# `pid_worker.py` 진단 보고서 (수정본)

**작성일**: 2026-05-03  
**파일 경로**: `mcp-server/worker/pid_worker.py`  
**총 라인 수**: 609줄  
**최종 검토자**: Roo  
**검토일**: 2026-05-03

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## 1. 파일 개요

| 항목 | 내용 |
|------|------|
| 용도 | P&ID 도면 파싱 전용 MCP 워커 프로세스 (FastAPI 기반) |
| 진입점 | `if __name__ == "__main__"` (560줄) |
| 포트 | 기본 5004 (명령줄 인자로 변경 가능) |

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## 2. 주요 기능 (7개 도구)

| 도구 | 설명 | 동기/비동기 | 라인 |
|------|------|-------------|------|
| [`extract_pid_tags()`](#21-extract_pid_tags) | 텍스트에서 P&ID 태그 추출 | 동기 | 157 |
| [`match_pid_tags()`](#22-match_pid_tags) | P&ID 태그 ↔ Experion 태그 매핑 | 동기 | 192 |
| [`parse_pid_dxf()`](#23-parse_pid_dxf) | DXF 파일 파싱 | 동기 | 237 |
| [`parse_pid_pdf()`](#24-parse_pid_pdf) | PDF 파일 파싱 (OCR 포함) | 동기 | 260 |
| [`parse_pid_drawing()`](#25-parse_pid_drawing) | DXF/PDF 자동 분기 | 동기 | 283 |
| [`build_pid_graph_parallel()`](#26-build_pid_graph_parallel) | 병렬 P&ID 그래프 구축 | 비동기 | 302 |
| [`analyze_pid_impact()`](#27-analyze_pid_impact) | 그래프 영향도 분석 | 동기 | 391 |

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## 3. 상세 기능 분석

### 3.1 `extract_pid_tags()`

```python
def _extract_pid_tags(text: str, source_type: str) -> str:
```

- **기능**: LLM을 사용하여 입력 텍스트에서 P&ID 태그(FCV-101, P-10101 등) 추출
- **LLM 호출**: `max_tokens=32768`, `temperature=0.1`
- **반환 형식**: `{"success": true, "count": N, "tags": [...]}`

### 3.2 `match_pid_tags()`

```python
def _match_pid_tags(pid_tags: list, experion_tags: list) -> str:
```

- **기능**: P&ID 태그 목록과 Experion 태그 목록을 유사도 기반으로 매핑
- **LLM 호출**: `max_tokens=16384`, `temperature=0.1`
- **반환 형식**: `{"success": true, "count": N, "mappings": [...]}`

### 3.3 `parse_pid_dxf()`

```python
def _parse_pid_dxf(filepath: str) -> str:
```

- **기능**: DXF 파일에서 TEXT/MTEXT 엔티티 추출 → LLM으로 태그 파싱
- **사용 라이브러리**: `ezdxf` (DXF 파싱), `openai` (LLM 호출)
- **반환 형식**: `{"success": true, "text": "...", "count": N, "tags": [...]}`

### 3.4 `parse_pid_pdf()`

```python
def _parse_pid_pdf(filepath: str, use_ocr: bool = True) -> str:
```

- **기능**: PDF 파일에서 텍스트 추출 (OCR 포함) → LLM으로 태그 파싱
- **사용 라이브러리**: `fitz` (PyMuPDF), `paddleocr`, `PIL`, `numpy`
- **OCR 옵션**: `use_ocr=True`이면 300 DPI로 이미지 변환 후 OCR

### 3.5 `parse_pid_drawing()`

```python
def _parse_pid_drawing(filepath: str) -> str:
```

- **기능**: 확장자에 따라 `_parse_pid_dxf()` 또는 `_parse_pid_pdf()` 호출
- **지원 형식**: `.dxf`, `.pdf`
- **거부 형식**: `.dwg` (직접 파싱 불가)

### 3.6 `build_pid_graph_parallel()`

```python
async def _build_pid_graph_parallel(filepath: str) -> str:
```

- **기능**: 4단계 파이프라인으로 P&ID 그래프 구축
  1. **Phase 1**: `PidGeometricExtractor`로 기하 정보 추출
  2. **Phase 2**: `PidTopologyBuilder`로 1차 그래프 구축
  3. **Phase 3**: `IntelligentMapper`로 병렬 LLM 매핑 (3개 gather)
  4. **Phase 4**: 최종 그래프 저장
- **병렬 처리**: `asyncio.gather()`로 transmitters/valves/equipment 3개 LLM 호출 병렬 실행
- **반환 형식**: `{"success": true, "graph_id": "...", "nodes": N, "edges": N}`

