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Research v2.0Version 2.0 · · Governance 2.0 public evidence surface
거버넌스 2.0 개요
이 페이지는 starnum 공개 거버넌스 2.0 서페이스의 일부이며, 시스템 카드, 데이터 거버넌스, 투명성 보고서, 사용 정책, 보안 정책과 동일한 증거 레이어를 사용합니다.
거버넌스 요약
이 페이지는 문화적 해석, 명반 방법론, 콘텐츠 품질, 다국어 번역 품질, AI 보조 거버넌스 워크플로우 이면의 연구 운영 모델을 기록합니다.
적용 범위
명리 방법론 노트, 진태양시 가정, 지식베이스와 번역 메모리 계보, AWR/TM 품질 게이트, 벤치마크 참조, 공개 투명성 아티팩트.
구현 상태
버전 2.0은 연구 페이지를 유지 관리되는 증거 허브로 전환합니다: claim은 기계 판독 가능한 아티팩트를 가리키며, 시스템이 탐지하고 agent가 콘텐츠 수정 필요 여부를 판단합니다.
집필 관점:陸斌兆派(육빈조파)를 주요 분석 기준으로 삼아 다른 유파의 차이를 객관적으로 비교합니다. 유파 차이를 우열 판단으로 쓰지 않으며, 테스트 지표를 명리적 보증으로 쓰지 않습니다.
업데이트 주기:연구 페이지는 AI Ops gate가 업데이트 필요 여부를 점검합니다. 기사형 연구는 현재 사람 검토 또는 AI agent 발행이 중심이며, 보관된 후보 publisher는
scripts/archive/publish-research.js에 있습니다 — 재활성화 전까지 자동 스케줄이 있다고 표기하지 않습니다 · RSS
이 페이지가 실제로 답하는 것
starnum의 연구 페이지는 학술지도 아니고 마케팅 페이지도 아닙니다. "전통 명리 지식, 명반 산출, AI 보조 집필, 다국어 번역, AWR/TM 스캔, 배포 게이트를 어떻게 연결하는가"를 공개적으로 설명하는 작업대입니다. 독자는 이 페이지에서 어떤 판단이 명리 체계에서 나온 것인지, 어떤 것이 단순한 엔지니어링 품질 점검인지, 어떤 부분이 사람 또는 AI agent의 추가 판독을 필요로 하는지 구분할 수 있어야 합니다.
모든 연구 주장은 3개 층으로 나뉩니다. 1층은 문화와 명리 방법론, 2층은 데이터와 도구 증거, 3층은 배포 후 검증 결과입니다. 시스템은 탐지, 보고, 기계 판독 가능한 증거 보존만 담당하며, 최종적으로 글을 고칠지, 재번역할지, 규칙을 조정할지는 Codex/Claude 같은 AI agent가 판단합니다.
| 연구 층 | 입력 증거 | 공개 가능한 설명 | 지켜야 할 경계 |
|---|---|---|---|
| 명리 방법론 | 유파 기준, 성요/궁위/사화 조건, 지식베이스 출처. | 본 사이트가 채택한 분석 프레임과 유파별 차이의 이유. | 특정 유파 선택을 유일한 정통으로 쓰지 않으며, 명리 해석을 과학적 증명으로 쓰지 않습니다. |
| 엔지니어링 증거 | AWR, TM, schema audit, trust-page audit, 배포 smoke test. | 어떤 게이트가 통과했는지, 어떤 데이터가 degraded 상태인지, 어떤 상태가 여전히 warning인지. | 스캔 결과는 최종 판결이 아니며 AI agent의 진단 자료로만 쓰입니다. |
| 배포 후 검증 | Cloudflare/R2 배포 기록, HTTP 200, sitemap/llms/OKF/schema 검증. | 공개 페이지가 사용자, 검색 엔진, AI 크롤러에게 정상적으로 읽히는지 여부. | 비밀키, 내부 권한, 악용 가능한 공격면 세부 사항, 개인 정보는 공개하지 않습니다. |
현재 연구 주요 트랙
명반 산출과 진태양시
출생 지역, 경도 보정, 시진 경계와 프런트엔드 표시 규칙을 기록하여 "원본 출생 시각"과 "진태양시"가 같은 칸에 섞이지 않도록 합니다.
자미두수 지식 모델링
유파 차이, 사화 규칙, 궁위 관계, 발생 불가능한 사건을 정리하여 기사, 명반 출력, 지식베이스 인용이 같은 논리 경계를 공유하도록 합니다.
AWR/TM 다국어 품질
AWR은 스캔과 증거 보존을, TM은 번역 메모리와 일관성을 담당합니다. 두 시스템이 서로 되돌리며 무한 루프를 만들 수 없고, 최종 심판은 AI agent가 맡습니다.
AI Ops 배포 증거
배포, sitemap, llms.txt, OKF, schema.org, R2, Cloudflare 캐시, smoke test는 모두 추적 가능한 기록을 남겨야 합니다.
