저작권 탐지 API 양식서 (오투오 → 바이칼)

나누구 앱 저작권 탭 연동용 API 계약. 본문 입력 → 표절 탐지 결과 + 저작권 탭 표시 항목을 반환한다. 본 문서 기준으로 UI를 연동하면 된다. 엔진: o2o-plagiarism-api

0. 기본 정보

항목	값
Base URL (개발/통합 테스트)	`https://plagiarism.o2o.kr`
프로토콜	HTTPS, `Content-Type: application/json` (UTF-8)
인증	개발 단계 없음 → 운영 전 API 키/토큰 추가 예정
Swagger(자동 명세)	`{BASE}/docs` — 실시간 스키마 확인 가능
실서비스 배포	개인정보(자서전) 보호를 위해 Docker 온프레미스 납품 예정 (실사용자 본문은 오투오 서버로 전송 안 함)

1. 저작권 탭 화면 ↔ API 필드 매핑 (핵심)

나누구 저작권 탭의 각 표시 항목은 경량 응답에서 그대로 읽으면 된다. 별도 계산 불필요 — 독창성 환산과 한글 라벨까지 서버가 완료해 제공한다.

화면 표시	예시	API 필드
독창성 98%	98	`copyright.originality_percent`
저작권 · 유사도 2%	2	`copyright.similarity_percent`
유사 문장 0건	0건	`similar_sentences.label`
대조 결과 설명	문장	`copyright.description`
표절 의심 구간 없음	false	`copyright.has_suspicion`
AI 생성 의심도 낮음	낮음	`ai_generation_suspicion.label`
판례 판단	침해 의심 낮음	`legal_judgment.label`
판례 근거	사건번호 포함 문장	`legal_judgment.summary`

ai_generation_suspicion.level 값은 low, medium, high, unknown이며, 화면은 함께 반환되는 한글 label을 그대로 표시한다.

2. 저작권 탭 경량 검사 — `POST /v1/plagiarism/review`

모바일 저작권 탭은 이 API를 사용한다. 내부 상세 탐지 결과 중 화면에 필요한 독창성, 유사도, 대조 건수, 유사 문장 수, AI 의심도, 판례 판단만 반환한다. 요청 형식은 기존 POST /v1/plagiarism/detect와 동일하며 응답 계약은 docs/API_GUIDE_BAIKAL.md를 따른다.

3. 상세 표절 탐지 — `POST /v1/plagiarism/detect`

본문 1건을 검사한다.

요청

{
  "doc_id": "episode-001",
  "text": "창밖으로 보이는 숲은 오늘따라 유난히 푸르게 보였다. ...",
  "metadata": { "title": "에피소드 1", "author": "홍길동", "genre": "자서전" },
  "options": {
    "return_evidence": true,
    "threshold": null,
    "top_k": 5,
    "autobiography_mode": null
  }
}

필드	타입	필수	설명
`doc_id`	string	✅	호출측 문서 식별자 (응답에 그대로 반환)
`text`	string	✅	검사할 본문 (1자 이상)
`metadata`	object	–	`title`/`author`/`genre`/`publisher`/`publication_year` (모두 선택)
`options.return_evidence`	bool	–	일치 구간 하이라이트 반환 (기본 true)
`options.threshold`	float\|null	–	판정 임계값. null이면 서버 기본(0.85)
`options.top_k`	int	–	최대 매칭 수 (기본 5)
`options.autobiography_mode`	bool\|null	–	자서전 특화 전처리. null이면 서버 설정

응답 (저작권 탭에 표시되는 "깨끗한 글" 예시)

{
  "doc_id": "episode-001",
  "is_infringement": false,
  "confidence": 0.32,
  "review_summary": {
    "originality_percent": 98,
    "similarity_percent": 2,
    "similar_sentence_count": 0,
    "compared_count": 35000,
    "has_suspicion": false,
    "ai_suspicion_level": "low"
  },
  "ai_generation": {
    "suspicion_level": "low",
    "score": 0.06,
    "is_stub": true,
    "available": false,
    "model_version": "unavailable",
    "note": "학습된 모델이 없어 채점하지 않음"
  },
  "matches": [],
  "extracted_elements": {
    "characters": [], "motifs": [], "genre": "자서전", "keywords": ["정원", "숲"]
  },
  "ccl_basis": null,
  "autobiography_mode": true,
  "candidates_before_filter": 0,
  "engine_version": "o2o-plagiarism-2.1.0-kosimcse",
  "analyzed_at": "2026-08-04T09:30:00Z"
}

응답 (표절이 탐지된 경우 — matches가 채워짐)

