[위험도] 신뢰도가 재는 것과 시민이 읽는 것을 맞춘다

scripts/backtest-risk.ts

@@ -830,6 +830,9 @@ async function predict(report: WeeklyReport, prev: WeeklyReport | null, priorYea
       observationAgeMinutes: latestObservation
         ? Math.max(0, Math.round((decisionAt.getTime() - latestObservation.observedAt.getTime()) / 60_000))
         : null,
+      // 백테스트에는 관측소 거리 기록이 없다. null 이면 거리 벌점이 붙지 않아
+      // **과거 신뢰도를 실제보다 후하게** 본다 — 지표를 비교할 때 이 차이를 기억한다.
+      observationDistanceKm: null,
     };
 
     // ===== 프로덕션 도메인 코드 (재구현 없음) =====
@@ -839,7 +842,11 @@ async function predict(report: WeeklyReport, prev: WeeklyReport | null, priorYea
     const variables = evaluateRiskVariables(bundle, ruleScore);
     const reportWeights = evaluateReportWeights(bundle.verifiedReports, ruleScore);
     const minLevelTriggers = deriveMinLevelTriggers(bundle.verifiedReports);
-    const confidence = deriveConfidence(variables.missing.length, bundle.observationAgeMinutes);
+    const confidence = deriveConfidence(
+      variables.missing,
+      bundle.observationAgeMinutes,
+      bundle.observationDistanceKm,
+    );
     const result = RiskEngine.calculate({
       variables: applyHorizon(variables.factors, 'now'),
       reportWeights: applyHorizon(reportWeights, 'now'),

src/contexts/risk/adapter/in/web/dto/beach-risk.response.ts

@@ -169,11 +169,30 @@ export class PublicRiskPointResponse {
 
   @ApiProperty({
     example: 'medium',
-    description: '데이터 신뢰도. 먼 시점일수록 예측 불확실성으로 한 단계씩 낮아진다.',
+    description: [
+      '**관측 자료 상태**(예측 정확도가 아니다).',
+      '',
+      '⚠️ 이름이 confidence 라서 "이 예측을 믿어도 된다" 로 읽히기 쉬운데 **그런 뜻이 아니다.**',
+      '이 값이 답하는 질문은 하나다 — 이 판정을 뒷받침할 **관측 자료가 충분한가.** 입력이',
+      '완벽해도 룰이 틀렸으면 예측은 틀리고, 이 값은 그것을 보지 않는다.',
+      '',
+      '**무엇을 보나** — 무엇이 비었나(수온 결측이 가장 무겁다) · 얼마나 오래됐나(3시간) ·',
+      '관측소가 얼마나 먼가(10km 초과 한 단계, 30km 초과 두 단계).',
+      '먼 시점일수록 예측 불확실성으로 한 단계씩 더 낮아진다.',
+      '',
+      '시민 화면에는 `dataConfidenceLabel` 을 쓴다 — 자료 이야기만 하는 문구다.',
+    ].join(' '),
     enum: ['high', 'medium', 'low'],
   })
   dataConfidence!: string;
 
+  @ApiProperty({
+    example: '관측 자료 일부 없음',
+    description:
+      '시민에게 보여줄 관측 자료 상태 문구(요청 언어로). "신뢰도" 라는 말을 쓰지 않는 이유는 dataConfidence 설명 참고.',
+  })
+  dataConfidenceLabel!: string;
+
   @ApiProperty({ example: '2026-07-10T09:00:00.000Z', description: '산출 생성 일시' })
   generatedAt!: string;
 
@@ -231,11 +250,30 @@ export class PublicBeachRiskResponse {
 
   @ApiProperty({
     example: 'high',
-    description: '데이터 신뢰도 — 현재 시점',
+    description: [
+      '**관측 자료 상태**(예측 정확도가 아니다).',
+      '',
+      '⚠️ 이름이 confidence 라서 "이 예측을 믿어도 된다" 로 읽히기 쉬운데 **그런 뜻이 아니다.**',
+      '이 값이 답하는 질문은 하나다 — 이 판정을 뒷받침할 **관측 자료가 충분한가.** 입력이',
+      '완벽해도 룰이 틀렸으면 예측은 틀리고, 이 값은 그것을 보지 않는다.',
+      '',
+      '**무엇을 보나** — 무엇이 비었나(수온 결측이 가장 무겁다) · 얼마나 오래됐나(3시간) ·',
+      '관측소가 얼마나 먼가(10km 초과 한 단계, 30km 초과 두 단계).',
+      '먼 시점일수록 예측 불확실성으로 한 단계씩 더 낮아진다.',
+      '',
+      '시민 화면에는 `dataConfidenceLabel` 을 쓴다 — 자료 이야기만 하는 문구다.',
+    ].join(' '),
     enum: ['high', 'medium', 'low'],
   })
   dataConfidence!: string;
 
