Kyeongmin/C.E.L_Slide_test2

Files

T

KyeongminandClaude Opus 4.8 b836e79ee1 wip: phase_z2 evidence 파이프라인 + matching 실험(phase2~26) + 프론트 trace 패널 진행분 스냅샷

- src: phase_z2 composition/mapper/pipeline/placement_planner/retry, ai_fallback(prompts/schema/validate), mdx_text_atoms 신규
- Front: PipelineTracePanel 신규, FramePanel/SlideCanvas/Home/designAgentApi 등 갱신 + 테스트 4종 추가
- templates/phase_z2: catalog(component_expansion_registry, node_slot_mapping 신규), frames, families, slide_base 갱신
- tests/matching: phase2~26 매칭 실험 스크립트·리포트·온톨로지 전체 (미커밋 진행분)
- tests: b4_v4 evidence, task5~28.5 시리즈, regression(imp95 baseline) 등 신규 테스트 대량 추가
- docs/reference: MDX 구조 인벤토리, MDX→Frame 구조 계약 문서
- scripts: mdx 계약/parity/coverage/viewport 체크, gitea comment, run sync 유틸
- .gitignore: tmp*.json, chromedriver, .orchestrator, *.pkl, Front_test* 등 임시/스냅샷 제외

미완성 작업의 보존용 스냅샷 커밋 (2026-07-02)

Co-Authored-By: Claude Opus 4.8 (1M context) <noreply@anthropic.com>

2026-07-02 17:03:42 +09:00

16 KiB

Raw Blame History

MDX 17개 단위 × 8개 방법 매칭 매트릭스

각 셀: 프레임번호 (점수)
프레임 번호는 data/figma_previews/index.json 기준 01~32
점수 스케일: %(코사인/Jaccard), 숫자(BM25 raw)

Top-1 매트릭스

#	단위	종류	TF-IDF	BM25	Char-ngram	Kiwi+BM25	Structural	AI-Meta	Weighted	HardFilter
1	MDX01-intro	중목차 앞 본문	20 (26%)	20 (11.5)	29 (4%)	20 (15.0)	17 (66%)	20 (20%)	20 (94%)	20 (11.5)
2	MDX01-intro-details	팝업	27 (24%)	27 (6.4)	27 (5%)	27 (13.1)	04 (60%)	16 (19%)	27 (100%)	27 (6.4)
3	MDX01-1	중목차	27 (18%)	29 (18.7)	29 (6%)	29 (26.6)	02 (57%)	27 (21%)	29 (100%)	29 (18.7)
4	MDX01-2	중목차	18 (22%)	18 (13.5)	27 (6%)	18 (25.4)	04 (65%)	18 (100%)	18 (98%)	18 (13.5)
5	MDX01-2-image	이미지	01 (0%)	01 (0.0)	32 (1%)	20 (3.7)	01 (65%)	20 (22%)	32 (50%)	15 (0.0)
6	MDX01-2-details	팝업+표	18 (91%)	18 (135.1)	18 (47%)	18 (128.9)	17 (80%)	18 (100%)	18 (100%)	18 (133.8)
7	MDX02-1	중목차	12 (50%)	12 (36.0)	12 (18%)	12 (51.1)	02 (61%)	12 (37%)	12 (100%)	12 (35.7)
8	MDX02-1-image	이미지	32 (18%)	32 (1.5)	11 (1%)	15 (2.6)	01 (65%)	12 (72%)	32 (94%)	32 (1.4)
9	MDX02-2	중목차(컨테이너)	14 (52%)	14 (95.5)	14 (17%)	14 (125.3)	17 (91%)	14 (42%)	14 (100%)	14 (95.5)
10	MDX02-2.1	소목차	20 (16%)	29 (9.9)	14 (2%)	29 (17.4)	17 (66%)	21 (18%)	29 (95%)	29 (9.9)
11	MDX02-2.2	소목차	14 (60%)	14 (90.3)	14 (19%)	14 (116.2)	17 (85%)	14 (45%)	14 (100%)	14 (88.5)
12	MDX02-2.2-table	표	14 (61%)	14 (90.3)	14 (20%)	14 (114.8)	17 (80%)	24 (30%)	14 (100%)	14 (88.5)
13	MDX03-1	중목차	15 (56%)	15 (62.9)	15 (21%)	15 (87.2)	02 (17%)	13 (73%)	15 (100%)	07 (7.8)
14	MDX03-2	중목차(컨테이너)	29 (66%)	29 (89.6)	29 (30%)	29 (101.6)	25 (50%)	29 (69%)	29 (100%)	30 (14.9)
15	MDX03-2.1	소목차	29 (51%)	29 (44.1)	29 (18%)	29 (52.0)	17 (91%)	29 (65%)	29 (100%)	29 (44.1)
16	MDX03-2.1-table	표	29 (35%)	29 (19.5)	29 (9%)	29 (21.1)	17 (80%)	29 (37%)	29 (100%)	29 (19.4)
17	MDX03-2.2	소목차	29 (46%)	29 (41.8)	29 (18%)	29 (45.9)	02 (61%)	29 (53%)	29 (100%)	29 (41.9)

