# Project Name

프로젝트의 목적과 주요 기능을 2~3줄로 설명합니다.

![Python](https://img.shields.io/badge/Python-3.10+-3776AB?style=flat-square&logo=python&logoColor=white)
![Status](https://img.shields.io/badge/Status-Active-2EA44F?style=flat-square)

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## Overview

프로젝트의 연구 배경, 해결하려는 문제, 주요 처리 과정을 설명합니다.

| 항목 | 내용 |
| :--- | :--- |
| 담당자 | 이름 / 이메일 |
| 연구 기간 | 2024.03 ~ 2025.02 |
| 프로젝트 상태 | 진행 중 / 완료 / 보관 |
| 관련 실험 ID | EXP-2024-001 |
| 관련 데이터 | 별도 데이터 저장소 경로 |

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## Key Features

- 주요 기능 1
- 주요 기능 2
- 주요 기능 3

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## Results

실험 결과와 주요 성능 지표를 기록합니다.

| 모델 | 데이터셋 | 성능 | 비고 |
| :--- | :--- | ---: | :--- |
| YOLOv8 | rice-2024 | 92.3% | 최종 모델 |
| ResNet50 | rice-2024 | 89.7% | 비교 모델 |

> 자세한 실험 조건과 평가 기준은 `docs/experiment-results.md`를 참고하세요.

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## Directory Structure

```text
project-name/
├── src/            # 핵심 소스 코드
├── configs/        # 실험 및 실행 설정
├── scripts/        # 학습, 추론, 전처리 스크립트
├── notebooks/      # 분석용 Jupyter Notebook
├── experiments/    # 실험 로그 및 메타데이터
├── tests/          # 테스트 코드
├── docs/           # 프로젝트 문서
├── requirements.txt
├── .gitignore
└── README.md
```

> `experiments/`에는 소규모 로그와 설정값만 저장합니다.  
> 모델 가중치와 대용량 결과 파일은 별도 스토리지에서 관리합니다.

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## Installation

### Requirements

- Python 3.10 이상
- Git
- 프로젝트별 추가 시스템 패키지

### 1. Repository 복사

```bash
git clone https://github.com/lab-org/project-name.git
cd project-name
```

### 2. 가상환경 생성

#### Windows

```powershell
python -m venv .venv
.venv\Scripts\activate
```

#### macOS / Linux

```bash
python3 -m venv .venv
source .venv/bin/activate
```

### 3. 라이브러리 설치

```bash
python -m pip install --upgrade pip
pip install -r requirements.txt
```

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## Usage

### 학습

```bash
python scripts/train.py \
  --config configs/default.yaml
```

### 추론

```bash
python scripts/predict.py \
  --config configs/default.yaml \
  --input path/to/image.jpg
```

### 테스트

```bash
pytest
```

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## Configuration

주요 설정 파일:

```text
configs/
├── default.yaml
├── train.yaml
└── inference.yaml
```

설정값 변경 시 실험 결과의 재현을 위해 사용한 설정 파일을 함께 기록합니다.

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## Related Data

이 프로젝트에서 사용하는 데이터는 GitHub 외부에서 관리합니다.

| 항목 | 내용 |
| :--- | :--- |
| 실험 ID | EXP-2024-001 |
| 데이터 경로 | `/data/lab/crops/rice/2024/` |
| 데이터 유형 | 벼 생육 이미지 |
| 데이터 규모 | 이미지 12,000장 |
| 수집 방식 | 드론 촬영 |

> 데이터 접근 권한은 프로젝트 담당자 또는 Organization 관리자에게 문의하세요.

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## Reproducibility

연구 결과 재현을 위해 다음 정보를 기록합니다.

- Python 버전
- 라이브러리 버전
- 데이터 버전 또는 실험 ID
- 실행 설정 파일
- Random Seed
- 학습 장비 및 환경
- 평가 지표와 평가 방법

환경 정보 저장 예시:

```bash
pip freeze > requirements-lock.txt
```

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## Contributing

1. 작업 브랜치를 생성합니다.
2. 기능을 구현하거나 문제를 수정합니다.
3. 테스트 및 실행 검증을 수행합니다.
4. 변경사항을 Commit합니다.
5. Pull Request를 생성합니다.
6. 관리자 검토 후 `main` 브랜치에 병합합니다.

```bash
git checkout -b feat/feature-name
git add .
git commit -m "feat: add feature description"
git push origin feat/feature-name
```

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## Contact

| 역할 | 이름 | 연락처 |
| :--- | :--- | :--- |
| 개발 담당 | 이름 | example@korea.kr |
| 데이터 담당 | 이름 | example@korea.kr |