[Feat] LLM 기반 방문 시각 생성 로직 통합 및 30분 단위 제약 추가

app/core/visit_time_llm.py

@@ -115,6 +115,7 @@ async def propose_visit_times_for_days(
         "24:00은 하루 종료 시각으로만 사용할 수 있고 24:01, 25:00 같은 값은 금지입니다.\n"
         "visit_sequence 순서를 지키고 시간이 감소하지 않도록 동일하거나 점진적으로 증가해야 합니다.\n"
         "동일한 일차에서 최대 10개 장소까지 자연스럽고 현실적으로 배치하세요.\n"
+        "visit_time의 분(MM)은 반드시 '00' 또는 '30' 중 하나를 사용하여 30분 단위로 배치하세요.\n"
         "section_hint, time_hint는 참고용이며 이동 동선을 고려해 자연스럽게 배치하세요.\n"
         "입력에 없는 장소를 추가하거나 순서를 바꾸지 마세요.\n"
         "운영시간 데이터가 없으므로 실제 영업시간을 단정하지 마세요."

app/core/visit_time_policy.py

@@ -104,6 +104,17 @@ def _normalize_output_mode(output_mode: VisitTimeOutputMode | str) -> VisitTimeO
         return VisitTimeOutputMode.HHMM
 
 
+def _build_baseline_minutes(total_count: int, start_minutes: int) -> list[int]:
+    """장소 수에 맞춰 하루 종료 시각까지 균등하게 시간을 배분합니다."""
+    if total_count <= 0:
+        return []
+    if total_count == 1:
+        return [start_minutes]
+
+    step = max(1, (_FALLBACK_END_MINUTES - start_minutes) // total_count)
+    return [min(start_minutes + step * index, _MAX_VISIT_TIME_MINUTES) for index in range(total_count)]
+
+
 def build_visit_time_policy_config(settings: Settings | None = None) -> VisitTimePolicyConfig:
     """설정값으로 visit_time 정책 구성을 만듭니다."""
     resolved_settings = settings or get_settings()
@@ -147,17 +158,6 @@ def _parse_valid_visit_time(value: str | None) -> int | None:
     return parsed
 
 
-def _fallback_minutes_for_position(index: int, total_count: int, config: VisitTimePolicyConfig) -> int:
-    start = max(_MIN_VISIT_TIME_MINUTES, min(config.start_minutes, _MAX_VISIT_TIME_MINUTES))
-    count = max(1, total_count)
-    if count == 1:
-        return start
-
-    available_minutes = max(0, _FALLBACK_END_MINUTES - start)
-    step = max(1, available_minutes // count)
-    return min(_MAX_VISIT_TIME_MINUTES, start + max(0, index) * step)
-
-
 def apply_visit_time_policy(
     places: list[dict],
     *,
@@ -172,11 +172,11 @@ def apply_visit_time_policy(
 
     resolved_config = config or build_visit_time_policy_config()
     resolved_output_mode = _normalize_output_mode(output_mode)
-    proposals_provided = llm_proposals_by_sequence is not None
+    proposals_provided = llm_proposals_by_sequence is not None and resolved_output_mode == VisitTimeOutputMode.HHMM
     proposals = llm_proposals_by_sequence or {}
     warnings: list[str] = []
     previous_minutes: int | None = None
-    total_count = len(places)
+    baseline_minutes = _build_baseline_minutes(len(places), resolved_config.start_minutes)
 
     for index, place in enumerate(places):
         sequence_raw = place.get("visit_sequence")
@@ -186,7 +186,7 @@ def apply_visit_time_policy(
             sequence = index + 1
 
         assigned_time: int | None = None
-        if resolved_output_mode == VisitTimeOutputMode.HHMM and proposals_provided:
+        if proposals_provided:
             proposed_time = proposals.get(sequence)
             proposed_minutes = _parse_valid_visit_time(proposed_time)
             if proposed_time and proposed_minutes is None:
@@ -204,7 +204,7 @@ def apply_visit_time_policy(
                 warnings.append(f"day={day_number} sequence={sequence} missing_visit_time; fallback applied")
 
         if assigned_time is None:
-            assigned_time = _fallback_minutes_for_position(index, total_count, resolved_config)
+            assigned_time = baseline_minutes[index]
 
         if previous_minutes is not None and assigned_time < previous_minutes:
             assigned_time = previous_minutes

