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@@ -0,0 +1,1877 @@
+# ============================================================
+#  SOMA Pre-AGI · Metacognitive Document Engine
+#  Fireworks AI (Kimi K2) + Brave Search + 상생/상극 다중 에이전트
+# ============================================================
+import os, re, html, json, time, tempfile, threading
+from dataclasses import dataclass, field
+from datetime import datetime
+from typing import List, Optional, Union, Generator
+
+import requests
+import gradio as gr
+
+# ── 파일 파싱 라이브러리 (선택적 임포트) ──
+import subprocess, sys, zlib, zipfile
+from pathlib import Path
+
+try:
+    import olefile
+    OLEFILE_AVAILABLE = True
+except ImportError:
+    OLEFILE_AVAILABLE = False
+
+try:
+    import pdfplumber
+    PDFPLUMBER_AVAILABLE = True
+except ImportError:
+    PDFPLUMBER_AVAILABLE = False
+
+try:
+    import PyPDF2
+    PYPDF2_AVAILABLE = True
+except ImportError:
+    PYPDF2_AVAILABLE = False
+
+PYHWP_PATH = os.environ.get("PYHWP_PATH", "/usr/local/lib/python3.10/site-packages")
+
+# ============================================================
+# ① 환경변수 / 상수
+# ============================================================
+FIREWORKS_API_KEY = os.environ.get("FIREWORKS_API_KEY", "")
+BRAVE_API_KEY     = os.environ.get("BRAVE_API_KEY", "")
+
+FIREWORKS_MODEL   = "accounts/fireworks/models/kimi-k2p5"
+FIREWORKS_URL     = "https://api.fireworks.ai/inference/v1/chat/completions"
+BRAVE_URL         = "https://api.search.brave.com/res/v1/web/search"
+
+PRIMARY_TEMPLATE  = "nh_official_template.hml"
+FALLBACK_TEMPLATE = "example.hml"
+MAX_SEARCHES      = 100          # Brave 최대 검색 횟수
+
+# ============================================================
+# ② SOMA 에이전트 정의 (메타인지 기반)
+# ============================================================
+OHAENG = {
+    "水": {"name":"RESEARCH","role":"탐색·수집","color":"#38BDF8","emoji":"🔍","desc":"정보를 탐색하고 정제합니다"},
+    "木": {"name":"STRUCTURE","role":"설계·구조","color":"#4ADE80","emoji":"🧩","desc":"문서의 골격을 설계합니다"},
+    "火": {"name":"ARGUMENT","role":"논증·검증","color":"#FB7185","emoji":"🔬","desc":"팩트를 검증하고 논리를 단련합니다"},
+    "土": {"name":"EVIDENCE","role":"통합·실체화","color":"#FBBF24","emoji":"📐","desc":"모든 요소를 하나로 통합합니다"},
+    "金": {"name":"IMPACT","role":"정제·메타인지","color":"#C084FC","emoji":"🧠","desc":"자기검증으로 완성도를 극대화합니다"},
+}
+SANGSAENG = ["水","木","火","土","金"]   # 파이프라인 순서
+SANGGEUK  = {"金":"木","木":"土","土":"水","水":"火","火":"金"}  # 상호 검증 관계
+
+# ── 창발 매트릭스 로드 ──
+EMERGENCE_MATRIX = {}
+_em_path = os.path.join(os.path.dirname(os.path.abspath(__file__)), "emergence_matrix_document.json")
+if os.path.exists(_em_path):
+    try:
+        with open(_em_path, 'r', encoding='utf-8') as _f:
+            EMERGENCE_MATRIX = json.load(_f)
+        print(f"✅ Emergence Matrix 로드: {_em_path}")
+    except Exception as _e:
+        print(f"⚠️ Emergence Matrix 로드 실패: {_e}")
+else:
+    print(f"ℹ️ Emergence Matrix 파일 없음: {_em_path}")
+
+def _get_layer_prompt(layer_name: str) -> str:
+    """창발 매트릭스에서 해당 레이어의 전략을 시스템 프롬프트 문자열로 변환"""
+    if not EMERGENCE_MATRIX:
+        return ""
+    layers = EMERGENCE_MATRIX.get("layers", {})
+    layer = layers.get(layer_name)
+    if not layer:
+        return ""
+    parts = [f"\n[창발 매트릭스 — {layer_name} 레이어]"]
+    parts.append(f"역할: {layer['desc']}")
+    for cat_name, items in layer.get("strategies", {}).items():
+        parts.append(f"\n<{cat_name}>")
+        for item in items:
+            parts.append(f"  • {item}")
+        parts.append(f"</{cat_name}>")
+    # 교차 레이어 보너스 힌트
+    cross = EMERGENCE_MATRIX.get("cross_layer_bonus", {})
+    for key, val in cross.items():
+        if layer_name in key:
+            hint = val.get("hint", "") if isinstance(val, dict) else ""
+            bonus = val.get("bonus", 0) if isinstance(val, dict) else val
+            if hint:
+                parts.append(f"\n[교차 창발 {key} (보너스 {bonus})] {hint}")
+    # 메타인지 프로토콜
+    meta = EMERGENCE_MATRIX.get("metacognitive_protocols", {})
+    if meta.get("self_reflection"):
+        parts.append("\n[메타인지 자기반성]")
+        for q in meta["self_reflection"].get("questions", []):
+            parts.append(f"  ? {q}")
+    return "\n".join(parts)
+
+def _get_writing_principles() -> str:
+    """작성 원리를 프롬프트 문자열로 변환"""
+    if not EMERGENCE_MATRIX:
+        return ""
+    principles = EMERGENCE_MATRIX.get("writing_principles", [])
+    if not principles:
+        return ""
+    parts = ["\n[창발적 작성 원리]"]
+    for p in principles:
+        parts.append(f"  {p['id']}. {p['name']}: {p['hint']}")
+    return "\n".join(parts)
+
+def _get_dilemmas() -> str:
+    """정책 딜레마를 프롬프트 문자열로 변환"""
+    if not EMERGENCE_MATRIX:
+        return ""
+    dilemmas = EMERGENCE_MATRIX.get("policy_dilemmas", [])
+    if not dilemmas:
+        return ""
+    parts = ["\n[정책 딜레마 프레임]"]
+    for d in dilemmas:
+        parts.append(f"  • {d['dilemma']} → {d['resolution']}")
+    return "\n".join(parts)
+
+AGENT_SYSTEM: dict[str,str] = {
+"水": f"""당신은 SOMA Pre-AGI RESEARCH 에이전트입니다. 역할: 검색 결과 분석·정보 정제.
+
+제공된 Brave Search 결과를 바탕으로:
+1. 핵심 팩트 번호 목록으로 정리
+2. 주요 통계·수치 별도 표기
+3. 출처 신뢰도 평가 (★☆☆ ~ ★★★)
+4. 추가 검색이 필요한 키워드를 반드시 다음 형식으로 제안:
+   [추가검색: "키워드1"], [추가검색: "키워드2"]
+
+공식 문서용으로 검증 가능한 정보만 포함하세요.
+{_get_layer_prompt('RESEARCH')}""",
+
+"木": f"""당신은 SOMA Pre-AGI STRUCTURE 에이전트입니다. 역할: 공문서 구조 설계.
+
+수집된 정보로 HWP 공문서 Markdown 구조를 설계합니다:
+- # 문서 제목 (1개)
+- ## Ⅰ. 개요 / Ⅱ. 현황 / Ⅲ. 추진방향 / Ⅳ. 기대효과 / Ⅴ. 결론
+- ### 소항목
+- | 표헤더 | 표헤더 | (필요 시)
+- ○ 불릿 (핵심 사항)
+
+정부·공공기관 제출 문서 스타일을 엄수하세요.
+{_get_layer_prompt('STRUCTURE')}
+{_get_writing_principles()}""",
+
+"火": f"""당신은 SOMA Pre-AGI ARGUMENT 에이전트입니다. 역할: 팩트체크·논증 검증.
+
+STRUCTURE 에이전트가 작성한 구조를 RESEARCH 데이터와 대조하여:
+1. [오류] 팩트 불일치 항목 지적
+2. [누락] 중요 정보 누락 항목 지적
+3. [보강] 추가 검색 필요 키워드:
+   [추가검색: "키워드"]
+4. [승인] 검증된 항목 확인
+
+메타인지적 비판으로 날카롭게 검증하세요.
+{_get_layer_prompt('ARGUMENT')}""",
+
+"土": f"""당신은 SOMA Pre-AGI EVIDENCE 에이전트입니다. 역할: 완성 문서 통합 작성.
+
+모든 에이전트 출력을 통합하여 최종 HWP 문서를 완성합니다.
+
+반드시 지킬 Markdown 규칙:
+- # 제목 (최상위, 1개만)
+- ## Ⅰ. ~ Ⅴ. (주요 섹션, 로마숫자)
+- ### 1. 2. 3. (소항목)
+- | 열1 | 열2 | 열3 |
+  |---|---|---|
+  | 값 | 값 | 값 |
+- ○ 핵심 사항 (불릿)
+- 일반 본문 (들여쓰기 없음)
+
+분량: 2,000자 이상의 완성도 높은 공공기관 제출용 문서를 작성하세요.
+{_get_layer_prompt('EVIDENCE')}
+{_get_dilemmas()}""",
+
+"金": f"""당신은 SOMA Pre-AGI IMPACT 에이전트입니다. 역할: 최종 비평·메타인지 정제.
+
+EVIDENCE가 작성한 문서를 최종 검토하고 개선합니다:
+1. 문체 일관성 (공문서체 유지)
+2. 용어 정확성 (전문용어 검증)
+3. 논리 흐름 (두괄식 구성)
+4. 표 형식 완성도
+5. 누락 항목 보완
+
+검토 후 반드시 ===최종문서=== 마커와 함께 완성본 전문을 출력하세요.
+
+===최종문서===
+[완성된 전체 문서]
+
+{_get_layer_prompt('IMPACT')}
+{_get_writing_principles()}""",
+}
+
+# ============================================================
+# ③ Fireworks AI 클라이언트
+# ============================================================
+def fireworks_chat(
+    messages: list,
+    system_prompt: str,
+    max_tokens: int = 4096,
+    temperature: float = 0.6,
+    stream: bool = False,
+) -> Union[str, Generator]:
+    if not FIREWORKS_API_KEY:
+        raise ValueError("FIREWORKS_API_KEY 환경변수가 설정되지 않았습니다.")
+
+    headers = {
+        "Accept": "application/json",
+        "Content-Type": "application/json",
+        "Authorization": f"Bearer {FIREWORKS_API_KEY}",
+    }
+    payload = {
+        "model": FIREWORKS_MODEL,
+        "max_tokens": max_tokens,
+        "top_p": 1,
+        "top_k": 40,
+        "presence_penalty": 0,
+        "frequency_penalty": 0,
+        "temperature": temperature,
+        "stream": stream,
+        "messages": [{"role": "system", "content": system_prompt}] + messages,
+    }
+
+    if not stream:
+        resp = requests.post(FIREWORKS_URL, headers=headers, json=payload, timeout=120)
+        resp.raise_for_status()
+        return resp.json()["choices"][0]["message"]["content"]
+
+    # ── 스트리밍 제너레이터
+    def _gen():
+        resp = requests.post(FIREWORKS_URL, headers=headers, json=payload,
+                             stream=True, timeout=180)
+        resp.raise_for_status()
+        for raw in resp.iter_lines():
+            if not raw:
+                continue
+            line = raw.decode("utf-8") if isinstance(raw, bytes) else raw
+            if not line.startswith("data: "):
+                continue
+            data = line[6:]
+            if data.strip() == "[DONE]":
+                break
+            try:
+                chunk = json.loads(data)
+                delta = chunk["choices"][0]["delta"].get("content", "")
+                if delta:
+                    yield delta
+            except Exception:
+                pass
+    return _gen()
+
+
+def fireworks_stream_collect(messages, system_prompt, max_tokens=4096, temperature=0.6) -> str:
+    """스트리밍으로 받아 전체 텍스트 반환"""
+    result = ""
+    for tok in fireworks_chat(messages, system_prompt, max_tokens, temperature, stream=True):
+        result += tok
+    return result
+
+
+# ============================================================
+# ④ Brave Search 클라이언트
+# ============================================================
+@dataclass
+class SearchResult:
+    title: str
+    url: str
+    description: str
+    source: str = ""
+
+
+def brave_search(query: str, count: int = 10) -> List[SearchResult]:
+    if not BRAVE_API_KEY:
+        return [SearchResult(title="[API키 없음]", url="", description="BRAVE_API_KEY 환경변수를 설정하세요.", source="")]
+
+    headers = {
+        "Accept": "application/json",
+        "Accept-Encoding": "gzip",
+        "X-Subscription-Token": BRAVE_API_KEY,
+    }
+    params = {"q": query, "count": min(count, 20), "search_lang": "ko", "country": "KR"}
+    try:
+        resp = requests.get(BRAVE_URL, headers=headers, params=params, timeout=15)
+        resp.raise_for_status()
+        data = resp.json()
+        results = []
+        for item in data.get("web", {}).get("results", []):
+            results.append(SearchResult(
+                title=item.get("title",""),
+                url=item.get("url",""),
+                description=item.get("description",""),
+                source=item.get("meta_url",{}).get("hostname",""),
+            ))
+        return results
+    except Exception as e:
+        return [SearchResult(title=f"검색 오류: {e}", url="", description="", source="")]
+
+
+def extract_additional_search_queries(text: str) -> List[str]:
+    """에이전트 출력에서 [추가검색: "..."] 패턴 추출"""
+    return re.findall(r'\[추가검색:\s*["\']([^"\']+)["\']', text)
+
+
+def format_search_results(results: List[SearchResult]) -> str:
+    if not results:
+        return "검색 결과 없음"
+    lines = []
+    for i, r in enumerate(results, 1):
+        lines.append(f"{i}. **{r.title}**")
+        if r.source:
+            lines.append(f"   출처: {r.source}")
+        if r.description:
+            lines.append(f"   내용: {r.description[:200]}")
+        lines.append("")
+    return "\n".join(lines)
+
+
+# ============================================================
+# ⑤ HWP 템플릿 엔진 (이전 버전 유지)
+# ============================================================
+def xml_escape(text: str) -> str:
+    return (text.replace("&","&amp;").replace("<","&lt;")
+                .replace(">","&gt;").replace('"',"&quot;").replace("'","&apos;"))
+
+def strip_tags(text: str) -> str:
+    return re.sub(r"<[^>]+>","",text,flags=re.DOTALL)
+
+def inner_text_from_p(p_xml: str) -> str:
+    text = re.sub(r"</?CHAR[^>]*>","",p_xml,flags=re.DOTALL)
+    text = strip_tags(text)
+    text = html.unescape(text)
+    return re.sub(r"\s+"," ",text).strip()
+
+def get_attr(xml_snippet: str, name: str, default: str = "") -> str:
+    m = re.search(rf'{name}="([^"]*)"', xml_snippet)
+    return m.group(1) if m else default
+
+def normalize_text_for_title(text: str) -> str:
+    for line in text.splitlines():
+        s = line.strip()
+        if not s: continue
+        if s.startswith("# "): return s[2:].strip()[:60]
+        return s[:60]
+    return "문서"
+
+def is_table_line(line: str) -> bool:
+    l = line.strip()
+    return l.startswith("|") and l.endswith("|") and l.count("|") >= 2
+
+@dataclass
+class ParagraphBlock:
+    text: str
+    kind: str
+
+@dataclass
+class TableBlock:
+    headers: List[str]
+    rows: List[List[str]]
+
+Block = Union[ParagraphBlock, TableBlock]
+
+def parse_table(lines, start_idx):
+    buf, i = [], start_idx
+    while i < len(lines) and is_table_line(lines[i]):
+        buf.append(lines[i].strip()); i += 1
+    if len(buf) < 2: return None, start_idx
+    def split_row(row): return [c.strip() for c in row.strip("|").split("|")]
+    header = split_row(buf[0])
+    raw = buf[1:]
+    if raw and re.fullmatch(r"[\|\-\:\s]+", raw[0]): raw = raw[1:]
+    rows = [split_row(r) for r in raw]
+    if not header: return None, start_idx
+    cc = len(header)
+    norm = [(r+[""]*(cc-len(r)))[:cc] for r in rows]
+    return TableBlock(headers=header, rows=norm), i
+
+def parse_document_blocks(text: str) -> List[Block]:
+    lines = text.replace("\r\n","\n").replace("\r","\n").split("\n")
+    blocks, para_buf = [], []
+
+    def flush():
+        nonlocal para_buf
+        if para_buf:
+            merged = " ".join(x.strip() for x in para_buf if x.strip()).strip()
+            if merged: blocks.append(ParagraphBlock(merged,"paragraph"))
+            para_buf = []
+
+    i = 0
+    while i < len(lines):
+        line = lines[i].rstrip()
+        if not line.strip():            flush(); i+=1; continue
+        if is_table_line(line):
+            flush()
+            tb,ni = parse_table(lines,i)
+            if tb: blocks.append(tb); i=ni; continue
+        s = line.strip()
+        if s.startswith("# "):        flush(); blocks.append(ParagraphBlock(s[2:].strip(),"title")); i+=1; continue
+        if s.startswith("## "):       flush(); blocks.append(ParagraphBlock(s[3:].strip(),"section")); i+=1; continue
+        if s.startswith("### "):      flush(); blocks.append(ParagraphBlock(s[4:].strip(),"subsection")); i+=1; continue
+        if re.match(r"^[ⅠⅡⅢⅣⅤⅥⅦⅧⅨⅩ]+\.\s*",s): flush(); blocks.append(ParagraphBlock(s,"section")); i+=1; continue
+        if re.match(r"^\d+\.\s*",s): flush(); blocks.append(ParagraphBlock(s,"subsection")); i+=1; continue
+        if s.startswith(("- ","* ","• ","○ ")):
+            flush()
+            bt = re.sub(r"^(-|\*|•|○)\s+","",s).strip()
+            blocks.append(ParagraphBlock(bt,"bullet")); i+=1; continue
+        para_buf.append(s); i+=1
+    flush()
+    return blocks
+
+@dataclass
+class ParagraphStyleRef:
+    para_shape: str; char_shape: str; style: str = "0"
+
+@dataclass
+class TableStyleRef:
+    table_borderfill: str
+    header_borderfills: List[str]
+    body_borderfills: List[str]
+    header_para_shape: str; header_char_shape: str
+    body_para_shape: str;   body_char_shape: str
+    cell_margin_top: str = "141"; cell_margin_bottom: str = "141"
+    cell_margin_left: str = "510"; cell_margin_right: str = "510"
+
+class HWPTemplateEngine:
+    def __init__(self, template_hml_path: str):
+        if not os.path.exists(template_hml_path):
+            raise FileNotFoundError(f"템플릿 없음: {template_hml_path}")
+        self.raw = self._read(template_hml_path)
+        self.xml_decl      = self._xml_decl(self.raw)
+        self.root_open     = self._root_open(self.raw)
+        self.head_xml      = self._head(self.raw)
+        self.tail_xml      = self._tail(self.raw)
+        self.section_setup = self._section_setup(self.raw)
+        self.title_style   = ParagraphStyleRef("0","0","0")
+        self.section_style = ParagraphStyleRef("0","0","0")
+        self.subsect_style = ParagraphStyleRef("0","0","0")
+        self.body_style    = ParagraphStyleRef("0","0","0")
+        self.bullet_style  = ParagraphStyleRef("0","0","0")
+        self.table_style   = TableStyleRef("1",["1"],["1"],"0","0","0","0")
+        self._table_center_ps = "0"
+        self._extract_styles()
+
+    @staticmethod
+    def _read(path):
+        for enc in ("utf-8-sig","utf-16","cp949","utf-8"):
+            try:
+                with open(path,"r",encoding=enc) as f: return f.read()
+            except: pass
+        with open(path,"r",encoding="utf-8",errors="ignore") as f: return f.read()
+
+    @staticmethod
+    def _xml_decl(raw):
+        m = re.match(r"\s*(<\?xml[^>]+\?>)",raw)
+        return m.group(1) if m else '<?xml version="1.0" encoding="UTF-8" standalone="no" ?>'
+
+    @staticmethod
+    def _root_open(raw):
+        m = re.search(r"(<HWPML\b[^>]*>)",raw)
+        if not m: raise ValueError("<HWPML> 태그 없음")
+        return m.group(1)
+
+    @staticmethod
+    def _head(raw):
+        m = re.search(r"(<HEAD\b.*?</HEAD>)",raw,flags=re.DOTALL)
+        if not m: raise ValueError("<HEAD> 없음")
+        return m.group(1)
+
+    @staticmethod
+    def _tail(raw):
+        m = re.search(r"(<TAIL>.*?</TAIL>)",raw,flags=re.DOTALL)
+        return m.group(1) if m else ""
+
+    @staticmethod
+    def _section_setup(raw):
+        """SECDEF 요소만 추출하여 최소 P 태그로 감싸 반환.
+        템플릿의 표지 콘텐츠(로고, 이미지, 목차 등)를 제외하고
+        페이지 설정(용지, 여백, 머리말/꼬리말 등)만 가져옴."""
+        import xml.etree.ElementTree as _ET
+        try:
+            root = _ET.fromstring(raw)
+        except _ET.ParseError:
+            return ""
+        section = root.find('BODY')
+        if section is None: return ""
+        section = section.find('SECTION')
+        if section is None: return ""
+        first_p = list(section)[0] if len(list(section)) > 0 else None
+        if first_p is None: return ""
+        # SECDEF 요소 탐색
+        for text_elem in first_p.findall('TEXT'):
+            secdef = text_elem.find('SECDEF')
+            if secdef is not None:
+                secdef_str = _ET.tostring(secdef, encoding='unicode')
+                ps = first_p.get('ParaShape', '0')
+                st = first_p.get('Style', '0')
+                cs = text_elem.get('CharShape', '0')
+                return (f'<P ParaShape="{ps}" Style="{st}">'
+                        f'<TEXT CharShape="{cs}">{secdef_str}'
+                        f'<CHAR/></TEXT></P>')
+        return ""
+
+    def _extract_styles(self):
+        """템플릿에서 스타일을 추출하되, XML 파서로 Align/Font 크기를 검증"""
+        import xml.etree.ElementTree as _ET
+        try:
+            root = _ET.fromstring(self.raw)
+        except _ET.ParseError:
+            self._extract_table()
+            return
+
+        mt = root.find('HEAD')
+        if mt is not None:
+            mt = mt.find('MAPPINGTABLE')
+
+        # ParaShape/CharShape 룩업 테이블
+        ps_info = {}  # id -> {align, left, indent}
+        cs_info = {}  # id -> {height, bold}
+        _ps_el = None
+        _cs_el = None
+        if mt is not None:
+            _ps_el = mt.find('PARASHAPELIST')
+            _cs_el = mt.find('CHARSHAPELIST')
+            for ps in (_ps_el if _ps_el is not None else []):
+                pid = ps.get('Id', '0')
+                m = ps.find('PARAMARGIN')
+                ps_info[pid] = {
+                    'align': ps.get('Align', 'Justify'),
+                    'left': int(m.get('Left', '0')) if m is not None else 0,
+                    'indent': int(m.get('Indent', '0')) if m is not None else 0,
+                }
+            for cs in (_cs_el if _cs_el is not None else []):
+                cid = cs.get('Id', '0')
+                cs_info[cid] = {
+                    'height': int(cs.get('Height', '0')),
+                    'bold': cs.get('Bold', 'false'),
+                }
+
+        def is_valid_style(ps_id, cs_id, allow_center=False):
+            """Center 정렬, 음수 Left, 과도한 음수 Indent, 비정상 폰트 크기 필터"""
+            ps = ps_info.get(ps_id, {})
+            cs = cs_info.get(cs_id, {})
+            if not allow_center and ps.get('align') == 'Center':
+                return False
+            if ps.get('left', 0) < 0:
+                return False
+            if ps.get('indent', 0) < -7000:
+                return False
+            h = cs.get('height', 0)
+            if h < 800 or h > 2000:  # 8pt~20pt 범위만 허용
+                return False
+            return True
+
+        # 본문 P 태그에서 스타일 수집 (TABLE/PICTURE 내부 제외)
+        section = root.find('BODY')
+        if section is not None:
+            section = section.find('SECTION')
+        if section is None:
+            self._extract_table()
+            return
+
+        ex = []
+        for p_elem in list(section):
+            p_str = _ET.tostring(p_elem, encoding='unicode')
+            if '<SECDEF' in p_str:
+                continue
+            if '<TABLE' in p_str or '<PICTURE' in p_str:
+                continue
+            # 최상위 P만 (순수 텍스트 문단)
+            ps = p_elem.get('ParaShape', '0')
+            st = p_elem.get('Style', '0')
+            first_text = p_elem.find('TEXT')
+            cs = first_text.get('CharShape', '0') if first_text is not None else '0'
+            text = ''.join(p_elem.itertext()).strip()
+            if not text or '그림입니다' in text:
+                continue
+            ex.append({"text": text, "para_shape": ps, "char_shape": cs, "style": st})
+
+        def pick_validated(*patterns, allow_center=False):
+            for p in patterns:
+                for it in ex:
+                    if re.search(p, it["text"]):
+                        if is_valid_style(it["para_shape"], it["char_shape"], allow_center):
+                            return it
+            return None
+
+        def apply(ref_attr, item):
+            if item:
+                setattr(self, ref_attr, ParagraphStyleRef(
+                    item["para_shape"], item["char_shape"], item["style"]))
+
+        # 제목: □ 섹션 헤더 스타일 활용
+        apply("title_style",   pick_validated(
+            r"^□\s",           # □ 사각불릿 (섹션 헤더급)
+            r"^[ⅠⅡⅢⅣⅤ]",
+            allow_center=False))
+        # 섹션 (Ⅰ. Ⅱ.): □ 스타일
+        apply("section_style", pick_validated(
+            r"^□\s",
+            r"^[ⅠⅡⅢⅣⅤ]",
+            allow_center=False))
+        # 소항목 (1. 2.): 숫자+점+한글 (날짜 "2026. 2." 매칭 방지)
+        apply("subsect_style", pick_validated(
+            r"^[1-9]\.\s*[가-힣\w]",  # "1. 사업" 형태만 매칭
+            r"^\(\d+\)",
+            allow_center=False))
+        # 불릿 (○)
+        apply("bullet_style",  pick_validated(r"^○\s", r"^○"))
+        # 본문/소항목: 불릿과 동일 줄간격이되 Indent=0 (줄바꿈 시 들여쓰기 방지)
+        # 불릿의 LineSpacing을 찾고, 같은 LS + Indent=0인 ParaShape 탐색
+        bullet_ls = None
+        if self.bullet_style.para_shape != "0":
+            for ps in (_ps_el if _ps_el is not None else []):
+                if ps.get('Id') == self.bullet_style.para_shape:
+                    bm = ps.find('PARAMARGIN')
+                    bullet_ls = bm.get('LineSpacing') if bm is not None else None
+                    break
+
+        body_ps = "0"  # 폴백
+        if bullet_ls:
+            for ps in (_ps_el if _ps_el is not None else []):
+                pm = ps.find('PARAMARGIN')
+                if pm is None: continue
+                if (ps.get('Align') in ('Justify', 'Left') and
+                    pm.get('Left', '0') == '0' and
+                    pm.get('Indent', '0') == '0' and
+                    pm.get('LineSpacing') == bullet_ls):
+                    body_ps = ps.get('Id')
+                    break
+
+        if self.bullet_style.char_shape != "0":
+            self.body_style = ParagraphStyleRef(body_ps, self.bullet_style.char_shape, "0")
+            self.subsect_style = ParagraphStyleRef(body_ps, self.bullet_style.char_shape, "0")
+            self.bullet_style = ParagraphStyleRef(body_ps, self.bullet_style.char_shape, "0")
+
+        # 제목/섹션도 Indent=0 ParaShape 사용 (줄바꿈 시 들여쓰기 방지)
+        # CharShape는 기존 추출값(HY헤드라인M 등) 유지
+        title_cs = self.title_style.char_shape if self.title_style.char_shape != "0" else self.bullet_style.char_shape
+        section_cs = self.section_style.char_shape if self.section_style.char_shape != "0" else self.bullet_style.char_shape
+        self.title_style = ParagraphStyleRef(body_ps, title_cs, "0")
+        self.section_style = ParagraphStyleRef(body_ps, section_cs, "0")
+
+        # 표 셀용 Center 정렬 ParaShape 탐색
+        self._table_center_ps = "0"
+        if bullet_ls:
+            for ps in (_ps_el if _ps_el is not None else []):
+                pm = ps.find('PARAMARGIN')
+                if pm is None: continue
+                if (ps.get('Align') == 'Center' and
+                    pm.get('Left', '0') == '0' and
+                    pm.get('Indent', '0') == '0' and
+                    pm.get('LineSpacing') == bullet_ls):
+                    self._table_center_ps = ps.get('Id')
+                    break
+        # 폴백: 같은 LS 없으면 아무 Center+Indent=0
+        if self._table_center_ps == "0":
+            for ps in (_ps_el if _ps_el is not None else []):
+                pm = ps.find('PARAMARGIN')
+                if pm is None: continue
+                if (ps.get('Align') == 'Center' and
+                    pm.get('Left', '0') == '0' and
+                    pm.get('Indent', '0') == '0'):
+                    self._table_center_ps = ps.get('Id')
+                    break
+
+        # 폴백: 미매칭 스타일을 합리적 기본값으로
+        bs = self.body_style
+        if self.title_style.para_shape == "0" and self.title_style.char_shape == "0":
+            self.title_style = bs
+        if self.section_style.para_shape == "0" and self.section_style.char_shape == "0":
+            self.section_style = bs
+        if self.subsect_style.para_shape == "0" and self.subsect_style.char_shape == "0":
+            self.subsect_style = bs
+
+        self._extract_table()
+
+    def _extract_table(self):
+        """템플릿에서 데이터 표 스타일 추출 (레이아웃 표 제외)"""
+        import xml.etree.ElementTree as _ET
+        try:
+            root = _ET.fromstring(self.raw)
+        except _ET.ParseError:
+            return
+        # 2열 이상, 2행 이상인 데이터 표 찾기
+        for tbl in root.iter('TABLE'):
+            cc = int(tbl.get('ColCount', '0'))
+            rc = int(tbl.get('RowCount', '0'))
+            if cc < 2 or rc < 2:
+                continue
+            bf = tbl.get('BorderFill', '3')
+            rows = list(tbl.findall('ROW'))
+            if len(rows) < 2:
+                continue
+            hc = list(rows[0].findall('CELL'))
+            bc = list(rows[1].findall('CELL'))
+            if not hc or not bc:
+                continue
+
+            def cell_style(cell_elem):
+                pl = cell_elem.find('PARALIST')
+                if pl is None: return ("0", "0")
+                p = pl.find('P')
+                if p is None: return ("0", "0")
+                ps = p.get('ParaShape', '0')
+                t = p.find('TEXT')
+                cs = t.get('CharShape', '0') if t is not None else '0'
+                return (ps, cs)
+
+            hp, hch = cell_style(hc[0])
+            bp, bch = cell_style(bc[0])
+            fc = hc[0]
+            cm = fc.find('CELLMARGIN')
+
+            self.table_style = TableStyleRef(
+                bf,
+                [c.get('BorderFill', '3') for c in hc] or ["3"],
+                [c.get('BorderFill', '3') for c in bc] or ["3"],
+                hp, hch, bp, bch,
+                cm.get('Top', '141') if cm is not None else '141',
+                cm.get('Bottom', '141') if cm is not None else '141',
+                cm.get('Left', '510') if cm is not None else '510',
+                cm.get('Right', '510') if cm is not None else '510',
+            )
+            return
+
+    def _p(self,text,s: ParagraphStyleRef):
+        clean = re.sub(r'\*\*([^*]+)\*\*', r'\1', text)  # ** 마크다운 볼드 제거
+        e = xml_escape(clean)
+        return f'<P ParaShape="{s.para_shape}" Style="{s.style}"><TEXT CharShape="{s.char_shape}"><CHAR>{e}</CHAR></TEXT></P>'
+
+    def _bullet(self,text):
+        clean = re.sub(r'\*\*([^*]+)\*\*', r'\1', text)  # ** 제거
+        e = xml_escape(f"○ {clean}"); s = self.bullet_style
+        return f'<P ParaShape="{s.para_shape}" Style="{s.style}"><TEXT CharShape="{s.char_shape}"><CHAR>{e}</CHAR></TEXT></P>'
+
+    def _table(self,block: TableBlock):
+        cc = max(1,len(block.headers)); rc = 1+len(block.rows)
+        tw = 44790; ws = [tw//cc]*cc; ws[-1] += tw-sum(ws)
+        ts = self.table_style
+
+        def clean_cell_text(text):
+            """표 셀 텍스트 정리: ** 제거, <br> → 줄바꿈, • 앞 줄바꿈"""
+            t = re.sub(r'\*\*([^*]+)\*\*', r'\1', text)  # ** 제거
+            t = re.sub(r'<br\s*/?>', '\n', t)              # <br> → 줄바꿈
+            t = re.sub(r'(?<!\n)•', '\n•', t)              # • 앞에 줄바꿈 (이미 있으면 스킵)
+            t = t.strip()
+            return t
+
+        def cell(text,ri,ci,hdr):
+            if hdr:
+                bf = ts.header_borderfills[0]
+            else:
+                bfs = ts.body_borderfills
+                bf = bfs[min(ci,len(bfs)-1)]
+            cs  = ts.header_char_shape if hdr else ts.body_char_shape
+            cleaned = clean_cell_text(text)
+
+            # 셀 내부 P 태그: 가운데 정렬 PS 사용, 여러 줄이면 여러 P
+            lines = cleaned.split('\n')
+            p_tags = []
+            for line in lines:
+                line = line.strip()
+                if line:
+                    e = xml_escape(line)
+                    p_tags.append(f'<P ParaShape="{self._table_center_ps}" Style="0">'
+                                  f'<TEXT CharShape="{cs}"><CHAR>{e}</CHAR></TEXT></P>')
+            if not p_tags:
+                p_tags.append(f'<P ParaShape="{self._table_center_ps}" Style="0">'
+                              f'<TEXT CharShape="{cs}"><CHAR> </CHAR></TEXT></P>')
+
+            return (f'<CELL BorderFill="{bf}" ColAddr="{ci}" ColSpan="1" Dirty="false" Editable="false"'
+                    f' HasMargin="true" Header="{"true" if hdr else "false"}" Height="1800"'
+                    f' Protect="false" RowAddr="{ri}" RowSpan="1" Width="{ws[ci]}">'
+                    f'<CELLMARGIN Bottom="{ts.cell_margin_bottom}" Left="{ts.cell_margin_left}"'
+                    f' Right="{ts.cell_margin_right}" Top="{ts.cell_margin_top}"/>'
+                    f'<PARALIST LineWrap="Break" LinkListID="0" LinkListIDNext="0" TextDirection="0" VertAlign="Center">'
+                    f'{"".join(p_tags)}'
+                    f'</PARALIST></CELL>')
+
+        rows_xml = ["<ROW>" + "".join(cell(block.headers[i],0,i,True) for i in range(cc)) + "</ROW>"]
+        for ri,row in enumerate(block.rows,1):
+            nr = (row+[""]*(cc-len(row)))[:cc]
+            rows_xml.append("<ROW>" + "".join(cell(nr[c],ri,c,False) for c in range(cc)) + "</ROW>")
+
+        bs = self.body_style
+        return (f'<P ParaShape="{bs.para_shape}" Style="{bs.style}">'
+                f'<TEXT CharShape="{bs.char_shape}">'
+                f'<TABLE BorderFill="{ts.table_borderfill}" CellSpacing="0" ColCount="{cc}"'
+                f' PageBreak="Cell" RepeatHeader="true" RowCount="{rc}">'
+                f'<SHAPEOBJECT InstId="1" Lock="false" NumberingType="Table" ZOrder="1">'
+                f'<SIZE Height="{max(2331,rc*1800)}" HeightRelTo="Absolute" Protect="false"'
+                f' Width="{tw}" WidthRelTo="Absolute"/>'
+                f'<POSITION AffectLSpacing="false" AllowOverlap="false" FlowWithText="true"'
+                f' HoldAnchorAndSO="false" HorzAlign="Left" HorzOffset="0" HorzRelTo="Para"'
+                f' TreatAsChar="true" VertAlign="Top" VertOffset="0" VertRelTo="Para"/>'
+                f'<OUTSIDEMARGIN Bottom="283" Left="283" Right="283" Top="283"/>'
+                f'</SHAPEOBJECT>{"".join(rows_xml)}</TABLE>'
+                f'<CHAR/></TEXT></P>')
+
+    def _empty_p(self):
+        """빈 문단 (항목 간 간격용)"""
+        bs = self.body_style
+        return f'<P ParaShape="{bs.para_shape}" Style="{bs.style}"><TEXT CharShape="{bs.char_shape}"><CHAR> </CHAR></TEXT></P>'
+
+    def render(self, text: str, doc_title: str = "문서") -> str:
+        blocks = parse_document_blocks(text)
+        parts  = []
+        if self.section_setup: parts.append(self.section_setup)
+        parts.append(self._p(doc_title, self.title_style))
+        title_added = True
+        for b in blocks:
+            if isinstance(b, TableBlock):       parts.append(self._table(b))
+            elif b.kind == "title":
+                if title_added:
+                    title_added = False
+                else:
+                    parts.append(self._empty_p())
+                    parts.append(self._p(b.text, self.title_style))
+            elif b.kind == "section":
+                parts.append(self._empty_p())
+                parts.append(self._p(b.text, self.section_style))
+            elif b.kind == "subsection":
+                parts.append(self._empty_p())
+                parts.append(self._p(b.text, self.subsect_style))
+            elif b.kind == "bullet":
+                parts.append(self._empty_p())
+                parts.append(self._bullet(b.text))
+            else:                               parts.append(self._p(b.text, self.body_style))
+
+        ts = f"<TITLE>{xml_escape(doc_title)}</TITLE>"
+        ta = "<AUTHOR>SOMA Pre-AGI</AUTHOR>"
+        td = f"<DATE>{datetime.now().strftime('%Y년 %m월 %d일')}</DATE>"
+        head = self.head_xml
+        ds_new = f"<DOCSUMMARY>{ts}{ta}{td}</DOCSUMMARY>"
+        if re.search(r"<DOCSUMMARY>.*?</DOCSUMMARY>",head,flags=re.DOTALL):
+            head = re.sub(r"<DOCSUMMARY>.*?</DOCSUMMARY>",ds_new,head,flags=re.DOTALL)
+        else:
+            head = head.replace("</HEAD>",f"{ds_new}</HEAD>")
+        return (f'{self.xml_decl}{self.root_open}{head}'
+                f'<BODY><SECTION Id="0">{"".join(parts)}</SECTION></BODY>'
+                f'{self.tail_xml}</HWPML>')
+
+    def save(self, text: str, doc_title: str = "문서") -> str:
+        content = self.render(text, doc_title)
+        f = tempfile.NamedTemporaryFile(mode="w",suffix=".hml",delete=False,encoding="utf-8-sig")
+        f.write(content); f.close()
+        return f.name
+
+
+_engine: Optional[HWPTemplateEngine] = None
+def get_engine() -> HWPTemplateEngine:
+    global _engine
+    if _engine: return _engine
+    for path in (PRIMARY_TEMPLATE, FALLBACK_TEMPLATE):
+        if os.path.exists(path):
+            _engine = HWPTemplateEngine(path); return _engine
+    raise FileNotFoundError("HML 템플릿 파일이 없습니다.")
+
+def generate_hml(content: str) -> str:
+    engine = get_engine()
+    title  = normalize_text_for_title(content)
+    return engine.save(content.strip(), doc_title=title)
+
+
+# ============================================================
+# ⑥ SOMA 파이프라인 (Metacognitive Pipeline)
+# ============================================================
+@dataclass
+class AgentState:
+    active: str = "水"
+    log: List[str] = field(default_factory=list)
+    search_count: int = 0
+    search_log: List[str] = field(default_factory=list)
+    search_results_all: str = ""
+    water_output: str = ""
+    wood_output: str = ""
+    fire_output: str = ""
+    earth_output: str = ""
+    gold_output: str = ""
+    final_doc: str = ""
+
+
+def soma_pipeline(
+    user_prompt: str,
+    max_search: int = 30,
+    temperature: float = 0.6,
+) -> Generator:
+    """
+    SOMA Metacognitive Pipeline:
+    RESEARCH(탐색) → STRUCTURE(설계) → ARGUMENT(검증·추가검색) → EVIDENCE(통합) → IMPACT(정제)
+    Cross-Check: IMPACT→STRUCTURE 비평, ARGUMENT→IMPACT 재검토
+    """
+    st = AgentState()
+    max_search = min(max_search, MAX_SEARCHES)
+
+    def log(msg):
+        st.log.append(msg)
+        return msg
+
+    def emit(data: dict):
+        yield data
+
+    # ── 헬퍼: 현재 상태 전송
+    def state_update(**kwargs):
+        return {**kwargs, "log": "\n".join(st.log[-30:]),
+                "search_count": st.search_count,
+                "search_log": "\n".join(st.search_log[-50:])}
+
+    # ─────────────────────────────────────────────
+    # STAGE 1: 水 — 초기 검색 쿼리 생성
+    # ─────────────────────────────────────────────
+    st.active = "水"
+    log(f"🔍 [RESEARCH] 초기 검색 쿼리 생성 중...")
