1.1 Purpose and claim boundary

이 문서는 “이론 소개”가 아니라 검증 가능한 공개 계약을 남기기 위해 작성되었다. 따라서 핵심은 텍스트 설득이 아니라, 다음의 산출물이 존재하고 재현되는지 여부다:

• A4 arrangement (배치 객체)

• J_LEDGER (비가역 사건 장부)

• Gate verdict ( / )

1.2 Reader guide (tracks + verification-first)

• (메인) 통합 서술(앞부분). §2–§8은 응용편의 설계 근거(객체/계약)와 최소 주장(minimal claims)의 판정 구조를 통합적으로 서술한다. KEY \(\rightarrow\) U–J\(\rightarrow\) Gate \(\rightarrow\) Applications의 연결을 단일 흐름으로 제시한다.

• 응용 A(생체 EM/신경). §9는 Bio–EM 트랙을 (i) 개념적 개요(Conceptual overview)와 (ii) 게이트 기반 명세(verification gates) 두 층으로 정리한다. 상세 원문은 Appendix B(텍스트 스냅샷)와 동봉 UJ-REPRO-KIT을 따른다.

• 응용 B(치료 컨셉). §10은 AXIOM-FIX / NO-CAL 공개 범위(정성 라벨 + 스톱룰)만 포함한다. 상세 원문은 Appendix C와 동봉 reproducibility bundle로 추적한다.

• 부록(추적성/원문 보존). Appendix A–E는 “자료를 다 싣는 종합본”의 목표에 따라 주요 원문과 스냅샷을 보존한다. vNext에서는 부록의 핵심 정의/예시를 본문으로 단계적으로 이동(재배치)한다(§12).

1.3 Policy keywords (ASCII)

• AXIOM-FIX: 정의/용어/라벨의 의미를 버전 단위로 동결한다(재현성의 핵심).

• NO-CAL: (치료 트랙) 수치 튜닝, 용량, 실험 레시피, 임상 절차를 포함하지 않는다. 정성 라벨 + 가드레일 + 스톱룰만 공개한다.

• PUBLIC-REFERENCE: (DNA 예시) 개인 유전체/환자 데이터를 포함하지 않는다. 사람 DNA 예시는 공개 표준(reference) 또는 공개된 규격/예시만을 사용한다.

• LOCK-DERIVE-GATE: 입력/프라이어/레이아웃을 잠그고(LOCK), 고정 규칙으로 산출물을 생성하며(DERIVE), 판정을 산출물로 고정한다(GATE).

1.4 Notation and symbol conventions (mm39-compatible)

본 문서는 mm39 v1.2-KO(v1.6)의 기호 체계를 그대로 승계한다. 추가로 등장하는 기호/라벨은 충돌 없이 정의하고, 본문 전체에서 동일 표기를 유지한다.

2.1 What this release adds (beyond mm39 v1.2)

mm39 v1.2가 A4 + J_LEDGER 형태의 “해석 산출물”을 만드는 법(파이프라인 계약)을 제시했다면, 본 응용편은 그 산출물을 검증 규격과 응용 결론으로 연결하기 위해 다음을 동일 패키지에 묶어 제공한다.

• KEY 풀 스펙 + 온톨로지 잠금. 과 KEY 번들로 용어/라벨의 의미를 버전 단위로 동결(AXIOM-FIX)한다.

• U–J Dynamics + Gate 규격. “설명”을 텍스트가 아니라 산출물로 귀결시키기 위한 게이트 이름/별칭 정규화, 테이블 헤더, 판정 규칙을 번들로 포함한다.

• 응용 A/B의 최소 주장(minimal claim) 세트. Bio–EM(도파/솔리톤/인과)과 Ω-LearnSim (IR PAM-Sensitizer)의 공개 범위를 검증 가능한 주장 + 스톱룰 형태로 제한해 고정한다.

• 단일 업로드 아티팩트. Zenodo에는 이 릴리즈 zip 하나만 업로드하면 “문서 + 소스 + 번들 + 무결성”이 함께 보존되도록 구성한다.

2.2 Evidence snapshot (what is checkable in this pack)

2.3 One-line contract (what the whole pack asserts)

KEY (language)  ->  U-J (dynamics ledger)  ->  Gate (\path{PASS/FAIL/INCONCLUSIVE})  ->  Applications
   A4 layout           J_LEDGER                 verdict.json         assurance / risk / stop-rules

2.4 What “deterministic” means here (operational)

2.5 Why applications are possible (objects, not metaphors)

이 프레임에서 “응용”은 은유가 아니라 객체 재사용이다. 즉, 분야가 달라도 A4, J_LEDGER, 그리고 verdict 같은 동일 형태의 객체를 입력/출력으로 공유할 수 있다면, “연결”은 철학이 아니라 형식 계약이 된다.