연구 기사 대기열
data/research-topics.json가 후보 주제, 출처, 난이도, 상태를 보관합니다. 정식 발행 전에 명리 로직, 콘텐츠 안전, schema, trust-page 게이트를 모두 통과해야 합니다.
공개 페이지 유지보수
연구 페이지 자체도 거버넌스 페이지 감사를 받습니다. 소스 아티팩트, 검증 명령, 공개 claim, 푸터 글자 크기, hreflang이 모두 어긋나면 안 됩니다.
연구 증거 규격
- 명리 방법론:모든 명리 추론은 유파 기준, 궁위/성요/사화 조건, 그리고 불확실성의 경계까지 추적할 수 있어야 합니다.
- 번역 품질:다국어 페이지는 zh-TW 원문과 대조해 "전면 재번역이 필요한지", "부분 수정인지", "AWR 오탐인지", "TM 용어 불일치인지"를 구분합니다.
- 공개 거버넌스:공개 claim은 반드시
data/public-claim-registry.json, 공개 evidence manifest, 또는 재실행 가능한 검증 명령으로 연결되어야 합니다. - 배포 검증:정식 배포 후 최소한 HTTP smoke test, 핵심 페이지 200, R2/Worker 배포 기록, 캐시 퍼지, 검색 색인 제출을 통과해야 합니다.
연구 콘텐츠 발행 기준
| 유형 | 발행 가능 | 이렇게 쓰면 안 됨 |
|---|---|---|
| 방법론 | 명반 산출 가정, 유파 선택, 용어 정의, 시스템 경계. | 유일한 정통, 절대적 정확성, 반박 불가능한 명리적 결론. |
| benchmark | OpenAI / Anthropic / Google Gemini 등 공개 거버넌스 프레임워크와의 대조. | 코드나 설정 증거 없이 해당 모델이 production에 쓰인다고 주장. |
| 다국어 품질 | zh-TW 원문을 기준으로 번역 품질 문제와 수정 전략을 나열. | 스캐너 오류 보고만으로 자동 재번역하거나, AWR/TM이 서로 되돌리며 순환. |
| AI Ops | 기계 판독 가능한 증거로 탐지, 진단, 수정, 검증, 배포를 기록. | 시스템 스캔 결과를 최종 판결로 취급 — 최종 판단은 여전히 AI agent가 수행. |
데이터 출처와 책임 경계
연구 페이지는 추적 가능한 내부 데이터와 공개 아티팩트만 사용하며, 구두 판단을 사실로 기록하지 않습니다. 모든 데이터는 명확한 책임을 가집니다 — 명리 데이터는 방법론 경계를, 기계 감사는 상태 증거를, AWR/TM은 다국어 품질 단서를, 그리고 최종 판단과 수정은 AI agent가 담당합니다.
- 명리 및 지식베이스 출처
docs/kb/zwds/,docs/kb/numerology/와 연구 기사가 성요, 궁위, 사화, 격국, 생명 수비학 규칙을 정의합니다. 이 자료는 "방법 채택"과 "해석 경계"만 뒷받침하며, 과학적 보증으로 쓰이지 않습니다.- AI Ops와 공개 증거
data/public-claim-registry.json,data/public-evidence-manifest.json,data/trust-pages-machine-audit.json과 배포 기록이 사이트가 현재 무엇을 공개하는지, 어떤 게이트를 통과했는지, 어떤 상태가 warning 또는 degraded인지를 증명합니다.- AWR / TM 다국어 거버넌스
- AWR은 기사, 페이지, CSS, 번역 잔여물을 스캔하고, TM은 번역 메모리와 용어 일관성을 보존합니다. 두 시스템은 경로와 증거만 산출할 뿐 콘텐츠를 직접 고치지 않습니다. 스캐너와 번역 메모리가 서로 모순될 때는 AI agent가 zh-TW 원문, 대상 언어의 자연스러움, 증거의 심각도를 기준으로 판정합니다.
- 프런트엔드와 배포 면
- 프런트엔드의 진태양시, 지역 선택, 폰트 로딩, 푸터 일관성, schema.org, llms.txt, OKF, sitemap은 모두 게이트로 검증 가능한 배포 면입니다. 어떤 문구 변경도 색인, 접근성, 언어 간 hreflang을 깨뜨리면 안 됩니다.
- 연구 발행 도구
data/research-topics.json은 현재 조회 가능한 연구 주제 목록입니다. 구버전 publisher는scripts/archive/publish-research.js에 있으며 보관된 후보 도구입니다. 재활성화하려면 새 라우팅(/research/zh-TW와/research/posts/...), 새 sitemap/llms/OKF 파이프라인, AI Ops 결과 보고로 다시 작성해야 하며, 그대로 현역 스케줄로 쓸 수 없습니다.
