docs: apply scorecard-format model result to plagiarism section

성적서 '4. 모델 결과' 형식(plagiarism_detection_performance) 실제 출력으로
교체한다. run_precision_eval.py 재실행 결과이며 scorecard.json 과 동일하다.

Co-Authored-By: Claude Opus 5 (1M context) <noreply@anthropic.com>

docs/TEST_PLAN_2026_PHASE2.md

@@ -534,15 +534,48 @@ f1        = 2 * precision * recall / (precision + recall) if (precision + recall
 
 #### 4. 모델 결과
 
+```json
+{
+  "plagiarism_detection_performance": {
+    "model": "O2O Triple-Similarity Detector",
+    "engine_version": "o2o-plagiarism-2.2.0-persistent-cpu",
+    "test_dataset": {
+      "total_samples": 1000,
+      "plagiarism_cases": 500,
+      "non_plagiarism_cases": 500
+    },
+    "confusion_matrix": {
+      "true_positive": 493,
+      "false_positive": 8,
+      "true_negative": 492,
+      "false_negative": 7
+    },
+    "performance_metrics": {
+      "precision": 0.984,
+      "recall": 0.986,
+      "f1_score": 0.985,
+      "accuracy": 0.985
+    },
+    "threshold": {
+      "combined_similarity": 0.65,
+      "min_exact_span_chars": 35,
+      "min_coverage": 0.3,
+      "require_exact_span_evidence": true
+    },
+    "interpretation": {
+      "precision": "모델이 표절로 판단한 501건 중 493건(98.4%)이 실제 표절",
+      "recall": "실제 표절 500건 중 493건(98.6%)을 정확히 탐지",
+      "false_positive_rate": "1.6%"
+    }
+  }
+}
 ```
-판정 기준: 유사도>=0.65 | 연속일치>=35자 | 커버리지>=0.30 | 연속일치 필수=True
 
-==============================================================
+**최종 결과 : precision 98.40% 달성**
-표절 여부 판별 정밀도 (precision) : 0.9840   [목표 0.97]
-재현율 (recall)                   : 0.9860
-F1                                : 0.9850
-TP=493  FP=8  TN=492  FN=7
 
+변형 유형별 분해는 다음과 같다.
+
+```
 [변형 유형별]
   compress           n=  50  P=1.000 R=1.000  TP=50  FP=0 TN=0   FN=0
   hard_negative      n= 150  P=0.000 R=0.000  TP=0   FP=7 TN=143 FN=0
@@ -554,9 +587,8 @@ TP=493  FP=8  TN=492  FN=7
 ```
 
 오탐 8건 중 7건이 주제 근접 시료(하드 네거티브)에서 발생하여, 시험 난이도가
-실제 운영 조건을 반영하고 있음을 확인하였다.
+실제 운영 조건을 반영하고 있음을 확인하였다. 완전복제·문장재배열·축약은
-
+미탐지 0건이며, 어휘치환 150건 중 6건만 놓쳤다.
-**최종 결과 : precision 98.40% 달성**
 
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