Top-3 상세

1. MDX01-intro (중목차 앞 본문) — 용어 혼용 문제 제기

방법	1순위	2순위	3순위
TF-IDF	20 (26%)	27 (17%)	18 (15%)
BM25	20 (11.5)	27 (6.5)	18 (6.2)
Char-ngram	29 (4%)	20 (4%)	27 (4%)
Kiwi+BM25	20 (15.0)	16 (14.6)	18 (14.2)
Structural	17 (66%)	21 (66%)	04 (62%)
AI-Meta	20 (20%)	16 (17%)	18 (15%)
Weighted	20 (94%)	29 (73%)	27 (71%)
HardFilter	20 (11.5)	27 (6.5)	18 (6.2)

2. MDX01-intro-details (팝업) — 혼용 대표 사례 (정책 2건)

방법	1순위	2순위	3순위
TF-IDF	27 (24%)	18 (12%)	20 (11%)
BM25	27 (6.4)	20 (5.9)	18 (4.5)
Char-ngram	27 (5%)	20 (3%)	01 (2%)
Kiwi+BM25	27 (13.1)	20 (12.1)	18 (7.9)
Structural	04 (60%)	08 (60%)	14 (60%)
AI-Meta	16 (19%)	20 (15%)	11 (15%)
Weighted	27 (100%)	20 (75%)	18 (53%)
HardFilter	27 (6.4)	20 (5.9)	18 (4.5)

3. MDX01-1 (중목차) — 용어 정의 (건설산업/BIM/DX)

방법	1순위	2순위	3순위
TF-IDF	27 (18%)	29 (17%)	30 (13%)
BM25	29 (18.7)	30 (13.9)	13 (12.4)
Char-ngram	29 (6%)	32 (6%)	12 (5%)
Kiwi+BM25	29 (26.6)	15 (25.0)	32 (24.7)
Structural	02 (57%)	23 (52%)	24 (52%)
AI-Meta	27 (21%)	20 (19%)	29 (17%)
Weighted	29 (100%)	32 (74%)	30 (71%)
HardFilter	29 (18.7)	30 (13.9)	13 (12.4)

4. MDX01-2 (중목차) — 용어간 상호관계

방법	1순위	2순위	3순위
TF-IDF	18 (22%)	27 (18%)	01 (16%)
BM25	18 (13.5)	27 (8.6)	29 (7.9)
Char-ngram	27 (6%)	18 (6%)	29 (5%)
Kiwi+BM25	18 (25.4)	29 (24.1)	20 (19.7)
Structural	04 (65%)	08 (65%)	14 (65%)
AI-Meta	18 (100%)	20 (20%)	04 (18%)
Weighted	18 (98%)	27 (82%)	29 (74%)
HardFilter	18 (13.5)	27 (8.6)	29 (7.9)

