BufferLine

JDVP 아키텍처와 알고리즘
프로토콜 심층 분석

명세 의미론, 추출 파이프라인, 확장 지점을 확인하려는 개발자·연구자·아키텍트를 위한 덱입니다.

→ 키 또는 스와이프로 계속
JDVP 트랙

기술 심층 흐름

아키텍처에서 시작해 상태 의미론, 벡터 계산, 추출 파이프라인, 확장 전략으로 진행합니다.

아키텍처

Observer/Analyzer/Reporter 경계를 통합 관점에서 이해합니다.

계산 로직

JSV 상태 전이가 polarity를 거쳐 DV로 매핑되는 과정을 검증합니다.

확장성

프로토콜 의미론을 유지하며 도메인 마커와 필드를 확장합니다.

구현 담당자, 감사 담당자, 명세 기여자에게 적합한 덱입니다.

JDVP 기술 덱

시스템 아키텍처

관찰기
→
분석기
→
리포터

관찰기: 대화 흐름에 연결되어 실시간 데이터를 캡처합니다.

분석기: 마커를 기반으로 대화 데이터를 처리하여 JSV와 DV를 생성합니다.

리포터: 분석 결과를 시각화하거나 JSON/마크다운으로 내보냅니다.

제품/연구 통합을 위한 프로토콜 네이티브 모듈식 아키텍처.

JSV 데이터 구조

명시적 enum을 갖는 4개 코어 필드와 도메인 확장 슬롯.

jsv-schema.json
{
  "judgment_holder": "Human" | "Shared" | "AI" | "Undefined",
  "delegation_awareness": "Explicit" | "Implicit" | "Absent",
  "cognitive_engagement": "Active" | "Reactive" | "Passive",
  "information_seeking": "Active" | "Passive" | "None"
}
Python Usage (Illustrative)
from bufferline import JSV

# Create a JSV snapshot
jsv = JSV(
    judgment_holder="Human",
    delegation_awareness="Explicit",
    cognitive_engagement="Active",
    information_seeking="Active"
)

# Serialize to JSON
jsv.to_json()  # Ready for storage

DV 계산 로직

부호 규칙 (Unified Polarity)

+ → AI AI 쪽으로 이동

0 — 변화 없음

− → Human Human 쪽으로 이동

델타 계산

DV = JSVt − JSVt-1

각 필드 전이를 polarity 테이블로 매핑하고 DV 벡터로 조합합니다.

Python DV Calculation (Illustrative)
from bufferline import JSV, DV

jsv_before = JSV(judgment_holder="Human", cognitive_engagement="Active", ...)
jsv_after  = JSV(judgment_holder="Shared", cognitive_engagement="Passive", ...)

# Calculate the delegation vector
dv = DV.calculate(jsv_before, jsv_after)

print(dv.delta_judgment_holder)        # +0.3 (Human → Shared)
print(dv.delta_cognitive_engagement)   # +0.7 (Active → Passive)

JSV 추출 방식

판단 상태를 추출하는 결정론/모델기반/하이브리드 파이프라인.

마커 기반

YAML로 정의된 언어 패턴 매칭. 빠르고 결정론적.

✓ 낮은 지연, API 비용 없음, 완전히 설명 가능

✗ 사전 정의된 패턴에 제한됨

AI Observer

LLM이 대화 맥락을 분석하여 판단 상태를 추론. 더 섬세한 이해 가능.

✓ 복잡하고 모호한 경우 처리, 맥락 인식

✗ API 비용, 지연, 결과 변동 가능

하이브리드

명확한 신호는 마커, 모호한 경우는 AI. 두 방식의 장점 결합.

✓ 정확도, 비용, 속도의 균형

✗ 설정이 더 복잡함

권장: 마커로 시작하고, 엣지 케이스에 AI 추가.

프로토콜 확장성

커스텀 마커

도메인 특화 언어를 포착하기 위해 YAML에 자체 마커를 정의할 수 있습니다.

커스텀 DV 필드

프로토콜을 확장하여 새로운 벡터 필드를 추가할 수 있습니다.

예: 금융(risk_ownership), 교육(reasoning_autonomy), 정신건강(emotional_validation_source)

JDVP를 함께 발전시켜 갑시다

핵심: 명확한 아키텍처, 명시적 의미론, 재현 가능한 알고리즘.

유연성: 도메인별 텔레메트리와 정책 요구를 반영할 수 있는 확장 모델.

초대: 마커, 스키마, 평가 케이스, 구현 피드백에 함께 기여해 주세요.

인간-AI 판단 흐름 측정 표준을 함께 정의하세요.

GitHub에서 기여하기사양 문서 읽기
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