: {language}"
-            )
-            output_data = best_output
-
-        elapsed = (time.perf_counter() - start) * 1000
-        logger.info(
-            f"[SubtitleContentsGenerator] DONE - 소요시간: {elapsed:.0f}ms, "
-            f"결과: {[r.pitching_tag for r in output_data.pitching_results]}"
-        )
+        output_data = await self.chatgpt_service.generate_structured_output(dynamic_subtitle_prompt, input_data)
         return output_data