10. TIIS 제출용 표·그림 상세보고서

논문 작성용 상세 본문

10번은 TIIS 확장 논문에 사용할 데이터셋 요약, 화자분리 결과, 화자별 기술통계, 순차 연관성, 고스트레스 세그먼트 표와 그림 후보를 정리한다.

현재 Table 1~3의 데이터/구조 항목은 활용할 수 있지만, Table 4~5의 stress 관련 값은 segment-level stress가 완료될 때까지 PENDING으로 유지한다.

문서에는 준비된 표와 미완료 표를 구분해 표시하여 연구 진행 상태를 투명하게 제시한다.

TIIS용 산출물은 데이터셋 요약, 화자분리 결과, 화자 구조 기술통계, 순차 연관성, 고스트레스 세그먼트 표로 구성된다.

현재 데이터셋과 화자분리 구조는 준비됐고 화자별 구조 통계는 부분적으로 준비됐다. stress 연관 표와 고스트레스 표는 미완료이다.

제출용 표·그림에는 READY, PARTIAL, PENDING 상태를 명시해 값이 없는 표를 임의로 채우지 않는다.

분석 수치 및 결과표

표 10-1. TIIS 표 준비 상태

표	내용	상태
Table 1	Dataset summary	READY
Table 2	Diarization/slot summary	READY
Table 3	Speaker descriptive statistics	PARTIAL READY
Table 4	Sequential stress association	PENDING
Table 5	High-stress segments	PENDING

표 10-2. TIIS 그림 준비 상태

그림	내용	상태
Figure 1	Research pipeline	READY
Figure 2	Speaker segment/slot flow	READY
Figure 3	Speech volume/turn structure	READY
Figure 4	Stress response association	PENDING

표 10-Q. 연구 질문

번호	연구 질문
1	TIIS 논문에 사용할 표와 그림 중 현재 확정 가능한 것은 무엇인가?
2	PENDING 결과를 제출 문서에서 어떻게 표시할 것인가?

표 10-M. 분석 방법 및 도구

순서	방법/도구
1	Submission table mapping
2	Figure readiness matrix
3	Claim-level status
4	Appendix planning

분석 그림 및 도식

원본 분석 산출물 연계

산출물 CSV: research_continuity/27_tiis_extension_tables_v201/table3_speaker_level_descriptive_statistics_v201.csv (행 2, 열 16)

전체 행 포함

speaker_slot	call_count	detected_call_count	zero_slot_count	segment_count	total_speech_sec	mean_segment_sec	median_segment_sec	speech_ratio_mean	turn_count	mean_energy	mean_pitch	mean_wpm	mean_stress_score	std_stress_score	claim_policy
SPEAKER_00 후보	1000	1000	0	29386	60899.981	2.037024	1.889537	0.465908	29386	PENDING_FEATURE_MERGE	PENDING_FEATURE_MERGE	PENDING_FEATURE_MERGE	PENDING_SEGMENT_LEVEL_STRESS_SCORE	PENDING_SEGMENT_LEVEL_STRESS_SCORE	SPEAKER_LABEL_CANDIDATE_NOT_CUSTOMER_AGENT_ROLE
SPEAKER_01 후보	1000	960	40	28233	51768.715	1.874686	1.706773	0.418215	28233	PENDING_FEATURE_MERGE	PENDING_FEATURE_MERGE	PENDING_FEATURE_MERGE	PENDING_SEGMENT_LEVEL_STRESS_SCORE	PENDING_SEGMENT_LEVEL_STRESS_SCORE	SPEAKER_LABEL_CANDIDATE_NOT_CUSTOMER_AGENT_ROLE

산출물 CSV: research_continuity/27_tiis_extension_tables_v201/table4_sequential_association_results_v201.csv (행 8, 열 6)

