Problem

한국의 공공 서비스, 복지, 상권 현장에는 공통된 문제가 있다. "기록은 있지만 증명은 없다."

아동 발달 재활 센터는 매 세션마다 수기로 치료 기록을 남기고, 바우처 잔여 횟수를 엑셀로 관리한다. 복지관은 수급자 자격을 수동으로 확인하고, 감사 요청이 오면 수주간 자료를 뒤진다. 상권 쿠폰 사업은 월말에 수동 정산을 돌리고, 정산 분쟁이 반복된다.

이 세 현장의 공통 구조는 동일하다.

구분 현장의 현실 결과
기록 방식 수기, 엑셀, 개별 파일 분실 위험, 위변조 취약
증빙 생산 사후 수집, 수동 정리 감사 대응 2주 이상
AI 개입 추적 없음 책임 소재 불분명
정산/승인 투명성 월 단위 후처리 분쟁 빈번, 신뢰 저하

Cronozen은 이 세 가지 현장에서 **Decision Proof Unit(DPU)**를 핵심으로, 발생 즉시 증빙 체인을 생성하는 시스템을 구축했다. 아래는 실제 코드베이스에 구현된 세 가지 Use Case다.

Use Case 1: 아동 발달 재활 증빙 자동화

Solution

Cronozen의 Rehab Vertical은 아동 발달 재활 치료의 전 과정을 증빙 체인으로 연결한다. 바우처 발급에서 치료 세션 진행, 보호자 확인, 진행 추적까지 — 모든 단계에서 DPU가 자동 생성된다.

Architecture

Rehab Vertical의 핵심 구조는 다음과 같다.

데이터 모델 4층 구조:

계층 구성요소 역할
Actor Layer Parent-Child 관계, Guardian 연결 보호자-아동 관계 추적, 서명 권한 관리
Voucher Layer voucher_documents, voucher_balances, voucher_usage_logs 바우처 발급-사용-잔여 관리
Routine Layer routines, routine_sessions 치료 계획 및 세션 관리
Proof Layer DecisionProofUnit (domain: rehab_care) 모든 판단에 대한 증빙 생성

정책 가드 적용:

Rehab 도메인에는 MEDIUM 티어 정책(AI-REHAB-v1.0)이 적용된다.

  • Human Review 필수 (치료사 승인 없이 DPU 생성 불가)
  • AUTONOMOUS AI 모드 차단
  • 최소 Evidence Level: PARTIAL
  • PHI(Protected Health Information) 데이터는 AUDIT_READY만 허용

Flow

Before Cronozen:

치료사가 수기로 기록 작성
    --> 보호자에게 종이 서명 요청
    --> 엑셀에 바우처 잔여 횟수 입력
    --> 분실/누락 발생 시 재작성
    --> 감사 요청 시 파일 뒤져서 수집 (2주+)

After Cronozen:

세션 시작 (routine_session 생성)
    --> 치료 기록 입력 + AI 분석 보조
    --> DPU 자동 생성 (5-Guard 통과)
        - Guard 1: rehab_care 정책 존재 확인
        - Guard 2: Evidence Level 충족 확인 (PARTIAL 이상)
        - Guard 3: 치료사 Human Review 확인
        - Guard 4: Risk Threshold + PHI 제약 확인
        - Guard 5: 정책 위반 시 DENY 로그 기록
    --> Hash Chain 링크 생성 (SHA-256 체인 연결)
    --> 보호자 앱에서 확인 + 서명
    --> 바우처 잔여 자동 차감 (voucher_balances)
    --> 감사 요청 시 JSON-LD Export 즉시 (2분)

Example

실제 시나리오: 5세 아동 "김하늘"의 언어치료 8회차 세션

단계 기존 방식 Cronozen
세션 기록 종이 차트에 수기 작성 디지털 입력 + AI 보조 분석
바우처 차감 엑셀 수동 입력 voucher_usage_logs 자동 생성
보호자 확인 대면 서명 앱 내 실시간 서명 + DPU 연결
증빙 생성 없음 (사후 수집) DPU 즉시 생성 (Evidence Level: PARTIAL)
진행 추적 치료사 기억에 의존 routine_sessions 기반 자동 추적
감사 대응 파일 수집 2주 JSON-LD Export 2분

