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용어집 (Glossary)

회의록·ADR·아키텍처 문서에 반복 등장하는 용어를 한 문장 정의 + 예시 + 관련 문서 형식으로 정리합니다. 의사결정자·기획자 관점에서 "이 단어 무슨 뜻?" 에 30초 내 답하는 것이 목표.

용어가 너무 전문적이면 "쉽게 말해" 버전을 병기합니다.

📘 제품·전략​

ADR (Architecture Decision Record)​

아키텍처 의사결정 기록 문서. "이 결정을 왜 했는가" 를 배경·대안·결정·근거·반대의견 5파트로 정리. 시간이 지나도 추적 가능.

Vision​

5년 불변의 북극성. 제품의 존재 이유 단문. 기능·기술·숫자 배제.

  • 우리: "법률사무소가 민사 회수 사건을 수임부터 입금까지, 기일과 시효를 놓치지 않고 완주한다. 사무소가 해온 방식은 AI 가 기억하여 다음 사건에 돌려준다."

Core Value​

1년 내 증명할 즉각적 가치. Vision 의 측정 가능한 하위.

  • 우리: 일손 절반 · 실수 0건 · 의뢰인 자가 조회 · 사무소 기억 축적

Anti-Goal​

의도적으로 하지 않을 것 4개. 방향 모호성을 줄이는 장치.

  • 우리: (1) 민사 외 소송 관리 ✗ (2) 법률 조언 AI ✗ (3) 의뢰인 B2C ✗ (4) 변호사 매칭·광고 ✗

ICP (Ideal Customer Profile)​

이상적 고객 프로필. "우리 제품이 가장 먹히는 사무소"

  • 우리: 법률 사무소 (개업 · 부티크 — Pack 도메인 다수 처리하는 곳)

Pack​

사건 도메인 묶음. 같은 엔진 위에서 도메인별 템플릿·RAG 차별화.

  • 우리: Pack 1 대여금 (Phase 1) → Pack 2 이혼 → Pack 3 부동산 → Pack 4 상속 → Pack 5 계약 → Phase 4 집단소송

Phase​

제품 로드맵 단계. 각 Phase 는 Pack 1~N 과 일정·투자 라운드·지표로 연결.

  • Phase 1 (018M) 회수 집중 · Phase 2 (1836M) 민사 전반 · Phase 3 법원 API · Phase 4 집단소송 (최후)

moat​

경쟁자가 쉽게 복제 못하는 방어선. 해자.

  • 우리: 사무소 기억 × 변호사 수정 diff × 2년 축적 = 복제 불가
  • 쉽게: "남들이 따라하기 엄청 어려운 것"

kill feature​

제품 채택의 결정적 단일 기능. "이것 하나만 써도 제품 못 떠남"

  • 우리: 세대 간 지식 이전 (선배 퇴직 시 과거 사건·전략 AI 가 기억)

AX (AI Transformation)​

AI 기반 업무 전환. 단순 도구 공급이 아니라 업무 프로세스 자체 변환. 대외는 "AI 비서" / "기억하는 AI" 로 표기 (AX 는 내부 정렬용 용어).

3A 프레임​

우리 AX 의 3축:

  • Automation — 기계가 할 일 (서류 생성·계산·기일)
  • Augmentation — 사람을 증폭 (판례 검색·쟁점 추출)
  • Accumulation — 사무소 자산 축적 (시간이 쌓는 moat)

🔧 기술 스택​

Firebase AI Logic​

Google Firebase 의 AI 플랫폼. Gemini 모델 호출 · 안전 장치 · 캐싱 · 로깅 통합. 너홀로는 이것만 씀 (ADR 0004, OpenAI·Anthropic 금지).

Gemini​

Google 의 대규모 언어 모델. Flash·Pro 티어. 우리 AI 핵심.

국산 소버린 AI​

국내 개발 LLM. HyperCLOVA X (네이버) · Upstage Solar · LG EXAONE · KT Mi:dm. 출시·성능·가격 조건 충족 시 Gemini 에서 전환 (ADR 0004).

Firestore​

Google 의 문서형 데이터베이스. 우리 주 DB. 사건·의뢰인·서류 저장.

Vertex AI​

Google 의 AI 플랫폼. 우리는 Vertex AI Vector Search 주로 사용 (아래 참조).

의미 기반 검색 서비스. 문서를 숫자 벡터로 바꿔 "뜻이 비슷한 것" 검색. 키워드 매칭 아님.

  • 예: "대여금 반환 청구" 검색 시 "차용금 반환 청구" 도 나옴

Cloud Run​

Google 의 서버리스 컨테이너 서비스. 필요할 때만 켜짐·비용 효율. 우리는 NER·embedding 배포에 사용.

  • 쉽게: "쓸 때만 전기 나오는 서버"

Cloud Functions​

이벤트 트리거 서버리스 함수. 파일 업로드·DB 변경 시 자동 실행.