AWR / TM 판단 매트릭스
| 스캔 결과 | 우선 판단 | 수정 전략 | 증거 출력 |
|---|---|---|---|
| zh-TW 원문에 형식 또는 어조 문제 | 원문을 먼저 수정 — 다른 언어는 원문을 기준으로 대조하기 때문. | 사람 또는 AI agent가 zh-TW를 수정한 뒤 registry와 번역 큐를 재생성. | AWR row, diff, article registry, 형식 게이트. |
| 대상 언어에 중국어가 대량 잔존 | 보통 부분 수정이 아니라 전면 재번역이 필요. | zh-TW 원문 기준으로 해당 언어 기사를 재구성하고 TM을 갱신한 뒤 AWR로 재스캔. | translation repair queue, TM delta, 언어 비율과 샘플 증거. |
| schema/meta에만 잔존 | 저위험 — 구조화 데이터만 수정 가능. | JSON-LD, title, description, OG/Twitter metadata만 수정하고 본문은 건드리지 않음. | schema audit, JSON-LD parse, public evidence manifest. |
| AWR은 오류를 보고하지만 TM과 대상 언어는 자연스러움 | AWR 규칙 노이즈일 가능성. | AI agent가 false positive로 표시하고 스캐너 규칙 또는 화이트리스트를 조정. | false-positive issue shard, scanner rule diff, 회귀 테스트. |
진태양시 연구 메모
명반 산출 시각 연구는 현재 "원본 출생 시각"과 "진태양시"를 별도 칸으로 표시합니다. 원본 시각은 사용자 입력을 그대로 유지하고, 진태양시는 지역과 보정된 시각만 표시합니다 (예: "타이중 12:29"). 페이지는 보정 분(分)을 추가로 표시하지 않아, 사용자가 엔지니어링 보정값을 명반 결론으로 오해하지 않도록 합니다.
지역 선택은 언어 설정으로 기본 범위를 추정합니다: 번체 중국어는 대만 지역, 일본어는 일본 지역, 한국어는 한국 지역, 태국어는 태국 지역, 인도네시아어는 인도네시아 지역, 말레이어는 말레이시아·싱가포르 등 관련 지역을 표시합니다. 영어와 스페인어는 국가 선택을 중심으로 하고 수도 또는 주요 도시를 진태양시 기준점으로 사용합니다.
연구 페이지는 "모든 지역이 항상 정확하다"고 주장하지 않습니다. 정확성은 프런트엔드 옵션, 경위도 데이터, 시간대 데이터, 진태양시 계산 테스트, 배포 후 smoke test가 함께 유지해야 합니다. 말레이시아, 대만, 뤄양, 베이징 또는 다른 지역에 시간대 역사와 경도 차이가 존재한다면 테스트 케이스로 증거를 남겨야 합니다.
현재 주장하지 않는 사항
- 명리 분석이 의료, 법률, 재무 또는 과학적 예측 효력을 가진다고 주장하지 않습니다. 본 사이트 콘텐츠는 자기 탐색과 학습 참고용입니다.
- AWR이나 TM이 기사의 좋고 나쁨을 직접 판단할 수 있다고 주장하지 않습니다. 이들은 의심스러운 위치를 표시하고 기계 판독 가능한 증거를 산출할 뿐입니다.
- OpenAI, Anthropic, Google Gemini가 모두 production inference에 쓰이고 있다고 주장하지 않습니다. 코드나 설정 증거가 없을 때는 거버넌스 대조로만 기록합니다.
- 다국어 번역이 zh-TW를 단어 단위로 대조하기만 하면 자연스럽다고 주장하지 않습니다. 대상 언어는 어조, 용어, 문화적 어감, schema 품질 검사를 모두 통과해야 합니다.
연구 대기열과 향후 유지보수
연구 기사 대기열은 data/research-topics.json이 관리합니다. 월간 발행 도구는 현재 보관된 후보 상태이며 현역 자동 스케줄로 볼 수 없습니다. 재활성화 전까지 연구 기사는 AI agent가 대기열에 따라 초안을 작성하고, 사람 또는 agent가 검토하고, 게이트를 통과한 뒤 발행해야 합니다. 우선 주제는 세 가지로 집중됩니다: 진태양시와 지역 데이터, 자미두수 하드 규칙과 유파 차이, 다국어 기사 품질 거버넌스. 발행 후에는 매번 상태를 다시 기록하고 AWR/TM이 해당 페이지를 재스캔하도록 합니다.
- 단기:진태양시 지역 테스트 케이스를 보강합니다. 특히 대만, 말레이시아, 일본, 한국, 인도네시아, 태국, 싱가포르.
- 중기:AWR/TM의 다국어 판단 매트릭스를 기계 판독 가능한 issue routing rule로 전환하여 전면 재번역과 부분 수정이 뒤섞이지 않도록 합니다.