DPU 생성 시 정책 스냅샷:

DPU가 생성되는 순간, 해당 시점의 정책이 통째로 스냅샷되고 SHA-256 해시가 기록된다. 나중에 정책이 변경되더라도 "당시 기준"으로 재검증이 가능하다. 이것이 Cronozen의 시간적 불변성(Temporal Immutability) 원칙이다.

Result

지표 Before After
증빙 생성 시간 사후 수일 실시간 자동
감사 대응 시간 2주+ 2분
바우처 관리 오류율 수동 입력 오류 빈번 자동 차감, 오류 0%
보호자 확인 대면 방문 필수 앱 내 원격 서명
위변조 위험 파일 수정 가능 Hash Chain으로 변조 감지

Use Case 2: 복지 급여 추적 시스템

Solution

Cronozen의 Welfare Vertical은 복지관 사례관리의 전 과정 — 접수부터 종결까지 — 을 DPU 기반 증명 체인으로 관리한다. Auto Decision Engine이 신뢰도 기반 자동 승인을 수행하고, 경계 사례(Edge Case)는 사람에게 에스컬레이션한다.

Architecture

Welfare Vertical 핵심 구조:

계층 구성요소 역할
Need Assessment welfare_need_categories (우선순위 기반) 복지 욕구 분류 및 우선순위 관리
Service Matching welfare_services (법적근거, 자격요건 연결) 수급 자격 매칭
Decision Engine AutoDecisionEngine (confidence-based) 자동 승인/거부/에스컬레이션
Consent Layer actor_consents (personal, sensitive, third-party, guardian) 세분화된 동의 관리 + 감사 로그
Proof Layer welfare-case-dpu.ts (domain: welfare_case) 상태 전이마다 DPU 생성

Auto Decision Engine 작동 원리:

점수 범위 결정 실행 방식
80점 이상 + 신뢰도 90%+ Approval 시스템 자동 실행
60~80점 Approval 또는 Escalation 개별 항목 점수에 따라 판단
40~60점 Defer 추가 정보 요청
40점 미만 Rejection 사유와 함께 거부

핵심: 신뢰도 90% 이상일 때만 시스템이 자동 실행하고, 나머지는 반드시 사람이 최종 판단한다. 모든 자동 결정에는 DPU가 생성되어 "왜 자동 승인했는지"가 증명된다.

Flow

사례관리 상태 전이 + DPU 매핑:

접수 --> 사정 --> 계획 --> 계약 --> 진행중 --> 평가 --> 종결
 |        |        |        |        |         |        |
DRAFT   DRAFT   PARTIAL  PARTIAL  AUDIT_   PARTIAL  AUDIT_
                                   READY             READY

각 상태 전이에서 welfare-case-dpu.ts의 mapStatusToEvidenceLevel() 함수가 자동으로 적절한 Evidence Level을 매핑한다.

  • 접수, 사정 단계: Evidence Level = DRAFT (기본 기록)
  • 계획, 계약, 평가, 종결준비: Evidence Level = PARTIAL (부분 검증)
  • 진행중, 종결: Evidence Level = AUDIT_READY (감사 대응 가능)

동의(Consent) 관리:

Cronozen은 단순 체크박스가 아닌, 4종 분리 동의를 추적한다.

동의 유형 내용 감사 추적
personal_info 개인정보 수집/이용 동의 consent_audit_logs
sensitive_info 민감정보 처리 동의 consent_audit_logs
third_party 제3자 제공 동의 consent_audit_logs
guardian_info 법정대리인 동의 consent_audit_logs

동의 철회 시에도 withdrawn_at 타임스탬프가 기록되어, "언제 동의했고 언제 철회했는지"에 대한 완전한 감사 추적이 가능하다.

