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@@ -403,12 +403,14 @@ def execute_unified_search(base_std, base_ver, base_cat, comp_std, comp_ver, com
                 else: new_cols.append(col)
             return df[new_cols]
 
+        # 1. 단일 조회 (여기에 있던 combine_code_desc를 삭제했습니다!)
         if base_std and base_ver and base_cat and (not comp_std or not comp_ver or not comp_cat):
             df, _ = fetch_database_records(base_std, base_ver, base_cat, type_b)
             if "Error" in df.columns: return df
-            df = combine_code_desc(df)
+            # 열을 분리된 상태 그대로 유지하고, 중복 빈칸 처리만 수행
             return apply_visual_merge(df, df.columns)
 
+        # 2. 비교 조회
         if all([base_std, base_ver, base_cat, comp_std, comp_ver, comp_cat]):
             df_base, real_anchors_b = fetch_database_records(base_std, base_ver, base_cat, type_b)
             df_comp, real_anchors_c = fetch_database_records(comp_std, comp_ver, comp_cat, type_c)
@@ -433,7 +435,6 @@ def execute_unified_search(base_std, base_ver, base_cat, comp_std, comp_ver, com
 
             conn_map = sqlite3.connect(os.path.join(UPLOAD_DIR, "mapping.db"))
             
-            # 1. 예전 코드로 롤백: 일단 매핑 데이터를 전부 다 가져옵니다. (DB 조건 오류 원천 차단)
             q_fw = "SELECT * FROM Mapping_table WHERE TRIM(Base_std)=? AND TRIM(Base_ver)=? AND TRIM(Comp_std)=? AND TRIM(Comp_ver)=?"
             df_fw = pd.read_sql(q_fw, conn_map, params=[base_std.strip(), base_ver.strip(), comp_std.strip(), comp_ver.strip()])
             
@@ -441,25 +442,21 @@ def execute_unified_search(base_std, base_ver, base_cat, comp_std, comp_ver, com
             df_rv = pd.read_sql(q_rv, conn_map, params=[base_std.strip(), base_ver.strip(), comp_std.strip(), comp_ver.strip()])
             conn_map.close()
 
-            # 2. 파이썬(Pandas)에서 Type을 정확하고 안전하게 필터링합니다.
             cols_fw_lower = {c.lower(): c for c in df_fw.columns}
             
             if 'base_type' in cols_fw_lower and 'comp_type' in cols_fw_lower:
                 b_col = cols_fw_lower['base_type']
                 c_col = cols_fw_lower['comp_type']
                 
-                # 정방향 필터
                 df_fw[b_col] = df_fw[b_col].fillna('Main').astype(str).str.strip().str.upper()
                 df_fw[c_col] = df_fw[c_col].fillna('Main').astype(str).str.strip().str.upper()
                 df_fw = df_fw[(df_fw[b_col] == type_b.strip().upper()) & (df_fw[c_col] == type_c.strip().upper())]
                 
-                # 역방향 필터 (DB의 Comp가 내 Base, DB의 Base가 내 Comp)
                 if not df_rv.empty:
                     df_rv[b_col] = df_rv[b_col].fillna('Main').astype(str).str.strip().str.upper()
                     df_rv[c_col] = df_rv[c_col].fillna('Main').astype(str).str.strip().str.upper()
                     df_rv = df_rv[(df_rv[c_col] == type_b.strip().upper()) & (df_rv[b_col] == type_c.strip().upper())]
 
-            # 3. 필요한 컬럼만 추출해서 병합
             b_sec = cols_fw_lower.get('base_section', 'Base_section')
             c_sec = cols_fw_lower.get('comp_section', 'Comp_section')
             
@@ -482,7 +479,6 @@ def execute_unified_search(base_std, base_ver, base_cat, comp_std, comp_ver, com
             else:
                 df_mapping = pd.DataFrame(columns=['Base_section', 'Comp_section'])
 
-            # 4. 다른 법규/다른 테이블일 때는 강제 자동 매핑 금지 (이 원칙은 유지)
             if base_std.strip().upper() == comp_std.strip().upper() and type_b.strip().upper() == type_c.strip().upper():
                 implicit = pd.DataFrame({'Base_section': list(set(df_base['merge_key']) & set(df_comp['merge_key'])), 
                                          'Comp_section': list(set(df_base['merge_key']) & set(df_comp['merge_key']))})
@@ -490,10 +486,10 @@ def execute_unified_search(base_std, base_ver, base_cat, comp_std, comp_ver, com
             else:
                 bridge = df_mapping.copy()
 
-            rename_b = {c: f"{c}_{base_ver}" for c in df_base.columns if c != 'merge_key'}
-
+            # (중복 작성된 rename_b 삭제 완료)
             rename_b = {c: f"{c}_{base_ver}" for c in df_base.columns if c != 'merge_key'}
             df_base = df_base.rename(columns=rename_b)
+            
             rename_c = {c: f"{c}_{comp_ver}" for c in df_comp.columns if c != 'merge_key'}
             df_comp = df_comp.rename(columns=rename_c)
 
@@ -522,6 +518,7 @@ def execute_unified_search(base_std, base_ver, base_cat, comp_std, comp_ver, com
                                 row_dict[rename_b[orig_col]], row_dict[rename_c[orig_col]] = generate_html_diff(b_v, c_v)
                 result_rows.append(row_dict)
 
+            # 비교 조회 시에는 번호와 설명을 합칩니다
             final_df = combine_code_desc(pd.DataFrame(result_rows))
             
             b_cols_final = [c for c in final_df.columns if c.endswith(f"_{base_ver}")]