# AI 한글 티 분류 체계 v2.0 (Korean AI-Tell Taxonomy)

LLM(ChatGPT·Claude·Gemini 등)이 생성한 한글 글에서 반복적으로 관찰되는 "AI 티" 패턴을 10개 대분류 × 서브 패턴으로 정리한다. 윤문 파이프라인의 진단·윤문·마무리 콜(diagnostician·monolith·finalizer)이 공유하는 단일 진실 원천(SSOT). 각 패턴마다 (1) 정의, (2) 시그니처 예문, (3) 심각도(S1 결정적 / S2 강함 / S3 약함), (4) 윤문 처방을 제공한다.

> **v2.0 추가 (2026-05-07):** 한국 번역학계 8대 번역투 정통성 계보(이영옥 2001·김도훈 2009·김정우 2007·김혜영 2019 등) + 보고서 §III.3(8유형) 통합. **본진 신규 4건** — `A-16` 영어 대명사 직역 [S1] · `A-18` 관계절 좌향 수식 [S2] · `A-19` 이중 조사 결합 [S2] · `E-7` 청자 경어법 일관성 손실 [S2 · estimated]. **본진 보강 4건** — `A-15` 인지·발화 동사 분리 구문 처방 · `A-7` light verb construction 일반화(have/make/take/give) · `F-4` 영어 명사화 접미사(-tion·-ment·-ness·-ity) 통합 · `E-2` 진행형 '~고 있다' 자동 매핑 처방. **본진 hold 1건** — `A-17` 무정물·추상명사 '-들' 부착 [학술 강함, 외부 회차 양성 0건 → NMT 원본 회차 후 v2.1 재평가]. **post-editese 3축은 metric-only 트랙** — caveat C3(한국어 정량 검증 부재)에 따라 본진 ID 미부여, `metrics_v2.py` 14개 신규 함수로 운영(`deul_overuse_rate` 포함, A-17 hold 검증용). 학술 전문은 외부 SSOT `references/scholarship.md`에 보존(본진 슬림성). valid as of 2026-05.
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> **v1.6 추가 (2026-05-06):** KatFish(Park et al.) + LREAD 외부 정량 연구 기반 본진 신규 5건 — `C-11` 연결어미 뒤 쉼표 [S1, 4.84배 분리도] · `C-12` 쉼표 포함률 [S2] · `E-5` 쉼표 분절 평균 길이 [S2] · `E-6` 쉼표 전후 POS 다양성 [S2, 에세이·뉴스 한정] · `G-3` 안전 균형 lexicon [S2]. 본진 보강 2건 — `D-1`에 KatFish 검증 결산 lexicon 4종("결론적으로·따라서·이를 통해·그러므로") 정식 인용 + 임계, `F-4`에 한자어 명사화 접미사 3종("-성·-적·-화") 정식 명시 + 한 문서 12회 초과 임계. hold 2건(BN/VX 띄어쓰기 규칙성·페르소나-레지스터 불일치)은 본진 미등재 — `_workspace/v1.6-2026-05-06/`에 후보 발자취 보존.
>
> **v1.5.1 추가 (2026-04-27):** Category E에 `E-4 단문 일변도 (복문·중문 부재)` [S2] 신설. 인간 필자는 단문과 복문을 무의식적으로 섞어 호흡을 만드는데, AI가 "간결하게" 의도하면 단문만 늘어놓아 끊어진 리듬이 그 자체로 시그니처가 된다.
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> **v1.5 변경 (2026-04-26):** v1.2 voice profile · v1.3 candidate pool · v1.3.1 권한 위계는 모두 제거됐다. 이유는 핫패스 비용. v1.5는 v1.1 5인 파이프라인 구조 + monolith fast 1콜로 단순화됐고, 분류 체계 본진(이 파일)은 v1.3.1까지 발굴된 신규 패턴(C-9·C-10·D-7·H-3·I-3·I-4 보강 등)을 그대로 유지한다.

## 심각도 기준

- **S1 결정적(critical)**: 한 번만 나와도 "이건 AI"라고 거의 확신하게 되는 패턴. 무조건 제거.
- **S2 강함(high)**: 1~2회는 자연스러울 수 있으나 문서에서 3회 이상 반복되면 티 남. 밀도 기반 제거.
- **S3 약함(low)**: 개별로는 문제 아님. 다른 패턴과 중첩될 때 AI 인상을 강화. 리듬 조정 수준.

## quick 빌드 메타 (fast 룰북 생성 계약)

각 패턴 항목 말미의 이탤릭 한 줄(`_quick: …_`)은 `scripts/build_quick_rules.py`가 fast 경로 슬림 룰북 `quick-rules.md`를 생성할 때 읽는 빌드 메타다. quick-rules.md는 사람이 직접 수정하지 않는다 — 이 파일이 SSOT.

- `quick: true` = fast 룰북 포함. 표층 신호만으로 탐지 가능한 S1·S2 패턴에 한정.
- `quick: false` = strict 전용. 문서 레벨 판단(리듬·구조·분포·POS 분석)이 필요하거나 hold 상태인 패턴.
- `quick: true` 항목은 `quick_pattern:`(fast가 탐지할 표층 신호 한 줄)과 `quick_fix:`(한 줄 처방)를 함께 갖는다. 메타 필드 구분자는 ` · `이며 값 안에는 `·`를 쓰지 않는다.
- fast 토큰 예산 보호: `quick: true`는 50개 내외(현행 quick-rules 규모 ±20%)를 유지한다. 신규 패턴의 기본값은 `false`.

## 목차

A. 번역투(Translation-ese) — A-1~A-19
B. 영어 인용·용어 과다 — B-1~B-4
C. 구조적 AI 패턴 (서식·레이아웃) — C-1~C-12
D. AI 특유의 관용구 (Signature Phrases) — D-1~D-7
E. 리듬·문장 길이 균일성 — E-1~E-7
F. 과도한 수식·중복 — F-1~F-5
G. 과도한 Hedging (완곡) — G-1~G-3
H. 접속사 남발 — H-1~H-4
I. 형식명사·의존명사 과다 — I-1~I-6
J. 시각 장식 남용 — J-1~J-4

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## A. 번역투 (Translation-ese) — S1~S2

영어·일본어식 구문을 한국어 어순·조사 체계로 무리하게 옮긴 흔적. AI 글의 가장 결정적 시그니처.

### A-1. "~에 대하여/대해서" 남발 [S1]
- 패턴: `X에 대해(서) Y` (영어 `about/regarding X`)
- 예: "AI 규제**에 대해** 논의할 필요가 있다" → "AI 규제를 논의해야 한다"
- 처방: 목적격 조사로 직결. 또는 주제 조사 "는".
- **⚠️ 실측 보수화 (v2.6.1)**: 형태소 keyness 전수 채굴에서 "~에 대해/대한"은 **사람 4.39 vs AI 1.46(/1000어절)로 사람이 3배 더 쓴다**(사람 60편 중 23편). A-2("~를 통해")·A-16(대명사)과 같은 계열의 통념 역전. 기본 보존하고, 한 문단 3회 이상 밀집일 때만 일부를 직결한다. 남발 없는 "~에 대해"를 걷어내면 사람 글을 훼손한다.
- _quick: true · quick_pattern: "~에 대해(서)" **한 문단 3회+ 밀집**(사람이 3배 더 쓰는 표현 — 기본 보존) · quick_fix: 목적격 조사로 직결("X에 대해 논의" → "X를 논의")_

### A-2. "~를 통하여/통해" 남발 [S2]
- 패턴: 수단·경로를 거의 모두 "통해"로 처리 (영어 `through/via`)
- 예: "데이터 분석**을 통해** 인사이트를 얻는다" → "데이터를 분석해 인사이트를 얻는다"
- 처방: **한 문서에서 반복적으로 재사용될 때만**(문단 3회+) "~로", "~해서", "~함으로써"로 분산. 1~2회는 보존.
- 심각도 이력: v2.3에서 S1 → S2 강등. 최희경(2016) 코퍼스 검증에서 **비번역 한국어(84.4)가 번역문(42.1)보다 2배 이상** 자주 쓰는 것으로 나와, 대표 번역투라는 통념이 실증으로 기각됐다. 자체 AI 코퍼스에도 거의 미출현 → 개별 출현은 AI 표지가 아니고 "만능 연결어처럼 반복"만 문체 문제. `see: empirical-validation.md#기각`
- _quick: true · quick_pattern: "~를 통해/통하여" **문단 3회+ 반복** · quick_fix: 일부만 "~로", "~해서", "~함으로써"로 분산(1~2회 보존)_

### A-3. "~에 있어(서)" [S1]
- 패턴: 전제·상황 도입 (영어 `in terms of / when it comes to`)
- 예: "이 문제**에 있어서** 중요한 것은" → "이 문제에서 중요한 것은" / "이 문제를 볼 때"
- _quick: true · quick_pattern: "~에 있어(서)" · quick_fix: "~에서" 또는 "~을 볼 때"_

### A-4. "~라는 점에서" [S2]
- 패턴: 근거 제시 (영어 `in the sense that`)
- 예: "확장성이 뛰어나**다는 점에서** 의미가 있다" → "확장성이 뛰어나서 의미가 있다"
- 주의: 때로는 자연스러움. 한 문서에 3회+ 반복될 때만 제거.
- _quick: true · quick_pattern: "~라는 점에서" 3회+ · quick_fix: "~서", "~라는 이유로"_

### A-5. "~와 관련하여" / "~와 관련된" [S2]
- 패턴: 주제 지시 (영어 `regarding / related to`)
- 예: "보안**과 관련하여** 주의해야 한다" → "보안에 주의해야 한다"
- _quick: true · quick_pattern: "~와 관련하여/관련된" · quick_fix: "~에", "~의"_

### A-6. "~에 기반하여" / "~을 바탕으로" 남발 [S2]
- 패턴: 근거 (영어 `based on`)
- 예: "데이터**에 기반하여** 판단한다" → "데이터로 판단한다" / "데이터를 보고 판단한다"
- _quick: true · quick_pattern: "~에 기반하여/바탕으로" 남발 · quick_fix: "~로", "~을 보고"_

### A-7. "가지고 있다" [S1]
- 패턴: 소유·특성 서술 (영어 `have/possess`)
- 예: "강한 경쟁력을 **가지고 있다**" → "경쟁력이 강하다"
- 처방: 형용사형으로 돌려 서술어 없애거나 "있다"로 단순화.
- **light verb construction 일반화 (v2.0 보강)**: 보고서 T6은 'have/make/take/give + 명사' 가벼운 동사 구문(light verb construction) 전반을 다룸. A-7 본진 처방 위에 (a) 동사 환원, (b) 이중주어 구문('X는 Y가 …') 활용을 명시 추가. verbatim 예문 — "She has a sweet voice → 그녀는 목소리가 아름답다" / "She has a book under her arm → 그녀는 책을 옆구리에 끼고 있다" / "We had a meeting yesterday → 우리는 어제 회의를 했다(열었다)" / "The committee made a decision → 위원회가 결정했다" / "The data show a rapid increase → 데이터에 따르면 급격히 증가했다". metric `have_make_literal_count` 정량 검출. _source_anchor: 김정우 2007 · 이근희 2005 · see_scholarship: scholarship.md#6-명사화-표현-및-havemake-류-직역_
- _quick: true · quick_pattern: "가지고 있다", have/make/take/give+명사 직역 · quick_fix: 형용사-동사 환원 또는 이중주어("강한 경쟁력을 가지고 있다" → "경쟁력이 강하다")_

### A-8. 이중 피동 "~되어진다" / "~지게 된다" [S1]
- 예: "판단**되어진다**" → "판단된다" / "판단한다"
- 처방: 가능하면 능동으로. 못 바꾸면 단일 피동.
- _quick: true · quick_pattern: 이중 피동 "~되어진다/~지게 된다" · quick_fix: 능동 또는 단일 피동("판단되어진다" → "판단된다")_

### A-9. "~에 의해" 피동문 [S2]
- 패턴: by-passive (영어 수동태 직역)
- 예: "AI**에 의해** 생성된 이미지" → "AI가 만든 이미지"
- 처방: 행위자를 주어로 복귀.
- _quick: true · quick_pattern: "~에 의해" 피동 · quick_fix: 행위자를 주어로("AI에 의해 생성" → "AI가 만든")_

### A-10. "~할 수 있다" 남발 · v2.4 처방 전환 [S2]
- 패턴: 가능형 서술 (영어 `can/be able to`)
- 예: "효율을 높**일 수 있다**. 비용을 줄**일 수 있다**. 시간을 단축**할 수 있다**."
- **처방 전환 (v2.4)**: 구 처방("확정 서술로 톤 전환")은 **헤더의 「서법 보존」 조항·P5 게이트와 정면으로 충돌한다.** 규칙대로 단언으로 바꾸면 `verify_gates.py`의 완곡 표지 총수가 줄어 게이트가 걸리고, 실행자는 룰북과 게이트 사이에서 어느 쪽도 만족시킬 수 없다. I-4가 v2.4에서 "당위→단정 전환"을 폐기한 것과 같은 이유로, 추측 쪽도 같이 정리한다.
- **처방: 기본은 보존한다.** 가능성·조건·전망을 말하는 문장을 단정으로 바꾸는 것은 필자가 고른 주장의 강도를 바꾸는 의미 변경이다.
- **발동**: 같은 형태("~할 수 있다")가 **4회 이상** 반복돼 리듬을 지배할 때만. 그때도 처방은 **형태 분산**이지 서법 전환이 아니다 — "~할 여지가 있다 / ~할 수도 있다 / ~인 듯하다"로 일부만 바꿔 단조로움을 깬다. (대안은 **완곡 사전에 등재된 형태**여야 한다 — 사전 밖 표현으로 바꾸면 규칙을 지켰는데 P5가 소실로 잡는다.)
- **금지**: ① 단언으로 치환("높일 수 있다" → "높인다") ② 완곡 표지 삭제 ③ 명사화로 표지 소멸. 예외는 원문의 다른 문장이 같은 사실을 이미 확정적으로 서술한 경우뿐이다.
- **게이트**: 처리 전후 완곡 표지 총수 동일(`verify_gates.py` P5).
- _quick: true · quick_pattern: 같은 "~할 수 있다"가 4회+ 반복 · quick_fix: **단정 전환 금지**. 일부만 다른 완곡 표현("~할 여지가 있다·~할 수도 있다")으로 분산해 리듬만 깬다_

### A-11. "~을 위해" 목적절 남발 [S2]
- 패턴: `X을 위해 Y한다` (영어 `in order to`)
- 예: "고객 만족**을 위해** 노력한다" → "고객이 만족하도록 일한다"
- **⚠️ 실측 보수화 (v2.6.1)**: "~을 위해/위한"도 사람 1.29 vs AI 0.85로 **사람이 더 쓴다**. 기본 보존, 문단 밀집 시에만.
- _quick: true · quick_pattern: "~을 위해" 목적절 남발 · quick_fix: "~려고", "~도록", "~위한"_

### A-12. "만들어지다" / "이루어지다" [S2]
- 패턴: 자동화된 피동
- 예: "합의가 **이루어졌다**" → "합의했다" / "합의에 이르렀다"
- _quick: false_

### A-13. 명사 나열 (조사 생략) [S2]
- 패턴: 영어식 명사구를 조사 없이 붙임
- 예: "AI 기술 발전 속도 가속화" → "AI 기술의 발전 속도가 빨라지고 있다"
- 처방: 적절한 조사("의", "가", "를") 복원. **명사형 결말을 동사로 풀 때 "~해야 한다"로
  일괄 변환하지 않는다**(I-5의 당위 증폭 금지 참조 — 실측에서 당위 3건이 8건으로 불었다).
- _quick: false_

### A-14. 접속부사 "그리고" 절 연결 [S2]
- 패턴: 영어 `and`처럼 "그리고"로 평문 연결
- 예: "그는 보고했다. **그리고** 자리에 앉았다." → "그는 보고하고 자리에 앉았다."
- 처방: "-고", "-며", "-면서" 등 연결어미로 압축.
- _quick: false_

### A-15. 추상 주어 + 만능 동사 [S2] · v1.1 신규
- 패턴: 영어 `The X shows / provides / brings Y` 직역. 주어가 사건·현상이고 술어가 "보여준다·제공한다·가져온다·시사한다"
- 예: "DeepSeek-V4**의 등장은** ~을 **보여줍니다**" / "이 전략**은** 지형**을 흔들고 있습니다**" / "X**는** Y**를 제공합니다**"
- 처방: 주어를 행위자(사람·팀·회사)로 돌리거나, 주어·동사 자체를 없애고 직접 서술. "DeepSeek는 ~ 원칙을 이렇게 증명했다" 식.
- **v2.0 보강 — 사역·인지·발화 동사 3축 처방**:
  - (a) 사역 타동사형(`X made Y …`) → `X 때문에/덕분에 Y는 …` 또는 `X로 인해 Y는 …` 부사절·원인절 환원. 예: "The news made him happy → 그 소식을 듣고 그는 기뻤다"; "1997년 금융위기는 한국 노동시장에 급격한 변화를 가져왔다 → 1997년 금융위기로 한국 노동시장은 급격히 바뀌었다"
  - (b) 인지·발화 동사(suggest/show/indicate/reveal) → `…에 따르면 …이다` 또는 `…으로 …이 드러났다` 분리 구문. 예: "Recent research suggests that … → 최근 연구에 따르면 …이다 / 최근 연구를 통해 …이 드러났다"
  - (c) 'This book has 300 pages' 류 → 이중주어 구문 활용 ('이 책은 300쪽이다', '이 책은 300쪽을 가진다 X')
- _source_anchor: 이영옥 2001 · 김정우 2007 · see_scholarship: scholarship.md#1-무생물-주어--타동사-구문_
- _quick: true · quick_pattern: 추상 주어 + 만능 동사(보여준다/제공한다/가져온다), 사역-인지 동사 직역 · quick_fix: 구체 주어로 환원, 사역은 "X 때문에/덕분에/로 인해" 부사절, 인지 동사(suggest/show/indicate)는 "~에 따르면 ~이다"_