2.6 Axiom map (A1–A5) and where gates attach

Appendix A(원문 보존)에서 제시되는 공리(A1–A5)는, 응용편에서는 다음처럼 검증 지점(게이트)에 대응된다. (공리 자체의 “참/거짓”을 여기서 증명하려는 것이 아니라, 공리 위배 시 어떤 산출물에서 FAIL이 발생해야 하는지를 고정한다.)

2.7 Rapid verification protocol (reviewer-facing)

검증자는 다음 절차를 통해 본 패키지가 명시한 최소 보증(minimal guarantees)을 단시간에 점검할 수 있다.

1. 무결성: sha256sum -c CHECKSUMS.txt가 전부 OK인가?

2. DOI consistency: Do DOI.txt / CITATION.cff / zenodo.json all contain the same DOI?

3. 빌드: 가 XeLaTeX로 빌드되는가?

4. 형식: A4, J_LEDGER, verdict의 형식 예시가 문서에 명시되어 있는가(§4.3)?

5. 판정: 핵심 주장이 Gate 로 표현되도록 설계되어 있는가(§6, §9, §10)?

3.1 Non-claims (important)

• 생물학적 기능, 질병의 원인/치료를 “완전 해결”한다는 주장 없음.

• (치료 트랙) 실험 레시피, 임상 절차, 용량/투약 지침 제공 없음(NO-CAL).

• 잠재적 오용(병원체 설계 등)을 촉진할 수 있는 구체적 조합 최적화 지침 제공 없음.

3.2 Safety posture (public view)

본 공개는 “위험을 숨기지 않고” 경고·가드레일·스톱룰로 투명하게 통제한다. 특히 치료 트랙은 다음을 동시에 만족해야 한다:

• 지식 공개(공익). 정성 라벨/근거/리스크/스톱룰을 공개하여 검증 가능성을 높인다.

• 행동 지침 비공개(안전). 용량/실험 절차/임상 프로토콜/제조 레시피는 포함하지 않는다.

4.1 Layered architecture and canonical outputs

4.2 Canonical schema snippets (public, schematic)

아래 예시는 “형식”을 보여주기 위한 스케치이며, 실제 값(좌표/수치/실험 조건)은 포함하지 않는다. 필요한 경우 <redacted>로 표기한다.

{
  "anchors": [{"id":"ANCHOR-00001","role":"boundary","pos":"<redacted>"}],
  "motors":  [{"id":"MOTOR-00001","role":"driver","pos":"<redacted>"}],
  "loops":   [{"id":"LOOP-00001","from":"ANCHOR-00001","to":"ANCHOR-00002","state":"ACTIVE"}],
  "shells":  [{"id":"SHELL-00001","type":"domain","members":["<redacted>"]}],
  "ontology_lock": "KEYO-v1.0 / AXIOM-FIX"
}

event_id,event_type,label,context,verdict
J0001,transition,"lock_event","baseline",OK
J0002,transition,"boundary_flag","stress",FAIL_LABEL

# gate_table.csv header (normative)
test_id,test_name,gate,result,metric,value,threshold,unit,notes

# verdict.json skeleton
{"gate":"ToF_GATE","result":"PASS","violated_rule":null,"notes":"causal direction preserved (qual.)"}

4.3 Gate naming standardization (global, normative)

동일 개념이 다른 문서에서 다른 이름으로 불리는 순간, 재현성은 깨진다. 따라서 Gate 이름은 alias map으로 정규화한다(예시; 전체는 Appendix B 스냅샷에 보존).

gate_alias_map:
  CENTER★: CENTER_STAR
  CENTER_OPT_AX: CENTER_OPT_AX
  CENTER_D_Bridge: CENTER_D_BRIDGE

4.4 Failure labels (public, closed set)

KEY ontology는 실패를 “침묵”으로 두지 않고, 폐쇄형 라벨 집합으로 고정한다. (전체 라벨은 에 포함.)

