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작성 이력

버전 날짜 내용
v1 — 초기 기획안·MVP 정의서 결정 사항을 종합한 최종 기획서 작성
v2 — • 사전 형량 예측 추가
• 범죄 유형 성범죄 → 상해 변경
• Agent 1 제외 및 죄명·법조문·법정형 고정 입력
• 공통 판단 요소 목록
• 실제 판결 기준(최종 확정 판결)
• 양형기준 버전 관리 반영
v3 2026-09-28 국민 양형체험 대비 차별화 결정 반영
• 3-1 경쟁 서비스 대비 포지셔닝 신설
• 사전 형량 예측을 "사전 판단(구경꾼의 나)"으로 재정의(6-2)
• 판단 요소 공개 단계·기록 시점 추가(6-3)
• 판단 이유 변화 유형(6-6)
• UI/UX 톤 원칙(8)
• 기능 우선순위·추후 결정 사항 갱신(10, 12)
v4 2026-09-28 요구사항 v5.2 · v5.3과 맞춤
• 선고 가능 범위 밖 판결 확정 불가(6-3-5, 기존 "입력을 제한하지 않음" 폐기)
• 사전 판단 · 판결의 제출 후 수정 불가와 진행 상태 서버 저장(6-2, 6-3)
• 세 판결 AI 비교 분석은 체험별 실시간 생성 + 안전장치(6-4-5 예외, 6-6-4)
• Must Have · 추후 결정 사항 갱신(10, 12)
v4.1 2026-09-28 전체 문서 교차 검토 반영
• 작용 요소 선택 확장 확정
• 판단 요소 기록 방식(고려한 요소만 저장)
• 선고 가능 하한 정의 명확화
• MVP · 확장 구분(AI 판결 적재 · AI 비교 분석 · 권고 범위 이탈 안내 · 자유 의견)
• 확정된 UI(아코디언 · 그리드 카드 · 매트릭스) 반영
• 판단 이유 변화에 "처음부터 알던 요소" 추가
• Could Have · 제외 아이디어 · 추후 결정 사항 갱신
• 경쟁 서비스 분석 문서 위치 변경
v4.2 2026-09-29 문서 정합성 점검 결정 반영 (COMMON-4)
• 경합범(동종 경합범 포함) 서비스 제외 확정(6-3-2, 12)
• 무죄 선택지 MVP 제외(6-3-2)
• AI 판결 자료 검색은 RAG 우선, RAG를 적용할 수 없으면 퓨샷(6-4-3, 6-4-4)
• 비교 화면 판결 카드 한 줄 요약(6-6-5)
• 참고 문서 위치 표기 정리(노션 보관 · 실제 파일명)
• (낮음 항목) 서비스명 표기 "내Law남불"로 통일 · 판단 이유 변화 "변화 2유형 + 변화 없음 1유형" 표현(6-3-3, 6-6-6) · 사전 판단 형량 구간 7개 MVP 확정 표기(6-2-4) · AI 비교 분석 입력 항목 통일(6-6-4) · Could Have REQ 표기(10) · 판례 조사 결과 반영(9-1) · 추후 결정 사항은 요구사항 15장으로 일원화(12)
v4.3 2026-09-30 대표 사건(살인) 가공 결정 반영 (BE-13)
• 사전 판단 형량 구간: 살인은 벌금형을 빼고 무기징역 · 사형을 더한 8개(6-2-4, 7장)
• 형벌 입력에 사형 · 무기징역과 작량감경 추가(6-3-2)
v4.4 2026-09-30 6-2-4 형량 구간을 기본 7개 · 살인 8개로 나눈 표로 정리 (제목의 개수와 목록이 어긋나 보이던 문제, BE-2 리뷰)
v4.5 2026-09-30 예시 사건을 가상 살인 사건으로 교체 (COMMON-11)
• 6-6-6 판단 이유 변화 유형 표의 예시를 가상 살인 사건 기준으로 교체
v4.6 2026-10-08 MVP 완료 · 11 · 12차 회의 반영 (COMMON-20)
• 7장: 확장 단계 흐름(판사의 책상 메인 · 판결 성향 테스트 → 판결 체험 → 성향 갱신)과 AI 비교 분석 제외 반영
• 10장: Should Have에 판결 성향 테스트 추가, Could Have에서 퀴즈 · AI 가상 사건 · 난이도 모드 제외
• 14장(MVP 이후 확장 방향) 신설

1. 서비스 개요

서비스명

내Law남불

한 줄 소개

내Law남불은 사용자가 직접 판결을 내려보고 AI·실제 판결과 비교하면서, 판결이 왜 그렇게 내려졌는지를 스스로 생각해보게 하는 체험형 서비스입니다.

2. 기획 배경

뉴스나 커뮤니티에서 판결을 접하면 우리는 종종 다음과 같은 생각을 합니다.

  • "형량이 너무 가벼운 것 아닌가?"
  • "이 정도 형량이 나올만한 사건인가?"
  • "나라면 어떤 판결을 내렸을까?"
  • "판사를 AI로 바꾸면 다르지 않을까?"

하지만 실제 판결은 법전에 적힌 형량 하나만으로 결정되지 않습니다. 사건의 사실관계, 피해 정도, 피고인의 상황, 검사와 변호인의 주장, 적용 법률, 법정형, 양형기준, 다양한 양형 요소 등이 함께 고려됩니다.

내Law남불은 판결 결과만 접했을 때의 직관적인 생각에서 한 단계 더 나아가, 사용자가 직접 사건을 검토하고, 판결을 내리고, 판결이 왜 그렇게 내려졌는지를 생각해보는 경험을 제공하기 위해 기획되었습니다.

3. 서비스 목적

사용자가 직접 판사의 입장에서 실제 사건을 검토하고 판결을 내려본 뒤 자신의 판결을 AI 판결 및 실제 판결과 비교할 수 있도록 합니다.

내Law남불은 특정 판결이 맞거나 틀렸다는 정답을 제시하기보다는,

  • 나는 어떤 요소를 중요하게 생각했는지
  • AI는 어떤 근거를 바탕으로 판단했는지
  • 실제 재판부는 어떤 요소를 고려했는지
  • 같은 사건에서 왜 서로 다른 결과가 나왔는지
  • 뉴스로 사건을 접했을 때와 모든 정보를 본 뒤, 나의 판단 이유가 어떻게 달라졌는지 (v3 추가)

를 사용자가 직접 확인하고 생각해보게 하는 것을 목표로 합니다.

3-1. 경쟁 서비스 대비 포지셔닝 (v3 신규)

대법원 양형위원회의 국민 양형체험 프로그램 「당신이 판사입니다」에는 사건 선택, 체험 전 형량 선택, 단계적 정보 제공, 형량·집행유예 입력, 양형 인자 선택, 실제 판결 공개, 체험자 통계가 이미 있습니다(상세: 경쟁 서비스 분석, 2026-09-28 논의 기록 — 노션 보관). 따라서 "과정을 보여준다"거나 "판결을 비교한다"는 것만으로는 차별점이 되지 않습니다.

내Law남불의 포지셔닝은 다음과 같습니다.

국민 양형체험이 **"판사는 이렇게 판단한다"**를 알려 준다면, 내Law남불은 **"같은 사건 앞에서 나는 어떤 기준으로 판단하는 사람인가"**를 비춰 줍니다.

