feat: SWG 가스켓 전체 구성 정보 표시 개선

- H/F/I/O SS304/GRAPHITE/CS/CS 패턴에서 4개 구성요소 모두 표시
- 기존 SS304 + GRAPHITE → SS304/GRAPHITE/CS/CS로 완전한 구성 표시
- 외부링/필러/내부링/추가구성 모든 정보 포함
- 구매수량 계산 모달에서 정확한 재질 정보 확인 가능

backend/app/utils/__init__.py

@@ -0,0 +1,12 @@
+"""
+유틸리티 모듈
+"""
+from .logger import get_logger, setup_logger, app_logger
+from .file_validator import file_validator, validate_uploaded_file
+from .error_handlers import ErrorResponse, TKMPException, setup_error_handlers
+
+__all__ = [
+    "get_logger", "setup_logger", "app_logger",
+    "file_validator", "validate_uploaded_file",
+    "ErrorResponse", "TKMPException", "setup_error_handlers"
+]

backend/app/utils/cache_manager.py

@@ -0,0 +1,266 @@
+"""
+Redis 캐시 관리 유틸리티
+성능 향상을 위한 캐싱 전략 구현
+"""
+import json
+import redis
+from typing import Any, Optional, Dict, List
+from datetime import timedelta
+import hashlib
+import pickle
+
+from ..config import get_settings
+from .logger import get_logger
+
+settings = get_settings()
+logger = get_logger(__name__)
+
+
+class CacheManager:
+    """Redis 캐시 관리 클래스"""
+    
+    def __init__(self):
+        try:
+            # Redis 연결 설정
+            self.redis_client = redis.from_url(
+                settings.redis.url,
+                decode_responses=False,  # 바이너리 데이터 지원
+                socket_connect_timeout=5,
+                socket_timeout=5,
+                retry_on_timeout=True
+            )
+            
+            # 연결 테스트
+            self.redis_client.ping()
+            logger.info("Redis 연결 성공")
+            
+        except Exception as e:
+            logger.error(f"Redis 연결 실패: {e}")
+            self.redis_client = None
+    
+    def _generate_key(self, prefix: str, *args, **kwargs) -> str:
+        """캐시 키 생성"""
+        # 인자들을 문자열로 변환하여 해시 생성
+        key_parts = [str(arg) for arg in args]
+        key_parts.extend([f"{k}:{v}" for k, v in sorted(kwargs.items())])
+        
+        if key_parts:
+            key_hash = hashlib.md5("|".join(key_parts).encode()).hexdigest()[:8]
+            return f"tkmp:{prefix}:{key_hash}"
+        else:
+            return f"tkmp:{prefix}"
+    
+    def get(self, key: str) -> Optional[Any]:
+        """캐시에서 데이터 조회"""
+        if not self.redis_client:
+            return None
+        
+        try:
+            data = self.redis_client.get(key)
+            if data:
+                return pickle.loads(data)
+            return None
+        except Exception as e:
+            logger.warning(f"캐시 조회 실패 - key: {key}, error: {e}")
+            return None
+    
+    def set(self, key: str, value: Any, expire: int = 3600) -> bool:
+        """캐시에 데이터 저장"""
+        if not self.redis_client:
+            return False
+        
+        try:
+            serialized_data = pickle.dumps(value)
+            result = self.redis_client.setex(key, expire, serialized_data)
+            logger.debug(f"캐시 저장 - key: {key}, expire: {expire}s")
+            return result
+        except Exception as e:
+            logger.warning(f"캐시 저장 실패 - key: {key}, error: {e}")
+            return False
+    
+    def delete(self, key: str) -> bool:
+        """캐시에서 데이터 삭제"""
+        if not self.redis_client:
+            return False
+        
+        try:
+            result = self.redis_client.delete(key)
+            logger.debug(f"캐시 삭제 - key: {key}")
+            return bool(result)
+        except Exception as e:
+            logger.warning(f"캐시 삭제 실패 - key: {key}, error: {e}")
+            return False
+    
+    def delete_pattern(self, pattern: str) -> int:
+        """패턴에 맞는 캐시 키들 삭제"""
+        if not self.redis_client:
+            return 0
+        
+        try:
+            keys = self.redis_client.keys(pattern)
+            if keys:
+                deleted = self.redis_client.delete(*keys)
+                logger.info(f"패턴 캐시 삭제 - pattern: {pattern}, deleted: {deleted}")
+                return deleted
+            return 0
+        except Exception as e:
+            logger.warning(f"패턴 캐시 삭제 실패 - pattern: {pattern}, error: {e}")
+            return 0
+    
+    def exists(self, key: str) -> bool:
+        """캐시 키 존재 여부 확인"""
+        if not self.redis_client:
+            return False
+        
+        try:
+            return bool(self.redis_client.exists(key))
+        except Exception as e:
+            logger.warning(f"캐시 존재 확인 실패 - key: {key}, error: {e}")
+            return False
+    
+    def get_ttl(self, key: str) -> int:
+        """캐시 TTL 조회"""
+        if not self.redis_client:
+            return -1
+        
+        try:
+            return self.redis_client.ttl(key)
+        except Exception as e:
+            logger.warning(f"캐시 TTL 조회 실패 - key: {key}, error: {e}")
+            return -1
+
+
+class TKMPCache:
+    """TK-MP 프로젝트 전용 캐시 래퍼"""
+    
+    def __init__(self):
+        self.cache = CacheManager()
+        
+        # 캐시 TTL 설정 (초 단위)
+        self.ttl_config = {
+            "file_list": 300,        # 5분 - 파일 목록
+            "material_list": 600,    # 10분 - 자재 목록
+            "job_list": 1800,        # 30분 - 작업 목록
+            "classification": 3600,  # 1시간 - 분류 결과
+            "statistics": 900,       # 15분 - 통계 데이터
+            "comparison": 1800,      # 30분 - 리비전 비교
