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
7.3 KiB
캘리브레이션 코퍼스 — 실이미지로 밴드 임계를 검증하는 절차
이 프로젝트의 가장 큰 미검증 항목은 위험도 밴드 임계(70/30)가 실제 판정과 한 번도
대조된 적이 없다는 것이다. 판정이 0건이라 decision_stats 도 빈 표를 낸다.
이 문서는 그 공백을 메우는 절차다.
두 가지를 구분한다.
| 대상 | 도구 | 사람 필요? |
|---|---|---|
| 스코어러의 구조적 거동 (어떤 신호 조합이 어느 밴드로 가나) | scripts/score_distribution.py |
아니오 |
| 임계가 맞는지 (밴드 vs 운영자 판단) | scripts/sweep_thresholds.py |
예 — 실이미지 + 실판정 |
전자는 지금 당장 돌릴 수 있고 스코어러를 바꿀 때마다 돌려야 한다. 후자는 아래 절차로 코퍼스를 만든 뒤에만 의미가 있다.
1. 이미지 구성이 성패를 가른다
기술이 아니라 여기서 갈린다. 현재 밴드 분포에 low 가 0건이고, 저위험으로 떨어지는
이미지가 섞이지 않으면 미탐 지표(lowBandRejectionRate)의 분모가 0 이 된다.
그런데 _ratio 가 0/0 → 0.0 을 돌려주므로 화면에는 "미탐 0%"로 표시된다 —
측정된 0 과 측정 불가가 구분되지 않는다(store_workflow.py:398-399).
40장 기준 권장 구성:
| 군 | 장수 | 기대 밴드 | 넣는 이유 |
|---|---|---|---|
| 자사 제작·오리지널 (웹에 없음) | 10 | low | 미탐 지표의 유일한 분모 |
| 라이선스 구매·계약처 제공분 | 8 | low~medium | 신뢰 출처 기능도 함께 검증 |
| 명백한 무단 사용 후보 (뉴스 사진·연예인·캐릭터) | 12 | high | 과탐 지표의 분모 |
| 애매한 것 (웹에 있으나 출처 불명, SNS 유통) | 8 | 경계 | 임계가 실제로 가르는 지점 |
| 위 중 2~3장을 리사이즈·재저장한 재제출 | 4 | — | 선례 승계·중복 탐지 검증 |
2. 준비 — 안 하면 코퍼스가 오염된다
네이버 일일 한도. COPYRIGHTER_NAVER_DAILY_LIMIT=100 인데 자동 검색이 장당 최대
5콜(이미지 3 + 블로그 1 + 웹 1)이라 20장째에 고갈된다. 고갈분은 SEARCH_SKIPPED
0점으로 조용히 처리되므로(risk_scoring.py 가 skipped 를 운영 상태로 보고 건너뛴다)
앞쪽과 뒤쪽 이미지의 증거 밀도가 달라진다.
.env: COPYRIGHTER_NAVER_DAILY_LIMIT=400
COPYRIGHTER_GOOGLE_DAILY_LIMIT=200
Google Custom Search 는 현재 꺼져 있다. GOOGLE_CUSTOM_SEARCH_CX 는 있는데
GOOGLE_CUSTOM_SEARCH_API_KEY 가 없어 어댑터가 None 이다(env_clients.py:243-246).
이 상태로 돌리면 google_search 증거가 0행이다. 키를 넣거나, 증거원 2종
(Vision+Naver)으로 간다고 코퍼스 메타에 명시한다. 키를 넣으면
COPYRIGHTER_GOOGLE_CUSTOM_SEARCH_DAILY_LIMIT=100 도 같이 넣는다 — 없으면 로컬
게이트가 무제한이라 구글 무료 한도를 막아주지 못한다.
DB 를 분리한다. 기존 제출물은 스탬프 도입 이전 행이라 판정해도 스냅샷에
scorerVersion='legacy' 로 찍혀 스윕에서 제외된다.
python run_copyrighter_server.py --db data/corpus.sqlite3 --images C:/corpus
3. 투입
파일명을 새로 매긴다. 파일명 stem 이 곧 제출 id 이고, 같은 stem 이면
조용히 1건으로 병합된다(image_store.py:94-101 이 알려진 한계로 명시). 매니페스트
(submissions.json)는 필요 없다 — 폴더를 재귀 스캔한다. HEIC/TIFF 는 미지원이다.