축 국민 양형체험 내Law남불
핵심 질문 당신이 판사라면 몇 년을 선고하겠습니까? 다 알고 나서도 같은 판단일까?
출발점 사건 (절차 체험) 판결을 볼 때 드는 내 반응
주인공 양형 절차와 양형기준 사용자의 판단 기준
비교 구도 나 vs 법원 (정답 확인) 나 vs 여러 관점 (AI, 재판부, 이후 배심원·참여자)
남는 것 판사는 이렇게 판단하는구나 나는 이런 걸 무겁게 보는구나
변화의 해석 체험 전·후 형량 분포 통계 개인의 판단 이유가 어떻게 바뀌었는지

서비스명 '내Law남불'(내로남불의 변형)이 던지는 질문, "남의 판결을 평가할 때와 내가 직접 판결할 때 같은 기준을 적용하고 있을까?"는 **구경꾼의 나(사전 판단)**와 **판사의 나(최종 판결)**를 비교하는 흐름으로 구현합니다.

4. 핵심 사용자 경험

사건 선택 → 사건 개요 확인 → 사전 판단 (구경꾼의 나) → 사건 정보 단계별 확인 → 사건 내용 최종 정리 → 사용자 직접 판결 (판사의 나) → AI 판결 확인 → 실제 판결 확인 → 사용자·AI·실제 판결 비교 → 각 판결의 판단 포인트와 차이, 나의 판단 이유 변화 확인

실제 판결은 실제 판결 확인 단계 전까지 어떤 형태로도 보여 주지 않습니다. 사용자와 AI 모두 실제 판결을 모르는 상태에서 판단합니다.

5. MVP 목표

초기 약 2주 동안 사용자가 하나의 실제 사건을 선택한 뒤 사건을 검토하고 직접 판결을 내려 AI·실제 판결과 비교하기까지의 전체 체험 흐름을 완성하는 것을 우선 목표로 합니다.

기능 개발 초기에는 대표 판례 1건으로 전체 흐름을 검증하고, 이후 MVP 단계에서 최소한의 사건 콘텐츠를 추가한 뒤 점진적으로 확대합니다.

2주 동안의 구현 범위는 현재 기획대로 유지하되, 팀이 학습하며 구현하는 과정에서 진행 상황에 따라 기능을 유동적으로 덜어내거나 더해가는 방식으로 운영합니다. 기능을 덜어낼 때는 **"사용자가 자신의 판단 기준을 비춰 보는 데 필요한가"**를 기준으로 삼습니다(v3 추가).

6. 핵심 MVP 기능

6-1. 사건 제공

1. 기능 목적

사용자가 판결 체험을 진행할 실제 사건을 선택할 수 있도록 합니다.

2. 사건 선정 원칙

  • 실제 판결문이 존재하는 판례만 사용합니다.
  • 개인정보 및 민감정보 보호를 위해 인명, 지명 등 사건을 특정할 수 있는 정보는 비식별화합니다.
  • 다음과 같은 주요 정보는 원 사건의 내용을 유지합니다.
    • 범행 내용
    • 피해 정도
    • 주요 쟁점
    • 피고인의 전과
    • 반성 관련 사실
    • 합의 및 피해 회복 여부
    • 범행 횟수
    • 피해 금액
    • 범행 기간
    • 기타 주요 양형 요소
  • 확정된 판결이 있는 사건을 사용합니다.
  • 초기 MVP에서는 현행 양형기준이 적용되는 사건을 우선 선정합니다.

필요할 경우 사건 정보를 변경 가능 정보와 변경 금지 정보로 구분하는 가공 기준을 별도로 정의해서 태깅합니다.

3. 사건 규모

최종적으로 다음 범죄 유형을 포함한 최소 3개의 유형을 대상으로 콘텐츠를 확장하는 것을 목표로 합니다.

  • 살인
  • 사기
  • 상해

유형별 최소 10건 이상의 실제 판례 확보를 목표로 하며, 동일한 유형에서도 다양한 판결을 경험할 수 있도록 사례를 구성합니다.

예시:

  • 일반적인 사례
  • 상대적으로 높은 형량이 선고된 사례
  • 상대적으로 낮은 형량이 선고된 사례
  • 주요 양형 요소가 크게 작용한 사례
  • 사회적·법적 쟁점이 있는 사례

개발 단계에서는 다음과 같이 점진적으로 확장합니다.

  1. 기능 개발 초기: 대표 판례 1건
  2. 초기 MVP: 최소 콘텐츠 확보
  3. 핵심 기능 안정화 이후: 범죄 유형 및 판례 수 확대

첫 번째로 적용할 구체적인 범죄 유형과 대표 판례는 별도로 선정합니다.

4. 사건 목록 제공 정보

필수 정보:

  • 사건 제목
  • 범죄 유형
  • 짧은 사건 소개

선택 정보:

  • 사건 키워드
  • 난이도
  • 예상 소요시간
  • 기타 사건 선택을 돕는 정보
    • 참여자 수
    • 좋아요
    • 댓글 수
    • 별점 등

사건 키워드는 사용자의 판단에 영향을 주지 않도록 중립적인 표현을 사용합니다.

6-2. 사건 정보 확인

1. 기능 목적

사용자가 직접 판결을 내릴 수 있도록 필요한 사건 정보를 제공합니다.

또한 상세 정보와 법적 기준을 확인하기 전에, 뉴스로 사건을 접한 사람처럼 개요만 보고 먼저 판단하게 하여(사전 판단, 구경꾼의 나), 이후 모든 정보를 확인한 뒤 내린 최종 판결(판사의 나)과 판단 이유가 어떻게 달라졌는지 확인할 수 있도록 합니다.

2. 필수 제공 정보

  • 죄명 및 범죄 유형
  • 사건 개요
  • 주요 사실관계
  • 피해 결과
  • 양형 판단에 필요한 사실
  • 검사 측 주장
  • 피고인·변호인 측 주장
  • 적용 법률
  • 법정형
  • 양형기준
  • 법률 및 양형기준에 대한 상세 설명

3. 선택 제공 정보

  • 관련 판례

선택 정보는 추후 AI를 활용한 Q&A 챗봇 등의 방식으로 추가 제공하는 방안을 검토합니다.

4. 사전 판단 — 구경꾼의 나 (v3 재정의)

사건 개요를 확인한 직후, 사용자가 뉴스로 이 사건을 접했을 때처럼 현재까지 제공된 정보만으로 먼저 판단하도록 합니다. 정보가 부족한 상태에서 판단하게 하는 것 자체가 목적입니다. 우리가 기사를 보고 "형량이 약하다"고 말할 때도 사건의 일부만 알고 있기 때문입니다.

  • 안내 문구: 판단 전에 정보가 일부라는 사실을 알립니다.

    "지금은 뉴스에서 볼 수 있는 정도의 정보만 있어요. 기사로 이 사건을 접했다고 생각하고 판단해 보세요."

