import { Router, Request, Response } from 'express'
import { wingPool } from '../db/wingDb.js'
import { requireAuth } from '../auth/authMiddleware.js'
import {
  isValidLatitude,
  isValidLongitude,
  isValidNumber,
  isValidStringLength,
} from '../middleware/security.js'

const router = Router()

const PYTHON_API_URL = process.env.PYTHON_API_URL ?? 'http://localhost:5003'
const POSEIDON_API_URL = process.env.POSEIDON_API_URL ?? 'http://localhost:5004'
const POLL_INTERVAL_MS = 3000
const POLL_TIMEOUT_MS = 30 * 60 * 1000 // 30분

// 유종 매핑: 한국어 UI 선택값 → OpenDrift 유종 코드
// 추후 DB/설정 파일로 외부화 예정 (개발 단계 임시 구현)
const OIL_TYPE_MAP: Record<string, string> = {
  '벙커C유': 'GENERIC BUNKER C',
  '경유':    'GENERIC DIESEL',
  '원유':    'WEST TEXAS INTERMEDIATE (WTI)',
  '중유':    'GENERIC HEAVY FUEL OIL',
  '등유':    'FUEL OIL NO.1 (KEROSENE)',
  '휘발유':  'GENERIC GASOLINE',
}

// 유종 매핑: 한국어 UI → DB 저장 코드
const OIL_DB_CODE_MAP: Record<string, string> = {
  '벙커C유': 'BUNKER_C',
  '경유':    'DIESEL',
  '원유':    'CRUDE_OIL',
  '중유':    'HEAVY_FUEL_OIL',
  '등유':    'KEROSENE',
  '휘발유':  'GASOLINE',
}

// 유출 형태 매핑: 한국어 UI → DB 저장 코드
const SPIL_TYPE_MAP: Record<string, string> = {
  '연속':      'CONTINUOUS',
  '비연속':    'DISCONTINUOUS',
  '순간 유출': 'INSTANT',
}

// 단위 매핑: 한국어 UI → DB 저장 코드
const UNIT_MAP: Record<string, string> = {
  'kL': 'KL', 'ton': 'TON', 'barrel': 'BBL',
}

// ============================================================
// 신규 생성된 ACDNT/SPIL_DATA/PRED_EXEC 롤백 헬퍼
// Python 호출 실패 시 이번 요청에서 생성된 레코드만 삭제한다.
// ============================================================
async function rollbackNewRecords(
  predExecSn: number | null,
  newSpilDataSn: number | null,
  newAcdntSn: number | null
): Promise<void> {
  try {
    if (predExecSn !== null) {
      await wingPool.query('DELETE FROM wing.PRED_EXEC WHERE PRED_EXEC_SN=$1', [predExecSn])
    }
    if (newSpilDataSn !== null) {
      await wingPool.query('DELETE FROM wing.SPIL_DATA WHERE SPIL_DATA_SN=$1', [newSpilDataSn])
    }
    if (newAcdntSn !== null) {
      await wingPool.query('DELETE FROM wing.ACDNT WHERE ACDNT_SN=$1', [newAcdntSn])
    }
  } catch (cleanupErr) {
    console.error('[simulation] 롤백 실패:', cleanupErr)
  }
}

// 모델명 → ALGO_CD 매핑
const MODEL_ALGO_CD_MAP: Record<string, string> = {
  'OpenDrift': 'OPENDRIFT',
  'POSEIDON':  'POSEIDON',
}

// 모델명 → API URL 매핑
const MODEL_API_URL_MAP: Record<string, string> = {
  'OpenDrift': PYTHON_API_URL,
  'POSEIDON':  POSEIDON_API_URL,
}

// ============================================================
// POST /api/simulation/run
// 확산 시뮬레이션 실행 (다중 모델 지원: OpenDrift, POSEIDON)
// ============================================================
/**
 * 선택된 모델(OpenDrift, POSEIDON)로 확산 시뮬레이션을 실행한다.
 * 각 모델에 대해 PRED_EXEC 레코드를 별도 생성하고 Python API에 병렬 제출한다.
 * KOSPS 모델은 PRED_EXEC INSERT(PENDING)만 수행하고 외부 API 연동은 하지 않는다.
 * 프론트엔드는 execSns 배열의 각 execSn으로 GET /status/:execSn을 폴링하여 결과를 수신한다.
 */
router.post('/run', requireAuth, async (req: Request, res: Response) => {
  try {
    const { acdntSn: rawAcdntSn, acdntNm, spillUnit, spillTypeCd,
            lat, lon, runTime, matTy, matVol, spillTime, startTime,
            models: rawModels } = req.body

    // 실행할 모델 목록 (기본값: OpenDrift)
    const requestedModels: string[] = Array.isArray(rawModels) && rawModels.length > 0
      ? (rawModels as string[])
      : ['OpenDrift']