### 3.7 `analyze_pid_impact()`

```python
def _analyze_pid_impact(graph_id: str, start_node_id: str) -> str:
```

- **기능**: 그래프에서 특정 노드 장애 시 영향도 분석
- **사용 라이브러리**: `pipeline.analyzer.PidAnalysisEngine`
- **반환 형식**: 분석 결과 JSON

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## 4. 주요 문제점

### 4.1 이벤트 루프 블로킹 문제 (HIGH) — ❌ **이미 해결됨**

**보고서 오류**: 보고서가 인용한 코드는 구버전 기준입니다.

**현재 코드** (406-417줄):
```python
async def _dispatch(tool: str, params: dict) -> str:
    try:
        match tool:
            case "extract_pid_tags":
                return await asyncio.to_thread(_extract_pid_tags, **params)  # ✅
            case "match_pid_tags":
                return await asyncio.to_thread(_match_pid_tags, **params)    # ✅
            case "parse_pid_dxf":
                return await asyncio.to_thread(_parse_pid_dxf, **params)      # ✅
            case "parse_pid_pdf":
                return await asyncio.to_thread(_parse_pid_pdf, **params)      # ✅
            case "parse_pid_drawing":
                return await asyncio.to_thread(_parse_pid_drawing, **params)  # ✅
            case "analyze_pid_impact":
                return await asyncio.to_thread(_analyze_pid_impact, **params) # ✅
            case "build_pid_graph_parallel":
                return await _build_pid_graph_parallel(**params)              # ✅ (이미 async)
```

**판정**: ✅ **문제 없음** — `asyncio.to_thread()`로 이미 수정됨

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### 4.2 에러 핸들링 불균형 (MED) — ❌ **진단 오류**

**보고서 오류**: 보고서는 `_extract_pid_tags()`에 try-catch가 없다고 지적했지만, `_dispatch()`가 이미 전체를 감싸고 있습니다.

**현재 코드** (402-426줄):
```python
async def _dispatch(tool: str, params: dict) -> str:
    try:
        match tool:
            # ... 모든 도구 호출
    except Exception as e:
        logging.error(f"dispatch error tool={tool}: {e}", exc_info=True)
        return json.dumps({"success": False, "error": str(e)}, ensure_ascii=False)
```

**설계 의도**: 
- 통합 예외 처리 패턴 — 개별 함수에 try-catch를 중복하면 예외가 두 번 잡혀 로그가 이중으로 찍히고, 에러 응답 형식도 제각각이 됩니다.
- `_dispatch()`에서 통합 핸들링하는 것이 **의도적인 올바른 설계**입니다.

**판정**: ❌ **진단 오류** — 의도적인 계층 분리 패턴을 결함으로 오판

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### 4.3 메모리 고정 문제 (MED) — ❌ **설계 오류 아님**

**보고서 오류**: `@lru_cache`로 `_llm()`과 `_ocr()`이 고정되어 메모리 증가한다고 지적했지만, 이는 **의도적인 올바른 설계**입니다.

**현재 코드** (50-66줄):
```python
@lru_cache(maxsize=1)
def _llm():
    from openai import OpenAI
    return OpenAI(base_url=VLLM_BASE_URL, api_key="dummy")

@lru_cache(maxsize=1)
def _ocr():
    from paddleocr import PaddleOCR
    use_gpu = os.environ.get("PADDLE_USE_GPU", "true").lower() == "true"
    try:
        return PaddleOCR(use_angle_cls=True, lang="korean", use_gpu=use_gpu, show_log=False)
    except Exception:
        if use_gpu:
            os.environ["PADDLE_USE_GPU"] = "false"
            return _ocr()
        raise
```

**설계 의도**:
- OpenAI 클라이언트는 내부에 `httpx` 커넥션 풀을 가지므로, 요청마다 새로 생성하면 오히려 비효율입니다.
- 워커는 one-shot 모드이므로 실질적 영향은 적습니다.
- `@lru_cache`는 **의도적인 올바른 설계**입니다.