Cloud Tasks​

작업 큐. 대량 배치 작업 순서·재시도·병렬 관리.

Cloud Storage​

Google 의 파일 저장소. 원본 PDF·HWP·스캔 이미지 저장.

CMEK (Customer-Managed Encryption Keys)​

고객 관리 암호화 키. Google 기본 암호화에 추가로 고객 스스로 키 관리. 보안 강화.

🧠 AI · RAG​

RAG (Retrieval-Augmented Generation)​

검색 증강 생성. AI 가 답변 전에 관련 문서 먼저 찾고 그것을 참고해 생성.

  • 이유: AI 가 지어내지(hallucination) 않게
  • 예: 청구원인 작성 시 AI 가 "유사 판례 5건 + 사무소 과거 서류 3건" 찾아서 참고
  • 쉽게: "AI 가 답변 전에 도서관 먼저 가는 것"

LLM (Large Language Model)​

대규모 언어 모델. Gemini·GPT 같은 생성 AI.

embedding (임베딩)​

텍스트를 숫자 벡터로 변환. 의미가 비슷한 문장은 벡터도 비슷함 → 의미 기반 검색 가능.

  • 예: "대여금" 과 "차용금" 벡터 거리 가까움

embeddingVersion​

임베딩 모델 버전 태그. 모델 바꾸면 벡터도 다시 만들어야 함. 섞이면 검색 품질 붕괴 → 버전 필수.

NER (Named Entity Recognition)​

개체명 인식. 문장에서 이름·주소·금액·사건번호 등 특정 유형 자동 추출.

  • 예: "홍길동 서울 강남구 1억" → 이름·지명·금액 태깅

reranker / reranking​

검색 결과 재정렬. 1차 검색으로 20건 찾고, 더 정교한 모델로 5건 재선별.

weight​

AI 호출 비용 가중치. 우리 체계:

  • weight 0 = 대시보드 브리핑 (공유 캐시)
  • weight 1 = 문서 생성·요약 ($0.008)
  • weight 2 = RAG 참조 ($0.018) — 검색 + 생성
  • weight 3 = 전략 보고서 ($0.035) — 최고 품질

assistLimit​

사무소당 AI 호출 한도. 전 기능 무료 전제 하에 어뷰징 방어·비용 폭주 방지 목적 (ADR 0005). 플랜 차별 한도 아님.

  • 현 값: 사무소당 월 200 weight · 일 soft cap 40
  • Phase 0 3개월 실사용 데이터 후 p99×1.5 재조정 조항

hallucination (환각)​

AI 가 사실 아닌 것을 지어냄. 존재하지 않는 판례 인용 등. 변호사 과실 배상 직결.

  • 방어: RAG + citation 실재 확인 3단

citation precision / recall​

인용 정확도·충분성. AI 생성문에 등장한 판례·조문이 실제 존재하는지 (precision), 주장에 비해 인용이 충분한지 (recall).

fine-tuning (파인튜닝)​

사전 학습된 AI 모델에 추가 학습. 우리 도메인 특화 데이터로 성능 향상. Tier 3 시점 이후 고려.

RAG Ragas​

RAG 품질 평가 라이브러리. Faithfulness·Answer Relevance 등 지표 자동 측정.

Ko-LegalQA​

한국어 법률 QA 벤치마크. 우리 자체 구축 (Phase 0 100문제 → Phase 2 500문제).

📊 품질·성능 지표​

p50 / p99​

응답 속도 백분위. 100번 요청 기준:

  • p50 = 중앙값 (50번째 빠른 것). 대부분의 체감.
  • p99 = 99번째 빠른 것. 최악의 1% 제외. 이게 너무 느리면 이탈 유발.
  • 예: "RAG p99 3초" = 100건 중 99건 3초 내 · 1건만 더 오래

SLO (Service Level Objective)​

서비스 수준 목표. p99 3초·에러율 0.5% 이하 등. 넘으면 알람.

MRR / nDCG / Recall@K​

검색 품질 수치. 높을수록 좋음. 숫자 자체는 기술 담당자 영역.

Faithfulness​

AI 생성문이 참고 문서와 일치하는 정도. 0~1. 0.90+ 가 목표. 낮으면 환각 많다는 신호.

editRatio​

변호사가 AI 초안을 얼마나 수정했나. 낮을수록 초안 품질 좋음. 목표 중앙값 0.20 이하.

🛡️ 보안·컴플라이언스​

DPIA (Data Protection Impact Assessment)​

개인정보 영향평가. 리스크·대응방안·잔여위험 평가 문서. 우리는 Phase 1 말 (18M) 수행 예정 (규제 환경 강화 대응).