- 발행 도구:
publish-research를 복구하려면 먼저 새 스크립트로 재구축해야 합니다 — 구버전research.html을 쓰지 않고, sitemap/llms에 직접 append하지 않으며, 기존 public discovery 파이프라인과 structured report를 통해야 합니다. - 장기:연구 페이지, 시스템 카드, 데이터 거버넌스, 투명성 보고서, FAQ, 기사 발행 게이트를 하나의 AI Ops 상태 머신으로 통합합니다.
陸斌兆派 사화 해석 차이: 戊·庚·壬 천간의 세 가지 관점
자미두수에서 가장 논란이 많은 지점 중 하나입니다. 戊 천간에서 우필화과인가 천기화과인가? 庚에서는 태음인가 천동인가? 壬에서는 좌보화록인가 천량화록인가? 본문은 陸斌兆派, 王亭之派, 欽天四化를 문헌 근거와 함께 정리합니다.
명리 지식베이스에 적용한 GraphRAG: 성요에서 궁위까지의 의미 그래프
총 2,758개 파일 1538K 행의 명리 지식베이스를 Neo4j 그래프 (343개 노드 / 679개 관계) 로 전환하고 Qdrant 벡터 검색과 결합해 삼중 증거 융합 기반 명반 분석 시스템을 구축한 과정입니다.
117개 조항 명리 하드 룰 설계: 사화 "불가능 사건"의 경계 정의
명리 AI의 진짜 난관은 생성력이 아니라 "명리적으로 불가능한 사건"을 말하지 않게 막는 것입니다. 본문은 117개 조항 하드 룰 (사화 41 + 격국 49 + 핵심 지표 17) 의 설계 논리와 실제 사례를 설명합니다.
생명 수비학 3×3 그리드의 화살표: 대만파와 서양 피타고라스 체계의 차이
대만에서 널리 쓰이는 "구궁격 수비학"과 서양 Pythagorean 체계는 Arrow Lines 정의에서 분명한 차이를 보입니다. 두 체계의 계산 방식을 정리하고 본 사이트가 채택한 기준과 그 이유를 설명합니다.
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검증 가능한 증거 레이어
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| Claim ID | 검증 가능한 값 | 상태 | 담당 | 출처와 검증 |
|---|---|---|---|---|
| claim.public-url-manifest.indexable-count 공개 URL과 canonical 목록 |
색인 가능 URL 38,965개 | verified | sitewide | node scripts/generate-public-evidence-manifest.js --dry |
| claim.trust-pages.audit-pass-rate 신뢰 페이지 기계 감사 |
180/180 통과 | verified | sitewide | node scripts/verify-trust-pages.js --check |
| claim.discovery-surface.zero-errors AI discovery surface 감사 |
{"errors":0,"warnings":0} | verified | sitewide | node scripts/verify-discovery-surface.js |
| claim.structured-data.jsonld-errors JSON-LD / 구조화 데이터 감사 |
{"structured_data_invalid_files":0,"breadcrumb_count":28274,"faq_count":27506,"dataset_count":30,"article_count":27406} | verified | sitewide | node scripts/site-machine-audit.js |
| claim.status.sla-state 상태 페이지 SLA 출처 |
critical / critical 5건, warning 0건 | verified | sitewide | node scripts/generate-status-page.js |
| claim.provider-alignment.openai-anthropic-gemini OpenAI / Anthropic / Google Gemini 벤치마크 정렬 |
코드/설정 증거가 있을 때만 벤치마크 정렬로 인정 | verified | sitewide | node scripts/verify-public-evidence.js --check |
| claim.transparency-report.sha256 투명성 보고서 SHA-256 앵커 |
{"report":"transparency/report-2026-Q3.json","sha256":"47b09e2ca4e8b8fe9dffdfaccef3b11212de9ee3a8a14badca8044e2481203c5"} | verified | sitewide | node scripts/update-transparency-current-data.js |
| claim.release-integrity.gpg-signing GPG 서명 상태 |
GPG 서명은 로컬에 설정됨; GitHub 검증 대기 중 | github_verification_pending | sitewide | gpg --list-secret-keys --keyid-format=long && git log -1 --show-signature |
시스템 카드 V2.0: 기술 투명성 레이어
이 레이어는 안전하게 공개할 수 있는 기술 거버넌스 증거를 게시합니다: 아키텍처, 데이터 출처, AI 사용 경계, 품질 게이트, 릴리스 무결성, 공급자 정렬. 소스 코드, 비밀 정보, 악용 가능한 공격 세부 정보, 개인정보는 공개 범위에서 제외됩니다.
공개 아키텍처
Cloudflare Pages/Workers, R2/D1/KV/Pagefind와 로컬 생성 스크립트가 공개 사이트와 거버넌스 게시 체인을 구성합니다. 공개 페이지는 동작, 상태, 추적 가능한 출처만 공개하며, 비밀 정보나 내부 권한은 공개하지 않습니다.
