diff --git a/README.md b/README.md
index 4159ef1..1bfc0ea 100644
--- a/README.md
+++ b/README.md
@@ -1,76 +1,82 @@
-# 정책 효과 분석 플랫폼 · policy-effect-analytics-agent
+# 정책 효과 분석 플랫폼
 
-**사람들이 묻는 정책, 정말 효과가 있었을까?**
-소셜 반응에서 출발해, 그 주제의 정책을 전부 모으고, 공공데이터로 효과를 추정하는 오픈소스입니다.
-결론을 낼 수 없으면 "식별 불가"라고 말하는 것까지가 이 프로젝트의 일입니다.
+**그 정책, 정말 효과가 있었을까?**
 
-[대시보드 보기](https://causalinferencelab.github.io/policy-effect-analytics-agent/) · [어떻게 동작하나](https://causalinferencelab.github.io/policy-effect-analytics-agent/architecture.html) · [조별 운영 가이드](docs/ops/group-guide.md) · [GitHub 처음이라면](docs/ops/github-onboarding.md)
+뉴스와 SNS에서 사람들이 묻는 정책을 공공데이터로 확인하는 오픈소스입니다.
+정책을 받은 곳과 안 받은 곳을 비교하고, 데이터로 판단할 수 없으면 판단할 수 없다고 말합니다.
 
-> 가짜연구소 인과추론팀 × NIPA 오픈업 오픈소스 AI 특화형 2차 트랙3 「에이전틱 AI × 데이터」
+**[사이트 열기](https://causalinferencelab.github.io/policy-effect-analytics-agent/)** · [지금 이슈](https://causalinferencelab.github.io/policy-effect-analytics-agent/issues.html) · [데이터 지도](https://causalinferencelab.github.io/policy-effect-analytics-agent/data.html) · [구조](https://causalinferencelab.github.io/policy-effect-analytics-agent/architecture.html) · [조별 운영 가이드](docs/ops/group-guide.md)
 
----
+> 가짜연구소 인과추론팀 × 오픈업 오픈소스 AI 특화형 트랙3 「에이전틱 AI × 데이터」 (2026.9 ~ 11)
 
-## 한눈에 보기
+---
 
-```
-소셜 신호 ─▶ 주제 ─▶ 정책 전부 모으기 ─▶ 세 관문 ─▶ 계획 먼저 ─▶ 효과 추정·판정
-(뉴스·SNS)   (신호는 여기까지만)  (법제처 조례·고시)   (언제·누가·무엇을)  (plan.yaml 커밋)   (식별됨·조건부·식별 불가)
-```
+## 무엇을 하나
 
-| 원칙 | 왜 |
+| 단계 | 하는 일 |
 |---|---|
-| 소셜 신호는 **주제까지만** 정한다 | 화제가 된 정책 하나만 고르면 결과를 보고 사례를 고르는 셈이 된다 |
-| 계획을 **먼저 커밋**해야 추정이 실행된다 | 결과를 본 뒤 설계를 바꾸는 것을 막는다 |
-| 방법은 **규칙이** 고르고, 수치는 **라이브러리가** 계산한다 | LLM은 주제 매칭과 서술만 돕는다 |
-| 처치 지역이 적으면 **무작위화 추론** | 기존 표준오차는 처치 4/25곳에서 크게 과신한다 |
-| 한계는 **배지로 공개** | 시뮬레이션·키 대기·확인 필요 상태를 숨기지 않는다 |
+| 1. 찾기 | 뉴스·SNS에서 사람들이 궁금해하는 **주제**를 찾습니다 |
+| 2. 모으기 | 그 주제의 정책을 **전부** 모읍니다. 어느 지역이 언제 시작했는지 |
+| 3. 거르기 | 세 가지를 확인합니다. 언제 시작했나 · 누가 받았나 · 무엇으로 재나 |
+| 4. 계획하기 | 데이터를 보기 전에 분석 계획(`plan.yaml`)을 먼저 커밋합니다 |
+| 5. 비교하기 | 정책을 받은 곳과 안 받은 곳의 변화를 비교합니다 |
+| 6. 말하기 | **효과 근거 있음 · 조건부 · 판단 불가** 중 하나로 씁니다 |
+
+**왜 정책 하나가 아니라 주제로 보나?** 화제가 된 정책만 골라 분석하면, 결과를 보고 사례를 고르는 것과 같아져 효과가 부풀려집니다. 그래서 화제는 "어느 주제를 볼지"까지만 정하고, 그 주제의 정책을 모두 모아 비교합니다.
+
+## 사이트에서 볼 수 있는 것
+
+- **지금 이슈**: 10·15 토지거래허가구역, 6·27 대출 한도, 민생회복 소비쿠폰, 고유가 피해지원금, K-패스 '모두의 카드' 등 6개 정책의 분석 가이드입니다. 누구와 비교할지, 어떤 방법을 쓸지, 어떤 데이터를 받을 수 있는지 정리했습니다.
+- **데이터 지도**: 공공데이터 35개를 역할(누가 언제 받았나 / 무엇이 변했나 / 다른 요인), 단위, 받는 법으로 정리했습니다. 검색과 필터를 쓸 수 있습니다.
+- **주제 8개**: 주제마다 정책 타임라인, 세 가지 확인 상태, 받을 수 있는 데이터, 분석 예시를 보여줍니다.
 
 ## 5분 만에 돌려 보기
 
 ```bash
 git clone https://github.com/CausalInferenceLab/policy-effect-analytics-agent.git
 cd policy-effect-analytics-agent
-python -m venv .venv && source .venv/bin/activate
+python -m venv .venv && source .venv/bin/activate   # Windows: .venv\Scripts\activate
 pip install -e ".[dev]"
 
-make flow CASE=cases/t3-land-permit-2025   # 토허구역 예시를 6단계로 실행
-python site/build.py && python -m http.server -d _site   # 대시보드를 http://localhost:8000 에서
+make flow CASE=cases/t3-land-permit-2025            # 토지거래허가구역 예시를 6단계로 실행
+python site/build.py && python -m http.server -d _site   # 사이트를 http://localhost:8000 에서 보기
 ```
 
-API 키 없이 돌아갑니다. 키가 필요한 데이터는 `.env.example`을 복사해 채우세요(`.env`는 커밋되지 않습니다).
+API 키 없이 돌아갑니다. 실제 데이터를 받으려면 `.env.example`을 `.env`로 복사해 키를 넣으세요. `.env`는 커밋되지 않습니다.
+
+> 토지거래허가구역 예시는 지금 **시뮬레이션 데이터**입니다. 분석 과정을 보여주기 위한 것이고, 실제 정책 효과가 아닙니다.
 
-## 무엇이 들어 있나
+## 폴더 안내
 
-| 폴더 | 하는 일 | 조원 역할 |
+| 폴더 | 하는 일 | 맡는 역할 |
 |---|---|---|
-| [`catalog/`](catalog/) | 주제 6개 · 정책 8개 · 추천 데이터셋 | 문제 정의 |
-| [`core/discovery/`](core/discovery/) | 소셜 신호 → 주제 → 정책 목록 | 문제 정의 |
-| [`core/adapters/`](core/adapters/) | 국토부 실거래가 · KOSIS · 법제처 · 파일 수집 | 데이터 수집 |
-| [`core/estimators/`](core/estimators/) | DiD · 이벤트 스터디 · ITS · 무작위화 추론 · 판정 | 추정 |
-| [`core/agent/`](core/agent/) | 6단계 Flow, 사전 등록 게이트, 과잉해석 가드 | 리포트·에이전트 |
-| [`cases/`](cases/) | 조별 분석 케이스 (`_template`에서 시작) | 조 전체 |
-| [`site/`](site/) | 공개 대시보드 (GitHub Pages) | 리포트·에이전트 |
-| [`app/`](app/) | Streamlit 개발용 화면 | — |
-| [`docs/`](docs/) | 전략(국내 사례·주제 가이드·계획 작성법), 운영 가이드 | — |
+| [`catalog/`](catalog/) | 주제 · 이슈 · 데이터셋 목록 (데이터 지도) | 문제 정의 |
+| [`core/discovery/`](core/discovery/) | 소셜 반응 → 주제 → 정책 · 데이터 | 문제 정의 |
+| [`core/adapters/`](core/adapters/) | 공공데이터 · 법제처 수집기 | 데이터 수집 |
+| [`core/estimators/`](core/estimators/) | 효과 계산 · 점검 · 판정 | 추정 |
+| [`core/agent/`](core/agent/) | 6단계 실행, 계획 커밋 확인, 과장 표현 차단 | 리포트 · 에이전트 |
+| [`cases/`](cases/) | 조별 분석 폴더 (`_template`에서 시작) | 조 전체 |
+| [`site/`](site/) | 공개 사이트 (GitHub Pages) | 리포트 · 에이전트 |
+| [`docs/`](docs/) | 국내 사례, 주제 고르기, 계획 작성법, 운영 가이드 | — |
 
 ## 조별로 참여하기
 
-1. **주제 고르기**: [대시보드](https://causalinferencelab.github.io/policy-effect-analytics-agent/#topics)에서 주제를 고르거나 `catalog/topics.yaml`에 제안합니다.
-2. **계획 PR**: `cp -r cases/_template cases/group1-<주제>` → `plan.yaml` 작성 → PR로 사전 등록합니다. 작성법은 [plan-guide](docs/strategy/plan-guide.md)를 보세요.
-3. **실행·공개**: `make flow CASE=cases/group1-<주제>`를 돌리고 결과를 PR로 올리면, `main`에 반영될 때 대시보드에 자동으로 올라갑니다.
+1. **주제 고르기**: 사이트의 [지금 이슈](https://causalinferencelab.github.io/policy-effect-analytics-agent/issues.html)나 주제 목록에서 고릅니다.
+2. **계획 올리기**: `cp -r cases/_template cases/group1-<주제>`로 폴더를 만들고 `plan.yaml`을 써서 PR을 올립니다. 쓰는 법은 [계획 작성 가이드](docs/strategy/plan-guide.md)에 있습니다.
+3. **실행하고 공개**: `make flow CASE=cases/group1-<주제>`로 돌리고 결과를 PR로 올립니다. 합쳐지면 사이트에 자동으로 올라옵니다.
 
-브랜치는 `group<N>/<설명>`, 수정은 자기 조 폴더만, 병합은 리뷰 1명 + CI 통과 후입니다. 자세한 규칙은 [CONTRIBUTING](CONTRIBUTING.md)에 있습니다.
+규칙은 세 가지입니다. 브랜치는 `group<번호>/<설명>`, 수정은 자기 조 폴더만, 합치기는 리뷰 1명과 자동 검사 통과 뒤입니다. 자세한 내용은 [CONTRIBUTING](CONTRIBUTING.md)과 [GitHub가 처음이라면](docs/ops/github-onboarding.md)을 보세요.
 
 ## 지금 상태
 
-- **구현됨**: 주제 매칭 · 6단계 Flow · 사전 등록 게이트 · DiD/이벤트 스터디/ITS · 무작위화 추론 · 과장 표현 가드 · 대시보드 자동 배포(매주 월요일 갱신)
-- **키 대기**: 국토부 실거래가(토허구역 예시는 지금 **시뮬레이션 데이터**) · 법제처 조례 자동 수집
-- **다음 단계**: 시차 도입 추정(Callaway–Sant'Anna) · 합성통제 · 검색량으로 선반영 점검
+- **완성**: 주제 찾기 · 데이터 지도 · 6단계 실행 · 계획 커밋 확인 · 이중차분/단절 시계열 · 정책 지역이 적을 때의 무작위화 추론 · 과장 표현 차단 · 사이트 자동 공개(매주 월요일 갱신)
+- **데이터 키 대기**: 국토부 실거래가(실제 데이터 전환) · 법제처 조례 자동 수집
+- **다음**: 시차 도입 이중차분(4주차) · 합성통제(5주차) · 검색량으로 "미리 반응했나" 점검
 
 ## 라이선스
 
-코드는 [MIT](LICENSE)입니다. 데이터는 각 출처의 이용 조건(공공누리 유형 등)을 따르며, 케이스마다 `plan.yaml`의 `data_sources`에 적습니다.
+코드는 [MIT](LICENSE)입니다. 데이터는 출처마다 이용 조건이 다르며, 데이터 지도와 각 케이스의 `plan.yaml`에 적어 둡니다.
 