    // 1. 필수 파라미터 검증
    if (lat === undefined || lon === undefined || runTime === undefined) {
      return res.status(400).json({
        error: '필수 파라미터 누락',
        required: ['lat', 'lon', 'runTime'],
      })
    }
    if (!isValidLatitude(lat)) {
      return res.status(400).json({ error: '유효하지 않은 위도', message: '위도는 -90~90 범위여야 합니다.' })
    }
    if (!isValidLongitude(lon)) {
      return res.status(400).json({ error: '유효하지 않은 경도', message: '경도는 -180~180 범위여야 합니다.' })
    }
    if (!isValidNumber(runTime, 1, 720)) {
      return res.status(400).json({ error: '유효하지 않은 예측 시간', message: '예측 시간은 1~720 범위여야 합니다.' })
    }
    if (matVol !== undefined && !isValidNumber(matVol, 0, 1000000)) {
      return res.status(400).json({ error: '유효하지 않은 유출량' })
    }
    if (matTy !== undefined && (typeof matTy !== 'string' || !isValidStringLength(matTy, 50))) {
      return res.status(400).json({ error: '유효하지 않은 유종' })
    }
    // acdntSn 없는 경우 acdntNm 필수
    if (!rawAcdntSn && (!acdntNm || typeof acdntNm !== 'string' || !acdntNm.trim())) {
      return res.status(400).json({ error: '사고를 선택하거나 사고명을 입력해야 합니다.' })
    }
    if (acdntNm && (typeof acdntNm !== 'string' || !isValidStringLength(acdntNm, 200))) {
      return res.status(400).json({ error: '사고명은 200자 이내여야 합니다.' })
    }

    // 2. Python NC 파일 존재 여부 확인 (ACDNT 생성 전에 수행하여 고아 레코드 방지)
    // OpenDrift 모델이 포함된 경우에만 check-nc 수행
    if (requestedModels.includes('OpenDrift')) {
      try {
        const checkRes = await fetch(`${PYTHON_API_URL}/check-nc`, {
          method: 'POST',
          headers: { 'Content-Type': 'application/json' },
          body: JSON.stringify({ lat, lon, startTime }),
          signal: AbortSignal.timeout(5000),
        })
        if (!checkRes.ok) {
          return res.status(409).json({
            error: '해당 좌표의 해양 기상 데이터가 없습니다.',
            message: 'NC 파일이 준비되지 않았습니다.',
          })
        }
      } catch {
        // Python 서버 미기동 — 5번에서 처리
      }
    }

    // 1-B. acdntSn 미제공 시 ACDNT + SPIL_DATA 생성
    let resolvedAcdntSn: number | null = rawAcdntSn ? Number(rawAcdntSn) : null
    let resolvedSpilDataSn: number | null = null
    // 이번 요청에서 신규 생성된 레코드 추적 (Python 실패 시 롤백 대상)
    let newlyCreatedAcdntSn: number | null = null
    let newlyCreatedSpilDataSn: number | null = null

    if (!resolvedAcdntSn && acdntNm) {
      try {
        const occrn = startTime ?? new Date().toISOString()
        const acdntRes = await wingPool.query(
          `INSERT INTO wing.ACDNT
             (ACDNT_CD, ACDNT_NM, ACDNT_TP_CD, OCCRN_DTM, LAT, LNG, ACDNT_STTS_CD, USE_YN, REG_DTM)
           VALUES (
             'INC-' || EXTRACT(YEAR FROM NOW())::TEXT || '-' ||
             LPAD(
               (SELECT COALESCE(MAX(CAST(SPLIT_PART(ACDNT_CD, '-', 3) AS INTEGER)), 0) + 1
                FROM wing.ACDNT
                WHERE ACDNT_CD LIKE 'INC-' || EXTRACT(YEAR FROM NOW())::TEXT || '-%')::TEXT,
               4, '0'
             ),
             $1, '유류유출', $2, $3, $4, 'ACTIVE', 'Y', NOW()
           )
           RETURNING ACDNT_SN`,
          [acdntNm.trim(), occrn, lat, lon]
        )
        resolvedAcdntSn = acdntRes.rows[0].acdnt_sn as number
        newlyCreatedAcdntSn = resolvedAcdntSn

        const spilRes = await wingPool.query(
          `INSERT INTO wing.SPIL_DATA (ACDNT_SN, OIL_TP_CD, SPIL_QTY, SPIL_UNIT_CD, SPIL_TP_CD, FCST_HR, REG_DTM)
           VALUES ($1, $2, $3, $4, $5, $6, NOW())
           RETURNING SPIL_DATA_SN`,
          [
            resolvedAcdntSn,
            OIL_DB_CODE_MAP[matTy as string] ?? 'BUNKER_C',
            matVol ?? 0,
            UNIT_MAP[spillUnit as string] ?? 'KL',
            SPIL_TYPE_MAP[spillTypeCd as string] ?? 'CONTINUOUS',
            runTime,
          ]
        )
        resolvedSpilDataSn = spilRes.rows[0].spil_data_sn as number
        newlyCreatedSpilDataSn = resolvedSpilDataSn
      } catch (dbErr) {
        console.error('[simulation] ACDNT/SPIL_DATA INSERT 실패:', dbErr)
        return res.status(500).json({ error: '사고 정보 생성 실패' })
      }
    }

    // 3. 기존 사고의 경우 SPIL_DATA_SN 조회
    if (resolvedAcdntSn && !resolvedSpilDataSn) {
      try {
        const spilRes = await wingPool.query(
          `INSERT INTO wing.SPIL_DATA (ACDNT_SN, OIL_TP_CD, SPIL_QTY, SPIL_UNIT_CD, SPIL_TP_CD, FCST_HR, REG_DTM)
           VALUES ($1, $2, $3, $4, $5, $6, NOW())
           RETURNING SPIL_DATA_SN`,
          [
            resolvedAcdntSn,
            OIL_DB_CODE_MAP[matTy as string] ?? 'BUNKER_C',
            matVol ?? 0,
            UNIT_MAP[spillUnit as string] ?? 'KL',
            SPIL_TYPE_MAP[spillTypeCd as string] ?? 'CONTINUOUS',
            runTime,
          ]
        )
        resolvedSpilDataSn = spilRes.rows[0].spil_data_sn as number
      } catch (dbErr) {
        console.error('[simulation] SPIL_DATA INSERT 실패:', dbErr)
      }
    }

