논증 그래프 기반 토론 플랫폼 (Prototype)

프로젝트 소개

대부분의 커뮤니티는 다음과 같은 구조를 사용합니다.

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이 방식은 토론 흐름을 시간순으로 기록할 수는 있지만, 시간이 지나면 논증 구조가 흐트러지고 지식이 축적되기 어렵다는 문제가 있습니다.

이 프로젝트는 토론을 주장(Claim) 단위로 분해하고 관계를 명시적으로 연결하는 구조를 실험합니다.

Claim A ──supports──> Claim B
Claim C ──opposes───> Claim B
Claim D ──contradicts→ Claim A

즉 토론을 논증 그래프(argument graph) 형태로 저장하고 분석 가능한 구조로 만드는 것을 목표로 합니다.

토론이 진행될수록 주장과 관계가 축적되고, 결과적으로 논증 구조가 하나의 그래프 형태로 형성됩니다.

프로젝트 아이디어

이 프로젝트는 다음 질문에서 시작되었습니다.

온라인 토론을 단순 대화 기록이 아니라 구조화된 지식으로 축적할 수 있을까?

이를 위해 토론 데이터를 다음 구조로 변환합니다.

discussion
↓
claim extraction
↓
argument graph
↓
knowledge structure

사용자들이 만든 주장과 반박을 그래프 구조로 연결하고, 그 위에서 관계 분석과 간단한 추론을 수행할 수 있도록 설계되었습니다.

주요 기능

논제 중심 토론 구조

• 하나의 논제(Thesis)를 중심으로 토론 구성
• 주장과 반박을 구조적으로 연결

Claim 기반 토론 모델

• 토론 내용을 주장 단위로 분해
• 주장 간 관계 (support / oppose / contradict) 표현

논증 그래프 생성

• 주장들을 그래프 형태로 연결
• 토론의 구조적 흐름을 표현

관계 기반 추론

• 주장 간 관계를 이용한 간단한 논리 추론

중복 주장 탐지

• 유사한 주장 탐지 및 통합 관리

토론 데이터 축적

• 토론 과정을 구조화된 논증 데이터로 저장

기술적 특징

Argument Graph 데이터 모델

• 댓글 트리가 아닌 주장 관계 그래프 구조

도메인 중심 설계

• Claim / Relation 중심의 논증 모델
• Evidence를 통해 주장 근거를 연결할 수 있는 구조

모듈형 Django 구조

• 인증(authflow), API, 도메인(thinking) 모듈 분리

서버 렌더링 기반 구조

• Django 템플릿 기반 SSR

그래프 기반 논증 분석

• 주장 관계를 기반으로 간단한 추론 수행

향후 확장 가능성

향후 다음과 같은 방향을 탐색할 수 있습니다.

• 토론 텍스트에서 주장 자동 추출
• LLM + rule 기반 구조화
• 논증 그래프 시각화
• 주장 간 모순 탐지
• 집단 지식 그래프 구축

프로젝트 목적

이 프로젝트는 완성된 서비스라기보다는 구조 실험용 프로토타입입니다.

다음 가능성을 탐색하는 것이 목표입니다.

• 토론을 논증 구조로 모델링할 수 있는가
• 사용자 토론이 지식 그래프로 축적될 수 있는가
• 구조화된 토론이 더 생산적인 논의를 만들 수 있는가

사용 방법

1. 'Google One Tap' 로그인 또는 이메일 링크 요청
2. 논제(Thesis)를 생성하거나 기존 논제에 참여
3. 주장(Claim) 또는 반박 추가
4. 주장 간 관계를 연결
5. 토론이 진행되면서 논증 그래프가 형성됨

회원님들에게

이 프로젝트는 토론 시스템의 데이터 구조를 실험하는 프로토타입입니다.

특히 다음 분야에 관심 있는 분들의 의견을 듣고 싶습니다.

• argument mapping
• knowledge graph
• reasoning systems
• structured discussion systems

아이디어나 개선 방향에 대한 의견이 있다면 자유롭게 공유해 주시면 감사하겠습니다.