전체 행 포함

pair_metric	correlation	p_value	n	interpretation	claim_level
S0 total speech sec → S1 total speech sec	0.341355	1.26501e-27	960	call-level speech amount association	SEQUENTIAL_ASSOCIATION_NOT_CAUSAL
S0 turn count → S1 turn count	0.862617	8.5856e-286	960	call-level turn count association	SEQUENTIAL_ASSOCIATION_NOT_CAUSAL
S0 mean turn duration → S1 mean turn duration	-0.372985	4.72794e-33	960	call-level mean turn duration association	SEQUENTIAL_ASSOCIATION_NOT_CAUSAL
S0 segment duration → next S1 segment duration	-0.082305	1.64032e-43	28149	response-pair sequential association	SEQUENTIAL_ASSOCIATION_NOT_CAUSAL
S0 segment duration → S1 response latency	0.078083	2.53106e-39	28149	response latency association	SEQUENTIAL_ASSOCIATION_NOT_CAUSAL
S0 stress → S1 stress			0	PENDING: segment-level acoustic/STT/stress features are required. Current v201 keeps this as a safe analysis slot, not a claim.	PENDING_FEATURE_MERGE
S0 energy → S1 response latency			0	PENDING: segment-level acoustic/STT/stress features are required. Current v201 keeps this as a safe analysis slot, not a claim.	PENDING_FEATURE_MERGE
S0 wpm → S1 wpm			0	PENDING: segment-level acoustic/STT/stress features are required. Current v201 keeps this as a safe analysis slot, not a claim.	PENDING_FEATURE_MERGE

산출물 CSV: research_continuity/27_tiis_extension_tables_v201/table5_high_stress_segment_analysis_v201.csv (행 1, 열 7)

전체 행 포함

analysis	status	threshold	segment_count	high_stress_segment_count	high_stress_ratio	note
high_stress_segment_detection	PENDING_SEGMENT_LEVEL_STRESS_SCORE		57619			speaker_actual_segments_v181.csv에 segment-level stress_score가 없어 고스트레스 세그먼트 확정은 보류합니다. 9번 화면은 분석 슬롯만 안전하게 확보합니다.

산출물 CSV: research_continuity/27_tiis_extension_tables_v201/table6_paper_use_policy_v201.csv (행 6, 열 3)

전체 행 포함

item	judgment	note
본문 대체	FORBIDDEN	0413 n=998 통화 전체 기반 본문 분석 유지
부록/확장 분석	ALLOWED	speaker-level exploratory analysis로 사용 가능
고객/상담사 확정	FORBIDDEN_UNTIL_ROLE_MAPPING	SPEAKER_00/01은 후보 라벨
인과 주장	FORBIDDEN	S0→S1은 시간 순서 기반 연관성 후보
sequential association	ALLOWED	response-pair association으로 표현
stress imbalance	CONDITIONAL	segment-level stress_score가 있을 때만 확정 계산

산출물 CSV: results/tables/applied_sciences_required_sections.csv (행 20, 열 3)

전체 행 포함

section_or_statement	source_or_field	status
Title	title_en/title_ko	Required
Author list	authors	Required
Affiliations	authors.affiliation	Required
Abstract	01_abstract	Required
Keywords	keywords	Required
Introduction	02_introduction	Required
Materials and Methods	04_data_preprocessing + 05_stress_index_method + 06_stt_reliability	Required
Results	07_construct_validity + 08_robustness_sensitivity	Required
Discussion	09_discussion	Required
Conclusions	10_limitations_conclusion	Required
Supplementary Materials	declarations	If applicable
Author Contributions	author_contributions	Required
Funding	funding	Required
Institutional Review Board Statement	irb_statement	Required when human data are used
Informed Consent Statement	informed_consent_statement	Required when human data are used
Data Availability Statement	data_availability_statement	Required
Acknowledgments	acknowledgments	If applicable
Conflicts of Interest	conflicts_of_interest	Required
References	references	Required
Generative AI disclosure	genai_disclosure	If applicable / journal-policy dependent

산출물 CSV: results/tables/coach/today_task_plan.csv (행 4, 열 6)