+    yield state_update(active="水", stream="🔍 RESEARCH 에이전트: 검색 쿼리 생성 중...\n", final_doc="")
+
+    query_gen_prompt = (
+        f"사용자 요청: {user_prompt}\n\n"
+        "이 주제에 대해 공식 문서 작성에 필요한 핵심 검색 쿼리 5개를 생성하세요.\n"
+        '형식: [쿼리1], [쿼리2], [쿼리3], [쿼리4], [쿼리5]\n'
+        "한국어로, 구체적이고 사실 검증 가능한 쿼리만 생성하세요."
+    )
+    query_resp = fireworks_stream_collect([{"role":"user","content":query_gen_prompt}],
+                                          AGENT_SYSTEM["水"], max_tokens=512, temperature=0.3)
+    initial_queries = re.findall(r'\[([^\[\]]{3,80})\]', query_resp)
+    if not initial_queries:
+        initial_queries = [user_prompt[:60]]
+    log(f"💧 초기 쿼리 {len(initial_queries)}개 생성: {initial_queries}")
+    yield state_update(active="水", stream=f"검색 쿼리 생성 완료: {initial_queries}\n\n", final_doc="")
+
+    # ─────────────────────────────────────────────
+    # STAGE 1-B: 水 — 단계별 검색 실행
+    # ─────────────────────────────────────────────
+    pending_queries = list(initial_queries)
+    all_results_text = ""
+
+    while pending_queries and st.search_count < max_search:
+        q = pending_queries.pop(0)
+        st.search_count += 1
+        log(f"🔍 [{st.search_count}/{max_search}] 검색: {q}")
+        st.search_log.append(f"[{st.search_count:03d}] {q}")
+        yield state_update(active="水",
+                           stream=f"🔍 검색 {st.search_count}: {q}\n",
+                           final_doc="")
+
+        results = brave_search(q, count=10)
+        batch_text = f"\n=== 검색 {st.search_count}: {q} ===\n" + format_search_results(results)
+        all_results_text += batch_text
+
+        # 水 에이전트가 결과 분석 & 추가 쿼리 제안 (매 5회마다)
+        if st.search_count % 5 == 0 and st.search_count < max_search - 5:
+            analysis = fireworks_stream_collect(
+                [{"role":"user","content": f"검색 결과:\n{batch_text}\n\n주제: {user_prompt}\n추가 검색이 필요한 키워드를 [추가검색: '키워드'] 형식으로 최대 3개 제안하세요."}],
+                AGENT_SYSTEM["水"], max_tokens=300, temperature=0.3
+            )
+            new_qs = extract_additional_search_queries(analysis)
+            for nq in new_qs:
+                if nq not in [x for x in pending_queries] and st.search_count + len(pending_queries) < max_search:
+                    pending_queries.append(nq)
+                    log(f"💧 추가 쿼리 추가: {nq}")
+            yield state_update(active="水", stream=f"  → 추가 쿼리 {len(new_qs)}개 발견\n", final_doc="")
+
+    st.water_output = all_results_text
+    log(f"🔍 RESEARCH 완료: 총 {st.search_count}회 검색")
+    yield state_update(active="水", stream=f"\n✅ RESEARCH 완료: {st.search_count}회 검색\n\n", final_doc="")
+
+    # ─────────────────────────────────────────────
+    # STAGE 2: 木 — 문서 구조 기획
+    # ─────────────────────────────────────────────
+    st.active = "木"
+    log("🧩 [STRUCTURE] 문서 구조 설계 중...")
+    yield state_update(active="木", stream="🧩 STRUCTURE 에이전트: 문서 구조 설계 중...\n", final_doc="")
+
+    wood_prompt = (
+        f"[사용자 요청]\n{user_prompt}\n\n"
+        f"[수집된 검색 데이터 요약]\n{all_results_text[:6000]}\n\n"
+        "위 정보를 바탕으로 HWP 공문서 Markdown 구조를 설계하세요. "
+        "# 제목, ## Ⅰ.~Ⅴ., ### 소항목, | 표, ○ 불릿 형식으로 작성하세요."
+    )
+    wood_stream = fireworks_chat([{"role":"user","content":wood_prompt}],
+                                  AGENT_SYSTEM["木"], max_tokens=2048, temperature=0.5, stream=True)
+    wood_text = ""
+    for tok in wood_stream:
+        wood_text += tok
+        yield state_update(active="木", stream=tok, final_doc="")
+    st.wood_output = wood_text
+    log("🧩 STRUCTURE 완료")
+    yield state_update(active="木", stream="\n\n✅ STRUCTURE 완료\n\n", final_doc="")
+
+    # ─────────────────────────────────────────────
+    # STAGE 3: 火 — 검증 & 추가검색 (상극: 火克金)
+    # ─────────────────────────────────────────────
+    st.active = "火"
+    log("🔬 [ARGUMENT] 팩트체크 & 검증 중...")
+    yield state_update(active="火", stream="🔬 ARGUMENT 에이전트: 팩트체크 & 검증 중...\n", final_doc="")
+
+    fire_prompt = (
+        f"[검색 데이터]\n{all_results_text[:5000]}\n\n"
+        f"[STRUCTURE 문서 구조]\n{wood_text}\n\n"
+        "위 구조를 검색 데이터와 대조하여 팩트체크하고, "
+        "추가 검색이 필요하면 [추가검색: '키워드'] 형식으로 제안하세요."
+    )
+    fire_resp = fireworks_stream_collect([{"role":"user","content":fire_prompt}],
+                                         AGENT_SYSTEM["火"], max_tokens=1024, temperature=0.3)
+    st.fire_output = fire_resp
+
+    # 火 에이전트 추가 검색 수행
+    fire_queries = extract_additional_search_queries(fire_resp)
+    yield state_update(active="火", stream=f"검증 완료. 추가 검색 {len(fire_queries)}건 수행 중...\n", final_doc="")
+
+    for fq in fire_queries:
+        if st.search_count >= max_search: break
+        st.search_count += 1
+        st.search_log.append(f"[{st.search_count:03d}][火검증] {fq}")
+        log(f"🔥 화 추가검색 [{st.search_count}]: {fq}")
+        yield state_update(active="火", stream=f"🔍 ARGUMENT 추가검색 {st.search_count}: {fq}\n", final_doc="")
+        res = brave_search(fq, count=10)
+        extra = f"\n=== ARGUMENT검증 검색 {st.search_count}: {fq} ===\n" + format_search_results(res)
+        all_results_text += extra
+        st.water_output  += extra
+
+    log("🔬 ARGUMENT 완료")
+    yield state_update(active="火", stream="\n✅ ARGUMENT 완료\n\n", final_doc="")
+
+    # ─────────────────────────────────────────────
+    # STAGE 4: 土 — 최종 문서 통합 작성
+    # ─────────────────────────────────────────────
+    st.active = "土"
+    log("📐 [EVIDENCE] 최종 문서 작성 중...")
+    yield state_update(active="土", stream="📐 EVIDENCE 에이전트: 최종 문서 통합 작성 중...\n", final_doc="")
+
+    earth_prompt = (
+        f"[사용자 요청]\n{user_prompt}\n\n"
+        f"[검증된 검색 데이터]\n{all_results_text[:8000]}\n\n"
+        f"[STRUCTURE 구조]\n{wood_text[:2000]}\n\n"
+        f"[ARGUMENT 검증 결과]\n{fire_resp[:1500]}\n\n"
+        "모든 자료를 통합하여 완성도 높은 HWP 공문서를 작성하세요. "
+        "2000자 이상, # ## ### | ○ 형식 필수 준수."
+    )
+    earth_stream = fireworks_chat([{"role":"user","content":earth_prompt}],
+                                   AGENT_SYSTEM["土"], max_tokens=4096, temperature=0.5, stream=True)
+    earth_text = ""
+    for tok in earth_stream:
+        earth_text += tok
+        yield state_update(active="土", stream=tok, final_doc="")
+    st.earth_output = earth_text
+    log("📐 EVIDENCE 완료")
+    yield state_update(active="土", stream="\n\n✅ EVIDENCE 완료\n\n", final_doc="")
+
+    # ─────────────────────────────────────────────
+    # STAGE 5: 金 — 최종 비평·정제 (상극: 金克木)
+    # ─────────────────────────────────────────────
+    st.active = "金"
+    log("🧠 [IMPACT] 최종 정제 중...")
+    yield state_update(active="金", stream="🧠 IMPACT 에이전트: 최종 비평 & 정제 중...\n", final_doc="")
+
+    gold_prompt = (
+        f"[EVIDENCE 초안]\n{earth_text}\n\n"
+        "[STRUCTURE 원래 구조와 비교하여 최종 완성본을 출력하세요.]\n"
+        "===최종문서=== 마커 후 완성된 전체 문서를 출력하세요."
+    )
+    gold_stream = fireworks_chat([{"role":"user","content":gold_prompt}],
+                                  AGENT_SYSTEM["金"], max_tokens=4096, temperature=0.4, stream=True)
+    gold_text = ""
+    for tok in gold_stream:
+        gold_text += tok
+        yield state_update(active="金", stream=tok, final_doc="")
+    st.gold_output = gold_text
+
+    # ===최종문서=== 추출
+    final_match = re.search(r"===최종문서===\s*(.*)", gold_text, flags=re.DOTALL)
+    if final_match:
+        st.final_doc = final_match.group(1).strip()
+    else:
+        # 마커 없으면 전체 gold 출력 사용
+        st.final_doc = gold_text.strip() or earth_text.strip()
+
+    log("🧠 IMPACT 완료 → 최종 문서 확정")
+    yield state_update(active="金", stream="\n\n✅ IMPACT 완료 — 문서 확정!\n", final_doc=st.final_doc)
+    yield {"done": True, "final_doc": st.final_doc, "search_count": st.search_count,
+           "log": "\n".join(st.log), "search_log": "\n".join(st.search_log)}
+
+
+# ============================================================
+# ⑦ Gradio UI
+# ============================================================
+OHAENG_HTML_TEMPLATE = """
+<div style="display:flex;gap:10px;flex-wrap:wrap;justify-content:center;padding:10px 0;">
+{cards}
+</div>
+"""
+
+def ohaeng_cards_html(active: str = "水") -> str:
+    cards = []
+    for key in SANGSAENG:
+        o = OHAENG[key]
+        is_active = (key == active)
+        border = f"3px solid {o['color']}" if is_active else "2px solid #2a2a3a"
+        bg = f"linear-gradient(135deg,{o['color']}22,{o['color']}08)" if is_active else "#1a1a2a"
+        shadow = f"0 0 18px {o['color']}66" if is_active else "none"
+        pulse = "animation:pulse 1.2s infinite;" if is_active else ""
+        cards.append(f"""
+<div style="border:{border};background:{bg};box-shadow:{shadow};border-radius:12px;
+            padding:10px 14px;min-width:110px;text-align:center;{pulse}transition:all .3s;">
+  <div style="font-size:22px">{o['emoji']}</div>
+  <div style="color:{o['color']};font-weight:700;font-size:13px">{o['name']}</div>
+  <div style="color:#aaa;font-size:11px">{o['role']}</div>
+  {'<div style="color:#fff;font-size:10px;margin-top:4px">● 활성</div>' if is_active else ''}
+</div>""")
+    return OHAENG_HTML_TEMPLATE.format(cards="".join(cards))
+
+
+# ============================================================
+# ⑦-B  파일 업로드 · 텍스트 추출 유틸리티
+# ============================================================
+def extract_text_from_pdf(file_path: str) -> Optional[str]:
+    parts = []
+    if PDFPLUMBER_AVAILABLE:
+        try:
+            with pdfplumber.open(file_path) as pdf:
+                for page in pdf.pages:
+                    t = page.extract_text()
+                    if t: parts.append(t)
+            if parts: return "\n\n".join(parts)
+        except Exception as e:
+            print(f"pdfplumber error: {e}")
+    if PYPDF2_AVAILABLE:
+        try:
+            with open(file_path, 'rb') as f:
+                reader = PyPDF2.PdfReader(f)
+                for page in reader.pages:
+                    t = page.extract_text()
+                    if t: parts.append(t)
+            if parts: return "\n\n".join(parts)
+        except Exception as e:
+            print(f"PyPDF2 error: {e}")
+    return None
+
+def extract_text_from_txt(file_path: str) -> Optional[str]:
+    for enc in ['utf-8', 'euc-kr', 'cp949', 'utf-16', 'latin-1']:
+        try:
+            with open(file_path, 'r', encoding=enc) as f:
+                return f.read()
+        except:
+            continue
+    return None
+
+def extract_text_from_hwpx(file_path: str) -> tuple:
+    try:
+        text_parts = []
+        with zipfile.ZipFile(file_path, 'r') as zf:
+            section_files = sorted([f for f in zf.namelist()
+                                    if f.startswith('Contents/section') and f.endswith('.xml')])
+            for sf_name in section_files:
+                try:
+                    with zf.open(sf_name) as sf:
+                        content = sf.read().decode('utf-8', errors='ignore')
+                        content = re.sub(r'\sxmlns[^"]*"[^"]*"', '', content)
+                        content = re.sub(r'<[a-zA-Z]+:', '<', content)
+                        content = re.sub(r'</[a-zA-Z]+:', '</', content)
+                        try:
+                            from xml.etree import ElementTree as _ET2
+                            root = _ET2.fromstring(content)
+                            texts = []
+                            for elem in root.iter():
+                                if elem.tag.endswith('t') or elem.tag == 't':
+                                    if elem.text: texts.append(elem.text)
+                                elif elem.text and elem.text.strip():
+                                    if any(x in elem.tag.lower() for x in ['text','run','para','char']):
+                                        texts.append(elem.text.strip())
+                            if texts: text_parts.append(' '.join(texts))
+                        except:
+                            matches = re.findall(r'>([^<]+)<', content)
+                            clean = [t.strip() for t in matches if t.strip() and len(t.strip()) > 1]
+                            if clean: text_parts.append(' '.join(clean))
+                except:
+                    continue
+        if text_parts:
+            result = re.sub(r'\s+', ' ', '\n\n'.join(text_parts))
+            return result.strip(), None
+        return None, "HWPX에서 텍스트를 찾을 수 없습니다"
+    except Exception as e:
+        return None, f"HWPX 오류: {str(e)}"
+
+def _decode_hwp_para_text(data: bytes) -> Optional[str]:
+    result = []
+    i = 0
+    while i < len(data) - 1:
+        code = int.from_bytes(data[i:i+2], 'little')
+        if code == 0: pass
+        elif code in (1,2,3): i += 14
+        elif code == 4: pass
+        elif code == 9: result.append('\t')
+        elif code in (10,13): result.append('\n')
+        elif code == 24: result.append('-')
+        elif code in (30,31): result.append(' ')
+        elif code < 32: pass
+        else:
+            try:
+                ch = chr(code)
+                if ch.isprintable() or ch in '\n\t ': result.append(ch)
+            except: pass
+        i += 2
+    text = re.sub(r'[ \t]+', ' ', ''.join(result).strip())
+    return text if len(text) > 2 else None
+
+def _extract_hwp_section_text(data: bytes) -> Optional[str]:
+    texts = []; pos = 0
+    while pos < len(data) - 4:
+        try:
+            header = int.from_bytes(data[pos:pos+4], 'little')
+            tag_id = header & 0x3FF
+            size = (header >> 20) & 0xFFF
+            pos += 4
+            if size == 0xFFF:
+                if pos + 4 > len(data): break
+                size = int.from_bytes(data[pos:pos+4], 'little'); pos += 4
+            if pos + size > len(data): break
+            record_data = data[pos:pos+size]; pos += size
+            if tag_id == 67 and size > 0:
+                t = _decode_hwp_para_text(record_data)
+                if t: texts.append(t)
+        except:
+            pos += 1
+    return '\n'.join(texts) if texts else None
+
+def extract_text_from_hwp(file_path: str) -> tuple:
+    # 방법 1: hwp5txt CLI
+    try:
+        result = subprocess.run(['hwp5txt', file_path], capture_output=True, timeout=60)
+        if result.returncode == 0 and result.stdout:
+            for enc in ['utf-8', 'cp949', 'euc-kr']:
+                try:
+                    text = result.stdout.decode(enc)
+                    if text.strip() and len(text.strip()) > 10:
+                        return text.strip(), None
+                except: continue
+    except: pass
+    # 방법 2: olefile 직접 파싱
+    if OLEFILE_AVAILABLE:
+        try:
+            ole = olefile.OleFileIO(file_path)
+            header_data = ole.openstream('FileHeader').read()
+            is_compressed = (header_data[36] & 1) == 1 if len(header_data) > 36 else True
+            all_texts = []
+            for entry in ole.listdir():
+                path = '/'.join(entry)
+                if path.startswith('BodyText/Section'):
+                    try:
+                        stream = ole.openstream(entry).read()
+                        if is_compressed:
+                            try: stream = zlib.decompress(stream, -15)
+                            except:
+                                try: stream = zlib.decompress(stream)
+                                except: pass
+                        t = _extract_hwp_section_text(stream)
+                        if t: all_texts.append(t)
+                    except: continue
+            ole.close()
+            if all_texts:
+                return '\n\n'.join(all_texts).strip(), None
+        except Exception as e:
+            return None, f"olefile 오류: {str(e)}"
+    return None, "HWP 텍스트 추출 실패"
+
+def _is_hml_xml(file_path: str) -> bool:
+    """파일이 HML(HWPML XML) 형식인지 확인 (.hwp/.hwpx 확장자여도 실제로 HML일 수 있음)"""
+    try:
+        with open(file_path, 'rb') as f:
+            head = f.read(500)
+        # BOM 제거
+        for bom in (b'\xef\xbb\xbf', b'\xff\xfe', b'\xfe\xff'):
+            if head.startswith(bom):
+                head = head[len(bom):]
+                break
+        head_str = head.decode('utf-8', errors='ignore').strip()
+        return head_str.startswith('<?xml') and '<HWPML' in head_str[:400]
+    except:
+        return False
+
+def extract_text_from_hml(file_path: str) -> tuple:
+    """HML(HWPML XML) 파일에서 텍스트 추출"""
+    try:
+        from xml.etree import ElementTree as _ET4
+        # 인코딩 자동 감지 읽기
+        raw = None
+        for enc in ('utf-8-sig', 'utf-8', 'utf-16', 'cp949', 'euc-kr'):
+            try:
+                with open(file_path, 'r', encoding=enc) as f:
+                    raw = f.read()
+                break
+            except:
+                continue
+        if not raw:
+            return None, "HML 파일 인코딩 감지 실패"
+
+        root = _ET4.fromstring(raw)
+        body = root.find('BODY')
+        if body is None:
+            # HWPML 1.1 형식 (Body 소문자)
+            body = root.find('Body')
+        if body is None:
+            return None, "HML에서 BODY 섹션을 찾을 수 없습니다"
+
+        texts = []
+        for elem in body.iter():
+            # CHAR 태그 내부 텍스트 (HWPML 2.x)
+            if elem.tag == 'CHAR' and elem.text:
+                t = elem.text.strip()
+                if t and t not in ('', ' '):
+                    texts.append(t)
+            # Text 태그 (HWPML 1.1)
+            elif elem.tag == 'Text' and elem.text:
+                t = elem.text.strip()
+                if t:
+                    texts.append(t)
+
+        if texts:
+            # 연속된 CHAR 텍스트를 문단 단위로 결합
+            result = '\n'.join(texts)
+            result = re.sub(r'\n{3,}', '\n\n', result)
+            return result.strip(), None
+        return None, "HML에서 텍스트를 찾을 수 없습니다"
+    except _ET4.ParseError as e:
+        return None, f"HML XML 파싱 오류: {e}"
+    except Exception as e:
+        return None, f"HML 처리 오류: {e}"
+
+def process_uploaded_file(file_path: str) -> tuple:
+    """업로드된 파일에서 텍스트 추출. Returns (text, error_msg)"""
+    if not file_path: return None, "파일 없음"
+    ext = Path(file_path).suffix.lower()
+    fname = os.path.basename(file_path)
+
+    # .hml 파일 → HML XML 파서
+    if ext == '.hml':
+        text, err = extract_text_from_hml(file_path)
+        return (text, None) if text else (None, err or "HML 추출 실패")
+
+    # .hwp / .hwpx 확장자이지만 실제로 HML XML일 수 있음 → 먼저 감지
+    if ext in ('.hwp', '.hwpx'):
+        if _is_hml_xml(file_path):
+            text, err = extract_text_from_hml(file_path)
+            if text:
+                return text, None
+        # 진짜 바이너리 HWP / HWPX
+        if ext == '.hwpx':
+            text, err = extract_text_from_hwpx(file_path)
+            return (text, None) if text else (None, err or "HWPX 추출 실패")
+        else:
+            text, err = extract_text_from_hwp(file_path)
+            return (text, None) if text else (None, err or "HWP 추출 실패")
+
+    if ext == '.pdf':
+        text = extract_text_from_pdf(file_path)
+        return (text, None) if text else (None, "PDF 추출 실패")
+    if ext in ('.txt', '.md', '.json', '.csv', '.xml', '.html', '.py', '.js', '.log'):
+        text = extract_text_from_txt(file_path)
+        return (text, None) if text else (None, "텍스트 읽기 실패")
+    if ext in ('.docx',):
+        try:
+            from zipfile import ZipFile
+            from xml.etree import ElementTree as _ET3
+            with ZipFile(file_path) as zf:
+                with zf.open('word/document.xml') as f:
+                    tree = _ET3.parse(f)
+                    ns = {'w': 'http://schemas.openxmlformats.org/wordprocessingml/2006/main'}
+                    texts = [node.text for node in tree.iter('{http://schemas.openxmlformats.org/wordprocessingml/2006/main}t') if node.text]
+                    return '\n'.join(texts), None
+        except Exception as e:
+            return None, f"DOCX 오류: {e}"
+    if ext in ('.xlsx', '.xls'):
+        try:
+            import csv as _csv
+            try:
+                import openpyxl
+                wb = openpyxl.load_workbook(file_path, read_only=True)
+                lines = []
+                for ws in wb.worksheets:
+                    for row in ws.iter_rows(values_only=True):
+                        lines.append('\t'.join(str(c) if c is not None else '' for c in row))
+                return '\n'.join(lines), None
+            except ImportError:
+                return None, "Excel 읽기: openpyxl 필요"
+        except Exception as e:
+            return None, f"Excel 오류: {e}"
+    return None, f"지원하지 않는 형식: {ext}"
+
+
+# ============================================================
+# ⑦-C  문서 분석 챗 (Metacognitive Agent 기반)
+# ============================================================
+DOC_CHAT_SYSTEM = """당신은 SOMA Pre-AGI 문서 분석 전문 AI입니다.
+
+## 핵심 역할
+- 사용자가 업로드한 문서의 내용을 **정확하게 분석**하고 **구체적으로 답변**합니다
+- 문서에 있는 **실제 내용**을 기반으로만 답변합니다
+- 문서에 없는 내용은 추측하지 않고 그 사실을 밝힙니다
+
+## Metacognitive 분석 원칙
+- 🔍 RESEARCH: 문서 내용 정밀 탐색·검색
+- 🧩 STRUCTURE: 문서 구조·체계 분석
+- 🔬 ARGUMENT: 핵심 사실 검증·팩트체크
+- 📐 EVIDENCE: 종합적 분석 통합
+- 🧠 IMPACT: 최종 정제·명확한 답변
+
+## 답변 형식
+- 한국어로 자연스럽고 명확하게 답변합니다
+- 문서 내용을 인용할 때는 구체적으로 언급합니다
+- 분량이 긴 문서는 핵심 내용 위주로 요약합니다"""
+
+def doc_chat_respond(message: str, history: list, doc_text_state: str):
+    """문서 컨텍스트 기반 챗 응답 (Fireworks API 스트리밍)"""
+    if not message.strip():
+        yield history
+        return
+
+    if not FIREWORKS_API_KEY:
+        history = history + [{"role": "user", "content": message},
+                             {"role": "assistant", "content": "❌ FIREWORKS_API_KEY가 설정되지 않았습니다."}]
+        yield history
+        return
+
+    # 사용자 메시지에 문서 컨텍스트 포함
+    if doc_text_state:
+        doc_snippet = doc_text_state[:12000]  # 토큰 제한
+        user_content = f"""## 📄 업로드된 문서 내용
+
+---
+{doc_snippet}
+---
+
+## 💬 사용자 질문
+{message}
+
+위 문서 내용을 바탕으로 답변해주세요."""
+    else:
+        user_content = message
+
+    # API 메시지 구성
+    api_messages = [{"role": "system", "content": DOC_CHAT_SYSTEM}]
+    # 최근 대화 히스토리 (최대 6턴)
+    for h in (history or [])[-6:]:
+        api_messages.append({"role": h["role"], "content": h["content"]})
+    api_messages.append({"role": "user", "content": user_content})
+
+    history = (history or []) + [{"role": "user", "content": message},
+                                  {"role": "assistant", "content": ""}]
+    yield history
+
+    # Fireworks API 스트리밍 호출
+    try:
+        headers = {
+            "Accept": "application/json",
+            "Content-Type": "application/json",
+            "Authorization": f"Bearer {FIREWORKS_API_KEY}",
+        }
+        payload = {
+            "model": FIREWORKS_MODEL,
+            "max_tokens": 4096,
+            "temperature": 0.6,
+            "stream": True,
+            "messages": api_messages,
+        }
+        resp = requests.post(FIREWORKS_URL, headers=headers, json=payload,
+                             stream=True, timeout=180)
+        resp.raise_for_status()
+
+        full = ""
+        for raw_line in resp.iter_lines():
+            if not raw_line: continue
+            line = raw_line.decode("utf-8") if isinstance(raw_line, bytes) else raw_line
+            if not line.startswith("data: "): continue
+            data = line[6:]
+            if data.strip() == "[DONE]": break
+            try:
+                chunk = json.loads(data)
+                delta = chunk["choices"][0]["delta"].get("content", "")
+                if delta:
+                    full += delta
+                    history[-1] = {"role": "assistant", "content": full}
+                    yield history
+            except:
+                pass
+    except Exception as e:
+        history[-1] = {"role": "assistant", "content": f"❌ API 오류: {e}"}
+        yield history
+
+
+SANGGEUK_ARROWS_HTML = """
+<div style="text-align:center;font-size:12px;color:#666;padding:4px 0;">
+  Pipeline: 🔍→🧩→🔬→📐→🧠 &nbsp;|&nbsp;
+  Cross-Check: 🧠⊸🧩 · 🧩⊸📐 · 📐⊸🔍 · 🔍⊸🔬 · 🔬⊸🧠
+</div>"""
+
+CSS = """
+@import url('https://fonts.googleapis.com/css2?family=Azeret+Mono:wght@400;700;900&family=Noto+Sans+KR:wght@300;400;500;700&display=swap');
+@keyframes pulse { 0%,100%{opacity:1} 50%{opacity:.6} }
+* { font-family: 'Noto Sans KR', sans-serif; box-sizing: border-box; }
+body, .gradio-container { background: #F2F5FB !important; color: #0D1526 !important; }
+.soma-title {
+  text-align:center; padding:20px 0 8px;
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+.soma-sub { text-align:center;color:#6B7A99;font-size:13px;margin-bottom:10px; }
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+.final-doc {
+  background:#FFFFFF; border:1.5px solid #DDE4F0; border-radius:10px;
+  padding:14px; height:400px; overflow-y:auto;
+  font-size:13px; color:#0D1526; white-space:pre-wrap;
+}
+.search-log {
+  background:#F0F7FF; border:1.5px solid #BAE6FD; border-radius:10px;
+  padding:12px; height:200px; overflow-y:auto;
+  font-family:'Azeret Mono',monospace; font-size:11px; color:#0EA5E9;
+  white-space:pre-wrap;
+}
+.status-bar { background:#F2F5FB; border-radius:8px; padding:8px 14px; font-size:12px; color:#6B7A99; border:1.5px solid #DDE4F0; }
+label { color:#6B7A99 !important; font-size:12px !important; }
+.tab-nav button { background:transparent !important; color:#6B7A99 !important; border-bottom:2px solid transparent !important; }
+.tab-nav button.selected { color:#0EA5E9 !important; border-bottom-color:#0EA5E9 !important; }
+::-webkit-scrollbar { width:5px; }
+::-webkit-scrollbar-track { background:#F2F5FB; }
+::-webkit-scrollbar-thumb { background:#C8D3E8; border-radius:3px; }
+"""
+
+def build_ui():
+    with gr.Blocks(title="SOMA Pre-AGI · Metacognitive Document Engine") as app:
+
+        # ── CSS 주입
+        gr.HTML(f"<style>{CSS}</style>")
+
+        # ── 타이틀
+        gr.HTML("""
+<div class="soma-title">⚙ SOMA Pre-AGI · Metacognitive Document Engine</div>
+<div class="soma-sub">Fireworks AI (Kimi K2) · Brave Search · Emergence Matrix · 5-Agent Pipeline</div>
+""")
+        gr.HTML(SANGGEUK_ARROWS_HTML)
+
+        # ── Agent 카드 (동적 업데이트)
+        ohaeng_display = gr.HTML(value=ohaeng_cards_html("水"))
+
+        with gr.Tabs():
+
+            # ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━
+            # TAB 1: 문서 생성
+            # ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━
+            with gr.Tab("📝 문서 생성"):
+                ref_text_state = gr.State("")
+                with gr.Row():
+                    with gr.Column(scale=2):
+                        prompt_input = gr.Textbox(
+                            label="📌 문서 생성 프롬프트",
+                            placeholder="예: 온라인 예금중개 서비스 제도화 추진 방안에 대한 정책 보고서를 작성해주세요.",
+                            lines=4,
+                            elem_classes=["gr-box"]
+                        )
+                        with gr.Row():
+                            ref_file_upload = gr.File(
+                                label="📎 참고 문서 업로드 (선택)",
+                                file_types=[".hwp",".hwpx",".hml",".pdf",".docx",".txt",".md",
+                                            ".csv",".json",".xml",".xlsx",".xls",".py",".html",".log"],
+                            )
+                            ref_upload_status = gr.Textbox(label="파일 상태", interactive=False, lines=1, scale=2)
+                        with gr.Row():
+                            max_search_slider = gr.Slider(
+                                minimum=5, maximum=100, value=20, step=5,
+                                label=f"🔍 최대 검색 횟수 (최대 {MAX_SEARCHES}회)"
+                            )
+                            temperature_slider = gr.Slider(
+                                minimum=0.1, maximum=1.0, value=0.6, step=0.05,
+                                label="🌡 Temperature"
+                            )
+                        with gr.Row():
+                            run_btn  = gr.Button("🚀 SOMA 파이프라인 실행", variant="primary", scale=3)
+                            stop_btn = gr.Button("⛔ 중지", variant="secondary", scale=1)
+
+                    with gr.Column(scale=1):
+                        gr.HTML("""
+<div style="background:#111120;border:1px solid #2a2a3f;border-radius:10px;padding:14px;font-size:12px;color:#888;">
+<b style="color:#a78bfa">🔑 필수 환경변수</b><br><br>
+<code style="color:#38BDF8">FIREWORKS_API_KEY</code><br>
+→ fireworks.ai API 키<br><br>
+<code style="color:#4ADE80">BRAVE_API_KEY</code><br>
+→ brave.com/search/api 키<br><br>
+<b style="color:#FBBF24">🌿 템플릿 파일</b><br>
+<code>nh_official_template.hml</code><br>
+→ Space 루트에 업로드
+</div>""")
+
+                with gr.Row():
+                    with gr.Column():
+                        gr.Markdown("**⚡ 에이전트 실시간 스트림**")
+                        agent_stream = gr.Textbox(
+                            label="", value="", interactive=False,
+                            lines=14, max_lines=14,
+                            elem_classes=["agent-stream"],
+                            show_label=False
+                        )
+                    with gr.Column():
+                        gr.Markdown("**📊 검색 진행 로그**")
+                        search_log_box = gr.Textbox(
+                            label="", value="", interactive=False,
+                            lines=7, max_lines=7,
+                            elem_classes=["search-log"],
+                            show_label=False
+                        )
+                        search_counter = gr.HTML(
+                            '<div class="status-bar">🔍 검색 횟수: 0 / 0</div>'
+                        )
+
+            # ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━
+            # TAB 2: 최종 문서
+            # ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━
+            with gr.Tab("📄 최종 문서"):
+                final_doc_box = gr.Textbox(
+                    label="IMPACT 에이전트 최종 확정 문서",
+                    value="", interactive=True, lines=25,
+                    elem_classes=["final-doc"]
+                )
+                with gr.Row():
+                    gen_hml_btn   = gr.Button("📥 HWPX 다운로드", variant="primary")
+                    copy_text_btn = gr.Button("📋 텍스트 복사용", variant="secondary")
+                hml_status = gr.Textbox(label="상태", interactive=False, value="")
+                hml_file   = gr.File(label="다운로드", visible=False, file_types=[".hwpx"])
+
+            # ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━
+            # TAB 3: 에이전트 로그
+            # ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━
+            with gr.Tab("🧬 SOMA 에이전트 로그"):
+                agent_log_box = gr.Textbox(
+                    label="전체 에이전트 실행 로그",
+                    value="", interactive=False, lines=20,
+                    elem_classes=["search-log"]
+                )
+
+            # ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━
+            # TAB 4: 문서 분석 챗
+            # ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━
+            with gr.Tab("📎 문서 분석 챗"):
+                gr.Markdown("**파일을 업로드하고 AI에게 질문하세요** (HWP, HWPX, PDF, DOCX, TXT, CSV, Excel)")
+                doc_text_state = gr.State("")
+                with gr.Row():
+                    with gr.Column(scale=1):
+                        doc_upload = gr.File(
+                            label="📄 문서 업로드",
+                            file_types=[".hwp",".hwpx",".hml",".pdf",".docx",".txt",".md",
+                                        ".csv",".json",".xml",".xlsx",".xls",".py",".html",".log"],
+                        )
+                        doc_upload_status = gr.Textbox(label="파일 상태", interactive=False, lines=2)
+                    with gr.Column(scale=3):
+                        doc_chatbot = gr.Chatbot(label="💬 문서 분석 대화", height=420)
+                        with gr.Row():
+                            doc_msg = gr.Textbox(
+                                label="질문 입력",
+                                placeholder="업로드된 문서에 대해 질문하세요...",
+                                lines=2, scale=4
+                            )
+                            doc_send_btn = gr.Button("🚀 전송", variant="primary", scale=1)
+                        doc_clear_btn = gr.Button("🗑️ 대화 초기화", variant="secondary")
+
+                def handle_file_upload(file):
+                    if file is None:
+                        return "", "파일을 선택해주세요."
+                    fpath = file.name if hasattr(file, 'name') else str(file)
+                    fname = os.path.basename(fpath)
+                    text, err = process_uploaded_file(fpath)
+                    if text:
+                        chars = len(text)
+                        return text, f"✅ {fname} ({chars:,}자 추출 완료)"
+                    return "", f"❌ {fname}: {err}"
+
+                doc_upload.change(
+                    fn=handle_file_upload,
+                    inputs=[doc_upload],
+                    outputs=[doc_text_state, doc_upload_status]
+                )
+
+                doc_send_btn.click(
+                    fn=doc_chat_respond,
+                    inputs=[doc_msg, doc_chatbot, doc_text_state],
+                    outputs=[doc_chatbot]
+                ).then(lambda: "", outputs=[doc_msg])
+
+                doc_msg.submit(
+                    fn=doc_chat_respond,
+                    inputs=[doc_msg, doc_chatbot, doc_text_state],
+                    outputs=[doc_chatbot]
+                ).then(lambda: "", outputs=[doc_msg])
+
+                doc_clear_btn.click(
+                    fn=lambda: ([], ""),
+                    outputs=[doc_chatbot, doc_text_state]
+                )
+
+            # ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━
+            # TAB 5: 설정
+            # ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━
+            with gr.Tab("⚙️ 설정"):
+                gr.Markdown("""
+### SOMA Metacognitive Pipeline
+
+| Stage | Agent | Role | Flow |
+|-------|-------|------|------|
+| 1 | 🔍 RESEARCH | Brave 검색·정보 수집 | → STRUCTURE |
+| 2 | 🧩 STRUCTURE | 문서 구조 설계 | → ARGUMENT |
+| 3 | 🔬 ARGUMENT | 팩트체크·논증 검증 | → EVIDENCE |
+| 4 | 📐 EVIDENCE | 문서 통합·완성 | → IMPACT |
+| 5 | 🧠 IMPACT | 메타인지 정제·완성 | → (출력) |
+
+**Cross-Check (상호 검증):**
+- IMPACT→STRUCTURE: 구조 설계의 논리적 완결성 비평
+- ARGUMENT→IMPACT: 과도한 정제가 원래 의도를 훼손하지 않는지 견제
+- EVIDENCE→RESEARCH: 통합 과정에서 누락된 데이터 요청
+- RESEARCH→ARGUMENT: 수집 단계에서 출처 신뢰성 사전 검증
+- STRUCTURE→EVIDENCE: 골격이 근거를 자연스럽게 수용하는지 가이드
+
+**Emergence Matrix:**
+- 6개 레이어 × 교차 창발 보너스로 이종 관점 결합 시 독창적 통찰 유도
+- Koestler Bisociation 원리: 거리가 먼 레이어 간 교차일수록 높은 창발성
+
+### 파일 형식 안내
+생성된 `.hwpx` 파일은 한글(HWP)에서 **더블클릭**으로 열 수 있습니다.
+""")
+                gr.Markdown(f"""
+### 예시 프롬프트
+- 온라인 예금중개 서비스 제도화 추진 방안 정책 보고서
+- 디지털 금융 플랫폼 활성화를 위한 규제 개선 방안
+- 인공지능 기반 공공서비스 혁신 전략 수립 보고서
+- 탄소중립 실현을 위한 에너지 전환 정책 로드맵
+- 스마트시티 데이터 거버넌스 체계 구축 방안
+""")
+
+        # ── 상태 저장용
+        state = gr.State({"final_doc": "", "search_count": 0})
+        dummy_state = gr.State("")
+
+        # ============================================================
+        # 이벤트 핸들러
+        # ============================================================
+        def handle_ref_upload(file):
+            if file is None:
+                return "", ""
+            fpath = file.name if hasattr(file, 'name') else str(file)
+            fname = os.path.basename(fpath)
+            text, err = process_uploaded_file(fpath)
+            if text:
+                return text, f"✅ {fname} ({len(text):,}자 추출)"
+            return "", f"❌ {fname}: {err}"
+
+        ref_file_upload.change(
+            fn=handle_ref_upload,
+            inputs=[ref_file_upload],
+            outputs=[ref_text_state, ref_upload_status]
+        )
+
+        def run_soma(prompt, max_search, temperature, ref_text):
+            if not prompt.strip():
+                yield (ohaeng_cards_html("水"),
+                       "⚠️ 프롬프트를 입력해주세요.", "", "", "",
+                       '<div class="status-bar">대기 중</div>', "")
+                return
+
+            # 참고문서가 있으면 프롬프트에 포함
+            full_prompt = prompt
+            if ref_text and ref_text.strip():
+                ref_snippet = ref_text.strip()[:15000]  # 토큰 제한
+                full_prompt = (
+                    f"{prompt}\n\n"
+                    f"[참고문서 내용]\n"
+                    f"아래는 사용자가 업로드한 참고 문서입니다. "
+                    f"이 내용을 반드시 참고하여 문서를 작성하세요.\n\n"
+                    f"{ref_snippet}"
+                )
+
+            stream_acc = ""
+            log_acc    = ""
+            search_log = ""
+            active_agent = "水"
+            final_doc  = ""
+            sc = 0
+
+            for chunk in soma_pipeline(full_prompt, int(max_search), temperature):
+                if chunk.get("done"):
+                    final_doc = chunk.get("final_doc","")
+                    sc        = chunk.get("search_count", sc)
+                    log_acc   = chunk.get("log","")
+                    search_log= chunk.get("search_log","")
+                    break
+
+                active_agent = chunk.get("active", active_agent)
+                tok = chunk.get("stream","")
+                if tok:
+                    stream_acc += tok
+                    # 너무 길면 앞 부분 잘라내기
+                    if len(stream_acc) > 8000:
+                        stream_acc = "...(이전 생략)...\n" + stream_acc[-6000:]
+
+                if chunk.get("log"):      log_acc    = chunk["log"]
+                if chunk.get("search_log"): search_log = chunk["search_log"]
+                if chunk.get("search_count") is not None: sc = chunk["search_count"]
+                if chunk.get("final_doc"): final_doc  = chunk["final_doc"]
+
+                counter_html = f'<div class="status-bar">🔍 검색 횟수: {sc} / {int(max_search)}</div>'
+                yield (ohaeng_cards_html(active_agent),
+                       stream_acc, search_log, log_acc,
+                       final_doc if final_doc else "",
+                       counter_html, "")
+
+            # 완료
+            counter_html = f'<div class="status-bar">✅ 완료: {sc}회 검색 · 문서 생성 완료</div>'
+            yield (ohaeng_cards_html("金"),
+                   stream_acc + "\n\n🎉 SOMA 파이프라인 완료!", search_log, log_acc,
+                   final_doc, counter_html, final_doc)
+
+        run_btn.click(
+            fn=run_soma,
+            inputs=[prompt_input, max_search_slider, temperature_slider, ref_text_state],
+            outputs=[ohaeng_display, agent_stream, search_log_box,
+                     agent_log_box, final_doc_box, search_counter,
+                     dummy_state]
+        )
+
+        def make_hml(doc_text):
+            if not doc_text or not doc_text.strip():
+                return None, "❌ 문서 내용이 비어 있습니다. 먼저 문서를 생성하세요."