 ---
 
-**English.** An open-source platform that starts from public conversation, picks a *topic* (never a single trending policy, to avoid selecting cases on outcomes), collects every policy in that topic from Korean public sources, checks three gates (when / who / what), requires a committed pre-analysis plan, and estimates effects with rule-selected designs (DiD, event study, ITS; randomization inference when few units are treated). Results are published as a static dashboard on GitHub Pages.
+**English.** An open-source platform that checks whether Korean public policies people talk about actually worked. Public conversation only picks the *topic* (never a single trending policy, which would mean choosing cases by their outcomes); every policy in that topic is collected and checked on three gates (when / who / what). A pre-analysis plan must be committed before estimation, designs are chosen by rules rather than by an LLM, and results are published as a static site with a searchable data map and an analysis guide for currently debated policies.
diff --git a/catalog/README.md b/catalog/README.md
new file mode 100644
index 0000000..2bab4c7
--- /dev/null
+++ b/catalog/README.md
@@ -0,0 +1,50 @@
+# catalog/ — 데이터 지도
+
+정책 효과를 재는 데 필요한 것을 네 개의 파일로 정리합니다. 사이트의 [데이터 지도](https://causalinferencelab.github.io/policy-effect-analytics-agent/data.html)와 [지금 이슈](https://causalinferencelab.github.io/policy-effect-analytics-agent/issues.html)는 이 파일들에서 자동으로 만들어집니다.
+
+```
+주제 (topics.yaml) ── 속한다 ◀── 이슈 (issues.yaml, 지금 논쟁 중인 정책)
+   │                                 │
+   └──────── 쓴다 ────────▶ 데이터셋 (datasets.yaml) ── 제공 ──▶ 포털
+                               역할 · 단위 · 받는 법 · 이용 조건
+```
+
+| 파일 | 무엇 | 언제 고치나 |
+|---|---|---|
+| `topics.yaml` | 주제 8개. 키워드, 정책 시점, 세 가지 확인(언제·누가·무엇으로) | 새 주제를 제안할 때 |
+| `issues.yaml` | 지금 이슈인 정책 6개. 시작일(공식 출처), 비교 방법, 쓸 데이터, 조심할 점 | 새 이슈를 분석하고 싶을 때 |
+| `datasets.yaml` | 공공데이터 35개. 역할·단위·받는 법·이용 조건·확인 날짜 | 쓸 만한 데이터를 찾았을 때 |
+| `policies.yaml` | 분석 예시가 있는 정책의 설계 정보 | 조가 분석 케이스를 만들 때 |
+
+## 데이터셋의 세 가지 역할
+
+| 역할 | 질문 | 예시 |
+|---|---|---|
+| 처치 `treatment` | 누가, 언제 정책을 받았나 | 법제처 조례 목록, 지역사랑상품권 판매정책 |
+| 결과 `outcome` | 무엇이 달라졌나 | 아파트 실거래가, 교통사고 통계, 출생등록자 수 |
+| 통제 `covariate` | 결과에 영향을 준 다른 요인 | 기상 관측, 주민등록 인구 |
+
+세 역할이 모두 있어야 분석을 시작할 수 있습니다.
+
+## 데이터셋 추가하기
+
+`datasets.yaml`에 아래처럼 한 항목을 넣고 PR을 올리세요. **원본 페이지를 열어 확인한 값만** 적고, 모르면 `확인필요`라고 씁니다.
+
+```yaml
+- id: "15126468"                     # 포털의 데이터 ID
+  name: 국토교통부_아파트 매매 실거래가 상세 자료
+  provider: 국토교통부
+  portal: data.go.kr                 # data.go.kr | kosis | seoul | law | ...
+  url: https://www.data.go.kr/data/15126468/openapi.do
+  access: open_api                   # open_api | file | manual
+  approval: 자동승인                  # 자동승인 | 즉시 | 심의 | 없음 | 확인필요
+  license: other                     # KOGL-1~4 | other | 확인필요
+  space: 시군구                       # 전국 | 시도 | 시군구 | 읍면동 | 지점 | 개별
+  time: 월                           # 일 | 주 | 월 | 분기 | 연 | 수시
+  measures: [거래금액, 전용면적, 계약일]
+  roles: [outcome]
+  topics: [housing-regulation]
+  verified: "2026-09-27 페이지 확인"
+```
+
+`python -c "from core.discovery.ontology import check_links; print(check_links())"`가 빈 목록이면 연결이 맞습니다(CI에서도 확인합니다).
diff --git a/catalog/datasets.yaml b/catalog/datasets.yaml
new file mode 100644
index 0000000..280117b
--- /dev/null
+++ b/catalog/datasets.yaml
@@ -0,0 +1,763 @@
+# 데이터 지도(온톨로지) — 정책 효과 분석에 쓸 수 있는 공공데이터 목록
+#
+# 한 데이터셋이 분석에서 맡는 역할(roles)
+#   treatment : 누가·언제 정책을 받았나 (처치)
+#   outcome   : 무엇이 달라졌나 (결과)
+#   covariate : 결과에 영향을 주는 다른 요인 (통제)
+# 단위: space(전국·시도·시군구·읍면동·지점·개별) × time(일·주·월·분기·연·수시)
+# 접근: access(open_api·file·manual) + approval(자동승인·즉시·심의·없음·확인필요)
+# license: KOGL-1~4(공공누리) | other(포털 표기 "이용허락범위 제한 없음" 등, license_note 참고) | 확인필요
+# verified: 사람이(또는 에이전트가) 원본 페이지를 열어 확인한 날짜와 방법. 확인하지 못한 값은 '확인필요'.
+# 스키마: core/discovery/ontology.py · 설명: catalog/README.md
+version: 1
+datasets:
+- id: '15126468'
+  name: 국토교통부_아파트 매매 실거래가 상세 자료
+  provider: 국토교통부
+  portal: data.go.kr
+  url: https://www.data.go.kr/data/15126468/openapi.do
+  access: open_api
+  approval: 자동승인
+  license: other
+  license_note: '포털 표기: 이용허락범위 제한 없음 / 무료 / 개발계정 10,000건'
+  space: 시군구
+  time: 월
+  period: 미기재
+  measures:
+  - 거래금액
+  - 전용면적
+  - 층
+  - 계약일
+  - 법정동
+  roles:
+  - outcome
+  topics:
+  - housing-regulation
+  notes: 요청 키 = 법정동코드 앞 5자리 + 계약년월(YYYYMM). REST/XML.
+  verified: 2026-09-27 페이지 확인
+- id: '15134761'
+  name: 한국부동산원_부동산통계 조회 서비스
+  provider: 한국부동산원
+  portal: data.go.kr
+  url: https://www.data.go.kr/data/15134761/openapi.do
+  access: open_api
+  approval: 자동승인
+  license: other
+  license_note: '포털 표기: 이용허락범위 제한 없음'
+  space: 확인필요
+  time: 확인필요
+  period: 미기재
+  measures:
+  - 한국부동산원 공표 부동산통계(가격지수 등)
+  roles:
+  - outcome
+  topics:
+  - housing-regulation
+  notes: R-ONE 자체 API(https://www.reb.or.kr/r-one/openapi/SttsApiTblData.do)도 있음. STATBL_ID·DTACYCLE_CD·CLS_ID 파라미터, 로그인 후
+    인증키 발급, 키 없이 호출하면 5건만 반환(R-ONE 개발가이드 확인). 주간 주택가격동향 표 ID는 확인 못함.
+  verified: 2026-09-27 페이지 확인 (R-ONE 개발가이드도 확인)
+- id: '15044283'
+  name: 한국부동산원_공동주택 실거래가격지수_아파트_월별 지역별 매매
+  provider: 한국부동산원
+  portal: data.go.kr
+  url: https://www.data.go.kr/data/15044283/fileData.do
+  access: file
+  approval: 없음
+  license: other
+  license_note: '포털 표기: 이용허락범위 제한 없음'
+  space: 시도
+  time: 월
+  period: 페이지 미기재 (파일명 기준 20250331까지)
+  measures:
+  - 아파트 실거래가격지수
+  roles:
+  - outcome
+  topics:
+  - housing-regulation
+  notes: 업데이트 주기 '수시(자동 갱신)'이나 최종 수정일 2025-06-10. 2025년 하반기 정책 분석엔 부족할 수 있음 → 15134761/R-ONE으로 보완.
+  verified: 2026-09-27 페이지 확인
+- id: OA-21275
+  name: 서울시 부동산 실거래가 정보
+  provider: 서울특별시
+  portal: seoul
+  url: https://data.seoul.go.kr/dataList/OA-21275/S/1/datasetView.do
+  access: open_api
+  approval: 즉시
+  license: KOGL-1
+  space: 개별
+  time: 일
+  period: 미기재
+  measures:
+  - 실거래 매매 건별 정보(자치구·법정동·거래금액 등)
+  roles:
+  - outcome
+  topics:
+  - housing-regulation
+  notes: 갱신주기 매일1회. 서울 25개 구 내부 비교용. 이전 버전 OA-15548은 2022.05.12 종료.
+  verified: 2026-09-27 페이지 확인 (approval은 서울 열린데이터광장 인증키 즉시발급 관행 기준, 페이지 문구로는 미확인)
+- id: '3076115'
+  name: 울산광역시_토지거래허가구역 지정현황
+  provider: 울산광역시
+  portal: data.go.kr
+  url: https://www.data.go.kr/data/3076115/fileData.do
+  access: file
+  approval: 없음
+  license: other
+  license_note: '포털 표기: 이용허락범위 제한 없음'
+  space: 개별
+  time: 연
+  period: 페이지 미기재 (최종 2026-05-22)
+  measures:
+  - 지정지역
+  - 지정기간
+  - 지정면적
+  - 지정위치
+  roles:
+  - treatment
+  topics:
+  - housing-regulation
+  notes: 지자체가 올린 지정현황 파일의 예시. 전국 단위 처치 목록은 없음 → 국토부·시도 고시문으로 직접 코딩해야 함.
+  verified: 2026-09-27 페이지 확인
+- id: '15125217'
+  name: 한국조폐공사_지역사랑상품권_지자체별_판매정책정보
+  provider: 한국조폐공사
+  portal: data.go.kr
+  url: https://www.data.go.kr/data/15125217/openapi.do
+  access: open_api
+  approval: 자동승인
+  license: other
+  license_note: '포털 표기: 이용허락범위 제한 없음'
+  space: 시군구
+  time: 수시
+  period: 미기재
+  measures:
+  - 사용처지역코드
+  - 할인정책적용시작일자
+  - 할인정책적용종료일자
+  - 할인율
+  - 월간구매제한금액
+  roles:
+  - treatment
+  topics:
+  - local-currency
+  - consumer-support
+  notes: 처치 시점·강도(할인율)를 지자체별로 직접 얻을 수 있는 핵심 자료. 조폐공사 운영대행 지자체만 포함될 가능성 → 커버리지 확인 필요.
+  verified: 2026-09-27 페이지 확인
+- id: '15108292'
+  name: 한국조폐공사_지역사랑상품권_결제정보
+  provider: 한국조폐공사
+  portal: data.go.kr
+  url: https://www.data.go.kr/data/15108292/openapi.do
+  access: open_api
+  approval: 자동승인
+  license: other
+  license_note: '포털 표기: 이용허락범위 제한 없음'
+  space: 시군구
+  time: 확인필요
+  period: 미기재
+  measures:
+  - 지역별 결제금액
+  - 결제 건수
+  roles:
+  - outcome
+  topics:
+  - local-currency
+  - consumer-support
+  verified: 2026-09-27 페이지 확인
+- id: '15108296'
+  name: 한국조폐공사_지역사랑상품권_운영정보
+  provider: 한국조폐공사
+  portal: data.go.kr
+  url: https://www.data.go.kr/data/15108296/openapi.do
+  access: open_api
+  approval: 자동승인
+  license: other
+  license_note: '포털 표기: 이용허락범위 제한 없음'
+  space: 시군구
+  time: 확인필요
+  period: 미기재
+  measures:
+  - 카드발행수량
+  - 휴대가입자 수
+  - 지류판매액
+  - 지류회수액
+  roles:
+  - treatment
+  topics:
+  - local-currency
+  - consumer-support
+  verified: 2026-09-27 페이지 확인
+- id: '15107284'
+  name: 행정안전부_통계연보_지역사랑상품권
+  provider: 행정안전부
+  portal: data.go.kr
+  url: https://www.data.go.kr/data/15107284/openapi.do
+  access: open_api
+  approval: 자동승인
+  license: other
+  license_note: '포털 표기: 이용허락범위 제한 없음'
+  space: 확인필요
+  time: 연
+  period: 미기재
+  measures:
+  - 지역사랑상품권 발행·판매 연간 통계
+  roles:
+  - treatment
+  topics:
+  - local-currency
+  verified: 2026-09-27 페이지 확인 (세부 항목은 미확인)
+- id: '15085746'
+  name: 행정안전부_지역사랑상품권 월별 판매 현황
+  provider: 행정안전부
+  portal: data.go.kr
+  url: https://www.data.go.kr/data/15085746/fileData.do
+  access: file
+  approval: 없음
+  license: other
+  license_note: '포털 표기: 이용허락범위 제한 없음'
+  space: 확인필요
+  time: 월
+  period: 페이지 미기재 (1회성, 2021-08-09 등록)
+  measures:
+  - 지역사랑상품권 월별 판매액
+  roles:
+  - treatment
+  topics:
+  - local-currency
+  notes: 1회성 데이터라 2021년 이후 갱신 없음. 과거(코로나기) 분석용.
+  verified: 2026-09-27 페이지 확인
+- id: '15083033'
+  name: 소상공인시장진흥공단_상가(상권)정보
+  provider: 소상공인시장진흥공단
+  portal: data.go.kr
+  url: https://www.data.go.kr/data/15083033/fileData.do
+  access: file
+  approval: 없음
+  license: 확인필요
+  space: 개별
+  time: 분기
+  period: 페이지 미기재 (최신 20260630, 차기 2026-10-31)
+  measures:
+  - 상호
+  - 업종코드
+  - 주소
+  - 좌표
+  roles:
+  - outcome
+  - covariate
+  topics:
+  - local-currency
+  - retail-hours
+  - consumer-support
+  notes: API판은 15012005(소상공인시장진흥공단_상가(상권)정보_API, 자동승인). 분기 스냅샷 → 점포 수·업종 구성 변화로 결과/통제 변수 구성.
+  verified: 2026-09-27 페이지 확인 (파일판·API판 모두 확인, 라이선스 문구는 추출 못함)
+- id: '15070297'
+  name: 한국도로교통공단_시도 시군구별 교통사고 통계
+  provider: 한국도로교통공단
+  portal: data.go.kr
+  url: https://www.data.go.kr/data/15070297/fileData.do
+  access: file
+  approval: 없음
+  license: other
+  license_note: '포털 표기: 이용허락범위 제한 없음'
+  space: 시군구
+  time: 연
+  period: 페이지 미기재 (최신 20251231, 차기 2027-08-03)
+  measures:
+  - 사고건수
+  - 사망자수
+  - 부상자수
+  roles:
+  - outcome
+  topics:
+  - traffic-safety
+  verified: 2026-09-27 페이지 확인
+- id: '15056770'
+  name: 한국도로교통공단_지자체별 대상 교통사고 통계
+  provider: 한국도로교통공단
+  portal: data.go.kr
+  url: https://www.data.go.kr/data/15056770/openapi.do
+  access: open_api
+  approval: 자동승인
+  license: other
+  license_note: '포털 표기: 이용허락범위 제한 없음'
+  space: 시군구
+  time: 연
+  period: 미기재
+  measures:
+  - 부문별(어린이·보행자·음주 등) 교통사고 건수·사상자
+  roles:
+  - outcome
+  topics:
+  - traffic-safety
+  verified: 2026-09-27 페이지 확인
+- id: '15058311'
+  name: 한국도로교통공단_어린이보호구역내 어린이 교통사고 다발지역
+  provider: 한국도로교통공단
+  portal: data.go.kr
+  url: https://www.data.go.kr/data/15058311/openapi.do
+  access: open_api
+  approval: 자동승인
+  license: other
+  license_note: '포털 표기: 이용허락범위 제한 없음'
+  space: 지점
+  time: 연
+  period: 미기재
+  measures:
+  - 스쿨존 내 12세 이하 어린이 사고 다발지점
+  - 사고건수
+  roles:
+  - outcome
+  topics:
+  - traffic-safety
+  notes: 다발지역만 제공(조건 충족 지점) → 전체 사고가 아님. 선택 편향 주의.
+  verified: 2026-09-27 페이지 확인
+- id: '15012891'
+  name: 전국어린이보호구역표준데이터
+  provider: 지방자치단체
+  portal: data.go.kr
+  url: https://www.data.go.kr/data/15012891/standard.do
+  access: open_api
+  approval: 자동승인
+  license: 확인필요
+  space: 개별
+  time: 수시
+  period: 페이지 미기재 (갱신주기 반기, 수정 2026-09-22)
+  measures:
+  - 보호구역 위치
+  - CCTV 설치 여부·대수 등
+  roles:
+  - treatment
+  topics:
+  - traffic-safety
+  notes: 민식이법(스쿨존) 처치 단위. 지정일 필드 유무는 확인필요.
+  verified: 2026-09-27 페이지 확인
+- id: '15028200'
+  name: 전국무인교통단속카메라표준데이터
+  provider: 경찰청(지방경찰청 기초자료 입력), 지방자치단체
+  portal: data.go.kr
+  url: https://www.data.go.kr/data/15028200/standard.do
+  access: open_api
+  approval: 자동승인
+  license: 확인필요
+  space: 지점
+  time: 수시
+  period: 페이지 미기재 (갱신주기 반기, 수정 2026-06-19)
+  measures:
+  - 단속카메라 위치
+  - 제한속도
+  - 설치연도
+  - 보호구역 구분
+  roles:
+  - treatment
+  topics:
+  - traffic-safety
+  notes: 제한속도(50/30) 필드로 안전속도5030 처치 강도 근사 가능. 필드명은 표준데이터 명세로 재확인.
+  verified: 2026-09-27 페이지 확인
+- id: '15094185'
+  name: 한국도로교통공단_음주운전 교통사고 일별 시도별 통계
+  provider: 한국도로교통공단
+  portal: data.go.kr
+  url: https://www.data.go.kr/data/15094185/fileData.do
+  access: file
+  approval: 없음
+  license: other
+  license_note: '포털 표기: 이용허락범위 제한 없음'
+  space: 시도
+  time: 일
+  period: 2013~2017
+  measures:
+  - 사고건수
+  - 사망자수
+  - 부상자수
+  roles:
+  - outcome
+  topics:
+  - traffic-safety
+  notes: 1회성. 2018년 이후는 없음 → 윤창호법(2018~2019) 사후기간 확보 불가, 15056770 연간 음주 부문으로 보완.
+  verified: 2026-09-27 페이지 확인
+- id: '15073861'
+  name: 한국환경공단_에어코리아_대기오염정보
+  provider: 한국환경공단
+  portal: data.go.kr
+  url: https://www.data.go.kr/data/15073861/openapi.do
+  access: open_api
+  approval: 자동승인
+  license: KOGL-3
+  license_note: '포털 표기: 공공저작물 출처표시, 변경금지 (제3유형) — 가공 데이터 재배포 시 주의'
+  space: 지점
+  time: 일
+  period: 미기재
+  measures:
+  - PM10
+  - PM2.5
+  - NO2
+  - O3
+  - CO
+  - SO2 측정값
+  roles:
+  - outcome
+  topics:
+  - air-quality
+  notes: 실시간·시간 단위 조회 위주. 장기 과거 자료는 에어코리아 확정자료 다운로드 필요할 수 있음(미확인).
+  verified: 2026-09-27 페이지 확인
+- id: OA-2218
+  name: 서울시 일별 평균 대기오염도 정보
+  provider: 서울특별시
+  portal: seoul
+  url: https://data.seoul.go.kr/dataList/OA-2218/S/1/datasetView.do
+  access: open_api
+  approval: 즉시
+  license: KOGL-1
+  space: 지점
+  time: 일
+  period: 미기재
+  measures:
+  - 측정소별 일평균 대기오염 농도
+  roles:
+  - outcome
+  topics:
+  - air-quality
+  notes: 녹색교통지역(사대문 안) 측정소 vs 그 밖 서울 측정소 비교용.
+  verified: 2026-09-27 페이지 확인
+- id: '15156644'
+  name: 한국환경공단_노후차 운행제한 정보 조회 서비스
+  provider: 한국환경공단
+  portal: data.go.kr
+  url: https://www.data.go.kr/data/15156644/openapi.do
+  access: open_api
+  approval: 자동승인
+  license: other
+  license_note: '포털 표기: 이용허락범위 제한 없음'
+  space: 확인필요
+  time: 확인필요
+  period: 페이지 미기재 (등록 2025-12-17)
+  measures:
+  - 노후차 운행제한(비상저감조치·계절관리제) 정보
+  roles:
+  - treatment
+  topics:
+  - air-quality
+  notes: '파일판: 15132867(발령 및 단속제외), 15122707(단속정보, 연간).'
+  verified: 2026-09-27 페이지 확인
+- id: '15122707'
+  name: 한국환경공단_노후차 운행제한 단속정보
+  provider: 한국환경공단
+  portal: data.go.kr
+  url: https://www.data.go.kr/data/15122707/fileData.do
+  access: file
+  approval: 없음
+  license: other
+  license_note: '포털 표기: 이용허락범위 제한 없음'
+  space: 확인필요
+  time: 연
+  period: 페이지 미기재 (최신 20260228)
+  measures:
+  - 노후차 운행제한 단속 건수
+  roles:
+  - treatment
+  topics:
+  - air-quality
+  verified: 2026-09-27 페이지 확인
+- id: '15142381'
+  name: 한국전력거래소_계절관리제 석탄발전 감축실적
+  provider: 한국전력거래소
+  portal: data.go.kr
+  url: https://www.data.go.kr/data/15142381/fileData.do
+  access: file
+  approval: 없음
+  license: other
+  license_note: '포털 표기: 이용허락범위 제한 없음'
+  space: 전국
+  time: 확인필요
+  period: 2019.12-2024.3
+  measures:
+  - 계절관리제 기간 석탄발전 감축 실적
+  roles:
+  - treatment
+  topics:
+  - air-quality
+  notes: 계절관리제 처치 강도(감축량) 보조지표. 1회성.
+  verified: 2026-09-27 페이지 확인
+- id: '15059093'
+  name: 기상청_지상(종관, ASOS) 일자료 조회서비스
+  provider: 기상청
+  portal: data.go.kr
+  url: https://www.data.go.kr/data/15059093/openapi.do
+  access: open_api
+  approval: 자동승인
+  license: KOGL-1
+  space: 지점
+  time: 일
+  period: 미기재
+  measures:
+  - 기온
+  - 강수량
+  - 풍속
+  - 습도 등 일 기상
+  roles:
+  - covariate
+  topics:
+  - air-quality
+  - traffic-safety
+  notes: 대기질 분석의 필수 통제변수(기상). 교통사고(강우·결빙) 통제에도 사용.
+  verified: 2026-09-27 페이지 확인
+- id: '15154948'
+  name: 행정안전부_생활_대규모점포 조회서비스
+  provider: 행정안전부
+  portal: data.go.kr
+  url: https://www.data.go.kr/data/15154948/openapi.do
+  access: open_api
+  approval: 자동승인
+  license: other
+  license_note: '포털 표기: 이용허락범위 제한 없음'
+  space: 개별
+  time: 수시
+  period: 페이지 미기재 (등록 2025-11-27)
+  measures:
+  - 인허가일자
+  - 영업상태
+  - 사업장명
+  - 소재지주소
+  - 업태(대형마트·백화점 등)
+  roles:
+  - treatment
+  topics:
+  - retail-hours
+  notes: 파일판 15045013(수시 자동갱신). 처치 단위(대형마트 위치)와 지자체 매핑용.
+  verified: 2026-09-27 페이지 확인 (파일판 15045013도 확인)
+- id: '15057575'
+  name: 법제처_자치법규 목록 조회
+  provider: 법제처
+  portal: law
+  url: https://www.data.go.kr/data/15057575/openapi.do
+  access: open_api
+  approval: 자동승인
+  license: other
+  license_note: '포털 표기: 이용허락범위 제한 없음'
+  space: 시군구
+  time: 수시
+  period: 미기재
+  measures:
+  - 자치법규ID
+  - 자치법규명
+  - 공포일자
+  - 시행일자
+  - 지자체기관명
+  - 제개정구분
+  roles:
+  - treatment
+  topics:
+  - retail-hours
+  - birth-marriage
+  - local-currency
+  notes: LINK형 → 실제 호출은 http://www.law.go.kr/DRF/lawSearch.do?target=ordin (OC 인증값, query, org, ancYd 공포일자 범위, type=XML/JSON;
+    법제처 가이드 확인). 본문은 15058294(자치법규 본문 조회). 의무휴업일 평일 전환·출산장려금 조례 개정 시점을 지자체별로 뽑는 처치 시점 자료.
+  verified: 2026-09-27 페이지 확인 (open.law.go.kr 가이드도 확인)
+- id: '15061360'
+  name: 산업통상부_주요 유통업체 전년동월대비 매출증가율 추이
+  provider: 산업통상부
+  portal: data.go.kr
+  url: https://www.data.go.kr/data/15061360/fileData.do
+  access: file
+  approval: 없음
+  license: other
+  license_note: '포털 표기: 이용허락범위 제한 없음'
+  space: 전국
+  time: 월
+  period: 페이지 미기재 (최신 20260731, 차기 2026-10-04)
+  measures:
+  - 오프라인 15개사 업태별 전년동월대비 매출증가율
+  roles:
+  - outcome
+  topics:
+  - retail-hours
+  notes: 전국 집계라 지역 DiD 불가. ITS·배경 추세용.
+  verified: 2026-09-27 페이지 확인
+- id: '15058527'
+  name: 경기도_시군별 출산장려 및 양육비 지원현황
+  provider: 경기도
+  portal: data.go.kr
+  url: https://www.data.go.kr/data/15058527/openapi.do
+  access: open_api
+  approval: 자동승인
+  license: other
+  license_note: '포털 표기: 이용허락범위 제한 없음'
+  space: 시군구
+  time: 수시
+  period: 미기재
+  measures:
+  - 시군명
+  - 사업명
+  - 첫째·둘째·셋째 이상 지원금
+  - 지원기간
+  - 지급기준
+  - 근거 조례
+  roles:
+  - treatment
+  topics:
+  - birth-marriage
+  notes: LINK형(경기데이터드림). 경기 31개 시군만. 현재 스냅샷이라 과거 금액 변경 이력은 15057575(조례 개정)로 복원.
+  verified: 2026-09-27 페이지 확인
+- id: '15108075'
+  name: 행정안전부_행정동별(통반단위) 성별 출생등록자수
+  provider: 행정안전부
+  portal: data.go.kr
+  url: https://www.data.go.kr/data/15108075/openapi.do
+  access: open_api
+  approval: 자동승인
+  license: other
+  license_note: '포털 표기: 이용허락범위 제한 없음'
+  space: 읍면동
+  time: 월
+  period: 미기재
+  measures:
+  - 총출생자수
+  - 남자출생자수
+  - 여자출생자수
+  roles:
+  - outcome
+  topics:
+  - birth-marriage
+  notes: 주민등록 출생등록 기준(통계청 인구동향 출생과 기준 다름).
+  verified: 2026-09-27 페이지 확인
+- id: '15108072'
+  name: 행정안전부_행정동별(통반단위) 성/연령별 주민등록 인구수
+  provider: 행정안전부
+  portal: data.go.kr
+  url: https://www.data.go.kr/data/15108072/openapi.do
+  access: open_api
+  approval: 자동승인
+  license: other
+  license_note: '포털 표기: 이용허락범위 제한 없음'
+  space: 읍면동
+  time: 월
+  period: 미기재
+  measures:
+  - 성별·연령별 주민등록 인구
+  roles:
+  - covariate
+  topics:
+  - birth-marriage
+  - local-currency
+  - traffic-safety
+  notes: 출생률 분모(가임기 여성 인구)·인구 통제변수. 파일판 15097972(월간).
+  verified: 2026-09-27 페이지 확인 (파일판 15097972도 확인)
+- id: DT_1B8000G
+  name: 월.분기.연간 인구동향(출생,사망,혼인,이혼)
+  provider: 통계청
+  portal: kosis
+  url: https://kosis.kr/statHtml/statHtml.do?orgId=101&tblId=DT_1B8000G
+  access: open_api
+  approval: 즉시
+  license: 확인필요
+  space: 확인필요
+  time: 월
+  period: 확인필요
+  measures:
+  - 출생아수
+  - 사망자수
+  - 혼인건수
+  - 이혼건수
+  roles:
+  - outcome
+  topics:
+  - birth-marriage
+  notes: KOSIS OpenAPI(인증키 필요)로 수집. 지역 단위(시도/시군구) 미확인.
+  verified: 2026-09-27 검색 색인 표 이름만 확인 (KOSIS 페이지 JS·오류로 본문 미확인)
+- id: DT_1B81A28
+  name: 시군구/ 모의 평균 출산연령, 모의 연령별(5세간격) 출생
+  provider: 통계청
+  portal: kosis
+  url: https://kosis.kr/statHtml/statHtml.do?orgId=101&tblId=DT_1B81A28
+  access: open_api
+  approval: 즉시
+  license: 확인필요
+  space: 시군구
+  time: 연
+  period: 확인필요
+  measures:
+  - 모의 연령별 출생아수
+  - 평균 출산연령
+  roles:
+  - outcome
+  topics:
+  - birth-marriage
+  verified: 2026-09-27 검색 색인 표 이름만 확인 (KOSIS 본문 미확인)
+- id: DT_1B040A3
+  name: 행정구역(시군구)별, 성별 인구수
+  provider: 행정안전부(KOSIS 수록)
+  portal: kosis
+  url: https://kosis.kr/statHtml/statHtml.do?orgId=101&tblId=DT_1B040A3
+  access: open_api
+  approval: 즉시
+  license: 확인필요
+  space: 시군구
+  time: 월
+  period: 확인필요
+  measures:
+  - 시군구 성별 주민등록 인구
+  roles:
+  - covariate
+  topics:
+  - birth-marriage
+  - housing-regulation
+  - local-currency
+  verified: 2026-09-27 검색 색인 표 이름만 확인 (KOSIS 본문 미확인)
+- id: '15142080'
+  name: 국토교통부_대중교통 이용인원수
+  provider: 국토교통부
+  portal: data.go.kr
+  url: https://www.data.go.kr/data/15142080/openapi.do
+  access: open_api
+  approval: 자동승인
+  license: other
+  license_note: '포털 표기: 이용허락범위 제한 없음'
+  space: 확인필요
+  time: 일
+  period: 페이지 미기재 (등록 2025-02-25)
+  measures:
+  - 버스·지하철 일별 이용인원
+  roles:
+  - outcome
+  topics:
+  - public-transit
+  verified: 2026-09-27 페이지 확인
+- id: '15142075'
+  name: 국토교통부_대중교통 수단간분담률
+  provider: 국토교통부
+  portal: data.go.kr
+  url: https://www.data.go.kr/data/15142075/openapi.do
+  access: open_api
+  approval: 자동승인
+  license: other
+  license_note: '포털 표기: 이용허락범위 제한 없음'
+  space: 확인필요
+  time: 일
+  period: 페이지 미기재 (등록 2025-02-25)
+  measures:
+  - 버스·지하철 수단 분담률
+  roles:
+  - outcome
+  topics:
+  - public-transit
+  verified: 2026-09-27 페이지 확인
+- id: OA-12914
+  name: 서울시 지하철호선별 역별 승하차 인원 정보
+  provider: 서울특별시
+  portal: seoul
+  url: https://data.seoul.go.kr/dataList/OA-12914/S/1/datasetView.do
+  access: open_api
+  approval: 즉시
+  license: KOGL-1
+  space: 지점
+  time: 일
+  period: 미기재
+  measures:
+  - 역별 일 승차·하차 인원
+  roles:
+  - outcome
+  topics:
+  - public-transit
+  notes: 갱신주기 매일, 원본 교통카드 정산시스템. 시간대별은 OA-12252(매월 5일 갱신).
+  verified: 2026-09-27 페이지 확인
diff --git a/catalog/issues.yaml b/catalog/issues.yaml
new file mode 100644
index 0000000..aa2ec3e
--- /dev/null
+++ b/catalog/issues.yaml
@@ -0,0 +1,143 @@
+# 지금 이슈인 정책 — 효과 추정 가이드
+# 이슈는 '주제'에 속합니다(topic). 분석은 이슈 하나가 아니라 그 주제의 정책 전체를 대상으로 하되,
+# 이 목록은 조가 어디서부터 볼지 정하는 출발점입니다. 시행일은 모두 source 링크에서 확인했습니다.
+# design: did_simultaneous(동시 도입 이중차분) | did_staggered(시차 도입) | scm(합성통제) | its(단절 시계열)
+# datasets: catalog/datasets.yaml 의 id
+version: 1
+issues:
+- id: seoul-ltp-1015-2025
+  name: 10·15 부동산 대책 — 서울 전역·경기 12곳 토지거래허가구역 지정
+  topic: housing-regulation
+  issue: 서울 전역을 한 번에 묶은 거래 허가제가 집값을 잡았나, 거래만 얼어붙게 했나.
+  effective: '2025-10-20'
+  source: https://www.korea.kr/news/policyNewsView.do?newsId=148950973
+  treatment: 서울 신규 21개 구 + 경기 12곳(과천·광명·성남 분당/수정/중원·수원 영통/장안/팔달·안양 동안·용인 수지·의왕·하남)
+  control: 지정되지 않은 수도권 시군구(인천, 경기 나머지). 서울 기존 4개 구(강남·서초·송파·용산)는 이미 처치 → 제외 또는 별도 코호트
+  outcomes:
+  - 아파트 매매 거래건수
+  - 거래금액(㎡당)
+  - 가격지수
+  design: did_simultaneous
+  datasets:
+  - '15126468'
+  - '15134761'
+  - OA-21275
+  - DT_1B040A3
+  pitfalls:
+  - 같은 날 투기과열지구·조정대상지역 지정과 대출 규제(15억 초과 주담대 한도 축소)가 함께 발표 → 토허제만의 효과로 분리 불가, '패키지 효과'로 해석.
+  - 발표(10.15)~효력(10.20) 사이 선취매 가능성 → 기준일을 발표일로도 돌려보기.
+  - 비지정 경기 지역으로 수요가 옮겨가는 풍선효과 → 대조군이 오염됨(SUTVA 위반).
+  - 실거래 신고 기한(계약 후 30일) 때문에 최근 월 거래가 과소 집계.
+  difficulty: 2
+- id: seoul-ltp-gangnam-2025
+  name: 강남3구·용산 아파트 토지거래허가구역 지정 (2025.3)
+  topic: housing-regulation
+  issue: 해제 직후 급등하자 다시 묶은 조치가 가격 급등을 멈췄나. 10·15와 묶어 단계적 도입 비교 가능.
+  effective: '2025-03-24'
+  source: https://www.korea.kr/news/policyNewsView.do?newsId=148940714
+  treatment: 강남·서초·송파·용산구 전체 아파트 (2025.3.24 1차 코호트) → 나머지 서울 21개 구 (2025.10.20 2차 코호트)
+  control: 아직 지정되지 않은 서울·수도권 구(각 시점 기준 not-yet-treated)
+  outcomes:
+  - 아파트 매매 거래건수
+  - 거래가격
+  design: did_staggered
+  datasets:
+  - '15126468'
+  - '15134761'
+  - OA-21275
+  pitfalls:
+  - 직전 토지거래허가 해제 조치의 급등 효과와 겹침 → 사전추세가 평행하지 않음.
+  - 지정 대상을 '아파트'로 한정 → 결과 변수도 아파트로 맞춰야 함.
+  - 단계적 DiD는 TWFE 편향 → Callaway-Sant'Anna 등 이질효과 추정기 사용.
+  difficulty: 3
+- id: mortgage-cap-627-2025
+  name: 6·27 가계부채 관리 강화 방안 — 수도권·규제지역 주담대 6억 원 한도
+  topic: housing-regulation
+  issue: 대출 한도 상한이 고가 주택 거래를 줄였나, 지방과의 격차를 키웠나.
+  effective: '2025-06-28'
+  source: https://www.korea.kr/news/policyNewsView.do?newsId=148945077
+  treatment: 수도권·규제지역 주택 구입 (주담대 6억 한도, 6개월 전입의무)
+  control: 비수도권 시군구
+  outcomes:
+  - 아파트 매매 거래건수
+  - 고가(대출 6억 초과 필요) 구간 거래 비중
+  - 거래가격
+  design: did_simultaneous
+  datasets:
+  - '15126468'
+  - '15134761'
+  - DT_1B040A3
+  pitfalls:
+  - 가계대출 총량 축소는 전 금융권 전국 적용 → 대조군(지방)도 부분 처치.
+  - 효과는 대출 6억 초과가 필요한 고가 구간에 몰림 → 가격대별 삼중차분(DDD) 권장.
+  - 사후기간이 10·15 대책(2025.10.15) 전까지 약 3.5개월로 짧음.
+  difficulty: 2
+- id: consumption-coupon-2025
+  name: 민생회복 소비쿠폰 (2025)
+  topic: consumer-support
+  issue: 전 국민 현금성 쿠폰이 지역 소상공인 매출을 실제로 늘렸나, 비수도권 가산금은 효과가 더 컸나.
+  effective: '2025-07-21'
+  source: https://www.korea.kr/news/policyNewsView.do?newsId=148945532
+  treatment: 1차 1인당 기본 15만 원 + 비수도권 3만 원 + 인구감소지역 5만 원 가산(수급자 등 추가) → 지역별 1인당 지급 강도 차이
+  control: 수도권(가산 없음, 최저 강도)을 기준 집단으로 둔 강도(dose) 비교
+  outcomes:
+  - 지역사랑상품권 결제금액·건수
+  - 소상공인 점포 수 변화
+  design: did_simultaneous
+  datasets:
+  - '15108292'
+  - '15108296'
+  - '15125217'
+  - '15083033'
+  - DT_1B040A3
+  pitfalls:
+  - 전국 동시 지급 → 순수 대조군 없음. 가산금 차이(강도)로만 식별.
+  - 인구감소지역은 원래 소비 추세가 다름 → 평행추세 검정 필수.
+  - 지급 수단(카드·선불·지역사랑상품권) 선택 비율이 지역마다 달라 상품권 결제 API는 쿠폰 소비 일부만 보임.
+  - 2차 지급(9.22 예정, 국민 90%에 10만 원)과 사후기간이 겹침.
+  difficulty: 2
+- id: high-oil-support-2026
+  name: 고유가 피해지원금 (2026)
+  topic: consumer-support
+  issue: 소비쿠폰을 1년 만에 다시 푼 지원금이 효과가 있었나, 지역 차등(10~25만 원)이 소비 격차를 줄였나.
+  effective: '2026-04-27'
+  source: https://www.korea.kr/news/policyNewsView.do?newsId=148963023
+  treatment: 2차(2026.5.18~7.3, 소득하위 70%) 수도권 10만 / 비수도권 15만 / 인구감소 우대지역 20만 / 특별지역 25만 원 → 4단계 강도
+  control: 수도권(최저 강도) 기준 강도 비교, 사용기한(2026.8.31) 이후를 사후 종료 구간으로
+  outcomes:
+  - 지역사랑상품권 결제금액·건수
+  - 소상공인 점포 수
+  design: did_simultaneous
+  datasets:
+  - '15108292'
+  - '15125217'
+  - '15083033'
+  - DT_1B040A3
+  pitfalls:
+  - 지원 이유(고유가)가 소비 자체를 줄이는 충격 → 처치와 결과가 같은 원인에 묶임.
+  - 2025 소비쿠폰 직후라 이월효과·학습효과 가능.
+  - 1차(4.27, 취약계층)와 2차(5.18) 시점이 달라 기준일 정의가 결과를 바꿈.
+  difficulty: 3
+- id: modu-card-2026
+  name: K-패스 개편 '모두의 카드' (기준금액 초과분 전액 환급)
+  topic: public-transit
+  issue: 정액 초과분 전액 환급이 대중교통 이용을 늘렸나, 재정 대비 효과는 충분한가.
+  effective: 2026-01
+  effective_note: 공식 출처에 '2026년 1월부터 시행'으로만 적혀 있어 일(day) 미확인
+  source: https://www.korea.kr/news/policyFocusView.do?newsId=148957978&pkgId=49500831
+  treatment: '전국 K-패스 이용자 자동 전환. 기준금액 차등: 수도권 일반형 62,000원 / 일반 지방권 55,000원(대중교통 여건이 나쁜 지역일수록 낮음)'
+  control: 전국 동시 시행 → 자체 대조군 없음. 시행 전 추세(ITS) 또는 기준금액이 낮은 지역 vs 수도권 강도 비교
+  outcomes:
+  - 대중교통 일별 이용인원
+  - 수단 분담률
+  - 서울 지하철 역별 승하차
+  design: its
+  datasets:
+  - '15142080'
+  - '15142075'
+  - OA-12914
+  pitfalls:
+  - 전국 동시 도입 + 자동 전환 → 대조군이 없어 계절성·요금 인상·노선 변경을 모두 통제해야 함.
+  - 서울은 기후동행카드가 이미 있어 추가 처치 강도가 다른 지역보다 약함.
+  - 가입자·환급액 자료는 비공개 → 처치 강도를 지역 평균으로 근사해야 함.
+  difficulty: 3
diff --git a/catalog/topics.yaml b/catalog/topics.yaml
index 24ef0b3..9ed6738 100644
--- a/catalog/topics.yaml
+++ b/catalog/topics.yaml
@@ -22,6 +22,7 @@ topics:
     events:
       - {date: 2020-06-23, what: "잠실·삼성·대치·청담 토지거래허가구역 지정"}
       - {date: 2025-02-12, what: "잠실·삼성·대치·청담 지정 해제 (발표·시행 월 기준)"}
+      - {date: 2025-06-28, what: "6·27 대책 — 수도권·규제지역 주담대 6억 원 한도", source: "https://www.korea.kr/news/policyNewsView.do?newsId=148945077"}
       - {date: 2025-03-24, what: "강남·서초·송파·용산 전역 지정", source: "https://www.ajunews.com/view/20250324064239711"}
       - {date: 2025-10-20, what: "서울 전역·경기 12곳 지정 (10·15 대책)", source: "https://www.korea.kr/news/policyNewsView.do?newsId=148950973"}
     gates:
@@ -96,3 +97,36 @@ topics:
       when: {status: pass, note: "조례 제정일 자동 수집"}
       who: {status: pass, note: "도입 vs 미도입 시군구"}
       what: {status: key, note: "KOSIS 시군구 출생·혼인 — 키 필요"}
+
+  - id: consumer-support
+    name: 소비 지원금·쿠폰
+    question: 민생회복 소비쿠폰·고유가 피해지원금 같은 현금성 지원이 동네 소비를 늘렸나?
+    keywords: [소비쿠폰, 민생회복, 지원금, 피해지원금, 고유가, 재난지원금, 소상공인, 동네 가게, 소비, 매출]
+    policies: []
+    collect:
+      method: curated
+      note: "정부 발표문에서 지역별 지급액(수도권·비수도권·인구감소지역 차등)을 표로 정리 → 지급 강도로 비교"
+    events:
+      - {date: 2025-07-21, what: "민생회복 소비쿠폰 1차 지급 시작", source: "https://www.korea.kr/news/policyNewsView.do?newsId=148945532"}
+      - {date: 2026-04-27, what: "고유가 피해지원금 1차 지급 시작", source: "https://www.korea.kr/news/policyNewsView.do?newsId=148963023"}
+    gates:
+      when: {status: pass, note: "정부 발표로 지급 시작일 확인"}
+      who: {status: check, note: "전국 동시 지급 → 지역별 지급액 차이(강도)로만 비교 가능"}
+      what: {status: key, note: "조폐공사 지역사랑상품권 결제정보 API(자동승인) — 키 필요"}
+    pitfalls: ["순수 대조군이 없음 → '더 받은 지역 vs 덜 받은 지역'으로 비교", "지급 수단(카드·상품권) 선택이 지역마다 달라 상품권 결제는 일부만 보임", "1차·2차 지급 시점이 겹침"]
+
+  - id: public-transit
+    name: 대중교통 요금 지원
+    question: K-패스 '모두의 카드' 같은 요금 환급이 대중교통 이용을 늘렸나?
+    keywords: [대중교통, K-패스, 케이패스, 모두의 카드, 기후동행카드, 교통비, 환급, 버스, 지하철, 승하차]
+    policies: []
+    collect:
+      method: curated
+      note: "지역별 환급 기준금액(수도권 62,000원 / 일반 지방권 55,000원 등)을 정리해 강도 비교"
+    events:
+      - {date: 2026-01-01, display: "2026.01", what: "K-패스 '모두의 카드' 시행 (공식 자료에 '1월부터'로만 표기)", source: "https://www.korea.kr/news/policyFocusView.do?newsId=148957978&pkgId=49500831"}
+    gates:
+      when: {status: check, note: "시행 '월'만 확인, 정확한 날짜 확인 필요"}
+      who: {status: check, note: "전국 동시 → 기준금액이 다른 지역끼리 비교하거나 시행 전후 추세 비교"}
+      what: {status: key, note: "국토부 대중교통 이용인원 API(자동승인) — 키 필요"}
+    pitfalls: ["서울은 기후동행카드가 먼저 있어 추가 효과가 약함", "요금 인상·노선 변경·계절 요인을 함께 통제해야 함"]
diff --git a/core/discovery/catalog.py b/core/discovery/catalog.py
index 50832a2..1894302 100644
--- a/core/discovery/catalog.py
+++ b/core/discovery/catalog.py
@@ -94,6 +94,11 @@ class Event(BaseModel):
     date: date
     what: str
     source: str | None = None
+    display: str | None = None  # 날짜를 '월'까지만 아는 경우 표시용 (예: "2026.01")
+
+    @property
+    def label(self) -> str:
+        return self.display or self.date.strftime("%Y.%m.%d")
 