5. MDX01-2-image (이미지) — DX1.png

방법	1순위	2순위	3순위
TF-IDF	01 (0%)	02 (0%)	03 (0%)
BM25	01 (0.0)	02 (0.0)	03 (0.0)
Char-ngram	32 (1%)	18 (1%)	11 (1%)
Kiwi+BM25	20 (3.7)	18 (3.4)	15 (2.9)
Structural	01 (65%)	05 (60%)	07 (55%)
AI-Meta	20 (22%)	29 (18%)	18 (16%)
Weighted	32 (50%)	18 (39%)	11 (34%)
HardFilter	15 (0.0)	10 (0.0)	11 (0.0)

6. MDX01-2-details (팝업+표) — DX와 BIM의 구분 12행 표

방법	1순위	2순위	3순위
TF-IDF	18 (91%)	16 (14%)	24 (12%)
BM25	18 (135.1)	16 (20.9)	29 (19.5)
Char-ngram	18 (47%)	22 (6%)	30 (5%)
Kiwi+BM25	18 (128.9)	16 (44.0)	17 (33.3)
Structural	17 (80%)	01 (65%)	05 (60%)
AI-Meta	18 (100%)	20 (20%)	04 (18%)
Weighted	18 (100%)	22 (11%)	16 (11%)
HardFilter	18 (133.8)	16 (21.2)	29 (19.6)

7. MDX02-1 (중목차) — DX의 궁극적 목표

방법	1순위	2순위	3순위
TF-IDF	12 (50%)	14 (35%)	29 (21%)
BM25	12 (36.0)	14 (22.3)	29 (19.0)
Char-ngram	12 (18%)	14 (7%)	29 (7%)
Kiwi+BM25	12 (51.1)	14 (32.2)	29 (26.8)
Structural	02 (61%)	23 (56%)	24 (56%)
AI-Meta	12 (37%)	15 (17%)	08 (13%)
Weighted	12 (100%)	14 (49%)	29 (44%)
HardFilter	12 (35.7)	14 (22.1)	29 (18.8)

8. MDX02-1-image (이미지) — 궁극적목표.png

방법	1순위	2순위	3순위
TF-IDF	32 (18%)	14 (15%)	18 (6%)
BM25	32 (1.5)	14 (1.4)	12 (0.9)
Char-ngram	11 (1%)	18 (1%)	32 (1%)
Kiwi+BM25	15 (2.6)	32 (2.0)	14 (1.9)
Structural	01 (65%)	05 (60%)	07 (55%)
AI-Meta	12 (72%)	15 (20%)	27 (15%)
Weighted	32 (94%)	18 (76%)	12 (72%)
HardFilter	32 (1.4)	14 (1.4)	12 (0.9)

9. MDX02-2 (중목차(컨테이너)) — 소목차 포함 전체

방법	1순위	2순위	3순위
TF-IDF	14 (52%)	12 (32%)	29 (22%)
BM25	14 (95.5)	12 (55.7)	29 (51.3)
Char-ngram	14 (17%)	29 (7%)	12 (7%)
Kiwi+BM25	14 (125.3)	29 (81.3)	12 (78.9)
Structural	17 (91%)	20 (75%)	06 (66%)
AI-Meta	14 (42%)	03 (13%)	06 (13%)
Weighted	14 (100%)	12 (47%)	29 (46%)
HardFilter	14 (95.5)	12 (55.7)	29 (51.3)

10. MDX02-2.1 (소목차) — 업무 수행 과정의 변화

방법	1순위	2순위	3순위
TF-IDF	20 (16%)	29 (12%)	07 (9%)
BM25	29 (9.9)	20 (7.9)	32 (6.5)
Char-ngram	14 (2%)	08 (2%)	11 (2%)
Kiwi+BM25	29 (17.4)	07 (17.4)	17 (14.5)
Structural	17 (66%)	21 (66%)	04 (62%)
AI-Meta	21 (18%)	01 (14%)	26 (14%)
Weighted	29 (95%)	08 (77%)	14 (77%)
HardFilter	29 (9.9)	20 (7.9)	32 (6.5)