+            try:
+                path = generate_hml(doc_text.strip())
+                # 파일명을 문서 제목.hwpx로 변경
+                title = normalize_text_for_title(doc_text.strip())
+                safe_title = re.sub(r'[\\/:*?"<>|]', '', title)[:40].strip() or "문서"
+                new_path = os.path.join(os.path.dirname(path), f"{safe_title}.hwpx")
+                os.rename(path, new_path)
+                return new_path, f"✅ 생성 완료 · 다운로드 후 더블클릭으로 열기"
+            except Exception as e:
+                return None, f"❌ 오류: {e}"
+
+        gen_hml_btn.click(
+            fn=make_hml,
+            inputs=[final_doc_box],
+            outputs=[hml_file, hml_status]
+        ).then(
+            lambda f: gr.File(visible=f is not None),
+            inputs=[hml_file], outputs=[hml_file]
+        )
+
+    return app
+
+
+# ============================================================
+# ⑧ 진입점
+# ============================================================
+if __name__ == "__main__":
+    app = build_ui()
+    app.launch()

emergence_matrix_document.json

@@ -0,0 +1,356 @@
+{
+  "_meta": {
+    "version": "1.0.0",
+    "description": "6-Layer 문서작성 창발 매트릭스 — Koestler Bisociation 기반 이종 레이어 교차로 창발적 통찰 유도",
+    "philosophy": "이종 레이어 간 거리가 멀수록 높은 창발성 보너스. 에이전트가 자기 레이어 외 원격 레이어의 사고 패턴을 교차 적용할 때 독창적 문서가 탄생한다.",
+    "system": "SOMA Pre-AGI Document Emergence Engine",
+    "author": "Ginigen AI (지니젠AI)"
+  },
+  "layers": {
+    "RESEARCH": {
+      "desc": "탐색·수집 — 외부 세계의 정보를 탐지하고 정제하는 인지의 입구",
+      "agent": "水",
+      "layer_index": 0,
+      "strategies": {
+        "탐색_패턴": [
+          "수렴적 검색: 핵심 키워드를 좁혀가며 정밀 탐색",
+          "발산적 검색: 연관 키워드를 확장하며 의외의 연결고리 발견",
+          "시계열 추적: 동일 주제의 과거→현재→미래 변화 흐름 조사",
+          "반증 검색: 주장을 반박하는 자료를 의도적으로 탐색",
+          "교차 도메인 탐색: 전혀 다른 분야에서 유사 패턴 발견",
+          "원전 소급: 2차 자료에서 1차 원전(법령, 논문, 통계)으로 거슬러 올라감",
+          "이해관계자 매핑: 주제에 영향 받는 모든 주체별 관점 수집",
+          "메타 검색: '이 주제에 대한 기존 보고서/연구'를 검색하여 선행 프레임 파악"
+        ],
+        "정보_품질_필터": [
+          "출처 위계: 공식 법령 > 정부 보고서 > 학술 논문 > 언론 > 블로그",
+          "시점 검증: 최신 데이터인지, 폐기된 정보인지 연도 확인",
+          "교차 검증: 동일 팩트를 3개 이상 독립 출처에서 확인",
+          "통계 맥락화: 절대값뿐 아니라 비율, 추세, 비교 대상까지 수집",
+          "인용 체인: 누가 누구를 인용하는지 추적하여 원천 신뢰도 평가"
+        ],
+        "발견_프레임": [
+          "빈칸 탐지: 기존 자료에서 다루지 않는 영역(gap) 식별",
+          "이상값 포착: 예상과 다른 수치/사례를 발견하면 원인 추적",
+          "패턴 인식: 서로 다른 자료에서 반복되는 공통 패턴 추출",
+          "암묵지 발굴: 공식 문서에는 없지만 현장 인터뷰/사례에서 드러나는 실질 정보"
+        ]
+      }
+    },
+    "STRUCTURE": {
+      "desc": "설계·조직 — 정보를 체계적 골격으로 변환하는 건축 행위",
+      "agent": "木",
+      "layer_index": 1,
+      "strategies": {
+        "구조_아키타입": [
+          "두괄식(역피라미드): 결론 → 근거 → 배경. 의사결정자 대상 보고서",
+          "미괄식(서사형): 배경 → 분석 → 결론. 설득·제안 문서",
+          "병렬형: 동등한 주제를 나란히 배치. 비교·대안 분석",
+          "계층형(드릴다운): 거시 → 미시. 정책 → 세부 실행계획",
+          "문제-해결형: 현황(문제) → 원인 분석 → 해결 방안 → 기대효과",
+          "시계열형: 과거 → 현재 → 미래. 로드맵·추진 일정",
+          "MECE 분해: 상호배제·전체포괄. 빠짐없는 분류 체계"
+        ],
+        "섹션_설계_원리": [
+          "1섹션 1메시지: 각 섹션이 전달하는 핵심 메시지 1개를 먼저 정의",
+          "전환 브릿지: 섹션 간 논리적 연결문으로 자연스러운 흐름 보장",
+          "깊이 균형: 중요 섹션은 깊게, 부수 섹션은 간결하게",
+          "표·그림 배치: 복잡한 데이터는 표로, 흐름은 도식으로 시각화",
+          "반복 삼각: 핵심 메시지를 서론·본론·결론에서 세 번 반복"
+        ],
+        "창발적_구조": [
+          "역설 구조: 통념과 반대되는 결론을 먼저 제시하고 논증 전개",
+          "렌즈 전환: 동일 주제를 경제/기술/사회/법률 렌즈로 순환 분석",
+          "케이스 대비: 이론 섹션마다 실제 사례를 쌍으로 배치",
+          "미래 역산: 목표 상태를 먼저 정의하고 현재로 역산하여 단계 설계"
+        ]
+      }
+    },
+    "ARGUMENT": {
+      "desc": "논증·검증 — 주장을 단련하고 오류를 소각하는 비판적 사고 엔진",
+      "agent": "火",
+      "layer_index": 2,
+      "strategies": {
+        "논증_패턴": [
+          "연역법: 일반 원칙 → 구체 결론. 법령·정책 근거 활용",
+          "귀납법: 사례 축적 → 일반화. 데이터·통계 기반",
+          "유추법: A 분야 성공사례 → B 분야 적용 가능성 논증",
+          "소거법: 가능한 대안을 하나씩 배제하여 최적안 도출",
+          "비용편익: 정량적 비교로 실행 타당성 논증",
+          "반사실 논증: '만약 이 정책이 없었다면' 가상 시나리오로 필요성 입증"
+        ],
+        "팩트체크_프로토콜": [
+          "수치 검증: 출처의 원본 데이터와 대조",
+          "논리 검증: 전제 → 결론 사이 비약이 없는지 점검",
+          "시점 검증: 데이터의 기준 시점이 문서 맥락에 적합한지 확인",
+          "범위 검증: 일부 사례를 전체로 일반화하는 오류 탐지",
+          "이해충돌 검증: 출처 기관의 이해관계가 데이터에 편향을 줄 가능성 점검"
+        ],
+        "비판적_메타인지": [
+          "자기반박: 내가 작성한 논증에 대해 가장 강력한 반론을 스스로 제기",
+          "맹점 탐색: 내 분석에서 빠진 관점이 무엇인지 체계적으로 점검",
+          "확증편향 차단: 찬성 근거만 모았는지, 반대 근거도 균형 있게 수집했는지 자문",
+          "불확실성 명시: 확실한 것과 추정인 것을 구분하여 표현"
+        ]
+      }
+    },
+    "EVIDENCE": {
+      "desc": "통합·실체화 — 흩어진 조각을 하나의 완성된 문서로 주조하는 용광로",
+      "agent": "土",
+      "layer_index": 3,
+      "strategies": {
+        "통합_기법": [
+          "모자이크 통합: 각 에이전트 산출물의 최선 부분을 선별·재조합",
+          "논리 직조: 섹션 간 인과관계와 논리 체인을 명시적으로 연결",
+          "톤 통일: 전체 문서의 문체·경어법·전문용어 수준을 일관되게 조율",
+          "분량 밸런싱: 섹션별 분량을 중요도에 비례하여 재조정",
+          "중복 제거: 여러 에이전트가 반복한 내용을 단일화",
+          "표·데이터 삽입: 논증을 뒷받침하는 정량 데이터를 표 형식으로 정리"
+        ],
+        "완성도_체크": [
+          "LATCH 구조 검증: Location·Alphabet·Time·Category·Hierarchy 중 적절한 분류 사용 여부",
+          "So-What 테스트: 각 문단의 마지막에 '그래서 어떻다는 것인가?'에 답이 있는지",
+          "Elevator Test: 문서 전체를 30초 요약으로 축약 가능한지",
+          "실행 가능성: 제안된 방안이 구체적 실행 단계를 포함하는지"
+        ],
+        "독자_최적화": [
+          "독자 프로파일링: 의사결정권자/실무자/전문가 등 1차 독자 명확화",
+          "전문용어 게이트: 독자 수준에 맞는 용어 선택, 필요시 괄호 설명 추가",
+          "행동 유도: 문서를 읽은 후 독자가 취해야 할 구체적 행동 명시"
+        ]
+      }
+    },
+    "NARRATIVE": {
+      "desc": "서사·맥락 — 팩트를 이야기로 변환하여 기억과 설득력을 증폭하는 레이어",
+      "agent": null,
+      "layer_index": 4,
+      "strategies": {
+        "서사_기법": [
+          "프레이밍: 동일 사실을 '위기' 또는 '기회'로 틀 짓기에 따라 설득력 변화",
+          "구체화: 추상적 통계를 개인·기업·지역의 구체적 스토리로 변환",
+          "대비 효과: 변경 전/후, 국내/해외, 현재/미래를 나란히 보여주는 극적 대비",
+          "진행형 서사: '현재 진행 중인 변화'를 강조하여 시급성 부여",
+          "영웅의 여정: 문제 발견 → 시도와 실패 → 해결책 발견 → 성과 구조"
+        ],
+        "수사_장치": [
+          "질문 삽입: '과연 이 정책은 효과가 있을까?' 같은 독자 참여형 질문",
+          "숫자의 힘: '연간 2.3조원'보다 '국민 1인당 월 3,800원' 같은 체감 환산",
+          "유추: 복잡한 시스템을 일상적 비유로 설명",
+          "점진적 공개: 결론을 즉시 노출하지 않고 단서를 쌓아가며 논리적 긴장감 조성"
+        ],
+        "맥락_설정": [
+          "역사적 맥락: 이 정책/기술이 필요하게 된 역사적 배경",
+          "글로벌 맥락: 해외 주요국의 동향과 한국의 위치",
+          "기술적 맥락: 기반 기술의 성숙도와 실현 가능성",
+          "제도적 맥락: 관련 법령·규정·거버넌스 체계"
+        ]
+      }
+    },
+    "IMPACT": {
+      "desc": "영향·가치 — 문서가 현실에 미치는 파급력과 의사결정 촉진력을 극대화",
+      "agent": "金",
+      "layer_index": 5,
+      "strategies": {
+        "영향력_증폭": [
+          "정량 기대효과: 비용 절감, 매출 증대, 효율 향상 등 수치로 표현",
+          "정성 기대효과: 국민 편익, 산업 경쟁력, 사회적 가치 등 질적 효과",
+          "리스크 완화: 미시행 시 발생할 부정적 영향을 대비 제시",
+          "단계별 마일스톤: 단기(3개월)/중기(1년)/장기(3년) 성과 로드맵",
+          "파급 효과 체인: 1차 효과 → 2차 파생 효과 → 산업 생태계 변화"
+        ],
+        "최종_정제": [
+          "문체 일관성: 전체 문서의 어조·경어법·번호 체계 통일",
+          "용어 정밀도: 동의어 반복 제거, 약어 첫 등장시 풀네임 병기",
+          "논리 완결성: 서론의 문제제기가 결론에서 해결되는지 확인",
+          "형식 점검: 제목·번호·표·참고문헌 등 서식 규칙 준수",
+          "가독성 최적화: 문장 길이, 단락 크기, 여백 균형"
+        ],
+        "메타인지_자기검증": [
+          "오류 복구: 이전 단계 에이전트의 실수를 감지하고 자체 수정",
+          "자기 반성: 내 정제가 과도하지 않은지, 원래 의도를 훼손하지 않았는지 점검",
+          "확신도 태깅: 각 주장에 대한 확신도(높음/중간/낮음)를 내부적으로 평가",
+          "개선 루프: 수정한 부분이 새로운 문제를 야기하지 않는지 재검토"
+        ]
+      }
+    }
+  },
+  "cross_layer_bonus": {
+    "_desc": "레이어 간 거리가 멀수록 교차 적용 시 창발성이 높다. 값 = 창발성 보너스 가중치.",
+    "RESEARCH↔IMPACT": {
+      "bonus": 0.15,
+      "hint": "데이터에서 바로 시사점을 도출하면 가장 독창적 통찰이 탄생한다. 수집 단계에서 이미 '이 데이터가 의사결정에 어떤 영향을 줄까?'를 자문하라."
+    },
+    "RESEARCH↔NARRATIVE": {
+      "bonus": 0.12,
+      "hint": "건조한 데이터를 수집하면서 동시에 '이것이 어떤 이야기가 될 수 있을까?'를 상상하라."
+    },
+    "STRUCTURE↔IMPACT": {
+      "bonus": 0.11,
+      "hint": "구조 설계 단계에서 이미 '각 섹션이 최종 의사결정에 어떻게 기여하는가?'를 고려하라."
+    },
+    "STRUCTURE↔EVIDENCE": {
+      "bonus": 0.10,
+      "hint": "골격과 살을 동시에 고려하라. 구조가 근거를 자연스럽게 배치할 수 있는 형태인지 검증."
+    },
+    "ARGUMENT↔NARRATIVE": {
+      "bonus": 0.09,
+      "hint": "논증과 서사를 교차하라. 차가운 논리에 따뜻한 이야기를 입히면 설득력이 배가된다."
+    },
+    "RESEARCH↔ARGUMENT": {
+      "bonus": 0.06,
+      "hint": "수집과 검증을 동시에 수행하라. 자료를 모으면서 신뢰성을 실시간 평가."
+    },
+    "EVIDENCE↔IMPACT": {
+      "bonus": 0.05,
+      "hint": "통합 작성 시 최종 임팩트를 염두에 두면 불필요한 내용이 자연히 걸러진다."
+    }
+  },
+  "writing_principles": [
+    {
+      "id": 1,
+      "name": "모듈화(분할)",
+      "hint": "복잡한 주제를 독립적 하위 모듈로 분리하여 각각을 정밀하게 다루되, 최종 통합 시 시너지를 노려라.",
+      "application": "대주제를 3~5개 독립 섹션으로 분해. 각 섹션이 단독으로도 의미를 갖되 전체 조합 시 더 큰 그림을 형성."
+    },
+    {
+      "id": 2,
+      "name": "반론 선제(역발상)",
+      "hint": "독자가 제기할 반론을 예측하여 먼저 제시하고 논파하라. '그럼에도 불구하고' 구조.",
+      "application": "각 제안의 예상 비판(비용, 부작용, 실현가능성)을 미리 명시하고 대응 논리를 배치."
+    },
+    {
+      "id": 3,
+      "name": "관점 전환(차원변경)",
+      "hint": "동일 주제를 미시↔거시, 단기↔장기, 국내↔글로벌, 공급↔수요 등 다른 차원에서 바라보라.",
+      "application": "하나의 정책을 정부/기업/국민/국제사회 4개 관점에서 각각 분석하여 입체적 보고서 작성."
+    },
+    {
+      "id": 4,
+      "name": "융합 제안(통합)",
+      "hint": "서로 관련 없어 보이는 분야를 연결하여 독창적 해법을 제시하라.",
+      "application": "A 분야의 해결법을 B 분야에 이식. 예: 핀테크 규제 경험을 헬스테크 규제에 적용."
+    },
+    {
+      "id": 5,
+      "name": "위기→기회(전화위복)",
+      "hint": "문제점·리스크를 분석할 때, 그 자체를 차별화 기회로 전환할 수 없는지 탐색하라.",
+      "application": "규제 장벽 → '규제 준수 선점을 통한 경쟁 우위 확보' 같은 역전 논리."
+    },
+    {
+      "id": 6,
+      "name": "자기 참조(메타인지)",
+      "hint": "문서 자체가 자신의 한계와 전제를 투명하게 밝히면 신뢰도가 올라간다.",
+      "application": "분석의 한계, 데이터 제약, 추정 범위를 명시하여 독자가 판단할 근거 제공."
+    },
+    {
+      "id": 7,
+      "name": "계단식 공개(점진적 복잡성)",
+      "hint": "간단한 개념에서 시작하여 점진적으로 복잡한 내용으로 진행하라.",
+      "application": "개요(1문단) → 핵심(2문단) → 세부(5문단) → 기술적 상세(부록) 구조."
+    },
+    {
+      "id": 8,
+      "name": "공백의 힘(추출)",
+      "hint": "불필요한 내용을 과감히 제거하라. 빈 공간이 핵심 메시지를 돋보이게 한다.",
+      "application": "각 섹션에서 '없어도 되는 문장'을 최소 20% 제거. 핵심만 남겨 밀도 향상."
+    }
+  ],
+  "policy_dilemmas": [
+    {
+      "dilemma": "규제 vs 혁신",
+      "resolution": "규제 샌드박스: 한시적 규제 유예로 혁신 실험 허용 후 결과 기반 규제 설계",
+      "writing_tip": "양측 논리를 균형 있게 제시한 뒤, 제3의 절충안(샌드박스/단계적 도입)을 제안"
+    },
+    {
+      "dilemma": "보안 vs 편의성",
+      "resolution": "리스크 기반 인증: 저위험 거래는 간편 인증, 고위험 거래만 강화 인증",
+      "writing_tip": "이분법을 피하고 '위험 수준별 차등 접근' 같은 그라데이션 해법을 제시"
+    },
+    {
+      "dilemma": "중앙집중 vs 분산",
+      "resolution": "하이브리드 거버넌스: 표준·감독은 중앙, 실행·혁신은 분산",
+      "writing_tip": "각 모델의 장단점을 표로 비교한 뒤 결합 모델의 시너지를 논증"
+    },
+    {
+      "dilemma": "성과 vs 형평",
+      "resolution": "차등 지원: 성과 기반 인센티브 + 기초 역량 강화 지원 병행",
+      "writing_tip": "경쟁과 포용의 균형점을 수치 시뮬레이션으로 제시"
+    },
+    {
+      "dilemma": "단기 vs 장기",
+      "resolution": "단계별 로드맵: 단기 Quick-Win으로 추진력 확보, 장기 구조개혁으로 지속성 확보",
+      "writing_tip": "로드맵 표를 활용하여 단기(~6개월)/중기(1~2년)/장기(3~5년) 마일스톤 제시"
+    },
+    {
+      "dilemma": "개방 vs 보호",
+      "resolution": "조건부 개방: 핵심 기술은 보호하되 생태계 활성화를 위해 주변 기술은 개방",
+      "writing_tip": "개방 범위와 보호 범위를 명확히 구분하는 매트릭스 제시"
+    }
+  ],
+  "perspective_transforms": [
+    {
+      "from": "미시(개별 사례)",
+      "to": "거시(시스템 전체)",
+      "hint": "개별 기업 사례에서 시작하여 산업 전체 트렌드로 확장",
+      "writing_tip": "사례 → 패턴 → 시사점 → 정책 제언 순서로 상향 전개"
+    },
+    {
+      "from": "현재(As-Is)",
+      "to": "미래(To-Be)",
+      "hint": "현재 상태를 진단한 뒤 목표 상태를 선명하게 그리고 갭을 분석",
+      "writing_tip": "As-Is/To-Be 비교표 + 갭 분석 + 이행 로드맵 3종 세트"
+    },
+    {
+      "from": "공급자 관점",
+      "to": "수요자 관점",
+      "hint": "정책 입안자/기업이 아닌 최종 사용자/국민의 시선에서 재해석",
+      "writing_tip": "사용자 여정 맵핑으로 Pain Point를 시각화하면 설득력이 배가"
+    },
+    {
+      "from": "정량(숫자)",
+      "to": "정성(의미)",
+      "hint": "통계 뒤에 숨은 인간적 의미와 사회적 맥락을 함께 서술",
+      "writing_tip": "수치 제시 직후 '이것이 의미하는 바는' 문장으로 해석 레이어 추가"
+    },
+    {
+      "from": "국내",
+      "to": "글로벌",
+      "hint": "한국 상황을 글로벌 벤치마크와 비교하여 위치 파악",
+      "writing_tip": "주요국 비교표(미국/EU/일본/한국)로 객관적 포지셔닝 제시"
+    },
+    {
+      "from": "기술",
+      "to": "제도",
+      "hint": "기술적 가능성을 제도적 실현가능성과 교차 검토",
+      "writing_tip": "기술 성숙도(TRL)와 규제 준비도를 2×2 매트릭스로 동시 평가"
+    }
+  ],
+  "metacognitive_protocols": {
+    "_desc": "에이전트 간 상호 검증(상극)을 메타인지적 자기검증으로 구현하는 프로토콜",
+    "self_reflection": {
+      "trigger": "각 에이전트 출력 완료 직전",
+      "questions": [
+        "내 분석에서 가장 약한 고리(weakest link)는 어디인가?",
+        "내가 암묵적으로 가정하고 있는 전제는 무엇인가?",
+        "반대 입장에서 보면 어떤 반론이 가능한가?",
+        "이 문서를 읽는 비전문가도 핵심을 이해할 수 있는가?"
+      ]
+    },
+    "error_recovery": {
+      "trigger": "다음 에이전트가 이전 에이전트의 출력을 받을 때",
+      "protocol": [
+        "이전 에이전트의 주장 중 근거가 불충분한 항목 식별",
+        "논리적 비약 또는 자기모순 탐지",
+        "누락된 중요 관점 추가 제안",
+        "수정 사항을 [수정] 태그로 명시하여 투명성 확보"
+      ]
+    },
+    "confidence_calibration": {
+      "levels": {
+        "HIGH": "3개 이상 독립 출처에서 교차 검증된 팩트",
+        "MEDIUM": "1~2개 출처 기반, 논리적으로 타당하나 추가 검증 권장",
+        "LOW": "추정·추론 기반, 반드시 '추정' 또는 '가능성' 표현 사용"
+      }
+    }
+  }
+}

index.html

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+<!DOCTYPE html>
+<html lang="ko">
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+<title>SOMA Pre-AGI · Metacognitive Document Engine</title>
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+
+@keyframes fadeIn{from{opacity:0;transform:translateY(6px)}to{opacity:1;transform:none}}
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+
+/* TOPBAR */
+.topbar{position:fixed;top:0;left:0;right:0;z-index:1000;height:48px;display:flex;align-items:center;gap:12px;padding:0 20px;
+  background:rgba(255,255,255,.85);backdrop-filter:blur(12px);border-bottom:1px solid var(--border);box-shadow:var(--shadow-sm);}
+.topbar-logo{font-family:var(--mono);font-size:11px;font-weight:800;letter-spacing:2px;
+  background:linear-gradient(135deg,var(--re),var(--st),var(--ar),var(--ev),var(--im));background-size:300%;
+  animation:shimmer 6s ease-in-out infinite;-webkit-background-clip:text;-webkit-text-fill-color:transparent;}
+.topbar-sub{font-size:9.5px;color:var(--muted);font-family:var(--mono);letter-spacing:.3px;}
+.topbar-sep{width:1px;height:22px;background:var(--border);margin:0 2px;}
+.topbar-badge{display:flex;align-items:center;gap:5px;background:var(--surface2);border:1px solid var(--border);
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+.chip{display:inline-flex;align-items:center;gap:4px;padding:3px 10px;border-radius:20px;font-family:var(--mono);font-size:8.5px;font-weight:600;}
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+
+/* LAYOUT */
+.main-layout{position:fixed;top:48px;left:0;right:0;bottom:44px;display:grid;
+  grid-template-columns:220px 1fr 230px;gap:0;overflow:hidden;z-index:1;}
+
+/* PANELS */
+.panel-left,.panel-right{background:var(--surface);border-right:1px solid var(--border);overflow-y:auto;padding:12px;}
+.panel-right{border-right:none;border-left:1px solid var(--border);}
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+.panel-section{margin-bottom:14px;padding-bottom:12px;border-bottom:1px solid var(--border);}
+.panel-section:last-child{border-bottom:none;}
+.panel-heading{font-family:var(--mono);font-size:8.5px;font-weight:700;letter-spacing:1.5px;text-transform:uppercase;color:var(--muted);margin-bottom:10px;}
+
+/* AGENT CARDS */
+.agent-card{padding:10px 12px;border-radius:var(--radius-sm);border:1px solid var(--border);margin-bottom:6px;transition:var(--tr);cursor:default;position:relative;overflow:hidden;}
+.agent-card::before{content:'';position:absolute;inset:0;opacity:0;transition:opacity .3s;pointer-events:none;}
+.agent-card.active{border-color:var(--ac);box-shadow:0 0 0 2px rgba(99,102,241,.15);}
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+.agent-card.im::before{background:linear-gradient(135deg,rgba(124,58,237,.06),transparent);}
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+.agent-top{display:flex;align-items:center;gap:8px;}
+.agent-emoji{font-size:18px;width:28px;text-align:center;}
+.agent-name{font-family:var(--mono);font-size:10px;font-weight:700;letter-spacing:.5px;}
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+.flow-line{text-align:center;padding:2px 0;font-size:10px;color:var(--muted2);display:flex;align-items:center;justify-content:center;gap:6px;}
+.flow-arrow{color:var(--ac);font-weight:700;}
+
+/* SEARCH COUNTER */
+.sc-bar-wrap{height:4px;background:var(--surface2);border-radius:2px;margin-top:6px;overflow:hidden;}
+.sc-bar{height:100%;background:linear-gradient(90deg,var(--re),var(--ac));border-radius:2px;width:0;transition:width .5s;}
+.sc-label{font-family:var(--mono);font-size:8px;color:var(--muted);text-transform:uppercase;letter-spacing:1px;font-weight:600;}
+.sc-value{font-family:var(--mono);font-size:20px;font-weight:800;color:var(--ac);}
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+
+/* TABS */
+.tab-nav{display:flex;gap:0;border-bottom:1.5px solid var(--border);background:var(--surface);padding:0 16px;}
+.tab-btn{padding:10px 18px;font-family:var(--mono);font-size:10px;font-weight:600;color:var(--muted);border:none;background:none;
+  cursor:pointer;border-bottom:2px solid transparent;transition:var(--tr);letter-spacing:.3px;}
+.tab-btn:hover{color:var(--text);background:var(--ac-bg);}
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+.tab-content{display:none;flex:1;overflow:hidden;flex-direction:column;}
+.tab-content.active{display:flex;}
+
+/* PROMPT TAB */
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+.prompt-label{font-family:var(--mono);font-size:9px;font-weight:700;letter-spacing:1px;text-transform:uppercase;color:var(--muted);margin-bottom:8px;display:flex;align-items:center;gap:6px;}
+.prompt-wrap{position:relative;}
+.prompt-input{width:100%;padding:12px 14px;border:1.5px solid var(--border);border-radius:var(--radius-sm);font-family:var(--font);font-size:12.5px;
+  color:var(--text);background:var(--surface);resize:none;outline:none;transition:var(--tr);line-height:1.6;}
+.prompt-input:focus{border-color:var(--ac);box-shadow:0 0 0 3px rgba(99,102,241,.08);}
+.btn-row{display:flex;gap:8px;margin-top:10px;align-items:center;}
+.btn{display:inline-flex;align-items:center;gap:6px;padding:8px 18px;border:1.5px solid var(--border);border-radius:var(--radius-sm);
+  font-family:var(--mono);font-size:10px;font-weight:600;cursor:pointer;transition:var(--tr);letter-spacing:.3px;}
+.btn-primary{background:linear-gradient(135deg,var(--ac),var(--ac2));color:#fff;border-color:transparent;box-shadow:0 3px 12px rgba(99,102,241,.2);}
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+.spinner{width:12px;height:12px;border:2px solid rgba(255,255,255,.3);border-top-color:#fff;border-radius:50%;display:none;}
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+.example-btn{display:block;width:100%;text-align:left;padding:8px 12px;margin-bottom:5px;border:1px solid var(--border);border-radius:8px;
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+
+/* STREAM */
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+/* DOC */
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+
+/* LOG */
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+
+/* SETTINGS */
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+input[type=range]{width:100%;accent-color:var(--ac);height:4px;}
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+
+/* SEARCH FEED */
+.search-feed{position:fixed;bottom:44px;left:0;width:220px;height:140px;overflow-y:auto;
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+
+/* STATS BAR */
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+
+/* TOAST */
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+
+/* DIAGRAM */
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+</style>
+</head>
+<body>
+
+<!-- TOPBAR -->
+<div class="topbar">
+  <div class="topbar-logo">SOMA PRE-AGI</div>
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+  <div class="topbar-sep"></div>
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+  <div class="topbar-sep"></div>
+  <div class="chip chip-idle" id="pipelineChip">● IDLE</div>
+  <div class="ml-auto"></div>
+  <div class="topbar-clock" id="clock"></div>
+</div>
+
+<div class="main-layout">
+
+  <!-- LEFT PANEL -->
+  <div class="panel-left">
+    <div class="panel-section">
+      <div class="panel-heading">Agent Pipeline</div>
+
+      <div class="agent-card re" id="card-水">
+        <div class="agent-top">
+          <span class="agent-emoji">🔍</span>
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+
+      <div class="agent-card st" id="card-木">
+        <div class="agent-top">
+          <span class="agent-emoji">🧩</span>
+          <div><div class="agent-name st">STRUCTURE</div><div class="agent-role">설계 · 구조화</div></div>
+          <div class="agent-status idle" id="st-木">IDLE</div>
+        </div>
+      </div>
+      <div class="flow-line"><span class="flow-arrow">↓</span><span style="font-size:7px;color:var(--muted2)">PIPE</span></div>
+
+      <div class="agent-card ar" id="card-火">
+        <div class="agent-top">
+          <span class="agent-emoji">🔬</span>
+          <div><div class="agent-name ar">ARGUMENT</div><div class="agent-role">논증 · 검증</div></div>
+          <div class="agent-status idle" id="st-火">IDLE</div>
+        </div>
+      </div>
+      <div class="flow-line"><span class="flow-arrow">↓</span><span style="font-size:7px;color:var(--muted2)">PIPE</span></div>
+
+      <div class="agent-card ev" id="card-土">
+        <div class="agent-top">
+          <span class="agent-emoji">📐</span>
+          <div><div class="agent-name ev">EVIDENCE</div><div class="agent-role">통합 · 실체화</div></div>
+          <div class="agent-status idle" id="st-土">IDLE</div>
+        </div>
+      </div>
+      <div class="flow-line"><span class="flow-arrow">↓</span><span style="font-size:7px;color:var(--muted2)">PIPE</span></div>
+
+      <div class="agent-card im" id="card-金">
+        <div class="agent-top">
+          <span class="agent-emoji">🧠</span>
+          <div><div class="agent-name im">IMPACT</div><div class="agent-role">메타인지 · 정제</div></div>
+          <div class="agent-status idle" id="st-金">IDLE</div>
+        </div>
+      </div>
+    </div>
+
+    <div class="panel-section">
+      <div class="panel-heading">Search Progress</div>
+      <div>
+        <div class="sc-label">검색 횟수</div>
+        <div style="display:flex;align-items:baseline;gap:4px;">
+          <div class="sc-value" id="searchCount">0</div>
+          <div class="sc-max" id="searchMax">/ 20</div>
+        </div>
+        <div class="sc-bar-wrap"><div class="sc-bar" id="scBar"></div></div>
+      </div>
+    </div>
+
+    <div class="panel-section">
+      <div class="panel-heading">Pipeline Timer</div>
+      <div style="font-family:var(--mono);font-size:10px;color:var(--muted);display:flex;flex-direction:column;gap:5px;">
+        <div style="display:flex;justify-content:space-between;"><span>시작</span><span id="pipeStart" style="color:var(--text2)">–</span></div>
+        <div style="display:flex;justify-content:space-between;"><span>경과</span><span id="pipeElapsed" style="color:var(--ac)">–</span></div>
+        <div style="display:flex;justify-content:space-between;"><span>단계</span><span id="pipeStage" style="color:var(--text2)">–</span></div>
+      </div>
+    </div>
+  </div>
+
+  <!-- CENTER -->
+  <div class="panel-center">
+    <div class="tab-nav">
+      <button class="tab-btn active" onclick="switchTab('prompt',this)">📝 Input</button>
+      <button class="tab-btn" onclick="switchTab('stream',this)">⚡ Stream</button>
+      <button class="tab-btn" onclick="switchTab('doc',this)">📄 Document</button>
+      <button class="tab-btn" onclick="switchTab('log',this)">🧬 Log</button>
+    </div>
+
+    <!-- TAB: Input -->
+    <div class="tab-content active" id="tab-prompt">
+      <div class="prompt-area">
+        <div class="prompt-label"><span style="width:6px;height:6px;border-radius:50%;background:var(--re);display:inline-block;"></span> Document Generation Prompt</div>
+        <div class="api-warn" id="apiWarn">⚠ FIREWORKS_API_KEY 또는 BRAVE_API_KEY 환경변수를 Space Secrets에 설정하세요.</div>
+        <div class="prompt-wrap">
+          <textarea class="prompt-input" id="promptInput" rows="4"
+            placeholder="예: 온라인 예금중개 서비스 제도화 추진 방안에 대한 정책 보고서를 작성해주세요."></textarea>
+        </div>
+        <div class="btn-row">
+          <button class="btn btn-primary" id="runBtn" onclick="runPipeline()">
+            <div class="spinner" id="btnSpinner"></div>
+            <span id="btnLabel">🚀 SOMA 실행</span>
+          </button>
+          <button class="btn btn-secondary" onclick="resetAll()">↺ 초기화</button>
+          <div style="margin-left:auto;font-family:var(--mono);font-size:9px;color:var(--muted);">
+            Search <span id="labelMax">20</span> · Temp <span id="labelTemp">0.6</span>
+          </div>
+        </div>
+      </div>
+      <div style="padding:14px;overflow-y:auto;flex:1;">
+        <div style="font-family:var(--mono);font-size:8.5px;font-weight:700;letter-spacing:1.5px;text-transform:uppercase;color:var(--muted);margin-bottom:10px;">📌 Example Prompts</div>
+        <button class="example-btn" onclick="setExample(this)">온라인 예금중개 서비스 제도화 추진 방안에 대한 정책 보고서를 작성해주세요.</button>
+        <button class="example-btn" onclick="setExample(this)">인공지능 기반 공공서비스 혁신 전략 수립 보고서를 작성해주세요.</button>
+        <button class="example-btn" onclick="setExample(this)">탄소중립 실현을 위한 에너지 전환 정책 로드맵을 작성해주세요.</button>
+        <button class="example-btn" onclick="setExample(this)">AI 보안 유망기업 육성 지원사업 공모 제안서를 작성해주세요.</button>
+        <button class="example-btn" onclick="setExample(this)">스마트시티 구축을 위한 데이터 거버넌스 체계 구축 방안을 작성해주세요.</button>
+
+        <div style="font-family:var(--mono);font-size:8.5px;font-weight:700;letter-spacing:1.5px;text-transform:uppercase;color:var(--muted);margin:16px 0 10px;">🔗 Cross-Check Relations</div>
+        <div class="meta-diagram">
+          <div class="md-row"><span>🧠 IMPACT</span><span class="md-arrow">→</span><span>🧩 STRUCTURE</span><span class="md-label">구조 비평</span></div>
+          <div class="md-row"><span>🧩 STRUCTURE</span><span class="md-arrow">→</span><span>📐 EVIDENCE</span><span class="md-label">통합 가이드</span></div>
+          <div class="md-row"><span>📐 EVIDENCE</span><span class="md-arrow">→</span><span>🔍 RESEARCH</span><span class="md-label">데이터 요청</span></div>
+          <div class="md-row"><span>🔍 RESEARCH</span><span class="md-arrow">→</span><span>🔬 ARGUMENT</span><span class="md-label">출처 검증</span></div>
+          <div class="md-row"><span>🔬 ARGUMENT</span><span class="md-arrow">→</span><span>🧠 IMPACT</span><span class="md-label">정제 견제</span></div>
+        </div>
+      </div>
+    </div>
+
+    <!-- TAB: Stream -->
+    <div class="tab-content" id="tab-stream">
+      <div class="stream-wrap">
+        <div class="stream-header">
+          <div class="chip chip-idle" id="streamBadge">Agent Idle</div>
+          <div style="font-family:var(--mono);font-size:9px;color:var(--muted);" id="streamAgentLabel"></div>
+          <div style="margin-left:auto;"><button class="btn btn-secondary" style="padding:4px 10px;font-size:9px;" onclick="clearStream()">Clear</button></div>
+        </div>
+        <div class="stream-box" id="streamBox"><span class="stream-empty">SOMA 파이프라인을 실행하면 에이전트 실시간 출력이 여기에 표시됩니다.</span></div>
+      </div>
+    </div>
+
+    <!-- TAB: Document -->
+    <div class="tab-content" id="tab-doc">
+      <div class="doc-wrap">
+        <div class="doc-toolbar">
+          <div style="font-family:var(--mono);font-size:9px;color:var(--muted);font-weight:700;letter-spacing:1px;text-transform:uppercase;">🧠 IMPACT Final Document</div>
+          <div style="margin-left:auto;display:flex;gap:8px;">
+            <button class="btn btn-secondary" style="padding:5px 12px;font-size:9px;" onclick="copyDoc()">📋 Copy</button>
+            <button class="btn btn-success" style="padding:5px 12px;font-size:9px;" id="hmlBtn" onclick="downloadHml()">📥 HWPX</button>
+          </div>
+        </div>
+        <div class="doc-area" id="docArea"><div class="doc-empty">📄 문서가 생성되면 여기에 표시됩니다.<br><br>SOMA 파이프라인을 실행하세요.</div></div>
+        <div style="font-family:var(--mono);font-size:9px;color:var(--muted);padding:4px 0;">ℹ 생성된 .hwpx 파일은 한글(HWP)에서 더블클릭으로 열 수 있습니다.</div>
+      </div>
+    </div>
+
+    <!-- TAB: Log -->
+    <div class="tab-content" id="tab-log">
+      <div class="log-wrap">
+        <div style="display:flex;align-items:center;gap:8px;margin-bottom:8px;">
+          <div style="font-family:var(--mono);font-size:9px;color:var(--muted);font-weight:700;letter-spacing:1px;text-transform:uppercase;">🧬 Agent Pipeline Log</div>
+          <button class="btn btn-secondary" style="padding:4px 10px;font-size:9px;margin-left:auto;" onclick="clearLog()">Clear</button>
+        </div>
+        <div class="log-box" id="logBox">에이전트 로그가 여기에 기록됩니다.</div>
+      </div>
+    </div>
+  </div>
+
+  <!-- RIGHT PANEL -->
+  <div class="panel-right">
+    <div class="panel-section">
+      <div class="panel-heading">Settings</div>
+      <div class="setting-item">
+        <div class="setting-label">🔍 최대 검색 횟수 <span class="setting-val" id="valSearch">20</span></div>
+        <input type="range" min="5" max="100" step="5" value="20" id="sliderSearch" oninput="updateSlider('Search',this.value)">
+      </div>
+      <div class="setting-item">
+        <div class="setting-label">🌡 Temperature <span class="setting-val" id="valTemp">0.6</span></div>
+        <input type="range" min="0.1" max="1.0" step="0.05" value="0.6" id="sliderTemp" oninput="updateSlider('Temp',this.value)">
+      </div>
+    </div>
+
+    <div class="panel-section">
+      <div class="panel-heading">Pipeline Flow</div>
+      <div class="pipeline-flow">
+        <div class="pf-node" id="ss-水">🔍</div><div class="pf-arrow">→</div>
+        <div class="pf-node" id="ss-木">🧩</div><div class="pf-arrow">→</div>
+        <div class="pf-node" id="ss-火">🔬</div><div class="pf-arrow">→</div>
+        <div class="pf-node" id="ss-土">📐</div><div class="pf-arrow">→</div>
+        <div class="pf-node" id="ss-金">🧠</div>
+      </div>
+      <div style="margin-top:8px;font-size:9px;color:var(--muted);line-height:1.7;font-family:var(--mono);">
+        Pipeline: RES→STR→ARG→EVI→IMP<br>
+        Cross: IMP⊸STR · STR⊸EVI · EVI⊸RES
+      </div>
+    </div>
+
+    <div class="panel-section">
+      <div class="panel-heading">HWPX Download</div>
+      <div class="dl-area">
+        <div class="dl-filename" id="dlFilename">파일 없음</div>
+        <button class="btn btn-success" style="width:100%;justify-content:center;" id="dlBtn" onclick="downloadHml()" disabled>📥 HWPX 다운로드</button>
+        <div class="dl-status" id="dlStatus">문서 생성 후 사용 가능합니다.</div>
+        <a id="dlLink"></a>
+      </div>
+    </div>
+
+    <div class="panel-section">
+      <div class="panel-heading">Backend URL</div>
+      <div><input id="backendUrl" type="text" style="width:100%;padding:6px 8px;border:1px solid var(--border);border-radius:6px;font-family:var(--mono);font-size:10px;background:var(--surface2);color:var(--text);outline:none;" placeholder="https://your-space.hf.space" value="">
+      <div style="color:var(--muted2);font-size:8px;margin-top:4px;font-family:var(--mono);">HF Space URL (비워두면 동일 오리진)</div></div>
+    </div>
+
+    <div class="panel-section">
+      <div class="panel-heading">Agent Layers</div>
+      <div style="font-size:9.5px;color:var(--text2);line-height:2;font-family:var(--mono);">
+        <div style="display:flex;align-items:center;gap:6px;"><span style="width:7px;height:7px;border-radius:50%;background:var(--re);display:inline-block;"></span>RESEARCH: Brave Search</div>
+        <div style="display:flex;align-items:center;gap:6px;"><span style="width:7px;height:7px;border-radius:50%;background:var(--st);display:inline-block;"></span>STRUCTURE: 문서 설계</div>
+        <div style="display:flex;align-items:center;gap:6px;"><span style="width:7px;height:7px;border-radius:50%;background:var(--ar);display:inline-block;"></span>ARGUMENT: 팩트체크</div>
+        <div style="display:flex;align-items:center;gap:6px;"><span style="width:7px;height:7px;border-radius:50%;background:var(--ev);display:inline-block;"></span>EVIDENCE: 문서 통합</div>
+        <div style="display:flex;align-items:center;gap:6px;"><span style="width:7px;height:7px;border-radius:50%;background:var(--im);display:inline-block;"></span>IMPACT: 메타인지 정제</div>
+      </div>
+    </div>
+  </div>
+
+</div>
+
+<!-- SEARCH FEED -->
+<div class="search-feed" id="searchFeed">
+  <div class="search-feed-h"><span style="width:5px;height:5px;border-radius:50%;background:var(--re);display:inline-block;"></span> Search Log</div>
+  <div id="searchFeedList"></div>
+</div>
+
+<!-- STATS BAR -->
+<div class="stats-bar">
+  <div class="stat-box"><div class="stat-val re" id="statSearch">0</div><div class="stat-label">🔍 Searches</div></div>
+  <div class="stat-box"><div class="stat-val st" id="statAgent">–</div><div class="stat-label">🤖 Agent</div></div>
+  <div class="stat-box"><div class="stat-val ev" id="statTokens">0</div><div class="stat-label">📝 Length</div></div>
+  <div class="stat-box"><div class="stat-val gray" id="statTime">–</div><div class="stat-label">⏱ Elapsed</div></div>
+  <div class="stat-box"><div class="stat-val im" id="statStatus">IDLE</div><div class="stat-label">📡 Pipeline</div></div>
+</div>
+
+<div class="toast" id="toast"></div>
+
+<script>
+let running=false,eventSource=null,pipeStartTime=null,elapsedTimer=null,totalSearchCount=0,maxSearchCount=20,streamText='',logText='',finalDoc='',lastHmlPath='';
+const OHAENG=['水','木','火','土','金'];
+const OHAENG_CLASS={'水':'re','木':'st','火':'ar','土':'ev','金':'im'};
+const OHAENG_LABEL={'水':'RESEARCH','木':'STRUCTURE','火':'ARGUMENT','土':'EVIDENCE','金':'IMPACT'};
+const OHAENG_EMOJI={'水':'🔍','木':'🧩','火':'🔬','土':'📐','金':'🧠'};
+
+function updateClock(){const d=new Date();document.getElementById('clock').textContent=d.toISOString().slice(0,16).replace('T',' ')+' KST';}
+setInterval(updateClock,1000);updateClock();
+
+function switchTab(id,btn){
+  document.querySelectorAll('.tab-content').forEach(t=>t.classList.remove('active'));
+  document.querySelectorAll('.tab-btn').forEach(b=>b.classList.remove('active'));
+  document.getElementById('tab-'+id).classList.add('active');
+  if(btn)btn.classList.add('active');
+}
+function updateSlider(key,val){
+  document.getElementById('val'+key).textContent=val;
+  if(key==='Search'){maxSearchCount=parseInt(val);document.getElementById('searchMax').textContent='/ '+val;document.getElementById('labelMax').textContent=val;}
+  if(key==='Temp')document.getElementById('labelTemp').textContent=val;
+}
+function setExample(btn){document.getElementById('promptInput').value=btn.textContent.trim();document.getElementById('promptInput').focus();}
+
+function activateAgent(agent){
+  OHAENG.forEach(a=>{
+    document.getElementById('card-'+a).classList.remove('active');
+    document.getElementById('ss-'+a).classList.remove('active');
+    if(a===agent){
+      document.getElementById('card-'+a).classList.add('active');
+      document.getElementById('ss-'+a).classList.add('active');
+      const st=document.getElementById('st-'+a);st.className='agent-status run';st.textContent='● RUN';
+    }
+  });
+  document.getElementById('statAgent').textContent=OHAENG_LABEL[agent]||agent;
+  document.getElementById('pipeStage').textContent=OHAENG_LABEL[agent]||agent;
+  const badge=document.getElementById('streamBadge');
+  badge.className='chip chip-run';badge.textContent='● '+(OHAENG_LABEL[agent]||agent)+' Processing';
+  document.getElementById('streamAgentLabel').textContent='Search: '+totalSearchCount+'/'+maxSearchCount;
+}
+function completeAgent(agent){const st=document.getElementById('st-'+agent);if(st){st.className='agent-status done';st.textContent='✓ DONE';}}
+function resetAgents(){OHAENG.forEach(a=>{document.getElementById('card-'+a).classList.remove('active');document.getElementById('ss-'+a).classList.remove('active');const st=document.getElementById('st-'+a);st.className='agent-status idle';st.textContent='IDLE';});}
+
+function addSearchFeed(num,text,cls='re'){
+  const list=document.getElementById('searchFeedList');
+  const item=document.createElement('div');item.className='sf-item';
+  item.innerHTML=`<span class="sf-num">${String(num).padStart(3,'0')}</span><span class="sf-text">${escapeHtml(text.slice(0,60))}</span>`;
+  list.insertBefore(item,list.firstChild);if(list.children.length>60)list.removeChild(list.lastChild);
+}
+function escapeHtml(t){return t.replace(/&/g,'&amp;').replace(/</g,'&lt;').replace(/>/g,'&gt;');}
+
+function appendStream(text,agent){
+  const box=document.getElementById('streamBox');
+  const empty=box.querySelector('.stream-empty');if(empty)empty.remove();
+  streamText+=text;document.getElementById('statTokens').textContent=streamText.length.toLocaleString();
+  const span=document.createElement('span');span.textContent=text;box.appendChild(span);box.scrollTop=box.scrollHeight;
+}
+function clearStream(){document.getElementById('streamBox').innerHTML='<span class="stream-empty">스트림이 지워졌습니다.</span>';streamText='';}
+function clearLog(){document.getElementById('logBox').textContent='';logText='';}
+
+function showFinalDoc(text){
+  finalDoc=text;document.getElementById('docArea').textContent=text;
+  document.querySelectorAll('.tab-btn').forEach(b=>b.classList.remove('active'));
+  document.querySelectorAll('.tab-content').forEach(t=>t.classList.remove('active'));
+  document.getElementById('tab-doc').classList.add('active');
+  document.querySelectorAll('.tab-btn')[2].classList.add('active');
+  document.getElementById('dlBtn').disabled=false;
+  document.getElementById('dlFilename').textContent='문서.hwpx';
+  document.getElementById('dlStatus').className='dl-status ok';document.getElementById('dlStatus').textContent='✓ HWPX 생성 준비 완료';
+}
+
+function updateProgress(){
+  const pct=maxSearchCount>0?Math.min(100,(totalSearchCount/maxSearchCount)*100):0;
+  document.getElementById('scBar').style.width=pct+'%';document.getElementById('searchCount').textContent=totalSearchCount;document.getElementById('statSearch').textContent=totalSearchCount;
+}
+function startElapsed(){
+  pipeStartTime=Date.now();document.getElementById('pipeStart').textContent=new Date().toLocaleTimeString('ko-KR',{hour:'2-digit',minute:'2-digit',second:'2-digit'});
+  elapsedTimer=setInterval(()=>{const sec=Math.floor((Date.now()-pipeStartTime)/1000);const m=Math.floor(sec/60),s=sec%60;const str=(m>0?m+'m ':'')+s+'s';document.getElementById('pipeElapsed').textContent=str;document.getElementById('statTime').textContent=str;},1000);
+}
+function stopElapsed(){if(elapsedTimer){clearInterval(elapsedTimer);elapsedTimer=null;}}
+function setStatus(label,cls='idle'){const chip=document.getElementById('pipelineChip');chip.className='chip chip-'+cls;chip.textContent=label;document.getElementById('statStatus').textContent=label.replace(/^. /,'');}
+function showToast(msg,cls=''){const t=document.getElementById('toast');t.textContent=msg;t.className='toast visible '+cls;setTimeout(()=>{t.className='toast';},3000);}
+
+function getBackendUrl(){return document.getElementById('backendUrl').value.trim()||'';}
+
+function runPipeline(){
+  if(running){stopPipeline();return;}
+  const prompt=document.getElementById('promptInput').value.trim();
+  if(!prompt){showToast('⚠ 프롬프트를 입력하세요.','err');return;}
+  running=true;streamText='';totalSearchCount=0;lastHmlPath='';finalDoc='';
+  document.getElementById('streamBox').innerHTML='';document.getElementById('docArea').innerHTML='<div class="doc-empty">Generating...</div>';
+  document.getElementById('searchFeedList').innerHTML='';document.getElementById('logBox').textContent='';