    // matTy 변환: 한국어 유종 → OpenDrift 유종 코드
    // 매핑 대상이 아니면 원본 값 그대로 사용 (영문 직접 입력 대응)
    const odMatTy = matTy !== undefined ? (OIL_TYPE_MAP[matTy as string] ?? (matTy as string)) : undefined

    // 4. 각 모델별 PRED_EXEC INSERT 및 API 호출 (병렬)
    // KOSPS: PRED_EXEC PENDING 생성만 하고 배열에서 제외 (외부 API 미연동)
    const execNmBase = `EXPC_${Date.now()}`
    const execSns: Array<{ model: string; execSn: number }> = []

    // KOSPS 처리: PRED_EXEC INSERT(PENDING)만 수행
    if (requestedModels.includes('KOSPS')) {
      try {
        const kospsExecNm = `${execNmBase}_KOSPS`
        const insertRes = await wingPool.query(
          `INSERT INTO wing.PRED_EXEC (ACDNT_SN, SPIL_DATA_SN, ALGO_CD, EXEC_STTS_CD, EXEC_NM, EXEC_USER_ID, BGNG_DTM)
           VALUES ($1, $2, 'KOSPS', 'PENDING', $3, $4, NOW())
           RETURNING PRED_EXEC_SN`,
          [resolvedAcdntSn, resolvedSpilDataSn, kospsExecNm, req.user!.sub]
        )
        execSns.push({ model: 'KOSPS', execSn: insertRes.rows[0].pred_exec_sn as number })
      } catch (dbErr) {
        console.error('[simulation] KOSPS PRED_EXEC INSERT 실패:', dbErr)
      }
    }

    // API 연동 모델 필터링 (KOSPS 제외)
    const apiModels = requestedModels.filter((m) => m !== 'KOSPS' && MODEL_ALGO_CD_MAP[m] !== undefined)

    // 각 모델에 대해 PRED_EXEC INSERT → /run-model 호출
    await Promise.all(
      apiModels.map(async (model) => {
        const algoCd = MODEL_ALGO_CD_MAP[model]
        const apiUrl = MODEL_API_URL_MAP[model]
        const execNm = `${execNmBase}_${algoCd}`

        // PRED_EXEC INSERT (PENDING)
        let predExecSn: number
        try {
          const insertRes = await wingPool.query(
            `INSERT INTO wing.PRED_EXEC (ACDNT_SN, SPIL_DATA_SN, ALGO_CD, EXEC_STTS_CD, EXEC_NM, EXEC_USER_ID, BGNG_DTM)
             VALUES ($1, $2, $3, 'PENDING', $4, $5, NOW())
             RETURNING PRED_EXEC_SN`,
            [resolvedAcdntSn, resolvedSpilDataSn, algoCd, execNm, req.user!.sub]
          )
          predExecSn = insertRes.rows[0].pred_exec_sn as number
        } catch (dbErr) {
          console.error(`[simulation] ${model} PRED_EXEC INSERT 실패:`, dbErr)
          return
        }

        execSns.push({ model, execSn: predExecSn })

        // Python /run-model 호출
        let jobId: string
        try {
          const pythonRes = await fetch(`${apiUrl}/run-model`, {
            method: 'POST',
            headers: { 'Content-Type': 'application/json' },
            body: JSON.stringify({
              lat,
              lon,
              startTime,
              runTime,
              matTy: odMatTy,
              matVol,
              spillTime,
              name: execNm,
            }),
            signal: AbortSignal.timeout(10000),
          })

          if (pythonRes.status === 503) {
            const errData = await pythonRes.json() as { error?: string }
            await wingPool.query(
              `UPDATE wing.PRED_EXEC SET EXEC_STTS_CD='FAILED', ERR_MSG=$1, CMPL_DTM=NOW() WHERE PRED_EXEC_SN=$2`,
              [errData.error || '분석 서버 포화', predExecSn]
            )
            await rollbackNewRecords(predExecSn, newlyCreatedSpilDataSn, newlyCreatedAcdntSn)
            return
          }

          if (!pythonRes.ok) {
            throw new Error(`Python 서버 응답 오류: ${pythonRes.status}`)
          }

          const pythonData = await pythonRes.json() as { job_id: string }
          jobId = pythonData.job_id
        } catch {
          await wingPool.query(
            `UPDATE wing.PRED_EXEC SET EXEC_STTS_CD='FAILED', ERR_MSG='Python 분석 서버에 연결할 수 없습니다.', CMPL_DTM=NOW() WHERE PRED_EXEC_SN=$1`,
            [predExecSn]
          )
          // 이 모델의 PRED_EXEC만 롤백 (다른 모델은 계속 진행)
          await rollbackNewRecords(predExecSn, null, null)
          return
        }

        // RUNNING 업데이트
        await wingPool.query(
          `UPDATE wing.PRED_EXEC SET EXEC_STTS_CD='RUNNING' WHERE PRED_EXEC_SN=$1`,
          [predExecSn]
        )

        // 백그라운드 폴링 시작
        pollAndSaveModel(jobId, predExecSn, apiUrl, algoCd).catch((err: unknown) =>
          console.error(`[simulation] ${model} pollAndSaveModel 오류:`, err)
        )
      })
    )