11. MDX02-2.2 (소목차) — 주체별 기대효과

방법	1순위	2순위	3순위
TF-IDF	14 (60%)	12 (37%)	29 (19%)
BM25	14 (90.3)	12 (53.3)	29 (39.4)
Char-ngram	14 (19%)	12 (7%)	29 (6%)
Kiwi+BM25	14 (116.2)	12 (71.9)	29 (60.8)
Structural	17 (85%)	01 (70%)	05 (65%)
AI-Meta	14 (45%)	03 (14%)	06 (13%)
Weighted	14 (100%)	12 (46%)	29 (36%)
HardFilter	14 (88.5)	12 (52.1)	29 (38.7)

12. MDX02-2.2-table (표) — 발주자/시공자/설계자 4×3

방법	1순위	2순위	3순위
TF-IDF	14 (61%)	12 (37%)	29 (19%)
BM25	14 (90.3)	12 (52.6)	29 (39.4)
Char-ngram	14 (20%)	12 (7%)	29 (6%)
Kiwi+BM25	14 (114.8)	12 (67.8)	29 (59.3)
Structural	17 (80%)	01 (65%)	05 (60%)
AI-Meta	24 (30%)	30 (30%)	31 (30%)
Weighted	14 (100%)	12 (45%)	29 (35%)
HardFilter	14 (88.5)	12 (51.4)	29 (38.7)

13. MDX03-1 (중목차) — 필수 요건 (기술/사람/자연)

방법	1순위	2순위	3순위
TF-IDF	15 (56%)	13 (30%)	20 (16%)
BM25	15 (62.9)	13 (35.8)	20 (19.4)
Char-ngram	15 (21%)	13 (9%)	29 (5%)
Kiwi+BM25	15 (87.2)	13 (43.2)	16 (29.0)
Structural	02 (17%)	04 (16%)	08 (16%)
AI-Meta	13 (73%)	27 (18%)	20 (13%)
Weighted	15 (100%)	13 (48%)	20 (24%)
HardFilter	07 (7.8)	19 (5.5)	14 (5.4)

14. MDX03-2 (중목차(컨테이너)) — 소목차 포함 전체

방법	1순위	2순위	3순위
TF-IDF	29 (66%)	12 (19%)	09 (15%)
BM25	29 (89.6)	12 (28.4)	30 (16.3)
Char-ngram	29 (30%)	12 (8%)	15 (5%)
Kiwi+BM25	29 (101.6)	12 (38.5)	07 (33.4)
Structural	25 (50%)	26 (50%)	02 (46%)
AI-Meta	29 (69%)	09 (16%)	21 (16%)
Weighted	29 (100%)	12 (29%)	15 (16%)
HardFilter	30 (14.9)	18 (14.6)	17 (10.9)

15. MDX03-2.1 (소목차) — 과정(Process)의 혁신

방법	1순위	2순위	3순위
TF-IDF	29 (51%)	32 (11%)	12 (9%)
BM25	29 (44.1)	12 (10.4)	30 (9.3)
Char-ngram	29 (18%)	12 (6%)	15 (4%)
Kiwi+BM25	29 (52.0)	18 (17.1)	31 (16.8)
Structural	17 (91%)	20 (75%)	06 (66%)
AI-Meta	29 (65%)	21 (18%)	27 (14%)
Weighted	29 (100%)	12 (26%)	15 (19%)
HardFilter	29 (44.1)	12 (10.4)	30 (9.3)

