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def filter_target_nodes(df):
    """
    ⚙️ [디버깅 강화판] 노드 정규식 필터 및 실물 데이터 판독 레이어
    """
    # 1. config.py에서 실제로 읽어온 패턴 문자열 확인
    node_pattern = NODE_PREFIX_PATTERN
    print(f"\n🔍 [디버깅 1] config.py에서 로드된 정규식 패턴: '{node_pattern}'")
    
    # 2. 현재 로컬 캐시(Parquet)에 들어있는 실제 노드 이름 눈으로 확인
    unique_nodes = df["node"].unique()
    print(f"🔍 [디버깅 2] 현재 데이터에 존재하는 고유 노드 목록 (상위 10개):")
    for idx, n in enumerate(unique_nodes[:10], 1):
        print(f"   {idx}. {n}")
    print(f"   (총 {len(unique_nodes)}개의 고유 노드가 존재함)")

    # 정규식 문법 검증
    try:
        re.compile(node_pattern)
    except re.error:
        print(f"🚨 [경고] 정규식 문법 오류로 인해 필터가 해제되었습니다.")
        node_pattern = ".*"

    initial_rows = len(df)
    
    # 필터 수행
    df_filtered = df[df["node"].str.contains(node_pattern, regex=True, na=False, case=False)].reset_index(drop=True)
    
    filtered_rows = len(df_filtered)
    dropped_rows = initial_rows - filtered_rows
    print(f"📊 [디버깅 3] 필터 결과: {initial_rows:,}행 중 {dropped_rows:,}행 제거 -> {filtered_rows:,}행 생존\n")
    
    return df_filtered