+  @ApiProperty({
+    example: '관측 자료 일부 없음',
+    description:
+      '시민에게 보여줄 관측 자료 상태 문구(요청 언어로). "신뢰도" 라는 말을 쓰지 않는 이유는 dataConfidence 설명 참고.',
+  })
+  dataConfidenceLabel!: string;
+
   @ApiProperty({
     example: '2026-07-10T09:00:00.000Z',
     description: '산출 생성 일시 — 현재 시점',

src/contexts/risk/adapter/out/persistence/risk-input.kysely-query.ts

@@ -153,6 +153,11 @@ export class RiskInputKyselyQuery implements RiskInputPort {
       ? Math.max(0, Math.round((now - latestObservation.observedAt.getTime()) / 60000))
       : null;
 
+    // 거리는 **해양** 관측소 것만 쓴다. 수온·파고·해류가 거기서 오고, 기상 관측소는 제주
+    // 전체에 둘뿐이라 거리로 벌점을 주면 모든 해변이 함께 내려갈 뿐이다(고칠 방법이 없다).
+    // 대표가 낡아 다른 해양관측소가 선택됐다면 **그 관측소의 거리**여야 한다.
+    const observationDistanceKm = marineRow?.distanceKm ?? null;
+
     // 7일 평균 수온
     const avgRow = await this.db
       .selectFrom('observations as o')
@@ -239,6 +244,7 @@ export class RiskInputKyselyQuery implements RiskInputPort {
       pastOccurrenceCount,
       verifiedReports,
       observationAgeMinutes,
+      observationDistanceKm,
       forecasts,
     };
   }
@@ -416,6 +422,7 @@ export class RiskInputKyselyQuery implements RiskInputPort {
       .where('m.beach_id', '=', beachId)
       .where('m.station_type', '=', stationType)
       .select([
+        'm.distance_km as distanceKm',
         'o.observed_at as observedAt',
         'o.water_temp as waterTemp',
         'o.wave_height as waveHeight',
@@ -438,6 +445,7 @@ export class RiskInputKyselyQuery implements RiskInputPort {
 
     return row
       ? {
+          distanceKm: numOrNull(row.distanceKm),
           observedAt: new Date(row.observedAt),
           waterTemp: numOrNull(row.waterTemp),
           waveHeight: numOrNull(row.waveHeight),
@@ -464,7 +472,13 @@ const STALE_OBSERVATION_HOURS = 24;
 type StationType = 'marine' | 'weather';
 
 /** 관측 한 행 (유형별 최신본). */
-type ObservationRow = ObservationInput;
+/**
+ * 관측 한 행 + **그 값을 준 관측소까지의 거리.**
+ *
+ * 거리는 도메인 입력(ObservationInput)에 넣지 않는다 — 위험 요인 평가는 거리를 쓰지 않고,
+ * 신뢰도 판정만 쓴다. 평가 입력에 섞으면 룰이 거리를 보는 것처럼 읽힌다.
+ */
+type ObservationRow = ObservationInput & { distanceKm: number | null };
 
 /** a ?? b — 유형별 담당 컬럼을 우선하되, 비면 다른 유형 행으로 보완한다. */
 function pick(primary: number | null, fallback: number | null): number | null {