 
 class Topic(BaseModel):
diff --git a/core/discovery/ontology.py b/core/discovery/ontology.py
new file mode 100644
index 0000000..51c0c2d
--- /dev/null
+++ b/core/discovery/ontology.py
@@ -0,0 +1,109 @@
+"""데이터 지도(온톨로지): 주제 · 이슈 · 데이터셋과 그 관계.
+
+    주제(Topic) ──포함──▶ 이슈(Issue, 지금 논쟁 중인 정책)
+       │                    │
+       └──쓴다(역할)──▶ 데이터셋(Dataset) ──제공──▶ 포털(Portal)
+                              │
+                              ├─ 역할: 처치(누가·언제) / 결과(무엇이 변했나) / 통제(다른 요인)
+                              ├─ 단위: 공간(시군구 등) × 시간(월 등)
+                              └─ 접근: 오픈API·파일 + 승인 방식 + 라이선스
+
+파일: catalog/topics.yaml · catalog/issues.yaml · catalog/datasets.yaml
+"""
+
+from __future__ import annotations
+
+from pathlib import Path
+from typing import Literal
+
+import yaml
+from pydantic import BaseModel
+
+from .catalog import ROOT, Design, load_topics
+
+Role = Literal["treatment", "outcome", "covariate"]
+ROLE_KO = {
+    "treatment": "처치 · 누가 언제",
+    "outcome": "결과 · 무엇이 변했나",
+    "covariate": "통제 · 다른 요인",
+}
+ROLE_SHORT = {"treatment": "처치", "outcome": "결과", "covariate": "통제"}
+PORTAL_KO = {
+    "data.go.kr": "공공데이터포털",
+    "kosis": "KOSIS 국가통계포털",
+    "seoul": "서울 열린데이터광장",
+    "law": "법제처 국가법령정보",
+    "airkorea": "에어코리아",
+    "reb": "한국부동산원 R-ONE",
+    "koroad": "도로교통공단",
+    "komsco": "한국조폐공사",
+    "other": "기타",
+}
+ACCESS_KO = {"open_api": "오픈API", "file": "파일", "manual": "수동"}
+DESIGN_PLAIN = {
+    "did_simultaneous": "같은 날 시작한 지역과 안 한 지역의 변화 차이를 비교 (이중차분)",
+    "did_staggered": "지역마다 시작일이 다를 때, 아직 안 한 지역과 순서대로 비교 (시차 도입 이중차분)",
+    "scm": "정책 지역이 몇 곳뿐일 때, 비슷한 지역을 섞어 '가상의 대조 지역'을 만듦 (합성통제)",
+    "its": "대조 지역이 없을 때, 시행 전 추세가 이어졌다면의 값과 비교 (단절 시계열)",
+}
+
+
+class Dataset(BaseModel):
+    id: str
+    name: str
+    provider: str
+    portal: str
+    url: str
+    access: Literal["open_api", "file", "manual"]
+    approval: str
+    license: str
+    license_note: str | None = None
+    space: str
+    time: str
+    period: str = "미기재"
+    measures: list[str] = []
+    roles: list[Role]
+    topics: list[str]
+    notes: str | None = None
+    verified: str
+
+
+class Issue(BaseModel):
+    id: str
+    name: str
+    topic: str
+    issue: str
+    effective: str
+    effective_note: str | None = None
+    source: str
+    treatment: str
+    control: str
+    outcomes: list[str]
+    design: Design
+    datasets: list[str]
+    pitfalls: list[str] = []
+    difficulty: int
+
+
+def load_datasets(path: Path = ROOT / "catalog" / "datasets.yaml") -> list[Dataset]:
+    raw = yaml.safe_load(path.read_text(encoding="utf-8"))
+    return [Dataset.model_validate(d) for d in raw["datasets"]]
+
+
+def load_issues(path: Path = ROOT / "catalog" / "issues.yaml") -> list[Issue]:
+    raw = yaml.safe_load(path.read_text(encoding="utf-8"))
+    return [Issue.model_validate(d) for d in raw["issues"]]
+
+
+def check_links() -> list[str]:
+    """깨진 관계를 찾는다: 없는 주제·데이터셋을 가리키는 항목, 중복 id."""
+    topics = {t.id for t in load_topics()}
+    ds = load_datasets()
+    ids = [d.id for d in ds]
+    errs = [f"중복 데이터셋 id: {i}" for i in {i for i in ids if ids.count(i) > 1}]
+    errs += [f"{d.id}: 없는 주제 {t}" for d in ds for t in d.topics if t not in topics]
+    for i in load_issues():
+        if i.topic not in topics:
+            errs.append(f"{i.id}: 없는 주제 {i.topic}")
+        errs += [f"{i.id}: 없는 데이터셋 {x}" for x in i.datasets if x not in ids]
+    return errs
diff --git a/docs/ops/group-guide.md b/docs/ops/group-guide.md
index 8e0b999..7c630fe 100644
--- a/docs/ops/group-guide.md
+++ b/docs/ops/group-guide.md
@@ -1,11 +1,13 @@
 # 조별 운영 가이드
 
