htlee 7dd46f2078 feat: 어구 모선 추론(Gear Parent Inference) 시스템 이식

Codex Lab 환경(iran-airstrike-replay-codex)에서 검증 완료된
어구 모선 자동 추론 + 검토 워크플로우 전체를 이식.

## Python (prediction/)
- gear_parent_inference(1,428줄): 다층 점수 모델 (correlation + name + track + prior bonus)
- gear_parent_episode(631줄): Episode 연속성 (Jaccard + 공간거리)
- gear_name_rules: 모선 이름 정규화 + 4자 미만 필터
- scheduler: 추론 호출 단계 추가 (4.8)
- fleet_tracker/kcgdb: SQL qualified_table() 동적화
- gear_correlation: timestamp 필드 추가

## DB (database/migration/ 012~015)
- 후보 스냅샷, resolution, episode, 라벨 세션, 제외 관리 테이블 9개 + VIEW 2개

## Backend (Java)
- 12개 DTO/Controller (ParentInferenceWorkflowController 등)
- GroupPolygonService: parent_resolution LEFT JOIN + 15개 API 메서드

## Frontend
- ParentReviewPanel: 모선 검토 대시보드
- vesselAnalysis: 10개 신규 API 함수 + 6개 타입

Co-Authored-By: Claude Opus 4.6 (1M context) <noreply@anthropic.com>

2026-04-04 00:42:31 +09:00

21 KiB

Raw Blame 히스토리

Gear Parent Inference Workflow V2

문서 목적

이 문서는 lab 환경의 어구 모선 추적 워크플로우를 v1 운영 override 중심 구조에서, 평가 데이터 축적 + 후보 제외 관리 + 기간형 정답 라벨 추적 중심 구조로 재정의하는 설계서다.

대상 범위는 아래와 같다.

kcg_lab 스키마
backend-lab (192.168.1.20:18083)
prediction-lab (192.168.1.18:18091)
로컬 프론트 yarn dev:lab

운영 kcg 스키마와 기존 데모 동작은 이번 설계 단계에서 변경하지 않는다.

현재 구현 기준으로는 v2 Phase 1 저장소/API가 이미 lab에 반영되어 있고, 그 위에 015_gear_parent_episode_tracking.sql과 prediction/algorithms/gear_parent_episode.py를 통해 episode continuity + prior bonus 계층이 추가되었다. 이 문서는 여전히 워크플로우 설계서지만, 사람 판단 저장소와 자동 추론 저장소 분리 원칙은 현재 코드의 실제 기준이기도 하다.

배경

현재 v1은 자동 추론 결과와 사람 판단이 같은 저장소에 섞여 있다.

확정은 gear_group_parent_resolution을 MANUAL_CONFIRMED로 덮어쓴다.
24시간 제외는 특정 그룹에서 후보 1개를 24시간 숨긴다.
자동 추론은 계속 돌지만, 수동 판단이 최종 상태를 override한다.

이 구조는 단기 운용에는 편하지만, 아래 목적에는 맞지 않는다.

사람이 보면서 모델 가중치와 후보 생성 품질을 평가
정답/오답 사례를 데이터셋으로 축적
충분한 정확도 확보 후 자동화 또는 LLM 연결

따라서 v2에서는 자동 추론, 사람 라벨, 후보 제외를 분리한다.

핵심 목표

자동 추론 상태는 계속 독립적으로 유지한다.
사람 판단은 override가 아니라 별도 라벨/제외 데이터로 저장한다.
그룹 단위 오답 라벨은 1일 / 3일 / 5일 기간형 후보 제외로 관리한다.
전역 후보 제외는 모든 어구 그룹에서 동일 MMSI를 후보군에서 제거한다.
정답 라벨은 1일 / 3일 / 5일 세션으로 만들고, 활성 기간 동안 자동 추론 결과를 별도 추적 로그로 남긴다.
알고리즘은 DB exclusion/label 정보를 읽어 다음 cycle부터 바로 반영한다.
향후 threshold 튜닝, 가산점 실험, LLM 연결 평가에 쓰일 수 있는 정량 지표를 만든다.