### A-16. 문맥이 허락하지 않는 지시·인칭 대명사 [S1] · v2.0 신규 · **v2.7 조준 교체**
- 패턴: 한국어는 응결성을 (i) 영형(zero) 대명사, (ii) 명사구 재사용, (iii) 친족·지위 호칭으로 확보한다. 대명사는 **선행 지시 대상이 있고 그것이 모호할 때** 쓰는 좁은 자리의 장치다. 문제는 대명사를 **쓰는 것**이 아니라 **그 자리가 대명사를 허락하지 않는데 쓰는 것**이다.
- **v2.7 조준 교체의 근거**: v2.3까지 이 규칙은 **빈도**로 판정하고 빈도로 막았다(자생 한국어에서 사람이 더 쓰므로 번역 맥락 전용으로 축소). 그러나 총량이 아니라 **쓰는 자리**가 갈린다.

  | 측정(2026-09-06, 예비·정규식·직전 2문장 창) | AI 직접 생성 | 인간 번역(NTREX) | 야생 사용자 원문 |
  |---|---|---|---|
  | 총량(/100문장) | 3.10 | **7.87** | 5.28 |
  | 선행 후보 **0개**(받을 대상 없음) | **13.6%** | 2.2% | 5.7% |
  | 선행 후보 1개(영형이 자연스러운 자리) | **10.2%** | 2.8% | 1.1% |
  | 선행 후보 2+(명사구로 되짚을 자리) | 76.3% | 94.9% | 93.2% |

  **총량은 사람이 2.5배 많지만, 받을 대상 없이 쓰는 비율은 AI가 6배다.** 같은 자료로 빈도는 규칙 폐기를, 조건은 규칙 유지를 가리킨다. 산지(누가 더 쓰는가)는 처치(고치면 나아지는가)의 근거가 아니다.
- 예:
  - "John was tired. He sat down. He sighed." → 직역 "존은 피곤했다. **그는** 앉았다. **그는** 한숨을 쉬었다." → 자연 "존은 피곤했다. 자리에 앉아 한숨을 쉬었다." (후보 1개 → 영형)
  - "표준화되지 않은 데이터가 문제다. **그것은** 개발을 가로막는다." → 후보가 여럿이면 "**표준화되지 않은 데이터는** 개발을 가로막는다." (후보 2+ → 명사구 되짚기)
  - "**그것은** 결국 비용 문제다."로 문단을 열고 앞에 받을 대상이 없음 → **삭제가 아니라 명사구를 복원**한다. 무엇을 가리키는지 원문에서 확정할 수 없으면 **수정하지 말고 표시만** 한다(임의 해소는 의미 변경).
- 처방 (**선행 후보 수로 갈린다 — 개수 목표 없음**):
  - (a) **후보 0개**: 지시 대상이 원문에 없다. 명사구를 복원하되, 무엇인지 확정 불가면 손대지 말고 표시만.
  - (b) **후보 1개**: 영형(생략)이 자연스러운 자리. 대명사를 빼고 문장을 잇는다.
  - (c) **후보 2개 이상**: 명사구로 되짚는다. **대명사를 다른 대명사로 바꾸지 않는다.**
  - (d) 'he/she'가 성별 모르는 일반인은 '그 사람' 또는 주어 생략. 'they'는 '그들'이 아니라 '사람들·우리·일부·어떤 이들'로.
  - ⚠️ **v2.3의 "대명사 출현의 50~70%는 삭제 후보" 수량 목표는 폐기한다.** 근거가 없고, 목표 비율을 맞추려는 압력이 문맥에 맞게 쓴 대명사까지 지운다.
- 검출 임계: **빈도 임계 없음.** 각 대명사 출현마다 **직전 2문장의 선행 명사구 후보 수**로 (a)(b)(c)를 가른다. 후보 판정이 불확실하면 유지한다. 보조 지표로 `pronoun_density`를 관측하되 **발동 조건으로 쓰지 않는다**(그 지표는 지시 용법을 제외하고 인칭대명사만 센다 — 2026-08-23에 인칭대명사를 재고 지시대명사 규칙을 폐기한 것은 범주 오류였다).
- **적용 범위 (v2.7 확대)**: 번역·요약 맥락 **전용이 아니다.** 자생 한국어 산문에도 적용한다 — 단 **발동은 빈도가 아니라 위 문맥 조건으로만** 한다. v2.3의 "자생 한국어에는 발동하지 않음"은 빈도 판정에 기반한 것이었고, 조건 판정으로 바뀌면 그 제한의 근거가 사라진다. 사람 글 훼손 방어는 **후보 수 판정과 "불확실하면 유지"**가 담당한다.
- 근거 상태: **문맥 조건은 우리 측정(2026-09-06, 예비)** — 정규식·직전 2문장 창·거친 명사구 근사이며 사람 검수 없음. 방향은 세 자료군에서 일관되나 **임계와 창 크기는 추정**이다. 문헌 근거(김도훈 2009 등)는 대명사 직역 현상 자체에 대한 것이지 이 조건 판정에 대한 것이 아니다.
- _source_anchor: 김도훈 2009 통역과 번역 11(2): 3-19; Cho·Kim·Kim·Kim 2019 ACL GeBNLP arXiv:1905.11684 · see_scholarship: scholarship.md#3-대명사-직역-hesheitthey--그그녀그것그들_
- _quick: true · quick_pattern: 대명사(그/그녀/그것/그들/이것/이는) 출현마다 **직전 2문장에 선행 명사구 후보가 몇 개인가** — 0개(받을 대상 없음)·1개(영형 자리)가 후보 · quick_fix: 0개 → 명사구 복원(확정 불가면 유지) / 1개 → 영형 / 2개+ → 명사구 되짚기. **삭제 비율 목표 없음. 불확실하면 유지**_

### A-17. (보류 — v2.0 hold) 무정물·추상명사 '-들' 복수 표지 기계적 부착

> **Hold 사유**: v2.0 외부 회차(2026-05-07, 한국어 위키 6편)에서 양성 0건, v1.6 input 5편에서도 0건. 학술 anchor(전영철 2007 언어학 49 · 곽은주·진실로 2011 · 김순영 2012 · 김정우 2013)는 강하나, 우리 코퍼스에서 결정타 부재. NMT 원본 출력 회차(DeepL·Papago·Google Translate) 후 v2.1에서 동일 ID로 재평가 예정.
>
> **유지 자산**: scholarship.md §4(전문 학술 인용 보존), `metrics_v2.deul_overuse_rate` 함수와 무정물·추상 명사 사전 25종(검증용 정량 측정은 계속), 본 hold 결정 기록(`promotion_decisions.md`).
>
> A-17 ID는 부활을 위해 비워둠 — 파이프라인·metric 코드의 patternID 안정성 보존.

- _quick: false_

### A-18. 관계대명사절 직역 — 긴 좌향 수식 (관형구 3중 이상 중첩) [S2] · v2.0 신규
- 패턴: 영어는 관계대명사절을 명사 뒤에 후치(right-branching)하지만, 한국어는 관형절을 명사 앞에 전치(left-branching). 영어 긴 관계절을 1대1 매핑하면 핵 어휘 도달 전 독자 작업기억 부담 폭증. NMT/LLM은 영어 SVO 구조를 가능한 유지하려 하므로 좌향 수식 누적이 빈번(박옥수 2018).
- 예:
  - "He met a man who had once worked for the company that produced the chemical that caused the accident." → 직역 "그는 **사고를 일으킨 화학물질을 생산한 회사에서 한때 일했던 한 남자를** 만났다." → 자연 "그는 한 남자를 만났는데, 그 남자는 사고를 일으킨 화학물질을 만든 회사에서 한때 일했던 사람이었다." (관계절을 후치 동격절로)
  - "He was too intelligent and perceptive not to feel the disappointment of his admirers from the 1930s." → 직역 "그는 **1930년대부터 자기를 따랐던 사람들이 느낄 실망감을 눈치채지 못하기에는** 너무 똑똑하고 예민했다." → 자연 "그는 워낙 똑똑하고 예민해서 1930년대부터 자기를 따랐던 사람들이 느낄 실망감을 눈치챘다."
- 처방:
  - (a) 관계절이 3어절 이상이면 문장을 분리하거나 동격 후치 구문으로 변환
  - (b) 'who, which, that'을 '~인 X', '~한 X' 식으로 직역하지 말고 '~는데, ~으며, 그 X는'으로 풀어쓰기
  - (c) NMT 출력 검토 시 '~한 …의 …을 …한 …이/가'처럼 관형구가 3중 이상 중첩된 문장은 무조건 재구성 대상
- 검출 임계: 명사 앞 관형구 ≥3어절 시 가산 (pe_checklist PE6). metric `relative_clause_nesting` (한 명사구 내 관형절 중첩 깊이) ≥3 문장 카운트, 한 문서 1회 초과 시 가산. **A-18은 관형절 좌향 수식 단위, E-5(쉼표 분절 평균 길이)는 쉼표 단위 — 측정 차원 분리. 동시 위반 시 가중.**
- _source_anchor: 박옥수 2018 동아인문학 44: 151-171; 김채은 2021 21세기영어영문학회 34: 279-305 · see_scholarship: scholarship.md#5-관계대명사절-직역-긴-좌향-수식_
- _quick: true · quick_pattern: 명사 앞 3어절 이상 관형구/관계절 좌향 수식 · quick_fix: 문장 분리 또는 후치 동격절("X를 만났는데, 그 X는 ~")_

### A-19. 이중 조사 결합 (-에서의·-에로의·-으로의·-에의·-으로부터의·-로부터의) [S2] · v2.0 신규
- 패턴: 근대 한국어가 일본어 'の(の/への/での)' + 영어 전치사구('of/in/to/from')의 영향으로 격조사를 이중·삼중 결합한 표현이 늘어남. 본래 한국어는 절·구로 풀어 쓰는 것이 자연스러움.
- **caveat C5 명시 제외 — 단순 '~의'는 탐지 대상 아님**: '~의' 자체가 일본어 번역투인지에 대해서는 학계 합의가 없다. 국립국어원과 김슬옹 세종국어문화원장은 '~의'가 15세기부터 한국어에 존재했다고 본다(보고서 caveat #5 verbatim). 본 패턴은 '~에서의·~에로의·~으로의·~에의·~으로부터의·~로부터의' 이중 결합만 S2 이상으로 본다.
- 예:
  - "the meeting in the upper story of the bar" → 직역 "주점의 2층**에서의** 살림" → 자연 "주점의 2층에서 시작한 살림"
  - "liberation from tension" → 직역 "긴장**으로부터의** 해방" → 자연 "긴장에서 벗어남, 긴장이 풀림"
  - "the response to the questionnaire" → 직역 "설문지**에의** 응답" → 자연 "설문지에 대한 응답, 설문 답변"
  - "destroyed by the bombing" → 직역 "폭격에 의해 끊어진" / "이번 기회를 통하여" → 자연 "폭격으로 끊어진 / 이번 기회에"
- 처방:
  - (a) 이중 조사 결합('-에서의/-에로의/-으로의/-에의/-으로부터의/-로부터의')은 검색 후 일괄 점검 대상
  - (b) 전치사구 'from/to/through/by/of'를 1대1 매핑하지 말고 문장 단위로 의미 재해석
  - (c) 연속된 '의 의 의'는 거의 항상 부적절하므로 절·구로 풀어쓰기
- 검출 임계: metric `double_particle_count` 정규식 매칭(`에서의|에로의|으로의|에의|으로부터의|로부터의`). 한 문서 3회 초과 시 S2 가산. baseline 비번역 한국어 0~2회 추정.
- _source_anchor: 김정우 2007 번역학연구 8(1): 61-82; 김순영 2012 새국어생활 22(1) · see_scholarship: scholarship.md#7-일본어영어식-조사-결합-에서의에로의으로의에의_
- _quick: true · quick_pattern: 이중 조사 "~에서의/~에로의/~으로의/~에의/~으로부터의" · quick_fix: 절-구로 풀어쓰기, 단순 "~의"는 비대상_

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### A-20. 피동 진행 "~되고 있다 / ~지고 있다" 남발 · v2.6 신규 (팀 채굴) [S2]
- 패턴: 영어 진행 수동태(is being ~ed)의 전이. 추세·상태 서술마다 피동+진행을 겹쳐 쓴다.
- **근거 (2026-08-29, 사람 60 vs AI 99)**: 밀도 사람 1.38 vs AI 3.44/2.87(기존/과업매칭, 건/1000어절). 전 모델 초과(fable 2.61·gpt 1.66·haiku 6.45). **대조군이 결정타** — 능동 진행 "~하고 있다"는 ×1.28로 격차가 없다. 피동 진행에 특이적인 신호다.
- 예: "경쟁은 심화**되고 있다**. …어려움이 커**지고 있다**." (한 문단 연쇄)
- 처방: 추세 단언으로 — "심화되고 있다" → "심해졌다 / 심해지는 중이다". **사람도 쓰는 표현이므로(1.38) 한 문단 3회 이상 밀집일 때만** 일부를 풀고, 고립된 1~2회는 보존한다.
- _quick: true · quick_pattern: "~되고 있다/~지고 있다"가 한 문단 3회+ · quick_fix: 일부만 추세 단언("심해졌다")으로 — 고립 사용은 보존_

### A-21. 범위 상승 "단순한 X를 넘어 Y" · v2.6 신규 (팀 채굴) [S2]
- 패턴: 영어 "beyond mere X" 직역. 문장 중간에서 대상의 격을 한 단계 올리는 상투 구문.
- **근거**: 사람 60편 **0건** vs AI 12건/12편(기존 5·과업매칭 7, fable·gpt 중심). D-7(변환 슬로건 "X을 넘어 Y로")과 다르다 — 결산 슬로건이 아니라 **문장 중간의 범위 상승**이라 D-7 정규식이 12건 중 10건을 놓친다.
- 예: "단순한 수지타산**을 넘어** 물가 안정과 …균형을 고민해야" / "개인의 취미**를 넘어** 도시 설계에 대한 관심으로"
- 처방: "X만이 아니라 Y다"로 풀거나 넘어-구를 삭제하고 Y를 직접 서술.
- _quick: true · quick_pattern: "단순한 X를 넘어 Y" 범위 상승 (사람 글 실측 0건) · quick_fix: "X만이 아니라 Y다"로 풀거나 넘어-구 삭제_

### A-22. 평가 술어 얹기 "~은 명확하다 / 분명하다" [S2] · v2.7 신규
- 패턴: 영어 `It is clear/evident/obvious that S`를 `~은 명확하다·분명하다`로 옮긴다. 한국어는 대개 그냥 단언한다. 평가 술어를 서술부에 얹으면 논증 없이 확신만 강해지고, 정작 무엇이 그러한지는 비어 있다.
- 예:
  - "It is clear that the policy failed." → 직역 "정책이 실패했다는 것은 **명확하다**." → 자연 "정책은 실패했다."
  - "이 솔루션이 주는 가치는 **분명합니다**." → "이 솔루션은 운영 비용을 40% 줄입니다."(무엇이 가치인지 밝히거나) → "이 솔루션의 가치는 비용 절감입니다."
  - "AI 도입이 필요하다는 점은 **명확하다**." → "AI를 도입해야 한다."
- 처방:
  - 평가 술어를 걷고 **명제를 단언으로 환원**한다.
  - ⚠️ **확신 강도를 낮추지 마라.** 원문이 실제로 강한 확신이면 "분명히 ~다"처럼 부사로 보존한다. 평가 술어를 지우면서 **명제까지 지우면 안 된다**.
  - 필자가 **앞에서 실제로 논증한 결론을 마무리**하는 자리면 유지한다. 논증 없이 강조만 얹은 경우가 대상이다.
- 검출: `(은|는|이|가)\s*(명확|분명)(하다|합니다|하며|하고|해졌|하지만|해 보인다)`. **빈도 임계 없음** — 출현마다 위 허가 조건으로 판정.
  - **제외**: 부사 "분명히" / 행위 동사구 "명확히 하다·밝히다·입장을 분명히 하다" / D-12가 다루는 "한계도 분명하다"(반론 슬롯)
- 기존 대응: D-8(분열문 "중요한/필요한 것은 X이다")·D-3(의의 과장 "주목할 만하다")과 **형태가 다르다** — 분열문이나 의의 과장이 아니라 **서술부에 평가 술어를 얹는 것**이라 검출·처방이 별개다.
- _quick: true · quick_pattern: "~은/는 명확하다·분명하다"(부사 "분명히"·동사구 "명확히 하다" 제외) · quick_fix: 평가 술어를 걷고 명제를 단언으로. 확신 강도는 부사로 보존. 앞에서 논증한 결론이면 유지_

