핵심 기술
법적 위험 감지 엔진
Legal Risk Detection Engine
Legal Risk Detection Engine
K-Law의 근간을 이루는 핵심 기술로, 시민의 일상과 업무 전반에 걸쳐 잠재된 법적 위험을 지속적으로 모니터링합니다.
작동 방식
실시간 탐지 · 경보 · 대응
일상적 대화와 업무 문서 속 불법·탈법·편법적 요소를 실시간으로 식별하여 경보를 발령하고 구체적인 대응 방안을 제시함으로써, 분쟁과 소송의 발생 가능성을 원천에서 차단합니다.
🔒 수집된 정보는 분석 즉시 파기되며, 어떠한 개인 식별 정보도 저장·공유되지 않습니다.
주된 쓰임새
예방법학 (Preventive Law)
분쟁이 소송으로 비화되기 전, 당사자가 사안의 법적 윤곽을 명확히 파악하도록 돕습니다. 민·형사 분쟁의 90% 이상을 사전 예방하거나 조기에 해소하는 것을 목표로 합니다.
부차적 쓰임새
분쟁 해소의 효율화
이미 발생한 분쟁을 기존 소송 절차 대비 수백 분의 1의 비용과 수천 분의 1의 시간으로 해소합니다. 수개월~수년의 재판 대신, 분쟁의 법적 방향을 즉시 확인하고 합리적 협의로 나아갈 수 있습니다.
이 페이지가 증명하는 것
이 페이지는 K-Law의 부차적 쓰임새, 즉 기존 법원 판결 대비 K-Law의 판단 정확도를 과학적으로 입증합니다. 대법원(3심) 판결을 최종 기준(100점)으로 삼았을 때, K-Law는 80건의 판례 학습 이후 80점의 일치도를 기록하여 1심(47점)과 2심(44점)을 현격히 상회합니다.
K-Law는 2026년 5월까지 누적 학습 판례 1,000건, 대법원 판결 일치도 95% 수준 달성을 목표로 합니다.
📊 K-Law 방법론 v6.4 대법원 판결 일치도 추이 (2026.04.13 기준)
차트 개요
이 차트는 K-Law AI 모델이 판례를 더 많이 학습할수록 대법원(3심) 판결과 얼마나 가까워지는지를 보여줍니다. 대법원 판결을 기준(100)으로 삼고, K-Law · 1심 · 2심의 일치도를 구간별로 비교합니다.
X축
학습 판례 수 (누적 건수 구간)
1~10건부터 71~80건까지, AI가 학습한 판례의 누적 범위를 8개 구간으로 나눕니다.
Y축
대법원 판결 대비 일치도
대법원 3심 판결을 100으로 정규화한 상대 점수. 높을수록 대법원과 유사한 결론입니다.
비교 대상
K-Law — 본 AI 법률 모델의 예측 판결
1심 — 지방법원 1심 판결 (인간 판사)
2심 — 고등법원 2심 판결 (인간 판사)
구간별 핵심 흐름
1~20건
K-Law(40점)가 1심·2심(~55점)에 비해 낮은 일치도로 출발합니다.
21~30건
K-Law가 빠르게 성장하여 1심·2심 수준(53점)에 도달합니다.
31건~
K-Law가 68~69점으로 역전, 1심·2심을 일관되게 앞서기 시작합니다.
71~80건
K-Law 80점으로 상승. 1심(47점)·2심(44점)과의 격차가 더욱 벌어집니다.