docs: devlog + known-issues (ECOS API codes, CP949, pandas fillna)

.agent/.agents/references/known-issues.md

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 > 아래에 프로젝트 특화 이슈를 추가하세요.
 
-(아직 기록된 프로젝트별 이슈가 없습니다)
+### [2026-03-10] ECOS API 통계표코드 — 대부분 404 반환
+- **증상**: `111Y002`, `817Y002`, `901Y067/A` 등 다수의 통계표코드/항목코드가 "해당하는 데이터가 없습니다" 반환
+- **원인**: ECOS API 통계표 구조가 공식 문서와 다름. 예: GDP 성장률은 `111Y002`가 아닌 `902Y015` (국제 비교 통계), CD금리는 `817Y002`가 아닌 `721Y001`
+- **해결**: `StatisticItemList` API로 각 통계표의 항목코드를 조회한 후, `StatisticSearch`로 실제 데이터 반환 확인. 검증된 전체 코드 목록은 `config.yaml`에 기록됨
+- **주의**: ECOS 통계표코드 변경 시 반드시 `StatisticItemList` → `StatisticSearch` 2단계 검증 수행. 선행지수(`901Y067`)는 연간 데이터 없음(월별만 존재)
+
+### [2026-03-10] Windows CP949 인코딩 — Unicode 렌더링 실패
+- **증상**: `matplotlib`에서 ✓, ✗, — (em dash) 등 Unicode 기호가 CP949에서 렌더링 실패
+- **원인**: Windows 콘솔/Malgun Gothic 폰트가 해당 기호를 지원하지 않음
+- **해결**: `sys.stdout = io.TextIOWrapper(sys.stdout.buffer, encoding='utf-8')` + ASCII 대체 문자 사용 (Pass O / Fail X)
+- **주의**: 모든 Python 스크립트의 최상단에 UTF-8 stdout 설정 추가 필요
+
+### [2026-03-10] pandas fillna(method=) — Deprecation 오류
+- **증상**: `fillna(method="ffill")` 호출 시 FutureWarning/Error
+- **원인**: pandas 2.x에서 `fillna(method=)` 인자 deprecated
+- **해결**: `df.ffill().bfill()` 메서드 체인으로 대체
+- **주의**: pandas 2.x 이상 사용 시 `fillna(method=)` 전면 금지

docs/devlog/2026-03-10.md

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+# Devlog — 2026-03-10
+
+| # | 시간 | 작업 | 커밋 | 상태 |
+|---|------|------|------|------|
+| 1 | 21:30 | Lifetime PD 50년 모형 초기 구현 (Belkin-Suchower Zt, Vasicek PD, 거시연계 회귀, 시나리오 엔진, 검증, 시각화) | `3a9374c` | ✅ |
+| 2 | 22:20 | .agent 설정 (Gitea/Vikunja 플레이스홀더 교체) + 이론 방법론 문서 작성 | `3a9374c` | ✅ |
+| 3 | 22:50 | ECOS API 6개 통계표/항목코드 재검증 및 수정 | `9fba224` | ✅ |

docs/devlog/entries/20260310-003.md

@@ -0,0 +1,20 @@
+# ECOS API 통계표코드 전수 검증
+
+- **시간**: 2026-03-10 22:16~22:50
+- **Commit**: `9fba224`
+- **Vikunja**: #292 → done
+
+## 결정 사항
+
+1. **GDP 성장률 → `902Y015/KOR`** (국제 주요국 경제성장률)  
+   - `111Y002` (국민계정)에는 연간 경제성장률 항목이 API에서 조회 불가  
+   - `902Y015`는 OECD/IMF 기반 국제 비교 통계로, 한국(KOR) 데이터가 2000~2024 제공
+   - 값은 실제 한은 공표 GDP 성장률과 소수점 차이 정도 (9.202% vs 8.9% 등), 산출 기준 차이
+
+2. **선행종합지수 → 월별 → 연평균**  
+   - `901Y067/A` 는 데이터 없음. 월별(M)만 존재  
+   - 12개월 평균으로 연간 대표값 산출
+
+3. **CPI → level에서 YoY% 직접 계산**  
+   - API가 지수(level) 값만 반환하므로 `pct_change() * 100`으로 전년대비 상승률 산출  
+   - start_year - 1부터 조회하여 첫 해의 증가율도 구함