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drawNET System Architecture: Native JSON-Object Topology (v1.0)

"Programs must be written for people to read, and only incidentally for machines to execute." — Harold Abelson
"What is not documented, does not exist in the eyes of Engineering." — Software Engineering Proverb

1. 개요 (Abstract)

drawNET은 단순한 다이어그램 그리기 도구를 넘어, 엔터프라이즈급 네트워크 토폴로지 설계 및 엔니지어링을 위한 객체 지향적 시각화 프레임워크입니다. 초기 DSL(Domain Specific Language) 기반의 텍스트 중심 구조에서 탈피하여, 고성능 그래프 엔진인 AntV X6 v2를 기반으로 한 JSON-Native 아키텍처로 진화했습니다. 본 시스템은 데이터의 영속성(Persistence), 정밀한 공간 쿼리(Spatial Query), 그리고 멀티레이어 논리 격리를 핵심 가치로 삼는 v1.0 Premium Edition입니다.

2. 설계 철학 (Design Philosophy)

2.1 Drawing에서 Engineering으로

기존 도구들이 시각적 표현에 집중했다면, drawNET은 **"데이터가 주도하는 시각화"**를 지향합니다. 모든 시각적 요소는 정규화된 데이터 모델의 하위 표현(View)에 불과하며, 핵심 로직은 UUID 기반의 객체 관계망에서 동작합니다.

2.2 하이브리드 인터페이스 (The Hybrid UI Strategy)

사용자에게는 직관적인 GUI(마우스 조작)를 제공하지만, 백그라운드에서는 모든 행위가 정형화된 JSON 스트림으로 변환되어 저장됩니다. 이는 향후 AI 기반의 토폴로지 자동 최적화 및 이상 탐지(Anomaly Detection)를 위한 학습 데이터셋 구축에 최적화된 구조입니다.

3. 핵심 아키텍처 모델 (Core Architecture Model)

drawNET은 SSoT (Single Source of Truth) 원칙에 따라 모든 상태를 단일 JSON 객체로 관리합니다.

3.1 논리 흐름 (Logical Workflow)

시스템의 데이터 처리는 다음과 같은 순환 구조를 따릅니다.

Interaction Layer: 사용자의 드래그, 단축키, 속성 변경을 수집합니다.
Event Orchestration: 객체 간 부모-자식 관계 변경(Embedding), 연결 상태 변경(Connecting) 이벤트를 감지하여 데이터 무결성을 검증합니다.
Data Transformation: 변경된 상태를 X6 셀(Cell)의 data 속성에 즉각 반영합니다.
Persistence Layer: 변경된 전체 그래프 상태를 graph.toJSON()으로 직렬화하여 영속 저장소(LocalStorage/Server)에 동기화합니다.

3.2 UUID 기반 객체 참조 (UUID-based Referencing)

모든 노드와 엣지는 시스템 전역에서 유일한 UUID를 식별자로 가집니다. 이는 RFC4122 v4 표준을 철저하게 준수하며, 라벨(Label)이나 명칭 변경 시에도 객체 간의 참조 무결성(Referential Integrity)이 깨지지 않도록 보장하며, 대규모 프로젝트에서 복잡한 계층 구조를 추적하는 핵심 메커니즘입니다.

3.3 시스템 구조도 (System Overview Diagram)

본 시스템의 모듈 간 상호작용과 데이터 흐름은 다음과 같습니다.

graph TD
    User["사용자 (User)"]
    X6["AntV X6 Graph Engine"]
    Sidebar["속성 사이드바 (Sidebar)"]
    Persistence["영속성 제어 (persistence.js)"]
    State["Shared State (state.js)"]
    LocalStorage["Local Storage / Server"]

    User -- "UI 상호작용" --> X6
    X6 -- "JSON Export" --> Persistence
    Persistence -- "JSON Save" --> LocalStorage
    LocalStorage -- "JSON Load" --> Persistence
    Persistence -- "graph.fromJSON()" --> X6
    
    X6 -- "객체 선택 (UUID)" --> Sidebar
    Sidebar -- "데이터 수정 (setData)" --> X6
    
    subgraph Frontend [Client Side]
        X6
        Sidebar
        State
        Persistence
    end

4. 멀티레이어 논리 격리 및 제어 (Multi-Layer & Logical Isolation)

drawNET은 단순히 선을 겹쳐 그리는 도구가 아닌, 복잡한 인프라를 **논리적 도메인(Domain)**으로 분리하여 관리하는 차세대 아키텍처를 채택했습니다. 이는 기존의 드로잉 도구(Draw.io, Visio 등)와 가장 극명하게 대비되는 drawNET만의 독보적 강점입니다.