### A-23. 기반 마련 공식 "발판·토대를 마련하다 / 지평을 열다" [S2] · v2.7 신규
- 패턴: 영어 `pave the way for`·`lay the groundwork`·`open new horizons` 직역형. 어떤 조치·기술이 장차 무엇을 가능케 한다는 전망을, 구체 경로 없이 건축·개척 은유 한 덩어리로 봉합한다. D-14(생성형 은유)의 건축 계열과 뿌리가 같으나 **이쪽은 굳은 정형구라 단일 프레임으로 탐지된다.**
- 예:
  - "중소기업도 데이터에 접근해 모델을 개발할 **토대를 마련한다**" → "중소기업도 데이터에 접근해 모델을 개발할 수 있게 된다"
  - "하드웨어 강국에서 지능 강국으로 도약하는 **발판을 마련할 수 있다**" → "하드웨어 강국에서 지능 강국으로 넘어갈 수 있다"
  - "전혀 다른 **지평을 열었다**" → 무엇이 다른지 원문에 있으면 그것을 쓴다
- 처방: 은유를 걷고 **그 조치가 실제로 무엇을 가능하게 하는지로 환원**한다. 원문에 그 내용이 없으면 **문장을 지우지 말고 은유만 평서로 낮춘다**("발판을 마련한다" → "여건이 갖춰진다"). **없는 경로를 지어내지 않는다.**
- 허가 조건:
  - **완료된 사실의 서술은 대상이 아니다** — "딥러닝의 **토대를 놓은** 요슈아 벤지오"는 은유가 아니라 통용되는 사실 기술이다. 전망·당위가 아니라 **과거 사실**을 가리키면 보존.
  - 인용문·발언 안은 보존.
  - 문서 1회이고 결론 문장이 아니면 보존. **결말부에서 전망을 봉합하는 자리**(D-11과 같은 자리)일 때가 신호다.
- 검출: `(발판|토대|초석|주춧돌|교두보)(을|를)\s?(마련|놓|다지)` 또는 `(지평|활로)(을|를)\s?(열|연다|열었|열어)`
  - **제외**: 물리적 개방("문을 열다"·"공항이 문을 열었다") · "기반을 마련"(주거 기반·재정 기반 등 실물 명사 결합은 정상 행정문) · "길을 열다"(사람 번역·일상어에 흔함) — 셋 다 실제 코퍼스에서 오탐을 냈다.
- 기존 대응: 없음. D-4에 "새로운 장을 열다"가 hype 어휘 예시로만 있으나 탐지 조건이 "hype 형용사 3회+"라 이 동사구는 걸리지 않는다.
- 근거: 야생 5히트/5문서 → 윤문 5히트/5문서, **제거 0건**(같은 자료에서 A-2는 78% 제거). AI 직접생성 0 · 기계번역 0/10,321문장 · 인간번역 1.
- **strict 전용** — 허가 조건(과거 사실 vs 전망)이 문맥 판단이라 fast 룰북에 넣으면 정당한 사실 서술을 깎는다.
- _quick: false_

### A-24. "더 이상 ~ 않다/아니다" (no longer) [S2] · v2.7 신규
- 패턴: 영어 `no longer` 직역. 변화를 서술할 때 한국어는 흔히 "이제 ~다"·"~았다"·"~기 시작했다"로 쓰는데 이를 전부 `더 이상 + 부정`으로 처리한다. **재정의 문장의 기본 골격으로 굳어 있다.**
- 예:
  - "모델 크기나 속도는 **더 이상** 핵심이 **아니다**" → "모델 크기나 속도는 이제 핵심이 아니다" / "핵심은 모델 크기에서 옮겨 갔다"
  - "에이전트는 **더 이상** 세 단락을 차례로 쓰지 **않는다**" → "에이전트는 이제 세 단락을 차례로 쓰지 않는다"
- 처방: "더 이상"을 **시간 부사 "이제"로 환원**하거나 변화 자체를 서술하는 동사로 편다("~로 옮겨 갔다"·"~가 됐다"). **부정 명제를 긍정 단언으로 바꾸지 않는다** — "핵심이 아니다"를 "핵심은 X다"로 옮기면 원문에 없는 X를 주입하게 된다.
- ⚠️ **주입 금지 (실측)**: 윤문이 결말·재정의 문장을 다듬으면서 **원문에 없던 "더 이상 A가 아니라 B"를 새로 만드는 역주입이 관측됐다**(신규 2건 모두 이 형태). 이 골격은 **C-8·C-14 부정 대구와 결합해 나타나므로 C-8 처방을 적용할 때 함께 감시한다.** D-9("결국")·D-10("이유다")의 주입 금지와 같은 유형이다.
- 허가 조건:
  - 이전 상태가 **앞 문장에 명시돼 있고** 그 종료를 말하는 자리면 보존("2020년까지는 X였다. 그러나 더 이상 그렇지 않다").
  - 인용 발언 안은 보존(인간번역 4건이 전부 발언 인용이었다).
  - 문서 1회는 보존. **문서 2회 이상 또는 결말부 재정의 문장**에 놓일 때 손댄다.
- 검출: `더\s?이상[^.!?]{0,25}(않|아니|없|못하|불가)`
  - **제외**: "더 이상의 N"(명사 수식) · "이상 기후"·"이상 신호" 등 "이상"이 다른 낱말인 경우.
- 기존 대응: 없음. C-8이 "A가 아니라 B"를 잡지만 "더 이상"이라는 시간 부사 자체는 겨냥하지 않는다.
- 근거: 야생 6히트/5문서 → 윤문 7히트/5문서(**제거 0건, 주입 1건**). 야생 0.56 vs AI 직접생성 0.16 · 기계번역 0.28 · 인간번역 0.17.
- _quick: true · quick_pattern: "더 이상 ~ 않다/아니다" 문서 2회+ 또는 결말부 재정의 문장 · quick_fix: "더 이상"을 "이제"로 환원하거나 변화 동사로 편다. 부정 명제를 긍정 단언으로 올리지 마라. **윤문 중 "더 이상 A가 아니라 B"를 새로 만들지 마라**_

## B. 영어 인용·용어 과다 — S2

### B-1. 괄호 병기 관습 [S2]
- 패턴: 처음 등장할 때 모든 전문용어에 영어 병기
- 예: "인공지능**(AI)**은 거대언어모델**(LLM)**과 다르다."
- 처방: 해당 문서가 전문 독자 대상이면 1회만 병기, 이후 한국어만. 일반 독자 대상이면 영어 병기 자체를 최소화.
- _quick: true · quick_pattern: 한글 + 괄호 영어 병기 매번 반복("~(Sovereign AI)" 식) · quick_fix: 첫 등장만 병기, 이후 한글만_

### B-2. 불필요한 영어 장식·일회성 jargon [S2]
> **용어 보존 원칙**: B 카테고리는 "영어가 보이면 지운다"가 아니다. **개발·AI 문맥의 글**에서 이미 외래어·원어로 굳은 표준 technical term은 의미 보존 대상이다(`API`·`SDK`·`CLI`·`prompt`·`token`·`embedding`·`agent`·`plugin`·`pipeline`·`framework` 등). `prompt`를 "지시문", `token`을 "표식", `agent`를 "대리인"처럼 **기계적으로 직역하지 않는다**.
> - **단, 보존은 독자층·문맥 의존이다.** 일반 독자 대상 글이나 비개발 문맥에서는 `span`→"구간", `baseline`→"기준선", `metric`→"지표", `runtime`→"실행 시점"처럼 자연스러운 한국어가 오히려 맞다. 보존 목록을 무한정 넓혀 B 카테고리를 무력화하지 말 것 — 판단 기준은 "이 글의 독자가 그 원어를 번역보다 자연스럽게 읽는가"다.
> - B가 실제로 다루는 것은 설명 없이 낀 광고성 buzzword·반복 괄호 병기·독자층과 안 맞는 과시적 영어다.
- 패턴: 한국어 문장에 설명 없이 낀 buzzword가 리듬을 깨거나, 과시적 영어가 반복됨.
- 예: "사용자에게 **seamless**하고 **robust**한 경험을 제공한다" → "사용자가 끊김 없이 안정적으로 쓸 수 있게 한다"
- 예: "이 **framework**를 **leverage**하여" → "이 프레임워크를 활용해"(표준어는 외래어 표기 유지, 광고성 leverage만 풀기)
- 처방: (a) 표준 technical term 보존, (b) 광고성 buzzword는 한국어로 풀기, (c) 첫 등장 설명 뒤 한 표기로 통일.
- _quick: true · quick_pattern: 설명 없이 낀 광고성 buzzword(seamless·robust·leverage 등) · quick_fix: 광고성만 한국어로 풀고 표준 technical term(API·prompt·token 등)은 원어 보존, 기계적 직역 금지_

### B-3. 과도한 영어 인용구 [S2]
- 패턴: 영어 문장을 인용문으로 그대로 박아넣고 번역도 병기
- 처방: 정말 원문 어감이 필요한 경우가 아니면 한국어로 풀어쓰고 출처만 병기.
- _quick: false_

### B-4. "~라고 알려진", "~로 일컬어지는" [S3]
- 패턴: 영어 `known as / so-called` 직역
- 예: "**'AGI'라고 알려진** 범용 인공지능" → "범용 인공지능(AGI)"
- _quick: false_

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## C. 구조적 AI 패턴 (서식·레이아웃) — S1~S2

### C-1. 기계적 병렬 열거 [S2]
- 패턴: "첫째, ~. 둘째, ~. 셋째, ~."가 문단 전체를 지배.
- 처방: **기본은 보존.** 열거는 한국어에서 자연스러운 수사이기도 하다 — 무조건 푸는 것은 AI 티 제거가 아니라 글 훼손. 한 문단에 4개 이상 나열되어 메트로놈처럼 읽힐 때만 1~2개를 서술문으로 녹이거나 "우선 / 다음으로 / 마지막으로" 등으로 어휘 변주. 열거를 유지할 때는 각 항목 길이·구조를 일부러 흐트러뜨림.
- 심각도 이력: v2.0.1에서 S1 → S2 강등. S1 정의("무조건 제거")와 결합하면 3항 열거까지 전량 해체되는 과잉 윤문으로 기울었음(웹앱 실사용 불만 사례). 인간 필자도 흔히 쓰는 수사이므로 밀도 기반(S2) 판단이 맞다.
- _quick: false_

### C-2. 과도한 불릿 리스트 [S2]
- 패턴: 에세이·칼럼·리포트에서 3개 이상 연속 불릿 블록.
- 처방: 불릿을 산문으로 "녹이기". 정말 나열이 의미 있는 지점만 남김.
- _quick: true · quick_pattern: 칼럼-리포트에서 3개 이상 연속 불릿 블록 · quick_fix: 문단 산문으로 통합, 나열이 의미 있는 지점만 유지_

### C-3. 반복적 섹션 헤딩 [S2]
- 패턴: `## 도입 ## 본론 ## 결론` 같은 도식적 분절.
- 처방: 산문형 글이면 헤딩 자체를 제거. 리포트형이면 헤딩 문구를 구체화("AI 규제의 세 가지 균열점").
- 예외: 헤딩 제거는 칼럼·에세이의 기계적 도식 헤딩(도입/본론/결론)에만 적용. 학술·보고서의 실제 절 제목(번호 절 "Ⅱ.", "(3)", 장 제목)은 문서 구조의 일부이므로 보존 대상 — 제거·본문 흡수 금지.
- _quick: false_

### C-4. 문단 첫 문장 요약 공식 [S2]
- 패턴: 매 문단 첫 문장이 그 문단의 요약(topic sentence). 영어 작문 교본식.
- 처방: 일부 문단은 사례·장면·인용으로 시작하도록 순서를 흐트러뜨림.
- _quick: false_

### C-5. 이모지 남발 [S1]
- 패턴: `✅ 🚀 💡 ⚠️ 📊` 같은 이모지가 리스트 머리·헤딩·강조에 박혀 있음.
- 처방: 에세이/리포트 문맥이면 전량 제거. SNS·제품 카피가 아닌 이상 AI 티가 극단적으로 강함.
- _quick: true · quick_pattern: 이모지 남발(리스트 머리, 헤딩, 강조) · quick_fix: 칼럼-리포트 장르면 전부 삭제_

### C-6. 헤딩 아래 한 줄 요약 박스 [S2]
- 패턴: 모든 섹션 헤딩 직후 "이 섹션에서는 ~를 다룬다" 같은 안내문.
- 처방: 삭제. 본문이 바로 들어가야 한국어 글답다.
- _quick: false_

### C-7. 문단 간 기계적 "먼저·반면·결국" 3단 공식 [S2] · v1.1 신규
- 패턴: 문단 문두가 순서대로 "먼저 ~ / 반면 ~ / 결국 ~" 또는 "첫째 ~ / 둘째 ~ / 마지막으로 ~"로 고정. 한국 필자도 가끔 쓰나, 3연속 이상이면 AI 특유.
- 예: 본 문서 v1 초안 (문단 2 "먼저", 문단 3 "반면", 문단 6 "결국")
- 처방: 3개 중 2개 삭제. 순서 의미는 문단 자체 흐름으로 전달. 문두 접속사 없는 문단도 섞음.
- _quick: true · quick_pattern: 문단 문두 "먼저-반면-결국" 3단 공식 · quick_fix: 접속사 1~2개로 줄이거나 본문에 녹여 제거_

### C-8. 대칭 대구 공식 "A인가, B인가" 반복 [S1] · v1.1 신규 · v2.3 실측 최강 신호
- 패턴: 동일 문서에서 이항 대립이 **2회 이상** 평행구로 반복. 영어 수사학 직역.
- **실측 판별력 (v2.3)**: 대조 코퍼스에서 부정 대구 `A가 아니라 B` 밀도 AI 5.8 vs 인간 0.6(**9.2배**, G²=41.7 p<0.0001), 개인 블로그 대비로는 **18배**. 세 모델(Fable·GPT·Haiku) 공통 = 모델 계열과 무관한 "AI다움". A~J 전체에서 **가장 강한 실측 신호**. `see: empirical-validation.md#확증`
- 예: "독점**인가**, 확산**인가**" / "전략가에게는 ~, 입안자에게는 ~" / "누가 더 ~, 누가 더 ~"
- **부정-긍정 대구 변종(A가 아니라 B)**: "단순히 A가 아니라 B다" / "A라기보다 B다" / "쓰느냐가 아니라 지키느냐다" 식 부정-긍정 평행구가 연쇄. 모던 LLM 산문(특히 GPT 계열)의 강한 시그니처 — 문단 전체가 이 틀로만 굴러가는 균일성이 결정타. 처방은 위와 동일(연쇄 중 1개만 살리고 나머지는 직접 단언, 또는 "A가 아니라 B" → "B가 핵심이다"로 배타 수사 완화하되 의미는 보존).
- **역치 재조정 (v2.4)**: 기존 "3회+"는 약 2,400자 이상에서만 도달해 칼럼·에세이 한 편 길이에서 거의 발동하지 않았다. 24쌍 대조 실측(레포 자체 `antithesis_count` 기준): **사람 24편 0건 vs AI 24편 27건**. 사람 코퍼스에 아예 없는 패턴이므로 역치를 낮춰도 오탐 위험이 없다.
  - 현행 3회+ → 24편 중 **1편** 발동, 27건 중 4건(15%) 포착
  - 개정 2회+ → 24편 중 **8편** 발동, 27건 중 18건(67%) 포착, 사람 오탐 **0편**
  - 밀도 역치(1000어절당 N회)는 이 길이에서 "최소 2회" 바닥에 가려 차이가 없어 채택하지 않았다.
- 처방: 연쇄 중 1개만 살리고 나머지는 비대칭으로 재배치. 한쪽만 질문형·다른 쪽은 서술형으로 섞거나, 한쪽을 더 길게 풀어쓰고 다른 쪽은 짧게. **전멸 금지** — P2 게이트가 before>=5 AND after==0을 FAIL로 잡는다.
- **어휘 확장 (v2.5, 코퍼스 채굴)**: "~것이 아니라"·"~것은 아니다"도 같은 부정대구다. 사람 60편 **0건** vs AI 99편 밀도 1.26/0.65(기존/과업매칭) — 전 모델 출현. quick_pattern에 포함한다.
- **개인 편차 캐비엇 (v2.6.1, n=532 재실측)**: "사람 글 0건"은 표본 산물이었다 — 클린 사람 코퍼스 532편(칼럼 11·위키 521)에서 `antithesis_count` 총 104건·31편 발생·**2회+ 문서 9편(1.7%)**. 특히 부정병렬을 문체 신호로 다용하는 필자가 실존한다(단일 칼럼 26건 실측). 역치 2회+·keep-one·전멸 금지가 이 필자들을 지키는 방어선이므로 **역치를 1회로 낮추지 말 것**. AI 판별의 결정타는 출현 자체가 아니라 **연쇄 균일성**(인접 문장·문단이 같은 틀로만 굴러감)이다 — 사람 다용자는 문서 전반에 산포하고 사이에 다른 수사가 끼어든다.
- ⚠️ **주입 금지 (2026-09-06 실측)**: 윤문본 17편 대조에서 총량은 66→55로 줄었으나 **출현 문서는 12→14로 늘었다** — 원문에 대구가 0건이던 문서 2곳(결말·재정의 문장)에 새로 생겼다. 많이 쓰던 문서에서 걷어내면서 없던 문서에 만들어 넣는다. **C-8을 고치는 과정에서 다른 문장에 대구를 새로 만들지 마라.** A-24("더 이상 A가 아니라 B")와 같은 자리에서 함께 발생하므로 교차 감시한다.
- _quick: true · quick_pattern: "A인가, B인가"·"A가 아니라 B"·"~것이 아니라"·"~것은 아니다" 대구 **2회+** 반복 · quick_fix: 한 번만 살리고 나머지는 비대칭 평서문·직접 단언으로. 전멸 금지. 사람 필자도 다용하는 수사이므로(532편 중 31편 실측) 연쇄로 몰려 있지 않으면 보존 우선_
- _source_anchor: v2.0 회차2 hold 후보(GPT-우세 부정병렬 대구) · 2026-07 정밀모드 실전 조우로 C-8 하위 흡수 · patina(devswha) 독립 수록(C-14)으로 promote 근거 보강_

### C-9. 숫자 괄호 인덱싱 "1) 2) 3)" [S2] · v1.3 신규
- 패턴: 동일 문단 또는 인접 문장에서 항목을 `1) ... 2) ... 3) ...` 형식으로 나열. C-1(첫째·둘째·셋째)·C-2(불릿)와 별개의 표기 시그니처. 한국어 인간 필자도 보고서에서 가끔 쓰지만, LLM 산출물에서는 3개 항목이 있을 때 거의 자동으로 숫자 괄호 인덱싱이 등장하는 빈도가 압도적으로 높음.
- 예: "**1)** 표준화된 인프라가 일반화되면서 학습 데이터 확보가 용이해졌다. **2)** 도메인 특화 LLM이 성숙하면서 비정형 텍스트의 활용 범위가 넓어졌다. **3)** 클라우드 GPU 단가가 크게 하락하면서 자체 학습이 비용 측면에서 정당화 가능한 수준에 들어왔다."
- 처방: 3개 중 1개는 서술문으로 녹이고, 나머지 2개도 1)·2) 표기 대신 "우선~", "다음으로~" 형식으로 어휘 변주. 정말 동일 구조 나열이 의미 있을 때만 숫자 괄호를 유지하되 한 문서에 1회 이하.
- _quick: true · quick_pattern: 숫자 괄호 인덱싱 "1) 2) 3)" 나열 · quick_fix: 본문에 녹이거나 "우선~", "다음으로~"로 어휘 변주_