전체 행 포함

priority	task	reason	menu	command_hint	blocking_submission
6	데이터 품질 FAIL 해소	품질 FAIL=5	08 데이터 품질 점검 / 09 자동 조치	python src/data_quality.py && python src/quality_actions.py --smart-fix	YES
7	제출 게이트 재점검	제출 게이트 FAIL=3	33 제출 게이트	python src/ops_manager.py --submission-gate --profile n1000	YES
9	AS-IS/TO-BE 및 3자 비교 재실행	최종 수치 기준을 문서·AS-IS·TO-BE로 재확인	57, 64	python src/repro_manager.py --three-way --profile n1000	NO
10	교수님 검토팩/미팅자료 생성	교수님 확인사항을 정리	34, 73	python src/paper_coach.py --meeting --profile n1000	NO

산출물 CSV: results/tables/complete_report_checklist.csv (행 34, 열 10)

전체 행 포함

order	group	title	kind	required	exists	rows_or_note	path	status	description
1	summary	요약 카드	summary	True	True	7	summary cards	완성	dataset, clean_n, mean/std stress_score, generated_at
2	table	descriptive_stats	csv	True	True	5	C:\AI\sci_voc_bot\results\tables\descriptive_statistics.csv	완성
3	table	correlation_vars	csv	True	True	4	C:\AI\sci_voc_bot\results\tables\correlation_validity.csv	완성
4	table	correlation_matrix	csv	True	True	7	C:\AI\sci_voc_bot\results\tables\correlation_matrix.csv	완성
5	table	validity_summary	csv	True	True	1	C:\AI\sci_voc_bot\results\tables\validity_structure_summary.csv	완성
6	table	discriminant_details	csv	True	True	4	C:\AI\sci_voc_bot\results\tables\discriminant_details.csv	완성
7	table	bootstrap_ci	csv	True	True	4	C:\AI\sci_voc_bot\results\tables\bootstrap_ci.csv	완성
8	table	univariate_ols	csv	True	True	4	C:\AI\sci_voc_bot\results\tables\univariate_ols.csv	완성
9	table	multivariate_ols	csv	True	True	4	C:\AI\sci_voc_bot\results\tables\multivariate_ols.csv	완성
10	table	vif	csv	True	True	4	C:\AI\sci_voc_bot\results\tables\vif.csv	완성
11	table	sensitivity	csv	True	True	6	C:\AI\sci_voc_bot\results\tables\weight_sensitivity.csv	완성
12	table	leave_one_out	csv	True	True	4	C:\AI\sci_voc_bot\results\tables\loo_stability.csv	완성
13	table	anova	csv	True	True	4	C:\AI\sci_voc_bot\results\tables\anova_profile.csv	완성
14	table	tukey	csv	True	True	12	C:\AI\sci_voc_bot\results\tables\tukey_hsd.csv	완성
15	table	stt_reliability	csv	False	True	1	C:\AI\sci_voc_bot\results\tables\stt_reliability.csv	완성	Required for SCI final, but unavailable when --skip-stt is used.
16	table	stt_error_sensitivity	csv	False	True	6	C:\AI\sci_voc_bot\results\tables\stt_error_sensitivity.csv	완성
17	table	outlier_robustness	csv	False	True	4	C:\AI\sci_voc_bot\results\tables\outlier_robustness.csv	완성
18	figure	stress_score 분포	png	True	True		C:\AI\sci_voc_bot\results\figures\fig02_stress_distribution.png	완성
19	figure	scatter: stress_score vs energy_mean	png	True	True		C:\AI\sci_voc_bot\results\figures\scatter_energy_mean.png	완성
20	figure	scatter: stress_score vs pitch_mean	png	True	True		C:\AI\sci_voc_bot\results\figures\scatter_pitch_mean.png	완성
21	figure	scatter: stress_score vs wpm	png	True	True		C:\AI\sci_voc_bot\results\figures\scatter_wpm.png	완성
22	figure	scatter: stress_score vs duration_sec	png	True	True		C:\AI\sci_voc_bot\results\figures\scatter_duration_sec.png	완성
23	figure	Bootstrap 95% CI	png	True	True		C:\AI\sci_voc_bot\results\figures\fig04_bootstrap_ci.png	완성
24	figure	민감도 분석	png	True	True		C:\AI\sci_voc_bot\results\figures\fig05_weight_sensitivity.png	완성
25	figure	ANOVA: energy_mean	png	True	True		C:\AI\sci_voc_bot\results\figures\anova_energy_mean.png	완성
26	figure	ANOVA: pitch_mean	png	True	True		C:\AI\sci_voc_bot\results\figures\anova_pitch_mean.png	완성
27	figure	ANOVA: wpm	png	True	True		C:\AI\sci_voc_bot\results\figures\anova_wpm.png	완성
28	figure	ANOVA: duration_sec	png	True	True		C:\AI\sci_voc_bot\results\figures\anova_duration_sec.png	완성
29	figure	Tukey: energy_mean	png	False	True		C:\AI\sci_voc_bot\results\figures\tukey_energy_mean.png	완성
30	figure	Tukey: pitch_mean	png	False	True		C:\AI\sci_voc_bot\results\figures\tukey_pitch_mean.png	완성
31	figure	Tukey: wpm	png	False	True		C:\AI\sci_voc_bot\results\figures\tukey_wpm.png	완성
32	figure	Tukey: duration_sec	png	False	True		C:\AI\sci_voc_bot\results\figures\tukey_duration_sec.png	완성
33	figure	STT 오류 민감도	png	False	True		C:\AI\sci_voc_bot\results\figures\fig_stt_error_sensitivity.png	완성
34	figure	STT Reliability	png	False	True		C:\AI\sci_voc_bot\results\figures\fig_stt_reliability.png	완성

