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docs/difficulty-analysis.md

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-# 태고 보면 난이도 평가 5대 요소
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-태고의 달인 보면 분석기(`fumen-analyze`)는 단순한 별 개수(Level)를 넘어, **98% 정확도와 풀콤보**를 기준으로 한 실질적 난이도인 **'상수'**를 산출합니다. 상수를 결정하는 5가지 핵심 요소는 다음과 같습니다.
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-### 1. 물리적 속도 (물리)
-단순히 얼마나 빨리 손을 움직여야 하는가입니다.
-- **순간 폭타**: 곡 중 가장 빠른 구간의 속도입니다.
-- **체급**: 곡 전체의 평균적인 빠르기입니다.
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-### 2. 지구력 (체력)
-쉬지 않고 얼마나 오래 몰아치는가입니다.
-- **기차 길이**: 쉼표 없이 길게 이어지는 연타의 길이입니다.
-- **피로도**: 곡 전체에서 연타 구간이 차지하는 비중이 높을수록 상수가 상승합니다.
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-### 3. 배치 복잡도 (지능)
-손 배치가 얼마나 꼬여 있는가입니다.
-- **색상 변화**: 빨강(동)과 파랑(딱)이 복잡하게 섞일수록 뇌의 처리 속도가 느려집니다.
-- **손 교차**: 기준 손을 강제로 바꿔야 하는 연타 패턴은 매우 높은 실력을 요구합니다.
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-### 4. 리듬의 난해함 (정확도)
-박자가 얼마나 까다로운가입니다.
-- **박자 쪼개기**: 16분음표, 12분음표, 24분음표 등이 수시로 뒤섞이면 정확한 판정을 내기 어렵습니다.
-- **엇박자**: 정박에서 벗어난 노트들은 풀콤보를 방해하는 주요 요소입니다.
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-### 5. 시각적 트릭 (독해)
-눈으로 노트를 읽기가 얼마나 힘든가입니다.
-- **변속(소플란)**: 갑자기 빨라지거나 느려지는 노트 속도는 암기력과 반응 속도를 시험합니다.
-- **가독성**: 노트가 너무 뭉쳐 있거나 기믹이 들어간 경우 실제 난이도보다 훨씬 어렵게 느껴집니다.
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-*Generated by fumen-analyze*

docs/factorization-guide.md

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-# 채보 요소 분해(Factorization) 가이드
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-이 문서는 태고(TJA) 채보의 원시 데이터를 분석하여, 난이도를 결정하는 5가지 핵심 요소로 분해하는 과정과 그 의미를 설명합니다.
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-## 1. 요소 분해(Factorization)란?
-태고의 채보는 텍스트 형태의 데이터로 이루어져 있습니다. 시스템은 이 데이터를 읽어 플레이어가 실제로 느끼는 **물리적 압박, 기술적 난해함, 시각적 스트레스** 등을 수치로 추출합니다. 이 과정을 '요소 분해'라고 부릅니다.
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-## 2. 분석 공정 (Analysis Process)
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-### 1단계: 타임라인 생성 (Timeline Mapping)
-채보에 적힌 마디와 박자 정보를 바탕으로, 모든 노트가 곡이 시작된 후 **정확히 몇 초**에 연주되어야 하는지 계산하여 절대적인 시간표(Timeline)를 만듭니다. 이 과정에서 BPM 변화와 딜레이가 모두 계산에 반영됩니다.
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-### 2단계: 핵심 요소 추출 (Feature Extraction)
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-#### ① 물리적 속도 (Physical) - "얼마나 빠른가?"
-- **분석 방법**: 전체 곡을 2초 단위로 잘라가며 가장 노트가 많이 몰린 구간을 찾습니다.
-- **의미**: 플레이어의 순발력과 물리적인 손 속도의 한계를 측정합니다.
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-#### ② 지구력 (Stamina) - "얼마나 오래 버티는가?"
-- **분석 방법**: 노트 사이의 간격이 0.2초 이내로 유지되는 구간을 '기차(Stream)'로 정의하고, 그 최대 길이를 측정합니다.
-- **의미**: 중간에 쉬지 않고 계속 쳐야 하는 구간의 길이를 통해 체력적인 소모량을 측정합니다.
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-#### ③ 패턴 기술 (Technical) - "얼마나 뇌가 복잡한가?"
-- **분석 방법**: 빨강(동)과 파랑(딱)이 얼마나 자주 교차되는지(색상 전환율)를 계산합니다.
-- **의미**: 손 배치의 복잡도를 의미하며, 0.5에 가까울수록 머리를 많이 써야 하는 기술적인 채보임을 뜻합니다.
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-#### ④ 리듬 정확도 (Accuracy) - "박자가 얼마나 까다로운가?"
-- **분석 방법**: 마디 내에서 정박(1/4, 1/8)을 벗어난 변칙적인 박자(12, 24분음표 등)의 비중을 측정합니다.
-- **의미**: 정확도 98%를 달성하기 위해 필요한 리듬 감각의 수준을 측정합니다.
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-#### ⑤ 가독성 (Reading) - "눈이 얼마나 어지러운가?"
-- **분석 방법**: 곡 중간에 속도가 변하는 명령(BPM 변화, 스크롤 속도 변화)이 얼마나 자주 나오는지 합산합니다.
-- **의미**: 시각적인 혼란과 암기 요소를 수치화합니다.
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-## 3. 분석 결과의 활용
-이렇게 분해된 요소들은 최종적으로 **'상수(Constant)'**를 계산하는 밑바탕이 됩니다.
-- **물리/체력 수치가 높은 곡**: 주로 체력을 기르는 연습에 적합합니다.
-- **기술/정확도 수치가 높은 곡**: 판정을 다듬고 손 배치를 익히는 연습에 적합합니다.
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-*Generated by fumen-analyze*

docs/model-architecture.md

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-# DNN 기반 채보 상수 예측 모델 설계 (docs/model-architecture.md)
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-### 개요
-단순 가중치 합산(Weighted Sum) 방식의 한계를 극복하고, 복잡한 비선형 난이도 지표들을 학습하여 실제 상수와 유사한 예측값을 생성하는 심층 신경망(DNN)을 구축합니다.
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-### 아키텍처
-1. **입력 계층 (Input)**: 5가지 정량화된 Factor (Physical, Stamina, Technical, Accuracy, Reading).
-2. **은닉 계층 (Hidden Layers)**:
-   - Layer 1: 16 units, ReLU activation.
-   - Layer 2: 8 units, ReLU activation.
-3. **출력 계층 (Output)**: 1 unit, Linear activation (상수값 예측).
-4. **학습 전략**: `measure.csv`의 실제 상수를 정답 데이터로 사용. MSE Loss 및 Adam 옵티마이저 활용.