### C-10. 콜론 부제 헤딩 공식 "X: Y" 또는 "X: A에서 B로" [S2] · v1.3.1 신규
- 패턴: 헤딩에 거의 자동으로 콜론을 사용해 "메인 라벨: 부제" 또는 "메인 라벨: 주제 명사구" 형태로 구조화. C-3(반복 헤딩) 인접하지만 별개 — C-3는 도식적 분절(`## 도입 ## 본론 ## 결론`)이고 C-10은 헤딩 자체에 메타 라벨 + 콜론 + 부제를 박는 공식. Gemini-우세 시그니처(회차 3 검증).
- 예: "### **서론**: 제조업의 미래, AI에 달려있다" / "### **본론 1**: 빛과 그림자, 대기업과 중소기업의 디지털 격차" / "## 2026년 핀테크, '일상'을 넘어 '생태계'로 진화하다"
- 처방: 헤딩에서 콜론 + 부제 자체를 제거하고 단일 명사구·동사구로 압축. 정말 부제가 필요하면 (a) 본문 첫 문장에 녹이기, (b) 콜론 대신 — 또는 줄바꿈 활용. 한 문서에 콜론 부제 헤딩 1회 이하.
- 예외: 학술·보고서의 실제 절 제목(번호 절 "Ⅱ.", "(3)", 장 제목)은 콜론 포함 여부와 무관하게 보존 대상 — 제거·개작·본문 흡수 금지. 본 처방은 칼럼·에세이의 장식성 콜론 부제 헤딩에만 적용.
- _quick: true · quick_pattern: 콜론 부제 헤딩 "X: Y" 반복 · quick_fix: 헤딩을 단일 명사구로 압축, 단 학술-보고서의 실제 절 제목은 보존_

### C-11. 연결어미 뒤 쉼표 [S1] · v1.6 신규
- 패턴: 연결어미(-고/-며/-지만/-면서/-아서·어서/-자/-는데) 직후에 쉼표가 따라옴. 한국어 인간 필자는 연결어미 자체가 호흡 단위를 만들어 추가 쉼표가 거의 불필요한데, AI는 영어 comma-after-conjunction 감각을 이식해 자동으로 쉼표를 박음. 분류 체계 전체 단일 지표 최강 분리도(KatFish 에세이 인간 4.10% vs AI 19.83%, **4.84배**).
- 예: "AI는 빠르게 발전하**지만,** 기업의 대응은 더디다" / "데이터를 정제하**고,** 모델을 학습시킨**다음,** 결과를 검증한다" / "비용이 낮아지**면서,** 진입장벽이 사라졌다"
- 처방: 연결어미 뒤 쉼표를 일괄 제거. 호흡이 너무 길어지면 한국어식 절(節) 분할(마침표로 끊기) 또는 다른 위치(주절 경계)로 쉼표 이동. 한 문서 6+회 등장 시 S1, 3~5회는 S2로 강도 분기.
- **⚠️ 역주입 금지 (v2.6.3, light 경로 실측)**: 윤문 자체가 이 티를 새로 만든다 — 오염쌍 28편 실측에서 2편이 윤문 **후** 연결어미 쉼표가 오히려 증가(2→3, 4→7). 문장을 다시 쓸 때 영어 comma 감각으로 쉼표를 박는 편집 모델 습관이 원인. 윤문 결과의 연결어미 쉼표 개수는 원문 이하여야 하며, 늘었으면 그 문장을 재작성한다.
- _quick: true · quick_pattern: 연결어미(-고/-며/-지만/-면서/-아서/-어서) 직후 쉼표 · quick_fix: 쉼표 제거, 6회+ = 강한 신호(KatFish 4.84배 분리도). **윤문이 새 연결어미 쉼표를 만들지 말 것 — 윤문 후 개수가 원문보다 늘면 실패**_

### C-12. 쉼표 포함률 (문서 단위) [S2] · v1.6 신규
- 패턴: 전체 문장 중 쉼표를 1개 이상 포함하는 문장의 비율이 50%를 넘음. C-11(연결어미 뒤 위치 특이)과 측정 차원이 다름 — C-12는 문서 전체 분포. AI는 거의 모든 문장에 쉼표를 넣는 경향(KatFish 에세이 인간 26.31% vs AI 61.03%, 2.32배).
- 예: 한 문단 5개 문장 중 4~5개 모두에 쉼표가 박힌 상태(인간 평균은 5개 중 1~2개).
- 처방: 쉼표 1+ 문장 비율 50% 초과 시 일부 문장의 쉼표를 (a) 마침표 분할로 단문화, (b) 연결어미로 흡수, (c) 그냥 삭제로 전환. baseline 26~33% 기준 z>1.0 가산.
- _quick: false_

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## D. AI 특유의 관용구 (Signature Phrases) — S1

한국어 인간 필자가 거의 쓰지 않지만 LLM이 반복적으로 산출하는 상투구. 발견 즉시 교체.

**역방향 삽입 금지**: 이 카테고리의 어휘는 **제거 대상이지 생성 대상이 아니다.** 윤문 과정에서 원문에 없던 D 계열 상투구("기록적인 성과를 거두었다"·"괄목할 만한"·"~로 평가된다"·"주목받았다"·"의미가 크다" 류)를 새로 삽입하는 것은 자기모순이며 금지한다. 원문의 살아있는 표현("얼마나 대단했냐면 —", "확정지은 겁니다")을 이런 상투구로 갈아끼우는 것은 윤문이 아니라 역주행이다.

### D-1. 종결·요약류
- "결론적으로", "요약하면", "종합하면", "정리하자면"
- "~라고 할 수 있다" / "~라고 볼 수 있다"
- "~라 하겠다", "~라 할 것이다"
- "~에 다름 아니다"
- **KatFish 검증 결산 lexicon 4종 (v1.6 보강)**: "결론적으로 / 따라서 / 이를 통해 / 그러므로" — Park et al. 보고서 lexicon-grounded 6대 지표 5번. LREAD Phase 2 루브릭에서 인간 판독 정확도 60→90% 상승의 핵심 항목. 이 4종 합산이 한 문서에 3회 초과 시 D-1 가산을 강화(S1 유지). "이를 통해"는 A-2(~를 통해 남발)와도 가산되며, "따라서·그러므로"는 H-1(문두 접속사)과 가산.
- _quick: true · quick_pattern: 결산 lexicon "결론적으로/따라서/이를 통해/그러므로/요약하면/정리하자면" · quick_fix: 3회 초과 시 1~2건만 남기고 삭제-치환_

### D-2. 의의·중요성 과장
- "매우 중요하다", "반드시 기억해야 한다"
- "시사하는 바가 크다", "주목할 만하다"
- "간과할 수 없다", "무시할 수 없다"
- "~의 지평을 연다", "~에 방점을 찍는다"
- "그 의미가 적지 않다", "의미심장하다"
- _quick: true · quick_pattern: "시사하는 바가 크다/주목할 만하다/매우 중요하다" 류 의의 과장 · quick_fix: 삭제 또는 구체 결론으로_

### D-3. 열거 도입
- "크게 세 가지로 나눌 수 있다"
- "다음과 같은 특징을 가진다"
- "다음과 같이 요약할 수 있다"
- _quick: true · quick_pattern: 열거 도입 "크게 세 가지로 나눌 수 있다/다음과 같은" · quick_fix: 도입구 삭제하고 바로 본론 서술로_

### D-4. AI 티 특화
- "혁신적인", "획기적인", "전례 없는" (hype 어휘)
- **Gemini-우세 hype 어휘 셋 (v1.3.1 보강)**: "압도적·막강한·폭발적·파격적·대대적·강력한·치열한·뜨거운"
  - "**압도적** 1위 카카오뱅크는 ~ **막강한** 월간 활성 이용자(MAU)"
  - "**파격적인** 예적금 금리"
  - "**폭발적인** 호응을 얻고 있다"
  - "**대대적인** 개편이 필요합니다"
- "~의 가능성을 열어준다"
- "~의 새로운 장을 열다"
- "~시대가 도래했다"
- **⚠️ 근거 약함 (2026-08-29)**: 사람 0.26 · AI 0.34 · **과업매칭 AI 0.00**. 총계 배수 1.3배로
  다른 확증 항목(C-8 12배)과 자릿수가 다르고, 취재·인용 과업에서는 AI가 아예 쓰지 않는다.
  hype 어휘를 걷어내는 처방 자체는 문장을 구체화하므로 유지하되, 이 항목을 "AI 판별 신호"로
  내세우지 않는다.
- _quick: true · quick_pattern: hype 어휘(혁신적/획기적/압도적/파격적/폭발적/전례 없는) 3회+ · quick_fix: 구체 수치-사실로 환원_

### D-5. 의인화된 추상 주어 [S2] · v1.1 신규
- 패턴: 사건·기술·개념을 주어로 삼아 인간 행위처럼 서술. AI가 글을 "무게감 있게" 보이게 하려는 기본 동작.
- 예: "**두 지능의 충돌**이 질문을 **던집니다**" / "**AI 대전**이 **끝나지 않습니다**" / "**지능의 가성비**가 **증명합니다**"
- 처방: 실제 행위자로 주어 교체("두 회사의 경쟁은", "엔지니어들은"), 또는 의인화 동사 약화("던집니다"→"남습니다"·"생깁니다"). 단, 상징적 제목·요약 1회 정도는 허용.
- _quick: true · quick_pattern: 의인화 추상 주어("기술이 묻는다", "시대가 부른다") · quick_fix: 사람-기관 주어로 교체 또는 의인화 동사 약화_

### D-6. 완결 공식형 결말 "~할 때입니다 / 시점입니다" [S2] · v1.1 신규
- 패턴: 칼럼·리포트 마지막 문장이 "~해야 할 때입니다", "~로 나아갈 시점입니다", "~할 순간입니다" 공식.
- 예: "에이전트 정부의 시대로 **나아가야 할 때입니다**"
- 처방: 동일 의미를 구체 동사 단언으로. "에이전트 정부 단계로 **넘어갈 때입니다**" 정도까지는 허용(덜 과장). 한 문서에 한 번만.
- _quick: true · quick_pattern: 결말 공식 "~할 때입니다/~시점입니다/~할 순간입니다" · quick_fix: 구체 동사 단언으로, 문서당 1회 이하_

### D-7. 변환 공식 "X에서 Y로 / X을 넘어 Y로" [S2] · v1.3.1 신규
- 패턴: 패러다임 전환·진화·고도화를 표현할 때 거의 자동으로 사용. D-1·D-2·D-6와 별개의 결산/슬로건 공식. C-8(A인가 B인가, 질문형)과도 다른 시그니처 — **변환의 방향성**을 강조. Gemini-우세 시그니처(회차 3 검증, 7회·2도메인 분산).
- 예: "**'규모의 경쟁'에서 '전략의 경쟁'으로**", "**'지식 전달자'에서 '학습 조력자'로**", "**'무엇을'에서 '어떻게'로**", "**'데이터 조회'를 넘어 '맞춤형 금융 비서'로**"
- 처방: 변환 공식을 직접 단언으로 (예: "'지식 전달자'에서 '학습 조력자'로" → "교사는 더 이상 지식 전달자가 아니다. 학생 곁에서 학습을 돕는다"). 한 문서에 변환 공식 1회 이하. 정말 패러다임 전환이 핵심 메시지일 때만 본문 결산에서 1회.
- _quick: true · quick_pattern: 변환 공식 "X에서 Y로/X을 넘어 Y로" 반복 · quick_fix: 직접 단언으로, 문서당 1회 이하_

### D-8. 분열문 공식 "필요한/중요한 것은 X이다" [S2] · v2.5 신규 (코퍼스 채굴)
- 패턴: 영어 cleft("What matters is…", "What we need is…") 직역형 강조 구문. 결론부에서 논지를 요약할 때 거의 자동으로 등장한다.
- **근거 (2026-08-29, 사람 60편 vs AI 99편)**: 밀도 사람 **0.09** vs AI **0.92**(건/1000어절, 약 10배). "필요한 것은"은 AI 9건/9편 vs **사람 0건**. 전 모델(fable 0.8·gpt 0.8·haiku 1.2)에서 사람 초과, 과업매칭 대조군(0.52)에서도 유지 — **모델·과업 무관 신호.**
- 예: "지금 **필요한 것은** 속도가 아니라 방향이다" / "**중요한 것은** 기술이 아니라 사람이다"
- 처방: 주어-서술 직결로 편다 — "필요한 것은 방향이다" → "방향이 필요하다" / "지금은 방향을 잡을 때다". C-8 부정대구와 결합한 형태("필요한 것은 A가 아니라 B")가 흔한데, 그 경우 C-8 처방(비대칭 해체)을 함께 적용한다.
- **렉시콘 확장 (v2.6, 3소스 독립 수렴)**: 주어 슬롯의 명사 변종 — "**문제는/핵심은/관건은/답은** ~이다·~는 점이다·~데 있다"도 같은 분열문이다. 실측 사람 0.17 vs AI 1.49/1.17(전 모델). "더 심각한/뼈아픈 것은 ~다" 비교급 악화 사다리(AI 4건 vs 사람 0)도 이 변종. "문제는 X다 → 답은 Y다" 2단 안무로 연쇄되면 한쪽만 남긴다.
- _quick: true · quick_pattern: 분열문 "필요한/중요한 것은 ~이다" + 명사 변종 "문제는/핵심은/관건은/답은 ~다·~는 점이다·~데 있다" · quick_fix: 주어-서술 직결로("필요한 것은 방향이다" → "방향이 필요하다" / "논쟁의 핵심은 생산성이다" → "논쟁은 생산성을 둘러싼 것이다")_

### D-9. 인과 결산 "결국 ~로 이어진다" [S2] · v2.5 신규 (코퍼스 채굴)
- 패턴: 문단을 끝맺으며 파급을 선언하는 공식. 구체 경로 없이 인과를 압축한다.
- **근거 (2026-08-29)**: 밀도 사람 **0.00** vs AI 0.34, 과업매칭 0.26. 전 모델(0.3/0.4/0.4)에서 출현, 사람 60편에서 0건 — 희소하지만 사람 쪽이 0이라 오탐 위험이 없다.
- 예: "이는 결국 지역 경제의 침체**로 이어진다**"
- 처방: 인과의 실제 경로를 쓰거나("상권 매출이 줄고 일자리가 사라진다"), 단문 단언으로 끊는다. 문서당 1회 이하.
- **어휘 확장 (v2.6)**: "~에 직결된다"(AI 3건 vs 사람 0, 3모델)는 같은 공식의 강한 변종. **결산 부사 "결국"**도 이 가족이다 — 사람의 "결국"은 서사 귀결("결국 회사를 나갔다")뿐인데 AI는 논리 결산 마커로 반복 배치한다(사람 0.34 vs AI 1.72/1.83, 전 모델, 논리 결산용 사람 0건). "결국"은 문서 2회부터 잡는다.
- **⚠️ 주입 금지 (v2.6.2 실측)**: 윤문이 결말·인과 문장을 다듬으면서 **원문에 없던 "결국"을 새로 심는** 역주입이 관측됐다(신규 티 밀집 8문서 재실측에서 2→4). D-10 "이유다"와 같은 함정 — 결산을 정리할 때 "결국·이유다·~로 이어진다"를 **새로 만들지 마라.** 인과를 잇고 싶으면 "그래서"나 무접속 단문으로.
- _quick: true · quick_pattern: "(으)로 이어진다"·"~에 직결된다" 결산 + 논리 결산용 "결국" 문서 2회+ · quick_fix: 인과 경로를 구체로 쓰거나 단문 단언으로. "결국"은 1회만 남긴다. **결말을 다듬으며 "결국·이유다"를 새로 만들지 마라(주입 금지)**_

**처방:** 대부분 **삭제**. 의미가 필요하면 구체 명사·동사로 치환("중요하다"→"핵심이다" 혹은 구체 근거로).

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### D-10. 역방향 결산 "~하는 이유다" · v2.6 신규 (팀 채굴) [S2]
- 패턴: "This is why ~" 직역형 도치 결산. 근거를 앞세우고 문장을 "이유다"로 닫는다.
- **근거**: 사람 1건(0.09) vs AI 6건/6편(0.46/0.26), 전 모델. 7건 중 6건이 문단·문서 말미.
- 예: "이중구조를 더 벌려놓을 수 있다는 우려가 나오는 **이유다**." (문서 마지막 문장)
- 처방: 도치를 해제해 순방향 단언으로 — "그래서 ~라는 우려가 나온다". 문서당 1회 이하. "~라는 이유로"(부사절)는 대상이 아니다.
- **⚠️ 주입 금지 (실측)**: 윤문이 결산 문장을 다듬으면서 **원문에 없던 "~하는 이유다" 도치를 새로 만드는** 역주입이 관측됐다(신규 패턴 밀집 8문서 실측에서 0→2). 결말을 손볼 때 이 형태로 도치하지 마라 — I-5의 당위 증폭 금지와 같은 유형의 함정이다.
- _quick: true · quick_pattern: 문장 말미 "~하는 이유다" 도치 결산 · quick_fix: 순방향 단언("그래서 ~다")으로, 문서당 1회 이하. **결말을 다듬으며 이 도치를 새로 만들지 마라(주입 금지)**_