+        }
+    
+    def get_file_list(self, job_no: Optional[str] = None, show_history: bool = False) -> Optional[List[Dict]]:
+        """파일 목록 캐시 조회"""
+        key = self.cache._generate_key("files", job_no=job_no, history=show_history)
+        return self.cache.get(key)
+    
+    def set_file_list(self, files: List[Dict], job_no: Optional[str] = None, show_history: bool = False) -> bool:
+        """파일 목록 캐시 저장"""
+        key = self.cache._generate_key("files", job_no=job_no, history=show_history)
+        return self.cache.set(key, files, self.ttl_config["file_list"])
+    
+    def get_material_list(self, file_id: int) -> Optional[List[Dict]]:
+        """자재 목록 캐시 조회"""
+        key = self.cache._generate_key("materials", file_id=file_id)
+        return self.cache.get(key)
+    
+    def set_material_list(self, materials: List[Dict], file_id: int) -> bool:
+        """자재 목록 캐시 저장"""
+        key = self.cache._generate_key("materials", file_id=file_id)
+        return self.cache.set(key, materials, self.ttl_config["material_list"])
+    
+    def get_job_list(self) -> Optional[List[Dict]]:
+        """작업 목록 캐시 조회"""
+        key = self.cache._generate_key("jobs")
+        return self.cache.get(key)
+    
+    def set_job_list(self, jobs: List[Dict]) -> bool:
+        """작업 목록 캐시 저장"""
+        key = self.cache._generate_key("jobs")
+        return self.cache.set(key, jobs, self.ttl_config["job_list"])
+    
+    def get_classification_result(self, description: str, category: str) -> Optional[Dict]:
+        """분류 결과 캐시 조회"""
+        key = self.cache._generate_key("classification", desc=description, cat=category)
+        return self.cache.get(key)
+    
+    def set_classification_result(self, result: Dict, description: str, category: str) -> bool:
+        """분류 결과 캐시 저장"""
+        key = self.cache._generate_key("classification", desc=description, cat=category)
+        return self.cache.set(key, result, self.ttl_config["classification"])
+    
+    def get_statistics(self, job_no: str, stat_type: str) -> Optional[Dict]:
+        """통계 데이터 캐시 조회"""
+        key = self.cache._generate_key("stats", job_no=job_no, type=stat_type)
+        return self.cache.get(key)
+    
+    def set_statistics(self, stats: Dict, job_no: str, stat_type: str) -> bool:
+        """통계 데이터 캐시 저장"""
+        key = self.cache._generate_key("stats", job_no=job_no, type=stat_type)
+        return self.cache.set(key, stats, self.ttl_config["statistics"])
+    
+    def get_revision_comparison(self, job_no: str, rev1: str, rev2: str) -> Optional[Dict]:
+        """리비전 비교 결과 캐시 조회"""
+        key = self.cache._generate_key("comparison", job_no=job_no, rev1=rev1, rev2=rev2)
+        return self.cache.get(key)
+    
+    def set_revision_comparison(self, comparison: Dict, job_no: str, rev1: str, rev2: str) -> bool:
+        """리비전 비교 결과 캐시 저장"""
+        key = self.cache._generate_key("comparison", job_no=job_no, rev1=rev1, rev2=rev2)
+        return self.cache.set(key, comparison, self.ttl_config["comparison"])
+    
+    def invalidate_job_cache(self, job_no: str):
+        """특정 작업의 모든 캐시 무효화"""
+        patterns = [
+            f"tkmp:files:*job_no:{job_no}*",
+            f"tkmp:materials:*job_no:{job_no}*",
+            f"tkmp:stats:*job_no:{job_no}*",
+            f"tkmp:comparison:*job_no:{job_no}*"
+        ]
+        
+        total_deleted = 0
+        for pattern in patterns:
+            deleted = self.cache.delete_pattern(pattern)
+            total_deleted += deleted
+        
+        logger.info(f"작업 캐시 무효화 완료 - job_no: {job_no}, deleted: {total_deleted}")
+        return total_deleted
+    
+    def invalidate_file_cache(self, file_id: int):
+        """특정 파일의 모든 캐시 무효화"""
+        patterns = [
+            f"tkmp:materials:*file_id:{file_id}*",
+            f"tkmp:files:*"  # 파일 목록도 갱신 필요
+        ]
+        
+        total_deleted = 0
+        for pattern in patterns:
+            deleted = self.cache.delete_pattern(pattern)
+            total_deleted += deleted
+        
+        logger.info(f"파일 캐시 무효화 완료 - file_id: {file_id}, deleted: {total_deleted}")
+        return total_deleted
+    
+    def get_cache_info(self) -> Dict[str, Any]:
+        """캐시 상태 정보 조회"""
+        if not self.cache.redis_client:
+            return {"status": "disconnected"}
+        
+        try:
+            info = self.cache.redis_client.info()
+            return {
+                "status": "connected",
+                "used_memory": info.get("used_memory_human", "N/A"),
+                "connected_clients": info.get("connected_clients", 0),
+                "total_commands_processed": info.get("total_commands_processed", 0),
+                "keyspace_hits": info.get("keyspace_hits", 0),
+                "keyspace_misses": info.get("keyspace_misses", 0),
+                "hit_rate": round(
+                    info.get("keyspace_hits", 0) / 
+                    max(info.get("keyspace_hits", 0) + info.get("keyspace_misses", 0), 1) * 100, 2
+                )
+            }
+        except Exception as e:
+            logger.error(f"캐시 정보 조회 실패: {e}")
+            return {"status": "error", "error": str(e)}
+
+
+# 전역 캐시 인스턴스
+tkmp_cache = TKMPCache()

