diff --git a/HANDOFF.md b/HANDOFF.md
index ab8f6f5..32627ca 100644
--- a/HANDOFF.md
+++ b/HANDOFF.md
@@ -17,7 +17,7 @@ P0–P5 + P6 + P7 + P9-1/2/3/4 (Library / Search / Ask / Inspect) + P10 전체 
 | **P4** | Local LLM + RAG + grounded answer | `kebab-llm`, `kebab-llm-local`, `kebab-rag` | P3 | ✅ 완료 |
 | **P5** | Golden query / regression eval | `kebab-eval` | P4 | ✅ 완료 |
 | **P6** | 이미지 ingestion (OCR + caption) | `kebab-parse-image` | P5 | ✅ 완료 (4/4 component, OCR/caption Ollama-vision) |
-| **P7** | PDF text + page citation | `kebab-parse-pdf` | P5 | ✅ 완료 (3/3 component, page-level chunker + ingest wiring) |
+| **P7** | PDF text + page citation + scanned OCR (v0.20.0 sub-item 1) | `kebab-parse-pdf` + `kebab-app::pdf_ocr_apply` | P5 + P6 | ✅ 완료 (3/3 component, page-level chunker + ingest wiring + post-extract OCR enrichment via qwen2.5vl:3b vision LLM) |
 | **P8** | 음성 transcription + timestamp citation | `kebab-parse-audio` | P5 | ⏸ 보류 (whisper-rs 시스템 dep brainstorm 필요) |
 | **P9** | TUI + desktop app | `kebab-tui`, `kebab-desktop` | P5 | 🟡 진행 (4/5 component — P9-1/2/3/4 완료 [Library / Search / Ask / Inspect], P9-5 desktop 예정 · 도그푸딩 피드백 **20/20 ✅**) |
 | **P10** | code ingest framework | `kebab-parse-code` | P5 | 🟡 진행 중 — 1A-1 ✅ (wire schema + parse-code skeleton + filter flags), 1A-2 ✅ (Rust AST chunker, `code-rust-ast-v1` — v0.7.0), 1B ✅ (Python/TS/JS AST chunkers — v0.8.0 이후), **1C-Go ✅ (Go AST chunker, `code-go-ast-v1` — v0.12.0)**, **1C-JavaKotlin ✅ (Java + Kotlin AST chunkers, `code-java-ast-v1` / `code-kotlin-ast-v1` — v0.13.0)**, **2 ✅ (Tier 2 resource-aware: yaml/k8s + dockerfile + manifest, `k8s-manifest-resource-v1` / `dockerfile-file-v1` / `manifest-file-v1` — v0.14.0)**, **3 ✅ (Tier 3 paragraph fallback: code-text-paragraph-v1 — v0.15.0)**, **1D ✅ (C + C++ AST chunkers, code-c-ast-v1 + code-cpp-ast-v1 — v0.16.0)** |
@@ -32,6 +32,7 @@ P0~P5 직렬. P6~P9 P5 이후 병렬 가능.
 
 머지 후 발견된 모든 deviation / hotfix 의 dated 로그는 [tasks/HOTFIXES.md](tasks/HOTFIXES.md). 본 요약은 \"누군가가 인수받을 때 알아두면 시간을 많이 절약하는\" 항목만:
 