-조(약 5명)마다 공공데이터로 정책 효과 질문을 **하나** 정하고, 공용 저장소의 `cases/<조-주제>/` 폴더 하나에 결과를 쌓습니다.
-전체 흐름은 6단계 에이전트 Flow(README의 Flow 절)와 같고, 조원 역할도 이 단계에 맞춰 나눕니다.
-
-- 완성 예시: [`cases/_example_night_clinic/`](../../cases/_example_night_clinic/) — 합성 데이터로 6단계를 끝까지 돌린 샘플
-- 주제 후보: [`docs/strategy/topic-guide.md`](../strategy/topic-guide.md) (T1~T8)
-- 분석계획 작성법: [`docs/strategy/plan-guide.md`](../strategy/plan-guide.md)
+조(약 5명)마다 **주제 하나**를 맡아, 공용 저장소의 `cases/<조-주제>/` 폴더에 분석을 쌓습니다.
+조원 역할은 6단계 흐름(찾기 → 모으기 → 거르기 → 계획하기 → 비교하기 → 말하기)에 맞춰 나눕니다.
+
+**먼저 볼 것**
+- [지금 이슈](https://causalinferencelab.github.io/policy-effect-analytics-agent/issues.html): 논쟁 중인 정책 6개의 분석 가이드 (비교 방법, 받을 수 있는 데이터, 조심할 점)
+- [데이터 지도](https://causalinferencelab.github.io/policy-effect-analytics-agent/data.html): 공공데이터 35개를 역할·단위·받는 법으로 정리
+- 분석 예시: [`cases/t3-land-permit-2025/`](../../cases/t3-land-permit-2025/) (토지거래허가구역, 지금은 시뮬레이션 데이터)
+- 계획 쓰는 법: [`docs/strategy/plan-guide.md`](../strategy/plan-guide.md) · 주제 후보 더 보기: [`docs/strategy/topic-guide.md`](../strategy/topic-guide.md)
 
 ## 1. 역할 (5인 기준, 겸임 가능)
 
diff --git a/site/architecture.py b/site/architecture.py
index 7fde971..1a32b64 100644
--- a/site/architecture.py
+++ b/site/architecture.py
@@ -1,158 +1,163 @@
-"""아키텍처 페이지 본문 — 지침에서 출발해 어떤 판단을 거쳐 지금 구조가 됐는지 순서대로 설명한다."""
+"""구조 페이지 본문 — 과정 목표에서 출발해 어떤 판단을 거쳐 지금 구조가 됐는지 순서대로 보여준다."""
 
 from __future__ import annotations
 
 REPO = "https://github.com/CausalInferenceLab/policy-effect-analytics-agent"
 
 GOALS = [
-    ("문제를 데이터로 정의하고 효과를 추정", "공공·사회 문제의 해법이 실제로 어떤 효과를 냈는지"),
-    ("전 과정을 LLM 에이전트로 자동화", "수집 → 지표 구조화 → 효과 추정 → 리포팅"),
-    ("누구나 바로 쓰는 오픈소스", "GitHub와 분석 플랫폼으로 공유"),
+    ("문제를 데이터로 정의하고 효과를 추정", "공공·사회 문제의 해법이 실제로 효과를 냈는지"),
+    ("전 과정을 AI 에이전트로 자동화", "수집 → 지표 정리 → 효과 추정 → 리포트"),
+    ("누구나 바로 쓰는 오픈소스", "GitHub와 분석 사이트로 공유"),
 ]
 
-# (질문, 근거, 결정, 어디에 반영됐나)
+# (질문, 근거, 결정, 코드 위치)
 DECISIONS = [
     (
-        "소셜 신호로 무엇을 정하나?",
-        "출발 키트 05: 화제성으로 사례를 고르면 결과를 보고 고르는 셈 → 효과 과대 추정",
-        "신호는 <b>주제까지만</b> 정한다. 분석은 그 주제의 정책 전체로",
+        "소셜 반응으로 무엇을 정하나?",
+        "출발 키트: 화제가 된 정책만 고르면 결과를 보고 사례를 고르는 셈이 되어 효과가 부풀려진다",
+        "소셜 반응은 <b>주제까지만</b> 정한다. 분석은 그 주제의 정책 전체로",
         "catalog/topics.yaml · core/discovery",
     ),
+    (
+        "필요한 데이터를 어떻게 정리하나?",
+        "효과를 재려면 '누가 언제 받았나', '무엇이 변했나', '다른 요인' 세 종류가 모두 있어야 한다",
+        "데이터셋마다 <b>역할·단위·받는 법·이용 조건</b>을 붙여 데이터 지도로 관리한다",
+        "catalog/datasets.yaml · core/discovery/ontology.py",
+    ),
     (
         "정책 목록은 어떻게 모으나?",
-        "출발 키트 05: 법제처 조례 API는 무료·즉시 승인, '어느 지역이 언제부터'가 한 줄에",
-        "조례형 주제는 법제처 API로 자동 수집, 고시형 주제는 에이전트가 고시문에서 이력 수집",
-        "core/adapters/law.py · 주간 Actions",
+        "출발 키트: 법제처 조례 API는 무료·즉시 승인이고 '어느 지역이 언제부터'가 한 줄에 나온다",
+        "조례형 주제는 법제처 API로 자동 수집, 나머지는 고시·발표 자료로 정리",
+        "core/adapters/law.py · 매주 자동 갱신",
     ),
     (
         "분석해도 되는 주제인지 어떻게 거르나?",
-        "출발 키트의 세 관문: 언제 시작했나 · 누가 받았나 · 무엇으로 재나",
-        "주제마다 관문 상태를 기록하고, 통과 못 하면 추정하지 않는다",
-        "topics.yaml gates · 대시보드 배지",
+        "출발 키트의 세 가지 확인: 언제 시작했나 · 누가 받았나 · 무엇으로 재나",
+        "주제마다 세 가지 상태를 기록하고, 통과하지 못하면 계산하지 않는다",
+        "topics.yaml gates · 사이트 배지",
     ),
     (
-        "LLM에게 어디까지 맡기나?",
-        "목표 2(자동화) vs 인과 판단의 과장 위험. 선행 시스템 CAIS도 규칙 기반 방법 선택을 택함",
-        "LLM은 주제 매칭 보조·서술만. 추정 방법은 데이터 모양으로 <b>규칙</b>이 고르고, 수치는 라이브러리가 계산",
+        "AI에게 어디까지 맡기나?",
+        "자동화가 목표지만 인과 판단을 AI에 맡기면 과장 위험이 크다. 비슷한 오픈소스(CAIS)도 규칙으로 방법을 고른다",
+        "AI는 주제 찾기와 글쓰기만. 방법은 데이터 모양을 보고 <b>규칙</b>이, 숫자는 검증된 라이브러리가 계산",
         "core/estimators · core/agent/guard.py",
     ),
     (
         "결과를 보고 계획을 바꾸면?",
-        "공공 평가 기관의 사전 등록 관행(GSA OES, World Bank DIME)",
-        "plan.yaml을 git에 커밋해야 추정 단계가 실행된다",
-        "core/agent/nodes.py ① 게이트",
+        "공공 평가 기관의 사전 등록 관행(미국 GSA OES, 세계은행 DIME)",
+        "plan.yaml을 git에 커밋해야 계산 단계가 실행된다",
+        "core/agent/nodes.py",
     ),
     (
-        "처치 지역이 몇 곳뿐이면?",
-        "토허구역 사례: 25개 구 중 4개. 기존 표준오차는 사전추세가 없어도 50~80% 기각",
-        "처치 단위 10곳 미만이면 무작위화 추론으로 자동 전환",
+        "정책 지역이 몇 곳뿐이면?",
+        "토허구역 예시는 25개 구 중 4개. 기존 방식은 추세 차이가 없어도 50~80% '차이 있음'으로 판정했다",
+        "정책 지역이 10곳 미만이면 무작위화 추론으로 자동 전환",
         "core/estimators/ri.py",
     ),
     (
         "누구나 보려면 어디에 공개하나?",
-        "출발 키트 04: Streamlit은 서버가 필요, 서버 없이 GitHub Pages로도 가능",
-        "정적 대시보드를 Actions가 만들어 Pages로 배포. Streamlit은 개발용",
+        "출발 키트: Streamlit은 서버가 켜져 있어야 한다. 서버 없이 GitHub Pages로도 된다",
+        "이 사이트를 GitHub Actions가 만들어 Pages로 공개한다. Streamlit은 개발용",
         "site/ · .github/workflows/pages.yml",
     ),
 ]
 
 LAYERS = [
     (
-        "인터페이스",
+        "화면",
         "누가 보나",
         [
-            ("대시보드", "GitHub Pages · 누구나"),
-            ("Streamlit 앱", "개발·디버깅용"),
-            ("CLI", "make flow CASE=…"),
+            ("이 사이트", "GitHub Pages · 누구나"),
+            ("Streamlit", "개발·점검용"),
+            ("명령어", "make flow CASE=…"),
         ],
     ),
     (
         "에이전트",
         "순서대로 실행",
         [
-            ("① 문제 정의", "plan.yaml 검증 + 사전 등록 게이트"),
-            ("② 수집 · ③ 지표", "어댑터 실행, 품질 점검"),
-            ("④ 추정", "규칙이 고른 방법으로"),
-            ("⑤ 가드 · ⑥ 리포트", "과장 차단, 재현 기록"),
+            ("① 계획 확인", "plan.yaml 검증 + 커밋 확인"),
+            ("② 수집 · ③ 정리", "데이터 받기, 품질 점검"),
+            ("④ 계산", "규칙이 고른 방법으로"),
+            ("⑤ 점검 · ⑥ 리포트", "과장 차단, 재현 기록"),
         ],
     ),
     (
-        "분석 코어",
-        "LLM 없음, 결정론",
+        "분석 엔진",
+        "AI 없이 계산만",
         [
-            ("분석계획 스키마", "core/schema"),
-            ("추정기", "DiD · 이벤트 스터디 · ITS"),
-            ("추론", "무작위화 추론(소수 처치)"),
-            ("판정", "식별됨 · 조건부 · 식별 불가"),
+            ("계획 양식", "core/schema"),
+            ("추정", "이중차분 · 단절 시계열"),
+            ("추론", "무작위화 추론(정책 지역 소수)"),
+            ("판정", "근거 있음 · 조건부 · 판단 불가"),
         ],
     ),
     (
-        "데이터",
-        "무엇을 모으나",
+        "데이터 지도",
+        "무엇을 어디서",
         [
-            ("카탈로그", "주제 6 · 정책 8 · 데이터셋"),
-            ("어댑터", "국토부 · KOSIS · 법제처 · 파일"),
-            ("스냅샷", "출처·라이선스·해시 기록"),
+            ("주제 · 이슈", "topics.yaml · issues.yaml"),
+            ("데이터셋", "역할 · 단위 · 받는 법"),
+            ("수집기", "국토부 · KOSIS · 법제처 · 파일"),
         ],
     ),
 ]
 
 CODE_MAP = [
-    ("catalog/", "주제·정책·데이터셋 카탈로그", "문제 정의", "W2–W3"),
-    ("core/discovery/", "소셜 신호 → 주제 → 정책 목록", "문제 정의", "W3"),
-    ("core/adapters/", "공공데이터·법제처 수집", "데이터 수집", "W2"),
-    ("core/schema/", "분석계획(plan.yaml) 규칙", "문제 정의", "W3"),
-    ("core/estimators/", "추정·검증·판정", "추정", "W4–W5"),
-    ("core/agent/", "6단계 Flow, 과잉해석 가드", "리포트·에이전트", "W5–W6"),
-    ("cases/<조>/", "조별 분석 케이스", "조 전체", "W3–W7"),
-    ("site/", "공개 대시보드", "리포트·에이전트", "W7"),
+    ("catalog/", "주제 · 이슈 · 데이터셋 목록 (데이터 지도)", "문제 정의", "2~3주"),
+    ("core/discovery/", "소셜 반응 → 주제 → 정책 · 데이터", "문제 정의", "3주"),
+    ("core/adapters/", "공공데이터 · 법제처 수집기", "데이터 수집", "2주"),
+    ("core/schema/", "분석 계획(plan.yaml) 규칙", "문제 정의", "3주"),
+    ("core/estimators/", "효과 계산 · 점검 · 판정", "추정", "4~5주"),
+    ("core/agent/", "6단계 실행, 과장 차단", "리포트 · 에이전트", "5~6주"),
+    ("cases/", "조별 분석 폴더", "조 전체", "3~7주"),
+    ("site/", "이 사이트", "리포트 · 에이전트", "7주"),
 ]
 
 STATUS = [
     (
         "go",
-        "구현됨",
-        "주제 매칭 · 6단계 Flow · 사전 등록 게이트 · 이벤트 스터디/DiD/ITS · 무작위화 추론 · 과장 표현 가드 · 대시보드 자동 배포",
+        "완성",
+        "주제 찾기 · 데이터 지도 · 6단계 실행 · 계획 커밋 확인 · 이중차분/단절 시계열 · 무작위화 추론 · 과장 차단 · 사이트 자동 공개",
     ),
     (
         "warn",
-        "키 대기",
-        "국토부 실거래가(실데이터 전환) · 법제처 조례 자동 수집(시크릿 등록 후 다음 배포부터)",
+        "데이터 키 대기",
+        "국토부 실거래가(토허구역 예시는 지금 시뮬레이션) · 법제처 조례 자동 수집(인증값 등록 후 다음 갱신부터)",
     ),
     (
         "info",
-        "다음 단계",
-        "시차 도입 추정(Callaway–Sant'Anna, W4) · 합성통제(W5) · 검색량으로 선반영 점검(데이터랩 키)",
+        "다음",
+        "시차 도입 이중차분(4주차) · 합성통제(5주차) · 검색량으로 '미리 반응했나' 점검",
     ),
 ]
 
 
 def body(e) -> str:
     goals = "".join(
-        f'<div class="card"><div class="icon">{i + 1}</div><h3>{e(a)}</h3><p class="muted">{e(b)}</p></div>'
+        f'<div class="card"><div class="icon">{i + 1}</div><h3>{e(a)}</h3><p class="muted" style="margin:0">{e(b)}</p></div>'
         for i, (a, b) in enumerate(GOALS)
     )
     decisions = "".join(
-        f'<div class="card"><span class="n" style="font:700 12px var(--mono);color:var(--accent)">'
-        f"결정 {i + 1:02d}</span><h3>{q}</h3>"
-        f'<p class="muted" style="margin:4px 0">근거 — {why}</p><p style="margin:4px 0">→ {what}</p>'
-        f'<p class="muted" style="margin:0"><code>{where}</code></p></div>'
+        f'<div class="card"><span style="font:700 12px var(--mono);color:var(--accent)">질문 {i + 1:02d}</span>'
+        f"<h3>{q}</h3><p class='muted' style='margin:4px 0'>근거 · {why}</p>"
+        f"<p style='margin:6px 0'>→ {what}</p><p class='muted small' style='margin:0'><code>{where}</code></p></div>"
         for i, (q, why, what, where) in enumerate(DECISIONS)
     )
     layers = "".join(
-        f'<div class="card" style="display:grid;grid-template-columns:minmax(110px,160px) 1fr;gap:14px;align-items:center">'
+        '<div class="card" style="display:grid;grid-template-columns:minmax(110px,150px) 1fr;gap:14px;align-items:center">'
         f'<div><h3 style="margin:0">{name}</h3><span class="muted">{hint}</span></div>'
-        f'<div class="grid3" style="grid-template-columns:repeat(auto-fit,minmax(150px,1fr));gap:8px">'
+        '<div class="grid3" style="grid-template-columns:repeat(auto-fit,minmax(150px,1fr));gap:8px">'
         + "".join(
             f'<div style="background:var(--sunk);border-radius:10px;padding:8px 10px"><b style="font-size:14px">{a}</b>'
-            f'<div class="muted" style="font-size:12.5px">{b}</div></div>'
+            f'<div class="muted small">{b}</div></div>'
             for a, b in items
         )
         + "</div></div>"
         for name, hint, items in LAYERS
     )
     code = "".join(
-        f"<tr><td><a href='{REPO}/tree/main/{p.replace('<조>/', '')}'><code>{e(p)}</code></a></td>"
+        f"<tr><td><a href='{REPO}/tree/main/{p}'><code>{e(p)}</code></a></td>"
         f"<td>{e(r)}</td><td>{e(w)}</td><td>{e(wk)}</td></tr>"
         for p, r, w, wk in CODE_MAP
     )
@@ -161,21 +166,21 @@ def body(e) -> str:
         for c, lab, t in STATUS
     )
     return f"""
-<div class="hero" style="padding-bottom:0"><span class="eyebrow">ARCHITECTURE</span>
-<h1>어떻게 동작하나</h1>
-<p class="lede">과정 목표 세 가지에서 출발해, 어떤 질문에 어떤 근거로 답했는지 순서대로 적었습니다.
-지금 구조는 그 답들을 쌓은 결과입니다.</p></div>
+<div class="hero" style="padding-bottom:0"><span class="eyebrow">구조</span>
+<h1>어떻게 만들어졌나</h1>
+<p class="lede">과정 목표 세 가지에서 출발해, 만들면서 부딪힌 질문에 어떤 근거로 답했는지 순서대로 적었습니다.
+지금의 구조는 그 답을 쌓은 결과입니다.</p></div>
 
