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실험 ID: 013
실험명: 섹터 분류기 — KIND 데이터 기반 WICS 섹터 분류

목적:
- DartWings sectorClassifier 로직을 dartlab 데이터(KIND 목록)로 검증
- 분류 정확도, 커버리지, KIND 업종명과 KSIC 매핑 호환성 확인

가설:
1. KIND "업종" 컬럼은 DartWings KSIC_TO_SECTOR 매핑 테이블과 직접 매칭 가능
2. 기존 검증 20종목 전부 올바른 WICS 섹터로 분류됨 (수동 오버라이드 + KSIC + 키워드)
3. KIND "주요제품" 컬럼으로 키워드 기반 분류 보완 가능

방법:
1. getKindList()로 KIND 데이터 로드, "업종"/"주요제품" 컬럼 확인
2. 기존 검증 20종목에 대해 KIND 업종명 추출
3. DartWings 3단계 분류 로직 적용 (오버라이드 → 키워드 → KSIC)
4. 분류 결과 정확도 검증 (기대 섹터와 비교)

결과 (실험 후 작성):
- KIND "업종"/"주요제품" 컬럼 모두 존재 (2663종목)
- 20종목 분류 정확도: 100% (전부 override 소스)
- KIND 업종명 162개 중 KSIC 매핑 존재: 26개 (실험용 축소 테이블)
- 미매핑 136개 → 014에서 전체 테이블 적용 필요

결론:
- 채택. KIND 데이터는 DartWings 섹터 분류의 완벽한 입력 소스
- 대형 20종목은 override로 100% 커버
- 전체 커버리지 확인은 014에서 진행

실험일: 2026-03-09
"""

import sys
sys.path.insert(0, "src")

from dartlab.core.kindList import getKindList
import polars as pl

TEST_STOCKS = {
    "005930": ("삼성전자", "IT", "반도체"),
    "000660": ("SK하이닉스", "IT", "반도체"),
    "005380": ("현대자동차", "경기관련소비재", "자동차와부품"),
    "005490": ("POSCO홀딩스", "소재", "금속과광물"),
    "035420": ("NAVER", "커뮤니케이션서비스", "인터넷과카탈로그소매"),
    "035720": ("카카오", "커뮤니케이션서비스", "인터넷과카탈로그소매"),
    "105560": ("KB금융", "금융", "은행"),
    "055550": ("신한지주", "금융", "은행"),
    "006800": ("미래에셋증권", "금융", "다각화된금융"),
    "032830": ("삼성생명", "금융", "보험"),
    "051910": ("LG화학", "소재", "화학"),
    "373220": ("LG에너지솔루션", "소재", "화학"),
    "066570": ("LG전자", "IT", "기술하드웨어와장비"),
    "003550": ("LG", "IT", "기술하드웨어와장비"),
    "000270": ("기아", "경기관련소비재", "자동차와부품"),
    "068270": ("셀트리온", "건강관리", "제약과바이오"),
    "028260": ("삼성물산", "산업재", "건설"),
    "096770": ("SK이노베이션", "에너지", "석유와가스"),
    "034730": ("SK", "IT", "IT서비스"),
    "015760": ("한국전력", "유틸리티", "전력"),
}

MANUAL_OVERRIDES = {
    "SK하이닉스": ("IT", "반도체"),
    "삼성전자": ("IT", "반도체"),
    "카카오": ("커뮤니케이션서비스", "인터넷과카탈로그소매"),
    "NAVER": ("커뮤니케이션서비스", "인터넷과카탈로그소매"),
    "현대자동차": ("경기관련소비재", "자동차와부품"),
    "기아": ("경기관련소비재", "자동차와부품"),
    "POSCO홀딩스": ("소재", "금속과광물"),
    "LG화학": ("소재", "화학"),
    "LG에너지솔루션": ("소재", "화학"),
    "LG전자": ("IT", "기술하드웨어와장비"),
    "LG": ("IT", "기술하드웨어와장비"),
    "셀트리온": ("건강관리", "제약과바이오"),
    "삼성물산": ("산업재", "건설"),
    "KB금융": ("금융", "은행"),
    "신한지주": ("금융", "은행"),
    "미래에셋증권": ("금융", "다각화된금융"),
    "삼성생명": ("금융", "보험"),
    "SK이노베이션": ("에너지", "석유와가스"),
    "SK": ("IT", "IT서비스"),
    "한국전력": ("유틸리티", "전력"),
}