### D-11. 결말부 막연한 시간지평 "향후·앞으로·중장기적으로" · v2.6 신규 (팀 채굴) [S2]
- 패턴: 글의 마지막 30%에서 문장을 시간부사로 열고, 구체 시점·조건 없이 전망·당위를 봉합한다. 단어가 아니라 **문두 + 결말 위치의 결합**이 신호다.
- **근거**: 시간어 자체는 사람도 쓰지만(3건), "문두 + 문서 진행률 0.70 이상" 조건에서는 사람 **0건** vs AI 12건/12편(전 모델, 7건은 마지막 문장).
- 예: "**향후** 경쟁의 핵심은 강의 수가 아니라 …에 있다." / "**중장기적으로는** 자동화 수준 자체가 …핵심 경쟁력이 되면서"
- 처방: 시간어를 지우거나 실제 시점·조건("2027년 이후", "금리가 내려갈 경우")으로 바꾼 뒤 전망을 직접 쓴다. **없는 시점을 지어내지 않는다** — 조건이 없으면 시간어만 삭제.
- _quick: true · quick_pattern: 결말부(후반 30%) 문두 "향후/앞으로/중장기적으로" · quick_fix: 시간어 삭제 또는 원문에 있는 실제 시점·조건으로 교체(날조 금지)_

### D-12. 내용 없는 반론 슬롯 "과제도 남아 있다" · v2.6 신규 (팀 채굴·blader §6 수렴) [S2]
- 패턴: 긍정 서술 뒤에 "과제도 남아 있다"·"한계도 분명하다"·"아쉬운 점도 있다"를 **독립 문장**으로 놓아 균형 문패만 걸고, 내용은 다음 문장으로 미룬다.
- **근거**: 독립문 조건에서 사람 **0건** vs AI 8건/8편(fable·haiku). blader/humanizer §6(formulaic challenges)과 독립 수렴 — 단 영어 목록의 직역이 아니라 한국어 실측으로 채택.
- 처방: 문패 문장을 지우고 실제 과제를 첫 문장에 바로 쓴다 — "그러나 과제도 남아 있다. 야간 작업 안전 기준이 없다." → "다만 야간 작업 안전 기준이 아직 없다." **내용이 든** "안전 기준 정비도 과제로 남아 있다"는 정상 보고문이므로 제외.
- _quick: true · quick_pattern: 독립 문장 "과제도 남아 있다/한계도 분명하다/아쉬운 점도 있다" · quick_fix: 문패 삭제, 실제 과제를 첫 문장으로_

### D-13. 에세이 성찰 부사 공식 "어쩌면·비로소·천천히" · v2.6 신규 (팀 채굴·장르 한정) [S2]
- 패턴: 에세이 결말·각성 지점의 서정 부사 3종 정형 — "어쩌면 ~일 것이다"(잠정 결론), "~하자 비로소"(각성), "천천히 ~이 됐다". 조용한 에피파니 register의 어휘 표지.
- **근거**: 에세이 한정 AI 9건 vs 사람 0건(개별어는 모델 편중이나 클러스터로는 3모델 공통).
- 예: "잘 사는 일은 **어쩌면** 잘 버리는 일의 다른 이름일 것이다"(결말 문장)
- 처방: 결말 성찰 부사를 빼고 구체 서술로. **에세이·수필 장르 한정** — 문학적 수필 원문에는 손대지 않는다(사람 표본이 0이라도 장르 밖 오탐 주의).
- _quick: true · quick_pattern: 에세이 결말의 "어쩌면 ~일 것이다/비로소/천천히 ~이 됐다" · quick_fix: 성찰 부사를 빼고 구체 서술로(에세이 장르 한정)_

### D-14. 생성형 은유 남용 (가족 판정) · v2.6.1 신규 (사용자 통점 실증) [S2]
- 패턴: 관용구가 아닌 **생성형 개념 은유**를 논설·리포트에 겹겹이 얹는다 — 경제 질량(잠식·흡수·짓누르다·삼키다), 회계(청구서가 날아온다·성적표·대가를 치르다), 농경(과실·씨앗·뿌리내리다), 건축(청사진·주춧돌·문턱), 무게(어깨에·짊어지다), 신호(신호탄·적신호), 거울·그림자.
- **근거 (2026-08-29, 가족 합산)**: 사람 0.34 vs AI 1.46(/1000어절, **4.3배**), 전 모델 초과(fable 1.83·gpt 0.83·haiku 0.40)·과업 불변(과업매칭 1.83). **개별 은유는 희소해서 단일 정규식으로 판정하지 말 것** — 가족 합산으로만 잰다. 주력은 경제 질량(AI 8건/7편 vs 사람 1)과 회계(6건/5편 vs 0).
- ⚠️ **관용구형 은유와 구분**: "열쇠를 쥐다·양날의 검·기로에 서다" 류 굳은 관용구 25종은 실측 **양쪽 0건** — 격식 산문에서 LLM은 굳은 관용구를 거의 안 쓴다. 신호는 모델이 **새로 지어 얹는** 개념 은유 쪽이다.
- **하위 유형 2종 추가 (v2.6.2, 실사용 정답지 사례)** — 저자가 직접 교정한 추천사(1,124자)에서 스킬·웹앱이 모두 놓친 두 유형:
  ① **감각 술어 평가문**: 추상명사에 감각 형용사를 술어로 얹는 압축 평가 — "1부의 진단은 **서늘하다**", "3부의 경고는 **아프다**". 저자 교정은 관용구·구체 서술로("정곡을 찌른다"). 사전: 서늘하다·아프다·차갑다·뜨겁다·묵직하다·섬뜩하다가 진단·경고·분석·통계·현실·숫자 류 추상 주어와 결합할 때.
  ② **관통 은유(running metaphor)**: 같은 은유 어근이 문서를 관통 반복 — 실사례에서 '쥐다'가 4회("무엇을 쥐고 / 사람의 손에 / 손에 쥐여주는 / 끝까지 쥘"). 가족 사전에 없는 어근이라도 **동일 은유 어근 3회 이상 반복**이면 발동. 저자 교정은 평이한 동사로 평탄화("가지다·~에게·알려주는") — 1회만 남기거나 전부 직역화.
- 예: "부작용이 시장을 **잠식**하고 … 부담이 가계를 **짓누른다** … **청구서**가 도착하기 전에"
- 처방: 웹 구현에서 검증된 처방을 그대로 — **효과적인 은유 1개만 남기고** 나머지는 평서 서술로("시장을 잠식한다" → "시장 점유율을 뺏는다/줄인다"). 원문에 없던 은유를 새로 넣는 것은 금지.
- **⚠️ 보존 쿼터의 경계 (v2.6.2 — 규칙 충돌 해소)**: 철칙 #9③의 "살아있는 은유 1~2개 보존"은 **D-14가 발동하지 않은 은유**에만 적용된다. 발동 항목 — 감각 술어 평가문(1회+)·관통 은유(어근 3회+)·가족 사전 3회+ — 은 보존 쿼터의 대상이 아니라 **교정 대상**이다. 실측에서 이 경계가 없을 때 실행자가 감각 술어 2건과 관통 은유 전체를 "보존 1~2개"로 흡수해 D-14가 완전히 무력화됐다(같은 입력 3회 연속 0건 처리). 남기는 것은 "관통 은유 중 가장 효과적인 딱 1회"뿐이다.
- **직역화 원칙 (내용 보존과의 경계)**: 이 규칙이 지키는 "내용"은 명제(주장·사실·강도·서법)이지 포장이 아니다 — 대구 해체·의인화 교정과 같은 축이다. 다만 은유는 표현 중 **의미 잔여가 가장 큰 축**이므로:
  ① 삭제가 아니라 **직역화** — 은유가 나르는 명제를 문자 그대로 남긴다. "잠식한다"→"점유율을 뺏는다" ○ / "사라진다" ✗(강도 상향 = 드리프트). 명제를 특정할 수 없으면 보존.
  ② **은유가 곧 논지면 불가침** — 글 전체가 하나의 중심 은유로 굴러가는 에세이에서 그 은유는 표현이 아니라 구조다. 손대지 않는다.
  ③ 직역화 결과도 서법·수치·인용 게이트를 통과해야 하고, 애매하면 원문 유지.
- **역치·예외 정밀화 (v2.6.2)**: ① 감각 술어 평가문은 **1회부터** 고친다 — 사람 코퍼스 0건이라 오탐 위험이 없고, "서늘하다 1회 + 아프다 1회"처럼 어휘를 바꿔가며 반복하면 합산 역치로는 영원히 안 걸린다. ①-2 **(v2.6.3, n=532 실측) 사전 은유 2계층**: 가족 사전 중 사람 532편 실측 **0건**인 8종 — 잠식·청사진·적신호·경고등·신호탄·움켜쥐다·뿌리내리다·짓누르다 — 은 **1회부터 직역화**한다(오탐 없음이 실증됨). 반면 **청구서·과실·주춧돌은 사람 필자가 실사용**(532편 중 12건, 특히 시그니처 은유로 다용하는 칼럼니스트 실존)이라 기존 3회+ 유지 — 개인 편차 캐비엇의 D-14판. ② **관통 은유(같은 어근 3회+)는 중심 은유 예외보다 우선한다** — 어근이 글을 관통 반복하는 것 자체가 티다. 다 지우라는 게 아니라 **가장 효과적인 1회만 남기고** 나머지를 직역화한다(저자 정답지도 이 방향). "중심 은유 보존" 예외는 이제 1회 남긴 그 자리에 적용되는 것이지, 반복 전체를 봉인하는 면죄부가 아니다.
- **처방 예시 (실사용 정답지에서)**:
  · "1부의 진단은 서늘하다." → "1부의 진단은 정곡을 찌른다." (감각 술어 → 관용구·구체 서술)
  · "무엇을 쥐고 있어야 하는가 … 손에 쥐여주는 것은 … 끝까지 쥘 것인가" → 한 곳만 남기고 "무엇을 가지고 있어야 하는가 … 독자에게 알려주는 것은 … 끝까지 가지고 있을 것인가"
- _quick: true · quick_pattern: 감각 술어 평가문("진단은 서늘하다/경고는 아프다") **1회+** · 사람 0건 사전 은유(잠식·청사진·적신호·경고등·신호탄·움켜쥐다·뿌리내리다·짓누르다) **1회+** · 그 외 개념 은유(청구서·과실·주춧돌 등) 문서 3회+ · **같은 은유 어근 3회+ 관통 반복(중심 은유여도 발동)** · quick_fix: 직역화 — 감각 술어는 관용구·구체 서술로("서늘하다"→"정곡을 찌른다"), 사전 은유는 명제로("잠식한다"→"점유율을 뺏는다"). 관통 은유는 가장 효과적인 1회만 남김("쥐다"→"가지다"). 명제 불명이면 보존, 주입 금지_

## E. 리듬·문장 길이 균일성 — S2

### E-1. 문장 길이 표준편차 낮음 — 특히 장문 부재
- 모든 문장이 30~50자 부근에 몰려 있음. **실체는 "균일"보다 "장문 부재"**: 대조 실측에서 100자+ 문장이 AI 8.1 vs 인간 91.3(1000문장당, **11배 차이**, 개인 블로그 대비로도 4배). AI는 짧은 문장만 찍어내고 긴 호흡을 못 만든다.
- 처방: 의도적으로 단문(10~15자) 1~2개를 문단마다 끼워 넣어 리듬 변주. **장문(80~100자+) 1개도 혼용** — 단, 인접 문장을 이어 붙일 때 원문에 없는 내용을 추가하지 말 것(잇기만).
- _quick: true · quick_pattern: 문장 길이 균일 + 100자+ 장문 부재 · quick_fix: 단문 1~2개 + 인접 문장을 이어 만든 장문 1개를 문단마다(내용 추가 금지)_

### E-2. 동일 종결어미 반복
- "~이다. ~이다. ~이다."
- "~한다. ~한다. ~한다."
- 처방: "~다"·"~았다"·"~인 것"·명사형 종결을 섞음. 인간 필자는 무의식적으로 변주함.
- **v2.0 보강 — 진행형 '~고 있다' 자동 매핑 처방**:
  - 영어 진행형(be -ing)을 한국어 '~고 있다'로 자동 매핑하면 잉여(보고서 §3.8.4 verbatim — '지금 책을 읽는다 / 책을 읽고 있다' 모두 가능, 단순 시제로도 진행 의미가 표현됨).
  - 진행형 '~고 있다' 발견 시 단순 시제로 환원 가능성 검토 (pe_checklist PE10). 예: "I have been thinking about it. → 그동안 그 일을 곰곰이 생각해 봤다" (`~해 오고 있다` 거부).
  - 한 단락 내 종결어미 '~다' 4문장 이상 연속 시 다양화 ('~었다·~ㄴ다·~는다·~기 마련이다·~ㄹ 것이다·~을 수 있다' 등) — pe_checklist PE9.
  - metric `progressive_aspect_rate` (~고 있다 빈도 / 전체 문장 수) >0.5 시 가산.
- _source_anchor: 김혜영 2019 통번역교육연구 17(2): 133-162 doi:10.23903/kaited.2019.17.2.007 · see_scholarship: scholarship.md#8-종결어미시제서법-처리_
- _quick: true · quick_pattern: 동일 종결어미 4문장+ 연속, 진행형 "~고 있다" 자동 매핑 · quick_fix: 종결어미 다양화, "~고 있다"는 단순 시제로 환원 가능 시 환원("읽고 있다" → "읽는다")_

### E-3. 모든 문단 3~4문장 공식
- 문단 길이도 균일.
- 처방: 1문장 문단 / 6문장 문단을 의도적으로 섞음.
- _quick: false_

### E-4. 단문 일변도 (복문·중문 부재) [S2] · v1.5.1 신규
- 패턴: 문장 대부분이 단문(주어-서술어 1쌍)으로만 끊어져 있고 연결어미·관형절·인용절을 활용한 복문·중문이 거의 없음. "간결하게 써라" 지시를 받았거나 짧은 호흡을 의도한 AI 출력에서 빈출. 인간 필자는 단문과 복문을 무의식적으로 섞어 호흡을 만들기 때문에, 단문만 줄지어 나오는 리듬 자체가 시그니처가 된다. E-1(길이 균일성)과 짝패턴 — E-1은 길이의 표준편차, E-4는 구조의 단조성을 지적.
- 예: "AI는 빠르게 발전한다. 기업은 따라가야 한다. 시간이 없다. 데이터가 핵심이다. 인재도 부족하다."
- 비교(인간 톤): "AI가 빠르게 발전하는 가운데 기업은 따라가야 한다. 시간은 없고 데이터는 핵심이며, 인재마저 부족하다."
- 처방: 인접한 단문 2~3개를 연결어미("-며·-고·-는데·-면서·-자")·관형절("~하는 N", "~인 N")·인용절·조건절로 묶어 복문화. 단문 비중을 60% 전후로 조절하고 복문·중문을 30% 이상으로. 단문은 강조·전환·결정타에만 의도적으로 사용.
- _quick: false_

### E-5. 쉼표 분절 평균 길이 (긴 절 구조) [S2] · v1.6 신규
- 패턴: 쉼표로 분절된 절(節)의 평균 어절 수가 길어짐. AI는 한 문장 안에 긴 부속절을 콤마로 이어 붙이는 영어식 long-sentence 구조를 산출(KatFish 에세이 인간 4.35어절 vs AI 8.56어절, 1.97배). E-4(단문 일변도)와 짝패턴이지만 반대 방향 — 짧으면 단문 일변도, 길면 영어식 long sentence, 두 극단 모두 AI 시그니처.
- 예: "AI 기술이 빠르게 발전하면서 산업 전반의 생산성이 높아지고 있는 가운데, 기업의 디지털 전환 속도가 가속화되고, 인재 확보 경쟁이 치열해지면서, 데이터 인프라 투자도 확대되고 있다." (한 문장 안 4개 절, 각 8~12어절)
- 처방: 평균 절 길이 7어절 초과 시 가산. 8어절 이상 절은 마침표로 분할하거나 영어식 부속절을 한국어 관형절로 압축. E-4와 동시 위반 시 가중.
- _quick: false_

### E-6. 쉼표 전후 POS 다양성 높음 (구문 복잡도) [S2] · v1.6 신규 · 장르 가드
- 패턴: 쉼표 앞·뒤에 등장하는 품사(POS) 종류 수가 폭증. AI는 쉼표를 다양한 품사 경계에 무차별 삽입(주어·부사절·삽입절·접속사 뒤 등)해 POS 다양성이 매우 커짐(KatFish 에세이 인간 24.38 vs AI 59.39, 2.44배). **장르 가드 — 에세이·뉴스·블로그·QA·보고서 한정 적용**. 시·소설 등 운문·문학 장르에서는 분리도 약함(시: 인간 23.13 vs AI 23.86, 1.03배).
- 예: 같은 문서 안에서 쉼표가 명사 뒤·부사 뒤·동사 뒤·관형사 뒤·인용 뒤·접속사 뒤 모두에 무차별 삽입.
- 처방: 쉼표 사용 위치를 (a) 주절 경계만, (b) 명백한 동격·삽입만으로 한정. 무차별 삽입 금지. baseline ~24~30(에세이/뉴스) 기준 z>1.0 가산.
- _quick: false_