• 입력/스키마: FASTA_EMPTY, ANNOTATION_MISSING, SCHEMA_INVALID

• 재현성: NONDETERMINISTIC_OUTPUT, DOI_AUDIT_FAIL

• 온톨로지: CLOSED_VOCAB_FAIL, REFERENTIAL_INTEGRITY_FAIL

5.1 Ontology lock (AXIOM-FIX)

동봉된 은 용어/라벨을 버전 단위로 동결한다. 응용에서 중요한 것은 “데이터의 양”보다 정의의 일관성이다.

• 라벨 값은 폐쇄형(value-set)으로 유지한다.

• 기존 라벨의 의미를 변경하지 않는다.

• 확장은 “새 라벨 추가”로만 수행한다(의미 재해석 금지).

5.2 Ω-Dictionary term mapping (closure + deterministic fallback)

본 릴리즈는 본문/부록에 Ω-Dictionary (DNA 사전_통합)과 DNA실험 로그를 공개 레퍼런스 기반 자료로 포함한다(개인 유전체/환자 데이터 아님). 이 층이 추가될수록 용어 표기가 흔들리기 쉬우므로, 본 릴리즈는 에 Ω-토큰→KEY 객체 매핑과 대체(폴백) 규칙을 고정한다. (v1.1/v1.0은 provenance를 위해 함께 보존한다.)

5.3 KEY classes (snapshot)

5.4 Minimal KEY entry schema (public view)

KEY_ENTRY:
  id: TYPE-NNNNN
  type: {DNA_SITE, RNA, PROTEIN, COMPLEX, CELL_EVENT, FIELD_MODE, ...}
  label: short human name
  arrangement:
    anchors: [...]
    motors:  [...]
    loops:   [...]
    shells:  [...]
  dynamics:
    U2: {increased|decreased|normalized|...}   # qualitative
    U3: {high|medium|low|...}                 # qualitative
    J_events: [ ... ]                         # named irreversible events
  meaning:
    operational_instruction: "what to check / what it implies"
  provenance:
    sources: [ ... ]
    version_lock: "KEYO-v1.0 / AXIOM-FIX"

5.5 Ω-Dictionary (DNA 사전) layer: grammar vs registry

KEY가 “문법책”이라면, Ω-Dictionary(DNA 사전)는 “단어장(레지스트리)”이다. 즉, KEY는 어떻게 1D 서열/주석을 A4 배치 객체로 쓰는지의 형식을 고정하고, Ω-Dictionary는 어떤 단어(유전자/단백질/모듈/현상)를 어떤 배치/동역학 라벨로 등록하는지를 공개된 형태로 보존한다.

본 릴리즈는 다음을 함께 제공한다: (i) Ω-Dictionary 텍스트 스냅샷(Appendix D), (ii) Omega-Genesis 실행 로그(DNA_experiment.txt; Appendix E), (iii) Ω-Dictionary\(\rightarrow\)KEY 매핑 가이드(; Appendix F), (iv) 매핑 커버리지 리포트(; Appendix I).

Legacy/provenance note. 이전 매핑 파일(v1.1/v1.0)은 정의 드리프트를 방지하기 위해 패키지에 그대로 보존하며, Appendix G/H에서 그대로 열람할 수 있다.

5.6 Mapping fallback policy (when an exact mapping key is absent)

실제 데이터에서는 “정확히 그 키가 없다”(예: CTCF가 없는 생물, 주석이 빈 구간, 도메인 정의 불일치) 상황이 반드시 발생한다. 본 종합본의 입장은 단순하다: 매핑을 숨기지 말고, 우선순위와 대체 규칙을 공개된 파일로 고정한다.

1. Annotation-first. 공개 주석(ENCODE/IMGT/PDB 등) 또는 큐레이션된 표지를 우선 사용한다.

2. Structure-first. 경계/접촉 기반(예: Hi-C 경계) 증거가 있으면 이를 다음 우선순위로 사용한다.

3. Sequence-only fallback. 서열 큐(AT/GC, 반복서열 등)만으로 가능한 정성 매핑을 사용하되, 반드시 source=derived로 표기한다.

4. Unknown label only. 유추로 채우지 않는다. 비어 있는 필드는 ANNOTATION_MISSING 또는 unknown으로 남긴다.

이 규칙은 Appendix F의 매핑 가이드에 기계-가독 형태로 고정되어 있으며, 따라서 “매핑이 없어서 임의로 해석했다”는 형태의 재현 불가능성을 방지한다.