    // ACDNT/SPIL_DATA가 신규 생성됐으나 모든 모델이 실패한 경우 롤백
    const hasRunning = execSns.some(({ model }) => model !== 'KOSPS')
    if (!hasRunning && newlyCreatedAcdntSn !== null) {
      await rollbackNewRecords(null, newlyCreatedSpilDataSn, newlyCreatedAcdntSn)
      return res.status(503).json({ error: '분석 서버에 연결할 수 없습니다.' })
    }

    // 즉시 응답 (하위 호환을 위해 execSn도 포함)
    res.json({
      success: true,
      execSns,
      execSn: execSns[0]?.execSn ?? 0,
      acdntSn: resolvedAcdntSn,
      status: 'RUNNING',
    })
  } catch {
    res.status(500).json({ error: '시뮬레이션 실행 실패', message: '서버 내부 오류가 발생했습니다.' })
  }
})

// ============================================================
// GET /api/simulation/status/:execSn
// 시뮬레이션 실행 상태 및 결과 조회
// ============================================================
/**
 * PRED_EXEC 테이블에서 실행 상태를 조회한다.
 * DB 상태(COMPLETED/FAILED)를 프론트 상태(DONE/ERROR)로 매핑하여 반환한다.
 */
router.get('/status/:execSn', requireAuth, async (req: Request, res: Response) => {
  const execSn = parseInt(req.params.execSn as string, 10)
  if (isNaN(execSn) || execSn <= 0) {
    return res.status(400).json({ error: '유효하지 않은 execSn' })
  }

  try {
    const result = await wingPool.query(
      `SELECT pe.EXEC_STTS_CD, pe.RSLT_DATA, pe.ERR_MSG, pe.BGNG_DTM, pe.ALGO_CD, sd.FCST_HR,
              (
                SELECT AVG(hist.REQD_SEC::FLOAT / hsd.FCST_HR)
                FROM wing.PRED_EXEC hist
                JOIN wing.SPIL_DATA hsd ON hist.SPIL_DATA_SN = hsd.SPIL_DATA_SN
                WHERE hist.ALGO_CD = pe.ALGO_CD
                  AND hist.EXEC_STTS_CD = 'COMPLETED'
                  AND hist.REQD_SEC IS NOT NULL AND hist.REQD_SEC > 0
                  AND hsd.FCST_HR IS NOT NULL AND hsd.FCST_HR > 0
              ) AS avg_sec_per_hr
       FROM wing.PRED_EXEC pe
       LEFT JOIN wing.SPIL_DATA sd ON pe.SPIL_DATA_SN = sd.SPIL_DATA_SN
       WHERE pe.PRED_EXEC_SN=$1`,
      [execSn]
    )
    if (result.rows.length === 0) {
      return res.status(404).json({ error: '분석 기록을 찾을 수 없습니다.' })
    }

    const row = result.rows[0]
    const dbStatus: string = row.exec_stts_cd as string
    // DB 상태 → API 상태 매핑
    const statusMap: Record<string, string> = {
      PENDING: 'PENDING',
      RUNNING: 'RUNNING',
      COMPLETED: 'DONE',
      FAILED: 'ERROR',
    }
    const status = statusMap[dbStatus] ?? dbStatus

    if (status === 'DONE' && row.rslt_data) {
      const algoCd = String(row.algo_cd ?? '')
      const modelName = ALGO_CD_TO_MODEL_NAME[algoCd] ?? algoCd
      const { trajectory, summary, centerPoints, windData, hydrData } = transformResult(row.rslt_data as PythonTimeStep[], modelName)
      return res.json({ status, trajectory, summary, centerPoints, windData, hydrData })
    }

    if (status === 'ERROR') {
      return res.json({ status, error: (row.err_msg as string) || '분석 중 오류가 발생했습니다.' })
    }

    // PENDING/RUNNING: 경과 시간 기반 진행률 계산
    // 과거 실행의 초/예측시간 비율(avg_sec_per_hr) × 현재 fcst_hr로 추정, 이력 없으면 5초/hr 폴백
    let progress: number | undefined;
    if (status === 'RUNNING' && row.bgng_dtm) {
      const fcstHr = Number(row.fcst_hr) || 24;
      const avgSecPerHr = row.avg_sec_per_hr ? Number(row.avg_sec_per_hr) : 5;
      const estimatedSec = avgSecPerHr * fcstHr;
      const elapsedSec = (Date.now() - new Date(row.bgng_dtm as string).getTime()) / 1000;
      progress = Math.min(95, Math.floor((elapsedSec / estimatedSec) * 100));
    }

    res.json({ status, ...(progress !== undefined && { progress }) })
  } catch {
    res.status(500).json({ error: '상태 조회 실패' })
  }
})

// ============================================================
// POST /api/simulation/run-model (동기 방식)
// 예측 완료 후 결과를 직접 반환한다.
// ============================================================
/**
 * 선택된 모델로 확산 시뮬레이션을 실행하고 완료될 때까지 대기한 후 결과를 반환한다.
 * 다중 모델은 병렬로 실행되며, 일부 모델 실패 시 성공한 모델 결과는 포함된다.
 */
router.post('/run-model', requireAuth, async (req: Request, res: Response) => {
  try {
    const { acdntSn: rawAcdntSn, acdntNm, spillUnit, spillTypeCd,
            lat, lon, runTime, matTy, matVol, spillTime, startTime,
            models: rawModels } = req.body

    let requestedModels: string[] = Array.isArray(rawModels) && rawModels.length > 0
      ? (rawModels as string[])
      : ['OpenDrift']