{
  "doc_id": "episode-002",
  "is_infringement": true,
  "confidence": 0.88,
  "review_summary": {
    "originality_percent": 45,
    "similarity_percent": 55,
    "similar_sentence_count": 1,
    "compared_count": 35000,
    "has_suspicion": true,
    "ai_suspicion_level": "low"
  },
  "ai_generation": { "suspicion_level": "unknown", "score": null, "available": false, "is_stub": false, "model_version": "unavailable", "note": "학습된 모델이 없어 채점하지 않음" },
  "matches": [
    {
      "source_doc": "auto-0003",
      "source_title": "○○○ 자서전",
      "similarity": 0.88,
      "tags": [
        { "tag": "reproduction", "role": "primary", "label_ko": "복제권" },
        { "tag": "citation_missing", "role": "primary", "label_ko": "인용 표시 누락" }
      ],
      "case_id": "A6",
      "case_title": "유명인 자서전 일부 베끼기",
      "infringement_type": "copy",
      "evidence_spans": [ { "start": 12, "end": 48, "matched": "일치한 본문 구간 ..." } ],
      "score_breakdown": { "text_sim": 0.86, "lemma_sim": 0.94, "character_sim": 0.8, "motif_sim": 0.7, "lsh_jaccard": 0.62 },
      "partial_signal": {
        "cluster_id": 2, "verdict": "element_swap_plagiarism", "signature_score": 0.74,
        "per_element": { "lemmas": 0.92, "keywords": 0.88, "characters": 0.0, "motifs": 0.1 },
        "retained_elements": ["lemmas", "keywords"], "changed_elements": ["characters", "motifs"]
      }
    }
  ],
  "ccl_basis": "'○○○ 자서전'와 결합 유사도 88%로 매칭. 주 침해 태그: 복제권, 인용 표시 누락. 추정 케이스 A6 ...",
  "autobiography_mode": true,
  "candidates_before_filter": 4,
  "engine_version": "o2o-plagiarism-2.1.0-kosimcse",
  "analyzed_at": "2026-08-04T09:31:00Z"
}

응답 필드 상세

필드	타입	설명
`is_infringement`	bool	후방호환용 임계 초과 매칭 여부. 법적 침해 확정 아님
`confidence`	float	최상위 매칭 결합 유사도 원값(0~1). 화면 표시는 `review_summary` 사용 권장
`review_summary`	object	저작권 탭 UI 직접 매핑 (§1 표 참조)
`ai_generation`	object	AI 생성 의심도 상세. 미학습이면 `available=false`, 휴리스틱이면 `is_stub=true`
`matches[]`	array	매칭된 원본별 상세 (표절 시). 태그·케이스·근거 구간 포함
`matches[].tags[]`	array	법령 태그. `role`: `primary`(주)/`secondary`(보조), `label_ko` 한글 표기
`matches[].case_id`	string	39종 침해 케이스 ID (예: A6)
`matches[].evidence_spans[]`	array	본문 내 일치 구간 `{start, end, matched}` — 하이라이트용
`matches[].partial_signal`	object	군집화 기반 부분 표절(인물만 교체 등) 분해 — 침해요소 DB 적재용
`ccl_basis`	string\|null	사람이 읽는 판정 근거 문장
`engine_version`	string	엔진 버전

4. 부가 엔드포인트

Method	Path	용도
POST	`/v1/plagiarism/batch`	배치 검사(≤500건). `202` + `job_id` 반환 → 아래 상태 조회
GET	`/v1/plagiarism/batch/{job_id}`	배치 상태·결과 조회
POST	`/v1/summary`	스토리 요약 (과제2 ②)
GET	`/v1/taxonomy`	10종 법령 태그 + 39 케이스 정의 (동일 라벨 공유용)
GET	`/v1/health`	엔진 상태·코퍼스 크기·버전

5. 에러 포맷

FastAPI 표준. HTTP 상태코드 + detail.

{ "detail": "에러 메시지" }

코드	상황
400	잘못된 요청(빈 본문 등)
404	배치 job_id 없음
422	스키마 검증 실패
503	분류체계 미로딩

6. 연동 시 주의

AI 생성 의심도는 확정값이 아님 — available/is_stub/model_version을 확인하고 사람 검토 우선순위로만 사용할 것. 출판 승인/거절 게이트로 쓰지 말 것(오탐 리스크).
화면 값은 review_summary 사용 — confidence(원값)는 임베딩 성분 때문에 무관한 글도 높게 나오므로 직접 표시 금지. 독창성 환산은 오투오가 review_summary에서 완료해 제공.
개인정보 — 실사용자 자서전 본문은 개인정보. 실서비스는 온프레미스(Docker) 납품으로 전환 예정. 개발 단계 REST 호출 시에도 테스트 데이터 사용 권장.
compared_count 는 현재 로딩된 코퍼스 크기. 실데이터 적재 후 실제 대조 건수로 표시됨.

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