6.1 Why U–J is useful in applications

응용에서 U–J 분해는 “원인 설명”이라기보다 검증 가능한 bookkeeping 장치다. 즉, 시스템이 어떻게 움직였는지(보존적 이동)와 무엇이 비가역적으로 바뀌었는지(JEVENT)를 분리해 사건 장부(ledger)로 남기면, 타인이 같은 입력에서 같은 ledger를 얻는지 검증할 수 있다.

\[\dot{\Psi} = \mathcal{U}_2[\Psi] + \mathcal{U}_3[\Psi] - \mathcal{J}[\Psi],\]

여기서 \(\mathcal{U}_2,\mathcal{U}_3\)는 보존적 경로, \(\mathcal{J}\)는 소산(비가역) 경로로 해석한다.

6.2 Residual pressure and “incorrect dynamics”

Definition 1의 잔차 압력은, 응용에서 “원인”을 길게 서술하는 대신 누적 스트레스/손상/염증/지질 신호의 결과를 하나의 정성 상태 변수로 요약하기 위해 도입된다. 따라서 “잘못된 동역학”은 다음과 같은 장부 기반 서술로 압축된다.

잘못된 동역학(incorrect dynamics) = 잔차 압력 누적 \(\Rightarrow\) JEVENT 효율 저하 \(\Rightarrow\) 기능 붕괴.

치료 컨셉에서의 “카운터-배치(counter-arrangement)”는 이 틀에서 정상 전이(JEVENT)를 복원하거나 Gate PASS 영역으로 되돌리는 개입으로 정의된다.

6.3 Canonical gate families (registry view)

• Physics / causality: , (EM) ,

• Conservation / bookkeeping: ,

• Stability: 전달 이득 폭주 방지(예: \(\rho(G)<1\)의 정성/정량 판정)

• Identifiability / leakage: IDENTIFIABILITY,

• Domain safety (therapy): 선택성/무-agonism/내성(Stop-rules로 귀결)

6.4 Reproducibility snapshot (Bio–EM; computational gates)

본 절은 “말”이 아니라 산출물로 확인 가능한 최소 결과를 요약한다. 모든 원본은 에 포함되어 있으며, 검토 편의를 위해 동일 내용을 에도 사본으로 제공한다(중복이지만 리뷰 비용을 줄이기 위함).

7.1 Assurance case skeleton (public)

CLAIM: <what should be true, stated qualitatively>
EVIDENCE: <artifact pointers: gate_table/verdict + doc section + bundle id>
RISKS: <what could go wrong>
STOP_RULES: <conditions that force REVISE/HALT>

8.1 Cross-track translation table (DNA / Bio–EM/ Therapy)

아래 표는 “동일성을 주장”하기 위한 것이 아니라, 서로 다른 분야를 같은 객체 형태로 잠그기 위한 번역 규약이다.

9.1 Claim boundary (what is and is not claimed)

이 트랙은 “뇌 전체를 설명한다”를 목표로 하지 않는다. 공개 가능한 최소 주장(minimal claim)은 다음 한 문장으로 제한된다:

특정 배치(A4)와 프라이어(A5)가 잠긴 상태에서, Bio–EM 해석이 요구하는 조건들이 Gate 로 판정 가능하도록 설계되어 있다.

즉, 본 트랙의 “성공”은 수사적 설득이 아니라, (i) 게이트 정의가 존재하고 (ii) 산출물이 생성되며 (iii) 실패가 FAIL_LABEL로 반환되는지로 측정된다.

9.2 Conceptual overview (interpretive framing)

본 트랙은 신호 전달을 이온 이동의 미시적 궤적이 아니라 유효 장(場)의 전파 문제로 재정의한다. 특정 경계(축삭/수초) 조건에서 축삭–수초 복합 구조는 도파로(waveguide) 모델로 근사될 수 있으며, 총내부반사(TIR)는 누설(leakage) 최소화의 정성적 설명 프레임을 제공한다. 또한 비선형성과 분산의 균형은 고립파(솔리톤) 형태의 안정 전파 가설로 표현될 수 있고, 저주파 EEG/MEG 성분은 고주파 캐리어 상호작용의 포락(envelope)/비트 현상으로 관측될 수 있다는 검증 가능한 가설을 포함한다.

다만 본문에서 채택하는 “승인” 기준은 서술의 설득력이 아니라 Gate 판정이다. 입력 잠금(A4, A5) 하에서 관련 조건들은 로 환원되며, FAIL 또는 INCONCLUSIVE가 반환될 경우 해당 해석은 승인되지 않는다.