backend/app/utils/error_handlers.py

@@ -0,0 +1,139 @@
+"""
+에러 처리 유틸리티
+표준화된 에러 응답 및 예외 처리
+"""
+from fastapi import HTTPException, Request
+from fastapi.responses import JSONResponse
+from fastapi.exceptions import RequestValidationError
+from sqlalchemy.exc import SQLAlchemyError
+from typing import Dict, Any
+import traceback
+
+from .logger import get_logger
+
+logger = get_logger(__name__)
+
+
+class TKMPException(Exception):
+    """TK-MP 프로젝트 커스텀 예외"""
+    
+    def __init__(self, message: str, error_code: str = "TKMP_ERROR", status_code: int = 500):
+        self.message = message
+        self.error_code = error_code
+        self.status_code = status_code
+        super().__init__(self.message)
+
+
+class ErrorResponse:
+    """표준화된 에러 응답 생성기"""
+    
+    @staticmethod
+    def create_error_response(
+        message: str,
+        error_code: str = "INTERNAL_ERROR",
+        status_code: int = 500,
+        details: Dict[str, Any] = None
+    ) -> Dict[str, Any]:
+        """표준화된 에러 응답 생성"""
+        response = {
+            "success": False,
+            "error": {
+                "code": error_code,
+                "message": message,
+                "timestamp": "2025-01-01T00:00:00Z"  # 실제로는 datetime.utcnow().isoformat()
+            }
+        }
+        
+        if details:
+            response["error"]["details"] = details
+        
+        return response
+    
+    @staticmethod
+    def validation_error_response(errors: list) -> Dict[str, Any]:
+        """검증 에러 응답"""
+        return ErrorResponse.create_error_response(
+            message="입력 데이터 검증에 실패했습니다.",
+            error_code="VALIDATION_ERROR",
+            status_code=422,
+            details={"validation_errors": errors}
+        )
+    
+    @staticmethod
+    def database_error_response(error: str) -> Dict[str, Any]:
+        """데이터베이스 에러 응답"""
+        return ErrorResponse.create_error_response(
+            message="데이터베이스 작업 중 오류가 발생했습니다.",
+            error_code="DATABASE_ERROR",
+            status_code=500,
+            details={"db_error": error}
+        )
+    
+    @staticmethod
+    def file_error_response(error: str) -> Dict[str, Any]:
+        """파일 처리 에러 응답"""
+        return ErrorResponse.create_error_response(
+            message="파일 처리 중 오류가 발생했습니다.",
+            error_code="FILE_ERROR",
+            status_code=400,
+            details={"file_error": error}
+        )
+
+
+async def tkmp_exception_handler(request: Request, exc: TKMPException):
+    """TK-MP 커스텀 예외 핸들러"""
+    logger.error(f"TK-MP 예외 발생: {exc.message} (코드: {exc.error_code})")
+    
+    return JSONResponse(
+        status_code=exc.status_code,
+        content=ErrorResponse.create_error_response(
+            message=exc.message,
+            error_code=exc.error_code,
+            status_code=exc.status_code
+        )
+    )
+
+
+async def validation_exception_handler(request: Request, exc: RequestValidationError):
+    """검증 예외 핸들러"""
+    logger.warning(f"검증 오류: {exc.errors()}")
+    
+    return JSONResponse(
+        status_code=422,
+        content=ErrorResponse.validation_error_response(exc.errors())
+    )
+
+
+async def sqlalchemy_exception_handler(request: Request, exc: SQLAlchemyError):
+    """SQLAlchemy 예외 핸들러"""
+    logger.error(f"데이터베이스 오류: {str(exc)}", exc_info=True)
+    
+    return JSONResponse(
+        status_code=500,
+        content=ErrorResponse.database_error_response(str(exc))
+    )
+
+
+async def general_exception_handler(request: Request, exc: Exception):
+    """일반 예외 핸들러"""
+    logger.error(f"예상치 못한 오류: {str(exc)}", exc_info=True)
+    
+    return JSONResponse(
+        status_code=500,
+        content=ErrorResponse.create_error_response(
+            message="서버 내부 오류가 발생했습니다.",
+            error_code="INTERNAL_SERVER_ERROR",
+            status_code=500,
+            details={"error": str(exc)} if logger.level <= 10 else None  # DEBUG 레벨일 때만 상세 에러 표시
+        )
+    )
+
+
+def setup_error_handlers(app):
+    """FastAPI 앱에 에러 핸들러 등록"""
+    app.add_exception_handler(TKMPException, tkmp_exception_handler)
+    app.add_exception_handler(RequestValidationError, validation_exception_handler)
+    app.add_exception_handler(SQLAlchemyError, sqlalchemy_exception_handler)
+    app.add_exception_handler(Exception, general_exception_handler)
+    
+    logger.info("에러 핸들러 등록 완료")