+- **v0.20 sub-item 1 (scanned PDF OCR via qwen2.5vl:3b)**: post-extract enrichment pattern (`kebab-app::pdf_ocr_apply`, H-1 resolution), DCTDecode-only v1 scope (FlateDecode/CCITTFax page 는 warning + skip), parser_version `"pdf-text-v1"` 보존 + force-reingest UX 명문 (H-4).
 - **2026-05-26 kebab-normalize + kebab-parse-types 흡수 (24 → 22 crates, design §3.7b 재작성)** — v0.19.0 cut. 4 parser 중 markdown 한 갈래만 lift 를 경유하는 reality 가 design §3.7b 의 fan-in ≥ 2 가정과 diverge → thin layer (`kebab-parse-types`) + `kebab-normalize` 두 crate 가 `kebab-parse-md` 로 흡수. 5 사용 type + 3 forward-declared struct 모두 `kebab-parse-md::{types,normalize}` module 의 `pub` re-export 로 보존. wire / surface impact = 0 (CLI / TUI / MCP / `--json` / config / XDG / parser_version 모두 unchanged). 자세한 내용: `tasks/HOTFIXES.md` (2026-05-26 design deviation entry).
 - **2026-05-26 v0.18.0 fb-41 multi-hop RAG + NLI verification ship (PR #176-180) + post-PR9 cleanup (PR #181)** — pre-v0.18.0 dogfood (`/build/cache/dogfood-v018/`, 33 assets / 205 chunks, gemma3:4b CPU only / 16 GB RAM) 에서 발견된 S7 caffeine hallucination 의 root cause = LLM-self-judge ceiling (synthesize 가 chunks 와 무관한 Adam optimizer gradient 식을 silent emit, self-judge 가 reject 못함). 학계 표준 (Self-RAG, CRAG, Auto-GDA, MedTrust-RAG) 결론 = deterministic post-synthesis verification. mDeBERTa-v3 XNLI ONNX (280 MB, Xenova HF) 가 `(packed_chunks, answer)` entailment 검사 — `[rag] nli_threshold > 0` (default 0.0 = disabled, production 권장 0.5) 일 때 활성. dogfood retest 측정 — S7 PR-8 baseline `grounded=true + Adam hallucination` → PR-9 `nli_verification_failed, nli_score 0.0035`. wire additive minor — `answer.v1.verification` field + `refusal_reason` 의 `nli_verification_failed` / `nli_model_unavailable` 추가, pre-v0.18 reader 무영향. 5 sub-PR 시퀀스 + cleanup PR (clippy::pedantic baseline + 의도적 30+ allow + H1 `[models.nli].model` config wiring + 9 new tests). post-refactor retest = PR-9d byte-identical (deterministic 확인). 자세한 내용: `tasks/HOTFIXES.md` (2026-05-25 fb-41 PR-9 closure entry + S3 follow-up).
 - **2026-05-25 v0.17.2 post-v0.17.1 polish (PR #164 + #165)** — v0.17.1 의 두 follow-up closure. (1) `[image.ocr] request_timeout_secs` 별 노브 — `crates/kebab-parse-image/src/ocr.rs::REQUEST_TIMEOUT` hard 300s 제거, LLM 쪽 패턴 (PR #162) 을 OCR 어댑터에 동일 적용. 사용자 결정으로 별 노브 분리 (OCR vs LLM 의 cold start 패턴이 달라 독립 조절). v0.17.1 미진행 항목 closure. (2) `chunks_fts` 의 `heading_path` 컬럼이 JSON 표기 + path 세그먼트 까지 trigram 색인 → query false positive 가능 문제 closure. `lexical.rs::build_match_string` 가 non-raw 분기 결과를 `text : (<expr>)` 로 wrap — heading 색인 V007 verbatim 유지, 매칭만 text 한정. 사용자가 명시 heading 검색 하려면 raw mode `'heading_path : <token>'` escape hatch (SKILL.md 갱신). 둘 다 additive (옛 config 호환) / re-ingest 불필요. 자세한 내용: `tasks/HOTFIXES.md` (2026-05-25 v0.17.2 두 entry).
diff --git a/README.md b/README.md
index f431b2c..f05cc07 100644
--- a/README.md
+++ b/README.md
@@ -192,7 +192,7 @@ flowchart TB
 
 ## Configuration
 
-- `~/.config/kebab/config.toml` — `kebab init` 가 XDG 경로에 생성. `[workspace]` (root, exclude — include 필드는 제거됨, 지원 형식은 자동 결정), `[storage]`, `[chunking]`, `[models.embedding]`, `[models.llm]`, `[image.ocr]`, `[image.caption]`, `[search]`, `[rag]`, `[ui]` 절. 
+- `~/.config/kebab/config.toml` — `kebab init` 가 XDG 경로에 생성. `[workspace]` (root, exclude — include 필드는 제거됨, 지원 형식은 자동 결정), `[storage]`, `[chunking]`, `[models.embedding]`, `[models.llm]`, `[image.ocr]`, `[image.caption]`, `[pdf.ocr]`, `[search]`, `[rag]`, `[ui]` 절. 
   - `[models.embedding]` — 
     - `model` (default `"multilingual-e5-large"`, fb-39b) — 다국어 sentence embedding 모델. 1024-dim. ONNX (~1.3 GB) 첫 실행 시 fastembed cache (`config.storage.model_dir/fastembed/`) 에 자동 다운로드. `"multilingual-e5-small"` (384 dim) 는 backwards-compat 으로 사용 가능 — TOML 에 명시.
     - `dimensions` (default `1024`) — 모델의 embedding 차원. config 와 LanceDB stored dim 불일치 시 검색 결과 0 건 (orphan table). 모델 변경 시 `kebab reset --vector-only && kebab ingest` 로 vector index 재구축 권장.
@@ -211,6 +211,29 @@ flowchart TB
 
 config 예시는 [docs/SMOKE.md](docs/SMOKE.md) 의 `/tmp/kebab-smoke/config.toml` 블록 참조.
 