9.3 Verification layer (gate-first)

이 트랙의 공개 주장은 정의된 Gate를 통과하는지 여부로 제한된다. 대표 게이트(요약):

• : 정보 전달이 인과 방향을 어기지 않는가?

• : 에너지/보존 bookkeeping에 모순이 없는가?

• : 경계 조건에서 도파(전반사) 가능 영역이 존재하는가?

• : 전파 중 파형 붕괴 없이 형태 보존이 가능한가?

• IDENTIFIABILITY / CAL_LEAKAGE: “맞춤 튜닝”(누출) 없이 식별 가능한가?

9.4 Assurance card (Bio–EM, public)

CLAIM(EM): "Waveguide/soliton interpretation is accepted only if core gates PASS under locked inputs."
EVIDENCE: bundles/UJ_GATE_SPEC_RELEASE_PACK_v1_0.zip + bundles/UJ-REPRO-KIT_2025-10-22.zip + Appendix B
RISKS: identifiability failure, calibration leakage, alias drift (gate naming), stability violations
STOP_RULES: ToF_GATE FAIL or CAL_LEAKAGE observed => HALT (do not interpret)

10.1 Claim boundary and safety posture (NO-CAL)

이 트랙은 치료 “처방”을 제공하지 않는다. 공개 범위는 NO-CAL에 의해 다음으로 제한된다:

• 정성 라벨(qualitative labels): increased/decreased/normalized/minimal 등

• Stop-rules: 위험 징후가 나오면 REVISE/HALT로 귀결되는 규칙

• Gate framing: 선택성/무-agonism/내성 위험을 로 다루는 구조

따라서 이 트랙의 목적은 “치료법 제시”가 아니라, 개념 주장(what)과 안전 경계(how to stop)를 판정 가능 형태로 고정하는 것이다.

10.2 Problem statement (insulin resistance as incorrect dynamics)

이 틀에서 인슐린 저항성은 “인슐린이 없어서”가 아니라, 수용체(IR)의 미세 배치 변화와 잔차 압력 누적으로 인해 정상 전이(JEVENT)가 잘 일어나지 않는 상태로 재해석된다. 즉, 인슐린이 결합해도 구조 전이가 끝까지 진행되지 않거나 전이 효율이 낮아 대사 신호(AKT) 바이어스가 붕괴하는 “잘못된 동역학”이다.

10.3 Mechanism snapshot (qualitative, public)

아래는 “무엇을 주장하는가”를 정성적으로 고정하는 메커니즘 스냅샷이다 (세부 수치/실험 절차/레시피는 포함하지 않는다).

insulin present
  -> IR single-insulin state stabilized (qual.)
  -> FnIII-3 approach increased
  -> activation-loop progression normalized
  -> signaling bias shifted toward metabolic (AKT >> ERK)  # qualitative direction only
  -> if selectivity gates PASS and stop-rules not triggered: ACCEPT (concept-level)

10.4 Theory deepening (qualitative): 4D arrangement manifold and maps

치료 트랙을 “서술”이 아니라 객체+사상(map)으로 다루기 위해, 동봉 Ω-LearnSim 번들(v3)에서 사용된 최소 정의를 본문에 끌어올린다(정성).

10.5 Counter-arrangement concept (PATH-A)

Ω-LearnSim 트랙의 카운터-배치는 다음처럼 정의된다(정성):

• 표적: IR 인터페이스(L1-\(\alpha\)CT-FnIII-1).

• 목표: 인슐린 존재 시 단일-인슐린 상태를 안정화하여 FnIII-3 접근/활성화 루프 진행을 정상화하고, 결과적으로 대사 바이어스(AKT \(\gg\) ERK)를 정성적으로 강화.

• 금지: 무인슐린 조건에서의 작동(agonism) 및 IGF-1R/Hybrid 활성화(선택성 실패).

10.6 Governance note (public-interest pledge, summary)

이 트랙은 “아이디어”만이 아니라 공개 거버넌스를 함께 주장한다. Appendix C 원문에는 다음 원칙이 포함되어 있으며, 본 공개본에서도 요약 수준에서 유지한다:

• Free distribution / affordability duty: 접근성(affordability)을 해치지 않는 배포를 지향.

• Open governance: Claim–Evidence–Risk–Stop-rules 구조로 버전 로그를 갱신.

• Safety first: 선택성/무-agonism/내성 스톱룰이 발동하면 즉시 REVISE/HALT.

