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title: ConnectAI Core Optimization Plan
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tags: [connectai, optimization, python, architecture, performance]
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# ConnectAI Core Optimization Plan (Python Core)

## 📌 한 줄 통찰 (The Karpathy Summary)
> ConnectAI의 성능 병목을 해결하기 위해 $O(N^2)$ 알고리즘을 $O(N \log N)$으로 고도화하고, 동기식 I/O를 비동기 파이프라인으로 전환하며, 옵저버 패턴을 통해 모듈 간 결합도를 제거하는 전면적인 코어 아키텍처 개편 계획이다.

## 📖 구조화된 지식 (Synthesized Content)
### 1. 알고리즘 효율화 (Performance Optimization)
- **현상**: `InferenceEngine.py` 내 brute-force 특징 매칭 로직이 $O(N^2)$의 비효율성을 가짐.
- **해결**: **KD-Tree** 또는 행렬 분해 기반 벡터 연산을 도입하여 $O(N \log N)$으로 개선. 추론 지연 시간 5~10배 단축을 목표로 함.

### 2. 비동기 I/O 파이프라인 (Throughput Enhancement)
- **현상**: 데이터 로딩(`DataLoader.py`) 과정이 동기식으로 동작하여 CPU 유휴 시간 발생 및 처리량 저하.
- **해결**: `asyncio` 및 스레드 풀을 활용한 비동기/병렬 I/O 구조로 전환하여 데이터 수집 및 처리 속도 극대화.

### 3. 모듈 디커플링 (Maintainability & Scalability)
- **현상**: 전처리 모듈과 코어 모델 간의 직접적인 하드코딩 의존성으로 인해 유지보수 및 테스트가 난해함.
- **해결**: **관찰자 패턴(Observer Pattern)** 및 이벤트 기반 아키텍처 도입. `DataReadyEvent` 발행-구독 모델을 통해 모듈 독립성 확보 및 DIP(의존 역전 원칙) 실현.

## 🚀 구현 로드맵 (Execution Roadmap)
- **Phase 1**: 핵심 알고리즘 최적화 및 벤치마킹 (KD-Tree 구현).
- **Phase 2**: 비동기 I/O 래핑 및 전역 이벤트 루프 통합.
- **Phase 3**: 이벤트 시스템 구축을 통한 모듈 간 인터페이스 표준화.

## ⚠️ 모순 및 업데이트 (Contradictions & Updates)
- **복잡도 vs 성능**: KD-Tree 도입은 성능을 높이지만 데이터 업데이트 빈도가 극도로 높을 경우 트리 재구축 오버헤드가 발생할 수 있음.
- **비동기 오버헤드**: 단순 연산 위주 작업에서는 `asyncio` 전환이 오히려 컨텍스트 스위칭 비용만 늘릴 수 있으므로 프로파일링 필수.

## 🔗 지식 연결 (Graph)
- **Parent**: 10_Wiki/Projects/ConnectAI
- **Related**: Observer Pattern, KD-Tree, Asynchronous I/O
- **Raw Source**: 00_Raw/system_analysis_and_improvement_plan

## 💻 GitHub 동기화 자동화 워크플로우
1. Stage: git add .
2. Commit: `git commit -m "[P-Reinforce] Wikify ConnectAI Core Optimization Plan"`
3. Push: `git push origin main`

## 🔗 지식 연결 (Graph)
### Related Concepts (Auto-Linked)
* [[2026-05-01]]
* [[Architecture]]
* [[Brute-force]]
* [[ConnectAI_Core_Optimization_Plan|Core_Optimization_Plan]]
* [[Observer Pattern]]
* [[Optimization]]
* [[P-Reinforce]]
* [[Performance_Optimization]]
* [[Scalability]]

## 🤖 LLM 활용
**언제**: 매 ConnectAI Python core 의 optimization reference. 매 generic Python optimization 의 case study.
**언제 X**: 매 다른 stack (Node, Go).

## 💻 핵심 패턴

### KD-Tree (O(N²) → O(N log N))
```python
from sklearn.neighbors import KDTree

# 매 brute force (O(N²))
def naive_match(query, items):
    return min(items, key=lambda x: distance(query, x))

# 매 KD-Tree (O(N log N))
tree = KDTree(items)
def fast_match(query):
    dist, idx = tree.query([query], k=1)
    return items[idx[0][0]]
```

### Async I/O (CPU idle 의 elimination)
```python
import asyncio
import aiohttp

async def fetch_data(url):
    async with aiohttp.ClientSession() as session:
        async with session.get(url) as response:
            return await response.json()

# 매 N URL parallel
results = await asyncio.gather(*[fetch_data(u) for u in urls])
```

### Observer pattern (decoupling)
```python
class EventBus:
    def __init__(self):
        self.subscribers = collections.defaultdict(list)
    
    def subscribe(self, event_type, callback):
        self.subscribers[event_type].append(callback)
    
    def emit(self, event_type, payload):
        for cb in self.subscribers[event_type]:
            cb(payload)

bus = EventBus()
bus.subscribe('DataReady', preprocess)
bus.subscribe('PreprocessDone', infer)
```

## 🤔 결정 기준
| 상황 | Approach |
|---|---|
| Static dataset | KD-Tree |
| Frequently updated | Approximate NN (HNSW, Faiss) |
| I/O bound | asyncio |
| CPU bound | multiprocessing |
| Module coupling | Event bus |
| Complex pipeline | Observer + DAG |

## ❌ 안티패턴
- **KD-Tree 의 frequent rebuild**: 매 update overhead.
- **Asyncio 의 CPU-bound task**: 매 single thread 의 stuck.
- **Event bus 의 over-engineering** (small system): 매 trace 의 어려움.

## 🕓 변경 이력
| 날짜 | 변경 |
|---|---|
| 2026-05-08 | Phase 1 |
| 2026-05-10 | Manual cleanup — TODO 의 fill — KD-Tree / asyncio / observer code |