월례회의 자료(2026-09-18) p.7 파이프라인의 3단계 「저자 화면에는 케이스 코드를
노출하지 않는다」를 구현하고, 후속 합의에 필요한 문서를 함께 남긴다.
- DetectOptions.audience(admin 기본 / author). author 직렬화에서 case_id,
case_candidates, tags, legal_risk, is_infringement 을 제외하고 ccl_basis 를
코드 없는 문장으로 대체한다. 일치 위치와 점수는 유지한다.
- is_infringement 는 필수 bool 로 둔다. run_precision_eval.py 등 소비자가 bool
로 읽으므로 선택 필드로 두면 None 이 조용히 흘러간다. 제외는 직렬화에서만 한다.
- publication_verdict 필드 추가. 컴북스 코드표 미확보이므로 39건 전부 null 이며
null 을 출간 허용으로 해석하지 않는다. enum 과 대표값 선정은 코드표 수령 후.
- request_id / taxonomy_version 을 응답에 싣는다. 관리자 확정 로그와 연결된다.
- engine_version 기본값을 2.2.1-cases-v1.3 으로 맞춘다. 직전 값(2.0.1)이 King
운영값 2.2.0-persistent-cpu 보다 낮아 성적서 대조 시 뒤집혀 보였다.
케이스 정의는 39건(A 27건)을 유지한다. 회의 자료의 40건(A 28건)과 1건 차이가
있으나 아카이빙 DB v2.3 원본을 받기 전까지 추측해 채우지 않는다.
7,786편 운영 재검사는 모집단 불일치(현재 6,343건)로 중단했고 부분 실행은 집계하지
않는다. 별도 평가셋 재측정은 기존 testset_v2 수치(precision 98.4032%)를 그대로
재현했으며 새 독립 시험 결과가 아니다. 상세는 reports/CASE_MATCHING_EVAL_*.json.
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태그 동점 시 첫 케이스만 반환해 나머지를 버리던 문제를 고친다.
A1·A2·A3·A4·A5·A6·A15 는 주/보조 태그가 동일하고 실제 구별자는 원본의
종류라 태그로 좁혀지지 않는다. find_case -> find_cases 로 바꿔 동점군을
전부 내보내고, 확정은 사람이 원본 종류로 한다.
- cases_v1.3.json 신설(v1.2 삭제): 39건 전부에 대표판례·처리구분(●/○) 적재.
판례 미지정 10건은 사유를 값으로 남긴다.
- detectable_internal 10 -> 19건 (v1.3 IX장 총괄표 ● 기준으로 정정)
- _assign_tags 주 태그 조합 3 -> 5종. 유사도로 판단 가능한 쟁점만 주 태그로
낸다. 도달 케이스 3 -> 16건(● 19건 중).
- B3·C1·D1 은 게재 사실·편집 개입·성명표시가 필요해 텍스트로 알 수 없다.
추측하지 않고 LegalContext 대기로 두며 경계를 테스트로 고정한다.
- 케이스 수 검증을 38~39 범위에서 39 로 고정. v1.3 본문 통계 줄(●16/○22=38)이
같은 문서의 표(●19/○20=39)와 어긋난 것이 38/39 혼재의 원인이었다.
- docs/PRECEDENT_SOURCE_GAP.md: 대표판례이나 적재본에 없어 출처를 제시할 수
없는 14건. 응답에서도 precedents_without_source 로 구분한다.
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계획서 p.24 가 No.3/4/7 의 평가환경을 python 3.9 로 못박았는데, 실제로는
성능지표 평가 스크립트 3종이 전부 3.9 에서 임포트조차 되지 않았다.
python:3.9-slim 컨테이너에서 재현·수정·재검증했다.
원인: config.py 와 schemas.py 가 `from __future__ import annotations` 없이
`str | None` (PEP 604) 을 썼다. 3.10 부터의 문법이라 클래스 본문이 실행되는
순간 인터프리터가 평가하며 TypeError 로 죽는다. 이 두 파일을 타고 detector /
extractor / clustering / taxonomy / jobs.store / routes / main 이 연쇄로 깨졌다.
No.7 eval_rouge.py → summarizer → core.config
No.3 eval_metadata_f1.py → extractor → api.schemas
No.4 evaluate_pairs.py → detector → api.schemas
개발환경이 3.14 라 로컬에서는 전혀 드러나지 않았다. 정답셋을 받아 측정하는
시점에 발견했다면 일정이 밀렸을 문제다.
수정은 두 가지가 모두 필요하다. future 임포트만 넣으면 pydantic 이 문자열
'str | None' 을 해석하지 못하고("Unable to evaluate type annotation"),
eval_type_backport 만 넣으면 인터프리터가 먼저 죽는다.
검증: 3.9 에서 eval_rouge.py / eval_metadata_f1.py 가 정상 실행되고 수치가
3.14 와 동일하다(ROUGE-1 recall 0.5778). evaluate_pairs.py 와 app.main 임포트도
통과. 3.14 회귀 없음.
재발 방지로 tests/test_py39_compat.py 를 추가했다. Pydantic 모델을 정의하는
모듈에 future 임포트가 있는지 AST 로 검사하므로 3.14 에서도 회귀를 잡는다.
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나누구 앱 저작권 탭 연동을 위해 detect 응답에 두 블록 추가:
- review_summary: 독창성%/유사도%/유사문장 건수/대조 건수/의심 유무/AI 의심도
(독창성 환산 캘리브레이션 포함 — 무관한 글은 유사도 0~5%로 눌러 표시)
- ai_generation: AI 생성 의심도 스텁(요청마다 더미, is_stub=true).
워터마킹+언어특징 분류 정식 구현 전까지 계약 확정용.
바이칼 연동용 API 양식서(docs/API_SPEC_BAIKAL.md) 추가.
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컴북스 데이터 수령 전 가능한 작업을 선행 구현. 데이터 도착 즉시
학습·검증에 착수할 수 있도록 알고리즘·평가 하니스·문서를 준비.
알고리즘/파이프라인:
- engine/clustering.py: 군집화 기반 부분 표절(요소 교체) 판별,
detect 응답에 partial_signal 필드 노출 (계획서 2단계 표절검출 고도화)
- engine/summarizer.py + POST /v1/summary: TextRank 추출적 요약 +
통합(LLM) 골격 (과제2 ② 스토리 요약/분석)
- engine/preference.py + scripts/build_preference_dataset.py:
Human Feedback 선호학습(DPO) 데이터 파이프라인 골격
평가 하니스 (정답셋 도착 즉시 측정):
- engine/rouge.py + scripts/eval_rouge.py: 요약 ROUGE (지표 No.7)
- engine/metadata_eval.py + scripts/eval_metadata_f1.py: 메타 추출 F1
(지표 No.3, KLUE NER 호환)
- engine/case_coverage.py + scripts/analyze_case_coverage.py:
39 케이스 갭 분석 → 컴북스 데이터 요청 목록 (정밀도 97% 근거)
문서:
- docs/DATA_REQUEST_SPEC.md: 요청 데이터 스펙 + 요약 정답셋/HF 라벨 가이드
- docs/INTEGRATION_INTERFACE.md: 2단계 통합 인터페이스
- docs/SW_COPYRIGHT_REGISTRATION.md: SW 저작권 등록 준비
- docs/PHASE2_PROGRESS.md, docs/CASE_COVERAGE.md
테스트 31 → 67건 전부 통과.
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