형식 검증 (Formal verification)은 시간적 속성 (temporal properties)의 충족 또는 위반을 증명하는 기계 검증 가능한 인증서 (certificates)를 생성하지만, 이러한 인증서는 비전문가 이해관계자들에게는 여전히 불투명합니다. 우리는 검증 인증서에 대한 충실한 자연어 설명을 생성하는 순환 일관성 (cycle-consistent) 신경망 아키텍처를 제안합니다. 순방향 네트워크 NN1은 인증서를 설명으로 매핑하고, 역방향 네트워크 NN2는 설명으로부터 인증서를 재구성합니다. 심볼릭 검증기 (symbolic verifier)는 루프를 닫아 미분 가능한 충실도 프록시 (differentiable faithfulness proxy)를 제공합니다. 포인터-생성기 (pointer-generator) 메커니즘은 인증서에서 상태 이름 (state names)을 직접 복사함으로써 어휘적 접지 (lexical grounding)를 보장합니다. 우리는 207개의 명명된 상태를 가진 금융 컴플라이언스 (financial compliance) 도메인에서 추출된, YES 및 NO 판정 변형을 포함하여 6가지 검증 방법 (유계 증명 (bounded proof), k-유도 (k-induction), 귀납적 불변량 (inductive invariant), 라쏘 (lasso), 도달 가능성 (reachability), 증거 쌍 (witness pair))에 걸친 420개의 테스트 인증서로 평가를 수행했습니다. 하이브리드 추론 시 라우팅 (inference-time routing) 전략과 결합된 우리의 학습된 아키텍처는 90.0%의 순환 검증된 건전성 (cycle-verified soundness)을 달성하였으며, 이는 4개의 프론티어 모델에 걸친 16개 LLM 조합 중 최적의 성능(76.1%)을 보인 멀티 LLM 퓨샷 (multi-LLM few-shot) 베이스라인보다 13.9%포인트 더 높습니다. 신경망 모델은 12개의 판정/종류 카테고리 중 10개에서 승리했으며, 3개 카테고리에서는 100% 건전성에 도달했습니다. 이 아키텍처는 860배 빠른 추론 (인증서당 185ms vs. 전체 멀티 LLM 베이스라인 160s), 오프라인 작동, 결정론적 출력 (deterministic outputs), 그리고 추론당 비용 제로를 제공합니다. 이러한 결과는 학습된 특화 모델이 구조화된 인증서 설명에 있어 범용 LLM 프롬프팅보다 성능이 뛰어남을 입증하는 동시에, 클라우드 기반 추론의 배포 제약을 제거함을 보여줍니다.