현행 방법론
K-Law 판결 방법론 v15.1
klaw_v16_2.md · 마크다운
가상 판결을 만드는 K-Law 방법론의 원문(공리 A~O, STEP 0~C)입니다. 판결 시뮬레이터가 매 단계에서 사용하는 현행 기준 문서입니다.
사건 개요만으로 가상 판결을 작성해 실제 대법원 결론(유지/파기)과 비교하는 벤치마크입니다. 판례 수집부터 방법론 갱신까지 전 과정을 스크립트·해시와 함께 공개해, 학계 등 제3자가 동일한 표본과 절차로 직접 재현할 수 있도록 했습니다.
K-Law의 방법론 원문, 연구 논문, 소개 자료를 한곳에 모았습니다. 필요한 문서를 골라 읽거나 내려받으세요.
가상 판결을 만드는 K-Law 방법론의 원문(공리 A~O, STEP 0~C)입니다. 판결 시뮬레이터가 매 단계에서 사용하는 현행 기준 문서입니다.
가상 판결문의 단계별 서식과 완료 태그를 규정한 출력 형식 문서입니다. 시뮬레이터가 판결문을 작성할 때 따르는 서식입니다.
K-Law 가상 판결문과 실제 판결문의 일치도를 항목별로 평가하는 기준입니다. 웹에서 바로 읽거나 Word 파일로 내려받을 수 있습니다.
대법원이 사법공보에 수록한 최신 판례 300건(2024~2025년 선고분)에서 K-Law의 판결 주문 일치도(73%, 실측)와 원심 일치도(45%)를 비교한 보고서입니다. 법학 교수·판사·검사·변호사를 독자로 하며, 수치마다 〔실측〕과 〔추정치〕를 구분해 표기했습니다. 동료 심사 준비 중인 내부 준비판입니다.
평가 코드와 사건요지 샘플 공개 안내, 사건 계층별 일치도 추정, 처리 비용 산출 근거 등을 담은 상세본입니다. 〔추정치〕와 〔출처·근거 요망〕 표시가 남아 있는 작업본이며, 최신 보고서는 v2.1입니다.
법학 교수와 법조계 종사자를 1차 독자로 쓴 결론부입니다. 300건 실측 결과(K-Law 73%, 원심 45%)를 출발점으로, 데이터가 완전해질 때 사법 불확실성이 소멸하는 시나리오를 다룹니다. 〔실측〕 표기가 없는 수치는 이론적 투영값입니다.
판결문 법리 오류 자동 식별 방법론 v7.1로 실제 판결을 평가한 기초 연구입니다. 임대차보증금 반환 사건(1심·항소심 원고 패소)에 방법론과 K-Law를 함께 적용한 단일 사례(N=1) 탐색 연구입니다.
Phase 0~8 파이프라인, 5대 영역 평가, 공통 감산 규정, 민사·형사·가사·행정·노동·특허·헌법 분야별 필수 모듈로 구성된 평가 방법론 원문입니다. 평가자 재량을 최소화하도록 설계되었습니다.
AI 비서, 개인 데이터 볼트(PDV), OpenHash 분산원장을 결합해 예방 법학을 개인 소통 수준에서 구현하는 논문입니다. 예방 가능성에 관한 정량 수치는 문헌 통계와 논문의 가정에 기반한 추정치이며 제3자 검증을 거치지 않았습니다.
고팡이 대화·문서의 위법 가능성을 평가하는 Phase 0~6 절차입니다. 위험 점수, 위험 등급(S0~S3), 차단 여부, 근거 조항을 출력하며, 법원의 판단이 아닌 분석 도구로서 최종 결정권은 사용자에게 있습니다.
1심·2심·3심 판결문 각 100건에 방법론 v7.1을 적용해 오류 유형과 법리 완결성을 비교했습니다. 논문은 K-Law 82.4점 대 법원 판결 66.5점(t=9.70)을 보고합니다. 대법원 판결 일치도 테스트와는 별개의 측정입니다.
입법(해시체인·PBFT 합의)과 사법(K-Law)이 OpenHash 분산원장을 공유하며, 선례가 다시 입법으로 환류되는 거버넌스 구조를 설계한 논문입니다. 제도 설계 연구이며 특허출원이 진행 중인 기술을 포함합니다.