app/graph/roadmap/nodes/finalize.py

@@ -18,25 +18,19 @@
 from app.core.region_bbox import get_region_bbox
 from app.core.route_optimizer import is_food_anchor, optimize_daily_route
 from app.core.timeout_policy import get_timeout_policy
-from app.core.visit_time_policy import VisitTimeOutputMode, apply_visit_time_policy, build_visit_time_policy_config
+from app.core.visit_time_llm import propose_visit_times_for_days
+from app.core.visit_time_policy import (
+    VisitTimeOutputMode,
+    apply_visit_time_policy,
+    build_visit_time_policy_config,
+)
 from app.graph.roadmap.state import RoadmapState
 from app.graph.roadmap.utils import build_slot_key, strip_code_fence
 from app.schemas.course import CourseRequest, CourseResponseLLMOutput
-from app.schemas.enums import PlanningPreference
 from app.services.webhook_notification import notify_pipeline_event
 
 logger = get_logger(__name__)
 
-_SECTION_VISIT_TIME_MAP = {
-    "MORNING": "09:00",
-    "LUNCH": "12:00",
-    "AFTERNOON": "14:00",
-    "DINNER": "18:00",
-    "EVENING": "20:00",
-    "NIGHT": "22:00",
-}
-_DEFAULT_VISIT_TIME = "09:00"
-
 
 async def _notify_pipeline_event_best_effort(**kwargs) -> None:
     """Discord 웹훅 알림은 실패해도 로드맵 합성 흐름을 막지 않습니다."""
@@ -100,25 +94,17 @@ def _fallback_grace_timeout(timeout_seconds: int) -> int:
     return max(1, int(timeout_seconds) * 2)
 
 
-def _visit_time_from_section(section: str | None) -> str:
-    """스켈레톤 section을 대략적인 방문 시각으로 변환합니다."""
-    key = str(section or "").strip().upper()
-    return _SECTION_VISIT_TIME_MAP.get(key, _DEFAULT_VISIT_TIME)
-
-
-def _resolve_visit_time_output_mode(planning_preference: PlanningPreference) -> VisitTimeOutputMode:
-    if planning_preference == PlanningPreference.PLANNED:
-        return VisitTimeOutputMode.HHMM
-    return VisitTimeOutputMode.SECTION_EN
-
-
-def _apply_route_and_visit_time_policy(daily_places: list[dict], course_request: CourseRequest) -> list[dict]:
+async def _apply_route_and_visit_time_policy(
+    daily_places: list[dict],
+    *,
+    llm_proposals_by_day: dict[int, dict[int, str]] | None = None,
+) -> list[dict]:
     """일자별 장소 순서를 최적화하고 visit_sequence/visit_time을 재계산합니다."""
-    output_mode = _resolve_visit_time_output_mode(course_request.planning_preference)
     policy_config = build_visit_time_policy_config()
     total_before = sum(len(day.get("places", [])) for day in daily_places)
     changed_days: list[int] = []
     warnings: list[str] = []
+    llm_proposals: dict[int, dict[int, str]] = llm_proposals_by_day or {}
 
     for day in daily_places:
         places = day.get("places", [])
@@ -139,23 +125,37 @@ def _apply_route_and_visit_time_policy(daily_places: list[dict], course_request:
                 place["section_hint"] = section
             place.pop("section", None)
 
+        day_number = day.get("day_number", 1)
         resolved_places, new_warnings = apply_visit_time_policy(
             optimized_places,
-            day_number=day.get("day_number"),
+            day_number=day_number,
             config=policy_config,
-            output_mode=output_mode,
+            output_mode=VisitTimeOutputMode.HHMM,
+            llm_proposals_by_sequence=llm_proposals.get(day_number),
         )
         day["places"] = resolved_places
         warnings.extend(new_warnings)
 
     append_job_log(
         "route_optimize",
         f"days_changed={changed_days} total_places={total_before} "
-        f"visit_time_mode={output_mode.value} warnings={len(warnings)}",
+        f"visit_time_mode={VisitTimeOutputMode.HHMM.value} warnings={len(warnings)}",
     )
     return daily_places
 
 
+def _build_itinerary_context(daily_places: list[dict]) -> str:
+    """일자별 장소 목록을 summary 프롬프트용 텍스트로 변환합니다."""
+    context_lines: list[str] = []
+    for day in daily_places:
+        context_lines.append(f"\nDay {day['day_number']} ({day['daily_date']}):")
+        for place in day.get("places", []):
+            context_lines.append(
+                f"- #{place.get('visit_sequence')} {place.get('visit_time')}: {place.get('place_name')}"
+            )
+    return "\n".join(context_lines)
+
+
 def _prepare_final_context(
     state: RoadmapState,
 ) -> tuple[str, list[dict]]:
@@ -176,14 +176,12 @@ def _prepare_final_context(
     except Exception as exc:
         raise ValueError(f"CourseRequest 모델 유효성 검증에 실패했습니다: {exc}") from exc
 