+### `[pdf.ocr]` — scanned PDF OCR (v0.20.0+)
+
+embedded text 가 없는 scanned PDF (책 스캔, 영수증, 카메라 page 등) 의 OCR 활성화. **default off (opt-in)** — OCR 한 page 당 ~45-100s (qwen2.5vl:3b on CPU) 의 cost 때문에 책 / 논문 archive 등 명시적 KB 에만 활성화.
+
+```toml
+[pdf.ocr]
+enabled = false              # opt-in: 책 / 논문 archive KB 에서 true
+always_on = false            # true 시 vector PDF page 도 dual-block OCR (confidence boost)
+engine = "ollama-vision"
+model = "qwen2.5vl:3b"       # PoC alnum 94.79% page1 / 81.56% 받침 (vs gemma4:e4b 의 27%)
+# endpoint = "http://localhost:11434"   # 미명시 시 models.llm.endpoint fallback
+languages = ["eng", "kor"]
+max_pixels = 2048
+request_timeout_secs = 600
+valid_ratio_threshold = 0.5  # text-detect threshold — mojibake / scanned 판정 boundary
+min_char_count = 20
+lang_hint = "kor"
+```
+
+env override: `KEBAB_PDF_OCR_*` 11 변수 (예: `KEBAB_PDF_OCR_ENABLED=true kebab ingest`).
+
+**v0.20 upgrade after**: scanned PDF 가 v0.19 에 빈 block + warning 으로 indexed 된 경우 자동으로 OCR 재실행 안 됨 (parser_version `"pdf-text-v1"` 보존). 명시적 재처리: `kebab ingest --force-reingest`.
+
 ## 외부 AI 통합
 