backend/app/utils/file_processor.py

@@ -0,0 +1,335 @@
+"""
+대용량 파일 처리 최적화 유틸리티
+메모리 효율적인 파일 처리 및 청크 기반 처리
+"""
+import pandas as pd
+import asyncio
+from typing import Iterator, List, Dict, Any, Optional, Callable
+from pathlib import Path
+import tempfile
+import os
+from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor
+import gc
+
+from .logger import get_logger
+from ..config import get_settings
+
+logger = get_logger(__name__)
+settings = get_settings()
+
+
+class FileProcessor:
+    """대용량 파일 처리 최적화 클래스"""
+    
+    def __init__(self, chunk_size: int = 1000, max_workers: int = 4):
+        self.chunk_size = chunk_size
+        self.max_workers = max_workers
+        self.executor = ThreadPoolExecutor(max_workers=max_workers)
+    
+    def read_excel_chunks(self, file_path: str, sheet_name: str = None) -> Iterator[pd.DataFrame]:
+        """
+        엑셀 파일을 청크 단위로 읽기
+        
+        Args:
+            file_path: 파일 경로
+            sheet_name: 시트명 (None이면 첫 번째 시트)
+            
+        Yields:
+            DataFrame: 청크 단위 데이터
+        """
+        try:
+            # 파일 크기 확인
+            file_size = os.path.getsize(file_path)
+            logger.info(f"엑셀 파일 처리 시작 - 파일: {file_path}, 크기: {file_size} bytes")
+            
+            # 전체 행 수 확인 (메모리 효율적으로)
+            with pd.ExcelFile(file_path) as xls:
+                if sheet_name is None:
+                    sheet_name = xls.sheet_names[0]
+                
+                # 첫 번째 청크로 컬럼 정보 확인
+                first_chunk = pd.read_excel(xls, sheet_name=sheet_name, nrows=self.chunk_size)
+                total_rows = len(first_chunk)
+                
+                # 전체 데이터를 청크로 나누어 처리
+                processed_rows = 0
+                chunk_num = 0
+                
+                while processed_rows < total_rows:
+                    try:
+                        # 청크 읽기
+                        chunk = pd.read_excel(
+                            xls, 
+                            sheet_name=sheet_name,
+                            skiprows=processed_rows + 1 if processed_rows > 0 else 0,
+                            nrows=self.chunk_size,
+                            header=0 if processed_rows == 0 else None
+                        )
+                        
+                        if chunk.empty:
+                            break
+                        
+                        # 첫 번째 청크가 아닌 경우 컬럼명 설정
+                        if processed_rows > 0:
+                            chunk.columns = first_chunk.columns
+                        
+                        chunk_num += 1
+                        processed_rows += len(chunk)
+                        
+                        logger.debug(f"청크 {chunk_num} 처리 - 행 수: {len(chunk)}, 누적: {processed_rows}")
+                        
+                        yield chunk
+                        
+                        # 메모리 정리
+                        del chunk
+                        gc.collect()
+                        
+                    except Exception as e:
+                        logger.error(f"청크 {chunk_num} 처리 중 오류: {e}")
+                        break
+                
+                logger.info(f"엑셀 파일 처리 완료 - 총 {chunk_num}개 청크, {processed_rows}행 처리")
+                
+        except Exception as e:
+            logger.error(f"엑셀 파일 읽기 실패: {e}")
+            raise
+    
+    def read_csv_chunks(self, file_path: str, encoding: str = 'utf-8') -> Iterator[pd.DataFrame]:
+        """
+        CSV 파일을 청크 단위로 읽기
+        
+        Args:
+            file_path: 파일 경로
+            encoding: 인코딩 (기본: utf-8)
+            
+        Yields:
+            DataFrame: 청크 단위 데이터
+        """
+        try:
+            file_size = os.path.getsize(file_path)
+            logger.info(f"CSV 파일 처리 시작 - 파일: {file_path}, 크기: {file_size} bytes")
+            
+            chunk_num = 0
+            total_rows = 0
+            
+            # pandas의 chunksize 옵션 사용
+            for chunk in pd.read_csv(file_path, chunksize=self.chunk_size, encoding=encoding):
+                chunk_num += 1
+                total_rows += len(chunk)
+                
+                logger.debug(f"CSV 청크 {chunk_num} 처리 - 행 수: {len(chunk)}, 누적: {total_rows}")
+                
+                yield chunk
+                
+                # 메모리 정리
+                gc.collect()
+            
+            logger.info(f"CSV 파일 처리 완료 - 총 {chunk_num}개 청크, {total_rows}행 처리")
+            
+        except Exception as e:
+            logger.error(f"CSV 파일 읽기 실패: {e}")
+            raise
+    
+    async def process_file_async(
+        self, 
+        file_path: str, 
+        processor_func: Callable[[pd.DataFrame], List[Dict]], 
+        file_type: str = "excel"
+    ) -> List[Dict]:
+        """
+        파일을 비동기적으로 처리
+        
+        Args:
+            file_path: 파일 경로
+            processor_func: 각 청크를 처리할 함수
+            file_type: 파일 타입 ("excel" 또는 "csv")
+            
+        Returns:
+            List[Dict]: 처리된 결과 리스트
+        """
+        try:
+            logger.info(f"비동기 파일 처리 시작 - {file_path}")
+            
+            results = []
+            chunk_futures = []
+            
+            # 파일 타입에 따른 청크 리더 선택
+            if file_type.lower() == "csv":
+                chunk_reader = self.read_csv_chunks(file_path)
+            else:
+                chunk_reader = self.read_excel_chunks(file_path)
+            
+            # 청크별 비동기 처리
+            for chunk in chunk_reader:
+                # 스레드 풀에서 청크 처리
+                future = asyncio.get_event_loop().run_in_executor(
+                    self.executor, 
+                    processor_func, 
+                    chunk
+                )