  • 형량 구간 선택: 여러 형량 범위 중 자신의 판단과 가장 가까운 하나를 선택합니다.
  • 작용 요소 선택 (확장 단계, REQ-093): "지금 가장 크게 작용한 것"을 12개 고릅니다. 선택지는 개요에 이미 나온 내용(개요 단계 판단 요소)만, 23개로 제한하며 방향은 받지 않습니다.
  • 사전 판단은 최종 판결과 별도로 저장하고, 최종 판결과 비교하여 판단의 변화를 확인하는 데 활용합니다.
  • (v4) 사건 개요와 사전 판단은 상세 정보 이전의 별도 화면에서 진행합니다. 제출한 사전 판단은 바꿀 수 없고, 사건 정보 확인부터 실제 판결까지(S-04 ~ S-08) 다시 보여 주지 않고, 비교 화면(S-09)에서 처음 다시 보여 줍니다. 두 판단을 서로 영향 없이 따로 내리게 하기 위해서입니다.

형량 구간 (MVP 확정 — 기본 7개, 살인 8개):

구간 기본 (사기 · 상해) 살인
벌금형 ✓ — (법정형에 벌금 없음)
징역형 집행유예 ✓ ✓
실형 3년 미만 ✓ ✓
실형 3년 이상 ~ 5년 미만 ✓ ✓
실형 5년 이상 ~ 10년 미만 ✓ ✓
실형 10년 이상 ~ 20년 미만 ✓ ✓
실형 20년 이상 ✓ ✓
무기징역 — ✓
사형 — ✓
개수 7개 8개

※ 살인은 법정형에 벌금이 없어 벌금형을 빼고 무기징역 · 사형을 더합니다. 그 밖의 범죄 유형별 세부 조정은 추후 정의합니다(요구사항 FR-2-8).

사건 개요 작성 원칙: 개요는 실제 기사 수준의 정보를 중립적인 표현으로 작성합니다. 분노나 동정을 유발하는 사실만 골라 보여 주지 않습니다. 사용자가 나중에 "몰랐구나"를 느끼게 하는 것이 목적이지, "속았다"를 느끼게 하는 것이 목적이 아닙니다.

검토 후 제외한 방식:

  • 처음에 실제 형량을 보여 주고 "가볍다 / 적절하다 / 무겁다"로 평가하게 하는 방식 → 실제 형량에 판단이 쏠려(앵커링) 사용자의 독립적인 판단이 무너집니다.
  • 조건 변경("만약에") 시뮬레이션 → "실제 판결 기반" 원칙이 흐려집니다.
  • 사전 판단 유형 구분(예측형 / 평가형) → 평가형을 제외해 불필요합니다.
  • 실제 판결 공개 후 재판부 판결을 평가하게 하는 방식 → 이미 자기 판결을 내린 뒤라 숫자만 비교해 답하게 되어 새로운 정보를 만들지 못합니다.

5. 정보 구성

사용자에게 제공하는 사건 정보는 다음과 같이 구분합니다.

  1. 사건 개요
    • 죄명 및 범죄 유형
    • 사건에 대한 간략한 설명
  2. 사건 상세 정보
    • 주요 사실관계
    • 피해 결과
    • 양형 판단에 필요한 사실
      • 피고인 관련 주요 사실
      • 합의 및 피해 회복
  3. 양측 주장
    • 검사 측 주장
    • 피고인·변호인 측 주장
  4. 법률 및 양형 기준
    • 적용 법률
    • 법정형
    • 양형기준
    • 필요한 용어 및 기준 설명
  5. 관련 판례 (이후 단계)
    • 필요 시 추가로 확인할 수 있는 참고 정보. AI Q&A 등으로 제공하는 방안을 검토합니다(REQ-028)

1심과 항소심의 형량이 다른 사건은 항소심에서 새로 드러난 사정(합의 성립, 피해 회복 등)까지 포함해 두 판결문의 내용을 활용하여 사건 정보를 구성합니다.

6. 정보 제공 방식

많은 법률 정보를 한 번에 제공하면 사용성이 떨어질 수 있으므로 사건 정보는 단계적으로 제공합니다.

사건 개요 → 사전 판단 → 사건 상세 정보 → 양측 주장 → 법률 및 양형기준 → 판결 전 최종 정리

  • 사건 개요 · 사전 판단은 별도 화면(S-03)에서, 이후 정보는 아코디언 누적 공개형(S-04: ① 개요 ② 상세 ③ 양측 ④ 법률 · 양형기준)으로 구성합니다.
  • 현재 단계를 확인하지 않으면 다음 단계의 정보를 확인할 수 없도록 합니다.
  • 모든 정보를 확인한 이후에는 지금까지 확인한 내용을 다시 살펴볼 수 있는 최종 정리 화면을 제공하고, 이후 사용자 판결 단계로 이동합니다.
  • (v4) 진행 상태는 서버에 저장합니다. 새로고침하거나 다시 접속해도 마지막으로 확인한 단계에서 이어지며, 로그인 없이 같은 브라우저 기준으로 동작합니다. 단계 순서는 화면이 아니라 서버에서 지킵니다.

6-3. 사용자 판결

1. 기능 목적

사용자가 직접 판사의 입장에서 사건의 형벌과 형량을 결정할 수 있도록 합니다.

2. 판결 입력 방식

사용자는 해당 사건에서 가능한 형벌을 선택한 뒤 형량을 입력합니다.

예시:

  • 징역: 년 / 개월
  • 벌금: 금액
  • 사형 · 무기징역(법정형에 있는 사건만): 그대로 선고하거나 작량감경해 선고(사형은 무기징역 또는 징역, 무기징역은 징역)
  • 집행유예가 필요한 사건: 집행유예 여부 및 기간

사건별로 필요하지 않은 판결 선택지는 노출하지 않습니다. 무죄는 MVP 선택지에서 제외합니다(v4.2). 도입 여부는 추후 검토합니다.

보호관찰, 사회봉사 등 세부적인 부가 처분은 MVP 이후 확장 여부를 검토합니다.

여러 죄명이 결합된 사건과 같은 죄를 여러 번 저지른 사건(동종 경합범, 예: 피해자 여러 명 반복 사기)은 경합범 가중으로 선고할 수 있는 범위가 달라지므로 서비스 대상에서 제외합니다(v4.2). 단일 범행 사건만 사용합니다.

3. 사용자의 판결 근거

사용자는 판결을 내릴 때 자신이 중요하게 고려한 판단 요소를 사건별 판단 요소 목록에서 선택합니다.

  • 판단 요소 목록은 사건별 주요 사실관계를 기반으로 만들고, 중립적인 표현으로 제공합니다.
  • 사용자·AI·실제 판결은 모두 같은 판단 요소 목록을 사용합니다.
  • 이를 통해 세 판결의 판단 요소를 같은 기준으로 비교합니다.
  • 복수 선택이 가능합니다.
  • 각 요소가 자신의 판단에서 형량을 높이는 방향인지 낮추는 방향인지 표시합니다.
  • 목록에 없는 판결 이유는 자유 의견으로 따로 입력할 수 있도록 합니다(확장 단계, REQ-033).

수집된 판단 요소는 최종 비교 단계에서 사용자·AI·실제 판결의 판단 근거를 비교하는 데 활용합니다.