 `--json` 출력 + frozen wire schema v1 가 stable contract. 통합 옵션:
diff --git a/docs/ARCHITECTURE.md b/docs/ARCHITECTURE.md
index df8acee..5897145 100644
--- a/docs/ARCHITECTURE.md
+++ b/docs/ARCHITECTURE.md
@@ -19,9 +19,10 @@ Cargo workspace, 함수 호출 기반 모듈러 모놀리스. UI binary (`kebab-
 | embedding | `fastembed-rs` (`multilingual-e5-small`, 384d) |
 | LLM | Ollama HTTP (default `gemma4:e4b` ─ OCR / caption 와 family 통일. 사용자가 더 큰 variant `gemma4:26b` 등으로 override 가능) |
 | 음성 ASR | `whisper.cpp` (via `whisper-rs`) — P8 보류, 시스템 dep brainstorm 후 |
-| OCR | Ollama vision LM (default `gemma4:e4b`) — `OcrEngine` trait 으로 Tesseract / Apple Vision 등 future swap (HOTFIXES P6-2) |
+| OCR (image) | Ollama vision LM (default `gemma4:e4b`) — `OcrEngine` trait 으로 Tesseract / Apple Vision 등 future swap (HOTFIXES P6-2) |
+| OCR (PDF, v0.20.0+) | Ollama vision LM (default `qwen2.5vl:3b`) — post-extract enrichment via `kebab-app::pdf_ocr_apply` (H-1 resolution). DCTDecode-only v1 (FlateDecode/CCITTFax skip + warning). family asymmetry vs image OCR: PoC alnum 94.79% (qwen2.5vl) >> 27% (gemma4:e4b 받침), 본 단계에서 PDF OCR 만 qwen2.5vl. |
 | Image caption | Ollama vision LM, runtime gate `image.caption.enabled` (default OFF) |
-| PDF parser | `lopdf` per-page 텍스트, `chunker_version = "pdf-page-v1"` 가 PDF 자산에 하드코딩 (HOTFIXES P7-3) |
+| PDF parser | `lopdf` per-page 텍스트 + scanned-page image extract (`page_image::extract_dctdecode_page_image`, v0.20.0). `chunker_version = "pdf-page-v1"` 하드코딩 (HOTFIXES P7-3). `parser_version = "pdf-text-v1"` 보존 (v0.20 OCR 후에도) — provenance event 로 OCR 사용 차별화. force-reingest 가 v0.19 indexed scanned PDF 의 재처리에 필요. |
 | code parser | `tree-sitter` + `tree-sitter-rust` / `tree-sitter-python` / `tree-sitter-typescript` / `tree-sitter-javascript` / `tree-sitter-go` / `tree-sitter-java` / `tree-sitter-kotlin-ng` — **parser-side** (`kebab-parse-code`), chunker-side 아님 (design §6.3). chunker versions: Rust = `code-rust-ast-v1`, Python = `code-python-ast-v1`, TypeScript = `code-ts-ast-v1`, JavaScript = `code-js-ast-v1`, Go = `code-go-ast-v1`, Java = `code-java-ast-v1`, Kotlin = `code-kotlin-ast-v1`. `ast_chunk_max_lines = 200` 상수 고정 (HOTFIXES 2026-05-19 — Chunker trait 이 per-medium config 미노출). Kotlin grammar 은 `tree-sitter-kotlin-ng` 사용 — bare `tree-sitter-kotlin` 은 tree-sitter 0.21–0.23 에 고착되어 있어 사용 불가. **Tier 2 (p10-2)**: YAML/k8s → `serde_yaml` + `k8s-manifest-resource-v1` (apiVersion+kind per resource), Dockerfile → `dockerfile-file-v1` (whole-file), Cargo.toml/go.mod/.json/.xml/.groovy → `manifest-file-v1` (whole-file). Tier 2 chunkers live in `kebab-chunk`; no tree-sitter grammar needed (structure from file type, not AST). **Tier 3 (p10-3)**: shell scripts (`.sh`/`.bash`/`.zsh`) direct → `code-text-paragraph-v1` (blank-line paragraph segmentation + 80-line / 20-overlap line-window for oversize). Same chunker also serves as fallback when Tier 1/2 emit 0 chunks or Err — non-k8s YAML / invalid YAML / AST extractor failures all picked up. symbol = None; lang preserved from input doc. **Tier 1 family complete (p10-1D)**: C (`tree-sitter-c`, `code-c-ast-v1`, `.c`/`.h`) + C++ (`tree-sitter-cpp`, `code-cpp-ast-v1`, `.cpp`/`.cc`/`.cxx`/`.hpp`/`.hh`/`.hxx`). C symbol = function name only; C++ symbol = `namespace::Class::method` (recursive nesting). `.h` 가 C++ syntax 만나면 tree-sitter-c parse 실패 → Tier 3 fallback. |
 | 1B symbol path | workspace path → module path: Python = dotted prefix (`kebab_eval.metrics.compute_mrr`), TypeScript/JavaScript = slash-style prefix (`src/Foo.Foo.search`). Rust 1A-2 는 file-scope nesting 만 (workspace prefix 없음, 비일관 수용 — HOTFIXES 2026-05-20). |
 | TUI | Ratatui + crossterm — P9-1 Library 패널, P9-2/3/4 진행 예정 |
diff --git a/docs/SMOKE.md b/docs/SMOKE.md
index 55cbc3b..b727246 100644
--- a/docs/SMOKE.md
+++ b/docs/SMOKE.md
@@ -326,6 +326,19 @@ max_pixels = 1600                     # long-edge cap
 enabled = true                        # vision LM 으로 한 문장 객관 설명 생성
 max_pixels = 768
 prompt_template_version = "caption-v1"
+
+[pdf.ocr]
+enabled = true               # smoke test 의 OCR path 활성화 (manual invoke)
+always_on = false
+engine = "ollama-vision"
+model = "qwen2.5vl:3b"
+# endpoint = "http://192.168.0.47:11434"   # 사용자 dogfood host
+languages = ["eng", "kor"]
+max_pixels = 2048
+request_timeout_secs = 600
+valid_ratio_threshold = 0.5
+min_char_count = 20
+lang_hint = "kor"
 ```
 
 이미지 자산 한 장당 OCR 1 호출 + Caption 1 호출 → ~3-6초 (`gemma4:e4b` 기준). 다이어그램 / 카메라 사진 / 스크린샷 위주 워크스페이스에 권장. 책 / 스캔본은 P7 PDF 라인으로.
@@ -716,4 +729,20 @@ kebab --config /tmp/kebab-smoke/config.toml ingest
 kebab --config /tmp/kebab-smoke/config.toml eval run
 ```
 
+### v0.20 force-reingest (scanned PDF OCR)
+
+v0.19 binary 로 indexed scanned PDF (책 스캔 등) 가 v0.20 upgrade 후 OCR path 진입 안 함 — `parser_version = "pdf-text-v1"` 보존이라 `try_skip_unchanged` 가 Unchanged 반환. 명시적 force:
+
+```bash
+# v0.19 에서 scanned PDF 가 빈 block + "scanned candidate" warning 으로 indexed:
+KEBAB_PDF_OCR_ENABLED=false kebab --config /tmp/kebab-smoke/config.toml ingest
+
+# v0.20 binary upgrade 후 OCR 활성화 (config 갱신 또는 env) + force-reingest:
+KEBAB_PDF_OCR_ENABLED=true kebab --config /tmp/kebab-smoke/config.toml ingest --force-reingest
+
+# 결과: 이전 빈 block 들이 OCR text block 으로 replace, provenance.events 에
+# OcrApplied event 가 page 마다 추가. ingest_progress 의 pdf_ocr_started/finished
+# 가 stderr 에 emit.
+```
+
 자세한 history 와 발견된 버그는 [tasks/HOTFIXES.md](../tasks/HOTFIXES.md) 참조.