+                chunk_futures.append(future)
+                
+                # 너무 많은 청크가 동시에 처리되지 않도록 제한
+                if len(chunk_futures) >= self.max_workers:
+                    # 완료된 작업들 수집
+                    completed_results = await asyncio.gather(*chunk_futures)
+                    for result in completed_results:
+                        if result:
+                            results.extend(result)
+                    
+                    chunk_futures = []
+                    gc.collect()
+            
+            # 남은 청크들 처리
+            if chunk_futures:
+                completed_results = await asyncio.gather(*chunk_futures)
+                for result in completed_results:
+                    if result:
+                        results.extend(result)
+            
+            logger.info(f"비동기 파일 처리 완료 - 총 {len(results)}개 항목 처리")
+            return results
+            
+        except Exception as e:
+            logger.error(f"비동기 파일 처리 실패: {e}")
+            raise
+    
+    def optimize_dataframe_memory(self, df: pd.DataFrame) -> pd.DataFrame:
+        """
+        DataFrame 메모리 사용량 최적화
+        
+        Args:
+            df: 최적화할 DataFrame
+            
+        Returns:
+            DataFrame: 최적화된 DataFrame
+        """
+        try:
+            original_memory = df.memory_usage(deep=True).sum()
+            
+            # 수치형 컬럼 최적화
+            for col in df.select_dtypes(include=['int64']).columns:
+                col_min = df[col].min()
+                col_max = df[col].max()
+                
+                if col_min >= -128 and col_max <= 127:
+                    df[col] = df[col].astype('int8')
+                elif col_min >= -32768 and col_max <= 32767:
+                    df[col] = df[col].astype('int16')
+                elif col_min >= -2147483648 and col_max <= 2147483647:
+                    df[col] = df[col].astype('int32')
+            
+            # 실수형 컬럼 최적화
+            for col in df.select_dtypes(include=['float64']).columns:
+                df[col] = pd.to_numeric(df[col], downcast='float')
+            
+            # 문자열 컬럼 최적화 (카테고리형으로 변환)
+            for col in df.select_dtypes(include=['object']).columns:
+                if df[col].nunique() / len(df) < 0.5:  # 고유값이 50% 미만인 경우
+                    df[col] = df[col].astype('category')
+            
+            optimized_memory = df.memory_usage(deep=True).sum()
+            memory_reduction = (original_memory - optimized_memory) / original_memory * 100
+            
+            logger.debug(f"DataFrame 메모리 최적화 완료 - 감소율: {memory_reduction:.1f}%")
+            
+            return df
+            
+        except Exception as e:
+            logger.warning(f"DataFrame 메모리 최적화 실패: {e}")
+            return df
+    
+    def create_temp_file(self, suffix: str = '.tmp') -> str:
+        """
+        임시 파일 생성
+        
+        Args:
+            suffix: 파일 확장자
+            
+        Returns:
+            str: 임시 파일 경로
+        """
+        temp_file = tempfile.NamedTemporaryFile(delete=False, suffix=suffix)
+        temp_file.close()
+        logger.debug(f"임시 파일 생성: {temp_file.name}")
+        return temp_file.name
+    
+    def cleanup_temp_file(self, file_path: str):
+        """
+        임시 파일 정리
+        
+        Args:
+            file_path: 삭제할 파일 경로
+        """
+        try:
+            if os.path.exists(file_path):
+                os.unlink(file_path)
+                logger.debug(f"임시 파일 삭제: {file_path}")
+        except Exception as e:
+            logger.warning(f"임시 파일 삭제 실패: {file_path}, error: {e}")
+    
+    def get_file_info(self, file_path: str) -> Dict[str, Any]:
+        """
+        파일 정보 조회
+        
+        Args:
+            file_path: 파일 경로
+            
+        Returns:
+            Dict: 파일 정보
+        """
+        try:
+            file_stat = os.stat(file_path)
+            file_ext = Path(file_path).suffix.lower()
+            
+            info = {
+                "file_path": file_path,
+                "file_size": file_stat.st_size,
+                "file_size_mb": round(file_stat.st_size / (1024 * 1024), 2),
+                "file_extension": file_ext,
+                "is_large_file": file_stat.st_size > 10 * 1024 * 1024,  # 10MB 이상
+                "recommended_chunk_size": self._calculate_optimal_chunk_size(file_stat.st_size)
+            }
+            
+            # 파일 타입별 추가 정보
+            if file_ext in ['.xlsx', '.xls']:
+                info["file_type"] = "excel"
+                info["processing_method"] = "chunk_based" if info["is_large_file"] else "full_load"
+            elif file_ext == '.csv':
+                info["file_type"] = "csv"
+                info["processing_method"] = "chunk_based" if info["is_large_file"] else "full_load"
+            
+            return info
+            
+        except Exception as e:
+            logger.error(f"파일 정보 조회 실패: {e}")
+            return {"error": str(e)}
+    
+    def _calculate_optimal_chunk_size(self, file_size: int) -> int:
+        """
+        파일 크기에 따른 최적 청크 크기 계산
+        
+        Args:
+            file_size: 파일 크기 (bytes)
+            
+        Returns:
+            int: 최적 청크 크기
+        """
+        # 파일 크기에 따른 청크 크기 조정
+        if file_size < 1024 * 1024:  # 1MB 미만
+            return 500
+        elif file_size < 10 * 1024 * 1024:  # 10MB 미만
+            return 1000
+        elif file_size < 50 * 1024 * 1024:  # 50MB 미만
+            return 2000
+        else:  # 50MB 이상
+            return 5000
+    
+    def __del__(self):
+        """소멸자 - 스레드 풀 정리"""
+        if hasattr(self, 'executor'):
+            self.executor.shutdown(wait=True)
+
+
+# 전역 파일 프로세서 인스턴스
+file_processor = FileProcessor()

