단일 LLM
보급형하나의 LLM에 Key 2개를 씁니다. 두 개의 LLM이 관여하는 구성으로, Key 1은 가상 판결문 작성에, Key 2는 검증에 쓰는 것을 전제로 합니다. 위의 LLM 선택에서 제공사와 모델을 고르고 Key 1과 Key 2를 입력하세요.
복합 LLM
둘 이상의 LLM과 셋 이상의 Key를 씁니다. 표준형은 세 개의 LLM(Key 3개), 고급형은 네 개의 LLM(Key 4개)이 관여합니다. 서로 다른 제공사의 LLM을 둘 이상 골라야 합니다.
실행 기능은 연결 작업 중입니다. 이 탭에서는 LLM과 Key 구성을 확인하는 단계까지 동작합니다. 입력한 Key는 이 브라우저의 화면에만 두고 저장하지 않습니다.
사건의 개요
✍️ 사건의 개요를 상세히 입력해야 합니다. 주요 사항(significant data)을 누락하면 K-Law 가상 판결문의 품질이 현저히 떨어집니다.
이곳은 소송 중이거나 소송 전인 내 사건에 대해 가상 판결문을 미리 작성해 보는 곳입니다. 아직 실제 판결이 없으므로 일치도는 평가하지 않습니다.
이곳은 소송 중이거나 소송 전인 내 사건에 대해 가상 판결문을 미리 작성해 보는 곳입니다. 아직 실제 판결이 없으므로 일치도는 평가하지 않습니다.
🔒 개인정보를 입력하지 마세요. 실명·주민등록번호·연락처·주소·계좌번호 등 개인정보와 비밀 정보는 가명·익명으로 바꿔 입력해 주세요. 입력한 내용은 선택하신 AI 제공자(DeepSeek·Claude·Gemini·Groq 등)로 전송되며, 혼디에 로그인한 경우 결과와 함께 내 이력에 저장됩니다(기본 비공개 · 공개 전환은 이력 페이지에서 직접 선택).
txt · md · csv · docx · pdf 파일의 글자를 읽어 위 입력란에 추가합니다. 파일 자체는 올라가지 않으며, 추가된 내용은 직접 고칠 수 있습니다. 개인정보는 가린 뒤 첨부하세요.
가상 판결 작성 방법
-
위 "사건의 개요" 입력란에 내 사건의 사실관계를 적습니다.
당사자 사이의 관계, 분쟁이 생긴 경과(날짜·금액 포함), 양측의 주장, 가지고 있는 증거, 가장 다투고 싶은 쟁점을 빠짐없이 적을수록 좋습니다.
소송 중이면 현재 심급과 진행 상황을, 소송 전이면 하려는 청구나 예상되는 상대방의 주장을 함께 적어 주세요. - 실명·주민등록번호·연락처·주소·계좌번호는 가명이나 익명(원고 갑, 피고 을 등)으로 바꿔 적습니다. 계약서나 문자 내용은 입력란 아래 "파일 첨부" 버튼으로 넣을 수 있습니다(txt, md, csv, docx, pdf).
- "분석 시작"을 누르면 K-Law가 쟁점을 정리하고, 필요하면 추가로 확인할 사항을 묻습니다. 답변을 입력하면 가상 판결문이 단계별로 작성됩니다.
- 판결문이 끝나면 법률 용어를 쓰지 않은 쉬운 설명이 이어서 작성됩니다.
- 결과는 이 페이지 아래 "가상 판결 작성 결과"에 건마다 일련번호, 날짜, 작성자, 사건 개요, 가상 판결문, 쉬운 설명 순으로 쌓입니다. 맨 아래에서 공개 여부를 고를 수 있으며, 기본값은 비공개입니다. 로그인한 경우에만 저장됩니다.
K-Law는 어떻게 동작하나요
Claude·Gemini·DeepSeek 등은 제조사가 다른 자동차이고, K-Law는 내비게이션입니다. 차종이 달라도 같은 내비게이션을 켜면 같은 길을 따라 주행하는 것처럼, K-Law는 어떤 LLM을 타든 "참고용 가상 판결문"이라는 같은 목적지로 안내합니다.
