산업 현장 카메라·센서 이벤트를 실시간 스트림으로 모아 교대 시점마다 이상 건수와 조치 대상을 집계하고, 다음 근무조가 읽을 인수인계 브리핑을 자동으로 써 주는 현장 운영 파이프라인

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[
  {
    "input_ref": "site_1 주간 교대 집계(halt 1·dispatch 1·monitor 1)",
    "output": {
      "shift": "day",
      "site_id": "site_1",
      "headline": "1공장 주간 교대에 안전장구 미착용 1건으로 라인 중단이 있었습니다.",
      "metrics": [
        {
          "name": "high_severity_count",
          "value": 1,
          "source_ref": "agg:site_1:day:high"
        },
        {
          "name": "total_events",
          "value": 3,
          "source_ref": "agg:site_1:day:total"
        }
      ],
      "anomalies": [
        {
          "event_type": "no_helmet",
          "count": 1,
          "severity": "high"
        }
      ],
      "recommended_actions": [
        {
          "action": "halt",
          "target_team": "안전팀",
          "reason": "안전장구 미착용이 높은 신뢰도로 감지되어 심각도 high 규칙에 따라 라인을 중단하고 안전팀에 인계합니다."
        }
      ],
      "ungrounded_numbers": [],
      "evidence": "agg:site_1:day:high=1, no_helmet conf=0.91",
      "hedge": null
    }
  },
  {
    "input_ref": "site_2 주간, 저신뢰 카메라 검출(conf 0.42) 포함",
    "output": {
      "shift": "day",
      "site_id": "site_2",
      "headline": "2공장 주간 교대는 설비 이탈 중단 1건이 있었고 저신뢰 검출 1건은 모니터로 넘깁니다.",
      "metrics": [
        {
          "name": "halt_count",
          "value": 1,
          "source_ref": "agg:site_2:day:halt"
        },
        {
          "name": "low_conf_downgraded",
          "value": 1,
          "source_ref": "agg:site_2:day:low_conf"
        }
      ],
      "anomalies": [
        {
          "event_type": "machine_offzone",
          "count": 1,
          "severity": "high"
        }
      ],
      "recommended_actions": [
        {
          "action": "monitor",
          "target_team": "현장반",
          "reason": "안전장구 미착용 후보는 검출 신뢰도 0.42 로 낮아 오검 가능성이 있어 조치 단계를 낮춰 모니터로 둡니다."
        }
      ],
      "ungrounded_numbers": [],
      "evidence": "agg:site_2:day:low_conf=1, conf=0.42<0.5",
      "hedge": "저신뢰 검출은 다음 교대에서 재확인이 필요합니다"
    }
  },
  {
    "input_ref": "신규현장Z 야간, 미등록 현장(site_id=null)",
    "output": {
      "shift": "night",
      "site_id": null,
      "headline": "미등록 현장에서 이벤트가 있었으나 현장 매핑 전이라 집계에서 분리합니다.",
      "metrics": [
        {
          "name": "unmapped_site_events",
          "value": 1,
          "source_ref": "agg:unmapped:night:total"
        }
      ],
      "anomalies": [],
      "recommended_actions": [
        {
          "action": "monitor",
          "target_team": "운영관리",
          "reason": "현장 마스터에 없는 미등록 현장이라 기존 현장에 임의로 붙이지 않고 등록 후 재집계하도록 모니터로 둡니다."
        }
      ],
      "ungrounded_numbers": [
        "headline 에 등장할 뻔한 '총 4건'은 집계에 없어 제외"
      ],
      "evidence": "site_id=null, agg:unmapped:night:total=1",
      "hedge": "미등록 현장은 현장 등록 후 다시 집계해야 합니다"
    }
  }
]

[자동 검증] 1. 출력이 JSON Schema(필드·enum·minLength)를 통과하는지 확인합니다. 2. metrics 의 각 value 가 집계 테이블의 source_ref 값과 정확히 일치하는지 대조하고, 일치하지 않는 숫자는 ungrounded_numbers 로 빠졌는지 확인합니다(숫자 근거 대조). 3. recommended_actions 의 action 이 심각도·신뢰도 규칙(high→halt·mid→dispatch·low→monitor, 저신뢰 카메라 하향)과 일치하는지 봅니다. 4. action 을 심은 정답 gt_action 집계와 비교해 정확도(정밀도·재현율)를 계산합니다. [수동 검증] 1. 검수자 2명이 비동기로 브리핑 유용성·조치를 라벨링해 정확도와 bootstrap Cohen's κ(두 사람 일치가 우연 이상인 정도, 0~1) 하한 0.6 이상을 봅니다. 2. 전체의 5% 를 사람이 직접 점검합니다.