혐오 표현 (Hate speech) 주석 작업은 비용이 많이 들고 주관적이며 주석가 간의 의견 불일치가 발생하기 쉬워, 대규모 데이터셋 구축을 어렵게 만듭니다. 본 연구에서는 비인간화 (dehumanization), 폭력 (violence), 감성 (sentiment)과 같이 이론적으로 근거가 있는 10가지 주관적 속성을 통해 대규모 언어 모델 (LLMs)이 인간의 판단과 얼마나 잘 정렬 (align)되는지 체계적으로 분석하며, Llama 3.1 및 Qwen 2.5의 소형 및 대형 변체들을 모두 평가합니다. 우리의 분석 결과, 모든 모델에서 일관된 분리가 나타남을 확인했습니다. 행동적으로 명시적인 차원 (모욕 (insult), 굴욕 (humiliate), 공격-방어 (attack-defend))은 인간의 주석과 강한 상관관계를 보이는 반면, 평가적 차원 (존중 (respect), 감성 (sentiment), 혐오 표현 (hate speech))은 체계적으로 역전되어 나타납니다. 인구통계학적 페르소나 조건화 (Demographic persona conditioning)는 정렬을 개선하지 못한 채 모델의 신뢰도 (confidence)만을 감소시킵니다. 이러한 통찰을 바탕으로, 우리는 신뢰도 가중 릿지 회귀 (confidence-weighted Ridge regression)를 통해 속성 수준의 LLM 예측값을 결합함으로써 Measuring Hate Speech 코퍼스로부터 연속적인 혐오 표현 점수를 재구성할 것을 제안합니다. 이를 통해 최대 0.71의 $R^2$를 달성하고 직접 프롬프팅 (direct prompting) 베이스라인 모델보다 우수한 성능을 보였으며, 이는 구조화된 속성 분해 (attribute decomposition)가 엔드 투 엔드 (end-to-end) 레이블 예측만보다 더 풍부하고 인간과 정렬된 신호를 복구할 수 있음을 입증합니다.