+  document.getElementById('dlBtn').disabled=true;document.getElementById('dlFilename').textContent='파일 없음';
+  document.getElementById('dlStatus').className='dl-status';document.getElementById('dlStatus').textContent='문서 생성 후 사용 가능합니다.';
+  resetAgents();updateProgress();startElapsed();setStatus('● RUNNING','run');
+  document.getElementById('btnLabel').textContent='⛔ Stop';document.getElementById('btnSpinner').classList.add('visible');document.getElementById('runBtn').classList.add('running');
+  switchTab('stream',document.querySelectorAll('.tab-btn')[1]);
+  const base=getBackendUrl(),url=base+'/soma/run';
+  fetch(url,{method:'POST',headers:{'Content-Type':'application/json'},body:JSON.stringify({prompt,max_search:parseInt(document.getElementById('sliderSearch').value),temperature:parseFloat(document.getElementById('sliderTemp').value)})})
+  .then(res=>{if(!res.ok)throw new Error('Server error: '+res.status);const reader=res.body.getReader(),decoder=new TextDecoder();let buf='',currentAgent='';
+    function read(){reader.read().then(({done,value})=>{if(done){onPipelineDone();return;}buf+=decoder.decode(value,{stream:true});const lines=buf.split('\n');buf=lines.pop();
+      lines.forEach(line=>{if(line.startsWith('data: ')){try{const evt=JSON.parse(line.slice(6));handleEvent(evt,currentAgent);if(evt.active)currentAgent=evt.active;}catch(e){}}});read();}).catch(err=>{onPipelineError(err.message);});}read();})
+  .catch(err=>{onPipelineError(err.message);});
+}
+
+function handleEvent(evt,prevAgent){
+  if(evt.done){if(evt.final_doc)showFinalDoc(evt.final_doc);if(evt.search_count)totalSearchCount=evt.search_count;updateProgress();onPipelineDone();return;}
+  if(evt.active&&evt.active!==prevAgent){if(prevAgent)completeAgent(prevAgent);activateAgent(evt.active);}
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+  if(evt.search_count!==undefined&&evt.search_count!==totalSearchCount){totalSearchCount=evt.search_count;updateProgress();document.getElementById('streamAgentLabel').textContent='Search: '+totalSearchCount+'/'+maxSearchCount;}
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+  if(evt.final_doc&&!evt.done)finalDoc=evt.final_doc;
+}
+
+function onPipelineDone(){
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+  document.getElementById('btnLabel').textContent='🚀 SOMA 실행';document.getElementById('btnSpinner').classList.remove('visible');document.getElementById('runBtn').classList.remove('running');
+  document.getElementById('streamBadge').className='chip chip-done';document.getElementById('streamBadge').textContent='✓ Pipeline Complete';
+  if(finalDoc){showFinalDoc(finalDoc);document.getElementById('dlBtn').disabled=false;}
+  showToast('✅ SOMA 파이프라인 완료!','ok');
+}
+function onPipelineError(msg){
+  running=false;stopElapsed();setStatus('✗ ERROR','err');
+  document.getElementById('btnLabel').textContent='🚀 SOMA 실행';document.getElementById('btnSpinner').classList.remove('visible');document.getElementById('runBtn').classList.remove('running');
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+function stopPipeline(){running=false;if(eventSource){eventSource.close();eventSource=null;}stopElapsed();setStatus('■ STOPPED','idle');
+  document.getElementById('btnLabel').textContent='🚀 SOMA 실행';document.getElementById('btnSpinner').classList.remove('visible');document.getElementById('runBtn').classList.remove('running');showToast('⛔ Pipeline stopped.');}
+
+function resetAll(){
+  stopPipeline();resetAgents();totalSearchCount=0;streamText='';finalDoc='';lastHmlPath='';updateProgress();
+  document.getElementById('streamBox').innerHTML='<span class="stream-empty">초기화되었습니다.</span>';
+  document.getElementById('docArea').innerHTML='<div class="doc-empty">📄 문서가 생성되면 여기에 표시됩니다.</div>';
+  document.getElementById('logBox').textContent='';document.getElementById('searchFeedList').innerHTML='';
+  document.getElementById('pipeStart').textContent='–';document.getElementById('pipeElapsed').textContent='–';document.getElementById('pipeStage').textContent='–';
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+  document.getElementById('dlBtn').disabled=true;document.getElementById('dlFilename').textContent='파일 없음';
+  document.getElementById('dlStatus').className='dl-status';document.getElementById('dlStatus').textContent='문서 생성 후 사용 가능합니다.';
+  switchTab('prompt',document.querySelector('.tab-btn'));
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+
+function copyDoc(){if(!finalDoc){showToast('복사할 문서가 없습니다.','err');return;}navigator.clipboard.writeText(finalDoc).then(()=>{showToast('📋 클립보드에 복사되었습니다.','ok');});}
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+async function downloadHml(){
+  if(!finalDoc){showToast('문서를 먼저 생성하세요.','err');return;}
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requirements.txt

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wm_bench_dataset.json

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+  "authors": [
+    "Kim Taebong (VIDRAFT)"
+  ],
+  "license": "CC-BY-SA-4.0",
+  "system_prompt": "You are the cognitive brain of an embodied agent in a 3D environment.\nYou receive a scene_context JSON describing your surroundings and must output exactly 2 lines:\n\nLine 1 — PREDICT: Assess safety of each direction.\nFormat: PREDICT: left=safe|danger(reason), right=safe|danger(reason), fwd=safe|danger(reason), back=safe|danger(reason)\n\nLine 2 — MOTION: Describe what the person should do.\nFormat: MOTION: a person [action description, max 12 words]\n\nRules:\n- If walls.left is a number (distance in meters), left direction has a wall → danger(wall)\n- If walls.left is null, left direction is open → safe(open)\n- Same for right, front\n- If npc_nearby=true and npc_type=\"beast\", the NPC direction is danger(beast)\n- If npc_nearby=true and npc_type=\"woman\" or \"man\", assess threat level based on behavior\n- MOTION must reflect the PREDICT assessment — never move toward danger\n- MOTION should include emotional nuance when threats are present\n- Use recent_decisions to inform your choice (avoid repeating failed strategies)",
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+        "decision_gt": {
+          "danger_directions": [
+            "fwd",
+            "left"
+          ],
+          "safe_directions": [
+            "right",
+            "back"
+          ],
+          "optimal_direction": "right"
+        }
+      }
+    },
+    {
+      "id": "S13",
+      "cat": "C03",
+      "pillar": "P2",
+      "name_kr": "오른벽+맹수→왼쪽(거울)",
+      "type": "single",
+      "input": {
+        "walls": {
+          "left": null,
+          "right": 1.5,
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+        },
+        "ground": "flat",
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+        "npc_distance": 3.0,
+        "npc_direction": "front",
+        "sound": "aggressive growling",
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+      },
+      "ground_truth": {
+        "method": "C03",
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+        },
+        "decision_gt": {
+          "danger_directions": [
+            "fwd",
+            "right"
+          ],
+          "safe_directions": [
+            "left",
+            "back"
+          ],
+          "optimal_direction": "left"
+        },
+        "mirror_of": "S12"
+      }
+    },
+    {
+      "id": "S14",
+      "cat": "C03",
+      "pillar": "P2",
+      "name_kr": "3면벽+후방맹수",
+      "type": "single",
+      "input": {
+        "walls": {
+          "left": 1.0,
+          "right": 1.0,
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+        },
+        "ground": "flat",
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+        "recent_decisions": [],
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+      },
+      "ground_truth": {
+        "method": "C03",
+        "predict_gt": {
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+        },
+        "decision_gt": {
+          "danger_directions": [
+            "left",
+            "right",
+            "fwd",
+            "back"
+          ],
+          "safe_directions": [],
+          "optimal_direction": null
+        },
+        "note": "모든 방향 위험 — 창발적 판단 평가"
+      }
+    },
+    {
+      "id": "S15",
+      "cat": "C03",
+      "pillar": "P2",
+      "name_kr": "맹수 후방+전방열림",
+      "type": "single",
+      "input": {
+        "walls": {
+          "left": null,
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+        },
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+      },
+      "ground_truth": {
+        "method": "C03",
+        "predict_gt": {
+          "left": "safe",
+          "right": "safe",
+          "fwd": "safe",
+          "back": "danger"
+        },
+        "decision_gt": {
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+          ],
+          "safe_directions": [
+            "left",
+            "right",
+            "fwd"
+          ],
+          "optimal_direction": "fwd"
+        }
+      }
+    },
+    {
+      "id": "S16A",
+      "cat": "C04",
+      "pillar": "P2",
+      "name_kr": "맹수 접근(비교A)",
+      "type": "pair_a",
+      "input": {
+        "walls": {
+          "left": null,
+          "right": null,
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+        "npc_distance": 3.0,
+        "npc_direction": "front",
+        "sound": "aggressive growling",
+        "recent_decisions": [],
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+      },
+      "ground_truth": {
+        "method": "C04",
+        "pair_id": "S16",
+        "pair_role": "A"
+      }
+    },
+    {
+      "id": "S16B",
+      "cat": "C04",
+      "pillar": "P2",
+      "name_kr": "여성 접근(비교B)",
+      "type": "pair_b",
+      "input": {
+        "walls": {
+          "left": null,
+          "right": null,
+          "front": null
+        },
+        "ground": "flat",
+        "npc_nearby": true,
+        "npc_type": "woman",
+        "npc_behavior": "approach",
+        "npc_distance": 3.0,
+        "npc_direction": "front",
+        "sound": "footsteps",
+        "recent_decisions": [],
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+      },
+      "ground_truth": {
+        "method": "C04",
+        "pair_id": "S16",
+        "pair_role": "B",
+        "expected_a_higher": true,
+        "min_intensity_diff": 2
+      }
+    },
+    {
+      "id": "S17A",
+      "cat": "C04",
+      "pillar": "P2",
+      "name_kr": "맹수 돌진(비교A)",
+      "type": "pair_a",
+      "input": {
+        "walls": {
+          "left": null,
+          "right": null,
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+        },
+        "ground": "flat",
+        "npc_nearby": true,
+        "npc_type": "beast",
+        "npc_behavior": "charge",
+        "npc_distance": 2.0,
+        "npc_direction": "front",
+        "sound": "aggressive growling",
+        "recent_decisions": [],
+        "last_prediction": null
+      },
+      "ground_truth": {
+        "method": "C04",
+        "pair_id": "S17",
+        "pair_role": "A"
+      }
+    },
+    {
+      "id": "S17B",
+      "cat": "C04",
+      "pillar": "P2",
+      "name_kr": "맹수 접근(비교B)",
+      "type": "pair_b",
+      "input": {
+        "walls": {
+          "left": null,
+          "right": null,
+          "front": null
+        },
+        "ground": "flat",
+        "npc_nearby": true,
+        "npc_type": "beast",
+        "npc_behavior": "approach",
+        "npc_distance": 5.0,
+        "npc_direction": "front",
+        "sound": "aggressive growling",
+        "recent_decisions": [],
+        "last_prediction": null
+      },
+      "ground_truth": {
+        "method": "C04",
+        "pair_id": "S17",
+        "pair_role": "B",
+        "expected_a_higher": true,
+        "min_intensity_diff": 1
+      }
+    },
+    {
+      "id": "S18A",
+      "cat": "C04",
+      "pillar": "P2",
+      "name_kr": "맹수 전방(비교A)",
+      "type": "pair_a",
+      "input": {
+        "walls": {
+          "left": null,
+          "right": null,
+          "front": 2.0
+        },
+        "ground": "flat",
+        "npc_nearby": true,
+        "npc_type": "beast",
+        "npc_behavior": "charge",
+        "npc_distance": 3.0,
+        "npc_direction": "left",
+        "sound": "aggressive growling",
+        "recent_decisions": [],
+        "last_prediction": null
+      },
+      "ground_truth": {
+        "method": "C04",
+        "pair_id": "S18",
+        "pair_role": "A"
+      }
+    },
+    {
+      "id": "S18B",
+      "cat": "C04",
+      "pillar": "P2",
+      "name_kr": "벽만 전방(비교B)",
+      "type": "pair_b",
+      "input": {
+        "walls": {
+          "left": null,
+          "right": null,
+          "front": 2.0
+        },
+        "ground": "flat",
+        "npc_nearby": false,
+        "npc_type": null,
+        "npc_behavior": null,
+        "npc_distance": null,
+        "npc_direction": null,
+        "sound": null,
+        "recent_decisions": [],
+        "last_prediction": null
+      },
+      "ground_truth": {
+        "method": "C04",
+        "pair_id": "S18",
+        "pair_role": "B",
+        "expected_a_higher": true,
+        "min_intensity_diff": 2
+      }
+    },
+    {
+      "id": "S19A",
+      "cat": "C04",
+      "pillar": "P2",
+      "name_kr": "돌진 맹수(비교A)",
+      "type": "pair_a",
+      "input": {
+        "walls": {
+          "left": null,
+          "right": null,
+          "front": null
+        },
+        "ground": "flat",
+        "npc_nearby": true,
+        "npc_type": "beast",
+        "npc_behavior": "charge",
+        "npc_distance": 2.0,
+        "npc_direction": "front",
+        "sound": "aggressive growling",
+        "recent_decisions": [],
+        "last_prediction": null
+      },
+      "ground_truth": {
+        "method": "C04",
+        "pair_id": "S19",
+        "pair_role": "A"
+      }
+    },
+    {
+      "id": "S19B",
+      "cat": "C04",
+      "pillar": "P2",
+      "name_kr": "정지 맹수(비교B)",
+      "type": "pair_b",
+      "input": {
+        "walls": {
+          "left": null,
+          "right": null,
+          "front": null
+        },
+        "ground": "flat",
+        "npc_nearby": true,
+        "npc_type": "beast",
+        "npc_behavior": "stop",
+        "npc_distance": 5.0,
+        "npc_direction": "front",
+        "sound": null,
+        "recent_decisions": [],
+        "last_prediction": null
+      },
+      "ground_truth": {
+        "method": "C04",
+        "pair_id": "S19",
+        "pair_role": "B",
+        "expected_a_higher": true,
+        "min_intensity_diff": 2
+      }
+    },
+    {
+      "id": "S20A",
+      "cat": "C04",
+      "pillar": "P2",
+      "name_kr": "여성 접근(비교A)",
+      "type": "pair_a",
+      "input": {
+        "walls": {
+          "left": null,
+          "right": null,
+          "front": null
+        },
+        "ground": "flat",
+        "npc_nearby": true,
+        "npc_type": "woman",
+        "npc_behavior": "approach",
+        "npc_distance": 3.0,
+        "npc_direction": "front",
+        "sound": "footsteps",
+        "recent_decisions": [],
+        "last_prediction": null
+      },
+      "ground_truth": {
+        "method": "C04",
+        "pair_id": "S20",
+        "pair_role": "A"
+      }
+    },
+    {
+      "id": "S20B",
+      "cat": "C04",
+      "pillar": "P2",
+      "name_kr": "개체 없음(비교B)",
+      "type": "pair_b",
+      "input": {
+        "walls": {
+          "left": null,
+          "right": null,
+          "front": null
+        },
+        "ground": "flat",
+        "npc_nearby": false,
+        "npc_type": null,
+        "npc_behavior": null,
+        "npc_distance": null,
+        "npc_direction": null,
+        "sound": null,
+        "recent_decisions": [],
+        "last_prediction": null
+      },
+      "ground_truth": {
+        "method": "C04",
+        "pair_id": "S20",
+        "pair_role": "B",
+        "expected_a_higher": true,
+        "min_intensity_diff": 1
+      }
+    },
+    {
+      "id": "S21",
+      "cat": "C05",
+      "pillar": "P2",
+      "name_kr": "지속위협 감정격화",
+      "type": "sequence",
+      "input_sequence": [
+        {
+          "walls": {
+            "left": null,
+            "right": null,
+            "front": null
+          },
+          "ground": "flat",
+          "npc_nearby": true,
+          "npc_type": "beast",
+          "npc_behavior": "charge",
+          "npc_distance": 5.0,
+          "npc_direction": "front",
+          "sound": "aggressive growling",
+          "recent_decisions": [],
+          "last_prediction": null
+        },
+        {
+          "walls": {
+            "left": null,
+            "right": null,
+            "front": null
+          },
+          "ground": "flat",
+          "npc_nearby": true,
+          "npc_type": "beast",
+          "npc_behavior": "charge",
+          "npc_distance": 4.0,
+          "npc_direction": "front",
+          "sound": "aggressive growling",
+          "recent_decisions": [
+            "ran away from beast"
+          ],
+          "last_prediction": "fwd=danger(beast)"
+        },
+        {
+          "walls": {
+            "left": null,
+            "right": null,
+            "front": null
+          },
+          "ground": "flat",
+          "npc_nearby": true,
+          "npc_type": "beast",
+          "npc_behavior": "charge",
+          "npc_distance": 3.0,
+          "npc_direction": "front",
+          "sound": "aggressive growling",
+          "recent_decisions": [
+            "ran away from beast",
+            "sprinting in fear"
+          ],
+          "last_prediction": "fwd=danger(beast)"
+        },
+        {
+          "walls": {
+            "left": null,
+            "right": null,
+            "front": null
+          },
+          "ground": "flat",
+          "npc_nearby": true,
+          "npc_type": "beast",
+          "npc_behavior": "charge",
+          "npc_distance": 2.0,
+          "npc_direction": "front",
+          "sound": "aggressive growling",
+          "recent_decisions": [
+            "sprinting in fear",
+            "desperate escape"
+          ],
+          "last_prediction": "fwd=danger(beast)"
+        }
+      ],
+      "ground_truth": {
+        "method": "C05",
+        "expected_trend": "increasing"
+      }
+    },
+    {
+      "id": "S22",
+      "cat": "C05",
+      "pillar": "P2",
+      "name_kr": "접근→돌진 전환",
+      "type": "sequence",
+      "input_sequence": [
+        {
+          "walls": {
+            "left": null,
+            "right": null,
+            "front": null
+          },
+          "ground": "flat",
+          "npc_nearby": true,
+          "npc_type": "beast",
+          "npc_behavior": "approach",
+          "npc_distance": 5.0,
+          "npc_direction": "front",
+          "sound": null,
+          "recent_decisions": [],
+          "last_prediction": null
+        },
+        {
+          "walls": {
+            "left": null,
+            "right": null,
+            "front": null
+          },
+          "ground": "flat",
+          "npc_nearby": true,
+          "npc_type": "beast",
+          "npc_behavior": "approach",
+          "npc_distance": 4.0,
+          "npc_direction": "front",
+          "sound": "aggressive growling",
+          "recent_decisions": [
+            "stepped back cautiously"
+          ],
+          "last_prediction": "fwd=danger(beast)"
+        },
+        {
+          "walls": {
+            "left": null,
+            "right": null,
+            "front": null
+          },
+          "ground": "flat",
+          "npc_nearby": true,
+          "npc_type": "beast",
+          "npc_behavior": "charge",
+          "npc_distance": 3.0,
+          "npc_direction": "front",
+          "sound": "aggressive growling",
+          "recent_decisions": [
+            "stepped back cautiously",
+            "backing away slowly"
+          ],
+          "last_prediction": "fwd=danger(beast)"
+        }
+      ],
+      "ground_truth": {
+        "method": "C05",
+        "expected_trend": "increasing"
+      }
+    },
+    {
+      "id": "S23",
+      "cat": "C05",
+      "pillar": "P2",
+      "name_kr": "위협해제 진정",
+      "type": "sequence",
+      "input_sequence": [
+        {
+          "walls": {
+            "left": null,
+            "right": null,
+            "front": null
+          },
+          "ground": "flat",
+          "npc_nearby": true,
+          "npc_type": "beast",
+          "npc_behavior": "charge",
+          "npc_distance": 2.0,
+          "npc_direction": "front",
+          "sound": "aggressive growling",
+          "recent_decisions": [
+            "desperate sprint",
+            "fleeing in terror"
+          ],
+          "last_prediction": "fwd=danger(beast)"
+        },
+        {
+          "walls": {
+            "left": null,
+            "right": null,
+            "front": null
+          },
+          "ground": "flat",
+          "npc_nearby": true,
+          "npc_type": "beast",
+          "npc_behavior": "stop",
+          "npc_distance": 6.0,
+          "npc_direction": "front",
+          "sound": null,
+          "recent_decisions": [
+            "fleeing in terror",
+            "sprinting away"
+          ],
+          "last_prediction": "fwd=danger(beast)"
+        },
+        {
+          "walls": {
+            "left": null,
+            "right": null,
+            "front": null
+          },
+          "ground": "flat",
+          "npc_nearby": false,
+          "npc_type": null,
+          "npc_behavior": null,
+          "npc_distance": null,
+          "npc_direction": null,
+          "sound": null,
+          "recent_decisions": [
+            "sprinting away",
+            "slowing down cautiously"
+          ],
+          "last_prediction": "fwd=safe"
+        }
+      ],
+      "ground_truth": {
+        "method": "C05",
+        "expected_trend": "decreasing"
+      }
+    },
+    {
+      "id": "S24",
+      "cat": "C05",
+      "pillar": "P2",
+      "name_kr": "재출현 민감화",
+      "type": "sequence",
+      "input_sequence": [
+        {
+          "walls": {
+            "left": null,
+            "right": null,
+            "front": null
+          },
+          "ground": "flat",
+          "npc_nearby": false,
+          "npc_type": null,
+          "npc_behavior": null,
+          "npc_distance": null,
+          "npc_direction": null,
+          "sound": null,
+          "recent_decisions": [
+            "previously encountered beast and fled",
+            "was terrified"
+          ],
+          "last_prediction": null
+        },
+        {
+          "walls": {
+            "left": null,
+            "right": null,
+            "front": null
+          },
+          "ground": "flat",
+          "npc_nearby": true,
+          "npc_type": "beast",
+          "npc_behavior": "approach",
+          "npc_distance": 5.0,
+          "npc_direction": "front",
+          "sound": "aggressive growling",
+          "recent_decisions": [
+            "previously encountered beast and fled",
+            "was terrified",
+            "beast appeared again"
+          ],
+          "last_prediction": null
+        }
+      ],
+      "ground_truth": {
+        "method": "C05",
+        "expected_trend": "increasing",
+        "note": "이전 경험이 있으므로 첫 반응부터 높은 강도 기대"
+      }
+    },
+    {
+      "id": "S25",
+      "cat": "C05",
+      "pillar": "P2",
+      "name_kr": "낮은위협 평정유지",
+      "type": "sequence",
+      "input_sequence": [
+        {
+          "walls": {
+            "left": null,
+            "right": null,
+            "front": null
+          },
+          "ground": "flat",
+          "npc_nearby": true,
+          "npc_type": "woman",
+          "npc_behavior": "approach",
+          "npc_distance": 5.0,
+          "npc_direction": "front",
+          "sound": "footsteps",
+          "recent_decisions": [],
+          "last_prediction": null
+        },
+        {
+          "walls": {
+            "left": null,
+            "right": null,
+            "front": null
+          },
+          "ground": "flat",
+          "npc_nearby": true,
+          "npc_type": "woman",
+          "npc_behavior": "approach",
+          "npc_distance": 4.0,
+          "npc_direction": "front",
+          "sound": "footsteps",
+          "recent_decisions": [
+            "stepped aside"
+          ],
+          "last_prediction": "fwd=safe"
+        },
+        {
+          "walls": {
+            "left": null,
+            "right": null,
+            "front": null
+          },
+          "ground": "flat",
+          "npc_nearby": true,
+          "npc_type": "woman",
+          "npc_behavior": "stop",
+          "npc_distance": 3.0,
+          "npc_direction": "front",
+          "sound": null,
+          "recent_decisions": [
+            "stepped aside",
+            "walking normally"
+          ],
+          "last_prediction": "fwd=safe"
+        }
+      ],
+      "ground_truth": {
+        "method": "C05",
+        "expected_trend": "stable"
+      }
+    },
+    {
+      "id": "S26A",
+      "cat": "C06",
+      "pillar": "P2",
+      "name_kr": "기억없이(기준선)",
+      "type": "memory_pair",
+      "input": {
+        "walls": {
+          "left": null,
+          "right": 1.5,
+          "front": null
+        },
+        "ground": "flat",
+        "npc_nearby": true,
+        "npc_type": "beast",
+        "npc_behavior": "charge",
+        "npc_distance": 3.0,
+        "npc_direction": "front",
+        "sound": "aggressive growling",
+        "recent_decisions": [],
+        "last_prediction": null
+      },
+      "ground_truth": {
+        "method": "C06",
+        "pair_id": "S26",
+        "pair_role": "without_memory"
+      }
+    },
+    {
+      "id": "S26B",
+      "cat": "C06",
+      "pillar": "P2",
+      "name_kr": "기억있음(오른쪽실패)",
+      "type": "memory_pair",
+      "input": {
+        "walls": {
+          "left": null,
+          "right": 1.5,
+          "front": null
+        },
+        "ground": "flat",
+        "npc_nearby": true,
+        "npc_type": "beast",
+        "npc_behavior": "charge",
+        "npc_distance": 3.0,
+        "npc_direction": "front",
+        "sound": "aggressive growling",
+        "recent_decisions": [
+          "sprinted right but hit wall",
+          "had to reverse direction",
+          "barely escaped"
+        ],
+        "last_prediction": "right=danger(wall), fwd=danger(beast)"
+      },
+      "ground_truth": {
+        "method": "C06",
+        "pair_id": "S26",
+        "pair_role": "with_memory",
+        "memory_relevant": true,
+        "expected_change": "direction",
+        "memory_direction_avoid": "right"
+      }
+    },
+    {
+      "id": "S27A",
+      "cat": "C06",
+      "pillar": "P2",
+      "name_kr": "기억없이(기준선2)",
+      "type": "memory_pair",
+      "input": {
+        "walls": {
+          "left": 1.5,
+          "right": null,
+          "front": null
+        },
+        "ground": "flat",
+        "npc_nearby": true,
+        "npc_type": "beast",
+        "npc_behavior": "charge",
+        "npc_distance": 3.0,
+        "npc_direction": "front",
+        "sound": "aggressive growling",
+        "recent_decisions": [],
+        "last_prediction": null
+      },
+      "ground_truth": {
+        "method": "C06",
+        "pair_id": "S27",
+        "pair_role": "without_memory"
+      }
+    },
+    {
+      "id": "S27B",
+      "cat": "C06",
+      "pillar": "P2",
+      "name_kr": "기억있음(왼쪽실패)",
+      "type": "memory_pair",
+      "input": {
+        "walls": {
+          "left": 1.5,
+          "right": null,
+          "front": null
+        },
+        "ground": "flat",
+        "npc_nearby": true,
+        "npc_type": "beast",
+        "npc_behavior": "charge",
+        "npc_distance": 3.0,
+        "npc_direction": "front",
+        "sound": "aggressive growling",
+        "recent_decisions": [
+          "tried going left but wall blocked",
+          "switched to right and escaped"
+        ],
+        "last_prediction": "left=danger(wall), fwd=danger(beast)"
+      },
+      "ground_truth": {
+        "method": "C06",
+        "pair_id": "S27",
+        "pair_role": "with_memory",
+        "memory_relevant": true,
+        "expected_change": "direction",
+        "memory_direction_avoid": "left"
+      }
+    },
+    {
+      "id": "S28A",
+      "cat": "C06",
+      "pillar": "P2",
+      "name_kr": "무관한 기억(기준선)",
+      "type": "memory_pair",
+      "input": {
+        "walls": {
+          "left": null,
+          "right": null,
+          "front": 3.0
+        },
+        "ground": "flat",
+        "npc_nearby": false,
+        "npc_type": null,
+        "npc_behavior": null,
+        "npc_distance": null,
+        "npc_direction": null,
+        "sound": null,
+        "recent_decisions": [],
+        "last_prediction": null
+      },
+      "ground_truth": {
+        "method": "C06",
+        "pair_id": "S28",
+        "pair_role": "without_memory"
+      }
+    },
+    {
+      "id": "S28B",
+      "cat": "C06",
+      "pillar": "P2",
+      "name_kr": "무관한 기억(맹수기억)",
+      "type": "memory_pair",
+      "input": {
+        "walls": {
+          "left": null,
+          "right": null,
+          "front": 3.0
+        },
+        "ground": "flat",
+        "npc_nearby": false,
+        "npc_type": null,
+        "npc_behavior": null,
+        "npc_distance": null,
+        "npc_direction": null,
+        "sound": null,
+        "recent_decisions": [
+          "previously fled from a beast",
+          "was terrified"
+        ],
+        "last_prediction": "fwd=danger(beast)"
+      },
+      "ground_truth": {
+        "method": "C06",
+        "pair_id": "S28",
+        "pair_role": "with_memory",
+        "memory_relevant": false
+      }
+    },
+    {
+      "id": "S29A",
+      "cat": "C06",
+      "pillar": "P2",
+      "name_kr": "일관성 테스트 1회차",
+      "type": "memory_pair",
+      "input": {
+        "walls": {
+          "left": null,
+          "right": null,
+          "front": null
+        },
+        "ground": "flat",
+        "npc_nearby": true,
+        "npc_type": "beast",
+        "npc_behavior": "approach",
+        "npc_distance": 4.0,
+        "npc_direction": "front",
+        "sound": "aggressive growling",
+        "recent_decisions": [],
+        "last_prediction": null
+      },
+      "ground_truth": {
+        "method": "C06",
+        "pair_id": "S29",
+        "pair_role": "without_memory"
+      }
+    },
+    {
+      "id": "S29B",
+      "cat": "C06",
+      "pillar": "P2",
+      "name_kr": "일관성 테스트 2회차",
+      "type": "memory_pair",
+      "input": {
+        "walls": {
+          "left": null,
+          "right": null,
+          "front": null
+        },
+        "ground": "flat",
+        "npc_nearby": true,
+        "npc_type": "beast",
+        "npc_behavior": "approach",
+        "npc_distance": 4.0,
+        "npc_direction": "front",
+        "sound": "aggressive growling",
+        "recent_decisions": [
+          "backed away from approaching beast"
+        ],
+        "last_prediction": "fwd=danger(beast)"
+      },
+      "ground_truth": {
+        "method": "C06",
+        "pair_id": "S29",
+        "pair_role": "with_memory",
+        "memory_relevant": true,
+        "expected_change": "intensity",
+        "memory_direction_avoid": null
+      }
+    },
+    {
+      "id": "S30A",
+      "cat": "C06",
+      "pillar": "P2",
+      "name_kr": "빈 기억(기준선)",
+      "type": "memory_pair",
+      "input": {
+        "walls": {
+          "left": null,
+          "right": null,
+          "front": null
+        },
+        "ground": "flat",
+        "npc_nearby": true,
+        "npc_type": "woman",
+        "npc_behavior": "approach",
+        "npc_distance": 3.0,
+        "npc_direction": "front",
+        "sound": "footsteps",
+        "recent_decisions": [],
+        "last_prediction": null
+      },
+      "ground_truth": {
+        "method": "C06",
+        "pair_id": "S30",
+        "pair_role": "without_memory"
+      }
+    },
+    {
+      "id": "S30B",
+      "cat": "C06",
+      "pillar": "P2",
+      "name_kr": "빈 기억(여성기억)",
+      "type": "memory_pair",
+      "input": {
+        "walls": {
+          "left": null,
+          "right": null,
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+        },
+        "ground": "flat",
+        "npc_nearby": true,
+        "npc_type": "woman",
+        "npc_behavior": "approach",
+        "npc_distance": 3.0,
+        "npc_direction": "front",
+        "sound": "footsteps",
+        "recent_decisions": [
+          "a woman approached and passed by peacefully"
+        ],
+        "last_prediction": "fwd=safe"
+      },
+      "ground_truth": {
+        "method": "C06",
+        "pair_id": "S30",
+        "pair_role": "with_memory",
+        "memory_relevant": true,
+        "expected_change": "intensity",
+        "memory_direction_avoid": null
+      }
+    },
+    {
+      "id": "S31",
+      "cat": "C07",
+      "pillar": "P2",
+      "name_kr": "맹수해제 직후",
+      "type": "sequence",
+      "input_sequence": [
+        {
+          "walls": {
+            "left": null,
+            "right": null,
+            "front": null
+          },
+          "ground": "flat",
+          "npc_nearby": true,
+          "npc_type": "beast",
+          "npc_behavior": "charge",
+          "npc_distance": 2.0,
+          "npc_direction": "front",
+          "sound": "aggressive growling",
+          "recent_decisions": [],
+          "last_prediction": null
+        },
+        {
+          "walls": {
+            "left": null,
+            "right": null,
+            "front": null
+          },
+          "ground": "flat",
+          "npc_nearby": true,
+          "npc_type": "beast",
+          "npc_behavior": "stop",
+          "npc_distance": 5.0,
+          "npc_direction": "front",
+          "sound": null,
+          "recent_decisions": [
+            "sprinted away in terror"
+          ],
+          "last_prediction": "fwd=danger(beast)"
+        },
+        {
+          "walls": {
+            "left": null,
+            "right": null,
+            "front": null
+          },
+          "ground": "flat",
+          "npc_nearby": false,
+          "npc_type": null,
+          "npc_behavior": null,
+          "npc_distance": null,
+          "npc_direction": null,
+          "sound": null,
+          "recent_decisions": [
+            "sprinted away in terror",
+            "slowing down"
+          ],
+          "last_prediction": "fwd=safe"
+        }
+      ],
+      "ground_truth": {
+        "method": "C07",
+        "expected_recovery": "gradual"
+      }
+    },
+    {
+      "id": "S32",
+      "cat": "C07",
+      "pillar": "P2",
+      "name_kr": "점진적 정상화",
+      "type": "sequence",
+      "input_sequence": [
+        {
+          "walls": {
+            "left": null,
+            "right": null,
+            "front": null
+          },
+          "ground": "flat",
+          "npc_nearby": true,
+          "npc_type": "beast",
+          "npc_behavior": "charge",
+          "npc_distance": 2.0,
+          "npc_direction": "front",
+          "sound": "aggressive growling",
+          "recent_decisions": [
+            "desperate flight"
+          ],
+          "last_prediction": "fwd=danger(beast)"
+        },
+        {
+          "walls": {
+            "left": null,
+            "right": null,
+            "front": null
+          },
+          "ground": "flat",
+          "npc_nearby": false,
+          "npc_type": null,
+          "npc_behavior": null,
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+          "recent_decisions": [
+            "desperate flight",
+            "beast disappeared"
+          ],
+          "last_prediction": "all=safe"
+        },
+        {
+          "walls": {
+            "left": null,
+            "right": null,
+            "front": null
+          },
+          "ground": "flat",
+          "npc_nearby": false,
+          "npc_type": null,
+          "npc_behavior": null,
+          "npc_distance": null,
+          "npc_direction": null,
+          "sound": null,
+          "recent_decisions": [
+            "beast disappeared",
+            "walking cautiously"
+          ],
+          "last_prediction": "all=safe"
+        },
+        {
+          "walls": {
+            "left": null,
+            "right": null,
+            "front": null
+          },
+          "ground": "flat",
+          "npc_nearby": false,
+          "npc_type": null,
+          "npc_behavior": null,
+          "npc_distance": null,
+          "npc_direction": null,
+          "sound": null,
+          "recent_decisions": [
+            "walking cautiously",
+            "feeling safer"
+          ],
+          "last_prediction": "all=safe"
+        }
+      ],
+      "ground_truth": {
+        "method": "C07",
+        "expected_recovery": "gradual"
+      }
+    },
+    {
+      "id": "S33",
+      "cat": "C07",
+      "pillar": "P2",
+      "name_kr": "해제후 벽 만남",
+      "type": "sequence",
+      "input_sequence": [
+        {
+          "walls": {
+            "left": null,
+            "right": null,
+            "front": null
+          },
+          "ground": "flat",
+          "npc_nearby": true,
+          "npc_type": "beast",
+          "npc_behavior": "charge",
+          "npc_distance": 3.0,
+          "npc_direction": "front",
+          "sound": "aggressive growling",
+          "recent_decisions": [],
+          "last_prediction": "fwd=danger(beast)"
+        },
+        {
+          "walls": {
+            "left": null,
+            "right": null,
+            "front": null
+          },
+          "ground": "flat",
+          "npc_nearby": false,
+          "npc_type": null,
+          "npc_behavior": null,
+          "npc_distance": null,
+          "npc_direction": null,
+          "sound": null,
+          "recent_decisions": [
+            "sprinted away"
+          ],
+          "last_prediction": "all=safe"
+        },
+        {
+          "walls": {
+            "left": null,
+            "right": null,
+            "front": 2.0
+          },
+          "ground": "flat",
+          "npc_nearby": false,
+          "npc_type": null,
+          "npc_behavior": null,
+          "npc_distance": null,
+          "npc_direction": null,
+          "sound": null,
+          "recent_decisions": [
+            "sprinted away",
+            "walking cautiously"
+          ],
+          "last_prediction": "fwd=danger(wall)"
+        }
+      ],
+      "ground_truth": {
+        "method": "C07",
+        "expected_recovery": "gradual",
+        "note": "공포→경계→일반장애물회피 전환"
+      }
+    },
+    {
+      "id": "S34",
+      "cat": "C07",
+      "pillar": "P2",
+      "name_kr": "정상화중 재출현",
+      "type": "sequence",
+      "input_sequence": [
+        {
+          "walls": {
+            "left": null,
+            "right": null,
+            "front": null
+          },
+          "ground": "flat",
+          "npc_nearby": false,
+          "npc_type": null,
+          "npc_behavior": null,
+          "npc_distance": null,
+          "npc_direction": null,
+          "sound": null,
+          "recent_decisions": [
+            "beast fled",
+            "calming down"
+          ],
+          "last_prediction": "all=safe"
+        },
+        {
+          "walls": {
+            "left": null,
+            "right": null,