산출물 CSV: results/tables/descriptive_statistics.csv (행 5, 열 9)

전체 행 포함

variable	count	mean	std	min	25%	50%	75%	max
stress_score	1000.0	0.6364881461037636	0.10426262134100811	0.0	0.5771021479295023	0.6362956576335654	0.6973088546912881	1.0
energy_mean	1000.0	0.048815202135126995	0.022995187709716303	0.0072453501634299	0.03253942169249055	0.04580023698508735	0.059025459922850076	0.1768262088298797
pitch_mean	1000.0	236.38900857253438	29.303475881585253	131.448083315726	218.04254036934034	234.67691727947954	251.77567676297855	450.8633852164357
wpm	1000.0	83.59627317584393	20.067911629281365	0.0	71.87679211853018	86.06739012067416	97.81761761168447	133.33333333333331
duration_sec	1000.0	136.10352	153.16339535570006	2.1	48.7275	89.61	165.255	1421.46

산출물 CSV: results/tables/discriminant_details.csv (행 4, 열 4)

전체 행 포함

variable	r	p_value	abs_r
wpm
duration_sec	-0.5591567121462838	1.4795511118265382e-09	0.5591567121462838
word_cnt
text_len

산출물 CSV: results/tables/feature_descriptive_statistics.csv (행 4, 열 9)

전체 행 포함

variable	count	mean	std	min	25%	50%	75%	max
energy_mean	1000.0	0.04881520213512704	0.022995187709716303	0.0072453501634299755	0.03253942169249058	0.045800236985087395	0.05902545992285013	0.17682620882987976
pitch_mean	1000.0	236.38900857253438	29.303475881585253	131.448083315726	218.04254036934034	234.67691727947954	251.77567676297858	450.86338521643574
wpm	1000.0	83.59627317584393	20.06791162928137	0.0	71.87679211853018	86.06739012067416	97.81761761168447	133.33333333333331
duration_sec	1000.0	136.10352	153.16339535570006	2.1	48.7275	89.61	165.255	1421.46

산출물 CSV: results/tables/finalization/journal_recommendations.csv (행 8, 열 10)