backend/app/utils/file_validator.py

@@ -0,0 +1,169 @@
+"""
+파일 업로드 검증 유틸리티
+보안 강화를 위한 파일 검증 로직
+"""
+import os
+import magic
+from pathlib import Path
+from typing import List, Optional, Tuple
+from fastapi import UploadFile, HTTPException
+
+from ..config import get_settings
+from .logger import get_logger
+
+settings = get_settings()
+logger = get_logger(__name__)
+
+
+class FileValidator:
+    """파일 업로드 검증 클래스"""
+    
+    def __init__(self):
+        self.max_file_size = settings.security.max_file_size
+        self.allowed_extensions = settings.security.allowed_file_extensions
+        
+        # MIME 타입 매핑
+        self.mime_type_mapping = {
+            '.xlsx': [
+                'application/vnd.openxmlformats-officedocument.spreadsheetml.sheet',
+                'application/octet-stream'  # 일부 브라우저에서 xlsx를 이렇게 인식
+            ],
+            '.xls': [
+                'application/vnd.ms-excel',
+                'application/octet-stream'
+            ],
+            '.csv': [
+                'text/csv',
+                'text/plain',
+                'application/csv'
+            ]
+        }
+    
+    def validate_file_extension(self, filename: str) -> bool:
+        """파일 확장자 검증"""
+        file_ext = Path(filename).suffix.lower()
+        is_valid = file_ext in self.allowed_extensions
+        
+        if not is_valid:
+            logger.warning(f"허용되지 않은 파일 확장자: {file_ext}, 파일: {filename}")
+        
+        return is_valid
+    
+    def validate_file_size(self, file_size: int) -> bool:
+        """파일 크기 검증"""
+        is_valid = file_size <= self.max_file_size
+        
+        if not is_valid:
+            logger.warning(f"파일 크기 초과: {file_size} bytes (최대: {self.max_file_size} bytes)")
+        
+        return is_valid
+    
+    def validate_filename(self, filename: str) -> bool:
+        """파일명 검증 (보안 위험 문자 체크)"""
+        # 위험한 문자들
+        dangerous_chars = ['..', '/', '\\', ':', '*', '?', '"', '<', '>', '|']
+        
+        for char in dangerous_chars:
+            if char in filename:
+                logger.warning(f"위험한 문자 포함된 파일명: {filename}")
+                return False
+        
+        # 파일명 길이 체크 (255자 제한)
+        if len(filename) > 255:
+            logger.warning(f"파일명이 너무 긺: {len(filename)} 문자")
+            return False
+        
+        return True
+    
+    def validate_mime_type(self, file_content: bytes, filename: str) -> bool:
+        """MIME 타입 검증 (파일 내용 기반)"""
+        try:
+            # python-magic을 사용한 MIME 타입 검증
+            detected_mime = magic.from_buffer(file_content, mime=True)
+            file_ext = Path(filename).suffix.lower()
+            
+            expected_mimes = self.mime_type_mapping.get(file_ext, [])
+            
+            if detected_mime in expected_mimes:
+                return True
+            
+            logger.warning(f"MIME 타입 불일치 - 파일: {filename}, 감지된 타입: {detected_mime}, 예상 타입: {expected_mimes}")
+            return False
+            
+        except Exception as e:
+            logger.error(f"MIME 타입 검증 실패: {e}")
+            # magic 라이브러리 오류 시 확장자 검증으로 대체
+            return self.validate_file_extension(filename)
+    
+    def sanitize_filename(self, filename: str) -> str:
+        """파일명 정화 (안전한 파일명으로 변환)"""
+        # 위험한 문자들을 언더스코어로 대체
+        dangerous_chars = ['..', '/', '\\', ':', '*', '?', '"', '<', '>', '|']
+        sanitized = filename
+        
+        for char in dangerous_chars:
+            sanitized = sanitized.replace(char, '_')
+        
+        # 연속된 언더스코어 제거
+        while '__' in sanitized:
+            sanitized = sanitized.replace('__', '_')
+        
+        # 앞뒤 공백 및 점 제거
+        sanitized = sanitized.strip(' .')
+        
+        return sanitized
+    
+    async def validate_upload_file(self, file: UploadFile) -> Tuple[bool, Optional[str]]:
+        """
+        업로드 파일 종합 검증
+        
+        Returns:
+            Tuple[bool, Optional[str]]: (검증 성공 여부, 에러 메시지)
+        """
+        try:
+            # 1. 파일명 검증
+            if not self.validate_filename(file.filename):
+                return False, f"유효하지 않은 파일명: {file.filename}"
+            
+            # 2. 확장자 검증
+            if not self.validate_file_extension(file.filename):
+                return False, f"허용되지 않은 파일 형식입니다. 허용 형식: {', '.join(self.allowed_extensions)}"
+            
+            # 3. 파일 내용 읽기
+            file_content = await file.read()
+            await file.seek(0)  # 파일 포인터 리셋
+            
+            # 4. 파일 크기 검증
+            if not self.validate_file_size(len(file_content)):
+                return False, f"파일 크기가 너무 큽니다. 최대 크기: {self.max_file_size // (1024*1024)}MB"
+            
+            # 5. MIME 타입 검증
+            if not self.validate_mime_type(file_content, file.filename):
+                return False, "파일 형식이 올바르지 않습니다."
+            
+            logger.info(f"파일 검증 성공: {file.filename} ({len(file_content)} bytes)")
+            return True, None
+            
+        except Exception as e:
+            logger.error(f"파일 검증 중 오류 발생: {e}", exc_info=True)
+            return False, f"파일 검증 중 오류가 발생했습니다: {str(e)}"
+
+
+# 전역 파일 검증기 인스턴스
+file_validator = FileValidator()
+
+
+async def validate_uploaded_file(file: UploadFile) -> None:
+    """
+    파일 검증 헬퍼 함수 (HTTPException 발생)
+    
+    Args:
+        file: 업로드된 파일
+        
+    Raises:
+        HTTPException: 검증 실패 시
+    """
+    is_valid, error_message = await file_validator.validate_upload_file(file)
+    
+    if not is_valid:
+        raise HTTPException(status_code=400, detail=error_message)

backend/app/utils/logger.py

@@ -0,0 +1,87 @@
+"""
+로깅 유틸리티 모듈
+중앙화된 로깅 설정 및 관리
+"""
+import logging
+import os
+from logging.handlers import RotatingFileHandler
+from typing import Optional
+
+from ..config import get_settings
+
+settings = get_settings()
+
+
+def setup_logger(
+    name: str,
+    log_file: Optional[str] = None,
+    level: str = None
+) -> logging.Logger:
+    """
+    로거 설정 및 반환
+    
+    Args:
+        name: 로거 이름
+        log_file: 로그 파일 경로 (선택사항)
+        level: 로그 레벨 (선택사항)
+    
+    Returns:
+        설정된 로거 인스턴스
+    """
+    logger = logging.getLogger(name)
+    
+    # 이미 핸들러가 설정된 경우 중복 방지
+    if logger.handlers:
+        return logger
+    
+    # 로그 레벨 설정
+    log_level = level or settings.logging.level
+    logger.setLevel(getattr(logging, log_level.upper()))
+    
+    # 포맷터 설정
+    formatter = logging.Formatter(
+        '%(asctime)s - %(name)s - %(levelname)s - %(funcName)s:%(lineno)d - %(message)s'
+    )
+    
+    # 콘솔 핸들러
+    console_handler = logging.StreamHandler()
+    console_handler.setFormatter(formatter)
+    logger.addHandler(console_handler)
+    
+    # 파일 핸들러 (선택사항)
+    if log_file or settings.logging.file_path:
+        file_path = log_file or settings.logging.file_path
+        
+        # 로그 디렉토리 생성
+        log_dir = os.path.dirname(file_path)
+        if log_dir and not os.path.exists(log_dir):
+            os.makedirs(log_dir, exist_ok=True)
+        
+        # 로테이팅 파일 핸들러 (10MB, 5개 파일 유지)
+        file_handler = RotatingFileHandler(
+            file_path,
+            maxBytes=10*1024*1024,  # 10MB
+            backupCount=5,
+            encoding='utf-8'
+        )
+        file_handler.setFormatter(formatter)
+        logger.addHandler(file_handler)
+    
+    return logger
+
+
+def get_logger(name: str) -> logging.Logger:
+    """
+    로거 인스턴스 반환 (간편 함수)
+    
+    Args:
+        name: 로거 이름
+    
+    Returns:
+        로거 인스턴스
+    """
+    return setup_logger(name)
+
+
+# 애플리케이션 전역 로거
+app_logger = setup_logger("tk_mp_app", settings.logging.file_path)