+            "front": null
+          },
+          "ground": "flat",
+          "npc_nearby": true,
+          "npc_type": "beast",
+          "npc_behavior": "approach",
+          "npc_distance": 5.0,
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+          "recent_decisions": [
+            "calming down",
+            "walking normally"
+          ],
+          "last_prediction": "all=safe"
+        }
+      ],
+      "ground_truth": {
+        "method": "C05",
+        "expected_trend": "increasing",
+        "note": "재활성화 테스트"
+      }
+    },
+    {
+      "id": "S35",
+      "cat": "C07",
+      "pillar": "P2",
+      "name_kr": "맹수후 여성접근",
+      "type": "sequence",
+      "input_sequence": [
+        {
+          "walls": {
+            "left": null,
+            "right": null,
+            "front": null
+          },
+          "ground": "flat",
+          "npc_nearby": true,
+          "npc_type": "beast",
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+          "npc_direction": "front",
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+          "recent_decisions": [],
+          "last_prediction": "fwd=danger(beast)"
+        },
+        {
+          "walls": {
+            "left": null,
+            "right": null,
+            "front": null
+          },
+          "ground": "flat",
+          "npc_nearby": false,
+          "npc_type": null,
+          "npc_behavior": null,
+          "npc_distance": null,
+          "npc_direction": null,
+          "sound": null,
+          "recent_decisions": [
+            "fled from beast"
+          ],
+          "last_prediction": "all=safe"
+        },
+        {
+          "walls": {
+            "left": null,
+            "right": null,
+            "front": null
+          },
+          "ground": "flat",
+          "npc_nearby": true,
+          "npc_type": "woman",
+          "npc_behavior": "approach",
+          "npc_distance": 4.0,
+          "npc_direction": "front",
+          "sound": "footsteps",
+          "recent_decisions": [
+            "fled from beast",
+            "calming down"
+          ],
+          "last_prediction": "all=safe"
+        }
+      ],
+      "ground_truth": {
+        "method": "C07",
+        "expected_recovery": "gradual",
+        "note": "과잉반응(나쁨) vs 적절경계(좋음)"
+      }
+    },
+    {
+      "id": "S36",
+      "cat": "C08",
+      "pillar": "P3",
+      "name_kr": "공포 전력질주",
+      "type": "single",
+      "input": {
+        "walls": {
+          "left": null,
+          "right": null,
+          "front": null
+        },
+        "ground": "flat",
+        "npc_nearby": true,
+        "npc_type": "beast",
+        "npc_behavior": "charge",
+        "npc_distance": 2.0,
+        "npc_direction": "front",
+        "sound": "aggressive growling",
+        "recent_decisions": [],
+        "last_prediction": null
+      },
+      "ground_truth": {
+        "method": "C08",
+        "expected_min_intensity": 4,
+        "expected_emotion": true,
+        "expected_min_descriptors": 2
+      }
+    },
+    {
+      "id": "S37",
+      "cat": "C08",
+      "pillar": "P3",
+      "name_kr": "경계 보행",
+      "type": "single",
+      "input": {
+        "walls": {
+          "left": null,
+          "right": null,
+          "front": null
+        },
+        "ground": "flat",
+        "npc_nearby": false,
+        "npc_type": null,
+        "npc_behavior": null,
+        "npc_distance": null,
+        "npc_direction": null,
+        "sound": null,
+        "recent_decisions": [
+          "just escaped a charging beast",
+          "heart still racing"
+        ],
+        "last_prediction": "all=safe"
+      },
+      "ground_truth": {
+        "method": "C08",
+        "expected_min_intensity": 2,
+        "expected_emotion": true,
+        "expected_min_descriptors": 1
+      }
+    },
+    {
+      "id": "S38",
+      "cat": "C08",
+      "pillar": "P3",
+      "name_kr": "정지 반응(얼어붙음)",
+      "type": "single",
+      "input": {
+        "walls": {
+          "left": null,
+          "right": null,
+          "front": null
+        },
+        "ground": "flat",
+        "npc_nearby": true,
+        "npc_type": "beast",
+        "npc_behavior": "stop",
+        "npc_distance": 5.0,
+        "npc_direction": "front",
+        "sound": "aggressive growling",
+        "recent_decisions": [],
+        "last_prediction": null
+      },
+      "ground_truth": {
+        "method": "C08",
+        "expected_min_intensity": 1,
+        "expected_emotion": true,
+        "expected_min_descriptors": 1
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+    },
+    {
+      "id": "S39",
+      "cat": "C08",
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+        "method": "C08",
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+      "name_kr": "두뇌-신체 분리",
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+    },
+    {
+      "id": "S47",
+      "cat": "C10",
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+      "name_kr": "모션모델 교체",
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+        "check": "motion_model_swapped",
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+      }
+    },
+    {
+      "id": "S48",
+      "cat": "C10",
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+      "name_kr": "관절포맷 호환",
+      "type": "transfer",
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+        "check": "joint_format_compatible",
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+    },
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+      "id": "S49",
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+    {
+      "id": "S51",
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+      },
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+        "method": "C01",
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+          "back": "safe"
+        }
+      }
+    },
+    {
+      "id": "S52",
+      "cat": "C01",
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+      "name_kr": "후방만 벽",
+      "type": "single",
+      "input": {
+        "walls": {
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+    },
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+    },
+    {
+      "id": "S54",
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+      "name_kr": "경사면 인식",
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+      "ground_truth": {
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+          "back": "safe"
+        }
+      }
+    },
+    {
+      "id": "S55",
+      "cat": "C01",
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+      "name_kr": "3면 벽 출구 오른쪽",
+      "type": "single",
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+        },
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+      }
+    },
+    {
+      "id": "S56",
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+      "name_kr": "남성 식별",
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+      },
+      "ground_truth": {
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+        "is_threat": false
+      }
+    },
+    {
+      "id": "S57",
+      "cat": "C02",
+      "pillar": "P1",
+      "name_kr": "후방 맹수 소리",
+      "type": "single",
+      "input": {
+        "walls": {
+          "left": null,
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+      },
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+        "entity_direction": "back",
+        "is_threat": true
+      }
+    },
+    {
+      "id": "S58",
+      "cat": "C02",
+      "pillar": "P1",
+      "name_kr": "돌진 맹수 식별",
+      "type": "single",
+      "input": {
+        "walls": {
+          "left": null,
+          "right": null,
+          "front": null
+        },
+        "ground": "flat",
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+        "npc_type": "beast",
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+        "sound": "aggressive growling",
+        "recent_decisions": [],
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+      },
+      "ground_truth": {
+        "method": "C02",
+        "entity_type": "beast",
+        "entity_direction": "fwd",
+        "is_threat": true
+      }
+    },
+    {
+      "id": "S59",
+      "cat": "C02",
+      "pillar": "P1",
+      "name_kr": "정지 여성 비위협",
+      "type": "single",
+      "input": {
+        "walls": {
+          "left": null,
+          "right": null,
+          "front": null
+        },
+        "ground": "flat",
+        "npc_nearby": true,
+        "npc_type": "woman",
+        "npc_behavior": "stop",
+        "npc_distance": 5.0,
+        "npc_direction": "left",
+        "sound": null,
+        "recent_decisions": [],
+        "last_prediction": null
+      },
+      "ground_truth": {
+        "method": "C02",
+        "entity_type": "woman",
+        "entity_direction": "left",
+        "is_threat": false
+      }
+    },
+    {
+      "id": "S60",
+      "cat": "C02",
+      "pillar": "P1",
+      "name_kr": "배회 맹수 식별",
+      "type": "single",
+      "input": {
+        "walls": {
+          "left": null,
+          "right": null,
+          "front": null
+        },
+        "ground": "flat",
+        "npc_nearby": true,
+        "npc_type": "beast",
+        "npc_behavior": "wander",
+        "npc_distance": 6.0,
+        "npc_direction": "right",
+        "sound": null,
+        "recent_decisions": [],
+        "last_prediction": null
+      },
+      "ground_truth": {
+        "method": "C02",
+        "entity_type": "beast",
+        "entity_direction": "right",
+        "is_threat": true
+      }
+    },
+    {
+      "id": "S61",
+      "cat": "C03",
+      "pillar": "P2",
+      "name_kr": "양측벽+전방맹수→후방",
+      "type": "single",
+      "input": {
+        "walls": {
+          "left": 1.0,
+          "right": 1.0,
+          "front": null
+        },
+        "ground": "flat",
+        "npc_nearby": true,
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+        "recent_decisions": [],
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+      },
+      "ground_truth": {
+        "method": "C03",
+        "predict_gt": {
+          "left": "danger",
+          "right": "danger",
+          "fwd": "danger",
+          "back": "safe"
+        },
+        "decision_gt": {
+          "danger_directions": [
+            "fwd",
+            "left",
+            "right"
+          ],
+          "safe_directions": [
+            "back"
+          ],
+          "optimal_direction": "back"
+        }
+      }
+    },
+    {
+      "id": "S62",
+      "cat": "C03",
+      "pillar": "P2",
+      "name_kr": "맹수 좌측+벽 우측",
+      "type": "single",
+      "input": {
+        "walls": {
+          "left": null,
+          "right": 1.5,
+          "front": null
+        },
+        "ground": "flat",
+        "npc_nearby": true,
+        "npc_type": "beast",
+        "npc_behavior": "charge",
+        "npc_distance": 3.0,
+        "npc_direction": "left",
+        "sound": "aggressive growling",
+        "recent_decisions": [],
+        "last_prediction": null
+      },
+      "ground_truth": {
+        "method": "C03",
+        "predict_gt": {
+          "left": "danger",
+          "right": "danger",
+          "fwd": "safe",
+          "back": "safe"
+        },
+        "decision_gt": {
+          "danger_directions": [
+            "left",
+            "right"
+          ],
+          "safe_directions": [
+            "fwd",
+            "back"
+          ],
+          "optimal_direction": "fwd"
+        }
+      }
+    },
+    {
+      "id": "S63",
+      "cat": "C03",
+      "pillar": "P2",
+      "name_kr": "여성 전방+열린공간",
+      "type": "single",
+      "input": {
+        "walls": {
+          "left": null,
+          "right": null,
+          "front": null
+        },
+        "ground": "flat",
+        "npc_nearby": true,
+        "npc_type": "woman",
+        "npc_behavior": "approach",
+        "npc_distance": 3.0,
+        "npc_direction": "front",
+        "sound": "footsteps",
+        "recent_decisions": [],
+        "last_prediction": null
+      },
+      "ground_truth": {
+        "method": "C03",
+        "predict_gt": {
+          "left": "safe",
+          "right": "safe",
+          "fwd": "safe",
+          "back": "safe"
+        },
+        "decision_gt": {
+          "danger_directions": [],
+          "safe_directions": [
+            "left",
+            "right",
+            "fwd",
+            "back"
+          ],
+          "optimal_direction": "fwd"
+        },
+        "note": "여성은 위협이 아니므로 모든 방향 safe 가능"
+      }
+    },
+    {
+      "id": "S64",
+      "cat": "C03",
+      "pillar": "P2",
+      "name_kr": "맹수 원거리(7m) 판단",
+      "type": "single",
+      "input": {
+        "walls": {
+          "left": null,
+          "right": null,
+          "front": null
+        },
+        "ground": "flat",
+        "npc_nearby": true,
+        "npc_type": "beast",
+        "npc_behavior": "wander",
+        "npc_distance": 7.0,
+        "npc_direction": "front",
+        "sound": null,
+        "recent_decisions": [],
+        "last_prediction": null
+      },
+      "ground_truth": {
+        "method": "C03",
+        "predict_gt": {
+          "left": "safe",
+          "right": "safe",
+          "fwd": "danger",
+          "back": "safe"
+        },
+        "decision_gt": {
+          "danger_directions": [
+            "fwd"
+          ],
+          "safe_directions": [
+            "left",
+            "right",
+            "back"
+          ],
+          "optimal_direction": "back"
+        }
+      }
+    },
+    {
+      "id": "S65",
+      "cat": "C03",
+      "pillar": "P2",
+      "name_kr": "벽+맹수+기억 복합",
+      "type": "single",
+      "input": {
+        "walls": {
+          "left": 1.5,
+          "right": null,
+          "front": null
+        },
+        "ground": "flat",
+        "npc_nearby": true,
+        "npc_type": "beast",
+        "npc_behavior": "charge",
+        "npc_distance": 3.0,
+        "npc_direction": "front",
+        "sound": "aggressive growling",
+        "recent_decisions": [
+          "previously went right and escaped",
+          "right was safe last time"
+        ],
+        "last_prediction": "left=danger(wall), fwd=danger(beast)"
+      },
+      "ground_truth": {
+        "method": "C03",
+        "predict_gt": {
+          "left": "danger",
+          "right": "safe",
+          "fwd": "danger",
+          "back": "safe"
+        },
+        "decision_gt": {
+          "danger_directions": [
+            "fwd",
+            "left"
+          ],
+          "safe_directions": [
+            "right",
+            "back"
+          ],
+          "optimal_direction": "right"
+        },
+        "note": "기억이 right를 강화"
+      }
+    },
+    {
+      "id": "S66",
+      "cat": "C05",
+      "pillar": "P2",
+      "name_kr": "접근→정지 진정",
+      "type": "sequence",
+      "input_sequence": [
+        {
+          "walls": {
+            "left": null,
+            "right": null,
+            "front": null
+          },
+          "ground": "flat",
+          "npc_nearby": true,
+          "npc_type": "beast",
+          "npc_behavior": "approach",
+          "npc_distance": 4.0,
+          "npc_direction": "front",
+          "sound": "aggressive growling",
+          "recent_decisions": [],
+          "last_prediction": null
+        },
+        {
+          "walls": {
+            "left": null,
+            "right": null,
+            "front": null
+          },
+          "ground": "flat",
+          "npc_nearby": true,
+          "npc_type": "beast",
+          "npc_behavior": "stop",
+          "npc_distance": 4.0,
+          "npc_direction": "front",
+          "sound": null,
+          "recent_decisions": [
+            "stepped back cautiously"
+          ],
+          "last_prediction": "fwd=danger(beast)"
+        },
+        {
+          "walls": {
+            "left": null,
+            "right": null,
+            "front": null
+          },
+          "ground": "flat",
+          "npc_nearby": true,
+          "npc_type": "beast",
+          "npc_behavior": "wander",
+          "npc_distance": 6.0,
+          "npc_direction": "front",
+          "sound": null,
+          "recent_decisions": [
+            "stepped back cautiously",
+            "watching carefully"
+          ],
+          "last_prediction": "fwd=danger(beast)"
+        }
+      ],
+      "ground_truth": {
+        "method": "C05",
+        "expected_trend": "decreasing"
+      }
+    },
+    {
+      "id": "S67",
+      "cat": "C05",
+      "pillar": "P2",
+      "name_kr": "5단계 장기 격화",
+      "type": "sequence",
+      "input_sequence": [
+        {
+          "walls": {
+            "left": null,
+            "right": null,
+            "front": null
+          },
+          "ground": "flat",
+          "npc_nearby": true,
+          "npc_type": "beast",
+          "npc_behavior": "approach",
+          "npc_distance": 6.0,
+          "npc_direction": "front",
+          "sound": null,
+          "recent_decisions": [],
+          "last_prediction": null
+        },
+        {
+          "walls": {
+            "left": null,
+            "right": null,
+            "front": null
+          },
+          "ground": "flat",
+          "npc_nearby": true,
+          "npc_type": "beast",
+          "npc_behavior": "approach",
+          "npc_distance": 5.0,
+          "npc_direction": "front",
+          "sound": "aggressive growling",
+          "recent_decisions": [
+            "noticed beast"
+          ],
+          "last_prediction": "fwd=danger(beast)"
+        },
+        {
+          "walls": {
+            "left": null,
+            "right": null,
+            "front": null
+          },
+          "ground": "flat",
+          "npc_nearby": true,
+          "npc_type": "beast",
+          "npc_behavior": "charge",
+          "npc_distance": 4.0,
+          "npc_direction": "front",
+          "sound": "aggressive growling",
+          "recent_decisions": [
+            "noticed beast",
+            "stepping back"
+          ],
+          "last_prediction": "fwd=danger(beast)"
+        },
+        {
+          "walls": {
+            "left": null,
+            "right": null,
+            "front": null
+          },
+          "ground": "flat",
+          "npc_nearby": true,
+          "npc_type": "beast",
+          "npc_behavior": "charge",
+          "npc_distance": 3.0,
+          "npc_direction": "front",
+          "sound": "aggressive growling",
+          "recent_decisions": [
+            "stepping back",
+            "running away"
+          ],
+          "last_prediction": "fwd=danger(beast)"
+        },
+        {
+          "walls": {
+            "left": null,
+            "right": null,
+            "front": null
+          },
+          "ground": "flat",
+          "npc_nearby": true,
+          "npc_type": "beast",
+          "npc_behavior": "charge",
+          "npc_distance": 2.0,
+          "npc_direction": "front",
+          "sound": "aggressive growling",
+          "recent_decisions": [
+            "running away",
+            "sprinting in fear"
+          ],
+          "last_prediction": "fwd=danger(beast)"
+        }
+      ],
+      "ground_truth": {
+        "method": "C05",
+        "expected_trend": "increasing"
+      }
+    },
+    {
+      "id": "S68",
+      "cat": "C05",
+      "pillar": "P2",
+      "name_kr": "여성 접근 안정 유지",
+      "type": "sequence",
+      "input_sequence": [
+        {
+          "walls": {
+            "left": null,
+            "right": null,
+            "front": null
+          },
+          "ground": "flat",
+          "npc_nearby": true,
+          "npc_type": "woman",
+          "npc_behavior": "approach",
+          "npc_distance": 5.0,
+          "npc_direction": "front",
+          "sound": "footsteps",
+          "recent_decisions": [],
+          "last_prediction": null
+        },
+        {
+          "walls": {
+            "left": null,
+            "right": null,
+            "front": null
+          },
+          "ground": "flat",
+          "npc_nearby": true,
+          "npc_type": "woman",
+          "npc_behavior": "approach",
+          "npc_distance": 3.0,
+          "npc_direction": "front",
+          "sound": "footsteps",
+          "recent_decisions": [
+            "stepped aside"
+          ],
+          "last_prediction": "fwd=safe"
+        }
+      ],
+      "ground_truth": {
+        "method": "C05",
+        "expected_trend": "stable"
+      }
+    },
+    {
+      "id": "S69",
+      "cat": "C05",
+      "pillar": "P2",
+      "name_kr": "맹수→해제→재출현",
+      "type": "sequence",
+      "input_sequence": [
+        {
+          "walls": {
+            "left": null,
+            "right": null,
+            "front": null
+          },
+          "ground": "flat",
+          "npc_nearby": true,
+          "npc_type": "beast",
+          "npc_behavior": "charge",
+          "npc_distance": 3.0,
+          "npc_direction": "front",
+          "sound": "aggressive growling",
+          "recent_decisions": [],
+          "last_prediction": null
+        },
+        {
+          "walls": {
+            "left": null,
+            "right": null,
+            "front": null
+          },
+          "ground": "flat",
+          "npc_nearby": false,
+          "npc_type": null,
+          "npc_behavior": null,
+          "npc_distance": null,
+          "npc_direction": null,
+          "sound": null,
+          "recent_decisions": [
+            "fled from beast"
+          ],
+          "last_prediction": "all=safe"
+        },
+        {
+          "walls": {
+            "left": null,
+            "right": null,
+            "front": null
+          },
+          "ground": "flat",
+          "npc_nearby": true,
+          "npc_type": "beast",
+          "npc_behavior": "charge",
+          "npc_distance": 4.0,
+          "npc_direction": "front",
+          "sound": "aggressive growling",
+          "recent_decisions": [
+            "fled from beast",
+            "was calming down"
+          ],
+          "last_prediction": "all=safe"
+        }
+      ],
+      "ground_truth": {
+        "method": "C05",
+        "expected_trend": "increasing",
+        "note": "해제 후 재출현 — 마지막이 처음보다 높아야"
+      }
+    },
+    {
+      "id": "S70",
+      "cat": "C05",
+      "pillar": "P2",
+      "name_kr": "벽 반복 접근 안정",
+      "type": "sequence",
+      "input_sequence": [
+        {
+          "walls": {
+            "left": null,
+            "right": null,
+            "front": 2.0
+          },
+          "ground": "flat",
+          "npc_nearby": false,
+          "npc_type": null,
+          "npc_behavior": null,
+          "npc_distance": null,
+          "npc_direction": null,
+          "sound": null,
+          "recent_decisions": [],
+          "last_prediction": null
+        },
+        {
+          "walls": {
+            "left": null,
+            "right": null,
+            "front": 1.5
+          },
+          "ground": "flat",
+          "npc_nearby": false,
+          "npc_type": null,
+          "npc_behavior": null,
+          "npc_distance": null,
+          "npc_direction": null,
+          "sound": null,
+          "recent_decisions": [
+            "turned away from wall"
+          ],
+          "last_prediction": "fwd=danger(wall)"
+        },
+        {
+          "walls": {
+            "left": null,
+            "right": null,
+            "front": 2.0
+          },
+          "ground": "flat",
+          "npc_nearby": false,
+          "npc_type": null,
+          "npc_behavior": null,
+          "npc_distance": null,
+          "npc_direction": null,
+          "sound": null,
+          "recent_decisions": [
+            "turned away from wall",
+            "walking along wall"
+          ],
+          "last_prediction": "fwd=danger(wall)"
+        }
+      ],
+      "ground_truth": {
+        "method": "C05",
+        "expected_trend": "stable",
+        "note": "벽은 감정 격화 대상 아님"
+      }
+    },
+    {
+      "id": "S71",
+      "cat": "C07",
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+      "name_kr": "돌진→정지→배회→소멸",
+      "type": "sequence",
+      "input_sequence": [
+        {
+          "walls": {
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+          },
+          "ground": "flat",
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+          "recent_decisions": [],
+          "last_prediction": "fwd=danger(beast)"
+        },
+        {
+          "walls": {
+            "left": null,
+            "right": null,
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+          },
+          "ground": "flat",
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+          ],
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+        },
+        {
+          "walls": {
+            "left": null,
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+          },
+          "ground": "flat",
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+            "sprinted away",
+            "beast stopped"
+          ],
+          "last_prediction": "fwd=danger(beast)"
+        },
+        {
+          "walls": {
+            "left": null,
+            "right": null,
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+          },
+          "ground": "flat",
+          "npc_nearby": false,
+          "npc_type": null,
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+          "recent_decisions": [
+            "beast stopped",
+            "beast wandering away"
+          ],
+          "last_prediction": "all=safe"
+        }
+      ],
+      "ground_truth": {
+        "method": "C07",
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+      }
+    },
+    {
+      "id": "S72",
+      "cat": "C07",
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+      "name_kr": "해제 후 즉시 벽",
+      "type": "sequence",
+      "input_sequence": [
+        {
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+          },
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+          "last_prediction": "fwd=danger(beast)"
+        },
+        {
+          "walls": {
+            "left": null,
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+          },
+          "ground": "flat",
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+            "fled from beast"
+          ],
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+        }
+      ],
+      "ground_truth": {
+        "method": "C07",
+        "expected_recovery": "gradual",
+        "note": "공포에서 일반 장애물 회피로 즉시 전환되어야"
+      }
+    },
+    {
+      "id": "S73",
+      "cat": "C07",
+      "pillar": "P2",
+      "name_kr": "여성 해제 후",
+      "type": "sequence",
+      "input_sequence": [
+        {
+          "walls": {
+            "left": null,
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+          },
+          "ground": "flat",
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+          "npc_type": "woman",
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+          "recent_decisions": [],
+          "last_prediction": null
+        },
+        {
+          "walls": {
+            "left": null,
+            "right": null,
+            "front": null
+          },
+          "ground": "flat",
+          "npc_nearby": false,
+          "npc_type": null,
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+          "recent_decisions": [
+            "stepped aside for woman"
+          ],
+          "last_prediction": "all=safe"
+        }
+      ],
+      "ground_truth": {
+        "method": "C07",
+        "expected_recovery": "gradual",
+        "note": "여성은 낮은 위협 — 거의 즉시 정상화"
+      }
+    },
+    {
+      "id": "S74",
+      "cat": "C07",
+      "pillar": "P2",
+      "name_kr": "반복 위협 해제 3회",
+      "type": "sequence",
+      "input_sequence": [
+        {
+          "walls": {
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+          },
+          "ground": "flat",
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+            "this is the third beast encounter",
+            "previous two were terrifying"
+          ],
+          "last_prediction": "fwd=danger(beast)"
+        },
+        {
+          "walls": {
+            "left": null,
+            "right": null,
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+          },
+          "ground": "flat",
+          "npc_nearby": false,
+          "npc_type": null,
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+          "npc_direction": null,
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+          "recent_decisions": [
+            "third beast fled",
+            "exhausted from running"
+          ],
+          "last_prediction": "all=safe"
+        },
+        {
+          "walls": {
+            "left": null,
+            "right": null,
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+          },
+          "ground": "flat",
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+          "npc_type": null,
+          "npc_behavior": null,
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+          "sound": null,
+          "recent_decisions": [
+            "exhausted from running",
+            "trying to calm down"
+          ],
+          "last_prediction": "all=safe"
+        }
+      ],
+      "ground_truth": {
+        "method": "C07",
+        "expected_recovery": "gradual",
+        "note": "3번째 경험 후 — 더 높은 경계 수준에서 정상화"
+      }
+    },
+    {
+      "id": "S75",
+      "cat": "C07",
+      "pillar": "P2",
+      "name_kr": "해제 후 열린공간 회복",
+      "type": "sequence",
+      "input_sequence": [
+        {
+          "walls": {
+            "left": 1.0,
+            "right": 1.0,
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+          },
+          "ground": "flat",
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+          "last_prediction": "fwd=danger(beast)"
+        },
+        {
+          "walls": {
+            "left": null,
+            "right": null,
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+          },
+          "ground": "flat",
+          "npc_nearby": false,
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+          "sound": null,
+          "recent_decisions": [
+            "escaped through narrow corridor"
+          ],
+          "last_prediction": "all=safe"
+        },
+        {
+          "walls": {
+            "left": null,
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+          },
+          "ground": "flat",
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+            "escaped",
+            "reached open space"
+          ],
+          "last_prediction": "all=safe"
+        }
+      ],
+      "ground_truth": {
+        "method": "C07",
+        "expected_recovery": "gradual",
+        "note": "좁은 곳에서 벗어나면 더 빠른 회복"
+      }
+    },
+    {
+      "id": "S76",
+      "cat": "C08",
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+      "name_kr": "극한 공포(2m 돌진)",
+      "type": "single",
+      "input": {
+        "walls": {
+          "left": 1.0,
+          "right": 1.0,
+          "front": null
+        },
+        "ground": "flat",
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+        "npc_type": "beast",
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+        "npc_direction": "front",
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+        "recent_decisions": [
+          "trapped in corridor",
+          "beast is closing in"
+        ],
+        "last_prediction": "fwd=danger(beast), left=danger(wall), right=danger(wall)"
+      },
+      "ground_truth": {
+        "method": "C08",
+        "expected_min_intensity": 5,
+        "expected_emotion": true,
+        "expected_min_descriptors": 3
+      }
+    },
+    {
+      "id": "S77",
+      "cat": "C08",
+      "pillar": "P3",
+      "name_kr": "평온한 산책",
+      "type": "single",
+      "input": {
+        "walls": {
+          "left": null,
+          "right": null,
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+        },
+        "ground": "flat",
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+        "npc_type": null,
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+        "npc_distance": null,
+        "npc_direction": null,
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+        "recent_decisions": [],
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+      },
+      "ground_truth": {
+        "method": "C08",
+        "expected_min_intensity": 1,
+        "expected_emotion": false,
+        "expected_min_descriptors": 0
+      }
+    },
+    {
+      "id": "S78",
+      "cat": "C08",
+      "pillar": "P3",
+      "name_kr": "경계 보행(맹수 해제 직후)",
+      "type": "single",
+      "input": {
+        "walls": {
+          "left": null,
+          "right": null,
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+        },
+        "ground": "flat",
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+          "beast just disappeared",
+          "still shaking"
+        ],
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+      },
+      "ground_truth": {
+        "method": "C08",
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+        "expected_emotion": true,
+        "expected_min_descriptors": 2
+      }
+    },
+    {
+      "id": "S79",
+      "cat": "C08",
+      "pillar": "P3",
+      "name_kr": "호기심(먼 배회 맹수)",
+      "type": "single",
+      "input": {
+        "walls": {
+          "left": null,
+          "right": null,
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+        },
+        "ground": "flat",
+        "npc_nearby": true,
+        "npc_type": "beast",
+        "npc_behavior": "wander",
+        "npc_distance": 8.0,
+        "npc_direction": "front",
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+        "last_prediction": null
+      },
+      "ground_truth": {
+        "method": "C08",
+        "expected_min_intensity": 1,
+        "expected_emotion": true,
+        "expected_min_descriptors": 1
+      }
+    },
+    {
+      "id": "S80",
+      "cat": "C08",
+      "pillar": "P3",
+      "name_kr": "여성에게 방어 자세",
+      "type": "single",
+      "input": {
+        "walls": {
+          "left": null,
+          "right": null,
+          "front": null
+        },
+        "ground": "flat",
+        "npc_nearby": true,
+        "npc_type": "woman",
+        "npc_behavior": "approach",
+        "npc_distance": 2.0,
+        "npc_direction": "front",
+        "sound": "footsteps",
+        "recent_decisions": [
+          "just survived a beast attack",
+          "still nervous"
+        ],
+        "last_prediction": "fwd=safe"
+      },
+      "ground_truth": {
+        "method": "C08",
+        "expected_min_intensity": 2,
+        "expected_emotion": true,
+        "expected_min_descriptors": 1,
+        "note": "맹수 직후라 여성에게도 경계"
+      }
+    },
+    {
+      "id": "S81",
+      "cat": "C09",
+      "pillar": "P3",
+      "name_kr": "단일 모델 FPS",
+      "type": "performance",
+      "ground_truth": {
+        "method": "C09",
+        "metric": "single_model_fps",
+        "threshold_excellent": 45,
+        "threshold_good": 30,
+        "threshold_min": 15
+      }
+    },
+    {
+      "id": "S82",
+      "cat": "C09",
+      "pillar": "P3",
+      "name_kr": "모델 로딩 시간",
+      "type": "performance",
+      "ground_truth": {
+        "method": "C09",
+        "metric": "model_load_time_sec",
+        "threshold_excellent": 30,
+        "threshold_good": 60,
+        "threshold_min": 120
+      }
+    },
+    {
+      "id": "S83",
+      "cat": "C09",
+      "pillar": "P3",
+      "name_kr": "프롬프트 변경 반영 시간",
+      "type": "performance",
+      "ground_truth": {
+        "method": "C09",
+        "metric": "prompt_switch_latency_ms",
+        "threshold_excellent": 500,
+        "threshold_good": 2000,
+        "threshold_min": 5000
+      }
+    },
+    {
+      "id": "S84",
+      "cat": "C09",
+      "pillar": "P3",
+      "name_kr": "연속 10분 안정성",
+      "type": "performance",
+      "ground_truth": {
+        "method": "C09",
+        "metric": "stability_10min",
+        "threshold_excellent": true
+      }
+    },
+    {
+      "id": "S85",
+      "cat": "C09",
+      "pillar": "P3",
+      "name_kr": "NPC spawn/despawn 사이클",
+      "type": "performance",
+      "ground_truth": {
+        "method": "C09",
+        "metric": "npc_lifecycle_stable",
+        "threshold_excellent": true
+      }
+    },
+    {
+      "id": "S86",
+      "cat": "C10",
+      "pillar": "P3",
+      "name_kr": "인지출력 포맷 표준화",
+      "type": "transfer",
+      "ground_truth": {
+        "method": "C10",
+        "check": "output_format_standardized",
+        "points": 4,
+        "description": "PREDICT+MOTION 2줄이 어떤 신체에도 해석 가능"
+      }
+    },
+    {
+      "id": "S87",
+      "cat": "C10",
+      "pillar": "P3",
+      "name_kr": "SMPL 호환",
+      "type": "transfer",
+      "ground_truth": {
+        "method": "C10",
+        "check": "smpl_compatible",
+        "points": 4,
+        "description": "22 joints가 SMPL 스켈레톤과 매핑 가능"
+      }
+    },
+    {
+      "id": "S88",
+      "cat": "C10",
+      "pillar": "P3",
+      "name_kr": "다른 LLM으로 두뇌 교체",
+      "type": "transfer",
+      "ground_truth": {
+        "method": "C10",
+        "check": "brain_llm_swappable",
+        "points": 4,
+        "description": "Kimi→GPT→Claude 교체 시 동일 인터페이스"
+      }
+    },
+    {
+      "id": "S89",
+      "cat": "C10",
+      "pillar": "P3",
+      "name_kr": "2D 캐릭터 적용",
+      "type": "transfer",
+      "ground_truth": {
+        "method": "C10",
+        "check": "2d_character_applicable",
+        "points": 4,
+        "description": "MOTION 출력을 2D 스프라이트 애니메이션으로 변환"
+      }
+    },
+    {
+      "id": "S90",
+      "cat": "C10",
+      "pillar": "P3",
+      "name_kr": "드론 비행체 적용",
+      "type": "transfer",
+      "ground_truth": {
+        "method": "C10",
+        "check": "drone_applicable",
+        "points": 4,
+        "description": "MOTION의 방향/속도를 드론 제어 명령으로 변환"
+      }
+    }
+  ]
+}

wm_bench_eval.py

@@ -0,0 +1,840 @@
+"""
+World Model Bench — Evaluation Protocol v1.0
+
+핵심 문제:
+  "Tesla FSD는 자동차 안에 있고, Dreamer는 Atari에 있고,
+   우리는 3D 캐릭터를 쓴다. 어떻게 같은 기준으로 평가하나?"
+
+해결:
+  3D 환경이 필요 없다.
+  scene_context(JSON) → 모델 → PREDICT+MOTION(텍스트) → 자동 채점
+
+  FINAL Bench가 LLM에게 "문제 텍스트"를 주고 "답 텍스트"를 받아 채점하듯이,
+  WM Bench는 "상황 JSON"을 주고 "판단 텍스트"를 받아 채점한다.
+
+이것이 의미하는 것:
+  - 어떤 월드모델이든 참여 가능 (API 하나면 됨)
+  - 3D 환경, 로봇, 시뮬레이터 불필요
+  - 셀프 평가 아님 — 우리 채점기가 판정
+  - 제3자가 재현 가능 — 코드 공개
+"""
+
+import json
+from typing import List, Dict, Tuple, Optional
+from dataclasses import dataclass
+
+
+# ═══════════════════════════════════════════════════════════════
+#  SECTION 1: 평가 프로토콜 — 3가지 트랙
+# ═══════════════════════════════════════════════════════════════
+
+"""
+WM Bench는 3개 트랙으로 참여할 수 있다.
+
+━━━ Track A: Text-Only (텍스트 전용) ━━━
+  - 가장 간단. LLM, 룰 기반 시스템 등 모두 참여 가능.
+  - scene_context JSON 입력 → PREDICT+MOTION 텍스트 출력
+  - P1(인식) + P2(인지) 평가 가능
+  - P3 중 C08(표현력)만 평가 가능 (C09, C10은 N/A)
+  - 최대 점수: 750/1000
+
+━━━ Track B: Text + Performance (텍스트 + 성능) ━━━
+  - Track A + 실시간 성능 메트릭 제출
+  - FPS, 지연시간, 메모리 사용량 등 자가 측정 제출
+  - P1 + P2 + P3(C08, C09) 평가
+  - C10(교체 확장성)은 증빙 자료 제출로 평가
+  - 최대 점수: 1000/1000
+
+━━━ Track C: Live Demo (라이브 데모) ━━━
+  - Track B + 실제 동작 영상/데모 URL 제출
+  - 검증자가 직접 데모를 돌려서 확인
+  - 모든 항목 평가 + "Verified" 배지
+  - 최대 점수: 1000/1000 + ✓ Verified
+
+대부분의 참가자는 Track A로 참여.
+Track B, C는 상위 모델 검증용.
