K-Law — 판결 시뮬레이터

시뮬레이션 절차와 방법

판례 고르기
무엇을 실제 대법원 판결 1건 — 이 판결이 "정답"이 됩니다.
어디서 대한민국 종합법률정보 — 판례 → 에서 검색합니다.
어떻게 선고일이 최근인 사건(AI가 학습하지 않았을 가능성이 큼)을 고릅니다. 사실관계가 판결문 안에 충분히 적힌 사건이 좋고, 1·2심 판결문까지 찾을 수 있으면 더 좋습니다. 처음에는 사실관계가 단순한 사건(대여금·손해배상, 단순 형사사건 등)이 쉽습니다.
확인 판결문 전문(사실관계·이유 포함)을 화면에서 복사할 수 있는지 확인합니다. 예시: 대법원 2024도7082 →
사실관계만 추출하기
무엇을 판결 결과를 알려 주는 내용을 빼고 사건의 사실관계만 남깁니다.
어디서 실제 판결문 작성에 쓸 LLM(이 페이지 기본값 DeepSeek)과 다른 LLM(예: Claude, Gemini)의 채팅창.
어떻게 판결문 전문을 복사해 아래 지시문과 함께 붙여넣습니다.
확인 결과에 "유죄·기각·인정" 같은 결론 표현, 법원의 판단, 법령 해석이 남아 있지 않은지 읽어 봅니다. 있으면 지우거나 다시 요청합니다.
```
아래 판결문에서 "사건의 사실관계"만 추출해 주세요.
- 포함: 당사자와 지위, 거래·행위의 경과(시간순), 처분·기소 경위, 원고·피고(검사·피고인)의 주장
- 제외: 법원의 판단·이유·결론·주문, 법령 해석, 판결 결과를 짐작하게 하는 표현(예: "유죄", "기각", "책임이 인정")
- 법령명과 쟁점 해설도 넣지 마세요.
- 사실과 주장을 구분해 쓰고, 다툼이 있는 사실은 "~라고 주장" 형태로 적으세요.

[판결문 전문을 여기에 붙여넣기]
```
다른 LLM을 쓰는 이유: 같은 모델이 그 판례를 이미 학습했다면 추출 과정에서 결론이 은연중에 섞여 검증의 의미가 퇴색됩니다.
(선택) 1·2심 판결문 추가하기
무엇을 원심 판결문을 함께 넣어 더 자세한 사건 개요를 얻고, 심급 간 판단 차이도 봅니다.
어떻게 대법원 판결문 오른쪽 하단의 원심 판결문 링크로 이동해 전문을 복사하고, 2단계 지시문 아래에 이어 붙입니다. 원심 판결문이 일부(예: 1심) 없어도 판결문 생성은 가능하지만, 1~3심 판결문을 모두 반영한 경우보다 가상 판결문의 일치도가 떨어질 수 있습니다.
익명화하기
무엇을 실제 당사자·장소·일시를 알아볼 수 없게 바꿉니다. 개인정보를 입력하지 않기 위해, 그리고 실제 판결과 구분되는 검증 사건을 만들기 위해 꼭 필요합니다.
어떻게 2단계 결과를 아래 지시문과 함께 같은 LLM에 붙여넣습니다.
확인 이름·회사명·주소·금액·날짜가 모두 가상으로 바뀌었는지, 당사자의 지위와 권한·절차 같은 법적 구조는 그대로인지 확인합니다.
안내: 판결문은 매번 새로 익명화한 뒤 가상 판결문을 생성합니다. 같은 판례를 여러 사용자가 같은 AI로 생성하더라도, AI가 그 사건을 기억하고 있는지와 관계없이 입력에는 원래 사건을 알아볼 단서가 없어 판결문 생성에 영향을 주지 않도록 했습니다.
```
아래 사건 개요를 익명화해 주세요.
- 실명·법인명·지명·물품·수량·일시를 모두 가상의 값으로 바꾸고(갑·을·병, A사 등), 실제 사건과 대조해도 알아볼 수 없게 하세요.
- 법적 구조(당사자의 지위, 권한·책임 관계, 절차, 업무 범위)는 바꾸지 마세요.
- 새 사실을 추가하거나 결론·법령명을 넣지 마세요.

[사건 개요를 여기에 붙여넣기]
```
익명화 결과 예시 → 다른 사건의 요약 예시
가상 판결문 생성
어떻게 익명화한 사건 개요를 아래 "사건의 개요" 입력란에 붙여넣고 "분석 시작"을 누릅니다. 전화번호 본인 인증(로그인)이 필요합니다.
진행 사건 분석 후 추가 질문이 나오면 답하거나 건너뛸 수 있습니다. 이어서 STEP 0 → A → B → C가 차례로 실행되며, 사건 크기에 따라 몇 분 걸립니다. 진행 상태는 화면 하단 팝업에 표시됩니다.
확인 완료되면 가상 판결문이 표시되고 사용 이력에 자동 저장됩니다. "판결문 저장"으로 내려받을 수 있습니다.
일치도 평가
무엇을 가상 판결문이 실제 판결과 얼마나 가까운지 점수와 보고서로 확인합니다.
어떻게 화면 아래 "일치도 평가"에서 비교 방식을 고릅니다 — 실제 대법원 판결문과 비교(정답 판결문 전문 붙여넣기) 또는 통합 판결문과 비교(법리만 비교). 비교할 판결문을 붙여넣고 "일치도 평가 시작"을 누릅니다.
확인 평가 결과는 사용 이력에 저장되며, 이력에서 다시 평가할 수 있습니다.

각 단계의 실제 사례와 결과는 방법론 적용 방법·예시 문서 → 에 있습니다.

