STT 테스트 환경 구성 및 유저스토리 업데이트

- docker-compose.test.yml 추가: 테스트용 컨테이너 환경 구성
- STT 테스트 설정 및 컨트롤러 테스트 코드 추가
- application.yml 업데이트
- 테스트 스크립트 추가
- 유저스토리 문서 업데이트

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

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

design/userstory.md

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    - 실시간 협업: WebSocket 기반 실시간 동기화, 버전 관리, 충돌 해결
    - 템플릿 관리: 회의록 템플릿 관리
    - 통계 생성: 회의 및 Todo 통계
-3. **STT** - 음성 녹음 관리, 음성-텍스트 변환, 화자 식별 (기본 기능)
+3. **STT** - 음성 스트리밍 처리, 실시간 음성-텍스트 변환 (기본 기능)
 4. **AI** - AI 기반 회의록 자동화, Todo 추출, 지능형 검색 (RAG 통합)
    - LLM 기반 회의록 자동 작성
    - Todo 자동 추출 및 담당자 식별
@@ -478,30 +478,29 @@ UFR-MEET-055: [회의록수정] 회의 참석자로서 | 나는, 검증이 완
 3. STT 서비스 (음성 인식 및 변환 - 기본 기능)
 1) 음성 인식 및 변환
 UFR-STT-010: [음성녹음인식] 회의 참석자로서 | 나는, 발언 내용이 자동으로 기록되기 위해 | 음성이 실시간으로 녹음되고 인식되기를 원한다.
-- 시나리오: 음성 녹음 및 발언 인식
-  회의가 시작된 상황에서 | 참석자가 발언을 시작하면 | 음성이 자동으로 녹음되고 화자가 식별되며 발언이 인식된다.
+- 시나리오: 음성 실시간 인식
+  회의가 시작된 상황에서 | 참석자가 발언을 시작하면 | 음성이 실시간으로 텍스트로 변환된다.
 
-  [음성 녹음 처리]
+  [음성 스트리밍 처리]
   - 오디오 스트림 실시간 캡처
   - 회의 ID와 연결
-  - 음성 데이터 저장 (Azure 스토리지)
+  - **음성 파일은 저장하지 않음** (실시간 스트리밍만 처리)
 
-  [발언 인식 처리]
+  [음성 인식 처리]
   - AI 음성인식 엔진 연동 (Azure Speech 등)
-  - 화자 자동 식별
-    - 참석자 목록 매칭
-    - 음성 특징 분석
+  - 실시간 텍스트 변환
   - 타임스탬프 기록
-  - 발언 구간 구분
 
   [처리 결과]
-  - 음성 녹음이 시작됨 (녹음 ID)
-  - 발언이 인식됨 (발언 ID, 화자, 타임스탬프)
+  - 음성 스트리밍이 시작됨 (세션 ID)
+  - 텍스트가 변환됨 (세그먼트 ID, 텍스트, 타임스탬프)
   - 실시간으로 텍스트 변환 요청 (UFR-STT-020 연동)
+  - **음성 파일은 저장되지 않고 스트리밍만 처리됨**
+  - **화자 식별 기능 없음** (단순 텍스트 변환만)
 
   [성능 요구사항]
-  - 발언 인식 지연 시간: 1초 이내
-  - 화자 식별 정확도: 90% 이상
+  - 음성 인식 지연 시간: 1초 이내
+  - 변환 정확도: 85% 이상
 
   [비고]
   - STT는 기본 기능으로 경쟁사 대부분이 제공하는 기능임