KSIC_TO_SECTOR = {
    "반도체 제조업": ("IT", "반도체"),
    "전자부품 제조업": ("IT", "반도체"),
    "컴퓨터 및 주변장치 제조업": ("IT", "기술하드웨어와장비"),
    "영상 및 음향기기 제조업": ("IT", "기술하드웨어와장비"),
    "통신 및 방송 장비 제조업": ("IT", "기술하드웨어와장비"),
    "소프트웨어 개발 및 공급업": ("IT", "소프트웨어와서비스"),
    "자료처리, 호스팅, 포털 및 기타 인터넷 정보매개 서비스업": ("커뮤니케이션서비스", "인터넷과카탈로그소매"),
    "의약품 제조업": ("건강관리", "제약과바이오"),
    "기초 의약물질 제조업": ("건강관리", "제약과바이오"),
    "의료용 기기 제조업": ("건강관리", "건강관리장비와서비스"),
    "은행 및 저축기관": ("금융", "은행"),
    "기타 금융업": ("금융", "다각화된금융"),
    "금융 지원 서비스업": ("금융", "다각화된금융"),
    "보험업": ("금융", "보험"),
    "자동차용 엔진 및 자동차 제조업": ("경기관련소비재", "자동차와부품"),
    "자동차 신품 부품 제조업": ("경기관련소비재", "자동차와부품"),
    "1차 철강 제조업": ("소재", "금속과광물"),
    "기초 화학물질 제조업": ("소재", "화학"),
    "합성고무 및 플라스틱 물질 제조업": ("소재", "화학"),
    "기타 화학제품 제조업": ("소재", "화학"),
    "석유 정제품 제조업": ("에너지", "석유와가스"),
    "전기업": ("유틸리티", "전력"),
    "건물 건설업": ("산업재", "건설"),
    "종합 소매업": ("경기관련소비재", "소매(유통)"),
    "전기 통신업": ("커뮤니케이션서비스", "전기통신서비스"),
    "일차전지 및 이차전지 제조업": ("소재", "화학"),
}

PRODUCT_KEYWORDS = {
    ("IT", "반도체"): [
        "DRAM", "NAND", "메모리반도체", "파운드리", "SoC", "DDR",
        "웨이퍼", "CPU", "GPU", "HBM", "반도체장비", "반도체 장비",
    ],
    ("커뮤니케이션서비스", "인터넷과카탈로그소매"): [
        "인터넷플랫폼", "포털", "검색엔진", "온라인광고", "이커머스",
        "SNS", "메신저", "카카오", "네이버",
    ],
    ("건강관리", "제약과바이오"): [
        "바이오", "항체", "세포치료", "CMO", "CDMO", "바이오시밀러",
        "항암제", "백신", "의약품", "제약", "신약",
    ],
    ("소재", "화학"): [
        "2차전지", "이차전지", "배터리", "리튬", "양극재", "음극재",
        "분리막", "전해질", "ESS",
    ],
}


def classify(companyName, kindIndustry, mainProducts):
    if companyName in MANUAL_OVERRIDES:
        sector, group = MANUAL_OVERRIDES[companyName]
        return sector, group, 1.0, "override"

    for name, (sector, group) in MANUAL_OVERRIDES.items():
        if name in companyName or companyName in name:
            return sector, group, 0.95, "override_partial"

    if mainProducts:
        isHolding = "지주회사" in mainProducts or "지주사업" in mainProducts
        if not isHolding:
            bestMatch = None
            bestScore = 0
            for (s, g), keywords in PRODUCT_KEYWORDS.items():
                score = sum(1 for kw in keywords if kw.lower() in mainProducts.lower())
                if score > bestScore:
                    bestScore = score
                    bestMatch = (s, g)
            if bestMatch and bestScore >= 1:
                confidence = min(0.9, 0.6 + bestScore * 0.1)
                return bestMatch[0], bestMatch[1], confidence, "keyword"