# 중복 검사 (결과가 비어야 한다)
Get-ChildItem C:/corpus -Recurse -File | Group-Object BaseName | Where-Object { $_.Count -gt 1 }
# 10~15장씩 나눠서 — seed 가 write lock 을 잡는다
Invoke-RestMethod -Method Post -Uri http://127.0.0.1:9500/api/submissions/reload
reload 는 멱등이다(분석된 건은 건너뛴다). 다만 LLM 서술이 seed 1회당 20건 캡
(store_constants.py MAX_LLM_SUMMARIES_PER_SEED)이라 40장이면 reload 를 2~3번 더
호출해야 전부 채워진다.
투입 시 자동으로 도는 것: 내부 분석(지문·얼굴·출처) → Vision 웹탐지 장당 1콜 →
검색결과 유사도 비교 → 얼굴 크롭 생성 → 네이버 자동 검색 → 재스코어링 → LLM 서술.
얼굴 크롭의 외부 전송은 시드에 없다 — 케이스별 재분석을 눌러야 발생한다
(COPYRIGHTER_GOOGLE_FACE_CROP_SEARCH=true 면 장당 Vision 최대 4콜을 더 쓴다).
4. 판정
- 근거로 쓴 증거를 '사용'으로 표시한다. 안 하면 내보내기의
evidenceUsed가 빈칸이라 "무엇을 보고 판정했나"가 사라진다. - 판정 중에 새 이미지를 넣지 않는다. 폴더 리로드마다 전체 리스코어가 돌아 이미 판정한 케이스의 밴드가 움직이고 교차표가 소급 변동한다.
- 키보드:
A승인 ·H보류 ·R→숫자 반려 ·N다음 미심사.
5. 측정
# 분모부터 — 콘솔 좌측 'S 통계' 에서 highBandDecided / lowBandDecided
# 각 5건 미만이면 비율을 해석하지 않는다 (콘솔은 색만 죽이고 숫자는 그대로 보여준다)
python scripts/sweep_thresholds.py data/corpus.sqlite3
스윕은 decisionSnapshot.riskScore(판정 시점 각인)를 쓴다. decision_stats 의 교차표는
현재 riskBand 기준이라 리스코어에 흔들리므로 확정 판단에 쓰지 않는다.
읽는 법: over = high 로 분류했는데 승인한 건수(과탐, 많으면 high 임계가 낮다).
under = low 로 분류했는데 반려한 건수(미탐, 0 이 아니면 medium 임계가 높다).
참고 — 2026-09-22 시점의 구조적 거동 (판정 없이 측정한 것)
scripts/score_distribution.py 로 432조합을 전수 계산한 결과(스코어러 v4):
| 신뢰 출처 미등록 | 신뢰 출처 등록 | |
|---|---|---|
| high | 92% | 63% |
| medium | 6% | 29% |
| low | 0% | 7% |
| 100점 포화 | 80% | 38% |
| 웹 신호만으로 high | 13/24 | 0/24 |
이 격자는 신호 축을 균등 샘플링하므로 실제 큐 분포가 아니다. 92% 가 "실제 큐의 92% 가 high"라는 뜻이 아니며, 임계가 맞는지도 말해주지 않는다. 구조적 거동의 기준선일 뿐이고, 스코어러를 바꿀 때 전후 비교에 쓴다.
여기서 드러난 것 두 가지:
- 웹 신호만으로 high 에 도달하는 조합이 있다. 2026-08-09 v2 가 세운 설계 원칙은
"웹 존재만으로는 high 가 되지 않는다. 두 번째 종류의 신호가 필요하다"였는데,
presence 풀(최대 60)과 entity 풀(최대 20)의 합이 80 이라
full+partial+ 엔티티 1개 만으로 high 가 된다. 두 풀이 각각 임계 아래로 캡됐지만 합은 캡되지 않는다. - v3 의 제공자별 풀링이 그 경향을 키웠다. 독립 제공자가 하나 더 있으면 웹 전용 조합의 high 가 4/12 → 9/12 로, 전체 high 비율이 88% → 97% 로 올라간다. 교차 확증이 high 에 도달해야 한다는 v3 의 의도대로 동작한 결과지만, 총량 통제가 없다.
대응 후보(미적용, 결정 필요): 웹 유래 점수 총합에 상한을 두어 제공자 수와 무관하게
웹 신호만으로는 high 에 닿지 않게 한다. 적용하면 SCORER_VERSION 을 올리고 이 표를
다시 측정해야 한다.