MetroAI — KOLAS Compliance OS
Measurement uncertainty MCP server for ISO/IEC 17025 and KOLAS-accredited laboratories. GUM/MCM/QMC engine + 9 calibration templates (TEM/SEM-EDS/AFM/OCD nano-metrology) + reverse_uncertainty (novel within prior-art search) + Ed25519 audit signatures + W3C PROV-O provenance. v0.6.0, 36 passing tests on Python 3.10–3.12.
README
📐 MetroAI — KOLAS 컴플라이언스 OS (v0.6.0)
"KOLAS 감사를 데이터로 관리합니다."
한국 1,200+ KOLAS 인정기관을 위한 컴플라이언스 운영 시스템. 6개 AI agents 가 SOP · 인증서 · 인력 · 감사이력 · 규제변경을 24시간 모니터링하고, 부적합 위험을 사전에 예측합니다.
v0.6.0 (2026-05) — 6 AI agents 백본 + 4종 신규 나노메트롤로지 템플릿 + Ed25519 audit log + QMC.
주요 기능
컴플라이언스 OS (v0.6.0 신규)
- 6 AI Agents 자동 모니터링 —
semi-intel(반도체 동향, DART·NTIS 연동) ·job-scout(인력 회전율, baseline stub) ·kolas-monitor(KOLAS 고시 일일 스캔, knab.go.kr live fetch + stub fallback) ·kolas-audit-predictor(감사 위험 예측 — 룰 베이스라인 + GBT 모델 옵션) ·orchestrator(통합 작업 큐) ·schedule(일정 자동 관리). 외부 데이터는 모두*_is_live플래그로 live/stub 구분. - Verifiable Audit Trail — Ed25519 디지털 서명 + W3C PROV-O 프로비넌스로 모든 AI 출력의 무결성을 입증. KOLAS 정기심사 시 사후 변조 없음 입증 가능.
- Pydantic v2 입력 검증 — MCP 도구·FastAPI·Streamlit 폼 모두 동일 스키마로 검증.
불확도 엔진 (v0.5.0 기반 + v0.6.0 신규 4종)
- GUM 자동 계산 — sympy 기반 편미분, Welch-Satterthwaite, 확장불확도.
- MCM + QMC 검증 — 몬테카를로(ISO 98-3/Suppl. 1) + Sobol QMC (O(1/N) 수렴, baseline 검증 정확도 ±0.003%).
- 불확도 역설계 (Novel — GUM Workbench 등 기존 SW에 없음) — 목표 U_target 만족하는 성분별 최대 허용 표준불확도 자동 산출.
- 9개 교정·시험 템플릿 — v0.5 (블록게이지·분동·온도·압력·DC전압) + v0.6 신규 (TEM 격자상수 · SEM-EDS 원소 정량 · AFM 거칠기 · OCD scatterometry CD).
- KOLAS 양식 출력 — 엑셀/PDF 예산서 + 교정성적서 자동 생성.
- PT 분석 — z/En/ζ-score (ISO 13528, ISO 17043).
kolas-audit-predictor 정직 메트릭 (D sprint, 2026-05-12)
외부 인용용 정직 한 줄: 합성 데이터 기반 5-fold CV: accuracy 60.6% ± 3.1pp · ROC-AUC 0.628 ± 0.038 · Brier 0.241 · F1 0.636 (n=2000 × 6 features, label noise 15%). 실 KOLAS 감사 결과 데이터로 외부 검증 진행 중이며, 그 전까지는 상기 메트릭이 실세계 성능을 의미하지 않습니다.
설계 결정:
- GradientBoostingClassifier (n_estimators=200, depth=3, lr=0.05)
- Feature 중요도 상위 3:
months_since_last_audit(0.34) ·personnel_turnover(0.25) ·sop_completeness(0.24) — 도메인 상식과 일치 - 합성 데이터에서 60%대 정확도는 label noise=0.15 환경에서 합리적 (오라클 상한 ≈ 85%)
- "87.1%" 등 이전 sprint 의 sandbox 수치는 모델 메타데이터·랜딩 페이지·MCP manifest 어디에도 박지 않음 (
docs/HONESTY_NOTES.md참조)
코드 경로: metroai/ml/audit_risk_model.py, metroai/ml/synthetic_audit_data.py
테스트: tests/test_v060_ml.py (6 통과)
스크린샷
(추후 추가 예정)
설치 및 실행
로컬 실행
# 의존성 설치
pip install -e ".[dev]"
# 앱 실행
streamlit run app.py
테스트
pytest tests/ -v
기술 스택
- Python 3.10+
- sympy, numpy, scipy (수치 계산)
- Streamlit (웹 UI)
- reportlab (PDF 생성)
- openpyxl (엑셀 출력)
- plotly (차트/시각화)
프로젝트 구조
metroai/
├── app.py ← 랜딩 페이지 (Streamlit Cloud 진입점)
├── pages/ ← Streamlit 멀티페이지
│ ├── 1_📐_불확도_계산.py ← 템플릿 + 직접입력 + 위자드 모드
│ ├── 2_📊_PT_분석.py ← 숙련도시험 분석
│ └── 3_📄_교정성적서.py ← 교정성적서 PDF 생성
├── metroai/
│ ├── core/ ← GUM/MCM 계산 엔진
│ ├── export/ ← 엑셀/PDF 출력
│ ├── modules/ ← PT 분석기 등
│ └── templates/ ← 교정 분야별 템플릿
└── tests/ ← 55개 유닛 테스트
라이선스
MIT License
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