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.
Co-Authored-By: Claude Opus 5 (1M context) <noreply@anthropic.com>
Claude-Session: https://claude.ai/code/session_01BStHFrjQj2VypecSG9ex1V
224 lines
7.9 KiB
Python
224 lines
7.9 KiB
Python
"""위험도 스코어러의 밴드 분포를 신호 조합 전수로 측정한다.
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**이 스크립트가 재는 것과 재지 않는 것**
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재는 것: 스코어러의 구조적 거동. 어떤 신호 조합이 어느 밴드로 떨어지는지,
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100점 포화가 얼마나 되는지, "웹 신호만으로 high 에 도달하는가"(v2 이후의 설계
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원칙)가 지켜지는지.
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재지 않는 것: **임계가 맞는지.** 이 격자는 신호 축을 균등 샘플링하므로 실제 큐의
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분포가 아니다. 임계 검증은 실이미지 + 운영자 판정으로만 가능하고 그것은
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scripts/sweep_thresholds.py 가 담당한다.
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**왜 만들었나**: SCORER_VERSION 이 v1→v2→v3→v4 로 갔는데 v3(제공자별 풀링)와
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v4(신뢰 출처)는 분포를 한 번도 측정하지 않고 나갔다. 2026-08-08 평가가 쓴
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224조합 하네스는 저장소에 남아 있지 않고, 그 문서의 두 수치(174/224=77.7% 와
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82.6%)가 서로 맞지 않아 격자가 달랐음을 시사한다 — 즉 과거 숫자와 비교 가능한
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재현은 불가능하다. 그래서 격자를 여기에 **명시적으로** 고정해 새 기준선으로 삼는다.
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앞으로 스코어러를 바꾸면 이 스크립트를 돌려 전후를 비교한다.
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사용법:
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python scripts/score_distribution.py
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python scripts/score_distribution.py --json
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"""
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from __future__ import annotations
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import argparse
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import itertools
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import json
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import sys
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from collections import Counter
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from pathlib import Path
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ROOT = Path(__file__).resolve().parents[1]
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sys.path.insert(0, str(ROOT / "src"))
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from rights_filter.analysis.risk_scoring import SCORER_VERSION, RiskScorer # noqa: E402
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from rights_filter.domain.records import Evidence, EvidenceSource # noqa: E402
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TRUSTED_HOST = "trusted.example"
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OUTSIDE_HOST = "outside.example"
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# --- 신호 축 -----------------------------------------------------------------
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#
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# 각 축은 스코어러가 실제로 구분하는 입력만 담는다. provider 를 명시하는 이유는
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# v3 부터 풀과 dedup 버킷이 제공자별로 갈리기 때문이다 - 같은 match 타입이라도
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# 제공자가 다르면 점수가 달라진다.
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WEB_PRESENCE = {
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"none": [],
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"full": [("full", 0.9)],
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"full+partial": [("full", 0.9), ("partial", 0.8)],
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"all4": [("full", 0.9), ("partial", 0.8), ("page", 0.8), ("visual", 0.6)],
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}
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ENTITY_COUNT = {"0": 0, "1": 1, "3": 3}
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FACE = {"none": None, "background": "background", "identifiable": "identifiable"}
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FINGERPRINT = {"none": None, "weak": 0.5, "strong": 0.95}
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NAVER = {"none": False, "promoted": True}
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SECOND_PROVIDER = {"none": False, "cse_page": True}
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def build_evidence(presence, entities, face, fingerprint, naver, second, host):
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evidence = []
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for match, confidence in WEB_PRESENCE[presence]:
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evidence.append(
|
|
Evidence(
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source=EvidenceSource.WEB_DETECTION,
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reason=f"vision {match}",
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|
confidence=confidence,
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|
data={"match": match, "provider": "google", "host": host},
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)
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|
)
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for index in range(ENTITY_COUNT[entities]):
|
|
evidence.append(
|
|
Evidence(
|
|
source=EvidenceSource.WEB_DETECTION,
|
|
reason=f"entity {index}",
|
|
confidence=0.9,
|
|
data={"match": "entity", "entity": f"E{index}", "provider": "google"},
|
|
)
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)
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if SECOND_PROVIDER[second]:
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# 독립 제공자가 따로 찾은 게시본. v3 의 제공자별 풀이 이것을 Vision 과
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# 합산하지 않고 따로 세는지가 여기서 드러난다.
