name	gemini-multimodal-evidence
description	Gemini Files API의 강력한 멀티모달 기능을 활용한 증거 분석 스킬. 이미지, PDF, 문서 OCR, 비디오 등 다양한 형식의 증거를 AI로 분석하고 법적 판단을 지원합니다.

Gemini 멀티모달 증거 분석 스킬

목적

Gemini Files API의 멀티모달 AI 기능을 최대한 활용하여:

이미지 증거 분석 (OCR, 객체 인식, 상황 분석)
PDF 문서 분석 (판례, 계약서, 진술서)
복합 증거 종합 분석
법적 판단 지원 (참고용)

사용 시점

다음과 같은 작업을 할 때 자동 활성화됩니다:

증거 파일 업로드 및 분석 (이미지, PDF, 문서)
OCR 텍스트 추출 및 해석
복합 증거 종합 평가
법적 판단 사전 검토
변호사 상담 준비 자료 작성
소송 전략 수립 지원

주요 기능

1. 멀티모달 파일 지원

지원 형식:

✅ 이미지: PNG, JPEG, WEBP, HEIC, HEIF
✅ 문서: PDF (최대 1,000 페이지)
✅ 스캔 문서: 자동 OCR
✅ 복합 문서: 텍스트 + 이미지 + 표 + 차트

자동 처리:

OCR (광학 문자 인식)
객체 인식
장면 이해
텍스트 분석
구조 파싱

2. 증거 분석 유형

A. 문서 증거 분석

신용카드 명세서
통장 거래 내역
카카오톡 대화 캡처
문자 메시지 스크린샷
이메일 출력물

B. 이미지 증거 분석 (⚠️ 합법적 수집만)

SNS 공개 게시물 스크린샷
공개된 장소 촬영 사진
목격자 제공 사진

C. 판례 문서 분석

법원 판결문 PDF
법률 문서 스캔본
판례집

D. 복합 증거 종합 분석

여러 증거 간 연관성 분석
시간순 정리
모순점 발견
입증력 평가

3. 법적 판단 지원

제공 분석:

민법 제840조 적용 가능성
유책 배우자 판단 근거
증거 강도 평가 (상/중/하)
추가 필요 증거 제안
예상 반박 및 대응 전략
유사 판례 비교

제공하지 않는 것:

법적 효력 있는 판단
소송 결과 보장
변호사 업무 대체

Gemini Files API 멀티모달 기능

1. 자동 OCR

from google import genai

client = genai.Client(api_key=api_key)

# 이미지/PDF 업로드 (자동 OCR)
file = client.files.upload(path="card_statement.jpg")

# 텍스트 자동 추출 + 분석
response = client.models.generate_content(
    model="gemini-2.0-flash",
    contents=[
        file,
        "이 신용카드 명세서를 분석하여 의심스러운 거래 패턴을 찾아주세요."
    ]
)

print(response.text)
# → 자동으로 텍스트 추출 + 패턴 분석

2. 복합 문서 분석

# 여러 파일 동시 분석
files = [
    client.files.upload(path="evidence1.pdf"),
    client.files.upload(path="evidence2.jpg"),
    client.files.upload(path="evidence3.png")
]

response = client.models.generate_content(
    model="gemini-2.0-flash",
    contents=files + [
        """
        이 3개 증거를 종합 분석하여:
        1. 시간순 정리
        2. 상호 연관성
        3. 입증 강도
        4. 모순점
        를 평가하세요.
        """
    ]
)

3. 구조화된 출력

# JSON 형식 출력
response = client.models.generate_content(
    model="gemini-2.0-flash",
    contents=[file, "분석 결과를 JSON으로 출력하세요"],
    generation_config={
        "response_mime_type": "application/json",
        "response_schema": {
            "type": "object",
            "properties": {
                "summary": {"type": "string"},
                "strength_score": {"type": "integer"},
                "legal_issues": {"type": "array"},
                "recommendations": {"type": "array"}
            }
        }
    }
)

result = json.loads(response.text)

사용 예시

예시 1: 신용카드 명세서 OCR 분석

from divorce_evidence_tool import DivorceEvidenceAnalyzer

analyzer = DivorceEvidenceAnalyzer()

# 이미지 업로드 및 분석
result = analyzer.analyze_single_evidence(
    file_path="card_statement.jpg",
    evidence_type="신용카드 명세서",
    analysis_focus=[
        "호텔 이용 패턴",
        "고액 결제 내역",
        "반복적 거래",
        "의심스러운 항목"
    ]
)

print(result)