전체 행 포함

rank_preliminary	journal	publisher	candidate_level	fit_area	suitability_score_rule_based	why_suitable	main_risk	required_before_submission	recommended_positioning
1	Applied Sciences	MDPI	SCI/SCIE급 후보 - 최종 색인 상태 수동 확인 필요	applied signal processing, speech processing, AI application	60	음성처리, 응용 AI, 검증 프레임워크 관점으로 맞출 수 있음	범위가 넓어 방법론/응용 기여를 명확히 써야 함	현재 stress_score n이 부족하면 투고 전 보완 필요; 응용 시스템/검증 프레임워크형 원고로 포지셔닝 가능; 저널 홈페이지/Clarivate/Scopus 등재 상태 최신 확인; 최근 게재 논문 주제와 투고 규정 확인	speech-based stress-related index + construct validity + operational VOC analytics
2	Electronics	MDPI	SCI/SCIE급 후보 - 최종 색인 상태 수동 확인 필요	AI system, speech processing, digital service platform	60	콜센터 AI 분석 시스템과 자동화 플랫폼 관점으로 맞출 수 있음	논문 기여가 단순 구현으로 보이지 않게 검증 결과를 강화해야 함	현재 stress_score n이 부족하면 투고 전 보완 필요; 응용 시스템/검증 프레임워크형 원고로 포지셔닝 가능; 저널 홈페이지/Clarivate/Scopus 등재 상태 최신 확인; 최근 게재 논문 주제와 투고 규정 확인	speech-based stress-related index + construct validity + operational VOC analytics
3	Information	MDPI	SCI/SCIE급 후보 - 최종 색인 상태 수동 확인 필요	information systems, text/speech analytics, decision support	60	VOC 분석과 품질관리 의사결정 지원 도구 관점이 적합 가능	음성처리보다는 정보시스템·분석 프레임워크 기여를 강조해야 함	현재 stress_score n이 부족하면 투고 전 보완 필요; 응용 시스템/검증 프레임워크형 원고로 포지셔닝 가능; 저널 홈페이지/Clarivate/Scopus 등재 상태 최신 확인; 최근 게재 논문 주제와 투고 규정 확인	speech-based stress-related index + construct validity + operational VOC analytics
4	IEEE Access	IEEE	SCI/SCIE급 후보 - 최종 색인 상태 수동 확인 필요	engineering application, speech/AI, scalable system validation	55	실제 VOC 데이터 기반 시스템형 연구와 맞출 수 있음	실험 완성도와 비교실험, 재현성 설명이 약하면 리스크가 큼	현재 stress_score n이 부족하면 투고 전 보완 필요; 저널 홈페이지/Clarivate/Scopus 등재 상태 최신 확인; 최근 게재 논문 주제와 투고 규정 확인	speech-based stress-related index + construct validity + operational VOC analytics
5	Sensors	MDPI	SCI/SCIE급 후보 - 최종 색인 상태 수동 확인 필요	signal sensing, acoustic features, measurement index	55	음성 신호를 센싱 데이터로 해석하면 적합 가능	센서/측정 관점의 기여를 분명히 해야 함	현재 stress_score n이 부족하면 투고 전 보완 필요; 저널 홈페이지/Clarivate/Scopus 등재 상태 최신 확인; 최근 게재 논문 주제와 투고 규정 확인	speech-based stress-related index + construct validity + operational VOC analytics
6	Applied Acoustics	Elsevier	SCI/SCIE급 후보 - 최종 색인 상태 수동 확인 필요	acoustic analysis, speech acoustics, applied acoustic measurement	49	pitch/energy/duration 중심의 음향 분석 기여와 연결 가능	콜센터 운영/경영 관점보다 음향 분석 깊이를 더 요구할 수 있음	현재 stress_score n이 부족하면 투고 전 보완 필요; 음성처리 전문성 보강과 추가 비교실험 필요; 저널 홈페이지/Clarivate/Scopus 등재 상태 최신 확인; 최근 게재 논문 주제와 투고 규정 확인	speech-based stress-related index + construct validity + operational VOC analytics
7	Speech Communication	Elsevier	SCI/SCIE급 후보 - 최종 색인 상태 수동 확인 필요	speech science, speech technology, spoken interaction	49	자연 발화/통화 음성 기반 stress-related speech index로 연결 가능	언어·음성학적 해석과 기존 speech literature 보강 필요	현재 stress_score n이 부족하면 투고 전 보완 필요; 음성처리 전문성 보강과 추가 비교실험 필요; 저널 홈페이지/Clarivate/Scopus 등재 상태 최신 확인; 최근 게재 논문 주제와 투고 규정 확인	speech-based stress-related index + construct validity + operational VOC analytics
8	Computer Speech & Language	Elsevier	SCI/SCIE급 후보 - 최종 색인 상태 수동 확인 필요	computational speech processing, ASR, speech analytics	49	STT/WPM과 음성 특징 분석의 계산적 접근에 맞출 수 있음	모델 비교, 알고리즘 기여, 데이터 공개성 요구가 높을 수 있음	현재 stress_score n이 부족하면 투고 전 보완 필요; 음성처리 전문성 보강과 추가 비교실험 필요; 저널 홈페이지/Clarivate/Scopus 등재 상태 최신 확인; 최근 게재 논문 주제와 투고 규정 확인	speech-based stress-related index + construct validity + operational VOC analytics