용어

자동 추론
- gear_parent_inference가 계산한 현재 cycle의 후보 점수와 추천 결과
그룹 제외
- 특정 group_key + sub_cluster_id에서 특정 후보 MMSI를 일정 기간 후보군에서 제거
전역 후보 제외
- 특정 MMSI를 모든 어구 그룹의 모선 후보군에서 제거
정답 라벨 세션
- 특정 어구 그룹에 대해 “이 MMSI가 정답 모선”이라고 사람이 지정하고, 일정 기간 자동 추론 결과를 추적하는 세션
라벨 추적
- 정답 라벨 세션 활성 기간 동안 자동 추론이 정답 후보를 어떻게 rank/score하는지 누적 저장하는 기록

현재 v1의 한계

1. `확정`이 평가 라벨이 아니라 운영 override다

현재 CONFIRM은 resolution을 MANUAL_CONFIRMED로 덮어쓴다.
이 경우 자동 추론의 실제 성능과 사람 판단이 섞여, 나중에 모델 정확도를 평가하기 어렵다.

2. `24시간 제외`는 기간과 범위가 너무 좁다

현재는 그룹 단위 24시간 mute만 가능하다.
1/3/5일처럼 길이를 다르게 두고 비교할 수 없다.
“이 MMSI는 아예 모선 후보 대상이 아니다”라는 전역 규칙을 넣을 수 없다.

3. 백데이터 축적 구조가 없다

현재는 review log는 남지만, “정답 후보가 cycle별로 몇 위였는지”, “점수가 어떻게 변했는지”, “후보군에 들어왔는지”를 체계적으로 저장하지 않는다.

4. 장기 세션에 대한 그룹 스코프가 약하다

현재 그룹 기준은 group_key + sub_cluster_id다.
기간형 라벨/제외를 도입하면 subcluster 재편성 리스크를 고려해야 한다.

v2 설계 원칙

1. 자동 추론 저장소는 그대로 유지한다

아래 기존 저장소는 계속 자동 추론 전용으로 유지한다.

gear_group_parent_candidate_snapshots
gear_group_parent_resolution
gear_group_parent_review_log

단, review_log의 의미는 “UI action audit”로 바꾸고, 더 이상 최종 라벨 저장소로 보지 않는다.

2. 사람 판단은 새 저장소로 분리한다

사람이 내린 판단은 아래 두 축으로 분리한다.

제외 축
- 이 그룹에서 제외
- 전체 후보 제외
정답 축
- 기간형 정답 라벨 세션

3. 제외는 후보 생성 이후의 gating layer로 둔다

전역 후보 제외는 raw correlation이나 원시 선박 분류를 지우지 않는다.

gear_correlation_scores는 계속 쌓는다.
exclusion은 parent inference candidate set에서만 hard filter로 적용한다.

이렇게 해야 원시 모델 출력과 사람 개입의 차이를 비교할 수 있다.

4. 라벨 세션 동안 자동 추론은 계속 돈다

정답 라벨 세션이 활성화되어도 자동 추론은 그대로 수행한다.

UI의 기본 검토 대기에서는 숨길 수 있다.
하지만 prediction은 계속 candidate snapshot과 tracking record를 남긴다.

5. lab에서는 override보다 평가를 우선한다

v2 이후 lab에서 사람 버튼은 기본적으로 자동 resolution을 덮어쓰지 않는다.

운영 override가 필요해지면 추후 별도 action으로 분리한다.
lab의 기본 목적은 평가 데이터 생성이다.