-<section style="padding-top:36px"><h2>출발점: 과정 목표</h2><div class="grid3" style="margin-top:14px">{goals}</div></section>
+<section style="padding-top:32px"><h2>출발점: 과정 목표</h2><div class="grid3" style="margin-top:14px">{goals}</div></section>
 
-<section><h2>결정의 흐름</h2><p class="sub">목표를 코드로 옮기면서 부딪힌 질문 일곱 개입니다.</p>
+<section><h2>질문과 결정</h2><p class="sub">목표를 코드로 옮기면서 부딪힌 질문 {len(DECISIONS)}개입니다.</p>
 <div class="grid">{decisions}</div></section>
 
-<section><h2>네 개의 층</h2><p class="sub">위에서 아래로 호출합니다. LLM은 에이전트 층에서 서술과 주제 매칭만 돕고, 분석 코어에는 들어가지 않습니다.</p>
+<section><h2>네 개의 층</h2><p class="sub">위에서 아래로 부릅니다. AI는 에이전트 층에서 주제 찾기와 글쓰기만 돕고, 분석 엔진에는 들어가지 않습니다.</p>
 <div style="display:flex;flex-direction:column;gap:8px">{layers}</div>
-<p class="muted" style="margin-top:10px">옆에서 GitHub Actions가 돕습니다: 테스트(CI) · 매주 데이터 갱신 · 대시보드 배포.</p></section>
+<p class="muted" style="margin-top:10px">GitHub Actions가 옆에서 돕습니다: 코드 검사 · 매주 데이터 갱신 · 사이트 공개.</p></section>
 
-<section><h2>코드 지도</h2><p class="sub">폴더마다 맡는 조원 역할과 주차입니다.</p>
+<section><h2>폴더 안내</h2><p class="sub">폴더마다 맡는 조원 역할과 주차입니다.</p>
 <div class="tablewrap"><table><tr><th>폴더</th><th>하는 일</th><th>조원 역할</th><th>주차</th></tr>{code}</table></div></section>
 
 <section><h2>지금 상태</h2><div class="grid3" style="margin-top:14px">{status}</div></section>
diff --git a/site/build.py b/site/build.py
index ce481c7..aacf14d 100644
--- a/site/build.py
+++ b/site/build.py
@@ -1,10 +1,10 @@
 """정적 대시보드 빌더 → _site/ (GitHub Pages, 서버 없음)
 
-    python site/build.py            # _site/index.html, _site/topics/<id>.html
-    python -m http.server -d _site  # 로컬 미리보기
+    python site/build.py            # _site/ 에 HTML 생성
+    python -m http.server -d _site  # http://localhost:8000 에서 미리보기
 
-입력(모두 레포에 커밋된 파일): catalog/topics.yaml, catalog/policies.yaml,
-catalog/snapshots/law_<topic>.csv(있으면), cases/<case>/flow_log.json·figures/*.png
+읽는 파일(모두 레포에 커밋된 것): catalog/topics.yaml · issues.yaml · datasets.yaml · policies.yaml,
+catalog/snapshots/law_<주제>.csv(있으면), cases/<케이스>/flow_log.json · figures/*.png
 """
 
 from __future__ import annotations
@@ -16,138 +16,189 @@
 from pathlib import Path
 
 import pandas as pd
+import yaml
 
 ROOT = Path(__file__).resolve().parents[1]
+HERE = Path(__file__).resolve().parent
 sys.path.insert(0, str(ROOT))
+sys.path.insert(0, str(HERE))
 
 from core.agent.guard import TRIGGER_KO  # noqa: E402
-from core.discovery.catalog import (  # noqa: E402
-    GATE_KO,
-    GATE_STATUS_KO,
-    load_catalog,
-    load_topics,
+from core.discovery.catalog import GATE_STATUS_KO, load_catalog, load_topics  # noqa: E402
+from core.discovery.ontology import (  # noqa: E402
+    ACCESS_KO,
+    DESIGN_PLAIN,
+    PORTAL_KO,
+    ROLE_KO,
+    ROLE_SHORT,
+    load_datasets,
+    load_issues,
 )
 
 OUT = ROOT / "_site"
 REPO = "https://github.com/CausalInferenceLab/policy-effect-analytics-agent"
+CSS = (HERE / "style.css").read_text(encoding="utf-8")
+
+GATE_Q = {"when": "언제 시작했나", "who": "누가 받았나", "what": "무엇으로 재나"}
+GATE_CLASS = {"pass": "go", "check": "warn", "key": "warn", "fail": "stop"}
 VERDICT = {
-    "identified": ("식별됨", "go"),
+    "identified": ("효과 근거 있음", "go"),
     "conditional": ("조건부", "warn"),
-    "not_identified": ("식별 불가", "stop"),
+    "not_identified": ("판단 불가", "stop"),
+}
+DESIGN_SHORT = {
+    "did_simultaneous": "이중차분",
+    "did_staggered": "시차 도입 이중차분",
+    "scm": "합성통제",
+    "its": "단절 시계열",
+}
+SUPPORT = {
+    "did_simultaneous": ("바로 분석 가능", "go"),
+    "its": ("바로 분석 가능", "go"),
+    "did_staggered": ("추정 모듈 준비 중 (4주차)", "warn"),
+    "scm": ("추정 모듈 준비 중 (5주차)", "warn"),
 }
-GATE_CLASS = {"pass": "go", "check": "warn", "key": "warn", "fail": "stop"}
-ACCESS_KO = {"api_key": "API 키(자동승인)", "file": "파일", "manual": "수동 수집"}
 COLLECT_KO = {
-    "law_ordinance": "법제처 조례 자동 수집",
-    "notice": "고시문에서 이력 수집",
-    "curated": "카탈로그 목록",
+    "law_ordinance": "법제처 조례 API로 자동 수집",
+    "notice": "고시·보도자료에서 이력 정리",
+    "curated": "발표 자료를 표로 정리",
 }
+NAV = [
+    ("index.html", "홈"),
+    ("issues.html", "지금 이슈"),
+    ("index.html#topics", "주제"),
+    ("data.html", "데이터 지도"),
+    ("architecture.html", "구조"),
+    ("index.html#join", "참여하기"),
+]
+TERMS = [
+    (
+        "처치 · 대조",
+        "정책을 받은 쪽이 처치, 받지 않은 쪽이 대조입니다. 대조는 '정책이 없었다면'을 대신 보여줍니다.",
+    ),
+    (
+        "이중차분",
+        "정책 지역의 전후 변화에서 대조 지역의 전후 변화를 뺍니다. 경기·계절처럼 둘 다 겪은 변화가 지워집니다.",
+    ),
+    (
+        "평행 추세",
+        "정책 전에 두 집단이 나란히 움직였어야 이중차분이 성립합니다. 가장 먼저 확인합니다.",
+    ),
+    (
+        "사전 등록",
+        "데이터를 보기 전에 무엇을 어떻게 볼지 plan.yaml에 적어 커밋합니다. 결과를 보고 말을 바꾸지 않기 위해서입니다.",
+    ),
+    (
+        "무작위화 추론",
+        "정책 지역이 몇 곳뿐일 때, 가짜 정책 지역을 수백 번 뽑아 비교해 우연인지 판단합니다.",
+    ),
+    ("판정", "효과 근거 있음 · 조건부 · 판단 불가 세 가지입니다. 판단 불가도 정직한 결과입니다."),
+]
 
 e = html.escape
 
-CSS = """
-:root{--paper:#f6f7f9;--surface:#fff;--sunk:#eef0f3;--ink:#14171c;--ink2:#434954;--muted:#6b7280;--hair:#dde0e5;
---accent:#1b5e9b;--accent-soft:#e3eef8;--go:#1e6a4d;--go-bg:#e0f1e8;--warn:#8a5900;--warn-bg:#fbeed3;--stop:#9c2b33;--stop-bg:#f8e2e4;
---sans:"Pretendard","Apple SD Gothic Neo","Malgun Gothic",system-ui,sans-serif;--mono:ui-monospace,SFMono-Regular,Menlo,monospace}
-@media (prefers-color-scheme:dark){:root{--paper:#111317;--surface:#1a1d23;--sunk:#22262d;--ink:#eceef2;--ink2:#c2c7d0;--muted:#8e95a2;
---hair:#2d323a;--accent:#79b2e8;--accent-soft:#1a2b3c;--go:#7fd3ab;--go-bg:#15302a;--warn:#e8b45c;--warn-bg:#33291a;--stop:#ee8f96;--stop-bg:#371e21}}
-*{box-sizing:border-box}html{scroll-behavior:smooth}body{margin:0;background:var(--paper);color:var(--ink);font:16px/1.7 var(--sans);word-break:keep-all}
-a{color:var(--accent)}code{font-family:var(--mono);font-size:.9em;background:var(--sunk);padding:1px 5px;border-radius:4px}
-.nav{position:sticky;top:0;z-index:5;background:color-mix(in srgb,var(--paper) 88%,transparent);backdrop-filter:blur(8px);border-bottom:1px solid var(--hair)}
-.nav .in{max-width:1080px;margin:0 auto;padding:10px 16px;display:flex;gap:16px;align-items:center;justify-content:space-between;flex-wrap:wrap}
-.nav b a{color:var(--ink);text-decoration:none}.nav .links{display:flex;gap:14px;flex-wrap:wrap;font-size:14px}.nav .links a{color:var(--ink2);text-decoration:none}
-.nav .links a:hover{color:var(--accent)}.wrap{max-width:1080px;margin:0 auto;padding:0 16px 80px}
-.hero{padding:64px 0 28px}.eyebrow{font-size:13px;font-weight:700;letter-spacing:.06em;color:var(--accent)}
-h1{font-size:clamp(30px,5vw,48px);line-height:1.18;margin:10px 0 14px;letter-spacing:-.02em}
-h2{font-size:clamp(22px,3vw,28px);margin:0 0 6px;letter-spacing:-.01em}h3{font-size:17px;margin:0 0 6px}
-.lede{color:var(--ink2);font-size:18px;max-width:62ch;margin:0}.sub{color:var(--ink2);max-width:66ch;margin:0 0 20px}
-section{padding:56px 0 8px;scroll-margin-top:56px}.muted{color:var(--muted);font-size:14px}
-.cta{display:flex;gap:10px;flex-wrap:wrap;margin:22px 0 0}.btn{display:inline-block;padding:10px 18px;border-radius:999px;font-weight:600;text-decoration:none;font-size:15px}
-.btn.primary{background:var(--accent);color:#fff}.btn.ghost{border:1px solid var(--hair);color:var(--ink);background:var(--surface)}
-.card{background:var(--surface);border:1px solid var(--hair);border-radius:14px;padding:20px}
-.grid{display:grid;gap:14px;grid-template-columns:repeat(auto-fit,minmax(280px,1fr))}.grid3{display:grid;gap:14px;grid-template-columns:repeat(auto-fit,minmax(240px,1fr))}
-.icon{width:36px;height:36px;border-radius:10px;background:var(--accent-soft);color:var(--accent);display:grid;place-items:center;font-weight:800;margin-bottom:10px}
-.badge{display:inline-block;font-size:12.5px;font-weight:600;padding:2px 9px;border-radius:999px;white-space:nowrap}
-.go{color:var(--go);background:var(--go-bg)}.warn{color:var(--warn);background:var(--warn-bg)}.stop{color:var(--stop);background:var(--stop-bg)}.info{color:var(--accent);background:var(--accent-soft)}
-.gates{display:flex;gap:6px;flex-wrap:wrap;margin:10px 0 4px}
-.ask{margin-top:26px}.ask textarea{width:100%;min-height:76px;font:inherit;font-size:17px;padding:14px 16px;border-radius:14px;border:1px solid var(--hair);background:var(--surface);color:var(--ink)}
-.ask textarea:focus{outline:2px solid var(--accent);border-color:transparent}.chips{display:flex;gap:6px;flex-wrap:wrap;margin:10px 0}
-.chip{border:1px solid var(--hair);background:var(--surface);color:var(--ink2);border-radius:999px;padding:4px 12px;font:inherit;font-size:13.5px;cursor:pointer}
-.chip[aria-pressed=true]{background:var(--ink);color:var(--paper);border-color:var(--ink)}
-.hit{outline:2px solid var(--accent);outline-offset:2px}.topic{text-decoration:none;color:inherit;display:block}.topic:hover{border-color:var(--accent)}
-.list .topic{display:grid;grid-template-columns:minmax(0,1.2fr) minmax(0,2fr) auto;gap:14px;align-items:center}
-.list{display:flex;flex-direction:column;gap:8px}.list .topic p{margin:0}
-table{width:100%;border-collapse:collapse;font-size:14px}th,td{text-align:left;padding:9px 10px;border-bottom:1px solid var(--hair);vertical-align:top}th{color:var(--muted);font-weight:600}
-.tablewrap{overflow-x:auto;background:var(--surface);border:1px solid var(--hair);border-radius:12px}
-.banner{border-radius:12px;padding:12px 16px;margin:14px 0;font-weight:600}
-.figs{display:grid;gap:12px;grid-template-columns:repeat(auto-fit,minmax(300px,1fr))}.figs img{width:100%;background:#fff;border-radius:10px;border:1px solid var(--hair)}
-svg text{fill:var(--ink2);font:12.5px var(--sans)}svg .strong{fill:var(--ink);font-weight:700}ul,ol{padding-left:20px}
-.flow{display:grid;gap:10px;grid-template-columns:repeat(auto-fit,minmax(150px,1fr));counter-reset:s}
-.flow .card{padding:14px;position:relative}.flow .n{font:700 12px var(--mono);color:var(--accent)}.flow b{display:block;margin:2px 0 4px}.flow p{margin:0;font-size:14px;color:var(--ink2)}
-.flow .who{margin-top:8px;font-size:12.5px;color:var(--muted)}.split{display:grid;gap:14px;grid-template-columns:repeat(auto-fit,minmax(300px,1fr))}
-.vs .card h3{display:flex;gap:8px;align-items:center}.stat{font-size:28px;font-weight:800;letter-spacing:-.02em}
-footer{margin-top:64px;color:var(--muted);font-size:13px;border-top:1px solid var(--hair);padding-top:16px}
-@media (max-width:640px){.list .topic{grid-template-columns:minmax(0,1fr)}.hero{padding-top:40px}}
-"""
-
 
-def page(title: str, body: str, depth: int = 0) -> str:
+# ─── 공통 ──────────────────────────────────────────────────────────────────────
+def page(title: str, body: str, current: str, depth: int = 0) -> str:
     up = "../" * depth
-    home = f"{up}index.html"
+    links = "".join(
+        f'<a href="{up}{href}"{" aria-current=page" if href == current else ""}>{label}</a>'
+        for href, label in NAV
+    )
     return f"""<!doctype html><html lang="ko"><head><meta charset="utf-8">
 <meta name="viewport" content="width=device-width,initial-scale=1"><title>{e(title)}</title>
-<meta name="description" content="소셜 반응에서 출발해 공공데이터로 정책 효과를 확인하는 오픈소스 플랫폼">
+<meta name="description" content="뉴스와 SNS에서 궁금해하는 정책이 정말 효과가 있었는지 공공데이터로 확인하는 오픈소스">
 <style>{CSS}</style></head><body>
-<nav class="nav"><div class="in"><b><a href="{home}">정책 효과 분석 플랫폼</a></b>
-<span class="links"><a href="{home}#why">왜</a><a href="{home}#flow">흐름</a><a href="{home}#topics">주제</a>
-<a href="{up}architecture.html">아키텍처</a><a href="{home}#trust">신뢰</a><a href="{home}#join">참여하기</a><a href="{REPO}">GitHub ↗</a></span></div></nav>
+<nav class="nav"><div class="in"><b><a href="{up}index.html">정책 효과 분석 플랫폼</a></b>
+<span class="links">{links}<a href="{REPO}">GitHub ↗</a></span></div></nav>
 <div class="wrap">{body}
-<footer>가짜연구소 인과추론팀 × 오픈업 오픈소스 AI 특화형 트랙3 · 모든 수치와 판정은 레포의 <code>catalog/</code>·<code>cases/</code>에서
-GitHub Actions가 자동 생성합니다(매주 월요일 갱신). 시뮬레이션 데이터로 만든 결과에는 별도 표시가 붙습니다.
-· <a href="{REPO}">소스 코드 (MIT)</a></footer></div></body></html>"""
+<footer>가짜연구소 인과추론팀 × 오픈업 오픈소스 AI 특화형 트랙3 · 이 사이트의 숫자와 판정은 레포의 <code>catalog/</code>·<code>cases/</code>에서
+자동으로 만들어집니다(매주 월요일 갱신). 시뮬레이션 결과에는 따로 표시가 붙습니다. · <a href="{REPO}">소스 코드 (MIT)</a></footer>
+</div></body></html>"""
 
 
 def gate_badges(t) -> str:
     return "".join(
-        f'<span class="badge {GATE_CLASS[g.status]}" title="{e(g.note)}">'
-        f"{GATE_KO[k]} · {GATE_STATUS_KO[g.status]}</span>"
+        f'<span class="badge {GATE_CLASS[g.status]}" title="{e(g.note)}">{GATE_Q[k]} · {GATE_STATUS_KO[g.status]}</span>'
         for k, g in t.gates.items()
     )
 