    // 1. 필수 파라미터 검증
    if (lat === undefined || lon === undefined || runTime === undefined) {
      return res.status(400).json({ error: '필수 파라미터 누락', required: ['lat', 'lon', 'runTime'] })
    }
    if (!isValidLatitude(lat)) {
      return res.status(400).json({ error: '유효하지 않은 위도', message: '위도는 -90~90 범위여야 합니다.' })
    }
    if (!isValidLongitude(lon)) {
      return res.status(400).json({ error: '유효하지 않은 경도', message: '경도는 -180~180 범위여야 합니다.' })
    }
    if (!isValidNumber(runTime, 1, 720)) {
      return res.status(400).json({ error: '유효하지 않은 예측 시간', message: '예측 시간은 1~720 범위여야 합니다.' })
    }
    if (matVol !== undefined && !isValidNumber(matVol, 0, 1000000)) {
      return res.status(400).json({ error: '유효하지 않은 유출량' })
    }
    if (matTy !== undefined && (typeof matTy !== 'string' || !isValidStringLength(matTy, 50))) {
      return res.status(400).json({ error: '유효하지 않은 유종' })
    }
    if (!rawAcdntSn && (!acdntNm || typeof acdntNm !== 'string' || !acdntNm.trim())) {
      return res.status(400).json({ error: '사고를 선택하거나 사고명을 입력해야 합니다.' })
    }
    if (acdntNm && (typeof acdntNm !== 'string' || !isValidStringLength(acdntNm, 200))) {
      return res.status(400).json({ error: '사고명은 200자 이내여야 합니다.' })
    }

    // 2. NC 파일 존재 여부 확인
    if (requestedModels.includes('OpenDrift')) {
      try {
        const checkRes = await fetch(`${PYTHON_API_URL}/check-nc`, {
          method: 'POST',
          headers: { 'Content-Type': 'application/json' },
          body: JSON.stringify({ lat, lon, startTime }),
          signal: AbortSignal.timeout(5000),
        })
        if (!checkRes.ok) {
          // NC 파일 없으면 OpenDrift만 제외, 나머지 모델(POSEIDON 등)은 계속 진행
          requestedModels = requestedModels.filter(m => m !== 'OpenDrift')
          if (requestedModels.length === 0) {
            return res.status(409).json({
              error: '해당 좌표의 해양 기상 데이터가 없습니다.',
              message: 'NC 파일이 준비되지 않았습니다.',
            })
          }
        }
      } catch {
        // Python 서버 미기동 — 이후 단계에서 처리
      }
    }

    // 3. ACDNT/SPIL_DATA 생성 또는 조회
    let resolvedAcdntSn: number | null = rawAcdntSn ? Number(rawAcdntSn) : null
    let resolvedSpilDataSn: number | null = null
    let newlyCreatedAcdntSn: number | null = null
    let newlyCreatedSpilDataSn: number | null = null

    if (!resolvedAcdntSn && acdntNm) {
      try {
        const occrn = startTime ?? new Date().toISOString()
        const acdntRes = await wingPool.query(
          `INSERT INTO wing.ACDNT
             (ACDNT_CD, ACDNT_NM, ACDNT_TP_CD, OCCRN_DTM, LAT, LNG, ACDNT_STTS_CD, USE_YN, REG_DTM)
           VALUES (
             'INC-' || EXTRACT(YEAR FROM NOW())::TEXT || '-' ||
             LPAD(
               (SELECT COALESCE(MAX(CAST(SPLIT_PART(ACDNT_CD, '-', 3) AS INTEGER)), 0) + 1
                FROM wing.ACDNT
                WHERE ACDNT_CD LIKE 'INC-' || EXTRACT(YEAR FROM NOW())::TEXT || '-%')::TEXT,
               4, '0'
             ),
             $1, '유류유출', $2, $3, $4, 'ACTIVE', 'Y', NOW()
           )
           RETURNING ACDNT_SN`,
          [acdntNm.trim(), occrn, lat, lon]
        )
        resolvedAcdntSn = acdntRes.rows[0].acdnt_sn as number
        newlyCreatedAcdntSn = resolvedAcdntSn

        const spilRes = await wingPool.query(
          `INSERT INTO wing.SPIL_DATA (ACDNT_SN, OIL_TP_CD, SPIL_QTY, SPIL_UNIT_CD, SPIL_TP_CD, FCST_HR, REG_DTM)
           VALUES ($1, $2, $3, $4, $5, $6, NOW())
           RETURNING SPIL_DATA_SN`,
          [
            resolvedAcdntSn,
            OIL_DB_CODE_MAP[matTy as string] ?? 'BUNKER_C',
            matVol ?? 0,
            UNIT_MAP[spillUnit as string] ?? 'KL',
            SPIL_TYPE_MAP[spillTypeCd as string] ?? 'CONTINUOUS',
            runTime,
          ]
        )
        resolvedSpilDataSn = spilRes.rows[0].spil_data_sn as number
        newlyCreatedSpilDataSn = resolvedSpilDataSn
      } catch (dbErr) {
        console.error('[simulation/run-model] ACDNT/SPIL_DATA INSERT 실패:', dbErr)
        return res.status(500).json({ error: '사고 정보 생성 실패' })
      }
    }

    if (resolvedAcdntSn && !resolvedSpilDataSn) {
      try {
        const spilRes = await wingPool.query(
          `INSERT INTO wing.SPIL_DATA (ACDNT_SN, OIL_TP_CD, SPIL_QTY, SPIL_UNIT_CD, SPIL_TP_CD, FCST_HR, REG_DTM)
           VALUES ($1, $2, $3, $4, $5, $6, NOW())
           RETURNING SPIL_DATA_SN`,
          [
            resolvedAcdntSn,
            OIL_DB_CODE_MAP[matTy as string] ?? 'BUNKER_C',
            matVol ?? 0,
            UNIT_MAP[spillUnit as string] ?? 'KL',
            SPIL_TYPE_MAP[spillTypeCd as string] ?? 'CONTINUOUS',
            runTime,
          ]
        )
        resolvedSpilDataSn = spilRes.rows[0].spil_data_sn as number
      } catch (dbErr) {
        console.error('[simulation/run-model] SPIL_DATA INSERT 실패:', dbErr)
      }
    }

    const odMatTy = matTy !== undefined ? (OIL_TYPE_MAP[matTy as string] ?? (matTy as string)) : undefined
    const execNmBase = `EXPC_${Date.now()}`