4.1 Visual Layer vs. Logical Engineering Layer

비교 항목	기존 도구 (Visio, Draw.io)	drawNET Premium
핵심 성격	Visual Layer (시각적 그룹화)	Logical Layer (엔지니어링 격리)
주요 용도	단순 Show/Hide (투명 비닐지 방식)	도메인별 논리 격리 및 데이터 제어
데이터 일관성	레이어 간 복사 시 별개 객체로 분리	동일 UUID 기반의 다중 관점(View) 동기화
상호 작용	레이어 간 논리적 연동 불가	Cross-layer Tunneling (계층 간 연동 추적)
활용 가치	"그림의 정리 정돈"	"복잡한 시스템의 통합 거버넌스"

4.2 왜 '논리적 격리'인가? (The Reason Why)

엔터프라이즈급 인프라 설계에서 물리(Physical), 논리(Logical), 보안(Security) 데이터를 하나의 화면에 그리는 것은 불가능에 가깝습니다. drawNET은 이를 해결하기 위해 다음과 같은 고난도 기술을 구현했습니다.

도메인 격리(Domain Isolation): L1(케이블/랙), L2(VLAN/IP), L3(보안 정책) 등 각 도메인의 정밀한 분리를 통해 설계의 복잡도를 낮추고 각 담당자가 본인의 영역에 집중하게 합니다.
Single Source of Truth (SSOT): 1번 레이어의 '코어 스위치'와 3번 레이어의 '보안 장비'가 동일한 물리 장비라면, drawNET은 단 하나의 데이터 소스를 공유하여 어느 레이어에서 수정해도 전체 정합성이 유지되게 설계되었습니다.
지능형 터널링(Layer Tunneling): 레이어는 분리되어 있지만, 데이터 경로(Path)는 연결되어 있습니다. 물리적 케이블이 끊어졌을 때 논리 레이어의 패킷 흐름에 어떤 영향을 주는지 교차 레이어 분석이 가능합니다.

4.3 공간 쿼리 및 부모 선택 알고리즘 (Innermost Heuristic)

노드가 중첩된 그룹 영역으로 이동할 때, 시스템은 Bounding Box 면적 기반의 Innermost 알고리즘을 수행합니다.

알고리즘: 드롭 포인트를 포함하는 모든 부모 후보 중 면적이 가장 작은(가장 구체적인) 그룹을 최종 부모로 선택합니다.
의도: 이를 통해 복잡한 랙(Rack) 및 사이트(Site) 계층 내부로의 직관적인 객체 삽입이 가능해집니다.

5. 저장 방식의 지향성과 확장성 (Storage & Scalability)

5.1 JSON-Native의 이점

VCS 친화성: 텍스트 기반 JSON 파일로 저장되므로, Git과 같은 버전 관리 시스템을 통해 시나리오별 변경 이력을 관리하기 용이합니다.
상호운용성 (Interoperability): Python, JS 등 다양한 언어에서 표준 JSON 라이브러리를 통해 프로젝트 파일에 접근하여 자동화된 분석 보고서를 생성할 수 있습니다.

5.2 에셋 라이브러리 확장성 (Modular & Open Asset Architecture)

drawNET의 에셋 시스템은 폐쇄적�### 7. 전문 내보내기 서브시스템 및 하이브리드 리포팅 (High-Fidelity Export & Hybrid Reporting)

drawNET은 단순한 캔버스 캡처를 넘어, 엔지니어링 결과물의 시각적 완밀성과 데이터의 편집 가능성을 동시에 확보하는 하이브리드 내보내기 전략을 취합니다.

7.1 하이브리드 이미지-객체 모델 (Hybrid Image-Object Model)

PPTX 리포트 생성 시, 시스템은 두 가지 서로 다른 렌더링 경로를 결합합니다.

