Task-대안추천 추천 규칙 엔진 구현

[muzygosu]

Summary

감지된 위험상황을 운영 대안 후보 목록으로 변환하는 추천 규칙 엔진을 구현합니다. 추천은 최적화 탐색이 아니라 문서화된 규칙 기반 후보 생성이며, 각 후보에는 우선순위와 근거를 함께 남깁니다.

Parent Issue

#84

Area

Domain

Target Sprint

Sprint 3

Scope

• 출구 병목 감지 결과를 출구 추가 개방, 출구 유입 분산, 출구 앞 유입폭 제한, 장애물/가이드 배치 후보로 변환합니다.
• 복도 병목 감지 결과를 우회 동선 유도, 일방통행 전환, 통로폭 확장 후보로 변환합니다.
• 양방향 흐름 충돌 감지 결과를 동선 분리, 시간차 진입, 선 하차 후 승차 후보로 변환합니다.
• 제한시간 초과/미대피 감지 결과를 출발 구역 분산, 출구 부하 균등화, 단계적 대피 후보로 변환합니다.
• 추천 불가 또는 데이터 부족 사유를 표현합니다.

Acceptance Criteria

• 감지된 위험상황별로 하나 이상의 추천 후보가 생성됩니다.
• 추천 후보에는 우선순위, 근거 요약, 관련 지표 reference가 포함됩니다.
• 같은 위험상황이 여러 개 감지되면 중복 후보를 정리할 수 있습니다.
• 추천 최적화 탐색이나 자동 scenario variation 생성은 포함하지 않습니다.

Architecture / Dependency Check

• 추천 규칙은 domain 책임으로 둡니다.
• application은 결과를 표시하는 소비자로 남깁니다.
• engine은 추천 규칙을 알지 않습니다.
• 추천 후보는 후속 Task-추천안을 ScenarioVariation으로 생성하고 근거 비교 지원 구현 #85 ScenarioVariation workflow가 소비할 수 있는 형태로 유지합니다.

Verification Plan

• cmake --build --preset build-no-app-debug
• ctest --preset test-no-app-debug
• 위험상황별 추천 후보 생성 테스트를 추가합니다.
• 데이터 부족/추천 불가 케이스 테스트를 포함합니다.

Dependencies / Blockers

• Task-대안추천 위험상황 감지 구현이 선행되어야 합니다.
• Task-추천안을 ScenarioVariation으로 생성하고 근거 비교 지원 구현 #85 추천안을 ScenarioVariation으로 생성하는 workflow의 upstream입니다.
• Task-추천 최적화 로직 조사 #107 추천 최적화 로직 조사는 out of scope입니다.

Repository Checks

• I checked for an existing related issue or epic before creating this task.
• I will keep the issue title aligned with the repository naming convention.