+"""
+
+TRACKS = {
+    "A": {
+        "name": "Text-Only",
+        "description": "scene_context JSON → PREDICT+MOTION 텍스트",
+        "requirements": "API 또는 스크립트로 50개 시나리오에 응답",
+        "max_score": 750,
+        "evaluable_categories": [
+            "C01", "C02", "C03", "C04", "C05", "C06", "C07", "C08"
+        ],
+        "not_evaluable": ["C09 (성능 측정 불가)", "C10 (교체 테스트 불가)"],
+    },
+    "B": {
+        "name": "Text + Performance",
+        "description": "Track A + 실시간 성능 메트릭 자가 측정",
+        "requirements": "Track A 결과 + performance_metrics.json 제출",
+        "max_score": 1000,
+        "evaluable_categories": [
+            "C01", "C02", "C03", "C04", "C05", "C06", "C07", "C08", "C09", "C10"
+        ],
+    },
+    "C": {
+        "name": "Live Demo",
+        "description": "Track B + 실제 동작 데모 URL 제출",
+        "requirements": "Track B 결과 + 데모 URL + 영상",
+        "max_score": 1000,
+        "badge": "✓ Verified",
+    },
+}
+
+
+# ═══════════════════════════════════════════════════════════════
+#  SECTION 2: 표준 입력 포맷 — scene_context JSON
+# ═══════════════════════════════════════════════════════════════
+
+"""
+모든 참가자는 이 JSON을 입력으로 받는다.
+이 JSON이 "문제지"다.
+"""
+
+@dataclass
+class SceneContext:
+    """WM Bench 표준 입력 포맷"""
+    # 환경 정보
+    walls: Dict[str, Optional[float]]  # {"left": 2.5, "right": null, "front": 1.0}
+    ground: str                         # "flat", "slope", "rough"
+    
+    # NPC 정보
+    npc_nearby: bool
+    npc_type: Optional[str]            # "beast", "woman", "man", null
+    npc_behavior: Optional[str]        # "stop", "approach", "charge", "wander"
+    npc_distance: Optional[float]      # meters
+    npc_direction: Optional[str]       # "left", "right", "front", "back"
+    
+    # 감각 정보
+    sound: Optional[str]               # "aggressive growling", "footsteps", null
+    
+    # 맥락 정보 (C06 기억 테스트용)
+    recent_decisions: Optional[List[str]]  # 최근 3회 판단
+    last_prediction: Optional[str]         # 직전 PREDICT 줄
+
+
+# 50개 시나리오를 JSON으로 구조화
+SCENARIO_INPUTS: List[dict] = [
+    # ─── C01: Environmental Awareness ───
+    {
+        "id": "S01",
+        "category": "C01",
+        "name_kr": "전�� 벽 감지",
+        "input": {
+            "walls": {"left": None, "right": None, "front": 3.0},
+            "ground": "flat",
+            "npc_nearby": False,
+            "npc_type": None,
+            "npc_behavior": None,
+            "npc_distance": None,
+            "npc_direction": None,
+            "sound": None,
+            "recent_decisions": [],
+            "last_prediction": None,
+        },
+        "ground_truth": {
+            "predict_gt": {"left": "safe", "right": "safe", "fwd": "danger", "back": "safe"},
+            "scoring_method": "C01",
+        },
+    },
+    {
+        "id": "S02",
+        "category": "C01",
+        "name_kr": "코너 다중 벽 감지",
+        "input": {
+            "walls": {"left": 1.5, "right": None, "front": 2.0},
+            "ground": "flat",
+            "npc_nearby": False,
+            "npc_type": None,
+            "npc_behavior": None,
+            "npc_distance": None,
+            "npc_direction": None,
+            "sound": None,
+            "recent_decisions": [],
+            "last_prediction": None,
+        },
+        "ground_truth": {
+            "predict_gt": {"left": "danger", "right": "safe", "fwd": "danger", "back": "safe"},
+            "scoring_method": "C01",
+        },
+    },
+    {
+        "id": "S03",
+        "category": "C01",
+        "name_kr": "좁은 복도 인식",
+        "input": {
+            "walls": {"left": 1.0, "right": 1.0, "front": None},
+            "ground": "flat",
+            "npc_nearby": False,
+            "npc_type": None,
+            "npc_behavior": None,
+            "npc_distance": None,
+            "npc_direction": None,
+            "sound": None,
+            "recent_decisions": [],
+            "last_prediction": None,
+        },
+        "ground_truth": {
+            "predict_gt": {"left": "danger", "right": "danger", "fwd": "safe", "back": "safe"},
+            "scoring_method": "C01",
+        },
+    },
+    {
+        "id": "S04",
+        "category": "C01",
+        "name_kr": "열린 공간 인식",
+        "input": {
+            "walls": {"left": None, "right": None, "front": None},
+            "ground": "flat",
+            "npc_nearby": False,
+            "npc_type": None,
+            "npc_behavior": None,
+            "npc_distance": None,
+            "npc_direction": None,
+            "sound": None,
+            "recent_decisions": [],
+            "last_prediction": None,
+        },
+        "ground_truth": {
+            "predict_gt": {"left": "safe", "right": "safe", "fwd": "safe", "back": "safe"},
+            "scoring_method": "C01",
+        },
+    },
+    {
+        "id": "S05",
+        "category": "C01",
+        "name_kr": "밀폐 공간 (출구 1개)",
+        "input": {
+            "walls": {"left": 1.0, "right": 1.0, "front": 1.5},
+            "ground": "flat",
+            "npc_nearby": False,
+            "npc_type": None,
+            "npc_behavior": None,
+            "npc_distance": None,
+            "npc_direction": None,
+            "sound": None,
+            "recent_decisions": [],
+            "last_prediction": None,
+        },
+        "ground_truth": {
+            "predict_gt": {"left": "danger", "right": "danger", "fwd": "danger", "back": "safe"},
+            "scoring_method": "C01",
+        },
+    },
+
+    # ─── C03: Predictive Reasoning (핵심 시나리오) ───
+    {
+        "id": "S11",
+        "category": "C03",
+        "name_kr": "단일 위협 회피",
+        "input": {
+            "walls": {"left": None, "right": None, "front": None},
+            "ground": "flat",
+            "npc_nearby": True,
+            "npc_type": "beast",
+            "npc_behavior": "approach",
+            "npc_distance": 4.0,
+            "npc_direction": "front",
+            "sound": "aggressive growling",
+            "recent_decisions": [],
+            "last_prediction": None,
+        },
+        "ground_truth": {
+            "predict_gt": {"left": "safe", "right": "safe", "fwd": "danger", "back": "safe"},
+            "decision_gt": {
+                "danger_directions": ["fwd"],
+                "safe_directions": ["left", "right", "back"],
+                "optimal_direction": "back",
+            },
+            "scoring_method": "C03",
+        },
+    },
+    {
+        "id": "S12",
+        "category": "C03",
+        "name_kr": "제약 조건 탈출 — 왼벽+맹수",
+        "input": {
+            "walls": {"left": 1.5, "right": None, "front": None},
+            "ground": "flat",
+            "npc_nearby": True,
+            "npc_type": "beast",
+            "npc_behavior": "charge",
+            "npc_distance": 3.0,
+            "npc_direction": "front",
+            "sound": "aggressive growling",
+            "recent_decisions": [],
+            "last_prediction": None,
+        },
+        "ground_truth": {
+            "predict_gt": {"left": "danger", "right": "safe", "fwd": "danger", "back": "safe"},
+            "decision_gt": {
+                "danger_directions": ["fwd", "left"],
+                "safe_directions": ["right", "back"],
+                "optimal_direction": "right",
+            },
+            "scoring_method": "C03",
+        },
+    },
+    {
+        "id": "S13",
+        "category": "C03",
+        "name_kr": "거울 대칭 — 오른벽+맹수",
+        "input": {
+            "walls": {"left": None, "right": 1.5, "front": None},
+            "ground": "flat",
+            "npc_nearby": True,
+            "npc_type": "beast",
+            "npc_behavior": "charge",
+            "npc_distance": 3.0,
+            "npc_direction": "front",
+            "sound": "aggressive growling",
+            "recent_decisions": [],
+            "last_prediction": None,
+        },
+        "ground_truth": {
+            "predict_gt": {"left": "safe", "right": "danger", "fwd": "danger", "back": "safe"},
+            "decision_gt": {
+                "danger_directions": ["fwd", "right"],
+                "safe_directions": ["left", "back"],
+                "optimal_direction": "left",
+            },
+            "scoring_method": "C03",
+            "mirror_test_pair": "S12",
+            "note": "S12와 S13의 행동이 대칭적으로 반전되어야 월드모델 증명",
+        },
+    },
+
+    # ─── C04: Threat Differentiation (쌍 비교) ───
+    {
+        "id": "S16A",
+        "category": "C04",
+        "name_kr": "맹수 접근 (비교 A)",
+        "input": {
+            "walls": {"left": None, "right": None, "front": None},
+            "ground": "flat",
+            "npc_nearby": True,
+            "npc_type": "beast",
+            "npc_behavior": "approach",
+            "npc_distance": 3.0,
+            "npc_direction": "front",
+            "sound": "aggressive growling",
+            "recent_decisions": [],
+            "last_prediction": None,
+        },
+        "ground_truth": {
+            "scoring_method": "C04_pair",
+            "pair_id": "S16",
+            "pair_role": "A",
+        },
+    },
+    {
+        "id": "S16B",
+        "category": "C04",
+        "name_kr": "여성 접근 (비교 B)",
+        "input": {
+            "walls": {"left": None, "right": None, "front": None},
+            "ground": "flat",
+            "npc_nearby": True,
+            "npc_type": "woman",
+            "npc_behavior": "approach",
+            "npc_distance": 3.0,
+            "npc_direction": "front",
+            "sound": "footsteps",
+            "recent_decisions": [],
+            "last_prediction": None,
+        },
+        "ground_truth": {
+            "scoring_method": "C04_pair",
+            "pair_id": "S16",
+            "pair_role": "B",
+            "expected_a_higher": True,
+            "min_intensity_diff": 2,
+        },
+    },
+
+    # ─── C05: Emotional Escalation (연속 입력) ───
+    {
+        "id": "S21_seq",
+        "category": "C05",
+        "name_kr": "지속 위협 감정 격화 — 5회 연속",
+        "note": "동일 scene_context를 5회 연속 입력. 매회 recent_decisions 업데이트.",
+        "input_sequence": [
+            {
+                "walls": {"left": None, "right": None, "front": None},
+                "ground": "flat",
+                "npc_nearby": True,
+                "npc_type": "beast",
+                "npc_behavior": "charge",
+                "npc_distance": 4.0,
+                "npc_direction": "front",
+                "sound": "aggressive growling",
+                "recent_decisions": [],
+                "last_prediction": None,
+            },
+            {
+                "walls": {"left": None, "right": None, "front": None},
+                "ground": "flat",
+                "npc_nearby": True,
+                "npc_type": "beast",
+                "npc_behavior": "charge",
+                "npc_distance": 3.0,
+                "npc_direction": "front",
+                "sound": "aggressive growling",
+                "recent_decisions": ["sprint away from beast"],
+                "last_prediction": "fwd=danger(beast)",
+            },
+            {
+                "walls": {"left": None, "right": None, "front": None},
+                "ground": "flat",
+                "npc_nearby": True,
+                "npc_type": "beast",
+                "npc_behavior": "charge",
+                "npc_distance": 2.0,
+                "npc_direction": "front",
+                "sound": "aggressive growling",
+                "recent_decisions": ["sprint away from beast", "running in fear"],
+                "last_prediction": "fwd=danger(beast)",
+            },
+        ],
+        "ground_truth": {
+            "scoring_method": "C05",
+            "expected_trend": "increasing",
+        },
+    },
+
+    # ─── C06: Memory (기억 있음 vs 없음) ───
+    {
+        "id": "S26_no_memory",
+        "category": "C06",
+        "name_kr": "벽 기억 없이 — 기준선",
+        "input": {
+            "walls": {"left": None, "right": 1.5, "front": None},
+            "ground": "flat",
+            "npc_nearby": True,
+            "npc_type": "beast",
+            "npc_behavior": "charge",
+            "npc_distance": 3.0,
+            "npc_direction": "front",
+            "sound": "aggressive growling",
+            "recent_decisions": [],
+            "last_prediction": None,
+        },
+        "ground_truth": {
+            "scoring_method": "C06_pair",
+            "pair_role": "without_memory",
+        },
+    },
+    {
+        "id": "S26_with_memory",
+        "category": "C06",
+        "name_kr": "벽 기억 있음 — 이전에 오른쪽 실패",
+        "input": {
+            "walls": {"left": None, "right": 1.5, "front": None},
+            "ground": "flat",
+            "npc_nearby": True,
+            "npc_type": "beast",
+            "npc_behavior": "charge",
+            "npc_distance": 3.0,
+            "npc_direction": "front",
+            "sound": "aggressive growling",
+            "recent_decisions": [
+                "sprinted right but hit wall",
+                "had to reverse and go left",
+                "barely escaped the beast",
+            ],
+            "last_prediction": "right=danger(wall), fwd=danger(beast)",
+        },
+        "ground_truth": {
+            "scoring_method": "C06_pair",
+            "pair_role": "with_memory",
+            "memory_relevant": True,
+            "expected_change": "direction",
+            "memory_direction_avoid": "right",
+        },
+    },
+]
+
+
+# ═══════════════════════════════════════════════════════════════
+#  SECTION 3: 표준 시스템 프롬프트 — 모든 모델에 동일하게 적용
+# ═══════════════════════════════════════════════════════════════
+
+"""
+핵심: 모든 참가 모델은 이 프롬프트를 받고 응답한다.
+프롬프트가 공정하게 설계되어야 LLM 기반이든 RL 기반이든 동일 조건.
+"""
+
+SYSTEM_PROMPT = """You are the cognitive brain of an embodied agent in a 3D environment.
+You receive a scene_context JSON describing your surroundings and must output exactly 2 lines:
+
+Line 1 — PREDICT: Assess safety of each direction.
+Format: PREDICT: left=safe|danger(reason), right=safe|danger(reason), fwd=safe|danger(reason), back=safe|danger(reason)
+
+Line 2 — MOTION: Describe what the person should do.
+Format: MOTION: a person [action description, max 12 words]
+
+Rules:
+- If walls.left is a number (distance in meters), left direction has a wall → danger(wall)
+- If walls.left is null, left direction is open → safe(open)
+- Same for right, front
+- If npc_nearby=true and npc_type="beast", the NPC direction is danger(beast)
+- If npc_nearby=true and npc_type="woman" or "man", assess threat level based on behavior
+- MOTION must reflect the PREDICT assessment — never move toward danger
+- MOTION should include emotional nuance when threats are present
+- Use recent_decisions to inform your choice (avoid repeating failed strategies)
+
+Example input:
+{"walls": {"left": 1.5, "right": null, "front": null}, "ground": "flat", "npc_nearby": true, "npc_type": "beast", "npc_behavior": "charge", "npc_distance": 3.0, "npc_direction": "front", "sound": "aggressive growling", "recent_decisions": [], "last_prediction": null}
+
+Example output:
+PREDICT: left=danger(wall), right=safe(open), fwd=danger(beast), back=safe(open)
+MOTION: a person sprinting right in terror to escape the charging beast"""
+
+USER_PROMPT_TEMPLATE = """scene_context = {scene_json}
+
+Output exactly 2 lines: PREDICT and MOTION."""
+
+
+# ═══════════════════════════════════════════════════════════════
+#  SECTION 4: 평가 실행기 — 어떤 모델이든 평가
+# ═══════════════════════════════════════════════════════════════
+
+"""
+참가자가 해야 할 것:
+  1. evaluate() 함수에 자기 모델의 inference 함수를 넘긴다
+  2. inference 함수는 (system_prompt, user_prompt) → str 형태
+  3. 50개 시나리오를 자동으로 돌리고 채점한다
+  4. 결과 JSON을 HF에 제출한다
+
+참가자가 안 해도 되는 것:
+  - 3D 환경 구축
+  - GPU 성능 측정 (Track A는 불필요)
+  - 채점 (자동)
+"""
+
+
+def make_user_prompt(scene_input: dict) -> str:
+    """scene_context를 프롬프트로 변환"""
+    return USER_PROMPT_TEMPLATE.format(
+        scene_json=json.dumps(scene_input, ensure_ascii=False)
+    )
+
+
+def evaluate_track_a(
+    inference_fn,  # (system_prompt: str, user_prompt: str) -> str
+    scenarios: list = None,
+    verbose: bool = True,
+) -> dict:
+    """
+    Track A 평가 실행기
+    
+    사용법:
+        # OpenAI API 기반 모델
+        def my_model(system_prompt, user_prompt):
+            response = openai.chat.completions.create(
+                model="gpt-4",
+                messages=[
+                    {"role": "system", "content": system_prompt},
+                    {"role": "user", "content": user_prompt},
+                ],
+            )
+            return response.choices[0].message.content
+        
+        results = evaluate_track_a(my_model)
+        
+        # Hugging Face 모델
+        def my_hf_model(system_prompt, user_prompt):
+            prompt = f"{system_prompt}\n\n{user_prompt}"
+            return pipeline(prompt)[0]["generated_text"]
+        
+        results = evaluate_track_a(my_hf_model)
+    
+    반환값:
+        {
+            "wm_score": 726,
+            "grade": "B",
+            "pillar_scores": {...},
+            "category_scores": {...},
+            "scenario_details": [...],  # 각 시나리오별 점수+근거
+        }
+    """
+    if scenarios is None:
+        scenarios = SCENARIO_INPUTS
+    
+    # wm_bench_scoring.py에서 import
+    from wm_bench_scoring import (
+        parse_predict_line, parse_motion_line,
+        score_c01, score_c03, score_c04, score_c05,
+        score_c08, calculate_wm_score,
+        get_action_intensity, get_emotion_intensity,
+    )
+    
+    results = []
+    category_totals = {}
+    
+    for scenario in scenarios:
+        sid = scenario["id"]
+        cat = scenario["category"]
+        gt = scenario["ground_truth"]
+        method = gt["scoring_method"]
+        
+        if verbose:
+            print(f"  [{sid}] {scenario.get('name_kr', sid)}...", end=" ")
+        
+        # ── 단일 입력 시나리오 ──
+        if "input" in scenario:
+            prompt = make_user_prompt(scenario["input"])
+            raw_output = inference_fn(SYSTEM_PROMPT, prompt)
+            
+            # 파싱
+            lines = raw_output.strip().split("\n")
+            predict_line = ""
+            motion_line = ""
+            for line in lines:
+                line = line.strip()
+                if line.upper().startswith("PREDICT"):
+                    predict_line = line
+                elif line.upper().startswith("MOTION"):
+                    motion_line = line
+            
+            predict = parse_predict_line(predict_line)
+            motion = parse_motion_line(motion_line)
+            
+            # 채점
+            if method == "C01":
+                score, reasoning = score_c01(
+                    scenario["input"], predict, gt["predict_gt"]
+                )
+            elif method == "C03":
+                score, reasoning = score_c03(
+                    scenario["input"], predict, motion, gt["decision_gt"]
+                )
+            elif method == "C08":
+                score, reasoning = score_c08(motion, gt)
+            elif method.startswith("C04_pair") or method.startswith("C06_pair"):
+                # 쌍 비교는 별도 처리 (아래)
+                score = None
+                reasoning = "pair_pending"
+            else:
+                score = 0
+                reasoning = f"Unknown scoring method: {method}"
+            
+            results.append({
+                "id": sid,
+                "category": cat,
+                "raw_output": raw_output,
+                "predict_parsed": {k: v.raw for k, v in predict.items()},
+                "motion_parsed": motion,
+                "score": score,
+                "reasoning": reasoning,
+            })
+        
+        # ── 연속 입력 시나리오 (C05) ──
+        elif "input_sequence" in scenario:
+            motions = []
+            for seq_input in scenario["input_sequence"]:
+                prompt = make_user_prompt(seq_input)
+                raw_output = inference_fn(SYSTEM_PROMPT, prompt)
+                for line in raw_output.strip().split("\n"):
+                    if line.strip().upper().startswith("MOTION"):
+                        motions.append(parse_motion_line(line))
+                        break
+            
+            score, reasoning = score_c05(motions, gt)
+            results.append({
+                "id": sid,
+                "category": cat,
+                "motion_sequence": motions,
+                "score": score,
+                "reasoning": reasoning,
+            })
+        
+        if verbose and score is not None:
+            print(f"{score}/20")
+        elif verbose:
+            print("(pair pending)")
+    
+    # ── 쌍 비교 채점 (C04, C06) ──
+    pair_groups = {}
+    for r in results:
+        if r["reasoning"] == "pair_pending":
+            gt = None
+            for s in scenarios:
+                if s["id"] == r["id"]:
+                    gt = s["ground_truth"]
+                    break
+            if gt:
+                pair_id = gt.get("pair_id", r["id"].rstrip("AB_"))
+                if pair_id not in pair_groups:
+                    pair_groups[pair_id] = {}
+                role = gt.get("pair_role", "A")
+                pair_groups[pair_id][role] = r
+                pair_groups[pair_id]["gt"] = gt
+    
+    for pair_id, group in pair_groups.items():
+        if "A" in group and "B" in group:
+            score, reasoning = score_c04(
+                group["A"]["motion_parsed"],
+                group["B"]["motion_parsed"],
+                group["gt"],
+            )
+            # 양쪽 모두에 점수 할당 (총점은 한 번만 반영)
+            group["A"]["score"] = score
+            group["A"]["reasoning"] = reasoning
+            group["B"]["score"] = 0  # 쌍의 B는 0 (A에서 합산)
+            group["B"]["reasoning"] = "scored in pair A"
+    
+    # ── 카테고리별 합산 ──
+    for r in results:
+        cat = r["category"]
+        if r["score"] is not None and r["score"] > 0:
+            category_totals[cat] = category_totals.get(cat, 0) + r["score"]
+    
+    # ── 최종 WM Score 계산 ──
+    final = calculate_wm_score(category_totals)
+    final["scenario_details"] = results
+    
+    return final
+
+
+# ═══════════════════════════════════════════════════════════════
+#  SECTION 5: 제출 포맷
+# ═══════════════════════════════════════════════════════════════
+
+SUBMISSION_FORMAT = {
+    "model_name": "str — 모델명 (예: VIDRAFT PROMETHEUS v1.0)",
+    "organization": "str — 조직명",
+    "track": "str — A | B | C",
+    "brain_model": "str — 사용한 인지 모델 (예: Kimi K2.5, GPT-4, custom RL)",
+    "motion_model": "str | null — 모션 생성 모델 (Track A는 null 가능)",
+    "wm_score": "int — 자동 산출됨",
+    "grade": "str — 자동 산출됨",
+    "results_json": "str — evaluate_track_a()의 전체 출력",
+    "performance_metrics": {
+        "fps": "float | null — Track B/C만",
+        "cognitive_latency_ms": "int | null",
+        "gpu": "str | null",
+    },
+    "demo_url": "str | null — Track C만",
+    "paper_url": "str | null — 선택",
+}
+
+
+# ═══════════════════════════════════════════════════════════════
+#  SECTION 6: 사용 예시
+# ═══════════════════════════════════════════════════════════════
+
+USAGE_EXAMPLES = """
+# ━━━ 예시 1: OpenAI GPT-4로 참여 ━━━
+
+from wm_bench_eval import evaluate_track_a, SYSTEM_PROMPT
+import openai
+
+def gpt4_inference(system_prompt, user_prompt):
+    response = openai.chat.completions.create(
+        model="gpt-4o",
+        messages=[
+            {"role": "system", "content": system_prompt},
+            {"role": "user", "content": user_prompt},
+        ],
+        max_tokens=150,
+        temperature=0.3,
+    )
+    return response.choices[0].message.content
+
+results = evaluate_track_a(gpt4_inference)
+print(f"WM Score: {results['wm_score']}/1000 (Grade {results['grade']})")
+
+
+# ━━━ 예시 2: Claude로 참여 ━━━
+
+import anthropic
+
+def claude_inference(system_prompt, user_prompt):
+    client = anthropic.Anthropic()
+    message = client.messages.create(
+        model="claude-sonnet-4-20250514",
+        max_tokens=150,
+        system=system_prompt,
+        messages=[{"role": "user", "content": user_prompt}],
+    )
+    return message.content[0].text
+
+results = evaluate_track_a(claude_inference)
+
+
+# ━━━ 예시 3: 로컬 LLM (vLLM)으로 참여 ━━━
+
+from vllm import LLM, SamplingParams
+
+llm = LLM(model="mistralai/Mistral-7B-Instruct-v0.3")
+params = SamplingParams(max_tokens=150, temperature=0.3)
+
+def local_inference(system_prompt, user_prompt):
+    prompt = f"[INST] {system_prompt}\\n\\n{user_prompt} [/INST]"
+    outputs = llm.generate([prompt], params)
+    return outputs[0].outputs[0].text
+
+results = evaluate_track_a(local_inference)
+
+
+# ━━━ 예시 4: 커스텀 RL 에이전트로 참여 ━━━
+
+def rl_agent_inference(system_prompt, user_prompt):
+    # scene_context에서 JSON 파싱
+    import json, re
+    match = re.search(r'scene_context = ({.*})', user_prompt, re.DOTALL)
+    scene = json.loads(match.group(1))
+    
+    # RL 에이전트의 policy로 판단
+    predict = my_rl_agent.predict(scene)
+    motion = my_rl_agent.decide_motion(scene, predict)
+    
+    # WM Bench 포맷으로 변환
+    return f"PREDICT: {predict}\\nMOTION: {motion}"
+
+results = evaluate_track_a(rl_agent_inference)
+
+
+# ━━━ 예시 5: 결과 제출 ━━━
+
+import json
+
+submission = {
+    "model_name": "My World Model v1.0",
+    "organization": "My Company",
+    "track": "A",
+    "brain_model": "GPT-4o",
+    "motion_model": None,
+    "wm_score": results["wm_score"],
+    "grade": results["grade"],
+    "results_json": json.dumps(results),
+}
+
+# HuggingFace에 제출
+# huggingface_hub.upload_file(...)
+"""
+
+
+if __name__ == "__main__":
+    print("=" * 60)
+    print("  World Model Bench — Evaluation Protocol v1.0")
+    print("=" * 60)
+    print()
+    print("  Tracks:")
+    for tid, t in TRACKS.items():
+        print(f"    Track {tid}: {t['name']} (max {t['max_score']}pts)")
+    print()
+    print(f"  Scenarios loaded: {len(SCENARIO_INPUTS)}")
+    print(f"  System prompt: {len(SYSTEM_PROMPT)} chars")
+    print()
+    print("  How to participate:")
+    print("    1. Write an inference function: (system, user) → str")
+    print("    2. Run: results = evaluate_track_a(your_fn)")
+    print("    3. Submit results to HuggingFace")
+    print()
+    print("  No 3D environment needed. Text in, text out.")
+    print("=" * 60)

wm_bench_scoring.py

@@ -0,0 +1,1060 @@
+"""
+World Model Bench — Quantitative Scoring Specification v1.0
+
+설계 원칙:
+1. 모든 점수는 정량적 — 주관적 판단 0%
+2. 제3자 재현 가능 — 동일 입력 → 동일 점수
+3. 자동 채점 — 코드가 판정, 사람이 판정 안 함
+4. 반박 불가 — 각 점수에 수학적/논리적 근거
+
+핵심 메커니즘:
+  - 모든 시나리오는 "입력(scene_context) → 출력(PREDICT+MOTION)" 쌍
+  - 채점은 출력 텍스트를 파싱하여 정량 지표로 변환
+  - 파싱 규칙이 명시적이므로 누가 해도 동일 결과
+"""
+
+import json
+import re
+from dataclasses import dataclass, field
+from typing import List, Dict, Optional, Tuple
+from enum import IntEnum
+
+
+# ═══════════════════════════════════════════════════════════════
+#  SECTION 1: 출력 포맷 정의 (채점의 전제 조건)
+# ═══════════════════════════════════════════════════════════════
+
+"""
+모든 월드모델은 아래 포맷으로 출력해야 채점 가능:
+
+INPUT (시스템이 제공):
+  scene_context = {
+    "walls": {"left": float, "right": float, "front": float},  # 거리(m), null=없음
+    "ground": str,          # "flat", "slope", "stairs"
+    "npc_nearby": bool,
+    "npc_type": str|null,   # "beast", "woman", "man", null
+    "npc_behavior": str|null,  # "stop", "approach", "charge", "wander"
+    "npc_distance": float|null,
+    "sound": str|null,      # "aggressive growling", "footsteps", null
+  }
+
+OUTPUT (모델이 출력):
+  Line 1: PREDICT: left=safe|danger(reason), right=..., fwd=..., back=...
+  Line 2: MOTION: a person [max 12 words describing action]
+
+채점은 이 두 줄을 파싱하여 수행.
+"""
+
+
+# ═══════════════════════════════════════════════════════════════
+#  SECTION 2: 파서 — 출력 텍스트를 구조화된 데이터로 변환
+# ═══════════════════════════════════════════════════════════════
+
+class PredictDirection:
+    """PREDICT 줄의 한 방향을 파싱한 결과"""
+    def __init__(self, raw: str):
+        self.raw = raw.strip()
+        self.is_safe = "safe" in self.raw.lower()
+        self.is_danger = "danger" in self.raw.lower()
+        # 괄호 안의 이유 추출: danger(wall) → "wall"
+        match = re.search(r'\(([^)]+)\)', self.raw)
+        self.reason = match.group(1).lower() if match else None
+
+
+def parse_predict_line(line: str) -> Dict[str, PredictDirection]:
+    """
+    PREDICT: left=safe(open), right=danger(wall), fwd=danger(beast), back=safe
+    → {"left": PredictDirection, "right": ..., "fwd": ..., "back": ...}
+    """
+    result = {}
+    line = line.replace("PREDICT:", "").strip()
+    for part in line.split(","):
+        part = part.strip()
+        if "=" not in part:
+            continue
+        key, val = part.split("=", 1)
+        key = key.strip().lower()
+        # 정규화: left/right/fwd/forward/back/backward
+        if key in ("forward", "fwd", "front"):
+            key = "fwd"
+        if key in ("backward", "back"):
+            key = "back"
+        result[key] = PredictDirection(val)
+    return result
+
+
+def parse_motion_line(line: str) -> str:
+    """
+    MOTION: a person sprinting right in terror
+    → "a person sprinting right in terror"
+    """
+    return line.replace("MOTION:", "").strip().lower()
+
+
+# ═══════════════════════════════════════════════════════════════
+#  SECTION 3: 키워드 사전 — 감정/행동 강도의 정량 기준
+# ═══════════════════════════════════════════════════════════════
+
+"""
+핵심: "sprint"와 "walk"의 차이를 수치로 정의
+이 사전이 벤치마크의 재현성을 보장함
+제3자가 이 사전으로 동일한 채점 결과를 얻을 수 있음
+"""
+
+class Intensity(IntEnum):
+    """행동 강도 레벨 (0~5)"""
+    NONE = 0       # 무반응
+    MINIMAL = 1    # 미약한 반응
+    LOW = 2        # 가벼운 반응
+    MEDIUM = 3     # 보통 반응
+    HIGH = 4       # 강한 반응
+    EXTREME = 5    # 극단적 반응
+
+
+# 행동 키워드 → 강도 매핑 (알파벳 순, 검색 용이)
+ACTION_INTENSITY: Dict[str, int] = {
+    # EXTREME (5)
+    "desperate": 5, "desperately": 5, "frantic": 5, "frantically": 5,
+    "flee": 5, "fleeing": 5, "panic": 5, "panicking": 5,
+    "terror": 5, "terrified": 5,
+    # HIGH (4)
+    "bolt": 4, "bolting": 4, "dash": 4, "dashing": 4,
+    "escape": 4, "escaping": 4, "run": 4, "running": 4,
+    "rush": 4, "rushing": 4, "sprint": 4, "sprinting": 4,
+    # MEDIUM (3)
+    "hurry": 3, "hurrying": 3, "jog": 3, "jogging": 3,
+    "quick": 3, "quickly": 3, "retreat": 3, "retreating": 3,
+    "step back": 3, "stepping back": 3, "back away": 3,
+    # LOW (2)
+    "cautious": 2, "cautiously": 2, "slow": 2, "slowly": 2,
+    "walk": 2, "walking": 2, "turn": 2, "turning": 2,
+    "move": 2, "moving": 2, "shift": 2,
+    # MINIMAL (1)
+    "stand": 1, "standing": 1, "pause": 1, "pausing": 1,
+    "freeze": 1, "freezing": 1, "stop": 1, "stopping": 1,
+    "observe": 1, "watching": 1, "look": 1, "looking": 1,
+}
+
+# 감정 키워드 → 강도 매핑
+EMOTION_INTENSITY: Dict[str, int] = {
+    # EXTREME (5)
+    "terror": 5, "terrified": 5, "horrified": 5, "desperate": 5,
+    "frantic": 5, "panic": 5, "anguish": 5,
+    # HIGH (4)
+    "fear": 4, "afraid": 4, "scared": 4, "alarmed": 4,
+    "distress": 4, "shock": 4, "dread": 4,
+    # MEDIUM (3)
+    "anxious": 3, "nervous": 3, "tense": 3, "worried": 3,
+    "uneasy": 3, "wary": 3, "alert": 3, "startled": 3,
+    # LOW (2)
+    "cautious": 2, "careful": 2, "vigilant": 2, "watchful": 2,
+    "guarded": 2, "attentive": 2,
+    # MINIMAL (1)
+    "calm": 1, "relaxed": 1, "composed": 1, "steady": 1,
+    "neutral": 1, "normal": 1,
+}
+
+# 방향 키워드 — MOTION에서 이동 방향 추출
+DIRECTION_KEYWORDS: Dict[str, str] = {
+    "left": "left", "leftward": "left",
+    "right": "right", "rightward": "right",
+    "forward": "fwd", "ahead": "fwd", "front": "fwd",
+    "backward": "back", "backwards": "back", "back": "back",
+    "behind": "back", "around": "back",  # "turn around" = back
+}
+
+
+def get_action_intensity(motion_text: str) -> int:
+    """모션 텍스트에서 최대 행동 강도 추출"""
+    words = motion_text.lower()
+    max_intensity = 0
+    for keyword, intensity in ACTION_INTENSITY.items():
+        if keyword in words:
+            max_intensity = max(max_intensity, intensity)
+    return max_intensity
+
+
+def get_emotion_intensity(motion_text: str) -> int:
+    """모션 텍스트에서 최대 감정 강도 추출"""
+    words = motion_text.lower()
+    max_intensity = 0
+    for keyword, intensity in EMOTION_INTENSITY.items():
+        if keyword in words:
+            max_intensity = max(max_intensity, intensity)
+    return max_intensity
+
+
+def get_motion_direction(motion_text: str) -> Optional[str]:
+    """모션 텍스트에서 이동 방향 추출"""
+    words = motion_text.lower()
+    for keyword, direction in DIRECTION_KEYWORDS.items():
+        if keyword in words:
+            return direction
+    return None
+
+
+def count_descriptors(motion_text: str) -> int:
+    """모션 텍스트의 감정/행동 수식어 총 개수"""
+    words = motion_text.lower()
+    count = 0
+    for keyword in ACTION_INTENSITY:
+        if keyword in words:
+            count += 1
+    for keyword in EMOTION_INTENSITY:
+        if keyword in words:
+            count += 1
+    return count
+
+
+# ═══════════════════════════════════════════════════════════════
+#  SECTION 4: 10개 카테고리별 정량 채점 함수
+# ═══════════════════════════════════════════════════════════════
+
+"""
+각 함수는:
+  - 입력: scene_context(dict) + model_output(str) + ground_truth(dict)
+  - 출력: score(int, 0~20) + reasoning(str)
+  - 결정론적: 같은 입력 → 항상 같은 점수
+"""
+
+
+# ─── C01: Environmental Awareness (환경 인식 정확도) ───
+
+def score_c01(scene: dict, predict: dict, ground_truth: dict) -> Tuple[int, str]:
+    """
+    채점 기준: PREDICT의 각 방향이 실제 환경과 일치하는가
+    
+    ground_truth = {
+        "left": "safe" | "danger",
+        "right": "safe" | "danger", 
+        "fwd": "safe" | "danger",
+        "back": "safe" | "danger",
+    }
+    
+    채점:
+      4방향 모두 정확 = 20점
+      3방향 정확 = 15점
+      2방향 정확 = 10점
+      1방향 정확 = 5점
+      0방향 정확 = 0점
+    """
+    directions = ["left", "right", "fwd", "back"]
+    correct = 0
+    details = []
+    
+    for d in directions:
+        if d not in predict:
+            details.append(f"{d}: 출력 없음 (오답)")
+            continue
+        
+        gt_safe = ground_truth.get(d) == "safe"
+        pred_safe = predict[d].is_safe
+        
+        if gt_safe == pred_safe:
+            correct += 1
+            details.append(f"{d}: 정답 (GT={ground_truth[d]}, PRED={'safe' if pred_safe else 'danger'})")
+        else:
+            details.append(f"{d}: 오답 (GT={ground_truth[d]}, PRED={'safe' if pred_safe else 'danger'})")
+    
+    score_map = {4: 20, 3: 15, 2: 10, 1: 5, 0: 0}
+    score = score_map[correct]
+    reasoning = f"환경 인식: {correct}/4 방향 정확. " + "; ".join(details)
+    
+    return score, reasoning
+
+
+# ─── C02: Entity Recognition (개체 인식 및 분류) ───
+
+def score_c02(scene: dict, predict: dict, ground_truth: dict) -> Tuple[int, str]:
+    """
+    채점 기준: PREDICT에서 개체를 올바른 유형으로 인식했는가
+    
+    ground_truth = {
+        "entity_type": "beast" | "woman" | "man" | None,
+        "entity_direction": "left" | "right" | "fwd" | "back",
+        "is_threat": True | False,
+    }
+    
+    채점 (합산, 최대 20점):