src/contexts/risk/application/port/in/risk-use-cases.ts

@@ -88,6 +88,14 @@ export interface PublicRiskPointView {
   riskScore: number;
   factors: PublicRiskFactorView[]; // 요약 원인 3~5개
   dataConfidence: DataConfidence;
+  /**
+   * 시민에게 보여줄 **관측 자료 상태** 문구.
+   *
+   * ⚠️ `dataConfidence` 를 "신뢰도 높음" 으로 옮기면 *"이 예측을 믿어도 된다"* 로 읽힌다.
+   * 그건 측정한 적 없는 주장이다(해변별 정확도 표본 0건). 이 값이 답하는 질문은
+   * **"이 판정을 뒷받침할 관측 자료가 충분한가"** 뿐이라, 라벨도 자료 이야기만 한다.
+   */
+  dataConfidenceLabel: string;
   generatedAt: Date;
   /**
    * 이 지평의 단계가 운영자 수동 상향으로 올라간 것인가.
@@ -121,6 +129,14 @@ export interface PublicBeachRiskView {
   factors: PublicRiskFactorView[]; // 요약 원인 3~5개
   guideText: string;
   dataConfidence: DataConfidence;
+  /**
+   * 시민에게 보여줄 **관측 자료 상태** 문구.
+   *
+   * ⚠️ `dataConfidence` 를 "신뢰도 높음" 으로 옮기면 *"이 예측을 믿어도 된다"* 로 읽힌다.
+   * 그건 측정한 적 없는 주장이다(해변별 정확도 표본 0건). 이 값이 답하는 질문은
+   * **"이 판정을 뒷받침할 관측 자료가 충분한가"** 뿐이라, 라벨도 자료 이야기만 한다.
+   */
+  dataConfidenceLabel: string;
   generatedAt: Date | null;
   /**
    * 이 단계가 **운영자가 손으로 올린 것**인가.

src/contexts/risk/application/service/calculate-risk.service.ts

@@ -220,8 +220,10 @@ export class CalculateRiskService implements CalculateRiskUseCase {
         ...deriveNearbyMinTriggers(bundle.nearbyAlert),
       ];
       const baseConfidence = deriveConfidence(
-        variables.missing.length,
+        // 개수가 아니라 **코드**를 넘긴다 — 수온 결측은 다른 것보다 무겁다.
+        variables.missing,
         bundle.observationAgeMinutes,
+        bundle.observationDistanceKm,
       );
 
       // 지평은 순차로 둔다. 같은 해변의 세 지평이 동시에 돌 이유가 없고(양이 적다),

src/contexts/risk/application/service/get-beach-risk-detail.service.ts

@@ -1,4 +1,5 @@
 import { Inject, Injectable } from '@nestjs/common';
+import { dataConfidenceLabelOf } from '../../domain/data-confidence-label';
 import { Id } from '@shared/kernel/id';
 import { NotFoundError } from '@shared/kernel/domain-error';
 import { RiskHorizon, riskLevelLabelOf } from '@shared/kernel/risk-level';
@@ -100,6 +101,7 @@ export class GetBeachRiskDetailService implements GetBeachRiskDetailUseCase {
         factors: [],
         guideText: buildSafetyGuide('safe', locale),
         dataConfidence: 'low',
+        dataConfidenceLabel: dataConfidenceLabelOf('low', locale),
         generatedAt: null,
         manuallyRaised: false,
         riskTimeline: [],
@@ -116,6 +118,7 @@ export class GetBeachRiskDetailService implements GetBeachRiskDetailUseCase {
       factors: primary.factors,
       guideText: buildSafetyGuide(primary.riskLevel, locale),
       dataConfidence: primary.dataConfidence,
+      dataConfidenceLabel: dataConfidenceLabelOf(primary.dataConfidence, locale),
       generatedAt: primary.generatedAt,
       // 최소 단계 보장이 걸렸고 그 근거가 **사람**일 때만 true. 제보·인근 출현 기반 보장
       // (RISK-002)은 여전히 시스템 판단이므로 여기서 구분한다.
@@ -160,6 +163,7 @@ export class GetBeachRiskDetailService implements GetBeachRiskDetailUseCase {
           scoreDelta: f.delta,
         })),
         dataConfidence: card.confidence,
+        dataConfidenceLabel: dataConfidenceLabelOf(card.confidence, locale),
         generatedAt: card.generatedAt,
         manuallyRaised: card.minLevelRuleCode === MANUAL_OVERRIDE_RULE_CODE,
       });