판단 요소의 공개 단계와 기록 시점 (v3 추가)

  • 각 판단 요소에는 사용자가 그 사실을 처음 알게 되는 단계(개요 / 상세 사실관계 / 양측 주장 / 법률·양형기준)를 사건 등록 시 표시합니다.
  • 판단 요소 기록은 고려한 요소만 주체(사용자 / AI / 재판부) · 시점(사전 판단 / 최종 판결) · 방향(↑/↓, 사전 판단은 방향 없음)과 함께 같은 형식으로 저장합니다. 기록이 없는 요소는 "고려하지 않음(—)"으로 봅니다.
  • 이 두 가지로 사전 판단 선택지를 개요 단계 요소로 제한하고, 비교 화면에서 판단 이유 변화를 변화 2유형과 변화 없음 1유형, 총 3가지로 구분합니다(6-6).

4. 법정형 및 양형기준 활용

사용자가 최종 판결을 내릴 때 법정형과 양형기준을 참고 정보로 제공합니다.

법정형

  • 해당 범죄에 법률이 정한 처벌 범위. 실제로 선고할 수 있는 범위는 감경 · 가중을 반영해 따로 표시합니다(6-3-5)

양형기준

  • 구체적인 형량을 결정할 때 참고하기 위한 기준

권고 형량 범위

  • 공식 양형기준에 따른 정해진 규칙을 기반으로 계산
  • 하나의 정답 형량이 아닌 참고 가능한 범위 형태로 제공
  • 왜 해당 권고 범위가 도출되었는지 함께 설명

사용자가 선택한 개인적인 판단 요소는 공식 권고 형량 범위를 계산하는 데 사용하지 않습니다.

  • 권고 형량 범위는 현재와 같이 판결 전에 제공합니다.
  • 추후 난이도를 높이는 방식으로 권고 형량 범위를 보여주지 않는 방향도 검토합니다.
  • 양형기준과 권고 형량 범위는 사건이 발생한 시점의 양형기준을 적용합니다.

(v3 재검토 제기) 판결 전에 권고 범위를 보여 주면 사용자·AI·실제 판결이 모두 권고 범위로 모여 비교할 차이가 줄어들 수 있습니다. 판결 전에는 법정형만 제공하고 권고 범위는 공개 단계에서 기준선으로 보여 주는 대안을 검토합니다.

5. 선고할 수 있는 범위를 벗어난 입력 (v4 변경)

실제 재판에서도 판결은 법률상 선고할 수 있는 범위 안에서만 내릴 수 있습니다. 따라서 선고할 수 있는 범위를 벗어난 형량은 확정할 수 없습니다.

  • 범위를 벗어나면 "선고할 수 있는 범위를 벗어났습니다"라는 안내와 함께 가능한 범위를 표시하고, 판결 확정 버튼을 비활성화합니다.
  • 화면뿐 아니라 서버에서도 범위 밖 판결은 저장하지 않습니다.
  • 선고할 수 있는 범위는 법정형에 사실관계로 인정되는 법률상 감경(자수 · 심신미약 등)과 작량감경(재판상 감경)을 모두 적용한 하한, 사실관계로 정해지는 가중(누범 등)을 반영한 상한으로 정한 가장 넓은 범위입니다. 실제 재판부가 감경을 적용했는지가 판결 전에 드러나지 않도록, 사건마다 항상 가장 넓은 범위를 보여 줍니다.
  • 판결 입력 화면에는 법정형과 선고할 수 있는 범위를 함께 표시합니다.
  • MVP에서는 팀이 사건 등록 시 범위를 직접 계산해 입력하고, 자동 계산은 확장 단계에서 검토합니다.

권고 형량 범위는 참고 기준이므로, 권고 범위를 벗어난 판결도 그대로 확정할 수 있습니다. 권고 범위 이탈 안내는 확장 단계(REQ-036)입니다.

v3까지는 "사용자의 입력 자체를 강제로 제한하지 않고 경고만 한다"였으나, 실제 재판에서도 선고할 수 없는 판결이므로 v4에서 확정 불가로 바꿨습니다.

6. 판결 확정 (v4 추가)

판결을 확정하기 전에 "확정하면 판결을 바꿀 수 없고, AI 판결과 실제 판결이 차례로 공개돼요"라는 확인을 한 번 더 거칩니다. 확정한 판결은 어떤 경로로도 수정할 수 없습니다.

6-4. AI 판결

1. 기능 목적

사용자와 동일한 사건을 바탕으로 AI가 독립적으로 판결을 내리고, 이후 사용자 및 실제 판결과 비교할 수 있도록 합니다.

2. AI에게 제공하는 사건 정보

AI는 사용자가 판결 과정에서 확인한 것과 동일한 수준의 사건 정보를 전달받습니다.

제공 정보:

  • 죄명 및 범죄 유형
  • 사건 개요
  • 주요 사실관계
  • 피해 결과
  • 피고인 관련 사실
  • 합의 및 피해 회복 정보
  • 검사 측 주장
  • 피고인·변호인 측 주장
  • 적용 죄명·법조문·법정형
  • 사건별 판단 요소 목록

적용 죄명·법조문·법정형은 사건 등록 시 고정한 입력값을 사용합니다.

제외 정보:

  • 실제 판결 결과
  • 실제 형량
  • 실제 재판부의 최종 판단 근거
  • 사용자가 내린 판결
  • 사용자가 선택한 판단 요소

이를 통해 사용자와 AI가 서로의 판단이나 실제 판결에 영향을 받지 않고 동일한 사건을 독립적으로 판단하도록 합니다.

3. AI 판결에 활용하는 자료

AI 판결에는 다음 자료를 활용합니다.

  • 관련 법률
  • 법정형
  • 양형기준
  • 유사 판례

유사 판례 및 양형기준 등 필요한 자료는 RAG를 활용하여 검색하고 AI 판결 생성 시 근거로 제공합니다. 판례 수가 적거나 검색 품질이 부족해 RAG를 적용할 수 없으면, 필요한 자료를 프롬프트에 직접 넣는 퓨샷 방식으로 대체합니다(v4.2).

유사 판례 검색 시 현재 판결하려는 대상 사건 자체는 검색 결과에서 제외하여 실제 판결 결과가 AI에게 노출되지 않도록 합니다.

관련 법률과 법정형은 RAG로 검색하지 않고, 사건 등록 단계에서 확정한 입력값을 사용합니다.

양형기준은 사건 발생 시점에 적용되는 버전만 검색되도록 합니다.

4. 에이전틱 RAG 구조

MVP에서는 죄명을 잘못 적용할 위험을 줄이기 위해 별도의 법률 분석 Agent를 사용하지 않습니다.

죄명, 적용 법조문, 법정형, 법적으로 가능한 형벌은 판결문을 기준으로 사건 등록 시 입력값으로 고정합니다.

고정된 입력값은 각 Agent에 공통으로 전달합니다.

유사 판례 분석과 양형기준 분석에 집중합니다. MVP에서는 이 구조로 오프라인에서 생성 · 검수한 AI 판결을 적재하고, 서비스 안의 생성 파이프라인은 확장 단계(REQ-040 ~ 045)에서 구현합니다.