### E-7. 청자 경어법 일관성 손실 (해라/하게/하오/해요/합쇼체) [S2 · estimated] · v2.0 신규
- 패턴: 한국어는 교착어로서 종결어미가 (a) 문장종결법, (b) 화행, (c) 양태(modality), (d) 청자에 대한 공손성, (e) 화자–청자 관계까지 표시한다(보고서 §3.8.1 verbatim). 영어는 종결어미가 없어 어순·동사 굴절·양태조동사로 이를 표현하므로, 영한 번역·LLM 출력은 청자 경어법 일관성을 자주 잃는다. **해라체·하게체·하오체·해요체·합쇼체 4단계가 한 문서·대화 안에서 뒤섞임.** E-2(동일 종결어미 반복)와 axis가 다름 — E-2는 단일 종결어미의 단조 반복, E-7은 격식 단계의 일관성 손실.
- **estimated 플래그 (caveat C1)**: 김혜영 2019 본문 정량 수치(평서형 '-다' 출현 빈도 %)는 KCI ART002506702 영문 초록·키워드 기반 추론. PDF 직접 확보 전까지 임계는 'estimated' 유지.
- 예: 같은 대화 안에서 "도와주시겠습니까?(합쇼)" 다음에 "도와줘?(해라)"가 갑자기 등장; 같은 보고서가 한 문단은 "~합니다"(합쇼), 다음 문단은 "~한다"(해라)로 점프; "Will you help me? → 당신은 나를 도와주겠습니까?"식 격식 과잉 직역.
- 처방:
  - (a) 문서 시작 시 청자 등급(해라/하게/해요/합쇼)을 결정하고 일관 유지
  - (b) "Will you help me?"는 관계·공손도에 따라 "좀 도와주시겠어요? / 도와줄래?" 등 적절한 한 단계만 선택
  - (c) 화행·양태(might/may)는 단조 처리("~수 있다") 거부 — "~을지 모른다·~을 가능성도 있다·~을 수도 있겠다·~을 법하다"로 다양화
- 검출 임계: **장르 가드 — 대화·구어 텍스트(소설 대화·인터뷰 트랜스크립트·에세이 내 인용 대화) 한정 적용**. 보고서·정책문 등 격식체 단일 장르는 본 패턴 미적용 (이미 합쇼체로 일관). 한 문서·대화 안에 2단계 이상 격식 혼재 발견 시 S2.
- _source_anchor: 김혜영 2019 통번역교육연구 17(2): 133-162 doi:10.23903/kaited.2019.17.2.007 · see_scholarship: scholarship.md#8-종결어미시제서법-처리_
- _quick: true · quick_pattern: 청자 경어법 단계(해라/하게/하오/해요/합쇼) 한 문서 내 혼재(대화-구어 한정) · quick_fix: 격식 등급 하나로 일관 유지_

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## F. 과도한 수식·중복 — S2

### F-1. 정도부사 중독
- "매우", "정말", "진짜로", "대단히", "극히"
- 처방: 대부분 삭제. 강조가 필요하면 구체 수치·사례로 대체.
- 예외: 원문이 구어 톤이고 정도부사가 필자 육성의 일부일 때("정말 그랬다니까")는 보존 — 본 처방은 AI가 기계적으로 얹은 정도부사에만 적용.
- _quick: false_

### F-2. 동의어 이중 수식
- "중요하고 핵심적인 역할"
- "새롭고 혁신적인 접근"
- "지속적이고 꾸준한 노력"
- 처방: 두 수식어 중 하나만 남김.
- _quick: false_

### F-3. 기능+역할 복합구
- "~로서의 역할과 기능"
- "~의 의미와 가치"
- 처방: 하나만.
- _quick: false_

### F-4. 과잉 접두·접미
- "~적 측면", "~적 관점"
- "~성(性)", "~화(化)" 남발
- 예: "**근본적 관점**에서 **구조적 변화**가 **필연적**이다" → "구조가 근본부터 바뀐다"
- **한자어 명사화 접미사 3종 명시 (v1.6 보강)**: "-성(性) · -적(的) · -화(化)" — KatFish 보고서 hanja_nominalizers 정식 명시. 이 3종 결합 어휘 밀도가 한 문서 **12회 초과 시 S2 강화**. F-5(~적 N 복합 추상어 체인)는 "-적" 접미사의 특수 케이스로 그대로 분리 유지. 처방은 본 항목과 동일 — (a) 동사·형용사 어근, (b) 구체 명사로 해체.
- **영어 명사화 접미사 4종 통합 (v2.0 보강)**: 영어 명사화 접미사 `-tion · -ment · -ness · -ity`가 누적된 영어 명사구의 한국어 명사 직역도 동일 처방으로 묶음. 예: "the implementation of the policy → 정책 시행" 또는 "정책을 시행하기" (보고서 §3.6 verbatim 처방). 영어 명사화 4종이 한국어 한자어 명사로 1대1 매핑된 경우 동사·형용사 어근으로 환원. 한자어 3종(-성·-적·-화) + 영어 4종(-tion·-ment·-ness·-ity) 통합 가산 임계는 위 v1.6 임계(한 문서 12회 초과 S2 강화) 그대로 유지.
- _source_anchor: 김정우 2007 번역학연구 8(1): 61-82 · see_scholarship: scholarship.md#6-명사화-표현-및-havemake-류-직역_
- _quick: true · quick_pattern: 한자어 명사화 -성/-적/-화 + 영어 명사화 -tion/-ment/-ness/-ity 직역 누적(문서 12회+) · quick_fix: 동사-형용사 어근으로 환원("the implementation of the policy" → "정책 시행")_

### F-5. "~적 N" 복합 추상어 체인 [S2] · v1.1 신규
- 패턴: 명사 앞 "~적 N" 형태가 한 문서에 3회 이상 반복. F-4와 달리 추상 관형("적 측면/관점")이 아닌 **구체 명사 앞 "~적 N"** 체인. 원문의 지적 권위를 AI가 흉내 낼 때 빈출.
- 예: "에이전트**적** 자율성", "기술**적** 안정성", "경제**적** 자립", "기술**적** 토대", "시스템**적** 접근", "구조**적** 변화"
- 처방: 해당 "~적 N"을 (a) "~로서의 N" ("에이전트로서의 자율성"), (b) 동사구 ("기술이 얼마나 안정적인가"), (c) 구체 명사 ("토대") 중 하나로 해체. 문서 전체에서 "~적 N" 밀도를 절반 이하로.
- _quick: true · quick_pattern: "~적 N" 추상 체인("전략적 함의", "실천적 기반") 3회+ · quick_fix: 명사+명사 또는 풀어쓰기("전략 함의", "실천의 기반")_

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### F-7. 범용 정책동사 수렴 (확대·강화·개선 + 만능 "설계") · v2.6 신규 (팀 채굴) [S2]
- 패턴: 행위 서술 자리마다 소수의 범용 한자어 동사로 수렴 — 확대·강화·개선·확보·마련·집중·유지·구축·지원(+하다/해야 한다). 사람은 구체 동작 동사로 분산한다. 자매 패턴으로 추상 목적어의 만능 **"설계/재설계"**(관계를 설계, 급여와 시간을 재설계 — 영어 design 결합가 전이)가 있다: 사람 0건 vs AI 18건/15편.
- **근거**: 9어 합산 사람 9.3 vs AI 31.3(/1만자, 3.4배, 3모델 전부). **주의 — 현세대 어휘 티는 어려운 한자어가 아니다**: 제고·도모·박차 등 고전 관공서 한자어는 AI 3 vs 사람 3으로 격차가 없었다(기각). 신호는 반대로 **평이한 범용어로의 수렴**이다.
- 예: "장학과 상환 제도를 **강화**해야 한다 … 방식을 **확대**해야 한다 … 장치 **강화**, 정비, 세액공제 **확대**가 핵심 수단"
- 처방: 범용 동사를 구체 행위로 해체 — "지원을 확대해야" → "지원 대상을 넓히거나 예산을 늘려야" / "관계를 설계" → "관계를 맺다". 문자적·전문적 설계(도시·설비·실험)는 제외. **I-4·당위 증폭 금지와 연동** — 해체하면서 "~해야 한다"를 늘리지 않는다.
- **명사판 확장 (v2.6.1, 형태소 keyness)**: 범용 추상명사 "**구조**"(사람 0.26 vs AI 2.93, 11배, 99편 중 38편)와 "**기준**"(0.26 vs 2.87, 30편)도 같은 수렴이다 — 전 모델·과업 불변. "비용 구조를 설계" 류에서 동사·명사가 함께 뭉개진다. 처방 동일: 구체 명사로("임대료와 인건비 부담" 등), 실제 구조·기준을 지칭하는 전문적 용례는 보존.
- _quick: true · quick_pattern: 범용 정책동사(확대·강화·개선·확보·마련·구축 등) 문서 밀집 + 추상 목적어의 "설계" · quick_fix: 구체 행위 동사로 해체(당위 표지 증폭 금지)_

## G. 과도한 Hedging (완곡) — S2

### G-1. 추측·관측형 종결 · v2.4 처방 전환
- "~할 수 있을 것으로 보인다"
- "~인 것으로 판단된다"
- "~라고 여겨진다"
- "~인 듯하다"가 모든 문장 끝에 붙음
- **처방 전환 (v2.4)**: 구 처방("단언할 수 있는 곳은 단언")은 A-10과 같은 이유로 헤더 「서법 보존」·P5 게이트와 충돌한다. 게다가 "단언할 수 있는 곳"의 판정은 실행자의 주관이라, 실측에서 필자가 유보한 판단이 반복적으로 단정으로 바뀌었다.
- **처방: 기본은 보존한다.** 표적은 유보 자체가 아니라 **같은 종결의 반복**이다. 반복이 단조로울 때 **유보의 강도는 유지한 채 형태만** 바꾼다 — "~로 보인다" → "~인 듯하다 / ~로 해석된다 / 아직 단정하기는 이르다".
- **금지**: 유보를 단정으로 바꾸기, 완곡 표지 삭제. 이중·삼중 완곡의 정리는 G-2가 따로 다룬다(완곡 하나는 반드시 남긴다).
- **극성 가드 (PR #99 @dale-design)**: 부정·이중부정이 낀 완곡("~되지 않을 수 있다는 걱정이 있습니다")은 줄여 쓰면 긍/부정이 **뒤집힌다** — 실사고에서 "~되지 않을까 우려됩니다"(기대 표현으로 읽힘)로 바뀐 채 거래 상대에게 보낼 초안까지 갔다(2026-08-15). 부정이 낀 문장은 극성을 확인한 뒤에만 손대고, 애매하면 원문을 그대로 둔다.
- _근거: 2026-08-17 실서신 38회 윤문·531 문장쌍 대조에서 완곡 붕괴 4건(G-2 처방이 직접 유발), 극성 역전 1건. 프롬프트의 "주장 강도를 올리거나 내리지 말 것" 제약은 규칙 본문에 밀려 작동하지 않았다 — 규칙을 고쳐야 막힌다 (PR #99)_
- **게이트**: 처리 전후 완곡 표지 총수 동일(`verify_gates.py` P5).
- _quick: true · quick_pattern: 같은 추측 종결("~로 보인다/~로 판단된다/~라고 여겨진다")의 반복 · quick_fix: **단정 전환 금지**. 유보 강도는 유지한 채 종결 형태만 변주. 부정·이중부정이 낀 문장은 극성 확인 후 손대고 애매하면 원문 보존_

### G-2. 이중·삼중 완곡
- "~할 가능성이 있을 수 있다"
- "~로 보여질 수 있다"
- 처방: 하나만 남김.
- **극성·확신도 가드 (v2.4, PR #99 @dale-design)**: 남기는 완곡은 원문과 **같은 극성·같은 확신도**여야 한다. 부정이 낀 완곡 중첩을 접으면 의미가 뒤집히거나 주장이 단언으로 승격된다("가능성이 있을 수 있어" → "가능성이 있어"는 유보를 약속으로 바꾼다).
- **적용 제외**: 협상·이해관계 문서(이메일·계약 회신·제안 회신)에서는 **완곡 중첩이 곧 입장의 강도**다. 접지 말고 원문을 보존한다.
- _quick: true · quick_pattern: 이중-삼중 완곡 "~할 가능성이 있을 수 있다/~로 보여질 수 있다" · quick_fix: 완곡 하나만 남김 — 남긴 완곡은 원문 극성·확신도 유지. 부정 낀 중첩과 협상·계약 문서는 접지 말고 원문 보존_

### G-3. 안전 균형 lexicon (Safe Balance Score) [S2] · v1.6 신규
- 패턴: "양쪽 모두 / 두 가지 모두 / 장점도 있지만 / 신중하게 / 균형" 등 균형·양면성·완곡 어휘 빈도가 높음. KatFish 보고서 lexicon-grounded 6대 지표 6번. G-1(추측·관측형 종결어미)과 측정 차원이 다름 — G-1은 종결어미 단위, G-3는 lexicon 단위. LREAD 루브릭의 "위험 회피·양면 제시" 항목과 직결.
- 예: "**양쪽 모두** 일리가 있다 / **두 가지 모두** 검토할 필요가 있다 / **장점도 있지만** 단점도 있다 / **신중하게** 접근해야 한다 / **균형** 잡힌 시각이 중요하다"
- 처방: 균형 어휘를 (a) 한쪽 단언, (b) 구체 사례 비교, (c) 조건부("X일 때는 A, Y일 때는 B")로 변환. "신중하게·균형"은 구체 동사·기준으로 치환. 한 문서 lexicon 5종 합산 4회 초과 시 S2 가산. 정책·보고서 장르 한정(에세이·시는 baseline이 다름 — 향후 metric-engineer가 장르별 보강).
- **⚠️ 근거 불충분 — hold (2026-08-29 재검토)**: 사람 60편에서 **1건**, AI 60편에서 **4건**
  (fable 1 · gpt 0 · haiku 3). 양쪽 다 사실상 나타나지 않아 밀도 비교가 성립하지 않는다.
  현행 역치 "4회+"에 도달한 문서도 120편 중 0편이다. KatFish 보고서 지표를 그대로 들여온
  항목이라 **한국어 산문에서의 실증은 아직 없다.** 규칙은 남기되 근거는 이 상태로 표기한다 —
  발동 사례가 쌓이기 전에는 이 항목으로 윤문 판단을 정당화하지 않는다.
- _quick: true · quick_pattern: 균형 lexicon "양쪽 모두/두 가지 모두/장점도 있지만/신중하게/균형" 4회+ (**실증 부족 — hold**) · quick_fix: 한쪽 단언, 구체 비교, 조건부로 치환_

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## H. 접속사 남발 — S2

### H-1. 문두 접속사 과다 · v2.5 근거 재검토(모델 의존)
- 매 문장·매 문단 시작에 "또한", "따라서", "즉", "나아가", "아울러", "게다가", "더욱이"
- **⚠️ 근거가 한 모델에 기댄다 (2026-08-29, 사람 60편 vs AI 60편 = 20프롬프트 x 3모델)**:
  밀도(건/1000어절) 사람 **0.43** · fable-5 **0.26** · gpt-5.6-sol **0.83** · haiku-4.5 **6.85**.
  총계로는 5.3배지만 **haiku 단독이 끌어올린 값**이고(haiku 17건/20편 중 13편, 나머지 두 모델은
  합쳐 3건), fable·gpt는 사람과 구별되지 않는다. 모델 계열과 무관한 "AI다움"이라 부를 수 없다.
- **처방 (v2.5 보수화)**: 실제로 밀집한 글에만 손댄다. **한 문단에 3회 이상**이 메트로놈처럼
  반복될 때 그 문단에서 절반가량을 덜어낸다. 문서 전체를 훑어 일괄 70% 제거하지 않는다 —
  접속사 한두 개는 사람 글에도 있고(사람 60편 중 5편), 걷어내면 논리 연결이 끊긴다.
- _quick: true · quick_pattern: 문두 접속사 "또한/따라서/즉/나아가/아울러/게다가/더욱이"가 **한 문단 3회+** 반복 · quick_fix: 그 문단에서 절반가량만 덜어낸다(문서 일괄 제거 금지 — 모델 의존 신호)_

### H-2. "하지만"과 "그러나" 혼용 남발
- 역접이 문단마다 등장.
- 처방: 반절 이상 삭제. 대비가 자명하면 접속사 없이도 통함.
- _quick: false_

### H-3. "이는 ~" 지시 반복
- "이는 ~을 의미한다"
- **메타 진입 변종 (v1.3 보강)**: "이 점에서 ~ / 이 관점에서 보면 ~ / 이 말은 ~" — 본진 H-3와 같은 기능(앞 문장을 받아 부연 설명)이지만 형태소가 다른 결합형
  - "**이 관점에서 보면** AI 시대 유망 직무도 다시 보인다"
  - "**이 말은** 결국 기술 도입보다 인력 전환이 더 큰 병목이 될 수 있다는 뜻이다"
  - "**이 점에서** 앞으로 강해질 인재는 크게 다섯 부류다"
- **⚠️ 사람도 쓰는 패턴이고, AI 쪽 근거는 한 모델뿐이다 (2026-08-29)**: 밀도 사람 **0.86** ·
  fable **0.00** · gpt **0.00** · haiku **2.02**. 사람 60편 중 8편에서 10건이 나왔다.
  앞 문장을 받아 논지를 잇는 정상적인 한국어 담화 장치이기도 하다.
- **처방 (v2.5 보수화)**: 기본은 보존한다. **한 문단에 3회 이상** 연속으로 메타 진입이 반복돼
  리듬을 지배할 때만 그중 일부를 본 서술로 직진시킨다. 문서 전체에서 3회는 정상 범위다.
- _quick: true · quick_pattern: 메타 진입 "이는 ~/이 점에서/이 관점에서/이 말은"이 **한 문단 3회+** 반복 · quick_fix: 그중 일부만 본 서술로 직진(문서 단위 일괄 삭제 금지 — 사람도 쓰는 패턴)_

### H-4. 재정의 접속사 "즉" 남발 [S2] · v1.1 신규
- 패턴: 영어 `i.e.` / `that is` 직역. 보충 설명이 필요할 때마다 "즉"을 앞에 붙임.
- 예: "AI 민주화, **즉** 경제성 측면에서"
- 처방: "곧", "말하자면", "다시 말해", "바꿔 말하면"으로 어휘 변주. 또는 아예 생략하고 앞뒤를 쉼표로만 연결. 한 문서에 "즉" 2회 이하로 제한.
- _quick: true · quick_pattern: "즉" 남발 · quick_fix: "곧", "말하자면" 등으로 변주 또는 생략, 문서당 2회 이하_

