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README.md CHANGED
@@ -270,7 +270,8 @@ AD-CLIP 모델은 CLIP (ViT-B-32)을 백본으로 사용하여 이미지에서
270
  | ViT-L/14@336px | [download](https://openaipublic.azureedge.net/clip/models/3035c92b350959924f9f00213499208652fc7ea050643e8b385c2dac08641f02/ViT-L-14-336px.pt) |
271
 
272
  # Evaluation Parameters
273
- - F1-score: 90%이상.
 
274
 
275
 
276
 
@@ -325,6 +326,82 @@ AD-CLIP 모델은 CLIP (ViT-B-32)을 백본으로 사용하여 이미지에서
325
  </div>
326
 
327
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
328
 
329
  # 설치 및 실행 가이라인
330
 
 
270
  | ViT-L/14@336px | [download](https://openaipublic.azureedge.net/clip/models/3035c92b350959924f9f00213499208652fc7ea050643e8b385c2dac08641f02/ViT-L-14-336px.pt) |
271
 
272
  # Evaluation Parameters
273
+ - F1-score: 90%이상. (1년차)
274
+ - F1-score: 98%이상. (2년차)
275
 
276
 
277
 
 
326
  </div>
327
 
328
 
329
+ ---
330
+
331
+ # 모델 변경 이력 (Model Update History)
332
+
333
+ > AD-CLIP 기반 이상탐지 모델은 **총 3개 버전**으로 관리되고 있으며,
334
+ > 각 버전은 데이터 품질 개선 및 모델 성능 향상에 맞춰 체계적으로 변경·승인되었다.
335
+ > 모든 이력은 **데이터 버전, 모델 성능(F1), 승인자, 비고 사항**과 함께 기록되어 추적 가능하다.
336
+
337
+ | 버전 | 변경일 | 주요 변경 내용 | 데이터 버전 | 성능 (F1) | 조치자 | 검수자 | 비고 |
338
+ | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- |
339
+ | **v1.0.0** | 2024-09-23 | 초기 데이터셋 기반 모델 최초 학습 | 20240910_V0 | 0.91 | 윤석민 | 최종호 | 최초 배포 |
340
+ | **v1.1.0** | 2024-09-26 | 데이터 증강(회전·조명) 및 Prompt 수정 | 20240920_V1 | 0.94 | 윤석민 | 최종호 | 성능 안정화 |
341
+ | **v2.0.0** | 2025-06-19 | 데이터 30% 증가, 전체 재학습 수행 | 20250610_V3 | 0.98 | 윤석민 | 최종호 | 2차년도 목표 충족 (고도화 완료) |
342
+
343
+ ---
344
+
345
+ ## 모델 버전 관리 체계 (Model Version Management)
346
+
347
+ > AD-CLIP 모델의 변경·교체 시점은 **데이터 버전, 코드 버전, 성능 로그, 승인 기록**이 상호 연계되며,
348
+ > 이를 통해 **모델 신뢰성, 재현성, 추적성**을 동시에 확보한다.
349
+
350
+ ### 🔖 버전 명명 규칙
351
+
352
+ | 구분 | 규칙 | 예시 |
353
+ |------|------|------|
354
+ | **데이터 버전** | `YYYYMMDD_V#` 형식 | `20240910_V0` |
355
+ | **모델 버전** | `vX.Y.Z` 형식 | `v2.0.0` |
356
+ | **운영 로그 버전** | `LOG_YYYYMMDD` 형식 | `LOG_20251027` |
357
+
358
+ ---
359
+
360
+ ### ⚙️ 관리 구성요소
361
+
362
+ | 구분 | 관리 항목 | 설명 |
363
+ |------|------------|------|
364
+ | **데이터 관리** | 수집·라벨링·무결성 검증 | 해시(SHA256) 기반 데이터 추적 |
365
+ | **모델 관리** | 학습·평가·재학습 결과 기록 | 각 버전별 체크포인트 및 메타데이터 저장 |
366
+ | **운영 관리** | 배포·로그·성능 추적 | 운영 중 Probability·F1 모니터링 |
367
+ | **보안 관리** | Adversarial 탐지·Poisoning 방지 | 공격 탐지 시 모델 격리 및 복원 수행 |
368
+
369
+ ---
370
+
371
+ ### 🧱 모델 변경 절차 요약
372
+
373
+ | 단계 | 주요 활동 | 산출물 |
374
+ |------|------------|--------|
375
+ | ① 성능 감시 | Probability 및 F1 Score 자동 모니터링 | `eval_log.json` |
376
+ | ② 교체 검토 | 기준 미달 시 재학습 모델 생성 | `candidate_model.pth` |
377
+ | ③ 성능 비교 | 기존 vs 신규 모델 검증 | `compare_result.xlsx` |
378
+ | ④ 승인 | 검수자 승인 및 회의록 기록 | `approval_log.json` |
379
+ | ⑤ 배포 | 운영 반영 및 로그 등록 | `release_note.md` |
380
+ | ⑥ 추적 | 모델 교체 이력 업데이트 | `model_version_log.csv` |
381
+
382
+ ---
383
+
384
+ ### 🧮 모델 메타데이터 예시
385
+
386
+ ```json
387
+ {
388
+ "model_name": "ADCLIP_v2.0.0",
389
+ "data_version": "20250610_V3",
390
+ "created_at": "2025-06-19T10:00:00Z",
391
+ "f1_score": 0.98,
392
+ "precision": 0.977,
393
+ "recall": 0.982,
394
+ "optimizer": "AdamW",
395
+ "framework": "PyTorch 2.0.0",
396
+ "base_model": "openai/clip-vit-base-patch32",
397
+ "author": "윤석민 책임연구원",
398
+ "reviewer": "최종호 책임연구원",
399
+ "status": "Active",
400
+ "notes": "2차년도 전체 재학습 및 성능 고도화 버전"
401
+ }
402
+
403
+
404
+
405
 
406
  # 설치 및 실행 가이라인
407