Topology View (High-Res Snapshot): 복잡한 선(Path) 라우팅, SVG 그림자, 반투명 그룹 등은 PPTX 네이티브 객체로 변환 시 시각적 손실이 큽니다. 이를 방지하기 위해 200% 스케일의 고해상도 PNG 스냅샷으로 캔버스를 캡처하여 삽입합니다.
Inventory Data (Native PPTX Objects): 장비 목록, 프로젝트 정보, 요약 통계는 수정이 용이해야 합니다. 따라서 이 데이터는 PPTX의 네이티브 테이블(Table) 및 텍스트 상자로 생성하여, 리포트 출력 후에도 사용자가 파워포인트 내에서 직접 내용을 수정할 수 있도록 보장합니다.

7.2 초정밀 클린 캡처 및 안정화 (Clean Capture & Stabilization)

내보내기 수행 시, 시스템은 실시간으로 가상 스타일시트 주입(Virtual CSS Injection) 및 모사 데이터 동기화 기술을 사용합니다.

UI 노이즈 제거: 연결점(Port/Anchor), 선택 박스(Selection), 그리드 가이드 등을 캡처 순간에만 display: none으로 처리합니다.
적응형 안정화 지연 (1000ms Delay): 모델 업데이트(Base64 변환 등) 후 브라우저 DOM이 완전히 동기화되도록 1초의 대기 시간을 강제하여, 저사양 환경에서도 캡처 무결성을 보장합니다.
해상도 보정 (2x Scaling): 사용자 모니터의 DPI와 관계없이 항상 고품질 인쇄가 가능한 수준의 픽셀 밀도를 확보하기 위해 2배수 슈퍼 샘플링(Super Sampling) 캡처를 수행합니다.

7.3 전수 속성 스캔 및 Base64 임베딩 (Recursive Asset Embedding)

SVG 내보내기의 핵심은 외부 자산의 완전한 자립화입니다.

재귀적 선택자 탐색: 특정 태그에 국한되지 않고 노드의 모든 속성 트리를 스캔하여 외부 이미지 경로를 식별합니다.
속성 패리티(Parity): xlink:href와 일반 href 속성 모두에 동일한 Base64 데이터를 주입하여 크로스 브라우저/뷰어 호환성을 극대화합니다.
절대 좌표 매핑 (Zero-Clip): 캔버스의 현재 뷰포트 상태와 무관하게 getCellsBBox를 통한 실제 객체 영역을 자동 계산하고, 명시적인 viewBox 주입을 통해 상하좌우 짤림 현상을 원천 차단합니다. 상태, 환경 사양 등 무한한 메타데이터를 자유롭게 추가하고 수정할 수 있습니다.
데이터 활용성: 모든 부가 정보는 JSON 데이터 모델에 정적/동적으로 포함되어 저장되므로, 설계가 완료된 후 즉시 인벤토리 보고서(Inventory Report) 생성, 검색 엔진 필터링, 혹은 외부 시스템과의 데이터 연동(API)에 활용됩니다.
설계 의도의 보존: 이는 "그림"이 아닌 "설계 데이터" 그 자체를 보존함으로써, 설계자가 의도한 모든 엔지니어링 맥락이 유실 없이 영구적으로 관리됨을 의미합니다.

5.4 PM 지향적 설계 및 자산 관리 (PM-Centric Design & Asset Management)

엔지니어의 기술적 관점뿐 아니라, 프로젝트 매니저(PM)의 의사결정 및 자산 관리 효율성을 극대화합니다.

선제적 비즈니스 데이터 매핑: 설계 초기 단계부터 각 객체에 벤더 정보, 단가(Price), 구매 일정, 담당 부서 등 관리 지표를 미리 입력할 수 있습니다.
원클릭 전수 관리: "Inventory View" 및 "JSON/PPTX Export" 기능을 통해 프로젝트에 투입된 전체 자산 현황과 예상 비용을 한눈에 파악할 수 있으며, 이는 즉시 구매 발주서나 예산 보고서의 기초 자료로 변환됩니다.
전략적 가시성: 시각적 토폴로지와 비즈니스 데이터가 결합됨으로써, PM은 단순히 "어떻게 연결되는가"를 넘어 "무엇이 얼마의 비용으로 구축되는가"에 대한 전략적 통찰을 실시간으로 확보할 수 있습니다.

