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SLDA · Semantic Logic Drift Analysis

의미·논리 드리프트 분석

여러 차수의 문서와 논쟁 자료를 시간순·주체별·쟁점별로 교차 분석하여 논점 이동, 표현강도 변화, 주체귀속 전환, 전제충돌을 문장 단위로 측정하고 표시합니다.

Early Access · 3 / 20 · 무료 방법론 CBT(폐쇄 베타) · 20명 한정 현재 결제 단계 없음 2026.07 기준

SLDA 채점 방법론은 현재 CBT(폐쇄 베타) 단계로, 초기 20명과 함께 루브릭을 검증합니다. 결과는 즉시 나오지 않고 최대 3영업일이 걸립니다 — 미완이 아니라, 방법론을 함께 다듬는 초기 참여입니다.

1차 변환은 귀하의 기기에서 이루어집니다
SLDA의 데이터 처리 설계는 GDPR(EU 일반 개인정보보호 규정)의 데이터 최소화·목적 제한·저장 제한 원칙을 따르며, APEC CBPR(아태지역 국경 간 프라이버시 규칙) 정합성을 목표로 설계되었습니다. 원문·실명은 서버로 전송되지 않으며, 라벨화·익명화 등 1차 변환 전 과정은 사용자 본인의 컴퓨터에서만 수행됩니다. 서버가 수령하는 것은 라벨화가 완료된 결과물뿐입니다.

SLDA 분석 문의하기 접수 조회

누가 넣어도, 같은 자료면 같은 결론

SLDA는 사안의 진위나 옳고 그름, 승패 가능성을 판단하지 않습니다. 자체 개발한 루브릭에 따라 단어·음절·문장의 특징을 분해하는 시맨틱 분석으로 채점하며, 분석 데이터가 동일하면 누가 요청해도 결과는 같습니다.

  1. 고정 루브릭

    미리 정의된 채점 기준표에 따라 각 항목을 판정합니다. 분석자의 주관이 아니라 규칙이 점수를 정하므로, 동일 자료는 언제 분석해도 동일한 결과가 나옵니다.

  2. 게이트 방식

    지정된 쟁점을 다루지 않은 주장은 내부 완결성만으로 점수를 받지 못합니다. 문장이 아무리 정연해도 논점을 벗어났다면 해당 항목을 통과하지 못합니다.

  3. 인용 단위 정규화

    반복되는 동일 문자열은 하나의 인용 단위로 묶어 셉니다. 같은 표현을 여러 번 반복한 것이 새로운 근거처럼 부풀려지지 않습니다.

  4. 분석 전 정규화

    제출된 라벨 자료를 분석에 맞게 정규화합니다(형식 정합성·표기 통일). 원문 내용은 바꾸지 않으므로 근거 추적과 재현성이 그대로 유지됩니다.

  5. 근거 추적

    모든 판정값은 해당 문장 원문과 함께 기록됩니다. 왜 그 점수가 나왔는지를 원문으로 되짚을 수 있습니다.

SLDA는 변화의 양·분포·진폭을 산출합니다.
변화의 원인·진위·의도는 산출하지 않습니다.
세고 표시할 뿐, 옳고그름·승패·유불리를 판단하지 않습니다. "왜 여기서 바뀌었지?"는 읽는 사람의 몫입니다.

엔진 하나, 모델 셋

측정 축(드리프트·전제충돌·주체귀속)은 하나의 엔진입니다. 그 위에 자료 유형별 모델(패키지)을 얹어, 관찰 규율만 각 맥락에 맞춥니다.

LIT

소송 · 법률 서면

다차수 준비서면·의견서를 입장별로 분리해 봅니다(원고편/피고편/소외인편 · 비혼합). 측정한 값만 등재하며, 승패·유불리는 판단하지 않습니다.

표현강도 추이 같은 결론 반복 횟수 근거 교체 횟수 전제충돌 등재 주체귀속 이동

차수마다, 관찰값만

각 차수의 서면에서 관찰한 값만 세로로 쌓아 보여줍니다. 해석이나 결론은 붙이지 않습니다 — 값이 어떻게 움직였는지만 남깁니다.