Agent 2. 유사 판례 분석

  • 질문: "비슷한 사건에서는 어떻게 판단했는가?"
  • 활용 자료:
    • 판례 Vector Store (RAG를 적용할 수 없으면 퓨샷 프롬프트)
  • 주요 결과:
    • 유사 판례
    • 해당 판례의 형량
    • 중요하게 고려된 판단 요소
    • 현재 사건과의 공통점
    • 현재 사건과의 차이점

Agent 3. 양형기준 분석

  • 질문: "이 사건에는 어떤 양형기준과 양형 요소가 적용되는가?"
  • 활용 자료:
    • 사건 발생 시점의 양형기준 RAG (RAG를 적용할 수 없으면 퓨샷 프롬프트)
  • 주요 결과:
    • 적용되는 양형기준
    • 범죄 유형
    • 특별양형인자 후보
    • 일반양형인자 후보
    • 각 요소의 근거가 되는 사건 사실

Agent 4. 최종 AI 판결 생성

입력값인 죄명·법조문·법정형과 Agent 2·3의 분석 결과를 종합하여 최종 AI 판결을 생성합니다.

  • 주요 결과:
    • 형벌
    • 형량
    • 주요 판단 요소
    • 형량을 높이는 요소
    • 형량을 낮추는 요소
    • 판결 이유

AI가 제시하는 판단 요소는 반드시 사건별 판단 요소 목록 안에서만 선택하고, 각 요소가 형량을 높이는 방향인지 낮추는 방향인지 표시하도록 합니다.

5. AI 판결의 일관성과 신뢰성

AI 판결은 사용자 요청 시마다 실시간으로 새롭게 생성하지 않습니다.

사건 등록 단계에서 AI 판결을 미리 생성한 뒤 검토하여 저장하고, 모든 사용자에게 동일한 결과를 제공합니다.

이를 통해 동일 사건에서 사용자마다 다른 AI 판결을 받는 문제를 방지합니다.

운영 원칙:

  • AI 판결 생성 후 내용과 근거 검토
  • 검토가 완료된 결과만 서비스에 등록
  • AI 모델, 프롬프트 또는 참고 데이터가 변경되더라도 기존 판결을 자동으로 덮어쓰지 않음
  • 필요한 경우 재생성 후 다시 검토

(v4) 예외: 세 판결 AI 비교 분석(6-6-4)은 사용자 판결에 따라 내용이 달라지므로 미리 만들어 검토할 수 없습니다. 비교 분석은 체험마다 실시간으로 생성하고, 검토 대신 안전장치로 신뢰성을 보완합니다.

6-5. 실제 판결 공개

1. 기능 목적

사용자가 자신의 판결과 AI 판결 이후 실제 법원의 판결 결과와 판단 근거를 확인할 수 있도록 합니다.

2. 제공 정보

실제 판결에서는 다음 내용을 중심으로 제공합니다.

  • 실제 선고된 형벌 및 형량
  • 재판부가 중요하게 고려한 판단 요소
  • 각 요소가 형량에 유리하거나 불리하게 작용한 방향
  • 해당 판단의 근거가 되는 판결문 내용
  • 판결문 내용을 사용자가 이해하기 쉽게 정리한 설명

사용자·AI 판결과 비교하는 데 필요한 핵심 내용을 중심으로 요약하여 제공합니다.

실제 판결의 판단 요소는 팀이 판결문을 확인한 뒤 사건별 판단 요소 목록에 직접 표시합니다.

기록 항목 예시:

  • 고려한 요소 (표시하지 않은 요소는 고려하지 않은 것으로 봄)
  • 형량에 작용한 방향
  • 근거가 되는 판결문 내용

3. 원문 출처 제공

사건 비식별화의 목적을 유지하기 위해 사용자에게 사건번호 및 실제 판결문 원문 링크를 직접 제공하지 않습니다.

대신:

  • 실제 공개 판례를 기반으로 재구성한 사건임을 명시
  • 판례의 출처 기관 안내 (확장 단계, REQ-055)
  • 원본 판결문과 사건번호는 내부적으로 보관
  • 재구성된 내용과 원본의 일치 여부를 내부에서 검증할 수 있도록 관리
  • 사용자에게 비식별화 및 사건 재구성 원칙 안내
  • 사용자에게 제공하는 판결문 발췌 내용에도 동일한 비식별화 원칙 적용

이를 통해 비식별화의 목적과 실제 판례 기반 서비스라는 신뢰성을 함께 확보합니다.

4. 기준 판결

서비스에서 비교하는 "실제 판결"은 최종 확정 판결을 기준으로 합니다.

1심 형량이 그대로 확정된 사건

  • 1심 판결과 확정된 형량이 동일한 경우 해당 판결을 실제 판결의 기준으로 사용합니다.

1심과 항소심의 형량이 다른 사건

  • 1심 판결문과 항소심 판결문을 모두 확보합니다.
  • 최종적으로 확정된 형벌과 형량을 실제 판결 결과로 사용합니다.
  • 심급별 판단의 차이나 추가로 고려된 사정이 있는 경우 관련 판결문의 내용을 함께 활용합니다.

6-6. 세 판결 비교 및 판단 근거 분석

1. 기능 목적

사용자 판결, AI 판결, 실제 판결의 결과와 판단 근거를 비교하여 각각의 판결이 어떻게, 왜 달라졌는지 사용자가 이해할 수 있도록 합니다. 또한 사전 판단(구경꾼의 나)에서 최종 판결(판사의 나)까지 사용자 자신의 판단 이유가 어떻게 바뀌었는지 보여 줍니다.

2. 비교 항목

  • 형벌 종류
  • 형량
  • 각 판결에서 중요하게 고려한 판단 요소
  • 각 판단 요소가 형량을 높이는 방향 또는 낮추는 방향 중 어떻게 작용했는지
  • 주요 판결 이유

형량의 숫자 차이만 보여주는 것이 아니라 결과의 차이가 발생한 판단 근거까지 함께 비교합니다.

세 판결의 판단 요소는 같은 사건별 판단 요소 목록을 기준으로 비교합니다.

3. 각 판결의 판단 포인트 분석 (확장 단계, REQ-062)

사용자·AI·실제 판결 각각에서 어떤 요소를 중점적으로 고려했는지 분석하여 제공합니다.

예시:

사용자 판결

  • 범행의 계획성을 중요하게 고려
  • 피해 정도를 형량을 높이는 요소로 판단

AI 판결

  • 양형기준과 피해 회복 여부를 중요하게 고려
  • 초범 여부를 형량을 낮추는 요소로 판단

실제 판결

  • 범행 결과와 범행 후 행동을 중요하게 고려
  • 자수를 유리한 사정으로 판단

4. AI 비교 분석

세 판결에 기록된 판단 근거를 바탕으로 AI가 다음 내용을 분석합니다.

  • 세 판결에서 공통적으로 중요하게 고려한 요소
  • 특정 판결에서만 중요하게 고려한 요소
  • 같은 요소를 서로 다르게 평가한 부분
  • 각 판결이 어떤 관점에 상대적으로 중점을 두었는지

AI는 새로운 사건 사실이나 판단 근거를 임의로 생성하지 않고 기존 세 판결에 기록된 근거만을 바탕으로 차이를 설명합니다.

AI가 어떤 판결이 옳거나 더 적절한지를 결정하기보다, "어디에서 판단이 달라졌는가?" 를 사용자가 이해하기 쉽게 설명하는 역할에 집중합니다.