-    context_lines = []
     daily_places_for_schema = []
     for day_plan in skeleton_plan:
         day_number = day_plan["day_number"]
         day_region = day_plan.get("region")
         day_region_bbox = get_region_bbox(day_region)
         current_date = course_request.start_date + timedelta(days=day_number - 1)
-        context_lines.append(f"\nDay {day_number} ({current_date.strftime('%Y-%m-%d')}):")
 
         day_places = []
         visit_sequence_counter = 1
@@ -218,7 +216,6 @@ def _prepare_final_context(
                         or resolve_place_category(place.get("primary_type"), place.get("types") or []).value,
                         "description": f"{display_name}에서 즐기는 대표 활동입니다.",
                         "visit_sequence": visit_sequence_counter,
-                        "visit_time": _visit_time_from_section(section),
                         "section": section,
                     }
                 )
@@ -228,16 +225,28 @@ def _prepare_final_context(
             {"day_number": day_number, "daily_date": current_date.isoformat(), "places": day_places}
         )
 
-    daily_places_for_schema = _apply_route_and_visit_time_policy(daily_places_for_schema, course_request)
-    context_lines = []
+    policy_config = build_visit_time_policy_config()
     for day in daily_places_for_schema:
-        context_lines.append(f"\nDay {day['day_number']} ({day['daily_date']}):")
-        for place in day.get("places", []):
-            context_lines.append(
-                f"- #{place.get('visit_sequence')} {place.get('visit_time')}: {place.get('place_name')}"
-            )
+        places = day.get("places", [])
+        if not places:
+            continue
 
-    return "\n".join(context_lines), daily_places_for_schema
+        day_number = day.get("day_number", 1)
+        optimized_places = optimize_daily_route(places)
+        for index, place in enumerate(optimized_places, start=1):
+            place["visit_sequence"] = index
+            place.pop("visit_time", None)
+            place.pop("section", None)
+
+        resolved_places, _warnings = apply_visit_time_policy(
+            optimized_places,
+            day_number=day_number,
+            config=policy_config,
+            output_mode=VisitTimeOutputMode.HHMM,
+        )
+        day["places"] = resolved_places
+
+    return _build_itinerary_context(daily_places_for_schema), daily_places_for_schema
 
 
 def _safe_next_action_suggestions(trip_days: int) -> list[str]:
@@ -408,6 +417,13 @@ async def synthesize_final_roadmap(state: RoadmapState) -> RoadmapState:
         itinerary_context, daily_places = _prepare_final_context(state)
         course_request = CourseRequest.model_validate(state["course_request"])
         daily_places = await _fill_place_descriptions_with_llm(daily_places)
+        visit_time_proposals = await propose_visit_times_for_days(daily_places)
+        daily_places = await _apply_route_and_visit_time_policy(
+            daily_places,
+            llm_proposals_by_day=visit_time_proposals,
+            output_mode=VisitTimeOutputMode.HHMM,
+        )
+        itinerary_context = _build_itinerary_context(daily_places)
         desc_count = sum(1 for d in daily_places for p in d.get("places", []) if p.get("description"))
         append_job_log("finalize_desc", f"place_descriptions_filled={desc_count}")
 

docs/architecture/roadmap-chat-server-communication.md

@@ -197,8 +197,8 @@ sequenceDiagram
 - 일차 간 재배치 후 영향을 받은 모든 일차의 `visit_sequence`는 1부터 순차 정렬합니다.
 - `diff_keys`는 기존 장소 카드 단위 형식인 `dayN_placeM`만 사용하며 day 단위 key는 추가하지 않습니다.
 - `planning_preference == PLANNED`이면 수정된 일차에 대해 LLM visit_time 제안을 생성하고, 서버가 `08:00` 이상 `24:00` 이하 `HH:MM` 형식과 시간 비감소 조건을 검증한 뒤 반영합니다.
-- LLM 제안이 누락되거나 유효하지 않아도 수정 결과는 실패시키지 않고 공용 fallback 분배 정책으로 보정합니다.
-- `planning_preference == SPONTANEOUS`이면 visit_time LLM 제안은 호출하지 않고 section label 기반 값을 사용합니다.
+- LLM 제안이 누락되거나 유효하지 않아도 수정 결과는 실패시키지 않고 시간 역전 방지 로직을 거쳐 반영합니다.
+- `planning_preference == SPONTANEOUS`인 경우에는 visit_time LLM 제안을 호출하지 않고, 스켈레톤의 섹션 라벨(SECTION_EN)을 그대로 사용합니다.
 - 콜백 전송 기본 타임아웃은 `CALLBACK_TIMEOUT_SECONDS`이며 기본값은 10초입니다.
 - 콜백 전송은 timeout, connection error, HTTP 429, HTTP 5xx에 대해 재시도합니다.
 
