150e729aef
기능 실효성 평가에서 확정된 판별력 붕괴를 고친다. 신호조합 224개 전수에서 77.7% 가 high, 56% 가 정확히 100점에 붙고 low 는 3.6% 뿐이었다. 큐 기본 정렬이 riskScore 내림차순인데 전건이 100 이면 정렬이 no-op 이므로, 점수가 운영자에게 주는 우선순위 정보가 0비트였다. 동인은 하나가 아니라 둘이었고 둘 다 "같은 사실을 여러 행으로 센다"는 같은 형태다. 라벨 풀 (WEB_ENTITY_MAX_POINTS = 20) category 없는 raw Vision 웹 엔티티가 이름별 버킷이라 서로 dedup 되지 않고 round(40*conf) 씩 무한 누적됐다. Vision 은 maxResults=10 이라 모든 이미지에 라벨을 붙이므로, 이미지 매칭이 0건이어도 0.8 짜리 라벨 3개면 100/high 였고 웹에 전혀 없는 오리지널 사진이 66/medium 이었다. 모집단 전체에 상수로 존재하는 신호는 판별에 기여할 수 없다. medium 임계(30) 아래로 묶어 라벨이 케이스를 물들일 수는 있어도 밴드를 정하지는 못하게 했다. category(character/celebrity/work) 가 붙은 엔티티는 풀에서 제외한다 — 그것은 raw 라벨이 아니라 권리 분류이고 엔티티별 +45 를 유지한다. 조사 단계에서 "test_two_distinct_web_entities_stack_into_high_risk 가 이 동작을 고정하므로 함께 개정해야 한다"고 봤으나 틀렸다. 그 테스트는 category 있는 엔티티를 다루므로 두 분기를 가르면 개정 없이 통과한다. 웹 존재 풀 (WEB_PRESENCE_MAX_POINTS = 60) Vision 응답 1회가 "이 이미지가 웹에 있다"는 하나의 사실을 full / partial / page / visual 4개 상관된 뷰로 동시에 보고하는데, 스코어러가 이를 독립 신호로 합산해 45+35+35+10 = 125 -> 상한 100 이 됐다. 널리 게시된 평범한 이미지와 명백한 침해물이 같은 100/high 로 수렴한 이유다. high 임계(70) 아래로 묶었다. 원칙: 웹에 존재한다는 사실만으로는 high 가 되지 않는다. high 가 되려면 두 번째 종류의 신호(인물, 지식DB 지문 매칭, 승격된 검색 히트)가 필요하다. 존재 자체는 침해가 아니고 그 판단은 운영자의 몫이다. 측정 (224조합, v1 -> v2) 웹 신호만으로 high 가 되는 조합 2/7 -> 0/7 100점 포화 66.5% -> 51.3% 웹에 없는 오리지널 사진, 라벨만 100/high -> 20/low 이미 안전 확인한 자산(cleared) 100/high -> 20/low 웹 존재 광범위(4개 매치 타입) 100/high -> 60/medium 완전일치 사본 + 식별가능 인물 80/high -> 80/high (불변) 명백한 침해(전 신호) 100/high -> 100/high (불변) 전체 high 비율은 82.6% -> 76.3% 로 크게 안 움직인다. 이 격자는 신호 축을 균등 샘플링하므로(지식DB 강매칭이 1/4) 실제 큐 분포의 대리값이 아니며, 실 DB 6건도 100x4 -> 95x4 로 밴드가 바뀌지 않는다 — 그 4건은 전부 "완전일치 사본 + 인물" 이라 high 가 맞다. 고친 것은 거짓 high 이지 진짜 high 가 아니다. 두 상한은 신호의 구조적 성질에서 나온 값이지 캘리브레이션 결과가 아니다. 판정 30~50건이 쌓이면 decision_stats 교차표로 임계와 함께 재조정해야 한다. 라운드트립 버킷 보존 테스트(test_review_fixes.py)는 신뢰도 1.0 에서 두 엔티티가 모두 캡에 붙어 성질이 가려졌다. 검증 대상은 점수가 아니라 엔티티 이름 버킷이 직렬화를 넘어 살아남는가이므로, 풀 아래(신뢰도 0.2)에서 재작성하고 동일 엔티티 반복이 여전히 1건으로 접히는지도 함께 본다. 테스트 5건 추가. pytest 570 passed(착수 전 565), 린트 클린.
