투명성 로그
투명성 로그
starnum.com.tw는 시스템 이벤트, 품질 문제 및 개선 조치를 공개적이고 투명하게 기록할 것을 약속합니다. 이 페이지는 OpenAI Postmortem 페이지, Google Transparency Report, Anthropic Usage Policy Violation Summaries의 투명성 기준에 맞게 벤치마킹되었습니다.
현재 시스템 상태
| 서비스 | 상태 | 마지막 확인 |
| 콘텐츠 제작 시스템 | 정상 운영 | 2026-04-12 |
| 명반 분석 서비스 | 정상 운영 | 2026-04-12 |
| 지식 베이스 (KB) 인덱스 | 정상 운영 | 2026-04-12 |
| 다중 공급자 거버넌스 감사 | 정상 운영 (R15 4/4 CLEAN) | 2026-04-12 |
| Supabase 데이터베이스 | 정상 운영 | 2026-04-12 |
| Cloudflare CDN | 정상 운영 | 2026-04-12 |
사고 기록 (2026)
2026-04-10
MINOR
해결됨
INC-2026-001: 일반 언어 출력 형식 위반
심각도: 낮음 (품질 문제, 데이터 손실이나 보안 문제 아님)
영향: AI 에이전트가 명반 분석에서 비표준 형식을 사용하여 일부 출력이 형식 사양에 위반됨.
완화 조치: validate-output-format.js 자동화 형식 검증 스크립트 생성; 모든 기사의 CI/CD에 통합.
해결 시간: 2026-04-10 (당일 해결)
투명성 표준 대조
| 대조 항목 | 당사의 구현 | 상태 |
| 공개 사고 기록 페이지 | 본 페이지(transparency-log.html) | 완료 |
| 기계 판독 가능 사고 데이터 | /data/transparency-log.json | 완료 |
| 근본 원인 분석(Postmortem) | 모든 사고에 근본 원인과 완화 조치 전문 포함 | 완료 |
| 심각도 등급 | CRITICAL / MAJOR / MINOR / INFO | 완료 |
| 해결 시한 약속 | CRITICAL 4시간 / MAJOR 24시간 / MINOR 7일 | 완료 |
| AI 시스템 특유의 공개 | AI 에이전트 행동 문제도 범위에 포함 | 완료 |
| JSON-LD Schema.org Report | 구조화 데이터를 본 페이지에 삽입함 | 완료 |
사고 분류와 대응 시한
| 심각도 | 정의 | 공개 시한 | 해결 시한 |
| CRITICAL | 사용자 데이터 유출, 서비스 완전 중단, 보안 취약점 | 4시간 이내 | 24시간 이내 |
| MAJOR | 핵심 기능 이상, 명반 분석 오류율 5% 초과, 중대한 데이터 일관성 문제 | 24시간 이내 | 72시간 이내 |
| MINOR | 기준 미달 품질, 형식 문제, 단일 기능 이상 | 7일 이내 | 30일 이내 |
| INFO | 시스템 최적화, 예방적 유지보수, 프로세스 개선 | 월간 요약 | 일정에 따름 |
AI 시스템 특유의 공개
본 사이트는 완전한 AI 자동화 아키텍처(Claude Code가 기술 책임자 역할)를 채택하고 있어, 투명성 로그의 범위에는 일반 웹사이트에는 해당하지 않는 특수 범주가 포함됩니다:
- AI 에이전트 행동 문제: 에이전트가 SOP를 따르지 않음, 출력 형식 위반, 추론 오류
- 모델 버전의 영향: LLM 버전 업그레이드/다운그레이드가 출력 품질에 미치는 영향
- 다중 공급자 거버넌스 감사 결과: 다중 모델 거버넌스(Anthropic / OpenAI / Google Gemini 거버넌스 벤치마크) 감사에서 발견된 체계적 문제
- 지식 베이스 모순: 명리 지식 베이스에서 발견된 유파 간 모순이나 데이터 품질 문제
- 품질 피드백 루프: GA4 / GSC 데이터가 보여주는 콘텐츠 품질 저하 신호
관련 페이지
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.
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.