사용자 액션 재정의

`정답 라벨`

의미:

해당 어구 그룹의 정답 모선으로 특정 MMSI를 지정
1일 / 3일 / 5일 중 하나의 기간 동안 자동 추론 결과를 추적

동작:

gear_parent_label_sessions에 active session 생성
다음 cycle부터 prediction이 이 그룹에 대한 추적 로그를 gear_parent_label_tracking_cycles에 누적
기본 review queue에서는 해당 그룹을 숨기고, 별도 라벨 추적 목록으로 이동
세션 종료 후에는 completed label dataset으로 남음

중요:

자동 resolution은 계속 자동 상태를 유지
점수에 수동 가산점/감점은 넣지 않음

`이 그룹에서 제외`

의미:

해당 어구 그룹에서만 특정 후보 MMSI를 일정 기간 후보군에서 제외

기간:

1일
3일
5일

동작:

gear_parent_candidate_exclusions에 scope_type='GROUP' row 생성
다음 cycle부터 해당 그룹의 candidate set에서 제거
다른 그룹에는 영향 없음
기간이 끝나면 자동으로 inactive 처리

용도:

이 후보는 이 어구 그룹의 모선이 아니라고 사람이 판단한 경우
단기/중기 관찰을 위해 일정 기간만 빼고 싶을 때

`전체 후보 제외`

의미:

특정 MMSI는 모든 어구 그룹에서 모선 후보 대상이 아님

동작:

gear_parent_candidate_exclusions에 scope_type='GLOBAL' row 생성
prediction candidate generation에서 모든 그룹에 대해 hard filter
해제 전까지 계속 적용

초기 정책:

전역 후보 제외는 기본적으로 기간 없이 active 상태 유지
수동 해제 전까지 유지

용도:

패턴 분류상 선박으로 들어왔지만 실제 모선 후보가 아니라고 판단한 AIS
잘못된 유형의 신호가 반복적으로 후보군에 유입되는 경우

`해제`

의미:

활성 그룹 제외, 전역 제외, 정답 라벨 세션을 조기 종료

동작:

exclusion/session row에 released_at, released_by 또는 status='CANCELLED'를 기록
다음 cycle부터 알고리즘 적용 대상에서 빠짐

DB 설계

1. `gear_parent_candidate_exclusions`

역할:

그룹 단위 제외와 전역 후보 제외를 모두 저장
active list의 단일 진실원

권장 컬럼:

CREATE TABLE kcg_lab.gear_parent_candidate_exclusions (
    id BIGSERIAL PRIMARY KEY,
    scope_type VARCHAR(16) NOT NULL,           -- GROUP | GLOBAL
    group_key VARCHAR(100),                    -- GROUP scope에서만 사용
    sub_cluster_id SMALLINT,
    candidate_mmsi VARCHAR(20) NOT NULL,
    reason_type VARCHAR(32) NOT NULL,          -- GROUP_WRONG_PARENT | GLOBAL_NOT_PARENT_TARGET
    duration_days INT,                         -- GROUP scope는 1|3|5, GLOBAL은 NULL 허용
    active_from TIMESTAMPTZ NOT NULL DEFAULT NOW(),
    active_until TIMESTAMPTZ,                  -- GROUP scope는 필수, GLOBAL은 NULL 가능
    released_at TIMESTAMPTZ,
    released_by VARCHAR(100),
    actor VARCHAR(100) NOT NULL,
    comment TEXT,
    metadata JSONB NOT NULL DEFAULT '{}'::jsonb,
    created_at TIMESTAMPTZ NOT NULL DEFAULT NOW(),
    updated_at TIMESTAMPTZ NOT NULL DEFAULT NOW()
);

권장 인덱스:

(scope_type, candidate_mmsi)
(group_key, sub_cluster_id, active_from DESC)
(released_at, active_until)

조회 규칙:

active exclusion은 아래 조건으로 판단한다.

released_at IS NULL
AND active_from <= NOW()
AND (active_until IS NULL OR active_until > NOW())

2. `gear_parent_label_sessions`

역할:

특정 그룹에 대한 정답 라벨 세션 저장

권장 컬럼:

