feat(640-2): implicit 점 수 = 지면점 비율 · 격자 칸 뽑기 · 설정 지문 바뀌면 다시 지음

- SURFACE_IMPLICIT_POINT_RATIO 0.175 · _MIN_POINTS 5 만 · _MAX_POINTS 200 만(옛 _MAX_POINTS_PER_TILE 걷음)
- TerrainContext.grid_sample — 칸 = √(외곽 넓이 / 점 수) · 씨앗 558 · 칸마다 하나 · 모자라면 무작위 채움(sample() 그대로)
- 짓기 캐시 흠 — manifest 항목 완료일 때만 재사용(지문 바뀐 뒤 implicit · nurbs · meshfree 옛 파일 재사용 막음)
- 지킴 시험 test_640_lidar_default 점 수 · 격자 뽑기 · 지문 다시 지음

Co-Authored-By: Claude Opus 5.5 <noreply@anthropic.com>

B04_PreProcess/B04_PreProcess_Engine_ModelBuild.py

@@ -168,11 +168,19 @@ def build_nurbs(
     )
 
 
+def implicit_point_count(ground_count: int, config: dict[str, Any]) -> int:
+    """implicit 중심점 수 = clip(지면점 × 비율, 하한, 상한) · 지면점이 하한보다 적으면 전부."""
+    minimum = int(config["implicit_min_points"])
+    if ground_count <= minimum:
+        return int(ground_count)
+    ratio = round(ground_count * float(config["implicit_point_ratio"]))
+    return int(min(max(ratio, minimum), int(config["implicit_max_points"])))
+
+
 def build_implicit(
     context: TerrainContext, output_dir: Path, stem: str, progress: ProgressCallback
 ) -> dict[str, Any]:
-    maximum = max(100, int(context.config["implicit_max_points_per_tile"]))
-    points = context.sample(maximum)
+    points = context.grid_sample(implicit_point_count(context.source_count, context.config))
     unique_xy, unique_indices = np.unique(points[:, :2], axis=0, return_index=True)
     points = points[unique_indices]
     if len(points) < 4:

B04_PreProcess/B04_PreProcess_Engine_ModelContext.py

@@ -29,6 +29,8 @@ ProgressCallback = Callable[[int], None]
 
 # 대용량 포인트 배치 처리 크기
 _BATCH_SIZE = 500_000
+# implicit 격자 칸 뽑기 씨앗 — 고정이라 다시 지어도 같은 중심점
+IMPLICIT_SAMPLE_SEED = 558
 
 # NURBS 평활 계수 — 제어점당 허용 잔차제곱(m²).
 # 0.01(RMS 0.1m)은 요구가 너무 빡빡해 FITPACK이 제어점 수(122x113)보다 많은
@@ -262,6 +264,30 @@ class TerrainContext:
         self._samples[maximum] = points
         return points
 
+    def grid_sample(self, count: int, seed: int = IMPLICIT_SAMPLE_SEED) -> np.ndarray:
+        """implicit 전용 — 격자 칸(√(외곽 넓이 / 점 수))마다 하나 · 모자라면 무작위로 채움.
+
+        파일 차례 뽑기는 점 많은 트인 곳에 몰려 숲 밑 성긴 곳이 빔(요구 558). 씨앗 고정.
+        """
+        indices = self.indices()
+        if len(indices) <= count:
+            return np.asarray(self.xyz[indices], dtype=np.float32)
+        _, _, resolution, footprint = self.footprint()
+        cell = max(math.sqrt(float(footprint.sum()) * resolution * resolution / count), 0.01)
+        xy = np.asarray(self.xyz[indices][:, :2], dtype=np.float64)
+        rng = np.random.default_rng(seed)
+        order = rng.permutation(len(indices))
+        gx = ((xy[order, 0] - self.bounds[0, 0]) // cell).astype(np.int64)
+        gy = ((xy[order, 1] - self.bounds[1, 0]) // cell).astype(np.int64)
+        _, first = np.unique(gy * (int(gx.max()) + 1) + gx, return_index=True)
+        chosen = order[first]
+        if len(chosen) > count:
+            chosen = rng.choice(chosen, count, replace=False)
+        elif len(chosen) < count:
+            rest = np.setdiff1d(np.arange(len(indices)), chosen, assume_unique=True)
+            chosen = np.concatenate([chosen, rng.choice(rest, count - len(chosen), replace=False)])
+        return np.asarray(self.xyz[indices[np.sort(chosen)]], dtype=np.float32)
+
     def footprint(self) -> tuple[float, float, float, np.ndarray]:
         if self._footprint is not None:
             return self._footprint

B04_PreProcess/B04_PreProcess_Engine_Pipeline.py

@@ -151,7 +151,13 @@ _REPRESENTATIONS = {
 def _cache_is_valid(
     output_dir: Path, stem: str, method: str, entry: dict[str, Any], config: dict[str, Any]
 ) -> bool:
-    """디스크의 결과 파일과 스무딩 메타데이터가 유효한지 검사한다."""
+    """디스크의 결과 파일과 스무딩 메타데이터가 유효한지 검사한다.
+
+    manifest 항목이 완료여야 함 — 설정 지문이 바뀌면 manifest 가 비므로 파일만 남은
+    옛 결과(평활 없는 implicit · nurbs · meshfree)를 다시 짓는다(요구 558).
+    """
+    if entry.get("status") != "completed":
+        return False
     ext = "ply" if method == "meshfree" else "glb"
     files_exist = (output_dir / f"{stem}_preview.{ext}").exists() and (
         output_dir / f"{stem}.npz"
@@ -236,22 +242,6 @@ def _build_all_terrain_models(
             entry = filter_entry["methods"].get(method, {})
 
             if not force and _cache_is_valid(output_dir, stem, method, entry, config):
-                if entry.get("status") != "completed":
-                    entry.update(
-                        {
-                            "status": "completed",
-                            "representation": _REPRESENTATIONS[method],
-                            "model_file": f"{stem}.npz",
-                            "preview_file": f"{stem}_preview."
-                            + ("ply" if method == "meshfree" else "glb"),
-                            "preview_media_type": "application/octet-stream"
-                            if method == "meshfree"
-                            else "model/gltf-binary",
-                            "error": None,
-                        }
-                    )
-                    filter_entry["methods"][method] = entry
-                    _write_json_file(manifest_path, manifest)
                 interval = float(config.get("contour_interval_meters", 1.0))
                 contour_path = output_dir / f"contour_{filter_key}_{method}_{interval}m.json"
                 needs_contours = not contour_path.exists()