1차 · 준비서면
최초 주장 등재
표현강도 0.41 결론 반복 1회 전제충돌 0건
2차 · 준비서면
같은 결론, 근거 교체
표현강도 0.56 결론 반복 2회 근거 교체 1회 전제충돌 1건
3차 · 답변서
귀속 라벨 이동 관찰
표현강도 0.63 결론 반복 3회 근거 교체 2회 귀속 라벨 변경 1건 전제충돌 2건

위 값은 표시 예시입니다. 실제 리포트는 각 값 옆에 해당 SLDA는 세고 표시하며, 그 움직임을 무엇이라 부를지는 판단하지 않습니다.

원문을 아예 받지 않습니다

개인정보를 받아서 지우는 방식이 아닙니다. 애초에 원문을 받지 않는 방식입니다. 마스킹·라벨화는 사용자가 자신의 AI로 직접 수행하고, 사이트는 그 결과만 받습니다.

개인정보보호 국제 기준 준수

SLDA의 데이터 처리 설계는 GDPR(EU 일반 개인정보보호 규정)의 데이터 최소화·목적 제한·저장 제한 원칙을 따르며, APEC CBPR(아태지역 국경 간 프라이버시 규칙) 정합성을 목표로 설계되었습니다. 다음의 원칙을 시스템 구조(Privacy by Design)로 보장합니다.

  • 데이터 최소화 (Data Minimisation): 분석에 필요한 구조적 메타데이터(라벨, 태그)만 수집합니다.
  • 로컬 1차 변환 (Local Preprocessing): 실명, 식별자, 민감 정보가 포함된 원문의 1차 변환(마스킹·라벨화·익명화)은 사용자 본인의 기기(Local)에서만 수행됩니다.
  • 저장 및 목적 제한 (Storage & Purpose Limitation): 원문 데이터는 서버로 전송되지 않으며, 서버가 수령한 익명화 데이터는 통계 및 드리프트 분석 목적으로만 사용된 후 파기됩니다.

이는 법적 리스크를 최소화하고, 법률·기관 등 민감 정보(Sensitive Data) 처리 시 요구되는 높은 수준의 보안 및 익명화 요건을 충족하기 위한 설계입니다.

단계 하는 일 원문의 위치
11차 변환 (로컬) 사용자가 자신의 컴퓨터에서 AI에 원문 + 전처리 프롬프트를 넣어 실명을 라벨(원고/피고N…)로, 식별자를 별표로 치환합니다. 이 과정 전체는 사용자 기기 내에서만 완결됩니다. 사용자 기기
원문은 브라우저 밖으로 나가지 않음
2라벨 결과 제출 AI가 만든 라벨화 본문·익명 요약만 제출합니다. 실명↔라벨 매핑표는 제출 대상이 아닙니다. 사용자 기기
매핑표는 본인 기기에만 보관
3접수 필터 (클라이언트) 올린 파일을 브라우저 안에서 재검사합니다. 식별자 잔존이나 매핑표 형태가 감지되면 접수되지 않습니다. 브라우저(클라이언트)
검사는 서버로 전송되지 않음
4접수 접수번호를 발급하고 라벨화된 본문·요약만 저장합니다. 실명·원문·매핑은 저장되지 않습니다. 대한민국 서울
라벨화 결과만
5파기 완료 산출물은 게시 후 2주 자동 파기. 부적격 접수는 즉시 파기. 파기 사실만 기록에 남습니다(실명 0). 삭제됨
기록만 남고 내용 미보존
접수·상태·파기 기록은 추가만 가능하고 수정·삭제할 수 없는 구조로 저장됩니다.
그리고 그 기록 어디에도 실명은 없습니다.

실명은 브라우저를 벗어나지 않습니다

서버가 자동으로 마스킹하던 방식은 폐지됐습니다. 이제 전처리는 사용자가 직접 수행하며, 서버에는 개인정보를 보관할 장소 자체가 없습니다.