5.5 REST API 기반의 생태계 통합 (REST API-Based Ecosystem Integration)

drawNET의 데이터 구조는 고립된 파일에 머물지 않고 외부 시스템과 유기적으로 소통할 수 있는 **프로그래밍 가능한 인터페이스(Programmable Interface)**를 지향합니다.

Native REST API 지원: Flask 기반의 강력한 백엔드를 통해 토폴로지 데이터의 CRUD(Create, Read, Update, Delete)를 REST API로 실시간 제공합니다.
엔터프라이즈 시스템 연동: 기업 내 CMDB(자산 관리 시스템), NMS(네트워크 모니터링), 혹은 클라우드 프로비저닝 엔진과의 양방향 데이터 동기화가 가능합니다.
자동화된 생명주기 관리: 외부 스크립트를 통해 새로운 프로젝트를 자동 생성하거나, 실시간 모니터링 데이터를 API로 수신하여 캔버스상의 노드 상태(장애 발생 등)를 시각적으로 즉시 갱신하는 등 고도화된 자동화 워크플로우를 구현할 수 있는 강력한 무기를 갖추고 있습니다.

6. 엔지니어링 생산성: 지능형 단축키 시스템 (Engineering Productivity: Intelligent Hotkey System)

drawNET은 일반적인 드로잉 도구(Draw.io, Visio 등)와 차별화되는 **"전문 엔지니어 전용 워크스테이션"**으로서의 정체성을 단축키 시스템을 통해 증명합니다.

6.1 "Always-Enabled" 로직의 기술적 의도

일반적인 웹 도구는 텍스트 입력 중 시스템 단축킹(Undo/Redo 등)이 차단되거나 포커스 충돌을 일으킵니다. drawNET의 단축키 엔진은 isTyping 상태를 정밀하게 인지하되, 핵심적인 그래프 제어 액션에 대해서는 **전역적 우선순위(Override Priority)**를 부여합니다. 이는 수천 개의 속성을 동시에 수정하는 현업 환경에서 작업의 연속성을 완벽하게 보장하는 설계입니다.

6.2 Drawing Tool vs. Engineering Tool

드로잉 도구 (Draw.io, Visio): 시각적 표현이 목적이므로 마우스 기반의 정교한 배치를 우선시하며, 단축키는 보조 수단에 불과합니다.
엔지니어링 도구 (drawNET): 토폴로지 구성 속도가 핵심입니다. 따라서 "Zero-Mouse" 워크플로우를 지향하며, 로직 기반의 정렬(Alignment), 속성 복제(Format Painter), 컨텍스트 기반의 부모-자식 포함 로직을 단축키 하나로 수행할 수 있도록 최적화되어 있습니다.

6.3 현업 최적화 컨텍스트 핸들러

단순한 좌표 이동을 넘어, Grid Snapping 연동 이동, Large/Small Step 이동, 그리고 레이어 가시성 퀵 토글 등 현업 엔지니어가 토폴로지 구성 시 가장 빈번하게 수행하는 동작들을 모듈화된 핸들러(handlers/)로 구현하여 응답성을 극대화했습니다.

7. 전문 내보내기 서브시스템 및 하이브리드 리포팅 (High-Fidelity Export & Hybrid Reporting)

7.1 하이브리드 이미지-객체 모델 (Hybrid Image-Object Model)

PPTX 리포트 생성 시, 시스템은 두 가지 서로 다른 렌더링 경로를 결합합니다.

Topology View (High-Res Snapshot): 복잡한 선(Path) 라우팅, SVG 그림자, 반투명 그룹 등은 PPTX 네이티브 객체로 변환 시 시각적 손실이 큽니다. 이를 방지하기 위해 200% 스케일의 고해상도 PNG 스냅샷으로 캔버스를 캡처하여 삽입합니다.
Inventory Data (Native PPTX Objects): 장비 목록, 프로젝트 정보, 요약 통계는 수정이 용이해야 합니다. 따라서 이 데이터는 PPTX의 네이티브 테이블(Table) 및 텍스트 상자로 생성하여, 리포트 출력 후에도 사용자가 파워포인트 내에서 직접 내용을 수정할 수 있도록 보장합니다.

7.2 초정밀 클린 캡처 메커니즘 (Clean Capture Mechanism)

내보내기 수행 시, 시스템은 실시간으로 가상 스타일시트 주입(Virtual CSS Injection) 기술을 사용하여 시각적 노이즈를 제거합니다.