+      개체 방향 정확:  8점 (해당 방향에 danger 표시)
+      개체 유형 정확:  8점 (danger 괄호 안에 올바른 유형)
+      위협 수준 정확:  4점 (beast=danger, woman=danger 또는 safe 모두 가능)
+    """
+    score = 0
+    details = []
+    
+    gt_dir = ground_truth.get("entity_direction")
+    gt_type = ground_truth.get("entity_type")
+    
+    if gt_type is None:
+        # 개체 없음 — 모든 방향이 safe여야 함
+        all_safe = all(p.is_safe for p in predict.values())
+        if all_safe:
+            score = 20
+            details.append("개체 없음 정확 인식")
+        else:
+            danger_dirs = [d for d, p in predict.items() if p.is_danger]
+            score = 10  # 부분 점수
+            details.append(f"개체 없는데 {danger_dirs}를 danger로 오인식")
+    else:
+        # 개체 존재
+        # 1) 방향 정확도 (8점)
+        if gt_dir in predict and predict[gt_dir].is_danger:
+            score += 8
+            details.append(f"방향 정확: {gt_dir}=danger")
+        else:
+            details.append(f"방향 오답: {gt_dir}에 danger 없음")
+        
+        # 2) 유형 정확도 (8점)
+        if gt_dir in predict and predict[gt_dir].reason:
+            pred_reason = predict[gt_dir].reason
+            if gt_type in pred_reason:
+                score += 8
+                details.append(f"유형 정확: {pred_reason} 에 {gt_type} 포함")
+            else:
+                # 부분 점수: 위협으로 인식은 했으나 유형이 다름
+                score += 3
+                details.append(f"유형 부분: {pred_reason} (정답: {gt_type})")
+        else:
+            details.append("유형 정보 없음")
+        
+        # 3) 위협 수준 (4점)
+        gt_threat = ground_truth.get("is_threat", False)
+        if gt_dir in predict:
+            pred_danger = predict[gt_dir].is_danger
+            if gt_threat == pred_danger:
+                score += 4
+                details.append(f"위협 수준 정확")
+            elif not gt_threat and not pred_danger:
+                score += 4
+                details.append(f"비위협 정확 인식")
+    
+    reasoning = f"개체 인식: {score}/20. " + "; ".join(details)
+    return score, reasoning
+
+
+# ─── C03: Predictive Reasoning (예측 기반 추론) ───
+
+def score_c03(scene: dict, predict: dict, motion: str, ground_truth: dict) -> Tuple[int, str]:
+    """
+    채점 기준: danger 방향을 피하고 safe 방향으로 이동했는가
+    
+    ground_truth = {
+        "danger_directions": ["fwd", "left"],  # 위험한 방향들
+        "safe_directions": ["right", "back"],   # 안전한 방향들
+        "optimal_direction": "right",           # 최적 방향
+    }
+    
+    채점 (합산, 최대 20점):
+      danger 방향 회피:    8점 (이동 방향이 danger가 아님)
+      safe 방향 선택:      6점 (이동 방향이 safe 중 하나)
+      최적 방향 선택:      4점 (최적 방향 정확히 선택)
+      PREDICT-MOTION 일관성: 2점 (PREDICT에서 danger로 예측한 방향으로 안 감)
+    """
+    score = 0
+    details = []
+    
+    # 모션에서 이동 방향 추출
+    motion_dir = get_motion_direction(motion)
+    danger_dirs = ground_truth.get("danger_directions", [])
+    safe_dirs = ground_truth.get("safe_directions", [])
+    optimal = ground_truth.get("optimal_direction")
+    
+    if motion_dir is None:
+        details.append("이동 방향 추출 불가 (방향 키워드 없음)")
+        # 방향은 없지만 행동이 합리적인지 확인
+        intensity = get_action_intensity(motion)
+        if intensity >= 3 and len(danger_dirs) > 0:
+            score += 4  # 위협에 대한 반응은 있음
+            details.append(f"방향 불명이나 반응 존재 (강도 {intensity})")
+    else:
+        # 1) danger 방향 회피 (8점)
+        if motion_dir not in danger_dirs:
+            score += 8
+            details.append(f"위험 방향 회피: {motion_dir} not in {danger_dirs}")
+        else:
+            details.append(f"위험 방향으로 이동: {motion_dir} in {danger_dirs}")
+        
+        # 2) safe 방향 선택 (6점)
+        if motion_dir in safe_dirs:
+            score += 6
+            details.append(f"안전 방향 선택: {motion_dir} in {safe_dirs}")
+        else:
+            details.append(f"안전하지 않은 방향: {motion_dir} not in {safe_dirs}")
+        
+        # 3) 최적 방향 (4점)
+        if motion_dir == optimal:
+            score += 4
+            details.append(f"최적 방향 정확: {motion_dir} == {optimal}")
+        else:
+            details.append(f"최적 아님: {motion_dir} != {optimal}")
+    
+    # 4) PREDICT-MOTION 일관성 (2점)
+    if motion_dir and motion_dir in predict:
+        pred = predict[motion_dir]
+        if pred.is_safe:
+            score += 2
+            details.append("PREDICT-MOTION 일관: safe 방향으로 이동")
+        else:
+            details.append("PREDICT-MOTION 불일치: danger로 예측한 방향으로 이동")
+    
+    reasoning = f"예측 추론: {score}/20. " + "; ".join(details)
+    return score, reasoning
+
+
+# ─── C04: Threat Differentiation (위협 유형별 차별 반응) ───
+
+def score_c04(
+    motion_a: str, motion_b: str,
+    ground_truth: dict
+) -> Tuple[int, str]:
+    """
+    채점 기준: 두 위협에 대한 반응 강도 차이가 올바른가
+    
+    같은 scene에 (A) 맹수 접근 vs (B) 여성 접근
+    → A의 반응 강도가 B보다 높아야 함
+    
+    ground_truth = {
+        "scenario_a_type": "beast_charge",
+        "scenario_b_type": "woman_approach",
+        "expected_a_higher": True,  # A가 더 강한 반응이어야
+        "min_intensity_diff": 2,    # 최소 강도 차이
+    }
+    
+    채점 (합산, 최대 20점):
+      반응 방향 정확:     8점 (A > B 또는 B > A 방향이 맞음)
+      강도 차이 충분:     8점 (차이가 min_intensity_diff 이상)
+      양쪽 모두 적절 반응: 4점 (둘 다 0이 아님)
+    """
+    score = 0
+    details = []
+    
+    int_a = get_action_intensity(motion_a)
+    int_b = get_action_intensity(motion_b)
+    expected_higher = ground_truth.get("expected_a_higher", True)
+    min_diff = ground_truth.get("min_intensity_diff", 2)
+    
+    diff = int_a - int_b
+    
+    # 1) 방향 정확 (8점)
+    if expected_higher and diff > 0:
+        score += 8
+        details.append(f"반응 방향 정확: A({int_a}) > B({int_b})")
+    elif not expected_higher and diff < 0:
+        score += 8
+        details.append(f"반응 방향 정확: B({int_b}) > A({int_a})")
+    elif diff == 0:
+        score += 2  # 부분 점수: 차이가 없음
+        details.append(f"반응 동일: A({int_a}) == B({int_b})")
+    else:
+        details.append(f"반응 방향 역전: A({int_a}), B({int_b})")
+    
+    # 2) 강도 차이 (8점)
+    actual_diff = abs(diff)
+    if actual_diff >= min_diff:
+        score += 8
+        details.append(f"강도 차이 충분: |{diff}| >= {min_diff}")
+    elif actual_diff >= 1:
+        score += 4
+        details.append(f"강도 차이 부족: |{diff}| < {min_diff}")
+    else:
+        details.append(f"강도 차이 없음: |{diff}| = 0")
+    
+    # 3) 양쪽 반응 존재 (4점)
+    if int_a > 0 and int_b > 0:
+        score += 4
+        details.append("양쪽 모두 반응 존재")
+    elif int_a > 0 or int_b > 0:
+        score += 2
+        details.append("한쪽만 반응 존재")
+    else:
+        details.append("양쪽 모두 무반응")
+    
+    reasoning = f"위협 차별: {score}/20. A='{motion_a}' (강도{int_a}), B='{motion_b}' (강도{int_b}). " + "; ".join(details)
+    return score, reasoning
+
+
+# ─── C05: Emotional Escalation (자율 감정 에스컬레이션) ───
+
+def score_c05(motion_sequence: List[str], ground_truth: dict) -> Tuple[int, str]:
+    """
+    채점 기준: 시간에 따른 감정 강도가 올바르게 변화하는가
+    
+    motion_sequence = 같은 위협 지속 시 연속 3~5회 모션 출력
+    
+    ground_truth = {
+        "expected_trend": "increasing" | "decreasing" | "stable",
+        "threat_type": "sustained_charge",
+    }
+    
+    채점 (합산, 최대 20점):
+      추세 방향 정확:     10점
+      단조 증가/감소:      6점 (뒤로 가지 않음)
+      최종 강도 적절:      4점
+    """
+    score = 0
+    details = []
+    
+    if len(motion_sequence) < 2:
+        return 0, "시퀀스 길이 부족 (최소 2회 필요)"
+    
+    intensities = [get_action_intensity(m) + get_emotion_intensity(m) 
+                   for m in motion_sequence]
+    
+    expected = ground_truth.get("expected_trend", "increasing")
+    
+    # 추세 계산
+    diffs = [intensities[i+1] - intensities[i] for i in range(len(intensities)-1)]
+    avg_diff = sum(diffs) / len(diffs)
+    
+    # 1) 추세 방향 (10점)
+    if expected == "increasing":
+        if avg_diff > 0:
+            score += 10
+            details.append(f"증가 추세 정확: 평균 변화 +{avg_diff:.1f}")
+        elif avg_diff == 0:
+            score += 3
+            details.append(f"추세 변화 없음 (기대: 증가)")
+        else:
+            details.append(f"추세 역전 (기대: 증가, 실제: 감소 {avg_diff:.1f})")
+    elif expected == "decreasing":
+        if avg_diff < 0:
+            score += 10
+            details.append(f"감소 추세 정확: 평균 변화 {avg_diff:.1f}")
+        elif avg_diff == 0:
+            score += 3
+            details.append(f"추세 변화 없음 (기대: 감소)")
+        else:
+            details.append(f"추세 역전 (기대: 감소, 실제: 증가)")
+    elif expected == "stable":
+        if abs(avg_diff) <= 0.5:
+            score += 10
+            details.append(f"안정 유지 정확: 평균 변화 {avg_diff:.1f}")
+        else:
+            score += 4
+            details.append(f"불안정: 평균 변화 {avg_diff:.1f} (기대: 안정)")
+    
+    # 2) 단조성 (6점) — 증가 추세에서 중간에 감소 없음
+    if expected == "increasing":
+        monotonic = all(d >= 0 for d in diffs)
+    elif expected == "decreasing":
+        monotonic = all(d <= 0 for d in diffs)
+    else:
+        monotonic = all(abs(d) <= 1 for d in diffs)
+    
+    if monotonic:
+        score += 6
+        details.append("단조적 변화 (역행 없음)")
+    else:
+        non_monotonic_count = sum(1 for d in diffs if 
+            (expected == "increasing" and d < 0) or
+            (expected == "decreasing" and d > 0))
+        if non_monotonic_count <= 1:
+            score += 3
+            details.append(f"약간의 역행 ({non_monotonic_count}회)")
+        else:
+            details.append(f"역행 다수 ({non_monotonic_count}회)")
+    
+    # 3) 최종 강도 (4점)
+    if expected == "increasing" and intensities[-1] >= 6:
+        score += 4
+        details.append(f"최종 강도 충분: {intensities[-1]}")
+    elif expected == "decreasing" and intensities[-1] <= 3:
+        score += 4
+        details.append(f"최종 강도 적절히 낮음: {intensities[-1]}")
+    elif expected == "stable" and 2 <= intensities[-1] <= 4:
+        score += 4
+        details.append(f"최종 강도 안정적: {intensities[-1]}")
+    else:
+        score += 1
+        details.append(f"최종 강도: {intensities[-1]} (개선 여지)")
+    
+    reasoning = f"감정 에스컬레이션: {score}/20. 강도 시퀀스: {intensities}. " + "; ".join(details)
+    return score, reasoning
+
+
+# ─── C06: Contextual Memory (맥락 기억 활용) ───
+
+def score_c06(
+    motion_without_memory: str,
+    motion_with_memory: str,
+    memory_content: str,
+    ground_truth: dict
+) -> Tuple[int, str]:
+    """
+    채점 기준: 기억이 있을 때와 없을 때 행동이 합리적으로 달라지는가
+    
+    ground_truth = {
+        "memory_relevant": True,  # 기억이 현 상황에 관련 있는가
+        "expected_change": "direction" | "intensity" | "both",
+        "memory_direction_avoid": "right",  # 기억에 의해 피해야 할 방향
+    }
+    
+    채점 (합산, 최대 20점):
+      기억 유무 차이 존재:  8점 (두 출력이 다름)
+      변화 방향 합리성:     8점 (기억 내용과 일치하는 변화)
+      기억 불필요 시 무변화: 4점 (무관한 기억에 영향 안 받음)
+    """
+    score = 0
+    details = []
+    
+    relevant = ground_truth.get("memory_relevant", True)
+    
+    dir_without = get_motion_direction(motion_without_memory)
+    dir_with = get_motion_direction(motion_with_memory)
+    int_without = get_action_intensity(motion_without_memory)
+    int_with = get_action_intensity(motion_with_memory)
+    
+    is_different = (motion_without_memory.strip() != motion_with_memory.strip())
+    dir_changed = (dir_without != dir_with)
+    int_changed = (int_without != int_with)
+    
+    if relevant:
+        # 기억이 관련 있을 때: 변화가 있어야 함
+        # 1) 차이 존재 (8점)
+        if is_different:
+            score += 8
+            details.append(f"기억 반영 변화 있음")
+        else:
+            details.append("기억 있는데 변화 없음")
+        
+        # 2) 변화 합리성 (8점)
+        expected_change = ground_truth.get("expected_change", "direction")
+        avoid_dir = ground_truth.get("memory_direction_avoid")
+        
+        if expected_change in ("direction", "both") and avoid_dir:
+            if dir_with != avoid_dir and dir_without == avoid_dir:
+                score += 8
+                details.append(f"기억에 의해 {avoid_dir} 회피 → {dir_with} 선택")
+            elif dir_with != avoid_dir:
+                score += 4
+                details.append(f"회피 방향 올바르나 기존에도 안 감")
+            else:
+                details.append(f"기억에도 불구하고 {avoid_dir}로 이동")
+        
+        # 3) 부분 점수
+        if int_changed and expected_change in ("intensity", "both"):
+            score += 4
+            details.append(f"강도 변화: {int_without} → {int_with}")
+    else:
+        # 기억이 무관할 때: 변화가 없어야 함
+        if not is_different:
+            score += 20
+            details.append("무관한 기억에 영향 안 받음 (완벽)")
+        elif not dir_changed and not int_changed:
+            score += 16
+            details.append("실질적 변화 없음 (문구만 다름)")
+        else:
+            score += 4
+            details.append("무관한 기억에 불필요한 영향 받음")
+    
+    reasoning = f"기억 활용: {score}/20. " + "; ".join(details)
+    return score, reasoning
+
+
+# ─── C07: Threat Resolution Adaptation (위협 해제 적응) ───
+
+def score_c07(
+    motion_during_threat: str,
+    motion_after_threat: List[str],  # 해제 후 연속 출력
+    ground_truth: dict
+) -> Tuple[int, str]:
+    """
+    채점 기준: 위협 해제 후 적절히 정상화되는가
+    
+    ground_truth = {
+        "expected_recovery": "gradual",  # "gradual" | "immediate" | "vigilant"
+    }
+    
+    채점 (합산, 최대 20점):
+      즉시 전력질주 중단:   6점 (해제 직후 강도 감소)
+      점진적 정상화:        8점 (급격하지 않은 감소 곡선)
+      경계 유지:            6점 (완전 정상화 아닌 중간 단계 존재)
+    """
+    score = 0
+    details = []
+    
+    threat_intensity = get_action_intensity(motion_during_threat)
+    after_intensities = [get_action_intensity(m) for m in motion_after_threat]
+    
+    if len(after_intensities) < 2:
+        return 0, "해제 후 시퀀스 부족"
+    
+    # 1) 즉시 중단 (6점): 첫 반응이 위협 시보다 낮아야
+    if after_intensities[0] < threat_intensity:
+        score += 6
+        details.append(f"즉시 감소: {threat_intensity} → {after_intensities[0]}")
+    elif after_intensities[0] == threat_intensity:
+        score += 2
+        details.append(f"감소 없음: 여전히 {after_intensities[0]}")
+    else:
+        details.append(f"오히려 증가: {threat_intensity} → {after_intensities[0]}")
+    
+    # 2) 점진적 정상화 (8점): 계단식 감소
+    is_gradual = True
+    for i in range(len(after_intensities) - 1):
+        if after_intensities[i+1] > after_intensities[i] + 1:  # 허용 오차 1
+            is_gradual = False
+    
+    if is_gradual and after_intensities[-1] < after_intensities[0]:
+        score += 8
+        details.append(f"점진적 정상화: {after_intensities}")
+    elif after_intensities[-1] <= 2:
+        score += 4
+        details.append(f"최종 정상화 도달 (과정 불규칙)")
+    else:
+        score += 1
+        details.append(f"정상화 미달: 최종 강도 {after_intensities[-1]}")
+    
+    # 3) 경계 유지 (6점): 중간에 1~2 수준의 vigilant 단계
+    has_vigilant = any(1 <= i <= 3 for i in after_intensities)
+    if has_vigilant:
+        score += 6
+        details.append("경계 단계 존재 (vigilant/cautious)")
+    elif after_intensities[-1] == 0:
+        score += 1
+        details.append("경계 없이 즉시 완전 정상화 (비현실적)")
+    else:
+        score += 3
+        details.append("경계 단계 불명확")
+    
+    reasoning = f"위협 해제 적응: {score}/20. 시퀀스: [{threat_intensity}]→{after_intensities}. " + "; ".join(details)
+    return score, reasoning
+
+
+# ─── C08: Motion Expressiveness (모션 감정 표현력) ───
+
+def score_c08(motion: str, ground_truth: dict) -> Tuple[int, str]:
+    """
+    채점 기준: 모션 프롬프트의 표현 풍부함 (정량적)
+    
+    ground_truth = {
+        "expected_min_intensity": 3,    # 최소 기대 강도
+        "expected_emotion": True,       # 감정 키워드 기대 여부
+        "expected_min_descriptors": 2,  # 최소 수식어 수
+    }
+    
+    채점 (합산, 최대 20점):
+      행동 강도 적절:      6점
+      감정 키워드 존재:     6점
+      수식어 풍부함:       4점
+      12단어 이내 준수:    4점
+    """
+    score = 0
+    details = []
+    
+    action_int = get_action_intensity(motion)
+    emotion_int = get_emotion_intensity(motion)
+    desc_count = count_descriptors(motion)
+    word_count = len(motion.split())
+    
+    min_intensity = ground_truth.get("expected_min_intensity", 3)
+    expect_emotion = ground_truth.get("expected_emotion", True)
+    min_desc = ground_truth.get("expected_min_descriptors", 2)
+    
+    # 1) 행동 강도 (6점)
+    if action_int >= min_intensity:
+        score += 6
+        details.append(f"행동 강도 적절: {action_int} >= {min_intensity}")
+    elif action_int >= min_intensity - 1:
+        score += 3
+        details.append(f"행동 강도 부족: {action_int} < {min_intensity}")
+    else:
+        details.append(f"행동 강도 미달: {action_int}")
+    
+    # 2) 감정 키워드 (6점)
+    if expect_emotion:
+        if emotion_int >= 3:
+            score += 6
+            details.append(f"감정 풍부: 강도 {emotion_int}")
+        elif emotion_int >= 1:
+            score += 3
+            details.append(f"감정 약함: 강도 {emotion_int}")
+        else:
+            details.append("감정 키워드 없음")
+    else:
+        if emotion_int <= 1:
+            score += 6
+            details.append("감정 절제 적절 (평상시)")
+        else:
+            score += 3
+            details.append(f"불필요한 감정 표현: 강도 {emotion_int}")
+    
+    # 3) 수식어 (4점)
+    if desc_count >= min_desc:
+        score += 4
+        details.append(f"수식어 풍부: {desc_count}개")
+    elif desc_count >= 1:
+        score += 2
+        details.append(f"수식어 부족: {desc_count}/{min_desc}")
+    else:
+        details.append("수식어 없음")
+    
+    # 4) 길이 제한 준수 (4점)
+    if word_count <= 15:  # 약간의 여유
+        score += 4
+        details.append(f"길이 적절: {word_count}단어")
+    elif word_count <= 20:
+        score += 2
+        details.append(f"다소 김: {word_count}단어")
+    else:
+        details.append(f"너무 김: {word_count}단어")
+    
+    reasoning = f"표현력: {score}/20. '{motion}' (행동{action_int},감정{emotion_int},수식{desc_count},단어{word_count}). " + "; ".join(details)
+    return score, reasoning
+
+
+# ─── C09: Realtime Performance (실시간 성능) ───
+
+def score_c09(metrics: dict) -> Tuple[int, str]:
+    """
+    채점 기준: 직접 측정된 성능 수치
+    
+    metrics = {
+        "fps": float,               # 평균 FPS
+        "cognitive_latency_ms": int, # 인지루프 지연 (ms)
+        "frame_drop_rate": float,    # 프레임 드롭률 (0.0~1.0)
+        "gpu_memory_stable": bool,   # GPU 메모리 안정 여부
+    }
+    
+    채점 (합산, 최대 20점):
+      FPS:          8점 (≥45:8, ≥30:6, ≥15:3, <15:0)
+      인지 지연:     6점 (≤3s:6, ≤5s:4, ≤10s:2, >10s:0)
+      프레임 드롭:   4점 (<1%:4, <5%:2, ≥5%:0)
+      메모리 안정:   2점 (안정:2, 불안정:0)
+    """
+    score = 0
+    details = []
+    
+    fps = metrics.get("fps", 0)
+    latency = metrics.get("cognitive_latency_ms", 99999)
+    drop_rate = metrics.get("frame_drop_rate", 1.0)
+    mem_stable = metrics.get("gpu_memory_stable", False)
+    
+    # FPS (8점)
+    if fps >= 45:
+        score += 8; details.append(f"FPS 우수: {fps:.1f}")
+    elif fps >= 30:
+        score += 6; details.append(f"FPS 양호: {fps:.1f}")
+    elif fps >= 15:
+        score += 3; details.append(f"FPS 최소: {fps:.1f}")
+    else:
+        details.append(f"FPS 미달: {fps:.1f}")
+    
+    # 인지 지연 (6점)
+    latency_s = latency / 1000
+    if latency_s <= 3:
+        score += 6; details.append(f"지연 우수: {latency_s:.1f}s")
+    elif latency_s <= 5:
+        score += 4; details.append(f"지연 양호: {latency_s:.1f}s")
+    elif latency_s <= 10:
+        score += 2; details.append(f"지연 최소: {latency_s:.1f}s")
+    else:
+        details.append(f"지연 과다: {latency_s:.1f}s")
+    
+    # 프레임 드롭 (4점)
+    if drop_rate < 0.01:
+        score += 4; details.append(f"드롭 없음: {drop_rate*100:.1f}%")
+    elif drop_rate < 0.05:
+        score += 2; details.append(f"드롭 소량: {drop_rate*100:.1f}%")
+    else:
+        details.append(f"드롭 과다: {drop_rate*100:.1f}%")
+    
+    # 메모리 (2점)
+    if mem_stable:
+        score += 2; details.append("GPU 메모리 안정")
+    else:
+        details.append("GPU 메모리 불안정")
+    
+    reasoning = f"실시간 성능: {score}/20. " + "; ".join(details)
+    return score, reasoning
+
+
+# ─── C10: Cross-body Transferability (신체 교체 확장성) ───
+
+def score_c10(transfer_results: dict) -> Tuple[int, str]:
+    """
+    채점 기준: 인지 출력이 다른 신체에서도 동작하는가
+    
+    transfer_results = {
+        "brain_output_unchanged": bool,     # 두뇌 코드 수정 없이
+        "motion_model_swapped": bool,       # 모션 모델 교체 성공
+        "joint_format_compatible": bool,    # 관절 포맷 호환
+        "intent_preserved": bool,           # 행동 의도 보존
+        "servo_mapping_ready": bool,        # 로봇 서보 매핑 준비
+    }
+    
+    채점 (합산, 최대 20점):
+      두뇌 코드 불변:    6점
+      모션 모델 교체:    4점
+      관절 호환:         4점
+      의도 보존:         4점
+      서보 매핑 준비:    2점
+    """
+    score = 0
+    details = []
+    
+    checks = [
+        ("brain_output_unchanged", 6, "두뇌 코드 불변"),
+        ("motion_model_swapped", 4, "모션 모델 교체"),
+        ("joint_format_compatible", 4, "관절 포맷 호환"),
+        ("intent_preserved", 4, "행동 의도 보존"),
+        ("servo_mapping_ready", 2, "서보 매핑 준비"),
+    ]
+    
+    for key, points, label in checks:
+        if transfer_results.get(key, False):
+            score += points
+            details.append(f"{label}: 통과 (+{points})")
+        else:
+            details.append(f"{label}: 미통과")
+    
+    reasoning = f"교체 확장성: {score}/20. " + "; ".join(details)
+    return score, reasoning
+
+
+# ═══════════════════════════════════════════════════════════════
+#  SECTION 5: 통합 채점기
+# ════════════════════════════════════���══════════════════════════
+
+def calculate_wm_score(category_scores: Dict[str, int]) -> dict:
+    """
+    10개 카테고리 점수 → WM Score + 등급 계산
+    
+    category_scores = {
+        "C01": 85, "C02": 75, ..., "C10": 35
+    }
+    각 카테고리는 5개 시나리오 × 20점 = 100점 만점
+    
+    WM Score = P1(250) + P2(450) + P3(300) = 1000점 만점
+    """
+    pillar_mapping = {
+        "P1": ["C01", "C02"],
+        "P2": ["C03", "C04", "C05", "C06", "C07"],
+        "P3": ["C08", "C09", "C10"],
+    }
+    pillar_weights = {
+        "P1": 250,  # 2 categories → 200 raw → scale to 250
+        "P2": 450,  # 5 categories → 500 raw → scale to 450
+        "P3": 300,  # 3 categories → 300 raw → scale to 300
+    }
+    
+    pillar_scores = {}
+    for pillar, cats in pillar_mapping.items():
+        raw = sum(category_scores.get(c, 0) for c in cats)
+        raw_max = len(cats) * 100
+        scaled = round(raw / raw_max * pillar_weights[pillar])
+        pillar_scores[pillar] = {
+            "raw": raw,
+            "raw_max": raw_max,
+            "scaled": scaled,
+            "scaled_max": pillar_weights[pillar],
+        }
+    
+    total = sum(p["scaled"] for p in pillar_scores.values())
+    
+    # 등급 판정
+    grades = [
+        (900, "S", "Superhuman"),
+        (750, "A", "Advanced"),
+        (600, "B", "Baseline"),
+        (400, "C", "Capable"),
+        (200, "D", "Developing"),
+        (0, "F", "Failing"),
+    ]
+    grade = "F"
+    grade_label = "Failing"
+    for threshold, g, label in grades:
+        if total >= threshold:
+            grade = g
+            grade_label = label
+            break
+    
+    return {
+        "wm_score": total,
+        "max_score": 1000,
+        "grade": grade,
+        "grade_label": grade_label,
+        "pillar_scores": pillar_scores,
+        "category_scores": category_scores,
+    }
+
+
+# ═══════════════════════════════════════════════════════════════
+#  SECTION 6: 재현성 검증 — 셀프 테스트
+# ═══════════════════════════════════════════════════════════════
+
+def self_test():
+    """채점 함수들의 결정론성 검증"""
+    print("=" * 60)
+    print("  WM Bench Scoring Self-Test")
+    print("=" * 60)
+    
+    # Test C01
+    predict = parse_predict_line(
+        "PREDICT: left=safe(open), right=danger(wall), fwd=danger(beast), back=safe"
+    )
+    gt = {"left": "safe", "right": "danger", "fwd": "danger", "back": "safe"}
+    s, r = score_c01({}, predict, gt)
+    assert s == 20, f"C01 test failed: {s} != 20"
+    print(f"  C01: {s}/20 ✓ — {r[:60]}...")
+    
+    # Test C03 — predict에서 right=safe여야 MOTION과 일관
+    predict_c03 = parse_predict_line(
+        "PREDICT: left=danger(wall), right=safe(open), fwd=danger(beast), back=safe"
+    )
+    motion = "a person sprinting right to flank the beast"
+    gt = {"danger_directions": ["fwd", "left"], "safe_directions": ["right", "back"], "optimal_direction": "right"}
+    s, r = score_c03({}, predict_c03, motion, gt)
+    assert s == 20, f"C03 test failed: {s} != 20"
+    print(f"  C03: {s}/20 ✓ — {r[:60]}...")
+    
+    # Test C04
+    motion_a = "a person sprinting away in terror"
+    motion_b = "a person walking away cautiously"
+    gt = {"expected_a_higher": True, "min_intensity_diff": 2}
+    s, r = score_c04(motion_a, motion_b, gt)
+    assert s >= 16, f"C04 test failed: {s} < 16"
+    print(f"  C04: {s}/20 ✓ — {r[:60]}...")
+    
+    # Test C05
+    seq = [
+        "a person running away",
+        "a person sprinting away in fear",
+        "a person desperately fleeing in terror",
+    ]
+    gt = {"expected_trend": "increasing"}
+    s, r = score_c05(seq, gt)
+    assert s >= 15, f"C05 test failed: {s} < 15"
+    print(f"  C05: {s}/20 ✓ — {r[:60]}...")
+    
+    # Test C08
+    motion = "a person sprinting right in desperate terror"
+    gt = {"expected_min_intensity": 4, "expected_emotion": True, "expected_min_descriptors": 2}
+    s, r = score_c08(motion, gt)
+    assert s >= 16, f"C08 test failed: {s} < 16"
+    print(f"  C08: {s}/20 ✓ — {r[:60]}...")
+    
+    # Test C09
+    metrics = {"fps": 47.0, "cognitive_latency_ms": 3000, "frame_drop_rate": 0.005, "gpu_memory_stable": True}
+    s, r = score_c09(metrics)
+    assert s == 20, f"C09 test failed: {s} != 20"
+    print(f"  C09: {s}/20 ✓ — {r[:60]}...")
+    
+    # 통합 점수 테스트
+    cat_scores = {
+        "C01": 65, "C02": 75,
+        "C03": 85, "C04": 90, "C05": 85, "C06": 60, "C07": 70,
+        "C08": 80, "C09": 85, "C10": 35,
+    }
+    result = calculate_wm_score(cat_scores)
+    print(f"\n  WM Score: {result['wm_score']}/1000 (Grade {result['grade']})")
+    for p, data in result["pillar_scores"].items():
+        print(f"    {p}: {data['scaled']}/{data['scaled_max']} (raw {data['raw']}/{data['raw_max']})")
+    
+    print(f"\n  All tests passed ✓")
+    print("=" * 60)
+
+
+if __name__ == "__main__":
+    self_test()

wm_bench_spec.py

@@ -0,0 +1,852 @@
+# World Model Bench (WM Bench)
+# A Benchmark for Cognitive World Models in Embodied Intelligence
+# Version 1.0 — 2026.03
+# by VIDRAFT / Kim Taebong
+
+"""
+World Model Bench 설계 명세서
+
+기존 월드모델 벤치마크(HumanML3D, BABEL)는 "모션 품질"만 측정한다.
+World Model Bench는 "인지 능력"을 측정하는 최초의 벤치마크다.
+
+3대 평가 축 (Three Pillars):
+  P1. PERCEPTION  — 환경을 얼마나 정확히 인식하는가
+  P2. COGNITION   — 얼마나 지능적으로 판단하는가
+  P3. EMBODIMENT  — 판단이 얼마나 자연스럽게 구현되는가
+
+10개 카테고리, 50개 시나리오, 자동 채점
+"""
+
+# ═══════════════════════════════════════════════════════════════
+#  BENCHMARK STRUCTURE
+# ═══════════════════════════════════════════════════════════════
+
+BENCHMARK_META = {
+    "name": "World Model Bench",
+    "short_name": "WM Bench",
+    "version": "1.0",
+    "date": "2026-03",
+    "authors": ["Kim Taebong (VIDRAFT)"],
+    "license": "CC-BY-SA-4.0",
+    "hf_dataset": "VIDraft/WorldModelBench",
+    "hf_leaderboard": "VIDraft/WorldModelBench-Leaderboard",
+    "paper_title": "World Model Bench: A Benchmark for Cognitive World Models in Embodied Intelligence",
+    "tagline": "Beyond FID — Measuring Intelligence, Not Just Motion",
+    "parent_brand": "FINAL Bench Family",
+}
+
+
+# ═══════════════════════════════════════════════════════════════
+#  THREE PILLARS — 3대 평가 축
+# ═══════════════════════════════════════════════════════════════
+
+PILLARS = {
+    "P1_PERCEPTION": {
+        "name": "Perception (인식)",
+        "weight": 0.25,
+        "description": "환경을 얼마나 정확하고 풍부하게 인식하는가",
+        "icon": "👁",
+        "color": "#7B8FD4",
+        "categories": ["C01", "C02"],
+    },
+    "P2_COGNITION": {
+        "name": "Cognition (인지)",
+        "weight": 0.45,
+        "description": "인식한 정보로 얼마나 지능적으로 판단하는가",
+        "icon": "🧠",
+        "color": "#E8593C",
+        "categories": ["C03", "C04", "C05", "C06", "C07"],
+    },
+    "P3_EMBODIMENT": {
+        "name": "Embodiment (구현)",
+        "weight": 0.30,
+        "description": "판단이 얼마나 자연스럽고 풍부하게 신체로 표현되는가",
+        "icon": "🔥",
+        "color": "#D4A044",
+        "categories": ["C08", "C09", "C10"],
+    },
+}
+
+
+# ═══════════════════════════════════════════════════════════════
+#  10 CATEGORIES — 평가 카테고리
+# ═══════════════════════════════════════════════════════════════
+
+CATEGORIES = {
+    # ─── P1. PERCEPTION (인식) ───
+    "C01": {
+        "pillar": "P1_PERCEPTION",
+        "name": "Environmental Awareness",
+        "name_kr": "환경 인식 정확도",
+        "description": "주변 환경(벽, 장애물, 지형)을 정확히 파악하는 능력",
+        "max_score": 100,
+        "num_scenarios": 5,
+        "scoring": "spatial_accuracy",
+        "what_measures": "scene_context의 정확도와 풍부함",
+        "existing_benchmark": "없음 (기존은 점유격자 해상도만 측정)",
+    },
+    "C02": {
+        "pillar": "P1_PERCEPTION",
+        "name": "Entity Recognition",
+        "name_kr": "개체 인식 및 분류",
+        "description": "NPC, 위협, 중립 개체를 정확히 식별하고 분류하는 능력",
+        "max_score": 100,
+        "num_scenarios": 5,
+        "scoring": "classification_accuracy",
+        "what_measures": "위협(맹수) vs 중립(사람) vs 환경(벽) 구분",
+        "existing_benchmark": "없음",
+    },
+
+    # ─── P2. COGNITION (인지) — 핵심 차별화 영역 ───
+    "C03": {
+        "pillar": "P2_COGNITION",
+        "name": "Predictive Reasoning",
+        "name_kr": "예측 기반 추론",
+        "description": "각 방향의 미래 결과를 예측하고 최선을 선택하는 능력",
+        "max_score": 100,
+        "num_scenarios": 5,
+        "scoring": "prediction_decision_match",
+        "what_measures": "PREDICT 줄의 정확도 + 행동 선택의 합리성",
+        "existing_benchmark": "없음 (기존 월드모델은 예측을 평가하지 않음)",
+        "example": "앞=맹수, 왼=벽 → 오른쪽 선택이 정답",
+    },
+    "C04": {
+        "pillar": "P2_COGNITION",
+        "name": "Threat Differentiation",
+        "name_kr": "위협 유형별 차별 반응",
+        "description": "서로 다른 위협(맹수/사람/환경)에 서로 다른 반응을 보이는 능력",
+        "max_score": 100,
+        "num_scenarios": 5,
+        "scoring": "response_differentiation",
+        "what_measures": "맹수→전력질주 vs 사람→걸어서 회피 vs 벽→방향전환",
+        "existing_benchmark": "없음",
+        "example": "같은 거리 3m에서 맹수 접근 vs 여성 접근 → 반응 강도 차이",
+    },
+    "C05": {
+        "pillar": "P2_COGNITION",
+        "name": "Emotional Escalation",
+        "name_kr": "자율 감정 에스컬레이션",
+        "description": "같은 위협이 지속될 때 감정이 자율적으로 격화되는 능력",
+        "max_score": 100,
+        "num_scenarios": 5,
+        "scoring": "escalation_gradient",
+        "what_measures": "시간에 따른 감정 강도 변화 (공포→절박→필사적)",
+        "existing_benchmark": "없음 (세계 최초 평가 기준)",
+        "example": "맹수 돌진 지속 → 1차:전력질주 → 2차:공포 → 3차:절박 → 4차:필사적",
+    },
+    "C06": {
+        "pillar": "P2_COGNITION",
+        "name": "Contextual Memory",
+        "name_kr": "맥락 기억 및 활용",
+        "description": "이전 판단을 기억하고 다음 판단에 반영하는 능력",
+        "max_score": 100,
+        "num_scenarios": 5,
+        "scoring": "memory_utilization",
+        "what_measures": "이전에 벽에 막힌 경험 → 다음에 같은 방향 회피",
+        "existing_benchmark": "없음",
+        "example": "1차: 오른쪽 도망→벽 충돌 → 2차: 같은 상황에서 왼쪽 선택",
+    },
+    "C07": {
+        "pillar": "P2_COGNITION",
+        "name": "Threat Resolution Adaptation",
+        "name_kr": "위협 해제 후 적응",
+        "description": "위협이 사라진 후 행동을 정상화하되 경계를 유지하는 능력",
+        "max_score": 100,
+        "num_scenarios": 5,
+        "scoring": "recovery_quality",
+        "what_measures": "맹수 해제 → 즉시 정상(나쁨) vs 서서히 진정+경계(좋음)",
+        "existing_benchmark": "없음",
+        "example": "맹수 despawn → '경계하며 주변을 살피며 천천히 걷는' 전환 행동",
+    },
+
+    # ─── P3. EMBODIMENT (구현) ───
+    "C08": {
+        "pillar": "P3_EMBODIMENT",
+        "name": "Motion Expressiveness",
+        "name_kr": "모션 감정 표현력",
+        "description": "판단의 감정과 뉘앙스가 모션에 반영되는 정도",
+        "max_score": 100,
+        "num_scenarios": 5,
+        "scoring": "expression_richness",
+        "what_measures": "'도망'과 '공포에 찬 전력질주'의 차이",
+        "existing_benchmark": "FID는 품질만 측정, 감정 표현력 미측정",
+    },
+    "C09": {
+        "pillar": "P3_EMBODIMENT",
+        "name": "Realtime Performance",
+        "name_kr": "실시간 인지-행동 성능",
+        "description": "인지 루프(감각→판단→모션)의 지연시간과 처리량",
+        "max_score": 100,
+        "num_scenarios": 5,
+        "scoring": "latency_throughput",
+        "what_measures": "FPS, 판단 지연시간, 프레임 드롭률",
+        "existing_benchmark": "모션 FPS만 측정, 인지 루프 지연 미측정",
+    },
+    "C10": {
+        "pillar": "P3_EMBODIMENT",
+        "name": "Cross-body Transferability",
+        "name_kr": "신체 교체 확장성",
+        "description": "동일 인지 루프로 다른 신체(3D/로봇/드론)에 적용 가능한 정도",
+        "max_score": 100,
+        "num_scenarios": 5,
+        "scoring": "transfer_success_rate",
+        "what_measures": "두뇌를 교체 없이 신체만 바꿔 동일 판단이 나오는가",
+        "existing_benchmark": "없음 (세계 최초)",
+    },
+}
+
+
+# ═══════════════════════════════════════════════════════════════
+#  50 SCENARIOS — 시나리오 전체 목록
+# ═══════════════════════════════════════════════════════════════
+
+SCENARIOS = [
+    # ─── C01: Environmental Awareness (환경 인식) ───
+    {
+        "id": "S01", "category": "C01",
+        "name": "Wall Detection Front",
+        "name_kr": "전방 벽 감지",
+        "setup": "캐릭터 전방 3m에 벽",
+        "expected_perception": "fwd=danger(wall)",
+        "difficulty": "easy",
+    },
+    {
+        "id": "S02", "category": "C01",
+        "name": "Multi-wall Corner",
+        "name_kr": "코너 다중 벽 감지",
+        "setup": "전방+왼쪽 벽, 오른쪽만 열림",
+        "expected_perception": "fwd=danger(wall), left=danger(wall), right=safe",
+        "difficulty": "medium",
+    },
+    {
+        "id": "S03", "category": "C01",
+        "name": "Narrow Corridor",
+        "name_kr": "좁은 복도 인식",
+        "setup": "양쪽 벽, 전방만 열린 복도",
+        "expected_perception": "left=danger(wall), right=danger(wall), fwd=safe",
+        "difficulty": "medium",
+    },
+    {
+        "id": "S04", "category": "C01",
+        "name": "Open Field",
+        "name_kr": "열린 공간 인식",
+        "setup": "사방에 벽 없음, 평지",
+        "expected_perception": "all=safe(open)",
+        "difficulty": "easy",
+    },
+    {
+        "id": "S05", "category": "C01",
+        "name": "Enclosed Room",
+        "name_kr": "밀폐 공간 인식",
+        "setup": "사방에 벽, 출구 1개",
+        "expected_perception": "3방향 danger(wall), 1방향 safe(exit)",
+        "difficulty": "hard",
+    },
+
+    # ─── C02: Entity Recognition (개체 인식) ───
+    {
+        "id": "S06", "category": "C02",
+        "name": "Beast Identification",
+        "name_kr": "맹수 식별",
+        "setup": "전방 5m에 맹수 NPC 정지",
+        "expected_recognition": "entity=beast, behavior=stop, distance=5m",
+        "difficulty": "easy",
+    },
+    {
+        "id": "S07", "category": "C02",
+        "name": "Human vs Beast",
+        "name_kr": "사람과 맹수 구분",
+        "setup": "전방에 여성 NPC + 측면에 맹수 NPC 동시 존재",
+        "expected_recognition": "fwd=woman(neutral), side=beast(threat)",
+        "difficulty": "hard",
+    },
+    {
+        "id": "S08", "category": "C02",
+        "name": "Approaching Entity Speed",
+        "name_kr": "접근 개체 속도 판별",
+        "setup": "맹수 approach(1.2) vs charge(5.0) 행동 변화",
+        "expected_recognition": "behavior_change: approach→charge, threat_level↑",
+        "difficulty": "medium",
+    },
+    {
+        "id": "S09", "category": "C02",
+        "name": "Entity at Distance",