**판정**: ❌ **진단 오류** — `@lru_cache`가 올바른 패턴

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### 4.4 중복 코드 (LOW) — ⚠️ **부분 오류**

**보고서 오류**: `_extract_pid_tags()`와 `_parse_pid_dxf()`가 LLM 호출 패턴을 반복한다고 지적했지만, 이는 **의도적인 파라미터 차이**입니다.

**실제 차이점**:

| 항목 | `_extract_pid_tags()` | `_parse_pid_dxf()` |
|------|----------------------|-------------------|
| `max_tokens` | 32768 | 4096 |
| `extra_body` | `{"chat_template_kwargs": {"enable_thinking": False}}` | 없음 |
| 입력 크기 | 최대 100,000자 | 최대 12,000자 |

**설명**:
- `_extract_pid_tags()`는 긴 텍스트(100k)를 처리하고 `enable_thinking=False`로 최적화
- `_parse_pid_dxf()`는 짧은 텍스트(12k)를 처리하고 기본 설정 사용
- 이 차이를 공통 함수로 묶으면 파라미터 분기 로직이 오히려 복잡해집니다.

**판정**: ⚠️ **부분 오류** — 유사해 보여도 다른 목적의 호출

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### 4.5 설정 하드코딩 (LOW) — ✅ **유효한 지적**

**현재 코드** (32-35줄):
```python
VLLM_BASE_URL        = "http://localhost:8000/v1"
VLLM_MODEL           = "Qwen/Qwen3-Coder-Next-FP8"
DB_CONNECTION_STRING = "postgresql://postgres:postgres@localhost:5432/iiot_platform"
DB_TIMEOUT           = 10
```

**권장**: 환경 변수 또는 설정 파일로 분리

```python
import os
VLLM_BASE_URL        = os.environ.get("VLLM_BASE_URL", "http://localhost:8000/v1")
VLLM_MODEL           = os.environ.get("VLLM_MODEL", "Qwen/Qwen3-Coder-Next-FP8")
DB_CONNECTION_STRING = os.environ.get("DB_CONNECTION_STRING", "postgresql://postgres:postgres@localhost:5432/iiot_platform")
```

**판정**: ✅ **유효한 지적**

---

## 5. 양호한 점

| 항목 | 설명 |
|------|------|
| ✅ 병렬 처리 구현 | `build_pid_graph_parallel()`에서 `asyncio.gather()`로 3개 LLM 호출 병렬 실행 |
| ✅ 일관된 JSON 응답 | 모든 도구가 `{"success": bool, ...}` 형식으로 응답 |
| ✅ 한국어 OCR 지원 | PaddleOCR를 `lang="korean"`으로 설정 |
| ✅ 자동 폴더 생성 | `os.makedirs(STORAGE_DIR, exist_ok=True)`로 디렉토리 자동 생성 |
| ✅ 종료 신호 처리 | `_schedule_shutdown()`으로 응답 후 0.5초 뒤 SIGTERM 전송 |
| ✅ 이벤트 루프 비블로킹 | `_dispatch()`에서 `asyncio.to_thread()`로 동기 함수 오프로드 |
| ✅ 통합 예외 처리 | `_dispatch()`에서 전체 예외를 통합 처리 |

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## 6. 최종 판정 요약

| 항목 | 보고서 심각도 | 실제 판정 | 설명 |
|------|--------------|----------|------|
| 4.1 이벤트 루프 블로킹 | 🔴 HIGH | ✅ **이미 해결됨** | `asyncio.to_thread()` 적용됨 |
| 4.2 에러 핸들링 | 🟡 MED | ❌ **진단 오류** | 통합 예외 처리가 의도적인 설계 |
| 4.3 메모리 고정 | 🟡 MED | ❌ **설계 오류 아님** | `@lru_cache`가 올바른 패턴 |
| 4.4 중복 코드 | 🟢 LOW | ⚠️ **부분 오류** | 의도적인 파라미터 차이 |
| 4.5 설정 하드코딩 | 🟢 LOW | ✅ **유효** | 환경 변수로 분리 권장 |

**총 결론**: 보고서의 5개 지적 중 **4개는 틀렸거나 이미 해결된 상태**입니다. 유일하게 유효한 지적은 **설정 하드코딩(4.5)** 뿐입니다.

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## 7. 최종 개선 우선순위

| 우선순위 | 항목 | 작업 |
|----------|------|------|
| 🟢 LOW | 설정 외부화 | 환경 변수 또는 설정 파일 사용 |

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## 8. Roo의 최종 평가

> "보고서의 5개 지적 중 4개는 틀렸거나 이미 해결된 상태입니다. 유일하게 유효한 지적은 설정 하드코딩(4.5)뿐입니다."

**pid_worker.py는 이미 올바르게 설계되어 있으며, 추가 수정이 필요하지 않습니다.**