  1. 원문은 전송되지 않는다

    원문·실명·매핑은 사이트 서버로 전송되지 않습니다. 서버가 수령하는 것은 라벨화된 본문·요약 뿐이며, 분석자가 원문을 열람할 경로가 없습니다.

  2. 전처리는 사용자가 한다

    마스킹·라벨화 책임은 위탁자(사용자)에게 있습니다. 사이트는 붙여넣은 결과를 2차로 재검사할 뿐입니다.

  3. 보관할 장소가 없다

    데이터 모델 어디에도 실명·원문·매핑표를 저장하는 컬럼이 없습니다. 남는 것은 라벨·카운트·구간뿐입니다.

마스킹 규칙

식별자는 자릿수를 보존한 별표로 치환합니다(구분자 유지). 주민등록번호는 앞 6자리(생년월일)를 포함한 13자리 전체를 가립니다.

주민 ******-******* · 전화 ***-****-**** · 사업자 ***-**-***** · 카드 ****-****-****-**** · 이메일 ****@****.***

사람 이름은 별표가 아니라 지위 라벨(원고·피고N·소외인N)로, 계좌는 [계좌X·은행명]으로 치환합니다(은행명 보존, 번호 전체 미노출).

제출은 파일 업로드입니다

전처리 AI가 만든 본문·요약 파일(.md) 2개를 올립니다. 올리는 즉시 브라우저 안에서 식별자 잔존을 검사합니다(붙여넣기가 아니라 파일 업로드).

  1. 본문 파일
    라벨화 본문

    실명이 지위 라벨로, 식별자가 별표로 치환된 본문 전체. 서면 단위로 구획된 md 파일입니다.

  2. 요약 파일
    익명 요약

    서면 수·엔티티 규모·시간축·표본 두께 등 라벨·카운트·구간만 담긴 요약. 실명·번호는 포함되지 않습니다.

  3. 매핑표
    제출 금지

    실명↔라벨 매핑표. 본인 기기에만 보관하며 제출하지 않습니다. 실수로 올리면 접수 필터가 자동 반려합니다.

시작

전처리 프롬프트로 라벨화하기

사용하는 AI에 원문과 전처리 프롬프트를 함께 넣어 본문·요약을 만드는 방법을 안내합니다.

전처리로 →
국외 이전 고지

정규화·분석 과정의 일부에서 인공지능 도구를 보조적으로 사용하며, 이 과정에서 라벨화된 텍스트만 미국(Anthropic PBC)으로 전송될 수 있습니다. 전송받는 곳은 이를 학습에 사용하지 않고 처리 후 보관하지 않습니다. 원문·실명은 애초에 사이트로 전송되지 않으므로 국외로도 나가지 않습니다.

분석에 적합한 도구를 선택·확정하는 과정에 전문 검토가 포함됩니다. 점수는 고정된 루브릭이 산출하며 사람이 가감하지 않습니다 — 같은 자료면 누가 요청해도 결과는 같습니다.

SLDA 분석을 검토 중이신가요?

직접 신청 전에 분석 대상 자료의 적합성, 전처리 방법, 결과 형식에 대해 먼저 문의하실 수 있습니다.

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자주 묻는 질문

궁금한 항목을 눌러 펼쳐보세요.

