# 설계서: isNameSimilar 한국어 자모 분해 + Sørensen-Dice (#348)

> **상태**: Approved
> **작성**: [AI] Architect · **최종수정**: 2026-06-15
> **추적성** — Redmine: #348 · 부모: #332 (이미 close)
> · 구현 파일: `backend-java/src/main/java/com/tasteby/util/HangulSimilarity.java` (신규), `backend-java/src/main/java/com/tasteby/controller/RestaurantController.java`

## 1. 목적

기존 `isNameSimilar`가 Jaccard-like(문자 set 교집합 비율 ≥ 0.4)로 짧은 한국어 이름에서 오탐 가능. 자모 분해 + Sørensen-Dice bigram으로 정확도 향상.

## 2. 범위

- **포함**
  - `HangulSimilarity.similarity(a, b)` 유틸 신규
  - `RestaurantController.isNameSimilar` 호출부를 새 유틸로 교체
- **제외 (별도 후속으로 분리)**
  - DDG → 정식 검색 API 전환 (외부 API 결정 + 비용/계약 필요)
  - DTO RestaurantUpdateDTO + @Valid 표준화 (#332 화이트리스트 set으로 SQL 측 가드 확보)
  - UNIQUE(google_place_id) 제약 강화 — DB 중복 정리 선행 필요(현재 10+건 중복 확인)

## 3. 인수조건

- [ ] `HangulSimilarity.similarity(a, b)` 0.0~1.0 반환 (1.0=동일)
- [ ] 한국어 음절을 Unicode NFD로 자모 분해(초성·중성·종성)
- [ ] 분해 후 bigram 기반 Sørensen-Dice 계수 계산
- [ ] 빈 문자열 안전 처리 (둘 다 비면 0.0, 한쪽만 비면 0.0)
- [ ] `RestaurantController.isNameSimilar` 임계값 0.45로 호출 (Jaccard 0.4와 유사 보수성)
- [ ] 회귀 없음 — 기존 정상 매칭 시나리오 통과

## 4. 컨텍스트 & 제약

- Java 21 `Normalizer.normalize(Form.NFD)` 활용.
- 한글 음절(가-힣) NFD → 초성(ㄱ-ㅎ 호환자모 또는 조합자모) + 중성 + 종성.
- 영문/숫자는 그대로 통과.
- Sørensen-Dice: `2 * |A ∩ B| / (|A| + |B|)` — bigram 다중집합(multiset) 기준.

## 5. 함수 명세

| 함수 | 책임 | 시그니처 |
|------|------|---------|
| `decomposeHangul(s)` | NFD 자모 분해 + 공백/구두점 제거 + 소문자화 | `static String decompose(String)` |
| `bigrams(s)` | 2글자 bigram 리스트 | `static List<String> bigrams(String)` |
| `similarity(a, b)` | Sørensen-Dice 0.0~1.0 | `static double similarity(String, String)` |

## 6. 흐름

1. 두 이름을 `decompose`로 자모 분해 + 정규화.
2. 각 분해 결과를 `bigrams`로 분해.
3. multiset 교집합 크기 카운트.
4. `2 * common / (sizeA + sizeB)`.

## 7. 엣지케이스

- **둘 다 빈 문자열**: 0.0 반환.
- **bigram 1개 이하**: 두 문자열 같으면 1.0, 아니면 0.0.
- **포함 관계**: 기존 코드의 `a.contains(b) || b.contains(a)` 단축 평가 유지 (1.0 반환).
- **혼합(한영)**: NFD가 한글만 분해 → 영문은 그대로. bigram 계산은 동일하게 동작.

## 8. 테스트 (수동)

```
similarity("스타벅스 강남", "스타벅스 강남점")  → ≥ 0.85
similarity("스타벅스 강남", "스타벅스 종로")    → ≥ 0.55, < 0.85
similarity("스타벅스", "맥도날드")             → < 0.20
similarity("PIZZAHUT", "피자헛")              → 한글 + 영문 혼재 가드 통과
```

## 9. 리스크 & 대안

- **선택**: NFD 분해 + bigram Sørensen-Dice. Java 표준 라이브러리만 사용.
- **대안 A**: Apache Commons Text `JaroWinklerSimilarity` — 라이브러리 추가 부담.
- **대안 B**: Hangul.js류 라이브러리 — Java 포팅 없음.
- **대안 C**: Levenshtein 거리 — 자모 분해와 결합 시 좋으나 구현 복잡.

## 10. 미해결 질문 / 분리된 후속

- DDG → 정식 검색 API: Naver Search API 또는 Google Custom Search (외부 API 결정 + 비용 검토 필요) — 별도 신규 이슈
- DTO RestaurantUpdateDTO + @Valid: #332 set 화이트리스트로 1차 가드. 본격 DTO는 큰 변경 — 별도 신규 이슈
- UNIQUE(google_place_id) 제약: 현재 10+건 중복. 데이터 정리(병합/삭제) 선행 → 별도 신규 이슈