 
+def role_badges(roles) -> str:
+    return "".join(f'<span class="badge r-{r}">{ROLE_SHORT[r]}</span>' for r in roles)
+
+
+def dots(n: int) -> str:
+    return f'<span class="dots" aria-label="난이도 {n}/3">{"●" * n}{"○" * (3 - n)}</span>'
+
+
+def readiness(t) -> tuple[str, str, str]:
+    st = {g.status for g in t.gates.values()}
+    if "fail" in st:
+        return "fail", "관문 탈락", "stop"
+    if "check" in st:
+        return "check", "확인할 것 있음", "warn"
+    if "key" in st:
+        return "key", "데이터 키만 있으면 됨", "warn"
+    return "ready", "분석 가능", "go"
+
+
+def case_logs(t, policies) -> list[str]:
+    by_id = {p.id: p for p in policies}
+    return [
+        by_id[i].sample_case
+        for i in t.policies
+        if by_id[i].sample_case and (ROOT / by_id[i].sample_case / "flow_log.json").exists()
+    ]
+
+
+def dataset_table(ds) -> str:
+    rows = "".join(
+        f"<tr><td><a href='{e(d.url)}'>{e(d.name)}</a><div class='muted small'>{e(d.provider)} · {PORTAL_KO.get(d.portal, d.portal)}</div></td>"
+        f"<td>{role_badges(d.roles)}</td><td>{e(d.space)} × {e(d.time)}</td>"
+        f"<td>{ACCESS_KO[d.access]}<div class='muted small'>{e(d.approval)}</div></td></tr>"
+        for d in ds
+    )
+    return (
+        "<div class='tablewrap'><table><tr><th>데이터셋</th><th>역할</th><th>단위</th><th>받는 법</th></tr>"
+        f"{rows}</table></div>"
+    )
+
+
+# ─── 그림 ─────────────────────────────────────────────────────────────────────
 def timeline_svg(events) -> str:
-    """축 위에 점, 아래에 연도 눈금. 설명은 HTML 목록으로 (긴 한국어 라벨이 겹치지 않게)."""
     if not events:
         return ""
     d = pd.to_datetime([ev.date for ev in events])
     lo = pd.Timestamp(year=d.min().year, month=1, day=1)
     hi = pd.Timestamp(year=d.max().year + 1, month=1, day=1)
-    w, x0, x1 = 900, 20, 880
+    x0, x1 = 20, 880
 
     def x(t):
         return x0 + (x1 - x0) * ((t - lo) / (hi - lo))
 
+    def yx(y):
+        return x(pd.Timestamp(year=y, month=1, day=1))
+
     ticks = "".join(
-        f'<line x1="{x(pd.Timestamp(year=y, month=1, day=1)):.0f}" y1="26" '
-        f'x2="{x(pd.Timestamp(year=y, month=1, day=1)):.0f}" y2="32" stroke="var(--muted)"/>'
-        f'<text x="{x(pd.Timestamp(year=y, month=1, day=1)):.0f}" y="48" text-anchor="middle">{y}</text>'
+        f'<line x1="{yx(y):.0f}" y1="26" x2="{yx(y):.0f}" y2="32" stroke="var(--muted)"/>'
+        f'<text x="{yx(y):.0f}" y="48" text-anchor="middle">{y}</text>'
         for y in range(lo.year, hi.year + 1)
     )
-    dots = "".join(
+    marks = "".join(
         f'<circle cx="{x(t):.0f}" cy="26" r="7" fill="var(--accent)"/>'
         f'<text x="{x(t):.0f}" y="14" text-anchor="middle">{i + 1}</text>'
         for i, t in enumerate(d)
     )
     items = "".join(
-        f"<li><b>{ev.date:%Y.%m.%d}</b> {e(ev.what)}"
+        f"<li><b>{ev.label}</b> {e(ev.what)}"
         + (f' <a href="{e(ev.source)}">출처</a>' if ev.source else "")
         + "</li>"
         for ev in events
     )
     return (
-        f'<svg viewBox="0 0 {w} 56" width="100%" role="img" aria-label="정책 시점">'
-        f'<line x1="{x0}" y1="26" x2="{x1}" y2="26" stroke="var(--ink2)"/>{ticks}{dots}</svg>'
-        f"<ol>{items}</ol>"
+        '<svg viewBox="0 0 900 56" width="100%" role="img" aria-label="정책 시점">'
+        f'<line x1="{x0}" y1="26" x2="{x1}" y2="26" stroke="var(--ink2)"/>{ticks}{marks}</svg><ol>{items}</ol>'
     )
 
 
@@ -157,26 +208,21 @@ def bars_svg(counts: pd.Series, label: str) -> str:
     w, h, pad = 900, 220, 30
     bw = (w - 2 * pad) / len(counts)
     mx = counts.max()
-    bars = []
+    parts = []
     for i, (k, v) in enumerate(counts.items()):
-        bh = (h - 60) * v / mx
-        xx = pad + i * bw
-        bars.append(
-            f'<rect x="{xx + 3:.0f}" y="{h - 30 - bh:.0f}" width="{bw - 6:.0f}" height="{bh:.0f}" rx="3" fill="var(--accent)"/>'
-            f'<text x="{xx + bw / 2:.0f}" y="{h - 12}" text-anchor="middle">{k}</text>'
-            f'<text x="{xx + bw / 2:.0f}" y="{h - 36 - bh:.0f}" text-anchor="middle">{v}</text>'
+        bh, cx = (h - 60) * v / mx, pad + i * bw + bw / 2
+        parts.append(
+            f'<rect x="{pad + i * bw + 3:.0f}" y="{h - 30 - bh:.0f}" width="{bw - 6:.0f}" height="{bh:.0f}" rx="3" fill="var(--accent)"/>'
+            f'<text x="{cx:.0f}" y="{h - 12}" text-anchor="middle">{k}</text>'
+            f'<text x="{cx:.0f}" y="{h - 36 - bh:.0f}" text-anchor="middle">{v}</text>'
         )
-    return f'<svg viewBox="0 0 {w} {h}" width="100%" role="img" aria-label="{e(label)}">{"".join(bars)}</svg>'
+    return f'<svg viewBox="0 0 {w} {h}" width="100%" role="img" aria-label="{e(label)}">{"".join(parts)}</svg>'
 
 
+# ─── 분석 결과 ────────────────────────────────────────────────────────────────
 def case_block(case_rel: str, depth: int) -> str:
     case = ROOT / case_rel
-    log_p = case / "flow_log.json"
-    if not log_p.exists():
-        return '<p class="muted">아직 실행 결과가 없습니다.</p>'
-    log = json.loads(log_p.read_text(encoding="utf-8"))
-    import yaml
-
+    log = json.loads((case / "flow_log.json").read_text(encoding="utf-8"))
     plan = yaml.safe_load((case / "plan.yaml").read_text(encoding="utf-8"))
     dest = OUT / "cases" / case.name
     dest.mkdir(parents=True, exist_ok=True)
@@ -188,24 +234,22 @@ def case_block(case_rel: str, depth: int) -> str:
     out = []
     if plan.get("synthetic_data"):
         out.append(
-            '<div class="banner stop">시뮬레이션 데이터 결과입니다. 실제 정책 효과가 아닙니다 '
-            "(API 키 발급 후 실데이터로 교체).</div>"
+            '<div class="banner stop">시뮬레이션 데이터 결과입니다. 실제 정책 효과가 아닙니다. '
+            "분석 과정을 보여주기 위한 예시이며, 데이터 키를 받으면 실제 데이터로 바꿉니다.</div>"
         )
     out.append(f"<p><b>질문</b> {e(plan['question'].strip())}</p>")
     out.append(f'<p>종합 판정 <span class="badge {cls}">{label}</span></p>')
     names = {o["col"]: o["name"] for o in plan["outcomes"]}
-    rows = []
-    for r in log["results"]:
-        lab, c = VERDICT[r["verdict"]]
-        why = ", ".join(TRIGGER_KO.get(x, x) for x in r.get("triggers") or []) or "-"
-        rows.append(
-            f"<tr><td>{e(names.get(r['outcome'], r['outcome']))}</td><td>{r['estimate']:+.3f}</td>"
-            f"<td>[{r['ci_low']:.3f}, {r['ci_high']:.3f}]</td><td>{r['p_value']:.3f}</td>"
-            f'<td><span class="badge {c}">{lab}</span></td><td class="muted">{e(why)}</td></tr>'
-        )
+    rows = "".join(
+        f"<tr><td>{e(names.get(r['outcome'], r['outcome']))}</td><td>{r['estimate']:+.3f}</td>"
+        f"<td>{r['ci_low']:.3f} ~ {r['ci_high']:.3f}</td>"
+        f'<td><span class="badge {VERDICT[r["verdict"]][1]}">{VERDICT[r["verdict"]][0]}</span></td>'
+        f"<td class='muted'>{e(', '.join(TRIGGER_KO.get(x, x) for x in r.get('triggers') or []) or '-')}</td></tr>"
+        for r in log["results"]
+    )
     out.append(
-        '<div class="tablewrap"><table><tr><th>결과 지표</th><th>추정치</th><th>95% 신뢰구간</th>'
-        f"<th>p</th><th>판정</th><th>경고</th></tr>{''.join(rows)}</table></div>"
+        "<div class='tablewrap'><table><tr><th>결과 지표</th><th>추정 효과</th><th>95% 범위</th><th>판정</th><th>주의</th></tr>"
+        f"{rows}</table></div>"
     )
     narr = (log.get("guard") or {}).get("narrative")
     if narr:
@@ -213,123 +257,57 @@ def case_block(case_rel: str, depth: int) -> str:
     if figs:
         out.append(f'<div class="figs" style="margin-top:12px">{"".join(figs)}</div>')
     out.append(
-        f'<p class="muted">분석계획·코드·리포트: <a href="{REPO}/tree/main/{case_rel}">{case_rel}</a></p>'
+        f'<p class="muted">분석 계획·코드·리포트: <a href="{REPO}/tree/main/{case_rel}">{case_rel}</a></p>'
     )
     return "\n".join(out)
 
 
-def topic_page(t, policies) -> str:
-    by_id = {p.id: p for p in policies}
-    ps = [by_id[i] for i in t.policies]
-    body = [
-        f"<div class='hero' style='padding-bottom:0'><span class='eyebrow'>주제</span>"
-        f"<h1>{e(t.name)}</h1><p class='lede'>{e(t.question)}</p></div>",
-        f'<div class="gates">{gate_badges(t)}</div>',
-        "<section style='padding-top:32px'><h2>1. 이 주제의 정책 전체</h2>",
-        f"<p class='muted'>수집 방법: {COLLECT_KO[t.collect.method]} — {e(t.collect.note)}</p>",
-        timeline_svg(t.events),
-    ]
-    snap = ROOT / "catalog" / "snapshots" / f"law_{t.id}.csv"
-    if t.collect.method == "law_ordinance":
-        if snap.exists():
-            df = pd.read_csv(snap)
-            cnt = df.dropna(subset=["year"]).astype({"year": int}).groupby("year").size()
-            body += [
-                f"<h3>조례 시행연도 분포 (법제처, {len(df)}건)</h3>",
-                bars_svg(cnt, "조례 시행연도"),
-                "<p class='muted'>현행 조례의 시행일자 기준입니다. 처음 제정된 날은 연혁 조회로 확인합니다.</p>",
-            ]
-        else:
-            body.append(
-                "<p class='card'>법제처 API로 조례를 자동 수집할 주제입니다. 레포 시크릿 <code>LAW_OC</code>를 "
-                "등록하면 GitHub Actions가 다음 배포 때 지자체별 조례 목록과 시행일을 채웁니다.</p>"
-            )
-    body.append("<h2>2. 세 가지 관문</h2><div class='grid'>")
-    for k, g in t.gates.items():
-        body.append(
-            f'<div class="card"><h3>{GATE_KO[k]}</h3><span class="badge {GATE_CLASS[g.status]}">'
-            f"{GATE_STATUS_KO[g.status]}</span><p>{e(g.note)}</p></div>"
-        )
-    body.append("</div>")
-    if ps:
-        body.append("<h2>3. 분석 가능한 정책과 추천 데이터</h2>")
-        for p in ps:
-            ds = "".join(
-                f"<tr><td><a href='{e(d.url)}'>{e(d.name)}</a></td><td>{e(d.provider)}</td>"
-                f"<td>{e(d.granularity)}</td><td>{ACCESS_KO[d.access]}</td><td>{e(d.license)}</td></tr>"
-                for d in p.datasets
-            )
-            sup = "go" if p.support == "지원" else "warn"
-            body.append(
-                f'<div class="card" style="margin-bottom:12px"><h3>{e(p.name)}</h3>'
-                f"<p class='muted'>{e(p.summary)}</p>"
-                f'<p>설계 {p.design_ko} <span class="badge {sup}">{e(p.support)}</span></p>'
-                f"<div class='tablewrap'><table><tr><th>데이터셋</th><th>제공</th><th>단위</th><th>접근</th>"
-                f"<th>라이선스</th></tr>{ds}</table></div>"
-                + (
-                    "<details style='margin-top:8px'><summary>식별상 함정</summary><ul>"
-                    + "".join(f"<li>{e(x)}</li>" for x in p.pitfalls)
-                    + "</ul></details>"
-                    if p.pitfalls
-                    else ""
-                )
-                + "</div>"
-            )
-    cases = [p.sample_case for p in ps if p.sample_case]
-    if cases:
-        body.append("<h2>4. 효과 분석 결과</h2>")
-        body += [case_block(c, depth=1) for c in cases]
-    if t.pitfalls:
-        body.append(
-            "<h2>주의할 점</h2><ul>" + "".join(f"<li>{e(x)}</li>" for x in t.pitfalls) + "</ul>"
-        )
-    body.append(
-        "<h2>소셜 신호는 여기에만 씁니다</h2><ul><li>이 주제를 고르는 데</li>"
-        "<li>시행 전 1년 검색량·기사 수로 <b>미리 반응했는지</b> 점검하는 데</li>"
-        "<li>'정책이 알려지긴 했나'를 묻는다면 관심도 자체를 결과 지표로</li></ul>"
-    )
-    return page(t.name, "\n".join(body), depth=1)
-
-
-def readiness(t) -> tuple[str, str, str]:
-    """주제 전체 준비 상태 (필터용 키, 라벨, 색)."""
-    st = {g.status for g in t.gates.values()}
-    if "fail" in st:
-        return "fail", "관문 탈락", "stop"
-    if "check" in st:
-        return "check", "확인 필요", "warn"
-    if "key" in st:
-        return "key", "데이터 키 대기", "warn"
-    return "ready", "분석 가능", "go"
-
-
-def has_result(t, policies) -> bool:
-    by_id = {p.id: p for p in policies}
-    return any(
-        by_id[i].sample_case and (ROOT / by_id[i].sample_case / "flow_log.json").exists()
-        for i in t.policies
-    )
-
+# ─── 홈 ──────────────────────────────────────────────────────────────────────
+HOME_JS = """
+const KW=__KW__;
+const norm=s=>s.replace(/\\s+/g,'').toLowerCase();
+const q=document.getElementById('q'),ans=document.getElementById('ans');
+function match(){
+  const t=norm(q.value);let best=null,bs=0,hits=[];
+  for(const [id,ks] of Object.entries(KW)){const h=ks.filter(k=>t.includes(norm(k)));
+    const s=h.reduce((a,k)=>a+Math.min(norm(k).length,6),0);if(s>bs){bs=s;best=id;hits=h;}}
+  document.querySelectorAll('#cards .topic').forEach(c=>c.classList.toggle('hit',c.dataset.topic===best));
+  if(!t){ans.textContent='입력한 글은 이 브라우저 안에서만 쓰이고, 어디에도 보내지 않습니다.';return;}
+  if(!best){ans.textContent='맞는 주제를 찾지 못했습니다. 정책 이름이나 지역을 넣어 보세요.';return;}
+  const c=document.querySelector(`#cards [data-topic="${best}"]`);
+  ans.innerHTML=`→ <a href="${c.getAttribute('href')}"><b>${c.querySelector('h3').textContent}</b></a> 주제입니다. 이 주제의 정책을 모두 모아서 봅니다. (찾은 말: ${hits.join(', ')})`;
+}
+q.addEventListener('input',match);
+document.querySelectorAll('.ex').forEach(b=>b.onclick=()=>{q.value=b.textContent;match();});
+document.querySelectorAll('.f').forEach(b=>b.onclick=()=>{
+  document.querySelectorAll('.f').forEach(x=>x.setAttribute('aria-pressed',x===b));const f=b.dataset.f;
+  document.querySelectorAll('#cards .topic').forEach(c=>c.hidden=!(f==='all'||(f==='result'?c.dataset.result==='1':f==='issue'?c.dataset.issue==='1':c.dataset.ready===f)));});
+document.querySelectorAll('.v').forEach(b=>b.onclick=()=>{
+  document.querySelectorAll('.v').forEach(x=>x.setAttribute('aria-pressed',x===b));
+  document.getElementById('cards').className=b.dataset.v==='list'?'list':'grid';});
+"""
 
-FLOW_STEPS = [
-    ("소셜 신호", "뉴스 제목·SNS 글에서 사람들이 궁금해하는 것을 읽습니다", "누구나"),
-    (
-        "주제 고르기",
-        "신호는 <b>주제까지만</b> 정합니다. 화제가 된 정책 하나를 고르지 않습니다",
-        "플랫폼 자동",
-    ),
-    ("정책 전부 모으기", "법제처 조례·부처 고시로 '어느 지역이 언제부터'를 모읍니다", "수집 담당"),
-    ("세 관문", "언제 시작했나 · 누가 받았나 · 무엇으로 재나", "문제 정의 담당"),
-    ("계획 먼저", "데이터를 보기 전에 분석계획을 커밋합니다(사전 등록)", "문제 정의 담당"),
+HOME_STEPS = [
+    ("찾기", "뉴스·SNS에서 사람들이 궁금해하는 <b>주제</b>를 찾습니다", "누구나"),
+    ("모으기", "그 주제의 정책을 <b>전부</b> 모읍니다. 어느 지역이 언제 시작했는지", "수집 담당"),
     (
-        "효과 추정·판정",
-        "식별됨 · 조건부 · 식별 불가 — 과장 표현은 자동으로 막습니다",
-        "추정·리포트 담당",
+        "거르기",
+        "세 가지를 확인합니다. 언제 시작했나 · 누가 받았나 · 무엇으로 재나",
+        "문제 정의 담당",
     ),
+    ("계획하기", "데이터를 보기 전에 분석 계획을 먼저 적어 둡니다", "문제 정의 담당"),
+    ("비교하기", "정책을 받은 곳과 안 받은 곳의 변화를 비교합니다", "추정 담당"),
+    ("말하기", "효과 근거 있음 · 조건부 · 판단 불가 중 하나로 정직하게 씁니다", "리포트 담당"),
+]
+HOME_EXAMPLES = [
+    "토허제 확대하고 강남 집값 잡혔나요?",
+    "소비쿠폰 받고 동네 가게 매출 늘었나?",
+    "모두의 카드 나오고 지하철 더 타나?",
+    "5030 속도 줄이고 사고 줄었나?",
 ]
 