@@ -210,4 +210,4 @@ sequenceDiagram
 
 # TODO
 
-- NestJS의 채팅 상태 조회와 대화 이력 저장 정책이 확정되면 Client -> NestJS 구간을 보강합니다.
+- NestJS의 채팅 상태 조회와 대화 이력 저장 정책이 확정되면 Client -> NestJS 구간을 보강합

docs/reports/roadmap-generation-performance-improvement-proposal.md

@@ -1,6 +1,6 @@
 ---
 title: "로드맵 생성 시간 개선안 보고"
-status: "review"
+status: "approved"
 author: "@codex"
 created_at: 2026-04-28
 tags: [reports, roadmap, generation, performance, proposal]
@@ -36,9 +36,8 @@ ai_action: "editable"
 
 - 장소명 정규화 단계는 제거한다.
 - 한국어 정보가 없는 장소는 영어 또는 현지어 원본명이 실제 간판명과 일치할 가능성이 높으므로 Google Places 원본명을 유지한다.
-- 방문 시간 계산 단계는 제거한다.
-- 방문 시간은 skeleton section을 기준으로 `MORNING=09:00`, `LUNCH=12:00` 같은 단순 매핑을 사용한다.
-- 목표는 정확한 이동/체류 시간이 아니라 대략적인 시간대 제공이다.
++ 방문 시간 계산 단계는 유지한다. (2026-05-14 결정: 생성/수정 모두 LLM 기반 시간 추론 적용, 30분 단위 제한)
++ 목표는 성능 저하를 감수하더라도 사용자 성향에 맞는 자연스럽고 깔끔한 방문 시각 제공이다.
 
 ## 1. 장소명 정규화 제거
 
@@ -52,11 +51,9 @@ ai_action: "editable"
 ## 2. 방문 시간 계산 제거
 
 - 대상: `synthesize_final_roadmap`
-- 내용: 방문 시간 제안 LLM과 이동/체류 시간 계산을 제거하고 section 기반 정적 시각을 사용한다.
-- 구현 방식: `MORNING=09:00`, `LUNCH=12:00`, `AFTERNOON=14:00`, `DINNER=18:00`, `EVENING=20:00`, `NIGHT=22:00`으로 매핑한다.
-- 예상 효과: 평균 73.300초 병목을 줄일 수 있다.
-- 리스크: 방문 시간이 정밀하지 않고 같은 section의 장소가 같은 시간으로 표시될 수 있다.
-- 필요 테스트: `CourseResponse` 스키마 유지, description/visit_time 누락 방지, PLANNED/SPONTANEOUS 출력 유지.
++ 내용: 반려됨. 성능보다 결과물의 품질(현실적인 시각 배치)을 우선하여 LLM 호출을 유지하기로 함.
++ 상태: **REJECTED**
++ 사유: 정적 매핑은 동선 최적화 결과와 어긋나는 경우가 많아 사용자 경험을 저해함.
 
 ## 3. Timeout 정책 분리 및 stage 관측성 강화
 
@@ -86,7 +83,7 @@ ai_action: "editable"
 1차 개선으로 다음 2개를 적용한다.
 
 1. `normalize_place_names` 제거
-2. 방문 시간 계산 제거 및 section 기반 정적 매핑 적용
+2. (추가) 생성 단계에서도 `propose_visit_times_for_days`를 통한 LLM 시간 제안 적용
 
 이 조합은 가장 큰 병목 2개를 직접 줄인다.
 `fetch_places_from_slots`와 skeleton 경량화는 1차 개선 후 재측정 결과를 보고 추가 적용 여부를 결정하는 것이 안전하다.

docs/specs/roadmap-chat-modification.md

@@ -128,17 +128,16 @@ REPLACE/ADD 검색어에는 현재 일자의 주소에서 추출한 지역 힌
 
 ### 4. `propose_visit_time`
 
-`planning_preference == PLANNED`인 경우에만 수정된 일자의 장소 목록을 기준으로 LLM이 방문 시간 후보를 제안합니다.
+`planning_preference == PLANNED`인 경우 생성/수정 파이프라인 모두 수정된 일자의 장소 목록을 기준으로 LLM이 30분 단위의 방문 시간 후보를 제안합니다.
 LLM 제안은 다음 `cascade` 단계에서 형식, 허용 범위, 방문 순서 기준 시간 비감소 조건을 검증한 뒤 최종 `visit_time` 결정값으로 사용됩니다.
-`SPONTANEOUS` 로드맵에서는 이 노드가 LLM을 호출하지 않고 빈 proposal을 반환합니다.
 
