이 연구는 문서 저장소에서 지침·정책이 개정·대체·재업로드되며 발생하는 버전 간 불일치를 다루는 프레임워크 GVD(Governed Versioning and Deduplication)를 제안한다. 기존 연구가 버전 관리, 중복 탐지, 모순 탐지를 개별 쌍대 작업으로 다룬 것과 달리, GVD는 문서 간 버전 연결과 규칙 단위 충돌 해결을 감사 가능한 갱신 정책 아래 통합한다. 새로 들어오는 문서는 양방향 규칙 정렬을 통해 버전 계열에 배정되고, 그 규칙은 계열 메모리와 비교돼 중복·모순·비대칭적 개선·신규 지식으로 분류되며, 반사실적 구간 탐침(CSP)이 추론 단계에서 중립으로 오분류된 관련 쌍을 재해결한다. 대형언어모델 없이 완전히 로컬에서 구동되는 이 파이프라인은 59개 버전 계열, 140건 수집으로 구성된 기업 문서 120건에서 버전 계열 구축 F1 0.97, 규칙 수준 일관성 F1 0.94를 기록했고, CSP는 규칙 일관성을 0.90에서 0.94로 끌어올렸다.

• •문서 버전 관리·중복 탐지·모순 탐지를 하나의 감사 가능한 갱신 정책 아래 통합한 프레임워크 GVD 제안
• •양방향 규칙 정렬로 문서를 버전 계열에 배정하고 규칙을 중복·모순·비대칭 개선·신규 지식으로 분류
• •반사실적 구간 탐침(CSP)이 추론에서 중립으로 오분류된 관련 규칙 쌍을 재해결
• •대형언어모델 없이 완전 로컬 구동, 기업 문서 120건(59개 버전 계열)에서 버전 계열 구축 F1 0.97 달성
• •CSP 적용으로 규칙 수준 일관성 F1이 0.90에서 0.94로 향상