K-Law는 어떻게 동작하나요

Claude·Gemini·DeepSeek 등은 제조사가 다른 자동차이고, K-Law는 내비게이션입니다. 차종이 달라도 같은 내비게이션을 켜면 같은 길을 따라 주행하는 것처럼, K-Law는 어떤 LLM을 타든 "참고용 가상 판결문"이라는 같은 목적지로 안내합니다.

디폴트인 DeepSeek은 API Key 없이 hondi.net 전화번호 인증만으로 K-Law 공유 계정을 통해 이용할 수 있습니다(사용량만큼 GDC가 차감됩니다). Claude, Chat GPT, Gemini 등을 이용하려면, 여러분이 직접 발급받은 API Key를 입력해야 합니다 — K-Law는 이 경우 자체 LLM 서버를 운영하지 않습니다. 입력하신 키는 이 브라우저에만(localStorage) 저장되어 다음 방문 시 자동으로 채워지며, K-Law 서버로는 전송되지 않습니다. 공용 PC라면 브라우저 방문 기록 삭제 시 함께 삭제됩니다.

모델별 대법원 판결 일치도 〔추정치〕 (K-Law v15.1 자체 테스트 기준)

모델	일치도 (추정)
DeepSeek V4 Flash · Claude Haiku	약 65%
DeepSeek V4 Pro · Claude Sonnet 4.6	약 75%
Claude Opus	약 82%

위 모델별 수치는 모델 간 상대적 수준을 가늠하기 위한 〔추정치〕이며, 모델별로 따로 실측한 값이 아닙니다. 실측으로 공개된 수치는 다음과 같습니다. 대법원이 사법공보에 수록한 2024~2025년 선고 판례 300건에서 K-Law(v15.1)의 판결 주문(유지/파기) 일치도는 73%, 같은 사건에서 원심(2심)과 대법원 판결의 일치도는 45%였습니다 〔실측 · 2026년 5월 기준〕. 현재 적용 중인 방법론은 K-Law v15.1입니다. 모든 수치는 자체 실험 결과이며 제3자의 검증을 거치지 않았습니다. 자세한 내용은 K-Law 자료실과 라운드별 시험 기록을 참고하세요.

💰 비용 대비 효용은 DeepSeek이 압도적입니다.

K-Law Ensemble은 단일 모델이 아니라, 다수의 LLM들 간의 경쟁과 토의를 거쳐 도출된 판결문입니다. 서로 다른 모델이 독립적으로 판단한 뒤 의견이 갈리는 지점을 다시 토론시키는 방식으로, 단일 모델의 편차를 줄이는 것을 목표로 합니다.

📊 위 일치도는 대법원까지 도달한 쟁점 사건(선별된 표본)에서 측정한 것으로, 모든 사건으로 일반화할 수 없습니다. 전체 사건을 기준으로 한 이론적 추정치는 실측이 아니고 제3자 검증을 거치지 않았으므로 이 페이지에서 제시하지 않습니다.

⚠️ 같은 사건에 대해 K-Law Ensemble의 가상 판결문과 대법원의 실제 판결문이 모순되거나 반대되는 경우, 어느 쪽의 법리가 헌법과 법률에 더 부합하는지는 K-Law가 판단할 수 없습니다.

🔒 판결 시뮬레이터는 LLM의 웹 검색 기능을 의도적으로 차단하였습니다. 웹 검색을 허용하면 일치도가 상승하겠지만, 실제 사건 정보를 획득할 수 있게 되어 순수한 법리 추론 능력을 검증하려는 목적이 훼손될 수 있습니다.

⚠️ 주의 — 입력 완전성에 대하여
본 시뮬레이터는 K-Law 방법론 원문 · 일치도 평가 기준 · 가상판결 출력형식 문서를 매 STEP마다 LLM에 전달합니다. 다만 LLM마다 컨텍스트 윈도우 크기가 다르고, 모델에 따라 긴 입력을 받아도 끝까지 반영하지 못하거나 일부를 누락할 수 있습니다. 확실하고 완전한 입력을 원하시면:

충분히 큰 컨텍스트 윈도우를 지원하는 모델을 권장합니다.
결과에 [STEP-0-COMPLETE] 등 완료 태그가 모두 출력됐는지 확인하세요 — 누락 시 입력이 온전히 처리되지 않았을 가능성이 있습니다.
페이지 상단의 K-Law 판결 방법론 원문 자료 카드에서 원문을 직접 내려받아 사용 중인 LLM에 검증해보실 수 있습니다.

ℹ️ 버전 안내
이 페이지에는 K-Law 방법론 v15.1이 적용됩니다. K-Law v20.0(Ensemble)은 2027년 상반기 공개 예정입니다. v20.0은 서로 다른 메이커의 AI 모델을 셋 이상 사용하여, 각기 피고, 원고 및 판결 역할을 수행합니다. K-Law 앙상블 모델은 판결문의 법리 구성이 더욱 탄탄하고 대법원 실제 판결문과의 일치도도 더 높을 것으로 기대되나, 상당한 API 비용으로 인해 본 사이트의 데모에 포함하지 않았습니다.

Navi AI (나비 AI)준비 중

AI 모델 선택 (단일)

LLM 선택

사건의 개요

복합 AI 모델

사건의 개요

가상 판결문을 작성할 AI 모델 (2개 이상 선택)

AI 모델

DeepSeek

deepseek-v4-pro · 법리 분석 최적화

Claude

sonnet-4 · 정밀한 법률 언어 해석

Gemini

2.0-flash · 멀티모달·긴 문서 특화

Groq

llama-3.3-70b · 매우 빠른 추론

DeepSeek API Key

일치도 평가

통합 판결문과 비교 (법리 한정) 실제 대법원 판결문과 비교

무료 API Key 발급 방법