산출물 CSV: results/tables/future_analysis/stt_wpm_reliability_sources.csv (행 3, 열 3)

전체 행 포함

source	path	status
stt_reliability_summary	C:\AI\sci_voc_bot\results\tables\stt_reliability.csv	available
stt_error_sensitivity	C:\AI\sci_voc_bot\results\tables\stt_error_sensitivity.csv	available
kspon_by_file	C:\AI\sci_voc_bot\results\stt_validation\kspon_wer_cer_by_file.csv	available

산출물 텍스트: research_continuity/27_tiis_extension_tables_v201/tiis_extension_tables_v201.md

# TIIS 확장판 논문용 표/그림 v201

## Table 1. Dataset summary

| dataset_component | n_or_count | role | interpretation_policy |
| --- | --- | --- | --- |
| AS-IS/0413 main body | 998 | main paper baseline | 본문 기준 유지 |
| TO-BE call audio | 1000 | reproducibility / extension source | 본문 대체 금지 |
| pyannote SPEAKER segments | 57619 | speaker-level extension | role mapping 전 후보 라벨 |
| call-speaker slots | 2000 | SPEAKER_00 + SPEAKER_01 slot records | 고객/상담사 확정 금지 |
| S0→S1 response pairs | 28149 | sequential association | 인과 주장 금지 |

## Table 2. TO-BE / speaker-level n2000 summary

| metric | value | note |
| --- | --- | --- |
| TO-BE calls | 1000 | 통화 기준 |
| SPEAKER segments | 57619 | pyannote 산출 세그먼트 |
| SPEAKER_00 slots | 1000 | 후보 슬롯 |
| SPEAKER_01 slots | 1000 | 후보 슬롯 |
| 2,000 slot readiness | True | 1,000 x 2 |
| zero-slot | 40 | 미검출 화자 슬롯 보존 |
| segment-level stress merge | PENDING_SEGMENT_LEVEL_FEATURE_STRESS_INPUT | 11번 병합 상태 |
| segment stress ready | False | False면 Table 4/5 stress 결과는 보류 |