    // 이번 예측 실행을 식별하는 그룹 SN 생성
    let predRunSn: number
    try {
      const runSnRes = await wingPool.query("SELECT nextval('wing.PRED_RUN_SN_SEQ') AS pred_run_sn")
      predRunSn = runSnRes.rows[0].pred_run_sn as number
    } catch (dbErr) {
      console.error('[simulation/run-model] PRED_RUN_SN_SEQ 조회 실패:', dbErr)
      return res.status(500).json({ error: '실행 SN 생성 실패' })
    }

    // KOSPS: PRED_EXEC INSERT(PENDING)만 수행
    const execSns: Array<{ model: string; execSn: number }> = []
    if (requestedModels.includes('KOSPS')) {
      try {
        const kospsExecNm = `${execNmBase}_KOSPS`
        const insertRes = await wingPool.query(
          `INSERT INTO wing.PRED_EXEC (ACDNT_SN, SPIL_DATA_SN, ALGO_CD, EXEC_STTS_CD, EXEC_NM, PRED_RUN_SN, EXEC_USER_ID, BGNG_DTM)
           VALUES ($1, $2, 'KOSPS', 'PENDING', $3, $4, $5, NOW())
           RETURNING PRED_EXEC_SN`,
          [resolvedAcdntSn, resolvedSpilDataSn, kospsExecNm, predRunSn, req.user!.sub]
        )
        execSns.push({ model: 'KOSPS', execSn: insertRes.rows[0].pred_exec_sn as number })
      } catch (dbErr) {
        console.error('[simulation/run-model] KOSPS PRED_EXEC INSERT 실패:', dbErr)
      }
    }

    // 4. API 연동 모델 시작 및 완료 대기 (병렬)
    const apiModels = requestedModels.filter((m) => m !== 'KOSPS' && MODEL_ALGO_CD_MAP[m] !== undefined)

    interface SyncModelResult {
      model: string
      execSn: number
      status: 'DONE' | 'ERROR'
      trajectory?: ReturnType<typeof transformResult>['trajectory']
      summary?: ReturnType<typeof transformResult>['summary']
      stepSummaries?: ReturnType<typeof transformResult>['stepSummaries']
      centerPoints?: ReturnType<typeof transformResult>['centerPoints']
      windData?: ReturnType<typeof transformResult>['windData']
      hydrData?: ReturnType<typeof transformResult>['hydrData']
      error?: string
    }

    const modelResults = await Promise.all(
      apiModels.map(async (model): Promise<SyncModelResult> => {
        const algoCd = MODEL_ALGO_CD_MAP[model]
        const apiUrl = MODEL_API_URL_MAP[model]
        const execNm = `${execNmBase}_${algoCd}`

        // PRED_EXEC INSERT
        let predExecSn: number
        try {
          const insertRes = await wingPool.query(
            `INSERT INTO wing.PRED_EXEC (ACDNT_SN, SPIL_DATA_SN, ALGO_CD, EXEC_STTS_CD, EXEC_NM, PRED_RUN_SN, EXEC_USER_ID, BGNG_DTM)
             VALUES ($1, $2, $3, 'PENDING', $4, $5, $6, NOW())
             RETURNING PRED_EXEC_SN`,
            [resolvedAcdntSn, resolvedSpilDataSn, algoCd, execNm, predRunSn, req.user!.sub]
          )
          predExecSn = insertRes.rows[0].pred_exec_sn as number
        } catch (dbErr) {
          console.error(`[simulation/run-model] ${model} PRED_EXEC INSERT 실패:`, dbErr)
          return { model, execSn: 0, status: 'ERROR', error: 'DB 오류' }
        }

        execSns.push({ model, execSn: predExecSn })

        // Python /run-model 호출
        let jobId: string | undefined
        try {
          const pythonRes = await fetch(`${apiUrl}/run-model`, {
            method: 'POST',
            headers: { 'Content-Type': 'application/json' },
            body: JSON.stringify({ lat, lon, startTime, runTime, matTy: odMatTy, matVol, spillTime, name: execNm }),
            signal: AbortSignal.timeout(POLL_TIMEOUT_MS),
          })

          if (pythonRes.status === 503) {
            const errData = await pythonRes.json() as { error?: string }
            const errMsg = errData.error || '분석 서버 포화'
            await wingPool.query(
              `UPDATE wing.PRED_EXEC SET EXEC_STTS_CD='FAILED', ERR_MSG=$1, CMPL_DTM=NOW() WHERE PRED_EXEC_SN=$2`,
              [errMsg, predExecSn]
            )
            return { model, execSn: predExecSn, status: 'ERROR', error: errMsg }
          }

          if (!pythonRes.ok) {
            throw new Error(`Python 서버 응답 오류: ${pythonRes.status}`)
          }

          const pythonData = await pythonRes.json() as {
            success?: boolean;
            result?: PythonTimeStep[];
            job_id?: string;
            error?: string;
            message?: string;
            error_code?: number;
          }