AI 사용 공개
AI 보조 워크플로우는 지식베이스 검색, 교차 확인, 오류 탐지에 사용됩니다. 거버넌스 문서는 OpenAI, Anthropic, Google Gemini의 공개 프레임워크를 기준으로 벤치마크합니다. Production 모델 사용은 코드/설정 증거가 있을 때만 공개합니다.
품질 및 안전 게이트
거버넌스 페이지 감사 180/180 통과, JSON-LD 오류 0건, discovery-surface 오류 0건. 상태 페이지는 critical 4건, warning 0건을 있는 그대로 보고합니다.
데이터 추적 가능성
지식베이스 32,724 청크, TM 512,152건, AI 응답 준비 완료 7,976/7,976. 공개 지표는 data/state-machine/*, data/*audit*.json, 투명성 보고서로 추적됩니다.
| 거버넌스 영역 | OpenAI | Anthropic | Google Gemini | Starnum 구현 증거 |
|---|---|---|---|---|
| 모델/시스템 카드 공개 | OpenAI 모델 + 안전 문서 | Claude 모델 문서 + system/model 카드 | Gemini 모델 문서 + 안전 설정 | system-card, model-card, methodology, benchmark, transparency-log |
| 안전 평가와 사용 경계 | Safety best practices / 배포 체크리스트 | Responsible Scaling / 안전 정책 | Gemini 안전 제어 / 정책 | AI safety, acceptable-use, ethics, 위험 경계 문구, 크롤러 정책 감사 |
| 데이터 거버넌스 | Data controls / privacy controls | 개인정보 및 데이터 처리 문서 | Gemini API 데이터 거버넌스 참조 문서 | privacy, ai-data-governance, KB/TM 출처 추적, SHA-256 해시 |
| 모니터링과 릴리스 | production 체크리스트 / eval 규율 | system-card 투명성 규율 | 모델/버전 문서화 규율 | deploy.js, status.html, SLA 보고서, trust-pages-machine-audit, sitemap/hreflang 감사 |
- 출처: data/state-machine/model-card.json, public-bench.json, trust-pages.json, security-headers.json.
- 출처: data/trust-pages-machine-audit.json, data/discovery-surface-audit.json, data/ai-answer-readiness-audit.json.
- 출처: data/kb-machine-audit.json, data/tm/quality-audit-report.json, data/sla-report.json.
- 공식 벤치마크 문서 확인일: 2026-08-19; 링크는 OpenAI / Anthropic / Google Gemini 정렬 표에 있습니다.
V2.0의 목표는 주장을 더 늘리는 것이 아니라, 이미 구현된 제어와 계획된 제어를 분리하는 것입니다. Production 사용, 벤치마크 정렬, 상태 예외, GPG 서명, SLA 위반은 모두 소스 데이터를 근거로 공개됩니다.
릴리스 무결성과 GPG
GPG 서명은 로컬에 설정되어 있습니다. signingkey=0934DFA0EDA6363A. GitHub 검증은 공개 키 업로드와 Verified 배지가 확인될 때까지 대기 중입니다.
OpenAI / Anthropic / Google Gemini 정렬
거버넌스 서페이스는 세 공개 프레임워크를 기준으로 벤치마크됩니다: 모델 문서, system/model 카드, 안전 평가, 데이터 거버넌스, 사용 정책. 이는 벤치마크 정렬이며, 모든 공급자가 production inference에 사용되고 있다는 주장이 아닙니다. 공식 문서 확인일: 2026-08-19
| 공급자 | 거버넌스 초점 | Starnum 공개 내용 | 공식 출처 |
|---|---|---|---|
| OpenAI | 모델 문서, 최신 모델 노트, 안전 모범 사례, 데이터 제어. | production 코드 스캔에서 검증 가능한 production 모델 설정을 찾지 못했습니다; 공급자는 거버넌스 벤치마크로만 나열됩니다. | https://platform.openai.com/docs/models |
| Anthropic | Claude 모델 문서, system/model 카드, Responsible Scaling, 안전 정책. | production 코드 스캔에서 검증 가능한 production 모델 설정을 찾지 못했습니다; 공급자는 거버넌스 벤치마크로만 나열됩니다. | https://docs.anthropic.com/en/docs/about-claude/models |
| Google Gemini | Gemini API 모델 문서, 안전 설정, 데이터 거버넌스, 플랫폼 정책. | production 코드 스캔에서 검증 가능한 production 모델 설정을 찾지 못했습니다; 공급자는 거버넌스 벤치마크로만 나열됩니다. | https://ai.google.dev/gemini-api/docs/models |
검증 가능한 증거 레이어
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| Claim ID | 검증 가능한 값 | 상태 | 담당 | 출처와 검증 |
|---|---|---|---|---|
| claim.public-url-manifest.indexable-count 공개 URL과 canonical 목록 |
색인 가능 URL 38,965개 | verified | sitewide | node scripts/generate-public-evidence-manifest.js --dry |
| claim.trust-pages.audit-pass-rate 신뢰 페이지 기계 감사 |
180/180 통과 | verified | sitewide | node scripts/verify-trust-pages.js --check |