출력 예시:

{
  "ocr_text": "2024-11-15 | 강남 XX호텔 | 350,000원\n...",
  "pattern_analysis": {
    "suspicious_transactions": 4,
    "hotel_frequency": "매주 금요일",
    "total_amount": "1,590,000원"
  },
  "legal_assessment": {
    "article_840_1": "중간 (60%)",
    "evidence_strength": "중",
    "additional_evidence_needed": [
      "호텔 투숙 기록",
      "동반자 확인",
      "위치 정보"
    ]
  },
  "recommendations": [
    "법원에 호텔 CCTV 제출 명령 신청 검토",
    "목격자 진술 확보",
    "변호사 상담 필수"
  ]
}

예시 2: 복합 증거 종합 분석

# 여러 증거 한 번에 분석
result = analyzer.analyze_multiple_evidence(
    files=[
        {
            "path": "card_statement.pdf",
            "type": "신용카드 명세서",
            "collection_date": "2024-12-01"
        },
        {
            "path": "kakao_chat.jpg",
            "type": "카카오톡 대화",
            "collection_date": "2024-12-02"
        },
        {
            "path": "witness_statement.pdf",
            "type": "목격자 진술서",
            "collection_date": "2024-12-03"
        }
    ],
    case_description="배우자 부정행위 의심 케이스"
)

출력 예시:

{
  "case_summary": "6개월간 반복적 호텔 이용, 친밀한 대화, 목격자 증언이 있는 케이스",
  "evidence_timeline": [
    {
      "date": "2024-06-01~",
      "evidence": "신용카드 호텔 결제",
      "strength": "중"
    },
    {
      "date": "2024-09-15",
      "evidence": "카카오톡 애정 표현",
      "strength": "강"
    },
    {
      "date": "2024-11-20",
      "evidence": "목격자 증언",
      "strength": "중강"
    }
  ],
  "correlation_analysis": {
    "consistency": "높음 (85%)",
    "contradictions": "없음",
    "reinforcing_pattern": "호텔 날짜와 대화 시점 일치"
  },
  "legal_evaluation": {
    "article_840_1_probability": "75-85%",
    "overall_strength": "중상",
    "win_probability": "75-80%"
  },
  "strategy_recommendations": [
    "조정 시도 (유리한 조건 협상)",
    "법원에 통신 기록 제출 명령 신청",
    "사설 탐정 고용 검토",
    "재산 목록 확보"
  ]
}

예시 3: 판례 문서 비교 분석

# 내 증거와 유사한 판례 비교
result = analyzer.compare_with_precedent(
    my_evidence_files=["my_evidence1.jpg", "my_evidence2.pdf"],
    precedent_file="similar_case_237553.pdf",
    comparison_focus=[
        "증거 유형 유사성",
        "법원 판단 기준",
        "승소/패소 요인",
        "참고할 점"
    ]
)

API 사용법

Python SDK

from divorce_evidence_tool import DivorceEvidenceAnalyzer

# 초기화
analyzer = DivorceEvidenceAnalyzer(
    api_key="your-gemini-api-key"
)

# 단일 파일 분석
result = analyzer.analyze_single_evidence(
    file_path="evidence.jpg",
    evidence_type="신용카드 명세서"
)

# 복합 분석
result = analyzer.analyze_multiple_evidence(
    files=["file1.pdf", "file2.jpg"],
    case_description="케이스 설명"
)

# 적법성 검토
legality = analyzer.check_evidence_legality(
    evidence_description="배우자 신용카드 명세서"
)

# 판례 비교
comparison = analyzer.compare_with_precedents(
    evidence_summary="호텔 반복 이용 + 대화 내용",
    top_k=5
)

REST API (웹 인터페이스)

# 파일 업로드 및 분석
curl -X POST http://localhost:8000/api/divorce-evidence/analyze \
  -F "file=@evidence.jpg" \
  -F "evidence_type=신용카드 명세서" \
  -F "analysis_focus=패턴 분석,법적 판단"

# 복합 증거 분석
curl -X POST http://localhost:8000/api/divorce-evidence/analyze-multiple \
  -F "files=@evidence1.pdf" \
  -F "files=@evidence2.jpg" \
  -F "case_description=부정행위 의심 케이스"

# 적법성 사전 검토
curl -X POST http://localhost:8000/api/divorce-evidence/check-legality \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{"evidence_description": "배우자 카카오톡 대화 캡처"}'