오픈해시 기반 개인정보금고를 전제로, 사법 체계를 사후 분쟁 해결에서 사전 분쟁 예방 중심으로 바꾸는 방안을 제안한 연구입니다. 승소확률 예측과 AI 중재, 대법관 증원 구조, 글로벌 판례 비교를 통한 입법 환류를 다루는 제안 수준의 연구이며, K-Law 판결 시뮬레이터는 승소 확률을 예측하지 않습니다. 본문의 효과 수치는 논문의 모델과 가정에 따른 것이며 제3자 검증을 거치지 않았습니다.
이종 LLM 기반 자율 분쟁 해결 시스템을 실제 민사소송 사례에 적용해 법리 분석 능력을 검증하고, OpenHash-고팡 생태계의 분쟁 예방 잠재력을 살펴본 초기 논문입니다.
1심과 2심을 개별 판결이 아니라 하나의 사법 작용의 연속으로 보고, 4대 법철학 원리에 따라 통합 평가하는 방법론입니다. 통합 등급(A~F)과 심급 작동 진단을 출력합니다.
DAWN: Democracy is All We Need. 정보 제공 목적의 초안이며 증권 청약 권유가 아닙니다. 구매 전 해당 국가의 법률 전문가와 상담하십시오.
1회차 8건, 2회차 12건, 총 20건을 평가한 결과입니다(평균 7.30/10, 합격 13건). 약점 패턴과 v15.1 갱신 우선순위를 담고 있습니다. 표본 20건의 내부 평가이며 300건 일치도 테스트와는 별개입니다.
v15.1 이전 방법론 원문입니다. 판단 대상 동일성 확인, 준거 틀 선행 확정 등 v14.7 패치 노트를 포함합니다. 마크다운본과 웹 문서본을 함께 제공합니다.
v13.3 이전의 출력 형식입니다. STEP 0~C의 서식과 완료 태그, 강제규칙 연동 항목을 담고 있습니다. 텍스트본과 웹 문서본을 함께 제공합니다.
수집·분류·분할·라운드 갱신 전 과정과 정확한 재현 명령, 파일별 해시를 담은 총괄 문서입니다. 재현을 시작하려면 이 문서부터 읽으세요.
법제처 국가법령정보센터 Open API로 대법원 민사 다 판결 300건(2025.6~2026.7 선고)과 2·1심 판결문을 연결 수집한 방법입니다. 요청 형식(OC·target·curt·prncYd)과 발급 절차를 그대로 공개합니다.
300건의 사건ID·주문 라벨·심급 연결 정보와 개발/시험 분할 CSV입니다. 판결문 원문은 저작권 표시 관행상 재게시하지 않고, 같은 ID로 각자 재수집하도록 안내합니다. dev.csv는 SHA-256 해시로 표본 동일성을 검증할 수 있습니다.
선고 결과·심급 확보 여부·선고 시기 등 12종 태그를 300건에 기계적으로 붙이는 스크립트와 태그 사전입니다. 원본을 건드리지 않고 복사만 하므로 여러 번 실행해도 안전합니다.
유지 40 · 파기 60으로 층화해 10라운드 × 10건으로 나눈 선정 절차입니다. 균형 표본을 쓴 이유와 모집단 비율(유지 28% · 파기 72%)과의 차이, 기준선 계산 방식을 설명합니다.
사건 개요 생성(식별정보 제거·이중 모드)과 가상 판결 생성·채점 스크립트입니다. system 프롬프트 캐싱, 토큰 예산 상향, STEP별 완료 태그 검사 방식을 그대로 공개합니다.
같은 오류가 반복되거나 원리 수준으로 일반화될 때만 갱신한다는 규칙, 사전등록 후 다음 라운드에서 검증하는 절차를 타임라인으로 정리했습니다. 방법론·일치도 평가 기준·출력 형식 세 문서의 버전별 원문 링크를 한곳에 모았습니다.
결론이 실제 대법원 판결과 갈린 4개 사건 각각의 오판 핵심 내용과 조치 핵심 내용을 사건별로 정리한 누적 페이지입니다. 파기 방향은 맞혔지만 세부유형(전부/일부, 환송/자판)을 틀린 3건도 함께 기록해, K-Law가 무엇을 틀렸고 어떤 조치를 취했는지(또는 취하기로 했는지) 한눈에 볼 수 있습니다.
서론부터 결론·부록까지 장 구성과 각 장에서 보고할 내용을 정리한 논문 얼개입니다. 결과 장은 10라운드 시험이 끝난 뒤 채웁니다.
서론·관련 연구·데이터·방법·실패한 개입(STEP V) 보고까지 작성한 초안입니다. 결과·논의·결론 장은 라운드 시험이 끝난 뒤 채우며, 그 전까지는 절차 설명이지 확정된 실증 결과가 아닙니다.