안녕하세요.
담당 매니저 김수민입니다.
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플러스
LwaLink
개발 · 기획
웹 · 기타
SaaSㆍ솔루션, 머신러닝ㆍ딥러닝, 기타(AIㆍ머신러닝)
프로젝트 배경
[문제점] 교통사고 발생 시 과실 비율 분쟁은 당사자 간 합의가 어렵고, 법률 전문가 선임 비용이 높아 일반 소비자는 불리한 조건을 그대로 수용하는 경우가 많습니다. 블랙박스 영상이 핵심 증거임에도 이를 법적 근거로 활용하려면 전문 지식이 필요하며, 유사 판례 검색과 과실 비율 기준 파악은 일반인이 독립적으로 수행하기 어렵습니다. 손해사정사와 법무법인 등 전문가 그룹도 반복적인
프로젝트 성과
사건 분석 시간 단축
손해사정사가 교통사고 1건을 수동으로 분석·정리하는 데 평균 3~4시간 소요되던 것을, AI
자동 분석 및 RAG 판례 검색 연동으로 20분 이내로 단축.
보고서 자동 생성
기존 수작업으로 작성하던 과실 비율 산정 보고서를 AI가 자동 생성. 건당 보고서 작성
시간을 평균 1~2시간에서 5분 이내로 단축하여 업무 처리 효율 90% 이상 개선.
판례 검색 자동화
RAG 기반 법률·판례 검색 엔진 구축으로 유사 판례 수동 검색 과정 완전 자동화. 검색
범위를 기존 수동 대비 10배 이상 확대하면서 검색 시간은 즉시 처리 수준으로 단축.
핵심 기능
블랙박스 영상 업로드 및 케이스 생성
교통사고 블랙박스 영상을 드래그&드롭으로 간편하게 업로드. 다중 파일 동시 업로드 지원(전방·후방 영상), 파일 형식 및 용량 자동 검증 후 AI 분석 즉시 시작.
진행 단계
서비스 기획
2026.01.
서비스 요구사항 정의 및 기능 명세 작성. B2C/B2B 이중 구조 비즈니스 모델 설계. 사용자 시나리오 및 정보 구조(IA) 설계. 기술 스택 선정 및 AI 파이프라인 아키텍처 설계.
프로젝트 상세
LawLink — 교통사고 AI 과실 판단 LegalTech SaaS 1) 포트폴리오 소개 교통사고 당사자(B2C)와 손해사정사·법무법인·보험사(B2B)를 대상으로 하는 LegalTech AI SaaS 플랫폼. 블랙박스 영상을 AI로 자동 분석하고 법률·판례 데이터를 연동하여 과실 비율을 산정하는 서비스로, 법률 전문 지식 없이도 교통사고 분쟁에 대응할 수 있도록 지원. 2)

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개발 · 법인사업자

프로젝트 정보

참여 기간
2026.01. ~ 2026.06.
참여율
참여율이 100%인 프로젝트는 해당 파트너님이 온전히 작업한 결과물입니다.
외부 공동 작업의 경우 기여도에 따라 참여율이 달라지며 역할, 프로젝트 설명을 통해 업무 분야 및 참여 범위를 확인할 수 있습니다.
100%
관련 기술
TypeScript
PostgreSQL
API연동
LLM
Node.js
Redis
RAG
TensorFlow
React
VLM