 
-def index_page(topics, policies) -> str:
+def index_page(topics, policies, issues, datasets) -> str:
     kw = {
         t.id: list(
             dict.fromkeys(
@@ -339,122 +317,383 @@ def index_page(topics, policies) -> str:
         )
         for t in topics
     }
+    issue_topics = {i.topic for i in issues}
     cards = []
     for t in topics:
         key, lab, cls = readiness(t)
-        res = has_result(t, policies)
+        res = bool(case_logs(t, policies))
+        n_ds = sum(t.id in d.topics for d in datasets)
         cards.append(
             f'<a class="card topic" data-topic="{t.id}" data-ready="{key}" data-result="{int(res)}" '
-            f'href="topics/{t.id}.html"><div><h3>{e(t.name)}</h3>'
+            f'data-issue="{int(t.id in issue_topics)}" href="topics/{t.id}.html"><div><h3>{e(t.name)}</h3>'
             f'<span class="badge {cls}">{lab}</span>'
-            + (' <span class="badge info">분석 결과 있음</span>' if res else "")
-            + f'</div><p class="muted">{e(t.question)}</p><div class="gates">{gate_badges(t)}</div></a>'
+            + (' <span class="badge info">분석 예시 있음</span>' if res else "")
+            + f'</div><p class="muted">{e(t.question)}</p><div class="gates">{gate_badges(t)}</div>'
+            f'<p class="muted small" style="margin:6px 0 0">데이터셋 {n_ds}개</p></a>'
         )
-    n_ready = sum(1 for t in topics if has_result(t, policies))
+    issue_cards = "".join(
+        f'<a class="card issue-card" href="issues.html#{i.id}"><span class="date">{e(i.effective)}</span>'
+        f"<h3>{e(i.name)}</h3><p class='muted' style='margin:0'>{e(i.issue)}</p>"
+        f'<div class="tags"><span class="badge {SUPPORT[i.design][1]}">{DESIGN_SHORT[i.design]}</span>'
+        f'<span class="badge info">데이터 {len(i.datasets)}개</span></div></a>'
+        for i in issues
+    )
+    n_api = sum(d.access == "open_api" for d in datasets)
+    chips = "".join(f'<button class="chip ex" type="button">{e(x)}</button>' for x in HOME_EXAMPLES)
     flow = "".join(
         f'<div class="card"><span class="n">{i + 1:02d}</span><b>{a}</b><p>{b}</p><div class="who">{c}</div></div>'
-        for i, (a, b, c) in enumerate(FLOW_STEPS)
+        for i, (a, b, c) in enumerate(HOME_STEPS)
     )
-    examples = [
-        "토허제 확대하고 강남 집값 잡혔나요?",
-        "지역화폐 쓰면 동네 가게 매출이 오르나요?",
-        "5030 속도 줄이고 사고 줄었나?",
-        "계절관리제 하면 미세먼지 줄어요?",
-    ]
-    chips = "".join(f'<button class="chip ex" type="button">{e(x)}</button>' for x in examples)
+    js = HOME_JS.replace("__KW__", json.dumps(kw, ensure_ascii=False))
     body = f"""
-<div class="hero"><span class="eyebrow">OPEN SOURCE · 공공데이터 · 인과추론</span>
-<h1>사람들이 묻는 정책,<br>정말 효과가 있었을까?</h1>
-<p class="lede">소셜 반응에서 출발해, 그 주제의 정책을 전부 모으고, 공공데이터로 효과를 추정합니다.
-결론을 낼 수 없으면 <b>"식별 불가"라고 말하는 것</b>까지가 이 플랫폼의 일입니다.</p>
+<div class="hero"><span class="eyebrow">공공데이터 · 인과추론 · 오픈소스</span>
+<h1>그 정책, 정말 효과가 있었을까?</h1>
+<p class="lede">뉴스와 SNS에서 사람들이 묻는 정책을 공공데이터로 확인합니다.
+정책을 받은 곳과 안 받은 곳을 비교하고, 데이터로 판단할 수 없으면 <b>판단할 수 없다고</b> 말합니다.</p>
 <div class="ask"><textarea id="q" aria-label="궁금한 정책 이야기" placeholder="궁금한 정책 이야기를 적어 보세요"></textarea>
 <div class="chips" aria-label="예시">{chips}</div>
-<p id="ans" class="muted">입력한 글은 이 브라우저 안에서만 쓰입니다. 서버로 보내지 않습니다.</p></div>
-<div class="cta"><a class="btn primary" href="#topics">주제 둘러보기</a><a class="btn ghost" href="architecture.html">어떻게 동작하나</a></div>
-</div>
-
-<section id="why"><h2>왜 이렇게 만드나</h2><p class="sub">화제가 된 정책만 골라 분석하면 결과를 보고 사례를 고르는 셈이 됩니다.</p>
-<div class="split vs">
-<div class="card"><h3><span class="badge stop">A</span> 화제성으로 사례를 고르면</h3>
-<ul><li>조용했지만 효과가 컸던 정책이 빠집니다</li><li>화제가 되면 신청이 늘어 효과가 부풀려집니다</li>
-<li>시행 전부터 화제였다면 사람들이 미리 움직여 비교가 깨집니다</li></ul></div>
-<div class="card"><h3><span class="badge go">B</span> 화제성은 출발점으로만 쓰면</h3>
-<ul><li>신호는 <b>어느 주제를 볼지</b>만 정합니다</li><li>그 주제의 정책을 <b>전부</b> 모아 비교합니다</li>
-<li>신호는 나중에 '미리 반응했나' 점검용으로 다시 씁니다</li></ul></div></div></section>
-
-<section id="flow"><h2>여섯 단계 흐름</h2><p class="sub">각 단계는 조원 역할과 7주 일정에 그대로 대응합니다.</p>
+<p id="ans" class="muted">입력한 글은 이 브라우저 안에서만 쓰이고, 어디에도 보내지 않습니다.</p></div>
+<div class="stats">
+<a class="stat" href="#topics"><div class="v">{len(topics)}</div><div class="l">분석 주제</div></a>
+<a class="stat" href="issues.html"><div class="v">{len(issues)}</div><div class="l">지금 이슈인 정책</div></a>
+<a class="stat" href="data.html"><div class="v">{len(datasets)}</div><div class="l">정리한 데이터셋</div></a>
+<a class="stat" href="data.html"><div class="v">{n_api}</div><div class="l">오픈API로 받을 수 있는 것</div></a>
+</div></div>
+
+<section id="how"><h2>이렇게 확인합니다</h2><p class="sub">여섯 단계는 조원 역할과 7주 일정에 그대로 대응합니다.</p>
 <div class="flow">{flow}</div></section>
 
-<section id="topics"><h2>주제</h2><p class="sub">주제마다 세 관문(언제·누가·무엇을)의 통과 여부를 보여줍니다.</p>
+<section id="issues"><h2>지금 이슈인 정책</h2><p class="sub">요즘 논쟁 중인 정책을 어떻게 분석할 수 있는지, 어떤 데이터를 받을 수 있는지 정리했습니다.</p>
+<div class="grid">{issue_cards}</div><div class="cta"><a class="btn ghost" href="issues.html">분석 가이드 전체 보기</a></div></section>
+
+<section id="topics"><h2>주제</h2><p class="sub">이슈 하나가 아니라 주제 단위로 봅니다. 배지는 세 가지 확인 사항의 상태입니다.</p>
 <div class="chips" role="group" aria-label="필터">
-<button class="chip f" data-f="all" aria-pressed="true">전체 {len(topics)}</button>
-<button class="chip f" data-f="result" aria-pressed="false">분석 결과 있음 {n_ready}</button>
-<button class="chip f" data-f="key" aria-pressed="false">데이터 키 대기</button>
-<button class="chip f" data-f="check" aria-pressed="false">확인 필요</button>
+<button class="chip f" data-f="all" aria-pressed="true">전체</button>
+<button class="chip f" data-f="issue" aria-pressed="false">지금 이슈 있음</button>
+<button class="chip f" data-f="result" aria-pressed="false">분석 예시 있음</button>
+<button class="chip f" data-f="key" aria-pressed="false">데이터 키만 있으면 됨</button>
+<button class="chip f" data-f="check" aria-pressed="false">확인할 것 있음</button>
 <span style="flex:1"></span>
 <button class="chip v" data-v="grid" aria-pressed="true">카드</button><button class="chip v" data-v="list" aria-pressed="false">목록</button></div>
 <div class="grid" id="cards">{"".join(cards)}</div></section>
 
-<section id="trust"><h2>무엇을 믿을 수 있나</h2><p class="sub">결과보다 과정을 먼저 공개합니다.</p>
+<section id="why"><h2>왜 주제 단위로 보나</h2><p class="sub">화제가 된 정책 하나만 골라 분석하면, 결과를 보고 사례를 고르는 것과 같아집니다.</p>
+<div class="split">
+<div class="card"><h3><span class="badge stop">피하는 방식</span> 화제가 된 정책만 분석</h3>
+<ul><li>조용했지만 효과가 컸던 정책이 빠집니다</li><li>화제가 되면 신청이 늘어 효과가 부풀려집니다</li>
+<li>시행 전부터 화제였다면 사람들이 미리 움직여 비교가 흔들립니다</li></ul></div>
+<div class="card"><h3><span class="badge go">우리 방식</span> 화제는 출발점으로만</h3>
+<ul><li>화제는 <b>어느 주제를 볼지</b>만 정합니다</li><li>그 주제의 정책을 <b>전부</b> 모아 비교합니다</li>
+<li>검색량·기사 수는 '미리 반응했나'를 점검하는 데 다시 씁니다</li></ul></div></div></section>
+
+<section id="trust"><h2>믿을 수 있게 만드는 장치</h2>
 <div class="grid3">
-<div class="card"><div class="icon">1</div><h3>계획을 먼저 커밋</h3><p class="muted">분석계획(plan.yaml)이 git에 커밋되지 않으면 추정 단계가 실행되지 않습니다.</p></div>
-<div class="card"><div class="icon">2</div><h3>방법은 규칙이 정함</h3><p class="muted">LLM은 주제·서술을 돕고, 추정 방법은 데이터 모양을 보고 규칙이 고릅니다. 수치는 검증된 라이브러리가 계산합니다.</p></div>
-<div class="card"><div class="icon">3</div><h3>작은 표본에 맞는 추론</h3><p class="muted">처치 지역이 10곳 미만이면 무작위화 추론으로 바꿉니다. 시뮬레이션에서 95% 신뢰구간 포함률 95%를 확인했습니다.</p></div>
-<div class="card"><div class="icon">4</div><h3>과장 표현 차단</h3><p class="muted">판정이 '식별됨'이 아니면 "입증", "때문에" 같은 표현을 리포트에서 막습니다.</p></div>
-<div class="card"><div class="icon">5</div><h3>출처·라이선스 표시</h3><p class="muted">모든 데이터셋에 제공 기관, 공공누리 유형, 수집 시점을 붙입니다.</p></div>
-<div class="card"><div class="icon">6</div><h3>한계도 공개</h3><p class="muted">시뮬레이션 결과, 키 대기, 확인 필요 상태를 숨기지 않고 배지로 표시합니다.</p></div>
+<div class="card"><div class="icon">1</div><h3>계획을 먼저 적는다</h3><p class="muted">분석 계획을 커밋하지 않으면 계산 단계가 실행되지 않습니다.</p></div>
+<div class="card"><div class="icon">2</div><h3>AI는 돕기만 한다</h3><p class="muted">AI는 주제 찾기와 글쓰기를 돕고, 분석 방법은 규칙이, 숫자는 검증된 라이브러리가 계산합니다.</p></div>
+<div class="card"><div class="icon">3</div><h3>작은 표본도 정직하게</h3><p class="muted">정책 지역이 10곳 미만이면 가짜 정책 지역을 수백 번 뽑아 비교하는 방식으로 바꿉니다.</p></div>
+<div class="card"><div class="icon">4</div><h3>과장하지 않는다</h3><p class="muted">근거가 부족하면 "입증", "때문에" 같은 말을 리포트에서 자동으로 막습니다.</p></div>
+<div class="card"><div class="icon">5</div><h3>출처를 붙인다</h3><p class="muted">모든 데이터셋에 제공 기관, 이용 조건, 확인한 날짜를 적습니다.</p></div>
+<div class="card"><div class="icon">6</div><h3>한계를 숨기지 않는다</h3><p class="muted">시뮬레이션, 키 대기, 확인 필요 상태를 배지로 그대로 보여줍니다.</p></div>
 </div></section>
 
-<section id="join"><h2>참여하기</h2><p class="sub">조별로 주제 하나를 맡아 <code>cases/</code>에 케이스를 추가합니다.</p>
+<section id="join"><h2>참여하기</h2><p class="sub">조마다 주제 하나를 맡아 <code>cases/</code> 폴더에 분석을 추가합니다.</p>
 <div class="grid3">
-<div class="card"><div class="icon">①</div><h3>주제 고르기</h3><p class="muted">위 주제 중 하나를 고르거나 <code>catalog/topics.yaml</code>에 새 주제를 제안합니다.</p></div>
-<div class="card"><div class="icon">②</div><h3>계획 PR</h3><p class="muted"><code>cases/_template</code>을 복사해 plan.yaml을 쓰고 PR로 사전 등록합니다.</p></div>
-<div class="card"><div class="icon">③</div><h3>실행·공개</h3><p class="muted"><code>make flow</code>로 돌리면 이 사이트에 결과가 자동으로 올라옵니다.</p></div>
+<div class="card"><div class="icon">①</div><h3>주제 고르기</h3><p class="muted">위 주제나 <a href="issues.html">지금 이슈</a>에서 고릅니다. 새 주제는 GitHub 이슈로 제안합니다.</p></div>
+<div class="card"><div class="icon">②</div><h3>계획 올리기</h3><p class="muted"><code>cases/_template</code>을 복사해 plan.yaml을 쓰고 PR로 올립니다.</p></div>
+<div class="card"><div class="icon">③</div><h3>실행하고 공개</h3><p class="muted"><code>make flow</code>로 돌리고 PR이 합쳐지면 이 사이트에 자동으로 올라옵니다.</p></div>
 </div><div class="cta"><a class="btn primary" href="{REPO}/blob/main/docs/ops/group-guide.md">조별 운영 가이드</a>
-<a class="btn ghost" href="{REPO}/blob/main/docs/ops/github-onboarding.md">GitHub 처음이라면</a></div></section>
+<a class="btn ghost" href="{REPO}/blob/main/docs/ops/github-onboarding.md">GitHub가 처음이라면</a></div></section>
+<script>{js}</script>"""
+    return page("정책 효과 분석 플랫폼", body, "index.html")
 
-<script>
-const KW={json.dumps(kw, ensure_ascii=False)};
-const norm=s=>s.replace(/\s+/g,'').toLowerCase();
-const q=document.getElementById('q'),ans=document.getElementById('ans');
-function match(){{
-  const t=norm(q.value);let best=null,bs=0,hits=[];
-  for(const [id,ks] of Object.entries(KW)){{const h=ks.filter(k=>t.includes(norm(k)));
-    const s=h.reduce((a,k)=>a+Math.min(norm(k).length,6),0);if(s>bs){{bs=s;best=id;hits=h;}}}}
-  document.querySelectorAll('#cards .topic').forEach(c=>c.classList.toggle('hit',c.dataset.topic===best));
-  if(!t){{ans.textContent='입력한 글은 이 브라우저 안에서만 쓰입니다. 서버로 보내지 않습니다.';return;}}
-  if(!best){{ans.textContent='맞는 주제를 찾지 못했습니다. 정책명이나 지역을 넣어 보세요.';return;}}
-  const c=document.querySelector(`#cards [data-topic="${{best}}"]`);
-  ans.innerHTML=`→ 주제 <a href="${{c.getAttribute('href')}}"><b>${{c.querySelector('h3').textContent}}</b></a> · 일치한 말: ${{hits.join(', ')}} · 이 주제의 정책 전체를 봅니다`;
-}}
-q.addEventListener('input',match);
-document.querySelectorAll('.ex').forEach(b=>b.onclick=()=>{{q.value=b.textContent;match();}});
-document.querySelectorAll('.f').forEach(b=>b.onclick=()=>{{
-  document.querySelectorAll('.f').forEach(x=>x.setAttribute('aria-pressed',x===b));const f=b.dataset.f;
-  document.querySelectorAll('#cards .topic').forEach(c=>c.hidden=!(f==='all'||(f==='result'?c.dataset.result==='1':c.dataset.ready===f)));}});
-document.querySelectorAll('.v').forEach(b=>b.onclick=()=>{{
-  document.querySelectorAll('.v').forEach(x=>x.setAttribute('aria-pressed',x===b));
-  document.getElementById('cards').className=b.dataset.v==='list'?'list':'grid';}});
-</script>"""
-    return page("정책 효과 분석 플랫폼", body)
+
+# ─── 지금 이슈: 효과 추정 가이드 ───────────────────────────────────────────────
+GUIDE_STEPS = [
+    (
+        "질문을 한 문장으로",
+        "'이 정책이 누구의 무엇을 바꿨나'로 씁니다. 예: 토허구역 지정이 그 구의 아파트 거래를 줄였나?",
+    ),
+    ("비교할 두 집단 정하기", "정책을 받은 곳(처치)과 비슷하지만 안 받은 곳(대조)을 정합니다."),
+    ("시작일 확인", "공식 발표·고시로 날짜를 확인합니다. 발표일과 시행일이 다르면 둘 다 적습니다."),
+    (
+        "데이터 받기",
+        "아래 표의 오픈API로 받습니다. 대부분 공공데이터포털에서 자동승인 키를 받으면 됩니다.",
+    ),
+    (
+        "계획 → 실행 → 판정",
+        "plan.yaml을 먼저 커밋하고 실행합니다. 결과는 세 가지 판정 중 하나로 나옵니다.",
+    ),
+]
 