CREATE TABLE kcg_lab.gear_parent_label_sessions (
    id BIGSERIAL PRIMARY KEY,
    group_key VARCHAR(100) NOT NULL,
    sub_cluster_id SMALLINT NOT NULL,
    label_parent_mmsi VARCHAR(20) NOT NULL,
    label_parent_name VARCHAR(200),
    label_parent_vessel_id INT REFERENCES kcg_lab.fleet_vessels(id) ON DELETE SET NULL,
    duration_days INT NOT NULL,                -- 1 | 3 | 5
    active_from TIMESTAMPTZ NOT NULL DEFAULT NOW(),
    active_until TIMESTAMPTZ NOT NULL,
    status VARCHAR(20) NOT NULL DEFAULT 'ACTIVE', -- ACTIVE | EXPIRED | CANCELLED
    actor VARCHAR(100) NOT NULL,
    comment TEXT,
    anchor_snapshot_time TIMESTAMPTZ,
    anchor_center_point geometry(Point, 4326),
    anchor_member_mmsis JSONB NOT NULL DEFAULT '[]'::jsonb,
    metadata JSONB NOT NULL DEFAULT '{}'::jsonb,
    created_at TIMESTAMPTZ NOT NULL DEFAULT NOW(),
    updated_at TIMESTAMPTZ NOT NULL DEFAULT NOW()
);

설명:

anchor_* 컬럼은 기간형 라벨 동안 subcluster가 재편성될 가능성에 대비한 보조 식별자다.
phase 1에서는 실제 매칭은 group_key + sub_cluster_id를 기본으로 쓰고, anchor 정보는 저장만 한다.

3. `gear_parent_label_tracking_cycles`

역할:

활성 정답 라벨 세션 동안 cycle별 자동 추론 결과 저장
향후 정확도 지표의 기준 데이터

권장 컬럼:

CREATE TABLE kcg_lab.gear_parent_label_tracking_cycles (
    id BIGSERIAL PRIMARY KEY,
    label_session_id BIGINT NOT NULL REFERENCES kcg_lab.gear_parent_label_sessions(id) ON DELETE CASCADE,
    observed_at TIMESTAMPTZ NOT NULL,
    candidate_snapshot_observed_at TIMESTAMPTZ,
    auto_status VARCHAR(40),
    top_candidate_mmsi VARCHAR(20),
    top_candidate_name VARCHAR(200),
    top_candidate_score DOUBLE PRECISION,
    top_candidate_margin DOUBLE PRECISION,
    candidate_count INT NOT NULL DEFAULT 0,
    labeled_candidate_present BOOLEAN NOT NULL DEFAULT FALSE,
    labeled_candidate_rank INT,
    labeled_candidate_score DOUBLE PRECISION,
    labeled_candidate_pre_bonus_score DOUBLE PRECISION,
    labeled_candidate_margin_from_top DOUBLE PRECISION,
    matched_top1 BOOLEAN NOT NULL DEFAULT FALSE,
    matched_top3 BOOLEAN NOT NULL DEFAULT FALSE,
    evidence_summary JSONB NOT NULL DEFAULT '{}'::jsonb,
    created_at TIMESTAMPTZ NOT NULL DEFAULT NOW()
);

설명:

전체 후보 상세는 기존 gear_group_parent_candidate_snapshots를 그대로 사용한다.
여기에는 지표 계산에 직접 필요한 값만 요약 저장한다.

4. 기존 `gear_group_parent_review_log` 재사용

새 action 이름 예시:

LABEL_PARENT
EXCLUDE_GROUP
EXCLUDE_GLOBAL
RELEASE_EXCLUSION
CANCEL_LABEL

즉, 별도 audit table를 또 만들기보다 기존 review log를 action log로 재사용한다.

prediction 변경 설계

적용 지점

핵심 변경 지점은 gear_parent_inference.py, fleet_tracker.py, polygon_builder.py 중 gear_parent_inference.py가 중심이다.