src/contexts/risk/domain/data-confidence-label.ts

@@ -0,0 +1,49 @@
+import { DataConfidence } from '@shared/kernel/risk-level';
+import { Locale, LocaleText, text } from '@shared/i18n/locale';
+
+/**
+ * 관측 자료 상태 라벨 (시민 화면용).
+ *
+ * ── ⚠️ 왜 '신뢰도' 라고 부르지 않나 ─────────────────────────────────────────────────
+ * 값 자체는 `high | medium | low` 이고 API 필드 이름도 `dataConfidence` 다. 그런데 그것을
+ * 시민에게 **"신뢰도 높음"** 으로 보여주면 *"이 예측을 믿어도 된다"* 로 읽힌다.
+ *
+ * 그건 우리가 **측정한 적 없는 주장**이다. 해변별 예측 정확도 표본은 현재 0건이고
+ * (docs/backtest.md, #83), 전체 정확도조차 시군구 단위 정답으로 거칠게 잰 값이다.
+ *
+ * deriveConfidence 가 실제로 답하는 질문은 하나다 — **"이 판정을 뒷받침할 관측 자료가
+ * 충분한가."** 입력이 완벽해도 룰이 틀렸으면 예측은 틀린다. 이 값은 그것을 보지 않는다.
+ *
+ * 이 서비스에서는 그 차이가 위험한 방향으로 어긋난다. `안전` + `신뢰도 높음` 을 본 사람은
+ * 물에 들어간다. 그런데 그 "높음" 이 실제로 보장하는 것은 **10km 안의 부이에서 3시간 안에
+ * 값이 다 들어왔다** 는 것뿐이다.
+ *
+ * 그래서 라벨은 **자료 이야기만** 한다. 판단은 위험 단계가 한다.
+ */
+const LABELS: Record<DataConfidence, LocaleText> = {
+  high: {
+    ko: '관측 자료 충분',
+    en: 'Full observation data',
+    zh: '观测数据充足',
+    ja: '観測データ十分',
+  },
+  medium: {
+    ko: '관측 자료 일부 없음',
+    en: 'Some observation data missing',
+    zh: '部分观测数据缺失',
+    ja: '観測データ一部なし',
+  },
+  low: {
+    // '부족' 이라고만 하면 "조금 모자라다" 로 읽힌다. low 는 수온을 한 값도 못 받았거나
+    // 관측이 하루 넘게 끊긴 상태라, 판정의 근거가 거의 없다는 뜻이다.
+    ko: '관측 자료 많이 부족',
+    en: 'Observation data largely unavailable',
+    zh: '观测数据严重不足',
+    ja: '観測データ大幅に不足',
+  },
+};
+
+/** 시민에게 보여줄 관측 자료 상태 문구. */
+export function dataConfidenceLabelOf(confidence: DataConfidence, locale: Locale): string {
+  return text(LABELS[confidence], locale);
+}