Example

실제 시나리오: 저소득 가구 "박OO"의 긴급복지 신청

단계 기존 방식 Cronozen
자격 확인 담당자 수동 확인 (소득, 장애등급, 연령) Auto Decision Engine 자동 평가
승인 결정 담당자 주관적 판단 점수 기반 객관적 결정 + DPU 기록
동의 수집 종이 동의서 4종 디지털 동의 + 감사 로그
급여 지급 수동 처리 자동 실행 (신뢰도 90%+) 또는 에스컬레이션
이의 신청 대응 기록 뒤지기 DPU 조회 즉시 (결정 근거, 점수, 정책 스냅샷)

Auto Decision Engine의 실제 평가 항목 (바우처 승인 기준):

평가 항목 배점 평가 내용
Completeness 0~25점 필수 필드 완성도
User Trust 0~25점 과거 승인 이력 기반 신뢰도
Policy Compliance 0~25점 정책 준수 여부 (날짜, 금액 검증)
Anomaly Score 0~25점 이상 징후 감지 (중복 요청 등)

Result

지표 Before After
자격 심사 시간 3~5일 즉시 (자동 승인) 또는 1일 (에스컬레이션)
동의 관리 종이 동의서, 분실 위험 4종 디지털 동의 + 감사 로그
결정 투명성 "담당자가 판단했습니다" 점수, 근거, 정책 버전 모두 DPU에 기록
이의 신청 대응 서류 수집 수일 DPU 기반 즉시 재현
AI 책임 소재 불분명 ai_responsibility: "suggestion" 명시

Use Case 3: 상권 쿠폰 정산 증명

Solution

Cronozen의 Market Vertical은 쿠폰의 전체 생명주기 — 템플릿 생성, 발급, 사용, 정산, 환불 — 를 DPU 기반으로 추적한다. 매 정산 트랜잭션에 DPU가 연결되어, "누가, 언제, 어떤 근거로 이 금액을 정산했는가"가 즉시 증명된다.

Architecture

Market Vertical 핵심 구조:

계층 구성요소 역할
Template Layer coupon_templates (할인유형, 수량, 사용조건) 쿠폰 정책 정의
Instance Layer coupon_instances (시리얼번호, 보안해시, QR) 개별 쿠폰 발급 및 위조 방지
Usage Layer coupon_usage_logs (매장, 할인금액, dpu_id) 사용 내역 + DPU 연결
Settlement Layer settlements, settlement_items, revenue_share 정산 계산 + 수익 배분
Verification Layer store_qr_codes (QR, 보안키, 사용횟수) 매장 검증 인프라

쿠폰 보안 체계:

각 쿠폰 인스턴스에는 serial_number(고유번호), security_hash(보안 해시), qr_code_data(QR 데이터)가 부여된다. 사용 시 verification_token으로 검증하며, verification_attempts가 추적되어 무차별 대입 시도를 감지한다.

Market 도메인 정책(AI-MARKET-v1.0):

항목 설정
데이터 민감도 PUBLIC
Human Review 불필요 (자동 승인 가능)
최소 Evidence Level DRAFT
AI 모드 제한 없음 (모든 모드 허용)
자동 승인 조건 risk_level < MEDIUM AND ai_confidence > 0.8

Market은 LOW 티어 정책이 적용되어 빠른 처리가 가능하지만, 모든 트랜잭션에 DPU가 연결되므로 사후 감사 대응은 동일하게 보장된다.