생성 방식 (v4 확정)

  • 사용자 판결이 체험마다 다르므로, AI 비교 분석은 체험별로 실시간 생성합니다. 사용자가 실제 판결을 확인하는 동안 생성을 시작해, 비교 화면에서 기다리는 시간을 줄입니다.
  • 비교 화면은 AI 분석을 기다리지 않습니다. 판단 요소 비교표와 규칙 기반 문장을 먼저 보여 주고, 분석이 준비되면 공통점·차이점 영역을 교체합니다.
  • 체험당 한 번만 생성해 저장하고, 다시 볼 때는 저장된 분석을 보여 줍니다.
  • 안전장치:
    • AI에는 구조화된 기록만 제공합니다: 세 판결의 형벌·형량·판단 요소 기록(요소 ID·문구·방향), 사전 판단 구간, 요소의 공개 단계. 사건 원문과 판결문 전문은 제공하지 않습니다(sequence-diagram.md 8장 안전장치).
    • 분석 항목마다 근거가 된 판단 요소를 표시하게 하고, 목록에 없는 요소가 나오면 사용하지 않습니다.
    • "정답", "틀렸다", "이중 잣대"나 점수 표현이 있으면 사용하지 않습니다.
    • 생성에 실패하거나 오래 걸리면 규칙 기반 문장을 그대로 보여 줍니다.
    • 입력·출력과 프롬프트 버전을 기록하고, 팀이 주기적으로 샘플을 점검합니다.
  • AI 비교 분석은 확장 단계 기능이며, MVP에서는 판단 요소 비교표를 바탕으로 한 규칙 기반 문장으로 공통점·차이점을 보여 줍니다.

5. 비교 화면

한 화면에서 다음 내용을 우선 확인할 수 있도록 합니다.

  • 사용자의 사전 판단과 최종 판결의 변화
  • 사용자 / AI / 실제 판결의 형벌 및 형량
  • 주요 판단 요소
  • 판단 요소의 방향
  • 핵심 공통점과 차이점

사전 판단은 세 판결 중 하나로 취급하지 않고, 사건 정보를 확인하기 전후 사용자의 판단이 어떻게 달라졌는지 보여주는 별도 정보로 제공합니다.

세부 판결 이유와 상세 근거는 펼쳐보기 등의 방식으로 추가 확인할 수 있도록 합니다(확장 단계, REQ-064).

비교 화면(S-09)은 판결 카드 3열 + 판단 요소 매트릭스(분류 태그: 셋 모두 같게 본 요소 / 판단이 엇갈린 요소 / 나만 고려하지 않은 요소)로 확정했습니다.

판결 카드 한 줄 요약 (v4.2): 판결 카드마다 그 판결이 무엇을 무겁게 봤는지 한 줄로 보여 줍니다. AI · 실제 판결 요약은 팀이 등록합니다. 내 판결 요약은 MVP에서 사용자가 고른 판단 요소마다 붙인 요약어(예: 흉기 사용, 범행 인정 · 반성, BE-26 확정)를 모아 규칙 문장으로 만들고(예: "흉기 사용을 무겁게 보고 범행 인정 · 반성을 감안한 판단"), 확장 단계에서는 AI가 사용자가 입력한 내용으로 실시간 요약을 만들어 바꿉니다.

6. 판단 이유 변화의 유형 — 변화 2유형 + 변화 없음 1유형 (v3 신규, 확장 단계 REQ-096)

사전 판단의 작용 요소와 최종 판결의 판단 요소를 비교할 때, 변화를 2유형(새로 알게 된 요소로 바뀜 / 이미 알던 요소의 무게가 바뀜)으로 나누고, 변화가 없는 "처음부터 알던 요소"까지 총 3가지로 다르게 보여 줍니다.

유형 예시 보여 주는 방식
새로 알게 된 요소로 바뀜 처음엔 몰랐던 유족의 사정(어린 자녀)과 반성을 판결에 반영 정당한 변화로 인정: "새 정보를 반영해 판단을 바꾼 건 자연스러운 일이에요. 처음 판단에는 남겨진 가족과 반성 여부가 빠져 있었어요."
처음부터 알던 요소를 그대로 반영 개요에서 본 "흉기를 집어 든 점"을 처음에도, 판결할 때도 형량을 높이는 요소로 봄 변화 없음으로 서술: "다투던 중 흉기를 집어 들었다는 점은 처음부터 알고 있었어요. 판결할 때도 형량을 높이는 요소로 봤어요."
이미 알던 요소의 무게가 바뀜 개요에서 본 "오래된 돈 문제"를 사전 판단에서는 골랐는데, 판결할 땐 고려하지 않음 성찰할 거리 제시: "돈 문제로 오래 다툼이 있었다는 점은 처음부터 알고 있었는데, 판결할 때는 고려하지 않았어요."

"이미 알던 요소의 무게가 바뀜" 유형은 정보는 그대로인데 판단이 달라진 경우로, 서비스명이 던지는 질문에 가장 가까운 지점입니다. 판단을 바꾼 것을 점수처럼 다루지 않고, 무엇이 판단에 들어오고 빠졌는지를 서술합니다.

비교 화면 하단에는 체험을 서비스 밖으로 이어 주는 안내를 둡니다(확장 단계, REQ-097).

"다음에 뉴스에서 판결을 보면, 아직 모르는 정보가 무엇일지 한 번 떠올려 보세요."

7. 전체 사용자 흐름

  1. 랜딩 / 홈 서비스의 목적과 핵심 경험을 소개합니다. 사용자는 사건 체험을 시작하거나 사건 목록으로 이동합니다. 와이어프레임의 랜딩 화면에서도 "당신이 판사라면 어떤 판결을 내리겠습니까?"라는 메시지를 중심으로 서비스 진입 흐름을 구성하고 있습니다.
  2. 사건 선택 사건 목록에서 사용자가 판결해보고 싶은 사건을 선택합니다. 목록은 그리드 카드형(S-02)으로 확정했습니다(필터 · 정렬은 이후 단계).
  3. 사건 개요 확인 죄명, 범죄 유형, 사건에 대한 간략한 설명을 뉴스 기사 수준으로 먼저 확인합니다.
  4. 사전 판단 (구경꾼의 나) 정보가 일부라는 안내를 본 뒤, 개요만을 바탕으로 형량 구간(7개, 살인은 8개 중 1개)을 선택합니다. (확장) 지금 가장 크게 작용한 요소 1~2개를 고릅니다. 제출한 판단은 바꿀 수 없습니다.
  5. 사건 정보 확인 상세 사실관계, 양측 주장, 법률·양형기준을 단계적으로 확인합니다.
  6. 최종 정리 사용자가 지금까지 확인한 사건 정보를 한 화면에서 다시 검토합니다.
  7. 사용자 판결 (판사의 나) 형벌과 형량을 입력하고, 판단 요소 목록에서 자신이 중요하게 고려한 요소와 방향을 선택합니다.
  8. AI 판결 확인 사전에 생성된 AI의 판결과 주요 판단 근거를 확인합니다.
  9. 실제 판결 확인 실제 법원의 판결 결과와 주요 판단 근거를 확인합니다.
  10. 세 판결 비교 및 판단 차이 분석 사용자·AI·실제 판결의 형량과 판단 요소를 비교하고, 사전 판단과 최종 판결 사이에 판단 이유가 어떻게 바뀌었는지도 함께 확인합니다. 공통점 · 차이점은 판단 요소 비교표 기반 규칙 문장으로 보여 줍니다. (v4.6) 확장 단계의 AI 비교 분석(체험별 실시간 생성)은 11차 회의에서 제외했습니다.