디폴트인 DeepSeek은 API Key 없이 hondi.net 전화번호 인증만으로 K-Law 공유 계정을 통해 이용할 수 있습니다(사용량만큼 GDC가 차감됩니다). Claude, Chat GPT, Gemini 등을 이용하려면, 여러분이 직접 발급받은 API Key를 입력해야 합니다 — K-Law는 이 경우 자체 LLM 서버를 운영하지 않습니다. 입력하신 키는 이 브라우저에만(localStorage) 저장되어 다음 방문 시 자동으로 채워지며, K-Law 서버로는 전송되지 않습니다. 공용 PC라면 브라우저 방문 기록 삭제 시 함께 삭제됩니다.
이 페이지는 내 사건에 대한 가상 판결문을 작성하는 곳이며, 대법원 판결과의 일치도는 평가하지 않습니다.
K-Law의 성능 시험 결과는
K-Law 자료실과
Agon 갱신 이력에서 확인할 수 있습니다.
💰 비용 대비 효용은 DeepSeek이 압도적입니다.
K-Law Ensemble은 단일 모델이 아니라, 다수의 LLM들 간의 경쟁과 토의를 거쳐 도출된 판결문입니다.
서로 다른 모델이 독립적으로 판단한 뒤 의견이 갈리는 지점을 다시 토론시키는 방식으로, 단일 모델의 편차를 줄이는 것을 목표로 합니다.
⚠️ 가상 판결문은 AI가 작성한 참고 자료이며 실제 법원의 판단과 다를 수 있습니다.
실제 법적 효력이나 구속력이 없고 법률 자문이 아닙니다. 소송을 진행 중이거나 준비 중이라면 변호사와 상담하시기 바랍니다.
🔒 가상 판결은 LLM의 웹 검색 기능을 사용하지 않고, 입력하신 사실관계와 K-Law 방법론만으로 작성합니다.
⚠️ 주의 — 입력 완전성에 대하여
본 시뮬레이터는 K-Law 방법론 원문 · 가상판결 출력형식 문서를 매 STEP마다 LLM에 전달합니다. 다만 LLM마다 컨텍스트 윈도우 크기가 다르고, 모델에 따라 긴 입력을 받아도 끝까지 반영하지 못하거나 일부를 누락할 수 있습니다. 확실하고 완전한 입력을 원하시면:
본 시뮬레이터는 K-Law 방법론 원문 · 가상판결 출력형식 문서를 매 STEP마다 LLM에 전달합니다. 다만 LLM마다 컨텍스트 윈도우 크기가 다르고, 모델에 따라 긴 입력을 받아도 끝까지 반영하지 못하거나 일부를 누락할 수 있습니다. 확실하고 완전한 입력을 원하시면:
- 충분히 큰 컨텍스트 윈도우를 지원하는 모델을 권장합니다.
- 결과에
[STEP-0-COMPLETE]등 완료 태그가 모두 출력됐는지 확인하세요 — 누락 시 입력이 온전히 처리되지 않았을 가능성이 있습니다. - 페이지 상단의 K-Law 판결 방법론 원문 자료 카드에서 원문을 직접 내려받아 사용 중인 LLM에 검증해보실 수 있습니다.
ℹ️ 버전 안내
이 사이트에는 K-Law 방법론 v17.x가 적용됩니다. K-Law v20.0(Ensemble)은 2027년 상반기 공개 예정입니다. v20.0은 서로 다른 메이커의 AI 모델을 셋 이상 사용하여, 각기 피고, 원고 및 판결 역할을 수행합니다. 상당한 API 비용으로 인해 본 사이트에는 포함하지 않았습니다.
이 사이트에는 K-Law 방법론 v17.x가 적용됩니다. K-Law v20.0(Ensemble)은 2027년 상반기 공개 예정입니다. v20.0은 서로 다른 메이커의 AI 모델을 셋 이상 사용하여, 각기 피고, 원고 및 판결 역할을 수행합니다. 상당한 API 비용으로 인해 본 사이트에는 포함하지 않았습니다.
AI 모델
DeepSeek
Claude
Gemini
Groq
가상 판결 작성 결과
판결 시뮬레이션이 끝나면 사건 개요 · 가상 판결문 · 쉬운 설명이 한 건으로 저장되어 아래에 나열됩니다.
저장된 건은 기본적으로 비공개이며, 건마다 맨 아래에서 공개 여부를 선택합니다.
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