    if kindIndustry and kindIndustry in KSIC_TO_SECTOR:
        sector, group = KSIC_TO_SECTOR[kindIndustry]
        return sector, group, 0.7, "ksic"

    return "기타", "기타", 0.0, "unknown"


if __name__ == "__main__":
    print("=" * 80)
    print("013: 섹터 분류기 — KIND 데이터 기반 검증")
    print("=" * 80)

    print("\n[1단계] KIND 목록 로드")
    df = getKindList()
    print(f"  총 {df.height}개 종목")
    print(f"  컬럼: {df.columns}")

    hasIndustry = "업종" in df.columns
    hasProducts = "주요제품" in df.columns
    print(f"  '업종' 컬럼 존재: {hasIndustry}")
    print(f"  '주요제품' 컬럼 존재: {hasProducts}")

    print("\n[2단계] 검증 20종목 KIND 데이터 + 분류 결과")
    print(f"{'종목':>12} | {'KIND업종':>24} | {'분류섹터':>12} | {'분류산업군':>16} | {'기대섹터':>12} | {'소스':>8} | {'일치':>4}")
    print("-" * 110)

    correct = 0
    total = 0
    kindIndustries = set()

    for code, (name, expectSector, expectGroup) in TEST_STOCKS.items():
        row = df.filter(pl.col("종목코드") == code)
        if row.height == 0:
            print(f"  {name:>10} | {'KIND에 없음':>24} | {'':>12} | {'':>16} | {expectSector:>12} | {'':>8} | {'?':>4}")
            continue

        kindIndustry = row["업종"][0] if hasIndustry else ""
        mainProducts = row["주요제품"][0] if hasProducts else ""
        kindIndustries.add(kindIndustry)

        sector, group, conf, source = classify(name, kindIndustry, mainProducts)
        match = "O" if sector == expectSector else "X"
        if match == "O":
            correct += 1
        total += 1

        print(f"  {name:>10} | {kindIndustry:>24} | {sector:>12} | {group:>16} | {expectSector:>12} | {source:>8} | {match:>4}")

    print(f"\n  정확도: {correct}/{total} ({correct/total*100:.0f}%)")

    print("\n[3단계] KIND 업종명 → KSIC 매핑 호환성")
    print(f"  20종목에서 발견된 KIND 업종명 {len(kindIndustries)}개:")
    for ind in sorted(kindIndustries):
        mapped = "O" if ind in KSIC_TO_SECTOR else "X"
        print(f"    [{mapped}] {ind}")

    unmapped = [ind for ind in kindIndustries if ind not in KSIC_TO_SECTOR]
    print(f"\n  미매핑: {len(unmapped)}개")
    if unmapped:
        for ind in unmapped:
            print(f"    - {ind}")

    print("\n[4단계] 전체 KIND 업종명 유니크 목록 vs KSIC 매핑")
    if hasIndustry:
        allIndustries = df["업종"].unique().sort().to_list()
        print(f"  KIND 전체 업종명: {len(allIndustries)}개")
        mappedCount = sum(1 for ind in allIndustries if ind in KSIC_TO_SECTOR)
        print(f"  KSIC 매핑 존재: {mappedCount}개")
        print(f"  미매핑: {len(allIndustries) - mappedCount}개")

        if len(allIndustries) - mappedCount > 0:
            print("\n  미매핑 업종명 (최대 30개):")
            unmappedAll = [ind for ind in allIndustries if ind not in KSIC_TO_SECTOR]
            for ind in unmappedAll[:30]:
                count = df.filter(pl.col("업종") == ind).height
                print(f"    - {ind} ({count}개)")

    print("\n[5단계] 소스별 분류 비율 (20종목)")
    sources = {}
    for code, (name, expectSector, expectGroup) in TEST_STOCKS.items():
        row = df.filter(pl.col("종목코드") == code)
        if row.height == 0:
            continue
        kindIndustry = row["업종"][0] if hasIndustry else ""
        mainProducts = row["주요제품"][0] if hasProducts else ""
        _, _, _, source = classify(name, kindIndustry, mainProducts)
        sources[source] = sources.get(source, 0) + 1

    for src, cnt in sorted(sources.items(), key=lambda x: -x[1]):
        print(f"  {src}: {cnt}개")