(v4.6) 확장 단계 흐름: 위 1 ~ 10단계 앞뒤로 입구와 끝을 넓힙니다. 메인은 판사의 책상(서류철 = 판결 성향 테스트, 신문 = 판결 체험, 핸드폰 = 마이페이지, 컴퓨터 = 커뮤니티)이 되고, 가벼운 판결 성향 테스트 결과에서 "실제 사건으로 판결하러 가기"로 판결 체험에 들어옵니다. 체험을 마치면 고른 판단 요소로 내 성향이 갱신되어 마이페이지에서 변화를 봅니다. 자세한 흐름은 user-flow.md를 참고합니다.

8. UI/UX 방향

내Law남불은 일반적인 서비스보다 사용자에게 제공해야 하는 사건 및 법률 정보의 양이 많습니다.

따라서 단순히 많은 정보를 보여주는 것보다 사용자가 부담 없이 순서대로 이해할 수 있도록 만드는 것을 중요하게 봅니다.

기본 원칙

  • 복잡한 정보는 단계적으로 제공
  • 한 화면에 지나치게 많은 정보 배치 지양
  • 어려운 법률 용어에는 간단한 설명 제공
  • 필요한 경우 클릭, 펼쳐보기 등을 통해 상세 설명 제공
  • 판결 전에는 실제 판결 결과가 노출되지 않도록 구성
  • 결과 화면에서는 세 판결을 직관적으로 비교할 수 있도록 구성
  • 데스크톱뿐 아니라 모바일 핵심 흐름도 고려

톤과 태도 (v3 신규)

  • 단정하지 않고 질문합니다. "당신은 이중 잣대다"가 아니라 "다 알고 나서도 같은 판단일까?"처럼 씁니다. 사전 판단과 최종 판결의 차이는 대부분 정보 차이에서 오므로, 내로남불을 단정하면 과장처럼 보입니다.
  • "속았다"가 아니라 "몰랐구나"가 되게 합니다. 정보가 일부라는 사실을 미리 알리고, 개요를 중립적으로 쓰며, 결과에서 판단 변화를 정당하게 인정합니다.
  • 점수를 매기지 않습니다. 판결이 실제와 가깝거나 멀다는 것을 정답·오답으로 표현하지 않습니다.

현재 와이어프레임에는 랜딩부터 사건 선택, 사건 확인, 사용자 판결, AI·실제 판결, 최종 비교까지의 전체 PC 화면과 모바일 핵심 흐름이 포함되어 있습니다. 와이어프레임 v2.1에서 사전 판단 화면(S-03), 선고할 수 있는 범위 표시, 비교 화면의 처음 판단 → 직접 판결 영역이 반영되었습니다(wireframe.pdf 참고).

9. 판례 데이터 및 개인정보 처리 원칙

1. 판례 데이터 확보

실제 판례 데이터 확보 경로로 다음과 같은 공개 데이터 및 API 활용을 검토합니다.

  • 공공데이터포털
  • 국가법령정보 공동활용 API
  • 기타 합법적으로 이용 가능한 공개 판례 데이터

구체적인 데이터 확보 방식은 데이터 사용 조건과 기술적 접근 가능성을 확인한 뒤 확정합니다.

(v4.2) 조사 결과: 국가법령정보 공동활용 API(law.go.kr)에 공개된 하급심 형사판결 중 필수 조건(자백 · 단일 죄명 · 확정판결 · 양형기준 적용 근거 명시 등)을 모두 만족하는 상해 · 사기 사건은 아직 찾지 못했습니다(대표 판례 후보 조사 결과, 노션 보관). 대응 방향은 요구사항 FR-1-9에 정리되어 있습니다.

  • 사건마다 기준 판결 및 확정 여부를 확인합니다.
  • 1심과 항소심의 형량이 다르면 두 판결문을 모두 확보합니다.
  • 사건마다 적용할 양형기준 버전을 함께 기록합니다.
  • MVP에서는 현행 양형기준이 적용되는 사건을 사용하고, 이후 과거 사건을 추가할 때는 양형위원회에서 공개하는 과거 양형기준을 확보합니다.

2. 개인정보 및 민감정보 보호

실제 사건을 사용하는 서비스 특성상 개인정보와 사건 특정 가능성에 대한 기준을 명확하게 설정합니다.

  • 실제 인명 비식별화
  • 구체적인 지명 및 기관명 등 사건 특정 가능 정보 비식별화
  • 판결에 영향을 주지 않는 개인정보 제거
  • 판결에 영향을 주는 핵심 사실관계는 유지
  • 원본 데이터와 가공 데이터는 내부적으로 연결 가능하도록 관리
  • 적용한 비식별화 원칙과 데이터 처리 기준을 문서화

개인정보 보호 관련 법적 기준을 조사하여 서비스의 판례 가공 및 데이터 관리 원칙에 반영합니다.

10. 기능 우선순위

Must Have

핵심 판결 체험을 위해 반드시 구현합니다.

  • 실제 판례 기반 사건 제공
  • 사건 개요 기반 사전 판단 (형량 구간)
  • 단계별 사건 정보 확인
  • 판결 전 최종 정보 정리
  • 사용자 직접 판결
  • 사용자 판단 요소 입력
  • 사건별 판단 요소 목록 (공개 단계 포함)
  • 법정형 및 양형기준 제공
  • 권고 형량 범위 제공
  • AI 판결 생성 및 제공 (MVP는 오프라인 생성 · 검수 결과 적재)
  • 실제 판결 공개
  • 사용자·AI·실제 판결 비교
  • 사전 판단과 최종 사용자 판결의 변화 확인
  • 세 판결의 판단 근거 및 차이 분석 (MVP: 판단 요소 매트릭스 · 분류 태그 · 규칙 문장 / AI 비교 분석은 현재 확장 범위에서 제외)
  • 선고할 수 있는 범위 검증 (v4 추가)
  • 체험 진행 상태 서버 저장, 제출·확정한 판단 수정 불가 (v4 추가)

Should Have

핵심 체험의 완성도를 높이기 위해 개발 상황에 따라 추가합니다.

  • 회원가입 / 로그인
  • 사용자 판결 기록 저장
  • 이전 판결 기록 조회
  • 사용자 선택 및 판결 과정 기록
  • 사건 콘텐츠 확대
  • 판결 비교 결과에 대한 추가 설명
  • 선택 정보를 확인할 수 있는 AI Q&A
  • 사전 판단의 작용 요소 선택과 판단 이유 변화 유형 표시 (v3 추가)
  • 판단 요소 단위 참여자 통계 (v3 추가)
  • 판결 성향 테스트와 판결 체험 연결, 체험 기반 성향 갱신, 마이페이지, 판사의 책상 메인 (v4.6 추가, 확장 단계)

Could Have

핵심 서비스가 안정된 이후 확장을 검토합니다.

