첫 실측이 보인 원인은 축 예산의 합(245 vs 상한 100)이었다. 캡 없는 두 축만 캡하는
시뮬레이션(80/50, 60/40)으로는 20/20 이 그대로 100 이라 총합 기준으로 다시 짰다.
예산: 등록 권리 대상 일치 80(단독 high) · 웹 존재 40(검색결과 사본 유사도·Vision 매치·
CSE 페이지가 제공자 무관 한 풀, 뷰 강도로만 40/30/10) · 인물 30/10 · 이름 있는 검색
승격 15 · 라벨 10 → 등록 제외 최대 95. 외부 검색 실패는 +30/행 가산 대신 medium 하한.
검색결과 사본 행은 knowledge_entry_id 부재 + url/source_evidence_ids 로 웹 풀에 간다.
격자 432: high 92→75%, 포화 80→44%(남은 포화는 전부 등록 강한 일치 조합), 웹 신호만
high 13/24→0/24. 실이미지 20장 리스코어: 100점 20→0, 구별 점수 1→4(75/80/92/95),
밴드는 전부 high 유지(전부 웹에 있는 인물 사진 — medium/low 임계는 여전히 미검증).
다이어그램 spec 3종 v5 + 재생성(archify 2.17). operator-review-workflow 는 새
desktop-readability 검사에 HEAD 그대로 걸려 노드 폭 132→124 로 통과시켰고, 그 확대로
1440x900 세로 13px 넘침이 남는다(visual-check containment) — INDEX 에 기록.
verify.ps1: ruff clean, 654 passed.
Co-Authored-By: Claude Fable 5.1 <noreply@anthropic.com>
Claude-Session: https://claude.ai/code/session_01BStHFrjQj2VypecSG9ex1V
SCORER_VERSION 이 v1 에서 v4 까지 갔는데 v3(제공자별 풀링)와 v4(신뢰 출처)는
밴드 분포를 한 번도 측정하지 않고 나갔다. 2026-08-08 평가가 쓴 224조합 하네스는
저장소에 남아 있지 않고, 그 문서의 두 수치(174/224=77.7% 와 82.6%)가 서로 맞지
않아 격자가 달랐음을 시사한다 — 과거 숫자와 비교 가능한 재현은 불가능하다.
그래서 격자를 스크립트에 명시적으로 고정해 새 기준선으로 삼는다.
scripts/score_distribution.py 432조합 전수, 사람 없이 돈다
scripts/sweep_thresholds.py 판정 시점 스냅샷 기준 임계 스윕
docs/operations/calibration-corpus.md 코퍼스 절차
실측 결과(v4, 432조합):
신뢰출처 미등록 신뢰출처 등록
high 92% 63%
100점 포화 80% 38%
웹 신호만으로 high 13/24 0/24
두 가지가 드러났다.
1. v2 가 세운 "웹 존재만으로는 high 가 되지 않는다" 원칙이 이미 깨져 있다.
presence 풀(최대 60)과 entity 풀(최대 20)이 각각 임계 아래로 캡되지만 합은
캡되지 않아, full+partial + 엔티티 1개만으로 80/high 가 된다.
2. v3 의 제공자별 풀링이 그 경향을 키웠다. 독립 제공자가 하나 더 있으면 웹 전용
조합의 high 가 4/12 -> 9/12, 전체 high 가 88% -> 97% 가 된다. 교차 확증이
high 에 닿아야 한다는 v3 의 의도대로 동작한 결과지만 총량 통제가 없다.
대응 후보(웹 유래 점수 총합 상한)는 적용하지 않았다. 적용하면 또 한 번의
미측정 변경이 되고, 이번 실측이 바로 그 패턴을 지적한 것이기 때문이다.
결정 후 진행한다 — 적용 시 SCORER_VERSION 을 올리고 이 표를 다시 측정한다.
이 격자는 신호 축을 균등 샘플링하므로 실제 큐 분포가 아니다. 92% 는 "실제 큐의
92% 가 high"라는 뜻이 아니고 임계가 맞는지도 말해주지 않는다. 구조적 거동의
기준선일 뿐이다.
임계 검증은 실이미지 30~50장과 **사람의 판정**이 있어야 성립한다. 내가 판정을
만들면 도구의 밴드를 내 라벨과 대조하는 꼴이라 아무것도 검증되지 않는다.
sweep_thresholds.py 는 그때를 위한 도구이고, 지금은 usable pairs 0 을 정직하게
보고한다(가짜 판정 6건을 넣은 사본 DB 로 출력 동작은 확인했다).
검증: ruff clean, pytest 645 passed.
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Claude-Session: https://claude.ai/code/session_01BStHFrjQj2VypecSG9ex1V