UI 노이즈 제거: 연결점(Port/Anchor), 선택 박스(Selection), 그리드 가이드 등을 캡처 순간에만 display: none으로 처리하여 설계 데이터 본연의 모습만 선명하게 담아냅니다.
해상도 보정 (2x Scaling): 사용자 모니터의 DPI와 관계없이 항상 고품질 인쇄가 가능한 수준의 픽셀 밀도를 확보하기 위해 2배수 슈퍼 샘플링(Super Sampling) 캡처를 수행합니다.

7.3 레이어 기반 수직적 리포팅 (Layer-Aware Vertical Reporting)

전체 토폴로지뿐 아니라, 프로젝트에 정의된 각 레이어(물리, 논리, 보안 등)를 개별적으로 분석하여 슬라이드를 생성합니다.

동적 가시성 제어: 각 레이어별 전용 슬라이드를 캡처할 때, 시스템은 백그라운드에서 레이어 가시성을 순차적으로 토글(Toggle)하고 필터를 적용하여 해당 도메인의 객체들만 깨끗하게 분리된 자동 리포트를 구성합니다.

7.4 엔지니어링 실무 데이터 매핑 (Engineering Data Mapping)

식별자 기반 매핑 (ID-Key Linkage): drawNET의 모든 객체는 고유 UUID를 Primary Key로 가집니다. 이는 실무 엔지니어가 보유한 방대한 외부 데이터(라우팅 테이블, 방화벽 룰 등)와 시각적 도면을 VLOOKUP이나 데이터 조인으로 즉시 연결하는 매개체가 됩니다.
경량 메타데이터 레이어 (Description & Tags): 도면의 가벼움을 유지하면서도 실무에 꼭 필요한 컨텍스트를 Tags와 Description으로 캡처합니다. 이는 "무거운 데이터 관리는 외부 전문 툴에 맡기고, 도면은 맥락과 연결 고리만 제공한다"는 실무적 철학을 반영합니다.
BOM 및 인벤토리 자동 생성: 인벤토리 내 '소속 그룹' 정보를 포함하여, 내보낸 즉시 자산 관리 대장(Excel)으로 활용 가능한 고순도 데이터를 제공합니다.

8. Connectivity & Simulation Architecture (논리적 연결 계층화)

drawNET은 물리적 자산 배치와 논리적 연결 시뮬레이션을 분리하기 위해 '레이어 타입 기반 제약(Layer-Type Constraints)' 아키텍처를 채택합니다.

8.1 레이어 타입 정의

Standard (Physical): 장비(Node)와 연결(Edge)이 공존하는 기본 레이어.
Logical (Simulation): 연결선(Edge)만 허용되는 특수 레이어. 신규 노드 생성이 차단되며, 복제 시 노드는 필터링되고 연결 관계만 전이됩니다.

8.2 데이터 일관성 및 시뮬레이션 원칙

SSoT (Single Source of Truth): 장비의 마스터 정보는 물리 레이어에 위치하며, 논리 레이어의 선들은 서로 다른 레이어에 속한 노드들을 참조(UUID 기반)하여 가상의 망 구성을 형성합니다.
포맷 페인터(Style Propagation): 클립보드 데이터를 최우선으로 하는 Default-Strict 로직을 통해 개체의 스타일 정보가 유실 없이 전파되도록 보장합니다.
자기 치유형 상태 관리: 브라우저 및 OS 레벨의 이벤트 유실에 대비하여, 인터랙션 발생 시마다 실제 모디파이어(Ctrl/Cmd) 상태를 재검증하는 안정성 프로토콜을 운영합니다.

9. AI Ready: 구조화된 그래프 데이터의 가치 (AI Ready: The Value of Structured Data)

drawNET은 단순히 도면을 "그리는" 도구가 아니라, AI가 즉시 이해하고 분석할 수 있는 고정밀 데이터셋을 생성하는 플랫폼입니다.

9.1 데이터 고정밀도 (Data High-Fidelity)

기존의 PDF나 이미지(OCR 기반) 도면 분석은 시각적 모호성으로 인해 연결 관계의 왜곡이나 오인식 확률이 높습니다. drawNET의 JSON-Native 구조는 모든 연결을 UUID와 참조 무결성(Referential Integrity)으로 정의하므로, AI에게 **"정답(Ground Truth)"**을 제공합니다. 이는 AI 모델의 학습 및 분석 정확도를 비약적으로 높여줍니다.