1. active exclusion load

cycle 시작 시 아래 두 집합을 읽는다.

global_excluded_mmsis
group_excluded_mmsis[(group_key, sub_cluster_id)]

적용 위치:

_build_candidate_scores()에서 candidate union 이후, 실제 scoring 전에 hard filter

규칙:

GLOBAL exclusion은 모든 그룹에 적용
GROUP exclusion은 해당 그룹에만 적용
exclusion된 후보는 candidate snapshot에도 남기지 않음

중요:

raw correlation score는 그대로 계산/저장
exclusion은 parent inference candidate set에서만 적용

2. active label session load

cycle 시작 시 현재 unresolved/active gear group에 매칭되는 active label session을 읽는다.

phase 1 매칭 기준:

group_key
sub_cluster_id

phase 2 보강 기준:

member overlap
center distance
anchor snapshot similarity

3. tracking cycle write

각 그룹의 자동 추론이 끝난 뒤, active label session이 있으면 gear_parent_label_tracking_cycles에 1 row를 쓴다.

기록 항목:

현재 auto top-1 후보
auto top-1 점수/격차
후보 수
라벨 대상 MMSI가 현재 후보군에 존재하는지
존재한다면 rank/score/pre-bonus score
top1/top3 일치 여부

4. resolution 저장 원칙 변경

v2 이후 lab에서는 아래를 원칙으로 한다.

자동 resolution은 자동 추론만 반영
사람 라벨은 resolution을 덮어쓰지 않음

즉 아래 legacy 상태는 새로 만들지 않는다.

MANUAL_CONFIRMED
MANUAL_REJECT

기존 row는 읽기 전용으로 남겨둘 수 있지만, v2 새 액션은 이 상태를 만들지 않는다.

5. exclusion이 적용된 경우의 상태 전이

후보 pruning 이후:

후보가 남으면 기존 자동 상태 전이 사용
top1이 제외되어 후보가 비면 NO_CANDIDATE
top1이 제외되어 top2가 승격되면 새 top1 기준으로 AUTO_PROMOTED / REVIEW_REQUIRED / UNRESOLVED 재판정

backend API 설계

1. 정답 라벨 세션 생성

POST /api/vessel-analysis/groups/{groupKey}/parent-inference/{subClusterId}/label-session

request:

{
  "selectedParentMmsi": "412333326",
  "durationDays": 3,
  "actor": "analyst-01",
  "comment": "수동 확인"
}

response:

생성된 label session
현재 active label summary

2. 그룹 후보 제외 생성

POST /api/vessel-analysis/groups/{groupKey}/parent-inference/{subClusterId}/candidate-exclusions

request:

{
  "candidateMmsi": "412333326",
  "scopeType": "GROUP",
  "durationDays": 3,
  "actor": "analyst-01",
  "comment": "이 그룹에서는 오답"
}

3. 전역 후보 제외 생성

POST /api/vessel-analysis/parent-inference/candidate-exclusions

request:

{
  "candidateMmsi": "412333326",
  "scopeType": "GLOBAL",
  "actor": "analyst-01",
  "comment": "모든 어구에서 모선 후보 대상 제외"
}

4. exclusion 해제

POST /api/vessel-analysis/parent-inference/candidate-exclusions/{id}/release

5. label session 종료

POST /api/vessel-analysis/parent-inference/label-sessions/{id}/cancel

6. active exclusion 조회

GET /api/vessel-analysis/parent-inference/candidate-exclusions?status=ACTIVE&scopeType=GLOBAL

용도:

“대상 선박이 어느 어구에서 제외중인지” 목록 관리
운영자 관리 화면

7. active label tracking 조회

GET /api/vessel-analysis/parent-inference/label-sessions?status=ACTIVE

GET /api/vessel-analysis/parent-inference/label-sessions/{id}/tracking

8. 기존 review/detail API 확장

기존 GroupParentInferenceDto에 아래 요약을 추가한다.

activeLabelSession
groupExclusionCount
hasGlobalExclusionCandidate
availableActions

ParentInferenceCandidateDto에는 아래를 추가한다.

isExcludedInGroup
isExcludedGlobally
activeExclusionIds

프론트엔드 설계

버튼 재구성

현재:

확정
24시간 제외

v2:

정답 라벨
이 그룹에서 제외
전체 후보 제외
해제

기간 선택

정답 라벨과 이 그룹에서 제외는 버튼 클릭 후 아래 중 하나를 고르게 한다.