          // 동기 성공 응답 (OpenDrift & POSEIDON 공통)
          if (Array.isArray(pythonData.result)) {
            await wingPool.query(
              `UPDATE wing.PRED_EXEC
               SET EXEC_STTS_CD='COMPLETED', RSLT_DATA=$1,
                   CMPL_DTM=NOW(), REQD_SEC=EXTRACT(EPOCH FROM (NOW() - BGNG_DTM))::INTEGER
               WHERE PRED_EXEC_SN=$2`,
              [JSON.stringify(pythonData.result), predExecSn]
            )
            const { trajectory, summary, stepSummaries, centerPoints, windData, hydrData } =
              transformResult(pythonData.result, model)
            return { model, execSn: predExecSn, status: 'DONE', trajectory, summary, stepSummaries, centerPoints, windData, hydrData }
          }

          // 비동기 응답 (하위 호환)
          if (pythonData.job_id) {
            jobId = pythonData.job_id
          } else {
            // 오류 응답 (success: false, HTTP 200)
            const errMsg = pythonData.error || pythonData.message || '분석 오류'
            await wingPool.query(
              `UPDATE wing.PRED_EXEC SET EXEC_STTS_CD='FAILED', ERR_MSG=$1, CMPL_DTM=NOW() WHERE PRED_EXEC_SN=$2`,
              [errMsg, predExecSn]
            )
            return { model, execSn: predExecSn, status: 'ERROR', error: errMsg }
          }
        } catch (fetchErr) {
          const errMsg = 'Python 분석 서버에 연결할 수 없습니다.'
          await wingPool.query(
            `UPDATE wing.PRED_EXEC SET EXEC_STTS_CD='FAILED', ERR_MSG=$1, CMPL_DTM=NOW() WHERE PRED_EXEC_SN=$2`,
            [errMsg, predExecSn]
          )
          return { model, execSn: predExecSn, status: 'ERROR', error: errMsg }
        }

        // RUNNING 업데이트 (비동기 폴링 경로)
        await wingPool.query(
          `UPDATE wing.PRED_EXEC SET EXEC_STTS_CD='RUNNING' WHERE PRED_EXEC_SN=$1`,
          [predExecSn]
        )

        // 결과 동기 대기
        try {
          const rawResult = await runModelSync(jobId!, predExecSn, apiUrl)
          const { trajectory, summary, stepSummaries, centerPoints, windData, hydrData } = transformResult(rawResult, model)
          return { model, execSn: predExecSn, status: 'DONE', trajectory, summary, stepSummaries, centerPoints, windData, hydrData }
        } catch (syncErr) {
          return { model, execSn: predExecSn, status: 'ERROR', error: (syncErr as Error).message }
        }
      })
    )

    // 모든 모델이 실패하고 신규 생성한 ACDNT가 있으면 롤백
    const hasSuccess = modelResults.some((r) => r.status === 'DONE')
    if (!hasSuccess && newlyCreatedAcdntSn !== null) {
      for (const r of modelResults) {
        if (r.execSn) await rollbackNewRecords(r.execSn, null, null)
      }
      await rollbackNewRecords(null, newlyCreatedSpilDataSn, newlyCreatedAcdntSn)
      return res.status(503).json({ error: '분석 서버에 연결할 수 없습니다.' })
    }

    res.json({
      success: true,
      acdntSn: resolvedAcdntSn,
      predRunSn,
      execSns: [...execSns, ...modelResults.map(({ model, execSn }) => ({ model, execSn }))],
      results: modelResults,
    })
  } catch {
    res.status(500).json({ error: '시뮬레이션 실행 실패', message: '서버 내부 오류가 발생했습니다.' })
  }
})

// ============================================================
// 백그라운드 폴링
// ============================================================
async function pollAndSaveModel(jobId: string, execSn: number, apiUrl: string, algoCode: string): Promise<void> {
  const deadline = Date.now() + POLL_TIMEOUT_MS

  while (Date.now() < deadline) {
    await new Promise<void>(resolve => setTimeout(resolve, POLL_INTERVAL_MS))

    try {
      const pollRes = await fetch(`${apiUrl}/status/${jobId}`, {
        signal: AbortSignal.timeout(5000),
      })
      if (!pollRes.ok) continue

      const data = await pollRes.json() as PythonStatusResponse

      if (data.status === 'DONE' && data.result) {
        await wingPool.query(
          `UPDATE wing.PRED_EXEC
           SET EXEC_STTS_CD='COMPLETED',
               RSLT_DATA=$1,
               CMPL_DTM=NOW(),
               REQD_SEC=EXTRACT(EPOCH FROM (NOW() - BGNG_DTM))::INTEGER
           WHERE PRED_EXEC_SN=$2`,
          [JSON.stringify(data.result), execSn]
        )
        return
      }

      if (data.status === 'ERROR') {
        await wingPool.query(
          `UPDATE wing.PRED_EXEC SET EXEC_STTS_CD='FAILED', ERR_MSG=$1, CMPL_DTM=NOW() WHERE PRED_EXEC_SN=$2`,
          [data.error ?? '분석 오류', execSn]
        )
        return
      }
    } catch {
      // 개별 폴링 오류는 무시하고 재시도
    }
  }

  // 타임아웃 처리
  await wingPool.query(
    `UPDATE wing.PRED_EXEC SET EXEC_STTS_CD='FAILED', ERR_MSG='분석 시간 초과 (30분)', CMPL_DTM=NOW() WHERE PRED_EXEC_SN=$1`,
    [execSn]
  )
}

