diff --git a/backend/src/main/resources/db/migration/V031__alter_candidate_source_length.sql b/backend/src/main/resources/db/migration/V031__alter_candidate_source_length.sql
new file mode 100644
index 0000000..ba80302
--- /dev/null
+++ b/backend/src/main/resources/db/migration/V031__alter_candidate_source_length.sql
@@ -0,0 +1,20 @@
+-- V031: gear_group_parent_candidate_snapshots.candidate_source VARCHAR(30) → VARCHAR(100)
+--
+-- 원인: prediction/algorithms/gear_parent_inference.py 의 _rank_candidates 가
+--   candidate_source = ','.join(sorted(meta['sources']))  (line 875)
+-- 로 여러 source 라벨(CORRELATION / EPISODE / LABEL / LINEAGE / MATCH 등) 을 쉼표로
+-- join 해 저장한다. 모든 source 가 맞춰지면 약 39자(5개 라벨 + 쉼표) 에 달해
+-- VARCHAR(30) 를 초과하며 psycopg2.errors.StringDataRightTruncation 을 유발.
+--
+-- 영향: prediction 사이클의 gear_correlation 스테이지에서 `_insert_candidate_snapshots`
+-- 실패 → `gear_group_parent_candidate_snapshots` 테이블 갱신 전체 스킵.
+-- Phase 0-1 의 사이클 스테이지 에러 격리 덕분에 후속 스테이지(pair_detection /
+-- per-vessel analysis / upsert_results / 출력 모듈들)는 정상 완주.
+--
+-- 대안 검토:
+--   (A) VARCHAR(100) — 여유치. 채택.
+--   (B) TEXT — 제약 없음. 컬럼 의미가 "짧은 라벨 집합" 이라 VARCHAR 가 자연스러움.
+--   (C) 코드에서 [:30] trim — 의미 손실(source 목록 절단). 부적합.
+
+ALTER TABLE kcg.gear_group_parent_candidate_snapshots
+    ALTER COLUMN candidate_source TYPE VARCHAR(100);
diff --git a/docs/RELEASE-NOTES.md b/docs/RELEASE-NOTES.md
index 0fdcb41..5da5714 100644
--- a/docs/RELEASE-NOTES.md
+++ b/docs/RELEASE-NOTES.md
@@ -4,6 +4,9 @@
 
 ## [Unreleased]
 
+### 수정
+- **gear_group_parent_candidate_snapshots.candidate_source VARCHAR(30)→(100) 확장 (V031)** — prediction `gear_parent_inference` 가 여러 source 라벨을 쉼표로 join 한 값(최대 ~39자)이 VARCHAR(30) 제약을 넘어 매 사이클 `StringDataRightTruncation` 으로 gear correlation 스테이지 전체가 실패하던 기존 버그. Phase 0-1 (PR #83) 의 `logger.exception` 전환으로 풀 stacktrace 가 journal 에 찍히면서 원인 특정. backend JPA 엔티티 미참조로 재빌드 불필요, Flyway 자동 적용, prediction 재기동만으로 해소
+
 ### 변경
 - **Prediction 5분 사이클 스테이지 에러 경계 도입 (Phase 0-1)** — `prediction/pipeline/stage_runner.py` 신설해 `run_stage(name, fn, required=False)` 유틸 제공. `scheduler.py run_analysis_cycle()` 의 출력 6모듈(violation_classifier / event_generator / kpi_writer / stats_aggregate_hourly / stats_aggregate_daily / alert_dispatcher)을 한 try/except 로 묶던 구조를 스테이지별 독립 실행으로 분리, 한 모듈이 깨져도 다른 모듈이 계속 돌아가도록 개선. `upsert_results` 는 required=True 로 실패 시 사이클 abort. 내부 try/except 의 `logger.warning` 을 `logger.exception` 으로 업그레이드(fetch_dark_history / gear collision event promotion / group polygon / gear correlation / pair detection / chat cache)하여 `journalctl -u kcg-ai-prediction` 에서 stacktrace 로 실패 지점 즉시 특정 가능. (docs/prediction-analysis.md P1 권고)