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<!DOCTYPE html>
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<html lang="ko"><head><meta charset="utf-8"><title>03. V1~V4 방법 설명</title>
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@page { size: A4 portrait; margin: 12mm; }
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* { box-sizing: border-box; }
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body {
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font-family: -apple-system, "Segoe UI", Pretendard, "Malgun Gothic", sans-serif;
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}
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}
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h1 { font-size: 13pt; border-bottom: 2pt solid #2563eb; padding-bottom: 3pt; margin: 0 0 4pt 0; color: #0f172a; }
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h2 { font-size: 10pt; color: #1e293b; margin: 6pt 0 3pt; padding: 2pt 5pt; background: #e0e7ff; border-left: 3pt solid #0a6; border-radius: 2pt; }
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.meta { color: #64748b; font-size: 8pt; font-style: italic; margin-bottom: 5pt; }
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.mdx-card { background: #f8fafc; border: 0.5pt solid #cbd5e1; border-radius: 3pt; padding: 5pt 8pt; margin: 3pt 0 5pt; }
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.mdx-card .title { font-weight: 700; color: #0f172a; font-size: 9.5pt; margin-bottom: 2pt; }
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.popup-tag { display: inline-block; padding: 1pt 5pt; background: #eef2ff; color: #3730a3; border-radius: 8pt; font-size: 7.5pt; font-weight: 700; margin-left: 4pt; vertical-align: middle; }
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.mdx-card ul { margin: 2pt 0 0 0; padding-left: 12pt; font-size: 8pt; color: #475569; }
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table { border-collapse: collapse; width: 100%; font-size: 9pt; }
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th, td { border: 0.5pt solid #cbd5e1; padding: 3pt 5pt; text-align: left; vertical-align: top; }
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th { background: #1e293b; color: white; font-weight: 700; font-size: 8.5pt; text-align: center; }
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code { background: #f1f5f9; padding: 0 3pt; border-radius: 2pt; font-family: ui-monospace, Menlo, monospace; font-size: 8.5pt; color: #0f172a; }
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.formula-box { background: #eff6ff; border: 0.7pt solid #93c5fd; border-radius: 3pt; padding: 5pt 8pt; margin: 3pt 0; font-size: 9pt; color: #1e3a8a; }
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.label-use_as_is { background: #d1fae5; color: #065f46; padding: 1pt 5pt; border-radius: 2pt; font-size: 7.5pt; font-weight: 700; }
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.label-light_edit { background: #dbeafe; color: #1e40af; padding: 1pt 5pt; border-radius: 2pt; font-size: 7.5pt; font-weight: 700; }
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.label-restructure { background: #fef3c7; color: #92400e; padding: 1pt 5pt; border-radius: 2pt; font-size: 7.5pt; font-weight: 700; }
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.label-reject { background: #fee2e2; color: #991b1b; padding: 1pt 5pt; border-radius: 2pt; font-size: 7.5pt; font-weight: 700; }
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/* DECK 3: 방법 설명 */
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.method-block { border: 0.7pt solid #cbd5e1; border-radius: 4pt; padding: 8pt 10pt; margin: 5pt 0; background: #fafafa; }
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.method-block .method-name .badge { display: inline-block; padding: 2pt 7pt; background: #2563eb; color: white; border-radius: 3pt; font-size: 9pt; margin-right: 6pt; }
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.method-block .method-formula { background: white; border: 0.5pt solid #cbd5e1; padding: 4pt 7pt; border-radius: 2pt; font-family: ui-monospace, Menlo, monospace; font-size: 8.5pt; color: #0f172a; margin: 3pt 0; }
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.method-block .method-detail { font-size: 9pt; line-height: 1.5; color: #1e293b; }
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.method-block .method-detail b { color: #0f172a; }
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.cascade-arrow { text-align: center; font-size: 12pt; color: #64748b; margin: 2pt 0; }
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</style></head><body><h1>03. V1~V4 매칭 방법 — 무엇이고 어떻게 적용되는가</h1><div class="meta">키워드 → 의미 → 구조 → 적용 가능성으로 신호를 누적해 캐스케이드 매칭.</div><div class="method-block"><div class="method-name"><span class="badge">V1</span>키워드 매칭 (Baseline)</div><div class="method-tagline">"이 단어들이 같이 나오나?" — 빠른 후보 필터</div><div class="method-formula">matching_score = 0.414 × 핵심(단독) + 0.320 × 세트(co-occurrence) + 0.265 × 연관</div><div class="method-detail">· 프레임 텍스트에서 <b>핵심 / 세트 / 연관</b> 3계층 키워드 추출<br/>· 가중치는 <b>Logistic Regression 학습</b> (TARGET 4 × 32, LOOCV 4/4)<br/>· 32 프레임 중 1위 = 후보 프레임. <b>TARGET 4/4 정답</b></div></div><div class="cascade-arrow">↓ V1 Top-K 후보를 다음 축으로 재정렬</div><div class="method-block"><div class="method-name"><span class="badge">V2</span>의미 매칭 (semantic rerank)</div><div class="method-tagline">"단어가 달라도 의미가 같은가?"</div><div class="method-formula">similarity = cosine(MDX summary embedding, frame.content embedding) · model = jhgan/ko-sroberta-multitask</div><div class="method-detail">· V1 Top-K 후보 안에서 의미 유사도로 재정렬<br/>· 키워드는 다르지만 같은 주제를 다룰 때 잡아냄</div></div><div class="cascade-arrow">↓</div><div class="method-block"><div class="method-name"><span class="badge">V3</span>구조 매칭 (structure rerank)</div><div class="method-tagline">"이 콘텐츠를 담을 수 있는 레이아웃인가?"</div><div class="method-formula">score = 0.40 × layout_compat + 0.35 × content_affinity + 0.25 × structure_intent</div><div class="method-detail">· content_affinity 12 enum (concept_definition / goal_axes / persona_benefit / ...)<br/>· structure_intent 9 enum (binary_compare / multi_parallel / state_transition / ...)<br/>· alternative_patterns — 대안 layout 관계 (cycle ↔ 3col-parallel 등)</div></div><div class="cascade-arrow">↓</div><div class="method-block"><div class="method-name"><span class="badge">V4</span>적용 가능성 판정 (template-fit-v1)</div><div class="method-tagline">"실제로 쓸 수 있나? 어느 정도 수정해야 하나?"</div><div class="method-formula">multi-axis: anchor + cardinality + relation + slot + content - penalty<br/>→ 라벨: <span class="label-use_as_is">use_as_is</span> / <span class="label-light_edit">light_edit</span> / <span class="label-restructure">restructure</span> / <span class="label-reject">reject</span></div><div class="method-detail">· 점수 1위 ≠ 실사용 가능. <b>판정 라벨</b>로 결정<br/>· reject 면 기존 프레임에 없는 신규 콘텐츠 → 재구성 신호</div></div></body></html> |