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## I. 형식명사·의존명사 과다 — S2

### I-1. "것이다" 종결 남발
- "~한 것이다", "~일 것이다"가 문단의 대표 종결.
- 처방: **연속 3회+ 남발일 때만** 일부를 확정 서술 "~다"로. 기본은 보존.
- 근거: 대조 코퍼스 실측에서 `~것이다` 종결은 AI 20.4 vs 인간 43.0(1000문장당, **인간이 2배**). 한국어 논설문의 일반 종결이지 AI 티가 아니다. 반복·단락 종결 편중만 문체 문제. `see: empirical-validation.md#기각`
- _quick: true · quick_pattern: "~한 것이다/~일 것이다" **연속 3회+ 남발** · quick_fix: 일부만 확정 서술 "~다"로(기본 보존)_

### I-2. "점", "바", "수", "데" 반복
- "주목할 **점**은", "나아갈 **바**는", "할 **수**가 있다", "하는 **데**에"
- **결합형 변종 (v1.3 보강)**: "X은 ~라는 **점에 있다**" 강조 위치 서술
  - "핵심은 진입장벽이 빠르게 낮아지고 있다**는 점에 있다**"
  - "의의는 표준화가 사업장별로 들쭉날쭉하다**는 점에 있다**"
  - "주목할 부분은 수익 모델이 정착되지 않았다**는 점에 있다**"
- 처방: 구체 명사·동사로 치환 또는 삭제. 결합형은 "X은 ~다" 형태 단언으로 직결.
- _quick: true · quick_pattern: "주목할 점은/X은 ~라는 점에 있다" 형식명사 강조 · quick_fix: "X는 ~다" 직설로_

### I-3. "~라는 것"
- "변화가 크**다는 것이다**."
- **결말 단언 변종 (v1.3 보강)**: "~라는 뜻이다 / ~다는 뜻이다" — GPT가 결산 문장을 형식명사로 마무리할 때 거의 자동으로 등장
  - "기술 도입보다 인력 전환이 더 큰 병목이 될 수 있**다는 뜻이다**"
  - "한국에서는 이 문제가 더 민감하**다는 뜻이다**"
  - "더 큰 시장은 응용 산업에서 나올 가능성이 높**다는 뜻이다**"
- 처방: "변화가 크다." (종결어미 직결). 결말 변종은 "~다" 직접 종결로 (예: "병목은 인력 전환이다"). 한 문서에 형식명사 결산("~다는 것이다 / ~다는 뜻이다 / ~다는 점이다") 합산 2회 이하.
- **어휘 확장 (v2.6)**: 재해석 결산 "~인 셈이다"의 반복도 이 가족이다(사람 0 vs AI 7건, 단 fable 편중이라 약한 신호). 자연스러운 단발 사용은 보존하고 문서 2회+ 반복만 정리한다.
- _quick: true · quick_pattern: "~다는 것이다/~다는 뜻이다" 결말 · quick_fix: "~다" 직접 종결로, 합산 2회 이하_

### I-4. "~할 필요가 있다" + 정책 보고서 권고형 결말
- 영어 `should/need to` 직역.
- **권고형 결말 변종 (v1.3.1)**: "~해야 한다 / ~해야 합니다"가 정책·보고서 결말마다 자동 등장하는 자동 생성 시그니처. ~~한 문서에 5회 초과 시 S2 강화~~ → **v2.4에서 역치 폐기**(아래 「표적 재정의」 참조). 실측상 이 역치는 1,560자 미만 입력에서 도달 불가였다.
  - "공유 플랫폼을 **구축해야 한다** / 바우처 지원 사업을 대폭 확대하여 ~ **낮춰야 한다** / 핵심 인재를 양성하는 것이 **중요하다**"
  - "균형을 **맞춰야 합니다** / **구축해야 합니다** / **마련해야 합니다** / **지원해야 합니다**"
- **표적 재정의 (v2.4)**: 표적은 문단 안의 밀집이 아니라 **문단이 당위로 끝나는 것**이다. 24쌍 대조 실측에서 AI 문단의 **20%**가 당위로 끝난 반면, 문단 안 3회+ 밀집은 9%뿐이었다. 기존 "한 문서 5회 초과" 역치는 ~1,560자 이상에서만 도달해, 칼럼·에세이 한 편 길이(약 900~1,500자)에서는 **구조적으로 발동하지 않는다**(실행 실측: 24편 표적 25개 중 처리 0개).
- **발동**: 한 문서에서 당위("~해야 한다/합니다", "~할 필요가 있다", "요구된다")로 끝나는 문단이 **2개 이상**일 때, **첫 번째를 제외한 나머지**. 고립된 당위 결말 1개는 불가침.
- 처방: **당위 문장을 문단 끝에서 앞·중간으로 옮겨 결말 자리를 비운다. 이동만 허용한다.** 옮길 비당위 문장이 없어 결말을 비울 수 없으면 **원문을 그대로 둔다**.
- **금지 (서법 보존)**: ① 병합("A해야 한다. B해야 한다" → "A하고 B해야 한다") — 표지만 줄고 결말은 그대로라 실측 2/2 실패 ② 당위 표지 삭제 ③ 다른 서법으로 치환(단정·조건·추측) — 구 처방 (a)(b)(c)가 여기 해당해 폐기됐다. 필자가 요구한 것을 이미 일어난 일로 만드는 의미 변경이다 ④ "~하는 것이 과제다" 류 명사화(주체·의무 소멸) ⑤ 종속절 흡수(표지 소실·주장 배경화).
- **게이트**: 처리 전후 **의무 표지 총수 동일**. 감소 시 롤백(`verify_gates.py`). 자기 점검은 신뢰하지 않는다 — 실측에서 실행자가 "롤백 0건"이라 보고했으나 표지가 실제로 줄어든 사례가 2건 있었다.
- 법조문·직접 인용 안의 당위는 제외.
- _근거: 2026-08-23 24쌍 대조(2022년 이전 사람 글 vs 동일 주제 AI 생성글). 당위나열 AI 13.51 vs 사람 1.87/1000어절(×7.22). A/B 실측: 현행 규칙 표적 처리 0/25, 개정안 3/3 성공(의무 표지 100% 보존·문장 멀티셋 일치·길이 불변)_
- _quick: true · quick_pattern: 당위로 끝나는 문단 2개+ (첫 번째 제외) · quick_fix: 당위 문장을 문단 끝에서 앞·중간으로 이동해 결말 자리를 비움. 병합·삭제·서법 치환·명사화 금지. 전후 의무 표지 총수 동일_

### I-5. "~이/가 필요하다"
- "혁신이 필요하다", "변화가 필요하다"
- 처방: 누가 무엇을 해야 하는지 주어·동사로 구체화.
- **⚠️ 당위 증폭 금지 (v2.5, 실측)**: 구체화하면서 매 문장을 "~해야 한다"로 끝내지 마라.
  실측에서 명사형 제언("거점 강화다"·"배치 최적화가 필요하다") 8개를 전부 "~해야 한다"로
  풀어 **당위 표지가 3건 → 8건으로 늘었다**(2회 재현). I-4(당위 나열)는 AI 대 사람 3.7배의
  상위 신호인데, 이 처방이 그걸 주입하는 셈이다. 명사형이 열거의 골격이면(첫째 ~다, 둘째 ~다)
  **명사형 그대로 보존**하고, 풀 때도 종결을 섞는다 — "~해야 한다"는 문단당 1회, 나머지는
  "~하는 일이 남았다 / ~가 먼저다 / 명사형 유지" 등으로 변주.
- _quick: false_

### I-6. "~능력" 추상명사 연쇄 [S2] · v1.1 신규
- 패턴: "N 능력"이 한 문서에 3회 이상 반복되며 동사 대신 명사구로 능력을 서술. 영어 `ability to X / X capability` 직역 감성.
- 예: "사고 **능력**", "워크플로우 수행 **능력**", "장기 문맥 유지 **능력**", "추론 **능력**"
- 처방: 동사형으로 풀기. "사고 능력은 뛰어나다" → "잘 사고한다" / "사고의 수준이 높다". "워크플로우 수행 능력" → "워크플로우를 얼마나 잘 처리하는지". 한 문서에 "~능력" 2회 이하로 제한.
- _quick: false_

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### I-7. 무주체 판정 "~다는 분석이다·평가다" · v2.6 신규 (팀 채굴·장르 조건) [S2]
- 패턴: 판단 주체를 밝히지 않고 "~다는 분석이다 / 평가다 / 관측이다"로 문장을 닫아, 필자 서술에 익명의 권위를 덧씌운다.
- **근거**: 사람 0건 vs AI 5건/5편 — 단 전부 **취재·인용 과업(과업매칭 코퍼스)**에서만 나왔다. 저널리즘 문체 요구 시 발동하는 패턴.
- 예: "수요가 시장을 떠받치고 **있다는 분석이다**." (분석 주체 없음)
- 처방: 앞 문장에 출처가 명시돼 있으면 **제외**(정상적 한국어 기사 문법). 출처가 어디에도 없으면 주체를 흐리는 껍데기만 벗겨 직접 서술로 — **출처를 지어내지 않는다.**
- _quick: true · quick_pattern: 출처 없는 "~다는 분석이다/평가다" 종결 · quick_fix: 앞뒤에 출처 있으면 보존, 없으면 직접 서술로(출처 날조 금지)_

## J. 시각 장식 남용 — S2~S3

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## 진단 관측 지표 — 처방 불가, 탐지·오탐 방지 전용 (v2.6, 팀 채굴)

담화 층위의 AI 신호는 대부분 **결핍**이라 처방이 불가능하다(없는 정황·인물·감정을 지어 넣으면 날조·상투구 주입·의미 드리프트). 아래 지표는 윤문 지시가 아니라 **진단 정확도와 오탐 방지**에만 쓴다.

- **DS-2 허공 인용** — 발화 정황(날짜·자리·매체) 없는 익명 역할 취재원("한 전문가는", "연구원 A 씨"). 사람 0.2 vs AI 과업매칭 3.67; 직접 인용의 정황 앵커 동반율 사람 24% vs AI 4%. **3소스 독립 수렴**(담화 채굴 + 외부 모델 채굴 + blader §5 vague sources). 처방 불가 — 정황을 지어 붙이면 날조. 사용자에게 "출처 확인 필요" 경고 후보.
- **DS-4 화자 자기 개입 부재** — "솔직히 말하면·모르겠지만·내가 보기에" 수행적 자기 한정이 사람 13건/11편 vs **AI 99편 0건**. **역방향 지표**: 이 표지가 있으면 사람 글 가점(오탐 방지). ⚠️ blader §33은 영어에서 "Honestly?"를 AI 티로 꼽는다 — 한국어에서는 정반대다. 가짜 겸양 주입은 철칙 위반.
- **역방향 어휘 확장 (v2.6.1, 형태소 keyness)** — 사람 글에만 나타나는 표지 4종 추가: **"당시"**(시점 앵커, 사람 10건/9편 vs AI 0 — DS-1과 정합) / **"힘들다"**(고충·감정 어휘, 5건 vs 0 — DS-6과 정합) / **수혜 보조동사 "~해 주다"**(사람 우세) / **문두 "또,"**(사람 전용 — AI는 "또한"만 쓴다). 존재 시 사람 글 가점. 주입 금지는 동일.
- **DS-6 감정 스파이크 부재** — 조롱·감탄의 국소 폭발("지나가던 소도 웃을 일이다")이 사람 13건 vs AI 0건. 역방향 지표. 조롱 주입 불가.
- **DS-3 등장인물 없는 글** — 구체 인물·사례가 글 전·후반을 관통하는 서사 응집이 사람 6/60 vs AI 0/99. 열거 표지가 없는 모델(gpt)에서도 유지되는 C-1 독립 신호. 처방 불가(사례 날조).
- **DS-1 무시간 도입** — 첫 문장의 시점 앵커(날짜·현장·인용) 보유율 사람 33% vs AI 10%. **유일하게 부분 처방 가능**: 본문 뒤쪽에 이미 있는 날짜 박힌 사실·인용을 도입부로 **이동만** 허용(I-4식 이동 전용). 새 시점 날조 금지, 이동할 앵커가 없으면 원문 유지.
- **DS-5 경구형 결말** — 마지막 문장의 결산 표지율 사람 7% vs AI 28~51%. 표면형은 D-8/D-9/D-10이 처방하고, 은유 슬로건형("~의 다른 이름")은 관측만. **문서당 결산 경구 1회 캡**을 D군 공통 원칙으로 둔다.
- C-14 위치 가중 — "X는 단순히 A가 아니다. B다" 재정의 격상이 3모델 모두 **문서 앞 15%**에 몰린다. 진단 시 앞 15% 구간의 C-14에 가중.

## 오탐 방지 원칙 (v2.6 — Pebblous 티어다운·평가자 연구 반영)

1. **단일 지표는 증거가 아니다.** 티는 겹칠 때만 센다. 실증된 반례: 2020년(pre-ChatGPT) 사람 에세이가 C-11(연결어미 뒤 쉼표) 하나로 6/6 최고 위험 판정을 받았다 — 그 필자의 개인 습관이 쉼표율 83.3%(모델 평균 19.8%보다 높음)였기 때문이다. 집단 분포가 갈려도 개인 편차가 그보다 크면 그 개인은 매번 오판된다. (출처: Pebblous 티어다운 2026-08-20, 재현 가능)
2. **C-11을 포함한 어떤 지표도 단독으로 문서 판정 근거로 쓰지 않는다.** 진단·위험도 산출은 지표 합산으로만.
3. **판정 리포트에 개인 문체 편차 가능성을 캐비엇으로 노출한다.** 같은 필자의 다른 글(pre-LLM 표본)이 있으면 그쪽을 베이스라인으로 쓰는 것이 원칙적 해법(작성자 적응형 베이스라인 — 백로그).
4. **"무결점"도 신호다.** 전문가 패널 연구(Park & Han 2026)에서 LLM 글은 정서법·register가 만점(천장 효과) — 격식 *수준*은 판정 축이 아니지만 격식 *무결성*은 축이다. 사람 글의 미세 이탈(구어 혼입·개인 습관)은 보존 대상이지 교정 대상이 아니다.
5. **장르 축에 "기술 보고서" 부재가 확인됐다** — 장르별 베이스라인 보강 시 추가한다.
6. **자연스러움 판정은 n=1이 아니다.** 평가자 간 일치도(ICC) .231~.405 실측 — 블라인드 판정은 최소 3인 + ICC 보고.

## J-1. 과도한 **볼드**
- 문장마다 핵심 단어 볼드.
- 처방: 본문에서 볼드는 거의 제거. 시각적 소음만 발생.
- _quick: true · quick_pattern: 문장마다 핵심 단어 ** 볼드 강조 · quick_fix: 칼럼-리포트면 본문 볼드 거의 제거_

### J-2. 따옴표 과다
- 개념어·강조어에 "" 남발.
- **빈도 임계 명시 (v1.3.1 보강)**: 한 문서에 따옴표 강조 어휘 **5회 초과 시 S2 강화**. Gemini는 한 문서에 17~33회 사례(예: "'옥석 가리기'·'금융 슈퍼앱'·'데이터 피로감'·'규제 샌드박스'·'무대 위의 현자'·'곁에서 돕는 안내자'·'학습 경험 설계자'").
- 처방: 진짜 인용·특수 용례에만 한정. 개념어 강조는 (a) 본문 흐름에 녹이거나 (b) 첫 등장 시 1회만 따옴표 사용 후 이후 한국어 평문으로.
- **근거 (2026-08-29 과업 대조군)**: 사람 11.36 · AI 기존 코퍼스 0.00 · **AI 과업매칭 26.89**(건/1000어절).
  인용을 요구하지 않은 프롬프트로 만든 AI 글에는 따옴표가 아예 없어 한때 "AI는 따옴표를 안 쓴다"로
  보였지만, **취재·인용이 있는 과업으로 맞추면 AI가 사람보다 2.4배 더 쓴다.** 규칙 방향은 옳다.
- _quick: true · quick_pattern: 따옴표 강조 5회+ · quick_fix: 진짜 인용만 남기고 평어로_

### J-3. 대시(—) 남용
- 영어 em-dash 스타일 부가 설명.
- 예: "AI는 도구 — 그 이상도 이하도 아닌 — 이다"
- 처방: 쉼표·괄호·별도 문장으로 분해. 1문서에 1~2회 이하.
- 예외: **원문에 이미 있던** 대시·짧은 감탄·반문("얼마나 ~냐면 —", "그래서?")은 사람 글의 증거이므로 보존. J-3는 AI가 남발한 장식 대시(문장마다 반복되는 패턴)에만 적용.
- _quick: true · quick_pattern: 대시(—) 부가 설명이 문장마다 반복 · quick_fix: 쉼표, 괄호, 별도 문장으로 분해 — 단 원문에 이미 있던 대시는 보존_

### J-4. 괄호 부연 과다
- "(이는 ~을 의미한다)" 같은 부연이 반복.
- 처방: 괄호 부연 대부분 본문화 또는 삭제.
- _quick: false_

---

## 탐지 출력 스키마 (Detector → Rewriter 공유 계약)

탐지기는 다음 JSON을 생산한다:

```json
{
  "meta": {
    "input_length": 1820,
    "detected_count": 37,
    "ai_tell_density": 0.203,
    "severity_weighted_score": 71.5
  },
  "findings": [
    {
      "id": "f001",
      "category": "A-2",
      "category_label": "번역투: ~를 통해 남발",
      "severity": "S1",
      "text_span": "데이터 분석을 통해",
      "start": 142,
      "end": 153,
      "reason": "'통해'가 본문에서 6회 반복되어 경로 서술이 기계적",
      "suggested_fix": "데이터를 분석해서"
    }
  ],
  "category_summary": {
    "A": 12, "B": 3, "C": 2, "D": 8, "E": 1,
    "F": 4, "G": 2, "H": 3, "I": 1, "J": 1
  }
}
```

- `severity_weighted_score`: S1=5, S2=2, S3=0.5 가중 합. 0~100 스케일로 정규화.
- `ai_tell_density`: 탐지 span 총 글자 수 / 전체 글자 수.