 ### 5. `cascade`
 
 변경된 일자만 대상으로 방문 시간과 순서를 재정렬하고 제약을 검증합니다.
 단일 일차 동선 최적화, 일차 간 MOVE, 일차 일정 묶음 교체처럼 하나 이상의 일차가 바뀌는 경우, `diff_keys`에서 추출한 모든 일차에 같은 정책을 적용합니다.
-`planning_preference`가 `PLANNED`이면 `08:00` 이상 `24:00` 이하의 `HH:MM` 형식을 사용하고, LLM 제안이 누락되거나 유효하지 않은 구간은 서버 fallback으로 보정합니다.
+`planning_preference`가 `PLANNED`이면 LLM이 제안한 `08:00` 이상 `24:00` 이하의 `HH:MM` 형식을 사용하고, LLM 제안이 누락되거나 유효하지 않은 구간은 이전 시각을 유지하는 방식으로 보정합니다.
 `24:00`은 유효한 종료 시각으로 허용하지만 `24:01` 이상은 거부합니다.
-`SPONTANEOUS`이면 LLM 제안 없이 section 기반 값을 사용합니다.
+`SPONTANEOUS`이면 내부적으로 LLM이 계산한 시각을 바탕으로 `MORNING`/`LUNCH` 등 섹션 영문 라벨로 변환하여 출력합니다.
 시간 검증, fallback, 경고 생성은 공용 visit time policy를 사용합니다.
 
 ### 6. `respond`
@@ -236,4 +235,4 @@ LLM 제안은 다음 `cascade` 단계에서 형식, 허용 범위, 방문 순서
 # TODO
 
 - 영업시간 검증이 필요하면 Google Places 상세 응답과 visit_time 정책을 연결하는 별도 검증 단계를 설계합니다.
-- 복합 수정 요청을 여러 operation으로 분해해 순차 적용할지 결정합니다.
+- 복합 수정 요청을 여러 operation으로 분해해 순차 적용할��

docs/specs/roadmap-generation.md

@@ -131,9 +131,9 @@ LLM은 특정 상호명 대신 `section`, `area`, `keyword` 중심의 검색용
 - 설명 생성 실패 또는 타임아웃 시 기본 설명을 적용합니다.
 - 최적화된 순서 기준으로 `visit_sequence`를 1부터 다시 부여합니다.
 - `visit_time`은 최종 `visit_sequence`와 `planning_preference` 기준으로 `app/core/visit_time_policy.py` 정책을 적용해 재계산합니다.
-- 로드맵 생성 파이프라인은 별도 visit_time LLM 제안을 호출하지 않고, 공용 fallback 분배 정책으로 `08:00` 이상 `24:00` 이하의 값을 생성합니다.
-- `planning_preference == PLANNED`이면 fallback 분배 결과를 `HH:MM`으로 출력합니다.
-- `planning_preference == SPONTANEOUS`이면 fallback 분배 결과를 `MORNING`/`LUNCH` 같은 section label로 변환해 출력합니다.
+- `planning_preference == PLANNED`인 경우 로드맵 생성 및 수정 파이프라인 모두 `propose_visit_times_for_days` LLM 제안을 호출하여 `08:00` 이상 `24:00` 이하의 30분 단위(00분, 30분) 방문 시각을 결정합니다.
+- `planning_preference == PLANNED`이면 LLM이 제안한 구체적인 시각을 `HH:MM`으로 출력합니다.
+- `planning_preference == SPONTANEOUS`이면 내부 계산 결과를 `MORNING`/`LUNCH` 같은 section label로 변환해 출력합니다.
 - `visit_time` 재계산은 좌표 기반 이동시간, 체류시간, 자정 초과 검증을 수행하지 않습니다.
 - LLM으로 `title`, `summary`, `tags`, `llm_commentary`를 생성합니다.
 - `next_action_suggestion`은 LLM 결과를 그대로 쓰지 않고 시스템에서 지원 가능한 문장만 안전하게 주입합니다.