hbyang
fefb393234
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. Co-Authored-By: Claude Opus 4.8 (1M context) <noreply@anthropic.com>
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# 저작권 탐지 API 양식서 (오투오 → 바이칼)
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> 나누구 앱 **저작권 탭** 연동용 API 계약. 본문 입력 → 표절 탐지 결과 + 저작권 탭
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> 표시 항목을 반환한다. 본 문서 기준으로 UI를 연동하면 된다.
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> 엔진: `o2o-plagiarism-api` · 문의: 오투오 양형배
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## 0. 기본 정보
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| 항목 | 값 |
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|---|---|
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| Base URL (개발/통합 테스트) | `https://plagiarism.o2o.kr` |
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| 프로토콜 | HTTPS, `Content-Type: application/json` (UTF-8) |
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| 인증 | 개발 단계 없음 → **운영 전 API 키/토큰 추가 예정** |
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| Swagger(자동 명세) | `{BASE}/docs` — 실시간 스키마 확인 가능 |
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| 실서비스 배포 | 개인정보(자서전) 보호를 위해 **Docker 온프레미스 납품** 예정 (실사용자 본문은 오투오 서버로 전송 안 함) |
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## 1. 저작권 탭 화면 ↔ API 필드 매핑 (핵심)
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나누구 저작권 탭의 각 표시 항목은 아래 필드에서 그대로 읽으면 된다. **별도 계산 불필요**
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— 독창성 환산(점수 변환)까지 오투오가 완료해 `review_summary`로 제공한다.
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| 화면 표시 | 예시 | API 필드 |
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|---|---|---|
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| 독창성 **98%** | 98 | `review_summary.originality_percent` |
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| 저작권 · 유사도 **2%** | 2 | `review_summary.similarity_percent` |
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| 유사 문장 **0건** | 0 | `review_summary.similar_sentence_count` |
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| 나누구 에피소드 **3.5만 건**과 대조 | 35000 | `review_summary.compared_count` |
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| 표절 의심 구간 **없음** | false | `review_summary.has_suspicion` |
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| AI 생성 의심도 **낮음** | low | `review_summary.ai_suspicion_level` |
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> `ai_suspicion_level` 값 매핑: `low`=낮음, `medium`=중간, `high`=높음
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> **⚠️ AI 생성 의심도는 현재 더미(스텁) 값입니다.** UI 연동 계약 확정용이며, 정식 판별
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> 로직(워터마킹+언어특징 분류) 적용 전까지 `ai_generation.is_stub=true` 로 반환됩니다.
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> UI는 지금 그대로 붙여두면 되고, 정식 구현 시 값만 실제로 바뀝니다.
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## 2. 표절 탐지 — `POST /v1/plagiarism/detect`
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본문 1건을 검사한다.
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### 요청
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```json
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{
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"doc_id": "episode-001",
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"text": "창밖으로 보이는 숲은 오늘따라 유난히 푸르게 보였다. ...",
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||
"metadata": { "title": "에피소드 1", "author": "홍길동", "genre": "자서전" },
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"options": {
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"return_evidence": true,
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"threshold": null,
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"top_k": 5,
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"autobiography_mode": null
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}
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}
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```
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| 필드 | 타입 | 필수 | 설명 |
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|---|---|---|---|
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| `doc_id` | string | ✅ | 호출측 문서 식별자 (응답에 그대로 반환) |
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| `text` | string | ✅ | 검사할 본문 (1자 이상) |
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| `metadata` | object | – | `title`/`author`/`genre`/`publisher`/`publication_year` (모두 선택) |
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| `options.return_evidence` | bool | – | 일치 구간 하이라이트 반환 (기본 true) |
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| `options.threshold` | float\|null | – | 판정 임계값. null이면 서버 기본(0.85) |
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| `options.top_k` | int | – | 최대 매칭 수 (기본 5) |
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| `options.autobiography_mode` | bool\|null | – | 자서전 특화 전처리. null이면 서버 설정 |
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### 응답 (저작권 탭에 표시되는 "깨끗한 글" 예시)
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```json