src/contexts/risk/domain/data-confidence.spec.ts

@@ -0,0 +1,112 @@
+import { THRESHOLDS, deriveConfidence } from './risk-assessment';
+import { dataConfidenceLabelOf } from './data-confidence-label';
+
+/**
+ * 관측 자료 상태 판정.
+ *
+ * ── 이 판정이 답하는 것과 답하지 않는 것 ─────────────────────────────────────────────
+ * 답하는 것: **이 판정을 뒷받침할 관측 자료가 충분한가.**
+ * 답하지 않는 것: **예측이 맞는가.** 입력이 완벽해도 룰이 틀렸으면 예측은 틀린다.
+ *
+ * 그 차이를 흐리면 이 서비스에서 위험한 방향으로 어긋난다 — `안전` + `높음` 을 본 사람은
+ * 물에 들어간다.
+ */
+describe('deriveConfidence', () => {
+  const FRESH = 10;
+  const NEAR = 3;
+
+  it('다 있고 신선하고 가까우면 high', () => {
+    expect(deriveConfidence([], FRESH, NEAR)).toBe('high');
+  });
+
+  it('관측이 아예 없으면 low', () => {
+    expect(deriveConfidence([], null, null)).toBe('low');
+  });
+
+  describe('⚠️ 결측은 개수가 아니라 무게로 센다', () => {
+    /**
+     * 이 블록이 **실제 결함**을 고정한다.
+     *
+     * 예전에는 개수만 셌고 low 기준이 3이었다. 그런데 수온이 없으면 TEMP_UP 과
+     * TEMP_7D_AVG 가 **함께** 빠져 개수가 2였다 — 그래서 수온을 한 값도 못 받은 해변이
+     * 'medium' 으로 나왔다. 입력의 절반이 없는데 "보통" 이라고 답한 셈이다.
+     */
+    it('수온을 한 값도 못 받으면 low 다 — 예전에는 medium 이었다', () => {
+      expect(deriveConfidence(['TEMP_UP', 'TEMP_7D_AVG'], FRESH, NEAR)).toBe('low');
+    });
+
+    it('유향·유속만 없으면 medium — 제주 해변 대부분이 이 상태다', () => {
+      expect(deriveConfidence(['CURRENT_INFLOW'], FRESH, NEAR)).toBe('medium');
+    });
+
+    it('부차 요인 둘이 없어도 medium', () => {
+      expect(deriveConfidence(['CURRENT_INFLOW', 'WAVE_HIGH'], FRESH, NEAR)).toBe('medium');
+    });
+
+    it('부차 요인 셋이 겹치면 low', () => {
+      expect(deriveConfidence(['CURRENT_INFLOW', 'WAVE_HIGH', 'WIND_INFLOW'], FRESH, NEAR)).toBe(
+        'low',
+      );
+    });
+
+    it('표에 없는 코드도 1점으로 센다 — 룰이 늘어도 조용히 0점이 되지 않는다', () => {
+      expect(deriveConfidence(['NEW_RULE_A', 'NEW_RULE_B', 'NEW_RULE_C'], FRESH, NEAR)).toBe('low');
+    });
+  });
+
+  describe('⚠️ 관측소가 멀면 내린다 — 예전에는 거리를 아예 보지 않았다', () => {
+    it('대표 거리(10km) 안이면 그대로 high', () => {
+      expect(deriveConfidence([], FRESH, THRESHOLDS.representativeDistanceKm)).toBe('high');
+    });
+
+    it('10km 를 넘으면 한 단계 내린다 — 그 값은 이 해변의 것이라고 보기 어렵다', () => {
+      expect(deriveConfidence([], FRESH, THRESHOLDS.representativeDistanceKm + 0.1)).toBe('medium');
+    });
+
+    it('30km 를 넘으면 두 단계 — 엔진이 "인근" 으로도 치지 않는 거리다', () => {
+      expect(deriveConfidence([], FRESH, THRESHOLDS.farDistanceKm + 1)).toBe('low');
+    });
+
+    it('거리를 모르면 벌점이 없다 — 그 상황은 결측 무게가 이미 잡는다', () => {
+      expect(deriveConfidence([], FRESH, null)).toBe('high');
+    });
+
+    it('결측과 거리가 겹치면 함께 내려간다', () => {
+      // 유속 결측(medium) + 먼 관측소(한 단계) = low
+      expect(deriveConfidence(['CURRENT_INFLOW'], FRESH, 25)).toBe('low');
+    });
+  });
+
+  describe('신선도', () => {
+    it('3시간을 넘으면 high 를 주지 않는다', () => {
+      expect(deriveConfidence([], THRESHOLDS.freshObservationMinutes + 1, NEAR)).toBe('medium');
+    });
+
+    it('하루를 넘으면 low', () => {
+      expect(deriveConfidence([], THRESHOLDS.staleObservationMinutes + 1, NEAR)).toBe('low');
+    });
+  });
+});
+
+describe('dataConfidenceLabelOf', () => {
+  it('⚠️ 라벨에 "신뢰도" 라는 말을 쓰지 않는다', () => {
+    // "신뢰도 높음" 은 "이 예측을 믿어도 된다" 로 읽힌다. 그건 측정한 적 없는 주장이다
+    // (해변별 정확도 표본 0건). 라벨은 자료 이야기만 해야 한다.
+    for (const level of ['high', 'medium', 'low'] as const) {
+      expect(dataConfidenceLabelOf(level, 'ko')).not.toContain('신뢰');
+    }
+  });
+
+  it('자료 이야기를 한다', () => {
+    expect(dataConfidenceLabelOf('high', 'ko')).toContain('관측 자료');
+    expect(dataConfidenceLabelOf('low', 'ko')).toContain('부족');
+  });
+
+  it('지원 언어 넷을 모두 준다', () => {
+    for (const locale of ['ko', 'en', 'zh', 'ja'] as const) {
+      expect(dataConfidenceLabelOf('medium', locale).length).toBeGreaterThan(0);
+    }
+    // 언어별로 실제 다른 문구여야 한다 — ko 로 폴백되면 외국인에게 한국어가 나간다.
+    expect(dataConfidenceLabelOf('medium', 'en')).not.toBe(dataConfidenceLabelOf('medium', 'ko'));
+  });
+});

src/contexts/risk/domain/risk-assessment.spec.ts

@@ -43,6 +43,7 @@ function bundle(nearbyAlert: NearbyAlertInput | null): RiskInputBundle {
     pastOccurrenceCount: 0,
     verifiedReports: [],
     observationAgeMinutes: 10,
+    observationDistanceKm: 3,
     forecasts: [],
   };
 }