구조와 작동 원리
문서 입력부터 Rule 지식 축적까지. 각 노드를 클릭하면 상세 설명이 열립니다.
전체 아키텍처
시스템 경계 — 누가 무엇을 결정하는가
Fact를 제안하고, Rule 개선 후보를 제안할 수 있다. 최종 판정은 하지 않는다.
승인된 Rule로 Fact를 평가한다. 스스로 규칙을 만들거나 바꾸지 않는다.
진단을 확정하고 Rule 활성화를 승인한다. 모든 결정의 최종 책임 주체다.
네 가지 상태, 하나의 원칙
UNKNOWN은 오류가 아니라 '진단관 확인 필요'를 뜻하는 통제된 상태입니다.
모든 WHEN 충족, 예외 없음
WHEN 조건 미충족
근거 부족 — 진단관 확인 필요
UNLESS 예외로 적용 안 됨
L0–L4 Rule 계층
단순 형식 검사부터 LLM Predicate, 인간 판단까지 — 낮은 계층일수록 결정적이고 검증 비용이 낮습니다.
L0 — Formal
데이터 스키마 수준의 형식 검사. 청구항 번호의 형식, 문서 메타데이터 정합성 등 규칙 없이도 기계적으로 검증되는 성질.
예: claimNumber ∈ N, date 포맷 검증
L1 — Explicit Rule
Fact에 대한 단순 참/거짓 조건의 명시적 Rule. 예: PEQ-CL-001 청구항 번호·종속관계 정합성.
WHEN claim.structureValid == false THEN CLAIM_STRUCTURE_ERROR
L2 — Symbolic Reasoning
여러 Fact 간 관계를 조합하는 규칙. 예: PEQ-IS-014 추가 구성 대비 누락 — 거절대상 여부 + 추가 구성 존재 + 대비 부재를 결합해 판정.
WHEN claim.rejected == true claim.hasAdditionalLimitation == true mapping.additionalLimitation == none UNLESS inheritedMappingExplicit == true THEN MAPPING_OMISSION
L3 — LLM Predicate
자연어 이해가 필요한 Fact(예: "논리가 완결적인가")에 대해 LLM이 참/거짓을 판정하는 Predicate. LLM은 Predicate 하나만 담당하고, 판정 조합은 여전히 Symbolic Engine이 결정적으로 수행합니다.
WHEN llm.reasoningComplete == false THEN REASONING_INCOMPLETE // llm.reasoningComplete — LLM Predicate (L3)
L4 — Human Judgment
규칙화되지 않은 영역. 진단관의 전문 판단이 필요한 사항은 시스템 밖으로 분리하고, 그 결정은 진단사례로 축적되어 추후 Rule 후보가 됩니다.
예: 종합적 심사품질 평가, 정책적 판단
문서에서 Fact로
"청구항 9은 A, B 및 금형을 포함한다." 한 문장이 구조화된 Fact가 됩니다.
문서 문장
"청구항 9은 A, B 및 금형을 포함한다."
Fact 카드
claim = 9
contains = A
contains = B
contains = mold
이 구조가 실제로 어떻게 판정하는지 보세요.
브라우저 안에서 동작하는 Interactive Diagnosis Demo로 이동합니다.