9.2 지능형 설계 감사 및 예측 (Intelligent Auditing & Prediction)

구조화된 데이터 모델은 차세대 AI 엔진과 결합하여 다음과 같은 가치를 창출합니다:

자동 설계 검증 (Automated Auditing): 설계된 토폴로지가 기업의 보안 정책이나 표준망 구성 원칙을 준수하는지 AI가 실시간으로 감시하고 이상 징후를 탐지합니다.
장애 시뮬레이션 (Impact Analysis): 특정 노드 장애 시 전체 서비스에 미치는 영향도를 그래프 알고리즘으로 자동 계산하여 최적의 백업 경로를 제안합니다.
비용 최적화 (TCO Optimization): 입력된 단가와 장비 스펙 데이터를 AI가 분석하여, 운용 효율은 유지하면서도 구축 비용을 최소화할 수 있는 설계 최적화 모델을 제시합니다.

9.3 그래프 알고리즘과의 완벽한 호환성

본 프로젝트가 생성하는 데이터는 **그래프 이론(Graph Theory)**을 따르는 인접 리스트(Adjacency List) 구조로 즉시 변환 가능합니다. 이는 LLM(대형 언어 모델)뿐만 아니라 GNN(Graph Neural Networks)과의 결합을 통해 네트워크 인프라의 미래를 설계하는 데 가장 적합한 아키텍처임을 증명합니다.

9.4 네트워크 가상 시뮬레이션 및 디지털 트윈 (Network Virtual Simulation & Digital Twin)

drawNET의 데이터는 단순한 시각화를 넘어, 가상 환경에서의 패킷 흐름 시뮬레이션을 가능케 하는 디지털 트윈의 기반이 됩니다.

라우팅 루프 및 블랙홀 탐지 (Loop & Blackhole Detection): 엔터프라이즈 네트워크의 고질적인 문제인 라우팅 루프를 설계 단계에서 사전에 차단합니다. 객체의 tags에 포함된 라우팅 정보와 ip 속성을 그래프 경로 탐색 알고리즘과 결합하여, 논리적 순환 경로(Loop)나 목적지 없이 사라지는 경로(Blackhole)를 AI가 0.1초 만에 전수 검사합니다.
물리-논리 정합성 검증: 물리적 케이블 연결(Edge)과 논리적 라우팅 정책(Metadata) 사이의 불일치를 잡아내어, "그림과 실제 설정이 다른" 휴먼 에러를 원천적으로 방지합니다.

9.5 AI 범용성 및 미래 지향성 (Universal AI-Agnostic Architecture)

drawNET이 생성하는 데이터 모델은 특정 AI 기술에 종속되지 않는 **"범용 AI 데이터 언어"**로서의 가치를 지닙니다.

Cross-AI Compatibility: OpenAI(GPT), Anthropic(Claude), Meta(Llama) 등 모든 주요 AI 모델들은 시각적 이미지보다 정형화된 JSON 데이터에서 강력한 추론 능력을 발휘합니다. drawNET은 어떤 AI가 등장하더라도 즉시 협업할 수 있는 완벽한 인터페이스를 미리 갖추고 있습니다.
데이터 주권과 보안 (Data Sovereignty): 클라우드 기반 AI를 사용할 수 없는 고도의 보안 환경에서도, 표준 JSON 형식의 프로젝트 파일을 로컬 AI 엔진(On-premise LLM)이 직접 분석하게 함으로써 데이터 외부 유출 없이도 지능형 설계를 수행할 수 있습니다.
공공 및 국가 중요 시설 최적화: 망 분리 환경이 필수적인 공공기관, 금융, 국방 분야에서 폐쇄형 LLM과의 결합을 통해 **보안 가이드라인 준수 여부(Compliance Audit)**를 자동 검증할 수 있습니다. 이는 인적 과실로 인한 국가적 보안 사고를 설계 단계에서 원천 차단하는 가장 강력한 보안 설계 아키텍처임을 보장합니다.
미래를 위한 확장팩: 현재 입력된 tags, ip, metadata 등은 미래의 강력한 AI 에이전트가 네트워크 인프라를 자동으로 정밀하게 제어(Autonomous Networking)할 수 있게 만드는 핵심 데이터 전구체(Precursor) 역할을 수행합니다.