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Project INDEX
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2026-08-09 · P1 1차 — 판별력 복구를 위한 신호 풀 도입,
SCORER_VERSIONv1 → v2 — 포화 동인이 둘이었다:category없는 raw Vision 라벨이 이름별 버킷으로 무한 누적(WEB_ENTITY_MAX_POINTS=20, medium 미만으로 캡)되고, full/partial/page/visual 이 하나의 사실을 4개 상관된 뷰로 보고하는데 합산돼 125→100 포화(WEB_PRESENCE_MAX_POINTS=60, high 미만으로 캡).category(character/celebrity/work) 엔티티는 권리 분류이므로 풀에서 제외하고 +45 유지. 원칙: 웹에 존재한다는 사실만으로는 high 가 되지 않고, 두 번째 종류의 신호가 필요하다. 224조합 재측정 — 웹 신호만으로 high 가 되는 조합 2/7 → 0/7, 100점 포화 66.5%→51.3%(전체 high 비율 82.6%→76.3%은 격자가 균등샘플이라 대리값이 아님을 명기). 웹에 없는 오리지널·cleared 자산이 100/high → 20/low 로 교정. 라운드트립 버킷 보존 테스트는 캡에 가려지지 않도록 저신뢰도로 재작성. pytest 570 passed(착수 전 565) → 평가 리포트 6절 -
2026-08-08 · 기능 실효성 평가(6축 조사 + 축별 적대적 반증, 에이전트 12) 후 P0 4종 수정 — 결론은 "검색·기록 노동은 줄여주나 심사 건수는 못 줄인다"(신호조합 224개 전수 시 high 77.7%·low 3.6%, 지배 동인은 match 스택이 아니라 web entity 누적 — 이미지 매칭 0건이어도 entity 3개면 100/high, 웹에 없는 오리지널도 66/medium). 실수정: 폴더 정리가 판정 기록을 지우던 경로 차단(판정 완료 가드 +
assetMissing1회 마킹; 실증으로 export 1행→0행 확인됨), 비상 차단 스위치 실배선(_external_calls_blocked신설 → 자동 Naver/CSE/Vision/얼굴크롭 5개 경로; 이전엔 눌러도 외부 호출 5회 동일), 생체 크롭의 보존기간 초과 생존 차단(스냅샷 제외 + 레거시 아카이브 복구 스킵 — 복구가 mtime을 리셋해 90일을 재시작시켰음), 오프라인 설치 문서의 계약 위반 모델 정정(0.5b→7b + ollama 바이너리·GPU 전제·거짓 disable 서술). DB 6건은 첫 커밋보다 2주 앞선 구빌드 스냅샷이라 검증 코퍼스가 아님을 확인. pytest 565 passed(착수 전 562), 린트 클린 → docs/reviews/2026-08-08-utility-assessment.md -
2026-08-08 · 프로젝트 분석 후 인프라·구조·보안 정비 — 원격 백업 복구(20커밋이 로컬에만 있었음:
main2 + 작업브랜치 18 → Forgejo push), 단일 verify 게이트 신설(verify.ps1+pytest.ini+ruff.toml, ruff 0.12.0 dev 핀; 린트 18건 정리),app.js5,428줄 →app-*.js15개 분할(순수 라인범위 추출로 바이트 단위 라운드트립 검증, 로드 순서를 정적 테스트로 고정), 보안 2종 실수정(SSRF DNS-rebinding TOCTOU — 단일 DNS 해석 후 그 답변으로만 연결하는_guarded_create_connection; 실패 인증 스로틀 — 자격증명 제시 실패만 10회/60초,429+Retry-After), 7/11 체크리스트 재확인(6건은 이미 수정돼 있던 낡은 항목, Batch 8 은 Batch 6 과 중복이라 정리),CLAUDE.md·docs/PROJECT_MAP.md신설. E2E 플레이크(업로드 대기 10초 →UPLOAD_ANALYSIS_TIMEOUT_MS30초) 해소. pytest 562 passed(착수 전 533/1 failed), 린트 클린. 실렌더 확인: 큐·케이스 심사 정상 렌더, 스크립트 15개 전부 200, 새로고침 후 콘솔 메시지 0 -
2026-07-24 · 멀티에이전트 프로젝트 점검(에이전트 109, 적대적 검증 포함) — pytest 377/379, 런타임 스모크 9/9 통과, 신규 CONFIRMED 43건(HIGH 7) + 7/11 체크리스트 중 3건 실수정 확인 + 기능 제안 상위 5 선정 → docs/reviews/2026-07-24-project-review.md
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2026-07-26 · 운영자 콘솔 실렌더 검증 + 결함 5종 수정 (