// ============================================================
// 동기 폴링: Python 결과 대기 후 반환
// ============================================================
async function runModelSync(jobId: string, execSn: number, apiUrl: string): Promise<PythonTimeStep[]> {
  const deadline = Date.now() + POLL_TIMEOUT_MS

  while (Date.now() < deadline) {
    await new Promise<void>(resolve => setTimeout(resolve, POLL_INTERVAL_MS))

    let data: PythonStatusResponse
    try {
      const pollRes = await fetch(`${apiUrl}/status/${jobId}`, {
        signal: AbortSignal.timeout(5000),
      })
      if (!pollRes.ok) continue
      data = await pollRes.json() as PythonStatusResponse
    } catch {
      // 네트워크 오류 — 재시도
      continue
    }

    if (data.status === 'DONE' && data.result) {
      await wingPool.query(
        `UPDATE wing.PRED_EXEC
         SET EXEC_STTS_CD='COMPLETED',
             RSLT_DATA=$1,
             CMPL_DTM=NOW(),
             REQD_SEC=EXTRACT(EPOCH FROM (NOW() - BGNG_DTM))::INTEGER
         WHERE PRED_EXEC_SN=$2`,
        [JSON.stringify(data.result), execSn]
      )
      return data.result
    }

    if (data.status === 'ERROR') {
      const errMsg = data.error ?? '분석 오류'
      await wingPool.query(
        `UPDATE wing.PRED_EXEC SET EXEC_STTS_CD='FAILED', ERR_MSG=$1, CMPL_DTM=NOW() WHERE PRED_EXEC_SN=$2`,
        [errMsg, execSn]
      )
      throw new Error(errMsg)
    }
  }

  await wingPool.query(
    `UPDATE wing.PRED_EXEC SET EXEC_STTS_CD='FAILED', ERR_MSG='분석 시간 초과 (30분)', CMPL_DTM=NOW() WHERE PRED_EXEC_SN=$1`,
    [execSn]
  )
  throw new Error('분석 시간 초과 (30분)')
}

// ============================================================
// 타입 및 결과 변환
// ============================================================
interface PythonParticle {
  lat: number
  lon: number
  stranded?: 0 | 1
}

interface WindPoint {
  lat: number
  lon: number
  wind_speed: number
  wind_direction: number
}

interface HydrGrid {
  lonInterval: number[]
  boundLonLat: { top: number; bottom: number; left: number; right: number }
  rows: number
  cols: number
  latInterval: number[]
}

interface PythonTimeStep {
  particles: PythonParticle[]
  remaining_volume_m3: number
  weathered_volume_m3: number
  evaporation_m3?: number
  dispersion_m3?: number
  pollution_area_km2: number
  beached_volume_m3: number
  pollution_coast_length_m: number
  center_lat?: number
  center_lon?: number
  wind_data?: WindPoint[]
  hydr_data?: [number[][], number[][]]
  hydr_grid?: HydrGrid
}

interface PythonStatusResponse {
  status: 'RUNNING' | 'DONE' | 'ERROR'
  result?: PythonTimeStep[]
  error?: string
}

// ALGO_CD → 프론트엔드 모델명 매핑
const ALGO_CD_TO_MODEL_NAME: Record<string, string> = {
  'OPENDRIFT': 'OpenDrift',
  'POSEIDON':  'POSEIDON',
}

function transformResult(rawResult: PythonTimeStep[], model: string) {
  const trajectory = rawResult.flatMap((step, stepIdx) =>
    step.particles.map((p, i) => ({
      lat: p.lat,
      lon: p.lon,
      time: stepIdx,
      particle: i,
      stranded: p.stranded,
    }))
  )
  const lastStep = rawResult[rawResult.length - 1]
  const summary = {
    remainingVolume: lastStep.remaining_volume_m3,
    weatheredVolume: lastStep.weathered_volume_m3,
    evaporationVolume: lastStep.evaporation_m3 ?? lastStep.weathered_volume_m3 * 0.65,
    dispersionVolume: lastStep.dispersion_m3 ?? lastStep.weathered_volume_m3 * 0.35,
    pollutionArea: lastStep.pollution_area_km2,
    beachedVolume: lastStep.beached_volume_m3,
    pollutionCoastLength: lastStep.pollution_coast_length_m,
  }
  const centerPoints = rawResult
    .map((step, stepIdx) =>
      step.center_lat != null && step.center_lon != null
        ? { lat: step.center_lat, lon: step.center_lon, time: stepIdx, model }
        : null
    )
    .filter((p): p is { lat: number; lon: number; time: number; model: string } => p !== null)
  const windData = rawResult.map((step) => step.wind_data ?? [])
  const hydrData = rawResult.map((step) =>
    step.hydr_data && step.hydr_grid
      ? { value: step.hydr_data, grid: step.hydr_grid }
      : null
  )
  const stepSummaries = rawResult.map((step) => ({
    remainingVolume: step.remaining_volume_m3,
    weatheredVolume: step.weathered_volume_m3,
    evaporationVolume: step.evaporation_m3 ?? step.weathered_volume_m3 * 0.65,
    dispersionVolume: step.dispersion_m3 ?? step.weathered_volume_m3 * 0.35,
    pollutionArea: step.pollution_area_km2,
    beachedVolume: step.beached_volume_m3,
    pollutionCoastLength: step.pollution_coast_length_m,
  }))
  return { trajectory, summary, stepSummaries, centerPoints, windData, hydrData }
}

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