10. 미래 전망 및 지향점 (Future Direction)

AI Topology Auditor: 저장된 JSON 데이터를 분석하여 네트워크 설계상의 병목 구간이나 단일 장애점(SPOF)을 AI가 자동으로 식별하는 기능을 계획하고 있습니다.
Visual Diff Engine (Next Gen): 두 개의 프로젝트 JSON 파일을 비교하여 노드 위치 변화, 속성 변화를 캔버스상에 시각적으로 강조(Highlight)하는 도구로 발전시킬 것입니다.
Master Model Definition: 하나의 마스터 모델에서 다양한 관점의 서브 그래프(View)를 동시에 생성하고 동기화하는 엔터프라이즈 협업 기능을 지향합니다.

최초 공식 릴리즈: 2026-03-20 (v1.0 Premium Edition - New Launch)
작성자: Antigravity AI Implementation Team (drawNET Core)

24 KiB Raw Blame History

drawNET System Architecture: Native JSON-Object Topology (v1.0)

1. 개요 (Abstract)

2. 설계 철학 (Design Philosophy)

2.1 Drawing에서 Engineering으로

2.2 하이브리드 인터페이스 (The Hybrid UI Strategy)

3. 핵심 아키텍처 모델 (Core Architecture Model)

3.1 논리 흐름 (Logical Workflow)

3.2 UUID 기반 객체 참조 (UUID-based Referencing)

3.3 시스템 구조도 (System Overview Diagram)

4. 멀티레이어 논리 격리 및 제어 (Multi-Layer & Logical Isolation)

4.1 Visual Layer vs. Logical Engineering Layer

4.2 왜 '논리적 격리'인가? (The Reason Why)

4.3 공간 쿼리 및 부모 선택 알고리즘 (Innermost Heuristic)

5. 저장 방식의 지향성과 확장성 (Storage & Scalability)

5.1 JSON-Native의 이점

5.2 에셋 라이브러리 확장성 (Modular & Open Asset Architecture)

7.1 하이브리드 이미지-객체 모델 (Hybrid Image-Object Model)

7.2 초정밀 클린 캡처 및 안정화 (Clean Capture & Stabilization)

7.3 전수 속성 스캔 및 Base64 임베딩 (Recursive Asset Embedding)

5.4 PM 지향적 설계 및 자산 관리 (PM-Centric Design & Asset Management)

5.5 REST API 기반의 생태계 통합 (REST API-Based Ecosystem Integration)

6. 엔지니어링 생산성: 지능형 단축키 시스템 (Engineering Productivity: Intelligent Hotkey System)

6.1 "Always-Enabled" 로직의 기술적 의도

6.2 Drawing Tool vs. Engineering Tool

6.3 현업 최적화 컨텍스트 핸들러

7. 전문 내보내기 서브시스템 및 하이브리드 리포팅 (High-Fidelity Export & Hybrid Reporting)

7.1 하이브리드 이미지-객체 모델 (Hybrid Image-Object Model)

7.2 초정밀 클린 캡처 메커니즘 (Clean Capture Mechanism)

7.3 레이어 기반 수직적 리포팅 (Layer-Aware Vertical Reporting)

7.4 엔지니어링 실무 데이터 매핑 (Engineering Data Mapping)

8. Connectivity & Simulation Architecture (논리적 연결 계층화)

8.1 레이어 타입 정의

8.2 데이터 일관성 및 시뮬레이션 원칙

9. AI Ready: 구조화된 그래프 데이터의 가치 (AI Ready: The Value of Structured Data)

9.1 데이터 고정밀도 (Data High-Fidelity)

9.2 지능형 설계 감사 및 예측 (Intelligent Auditing & Prediction)

9.3 그래프 알고리즘과의 완벽한 호환성

9.4 네트워크 가상 시뮬레이션 및 디지털 트윈 (Network Virtual Simulation & Digital Twin)

9.5 AI 범용성 및 미래 지향성 (Universal AI-Agnostic Architecture)

10. 미래 전망 및 지향점 (Future Direction)

24 KiB

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