d20e6d6) — 서버 기동 불가(cp949에서 em-dashUnicodeEncodeError로 프로세스 사망, 납품 환경 치명) · 요약이 모델이 못 본 78건을 "연결 근거"로 주장(B단계가 절반만 막았음) ·grounded/droppedClaims미영속화 · app.js가 서버 그룹 분류를 자체 매핑으로 덮어씀 · 기본 모델이 클라이언트/배선에서 불일치(미설치 모델 지목). 실렌더 확인: 출처 표기 그룹 자체 섹션 렌더,[E1,E2...]인용 2단 요약,sourceIds78→10, qwen2.5:7b 6.0초. pytest 534 passed -
2026-07-25 · C단계: 출처 신호 2종 (
5a9fcc0) — EXIF/IPTC 권리 표기 추출(화이트리스트 6필드, GPS·시리얼·Make/Model 미판독) + 방송캡처 포렌식(레터박스·자막밴드·프레임크기, 독립 카테고리 2개 이상). 하나의EvidenceSource.PROVENANCE·하나의 GUI 그룹으로 배관 12곳 비용 1회 지불. 둘 다 0점 라벨(캘리브레이션 전). 실측: 실제 이미지 6장에서 캡처 오탐 0·권리메타 히트 0(정밀도 확인, 가치는 이 코퍼스에서 미입증). XMP/C2PA는defusedxml미반입으로 제외. pytest 531 passed -
2026-07-25 · 실모델 프로브로 형식 예시 반향 결함 발견·차단 (
6bbaaf6) — qwen2.5:0.5b가 프롬프트의 형식 예시를 그대로 출력하며 실제 라벨 12개를 전부 인용해 집합 포함 검사를 통과. 가짜 transport 테스트로는 불가능한 발견. 기본 모델을 실측으로qwen2.5:7b확정(0.5b 55.7s 계약위반 / 7b 8.8s 준수 / qwen3:8b 35.7s 준수) -
2026-07-25 · B단계: LLM을 요약기에서 증거 판독기로 (
6be263a) — 입력 화이트리스트 9필드+상위 12건 상한(promotion_reason제외),format=json구조화 인용 + 라벨 집합 포함 검사로 미인용 claim 폐기, 기본 모델 0.5B→3B 및num_ctx/num_predict/keep_alive/timeout노출, 시드 LLM 호출을_write_lock밖으로(시드당 20건 상한). 잠금 이동이 만든 provider 커버리지 회귀(요약 존재하는데not_run보고)를 나레이션 후 재계산으로 수정. pytest 515 passed -
2026-07-25 · 실사용 투입 전 T0 4종 + 임베딩 정책 개정 구현 — (T0-1)
initialRiskScore/initialRiskBand/scorerVersion각인, (T0-2) YuNet 얼굴검출 교체 + 인물 등급(identifiable/background) 도입 및 라운드트립 보존, (T0-3) 판정 시점 피처 스냅샷(라벨 순환 차단), (T0-4) 모델·프롬프트 버전 +latency_ms스탬프. Scene Embedding Policy 신설로 임베딩 금지 범위를 생체 식별로 축소(얼굴 임베딩 금지는 landmark·descriptor 추가로 강화). YuNet 가중치는models/(gitignore) +offline-install.md에 sha256 반입 절차. pytest 502 passed(착수 전 463). 실측: 6장 기준 검출 378ms(YuNet) vs 654ms(Haar), 2장에서 등급 판정이 갈림 -
2026-07-25 · AI 기능 확장 브레인스토밍(에이전트 14: 5렌즈 발산 30건 → 적대적 실현가능성 검증 6건 REFUTED → 심사 3인 채점) — 1위 「LLM 예산·계측·입력 경계」 7.90(만장일치). 검증 중 실측으로 확인: 판정 라벨 0건·
operatorStatus292행 전부 None·밴드 high 4/medium 2/low 0(4건 100점 포화)·_perceptual_hash는 pHash가 아닌 8x8 평균해시. 문서의 WAL 미설정 주장은 검증 결과 오류로 정정(이미 적용됨) → docs/brainstorms/2026-07-25-ai-capability-expansion-brainstorm.md -
2026-07-24 · 위 점검의 전체 remediation + 신규 기능 5종 구현 — HIGH 7·MEDIUM 15·LOW 21 및 F1~F5(키보드 심사·일괄 판정/메모 프리셋·지문 중복 인덱스·판정 내보내기·백업 복구) 완료. cv2 환경 드리프트 복구(OpenCV 5.0.0 제거). pytest 457 passed(착수 전 377/2 failed), 실서버 스모크 및 백업 복구 왕복 검증. GUI 스펙의 "일괄 승인/반려 금지(v1)" 제약은 가드레일 조건부로 개정 이력 남기고 해제 → docs/reviews/2026-07-24-implementation-checklist.md