DPA (Data Processing Agreement)​

데이터 처리 계약. 고객(변호사 사무소) 과 우리(처리 위탁자) 간 서면 계약. 약관만으로는 부족.

비식별화 / 가명처리 / 익명처리​

  • 가명처리: 이름·번호 지우지만 다른 정보 결합 시 식별 가능 — 가명정보 (Tier 1·2)
  • 익명처리: 누가 봐도 식별 불가 — 개인정보 아님 (Tier 3 완전 익명)

비식별화 4단​

  1. 정규식: 주민번호·계좌 자동 마스킹
  2. NER: 이름·주소·회사 AI 추출 후 치환
  3. 재식별 스캐너: 조합으로 재식별 가능한지 검사 (k-익명성)
  4. 수동 검토: 사무소 변호사 직접 확인

k-익명성​

같은 특성을 가진 사람이 최소 k명 이상. k=5 면 "이 조건(금액·지역·연령)에 맞는 사람 5명 이상 있어 특정 불가".

WORM (Write Once Read Many)​

한 번 쓰면 삭제 불가 로그. 감사·법적 증거용. GCS immutable bucket 활용.

Tier 1 / 2 / 3 (사무소 자산 활용)​

  • Tier 1: 사무소 내 참조만. 즉시 가능, 전 사용자 무료.
  • Tier 2: 자사 AI 개선. DPIA 후 옵트인.
  • Tier 3: 사무소 간 공동 학습. 1년 유예, 완전 익명 통계만.

변호사법 제26조​

비밀유지의무. 변호사·직무상 알게 된 비밀 누설 금지. 클라우드·AI 도구 사용 시 "위탁"으로 해석되면 누설 아님 (단 의뢰인 고지 필요).

변호사법 제34조​

알선·광고 금지. 매칭·광고 플랫폼은 위반 리스크. 로톡이 이 조항과 오래 충돌.

개인정보보호법​

  • 제15조: 수집·이용 동의
  • 제17조 / 제26조: 제3자 제공 vs 위탁 구분
  • 제28조의2: 가명처리 특례 (통계·연구 목적)
  • 제34조: 유출 72시간 내 통지 의무

AI 기본법​

2024.12 제정, 2026.1 시행. "고영향 AI" 지정 시 투명성·위험관리·영향평가 의무 강화. 법률 AI 는 지정 가능성 있음 (P7 경고).

assertTenantFilter​

사무소 격리 자동 검증. 모든 DB 쿼리에 tenantId 필터 확인 강제. 우리 3중 방어: 유닛 테스트·CI 차단·런타임 Sentry 알림.

📈 성장·사용자 지표​

MAU / DAU / WAU​

월 / 일 / 주 활성 사용자. 우리는 사용자 대신 사무소 단위 WAO 주력.

WAO (Weekly Active Office)​

주간 활성 사무소. 주 3회+ 로그인 사무소. 우리 제품 엔게이지먼트 핵심 지표.

ADF (Asset Density per Firm)​

사무소당 축적 자산 밀도. 의뢰인·사건·지식카드 누적 수. moat 증명 지표.

KHR (Knowledge Handoff Rate)​

사무소 내 지식 이전율. 신입·시니어 교차 열람 비율. 세대 간 지식 이전 kill feature 증명.

CCR (Case Completion Rate)​

사건 완주율. 사건 생성 → 판결/조정 종결까지 플랫폼 내 완주 비율. Phase 1 45%+ 목표.

AAC (Augmented Actions per Case)​

사건당 AI 액션 수. AI 어시스트·계산·사무소 기억 참조 합산. 평균 15+ 목표.

FMRR (Firm Memory Reuse Rate)​

사무소 기억 재사용률. 과거 자산이 신규 사건에 참고된 비율. 35%+ = 진짜 moat.

NPS (Net Promoter Score)​

고객 추천 지수. -100 ~ +100. B2B SaaS 50+ 가 최상.

NRR (Net Revenue Retention)​

수익 리텐션. 기존 고객 1년 후 수익 비율. 우리는 무료이므로 사건 증가율로 대체.

AX 도입 성숙도 (P14 프레임):

  • L1 Ad-hoc · L2 Experimenting · L3 Integrated · L4 Optimized · L5 Transformative
  • L2→L3 전환이 생사. L3 판정: 월 AI 50+ · 기억 20건+ · Pack 1 완주 3건+
  • 우리 북극성 지표 = L3+ 사무소 비율

Shadow ARR​

Annual Recurring Revenue. 연 반복 수익. 전 기능 무료이므로 "있다면 얼마였을까" 가상 값 = L3 사무소 수 × 50만원 가치. 투자자 설득용.