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evidence.append(
|
|
Evidence(
|
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source=EvidenceSource.WEB_DETECTION,
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reason="cse page",
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confidence=0.35,
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data={"match": "page", "provider": "google_custom_search", "host": host},
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|
)
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|
)
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|
if FACE[face]:
|
|
evidence.append(
|
|
Evidence(
|
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source=EvidenceSource.FACE_PERSON,
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reason="face",
|
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confidence=1.0,
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|
data={"tier": FACE[face]},
|
|
)
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|
)
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if FINGERPRINT[fingerprint] is not None:
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|
evidence.append(
|
|
Evidence(
|
|
source=EvidenceSource.FINGERPRINT,
|
|
reason="knowledge match",
|
|
confidence=1.0,
|
|
data={"similarity": FINGERPRINT[fingerprint]},
|
|
)
|
|
)
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|
if NAVER[naver]:
|
|
evidence.append(
|
|
Evidence(
|
|
source=EvidenceSource.NAVER_SEARCH,
|
|
reason="naver promoted",
|
|
confidence=0.8,
|
|
data={"promoted": True},
|
|
)
|
|
)
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|
return evidence
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|
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def combinations():
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return itertools.product(
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WEB_PRESENCE, ENTITY_COUNT, FACE, FINGERPRINT, NAVER, SECOND_PROVIDER
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|
)
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def measure(trusted: bool):
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"""trusted=True 면 모든 웹 행이 등록된 신뢰 출처에 게시된 것으로 본다."""
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host = TRUSTED_HOST if trusted else OUTSIDE_HOST
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scorer = RiskScorer(frozenset({TRUSTED_HOST}) if trusted else None)
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bands = Counter()
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saturated = 0
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web_only_high = 0
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|
web_only_total = 0
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|
rows = []
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|
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for presence, entities, face, fingerprint, naver, second in combinations():
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evidence = build_evidence(presence, entities, face, fingerprint, naver, second, host)
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result = scorer.score(evidence)
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bands[result.band] += 1
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if result.score == 100:
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saturated += 1
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# "웹 신호만" = 인물·지식DB·네이버가 전부 없는 조합. v2 가 세운 설계
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# 원칙은 이 부류가 high 에 도달하지 않는다는 것이다.
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if face == "none" and fingerprint == "none" and naver == "none":
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|
web_only_total += 1
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|
if result.band == "high":
|
|
web_only_high += 1
|
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|
rows.append(
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{
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|
"presence": presence,
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|
"entities": entities,
|
|
"face": face,
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|
"fingerprint": fingerprint,
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|
"naver": naver,
|
|
"second": second,
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|
"score": result.score,
|
|
"band": result.band,
|
|
}
|
|
)
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|
total = sum(bands.values())
|
|
return {
|
|
"total": total,
|
|
"bands": {band: bands.get(band, 0) for band in ("high", "medium", "low")},
|
|
"bandPct": {
|
|
band: round(100 * bands.get(band, 0) / total, 1) for band in ("high", "medium", "low")
|
|
},
|
|
"saturated": saturated,
|
|
"saturatedPct": round(100 * saturated / total, 1),
|
|
"webOnlyHigh": web_only_high,
|
|
"webOnlyTotal": web_only_total,
|
|
"rows": rows,
|
|
}
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|
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def main() -> int:
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parser = argparse.ArgumentParser(description=__doc__)
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parser.add_argument("--json", action="store_true", help="전체 행을 JSON 으로 출력")
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|
args = parser.parse_args()
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|
|
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plain = measure(trusted=False)
|
|
trusted = measure(trusted=True)
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|
if args.json:
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print(json.dumps({"scorer": SCORER_VERSION, "plain": plain, "trusted": trusted}, ensure_ascii=False))
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return 0
|
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|
# 비ASCII 는 stdout 에 넣지 않는다 (콘솔이 cp949 라 죽은 이력).
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|
print("scorer %s | grid %d combinations" % (SCORER_VERSION, plain["total"]))
|
|
print("")
|
|
print("%-22s %8s %8s" % ("", "default", "trusted"))
|
|
for band in ("high", "medium", "low"):
|
|
print(
|
|
"%-22s %7d%% %7d%%"
|
|
% (band, plain["bandPct"][band], trusted["bandPct"][band])
|
|
)
|
|
print(
|
|
"%-22s %7d%% %7d%%"
|
|
% ("saturated (==100)", plain["saturatedPct"], trusted["saturatedPct"])
|
|
)
|
|
print("")
|
|
print(
|
|
"web-signal-only high : %d/%d (default) | %d/%d (trusted)"
|
|
% (
|
|
plain["webOnlyHigh"],
|
|
plain["webOnlyTotal"],
|
|
trusted["webOnlyHigh"],
|
|
trusted["webOnlyTotal"],
|
|
)
|
|
)
|
|
print("")
|
|
print("counts default: %s" % plain["bands"])
|
|
print("counts trusted: %s" % trusted["bands"])
|
|
return 0
|
|
|
|
|
|
if __name__ == "__main__":
|
|
sys.exit(main())
|