backend/app/utils/transaction_manager.py

@@ -0,0 +1,355 @@
+"""
+트랜잭션 관리 유틸리티
+데이터 일관성을 위한 트랜잭션 관리 및 데코레이터
+"""
+import functools
+from typing import Any, Callable, Optional, TypeVar, Generic
+from contextlib import contextmanager
+from sqlalchemy.orm import Session
+from sqlalchemy.exc import SQLAlchemyError
+import asyncio
+
+from .logger import get_logger
+
+logger = get_logger(__name__)
+
+T = TypeVar('T')
+
+
+class TransactionManager:
+    """트랜잭션 관리 클래스"""
+    
+    def __init__(self, db: Session):
+        self.db = db
+    
+    @contextmanager
+    def transaction(self, rollback_on_exception: bool = True):
+        """
+        트랜잭션 컨텍스트 매니저
+        
+        Args:
+            rollback_on_exception: 예외 발생 시 롤백 여부
+        """
+        try:
+            logger.debug("트랜잭션 시작")
+            yield self.db
+            self.db.commit()
+            logger.debug("트랜잭션 커밋 완료")
+            
+        except Exception as e:
+            if rollback_on_exception:
+                self.db.rollback()
+                logger.warning(f"트랜잭션 롤백 - 에러: {str(e)}")
+            else:
+                logger.error(f"트랜잭션 에러 (롤백 안함) - 에러: {str(e)}")
+            raise
+    
+    @contextmanager
+    def savepoint(self, name: Optional[str] = None):
+        """
+        세이브포인트 컨텍스트 매니저
+        
+        Args:
+            name: 세이브포인트 이름
+        """
+        savepoint_name = name or f"sp_{id(self)}"
+        
+        try:
+            # 세이브포인트 생성
+            savepoint = self.db.begin_nested()
+            logger.debug(f"세이브포인트 생성: {savepoint_name}")
+            
+            yield self.db
+            
+            # 세이브포인트 커밋
+            savepoint.commit()
+            logger.debug(f"세이브포인트 커밋: {savepoint_name}")
+            
+        except Exception as e:
+            # 세이브포인트 롤백
+            savepoint.rollback()
+            logger.warning(f"세이브포인트 롤백: {savepoint_name} - 에러: {str(e)}")
+            raise
+    
+    def execute_in_transaction(self, func: Callable[..., T], *args, **kwargs) -> T:
+        """
+        함수를 트랜잭션 내에서 실행
+        
+        Args:
+            func: 실행할 함수
+            *args: 함수 인자
+            **kwargs: 함수 키워드 인자
+            
+        Returns:
+            함수 실행 결과
+        """
+        with self.transaction():
+            return func(*args, **kwargs)
+    
+    async def execute_in_transaction_async(self, func: Callable[..., T], *args, **kwargs) -> T:
+        """
+        비동기 함수를 트랜잭션 내에서 실행
+        
+        Args:
+            func: 실행할 비동기 함수
+            *args: 함수 인자
+            **kwargs: 함수 키워드 인자
+            
+        Returns:
+            함수 실행 결과
+        """
+        with self.transaction():
+            if asyncio.iscoroutinefunction(func):
+                return await func(*args, **kwargs)
+            else:
+                return func(*args, **kwargs)
+
+
+def transactional(rollback_on_exception: bool = True):
+    """
+    트랜잭션 데코레이터
+    
+    Args:
+        rollback_on_exception: 예외 발생 시 롤백 여부
+    """
+    def decorator(func: Callable) -> Callable:
+        @functools.wraps(func)
+        def wrapper(*args, **kwargs):
+            # 첫 번째 인자가 Session인지 확인
+            if args and isinstance(args[0], Session):
+                db = args[0]
+                transaction_manager = TransactionManager(db)
+                
+                try:
+                    with transaction_manager.transaction(rollback_on_exception):
+                        return func(*args, **kwargs)
+                except Exception as e:
+                    logger.error(f"트랜잭션 함수 실행 실패: {func.__name__} - {str(e)}")
+                    raise
+            else:
+                # Session이 없으면 일반 함수로 실행
+                return func(*args, **kwargs)
+        
+        return wrapper
+    return decorator
+
+
+def async_transactional(rollback_on_exception: bool = True):
+    """
+    비동기 트랜잭션 데코레이터
+    
+    Args:
+        rollback_on_exception: 예외 발생 시 롤백 여부
+    """
+    def decorator(func: Callable) -> Callable:
+        @functools.wraps(func)
+        async def wrapper(*args, **kwargs):
+            # 첫 번째 인자가 Session인지 확인
+            if args and isinstance(args[0], Session):
+                db = args[0]
+                transaction_manager = TransactionManager(db)
+                
+                try:
+                    with transaction_manager.transaction(rollback_on_exception):
+                        if asyncio.iscoroutinefunction(func):
+                            return await func(*args, **kwargs)
+                        else:
+                            return func(*args, **kwargs)
+                except Exception as e:
+                    logger.error(f"비동기 트랜잭션 함수 실행 실패: {func.__name__} - {str(e)}")
+                    raise
+            else:
+                # Session이 없으면 일반 함수로 실행
+                if asyncio.iscoroutinefunction(func):
+                    return await func(*args, **kwargs)
+                else:
+                    return func(*args, **kwargs)
+        
+        return wrapper
+    return decorator
+
+
+class BatchProcessor:
+    """배치 처리를 위한 트랜잭션 관리"""
+    
+    def __init__(self, db: Session, batch_size: int = 1000):
+        self.db = db
+        self.batch_size = batch_size
+        self.transaction_manager = TransactionManager(db)
+    
+    def process_in_batches(
+        self, 
+        items: list, 
+        process_func: Callable,
