feat(profiling): Gradio 데모 파이프라인 성능 프로파일링 구현 (Issue #80)

- gradio_profiler.py: 단계별 성능 측정 스크립트 신규 작성
- 비디오 읽기, 파이프라인 처리, 시각화, 인코딩 단계별 측정
- GPU/CPU 메모리 사용량 모니터링
- JSON 형식 결과 저장

- app.py: 프로파일링 포인트 추가
- video_read: cv2.VideoCapture.read() 측정
- video_write: cv2.VideoWriter.write() 측정
- ffmpeg_encode: H.264 재인코딩 측정

- PROFILING_REPORT.md: 벤치마크 분석 보고서
- 주요 병목: FFmpeg H.264 인코딩 (87.7%)
- GPU 사용률 6.6% (배치 처리로 개선 가능)
- 최적화 목표: 전체 처리 시간 4배 단축 (21초 -> 5초)

🤖 Generated with [Claude Code](https://claude.com/claude-code)

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

app.py

@@ -391,7 +391,9 @@ def process_video(
         max_confidence = 0.0
 
         while True:
-            ret, frame = cap.read()
+            # 프레임 읽기 (프로파일링)
+            with pipeline.profiler.profile('video_read'):
+                ret, frame = cap.read()
             if not ret:
                 break
 
@@ -408,8 +410,9 @@ def process_video(
             if info['alert']:
                 fall_detected = True
 
-            # 출력 저장
-            out.write(vis_frame)
+            # 출력 저장 (프로파일링)
+            with pipeline.profiler.profile('video_write'):
+                out.write(vis_frame)
 
             frame_idx += 1
 
@@ -428,15 +431,17 @@ def process_video(
         with tempfile.NamedTemporaryFile(suffix=".mp4", delete=False) as tmp:
             output_h264 = tmp.name
         # 보안: subprocess.run 사용 (shell injection 방지)
-        subprocess.run(
-            [
-                'ffmpeg', '-y', '-i', output_path,
-                '-c:v', 'libx264', '-preset', 'fast', '-crf', '23',
-                output_h264, '-loglevel', 'quiet'
-            ],
-            check=False,
-            capture_output=True
-        )
+        # FFmpeg 인코딩 프로파일링
+        with pipeline.profiler.profile('ffmpeg_encode'):
+            subprocess.run(
+                [
+                    'ffmpeg', '-y', '-i', output_path,
+                    '-c:v', 'libx264', '-preset', 'fast', '-crf', '23',
+                    output_h264, '-loglevel', 'quiet'
+                ],
+                check=False,
+                capture_output=True
+            )
 
         # mp4v 임시 파일 삭제
         if os.path.exists(output_path):