feat(util): #348 isNameSimilar 한국어 자모 + Sørensen-Dice

- HangulSimilarity 유틸 신규
  - decompose: Unicode NFD 분해 (한글 음절 → 초성/중성/종성)
  - 공백·구두점 제거 + 소문자화
  - bigram multiset 기반 Sørensen-Dice 계수
  - 빈 입력/포함 관계 가드
- RestaurantController.isNameSimilar 임계값 0.45 (이전 Jaccard 0.4와 유사 보수성)
- 기존 normalize 헬퍼 제거 (HangulSimilarity 내부로 이동)

DDG/DTO/UNIQUE는 별도 후속:
- 외부 검색 API 선정 (Naver/Kakao/Google CSE)
- RestaurantUpdateDTO + @Valid
- google_place_id 중복 정리 후 UNIQUE 제약

설계서: docs/design/348-name-similarity/README.md

Refs: #348 (Developer 단계)

CHANGELOG.md

@@ -6,7 +6,16 @@
 
 ## 2026-06-15
 
-### 🧹 #329 admin/page.tsx 분리 (v0.1.35)
+### 🌐 #352 i18n 뼈대 ko/en/ja/es (v0.1.37)
+- next-intl 5.x 도입
+- src/i18n/{config,LocaleProvider} + src/messages/{ko,en,ja,es}.json (30 키)
+- LanguageSwitcher 컴포넌트 (헤더, ARIA listbox, 44px, 국기+네이티브명)
+- localStorage tasteby_locale + 브라우저 언어 감지 + ko fallback
+- 설계서: docs/design/352-i18n-skeleton/README.md
+- 미적용: URL 라우팅 i18n, SEO meta, 사용자 콘텐츠 번역, 어드민(한국어 유지)
+- Refs: #352 (close)
+
+### 🧹 #329 admin/page.tsx 분리 (v0.1.35→v0.1.36 운영 반영)
 - page.tsx 2817 → 107 LOC (탭 라우팅 + 헤더만)
 - _panels/{Channels,Videos,Restaurants,Users,Daemon}Panel.tsx 5개 분리
 - localStorage.getItem 10곳 → getAdminToken() (admin-utils.ts)

backend-java/src/main/java/com/tasteby/controller/RestaurantController.java

@@ -524,25 +524,12 @@ public class RestaurantController {
      * 식당 이름과 검색 결과 제목의 유사도 검사.
      * 한쪽 이름이 다른쪽에 포함되거나, 공통 글자 비율이 40% 이상이면 유사하다고 판단.
      */
+    /**
+     * #348 — 한국어 자모 분해 + Sørensen-Dice bigram 유사도(임계값 0.45).
+     * 짧은 한국어 이름에서 이전 Jaccard-like(set 비율) 방식보다 정확.
+     */
     private boolean isNameSimilar(String restaurantName, String resultTitle) {
-        String a = normalize(restaurantName);
+        return com.tasteby.util.HangulSimilarity.similarity(restaurantName, resultTitle) >= 0.45;
-        String b = normalize(resultTitle);
-        if (a.isEmpty() || b.isEmpty()) return false;
-
-        // 포함 관계 체크
-        if (a.contains(b) || b.contains(a)) return true;
-
-        // 공통 문자 비율 (Jaccard-like)
-        var setA = a.chars().boxed().collect(java.util.stream.Collectors.toSet());
-        var setB = b.chars().boxed().collect(java.util.stream.Collectors.toSet());
-        long common = setA.stream().filter(setB::contains).count();
-        double ratio = (double) common / Math.max(setA.size(), setB.size());
-        return ratio >= 0.4;
-    }
-
-    private String normalize(String s) {
-        if (s == null) return "";
-        return s.replaceAll("[\\s·\\-_()（）\\[\\]【】]", "").toLowerCase();
     }
 
     private void emit(SseEmitter emitter, Map<String, Object> data) {

backend-java/src/main/java/com/tasteby/util/HangulSimilarity.java

@@ -0,0 +1,67 @@
+package com.tasteby.util;
+
+import java.text.Normalizer;
+import java.util.HashMap;
+import java.util.Map;
+
+/**
+ * #348 — 한국어 자모 분해(Unicode NFD) + Sørensen-Dice bigram 유사도.
+ *
+ * 음절 단위 Jaccard보다 짧은 한국어 이름에 정확. 예:
+ *   similarity("스타벅스 강남", "스타벅스 강남점")  ≈ 0.85+
+ *   similarity("스타벅스 강남", "스타벅스 종로")    ≈ 0.55~0.85
+ *   similarity("스타벅스", "맥도날드")              < 0.20
+ *
+ * 공백/구두점은 제거하고 소문자화한 뒤 NFD 분해.
+ */
+public final class HangulSimilarity {
+
+    private HangulSimilarity() {}
+
+    /** 공백/구두점 제거 + 소문자화 + NFD 분해(한글 음절 → 자모). */
+    public static String decompose(String s) {
+        if (s == null || s.isEmpty()) return "";
+        String stripped = s.replaceAll("[\\s·\\-_()（）\\[\\]【】]", "").toLowerCase();
+        return Normalizer.normalize(stripped, Normalizer.Form.NFD);
+    }
+
+    /**
+     * Sørensen-Dice 계수 (bigram multiset 기반). 0.0~1.0.
+     * 동일 문자열 → 1.0. 빈 입력 → 0.0.
+     */
+    public static double similarity(String a, String b) {
+        String da = decompose(a);
+        String db = decompose(b);
+        if (da.isEmpty() || db.isEmpty()) return 0.0;
+        if (da.equals(db)) return 1.0;
+
+        // 포함 관계는 강한 신호로 1.0 처리 (기존 동작과 일관)
+        if (da.contains(db) || db.contains(da)) return 1.0;
+
+        if (da.length() < 2 || db.length() < 2) {
+            return 0.0;
+        }
+
+        Map<String, Integer> bigramsA = bigrams(da);
+        Map<String, Integer> bigramsB = bigrams(db);
+        int common = 0;
+        for (var e : bigramsA.entrySet()) {
+            Integer countB = bigramsB.get(e.getKey());
+            if (countB != null) {
+                common += Math.min(e.getValue(), countB);
+            }
+        }
+        int sizeA = da.length() - 1;
+        int sizeB = db.length() - 1;
+        return (2.0 * common) / (sizeA + sizeB);
+    }
+
+    private static Map<String, Integer> bigrams(String s) {
+        Map<String, Integer> map = new HashMap<>();
+        for (int i = 0; i < s.length() - 1; i++) {
+            String gram = s.substring(i, i + 2);
+            map.merge(gram, 1, Integer::sum);
+        }
+        return map;
+    }
+}

docs/design/348-name-similarity/README.md

@@ -0,0 +1,80 @@
+# 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