fix: HF Spaces daemon 프로세스 호환 - ProcessPool을 ThreadPool로 변경

HF Spaces에서 Gradio가 daemon 프로세스로 실행되어
ProcessPoolExecutor가 자식 프로세스를 생성할 수 없는 문제 해결:
- ProcessPoolExecutor -> ThreadPoolExecutor로 변경
- 워커 함수 내부 import를 파일 상단으로 이동
- 시각화 작업은 I/O bound가 아니지만 ThreadPool로도 충분한 성능

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app.py

@@ -22,7 +22,7 @@ import os
 import subprocess
 import sys
 import tempfile
-from concurrent.futures import ProcessPoolExecutor
+from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor
 from pathlib import Path
 from typing import Iterable, Optional, Tuple
 
@@ -34,6 +34,7 @@ import torch
 from gradio.themes import Soft
 from gradio.themes.utils import colors, fonts, sizes
 from huggingface_hub import hf_hub_download
+from visualization import visualize_fall_simple
 
 # HF Spaces 배포용: 프로젝트 루트 설정 불필요 (self-contained)
 
@@ -342,7 +343,7 @@ def create_windows_and_predict(
 
 
 # -----------------------------------------------------------------------------
-# 시각화 워커 함수 (ProcessPoolExecutor용)
+# 시각화 워커 함수 (ThreadPoolExecutor용 - HF Spaces daemon 프로세스 호환)
 # -----------------------------------------------------------------------------
 # FALL DETECTED 텍스트 표시 지속 시간 (초)
 FALL_DISPLAY_DURATION = 2.0
@@ -353,9 +354,6 @@ def _visualize_single_frame(args: tuple) -> Tuple[int, np.ndarray]:
     (frame_idx, frame, keypoints, show_fall_text,
      viz_keypoints, viz_scale) = args
 
-    # HF Spaces 배포용 상대 import (워커 프로세스에서)
-    from visualization import visualize_fall_simple
-
     vis_frame = visualize_fall_simple(
         frame=frame,
         keypoints=keypoints if keypoints is not None and keypoints.sum() > 0 else None,
@@ -428,8 +426,8 @@ def visualize_clip_parallel(
         )
         viz_args.append(args)
 
-    # 병렬 시각화
-    with ProcessPoolExecutor(max_workers=num_workers) as executor:
+    # 병렬 시각화 (ThreadPoolExecutor 사용 - HF Spaces daemon 프로세스 호환)
+    with ThreadPoolExecutor(max_workers=num_workers) as executor:
         results = list(executor.map(_visualize_single_frame, viz_args))
 
     # 순서대로 정렬