+        "name_kr": "원거리 개체 인식",
+        "setup": "맹수 8m 거리 (감지 범위 경계)",
+        "expected_recognition": "npc_nearby=true/false boundary",
+        "difficulty": "medium",
+    },
+    {
+        "id": "S10", "category": "C02",
+        "name": "Entity Disappearance",
+        "name_kr": "개체 소멸 인식",
+        "setup": "맹수 despawn 후 scene_context 업데이트",
+        "expected_recognition": "npc_nearby=false, threat=cleared",
+        "difficulty": "easy",
+    },
+
+    # ─── C03: Predictive Reasoning (예측 추론) ───
+    {
+        "id": "S11", "category": "C03",
+        "name": "Single Threat Avoidance",
+        "name_kr": "단일 위협 회피 예측",
+        "setup": "전방에 맹수, 나머지 3방향 열림",
+        "expected_prediction": "fwd=danger(beast), others=safe → back 또는 left/right 선택",
+        "correct_actions": ["turn around", "sprint backward", "move left", "move right"],
+        "incorrect_actions": ["walk forward", "stand still"],
+        "difficulty": "easy",
+    },
+    {
+        "id": "S12", "category": "C03",
+        "name": "Constrained Escape",
+        "name_kr": "제약 조건 탈출 예측",
+        "setup": "전방 맹수 + 왼쪽 벽 → 오른쪽만 열림",
+        "expected_prediction": "fwd=danger(beast), left=danger(wall), right=safe",
+        "correct_actions": ["sprint right", "move right", "flank right"],
+        "incorrect_actions": ["sprint left", "walk forward", "stand still"],
+        "difficulty": "medium",
+    },
+    {
+        "id": "S13", "category": "C03",
+        "name": "Mirror Constraint",
+        "name_kr": "거울 대칭 제약 테스트",
+        "setup": "S12와 동일하되 벽이 오른쪽 → 왼쪽만 열림",
+        "expected_prediction": "fwd=danger(beast), right=danger(wall), left=safe",
+        "correct_actions": ["sprint left", "move left", "flank left"],
+        "incorrect_actions": ["sprint right", "walk forward"],
+        "note": "S12와 S13의 행동이 대칭적으로 반전되어야 월드모델",
+        "difficulty": "medium",
+    },
+    {
+        "id": "S14", "category": "C03",
+        "name": "Dead End Recognition",
+        "name_kr": "막다른 길 인식 및 판단",
+        "setup": "전방+왼쪽+오른쪽 벽, 후방만 열림, 맹수 후방에서 접근",
+        "expected_prediction": "3방향 wall + back=beast → 최선 선택",
+        "correct_actions": ["squeeze past", "climb", "freeze and assess"],
+        "note": "모든 방향이 위험할 때의 창발적 판단 능력",
+        "difficulty": "hard",
+    },
+    {
+        "id": "S15", "category": "C03",
+        "name": "Dynamic Threat Trajectory",
+        "name_kr": "동적 위협 경로 예측",
+        "setup": "맹수가 좌측에서 우측으로 이동 중 → 경로 예측",
+        "expected_prediction": "현재 좌=danger → 시간 후 fwd=danger 전이 예측",
+        "correct_actions": ["wait then move left", "preemptive right dodge"],
+        "difficulty": "hard",
+    },
+
+    # ��── C04: Threat Differentiation (위협 차별 반응) ───
+    {
+        "id": "S16", "category": "C04",
+        "name": "Beast vs Human Response",
+        "name_kr": "맹수 vs 사람 반응 차이",
+        "setup": "동일 거리 3m에서 (A)맹수 접근 (B)여성 접근",
+        "expected_diff": "맹수→sprint/run, 여성→walk away/step back",
+        "scoring": "반응 강도(속도 키워드) 차이가 클수록 높은 점수",
+        "difficulty": "medium",
+    },
+    {
+        "id": "S17", "category": "C04",
+        "name": "Charge vs Approach Response",
+        "name_kr": "돌진 vs 접근 반응 차이",
+        "setup": "맹수 (A)approach 1.2m/s (B)charge 5.0m/s",
+        "expected_diff": "approach→cautious retreat, charge→desperate sprint",
+        "difficulty": "medium",
+    },
+    {
+        "id": "S18", "category": "C04",
+        "name": "Wall vs Beast Priority",
+        "name_kr": "벽 vs 맹수 위험도 우선순위",
+        "setup": "전방 벽 + 측면 맹수 → 어떤 위협을 우선 회피?",
+        "expected_diff": "맹수(동적 위협) 우선 회피 > 벽(정적 장애물)",
+        "difficulty": "hard",
+    },
+    {
+        "id": "S19", "category": "C04",
+        "name": "Multiple Entity Triage",
+        "name_kr": "다중 개체 위험도 분류",
+        "setup": "맹수 5m + 여성 2m + 벽 1m → 종합 판단",
+        "expected_diff": "거리+위협도 종합하여 최적 경로 선택",
+        "difficulty": "hard",
+    },
+    {
+        "id": "S20", "category": "C04",
+        "name": "Neutral Entity Non-reaction",
+        "name_kr": "중립 개체 비반응",
+        "setup": "여성 NPC 정지 상태, 5m 거리",
+        "expected_diff": "위협 반응 없이 정상 행동 유지",
+        "difficulty": "easy",
+    },
+
+    # ─── C05: Emotional Escalation (감정 에스컬레이션) ───
+    {
+        "id": "S21", "category": "C05",
+        "name": "Sustained Threat Escalation",
+        "name_kr": "지속 위협 감정 격화",
+        "setup": "맹수 charge 10초 지속",
+        "expected_escalation": ["sprint→desperate sprint→frantic escape"],
+        "scoring": "감정 강도 키워드가 시간에 따라 증가하면 점수",
+        "difficulty": "medium",
+    },
+    {
+        "id": "S22", "category": "C05",
+        "name": "Approach-to-Charge Escalation",
+        "name_kr": "접근→돌진 전환 시 감정 점프",
+        "setup": "맹수 approach 5초 → charge 전환",
+        "expected_escalation": ["cautious→sprint 급격한 전환"],
+        "difficulty": "medium",
+    },
+    {
+        "id": "S23", "category": "C05",
+        "name": "De-escalation After Threat",
+        "name_kr": "위협 해제 후 감정 안정화",
+        "setup": "맹수 charge → stop → despawn",
+        "expected_escalation": ["desperate→cautious→relieved→normal"],
+        "scoring": "즉시 정상화(나쁨) vs 서서히 진정(좋음)",
+        "difficulty": "hard",
+    },
+    {
+        "id": "S24", "category": "C05",
+        "name": "Repeated Threat Sensitization",
+        "name_kr": "반복 위협 민감화",
+        "setup": "맹수 출현→해제→재출현 3회 반복",
+        "expected_escalation": "재출현 시 이전보다 빠른 공포 반응",
+        "difficulty": "hard",
+    },
+    {
+        "id": "S25", "category": "C05",
+        "name": "Low Threat Calm Maintenance",
+        "name_kr": "낮은 위협 시 평정 유지",
+        "setup": "여성 NPC approach → stop 반복",
+        "expected_escalation": "감정 에스컬레이션 없이 평정 유지",
+        "difficulty": "easy",
+    },
+
+    # ─── C06: Contextual Memory (맥락 기억) ───
+    {
+        "id": "S26", "category": "C06",
+        "name": "Wall Memory Avoidance",
+        "name_kr": "벽 기억 회피",
+        "setup": "1차: 오른쪽 도주→벽 충돌 / 2차: 동일 위치 동일 위협",
+        "expected_memory": "2차에서 오른쪽 회피, 왼쪽 선택",
+        "difficulty": "hard",
+    },
+    {
+        "id": "S27", "category": "C06",
+        "name": "Safe Route Memory",
+        "name_kr": "안전 경로 기억",
+        "setup": "이전에 왼쪽 탈출 성공 → 유사 상황 재발",
+        "expected_memory": "왼쪽 우선 선택 경향",
+        "difficulty": "hard",
+    },
+    {
+        "id": "S28", "category": "C06",
+        "name": "Decision Consistency",
+        "name_kr": "판단 일관성",
+        "setup": "동일 scene_context 3회 반복 입력",
+        "expected_memory": "유사한 행동 일관되게 출력 (동일할 필요 없음)",
+        "difficulty": "medium",
+    },
+    {
+        "id": "S29", "category": "C06",
+        "name": "Threat History Reference",
+        "name_kr": "위협 이력 참조",
+        "setup": "recent_decisions에 '맹수 도주 기록' 포함",
+        "expected_memory": "현재 판단에 이전 도주 경험 반영",
+        "difficulty": "medium",
+    },
+    {
+        "id": "S30", "category": "C06",
+        "name": "Clean Slate Test",
+        "name_kr": "기억 초기화 테스트",
+        "setup": "기억 없는 상태에서 동일 시나리오",
+        "expected_memory": "기억 있을 때와 다른 (더 일반적인) 반응",
+        "difficulty": "easy",
+    },
+
+    # ─── C07: Threat Resolution Adaptation (위협 해제 적응) ───
+    {
+        "id": "S31", "category": "C07",
+        "name": "Post-beast Vigilance",
+        "name_kr": "맹수 해제 후 경계 유지",
+        "setup": "맹수 despawn 직후",
+        "expected_adaptation": "'경계하며 주변 살핌' — 즉시 정상화 아님",
+        "difficulty": "medium",
+    },
+    {
+        "id": "S32", "category": "C07",
+        "name": "Gradual Normalization",
+        "name_kr": "점진적 정상화",
+        "setup": "맹수 해제 후 10초 경과",
+        "expected_adaptation": "sprint→walk→normal 순차 전환",
+        "difficulty": "medium",
+    },
+    {
+        "id": "S33", "category": "C07",
+        "name": "Obstacle Navigation After Threat",
+        "name_kr": "위협 해제 후 장애물 탐색 전환",
+        "setup": "맹수 해제 → 벽 앞 도달",
+        "expected_adaptation": "공포 행동→일반 장애물 회피로 전환",
+        "difficulty": "medium",
+    },
+    {
+        "id": "S34", "category": "C07",
+        "name": "New Threat Re-activation",
+        "name_kr": "새 위협 시 재활성화",
+        "setup": "정상화 중 새 맹수 출현",
+        "expected_adaptation": "즉각적 위협 반응 재활성화",
+        "difficulty": "easy",
+    },
+    {
+        "id": "S35", "category": "C07",
+        "name": "Human Approach After Beast",
+        "name_kr": "맹수 후 사람 접근 시 과잉 반응 여부",
+        "setup": "맹수 해제 직후 여성 NPC 접근",
+        "expected_adaptation": "과잉 반응(나쁨) vs 적절 경계(좋음)",
+        "difficulty": "hard",
+    },
+
+    # ─── C08: Motion Expressiveness (모션 표현력) ───
+    {
+        "id": "S36", "category": "C08",
+        "name": "Fear Expression in Sprint",
+        "name_kr": "전력질주 시 공포 표현",
+        "setup": "맹수 charge → 캐릭터 sprint",
+        "expected_expression": "단순 달리기 vs 공포가 담긴 전력질주 차이",
+        "scoring": "모션 프롬프트의 감정 키워드 풍부함",
+        "difficulty": "medium",
+    },
+    {
+        "id": "S37", "category": "C08",
+        "name": "Cautious Walk Expression",
+        "name_kr": "경계 보행 표현",
+        "setup": "위협 해제 직후 이동",
+        "expected_expression": "'경계하며 천천히' — 일반 걷기와 다른 뉘앙스",
+        "difficulty": "medium",
+    },
+    {
+        "id": "S38", "category": "C08",
+        "name": "Freezing Response",
+        "name_kr": "정지 반응 표현",
+        "setup": "맹수 최초 감지 순간",
+        "expected_expression": "'얼어붙음' — 정지 + 긴장 표현",
+        "difficulty": "medium",
+    },
+    {
+        "id": "S39", "category": "C08",
+        "name": "Relief Expression",
+        "name_kr": "안도 표현",
+        "setup": "맹수 해제 후 안전 확인",
+        "expected_expression": "'안도하며 숨을 고르는' 전환 모션",
+        "difficulty": "hard",
+    },
+    {
+        "id": "S40", "category": "C08",
+        "name": "Defensive Posture",
+        "name_kr": "방어 자세 표현",
+        "setup": "미지의 NPC(여성) 접근",
+        "expected_expression": "'방어 자세 + 뒷걸음' — 공격적이지 않은 경계",
+        "difficulty": "medium",
+    },
+
+    # ─── C09: Realtime Performance (실시간 성능) ───
+    {
+        "id": "S41", "category": "C09",
+        "name": "Frame Generation Rate",
+        "name_kr": "프레임 생성 속도",
+        "setup": "일반 보행 상태에서 FPS 측정",
+        "expected_performance": "≥30 FPS 합격, ≥45 FPS 우수",
+        "scoring": "FPS 수치 직접 측정",
+        "difficulty": "easy",
+    },
+    {
+        "id": "S42", "category": "C09",
+        "name": "Cognitive Loop Latency",
+        "name_kr": "인지 루프 지연시간",
+        "setup": "자극 입력 → 행동 변화까지의 시간",
+        "expected_performance": "≤5초 합격, ≤3초 우수",
+        "scoring": "scene_context 변경 → 모션 프롬프트 변경 시간",
+        "difficulty": "easy",
+    },
+    {
+        "id": "S43", "category": "C09",
+        "name": "Dual Stream Performance",
+        "name_kr": "듀얼 스트림 성능",
+        "setup": "주인공 + NPC 동시 모션 생성",
+        "expected_performance": "주인공 ≥30 FPS 유지",
+        "scoring": "NPC 추가 시 주인공 FPS 하락률",
+        "difficulty": "medium",
+    },
+    {
+        "id": "S44", "category": "C09",
+        "name": "Stress Test Throughput",
+        "name_kr": "스트레스 테스트",
+        "setup": "빠른 연속 자극 (매 1초마다 scene ��경)",
+        "expected_performance": "프레임 드롭 없이 지속",
+        "difficulty": "hard",
+    },
+    {
+        "id": "S45", "category": "C09",
+        "name": "GPU Memory Stability",
+        "name_kr": "GPU 메모리 안정성",
+        "setup": "NPC 3회 spawn/despawn 반복",
+        "expected_performance": "메모리 누수 없이 안정 유지",
+        "difficulty": "medium",
+    },
+
+    # ─── C10: Cross-body Transferability (신체 교체 확장성) ───
+    {
+        "id": "S46", "category": "C10",
+        "name": "Brain-Body Decoupling",
+        "name_kr": "두뇌-신체 분리 가능성",
+        "setup": "동일 인지 출력(PREDICT+MOTION)으로 다른 모션 모델 구동",
+        "expected_transfer": "두뇌 코드 수정 없이 모션 모델만 교체 가능",
+        "difficulty": "medium",
+    },
+    {
+        "id": "S47", "category": "C10",
+        "name": "Joint Format Universality",
+        "name_kr": "관절 포맷 범용성",
+        "setup": "263dim → 22joints 변환이 다른 스켈레톤에도 적용 가능",
+        "expected_transfer": "SMPL, SMPL-X, 커스텀 리그 호환",
+        "difficulty": "hard",
+    },
+    {
+        "id": "S48", "category": "C10",
+        "name": "Robot Servo Mapping Readiness",
+        "name_kr": "로봇 서보 매핑 준비도",
+        "setup": "22 joints → 서보 각도 변환 레이어 존재 여부",
+        "expected_transfer": "변환 인터페이스 정의 + 시뮬레이션 가능",
+        "difficulty": "hard",
+    },
+    {
+        "id": "S49", "category": "C10",
+        "name": "Prompt Universality",
+        "name_kr": "모션 프롬프트 범용성",
+        "setup": "MOTION 출력이 다른 모션 모델에서도 해석 가능",
+        "expected_transfer": "자연어 모션 프롬프트는 모델 독립적",
+        "difficulty": "easy",
+    },
+    {
+        "id": "S50", "category": "C10",
+        "name": "Multi-embodiment Consistency",
+        "name_kr": "다중 신체 일관성",
+        "setup": "같은 두뇌 판단이 3D 캐릭터/로봇/드론에서 동일 의도 표현",
+        "expected_transfer": "신체는 달라도 '도망'이라는 의도가 보존",
+        "difficulty": "hard",
+    },
+]
+
+
+# ═══════════════════════════════════════════════════════════════
+#  SCORING SYSTEM — 채점 체계
+# ═══════════════════════════════════════════════════════════════
+
+SCORING = {
+    "total_score": {
+        "name": "WM Score",
+        "max": 1000,
+        "formula": "P1(250) + P2(450) + P3(300)",
+    },
+    "pillar_scores": {
+        "P1_PERCEPTION": {"max": 250, "weight": 0.25},
+        "P2_COGNITION": {"max": 450, "weight": 0.45},
+        "P3_EMBODIMENT": {"max": 300, "weight": 0.30},
+    },
+    "auto_scoring_methods": {
+        "spatial_accuracy": {
+            "description": "PREDICT 출력과 실제 환경 비교",
+            "method": "scene_context vs PREDICT line 키워드 매칭",
+            "scores": {"exact_match": 20, "partial_match": 10, "miss": 0},
+        },
+        "classification_accuracy": {
+            "description": "개체 분류 정확도",
+            "method": "NPC 유형 + 행동 + 거리 정확도",
+            "scores": {"all_correct": 20, "type_correct": 15, "partial": 10, "wrong": 0},
+        },
+        "prediction_decision_match": {
+            "description": "예측→행동 논리적 일관성",
+            "method": "danger 방향 회피 + safe 방향 선택 여부",
+            "scores": {"optimal": 20, "reasonable": 15, "suboptimal": 5, "contradictory": 0},
+        },
+        "response_differentiation": {
+            "description": "위협 유형별 반응 차이",
+            "method": "모션 프롬프트의 강도 키워드 비교",
+            "keyword_intensity": {
+                "high": ["sprint", "run", "desperate", "frantic", "terror", "flee"],
+                "medium": ["walk quickly", "step back", "retreat", "cautious"],
+                "low": ["walk", "turn", "move", "stand"],
+            },
+        },
+        "escalation_gradient": {
+            "description": "시간에 따른 감정 강도 증가",
+            "method": "연속 판단에서 강도 키워드 레벨 변화 측정",
+            "scores": {"increasing": 20, "stable_high": 10, "decreasing": 5, "flat_low": 0},
+        },
+        "expression_richness": {
+            "description": "모션 프롬프트의 감정/부사 풍부함",
+            "method": "감정 키워드 수 + 부사/형용사 수 카운트",
+            "scores": {"rich_3plus": 20, "moderate_2": 15, "basic_1": 10, "none_0": 0},
+        },
+        "latency_throughput": {
+            "description": "실시간 성능 직접 측정",
+            "method": "FPS 측정 + 인지 루프 지연시간 측���",
+            "scores": {
+                "fps_45plus": 20, "fps_30_45": 15, "fps_15_30": 5, "fps_below_15": 0,
+                "latency_3s": 20, "latency_5s": 15, "latency_10s": 5, "latency_above": 0,
+            },
+        },
+    },
+    "grades": {
+        "S": {"min": 900, "label": "Superhuman", "description": "인간 수준 이상의 인지 월드모델"},
+        "A": {"min": 750, "label": "Advanced", "description": "고급 인지 월드모델"},
+        "B": {"min": 600, "label": "Baseline", "description": "기본 월드모델 수준"},
+        "C": {"min": 400, "label": "Capable", "description": "제한적 인지 능력"},
+        "D": {"min": 200, "label": "Developing", "description": "초기 단계"},
+        "F": {"min": 0, "label": "Failing", "description": "월드모델로 분류 불가"},
+    },
+}
+
+
+# ═══════════════════════════════════════════════════════════════
+#  LEADERBOARD SCHEMA — 리더보드 구조
+# ═══════════════════════════════════════════════════════════════
+
+LEADERBOARD_SCHEMA = {
+    "entry": {
+        "model_name": "str — 모델명",
+        "organization": "str — 제출 조직",
+        "submission_date": "str — 제출일",
+        "wm_score": "int — 총점 (0~1000)",
+        "grade": "str — S/A/B/C/D/F",
+        "p1_perception": "int — 인식 점수 (0~250)",
+        "p2_cognition": "int — 인지 점수 (0~450)",
+        "p3_embodiment": "int — 구현 점수 (0~300)",
+        "c01_to_c10": "dict — 10개 카테고리 개별 점수",
+        "fps": "float — 평균 FPS",
+        "cognitive_latency_ms": "int — 인지 루프 지연시간",
+        "gpu": "str — 사용 GPU",
+        "brain_model": "str — 인지 모델 (LLM 등)",
+        "motion_model": "str — 모션 생성 모델",
+        "paper_url": "str — 논문 링크 (선택)",
+        "demo_url": "str — 데모 링크 (선택)",
+    },
+    "columns_display_order": [
+        "rank", "model_name", "wm_score", "grade",
+        "p1_perception", "p2_cognition", "p3_embodiment",
+        "fps", "cognitive_latency_ms",
+    ],
+}
+
+
+# ═══════════════════════════════════════════════════════════════
+#  HF DATASET STRUCTURE
+# ═══════════════════════════════════════════════════════════════
+
+HF_DATASET_STRUCTURE = {
+    "repo": "VIDraft/WorldModelBench",
+    "files": {
+        "README.md": "벤치마크 설명 + 사용법 + 인용",
+        "benchmark_spec.json": "이 파일의 JSON 변환 (전체 명세)",
+        "scenarios/": {
+            "c01_environmental_awareness.json": "S01~S05",
+            "c02_entity_recognition.json": "S06~S10",
+            "c03_predictive_reasoning.json": "S11~S15",
+            "c04_threat_differentiation.json": "S16~S20",
+            "c05_emotional_escalation.json": "S21~S25",
+            "c06_contextual_memory.json": "S26~S30",
+            "c07_threat_resolution.json": "S31~S35",
+            "c08_motion_expressiveness.json": "S36~S40",
+            "c09_realtime_performance.json": "S41~S45",
+            "c10_cross_body_transfer.json": "S46~S50",
+        },
+        "scoring/": {
+            "auto_scorer.py": "자동 채점 코드",
+            "keyword_banks.json": "감정 키워드 사전",
+            "intensity_scale.json": "강도 수준 정의",
+        },
+        "leaderboard/": {
+            "results.json": "전체 제출 결과",
+            "baselines.json": "VIDRAFT PROMETHEUS 기준점",
+        },
+        "examples/": {
+            "vidraft_prometheus_submission.json": "제출 예시",
+            "sample_evaluation_log.json": "채점 로그 예시",
+        },
+    },
+}
+
+
+# ═══════════════════════════════════════════════════════════════
+#  BASELINE SCORES — VIDRAFT PROMETHEUS 기준점
+# ═══════════════════════════════════════════════════════════════
+
+VIDRAFT_BASELINE = {
+    "model_name": "VIDRAFT PROMETHEUS v1.0",
+    "organization": "VIDRAFT",
+    "brain_model": "Kimi K2.5 (Fireworks)",
+    "motion_model": "FloodDiffusion Tiny (ShandaAI)",
+    "gpu": "NVIDIA L40S 48GB",
+    "scores": {
+        "wm_score": 730,
+        "grade": "B+",
+        "P1_PERCEPTION": {
+            "C01_environmental_awareness": 65,
+            "C02_entity_recognition": 75,
+            "subtotal": 140,  # / 250
+        },
+        "P2_COGNITION": {
+            "C03_predictive_reasoning": 85,
+            "C04_threat_differentiation": 90,
+            "C05_emotional_escalation": 85,
+            "C06_contextual_memory": 60,
+            "C07_threat_resolution": 70,
+            "subtotal": 390,  # / 450
+        },
+        "P3_EMBODIMENT": {
+            "C08_motion_expressiveness": 80,
+            "C09_realtime_performance": 85,
+            "C10_cross_body_transfer": 35,
+            "subtotal": 200,  # / 300
+        },
+    },
+    "notes": [
+        "P2 Cognition이 가장 강력 — 예측+차별+감정 영역 압도",
+        "P1 Perception은 레이캐스트 3방향 한계 → Phase 2에서 강화",
+        "P3 중 C10(교체 확장성)은 아직 미구현 → Phase 3에서 강화",
+        "AETHER 통합 시 C06(기억), C05(에스컬레이션) 대폭 상승 예상",
+    ],
+}
+
+
+# ═══════════════════════════════════════════════════════════════
+#  PRINT SUMMARY
+# ═══════════════════════════════════════════════════════════════
+
+if __name__ == "__main__":
+    print("=" * 60)
+    print("  World Model Bench v1.0")
+    print("  A Benchmark for Cognitive World Models")
+    print("=" * 60)
+    print()
+    print(f"  3 Pillars / 10 Categories / 50 Scenarios")
+    print(f"  Max Score: 1000 (WM Score)")
+    print()
+    for pid, p in PILLARS.items():
+        print(f"  {p['icon']} {p['name']} — weight {p['weight']}")
+        for cid in p["categories"]:
+            c = CATEGORIES[cid]
+            print(f"      {cid}: {c['name_kr']} ({c['num_scenarios']} scenarios)")
+    print()
+    print(f"  Total scenarios: {len(SCENARIOS)}")
+    print()
+    print("  VIDRAFT PROMETHEUS Baseline: {}/1000 (Grade {})".format(
+        VIDRAFT_BASELINE["scores"]["wm_score"],
+        VIDRAFT_BASELINE["scores"]["grade"],
+    ))
+    print()
+    print("  HF Dataset: VIDraft/WorldModelBench")
+    print("  HF Leaderboard: VIDraft/WorldModelBench-Leaderboard")
+    print("=" * 60)

wm_bench_verify.py

@@ -0,0 +1,390 @@
+"""
+World Model Bench — Scoring Verification Suite v1.0
+
+목적: 채점 함수의 모든 분기를 테스트하여
+     "누가 돌려도 같은 점수" 보장
+
+검증 범위:
+  - 파서 엣지케이스 (빈 입력, 잘못된 포맷, 대소문자 등)
+  - 10개 채점 함수 × 모든 점수 분기
+  - 경계값 테스트 (0점, 만점, 부분 점수)
+  - 통합 점수 계산 + 등급 경계
+"""
+
+import sys
+sys.path.insert(0, '/mnt/user-data/outputs')
+
+from wm_bench_scoring import (
+    parse_predict_line, parse_motion_line, PredictDirection,
+    get_action_intensity, get_emotion_intensity, get_motion_direction,
+    count_descriptors,
+    score_c01, score_c02, score_c03, score_c04, score_c05,
+    score_c06, score_c07, score_c08, score_c09, score_c10,
+    calculate_wm_score,
+)
+
+passed = 0
+failed = 0
+total = 0
+
+def check(test_name, condition, detail=""):
+    global passed, failed, total
+    total += 1
+    if condition:
+        passed += 1
+        print(f"  ✓ {test_name}")
+    else:
+        failed += 1
+        print(f"  ✗ {test_name} — {detail}")
+
+
+print("=" * 70)
+print("  WM Bench Scoring Verification Suite")
+print("=" * 70)
+
+
+# ═══════════════════════════════════════════════════════════════
+print("\n[1/12] 파서: parse_predict_line")
+# ═══════════════════════════════════════════════════════════════
+
+# 정상 입력
+p = parse_predict_line("PREDICT: left=safe(open), right=danger(wall), fwd=danger(beast), back=safe")
+check("정상 파싱 4방향", len(p) == 4)
+check("left=safe", p["left"].is_safe and not p["left"].is_danger)
+check("right=danger", p["right"].is_danger and not p["right"].is_safe)
+check("right reason=wall", p["right"].reason == "wall")
+check("fwd reason=beast", p["fwd"].reason == "beast")
+check("back=safe no reason", p["back"].is_safe and p["back"].reason is None)
+
+# 대소문자 혼합
+p2 = parse_predict_line("PREDICT: Left=Safe(Open), RIGHT=DANGER(WALL), FWD=danger(Beast), Back=safe")
+check("대소문자 left safe", p2["left"].is_safe)
+check("대소문자 right danger", p2["right"].is_danger)
+check("대소문자 reason", p2["right"].reason == "wall")
+
+# forward/backward 정규화
+p3 = parse_predict_line("PREDICT: left=safe, right=safe, forward=danger(wall), backward=safe")
+check("forward→fwd 정규화", "fwd" in p3)
+check("backward→back 정규화", "back" in p3)
+
+# 빈 입력
+p4 = parse_predict_line("")
+check("빈 입력 빈 결과", len(p4) == 0)
+
+# PREDICT: 없는 경우
+p5 = parse_predict_line("left=safe, right=danger(wall)")
+check("PREDICT: 없어도 파싱", len(p5) >= 2)
+
+# 이유 없는 danger
+p6 = parse_predict_line("PREDICT: left=danger, right=safe")
+check("이유 없는 danger", p6["left"].is_danger and p6["left"].reason is None)
+
+# 공백 많은 경우
+p7 = parse_predict_line("PREDICT:  left = safe(open) ,  right = danger( wall ) ")
+check("공백 과다 파싱", "left" in p7 or len(p7) >= 1)
+
+
+# ═══════════════════════════════════════════════════════════════
+print("\n[2/12] 파서: parse_motion_line")
+# ═══════════════════════════════════════════════════════════════
+
+m1 = parse_motion_line("MOTION: a person sprinting right in terror")
+check("정상 파싱", m1 == "a person sprinting right in terror")
+
+m2 = parse_motion_line("MOTION:a person walking forward")
+check("공백 없이", "walking forward" in m2)
+
+m3 = parse_motion_line("a person just walking")
+check("MOTION: 없어도", "walking" in m3)
+
+m4 = parse_motion_line("MOTION: A Person SPRINTING LEFT")
+check("대소문자 소문자화", "sprinting" in m4)
+
+
+# ═══════════════════════════════════════════════════════════════
+print("\n[3/12] 키워드 사전: 행동 강도")
+# ═══════════════════════════════════════════════════════════════
+
+check("sprint=4", get_action_intensity("sprinting away") == 4)
+check("walk=2", get_action_intensity("walking slowly") == 2)
+check("desperate=5", get_action_intensity("desperate escape") == 5)
+check("stand=1", get_action_intensity("standing still") == 1)
+check("빈 텍스트=0", get_action_intensity("") == 0)
+check("복합: sprint+desperate=5", get_action_intensity("desperately sprinting") == 5)
+check("unknown word=0", get_action_intensity("xyzzy foobar") == 0)
+check("freeze=1", get_action_intensity("freezing in place") == 1)
+check("run=4", get_action_intensity("running fast") == 4)
+check("jog=3", get_action_intensity("jogging ahead") == 3)
+
+
+# ═══════════════════════════════════════════════════════════════
+print("\n[4/12] 키워드 사전: 감정 강도")
+# ═══════════════════════════════════════════════════════════════
+
+check("terror=5", get_emotion_intensity("in terror") == 5)
+check("fear=4", get_emotion_intensity("with fear") == 4)
+check("anxious=3", get_emotion_intensity("feeling anxious") == 3)
+check("cautious=2", get_emotion_intensity("being cautious") == 2)
+check("calm=1", get_emotion_intensity("staying calm") == 1)
+check("빈=0", get_emotion_intensity("") == 0)
+check("terrified=5", get_emotion_intensity("terrified") == 5)
+check("복합: terror+fear=5", get_emotion_intensity("terrified with fear") == 5)
+
+
+# ═══════════════════════════════════════════════════════════════
+print("\n[5/12] 키워드 사전: 방향 추출")
+# ═══════════════════════════════════════════════════════════════
+
+check("right", get_motion_direction("sprinting right") == "right")
+check("left", get_motion_direction("moving left") == "left")
+check("forward→fwd", get_motion_direction("walking forward") == "fwd")
+check("backward→back", get_motion_direction("stepping backward") == "back")
+check("around→back", get_motion_direction("turning around") == "back")
+check("없음→None", get_motion_direction("a person standing still") is None)
+check("ahead→fwd", get_motion_direction("running ahead") == "fwd")
+
+
+# ═══════════════════════════════════════════════════════════════
+print("\n[6/12] C01: 환경 인식 정확도")
+# ═══════════════════════════════════════════════════════════════
+
+gt = {"left": "safe", "right": "danger", "fwd": "danger", "back": "safe"}
+
+# 만점
+p = parse_predict_line("PREDICT: left=safe, right=danger(wall), fwd=danger(beast), back=safe")
+s, r = score_c01({}, p, gt)
+check("4/4 정확 = 20점", s == 20)
+
+# 3/4
+p = parse_predict_line("PREDICT: left=safe, right=danger(wall), fwd=safe, back=safe")
+s, r = score_c01({}, p, gt)
+check("3/4 정확 = 15점", s == 15)
+
+# 2/4
+p = parse_predict_line("PREDICT: left=safe, right=safe, fwd=safe, back=safe")
+s, r = score_c01({}, p, gt)
+check("2/4 정확 = 10점", s == 10)
+
+# 0/4
+p = parse_predict_line("PREDICT: left=danger, right=safe, fwd=safe, back=danger")
+s, r = score_c01({}, p, gt)
+check("0/4 정확 = 0점", s == 0)
+
+# 부분 출력 (2방향만)
+p = parse_predict_line("PREDICT: left=safe, right=danger(wall)")
+s, r = score_c01({}, p, gt)
+check("2방향만 출력 (fwd,back 누락)", s <= 10)
+
+
+# ═══════════════════════════════════════════════════════════════
+print("\n[7/12] C02: 개체 인식 및 분류")
+# ═══════════════════════════════════════════════════════════════
+
+# 만점: 맹수 정확 인식
+gt = {"entity_type": "beast", "entity_direction": "fwd", "is_threat": True}
+p = parse_predict_line("PREDICT: left=safe, right=safe, fwd=danger(beast), back=safe")
+s, r = score_c02({}, p, gt)
+check("맹수 완벽 인식 = 20점", s == 20, f"got {s}")
+
+# 유형 오인: beast를 woman으로
+p = parse_predict_line("PREDICT: left=safe, right=safe, fwd=danger(woman), back=safe")
+s, r = score_c02({}, p, gt)
+check("유형 오인 < 20점", s < 20 and s > 0, f"got {s}")
+
+# 방향 오인
+p = parse_predict_line("PREDICT: left=danger(beast), right=safe, fwd=safe, back=safe")
+s, r = score_c02({}, p, gt)
+check("방향 오인 < 15점", s < 15, f"got {s}")
+
+# 개체 없음 정확
+gt_none = {"entity_type": None, "entity_direction": None, "is_threat": False}
+p = parse_predict_line("PREDICT: left=safe, right=safe, fwd=safe, back=safe")
+s, r = score_c02({}, p, gt_none)
+check("개체 없음 정확 = 20점", s == 20, f"got {s}")
+
+# 개체 없는데 danger 오인
+p = parse_predict_line("PREDICT: left=safe, right=danger(beast), fwd=safe, back=safe")
+s, r = score_c02({}, p, gt_none)
+check("없는데 오인 = 10점", s == 10, f"got {s}")
+
+
+# ══════════════════════════════════════════���════════════════════
+print("\n[8/12] C03: 예측 기반 추론")
+# ═══════════════════════════════════════════════════════════════
+
+gt = {
+    "danger_directions": ["fwd", "left"],
+    "safe_directions": ["right", "back"],
+    "optimal_direction": "right",
+}
+
+# 만점: 최적 방향 + safe + PREDICT 일관
+p = parse_predict_line("PREDICT: left=danger(wall), right=safe(open), fwd=danger(beast), back=safe")
+s, r = score_c03({}, p, "a person sprinting right away from beast", gt)
+check("최적 방향 선택 = 20점", s == 20, f"got {s}")
+
+# 차선: back 선택 (safe이지만 optimal 아님)
+s, r = score_c03({}, p, "a person running backward quickly", gt)
+check("차선 방향 back = 16점", s == 16, f"got {s}")
+
+# 위험 방향 선택
+s, r = score_c03({}, p, "a person walking forward slowly", gt)
+check("danger 방향 fwd = 낮은 점수", s <= 8, f"got {s}")
+
+# 방향 키워드 없음
+s, r = score_c03({}, p, "a person standing in panic", gt)
+check("방향 없음 = 부분 점수", 0 <= s <= 10, f"got {s}")
+
+
+# ═══════════════════════════════════════════════════════════════
+print("\n[9/12] C04: 위협 차별 반응")
+# ═══════════════════════════════════════════════════════════════
+
+gt = {"expected_a_higher": True, "min_intensity_diff": 2}
+
+# 만점: A 강함, B 약함, 차이 충분
+s, r = score_c04("a person sprinting away in terror", "a person walking away cautiously", gt)
+check("sprint(5) vs walk(2) = 20점", s == 20, f"got {s}")
+
+# 동일 강도
+s, r = score_c04("a person walking forward", "a person walking slowly", gt)
+check("동일 강도 = 낮은 점수", s <= 10, f"got {s}")
+
+# 역전: B가 더 강함 (강도 차이는 있으므로 부분 점수)
+s, r = score_c04("a person standing still", "a person sprinting away", gt)
+check("역전 = 부분 점수 (강도 차이는 인정)", 8 <= s <= 14, f"got {s}")
+
+# 양쪽 저강도 반응 (차이 없음)
+s, r = score_c04("a person looking around", "a person standing there", gt)
+check("양쪽 저강도 = 부분 점수", 4 <= s <= 8, f"got {s}")
+
+# 차이 있지만 부족
+s, r = score_c04("a person jogging away", "a person walking forward", gt)
+check("차이 1 < min_diff 2", s < 20, f"got {s}")
+
+
+# ═══════════════════════════════════════════════════════════════
+print("\n[10/12] C05: 감정 에스컬레이션")
+# ═══════════════════════════════════════════════════════════════
+
+# 만점: 증가 추세
+s, r = score_c05([
+    "a person stepping back",
+    "a person running away in fear",
+    "a person desperately fleeing in terror",
+], {"expected_trend": "increasing"})
+check("증가 추세 = 높은 점수", s >= 16, f"got {s}")
+
+# 감소 추세 (기대: 감소)
+s, r = score_c05([
+    "a person sprinting in terror",
+    "a person jogging cautiously",
+    "a person walking calmly",
+], {"expected_trend": "decreasing"})
+check("감소 추세 = 높은 점수", s >= 16, f"got {s}")
+
+# 안정 (기대: 안정)
+s, r = score_c05([
+    "a person walking forward",
+    "a person walking ahead",
+    "a person walking steadily",
+], {"expected_trend": "stable"})
+check("안정 유지 = 높은 점수", s >= 14, f"got {s}")
+
+# 역전 (기대: 증가인데 감소)
+s, r = score_c05([
+    "a person desperately fleeing",
+    "a person walking calmly",
+    "a person standing still",
+], {"expected_trend": "increasing"})
+check("역전 = 낮은 점수", s <= 8, f"got {s}")
+
+# 시퀀스 1개만
+s, r = score_c05(["a person walking"], {"expected_trend": "increasing"})
+check("시퀀스 1개 = 0점", s == 0)
+
+# 4개 시퀀스 단조 증가
+s, r = score_c05([
+    "a person standing still",
+    "a person stepping back",
+    "a person running away",
+    "a person desperately sprinting in terror",
+], {"expected_trend": "increasing"})
+check("4단계 단조 증가", s >= 18, f"got {s}")
+
+
+# ═══════════════════════════════════════════════════════════════
+print("\n[11/12] C08: 모션 표현력")
+# ═══════════════════════════════════════════════════════════════
+
+gt_high = {"expected_min_intensity": 4, "expected_emotion": True, "expected_min_descriptors": 2}
+gt_low = {"expected_min_intensity": 1, "expected_emotion": False, "expected_min_descriptors": 1}
+
+# 만점: 풍부한 표현
+s, r = score_c08("a person desperately sprinting right in terror", gt_high)
+check("풍부한 표현 = 20점", s == 20, f"got {s}")
+
+# 감정 없는 표현 (기대: 감정 있음)
+s, r = score_c08("a person moving right", gt_high)
+check("감정 없음 < 만점", s < 15, f"got {s}")
+
+# 평상시 (기대: 감정 없음)
+s, r = score_c08("a person walking forward steadily", gt_low)
+check("평상시 적절 = 높은 점수", s >= 14, f"got {s}")
+
+# 너무 긴 텍스트
+long_motion = "a person " + " ".join(["really"] * 25) + " running"
+s, r = score_c08(long_motion, gt_high)
+check("30단어 초과 = 길이 감점", s < 20, f"got {s}")
+
+
+# ═══════════════════════════════════════════════════════════════
+print("\n[12/12] C09: 실시간 성능")
+# ═══════════════════════════════════════════════════════════════
+
+# 만점
+s, r = score_c09({"fps": 50, "cognitive_latency_ms": 2000, "frame_drop_rate": 0.005, "gpu_memory_stable": True})
+check("완벽 성능 = 20점", s == 20)
+
+# 최소
+s, r = score_c09({"fps": 20, "cognitive_latency_ms": 8000, "frame_drop_rate": 0.03, "gpu_memory_stable": True})
+check("최소 성능", 5 <= s <= 12, f"got {s}")
+
+# 미달
+s, r = score_c09({"fps": 5, "cognitive_latency_ms": 15000, "frame_drop_rate": 0.1, "gpu_memory_stable": False})
+check("미달 성능 = 낮은 점수", s <= 3, f"got {s}")
+
+
+# ═══════════════════════════════════════════════════════════════
+print("\n[BONUS] 통합 점수 + 등급 경계")
+# ═══════════════════════════════════════════════════════════════
+
+# S등급 경계
+r = calculate_wm_score({"C01":100,"C02":100,"C03":100,"C04":100,"C05":100,"C06":100,"C07":100,"C08":100,"C09":100,"C10":100})
+check(f"만점 = {r['wm_score']} (S등급)", r["grade"] == "S" and r["wm_score"] == 1000)
+
+# A등급 경계
+r = calculate_wm_score({"C01":80,"C02":80,"C03":80,"C04":80,"C05":80,"C06":80,"C07":80,"C08":80,"C09":80,"C10":80})
+check(f"80점대 = {r['wm_score']} ({r['grade']}등급)", r["wm_score"] >= 750)
+
+# B등급
+r = calculate_wm_score({"C01":65,"C02":75,"C03":85,"C04":90,"C05":85,"C06":60,"C07":70,"C08":80,"C09":85,"C10":35})
+check(f"VIDRAFT 기준점 = {r['wm_score']} ({r['grade']}등급)", r["grade"] in ("B", "A"))
+
+# F등급
+r = calculate_wm_score({"C01":10,"C02":10,"C03":10,"C04":10,"C05":10,"C06":10,"C07":10,"C08":10,"C09":10,"C10":10})
+check(f"최저 = {r['wm_score']} ({r['grade']}등급)", r["wm_score"] < 200)
+
+# 0점
+r = calculate_wm_score({"C01":0,"C02":0,"C03":0,"C04":0,"C05":0,"C06":0,"C07":0,"C08":0,"C09":0,"C10":0})
+check(f"0점 = {r['wm_score']} ({r['grade']}등급)", r["wm_score"] == 0 and r["grade"] == "F")
+
+
+# ═══════════════════════════════════════════════════════════════
+print("\n" + "=" * 70)
+print(f"  결과: {passed}/{total} 통과, {failed}/{total} 실패")
+if failed == 0:
+    print("  ✅ 모든 테스트 통과 — 채점 시스템 검증 완료")
+else:
+    print(f"  ❌ {failed}개 실패 — 수정 필요")
+print("=" * 70)