## post-editese 3축 — metric-only 트랙 (v2.0 도입)

> **중요**: post-editese 3축(simplification·normalisation·interference)은 본진 패턴 ID 미부여 상태로 운영한다. 이유는 **caveat C3** verbatim — "Toral(2019)은 en→de, de→en, es→de, en→fr, zh→en의 5개 언어쌍을 다뤘고, **한국어는 포함되지 않았다**. 한국어에 대한 동일 결론은 합리적 추론이지만 정량적 검증은 미수행 상태다." 따라서 본진 패턴 ID는 토큰·구문 매칭 가능한 검증 시그널만 담고, 3축 합성 신호는 metric-only로 분리한다.

`references/metrics_v2.py` 14개 신규 함수가 3축을 운영한다(모든 metric에 `speculative: true` 플래그 권고):

- **simplification 축**: `lexical_diversity_ttr` · `lexical_density` · `ending_diversity` (Baker 1993; Toral 2019).
- **normalisation 축**: `normalisation_score`(평서형 -다/된다/이다 집중률) · `da_streak_rate`(-다 4문장 연속 streak 카운트) (Baker 1993).
- **interference 축**: T1~T8 8개 검출 시그널 + `interference_index` 합성 (Toury 1995 law of interference) — `inanimate_subject_rate`(T1↔A-15·D-5) · `by_passive_count`/`double_passive_count`(T2↔A-8·A-9·A-12) · `pronoun_density`(T3↔A-16) · `deul_overuse_rate`(T4↔A-17 **hold, 검증용 측정 유지**) · `relative_clause_nesting`(T5↔A-18) · `have_make_literal_count`(T6↔A-7·F-4) · `double_particle_count`(T7↔A-19) · `progressive_aspect_rate`(T8↔E-2·E-7).

본진 패턴 → metric 연계는 양방향이다. 패턴 위반 카운트가 임계 초과면 진단·윤문 콜이 본진 ID로 처방하고, 동시에 metric 합성 점수가 baseline 대비 이상치면 finalize 콜이 추가 검증한다. 한국어 baseline은 metric-engineer가 비번역 한국어 corpus(Sejong 등) 기준 산출한다.

## 버전 관리

- **v2.0.1** (2026-07-18): **상용 웹앱(imnotai.kr) 실사용 백포트 — 패턴 신설 0건, ID 집합 불변**:
  - `C-1` S1 → S2 강등 + 보수 처방 명문화("기본은 보존, 한 문단 4개 이상 메트로놈 열거만 1~2개 산문화") — S1 정의("무조건 제거")와 결합해 자연스러운 한국어 열거까지 해체하던 과잉 윤문(실사용 불만) 차단
  - `C-3`·`C-10`에 학술·보고서 절 제목 불가침 예외 — 학술논문 장 제목("Ⅱ.")이 본문에 흡수되고 각주 위치가 변조된 실사고(18.6K자 논문)의 직접 원인 차단. 헤딩 처방은 칼럼·에세이의 도식·장식 헤딩에만 적용
  - D 카테고리 서문에 **역방향 삽입 금지** 명문화 — 윤문기가 원문에 없던 D 계열 상투구("기록적인 성과를 거두었다" 류)를 주입해 살아있는 구어를 죽인 실사고(★1 평가) 차단. playbook의 "비유·수사 추가 금지"가 못 잡던 상투구 주입의 taxonomy 측 근거
  - `J-3`·`F-1`에 원문 구어 보존 예외 — 원문에 이미 있던 대시·감탄·반문·구어 강조는 사람 글의 증거이므로 보존
  - **quick 빌드 메타 도입**: 전 71개 패턴(A-17 hold 포함)에 `_quick:` 이탤릭 메타 부착 — true 49 / false 22. quick-rules.md는 이후 `scripts/build_quick_rules.py`가 이 파일에서 생성 — 손 동기화로 생긴 ID 드리프트(구 quick-rules의 D-3·G-1/G-2·J-3가 본진과 다른 패턴을 지칭) 원천 차단. 선별 기준은 「quick 빌드 메타」 절 참조

- **v2.0** (2026-05-07): **본진 신규 5건 + 본진 보강 4건 + post-editese metric-only 트랙 도입** — 한국어 번역투 종합 연구보고서(540줄, 4기 1994~ AI 융합 계보) + 보고서 §III.3 8유형 통합 + Toral 2019 post-editese:
  - **본진 신규 4건**: `A-16` 영어 대명사 직역 [S1, 김도훈 2009 + Cho et al. 2019 ACL] · `A-18` 관계절 좌향 수식 [S2, 박옥수 2018 + 김채은 2021] · `A-19` 이중 조사 결합 [S2, 김정우 2007 + 김순영 2012, caveat C5로 단순 ~의 명시 제외] · `E-7` 청자 경어법 일관성 손실 [S2 estimated, 김혜영 2019, caveat C1로 estimated 플래그]
  - **본진 hold 1건**: `A-17` 무정물·추상명사 '-들' 부착 [학술 anchor 곽은주·진실로 2011 + 전영철 2007 + 김순영 2012 강함, 다만 외부 회차(2026-05-07 위키 6편) + v1.6 input 5편 모두 양성 0건 → NMT 원본 출력 회차 후 v2.1 재평가. ID 비워둠 — patternID 안정성 보존. metric `deul_overuse_rate` + 사전 25종은 검증용 보존]
  - **본진 보강**: `A-15`에 사역 타동사형·인지·발화 동사·이중주어 구문 3축 처방 추가(이영옥 2001 + 김정우 2007) · `A-7`에 light verb construction 일반화(have/make/take/give + 명사) 처방 + 5건 verbatim 예문(김정우 2007 + 이근희 2005) · `F-4`에 영어 명사화 접미사 4종(-tion/-ment/-ness/-ity) 한국어 명사 직역 통합 처방(김정우 2007) · `E-2`에 진행형 '~고 있다' 자동 매핑 처방 추가(김혜영 2019)
  - **post-editese metric-only 트랙**: simplification·normalisation·interference 3축은 본진 ID 미부여, `metrics_v2.py` 14개 신규 함수로 운영. caveat C3에 따라 모든 metric에 `speculative: true` 플래그 권고. 본진 패턴 → metric 양방향 연계
  - **외부 SSOT scholarship.md**: 학술 전문(8유형 한국 번역학계 계보 + Baker·Toury·Laviosa·Chesterman·Toral 등 국제 이론 + 보고서 caveat 6건 verbatim)을 외부 파일로 분리. 본진 SSOT는 패턴 행마다 `source_anchor` + `see_scholarship` 한 줄 메타로 가리킴 — 본진 슬림성 유지
  - **카테고리 호환성**: A·E 카테고리만 확장(A-15→A-19, E-6→E-7). 기존 A-1~A-15·E-1~E-6 본문 무수정. 새 K 카테고리 신설 거부 — 본진 패턴 ID 참조 안정성 보존
  - **caveat 적용 게이트**: C1(김혜영 2019 정량 미확인 → E-7 estimated 플래그) · C2(NMT 마케팅 편향 → 모델별 가중치 거부) · C3(post-editese 한국어 미검증 → metric-only 트랙) · C5(단순 ~의 학계 합의 부재 → A-19 정의에서 명시 제외) · C6(LLM 빠른 진화 → 'valid as of 2026-05' 명기)
  - **분류 체계의 새 차원**: v2.0은 한국 번역학계 정통성 계보(이영옥 2001~김혜영 2019)를 본진에 통합한 첫 회차. v1.6의 KatFish/LREAD 외부 정량 신호와 결합하여 **이론적 토대(8유형) + 정량 검증(KatFish) + 컴퓨테이션 검출(metric_v2)** 3축으로 확장

- **v1.6** (2026-05-06): **본진 신규 5건 + 본진 보강 2건 + hold 2건** — 외부 정량 연구(KatFish, Park et al. 인간 470 vs LLM 1,624편 / 에세이·시·초록 + LREAD 인간 판독 실험) 기반 9건 후보 중 7건 본진 반영, 2건 풀 보존:
  - **본진 신규**: `C-11` 연결어미 뒤 쉼표 [S1, 4.84배 분리도 — 단일 지표 최강] · `C-12` 쉼표 포함률 [S2, 2.32배] · `E-5` 쉼표 분절 평균 길이 [S2, 1.97배 · E-4 짝패턴 반대극] · `E-6` 쉼표 전후 POS 다양성 [S2, 2.44배 · 에세이/뉴스 한정 장르 가드] · `G-3` 안전 균형 lexicon [S2 · 정책·보고서 장르 한정]
  - **본진 보강**: `D-1`에 KatFish 검증 결산 lexicon 4종("결론적으로·따라서·이를 통해·그러므로") 정식 인용 + 합산 3회 초과 임계 + A-2·H-1과 가산 명시 · `F-4`에 한자어 명사화 접미사 3종("-성·-적·-화") 정식 명시 + 한 문서 12회 초과 S2 강화 임계
  - **hold (본진 미등재)**: BN/VX 띄어쓰기 규칙성(Park et al. 정량 셀 미공개, 사용자 코퍼스 baseline 확보 후 v1.7 검토) · 페르소나-레지스터 불일치(v1.5 monolith fast 1콜 + author-context 미주입과 충돌, opt-in 메타 부스터 설계 정리 후 재검토). 후보 발자취는 `_workspace/v1.6-2026-05-06/`에 보존
  - **분류 체계의 새 차원**: v1.6은 외부 학술 연구의 정량 신호를 본진에 통합한 첫 회차. 연결어미 뒤 쉼표 4.84배 분리도는 v1.1~v1.5.1까지 통틀어 가장 강한 단일 지표

- **v1.5.1** (2026-04-27): **본진 신규 1건** — `E-4` 단문 일변도 (복문·중문 부재) [S2]. 사용자 관찰: "지나친 단문은 AI 티가 난다. 사람이 작성할 때는 적절한 단문과 복문을 섞는다." E-1(문장 길이 표준편차)과 짝패턴이지만 별개 시그니처 — E-1은 "30~50자에 다 몰림", E-4는 "구조 자체가 단순 단문만". 인간 필자가 무의식적으로 만드는 단문+복문 혼합 리듬을 모사하지 못하는 AI 출력의 약점을 분류 체계로 명시화.

- **v1.3.1** (2026-04-25): **본진 신규 2건 + 본진 보강 3건** — 사용자 제공 Gemini API 키로 직접 호출한 회차 3 데이터(Gemini Pro 2.5 4편 약 10,058자) 분석 결과:
  - **본진 신규**: `C-10` 콜론 부제 헤딩 공식 [S2] · `D-7` 변환 공식 'X에서 Y로' [S2] (둘 다 Gemini-우세 시그니처)
  - **본진 보강**: `D-4` Gemini hype 어휘 셋 추가 (압도적·막강한·폭발적·파격적·대대적·강력한) · `J-2` 빈도 임계 명시(한 문서 5회 초과 S2 강화) · `I-4` 권고형 결말 변종 추가 (~해야 한다·~해야 합니다, 정책 보고서 5회 초과 임계)
  - **회차 2 hold 후보 검증**: GPT 9회+ 등장한 "결국" 문두 단언이 Gemini 4파일에서 1회만 재현. "A가 아니라 B" 결산 대구도 GPT 7회+ vs Gemini 2회. 5+ 콤마 나열은 Gemini 0회. **회차 2 hold 후보 3건 모두 GPT-우세 시그니처로 추정** — 풀에 hold 유지하면서 status_reason 갱신, 회차 4 국내 모델 검증 시 'GPT-특유' 메타 분류 검토
  - **새 hold 후보 1건**: `cand-C-2026-011` 굵은 번호 부제 (Gemini 1파일 4회, Gate 1.2 분산 미달)
  - **분류 체계의 새 차원 신호**: 회차 1·2·3을 거치며 분류 체계에 "모델 우세 분포" 메타데이터 도입 필요성 부상 (v1.4 검토 사항)
- **v1.3** (2026-04-25): **본진 신규 1건(C-9) + 본진 보강 3건(I-2 회차 1·I-3·H-3 회차 2)**, 그리고 **서브 패턴 발굴 운영 체계 도입**. 본진 신규/보강과 운영 인프라 확장이 함께:
- **v1.1** (2026-04-24): 실전 1호(AI 전략 칼럼 윤문) 자기 재감사 결과, **재현 2회+ 패턴 7건 승격**:
  - `A-15` 추상 주어 + 만능 동사 (`X가 Y를 보여준다/제공한다`)
  - `C-7` 문단 문두 "먼저·반면·결국" 3단 공식
  - `C-8` 대칭 대구 공식 "A인가, B인가" 반복
  - `D-5` 의인화된 추상 주어 ("두 지능의 충돌", "AI 대전")
  - `D-6` 완결 공식형 결말 "~할 때입니다 / 시점입니다"
  - `F-5` "~적 N" 복합 추상어 체인 (에이전트적 자율성·기술적 토대)
  - `H-4` 재정의 접속사 "즉" 남발
- **v1.3** (2026-04-25): **본진 신규 1건 (C-9 숫자 괄호 인덱싱) + 본진 보강 1건 (I-2 결합형 변종)**, 그리고 **서브 패턴 발굴 운영 체계 도입**. v1.2 이후 멈춰 있던 패턴 발굴이 새 인프라로 깨진 회차:
  - **본진 신규**: `C-9` 숫자 괄호 인덱싱 "1) 2) 3)" [S2] — `_workspace/taxonomy_changelog.md` 회차 1에서 풀 후보 `cand-C-2026-001`이 6게이트 통과 후 승격
  - **본진 보강**: `I-2` 시그니처 예문에 "X은 ~라는 점에 있다" 결합형 변종 4건 추가 — 풀 후보 `cand-I-2026-003`이 Gate 2.2(본진 변종)에서 `merged` 처리되며 흡수
  - **운영 인프라 5종 신설**:
  - **candidate 풀 신설** (`references/pattern-candidates.md`) — detector·rewriter·naturalness-reviewer가 미분류 의심 패턴을 단일 그릇에 누적. 임시 ID(`cand-{대분류}-{YYYY}-{NNN}`)·4상태(pending/promoted/rejected/merged)·기각 사유 5종 라벨·90일 미재현 자동 만료 정책
  - **3개 에이전트 적재 채널 명문화** — detector(미분류 span)·rewriter(윤문 저항·반복 잔존)·naturalness-reviewer(외부 시각, voice profile 미주입)에 풀 적재 트리거·절차 추가. 적재 실패는 메인 파이프라인 막지 않음
  - **taxonomist 풀 운영자 역할 추가** — 4가지 trigger(사용자 명시 / pending 10건 / 단일 후보 occurrences ≥ 3 / 외부 PR) 기반 점검. 점검 6단계 절차와 changelog 표준 형식 명문화
  - **외부 샘플 수집 파이프라인** (`references/sample-collection.md`) — 4축 다양성 매트릭스(모델·장르·길이·작가), 4종 채널(사용자 자발·합성 샘플·공개 데이터·외부 contributor), 익명화·저작권 5대 정책
  - **승격 자동 검증 체크리스트** (`references/promotion-checklist.md`) — 6개 게이트(사전 점검·재현·본진 중복·분류 적합성·처방 적합성·본진 위계). 일부 게이트(0.2·0.3·1.1·1.2·5.2)는 향후 스크립트 자동화 가능
  - **v1.3 발행 전 파일럿 회차 결과**:
    - **회차 1 (인프라 검증, 합성 샘플 2건)**: 미분류 후보 3건 발견 → promoted 1건(C-9 숫자 괄호 인덱싱) · hold 1건(메타 진입 '~을 살펴보면', Gate 1.3 분산 미달) · merged 1건(I-2 결합형). 인프라 작동 확인.
    - **회차 2 (외부 진짜 데이터, 뉴스핌 [AI로 읽는 경제] 시리즈 ① ② — ChatGPT 작성 명시 GPT 출력)**: 미분류 후보 5건 발견 → merged 2건(I-3 보강 '~다는 뜻이다' 결말 변종, H-3 보강 '이 점에서·이 관점에서·이 말은' 메타 진입 변종) · hold 3건(H-N 후보 '결국' 문두 단언 9회+, D-N 후보 'A가 아니라 B' 부정-긍정 대구 7회+, C-N 후보 5~8개 콤마 빠른 나열 4회). hold 3건은 Gate 1.3 분산 보호장치가 진짜 외부 데이터에서 정확히 작동한 결과 — 같은 GPT·같은 기자 시리즈의 노이즈가 본진을 오염시키지 않으면서 다음 회차에 다른 모델·다른 작가 데이터에서 재현되면 즉시 promoted 가능한 강력 후보로 풀에 누적
- **v1.2** (2026-04-25): Issue #1(simonsez9510) 후속 — 패턴 신설 0건, **권한 위계와 운영 체계 추가**:
  - **권한 위계 §1~§6 신설** — 객관 분류 vs 작가 voice profile의 권한 경계 명문화. opt-in 명시 주입, 패턴 ID 단위 무력화만 허용, 자유 텍스트 mandate 금지, A-8·C-5·D-1~D-6 무력화 불가, naturalness-reviewer 분리 검증층 보존, 회귀 게이트 정책
  - **임계 완화 multiplier 캡표** — 일반 ≤ 2.0, D-1~D-6 ≤ 1.5, A-8·C-5 = 1.0 고정 (임계 우회를 통한 사실상 무력화 방지)
  - **`author-context.yaml` 스키마** 신설 (`references/author-context-schema.md`) — opt-in voice profile 주입 양식, Schema validator 책임(무력화 불가 disable 거부, multiplier 캡 위반 거부, prompt injection escape character 검증), Telemetry 정책(`voice_profile_log.json`)
  - **에이전트 정의 갱신** — detector·rewriter·auditor에 voice profile 주입, naturalness-reviewer 의도적 미주입 명문화
  - **경로 토큰화** — SKILL.md 절대 경로 제거, `_workspace/`는 cwd 기준
  - **다운스트림 caller reference** — `references/proposals/`(PR #3, simonsez9510 어댑터 reference, 메인테이너 SSOT 외부 격리)
- 확장 원칙: 실전 입력에서 재현 2회 이상 + 인간 필자가 거의 안 쓰는 패턴만 서브 항목 추가.