웹 인터페이스

화면 구성

┌─────────────────────────────────────────────────┐
│  이혼 증거 AI 분석 시스템                          │
└─────────────────────────────────────────────────┘

📁 증거 파일 업로드
[파일 선택] [이미지/PDF 드래그 앤 드롭]

증거 유형:
○ 신용카드 명세서  ○ 통장 거래내역
○ 카카오톡 대화    ○ 문자 메시지
○ SNS 스크린샷     ○ 목격자 진술서
○ 기타 (직접 입력)

케이스 설명:
[텍스트 입력 영역]

분석 옵션:
☑ OCR 텍스트 추출
☑ 패턴 분석
☑ 법적 판단
☑ 유사 판례 검색
☑ 추가 증거 제안

[분석 시작]

───────────────────────────────────────────────

📊 분석 결과

1. 증거 요약
   - 파일명: card_statement.jpg
   - 유형: 신용카드 명세서
   - OCR 정확도: 98%

2. 추출된 정보
   [OCR 텍스트 표시]

3. 패턴 분석
   - 의심스러운 거래: 4건
   - 반복 패턴: 매주 금요일
   - 총 금액: 1,590,000원

4. 법적 평가
   - 민법 840조 1호: 60% (중간)
   - 증거 강도: 중
   - 추가 증거 필요

5. 유사 판례
   [판례 카드 3개 표시]

6. 추천 사항
   ✓ 법원 CCTV 신청
   ✓ 목격자 확보
   ✓ 변호사 상담

⚠️ 면책 조항: 이 분석은 법적 효력이 없으며 참고용입니다.

[PDF 다운로드] [이메일 전송] [변호사 상담 예약]

안전 지침

✅ 합법적 증거만 사용

허용되는 증거:

본인이 당사자인 대화/문서
배우자의 신용카드 명세서 (공동 계좌)
공개된 SNS 게시물
본인이 촬영한 사진 (적법한 장소)
목격자가 제공한 자료 (동의 하에)

금지되는 증거:

타인 몰래 촬영한 사진
불법 녹음/도청
해킹으로 취득한 자료
GPS 불법 추적 정보
동의 없는 제3자 정보

🔒 개인정보 보호

# 자동 개인정보 마스킹
analyzer = DivorceEvidenceAnalyzer(
    auto_mask_personal_info=True  # 기본값
)

# 마스킹 대상:
# - 주민등록번호
# - 계좌번호
# - 전화번호
# - 주소
# - 얼굴 (선택적)

⚖️ 법적 책임

AI 분석의 한계:

법적 효력 없음
변호사 업무 대체 불가
최종 판단은 법원
참고 자료로만 사용

사용자 책임:

증거의 적법성 확인
개인정보 보호법 준수
변호사 상담 필수
AI 분석 맹신 금지

비용

Gemini Files API

파일 저장:
- $0.001/GB/day
- 48시간 자동 삭제
- 100MB 증거 → $0.002 (2일)

API 호출:
- Gemini 2.0 Flash: 무료 (일일 한도 내)
- 또는 Gemini 2.5 Flash: $0.00001875/1K 입력 토큰

예상 비용 (케이스당)

증거 파일 5개 (총 50MB):
- 저장: $0.001
- OCR + 분석: $0.01-0.05
- 판례 검색: $0.005
- 총: ~$0.02-0.06 (₩25-80)

변호사 상담 대비:
- 변호사 상담: ₩200,000-500,000
- AI 사전 검토: ₩25-80
- 절감: 99.98%

실전 활용 시나리오

시나리오 1: 초기 증거 수집 단계

상황: 막 증거를 모으기 시작함

활용법:

수집한 증거 AI 업로드
적법성 사전 검토
부족한 증거 파악
추가 수집 계획 수립

효과: 불법 증거 수집 방지, 효율적 증거 확보

시나리오 2: 변호사 상담 준비

상황: 변호사 상담 예정

활용법:

모든 증거 종합 분석
AI 분석 리포트 생성
질문 사항 정리
예상 질문/답변 준비

효과: 상담 시간 단축, 비용 절감, 명확한 전달

시나리오 3: 소송 전략 수립

상황: 소송 진행 여부 결정

활용법:

승소 가능성 평가
예상 위자료 산정
소송 비용/기간 추정
조정 vs 소송 비교

효과: 합리적 의사결정, 리스크 최소화

고급 기능

1. 자동 판례 매칭 (Image-to-Precedent Search) ✨

이미지 증거 기반 판례 검색: 사용자가 업로드한 사진(메모, 카톡)을 분석하여 유사한 판례를 찾습니다.
프로세스:
1. Vision Analysis: Gemini Vision으로 이미지에서 텍스트 및 상황 설명 추출
2. Query Expansion: 추출된 설명을 법률 검색 쿼리로 변환 (예: "남편의 메모" → "배우자 자필 메모 부정행위 증거")
3. Dual Index RAG: 시맨틱 인덱스에서 유사 판례 검색
4. Matching: 내 증거와 판례의 유사점 매칭

# 이미지에서 바로 판례 검색
matches = analyzer.auto_match_precedents_from_image(
    image_path="husband_memo.jpg",
    top_k=5
)

for match in matches:
    print(f"유사 판례: {match['case_no']}")
    print(f"판례 상황: {match['fact_summary']}")
    print(f"내 증거와 유사점: {match['similarity_reason']}")

2. 시간순 타임라인 자동 생성

# 증거를 시간순으로 자동 정렬 및 시각화
timeline = analyzer.generate_timeline(
    evidence_files=[...],
    output_format="html"  # 또는 "json", "pdf"
)

# timeline.html 생성
# 대화형 타임라인 차트

3. 모순점 자동 탐지

# 여러 증거 간 모순 자동 발견
contradictions = analyzer.detect_contradictions(
    evidence_files=[...]
)

for c in contradictions:
    print(f"모순: {c['description']}")
    print(f"증거1: {c['evidence_1']}")
    print(f"증거2: {c['evidence_2']}")
    print(f"설명: {c['explanation']}")

제약 사항

기술적 제약

파일 크기: 최대 2GB
페이지 수: PDF 최대 1,000 페이지
동시 업로드: 최대 20개 파일
저장 기간: 48시간 (이후 자동 삭제)
처리 시간: 파일당 5-30초

법적 제약

⚠️ AI 분석은 법적 자문이 아닙니다
⚠️ 변호사 업무를 대체할 수 없습니다
⚠️ 최종 판단은 법원이 합니다
⚠️ 불법 수집 증거는 분석 거부됩니다

다음 단계

Phase 1: 기본 구현 (1주)

Gemini Files API 통합
기본 OCR 및 분석 기능
웹 UI 구축
단일 파일 분석

Phase 2: 고급 기능 (2주)

복합 증거 분석
판례 RAG 연동
자동 마스킹
타임라인 생성

Phase 3: 프로덕션 (3주)

사용자 인증
데이터 암호화
결제 시스템
변호사 연결 기능

참고 자료

공식 문서

법률 자료

민법 제840조 (이혼 원인)
개인정보보호법
증거법 기본 원칙

버전: 1.0.0 작성일: 2025-12-04 작성자: Claude (SuperClaude Framework) 법적 고지: 이 스킬은 법적 자문을 제공하지 않으며, 참고 자료로만 사용되어야 합니다.

Install Skill

SKILL.md

Gemini 멀티모달 증거 분석 스킬

목적

사용 시점

주요 기능

1. 멀티모달 파일 지원

2. 증거 분석 유형

A. 문서 증거 분석

B. 이미지 증거 분석 (⚠️ 합법적 수집만)

C. 판례 문서 분석

D. 복합 증거 종합 분석

3. 법적 판단 지원

Gemini Files API 멀티모달 기능

1. 자동 OCR

2. 복합 문서 분석

3. 구조화된 출력

사용 예시

예시 1: 신용카드 명세서 OCR 분석

예시 2: 복합 증거 종합 분석

예시 3: 판례 문서 비교 분석

API 사용법

Python SDK

REST API (웹 인터페이스)

웹 인터페이스

화면 구성

안전 지침

✅ 합법적 증거만 사용

🔒 개인정보 보호

⚖️ 법적 책임

비용

Gemini Files API

예상 비용 (케이스당)

실전 활용 시나리오

시나리오 1: 초기 증거 수집 단계

시나리오 2: 변호사 상담 준비

시나리오 3: 소송 전략 수립

고급 기능

1. 자동 판례 매칭 (Image-to-Precedent Search) ✨

2. 시간순 타임라인 자동 생성

3. 모순점 자동 탐지

제약 사항

기술적 제약

법적 제약

다음 단계

Phase 1: 기본 구현 (1주)

Phase 2: 고급 기능 (2주)

Phase 3: 프로덕션 (3주)

참고 자료

공식 문서

법률 자료