DART 공시 브리핑 가드

해결하려는 문제

공시는 숫자와 법률 용어가 많아 초보자가 읽기 어렵지만, 쉽게 풀어 쓰는 과정에서 금액·비율을 바꾸거나 매수 의견처럼 보이는 문장을 만들면 더 위험합니다. 브리핑 생성과 게시 가능 판정을 분리해, 모델이 작성하더라도 결정론 검증을 통과한 결과만 사용할 수 있게 했습니다.

요약과 게시 판정을 분리한다

LLM이 공시를 풀어 쓰지만 검증기가 모든 숫자를 원문 값 집합과 정확히 비교합니다. 매수·추천·보장 같은 표현과 필수 고지 누락도 게시 실패로 처리합니다.

mock 또는 OPEN DART 목록 조회로 원문을 얻고, AI는 초보자가 이해할 수 있는 맥락·주주 영향·확인할 항목을 작성합니다. validator는 새 숫자 생성, 자릿수 절단, 계산된 비율, 금지된 투자권유 표현과 필수 고지 누락을 검사합니다. 유상증자와 전환사채 외 유형은 아는 척 요약하지 않고 미지원으로 종료합니다.

적대 검증

매수 유도, 고지 삭제, 원문에 없는 15% 파생 계산, 3,000,000을 3,000으로 줄이는 경우와 한 자리 숫자까지 8개 적대 사례로 확인했습니다. 숫자가 원문에 존재한다는 사실만으로 문맥까지 옳다고 보지는 않기 때문에 이 검증은 게시 안전망의 첫 단계입니다.

남은 위험

숫자의 존재는 확인하지만 그 숫자가 올바른 문맥에 쓰였는지는 완전히 판정하지 못합니다. 문장별 출처 필드 연결이 다음 확장점입니다.

금지어 사전도 우회 표현을 모두 막지 못합니다. 다음 단계는 문장마다 사용한 DART 필드와 출처 위치를 연결하고, 숫자뿐 아니라 그 숫자의 의미·단위·주체가 일치하는지 검증하는 것입니다. 투자 판단 도구가 아니라 공시 독해 보조라는 고지를 계속 유지합니다.