16. MDX03-2.1-table (표) — As-is/To-be 3행

방법	1순위	2순위	3순위
TF-IDF	29 (35%)	04 (12%)	18 (11%)
BM25	29 (19.5)	18 (5.8)	30 (4.6)
Char-ngram	29 (9%)	12 (3%)	11 (2%)
Kiwi+BM25	29 (21.1)	12 (7.0)	18 (6.0)
Structural	17 (80%)	01 (65%)	05 (60%)
AI-Meta	29 (37%)	05 (13%)	12 (13%)
Weighted	29 (100%)	12 (28%)	30 (22%)
HardFilter	29 (19.4)	18 (5.8)	09 (3.6)

17. MDX03-2.2 (소목차) — 결과(Product)의 변화

방법	1순위	2순위	3순위
TF-IDF	29 (46%)	12 (18%)	09 (16%)
BM25	29 (41.8)	12 (16.6)	14 (11.6)
Char-ngram	29 (18%)	12 (9%)	32 (4%)
Kiwi+BM25	29 (45.9)	12 (21.6)	07 (16.7)
Structural	02 (61%)	23 (56%)	24 (56%)
AI-Meta	29 (53%)	09 (19%)	21 (18%)
Weighted	29 (100%)	12 (43%)	14 (22%)
HardFilter	29 (41.9)	12 (16.5)	09 (11.7)

프레임 번호 참고

#	제목	미리보기
01	(제목없음)
02	Engineering S/W 개발
03	국외
04	국내
05	보상현황·민원 관리
06	시공단계 토지 및 지장물에 대한 보상 현황과 다양한 민원 관리 업무 지원
07	(제목없음)
08	효율적인 정보의 관리와 활용
09	시공 전 모델 기반 시공상세 정보물 이용한 시공계획 작성 지원
10	현장 실효성 증대 위한 기본사항
11	시공단계 BIM 모델과 정보 활용 구분
12	건설산업의 목표 (BIM의 목적)
13	필수조건
14	(제목없음)
15	정책목표
16	(제목없음)
17	현황 및 문제점
18	BIM과 DX의 이해
19	설계방식의 왜곡은 엔지니어를 기능인으로 전락시킨다.
20	디지털 전환(DX)은 S/W가 필수다.
21	Solution Engn. S/W
22	Model에 특화된 Engn. S/W
23	Application S/W 의 구분
24	Engn. S/W의 구성 과 특징
25	3rd Party
26	(제목없음)
27	(제목없음)
28	현존 상용 S/W의 현실
29	좌측 배너 과정 (Process)의 혁신 우측 배너 결과 (Products)의 혁신
30	산업별 현황
31	산업별 특성 과 발전방향
32	좌측 Engn. Solution 우측 DfMA

16 KiB Raw Blame History

MDX 17개 단위 × 8개 방법 매칭 매트릭스

Top-1 매트릭스

Top-3 상세

1. MDX01-intro (중목차 앞 본문) — 용어 혼용 문제 제기

2. MDX01-intro-details (팝업) — 혼용 대표 사례 (정책 2건)

3. MDX01-1 (중목차) — 용어 정의 (건설산업/BIM/DX)

4. MDX01-2 (중목차) — 용어간 상호관계

5. MDX01-2-image (이미지) — DX1.png

6. MDX01-2-details (팝업+표) — DX와 BIM의 구분 12행 표

7. MDX02-1 (중목차) — DX의 궁극적 목표

8. MDX02-1-image (이미지) — 궁극적목표.png

9. MDX02-2 (중목차(컨테이너)) — 소목차 포함 전체

10. MDX02-2.1 (소목차) — 업무 수행 과정의 변화

11. MDX02-2.2 (소목차) — 주체별 기대효과

12. MDX02-2.2-table (표) — 발주자/시공자/설계자 4×3

13. MDX03-1 (중목차) — 필수 요건 (기술/사람/자연)

14. MDX03-2 (중목차(컨테이너)) — 소목차 포함 전체

15. MDX03-2.1 (소목차) — 과정(Process)의 혁신

16. MDX03-2.1-table (표) — As-is/To-be 3행

17. MDX03-2.2 (소목차) — 결과(Product)의 변화

프레임 번호 참고

16 KiB

Raw Blame History