1일
3일
5일

우측 모선 검토 패널 변화

후보 카드 상단 action area를 아래처럼 재구성
- 정답 라벨
- 이 그룹에서 제외
- 전체 후보 제외
현재 후보에 active exclusion이 있으면 badge 표시
- 이 그룹 제외 중
- 전체 후보 제외 중
현재 그룹에 active label session이 있으면 summary box 표시
- 라벨 MMSI
- 남은 기간
- 최근 top1 일치율

새 목록

검토 대기
- active label session이 없는 그룹만 기본 표시
라벨 추적
- active label session이 있는 그룹
제외 대상 관리
- active group/global exclusions

지도 표시 원칙

active label session 그룹은 기본 review 색과 다른 badge 색을 사용
globally excluded candidate는 raw correlation 패널에서는 참고로 보일 수 있지만, parent-review actionable candidate 목록에서는 숨김

지표 설계

정답 라벨 세션을 기반으로 최소 아래 지표를 계산한다.

핵심 지표

top1 exact match rate
top3 hit rate
labeled candidate mean rank
labeled candidate mean score
time-to-first-top1
session duration 동안 top1 일치 지속률

보정/실험 지표

412/413 가산점 적용 전후 top1/top3 uplift
pre-bonus score 대비 final score uplift
global exclusion 적용 전후 오탐 감소량
group exclusion 이후 대체 top1 품질 변화

운영 준비 지표

auto-promoted 후보 중 라벨과 일치하는 비율
high-confidence (>= 0.72) 구간 calibration
label session 종료 시점 기준 실무 참고 가능 threshold

단계별 구현 순서

Phase 1. DB/Backend 계약

마이그레이션 추가
- gear_parent_candidate_exclusions
- gear_parent_label_sessions
- gear_parent_label_tracking_cycles
backend DTO/API 추가
기존 CONFIRM/REJECT/RESET는 lab UI에서 숨기고 legacy로만 남김

Phase 2. prediction 연동

active exclusion load
candidate pruning
active label session load
tracking cycle write

Phase 3. 프론트 UI 전환

버튼 재구성
기간 선택 UI
라벨 추적 목록
제외 대상 관리 화면

Phase 4. 지표와 리포트

label session summary endpoint
exclusion usage summary endpoint
실험 리포트 화면 또는 문서 산출

마이그레이션 전략

기존 v1 상태 처리

MANUAL_CONFIRMED, MANUAL_REJECT는 새로 생성하지 않는다.
기존 row는 history로 남긴다.
필요하면 one-time migration으로 legacy MANUAL_CONFIRMED를 expired label session으로 변환할 수 있다.

운영 영향 제한

v2는 우선 kcg_lab에만 적용
운영 kcg 반영 전에는 사람이 직접 누르는 흐름과 tracking 지표가 충분히 쌓여야 함

수용 기준

기능 기준

그룹 제외가 다음 cycle부터 해당 그룹에서만 적용된다.
전역 후보 제외가 다음 cycle부터 모든 그룹에 적용된다.
active exclusion list가 DB/API/UI에서 동일하게 보인다.
정답 라벨 세션 동안 cycle별 tracking row가 누락 없이 쌓인다.

데이터 기준

label session당 최소 아래 값이 저장된다.
- top1 후보
- labeled candidate rank
- labeled candidate score
- candidate count
- observed_at
exclusion row에는 scope, duration, actor, comment, active 기간이 남는다.

평가 기준

412/413 가산점, threshold, exclusion 정책 변경 전후를 label session 데이터로 비교 가능해야 한다.
일정 기간 후 “자동 top1을 운영 참고값으로 써도 되는지”를 정량으로 판단할 수 있어야 한다.