💰 투자·재무​

시드 / 프리A / 시리즈 A / B​

투자 라운드 단계:

  • 시드 (5~15억): 초기 MVP 검증
  • 프리A (20~40억): 성장 궤도 검증
  • 시리즈 A (50~100억): 시장 확장
  • 시리즈 B (100억+): 글로벌·수익화

Pre-money / Post-money​

투자 전·후 기업가치. Pre-money 100억 에 20억 투자 = Post-money 120억.

Exit​

투자자 회수 이벤트. 우리 예상:

  • M&A (인수): Thomson Reuters·SKT·Harvey 등
  • IPO (상장): 코스닥
  • Acquihire (팀 인수)

burn rate / runway​

  • burn rate: 월 소진 자금
  • runway: 남은 현금 / burn rate = 생존 개월
  • 우리 Phase 2 후반 월 번레이트 약 $20K (AI 포함)

TAM / SAM / SOM​

시장 크기:

  • TAM: 전체 이론적 시장
  • SAM: 우리가 접근 가능한 시장
  • SOM: 실현 가능한 시장
  • 우리 민사 전반: TAM 3,0005,000억 · SAM 1,3002,000억 · 3년 SOM 66~136억

Thomson Reuters · Harvey · Clio · Casetext​

해외 리걸테크 기업:

  • Thomson Reuters: Westlaw 보유, 전략적 인수 후보
  • Harvey: BigLaw 타깃 AI (시리즈 D, 15억 달러+)
  • Clio: Practice Management SaaS (시리즈 F, 3조원)
  • Casetext / CoCounsel: Thomson Reuters 가 7.5억 달러에 인수

🛠️ 개발·운영​

eng-day​

엔지니어 1명이 1일 작업하는 양. Phase 0 56 eng-day = 2명이 28일 (4주).

FTE (Full-Time Equivalent)​

풀타임 환산. 하루 8시간 근무 1명. "디자이너 0.5 FTE" = 반일 전담.

CI (Continuous Integration)​

지속적 통합. 코드 변경 시 자동 테스트 실행. 실패 시 병합 차단.

PR (Pull Request)​

코드 변경 요청. 리뷰 후 병합. 작업 단위.

feature flag​

기능 스위치. 코드 배포 후에도 켜고 끄기 가능. 긴급 롤백·A/B 테스트 활용.

A/B 테스트​

두 버전 비교 실험. 사용자 일부에 A, 일부에 B 보이고 지표 비교.

dual-write​

두 버전 동시 저장. 소버린 AI 전환 시 구·신 임베딩 동시 유지하다 점진 전환.

PLG (Product-Led Growth)​

제품 주도 성장. 마케팅·영업보다 제품 사용 자체가 성장 동력. Slack·Figma 사례.

ARR Shadow·CAC·LTV​

  • CAC (Customer Acquisition Cost): 고객 1명 얻는 비용
  • LTV (Lifetime Value): 고객 생애 가치
  • LTV:CAC 3:1+ 이면 건강한 사업

🏛️ 법원·판례 데이터​

법고을 (법원도서관)​

대법원 산하 판례 DB. 대법원·하급심 일부 공개. 공식 벌크 API 미공개 (2026-01 기준).

대법원 종합법률정보 (glaw.scourt.go.kr)​

법원 공식 판례·법령 검색 포털. API 없음, 스크래핑 불안정.

국가법령정보센터 (law.go.kr)​

법제처 운영. 공식 Open API 있음 (무료). 법령·시행령·판례 요지 일부.

민간 판례 검색 SaaS (참고)​

국내에 엘박스·로앤비·인텔리콘 등 민간 판례 검색 서비스가 존재하나 너홀로프로는 민간 DB 파트너십 없이 공공 판례 DB 단독 포지션 (ADR 0006 Amended 2026-04-20).

공공누리​

공공 저작물 자유 이용 허락 라이선스. 4종 조건 (출처 표시·상업 이용·변경 허용·동일 조건). 공공 데이터 재가공 시 핵심.

전자소송​

법원 사건 관리 시스템. 변호사 필수. 우리 Phase 3 법원 API 연계 대상.

🧭 회의·조직​

참여자 코드 (P1~P17)​

회의 페르소나 식별자. 아이디어 회의 개요 참조.

  • P1 변호사 · P2 사무장 · P3 PM · P4 디자이너 · P5 개발자
  • P6 Growth · P7 컴플라이언스 · P8 도메인 · P9 대형 로펌 파트너 · P10 회계 사무원
  • P11 VC · P12 AI 아키텍트 · P14 AX 전문가 · P15 RAG 품질 · P16 한국어 법률 LLM · P17 ML 엔지니어

Chair​

대표·의사결정권자. 회의 조정·최종 결정·ADR 서명.

Round 1 / 2 / 3​

회의 회차. R1 발산 (독립 의견) → R2 충돌 (크로스 토크) → R3 수렴 (결정·ADR).

Minority Report​

반대의견 공식 보존. ADR 에 명시. 6개월~1년 후 재검토 조건 포함.

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