About Project

연구 프로젝트로서의 PEQ

PEQ Rule Engine은 Marie AI Control Center의 Patent Examination Quality domain module입니다. 특허 심사품질 진단이라는 도메인에 Neuro-Symbolic 접근을 적용한 연구 프로토타입입니다.

Background

문제의식

LLM은 특허 심사문서를 이해하는 데 뛰어나지만, 심사품질 진단을 LLM에 통째로 맡기는 것은 세 가지 난점이 있습니다 — 결과의 변동성, 판단 기준의 암묵화, 근거 추적의 어려움.

반대로 전통적인 Symbolic 시스템은 결정적이지만 자연어 문서를 읽지 못합니다. PEQ는 두 접근의 장점만을 결합합니다: LLM은 읽고 구조화하고, 규칙은 일관되게 판단하며, 진단관은 최종 확인합니다.

핵심 문장

CORE MESSAGE
LLM이 읽고 구조화하고,
규칙이 일관되게 판단하며,
진단관이 최종 확인합니다.

AI 모델은 바뀌어도, 축적된 심사품질 지식은 남습니다.

Design Philosophy

설계 철학

지식은 Rule로

심사품질 지식을 프롬프트나 모델 가중치가 아닌 명시적·버전 관리 가능한 Rule로 표현합니다.

모든 결론은 근거로

판정은 반드시 원본 문서의 문장까지 역추적됩니다. 검증 가능성이 신뢰의 전제입니다.

사람이 통제

AI는 제안·평가하고 사람이 승인합니다. UNKNOWN은 추측 대신 확인을 택하는 설계의 표현입니다.

Marie AI Control Center

도메인 모듈로서의 위치

PEQ는 독립된 제품이 아니라 AI Control Center의 한 도메인 모듈입니다.

Domain Module

Patent Examination Quality

심사품질 진단 도메인의 지식과 Rule을 관리하는 PEQ 모듈

Shared Principles

Explainable · Governed

Control Center 전체의 설명가능성·거버넌스 원칙을 공유합니다

Knowledge Asset

Rule Knowledge Base

모델보다 오래 지속되는 도메인 지식 자산을 축적합니다

Scope & Boundaries

프로토타입의 경계

이 사이트는 정적 시뮬레이션입니다 모든 사례·Rule·판례·문서는 가상의 DEMO 데이터이며, 실제 특허정보를 조회하지 않습니다. LLM 호출과 KIPRIS 연동은 없으며, Rule 평가만 동일한 deterministic 로직으로 브라우저에서 실행됩니다. 실제 PEQ 시스템의 구성과는 구현 방식이 다를 수 있습니다.

포함하는 것

  • 개념·아키텍처·Workflow의 설명
  • 브라우저 내 Rule 평가 시뮬레이션
  • Evidence Trace·Evolution 체험
  • Rule Knowledge Base 샘플 데이터

포함하지 않는 것

  • 실제 LLM·KIPRIS 연동
  • 실제 특허·심사 데이터
  • 자동 최종 판정 (인간 승인 생략)
  • 실제 배포용 백엔드

이 프로젝트를 직접 체험해 보세요.

Demo로 시작해 Rule Explorer, Evidence, Evolution Lab까지 둘러보세요.

Interactive Demo Docs