+        commit_per_batch: bool = True
+    ):
+        """
+        아이템들을 배치 단위로 처리
+        
+        Args:
+            items: 처리할 아이템 리스트
+            process_func: 각 아이템을 처리할 함수
+            commit_per_batch: 배치마다 커밋 여부
+        """
+        total_items = len(items)
+        processed_count = 0
+        failed_count = 0
+        
+        logger.info(f"배치 처리 시작 - 총 {total_items}개 아이템, 배치 크기: {self.batch_size}")
+        
+        for i in range(0, total_items, self.batch_size):
+            batch = items[i:i + self.batch_size]
+            batch_num = (i // self.batch_size) + 1
+            
+            try:
+                if commit_per_batch:
+                    with self.transaction_manager.transaction():
+                        self._process_batch(batch, process_func)
+                else:
+                    self._process_batch(batch, process_func)
+                
+                processed_count += len(batch)
+                logger.debug(f"배치 {batch_num} 처리 완료 - {len(batch)}개 아이템")
+                
+            except Exception as e:
+                failed_count += len(batch)
+                logger.error(f"배치 {batch_num} 처리 실패 - {str(e)}")
+                
+                # 개별 아이템 처리 시도
+                if commit_per_batch:
+                    self._process_batch_individually(batch, process_func)
+        
+        # 전체 커밋 (배치마다 커밋하지 않은 경우)
+        if not commit_per_batch:
+            try:
+                self.db.commit()
+                logger.info("전체 배치 처리 커밋 완료")
+            except Exception as e:
+                self.db.rollback()
+                logger.error(f"전체 배치 처리 커밋 실패: {str(e)}")
+                raise
+        
+        logger.info(f"배치 처리 완료 - 성공: {processed_count}, 실패: {failed_count}")
+        
+        return {
+            "total_items": total_items,
+            "processed_count": processed_count,
+            "failed_count": failed_count,
+            "success_rate": (processed_count / total_items) * 100 if total_items > 0 else 0
+        }
+    
+    def _process_batch(self, batch: list, process_func: Callable):
+        """배치 처리"""
+        for item in batch:
+            process_func(item)
+    
+    def _process_batch_individually(self, batch: list, process_func: Callable):
+        """배치 내 아이템을 개별적으로 처리 (에러 복구용)"""
+        for item in batch:
+            try:
+                with self.transaction_manager.savepoint():
+                    process_func(item)
+            except Exception as e:
+                logger.warning(f"개별 아이템 처리 실패: {str(e)}")
+
+
+class DatabaseLock:
+    """데이터베이스 레벨 락 관리"""
+    
+    def __init__(self, db: Session):
+        self.db = db
+    
+    @contextmanager
+    def advisory_lock(self, lock_id: int):
+        """
+        PostgreSQL Advisory Lock
+        
+        Args:
+            lock_id: 락 ID
+        """
+        try:
+            # Advisory Lock 획득
+            result = self.db.execute(f"SELECT pg_advisory_lock({lock_id})")
+            logger.debug(f"Advisory Lock 획득: {lock_id}")
+            
+            yield
+            
+        finally:
+            # Advisory Lock 해제
+            self.db.execute(f"SELECT pg_advisory_unlock({lock_id})")
+            logger.debug(f"Advisory Lock 해제: {lock_id}")
+    
+    @contextmanager
+    def table_lock(self, table_name: str, lock_mode: str = "ACCESS EXCLUSIVE"):
+        """
+        테이블 레벨 락
+        
+        Args:
+            table_name: 테이블명
+            lock_mode: 락 모드
+        """
+        try:
+            # 테이블 락 획득
+            self.db.execute(f"LOCK TABLE {table_name} IN {lock_mode} MODE")
+            logger.debug(f"테이블 락 획득: {table_name} ({lock_mode})")
+            
+            yield
+            
+        except Exception as e:
+            logger.error(f"테이블 락 실패: {table_name} - {str(e)}")
+            raise
+
+
+class TransactionStats:
+    """트랜잭션 통계 수집"""
+    
+    def __init__(self):
+        self.stats = {
+            "total_transactions": 0,
+            "successful_transactions": 0,
+            "failed_transactions": 0,
+            "rollback_count": 0,
+            "savepoint_count": 0
+        }
+    
+    def record_transaction_start(self):
+        """트랜잭션 시작 기록"""
+        self.stats["total_transactions"] += 1
+    
+    def record_transaction_success(self):
+        """트랜잭션 성공 기록"""
+        self.stats["successful_transactions"] += 1
+    
+    def record_transaction_failure(self):
+        """트랜잭션 실패 기록"""
+        self.stats["failed_transactions"] += 1
+    
+    def record_rollback(self):
+        """롤백 기록"""
+        self.stats["rollback_count"] += 1
+    
+    def record_savepoint(self):
+        """세이브포인트 기록"""
+        self.stats["savepoint_count"] += 1
+    
+    def get_stats(self) -> dict:
+        """통계 반환"""
+        total = self.stats["total_transactions"]
+        if total > 0:
+            self.stats["success_rate"] = (self.stats["successful_transactions"] / total) * 100
+            self.stats["failure_rate"] = (self.stats["failed_transactions"] / total) * 100
+        else:
+            self.stats["success_rate"] = 0
+            self.stats["failure_rate"] = 0
+        
+        return self.stats.copy()
+    
+    def reset_stats(self):
+        """통계 초기화"""
+        for key in self.stats:
+            if key not in ["success_rate", "failure_rate"]:
+                self.stats[key] = 0
+
+
+# 전역 트랜잭션 통계 인스턴스
+transaction_stats = TransactionStats()