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{
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||
"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,
|
||
"note": "더미 응답 — 실제 AI 생성 판별 결과가 아님"
|
||
},
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"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"
|
||
}
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||
```
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||
### 응답 (표절이 탐지된 경우 — matches가 채워짐)
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||
```json
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{
|
||
"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": "low", "score": 0.06, "is_stub": true, "note": "더미 응답 — 실제 AI 생성 판별 결과가 아님" },
|
||
"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",
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||
"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"]
|
||
}
|
||
}
|
||
],
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||
"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"
|
||
}
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```
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### 응답 필드 상세
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| 필드 | 타입 | 설명 |
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|---|---|---|
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| `is_infringement` | bool | 표절 판정 여부 (= `review_summary.has_suspicion`) |
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| `confidence` | float | 최상위 매칭 결합 유사도 원값(0~1). **화면 표시는 `review_summary` 사용 권장** |
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||
| `review_summary` | object | **저작권 탭 UI 직접 매핑** (§1 표 참조) |
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| `ai_generation` | object | AI 생성 의심도 상세. `is_stub=true`면 더미 |
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| `matches[]` | array | 매칭된 원본별 상세 (표절 시). 태그·케이스·근거 구간 포함 |
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| `matches[].tags[]` | array | 법령 태그. `role`: `primary`(주)/`secondary`(보조), `label_ko` 한글 표기 |
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| `matches[].case_id` | string | 39종 침해 케이스 ID (예: A6) |
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| `matches[].evidence_spans[]` | array | 본문 내 일치 구간 `{start, end, matched}` — 하이라이트용 |
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| `matches[].partial_signal` | object | 군집화 기반 부분 표절(인물만 교체 등) 분해 — 침해요소 DB 적재용 |
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| `ccl_basis` | string\|null | 사람이 읽는 판정 근거 문장 |
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| `engine_version` | string | 엔진 버전 |
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## 3. 부가 엔드포인트
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| Method | Path | 용도 |
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|---|---|---|
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| POST | `/v1/plagiarism/batch` | 배치 검사(≤500건). `202` + `job_id` 반환 → 아래 상태 조회 |
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| GET | `/v1/plagiarism/batch/{job_id}` | 배치 상태·결과 조회 |
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| POST | `/v1/summary` | 스토리 요약 (과제2 ②) |
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| GET | `/v1/taxonomy` | 10종 법령 태그 + 39 케이스 정의 (동일 라벨 공유용) |
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| GET | `/v1/health` | 엔진 상태·코퍼스 크기·버전 |
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## 4. 에러 포맷
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FastAPI 표준. HTTP 상태코드 + `detail`.
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```json
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{ "detail": "에러 메시지" }
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```
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| 코드 | 상황 |
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|---|---|
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| 400 | 잘못된 요청(빈 본문 등) |
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| 404 | 배치 job_id 없음 |
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| 422 | 스키마 검증 실패 |
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| 503 | 분류체계 미로딩 |
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## 5. 연동 시 주의
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1. **AI 생성 의심도는 현재 더미** — `is_stub` 로 판별 후, UI에는 표시하되 "참고용"으로 둘 것.
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출판 승인/거절 게이트로 쓰지 말 것(오탐 리스크).
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2. **화면 값은 `review_summary` 사용** — `confidence`(원값)는 임베딩 성분 때문에 무관한 글도
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높게 나오므로 직접 표시 금지. 독창성 환산은 오투오가 `review_summary`에서 완료해 제공.
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3. **개인정보** — 실사용자 자서전 본문은 개인정보. 실서비스는 온프레미스(Docker) 납품으로
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전환 예정. 개발 단계 REST 호출 시에도 테스트 데이터 사용 권장.
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4. `compared_count` 는 현재 로딩된 코퍼스 크기. 실데이터 적재 후 실제 대조 건수로 표시됨.
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