표기 · 개념
SDLA 분석인가요, SLDA 분석인가요?2026.07.21+
정확한 표기는 SLDA (Semantic Logic Drift Analysis) 입니다. Semantic Logic Drift Analysis 의 약어이며, SDLA로 잘못 표기되는 경우가 있습니다. 국문으로는 의미·논리 드리프트 분석, 줄여서 논리 드리프트 분석 또는 논리 정합성 분석이라 합니다.
전처리가 무엇인가요?2026.07.21+
원문 대신 이름을 지운(라벨로 바꾼) 자료를 넣는 과정입니다. 상대방의 개인정보를 보호하고, 우리가 원문을 아예 받지 않기 위해서입니다. 어려운 작업은 사용자의 AI가 자동으로 하고, 사용자는 전처리 페이지에서 파일을 올려 합친 뒤 프롬프트와 함께 AI에 넣기만 하면 됩니다.
개인정보 · 파기
개인정보 없이 분석이 가능한가요?2026.07.21+
네. SLDA는 그 사람이 누구인지 알 필요가 없습니다. 필요한 것은 실명이 아니라 누가 누구인지의 구분(원고·피고1·화자A 같은 지칭)뿐입니다. 그래서 개인정보를 받아서 지우는 것이 아니라, 애초에 원문을 받지 않습니다. 라벨화는 사용자가 자신의 AI로 하고, 서버에는 실명·원문을 저장할 장소 자체가 없습니다.
개인정보는 어떻게 자동파기되나요?2026.07.21+
파기는 사람이 손으로 지우는 것이 아니라 예약 작업이 처리합니다. 완료 산출물은 게시 후 2주(14일)가 지나면 자동 파기되고, 부적격 접수는 즉시 파기됩니다. 파일이 실제로 삭제된 뒤에만 파기 기록이 남으며, 그 기록은 접수번호·사유코드·시각뿐 실명이 없습니다. 기록은 추가만 가능하고 수정·삭제할 수 없습니다.
사용 방법
프롬프트는 어떻게 사용하나요?2026.07.22+
전처리 페이지에서 파일을 파일명 규칙에 맞춰(예: 20241024_원고_소장_1.md) 올리면 브라우저가 시간순으로 합쳐줍니다. 전처리를 시작하면 프롬프트가 서버에서 발급됩니다(소스에 하드코딩하지 않습니다). '프롬프트 + 내 자료 함께 복사'를 눌러 사용하는 AI(권장: GPT-4급·Claude·Gemini 이상)에 붙여넣으면, AI가 정리해준 결과(본문·요약)를 만들어 줍니다. 그 결과만 다음 단계에 올리면 됩니다.
사진·이모티콘은 어떻게 넣나요?2026.07.21+
SLDA는 글자만 읽습니다. 사진·이모티콘·스티커는 보이는 대로 본문에 적어주세요 — [이미지: 홍콩 밋업 현장 사진 6장], [이모티콘: 웃는 강아지 스티커]처럼요. 외형만 적고, 무슨 뜻인지(비꼼·농담 등)는 쓰지 마세요. 의미 판정은 SLDA가 합니다.
무엇을 잡아내나
논점 흐리기·물타기를 잡아내나요?2026.07.21+
SLDA는 논점이 어디서 이동했는지를 문장 단위로 표시합니다. 어느 지점에서 쟁점이 바뀌었고 표현강도·주체귀속이 어떻게 변했는지가 관찰값으로 나옵니다. 그 이동을 무엇이라 부를지는 읽는 사람의 판단입니다(SLDA는 단정하지 않습니다).
말바꾸기·논리 모순을 찾나요?2026.07.21+
서로 양립하기 어려운 두 전제를 사용한 지점을 전제충돌 후보로 묶어 원문과 함께 제시합니다. 같은 결론을 몇 번 반복했는지, 근거를 몇 번 교체했는지도 셉니다. 변화와 충돌 후보를 표시할 뿐, 의도나 진위는 단정하지 않습니다.
논쟁 쟁점 찾기에 쓸 수 있나요?2026.07.21+
그것이 논쟁 모델의 주된 용도입니다. 논쟁 자료는 양쪽을 동시에 분석하며, 한쪽만 분석한 결과물은 제공하지 않습니다(대칭 필수).
비용
비용이 드나요?2026.07.21+
현재는 Early Access · 무료입니다. 결제 단계가 없습니다. 정식 전환 시 요금 안내가 별도로 공지됩니다.
진행 방식
CBT(폐쇄 베타)는 무엇이고, 왜 결과가 바로 안 나오나요?2026.07.22+
SLDA 채점 방법론은 자동화가 목표이며, 지금은 CBT(폐쇄 베타) · 20명 한정 단계입니다. 이 기간에는 어떤 분석 도구·모듈이 적합한지 선택·확정하는 과정에 전문 검토가 들어가 루브릭을 검증합니다. 그래서 즉시 결과가 아니라 최대 3영업일이 걸립니다. 단, 점수 자체는 고정된 루브릭이 산출하며 사람이 가감하지 않습니다.