 
+def issues_page(issues, datasets, topics) -> str:
+    by_ds = {d.id: d for d in datasets}
+    by_topic = {t.id: t for t in topics}
+    guide = "".join(
+        f'<div class="card"><span class="n" style="font:700 12px var(--mono);color:var(--accent)">{i + 1:02d}</span>'
+        f"<h3>{a}</h3><p class='muted' style='margin:0'>{b}</p></div>"
+        for i, (a, b) in enumerate(GUIDE_STEPS)
+    )
+    designs = "".join(
+        f'<div class="card"><h3>{DESIGN_SHORT[k]}</h3><p class="muted" style="margin:0 0 8px">{v}</p>'
+        f'<span class="badge {SUPPORT[k][1]}">{SUPPORT[k][0]}</span></div>'
+        for k, v in DESIGN_PLAIN.items()
+    )
+    toc = "".join(f'<li><a href="#{i.id}">{e(i.name)}</a></li>' for i in issues)
+    sections = []
+    for i in issues:
+        ds = [by_ds[x] for x in i.datasets if x in by_ds]
+        t = by_topic[i.topic]
+        sup, cls = SUPPORT[i.design]
+        note = f" <span class='muted'>({e(i.effective_note)})</span>" if i.effective_note else ""
+        pits = "".join(f"<li>{e(p)}</li>" for p in i.pitfalls)
+        sections.append(
+            f'<div class="issue" id="{i.id}"><span class="eyebrow">{e(t.name)}</span><h2>{e(i.name)}</h2>'
+            f'<p class="lede" style="font-size:17px">{e(i.issue)}</p>'
+            f'<dl class="kv"><dt>시작일</dt><dd>{e(i.effective)}{note} · <a href="{e(i.source)}">공식 출처</a></dd>'
+            f"<dt>정책 받은 곳</dt><dd>{e(i.treatment)}</dd>"
+            f"<dt>비교할 곳</dt><dd>{e(i.control)}</dd>"
+            f"<dt>무엇을 재나</dt><dd>{e(', '.join(i.outcomes))}</dd>"
+            f"<dt>분석 방법</dt><dd><b>{DESIGN_SHORT[i.design]}</b> — {DESIGN_PLAIN[i.design]} "
+            f'<span class="badge {cls}">{sup}</span></dd>'
+            f"<dt>난이도</dt><dd>{dots(i.difficulty)}</dd></dl>"
+            f"<h3>받을 수 있는 데이터</h3>{dataset_table(ds)}"
+            f"<h3 style='margin-top:16px'>조심할 점</h3><ul>{pits}</ul>"
+            f'<p class="muted"><a href="topics/{t.id}.html">{e(t.name)} 주제 전체 보기 →</a></p></div>'
+        )
+    body = f"""
+<div class="hero" style="padding-bottom:0"><span class="eyebrow">지금 이슈</span>
+<h1>논쟁 중인 정책, 이렇게 분석합니다</h1>
+<p class="lede">2025~2026년에 논쟁이 된 정책 {len(issues)}개를 골라, 누구와 누구를 비교할지, 어떤 방법을 쓸지,
+어떤 데이터를 받을 수 있는지 정리했습니다. 시작일은 모두 정부 공식 자료에서 확인했습니다.</p></div>
+<div class="banner info" style="margin-top:20px">분석은 이슈 하나가 아니라 그 이슈가 속한 <b>주제 전체</b>로 합니다.
+이 목록은 조가 어디서부터 볼지 정하는 출발점입니다.</div>
+<section style="padding-top:28px"><h2>효과 추정 5단계</h2><div class="grid3" style="margin-top:12px">{guide}</div></section>
+<section><h2>분석 방법 고르기</h2><p class="sub">방법은 데이터 모양을 보고 규칙이 정합니다. 결과를 본 뒤 사람이나 AI가 고르지 않습니다.</p>
+<div class="grid">{designs}</div></section>
+<section><h2>정책별 가이드</h2><ol>{toc}</ol>{"".join(sections)}</section>"""
+    return page("지금 이슈 · 정책 효과 분석 플랫폼", body, "issues.html")
+
+
+# ─── 데이터 지도 (온톨로지) ─────────────────────────────────────────────────────
+DATA_JS = """
+const rows=[...document.querySelectorAll('#dtable tbody tr')];
+const els={q:document.getElementById('dq'),role:document.getElementById('frole'),topic:document.getElementById('ftopic'),
+  space:document.getElementById('fspace'),access:document.getElementById('faccess')};
+function apply(){
+  const q=els.q.value.trim().toLowerCase();let n=0;
+  rows.forEach(r=>{const ok=(!q||r.dataset.text.includes(q))&&(!els.role.value||r.dataset.roles.split(' ').includes(els.role.value))
+    &&(!els.topic.value||r.dataset.topics.split(' ').includes(els.topic.value))&&(!els.space.value||r.dataset.space===els.space.value)
+    &&(!els.access.value||r.dataset.access===els.access.value);r.hidden=!ok;if(ok)n++;});
+  document.getElementById('dcount').textContent=n;
+}
+Object.values(els).forEach(x=>x.addEventListener('input',apply));
+document.getElementById('goportal').onsubmit=ev=>{ev.preventDefault();
+  const k=document.getElementById('pq').value.trim();
+  if(k)window.open('https://www.data.go.kr/tcs/dss/selectDataSetList.do?keyword='+encodeURIComponent(k),'_blank','noopener');};
+"""
+PORTALS = [
+    (
+        "공공데이터포털",
+        "https://www.data.go.kr",
+        "부처·지자체 데이터 대부분. 오픈API는 활용신청 후 자동승인 키로 받습니다.",
+    ),
+    (
+        "KOSIS 국가통계포털",
+        "https://kosis.kr",
+        "인구·출생·경제 통계. 통계표 ID로 오픈API를 부릅니다.",
+    ),
+    (
+        "서울 열린데이터광장",
+        "https://data.seoul.go.kr",
+        "서울 자치구·역·측정소 단위 자료가 많습니다.",
+    ),
+    (
+        "법제처 국가법령정보",
+        "https://open.law.go.kr",
+        "조례의 지역·시행일 → '누가 언제 정책을 받았나'.",
+    ),
+    ("한국부동산원 R-ONE", "https://www.reb.or.kr/r-one/", "주택 가격지수 등 부동산 통계."),
+]
+
+
+def _options(pairs) -> str:
+    return "".join(f'<option value="{v}">{e(k)}</option>' for v, k in pairs)
+
+
+def data_page(datasets, topics, issues) -> str:
+    tname = {t.id: t.name for t in topics}
+    n_role = {r: sum(r in d.roles for d in datasets) for r in ROLE_KO}
+    spaces = sorted({d.space for d in datasets})
+    rows = []
+    for d in datasets:
+        text = " ".join([d.name, d.provider, *d.measures]).lower()
+        meas = (
+            f"<div class='muted small'>{e(', '.join(d.measures[:5]))}</div>" if d.measures else ""
+        )
+        rows.append(
+            f'<tr data-roles="{" ".join(d.roles)}" data-topics="{" ".join(d.topics)}" data-space="{e(d.space)}" '
+            f'data-access="{d.access}" data-text="{e(text)}">'
+            f"<td><a href='{e(d.url)}'>{e(d.name)}</a><div class='muted small'>{e(d.provider)} · {PORTAL_KO.get(d.portal, d.portal)}</div>{meas}</td>"
+            f"<td>{role_badges(d.roles)}</td>"
+            f"<td>{e(d.space)} × {e(d.time)}<div class='muted small'>{e(d.period)}</div></td>"
+            f"<td>{ACCESS_KO[d.access]}<div class='muted small'>{e(d.approval)}</div></td>"
+            f"<td>{e(d.license)}</td>"
+            f"<td class='small'>{' · '.join(e(tname.get(t, t)) for t in d.topics)}</td>"
+            f"<td class='muted small' title='{e(d.verified)}'>{e(d.verified[:10])}</td></tr>"
+        )
+    portals = "".join(
+        f'<div class="card"><h3><a href="{u}">{n}</a></h3><p class="muted" style="margin:0">{d}</p></div>'
+        for n, u, d in PORTALS
+    )
+    terms = "".join(f"<div><dt>{a}</dt><dd>{b}</dd></div>" for a, b in TERMS)
+    body = f"""
+<div class="hero" style="padding-bottom:0"><span class="eyebrow">데이터 지도</span>
+<h1>효과를 재려면 어떤 데이터가 필요할까</h1>
+<p class="lede">정책 효과를 재려면 세 종류의 데이터가 필요합니다. <b>누가 언제 정책을 받았는지</b>, <b>무엇이 달라졌는지</b>,
+<b>결과에 영향을 준 다른 요인</b>입니다. 주제별로 받을 수 있는 공공데이터 {len(datasets)}개를 이 기준으로 정리했습니다.</p></div>
+
+<section style="padding-top:32px"><h2>데이터를 이렇게 연결합니다</h2>
+<p class="sub">주제 → 이슈 → 데이터셋 → 제공 포털로 이어지고, 데이터셋마다 역할·단위·받는 법이 붙습니다.</p>
+<div class="onto">
+<div class="card"><span class="rel">주제</span><h3>무엇을 보나</h3><ul><li>{len(topics)}개 주제</li><li>세 가지 확인 사항</li></ul></div>
+<div class="card"><span class="rel">이슈 → 주제에 속함</span><h3>지금 논쟁 중인 정책</h3><ul><li>{len(issues)}개 이슈</li><li>시작일 + 공식 출처</li></ul></div>
+<div class="card"><span class="rel">데이터셋 → 이슈에 쓰임</span><h3>역할이 있는 데이터</h3><ul>
+<li><span class="badge r-treatment">처치</span> 누가 언제 · {n_role["treatment"]}개</li>
+<li><span class="badge r-outcome">결과</span> 무엇이 변했나 · {n_role["outcome"]}개</li>
+<li><span class="badge r-covariate">통제</span> 다른 요인 · {n_role["covariate"]}개</li></ul></div>
+<div class="card"><span class="rel">포털 → 데이터셋을 제공</span><h3>어디서 받나</h3><ul><li>공간 × 시간 단위</li><li>오픈API·파일, 승인 방식</li><li>이용 조건</li></ul></div>
+</div></section>
+
+<section><h2>데이터셋 찾기</h2>
+<div class="search"><input id="dq" type="search" placeholder="이름·기관·측정 항목으로 찾기 (예: 실거래, 교통사고, 출생)"></div>
+<div class="filters">
+<select id="frole" aria-label="역할"><option value="">모든 역할</option>{_options(ROLE_KO.items())}</select>
+<select id="ftopic" aria-label="주제"><option value="">모든 주제</option>{_options((t.id, t.name) for t in topics)}</select>
+<select id="fspace" aria-label="공간 단위"><option value="">모든 공간 단위</option>{_options((s, s) for s in spaces)}</select>
+<select id="faccess" aria-label="받는 법"><option value="">모든 방식</option>{_options(ACCESS_KO.items())}</select>
+<span class="muted"><b id="dcount">{len(datasets)}</b>개</span></div>
+<div class="tablewrap"><table id="dtable"><thead><tr><th>데이터셋</th><th>역할</th><th>단위</th><th>받는 법</th><th>이용 조건</th><th>주제</th><th>확인</th></tr></thead>
+<tbody>{"".join(rows)}</tbody></table></div>
+<p class="muted">이용 조건이 <code>other</code>인 것은 포털에 공공누리 유형 없이 "이용허락범위 제한 없음"으로만 적힌 경우입니다.
+<code>KOGL-3</code>(변경금지)은 가공한 데이터를 다시 배포할 때 주의하세요.</p></section>
+
+<section><h2>여기에 없는 데이터 찾기</h2>
+<form id="goportal" class="search" style="display:flex;gap:8px"><input id="pq" type="search" placeholder="공공데이터포털에서 검색 (새 창)" style="flex:1">
+<button class="btn primary" type="submit" style="border:0;cursor:pointer">검색</button></form>
+<p class="muted">찾은 데이터는 <code>catalog/datasets.yaml</code>에 역할·단위·받는 법을 적어 PR로 추가해 주세요.</p>
+<div class="grid" style="margin-top:14px">{portals}</div></section>
+
+<section><h2>용어 풀이</h2><dl class="terms">{terms}</dl></section>
+<script>{DATA_JS}</script>"""
+    return page("데이터 지도 · 정책 효과 분석 플랫폼", body, "data.html")
+
+
+# ─── 주제 페이지 ──────────────────────────────────────────────────────────────
+def topic_page(t, policies, issues, datasets) -> str:
+    by_id = {p.id: p for p in policies}
+    ps = [by_id[i] for i in t.policies]
+    _, lab, cls = readiness(t)
+    my_issues = [i for i in issues if i.topic == t.id]
+    my_ds = [d for d in datasets if t.id in d.topics]
+    body = [
+        f"<div class='hero' style='padding-bottom:0'><span class='eyebrow'>주제</span>"
+        f"<h1>{e(t.name)}</h1><p class='lede'>{e(t.question)}</p>"
+        f'<div class="gates"><span class="badge {cls}">{lab}</span></div></div>',
+        "<section style='padding-top:32px'><h2>1. 이 주제의 정책</h2>",
+        f"<p class='muted'>모으는 방법: {COLLECT_KO[t.collect.method]} — {e(t.collect.note)}</p>",
+        timeline_svg(t.events),
+    ]
+    snap = ROOT / "catalog" / "snapshots" / f"law_{t.id}.csv"
+    if t.collect.method == "law_ordinance":
+        if snap.exists():
+            df = pd.read_csv(snap)
+            cnt = df.dropna(subset=["year"]).astype({"year": int}).groupby("year").size()
+            body += [
+                f"<h3>조례 시행 연도 (법제처, {len(df)}건)</h3>",
+                bars_svg(cnt, "조례 시행 연도"),
+                "<p class='muted'>현재 조례의 시행일 기준입니다. 처음 만든 날은 조례 연혁에서 확인합니다.</p>",
+            ]
+        else:
+            body.append(
+                "<p class='card'>법제처 API로 지역별 조례와 시행일을 자동으로 모을 주제입니다. "
+                "법제처 인증값이 레포에 등록되면 다음 갱신 때 채워집니다.</p>"
+            )
+    if my_issues:
+        items = "".join(
+            f'<li><a href="../issues.html#{i.id}">{e(i.name)}</a> <span class="muted">({e(i.effective)})</span></li>'
+            for i in my_issues
+        )
+        body.append(f"<h3 style='margin-top:18px'>지금 이슈</h3><ul>{items}</ul>")
+    body.append("</section><section><h2>2. 세 가지 확인</h2><div class='grid3'>")
+    for k, g in t.gates.items():
+        body.append(
+            f'<div class="card"><h3>{GATE_Q[k]}</h3><span class="badge {GATE_CLASS[g.status]}">'
+            f"{GATE_STATUS_KO[g.status]}</span><p>{e(g.note)}</p></div>"
+        )
+    body.append("</div></section>")
+    if my_ds:
+        order = ["treatment", "outcome", "covariate"]
+        body.append(
+            f"<section><h2>3. 받을 수 있는 데이터 ({len(my_ds)}개)</h2>"
+            "<p class='sub'>역할별 전체 목록은 <a href='../data.html'>데이터 지도</a>에 있습니다.</p>"
+            + dataset_table(sorted(my_ds, key=lambda d: order.index(d.roles[0])))
+            + "</section>"
+        )
+    if ps:
+        body.append("<section><h2>4. 분석 설계</h2>")
+        for p in ps:
+            sup, scls = SUPPORT[p.design]
+            pits = (
+                "<details><summary>조심할 점</summary><ul>"
+                + "".join(f"<li>{e(x)}</li>" for x in p.pitfalls)
+                + "</ul></details>"
+                if p.pitfalls
+                else ""
+            )
+            body.append(
+                f'<div class="card" style="margin-bottom:12px"><h3>{e(p.name)}</h3>'
+                f"<p class='muted'>{e(p.summary)}</p>"
+                f"<p><b>{DESIGN_SHORT[p.design]}</b> — {DESIGN_PLAIN[p.design]} "
+                f'<span class="badge {scls}">{sup}</span></p>{pits}</div>'
+            )
+        body.append("</section>")
+    cases = case_logs(t, policies)
+    if cases:
+        body.append("<section><h2>5. 분석 예시</h2>")
+        body += [case_block(c, depth=1) for c in cases]
+        body.append("</section>")
+    if t.pitfalls:
+        items = "".join(f"<li>{e(x)}</li>" for x in t.pitfalls)
+        body.append(f"<section><h2>주의할 점</h2><ul>{items}</ul></section>")
+    return page(f"{t.name} · 정책 효과 분석 플랫폼", "\n".join(body), "index.html#topics", depth=1)
+
+
+# ─── 빌드 ────────────────────────────────────────────────────────────────────
 def main() -> None:
+    import architecture
+
     topics, policies = load_topics(), load_catalog()
+    issues, datasets = load_issues(), load_datasets()
     if OUT.exists():
         shutil.rmtree(OUT)
     (OUT / "topics").mkdir(parents=True)
-    (OUT / "index.html").write_text(index_page(topics, policies), encoding="utf-8")
+    pages = {
+        "index.html": index_page(topics, policies, issues, datasets),
+        "issues.html": issues_page(issues, datasets, topics),
+        "data.html": data_page(datasets, topics, issues),
+        "architecture.html": page(
+            "구조 · 정책 효과 분석 플랫폼", architecture.body(e), "architecture.html"
+        ),
+    }
+    for name, text in pages.items():
+        (OUT / name).write_text(text, encoding="utf-8")
     for t in topics:
-        (OUT / "topics" / f"{t.id}.html").write_text(topic_page(t, policies), encoding="utf-8")
-    sys.path.insert(0, str(Path(__file__).resolve().parent))
-    import architecture
-
-    (OUT / "architecture.html").write_text(
-        page("아키텍처 · 정책 효과 분석 플랫폼", architecture.body(e)), encoding="utf-8"
-    )
+        (OUT / "topics" / f"{t.id}.html").write_text(
+            topic_page(t, policies, issues, datasets), encoding="utf-8"
+        )
     (OUT / ".nojekyll").write_text("")
-    print(f"_site/ 생성: 주제 {len(topics)}개")
+    print(f"_site/ 생성: 주제 {len(topics)} · 이슈 {len(issues)} · 데이터셋 {len(datasets)}")
 
 
 if __name__ == "__main__":
diff --git a/site/style.css b/site/style.css
new file mode 100644
index 0000000..c4bb33b
--- /dev/null
+++ b/site/style.css
@@ -0,0 +1,121 @@
+:root {
+  --paper: #f6f7f9; --surface: #fff; --sunk: #eef0f3; --ink: #14171c; --ink2: #3f4550; --muted: #6b7280; --hair: #dde0e5;
+  --accent: #1b5e9b; --accent-soft: #e3eef8;
+  --go: #1e6a4d; --go-bg: #e0f1e8; --warn: #8a5900; --warn-bg: #fbeed3; --stop: #9c2b33; --stop-bg: #f8e2e4;
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+  --sans: "Pretendard", "Apple SD Gothic Neo", "Malgun Gothic", system-ui, sans-serif;
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+}
+@media (prefers-color-scheme: dark) {
+  :root {
+    --paper: #111317; --surface: #1a1d23; --sunk: #22262d; --ink: #eceef2; --ink2: #c2c7d0; --muted: #8e95a2; --hair: #2d323a;
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+  }
+}
+* { box-sizing: border-box }
+html { scroll-behavior: smooth }
+body { margin: 0; background: var(--paper); color: var(--ink); font: 16px/1.7 var(--sans); word-break: keep-all; overflow-wrap: break-word }
+a { color: var(--accent) }
+code { font-family: var(--mono); font-size: .88em; background: var(--sunk); padding: 1px 5px; border-radius: 4px }
+
+.nav { position: sticky; top: 0; z-index: 5; background: color-mix(in srgb, var(--paper) 90%, transparent); backdrop-filter: blur(8px); border-bottom: 1px solid var(--hair) }
+.nav .in { max-width: 1080px; margin: 0 auto; padding: 10px 16px; display: flex; gap: 8px 18px; align-items: center; justify-content: space-between; flex-wrap: wrap }
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+
+.hero { padding: 60px 0 24px }
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+h1 { font-size: clamp(30px, 5vw, 46px); line-height: 1.2; margin: 10px 0 14px; letter-spacing: -.02em }
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+
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+
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+.ask textarea:focus, .search input:focus, select:focus { outline: 2px solid var(--accent); border-color: transparent }
+.chips { display: flex; gap: 6px; flex-wrap: wrap; margin: 10px 0 }
+.chip { border: 1px solid var(--hair); background: var(--surface); color: var(--ink2); border-radius: 999px; padding: 4px 12px; font: inherit; font-size: 13.5px; cursor: pointer }
+.chip[aria-pressed=true] { background: var(--ink); color: var(--paper); border-color: var(--ink) }
+select { font: inherit; font-size: 14px; padding: 6px 10px; border-radius: 10px; border: 1px solid var(--hair); background: var(--surface); color: var(--ink) }
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+
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+
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+
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+.kv { display: grid; grid-template-columns: minmax(90px, 140px) 1fr; gap: 6px 14px; margin: 12px 0 }
+.kv dt { color: var(--muted); font-size: 14px }
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+dl.terms div { background: var(--surface); border: 1px solid var(--hair); border-radius: 12px; padding: 12px 14px }
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+
+footer { margin-top: 64px; color: var(--muted); font-size: 13px; border-top: 1px solid var(--hair); padding-top: 16px }
+@media (max-width: 640px) {
+  .list .topic { grid-template-columns: minmax(0, 1fr) }
+  .hero { padding-top: 36px }
+  .kv { grid-template-columns: minmax(0, 1fr) }
+}
diff --git a/tests/discovery/test_ontology.py b/tests/discovery/test_ontology.py
new file mode 100644
index 0000000..5ccb048
--- /dev/null
+++ b/tests/discovery/test_ontology.py
@@ -0,0 +1,12 @@
+from core.discovery.ontology import check_links, load_datasets, load_issues
+
+
+def test_catalog_links_are_consistent():
+    assert check_links() == []
+
+
+def test_every_issue_has_outcome_data_and_source():
+    by_id = {d.id: d for d in load_datasets()}
+    for i in load_issues():
+        assert i.source.startswith("https://")
+        assert any("outcome" in by_id[x].roles for x in i.datasets), i.id
diff --git a/tests/test_site_build.py b/tests/test_site_build.py
index 614e919..18ed82a 100644
--- a/tests/test_site_build.py
+++ b/tests/test_site_build.py
@@ -14,7 +14,8 @@ def test_site_builds(tmp_path, monkeypatch):
     mod.main()
     out = tmp_path / "_site"
     topics = mod.load_topics()
-    assert (out / "index.html").exists() and (out / "architecture.html").exists()
+    for name in ("index.html", "architecture.html", "data.html", "issues.html"):
+        assert (out / name).exists(), name
     for t in topics:
         page = (out / "topics" / f"{t.id}.html").read_text(encoding="utf-8")
         assert t.name in page