07. 키워드집 정리 과정 — 어떻게 1,713개로 정리되었나

Figma + BEPS + MDX 문장을 수집 → 형태소 분석 + 표기 통합 → 등장 범위별 분류 → 최종 1,713개 키워드 확정.

1수집 — 3 출처에서 문장 수집

출처	입력 문서	수집된 문장
Figma 프레임 텍스트	32 개	586
BEPS 마스터 텍스트	1 개	1,410
MDX 검증 구간	4 개	129
합계	37 개	2,125

2전처리 — 형태소 분석 + 표기 통합

단계	전체 등장 수	고유 단어 수
형태소 분석 결과 (원시)	13,913	1,738
전처리 후 (표기 통합 + 보존 규칙 적용)	14,161	1,713

적용 규칙

중요 표기 보존 : DX, BIM, S/W, H/W, 2D, 3D, AS-IS, TO-BE 등 13개 — 깨지면 안 되는 표기
표기 통합 : "디지털 전환", "디지털전환" → 대표 표기 DX 로 합침
제외 : 1글자 단어, 순수 숫자, 공백/기호만 있는 토큰
품사 사용 : 일반명사 / 고유명사 / 외국어 표기 / 숫자 표기만 (조사·동사 등 제외)

3분류 — 등장 범위별 3 계층 (1,713 = 451 + 1,238 + 24)

계층	개수	등장 범위	의미 / 용도
핵심 키워드	451	1 프레임에만	특정 프레임에만 등장 → 식별력 강함. V1 매칭 가중치 0.414
연관 키워드	1,238	2~9 프레임	여러 프레임에 보조 등장 → 맥락 보강. V1 매칭 가중치 0.265
광범위 공통어	24	10+ 프레임	너무 흔해 식별력 낮음 → 매칭에서 가중 작음
합계	1,713	—	전체 고유 키워드

※ 위에 더해 키워드 세트 524개 별도 — 같은 프레임 내 함께 등장하는 키워드 묶음 (frame-level 시그니처). V1 매칭 가중치 0.320

결과 2,125 문장 → 형태소 분석 13,913 등장 (고유 1,738) → 전처리 후 최종 1,713 고유 키워드 + 524 키워드 세트.
키워드는 등장 범위로 3 계층 (451 / 1,238 / 24) — V1 매칭의 핵심·연관·광범위 신호로 사용.