## Table 3. Speaker-level descriptive statistics

| speaker_slot | call_count | detected_call_count | zero_slot_count | segment_count | total_speech_sec | mean_segment_sec | median_segment_sec | speech_ratio_mean | turn_count | mean_energy | mean_pitch | mean_wpm | mean_stress_score | std_stress_score | claim_policy |
| --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- |
| SPEAKER_00 후보 | 1000 | 1000 | 0 | 29386 | 60899.981 | 2.037024 | 1.889537 | 0.465908 | 29386 | PENDING_FEATURE_MERGE | PENDING_FEATURE_MERGE | PENDING_FEATURE_MERGE | PENDING_SEGMENT_LEVEL_STRESS_SCORE | PENDING_SEGMENT_LEVEL_STRESS_SCORE | SPEAKER_LABEL_CANDIDATE_NOT_CUSTOMER_AGENT_ROLE |
| SPEAKER_01 후보 | 1000 | 960 | 40 | 28233 | 51768.715 | 1.874686 | 1.706773 | 0.418215 | 28233 | PENDING_FEATURE_MERGE | PENDING_FEATURE_MERGE | PENDING_FEATURE_MERGE | PENDING_SEGMENT_LEVEL_STRESS_SCORE | PENDING_SEGMENT_LEVEL_STRESS_SCORE | SPEAKER_LABEL_CANDIDATE_NOT_CUSTOMER_AGENT_ROLE |

## Table 4. Sequential association results

| pair_metric | correlation | p_value | n | interpretation | claim_level |
| --- | --- | --- | --- | --- | --- |
| S0 total speech sec → S1 total speech sec | 0.341355 | 1.26501e-27 | 960 | call-level speech amount association | SEQUENTIAL_ASSOCIATION_NOT_CAUSAL |
| S0 turn count → S1 turn count | 0.862617 | 8.5856e-286 | 960 | call-level turn count association | SEQUENTIAL_ASSOCIATION_NOT_CAUSAL |
| S0 mean turn duration → S1 mean turn duration | -0.372985 | 4.72794e-33 | 960 | call-level mean turn duration association | SEQUENTIAL_ASSOCIATION_NOT_CAUSAL |
| S0 segment duration → next S1 segment duration | -0.082305 | 1.64032e-43 | 28149 | response-pair sequential association | SEQUENTIAL_ASSOCIATION_NOT_CAUSAL |
| S0 segment duration → S1 response latency | 0.078083 | 2.53106e-39 | 28149 | response latency association | SEQUENTIAL_ASSOCIATION_NOT_CAUSAL |
| S0 stress → S1 stress |  |  | 0 | PENDING: segment-level acoustic/STT/stress features are required. Current v201 keeps this as a safe analysis slot, not a claim. | PENDING_FEATURE_MERGE |
| S0 energy → S1 response latency |  |  | 0 | PENDING: segment-level acoustic/STT/stress features are required. Current v201 keeps this as a safe analysis slot, not a claim. | PENDING_FEATURE_MERGE |
| S0 wpm → S1 wpm |  |  | 0 | PENDING: segment-level acoustic/STT/stress features are required. Current v201 keeps this as a safe analysis slot, not a claim. | PENDING_FEATURE_MERGE |

## Table 5. High-stress segment analysis

| analysis | status | threshold | segment_count | high_stress_segment_count | high_stress_ratio | note |
| --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- |
| high_stress_segment_detection | PENDING_SEGMENT_LEVEL_STRESS_SCORE |  | 57619 |  |  | speaker_actual_segments_v181.csv에 segment-level stress_score가 없어 고스트레스 세그먼트 확정은 보류합니다. 9번 화면은 분석 슬롯만 안전하게 확보합니다. |

## Table 6. Paper-use policy

| item | judgment | note |
| --- | --- | --- |
| 본문 대체 | FORBIDDEN | 0413 n=998 통화 전체 기반 본문 분석 유지 |
| 부록/확장 분석 | ALLOWED | speaker-level exploratory analysis로 사용 가능 |
| 고객/상담사 확정 | FORBIDDEN_UNTIL_ROLE_MAPPING | SPEAKER_00/01은 후보 라벨 |
| 인과 주장 | FORBIDDEN | S0→S1은 시간 순서 기반 연관성 후보 |
| sequential association | ALLOWED | response-pair association으로 표현 |
| stress imbalance | CONDITIONAL | segment-level stress_score가 있을 때만 확정 계산 |

결과 해석

현재 제출 가능한 영역은 데이터셋과 화자분리 구조이며, stress 연관 표는 다음 단계 완료 후 추가해야 한다.

한계 및 논문 반영 기준

PENDING 표를 값이 있는 것처럼 채우지 않는다.