| claim.discovery-surface.zero-errors AI discovery surface 감사 |
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| claim.structured-data.jsonld-errors JSON-LD / 구조화 데이터 감사 |
{"structured_data_invalid_files":0,"breadcrumb_count":28274,"faq_count":27506,"dataset_count":30,"article_count":27406} | verified | sitewide | node scripts/site-machine-audit.js |
| claim.status.sla-state 상태 페이지 SLA 출처 |
critical / critical 5건, warning 0건 | verified | sitewide | node scripts/generate-status-page.js |
| claim.provider-alignment.openai-anthropic-gemini OpenAI / Anthropic / Google Gemini 벤치마크 정렬 |
코드/설정 증거가 있을 때만 벤치마크 정렬로 인정 | verified | sitewide | node scripts/verify-public-evidence.js --check |
| claim.transparency-report.sha256 투명성 보고서 SHA-256 앵커 |
{"report":"transparency/report-2026-Q3.json","sha256":"47b09e2ca4e8b8fe9dffdfaccef3b11212de9ee3a8a14badca8044e2481203c5"} | verified | sitewide | node scripts/update-transparency-current-data.js |
| claim.release-integrity.gpg-signing GPG 서명 상태 |
GPG 서명은 로컬에 설정됨; GitHub 검증 대기 중 | github_verification_pending | sitewide | gpg --list-secret-keys --keyid-format=long && git log -1 --show-signature |
시스템 카드 V2.0: 기술 투명성 레이어
이 레이어는 안전하게 공개할 수 있는 기술 거버넌스 증거를 게시합니다: 아키텍처, 데이터 출처, AI 사용 경계, 품질 게이트, 릴리스 무결성, 공급자 정렬. 소스 코드, 비밀 정보, 악용 가능한 공격 세부 정보, 개인정보는 공개 범위에서 제외됩니다.
공개 아키텍처
Cloudflare Pages/Workers, R2/D1/KV/Pagefind와 로컬 생성 스크립트가 공개 사이트와 거버넌스 게시 체인을 구성합니다. 공개 페이지는 동작, 상태, 추적 가능한 출처만 공개하며, 비밀 정보나 내부 권한은 공개하지 않습니다.
AI 사용 공개
AI 보조 워크플로우는 지식베이스 검색, 교차 확인, 오류 탐지에 사용됩니다. 거버넌스 문서는 OpenAI, Anthropic, Google Gemini의 공개 프레임워크를 기준으로 벤치마크합니다. Production 모델 사용은 코드/설정 증거가 있을 때만 공개합니다.
품질 및 안전 게이트
거버넌스 페이지 감사 180/180 통과, JSON-LD 오류 0건, discovery-surface 오류 0건. 상태 페이지는 critical 4건, warning 0건을 있는 그대로 보고합니다.
데이터 추적 가능성
지식베이스 32,724 청크, TM 512,152건, AI 응답 준비 완료 7,976/7,976. 공개 지표는 data/state-machine/*, data/*audit*.json, 투명성 보고서로 추적됩니다.
| 거버넌스 영역 | OpenAI | Anthropic | Google Gemini | Starnum 구현 증거 |
|---|---|---|---|---|
| 모델/시스템 카드 공개 | OpenAI 모델 + 안전 문서 | Claude 모델 문서 + system/model 카드 | Gemini 모델 문서 + 안전 설정 | system-card, model-card, methodology, benchmark, transparency-log |
| 안전 평가와 사용 경계 | Safety best practices / 배포 체크리스트 | Responsible Scaling / 안전 정책 | Gemini 안전 제어 / 정책 | AI safety, acceptable-use, ethics, 위험 경계 문구, 크롤러 정책 감사 |
| 데이터 거버넌스 | Data controls / privacy controls | 개인정보 및 데이터 처리 문서 | Gemini API 데이터 거버넌스 참조 문서 | privacy, ai-data-governance, KB/TM 출처 추적, SHA-256 해시 |
| 모니터링과 릴리스 | production 체크리스트 / eval 규율 | system-card 투명성 규율 | 모델/버전 문서화 규율 | deploy.js, status.html, SLA 보고서, trust-pages-machine-audit, sitemap/hreflang 감사 |
- 출처: data/state-machine/model-card.json, public-bench.json, trust-pages.json, security-headers.json.
- 출처: data/trust-pages-machine-audit.json, data/discovery-surface-audit.json, data/ai-answer-readiness-audit.json.
- 출처: data/kb-machine-audit.json, data/tm/quality-audit-report.json, data/sla-report.json.
- 공식 벤치마크 문서 확인일: 2026-08-19; 링크는 OpenAI / Anthropic / Google Gemini 정렬 표에 있습니다.
