Selected Work · Case Study
Traffic Accident Legal RAG / NLP
법률 정보 검색만 제공하는 챗봇이 아니라, 판례 검색과 역할별 분석 결과를 구조화해 의사결정을 지원하는 시스템입니다.
Problem
일반적인 법률 챗봇은 검색된 판례를 그대로 나열하는 데 그쳐, 실제 의사결정에 필요한 역할별 관점(원고·피고 등 당사자, 전략 평가자)을 제공하지 못합니다. 교통사고처럼 이해관계가 복잡한 사안일수록 단순 검색 결과만으로는 판단에 도움이 되지 않습니다.
Approach — RAG + Multi-Agent
RAG로 관련 판례를 검색하고, 역할별로 분리된 Agent가 각자의 관점에서 전략을 평가하도록 구성해 모의재판 흐름으로 구조화된 결과를 제공합니다. 판례 검색 결과를 그대로 보여주는 대신, 역할별 분석 결과를 구조화해 의사결정을 지원하는 것이 핵심입니다.
제 역할 — TPM / SE / Architecture
Repository·Branch 전략 수립과 R&R 정의로 개발 기간 중 기술 이슈를 조율했고(TPM), Hugging Face Spaces·Vercel 배포 환경을 구성했으며(SE), 데이터 적재부터 Frontend 노출까지 전체 시스템 흐름을 설계했습니다(Architecture). 문서·티켓 기반으로 협업하고 검증했습니다.
Trade-offs — Team vs Individual Scope
- 프로젝트 성격
- Arcanaverse가 1인 프로젝트였던 것과 달리, 이 프로젝트는 팀 프로젝트입니다
- 제 담당 범위
- TPM·SE·Architecture 설계에 한정 — 전체 기능 구현을 단독으로 수행한 것은 아님
- 협업 방식
- 문서·티켓 기반 협업과 검증으로 역할 간 경계를 명확히 유지