  • 실제 판결과 AI 판결 맞히기 퀴즈 (v4.6 제외)
  • 다른 사용자의 평균 형량 및 판결 통계
  • 내 판결이 전체 사용자 중 어느 범주에 있는지 확인
  • 판결 결과 SNS 공유
  • AI를 활용한 가상 사건 생성 (v4.6 제외)
  • 비슷한 해외 판례 소개 (v4.6: 해외 법률 · 판결 비교에서 축소)
  • 게임형 / 시나리오형 판결 콘텐츠
  • 사용자 판결 데이터를 활용한 통계 및 분석
  • 난이도 상향 모드: 권고 형량 범위 비공개 (v4.6 제외)
  • 커뮤니티 · 프로필 레벨업 · 오늘/이번 주의 사건 · 캐릭터별 판단 통계 (v4.6 추가, 검토 중)
  • 국민참여재판 배심원 의견을 추가 관점으로 제공 (v3 추가)
  • 같은 사건 재체험 (v4.1 추가, 구조만 준비, REQ-110)
  • 선고 가능 범위 · 권고 범위 자동 계산 (v4.1 추가, REQ-111)

11. 서비스 운영 및 검증 방향

실제 판례와 AI를 함께 사용하는 서비스이므로 기능 구현뿐 아니라 운영 과정의 검증도 중요하게 관리합니다.

판례 검증

  • 원 판결문과 가공된 사건 정보 비교
  • 핵심 사실관계 누락 여부 확인
  • 비식별화 과정에서 판결 의미가 변하지 않았는지 확인
  • 사건 개요가 중립적으로 작성됐는지 확인 (v3 추가)
  • 판단 요소의 공개 단계가 실제 화면 노출 순서와 일치하는지 확인 (v3 추가)

AI 판결 검증

  • 사건 등록 전 AI 판결 내용 검토
  • 참고 법률·양형기준·판례와 결과의 일치 여부 확인
  • AI가 존재하지 않는 근거나 사실을 생성하지 않았는지 확인

서비스 운영

  • 운영 과정에서 발생한 AI 오류 및 데이터 문제 기록
  • 문제의 원인과 수정 과정을 문서화
  • 모델·프롬프트·RAG 데이터 변경 시 결과 변화를 확인
  • 서비스 운영 과정에서 발견한 개선 사항을 지속적으로 반영

이러한 기록은 서비스 안정성을 높이는 동시에 향후 프로젝트 포트폴리오에서 실제 운영 및 문제 해결 경험을 설명하는 자료로 활용할 수 있습니다.

12. 추후 결정 및 구체화가 필요한 사항

추후 결정 사항은 요구사항 명세서 15장(requirements-specification.md "전체 미결정 사항 종합")에서 한곳으로 관리합니다(v4.2). 이 문서에 따로 목록을 두지 않습니다.

v4.1까지 이 장에 있던 항목은 요구사항 15장으로 옮기거나 확정 처리했습니다.

  • 확정: 기능 명세 구현 단계(MVP 48 / 확장 26 / 이후 24 / 데이터 13, 총 111), 동종 경합범 서비스 제외, 무죄 선택지 MVP 제외, 회원 · 판결 기록 기능과 사용자 통계 · 공유 기능은 이후 단계
  • 요구사항 15장으로 이관: 범죄 유형별 데이터 구조, 권고 형량 범위 계산 로직, RAG 데이터 구축 방식, AI 비교 분석 시간 초과 기준, 구체적인 화면 UI

13. 프로젝트 방향 요약

내Law남불은 AI에게 판결의 정답을 묻는 서비스가 아닙니다.

사용자가 실제 사건을 직접 살펴보고 자신의 판단을 내린 뒤, AI와 실제 재판부가 같은 사건을 어떻게 바라봤는지를 비교하는 서비스입니다.

서비스의 최종 목표는 "누가 맞는가?" 를 결정하는 것이 아니라, "같은 사건을 보고도 왜 서로 다른 판단이 나왔는가?" 를 사용자가 직접 확인하고 생각해볼 수 있도록 하는 것입니다.

그리고 그 질문은 사용자 자신에게도 향합니다. 뉴스로 사건을 접했을 때의 나와 모든 정보를 본 뒤 판결하는 나는 같은 기준으로 판단하고 있을까요?

14. MVP 이후 확장 방향 (v4.6)

MVP에서 대표 사건 1건으로 "사전 판단 → 직접 판결 → 세 판결 비교"가 끝까지 동작함을 확인했습니다(2026-10-08). 11 · 12차 회의에서 다음 방향을 정했습니다.

1. 판결 성향 테스트를 마중물로

판결 체험은 정보가 많아 처음 온 사용자에게 부담이 큽니다. 그래서 일상에서 잘잘못을 판단할 때의 가치관을 4축(사과와 진정성 · 잘잘못의 기준 · 원칙과 관계 · 질서와 기회) 16유형으로 보여 주는 짧은 테스트를 따로 둡니다. 문항은 법률 용어 없이 친구 · 가족 · 직장 · 이웃 상황으로 묻고, 결과는 수식어 + 동물 유형명(예: 너그러운 판다형, 엄격한 사자형)과 캐릭터로 보여 줍니다. 결과 화면 하단의 "실제 사건으로 판결하러 가기"로 판결 체험에 이어지고, 결과 공유로 주변 사람을 끌어들입니다.

이 테스트도 "누가 맞는가"를 가리지 않습니다. 어느 유형이 옳다는 뉘앙스를 두지 않고, 관용도가 높을수록 좋은 것이 아님을 밝히며, 일상 가치관과 실제 형사 판단은 다를 수 있다고 안내합니다. "MBTI"는 등록상표라 서비스에서는 "4글자 판결 성향 유형"으로 씁니다.

2. 체험이 쌓일수록 바뀌는 내 성향

판결 체험에서 고른 판단 요소와 방향을 가치관 축에 대응시켜(예: 반성 · 자수 → 사과와 진정성, 피해 회복 · 합의 → 원칙과 관계) 성향을 갱신합니다. 마이페이지에서 체험별 성향 변화와 종합 성향을 볼 수 있어, "나는 이런 걸 무겁게 보는구나"(3-1 포지셔닝)가 한 사건을 넘어 쌓입니다.

3. 판사의 책상

메인은 판사의 책상 위 물건으로 여러 서비스가 함께 있는 공간 메타포로 바꿉니다(서류철 = 성향 테스트, 신문 = 판결 체험, 핸드폰 = 마이페이지, 컴퓨터 = 커뮤니티). 사건 목록은 지면 신문 디자인으로, 사건을 누르면 재판장으로 빨려 들어가는 전환을 둡니다. 멘토 · FT 피드백에 따라 글 위주 화면에 사진 · 짧은 영상을 더하고, AI 판결 공개 전에 로딩 · 안내 문구를 둡니다.

4. 범위 정리

  • 제외: AI 비교 분석 · 판단 포인트 요약(REQ-062 · 063), AI 판결 맞히기 퀴즈, AI 가상 사건 생성, 권고 범위 비공개 난이도 모드
  • AI 판결 파이프라인: 자동화(REQ-040 · 041)는 완료했고, 유사 판례 · 양형기준 RAG와 단계별 퓨샷 · 임베딩을 이식합니다
  • 검토 중: 카카오 로그인, 커뮤니티, 오늘 · 이번 주의 사건, 관리자 사건 등록, Redis 캐시, 실제 사용자 테스트, 트래픽 테스트, 사건 유형 확장(비정형 사건), AI 성향 설정 · 실제 판결 성향 파악

세부 결정과 미결정 사항은 요구사항 명세서 15 · 18장, 기능은 기능 명세서 v3.5(REQ-112 ~ 134)를 따릅니다.