V2.0의 목표는 주장을 더 늘리는 것이 아니라, 이미 구현된 제어와 계획된 제어를 분리하는 것입니다. Production 사용, 벤치마크 정렬, 상태 예외, GPG 서명, SLA 위반은 모두 소스 데이터를 근거로 공개됩니다.
릴리스 무결성과 GPG
GPG 서명은 로컬에 설정되어 있습니다. signingkey=0934DFA0EDA6363A. GitHub 검증은 공개 키 업로드와 Verified 배지가 확인될 때까지 대기 중입니다.
OpenAI / Anthropic / Google Gemini 정렬
거버넌스 서페이스는 세 공개 프레임워크를 기준으로 벤치마크됩니다: 모델 문서, system/model 카드, 안전 평가, 데이터 거버넌스, 사용 정책. 이는 벤치마크 정렬이며, 모든 공급자가 production inference에 사용되고 있다는 주장이 아닙니다. 공식 문서 확인일: 2026-08-19
| 공급자 | 거버넌스 초점 | Starnum 공개 내용 | 공식 출처 |
|---|---|---|---|
| OpenAI | 모델 문서, 최신 모델 노트, 안전 모범 사례, 데이터 제어. | production 코드 스캔에서 검증 가능한 production 모델 설정을 찾지 못했습니다; 공급자는 거버넌스 벤치마크로만 나열됩니다. | https://platform.openai.com/docs/models |
| Anthropic | Claude 모델 문서, system/model 카드, Responsible Scaling, 안전 정책. | production 코드 스캔에서 검증 가능한 production 모델 설정을 찾지 못했습니다; 공급자는 거버넌스 벤치마크로만 나열됩니다. | https://docs.anthropic.com/en/docs/about-claude/models |
| Google Gemini | Gemini API 모델 문서, 안전 설정, 데이터 거버넌스, 플랫폼 정책. | production 코드 스캔에서 검증 가능한 production 모델 설정을 찾지 못했습니다; 공급자는 거버넌스 벤치마크로만 나열됩니다. | https://ai.google.dev/gemini-api/docs/models |
검증 가능한 증거 레이어
이 블록은 서술적 주장이 아닙니다. 모든 핵심 주장에는 claim id, 소스 JSON, 해시, 재실행 가능한 검증 명령이 있습니다. 공개 페이지는 소스 코드, 비밀 정보, 개인정보, 악용 가능한 공격 세부 정보를 노출하지 않고 거버넌스 증거를 공개합니다.
| Claim ID | 검증 가능한 값 | 상태 | 담당 | 출처와 검증 |
|---|---|---|---|---|
| claim.public-url-manifest.indexable-count 공개 URL과 canonical 목록 |
색인 가능 URL 38,965개 | verified | sitewide | node scripts/generate-public-evidence-manifest.js --dry |
| claim.trust-pages.audit-pass-rate 신뢰 페이지 기계 감사 |
180/180 통과 | verified | sitewide | node scripts/verify-trust-pages.js --check |
| claim.discovery-surface.zero-errors AI discovery surface 감사 |
{"errors":0,"warnings":0} | verified | sitewide | node scripts/verify-discovery-surface.js |
| claim.structured-data.jsonld-errors JSON-LD / 구조화 데이터 감사 |
{"structured_data_invalid_files":0,"breadcrumb_count":28274,"faq_count":27506,"dataset_count":30,"article_count":27406} | verified | sitewide | node scripts/site-machine-audit.js |
| claim.status.sla-state 상태 페이지 SLA 출처 |
critical / critical 5건, warning 0건 | verified | sitewide | node scripts/generate-status-page.js |
| claim.provider-alignment.openai-anthropic-gemini OpenAI / Anthropic / Google Gemini 벤치마크 정렬 |
코드/설정 증거가 있을 때만 벤치마크 정렬로 인정 | verified | sitewide | node scripts/verify-public-evidence.js --check |
| claim.transparency-report.sha256 투명성 보고서 SHA-256 앵커 |
{"report":"transparency/report-2026-Q3.json","sha256":"47b09e2ca4e8b8fe9dffdfaccef3b11212de9ee3a8a14badca8044e2481203c5"} | verified | sitewide | node scripts/update-transparency-current-data.js |
| claim.release-integrity.gpg-signing GPG 서명 상태 |
GPG 서명은 로컬에 설정됨; GitHub 검증 대기 중 | github_verification_pending | sitewide | gpg --list-secret-keys --keyid-format=long && git log -1 --show-signature |
시스템 카드 V2.0: 기술 투명성 레이어
이 레이어는 안전하게 공개할 수 있는 기술 거버넌스 증거를 게시합니다: 아키텍처, 데이터 출처, AI 사용 경계, 품질 게이트, 릴리스 무결성, 공급자 정렬. 소스 코드, 비밀 정보, 악용 가능한 공격 세부 정보, 개인정보는 공개 범위에서 제외됩니다.