10.7 Evidence snapshot (qualitative, versioned)

본 제안은 정성 라벨의 버전드 축적(v3→v4→vN)을 전제로 한다. 즉 “한 번의 서술”이 아니라, 시나리오 코드(A1–D3, N1–N3, E1–E4 등) 단위로 라벨 방향성이 일치/불일치하는지 점검하고, 불일치 시 REVISE/HALT가 가능하도록 구성한다. (세부 코드는 Appendix C 스냅샷 및 동봉 reproducibility bundle에서 추적한다.)

10.8 Qualitative label ontology (public, NO-CAL)

대표 라벨(요약; 전체는 Appendix C):

10.9 Stop-rules (public safety rails)

다음 조건은 REVISE/HALT를 의미한다(정성):

• (S1) igf1r_activity 또는 hybrid_receptor_signal이 elevated.

• (S2) 무인슐린 조건에서 hypoglycemia_flag=true에 해당하는 작동 징후(agonism).

• (S3) 연속 노출로 tolerance_flag=true이며 tolerance_reversibility=none.

10.10 Assurance card (public, reviewer-facing)

CLAIM(THERAPY): "IR is sensitized only under insulin-present condition, with minimal off-target."
EVIDENCE: Appendix C + bundles/OmegaLearnSim_IR-PAM_v4_FINAL_Reproducibility.zip + Gate framing in §6
RISKS: off-target activation (IGF-1R/Hybrid), hypoglycemia-like behavior, tolerance
STOP_RULES: (S1)-(S3) => REVISE/HALT (public)

10.11 Disclaimer

본 트랙은 연구·개념 공개이며 의료 조언이 아니다. 본 문서는 용량/임상/실험 절차를 제공하지 않는다(NO-CAL). 안전성·유효성 평가는 규제적·윤리적 절차 내에서 별도 수행되어야 한다.

11.1 Minimal reproducibility steps

# 1) Verify integrity (must be all OK)
sha256sum -c CHECKSUMS.txt

# 2) Build the PDF (XeLaTeX)
xelatex -interaction=nonstopmode -halt-on-error Deterministic_Applications_Whitepaper_v1_2.tex
xelatex -interaction=nonstopmode -halt-on-error Deterministic_Applications_Whitepaper_v1_2.tex

11.2 DOI consistency (MUST)

• DOI.txt contains: 10.5281/zenodo.17979016

• CITATION.cff contains the same DOI

• zenodo.json contains the same DOI and links base DOI 10.5281/zenodo.17963127 as isSupplementTo

11.3 Zenodo upload checklist (suggested, before publish)

• upload_type: publication (publication_type: report)

• license: CC BY 4.0

• keywords/description mention: “integrated applications (KEY + U–J+ Gate + repro)”.

• Attach the release zip as-is (single upload artifact).

13.1 What this pack does not establish

본 릴리즈는 “응용이 가능하다”를 형식 계약과 재현성 아티팩트로 보여주지만, 다음은 아직 확립되지 않았음을 명시한다.

• 실측 기반 FULL 검증. Bio–EM 트랙은 현재 “전산 스크린” 산출물 중심이며, 실제 ECoG/MEG/현장 계측 데이터를 통한 외부 검증은 후속 단계다.

• 독립 재현(타 연구자) 로그. 본 패키지는 제3자가 을 재현할 수 있도록 설계되어 있으나, 다기관 독립 로그 자체는 아직 축적 단계다.

• 치료 유효성/안전성의 임상적 결론. Ω-LearnSim 트랙은 NO-CAL 범위의 개념 공개이며, 규제·윤리 절차 하의 평가를 대체하지 않는다.

13.2 Threat model (where errors can hide)

• Alias drift. Gate 이름/별칭이 문서마다 달라지면 재현성이 즉시 붕괴한다(정규화 필수).

• Calibration leakage. 교정 파라미터가 평가에 새어 들어가면 “맞춤 튜닝”이 된다( 게이트).

• Boundary domination. 경계 조건이 지배하는 영역에서 해석을 일반화하면 오류가 커진다(§6.5의 fail-fast 체크).

• Category error. 정성 라벨을 “임상 지침”으로 오해하는 오용 위험(NO-CAL 고정).

13.3 Falsification triggers (fast FAIL list)

• Bio–EM: ToF_GATE FAIL 또는 관측 시 Halt.

• Bio–EM: TIR_Threshold FAIL이면 도파로 프레임은 해당 입력에서 기각.

• Therapy: (S1) IGF-1R/Hybrid 활성 상승, (S2) 무-인슐린 agonism, (S3) 비가역 내성 징후는 Halt.