열린 이슈

1. 그룹 스코프 안정성

group_key + sub_cluster_id가 며칠 동안 완전히 안정적인지 추가 확인이 필요하다.

현재 권장:

phase 1은 기존 키를 그대로 사용
대신 anchor_snapshot_time, anchor_center_point, anchor_member_mmsis를 저장

2. 전역 후보 제외의 기간 정책

현재 제안은 “수동 해제 전까지 유지”다.

이유:

전역 제외는 단기 오답보다 “이 AIS는 parent candidate class가 아님”에 가깝다.

필요 시 추후 1/3/5일 옵션을 추가할 수 있다.

3. raw correlation UI 노출

전역 제외된 후보를 모델 패널에서 완전히 숨길지, 참고 제외 badge만 붙여 남길지는 사용성 확인이 필요하다.

현재 권장은 아래다.

parent-review actionable 후보 목록에서는 숨김
raw model/correlation 참고 패널에서는 badge와 함께 유지

권장 결론

v2의 핵심은 사람 판단을 자동 추론의 override가 아니라 평가 데이터로 축적하는 것이다.

따라서 다음 구현 우선순위는 아래가 맞다.

exclusion/label DB 추가
prediction candidate gating + tracking write
UI 액션 재정의
지표 산출

그 다음 단계에서만 threshold 자동화, 가산점 조정, LLM 연결을 검토하는 것이 안전하다.

21 KiB Raw Blame 히스토리

Gear Parent Inference Workflow V2

문서 목적

배경

핵심 목표

용어

현재 v1의 한계

1. 확정이 평가 라벨이 아니라 운영 override다

2. 24시간 제외는 기간과 범위가 너무 좁다

3. 백데이터 축적 구조가 없다

4. 장기 세션에 대한 그룹 스코프가 약하다

v2 설계 원칙

1. 자동 추론 저장소는 그대로 유지한다

2. 사람 판단은 새 저장소로 분리한다

3. 제외는 후보 생성 이후의 gating layer로 둔다

4. 라벨 세션 동안 자동 추론은 계속 돈다

5. lab에서는 override보다 평가를 우선한다

사용자 액션 재정의

정답 라벨

이 그룹에서 제외

전체 후보 제외

해제

DB 설계

1. gear_parent_candidate_exclusions

2. gear_parent_label_sessions

3. gear_parent_label_tracking_cycles

4. 기존 gear_group_parent_review_log 재사용

prediction 변경 설계

적용 지점

1. active exclusion load

2. active label session load

3. tracking cycle write

4. resolution 저장 원칙 변경

5. exclusion이 적용된 경우의 상태 전이

backend API 설계

1. 정답 라벨 세션 생성

2. 그룹 후보 제외 생성

3. 전역 후보 제외 생성

4. exclusion 해제

5. label session 종료

6. active exclusion 조회

7. active label tracking 조회

8. 기존 review/detail API 확장

프론트엔드 설계

버튼 재구성

기간 선택

우측 모선 검토 패널 변화

새 목록

지도 표시 원칙

지표 설계

핵심 지표

보정/실험 지표

운영 준비 지표

단계별 구현 순서

Phase 1. DB/Backend 계약

Phase 2. prediction 연동

Phase 3. 프론트 UI 전환

Phase 4. 지표와 리포트

마이그레이션 전략

기존 v1 상태 처리

운영 영향 제한

수용 기준

기능 기준

데이터 기준

평가 기준

열린 이슈

1. 그룹 스코프 안정성

2. 전역 후보 제외의 기간 정책

3. raw correlation UI 노출

권장 결론

21 KiB

Raw Blame 히스토리

1. `확정`이 평가 라벨이 아니라 운영 override다

2. `24시간 제외`는 기간과 범위가 너무 좁다

`정답 라벨`

`이 그룹에서 제외`

`전체 후보 제외`

`해제`

1. `gear_parent_candidate_exclusions`

2. `gear_parent_label_sessions`

3. `gear_parent_label_tracking_cycles`

4. 기존 `gear_group_parent_review_log` 재사용