공개 아키텍처
Cloudflare Pages/Workers, R2/D1/KV/Pagefind와 로컬 생성 스크립트가 공개 사이트와 거버넌스 게시 체인을 구성합니다. 공개 페이지는 동작, 상태, 추적 가능한 출처만 공개하며, 비밀 정보나 내부 권한은 공개하지 않습니다.
AI 사용 공개
AI 보조 워크플로우는 지식베이스 검색, 교차 확인, 오류 탐지에 사용됩니다. 거버넌스 문서는 OpenAI, Anthropic, Google Gemini의 공개 프레임워크를 기준으로 벤치마크합니다. Production 모델 사용은 코드/설정 증거가 있을 때만 공개합니다.
품질 및 안전 게이트
거버넌스 페이지 감사 180/180 통과, JSON-LD 오류 0건, discovery-surface 오류 0건. 상태 페이지는 critical 4건, warning 0건을 있는 그대로 보고합니다.
데이터 추적 가능성
지식베이스 32,724 청크, TM 0건, AI 응답 준비 완료 7,976/7,976. 공개 지표는 data/state-machine/*, data/*audit*.json, 투명성 보고서로 추적됩니다.
| 거버넌스 영역 | OpenAI | Anthropic | Google Gemini | Starnum 구현 증거 |
|---|---|---|---|---|
| 모델/시스템 카드 공개 | OpenAI 모델 + 안전 문서 | Claude 모델 문서 + system/model 카드 | Gemini 모델 문서 + 안전 설정 | system-card, model-card, methodology, benchmark, transparency-log |
| 안전 평가와 사용 경계 | Safety best practices / 배포 체크리스트 | Responsible Scaling / 안전 정책 | Gemini 안전 제어 / 정책 | AI safety, acceptable-use, ethics, 위험 경계 문구, 크롤러 정책 감사 |
| 데이터 거버넌스 | Data controls / privacy controls | 개인정보 및 데이터 처리 문서 | Gemini API 데이터 거버넌스 참조 문서 | privacy, ai-data-governance, KB/TM 출처 추적, SHA-256 해시 |
| 모니터링과 릴리스 | production 체크리스트 / eval 규율 | system-card 투명성 규율 | 모델/버전 문서화 규율 | deploy.js, status.html, SLA 보고서, trust-pages-machine-audit, sitemap/hreflang 감사 |
- 출처: data/state-machine/model-card.json, public-bench.json, trust-pages.json, security-headers.json.
- 출처: data/trust-pages-machine-audit.json, data/discovery-surface-audit.json, data/ai-answer-readiness-audit.json.
- 출처: data/kb-machine-audit.json, data/tm/quality-audit-report.json, data/sla-report.json.
- 공식 벤치마크 문서 확인일: 2026-08-19; 링크는 OpenAI / Anthropic / Google Gemini 정렬 표에 있습니다.
V2.0의 목표는 주장을 더 늘리는 것이 아니라, 이미 구현된 제어와 계획된 제어를 분리하는 것입니다. Production 사용, 벤치마크 정렬, 상태 예외, GPG 서명, SLA 위반은 모두 소스 데이터를 근거로 공개됩니다.
릴리스 무결성과 GPG
GPG 서명은 로컬에 설정되어 있습니다. signingkey=0934DFA0EDA6363A. GitHub 검증은 공개 키 업로드와 Verified 배지가 확인될 때까지 대기 중입니다.
OpenAI / Anthropic / Google Gemini 정렬
거버넌스 서페이스는 세 공개 프레임워크를 기준으로 벤치마크됩니다: 모델 문서, system/model 카드, 안전 평가, 데이터 거버넌스, 사용 정책. 이는 벤치마크 정렬이며, 모든 공급자가 production inference에 사용되고 있다는 주장이 아닙니다. 공식 문서 확인일: 2026-08-19
| 공급자 | 거버넌스 초점 | Starnum 공개 내용 | 공식 출처 |
|---|---|---|---|
| OpenAI | 모델 문서, 최신 모델 노트, 안전 모범 사례, 데이터 제어. | production 코드 스캔에서 검증 가능한 production 모델 설정을 찾지 못했습니다; 공급자는 거버넌스 벤치마크로만 나열됩니다. | https://platform.openai.com/docs/models |
| Anthropic | Claude 모델 문서, system/model 카드, Responsible Scaling, 안전 정책. | production 코드 스캔에서 검증 가능한 production 모델 설정을 찾지 못했습니다; 공급자는 거버넌스 벤치마크로만 나열됩니다. | https://docs.anthropic.com/en/docs/about-claude/models |
| Google Gemini | Gemini API 모델 문서, 안전 설정, 데이터 거버넌스, 플랫폼 정책. | production 코드 스캔에서 검증 가능한 production 모델 설정을 찾지 못했습니다; 공급자는 거버넌스 벤치마크로만 나열됩니다. | https://ai.google.dev/gemini-api/docs/models |