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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