[WIP] feat: 직업과 신체 부위로 메인 검색 화면을 바꿉니다

[wagurano]

개요

기존 /(전문 검색 화면)를 /search로 옮기고, 그 자리에 직업·근무조건·신체부위·사망 여부·신청서 유형으로 판정서를 찾는 새 메인 검색 화면을 만듭니다.

• 왜: 기존 검색은 심의결과·질병분류·신체부위·판정일만 필터할 수 있어서, "내 직업/하는 일과 비슷한 사례"를 찾으려는 사용자 요구를 채우지 못했습니다. wip/extract_disease_cases_details_cerebras-ksco.csv(LLM으로 55,377건에서 추출한 직업·근무조건·KSCO 매핑)와 wip/ksco-level-4-details.csv(한국표준직업분류 코드 체계)를 새로 활용합니다.
• 건드리는 것:
  • DiseaseCase에 컬럼 18개 추가(job_name, job_description, employment_type, work_type, job_tenure_months, weekly_work_hours, daily_work_hours, burden_body_part, bad_posture, heavy_lifting, max_item_weight, daily_total_weight, other_harmful_factors, work_relevance_eval, aggravating_factors, main_reasoning, death_status, application_type)
  • 신규 모델 KscoCode·DiseaseCaseKscoCode(판정서 ↔ KSCO 코드 N:M, 유사도 포함)
  • 신규 컨트롤러 액션 DiseaseCasesController#main(/), 기존 #index는 /search로 라우트만 이동
  • app/mcp/tools/search_disease_cases_tool.rb에 job_name/job_description/death_status/ksco_code 구조화 필터 추가, 기존 work_match?/symptom_match? 같은 ad-hoc 키워드 매칭 제거
• 고른 접근 / 탈락시킨 대안: 별도 1:1 detail 테이블이나 완전 분리된 복제 테이블 대신 기존 DiseaseCase를 확장했습니다(근거는 docs/workercare-search.plan.md 2절). 부담_신체_부위처럼 원본이 파이프(|) 구분 다중값인 필드는 별도 조인 테이블을 만들지 않고, 파이프 경계를 인식하는 LIKE 매칭으로 필터링하도록 결정했습니다 — 판정서 규모(5만여 건)에서 조인 테이블의 복잡도 대비 필터 정확도 이득이 크지 않다고 판단했습니다.
• 스키마 마이그레이션 / 배포 영향: 마이그레이션 4개(ksco_codes·disease_case_ksco_codes 신규 테이블, disease_cases 컬럼 18개 추가, disease_cases_extracted_fts FTS5 가상 테이블+트리거)가 있고, 데이터 임포트는 마이그레이션에 포함되지 않아 배포 후 rake task를 별도로 1회 실행해야 합니다(아래 체크리스트). 구현 중 기존 데이터(6만여 건) 위에 FTS5 external content 테이블을 트리거만 만들고 rebuild 없이 추가하면 UPDATE 시 DB가 손상되는 버그(SQLite3::CorruptException)를 발견해, 마이그레이션에서 트리거 생성 전에 rebuild를 먼저 실행하도록 고쳤습니다(자세한 내용은 docs/workercare-search.plan.md 10절 리스크 표).
• 열린 질문:
  1. work_type/application_type처럼 자유 텍스트인 필드의 enum 전환 여부는 실제 운영 데이터 profiling 후 결정하기로 미뤄뒀습니다.
  2. KSCO 대분류→세분류 계층형 자동완성 UI(Stimulus 컨트롤러)는 이번 PR에 없고 2차 구현으로 남겨뒀습니다.
  3. ksco_codes_json이 비어있을 때 기존 KSCO 매핑을 지우지 않는 안전한 기본값(10절 리스크 표)이 실제 재추출 주기에서도 계속 맞는 선택인지 재검토가 필요합니다.

병합 전후 체크리스트

• 테스트 서버에서 QA를 진행했습니다.
  1. /에서 직업(직종명)·하는일(담당 업무) 텍스트 필터, 아픈 신체 부위 체크박스, 사망 여부 토글, 신청서 유형 드롭다운을 조합해 검색 결과가 기대대로 좁혀지는지 확인합니다.
  2. /search(기존 전문 검색 화면)가 URL만 바뀌고 기능은 그대로인지 회귀 확인합니다.
  3. MCP 클라이언트에서 search_disease_cases 툴에 job_name/death_status/ksco_code 파라미터를 넘겨 정상 필터링되는지 확인합니다.

병합 시점

급하게 배포할 필요는 없습니다. 다만 병합 후 아래 데이터 임포트(약 5~10분, 55,377건)를 바로 실행할 수 있는 시점을 권장합니다.

배포 전후 체크리스트

• 배포 후 bin/rails db:migrate로 새 마이그레이션 4개(특히 disease_cases_extracted_fts 가상 테이블)가 정상 적용됐는지 확인합니다.
• 아래 데이터 임포트를 순서대로 1회 실행합니다.

  bin/rails "import:ksco_codes[wip/ksco-level-4-details.csv]"
  bin/rails "import:extracted_disease_cases[wip/extract_disease_cases_details_cerebras-ksco.csv]"
  

• 임포트 로그의 오류 건수를 확인합니다. 판정서 없음·KSCO 코드 없음 경고는 참조 데이터 누락으로 소량이면 정상이지만, 대량으로 나오면 CSV 경로나 매칭을 다시 확인합니다.