Flow

Before Cronozen:

쿠폰 발행 (수동)
    --> 매장에서 종이쿠폰 수거
    --> 월말 수동 집계
    --> 정산 금액 계산 (엑셀)
    --> 분쟁 발생 시 증빙 없음
    --> 수익 배분 불투명

After Cronozen:

쿠폰 템플릿 생성 (coupon_templates)
    --> 인스턴스 발급 (serial_number + security_hash + QR)
    --> 이벤트 연결 (coupon_events, 기간/수량 제한)
    --> 매장 QR 스캔으로 사용 (store_qr_codes 검증)
    --> coupon_usage_logs 기록 + DPU 생성 (dpu_id 연결)
    --> 정산 자동 계산 (settlements + settlement_items)
    --> 수익 배분 (revenue_share_settlements)
    --> 모든 단계 JSON-LD Export 가능

정산(Settlement) 구조:

필드 설명
settlement_type 정산 유형 (강사비, 쿠폰 정산 등)
period_month 정산 월 (YYYY-MM)
total_amount 총 정산 금액
status pending -> submitted -> approved -> paid
settlement_items 개별 세션/거래 항목 (날짜, 시간, 금액)
version Optimistic Locking (동시 수정 방지)

정산 레코드에는 @@unique([instructor_id, center_id, period_month, settlement_type]) 제약이 걸려, 동일 기간 중복 정산이 구조적으로 불가능하다.

Example

실제 시나리오: 서초구 상권활성화 쿠폰 "서초로 할인쿠폰" 3월 정산

단계 기존 방식 Cronozen
쿠폰 발급 종이 쿠폰 인쇄/배포 디지털 발급 (QR + 보안해시)
위조 방지 없음 security_hash + verification_token
사용 확인 매장 수기 수거 QR 스캔 + 실시간 검증
정산 집계 월말 엑셀 수동 settlement_items 자동 집계
분쟁 대응 "우리가 더 많이 팔았다" coupon_usage_logs + DPU로 즉시 증명
수익 배분 협의 기반 (불투명) revenue_share_settlements (publisher_share_rate 명시)

DPU + 쿠폰 사용 로그 연결:

coupon_usage_logs 테이블과 coupon_event_claims 테이블 모두 dpu_id 필드를 가진다. 이는 "이 쿠폰 사용/클레임이 어떤 DPU에 의해 증명되는가"를 직접 연결한다. 정산 분쟁 시 해당 DPU를 조회하면 사용 시점, 매장 정보, 할인 금액, 검증 방법이 모두 포함된 JSON-LD를 즉시 추출할 수 있다.

Result

지표 Before After
정산 주기 월 1회 수동 실시간 자동 집계
정산 분쟁 월 3~5건 DPU 기반 즉시 해결
쿠폰 위조 종이쿠폰 위조 가능 security_hash + QR 이중 검증
수익 배분 투명성 구두 합의 publisher_share_rate 설정 + 자동 계산
감사 대응 수동 정리 수일 JSON-LD Export 즉시

3개 Use Case 통합 비교

비교 항목 Rehab (재활) Welfare (복지) Market (상권)
도메인 정책 AI-REHAB-v1.0 (MEDIUM) AI-WELFARE-v1.0 (HIGH) AI-MARKET-v1.0 (LOW)
데이터 민감도 PHI PII PUBLIC
Human Review 필수 (치료사) 조건부 (에스컬레이션 시) 불필요
Evidence Level 최소 기준 PARTIAL PARTIAL DRAFT
AI 모드 제한 AUTONOMOUS 차단 AUTONOMOUS 차단 제한 없음
핵심 증빙 대상 치료 세션, 바우처 자격 심사, 급여 지급 쿠폰 사용, 정산
Hash Chain rehab_care 도메인 welfare_case 도메인 market 도메인
자동 승인 불가 (항상 치료사 확인) 신뢰도 90%+ 시 자동 자동 승인 기본

공통 인프라:

세 Use Case 모두 동일한 DPU 인프라 위에서 작동한다.

  • 5-Guard 정책 검증 시스템
  • SHA-256 Hash Chain (도메인별 독립 체인)
  • Evidence Level 단계적 진행 (DRAFT -> PARTIAL -> AUDIT_READY)
  • 정책 스냅샷 + 해시 (시간적 불변성)
  • JSON-LD Export (감사 대응)
  • Responsibility Graph (집행자-승인자-증빙 3자 관계)

하나의 코드베이스, 하나의 DPU 시스템, 세 가지 현장. 이것이 Cronozen의 Multi-Vertical 증명 인프라다.